四种鲤科鱼类水声目标强度的研究
文献类型：学位论文
| 作者 | 陈霄航 |
| 答辩日期 | 2018 |
| 文献子类 | 硕士 |
| 授予单位 | 中国科学院水生生物研究所 |
| 导师 | 李钟杰 |
| 英文摘要 | 自渔业水声学从20世纪80年代在国内快速发展推广以来，已经广泛应用于渔业资源调查评估中。水声学方法对比传统方法，具有快速高效、调查范围广、获取连续数据、不破坏生物资源、准确定位鱼类空间分布等优势，促进者人类对各种水域的认识，并将不断得到发展。鱼类目标强度（Target Strength, TS）及其与鱼体长度的关系是渔业声学技术研究和应用的核心内容之一，但是目前我国对鱼类目标强度的研究远远不能满足水声学渔业资源调查的需求。开展淡水鱼类声学研究，也为湖泊、水库等渔业调控、优化渔业模式、科学开发等提供了重要依据。随着水利水电工程的建设、水污染和人类活动等影响逐渐加剧，已经对生态环境造成了很大的改变，水库鱼类赖以生存的生境条件更加恶劣甚至消失，对其进行科学的资源保护和评价已经刻不容缓。本研究选取鲤（Cyprinus carpio）、鲫（Carassius auratus）、鳙（Aristichthys nobilis）和团头鲂（Megalobrama amblycephala）四种常见鲤科鱼类作为研究对象，建议一套鱼类强度测定体系，对四种鱼类目标强度作出尝试性测定，分别使用绳系实验法和网箱实验法，并使用湖泊中捕捞数据进行验证。最后采用现代水声学和传统鱼类资源调查方法相结合，对珊溪水库库区鱼类群落现状进行深入研究，并使用研究得出的经验公式对库区鱼类资源作出合理评估。旨在为水声学方法评价生态环境提供基础。具体研究结果如下：1. 本章以我国广泛分布的鲤科经济鱼类鲤、鲫、鳙和团头鲂四种常见鲤科鱼类作为研究对象，采用绳系控制法和Simrad EY60型（频率120 kHz）分裂波束回声探测仪，在湖北宜昌隔河岩水库环境干扰小的实验网箱里逐一测量单体实验鱼游动状态下的目标强度，由此构建四种鱼的目标强度与个体大小关系式。用回归得到实验鱼目标强度（TS, dB）与全长（TL, cm）关系式1）鲤：TS = 29.84×lgTL – 95.23 (R2 = 0.74, P < 0.01)，2）鲫：TS = 31.25×lgTL – 84.26 (, R2 = 0.82, P < 0.01)，3）鳙：TS = 35.88×lgTL – 90.33 (R2 = 0.83, P < 0.01)，4）团头鲂：TS = 40.09×lgTL – 101.25 ( R2 = 0.65, P < 0.01)。同时选择一个小型封闭水体（盐龙湖）“赶、拦、刺、张”联合渔法捕捞之前的鱼探仪调查数据作为分析实例，通过本文鳙TS-TL关系式估算全湖鱼类资源总量为89.36吨，折合40.1 g/m2，捕捞产量（73.61吨）与之较为接近，一定程度上反映了本实验目标强度测定及其与体长关系式的合理性。2. 本章对四种鱼类进行了网箱实验法目标强度的测定，可以作为实验一的补充与佐证。采用网箱实验法并同样使用Simrad EY60型（频率 120 kHz）分裂波束回声探测仪，将四种鱼类鲤、鲫、鳙和团头鲂按照体长分别分为5组，5组，4组和4组进行逐组测量鱼群游动状态下目标强度。结果显示鲤、鲫、鳙和团头鲂目标强度范围分别是：-52.38 dB ~ -46.18 dB，-58.25 dB ~ -50.47 dB，-34.29 dB ~ -30.19 dB和 -54.29 dB ~ -41.49 dB，目标强度随着体长的增加呈正相关关系，且每个体长组对应目标强度较第一章研究较大，使用本章所得鳙经验公式TS = 18.27×lgTL – 64.11和 TS = 8.68×lgTL – 45.59对盐龙湖进行鱼类资源总量估算，结果较小。3. 本章采用水声学方法、刺网捕捞法和渔获物调查方法相结合，对珊溪水库鱼类资源和分布情况进行了初步调查，在2017年的调查中显示，珊溪水库库区共调查到鱼类34种，隶属于4目10科28属。其中鲤科鱼类种类最多。物种多样性上，库尾的鱼类种类最多，生物量和生物多样性指数最高。鱼类密度方面，干流鱼类密度显著低于支流，在水平方向上，库尾较库首也有着更高的鱼类密度。整个珊溪水库经水声学调查，总体密度约为6.89 ind./1000m3，平均TS约为 -40.65 dB，使用第一章经验公式，珊溪水库鱼类现存量约为4554600 kg。 |
| 语种 | 中文 |
| 源URL | [http://ir.ihb.ac.cn/handle/342005/39024]  |
| 专题 | 水生生物研究所_中科院水生所知识产出（2009年前）_学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 陈霄航. 四种鲤科鱼类水声目标强度的研究[D]. 中国科学院水生生物研究所. 2018. |
入库方式： OAI收割
来源：水生生物研究所
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