基于DIDSON双频识别声纳技术的青草沙水库鱼类资源量评估

• 作者: 张翔 沈蔚 章守宇 童剑锋 陈明 魏宪云 龚小玲
• 来源期刊: 上海海洋大学学报
• 学科: 农学
• 关键词: DIDSON 探测 计数 资源评估 空间分布
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 渔业资源与管理
• 页码范围: 561-569
• 页数: 9页
• 分类号: S932.4
• 字数: 4880字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12024/jsou.20161201919

摘要

2015年9月利用双频识别声纳DIDSON(Dual-Frequency Identification Sonar)对青草沙水库的主要鱼类资源进行了探测评估.利用渔业声学数据处理软件Echoview对DIDSON采集的数据进行处理分析,对图像中的鱼体进行跟踪计数,结合人工目视计数验证了软件计数的准确性.运用DIDSON统计鱼类数量,并结合渔获物的鱼类体长、体质量等信息进一步评估水库中主要鱼类的资源量.评估结果表明,运用平面密度法统计水库鱼类数量约为1.16×107~1.24×107尾,水库中小型鱼类(体长<20cm)在数量上所占比例较多(78.3%),而中大型鱼类(体长>40cm)所占比例较少(8.5%).由库区鱼类的平均体长体质量关系可得出水库渔业资源量约为4620~4 980t.利用GIS分析了各航线内鱼体质量的空间分布状态,结果显示水库东南侧深水区资源量较多,而水库西北侧资源量较少.本文创新性地利用DIDSON声纳数据进行青草沙水库渔业资源的评估,获得了客观的结果,并提出了一些建议及展望.