基于水声学方法的天目湖鱼类资源捕捞与放流的生态监测

2013-12-20孙明波谷孝鸿曾庆飞王银平毛志刚谷先坤

生态学报 2013年23期

孙明波，谷孝鸿，曾庆飞，王银平，毛志刚，谷先坤

(1.中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室，南京 210008;2.中国科学院大学，北京 100049;3.河南农业大学，郑州 450002)

渔业资源水声学评估相对于传统的网具采样等评估方法，具有快速高效、调查区域广、不损害生物资源、提供连续数据、自然状态下定位鱼类空间分布、准确估算鱼类密度和资源量等优势［1］，该方法在国外有广泛应用［2－6］，国内也有了初步的发展［7－11］。在鱼类生态学研究中，水声学方法也逐步得到应用，如 Djemali等［12］对突尼斯3个人工湖进行水声学调查，研究鱼类的空间分布与水深的关系，认为鱼类资源量分布与水深相关，在大坝的深水区具有较高的丰度;谭细畅等［13］采用Simrad EY60型裂波回声探测仪研究了广东鲂产卵时的聚群特征、游泳速度等，提出了产卵场生境的差异性是导致广东鲂繁殖生态行为差异的主要原因;Brehmer等［14］应用水声学方法对法国地中海沿岸人工贻贝养殖场生态系统的监测表明，入侵掠食鱼类的丰度、行为等受水下养殖场构筑物的影响，并针对构筑物和鱼类的区分进行了研究。水声学方法已经成为鱼类生态学研究的重要和有效的手段。

湖泊渔业是我国淡水渔业的重要组成。鱼类处于水生态系统中食物链的顶端或较高营养级，湖泊(水库)人工放流导致鱼类生物量的增加、过度捕捞导致鱼类生物量的急剧减少等，都会通过食物网营养关系对湖泊生态系统产生深刻影响［15］。天目湖发展渔业的目标是兼顾水环境保护和渔业生产，主要通过放流鲢鳙实施非经典生物操纵［16］，利用鲢鳙对浮游植物的滤食实现对蓝藻水华的预防和控制，实现以渔改水的目标。鱼类资源的生态监控是渔业生产调控的基础，水声学方法为这一目标实现提供了一个高效的手段。本文通过水声学方法对天目湖渔业捕捞与放流进行生态监测，并构建GIS模型，得出不同渔业阶段鱼类资源的大小组成特征、鱼类密度变化、鱼群空间分布、鱼类资源量及其分布，为确定合理的渔业管理和生产提供科学依据。

1 研究区域和研究方法

1.1 研究区域概况

天目湖(119.419747°E，31.291017°N)位于江苏省溧阳市南部丘陵地区，是水库型湖泊，于1961年建成蓄水，集水域面积 148.5 km2，水库面积 9.8 km2，最大水深 16 m，平均水深 6—8m，总库容 1.3亿 m3，南部有平桥河、中田河、下宋河流入。2011年4—11月共布置6个网簖进行大个体鱼类的捕捞，冬季由于鱼类活动能力下降，采取在中游布置集鱼网箱，将上下游鱼类驱赶至集鱼网箱后再捕捞。赶鱼后进行渔业捕捞与放流，共捕捞大个体鱼类838.2 kg，并放流规格约 0.4 kg/尾的鲢(Hypophthalmichthys molitrix)和鳙(Aristichthys nobilis)30000 kg以及规格约0.2 kg/尾的长春鳊(Parabramis pekinensis)800kg。

1.2 水声学调查

本研究在天目湖冬季捕捞赶鱼前(2011年12月8日)、赶鱼后(2012年1月7日)和捕捞与放流后(2012年3月28日)3个渔业阶段对鱼类资源(赶鱼后为不包括集鱼网箱的湖区鱼类资源)进行水声学调查，3次调查均在8:00—15:00之间完成，调查间无风，实测赶鱼前、赶鱼后和捕捞与放流后的1 m水深处的表层水温分别为 11.5、4.1 ℃和 14.8 ℃。

水声学探测仪器为Biosonics DT－X型回声探测仪(半功率波束角6.5°的分裂波束换能器，工作频率为208 kHz)。采用GPS(Garmin，17x HVS)对位置数据同步采集存储，利用Panasonic Tough Book 30便携式电脑安装的BioSonics Acquisition 6.0软件进行水声学数据采集，采集过程中换能器脉冲频率为8 pps，脉冲宽度为0.5 ms，回波信号采集阈值为－130 dB。使用快艇进行走航调查，并利用Garmin Oregon450导航仪进行航线导航，采取“之”字形航线走航探测，先进行垂直探测，将换能器用铁架固定于船舷，吃水0.4 m，数据收集距离为0.5—20 m，返航时进行水平探测，同样将换能器用铁架固定于船舷，入水1 m，并给予3°向下的倾角，垂直于船体走航方向探测，数据收集距离为1—30 m。探测航速约为10 km/h。3个渔业阶段的探测航程分别是:赶鱼前20.3 km、赶鱼后21.1 km、捕捞与放流后 20.1 km，按照 Aglen［17］覆盖率公式计算 3次水声学调查的覆盖率:

式中，L(m)为水声学调查走航航程，A(m2)为水库水面面积，Dc为水声学调查覆盖率。

赶鱼前为6.15，赶鱼后为6.35，捕捞与放流后为6.09，覆盖率都达到了6以上。在调查前使用36 mm的碳化钨标准球对仪器进行实地校准。

1.3 水声学数据处理和GIS建模

对采集到的水声学数据用BioSonics Visual Analyzer 4.1进行分析，其中单体回声检测识别的设定参数:Echo Threshold(回波阈值)－60 dB，Correlation Factor(相关系数)0.9，Min Pulse Width Factor 0.75(最小脉冲宽度系数)，Max Pulse Width Factor 3(最大脉冲宽度系数)，End Point Criteria(回波时间计算点)－12 dB，TVG(Time－Varied Gain，时变增益)为40lg R。以从下游至上游每300个脉冲的距离(约110 m)作为一个分析单元。垂直探测波束数据分析范围1—20 m，分析结果包括单位面积鱼类个体数量FPUA(Fish Per Unit Area，尾/m2)、单位体积鱼类个体数量FPCM(Fish Per Cubic Meter，尾/m3)、单元起始坐标、单体识别结果、单元均水深等，另记下每个单元的中心脉冲坐标。水平探测数据分析波束从5 m开始，终止距离根据接近湖岸、船只摆动、水底凸起、水面回波、水底回波等实际情况人工划定，有效分析结果为FPCM，代表表层水体(0—4 m)的鱼类密度(FPCM)。

由于鱼类在冬季倾向于深水越冬和反应减缓，赶鱼前(12月)和赶鱼后(1月)的水声学调查结果显示表层水体垂直探测(1—4 m)和水平探测的鱼类密度无显著性差异(P＞0.05)，故只采取垂直探测(1—20 m)的分析作为调查结果。捕捞与放流后(3月)的探测采取以下方式进行拟合计算各单元调查结果。

式中，FPUA(尾/m2)为分析单元单位面积鱼类尾数，FPCM(尾/m3)为分析单元单位体积鱼类尾数，FPUAv(尾/m2)为分析单元垂直探测(4—20 m)的单位面积鱼类尾数，FPCMh(尾/m3)为分析单元水平探测单位体积鱼类尾数，h(m)为分析单元的平均水深。

采用ArcGIS10.0软件进行鱼类资源分布的建模［9］，将分析计算出的FPUA、单元中心坐标GPS数据导入ArcGIS 平台，采用 IDW 方法进行栅格插值运算［18－19］。设定栅格大小为 0.0001°，大小约为 11.5 m×9.5 m，设定幂值p=2，导出每个栅格的FPUA的数值，乘以相应的栅格面积，最后所有栅格值求和得到水库中鱼类总资源尾数。

1.4 渔获物采样调查

2012年5月8日对上游的一个网簖进行渔获物采样调查，采样网簖长100 m，网箱宽4 m，长8 m，网目1 cm。对该网簖的渔获物全部计数统计，记录鱼类种类、尾数、体长、体重数据。另外调查其他网簖渔获物鱼的种类。

1.5 使用的经验公式和分析软件

本文参照Ona E和Aglen A［20］提出的有鳔鱼类经验公式对鱼类长度进行初步估算:

式中，TS(Target Strength，dB)为鱼类的目标强度，l(cm)为目标鱼类的体长。

所进行的数据描述性统计、正态性检验、非参数检验、相关性分析均采用SPSS 17.0。鱼类分布建模采用ArcGIS10.0。

2 结果与分析

2.1 渔业捕捞统计和渔获物采样

根据天目湖捕捞数据统计，2011年捕捞产量为46403.5 kg，捕获鱼类有鳙、鲢、鲫、鲤、花、黄颡鱼、草鱼，其中鲢鳙占比为98.07%。各月份渔获物组成重量百分比如图1，其中1月和3月未进行捕捞。

对2012年5月的网簖渔获物进行采样调查，共采集到鱼类18种，鲤科鱼类15种，隶属3目4科18属。其中统计的单网簖，共采集鱼类10种，195尾，如表1，其他渔获物种类有青鱼(Mylopharyngodon piceus)、草鱼(Ctenopharyngodon idellus)、鳜(Siniperca chuatsi)、中华鳑鲏(Rhodeussinensis gunther)、乌鳢(Channa argus)、棒花鱼(Abbottina rivularis)、长春鳊(Parabramis pekinensis)、麦穗鱼(Pseudorasbora parva)。

图1 天目湖2011年各月渔业捕捞组成Fig.1 The fisheries catching component of Lake Tianmu in 2011

表1 单网簖渔获物统计参数Table 1 The parameter of the catching insinglebamboo network

2.2 鱼类目标强度分布

3个调查阶段垂直探测到的鱼类回声信号基本信息如表2，经Shapiro－Wilk正态性检验，3个调查阶段的鱼类TS都不符合正态分布，图2中也表明各阶段的鱼类TS分布皆略向低值倾斜。故采用非参数检验方法对不同阶段鱼类TS值的差异性进行检验，结果为赶鱼后鱼类平均TS值显著(P＜0.05)小于赶鱼前，表明赶鱼后鱼类平均大小低于赶鱼前;捕捞与放流后鱼类平均TS值显著(P＜0.05)大于赶鱼前后，表明捕捞与放流后鱼类平均大小升高。

表2 三个调查阶段探测到的鱼类回声信号基本信息Table 2 The basic information of fish echo in three survey stages

各阶段鱼类回声信号TS的分布见图2。赶鱼前TS的变异系数为 0.10，偏度 0.90，峰度 1.66，TS 在－52—－45 dB(体长约10—24 cm)之间的鱼类回声信号百分比为62.80%;赶鱼后的 TS的变异系数为 0.10，偏度1.06，峰度 2.37，TS 在－52—－46 dB(体长约 10—21 cm)之间的鱼类回声信号百分比为60.43%;捕捞与放流后 TS 的变异系数为 0.11，偏度 0.424，峰度 0.146，TS在－50—－42 dB(体长约13—33 cm)之间的鱼类回声信号百分比为63.33%。对分布曲线比较，赶鱼后鱼类大小分布曲线向低TS值迁移，而捕捞与放流后TS在－45—－40 dB(体长约23—42 cm)的鱼类百分比明显上升，达到了 24.40%。

2.3 鱼类空间分布

2.3.1 鱼类密度(FPCM/尾/m3)

3个调查阶段探测到的鱼类密度(以单位体积计，FPCM/尾/m3)基本信息如表3，经Shapiro－Wilk正态性检验，各调查阶段的鱼类密度(FPCM)值不符合正态分布(P＜0.05)。故采用非参数检验方法对各阶段的鱼类密度差异性进行比较分析，不同调查阶段之间的鱼类密度(FPCM)差异性显著(P＜0.05)，进行两两比较，赶鱼后的鱼类密度(FPCM)显著(P＞0.05)小于捕捞与放流后，捕捞与放流后的鱼类密度(FPCM)显著(P＜0.05)小于赶鱼前。天目湖赶鱼前后和捕捞与放流后水声学同步实测平均水深分别为:6.35、6.26、7.59 m。

图2 鱼类目标强度分布Fig.2 Target strength distribution of fish in three reservoir

表3 三个调查阶段探测到的鱼类密度基本信息Table 3 The basic information of fish density in three survey stages

3个调查阶段从下游至上游各统计单元的鱼类密度(FPCM)和平均水深如图3—图5所示，赶鱼前后和捕捞与放流后的鱼类密度(FPCM)与水深的相关系数分别为－0.127、0.915、－0.136，相应的不相关单侧显著性值为0.028、0.000、0.023。在0.05显著水平下，赶鱼前的鱼类密度(FPCM)水平分布与水深存在显著的不完全负相关，赶鱼后鱼类密度(FPCM)水平分布与水深存在显著的不完全正相关，捕捞与放流后鱼类密度(FPCM)水平分布与水深存在显著的不完全负相关。其中赶鱼前0—50个分析单元为赶鱼作业完成区域，鱼类密度(FPCM)明显较低(图3)。

图3 赶鱼前下游至上游各单元水深与鱼类密度(FPCM)分布Fig.3 Distribution diagram of water depth and fish density(FPCM)from down to up before driving

图4 赶鱼后下游至上游各单元水深与鱼类密度(FPCM)分布Fig.4 Distribution diagram of water depth and fish density(FPCM)from down to up after driving

2.3.2 鱼类聚群

3个调查阶段探测到的鱼类密度变异系数都大于1，根据孙儒泳［21］种群分布型的划分标准，各调查阶段鱼类都属于成群分布。对12月赶鱼前(11℃)、1月赶鱼后(4℃)、3月捕捞与放流后(14℃)的回波图像分析，鱼类随着温度变化展现出不同的聚群行为，鱼群团聚程度差异明显，主要出现在4—7 m的中下层，各调查阶段典型的鱼类聚群如图6。

2.4 鱼类资源量

各单元中，赶鱼前鱼类分布最高值为 0.7239 尾/m2，中心坐标为 31.30405°N，119.42797°E，平均水深为7.67 m;赶鱼后鱼类分布最高值为 1.3791 尾/m2，中心坐标为 31.31025°N，119.43259°E，平均水深为 8.79 m;捕捞与放流后鱼类分布最高值为 5.7106 尾/m2，中心坐标为 31.31426°N，119.42865°E，平均水深为 3.31 m。

图5 捕捞与放流后下游至上游各单元水深与鱼类密度(FPCM)分布Fig.5 Distribution diagram of water depth and fish density(FPCM)from down to up after catching and stocking

图6 鱼类聚群形态Fig.6 Fish aggregations

基于FPUA对天目湖不同渔业阶段的鱼类资源量水平分布进行GIS建模(图7)，可见，鱼类在下游的资源量分布明显大于上游。并采用鱼类分布GIS建模的栅格化数据、各个栅格的水面面积，对鱼类资源总量(大于－60 dB，体长约4 cm)进行估算，天目湖赶鱼前鱼类资源总量约为61万尾，赶鱼后鱼类资源总量约为38万尾，捕捞与放流后鱼类资源量约为67万尾;对TS大于－45 dB(体长约24 cm)的鱼类进行统计，赶鱼前鱼类资源总量约为16万尾，赶鱼后鱼类资源总量约为9万尾，捕捞与放流后鱼类资源量约为23万尾。

3 讨论

3.1 水声学探测技术在湖区中的应用分析

天目湖属于长江中下游的人工蓄水水库，成库蓄水近50年，是典型的水库型湖泊，具备相对稳定的湖泊生态学特征［22－24］，平均水深在6—8 m，属于内陆浅水水体，其鱼类组成主要为鲤科种类，鱼类资源受人工捕捞与放流影响较大。国外已有研究认为由于近声区和鱼类回避行为的影响［25－26］，在浅水水体进行水声学方法调查时，水平探测是垂直探测的必要补充，本文采取将水平探测和垂直探测相结合的方法，保证了鱼类资源量水声学探测的准确度。垂直探测时得到的回波图像清晰，基本无干扰信号，在－60 dB以下的频数基本为0，表明探测受气泡、紊流、航行噪声、自噪声影响非常低，但水平探测时易受干扰信号的影响，稳定较低的船速、静水的环境、较小的风浪、仪器良好的自噪声处理能力是本文准确探测的基础，另外水平探测时保证船体的左右平衡，避免摆动也至关重要。天目湖中主要优势种群是放流增殖的鲢鳙，2011年的渔业产量重量比例达到了98.07%，渔获物采样统计的数量占比也达到了68.72%，12月、1月的水声学调查中表明大部分的鱼类倾向于在水体中下层成群分布，且反应迟缓，这显示了鲢鳙种群的冬季生态习性［27－28］，在此阶段进行水声学探测可降低近声区和回避行为的影响。天目湖气候温和、条件适宜，水体中也存在较多的小型鱼类，由于捕捞渔具的选择性，并未将其统计在内，小型鱼类也有一定的占比，这可从鱼类目标强度分布曲线中(图2)中看出，在这种鱼类种类较多的温水性水体中，水声学方法尚不能探测分辨出鱼类的种类，仍将是水声学研究的面临的问题。TS是鱼类姿态的函数，垂直探测和水平探测入射角度不同，得到的鱼类TS差异也较大，淡水水体鱼类种类繁多，目前尚无法转化统一，本文与其他水声学研究一样仅采用垂直探测下的TS对鱼类大小组成特征进行了分析［7－10］。另外个体TS与鱼类种类、换能器工作频率相关，本文采用Ona E和Aglen提出的有膘鱼类经验公式对鱼类体长进行了初步估算说明，但该公式仍有局限性，并不能完全准确计算我国淡水水体多种类鱼群的平均体长，虽我国近年有对鳙目标强度的研究［29］，仍需对我国淡水鱼类目标强度的系统研究。

图7 3个调查阶段鱼类分布Fig.7 Fish distribution in three survey stages

3.2 湖区赶鱼前后鱼类资源变化特征及赶鱼功效评估

赶鱼后的鱼类平均TS显著(P＜0.05)小于赶鱼前，赶鱼后鱼类大小分布曲线向低TS值迁移，表明赶鱼后鱼类平均大小(均体长约15.7 cm)低于赶鱼前(均体长约17.1 cm)，且鱼类密度(FPCM)由赶鱼前的0.0124尾/m3显著下降到赶鱼后的0.0062尾/m3，说明赶鱼作业对中大型个体具有较好的驱赶作用，而通过GIS建模评估的鱼类资源量也由赶鱼前的61万尾下降到赶鱼后的37万尾，即约40%的鱼类资源被驱赶至集鱼网箱。天目湖综合管理兼顾水质保护和渔业利用，渔业并不追求全部捕捞，目前赶鱼作业的技术手段基本满足渔业捕捞生产要求。赶鱼前鱼类密度(FPCM)的水平分布与水深呈现显著的不完全负相关，这可能与下游已开始的赶鱼作业具有一定关系，而赶鱼后鱼类密度(FPCM)水平分布与水深存在显著的不完全正相关，这与鱼类在冬季温度较低时迁移到深水区聚群越冬的生态习性有关。

3.3 湖区鱼类捕捞与放流后鱼类资源变化特征及水声学调查准确性评估

天目湖在赶鱼后共捕捞大个体鱼类838.2 kg(鲢在1.5 kg以上，鳙在2 kg以上)，鲢鳙占比83.06%，捕捞个体总数量不会超过1000尾;根据放流总重量和放流规格计算放流数量，鲢鳙和长春鳊共计约7.9万尾，整体上捕捞与放流使天目湖鱼类资源量上升7—8万尾。捕捞与放流后的鱼类平均TS显著(P＜0.05)大于赶鱼前后，说明天目湖鱼类资源平均大小(均体长约18.2 cm)升高，这与天目湖在赶鱼后只进行了大个体鱼类的捕捞，捕捞个体数量相对较少，而同时又放流了7—8万尾个体较大的鲢鳙(体长约27 cm)和长春鳊(体长约25 cm)幼鱼有关。捕捞与放流后TS在－45—－40 dB(体长约24—42 cm)的鱼类百分比明显上升，达到了24.40%，该TS区间正是放流幼鱼的大小范围，可见鱼类放流后水声学监测信息与实际放流规格的一致性。捕捞与放流后的鱼类密度显著(P＜0.05)小于赶鱼前则是由于3月份水深升高了1.2 m所致。GIS建模评估的鱼类资源量由赶鱼前的61万尾上升到捕捞与放流后的67万尾，鱼类资源量增加了约6万尾，这与捕捞与放流造成的鱼类资源量上升7—8万尾变化基本一致，体现了结合GIS建模的水声学方法鱼类资源量调查评估的准确性。捕捞与放流后鱼类密度的水平分布与水深存在显著的不完全负相关，则表明随着春季温度升高鱼类有向上游迁移的趋势。3个渔业阶段的调查中鱼类资源量的分布在下游深水区都高于上游，Djemali［12］对3个人工湖鱼类分布的研究也得到相似的结论，这与下游大坝前水体较深有关，但鱼类的空间分布是各种生境因子如水生植被状况、水深、底质、饵料和水温等共同作用的结果［30－31］，因此，鱼类资源生态学的研究需要考虑到系统的整体性。

3.4 水声学方法探测的优势及鱼类资源生态监测应用前景

水声学方法调查具有诸多优势，在本文的鱼类集群研究中更是体现出水声学方法可以在不干扰鱼群的自然状态下对鱼类集群进行探测，并得到鱼群团聚回波图像，根据软件分析得到聚群的大小、深度、团聚密度等信息，这是其他传统方法无法企及的，一些学者也利用水声学方法这种优势进行了鱼类生态聚群的研究［13，32］。在本文的研究中发现，天目湖的鱼类在3个调查阶段都属于成群分布，但随着温度的变化鱼类聚群团聚程度差异明显，表现为温度降低团聚程度加强，这与鲢鳙聚群越冬的生态习性具有一致性，对图6中3个较为典型的聚群分析，赶鱼前的聚群鱼类密度为0.33尾/m3，赶鱼后的聚群鱼类密度为2.47尾/m3，捕捞与放流后的聚群鱼类密度为0.28尾/m3。水声学方法可以在自然状态下探测到鱼类的分布，根据对天目湖鱼类分布的分析，天目湖可在鱼类资源量分布较高的近大坝下游处布置网簖，可提高渔业捕捞效率;在春季鱼类有向上游迁移的趋势，预计这一阶段在中游迁移通道上布置的网簖将有较高的捕捞量。因此，利用水声学方法快速高效、调查区域广、提供连续数据、准确定位鱼类空间分布的优势，结合渔获物对水体鱼类资源进行定期的生态监测，建立全年的鱼类大小组成、鱼类密度、鱼类空间分布模型，对于渔业生产及调控渔业水环境具有重要的意义。

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