2020, Vol. 27
2. 南方海洋科学与工程广东省实验室(广州), 广东 广州 511485;
3. 滨海湿地生态系统教育部重点实验室, 厦门大学环境与生态学院, 福建 厦门 361102
2. Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory(Guangzhou), Guangzhou 511485, China;
3. Key Laboratory of the Ministry of Education for Coastal and Wetland Ecosystems, College of the Environment and Ecology, Xiamen University, Xiamen 361102, China
桂山岛水域位于珠江河口外伶仃洋, 是多种类幼鱼幼虾的育肥场, 被称为南海渔业资源的摇篮[1]; 该水域还是中华白海豚(Sousa chinensis)与江豚(Neophocaena phocaenoides)的重要栖息地, 设立了珠海中华白海豚国家级自然保护区[2]。风电是一种清洁可再生能源, 中国近海拥有丰富的风能资源[3]和广阔平坦的区域, 适合建设海上风电场。珠海桂山海上风电场位于珠江河口的伶仃洋水域, 是中国南海首个建成并投入运营的海上风电场, 安装了34台风机, 总装机容量198 MW, 首期装机容量120 MW[4]。海上风电场建设对所在水域的生物资源会产生影响[5]。因此, 需要使用科学的评估方法来跟踪研究风电场水域生物资源的变化。
传统的渔业资源评估多采用网具捕捞法, 受渔具选择性、捕捞效率及采样覆盖率所限, 其评估误差较大, 且会对渔业资源及栖息环境造成一定的破坏; 近年来, 水下摄像与摄影技术成为渔业资源监测的一种常用方法, 但该方法易受光照、悬浮颗粒等条件的限制, 导致其应用范围有限[6-7]; 而声学评估方法能获得高分辨率, 大时空尺度的同步观测数据, 评估效率高, 结果也更为准确, 已逐渐成为中国海洋生物资源调查研究的重要手段之一[8-10]。本研究于2019年10月对珠海桂山风电场水域的渔业资源进行了声学评估调查和拖网试捕, 通过对声学映像的处理, 结合拖网捕捞结果, 分析了该水域的渔业资源结构、数量密度和资源量密度的时空分布特征, 获取了渔业资源随水深的变化关系及鱼类单体目标强度(target strength, TS)的空间分布信息, 研究结果有利于全面了解风电场建设后该水域的鱼类种群状况, 为研究风电场建设对渔业资源的长期影响奠定基础。
1 材料与方法 1.1 采样地点本次调查所用渔船为“粤东莞00589”, 船长25.60 m, 宽6.40 m, 吃水2.50 m, 总重90 t, 功率158 kW。调查时间为2019年10月24—26日, 调查区域为113°41′28″E~113°46′25″E, 22°0′51″N~ 22°10′45″N, 调查水域面积约为100 km2, 水深范围5~18 m, 平均水深8 m。本次调查只在白天进行, 调查方式为等间距平行断面的走航式(图 1)。
|
图 1 桂山风电场声学调查区域
Fig.1 Acoustic survey area in Guishan wind farm area
|
本次调查使用便携式Simrad EY60科学探鱼仪(70 kHz)采集声学映像(表 1), 动态经纬度位置信息由GPS (Gamin GPSCSx, 美国)获得。为减少船体振动产生的噪声, 探鱼仪通过导流罩固定于渔船右舷外侧且不与船体接触, 换能器吃水约1 m。使用国际通用的“标准球”法校正探鱼仪[11], 走航调查时的平均船速为6.0 knots。
|
表 1 EY60换能器参数设置 Tab.1 Main settings of EY60 Transducer |
使用Ecoview v6.1 (Echoview Software Pty. Ltd., 澳大利亚)软件处理声学映像, 非走航时段的映像不用于资源量估算。根据换能器的吃水深度与海底深度, 声学映像处理范围为海表面2 m以下至海底之上0.5 m, 基本积分航程单元设为0.5 n mile, 以分析渔业资源密度的空间结构分布特征。参考现场调查情况, 去除声学映像中的干扰噪声[12]与海洋背景噪声[13]。根据郭禹等[14]的研究, 将后向体积散射强度SV (volume backscattering strength, SV)的最小阈值设为–80 dB, 用于屏蔽浮游生物等弱散射体的回波信号。
1.3 生物学样品采集生物学采样网具为底层虾拖网, 网口网目40 mm, 网囊网目10 mm, 扫海宽度2.50 m。调查期间共拖网7次, 覆盖所有断面(S3~S2、S1~S5、S5~S9、S6~S7、S16~S20、S19~S18、S14~S15), 每次拖网约0.5 h。起网后对所有渔获物进行现场分类和计数, 数量少于50尾的物种全部取样, 数量大于50尾时, 则根据其体长组成按比例取样。测量并记录渔获物的体长(body length)和体质量(body mass), 体长精确至1 cm, 体质量精确至1 g。
1.4 渔业资源密度评估本研究使用2种方法估算鱼类数量密度(number density, 尾/km2)与资源量密度(biomass density, t/km2)。
1.4.1 扫海面积法根据拖网平均渔获率与扫海面积估算, 公式为:
| $ B=Y{/}A(1-E) $ | (1) |
式中, B为资源量密度(kg/km2), Y为平均渔获率(kg/h), A为每小时扫海面积(km2/h), E为逃逸率(E=0.5)。
1.4.2 参照多种类海洋渔业资源声学评估方法[15-16]以渔获物作为积分值分配的主要依据, 研究水域内第i物种的数量密度
| ${\rho _{i, a}} = {c_i}\frac{{{\rm{NASC}}}}{{{\rm{4 \mathit{ π} }}\overline {{\sigma _{bs}}} \cdot {\rm{1}}{\rm{.85}}{{\rm{2}}^{\rm{2}}}}}$ | (2) |
| ${\rho _{i, b}} = {\rho _{i, a}}{\bar w_i}{10^{ - 6}}$ | (3) |
式中,
| $\overline {{\sigma _{bs}}} = \mathop \sum \limits_{i = 1}^n {c_i}{10^{\frac{{T{S_i}}}{{10}}}}$ | (4) |
| ${\rm{T}}{{\rm{S}}_i} = 20\lg {L_i} + {b_{20, i}}$ | (5) |
式中, n为声学评估的鱼类种类数,
|
|
表 2 风电场水域声学评估种类及b20值 Tab.2 Acoustic estimation species of Guishan wind farm area and their b20 values |
调查结果精度用变异系数(coefficient of variation, CV)表示, 其计算公式[26]为:
| ${\rm{CV = }}\frac{{{\rm{0}}{\rm{.5}}}}{{\sqrt {\mathit \Lambda} }}$ | (6) |
| ${\mathit \Lambda} {\rm{ = }}\frac{D}{{\sqrt A }}$ | (7) |
式中, Λ为调查覆盖率, D为声学断面航程(km), A为调查海域面积(km2), 本次调查的声学覆盖率为5.56。
1.5 鱼类现场TS测量对风电场水域的鱼类回波信号进行现场目标强度测量, 检测方法为“分裂波束–方法2 (split beam-method 2)”, 检测参数详见表 3。
|
|
表 3 单体目标检测参数 Tab.3 Single target detection parameters |
检测完成后再使用“鱼类轨迹追踪(detect fish tracks)”变量筛选单体信号, 原理是通过识别呈现相似运动模式的多个单体信号(一般不少于3个), 以显示一条鱼在水中的运动轨迹, 即筛选出属于同一尾鱼的多个单体信号。追踪完成后, 输出每尾鱼的平均TS与深度信息。
1.6 资源分布与水深关系本文以2 m为单元将声学映像垂直分层, 统计各水层NASC值及百分比, 以分析风电场水域渔业资源垂直分布特征; 此外计算各积分单元的平均资源密度和平均水深, 并对这2组数据进行线性回归, 以研究相关性。
2 结果与分析 2.1 评估鱼类种类组成本次调查共捕获鱼类38种, 头足类3种, 虾类12种, 虾蛄类6种, 蟹蟳类为13种。为排除海底回波信号干扰, 底栖的鲆鲽类、虾虎鱼类、蛸类、虾蟹类等均不参与声学评估, 即本次调查参与声学评估的鱼类为34种。渔获物数量前5的鱼类分别为黄斑蓝子鱼(Siganus oramin), 鲻(Mugil cephalus Linnaeus), 黄斑鲾(Leiognathus bindus), 白姑鱼(Argyrosomus argentatus), 六指马鲅(Polynemus sextarius), 其生物学信息详见表 4。根据扫海面积法, 风电场水域参与声学评估的鱼类平均数量密度为1.09×104尾/km2, 资源量密度为227.48 kg/km2。
|
|
表 4 渔获物数量前5位鱼类生物学组成信息 Tab.4 Biological composition information of the most abundant 5 species |
声学方法评估的鱼类平均数量密度为5.97× 105尾/km2, 资源量密度为15.13 t/km2, 渔获物数量前5的鱼类资源密度占其总资源量的比例为53.72% (表 5)。风电场水域鱼类数量密度与资源量密度的空间分布基本一致, 在风电场西北与东南外围水域密度较高, 中间水域的密度较低, 聚集性分布明显(图 2, 图 3)。
|
|
表 5 渔获物数量前5位鱼类的数量密度与资源密度 Tab.5 Number and biomass density of the most abundant 5 species |
|
图 2 桂山风电场鱼类数量密度分布
Fig.2 The distribution of number density in Guishan wind farm area
|
|
图 3 桂山风电场鱼类资源密度分布
Fig.3 The distribution of biomass density in Guishan wind farm area
|
风电场水域的鱼类单体TS分布范围为–68~ –41 dB, 其中–68~–58 dB的单体TS占主要部分(79.12%), 对应于鱼类的体长范围为3~8 cm (图 4)。鱼类单体TS的时空分布有助于鱼种识别与鱼类行为研究, 调查水域单体鱼类集中分布于2~12 m水深; 随着水深的增加, 单体平均TS先减小后增大(图 5)。
|
图 4 桂山风电场水域鱼类目标强度频次分布图
Fig.4 The frequency distribution of fish target strength in Guishan wind farm area
|
|
图 5 桂山风电场水域鱼类目标强度垂直空间分布图
Fig.5 The vertical spatial distribution of fish target strength in Guishan wind farm area
|
声学积分值NASC是评估渔业资源的重要指标, 为研究调查水域渔业资源的垂直分布特征, 本研究以2 m为间隔, 统计各水层的NASC及其百分比(图 6)。调查水域的NASC主要分布于2~4 m水层, 约占总体的32.31%; 4~6 m、6~8 m水层次之, 且二者差别不大。回归分析表明, NASC随水深增加而减小, 其决定系数R2 =0.9271。
|
图 6 风电场水域NASC垂直分布百分比
Fig.6 Vertical distribution of NASC in Guishan wind farm area
|
桂山风电场水域是多类型幼鱼幼虾的育肥场, 具有重要的生态意义。在此育肥的海洋鱼类幼鱼生长到一定尺寸后游回大海; 咸淡水鱼类幼鱼的移动范围较小, 其生活史集中在河口水域; 淡水鱼类幼鱼生长到一定尺寸后上溯至淡水区域。本研究是风电场水域渔业资源的首次声学调查, 评估结果可提供准确的渔业资源量与分布信息, 为监测风电场建成后渔业资源的长期变化提供基础数据。
3.1 风电场水域渔业资源密度声学方法估算的风电场水域渔业资源密度为15.06 t/km2, 而扫海面积法的估算结果为227.48 kg/km2, 2种评估结果差异较大。扫海面积法是渔业资源评估的传统方法, 采用站位采样的方式, 其覆盖率明显低于声学方法, 加之渔业资源的不均匀分布导致该方法的随机误差较大[27-28]。本研究扫海面积法及声学方法的评估结果均表明, 风电场水域的渔业资源空间分布差异极大(图 2, 图 3), 将来可增加采样站位数以降低误差。
柘林湾海洋牧场水域[29]、海南陵水湾[30]、南澳岛[31]的声学评估结果表明, 渔业资源密度呈现季节性变化趋势(秋季 > 夏季 > 春季), 可能是因为春季较低的水温导致在其他水域越冬的种群尚未洄游至此, 待春夏季繁殖期过后, 由于种群补充与洄游群体的加入, 导致秋季渔业资源密度较高[2]。本次调查评估了风电场水域秋季的渔业资源量, 将来可增加其他季节的调查以明确其季节变化特征。
调查水域的渔业资源量明显高于其他水域, 可能是因为本水域作为重要的仔稚鱼育肥场, 渔业资源天然丰富。海南陵水湾2014年秋季声学调查的鱼类数量密度约为本水域的2倍, 资源量密度却为1/3[30], 可能是本水域拖网采样的鱼类更重。
3.2 渔业资源空间分布风电场水域渔业资源聚集分布, 在风电场西北与东南外围水域密度较高, 中间水域的密度较低(图 2, 图 3), 可能是风电场建设及运营时产生的水下噪声污染驱离了中间水域的鱼类[32], 还需要将来更多次的调查研究予以确认。鱼类TS检测结果表明, 随着水深的增加, 单体平均TS先减小后增大(图 5), 即大个体鱼类可能多分布于底层, 导致底拖网采样得到的鱼类体长组成偏大, 对应的后向散射截面积σ也偏大, 基于此估算的渔业资源量可能偏小。
调查水域的声学积分值主要分布于2~8 m水层, 约占总体的77.60% (图 6), 表明白天渔业资源主要分布于中上水层, 这与Kubecka等[33]的结论相反(白天鱼类向底层迁移, 夜晚有向表层迁移), 还需要更多次的声学调查予以明确。本研究将后向体积散射强度的最小阈值设为–80 dB, 用于屏蔽浮游生物等弱散射体的回波信号, 但NASC的水层分布表明(图 6), 浮游生物的回波可能未有效去除, 将来可参考曾雷等[31]的研究, 通过Ecoview软件中的阈值响应(threshold response)模块分析SV阈值的变化对NASC的影响, 从而更准确的判断SV的可信阈值区间。
3.3 声学评估方法分析受换能器近场效应与海底探测盲区的影响, 声学映像的积分起止水层设置为海表面2 m以下至海底0.5 m以上, 即海表面与底栖生物均不参与积分值分配, 其资源量也将无法估算。对声学映像的处理结果表明, 调查水域存在鱼类集群现象, 而集群导致的遮蔽效应可能低估评估结果[34]。积分值分配也会影响到评估精度, 在大范围的声学调查中, 假定捕捞网具对所有鱼种具有相同的捕捞效率, 根据采样站位的渔获组成与数量信息, 对其前后若干单元的积分值进行分配; 但网具的选择性[27-28]及鱼类的回避行为[35-36]都会影响渔获信息的准确性, 进而导致评估结果有误。由于风电场水域范围较小, 本研究以整个调查水域的渔获信息表征各基本积分单元的物种组成, 对声学积分值进行分配, 可降低上述因素对积分值分配的影响。
若调查水域单一鱼种数量占绝大多数, 则可使用目标强度现场检测法进行资源评估。曾雷等[31]在2015年春季调查南澳岛海域时, 发现鹿斑鲾(Secutor ruconius)在渔获数量中所占比重高达86.87%, 使用回波积分法与目标强度现场检测法的评估结果基本一致, 推断在渔获优势集中度较高的特定水域, 使用目标强度检测法也可有效评估资源密度。本调查水域各鱼种渔获数量相对分散(表 4), 不同鱼种间的平均体长存在一定差异, 使用目标强度检测法的误差可能较大, 因此使用回波积分法来评估渔业资源密度。
对于多鱼种分布的调查水域, 各积分鱼种的目标强度参数b20是影响声学评估精度的一个重要因素。本研究表 2中的参数b20均参考相关文献[17-25], 可能对评估结果造成一定影响。如陈国宝等[17]测量的120 kHz下黄斑蓝子鱼的b20为–74.1 dB, 对应的实验鱼叉长为7.3~19.5 cm; 本研究蓝子鱼叉长为7.6~11.4 cm, 位于上述范围内, 但本研究的声波频率为70 kHz, 使用120 kHz下的b20会低估后向散射截面积σ, 基于此估算的渔业资源量将偏大。
中国在水生生物目标强度方面的研究工作起步较晚且研究物种较少, 给多鱼种声学资源评估带来了较大困难。现阶段研究人员多使用现场测量法[37]、网箱法[38]、绳系法[39]及模型法[40]等测量目标强度, 考虑到调查水域现状, 将绳系法与模型法结合起来进行相关研究, 有助于提高声学评估的精度, 以便于更好的掌握风电场水域的渔业资源现状。
| [1] |
Wang D, Lin Z J. Spatial and temporal variations of fish community structure in the Pearl River Estuary waters[J]. South China Fisheries Science, 2006, 2(4): 37-45. [王迪, 林昭进. 珠江口鱼类群落结构的时空变化[J]. 南方水产, 2006, 2(4): 37-45.] |
| [2] |
Huang J W, Sun D R, Liu Y, et al. Diversity of fish community in Sousa chinensis nature reserve of Pearl River Estuary[J]. Journal of Southern Agriculture, 2018, 49(5): 1000-1007. [黄吉万, 孙典荣, 刘岩, 等. 珠江口中华白海豚自然保护区鱼类群落多样性分析[J]. 南方农业学报, 2018, 49(5): 1000-1007.] |
| [3] |
Xiao Y Q, Jia S J. Development status and technology analysis of offshore wind power in China[J]. East China Electric Power, 2010, 38(2): 277-280. [肖运启, 贾淑娟. 我国海上风电发展现状与技术分析[J]. 华东电力, 2010, 38(2): 277-280.] |
| [4] |
Ma Z R, Liu J C, Yuan G K. Design of wind turbine supporting structure in Zhuhai Guishan offshore wind farm[J]. Southern Energy Construction, 2015, 2(3): 72-75. [马兆荣, 刘晋超, 元国凯, 等. 珠海桂山海上风电场风电机组基础设计[J]. 南方能源建设, 2015, 2(3): 72-75.] |
| [5] |
Bergström L, Kautsky L, Malm T, et al. Effects of offshore wind farms on marine wildlife: A generalized impact assessment[J]. Environmental Research Letters, 2014, 9(3): 034012. DOI:10.1088/1748-9326/9/3/034012 |
| [6] |
Tessier A, Pastor J, Francour P, et al. Video transects as a complement to underwater visual census to study reserve effect on fish assemblages[J]. Aquatic Biology, 2013, 18(3): 229-241. DOI:10.3354/ab00506 |
| [7] |
DeMartini E E, Roberts D. An empirical test of biases in the rapid visual technique for species-time censuses of reef fish assemblages[J]. Marine Biology, 1982, 70(2): 129-134. DOI:10.1007/BF00397676 |
| [8] |
Tan X C, Kang M, Tao J P, et al. Hydroacoustic survey of fish density, spatial distribution, and behavior upstream and downstream of the Changzhou Dam on the Pearl River, China[J]. Fisheries Science, 2011, 77(6): 891-901. DOI:10.1007/s12562-011-0400-5 |
| [9] |
Chen G B, Zhang J, Yu J, et al. Hydroacoustic scattering characteristics and biomass assessment of the purpleback flying squid[Sthenoteuthis oualaniensis, (Lesson, 1830)] from the deepwater area of the South China Sea[J]. Journal of Applied Ichthyology, 2013, 29(6): 1447-1452. DOI:10.1111/jai.12360 |
| [10] |
Zhang J, Chen Z Z, Chen G B, et al. Hydroacoustic studies on the commercially important squid Sthenoteuthis oualaniensis in the South China Sea[J]. Fisheries Research, 2015, 169: 45-51. DOI:10.1016/j.fishres.2015.05.003 |
| [11] |
Foote K G, Knudsen H P, Vestnes G, et al. Calibration of acoustic instruments for fish density estimation: A practical guide[J]. ICES Cooperative Research Report, 1987, 144: 1-69. |
| [12] |
Wang X L, Zhao X Y, Tang Y, et al. Removal of the inter-instrument acoustic interference and its application in the study of Antarctic krill swarms[J]. Progress in Fishery Sciences, 2014, 35(2): 22-29. [王新良, 赵宪勇, 汤勇, 等. 声学仪器间干扰信号的消除及其在南极磷虾集群研究中的应用[J]. 渔业科学进展, 2014, 35(2): 22-29.] |
| [13] |
de Robertis A, Higginbottom I. A post-processing technique to estimate the signal-to-noise ratio and remove echosounder background noise[J]. ICES Journal of Marine Science, 2007, 64(6): 1282-1291. DOI:10.1093/icesjms/fsm112 |
| [14] |
Guo Y, Li C H, Chen G B. Acoustic estimation of fishery resources inside and outside the algae breeding zone of Baishawan in Nan'ao[J]. Journal of fisheries of China, 2018, 42(2): 226-235. [郭禹, 李纯厚, 陈国宝. 南澳白沙湾海藻养殖区内外渔业资源声学评估[J]. 水产学报, 2018, 42(2): 226-235.] |
| [15] |
Li Y Z, Chen G B, Sun D R, et al. Work programme of acoustic assessment of multi-species fish stock in the South China Sea[J]. Journal of Zhanjiang Ocean University, 2003, 23(1): 35-40. [李永振, 陈国宝, 孙典荣, 等. 南海区多鱼种声学评估工作程序[J]. 湛江海洋大学学报, 2003, 23(1): 35-40.] |
| [16] |
Zhao X Y, Chen Y Z, Li X S, et al.Acoustic estimation of multi-species marine fishery resources[C]//Proceedings of China Exclusive Economic Zone and Continental Shelf Survey Research. Beijing: China Ocean Press, 2002: 341-353. [赵宪勇, 陈毓桢, 李显森, 等.多种类海洋渔业资源声学评估技术与方法[C]//我国专属经济区和大陆架勘测研究论文集.北京: 海洋出版社, 2002: 341-353.]
|
| [17] |
Chen G B, Li N N, Chen P M, et al. Target strength measurements of pearl-spotted spinefoot (Siganus oramin) in the South China Sea[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 2010, 17(6): 1293-1299. [陈国宝, 李娜娜, 陈丕茂, 等. 南海黄斑蓝子鱼的目标强度测量研究[J]. 中国水产科学, 2010, 17(6): 1293-1299.] |
| [18] |
Li B, Chen G B, Zeng L, et al. Modeling study on the target strength of Sillago sihama[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 2018, 25(2): 403-412. [李斌, 陈国宝, 曾雷, 等. 多鳞鱚目标强度的模型法研究[J]. 中国水产科学, 2018, 25(2): 403-412.] |
| [19] |
Ren Y Q, Wang K, Duan X B, et al. In situ hydroacoustic estimates of the target strength and behavior characteristics of Aristichthys nobilis[J]. Freshwater Fisheries, 2011, 41(2): 3-9. [任玉芹, 王珂, 段辛斌, 等. 鳙目标强度和行为特征的水声学研究[J]. 淡水渔业, 2011, 41(2): 3-9.] |
| [20] |
Luan Y, Guan C T, Shi X T, et al. The relationship between acoustic backscattering property and weight and body length of big yellow croaker and black rockfish[J]. Progress in Fishery Sciences, 2011, 32(2): 47-52. [栾洋, 关长涛, 石晓天, 等. 大黄鱼和许氏平鱼由声反射特征与体重和体长关系的研究[J]. 渔业科学进展, 2011, 32(2): 47-52.] |
| [21] |
Yu H Y, Zhao X Y. Modeling study on the target strength of anchvoy (Engraulis japonicus)[J]. Applied Acoustics, 2007, 26(5): 267-276. [于海圆, 赵宪勇. 鳀鱼(Engraulis japonicus)目标强度的模型法研究[J]. 应用声学, 2007, 26(5): 267-276.] |
| [22] |
Zhang J, Chen P M, Chen G B, et al. Acoustic target strength measurement of banded grouper[Epinephelus awoara (Temming & Schlegel, 1842)] and threadsial filefish[Stephanolepis cirrhifer (Temming & Schlegel, 1850)] in the South China Sea[J]. Journal of Applied Ichthyology, 2013, 29(6): 1453-1455. DOI:10.1111/jai.12361 |
| [23] |
Chen G B, Li Y Z, Zhao X Y, et al. Acoustic assessment of commercial fish resources in the northern waters of South China Sea[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 2005, 12(4): 445-451. [陈国宝, 李永振, 赵宪勇, 等. 南海北部海域重要经济鱼类资源声学评估[J]. 中国水产科学, 2005, 12(4): 445-451.] |
| [24] |
Li Y Z, Chen G B, Zhao X Y, et al. Acoustic assessment of non-commercial small-size fish resources in the northern waters of South China Sea[J]. Periodical of Ocean University of China, 2005, 35(2): 206-212. [李永振, 陈国宝, 赵宪勇, 等. 南海北部海域小型非经济鱼类资源声学评估[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2005, 35(2): 206-212.] |
| [25] |
Zhang J, Chen G B, Chen Z Z, et al. Acoustic estimation of fishery resources in southern continental shelf of Nansha area[J]. South China Fisheries Science, 2015, 11(5): 1-10. [张俊, 陈国宝, 陈作志, 等. 南沙南部陆架海域渔业资源声学评估[J]. 南方水产科学, 2015, 11(5): 1-10.] |
| [26] |
Aglen A. Random errors of acoustic fish abundance estimates in relation to the survey grid density applied[R]. FAO Fisheries Report, 1983, 300: 293-297.
|
| [27] |
Erzini K, Gonçalves J M S, Bentes L, et al. Size selectivity of trammel nets in southern European small-scale fisheries[J]. Fisheries Research, 2006, 79(1-2): 183-201. DOI:10.1016/j.fishres.2006.03.004 |
| [28] |
Říha M, Jůza T, Prchalová M, et al. The size selectivity of the main body of a sampling pelagic pair trawl in freshwater reservoirs during the night[J]. Fisheries Research, 2012, 127-128: 56-60. DOI:10.1016/j.fishres.2012.04.012 |
| [29] |
Zhang J, Chen P M, Fang L C, et al. Background acoustic estimation of fisheries resources in marine ranching area of Zhelin Bay-Nan'ao Island in the South China Sea[J]. Journal of Fisheries of China, 2015, 39(8): 1187-1198. [张俊, 陈丕茂, 房立晨, 等. 南海柘林湾-南澳岛海洋牧场渔业资源本底声学评估[J]. 水产学报, 2015, 39(8): 1187-1198.] |
| [30] |
Li B, Chen G B, Yu J, et al. The acoustic survey of fisheries resources for various seasons in the mouth of Lingshui Bay of Hainan Island[J]. Journal of Fisheries of China, 2018, 42(4): 544-556. [李斌, 陈国宝, 于杰, 等. 海南陵水湾口海域不同季节鱼类资源声学探查[J]. 水产学报, 2018, 42(4): 544-556.] |
| [31] |
Zeng L, Chen G B, Yu J. Acoustic assessment of fishery resources and spatial distribution in Nan'ao Island area[J]. South China Fisheries Science, 2018, 14(2): 26-35. [曾雷, 陈国宝, 于杰. 南澳岛海域渔业资源声学评估与空间分布[J]. 南方水产科学, 2018, 14(2): 26-35.] |
| [32] |
Rollins K E, Meyerholz D K, Johnson G D, et al. A forensic investigation into the etiology of bat mortality at a wind farm: Barotrauma or traumatic injury?[J]. Veterinary Pathology, 2012, 49(2): 362-371. DOI:10.1177/0300985812436745 |
| [33] |
Kubecka J, Duncan A N. Diurnal changes of fish behaviour in a lowland river monitored by a dual-beam echosounder[J]. Fisheries Research, 1998, 35(1-2): 55-63. DOI:10.1016/S0165-7836(98)00059-9 |
| [34] |
Toresen R. Absorption of acoustic energy in dense herring schools studied by the attenuation in the bottom echo signal[J]. Fisheries Research, 1991, 10(3-4): 317-327. DOI:10.1016/0165-7836(91)90083-R |
| [35] |
Jůza T, Rakowitz G, Draštík V, et al. Avoidance reactions of fish in the trawl mouth opening in a shallow and turbid lake at night[J]. Fisheries Research, 2013, 147: 154-160. DOI:10.1016/j.fishres.2013.05.008 |
| [36] |
Wheeland L J, Rose G A. Quantifying fish avoidance of small acoustic survey vessels in boreal lakes and reservoirs[J]. Ecology of Freshwater Fish, 2015, 24(1): 67-76. DOI:10.1111/eff.12126 |
| [37] |
De Robertis A, Taylor K. In situ target strength measurements of the scyphomedusa Chrysaora melanaster[J]. Fisheries Research, 2014, 153: 18-23. DOI:10.1016/j.fishres.2014.01.002 |
| [38] |
Rodríguez-Sánchez V, Encina-Encina L, Rodríguez-Ruiz A, et al. Horizontal target strength of Luciobarbus sp. in ex situ experiments: Testing differences by aspect angle, pulse length and beam position[J]. Fisheries Research, 2015, 164: 214-222. DOI:10.1016/j.fishres.2014.11.020 |
| [39] |
Chen G B, Li Y Z, Chen P M, et al. Measurement of single-fish target strength in the South China Sea[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 2012, 30(4): 554-562. DOI:10.1007/s00343-012-1218-4 |
| [40] |
Kang D, Sadayasu K, Mukai T, et al. Target strength estimation of black porgy Acanthopagrus schlegeli using acoustic measurements and a scattering model[J]. Fisheries Science, 2004, 70(5): 819-828. DOI:10.1111/j.1444-2906.2004.00875.x |