基于水聲學方法的天目湖魚類資源捕撈與放流的生態監測

孫明波，谷孝鴻 ，曾慶飛，王銀平，毛志剛，谷先坤

(1.中國科學院南京地理與湖泊研究所湖泊與環境國家重點實驗室，南京 210008;2.中國科學院大學，北京 100049;3.河南農業大學，鄭州 450002)

漁業資源水聲學評估相對于傳統的網具采樣等評估方法，具有快速高效、調查區域廣、不損害生物資源、提供連續數據、自然狀態下定位魚類空間分布、準確估算魚類密度和資源量等優勢［1］，該方法在國外有廣泛應用［2－6］，國內也有了初步的發展［7－11］。在魚類生態學研究中，水聲學方法也逐步得到應用，如 Djemali等［12］對突尼斯3個人工湖進行水聲學調查，研究魚類的空間分布與水深的關系，認為魚類資源量分布與水深相關，在大壩的深水區具有較高的豐度;譚細暢等［13］采用Simrad EY60型裂波回聲探測儀研究了廣東魴產卵時的聚群特征、游泳速度等，提出了產卵場生境的差異性是導致廣東魴繁殖生態行為差異的主要原因;Brehmer等［14］應用水聲學方法對法國地中海沿岸人工貽貝養殖場生態系統的監測表明，入侵掠食魚類的豐度、行為等受水下養殖場構筑物的影響，并針對構筑物和魚類的區分進行了研究。水聲學方法已經成為魚類生態學研究的重要和有效的手段。

湖泊漁業是我國淡水漁業的重要組成。魚類處于水生態系統中食物鏈的頂端或較高營養級，湖泊(水庫)人工放流導致魚類生物量的增加、過度捕撈導致魚類生物量的急劇減少等，都會通過食物網營養關系對湖泊生態系統產生深刻影響［15］。天目湖發展漁業的目標是兼顧水環境保護和漁業生產，主要通過放流鰱鳙實施非經典生物操縱［16］，利用鰱鳙對浮游植物的濾食實現對藍藻水華的預防和控制，實現以漁改水的目標。魚類資源的生態監控是漁業生產調控的基礎，水聲學方法為這一目標實現提供了一個高效的手段。本文通過水聲學方法對天目湖漁業捕撈與放流進行生態監測，并構建GIS模型，得出不同漁業階段魚類資源的大小組成特征、魚類密度變化、魚群空間分布、魚類資源量及其分布，為確定合理的漁業管理和生產提供科學依據。

1 研究區域和研究方法

1.1 研究區域概況

天目湖(119.419747°E，31.291017°N)位于江蘇省溧陽市南部丘陵地區，是水庫型湖泊，于1961年建成蓄水，集水域面積 148.5 km2，水庫面積 9.8 km2，最大水深 16 m，平均水深 6—8m，總庫容 1.3億 m3，南部有平橋河、中田河、下宋河流入。2011年4—11月共布置6個網籪進行大個體魚類的捕撈，冬季由于魚類活動能力下降，采取在中游布置集魚網箱，將上下游魚類驅趕至集魚網箱后再捕撈。趕魚后進行漁業捕撈與放流，共捕撈大個體魚類838.2 kg，并放流規格約 0.4 kg/尾的鰱(Hypophthalmichthys molitrix)和鳙(Aristichthys nobilis)30000 kg以及規格約0.2 kg/尾的長春鳊(Parabramis pekinensis)800kg。

1.2 水聲學調查

本研究在天目湖冬季捕撈趕魚前(2011年12月8日)、趕魚后(2012年1月7日)和捕撈與放流后(2012年3月28日)3個漁業階段對魚類資源(趕魚后為不包括集魚網箱的湖區魚類資源)進行水聲學調查，3次調查均在8:00—15:00之間完成，調查間無風，實測趕魚前、趕魚后和捕撈與放流后的1 m水深處的表層水溫分別為 11.5、4.1 ℃和 14.8 ℃。

水聲學探測儀器為Biosonics DT－X型回聲探測儀(半功率波束角6.5°的分裂波束換能器，工作頻率為208 kHz)。采用GPS(Garmin，17x HVS)對位置數據同步采集存儲，利用Panasonic Tough Book 30便攜式電腦安裝的BioSonics Acquisition 6.0軟件進行水聲學數據采集，采集過程中換能器脈沖頻率為8 pps，脈沖寬度為0.5 ms，回波信號采集閾值為－130 dB。使用快艇進行走航調查，并利用Garmin Oregon450導航儀進行航線導航，采取“之”字形航線走航探測，先進行垂直探測，將換能器用鐵架固定于船舷，吃水0.4 m，數據收集距離為0.5—20 m，返航時進行水平探測，同樣將換能器用鐵架固定于船舷，入水1 m，并給予3°向下的傾角，垂直于船體走航方向探測，數據收集距離為1—30 m。探測航速約為10 km/h。3個漁業階段的探測航程分別是:趕魚前20.3 km、趕魚后21.1 km、捕撈與放流后 20.1 km，按照 Aglen［17］覆蓋率公式計算 3次水聲學調查的覆蓋率:

式中，L(m)為水聲學調查走航航程，A(m2)為水庫水面面積，Dc為水聲學調查覆蓋率。

趕魚前為6.15，趕魚后為6.35，捕撈與放流后為6.09，覆蓋率都達到了6以上。在調查前使用36 mm的碳化鎢標準球對儀器進行實地校準。

1.3 水聲學數據處理和GIS建模

對采集到的水聲學數據用BioSonics Visual Analyzer 4.1進行分析，其中單體回聲檢測識別的設定參數:Echo Threshold(回波閾值)－60 dB，Correlation Factor(相關系數)0.9，Min Pulse Width Factor 0.75(最小脈沖寬度系數)，Max Pulse Width Factor 3(最大脈沖寬度系數)，End Point Criteria(回波時間計算點)－12 dB，TVG(Time－Varied Gain，時變增益)為40lg R。以從下游至上游每300個脈沖的距離(約110 m)作為一個分析單元。垂直探測波束數據分析范圍1—20 m，分析結果包括單位面積魚類個體數量FPUA(Fish Per Unit Area，尾/m2)、單位體積魚類個體數量FPCM(Fish Per Cubic Meter，尾/m3)、單元起始坐標、單體識別結果、單元均水深等，另記下每個單元的中心脈沖坐標。水平探測數據分析波束從5 m開始，終止距離根據接近湖岸、船只擺動、水底凸起、水面回波、水底回波等實際情況人工劃定，有效分析結果為FPCM，代表表層水體(0—4 m)的魚類密度(FPCM)。

由于魚類在冬季傾向于深水越冬和反應減緩，趕魚前(12月)和趕魚后(1月)的水聲學調查結果顯示表層水體垂直探測(1—4 m)和水平探測的魚類密度無顯著性差異(P＞0.05)，故只采取垂直探測(1—20 m)的分析作為調查結果。捕撈與放流后(3月)的探測采取以下方式進行擬合計算各單元調查結果。

式中，FPUA(尾/m2)為分析單元單位面積魚類尾數，FPCM(尾/m3)為分析單元單位體積魚類尾數，FPUAv(尾/m2)為分析單元垂直探測(4—20 m)的單位面積魚類尾數，FPCMh(尾/m3)為分析單元水平探測單位體積魚類尾數，h(m)為分析單元的平均水深。

采用ArcGIS10.0軟件進行魚類資源分布的建模［9］，將分析計算出的FPUA、單元中心坐標GPS數據導入ArcGIS 平臺，采用 IDW 方法進行柵格插值運算［18－19］。設定柵格大小為 0.0001°，大小約為 11.5 m×9.5 m，設定冪值p=2，導出每個柵格的FPUA的數值，乘以相應的柵格面積，最后所有柵格值求和得到水庫中魚類總資源尾數。

1.4 漁獲物采樣調查

2012年5月8日對上游的一個網籪進行漁獲物采樣調查，采樣網籪長100 m，網箱寬4 m，長8 m，網目1 cm。對該網籪的漁獲物全部計數統計，記錄魚類種類、尾數、體長、體重數據。另外調查其他網籪漁獲物魚的種類。

1.5 使用的經驗公式和分析軟件

本文參照Ona E和Aglen A［20］提出的有鰾魚類經驗公式對魚類長度進行初步估算:

式中，TS(Target Strength，dB)為魚類的目標強度，l(cm)為目標魚類的體長。

所進行的數據描述性統計、正態性檢驗、非參數檢驗、相關性分析均采用SPSS 17.0。魚類分布建模采用ArcGIS10.0。

2 結果與分析

2.1 漁業捕撈統計和漁獲物采樣

根據天目湖捕撈數據統計，2011年捕撈產量為46403.5 kg，捕獲魚類有鳙、鰱、鯽、鯉、花、黃顙魚、草魚，其中鰱鳙占比為98.07%。各月份漁獲物組成重量百分比如圖1，其中1月和3月未進行捕撈。

對2012年5月的網籪漁獲物進行采樣調查，共采集到魚類18種，鯉科魚類15種，隸屬3目4科18屬。其中統計的單網籪，共采集魚類10種，195尾，如表1，其他漁獲物種類有青魚(Mylopharyngodon piceus)、草魚(Ctenopharyngodon idellus)、鱖(Siniperca chuatsi)、中華鳑鲏(Rhodeussinensis gunther)、烏鱧(Channa argus)、棒花魚(Abbottina rivularis)、長春鳊(Parabramis pekinensis)、麥穗魚(Pseudorasbora parva)。

圖1 天目湖2011年各月漁業捕撈組成Fig.1 The fisheries catching component of Lake Tianmu in 2011

表1 單網籪漁獲物統計參數Table 1 The parameter of the catching insinglebamboo network

2.2 魚類目標強度分布

3個調查階段垂直探測到的魚類回聲信號基本信息如表2，經Shapiro－Wilk正態性檢驗，3個調查階段的魚類TS都不符合正態分布，圖2中也表明各階段的魚類TS分布皆略向低值傾斜。故采用非參數檢驗方法對不同階段魚類TS值的差異性進行檢驗，結果為趕魚后魚類平均TS值顯著(P＜0.05)小于趕魚前，表明趕魚后魚類平均大小低于趕魚前;捕撈與放流后魚類平均TS值顯著(P＜0.05)大于趕魚前后，表明捕撈與放流后魚類平均大小升高。

表2 三個調查階段探測到的魚類回聲信號基本信息Table 2 The basic information of fish echo in three survey stages

各階段魚類回聲信號TS的分布見圖2。趕魚前TS的變異系數為 0.10，偏度 0.90，峰度 1.66，TS 在－52—－45 dB(體長約10—24 cm)之間的魚類回聲信號百分比為62.80%;趕魚后的 TS的變異系數為 0.10，偏度1.06，峰度 2.37，TS 在－52—－46 dB(體長約 10—21 cm)之間的魚類回聲信號百分比為60.43%;捕撈與放流后 TS 的變異系數為 0.11，偏度 0.424，峰度 0.146，TS在－50—－42 dB(體長約13—33 cm)之間的魚類回聲信號百分比為63.33%。對分布曲線比較，趕魚后魚類大小分布曲線向低TS值遷移，而捕撈與放流后TS在－45—－40 dB(體長約23—42 cm)的魚類百分比明顯上升，達到了 24.40%。

2.3 魚類空間分布

2.3.1 魚類密度(FPCM/尾/m3)

3個調查階段探測到的魚類密度(以單位體積計，FPCM/尾/m3)基本信息如表3，經Shapiro－Wilk正態性檢驗，各調查階段的魚類密度(FPCM)值不符合正態分布(P＜0.05)。故采用非參數檢驗方法對各階段的魚類密度差異性進行比較分析，不同調查階段之間的魚類密度(FPCM)差異性顯著(P＜0.05)，進行兩兩比較，趕魚后的魚類密度(FPCM)顯著(P＞0.05)小于捕撈與放流后，捕撈與放流后的魚類密度(FPCM)顯著(P＜0.05)小于趕魚前。天目湖趕魚前后和捕撈與放流后水聲學同步實測平均水深分別為:6.35、6.26、7.59 m。

圖2 魚類目標強度分布Fig.2 Target strength distribution of fish in three reservoir

表3 三個調查階段探測到的魚類密度基本信息Table 3 The basic information of fish density in three survey stages

3個調查階段從下游至上游各統計單元的魚類密度(FPCM)和平均水深如圖3—圖5所示，趕魚前后和捕撈與放流后的魚類密度(FPCM)與水深的相關系數分別為－0.127、0.915、－0.136，相應的不相關單側顯著性值為0.028、0.000、0.023。在0.05顯著水平下，趕魚前的魚類密度(FPCM)水平分布與水深存在顯著的不完全負相關，趕魚后魚類密度(FPCM)水平分布與水深存在顯著的不完全正相關，捕撈與放流后魚類密度(FPCM)水平分布與水深存在顯著的不完全負相關。其中趕魚前0—50個分析單元為趕魚作業完成區域，魚類密度(FPCM)明顯較低(圖3)。

圖3 趕魚前下游至上游各單元水深與魚類密度(FPCM)分布Fig.3 Distribution diagram of water depth and fish density(FPCM)from down to up before driving

圖4 趕魚后下游至上游各單元水深與魚類密度(FPCM)分布Fig.4 Distribution diagram of water depth and fish density(FPCM)from down to up after driving

2.3.2 魚類聚群

3個調查階段探測到的魚類密度變異系數都大于1，根據孫儒泳［21］種群分布型的劃分標準，各調查階段魚類都屬于成群分布。對12月趕魚前(11℃)、1月趕魚后(4℃)、3月捕撈與放流后(14℃)的回波圖像分析，魚類隨著溫度變化展現出不同的聚群行為，魚群團聚程度差異明顯，主要出現在4—7 m的中下層，各調查階段典型的魚類聚群如圖6。

2.4 魚類資源量

各單元中，趕魚前魚類分布最高值為 0.7239 尾/m2，中心坐標為 31.30405°N，119.42797°E，平均水深為7.67 m;趕魚后魚類分布最高值為 1.3791 尾/m2，中心坐標為 31.31025°N，119.43259°E，平均水深為 8.79 m;捕撈與放流后魚類分布最高值為 5.7106 尾/m2，中心坐標為 31.31426°N，119.42865°E，平均水深為 3.31 m。

圖5 捕撈與放流后下游至上游各單元水深與魚類密度(FPCM)分布Fig.5 Distribution diagram of water depth and fish density(FPCM)from down to up after catching and stocking

圖6 魚類聚群形態Fig.6 Fish aggregations

基于FPUA對天目湖不同漁業階段的魚類資源量水平分布進行GIS建模(圖7)，可見，魚類在下游的資源量分布明顯大于上游。并采用魚類分布GIS建模的柵格化數據、各個柵格的水面面積，對魚類資源總量(大于－60 dB，體長約4 cm)進行估算，天目湖趕魚前魚類資源總量約為61萬尾，趕魚后魚類資源總量約為38萬尾，捕撈與放流后魚類資源量約為67萬尾;對TS大于－45 dB(體長約24 cm)的魚類進行統計，趕魚前魚類資源總量約為16萬尾，趕魚后魚類資源總量約為9萬尾，捕撈與放流后魚類資源量約為23萬尾。

3 討論

3.1 水聲學探測技術在湖區中的應用分析

天目湖屬于長江中下游的人工蓄水水庫，成庫蓄水近50年，是典型的水庫型湖泊，具備相對穩定的湖泊生態學特征［22－24］，平均水深在6—8 m，屬于內陸淺水水體，其魚類組成主要為鯉科種類，魚類資源受人工捕撈與放流影響較大。國外已有研究認為由于近聲區和魚類回避行為的影響［25－26］，在淺水水體進行水聲學方法調查時，水平探測是垂直探測的必要補充，本文采取將水平探測和垂直探測相結合的方法，保證了魚類資源量水聲學探測的準確度。垂直探測時得到的回波圖像清晰，基本無干擾信號，在－60 dB以下的頻數基本為0，表明探測受氣泡、紊流、航行噪聲、自噪聲影響非常低，但水平探測時易受干擾信號的影響，穩定較低的船速、靜水的環境、較小的風浪、儀器良好的自噪聲處理能力是本文準確探測的基礎，另外水平探測時保證船體的左右平衡，避免擺動也至關重要。天目湖中主要優勢種群是放流增殖的鰱鳙，2011年的漁業產量重量比例達到了98.07%，漁獲物采樣統計的數量占比也達到了68.72%，12月、1月的水聲學調查中表明大部分的魚類傾向于在水體中下層成群分布，且反應遲緩，這顯示了鰱鳙種群的冬季生態習性［27－28］，在此階段進行水聲學探測可降低近聲區和回避行為的影響。天目湖氣候溫和、條件適宜，水體中也存在較多的小型魚類，由于捕撈漁具的選擇性，并未將其統計在內，小型魚類也有一定的占比，這可從魚類目標強度分布曲線中(圖2)中看出，在這種魚類種類較多的溫水性水體中，水聲學方法尚不能探測分辨出魚類的種類，仍將是水聲學研究的面臨的問題。TS是魚類姿態的函數，垂直探測和水平探測入射角度不同，得到的魚類TS差異也較大，淡水水體魚類種類繁多，目前尚無法轉化統一，本文與其他水聲學研究一樣僅采用垂直探測下的TS對魚類大小組成特征進行了分析［7－10］。另外個體TS與魚類種類、換能器工作頻率相關，本文采用Ona E和Aglen提出的有膘魚類經驗公式對魚類體長進行了初步估算說明，但該公式仍有局限性，并不能完全準確計算我國淡水水體多種類魚群的平均體長，雖我國近年有對鳙目標強度的研究［29］，仍需對我國淡水魚類目標強度的系統研究。

圖7 3個調查階段魚類分布Fig.7 Fish distribution in three survey stages

3.2 湖區趕魚前后魚類資源變化特征及趕魚功效評估

趕魚后的魚類平均TS顯著(P＜0.05)小于趕魚前，趕魚后魚類大小分布曲線向低TS值遷移，表明趕魚后魚類平均大小(均體長約15.7 cm)低于趕魚前(均體長約17.1 cm)，且魚類密度(FPCM)由趕魚前的0.0124尾/m3顯著下降到趕魚后的0.0062尾/m3，說明趕魚作業對中大型個體具有較好的驅趕作用，而通過GIS建模評估的魚類資源量也由趕魚前的61萬尾下降到趕魚后的37萬尾，即約40%的魚類資源被驅趕至集魚網箱。天目湖綜合管理兼顧水質保護和漁業利用，漁業并不追求全部捕撈，目前趕魚作業的技術手段基本滿足漁業捕撈生產要求。趕魚前魚類密度(FPCM)的水平分布與水深呈現顯著的不完全負相關，這可能與下游已開始的趕魚作業具有一定關系，而趕魚后魚類密度(FPCM)水平分布與水深存在顯著的不完全正相關，這與魚類在冬季溫度較低時遷移到深水區聚群越冬的生態習性有關。

3.3 湖區魚類捕撈與放流后魚類資源變化特征及水聲學調查準確性評估

天目湖在趕魚后共捕撈大個體魚類838.2 kg(鰱在1.5 kg以上，鳙在2 kg以上)，鰱鳙占比83.06%，捕撈個體總數量不會超過1000尾;根據放流總重量和放流規格計算放流數量，鰱鳙和長春鳊共計約7.9萬尾，整體上捕撈與放流使天目湖魚類資源量上升7—8萬尾。捕撈與放流后的魚類平均TS顯著(P＜0.05)大于趕魚前后，說明天目湖魚類資源平均大小(均體長約18.2 cm)升高，這與天目湖在趕魚后只進行了大個體魚類的捕撈，捕撈個體數量相對較少，而同時又放流了7—8萬尾個體較大的鰱鳙(體長約27 cm)和長春鳊(體長約25 cm)幼魚有關。捕撈與放流后TS在－45—－40 dB(體長約24—42 cm)的魚類百分比明顯上升，達到了24.40%，該TS區間正是放流幼魚的大小范圍，可見魚類放流后水聲學監測信息與實際放流規格的一致性。捕撈與放流后的魚類密度顯著(P＜0.05)小于趕魚前則是由于3月份水深升高了1.2 m所致。GIS建模評估的魚類資源量由趕魚前的61萬尾上升到捕撈與放流后的67萬尾，魚類資源量增加了約6萬尾，這與捕撈與放流造成的魚類資源量上升7—8萬尾變化基本一致，體現了結合GIS建模的水聲學方法魚類資源量調查評估的準確性。捕撈與放流后魚類密度的水平分布與水深存在顯著的不完全負相關，則表明隨著春季溫度升高魚類有向上游遷移的趨勢。3個漁業階段的調查中魚類資源量的分布在下游深水區都高于上游，Djemali［12］對3個人工湖魚類分布的研究也得到相似的結論，這與下游大壩前水體較深有關，但魚類的空間分布是各種生境因子如水生植被狀況、水深、底質、餌料和水溫等共同作用的結果［30－31］，因此，魚類資源生態學的研究需要考慮到系統的整體性。

3.4 水聲學方法探測的優勢及魚類資源生態監測應用前景

水聲學方法調查具有諸多優勢，在本文的魚類集群研究中更是體現出水聲學方法可以在不干擾魚群的自然狀態下對魚類集群進行探測，并得到魚群團聚回波圖像，根據軟件分析得到聚群的大小、深度、團聚密度等信息，這是其他傳統方法無法企及的，一些學者也利用水聲學方法這種優勢進行了魚類生態聚群的研究［13，32］。在本文的研究中發現，天目湖的魚類在3個調查階段都屬于成群分布，但隨著溫度的變化魚類聚群團聚程度差異明顯，表現為溫度降低團聚程度加強，這與鰱鳙聚群越冬的生態習性具有一致性，對圖6中3個較為典型的聚群分析，趕魚前的聚群魚類密度為0.33尾/m3，趕魚后的聚群魚類密度為2.47尾/m3，捕撈與放流后的聚群魚類密度為0.28尾/m3。水聲學方法可以在自然狀態下探測到魚類的分布，根據對天目湖魚類分布的分析，天目湖可在魚類資源量分布較高的近大壩下游處布置網籪，可提高漁業捕撈效率;在春季魚類有向上游遷移的趨勢，預計這一階段在中游遷移通道上布置的網籪將有較高的捕撈量。因此，利用水聲學方法快速高效、調查區域廣、提供連續數據、準確定位魚類空間分布的優勢，結合漁獲物對水體魚類資源進行定期的生態監測，建立全年的魚類大小組成、魚類密度、魚類空間分布模型，對于漁業生產及調控漁業水環境具有重要的意義。

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