渔业资源调查方法的发展趋势

摘要： 核心理念的转变：从“资源评估”到“生态系统综合评估”这是最根本的转变,决定了所有技术和方法的发展方向，从单一物种到生态系统：过去： 调查主要关注目标经济物种（如大黄鱼、带鱼），评估...

核心理念的转变：从“资源评估”到“生态系统综合评估”

这是最根本的转变,决定了所有技术和方法的发展方向。

1. 从单一物种到生态系统：

   • 过去： 调查主要关注目标经济物种（如大黄鱼、带鱼），评估其资源量、可捕量，目标是实现最大可持续产量。
   • 现在与未来： 更加关注整个生态系统的健康，调查不再局限于目标鱼种，而是扩展到食物网结构（捕食者与被捕食者关系）、关键栖息地（产卵场、育肥场）、非目标物种（兼捕、濒危物种）、生态系统指示物种以及人类活动（如气候变化、渔业压力）对整个系统的影响，目标是实现生态系统水平的渔业管理。

2. 从静态评估到动态模拟：

   • 过去： 通过离散的航次调查获得“快照”式的资源数据。
   • 现在与未来： 利用模型将调查数据与海洋环境数据（温度、盐度、叶绿素等）相结合，构建动态的生态系统模型，这些模型可以模拟气候变化、环境变化、渔业管理措施（如禁渔区、禁渔期）对资源长期变动的影响,为决策提供前瞻性支持。

关键技术的革新：从传统工具到“空-海-天-潜”一体化

技术是推动发展的核心引擎，正朝着多平台、多传感器、大数据和人工智能的方向融合。

1. 声学调查技术的升级与普及：

   
   （图片来源网络，侵删）
   • 多频与分裂波束技术： 从传统的单一频率声呐发展到多频声学系统，通过不同频率的声波反射特性，可以更精确地识别鱼种、估算鱼群大小和生物量，甚至区分鱼的不同发育阶段（鱼卵、仔鱼、成鱼）。
   • 移动式与固定式声学监测： 除了传统的科考船走航调查， autonomous underwater vehicles (AUV, 自主水下航行器) 和 acoustic Doppler current profilers (ADCP, 声学多普勒流速剖面仪) 等固定或移动平台被用于长期、连续的定点监测,弥补了航次调查的时空空白。
   • 声学遥测： 利用声学标签（如PIT、VEMCO等）追踪鱼类的洄游路径、栖息地选择和行为活动,获取个体层面的精细数据。

2. 环境DNA（eDNA）技术的崛起：

   • 原理： 通过分析水体中生物脱落的DNA（如皮肤、粪便、黏液）,来鉴定物种的存在和丰度。
   • 优势：
     • 非侵入性： 无需捕获生物,对生态系统干扰小。
     • 高灵敏度： 可以检测到稀有、濒危或难以发现的物种。
     • 高效广谱： 一次采样可以同时获得多种生物的信息,非常适合生物多样性调查。
   • 应用： 正在快速应用于新物种发现、入侵物种监测、产卵场范围界定等,成为传统调查的有力补充。

3. 遥感技术的广泛应用：

   • 海洋水色遥感： 通过卫星监测叶绿素浓度、海表温度、悬浮物等，识别上升流、涡流、锋面等海洋动力学特征，这些区域往往是鱼类聚集的高生产力区域，为调查船提供精准的“导航”。
   • 船舶自动识别系统： 结合AIS数据，可以分析渔业活动的时空分布，评估捕捞压力,并辅助划定调查区域。

4. 人工智能与大数据分析：

   • 图像识别： 利用深度学习算法自动识别和分析水下摄像头、声呐图像中的鱼种、数量、大小和行为，大大提高了数据处理效率，实现了“AI读片”。
   • 模型构建与预测： 机器学习算法（如随机森林、神经网络）被用于整合多源数据（环境、渔业、遥感）,构建更精准的资源丰度预测模型和栖息地适宜性模型。
   • 大数据平台： 建立国家级乃至全球级的渔业资源数据库和共享平台，实现数据的标准化、整合与开放共享,为宏观决策提供数据支撑。

调查模式的演进：从“科考船为中心”到“多平台协同”

调查的组织和执行方式也在发生深刻变化。

1. 无人化与自动化：

   • 自主航行器集群： 由多艘AUV、水下滑翔机组成的“蜂群”可以执行大范围、网格化的同步调查,效率远超单艘科考船。
   • 无人水面艇： 可以搭载多种传感器，进行近岸、浅水区或危险海域的调查。
   • 智能浮标/Argo浮标： 组成长期监测网络,实时回传海洋环境和生物信息。

2. 协同式调查：

   • “空-海-天”一体化： 卫星遥感宏观指导 -> 科考船或AUV进行精细调查 -> 水下固定平台进行长期验证，不同平台优势互补,形成立体观测网。
   • 产-学-研协同： 渔业企业、科研院所、管理部门共享数据、共同设计调查方案、协同分析结果,使研究更贴近生产和管理需求。

3. 公民科学的参与：

   鼓励渔民、休闲钓鱼爱好者、环保组织等通过手机APP（如“鱼类图鉴”功能）上传渔获物照片、位置、大小等信息，作为官方调查数据的重要补充,尤其在数据稀疏区域作用显著。

管理应用的创新：从“数据提供”到“决策支持”

调查的最终目的是服务于管理,其应用方式也变得更加主动和智能。

1. 基于生态系统的渔业管理： 调查数据直接用于评估整个生态系统的状况，而不仅仅是单一鱼种，管理措施（如总可捕捞量、禁渔区划定）将更全面地考虑生态影响。

2. 动态渔业管理： 结合实时或准实时的调查数据（如eDNA、声学监测），动态调整管理措施，如果监测到某个产卵场有大量鱼群聚集,可以临时设立禁渔区进行保护。

3. 精准渔业与选择性捕捞： 通过高精度调查和智能识别技术，帮助渔民更精确地定位鱼群，并开发更具选择性的渔具，减少兼捕,降低对生态的破坏。

渔业资源调查方法的发展趋势可以概括为：

未来的渔业资源调查将是一个数据驱动、技术密集、多学科交叉的现代化科学体系，其目标不仅是“数鱼”，更是为了理解、预测和更好地管理我们赖以生存的海洋生态系统。