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兴化湾海域鱼类多样性的时空变化 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2009年1月、2008年4月和9月兴化湾海域(位于福建省沿海中段)鱼类学调查资料,研究兴化湾海域鱼类种类组成、种类数和多样性的时空分布,探索当地地形、地貌、水文环境等因素对鱼类多样性的影响.结果表明,在3次调查中,共鉴定鱼类123种,其中1月47种、4月48种和9月81种.鲈形目种类有51个,占总种类数的41.46%.1月、4月和9月,鱼类质量H值分别为2.59,1.78和2.65,尾数H值分别为2.84,2.42和2.42,其中质量H值的季节变化特征与种类数相同,而尾数H值冬季最高.1月鱼类的尾数多样性仅与种类数相关(r=0.69,P=0.0145);4月尾数H仅与尾数密度相关(r=0.62,P=0.023 8),9月尾数多样性与种类数和尾数密度均不相关,显示出1月的种类数,4月尾数密度分别是影响鱼类多样性分布的主要因素.种类季节更替率从1月到4月为79.75%.从4月到9月为82.41%.从9月到次年1月为77.88%.兴化湾内湾潮滩地形和径流,不同潮流在中湾交汇,洄游性鱼类去留是影响兴化湾海域鱼类种类和多样性分布的主要因素. 相似文献
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近年来,水产养殖和渔业资源保护的智能化发展迅速,对鱼类跟踪技术的需求也随之增加。传统的鱼类跟踪方法主要依赖于目视观察和标签追踪,存在效率低、应用范围有限、准确率不高等问题,限制了其推广应用。随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展,基于深度学习的鱼类跟踪技术能够提供准确、客观、可扩展和自动化的跟踪方法。首先,介绍了鱼类跟踪技术的跟踪对象和4种深度学习鱼类追踪方法,分别是语义分割、实例分割、目标检测和目标分类。其次,介绍了鱼类跟踪技术如何获取鱼类轨迹与姿态、鱼类数量以及鱼类体长等鱼类目标跟踪信息。接着,介绍了基于深度学习的鱼类跟踪技术在鱼类疾病、鱼类摄食行为以及鱼类健康状态方面的应用,并从低对比度和纹理模糊、图像颜色失真以及遮挡和变形等3个方面,探讨了目前基于深度学习的鱼类跟踪技术的主要问题和一些相应的解决方法。最后,对基于深度学习的鱼类跟踪技术的发展前景进行了总结和展望。研究认为：基于深度学习的鱼类跟踪技术具有更高的准确度和客观性,为不同场景下的实际应用提供了更多解决方案,该技术有望在水产养殖管理、鱼类科学研究以及海洋环境保护等领域发挥更重要的作用,为相关领域提供更多的数据和支持。 相似文献
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鱼类的生长和发育受体内各种激素的调节,其中生长激素对鱼类的生长起主要调控作用.同哺乳动物类似,在鱼类中,生长激素由脑垂体中的生长激素细胞分泌并通过血液运输到作用部位.现有研究发现,鱼类血液中生长激素的含量与鱼体生长速率的季节性变化有显著关系.因此,意味着如果人为增加鱼体中的生长激素含量,能够加快鱼类的生长,进而产生经济效益.生长激素在鱼体中含量很低,从脑垂体中大量获得生长激素用于渔业生产面临着生产效率低下、成本高等问题.这就限制了生长激素在生产中的大规模应用.但随着生命科学技术的发展,使得人们利用重组的鱼生长激素进行渔业生产就有了可能性.为此,本文就鱼类生长激素研究进展及其对鱼类生长发育影响的研究进行简要综述. 相似文献
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为促进渔业生产智能化、现代化发展,综述了基于深度学习的鱼类识别相关技术。首先,从数据集构建、数据预处理、神经网络模型设计以及模型训练等4个方面阐述了基于深度学习的鱼类识别工作流程。然后,从图像分类、目标检测、图像分割3个角度总结了近几年鱼类识别相关技术的研究进展及应用成果。其中,图像分类主要用于识别个体鱼的色泽与种类,目标检测侧重于估计鱼群的数量和体型,而图像分割则在推断鱼类的状态和行为方面发挥着重要作用。同时,分析了不同方法所具备的优势,比较了各方法在数据集中的性能指标。最后,对深度学习在鱼类识别领域的下一步发展方向和研究重点进行了展望。综上,深度学习方法效率普遍较高、泛化能力普遍较强,深度学习技术在鱼类识别中的广泛应用能够为渔业科研人员提供有效的技术支撑。 相似文献
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海洋鱼源日趋减少。从爱尔兰到印度,从纳米比亚到挪威,在海洋中捕获的鱼类五年来连年递减。1950年到1989年的40年间,捕鱼量翻了五番。但是,从1989年起,世界捕鱼量在逐年下降。1992年,从海洋中共捕捞了9090万吨鱼类,比1989年少5%。联合国粮农组织要求保护的鱼类近60%正被人们超量捕捞,甚至枯竭。 相似文献
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鱼类行为学一般从鱼类的定向、信号系统、各种器官的结构和功能、高级神经作用以及复杂的行动方式等物种的特性出发,研究各种鱼类的适应性、鱼类及其特性间的生态关系以及鱼类行为各种适应性的机制.鱼类行为学不仅要研究个体鱼的行为,还要研究鱼群的行为.本文从鱼类的嗅觉、味觉、趋光性、趋音性、趋电性和洄游的行为等方面较为详细的阐述关于鱼类行为方面的知识. 相似文献
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鱼类监测系统及预警鱼类的选择 总被引：3，自引：0，他引：3
从鱼类行为学、鱼类毒理学、鱼类生理学等方面综述了鱼类监测系统建立的基础,介绍了预警鱼类的选择条件及几种常用的预警鱼类,并对鱼类监测预警系统的未来进行了展望. 相似文献
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红枫湖鱼类资源及空间分布的水声学调查研究 总被引：1，自引：0，他引：1
于2010年9月～12月和2011年3月～6月对贵阳市红枫湖的鱼类资源进行了调查,捕获鱼类28种,分属于4目6科;鱼类的体长为5.68～116.41 cm,优势体长组为11.00～30.00 cm,其中小型鱼体和中大型鱼体占多数。2011年6月运用BioSonics DT-X（200 kHz）鱼探仪对鱼类密度进行了水声学探测,平均密度为（51.64±36.49）×10-3尾.m-3,不同区域的鱼类密度分布有显著性差异,最大值出现在将军湾[（97.25±12.35）×10-3尾.m-3],最低值位于红枫湖大坝[（14.90±2.56）×10-3尾.m-3],从大坝到将军湾鱼类资源量总体上呈现逐步增长的趋势。红枫湖鱼类分布水层主要在6～15 m,不同水层的鱼类密度分布存在显著差异。 相似文献
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鱼池中溶氧量的多少,是水质好坏的一个重要标志,它影响池中鱼类的生长和收获. 鱼类用鳃吸入水中氧气,以维持呼吸生存和代谢.当水中溶氧量很低时,鱼的呼吸困难,正常的生理活动受到影响,甚致受到生命威胁.例如:水中溶氧量降低到一毫克/升以下时,就会严重浮头;降低到零点四毫克/升时,开始死亡.在低溶氧水中,鱼的摄食量和消化率显著降低,而体质消耗增加,结果是饵料系数增加而生长速度缓慢.同时,在低氧和缺氧状态下,从有机质的分解到水中正常的物质循环,都受到抑制,有毒物质积累,水质恶化,生长的鱼类品质不佳. 相似文献
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鱼类产卵场会随着外部环境条件的改变而发生变化, 因此, 快速、有效地定位鱼类产卵场对于开展水生生物资源调查、珍稀水生动物保护等工作具有重要的意义。本研究基于无人机航拍影像和青海湖裸鲤(Gymnocypris przewalskii)产卵场实地调查结果, 构建了深度学习模型, 以分析将深度学习模型应用于青海湖裸鲤产卵场识别中的可行性。模型训练交并比精度和像素精度分别为 0.870 和 0.996, 验证交并比精度和像素精度分别为 0.648 和 0.985, 虽然精度低于一般的遥感影像或图像分割精度, 但从测试的结果来看, 深度学习模型可以识别到约 79%的产卵场, 但尚不能精确地分割出产卵场, 可以作为一种辅助手段, 应用到青海湖裸鲤产卵场的识别中。 相似文献
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神农架由于地理位置独特,被称为"天然物种基因库",多年来有众多中外动植物专家到神农架考察.1981～1982年华中农业大学水产系鱼类组在神农架考察野生鱼类资源,证实神农架有野生鱼类35种,均有长江、汉水上游河源区鱼类的显著特征,具有重要的经济价值及物种保护价值. 相似文献
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