【摘 要】
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长江流域湖泊和水库众多,水体生物生产力高,是我国淡水鱼类资源最为丰富的区域,同时也是鱼类多样性受人类活动和环境改变影响最显著的区域之一。有关鱼类群落结构、资源量、时空分布及其与环境和饵料生物关系的研究长期以来是长江流域湖泊水库水生生态学、保护生物学和渔业管理的重点,其中鱼类标准化采样方法及群落数据的定量分析是提高研究质量的关键和难点所在。本文基于我们过去十多年的研究积累,从采样时空范围、捕捞效率、
【机 构】
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中国科学院水生生物研究所,淡水生态与生物技术国家重点实验室,武汉 Université de To
【出 处】
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中国海洋湖沼学会、中国动物学会鱼类学分会第九届会员代表大会暨2014年学术研讨会
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长江流域湖泊和水库众多,水体生物生产力高,是我国淡水鱼类资源最为丰富的区域,同时也是鱼类多样性受人类活动和环境改变影响最显著的区域之一。有关鱼类群落结构、资源量、时空分布及其与环境和饵料生物关系的研究长期以来是长江流域湖泊水库水生生态学、保护生物学和渔业管理的重点,其中鱼类标准化采样方法及群落数据的定量分析是提高研究质量的关键和难点所在。本文基于我们过去十多年的研究积累,从采样时空范围、捕捞效率、现存量估算、种类选择性和个体大小选择性等方面出发,综合地评价了常规被动性渔具(围网、单网目刺网、多网目复合刺网、地笼、网簖等)、主动性渔具(蹦网、拖网、电捕等)和现代水声学技术手段(回声鱼探仪等)的优缺点、适宜采样条件及影响因素,并围绕不同的研究目的和生境类型,通过主要采样方法之间的"按需搭配"和"取长补短",提出了相应的组合式标准化采样策略。同时本文对如何有效地整理和定量分析采样所获的鱼类群落数据作了较为详细的阐述,包括变量类型划分、数据框结构设计、数据标准化转换,以及单变量、多变量、机器学习类(Machine Learning)统计与模型方法在鱼类群落时空格局描绘和预测研究中的运用。本文所用的研究实例和采样数据主要取自长江流域湖泊与水库,但关于鱼类采样方法的综合评价、组合式采样策略、群落定量分析方法则具有较高的代表性和普遍性,对于有类似研究目的和湖沼学特征的我国其他区域湖泊与水库具有借鉴意义和参考价值,有助于促进我国湖泊、水库鱼类群落标准化采样技术体系的建立和数据定量分析方法的发展。
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