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鱼儿们,你们啥时候想吃饭"说"一声就成 | 渔业X档案13期

智渔 智渔 2021-11-08



「为您呈现全球前沿渔业资讯」











01  蓝色基础设施——可持续发展的"地产投资"
 编译   刘芮      毒舌   子钰


结合蓝色基础设施的综合性基础设施规划


印尼的沿海生态系统是该国极其重要的经济组成部分,然而当地的渔业社区却相当贫穷,且缺少废水处理、食品运输系统和可靠的能源,这些基础设施的不足制约了沿海经济的可持续发展。传统的“灰色基础设施”由混凝土等人造材料制成,往往会对周围环境有害;相比之下,“蓝色基础设施”建设费用低、适应力强,是一种综合了自然利用与“蓝色改造”的基础设施开发方法。


近日,自然保护组织Rare发布了白皮书《“蓝色基础设施”支持印度尼西亚沿海的可持续发展目标(SDG14)》,指出“蓝色基础设施”能够防范气候变化和自然灾害风险,有效地促进环保效益与经济效益的统一。


以红树林为例,红树林保护了生物多样性,又保护海岸线免受洪水侵害。2012年至2017年,印尼北苏门答腊恢复了25,000公顷的红树林,鱼类和贝类产量增加使居民的月收入增加了近60%。当然,“蓝色基础设施”也要因地制宜,建设前需要考虑不同基础设施的相互依赖性以及传统基础设施的蓝色替代方案。


来源:

1.https://rare.org/report/blue-infrastructure-supporting-sdg-14-in-coastal-communities/2.https://rare.org/wp-content/uploads/2020/06/Blue-Infrastructure-Supporting-SDG-14-White-Paper.pdf

02  无人机测量大西洋蓝鳍金枪鱼


 编译   颜溢      毒舌   议璠



从商业和生态角度看,大西洋蓝鳍金枪鱼是一种重要的鱼类。西大西洋的蓝鳍金枪鱼种群规模未知。渔业管理人员需要有关该种群的生物学数据,但很难获得。高度迁徙的物种(如大西洋蓝鳍金枪鱼)的移动速度通常比试图采样它们的船只快。金枪鱼广布,从海面到数百米深处都可以发现。然而许多采样方法是无效的,例如用网和拖网等传统工具进行采样的方法、声学方法、高空计数估量法等。除此之外,鱼类供应量和观察者主观的感知偏差都会影响结果,鱼群中鱼的数量和大小的估计值也很难独立验证。  


事实证明,使用轻巧、轻便且在飞行中敏捷的无人机如APH-22——一种由电池供电的高精度六旋翼无人机——可以更轻松地对在地面附近不断运动的动物进行精确测量。它可以携带高质量的数码相机,并可以从小型渔船上快速部署。


根据近期发表的文章,飞行时间短虽然限制了无人机对大面积区域进行测量的能力,但是,它们可以提供鱼群形状的二维图像,并提供数据以统计海洋表层以下的特定个体,可能是远程监视鱼的行为和身体状况的有用工具。


来源:

1.https://www.fisheries.noaa.gov/feature-story/measuring-atlantic-bluefin-tuna-drone2.https://www.nrcresearchpress.com/doi/10.1139/juvs-2018-0039
03  鱼儿们,你们啥时候想吃饭"说"一声就成
 编译   子钰       毒舌   子奥


对于水产养殖来说,很重要的任务就是给养殖场的鱼喂食。但如果只凭喂养员的观察和经验来操作,总会出现饲料喂多了造成浪费或者喂少了鱼不能正常生长的情况。


为了避免这两种情况,挪威的CageEye公司在2020年推出了一种自主喂食系统用于挪威的三文鱼网箱养殖。这套系统将声传感器收集的实时鱼类行为数据与生物和环境的数据相结合,最后用计算机分析结果并合理投喂适量饲料如果是人工检查鱼类的行为,则需要人带上装备潜入水中观察,一来人的分析不如机器客观,二来使用机器可以长期无缝隙地对鱼类行为作出是否需要喂食的实时判定。



根据该公司的数据,这套系统可以提升10%的饲料投喂效益,既避免了饲料浪费又让鱼类生长情况最优化。或许同样的原理也可用于其他鱼类养殖的饲料投喂。


来源:1.https://thefishsite.com/articles/autonomous-aquaculture-feeding-system-unveiled2.https://www.cageeye.com


04  南海所基于非限制性排序建立渔业水域污染物来源判定新方法
 编译   子奥       毒舌   颜溢

主要研究区域


近日,中国水产科学研究院南海水产研究所的科研人员以非限制性排序为基础,建立了渔业水域污染物来源的新方法,相关研究成果先后发表在国际知名刊物《Environmental Research》《Marine Pollution Bulletin》上。


在以往的研究中,对环境中污染物来源的分析主要依据传统的多元统计分析法,如主成分分析、因子分析和聚类分析等;但是这类统计分析方法往往需要以丢失部分数据信息为代价,且常对单个变量存在限制性要求(如单个变量需呈正态性等)。


相比之下,非限制性排序方法几乎能够提取所有的数据信息,且对单个变量没有限制性要求。南海所团队分别选取粤东典型水产养殖区和珠江口渔业水域为例,结合富集因子等技术手段,开展了有机污染物多环芳烃和无机污染物重金属的分析检测。


结果表明,潮汕地区水产养殖湿地沉积物中多环芳烃(PAHs)的浓度相对全球其他可比河口较低,但生态风险依旧为中等,应制定全面的管理计划;香港海域海洋沉积物中重金属浓度显著高于其相应的理论平均值,存在大量人为富集现象,其中镉、铅、铬、镍、铜、锌和汞等元素富集最为突出,主要源于上世纪60至80年代的工业废物排放。


来源:

1.http://www.aquainfo.cn/n/2020/06/02/4314364538.shtml

2.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S00139351203001043.https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0025326X19304539


05   公共数据没有价值?真香定律再次应验
 编译   议璠      毒舌   一璇


"没时间想你没有的东西了,想想如何利用好已有的东西吧"——海明威《老人与海》


为了解决三文鱼养殖中海虱爆发的问题,降低海虱的含量,挪威政府对水产养殖场的海虱水平实施了严格规定,养殖户必须使用昂贵的化学或机械方法进行处理。他们普遍是通过检查海虱可能的来源和依靠直觉来处理海虱。


由于公共数据很容易被检索并且有可能准确度低,所以很多人会认为它没有价值,但事实并非如此。挪威水产养殖数据平台Manolin利用公开数据,通过基本的预测模型,测算出所有养殖场的平均虱子水平,并计算出生产季节和长度,特殊事件(如海虱治疗)发生次数等。
所有这些输入到模型中可以预测每个养殖场的鱼的大小、数量和死亡率。通过积累结构化的数据,Monalin建立了一个关于挪威三文鱼养殖场疾病水平和处理事件的数据集。当与养殖户的私有数据相结合时,这就催生了一个强大的治疗死亡率模型,用于预测如果使用该治疗手段将导致的死亡率。
农民预观到海虱的风险时,该模型可以助其立即确定处理方法,做出有根据的决定,不仅更加精确,而且节省了时间。


由此我们认为,准确的公共数据对养鱼户来说是强有力的工具。不仅在面对海虱的时候,在水产行业其他一些复杂情况中,也可以利用并且整合相关数据,将庞杂的信息结构化,并通过分析让养殖户们更高效地做出对策。


来源:

1.https://thefishsite.com/articles/the-power-of-public-data-in-aquaculture-prediction

2.https://manolinaqua.com/index.html


06   自动驾驶交通工具估算鱼类的丰度


 编译   承豪      毒舌   一璇



由于COVID-19大流行,美国NOAA渔业部门取消了2020财年收集渔业数据的船载调查。为支持对美国最大的阿拉斯加鳕鱼商业渔业的管理,研究者正计划利用现有的技术能力和合作伙伴来收集渔业数据,比如使用自动驾驶交通工具来收集一些急需的数据。NOAA渔业部门与风电能海洋无人机公司Saildrone和NOAA太平洋海洋环境实验室紧密合作,积极使用无人系统、人工智能等新兴科技。


其中鱼类丰度声波测量系统和实时数据管理决策系统是项目关键。鱼类丰度声波测量系统由无人驾驶风帆水上飞机完成。将回声测深仪集成到风帆无人机中,通过回声定位估算鱼类的数量、覆盖区域和NOAA的渔业调查船大致相同;结合网捕鱼样本,确定鱼类的种类、重量、长度和性别;风帆还可以完成对风、太阳辐射、表面温度和盐度等指标的测量。实时数据管理决策系统将压缩后的回波数据、环境条件信息以及照片传输上岸。


借助实时信息监视进度、调整风帆的航向,实时处理后的海洋和气象数据还可以纳入天气预报中。可以看到,在短短几年内,使用无人水面载具和相关技术研究海洋环境已经取得了很大进展,值得我们深入关注。


来源:

1.https://www.fisheries.noaa.gov/feature-story/autonomous-vehicles-help-scientists-estimate-fish-abundance-while-protecting-human

2.https://www.saildrone.com/news/autonomous-vehicles-alaska-pollock-survey-covid-19




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