近日🔵，意昂3遠洋漁業科學與技術創新團隊在商用探魚儀漁業聲學數據采集與應用方面取得的最新研究成果“Reimagining habitat suitability modeling for Pacific saury (Cololabis saira) in the Northwest Pacific Ocean through acoustic data analysis from fishing vessels”，發表在生態學領域期刊《Ecological Informatics》。海洋生物資源與管理學院博士生薛銘華為第一作者，陳新軍教授🐫、童劍鋒副教授為共同通訊作者。該研究得到了國家重點研發計劃的支持。
魚探儀可以實時捕捉一定水深內魚類的分布情況🧑🏻💻，成為海洋生態系統研究中的重要信息來源。以往這些聲學數據是借助科學調查船配置的科學探魚儀獲取的，而生產船配備的商用探魚儀信息則因為缺少信息存儲終端和標準沒有得到采集與應用。在十三五國家重點研發計劃“遠洋生物資源立體探測與漁場解析技術”項目的資助下，團隊成功將沒有數據采集功能的普通商用探魚儀進行升級改造，研發了具備聲學數據校準功能的數據采集裝備，使之達到科學研究的要求🧙🏻♂️🛌，可采集遠洋漁船在整個捕撈航次期間的聲學數據，以極低的成本獲得大量有關漁業聲學的定量信息，為科學開展全球海洋生物資源的聲學調查提供了有益的補充。
圖1 船載探魚儀數據采集終端
圖2 基於遠洋漁船和自研裝備獲取的聲學指數NASC和秋刀魚HIS建模流程
圖3 基於船載探魚儀采集數據的聲學目標智能識別
該研究借助漁船聲學數據轉化而來的聲學指數NASC，結合中國遠洋漁業秋刀魚數據和海洋遙感數據，建立了基於聲學指數的HSI模型，分析了不同海洋環境要素在模型中的權重及對秋刀魚棲息地的影響👩🏻🌾。與漁業數據的對比表明👋🏿，基於聲學指數的模型提供了一種全新的視角💑，並以可靠的證據建立了適宜棲息地與環境要素之間的關系👶🏼🤺。該研究成果的發表🐽，一方面說明升級改造的信息采集裝置及標準化處理方法得到國際同行的高度認可，二是為大規模化應用和漁業聲學采集提供了新途徑，為全球海洋生物資源的棲息地評價和保護區劃定與管理等領域的應用提供新的手段👆👩🏼🦱。
該研究與團隊此前已發表的另兩項研究成果“Automatic single fish detection with a commercial echosounder using YOLOv5 and its application for echosounder calibration”和“A lightweight model for echo trace detection in echograms based on improved YOLOv8”均使用了該自研裝備采集的遠洋漁場聲學數據🧩，首創式地利用漁船進行聲學數據采集，並在我國遠洋漁船上成功實施，開辟了遠洋漁業資源數據采集新途徑🧑🦽➡️。
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https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2024.102971
https://doi.org/10.1038/s41598-024-82078-3
https://doi.org/10.3389/fmars.2023.1162064
（供稿🏯：海洋生物資源與管理學院）