阿根廷滑柔鱼底拖网水动力性能研究

郝玉鑫, 万荣, 周成, 叶旭昌, 管青龙, 张孝先

郝玉鑫, 万荣, 周成, 叶旭昌, 管青龙, 张孝先. 阿根廷滑柔鱼底拖网水动力性能研究[J]. 南方水产科学, 2022, 18(5): 118-127. DOI: 10.12131/20210343
引用本文: 郝玉鑫, 万荣, 周成, 叶旭昌, 管青龙, 张孝先. 阿根廷滑柔鱼底拖网水动力性能研究[J]. 南方水产科学, 2022, 18(5): 118-127. DOI: 10.12131/20210343
HAO Yuxin, WAN Rong, ZHOU Cheng, YE Xuchang, GUAN Qinglong, ZHANG Xiaoxian. Hydrodynamic performance of Argentine shortfin squid (Illex argentinus) bottom trawl[J]. South China Fisheries Science, 2022, 18(5): 118-127. DOI: 10.12131/20210343
Citation: HAO Yuxin, WAN Rong, ZHOU Cheng, YE Xuchang, GUAN Qinglong, ZHANG Xiaoxian. Hydrodynamic performance of Argentine shortfin squid (Illex argentinus) bottom trawl[J]. South China Fisheries Science, 2022, 18(5): 118-127. DOI: 10.12131/20210343

阿根廷滑柔鱼底拖网水动力性能研究

基金项目: 国家自然科学基金项目 (41806110)
详细信息
    作者简介:

    郝玉鑫 (1996—),男,硕士研究生,研究方向为渔具渔法学。E-mail: m190200580@st.shou.edu.cn

    通讯作者:

    万 荣 (1963—),男,教授,博士,从事设施渔业工程水动力学和渔业资源养护研究。E-mail: rongwan@shou.edu.cn

  • 中图分类号: S 972.13

Hydrodynamic performance of Argentine shortfin squid (Illex argentinus) bottom trawl

  • 摘要: 阿根廷滑柔鱼 (Illex argentinus) 为短生命周期的大洋性浅海种,是西南大西洋公海渔场重要的经济头足类,主要捕捞方式为鱿钓和底拖网。在阿根廷滑柔鱼底拖网作业过程中存在能耗高、船网匹配差等问题,需要对其水动力性能进行研究。以六片式小网目阿根廷滑柔鱼单船底拖网为母型网 [200 m×113.8 m (84.6 m)],按照田内准则 (大尺度比λ=30,小尺度比 λ'=5) 制作模型网,通过模型试验探究了拖速、浮沉比、水平扩张比 (袖端间距与下纲长度比值) 对底拖网网口高度、网具阻力、能耗系数和功率消耗的影响。结果表明,拖速为3 kn、水平扩张比 (L/S) 为0.54时,浮沉比从0.6增至0.7,网口高度从9.66 m增至14.1 m,阻力从73.73 kN增至83.48 kN,但随着拖速的增大,浮沉比对网口高度和阻力的影响降低;拖网网口扫海面积小于200 m2时,能耗系数受水平扩张比影响较大,反之,受网口高度影响较大;功率消耗随拖速和水平扩张比的增加而增大,拖速超过4.0 kn时,功率消耗占比船舶主机功率超过10%。
    Abstract: Illex argentinus, inhabiting in shallow waters with a short life cycle, is an important economic cephalopod in the high seas fishing ground of the southwest Atlantic Ocean. Squid jigging and bottom trawling are the main fishing patterns to catch this species. However, there are some problems in bottom trawl, such as high energy consumption, and poor matching between vessel and trawl. Thus, it is necessary to understand the hydrodynamic performance of bottom trawl for I. argentinus. In this paper, we conducted a model experiment in the dynamic water tank to explore the effects of towing speed, horizontal spreading ratio, buoyancy weight ratio on the hydrodynamic performance of height of net opening, resistance, coefficient of energy consumption and power consumption. The model net was designed based on the small mesh six-panel single boat bottom trawl used for the main capture of I. argentinus [Main scale: 200 m×113.8 m (84.6 m)]. According to the Tauti's Law, the model experiment was scaled with the large scale ratio of 1∶30 and the small scale ratio of 1∶5. When the towing speed V was 3 kn and the horizontal spreading ratio L/S was 0.54, the buoyancy weight ratio increased from 0.6 to 0.7, the height of the net opening increased from 9.66 m to 14.1 m, and the resistance increased from 73.73 kN to 83.48 kN. However, with the increase of towing speed, the influence of the buoyancy weight ratio on the height of the net opening and resistance decreased. When the sweeping area of trawl opening was less than 200 m2, the energy consumption coefficient was greatly affected by the horizontal expansion ratio, on the contrary, it was greatly affected by the height of trawl opening. The power consumption increased with towing speed and horizontal spreading ratio. It accounted for more than 10% of main engine power for vessel when the towing speed was more than 4 kn.
  • 三峡库区位于长江上游宜昌至重庆江段,为峡谷河道型水库,长600 km,面积约1 080 km2,总库容达393×108 m3。三峡水库建成之前,该区域地貌是典型的峡谷景观,包括瞿塘峡、巫峡和西陵峡,河道两侧岩石峭立,悬崖陡峭,河道狭窄,水流湍急[1],这一特殊的地理位置和多样的自然环境使三峡库区在历史上拥有丰富的鱼类资源。在20世纪80年代前,库区不同江段内有鱼类140~200种,其中包括40多种珍稀特有鱼类,如中华鲟 (Acipenser sinensis)、白鲟 (Psephurus gladius) 和胭脂鱼 (Myxocyprinus asiaticus) 等国家重点保护的水生野生动物[2]。因此,三峡库区在长江水生生物保护中具有重要地位。然而,自库区蓄水以来,随着水位上升、水深增加以及人类活动 (如捕捞、航运和工程建设) 的增加,导致渔业资源急剧衰退,鱼类群落呈现低龄化和小型化趋势[3-4]

    鱼类群落结构变化是生态系统健康状况和环境变化对水生生物影响的一个重要指标。水体的物理和化学特性的季节变化 (如水温、盐度和营养物质浓度等) 影响鱼类群落结构和生物多样性[5-6]。在温带湖泊中,鱼类通常在春季栖息于浅水区域,而在夏季,由于水体热分层的形成,部分鱼类会迁移到深水区,而表层和上层鱼类则继续在浅水区活动[7]。以肯尼亚的淡水湖肯亚博利湖为例,水温和营养盐水平的季节性变化会驱动浮游生物群落的变化,进而影响鱼类种群的分布和丰度[8]。鄱阳湖的水位随季节性降水和水文变化呈周期性涨落,在洪水期提供广泛的浅水栖息地,促进群落多样化,而枯水期水位下降导致栖息地减少,鱼类迁移至深水区,引发群落的空间和时间动态变化[9]。此外,库区环境中水流和水深的变化显著影响鱼类在不同区域的空间分布。库首江段因其靠近大坝,水体呈现湖泊化特征,营养物质的积累使静水性鱼类逐渐占据主导地位,而喜流水性鱼类则向库尾区域迁移[10]

    为恢复长江流域的水生生物资源,自2021年起,长江全流域实施了“十年禁渔”政策[11]。本研究基于2018年对三峡库区不同江段夏季和秋季鱼类资源的调查,分析了禁捕前不同江段的优势种分布及其环境影响因素,旨在为后续评估禁捕效果提供科学依据。

    2018年7—8月 (夏季) 和10—11月 (秋季) 在三峡库区木洞、涪陵、云阳和巫山4个站位开展鱼类资源调查 (表1) 。

    表  1  三峡库区调查站位
    Table  1.  Sampling stations in Three Gorges Reservoir
    采样断面
    Transect
    离坝距离
    Distance from dam/km
    中心经度
    Central longitude
    中心纬度
    Central latitude
    夏季水深
    Summer water depth/m
    秋季水深
    Autumn water depth/m
    库区位置
    Reservoir location
    木洞 Mudong 569 106.832 803°E 29.580 415°N 29 44 库尾
    涪陵 Fuling 487 107.376 025°E 29.719 089°N 51 66 库中
    云阳 Yunyang 247 108.703 019°E 30.926 619°N 61 76 库中
    巫山 Wushan 123 109.873 626°E 31.069 974°N 109 124 库首
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    鱼类资源调查通过雇佣渔民和利用渔船在站位上下游20 km范围内进行主动捕捞作业。每个江段夏季和秋季各调查30船次,每个站位调查网具均为:流刺网 (网目尺寸:6、8、10、12 cm)、地笼 (网目尺寸:1 cm) 和挂罾 (网目尺寸:1 cm),每个站位调查网具数量一致。将每个季节同一站位内的30船次所有渔获物数据合并,计算该季节该站位各物种的丰度和生物量。调查单船作业时间为12 h,每船通常配有2名作业人员。所有渔获物进行冰鲜保存,运回实验室分析。根据《中国淡水鱼类检索》[12]、《中国动物志·硬骨鱼纲·鲤形目 (中卷)》[13] 和《中国动物志·硬骨鱼纲·鲇形目》[14]等文献资料进行鉴定,并测量全长、体长 (精确到0.1 cm) 和体质量 (精确到0.1 g)。

    调查过程中同步监测水深、水温、溶解氧、叶绿素a (Chl-a) 和透明度。水深数据由回声探测仪 (BioSonics DT-X,美国) 获取;水温、溶解氧和叶绿素a含量通过YSI多参数水质检测仪 (美国) 测量;透明度采用塞氏盘法测量。离坝距离为采样中心点至大坝的直线距离。

    采用Shannon-Wiener多样性指数 (H') 和Pielou均匀度指数 (J') 对鱼类群落多样性进行表征,运用Kruskal-Wallis检验来分析不同江段间物种多样性差异。Shannon-Wiener指数是衡量物种多样性的一个重要工具,其值越高,表明群落的多样性越丰富;Pielou均匀度指数则用来评估物种个体数分布的均匀程度。多样性指数的计算涵盖了调查采集到的所有鱼类种类,包括外来种,以全面反映库区鱼类群落结构。计算公式为:

    $$ H{\text{'}} {\mathrm{=}} {\text{−}} {\sum} _{i=1}^{S}{P}_{i} {\mathrm{ln}} {P}_{i} $$ (1)
    $$ {P}_{i}{\mathrm{=}}{n}_{i}/N$$ (2)
    $$ J{\text{'}} {\mathrm{=}}H{\text{'}}/\mathrm{l}\mathrm{n}S $$ (3)

    式中:Pi为第i种鱼类占总尾数的比例;$ {n}_{i} $ 为特定站位第i种鱼类总尾数;N为特定站位所有鱼类总尾数;S为特定站位鱼类种类数。

    采用百分比相对重要性指数 (Index of relative importance, IRI) 进行衡量,将IRI≥10的物种定义为优势种[15]。计算公式为:

    $$ \mathrm{I}\mathrm{R}\mathrm{I}{\mathrm{=}}\left(\frac{({W}_{i}{\mathrm{+}}{N}_{i})\times {F}_{i}}{\sum _{i=1}^{n}({W}_{i}{\mathrm{+}}{N}_{i})\times {F}_{i}}\right)\times 100{\text{%}}   $$ (4)

    式中:Ni表示每个江段30船次中某物种的尾数占总尾数的百分比;Wi表示每个江段30船次中某物种的质量占总质量的百分比;Fi表示该物种在该江段30船次采样中的出现频率。

    ANOSIM (Analysis of similarities) 是一种非参数统计方法,用于测试两个或多个组之间的显著性差异,常用于生态学研究中群落组成的比较。ANOSIM的r值范围为 −1~1,r值越接近1,表示组间差异越显著,接近0则表明组间无显著性差异。

    ABC (Abundance-biomass comparison) 曲线分析是一种用于评估生态系统健康和群落结构的方法,通过比较物种个体数量和生物量来判断环境干扰程度。在ABC曲线分析中,W值用于量化生态系统受干扰程度。计算公式为:

    $$ W{\mathrm{=}}\sum _{i{\mathrm{=}}1}^{S}\frac{({W}_{i}{\text{−}}{N}_{i})}{50(S{\text{−}}1)}   $$ (5)

    式中:S为物种数。当W值为正时,生物量曲线高于数量曲线,表明群落结构较为稳定、受干扰程度低;W值为负则表明数量曲线高于生物量曲线,反映出生态系统可能受到显著干扰。

    通过Kendall's Tau相关性分析计算优势种鱼类相对丰度 (每个江段30船次中某物种的尾数与总尾数比值) 与各环境变量 (水深、水温、叶绿素a、透明度、溶解氧和离坝距离) 之间的相关系数,以评估环境因素对鱼类丰度的影响方向和程度。此外,采用冗余分析 (Redundancy analysis, RDA) 对优势种鱼类相对丰度与环境因子的关系进行排序。在分析前,对物种丰度数据和环境因子数据进行z-score标准化处理,以确保不同量纲的变量具有可比性。

    采用R (版本4.4) 软件进行统计分析:ANOSIM、RDA分析使用“vegan”包,ABC曲线绘制使用“ggplot2”包,Kendall's Tau相关性分析使用“stats”和“ComplexHeatmap”包。

    三峡库区4个江段共调查到鱼类94种,隶属于9目21科 (附录A,详见http://dx.doi.org/10.12131/20240199的资源附件),其中外来种13种,长江中上游特有鱼类15种。鲤形目种类数量最多,有64种,占比为58.09%;其次为鲇形目16种,占比为17.02%;鲈形目8种,占比为8.51%;鲱形目、鲟形目、鲑形目、颌针鱼目、合鳃鱼目、脂鲤目各1种。科级水平上,鲤科鱼类56种,占比最高,为56.38%;鲿科次之,有10种,占比为10.64%。季节上,夏、秋季分别调查到鱼类85、75种,两季均以木洞站位调查到的鱼类种类数最多,分别为67、57种,涪陵两季种类分别为46、54种,云阳两季种类分别为61、51种,巫山两季种类分别为46、37种,整体上夏季种类数高于秋季。空间上,木洞、涪陵、云阳和巫山鱼类种类分别为75、64、71和48种。ANOSIM分析显示,不同江段之间的鱼类群落结构存在一定差异 (r=0.437 5, p<0.05)。夏季和秋季鱼类群落结构差异较小 (r=0.093 7, p>0.05)。

    图1所示,Shannon-Wiener多样性指数夏季均值为2.31,变动范围为2.21~2.41;秋季均值为2.21,变动范围为1.53~2.66。Pielou均匀度指数夏季均值为0.58,变动范围为0.54~0.63;秋季均值为0.56,变动范围为0.39~0.66。木洞和涪陵物种多样性整体较云阳和巫山高,Kruskal-Wallis检验结果显示两季物种多样性差异不显著 (p>0.05)。

    图  1  三峡库区不同江段夏季和秋季鱼类物种多样性
    Figure  1.  Fish species diversity at different sections of Three Gorges Reservoir in summer and autumn

    结果显示,木洞江段夏季鱼类的优势种主要为蛇鮈 (Saurogobio dabryi)、银鮈 (Squalidus argentatus)、铜鱼 (Coreius heterodon) 和光泽黄颡鱼 (Pelteobagrus nitidus),IRI分别为20.72、20.55、20.14和10.19;秋季的优势种主要为圆筒吻鮈 (Rhinogobio cylindricus) 、鲤 (Cyprinus carpio) 和蛇鮈,IRI分别为39.81、13.96和10.43。涪陵江段夏季的鱼类优势种主要为鲢 (Hypophthalmichthys molitrix) 和光泽黄颡鱼,IRI分别为48.36和16.24;秋季的优势种主要为鲢、光泽黄颡鱼、圆筒吻鮈和铜鱼,IRI分别为32.91、13.40、12.57和10.12。云阳江段夏季鱼类的优势种主要为光泽黄颡鱼、银鮈、鲢、贝氏䱗 (Hemiculter bleekeri)、蛇鮈和短颌鲚 (Coilia brachygnathus) ,IRI分别为42.27、12.86、12.8、11.37、11.26和10.64;秋季主要优势种为光泽黄颡鱼、鲤、银鮈和蛇鮈,IRI分别为57.99、37.47、32.36和12.98。巫山江段夏季鱼类的主要优势种为似鳊 (Pseudobrama simoni) 和瓦氏黄颡鱼 (P. vachellii),IRI分别为12.69和10.95;秋季的主要优势种为光泽黄颡鱼,IRI为20.66 (表2)。

    表  2  三峡库区不同江段夏季和秋季鱼类优势种相对重要性指数
    Table  2.  Relative importance indexes of dominant fish species at different sections of Three Gorges Reservoir in summer and autumn
    采样断面
    Transect
    夏季 Summer
    物种名
    Species
    数量百分比
    Percentage of number/%
    质量百分比
    Percentage of mass/%
    相对重要性指数
    IRI
    木洞
    Mudong
    蛇鮈 Saurogobio dabryi 28.33 4.39 20.72
    银鮈 Squalidus argentatus 26.90 3.93 20.55
    铜鱼 Coreius heterodon 4.24 27.56 20.14
    光泽黄颡鱼 Pelteobagrus nitidus 10.68 5.41 10.19
    涪陵
    Fuling
    Hypophthalmichthys molitrix 1.70 58.74 48.36
    光泽黄颡鱼 Pelteobagrus nitidus 24.48 4.18 16.24
    云阳
    Yunyang
    光泽黄颡鱼 Pelteobagrus nitidus 37.81 7.48 42.27
    银鮈 Squalidus argentatus 11.97 1.81 12.86
    Hypophthalmichthys molitrix 0.43 25.17 12.80
    贝氏䱗 Hemiculter bleekeri 9.65 1.73 11.37
    蛇鮈Saurogobio dabryi 9.10 2.55 11.26
    短颌鲚 Coilia brachygnathus 6.80 4.21 10.64
    巫山
    Wushan
    似鳊 Pseudobrama simoni 28.17 6.44 12.69
    瓦氏黄颡鱼 P. vachellii 6.76 6.93 10.95
    采样断面
    Transect
    秋季 Autumn
    物种名
    Species
    数量百分比
    Percentage of number/%
    质量百分比
    Percentage of mass/%
    相对重要性指数
    IRI
    木洞
    Mudong
    圆筒吻鮈 Rhinogobio cylindricus 19.27 30.49 39.81
    Cyprinus carpio 0.82 25.36 13.96
    蛇鮈 Saurogobio dabryi 11.48 3.42 10.43
    涪陵
    Fuling
    Hypophthalmichthys molitrix 2.08 44.94 32.91
    光泽黄颡鱼 Pelteobagrus nitidus 25.02 3.70 13.40
    圆筒吻鮈 Rhinogobio cylindricus 9.87 7.27 12.57
    铜鱼 Coreius heterodon 5.59 12.27 10.12
    云阳
    Yunyang
    光泽黄颡鱼 Pelteobagrus nitidus 48.31 9.68 57.99
    Cyprinus carpio 1.99 41.24 37.47
    银鮈 Squalidus argentatus 30.55 4.11 32.36
    蛇鮈 Saurogobio dabryi 9.09 4.81 12.98
    巫山
    Wushan
    光泽黄颡鱼 Pelteobagrus nitidus 51.96 4.38 20.66
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    ABC曲线分析结果显示 (图2),在木洞、云阳和巫山3个站位,鱼类群落的丰度曲线整体位于生物量曲线之上,对应的W值分别为 −0.022、 −0.078和 −0.225,这表明三峡库区从上游到下游,鱼类群落结构受到了不同程度的干扰,同时群落中的优势种以小型鱼类为主。而在涪陵站位,生物量曲线始终高于丰度曲线,W值为0.040,说明该区域的鱼类群落结构较为稳定,且群落中优势种包含大型个体鱼类。

    图  2  三峡库区不同江段鱼类群落ABC曲线
    注:a. 木洞江段;b. 涪陵江段;c. 云阳江段;d. 巫山江段。
    Figure  2.  ABC curves of fish assemblages at different sections of Three Gorges Reservoir
    Note: a. Mudong; b. Fuling; c. Yunyang; d. Wushan.

    Kendall's Tau相关性分析结果显示 (图3),蛇鮈和圆筒吻鮈丰度与离坝距离显著正相关 (p<0.05),与水深显著负相关;光泽黄颡鱼丰度与离坝距离和溶解氧含量显著负相关 (p<0.05);翘嘴鲌 (Culter alburnus) 和短颌鲚丰度与离坝距离显著负相关 (p<0.05),与水深显著正相关 (p<0.05);贝氏䱗与水体透明度显著负相关 (p<0.05);似鳊丰度与水温显著正相关 (p<0.05)。

    图  3  三峡库区不同江段主要鱼类优势种与环境因子的Kendall's Tau相关性分析
    注:红色和蓝色分别表示正相关和负相关,颜色越深表示相关性越强。* 表示统计学上具显著的相关性 (p<0.05)。
    Figure  3.  Kendall's Tau correlation analysis of primary dominant fish species and environmental variables in Three Gorges Reservoir
    Note: Red and blue colors represent positive and negative correlations, respectively, with darker shades representing stronger correlations. * . Statistically significant correlations (p<0.05).

    三峡库区重庆段鱼类优势种与主要环境因子的RDA排序结果见图4。前两轴鱼类优势种与环境因子相关性的累积百分比为63.18%,表明前两轴能解释较多的环境因子对鱼类优势种的影响。根据RDA结果,似鳊丰度主要受水温和叶绿素a含量正向影响,圆筒吻鮈丰度受离坝距离正向影响,光泽黄颡鱼丰度则受透明度的正向影响。

    图  4  三峡库区优势种鱼类与环境因子的RDA双序图
    注:s1. 蛇鮈;s2. 贝氏䱗;s3. 似鳊;s4. 圆筒吻鮈;s5. 光泽黄颡鱼;s6. 短颌鲚;s7. 翘嘴鲌。SD. 透明度;DIS. 离坝距离;DEEP. 水深;WT. 水温;DO. 溶解氧;Chl-a. 叶绿素a
    Figure  4.  Biplot of RDA ordination of dominant fish species and environmental variables in Three Gorges Reservoir area
    Note: s1. S. dabryi; s2. H. bleekeri; s3. P. simoni; s4. R. cylindricus; s5. P. nitidus; s6. C. brachygnathus; s7. C. alburnus; SD. Transparency; DIS. Distance from the dam; DEEP. Water depth; WT. Water temperature; DO. Dissolved oxygen; Chl-a. Chlorophyll a.

    三峡库区自2003年起分阶段蓄水,2010年水位升至设计高程175 m[16]。蓄水前的1988—1989年库区内调查到鱼类148种[17]。蓄水后,2005—2006年调查到108种[18],2010—2012年减少至87种[16]。本次研究共调查到鱼类146种,其中新记录20种。对比蓄水前后数据,未发现种类为38种,新增种类为36种。三峡大坝的建设阻隔鱼类洄游,导致白鲟和暗色东方鲀 (Takifugu obscurus) 等洄游性鱼类消失[16]。库区的形成引起水生环境改变,如水深增加、水流减缓及富营养化,不利于浅水、流水偏好及水质敏感的鱼类 [如瓣结鱼 (Folifer brevifilis)、华缨鱼 (Sinocrossocheilus guizhouensis)、墨头鱼 (Garra lamta)、鯮 (Luciobrama macrocephalus) 和鳤 (Ochetobius elongatus)] [2,19-20]。采样条件和网具选择也影响了调查结果,不同网具对鱼类种类和大小有选择性[21-22]。新增鱼类主要是外来物种,通常作为经济鱼类引入,其中一些广适性鱼类 (如短颌鲚) 在库区内迅速繁殖并形成稳定种群[23-25]

    由此可见,库区蓄水后水生环境的变化不仅导致了特定种类的消失和外来种的扩散,还加剧了各江段鱼类群落结构的差异。本研究结果表明,三峡库区不同江段的鱼类群落结构和生物多样性在空间上存在显著性差异,而夏季与秋季的群落结构差异不显著。这种空间差异主要与水文条件如水温、水深和流速的变化有关[10,26]。库尾区域流速更快,栖息环境更多样化,更适合喜流水鱼类生存繁殖[27];而库首江段靠近大坝,水流缓慢,水深增加,水体呈现湖泊化特征,使静水性鱼类逐渐占据主导地位[10]。相比之下,库区夏季和秋季水温和食物供应的稳定性可能导致季节间的群落结构相对一致[28]。库区的水体热容量大,对外界气温变化的响应较慢,使得温度呈现滞后性[29]。这不仅能缓冲温度的季节波动,还促进浮游生物的繁殖,使夏季和秋季饵料资源充足[30],减少鱼类在不同栖息地的竞争压力,从而维持群落结构的稳定性。

    三峡库区的木洞、云阳和巫山江段,以中小型鱼类为优势种,而在涪陵江段,鲢在夏季和秋季始终占据主导地位。尽管鲢个体可达较大尺寸,但群落中主要为幼鱼,符合已有小型化趋势的研究结果[3,31]。通过ABC曲线分析,发现各江段鱼类群落结构均受到一定程度的干扰,可能来源于水体污染、栖息地破坏及过度捕捞等[32-33],这些因素导致大型鱼类生物量减少,小型鱼类逐渐占据主导地位[20]

    不同江段的环境因子 (如离坝距离、水温、透明度、溶解氧和叶绿素a) 显著影响了优势鱼类的丰度,其中离坝距离和水深对优势种的影响尤为明显。研究显示,库区水体流速随离坝距离的增加而加快[3],因此,喜流水并偏好较浅水区的蛇鮈和圆筒吻鮈的丰度会随离坝距离的增加和水深的减少而提高[34-36]。相对而言,光泽黄颡鱼、翘嘴鲌和短颌鲚更适应缓流水或静水环境,常栖息于湖泊和河流的中下层水域,其丰度则随离坝距离的缩小和水深的增加而升高[25,37-39]。在透明度较低的水体中,贝氏䱗因丰富的浮游生物和有机质资源而更为常见,而较为浑浊的环境也有助于其躲避天敌[40-41]。此外,似鳊以浮游生物为食,而叶绿素a的含量与浮游植物的丰富度呈正相关[42],因此叶绿素a含量的增加也往往会促进似鳊丰度提升。在夏季和秋季等温暖季节,随着水温升高,似鳊的捕食和繁殖活动更为活跃[43-44],推动了其丰度跟随水温的变化而增长。

    本研究分析了三峡库区不同江段夏季和秋季鱼类群落结构及其环境影响因子,但仅基于1年两季的调查数据,而且传统捕捞方法可能低估或遗漏某些物种,难以准确反映三峡库区蓄水后鱼类群落结构和生物多样性的变化。未来建议持续开展三峡库区生物资源监测,进一步加强监测新技术和新方法的应用,科学评估三峡库区禁捕效果。

  • 图  1   阿根廷滑柔鱼底拖网网图

    Figure  1.   Net drawing of I. argentines bottom trawl

    图  2   阿根廷滑柔鱼模型网网图

    Figure  2.   Net drawing of I. argentines model trawl

    图  3   模型试验水槽示意图

    Figure  3.   Schematic diagram of water tank in model experiment

    图  4   原网网口高度和拖速的关系图

    Figure  4.   Relationship between height of real net opening and towing speed

    图  5   原网阻力和拖速的关系图

    Figure  5.   Relationship between resistance of real net and towing speed

    图  6   能耗系数与拖速关系图

    Figure  6.   Relationship between coefficient of energy consumption and towing speed

    图  7   能耗系数与扫海面积关系图

    Figure  7.   Relationship between coefficient of energy consumption and sweeping area

    图  8   功率与拖速关系图

    Figure  8.   Relationship between power consumption and towing speed

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图(8)
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-11-16
  • 修回日期:  2022-01-08
  • 录用日期:  2022-02-13
  • 网络出版日期:  2022-02-27
  • 刊出日期:  2022-10-04

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