Calculation method of hydrodynamic load factors for aquaculture platform netting
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摘要:
网衣所承受的水动力载荷对渔业养殖平台的受力及运动有显著影响。为确定不同材质与结构形式网衣所承受的水动力载荷，通过研究网衣的结构和材质特性，建立了纤维网衣和金属网衣水动力载荷系数计算方法。针对纤维网衣，提出了适用于不同网孔形状的网衣密实度计算公式；针对金属网衣，提出了一个等效计算公式，适用于多种网孔形状的网衣水动力载荷系数计算，并探讨了网孔形状对网衣水动力载荷系数的影响。计算结果表明，当网目边长相同时，无结纤维网衣中六边形网衣的水动力载荷系数最低，而金属网衣中矩形焊接网衣的水动力载荷系数最低。研究结果可为海上渔业养殖平台的网衣选型和水动力载荷计算提供参考。
Abstract:The hydrodynamic load on netting has a significant impact on the force and motion of aquaculture platform. To determine the hydrodynamic load on netting of different materials and structural forms, by studying the structural and material characteristics of netting, we designed the standardized calculation methods for the hydrodynamic load factors on fiber netting and metal netting. For fiber netting, we set a formula for calculating the solidity of netting applicable to different mesh shapes. For metal netting, we set a formula for calculating the hydrodynamic load factors equivalent of netting applicable to different mesh shapes. Besides, we analyzed the impact of mesh shape on the hydrodynamic load factors of netting. The calculation results show that when the mesh edge length was the same, for knotless fiber netting, the hexagonal netting experienced the least hydrodynamic load factors. For metal netting, the rectangular welded netting experienced the least hydrodynamic load factors. The findings provide a reference for the selection of netting types and hydrodynamic load calculations for fishery platform.
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Keywords:
- Netting /
- Hydrodynamic load /
- Netting solidity /
- Aquaculture platform
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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。
1. 材料与方法
1.1 采样断面及时间
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 1.2 采样方法
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。
1.3 统计分析
1.3.1 多样性指数
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。
1.3.2 优势种
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。
1.3.3 差异性分析
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。
1.3.4 丰度/生物量曲线
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。
1.3.5 相关性分析
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。
1.3.6 数据统计分析
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。
2. 结果
2.1 鱼类种类组成及物种多样性
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)。
如图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)。
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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 autumn2.2 优势种组成
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鲢 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 鲢 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 鲤 Cyprinus carpio 0.82 25.36 13.96 蛇鮈 Saurogobio dabryi 11.48 3.42 10.43 涪陵
Fuling鲢 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 鲤 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 2.3 ABC曲线分析
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。
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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 ReservoirNote: a. Mudong; b. Fuling; c. Yunyang; d. Wushan.2.4 鱼类丰度与环境因子关系
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)。
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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 ReservoirNote: 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。
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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 areaNote: 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.3. 讨论
3.1 三峡库区鱼类群落结构的时空变化情况
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。
3.2 三峡库区的优势种特征及其环境影响因素
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。
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表 1 网衣参数
Table 1 Netting parameter
网衣类型 Netting type 参数 Parameter 数值Value 矩形无结网衣
Rectangular knotless netting网目边长 Mesh edge length/mm 50 网目宽度 Mesh width/mm 50 网线直径 Net twine diameter/mm 4 菱形无结网衣
Diamond knotless netting网目边长 Mesh edge length/mm 50 网线直径 Net twine diameter/mm 4 菱形网目夹角 Diamond mesh angle/(°) 60 六边形无结网衣
Hexagon knotless netting网目边长 Mesh edge length/mm 50 相邻网目顶点距离 Distance between adjacent mesh vertices/mm 187 六边形网目内径长度 Hexagonal mesh inner diameter length/mm 137 六边形网目宽度 Hexagonal mesh width/mm 58 六边形网目内径宽度 Hexagonal mesh inner diameter width/mm 50 网线直径 Net twine diameter/mm 4 菱形网目夹角 Diamond mesh angle/(°) 60 菱形有结网衣
Diamond knot netting网目边长 Mesh edge length/mm 50 网线直径 Net twine diameter/mm 4 菱形网目夹角 Diamond mesh angle/(°) 60 网结等效直径 Equivalent diameter of net knot/mm 12 
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表 2 网衣等效计算结果
Table 2 Equivalent calculation results of netting
网衣类型 Netting type 参数Parameter 冲角Incident angle 45° 60° 75° 90° 矩形无结网衣
Rectangular knotless netting网衣密实度 Netting solidity 0.154 0.154 0.154 0.154 阻力系数 Drag coefficient 0.135 0.156 0.169 0.174 升力系数 Lift coefficient 0.041 0.035 0.020 0 菱形无结网衣
Diamond knotless netting网衣密实度Netting solidity 0.176 0.176 0.176 0.176 阻力系数 Drag coefficient 0.162 0.190 0.207 0.213 升力系数 Lift coefficient 0.046 0.040 0.023 0 六边形无结网衣
Hexagon knotless netting网衣密实度 Netting solidity 0.136 0.136 0.136 0.136 阻力系数 Drag coefficient 0.116 0.133 0.144 0.148 升力系数 Lift coefficient 0.037 0.032 0.019 0 菱形有结网衣
Diamond knot netting网衣密实度 Netting solidity 0.183 0.183 0.183 0.183 阻力系数 Drag coefficient 0.171 0.201 0.219 0.226 升力系数 Lift coefficient 0.048 0.041 0.024 0
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表 3 网衣参数
Table 3 Netting parameter
参数Parameter 数值Value 矩形金属焊接网衣
Rectangular welded metal netting网目边长 Mesh edge length/mm 50 网目宽度 Mesh width/mm 50 网线直径 Net twine diameter/mm 4 网线拖曳力系数 Net twine drag coefficient 0.65 网线惯性力力系数 Inertial force coefficient of net twine 2.0 网衣长度 Netting length/mm 3 000 网衣宽度 Netting width/mm 2 000 菱形金属焊接网衣
Diamond welded metal netting网目边长 Mesh edge length/mm 50 网线直径 Net twine diameter/mm 4 菱形网目夹角 Diamond mesh angle/(°) 60 网线拖曳力系数 Net twine drag coefficient 0.65 网线惯性力力系数 Inertial force coefficient of net twine 2.0 网衣长度 Netting length/mm 3 000 网衣宽度 Netting width/mm 2 000 金属编织网衣
Metal woven netting网目边长 Mesh edge length/mm 50 相邻网目顶点距离 Distance between adjacent mesh vertices/mm 115 编织段长度 Woven length/mm 25 网目夹角 Mesh angle/(°) 60 网线直径 Net twine diameter/mm 4 网目宽度 Mesh width/mm 60 编织段等效直径 Equivalent diameter of woven/mm 8.5 网线拖曳力系数 Net twine drag coefficient 0.65 网线惯性力力系数 Inertial force coefficient of net twine 2.0 网衣长度 Netting length/mm 3 000 网衣宽度 Netting width/mm 2 000
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表 4 网衣等效计算结果
Table 4 Equivalent calculation results of netting
参数 Parameter 数值 Value 矩形金属焊接网衣
Rectangular welded metal netting等效横杆直径 Equivalent horizontal bar diameter/mm 273 等效竖杆直径 Equivalent vertical bar diameter/mm 273 等效横杆拖曳力系数 Equivalent drag coefficient of horizontal bar 0.366 等效竖杆拖曳力系数 Equivalent drag coefficient of vertical bar 0.549 等效横杆和竖杆惯性力系数 Equivalent inertia force coefficients for horizontal and vertical bars 0.020 菱形金属焊接网衣
Diamond welded metal netting等效横杆直径 Equivalent horizontal bar diameter/mm 273 等效竖杆直径 Equivalent vertical bar diameter/mm 273 等效横杆拖曳力系数 Equivalent drag coefficient of horizontal bar 0.420 等效竖杆拖曳力系数 Equivalent drag coefficient of vertical bar 0.629 等效横杆和竖杆惯性力系数 Equivalent inertia force coefficients for horizontal and vertical bars 0.012 金属编织网衣
Metal woven netting等效横杆直径 Equivalent horizontal bar diameter/mm 273 等效竖杆直径 Equivalent vertical bar diameter/mm 273 等效横杆拖曳力系数 Equivalent drag coefficient of horizontal bar 0.704 等效竖杆拖曳力系数 Equivalent drag coefficient of vertical bar 1.056 等效横杆和竖杆惯性力系数 Equivalent inertia force coefficients for horizontal and vertical bars 0.056
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[1] 黄小华, 庞国良, 袁太平, 等. 我国深远海网箱养殖工程与装备技术研究综述[J]. 渔业科学进展, 2022, 43(6): 121-131. [2] 桂福坤, 祝含接, 冯德军. 海洋养殖网衣水动力特性研究进展[J]. 渔业现代化, 2019, 46(5): 9-14, 21. [3] 薄佳男, 林可, 马家志, 等. 高分子编结网片水动力特性水槽试验研究[J]. 渔业现代化, 2020, 47(1): 72-79. doi: 10.3969/j.issn.1007-9580.2020.01.010 [4] 徐俊杰. PET网衣综合性能分析及其在可升降式网箱上的应用研究[D]. 上海: 上海海洋大学, 2023: 11-14. [5] 钱忠敏. 我国深远海养殖网箱网衣材料现状及发展趋势浅析[J]. 中国水产, 2023(8): 43-45. [6] 田雨. 流作用下平面网衣水动力特性及变形研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2023: 3-6. [7] LEI Y , ZHENG X Y , LI W , et al. Experimental study of the state-of-the-art offshore system integrating a floating offshore wind turbine with a steel fish farming cage[J]. Mar Structures, 2021, 80: 103076.
[8] 王银涛, 王千, 郭晓宇. 规则波作用下养殖网箱水动力特性分析[J]. 渔业现代化, 2023, 50(2): 40-49. doi: 10.3969/j.issn.1007-9580.2023.02.006 [9] 赖艳. 硬质生物附着下网衣水动力特性实验研究[D]. 大连: 大连理工大学, 2024: 12-34. [10] 周应祺, 许柳雄. 渔具力学[M]. 北京: 科学出版社, 2018: 134-178. [11] 凌爱军, 梁园华, 赵德辉, 等. 海洋养殖柔性网衣结构水动力特性研究进展[J]. 渔业科学进展, 2024, 45(4): 223-236. [12] CIFUENTES C, KIM M H. Hydrodynamic response of a cage system under waves and currents using a Morison-force model[J]. Ocean Engin, 2017, 141: 283-294.
[13] 李娜, 李昕, 施伟, 等. 波流作用下平面网衣水动力特性数值模拟[J]. 上海海洋大学学报, 2024, 33(2): 509-519. doi: 10.12024/jsou.20230504195 [14] 吴皓, 刘强, 范为. 养殖网箱网纲和网衣水动力载荷研究[J]. 渔业现代化, 2023, 50(5): 43-51. [15] 李鹏, 韩鑫悦, 秦洪德, 等. 小尺度平面网衣流场特性数值研究[J]. 应用科技, 2022, 49(1): 1-7. [16] WANG G, MARTIN T, HUANG L, et al. An improved screen force model based on CFD simulations of the hydrodynamic loads on knotless net panels[J]. Appl Ocean Res, 2022, 118: 102965. doi: 10.1016/j.apor.2021.102965
[17] CHENG H, LI L, AARSTHER K G, et al. Typical hydrodynamic models for aquaculture nets: a comparative study under pure current conditions[J]. Aquac Engin, 2020, 90: 102070.
[18] 高璠, 孙树政, 刘富祥, 等. 离岸养殖装备网衣周围流场特性研究[J]. 中国造船, 2024, 65(1): 256-266. [19] 张为, 郭军, 扈喆, 等. 基于CFD的刚性养殖网衣流场数值模拟及不确定度分析[J]. 渔业研究, 2023, 45(3): 254-262. [20] 俞嘉臻, 张显涛, 李欣. 聚焦波作用下平面网衣结构的水动力特性研究[J]. 海洋工程, 2022, 40(5): 98-110. [21] 孙国庆. 网架式网箱内部波流场数值模拟研究[D]. 哈尔滨: 哈尔滨工程大学, 2022: 15-17. [22] 刘富祥, 孙国庆, 孙树政. 基于多孔介质模型的网衣对波流场影响的数值模拟研究[J]. 中国造船, 2022, 63(2): 172-180. [23] 陈诚, 宋炜, 谢正丽, 等. 基于多孔介质模型的养殖装备网衣水动力特性研究[J]. 渔业现代化, 2022, 49(5): 115-126. [24] 苗玉基, 丁军, 田超, 等. 波浪作用下网衣结构承受载荷研究[J]. 中国造船, 2020, 61(2): 210-219. [25] 张婧, 孙立文, 周游, 等. 组合钢架式网箱水动力性能分析[J]. 渔业现代化, 2022, 49(6): 27-34. [26] 杨静宇, 李靖. 基于质量集中法和迭代法的平面网衣变形模拟[J]. 装备制造技术, 2022(1): 73-77. [27] 施兴华, 周游, 钱佶麒, 等. 基于水动力性能的网箱网衣网目群化数值模拟方法研究[J]. 渔业现代化, 2021, 48(3): 74-79, 96. [28] 陈元帅, 庞国良, 黄小华, 等. 网衣对自升式桁架网箱结构响应的影响[J]. 南方水产科学, 2024, 20(1): 43-53. [29] 马宏达, 韩荣贵, 马刚, 等. 渔业网衣完整性计算方法研究[J]. 中国造船, 2023(5): 272-285. [30] TSUKROV I, DRACH A, DECEW J, et al. Experimental studies and numerical modeling of copper nets in marine environment[C]//Proceedings of the ASME 2011 30th International Conference on Ocean, Offshore and Arctic Engineering. Volume 5: Ocean Space Utilization; Ocean Renewable Energy. Rotterdam, The Netherlands. June 19–24, 2011. ASME, 2011: 97-104.
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