摘要: 研究于2019—2021年在西藏拉鲁湿地和茶巴朗湿地使用刺网和地笼等组合渔具开展了鱼类实地调查,分析了外来鱼类物种组成、优势种和群落功能多样性,并结合已发表的文献资料,探讨了西藏湿地外来鱼类群落结构的变动趋势及影响。结果表明,共采集到外来鱼类10种,隶属于4目5科,包括鲫(Carassius auratus)、麦穗鱼(Pseudorasbora parva)、鲤(Cyprinus carpio)、丁鱥(Tinca tinca)、棒花鱼(Abbottina rivularis)、泥鳅(Misgurnus anguillicaudatus)、大鳞副泥鳅(Paramisgurnus dabryanus)、鲇(Silurus asotus)、小黄?(Micropercops swinhonis)和中华青鳉(Oryzias sinensis)。外来鱼类的个体数和重量分别占本地种和外来种总渔获物的94.86%和70.71%,其中主要组成为鲫和麦穗鱼等小型鱼类。相对重要性指数(IRI)表明鲫、麦穗鱼、大鳞副泥鳅和鲤4种为拉鲁湿地外来鱼类优势物种,鲫、麦穗鱼和小黄?3种为茶巴朗湿地的优势物种。在拉鲁湿地和茶巴朗湿地鱼类种类组成、个体数量和生物量中外来鱼类均已占据优势地位,且外来鱼类的群落功能多样性(FD)亦高于土著鱼类。结合历史数据,西藏拉鲁湿地和茶巴朗湿地已记录外来鱼类12种,其中具高度入侵风险物种达6种,外来鱼类物种数从2000年左右的2种增加到现在的10种,且丁鱥和中华青鳉分别在西藏自然水体中和茶巴朗湿地中首次被发现。此外,两个湿地12种外来鱼类均为拉萨市场中的常见经济鱼类及携带鱼类,是由于放生而进入湿地自然水体中,且鲫、大鳞副泥鳅和麦穗鱼等均已建立自然种群。因此,加强对放生的科学管理及开展外来鱼类的长期监测,是防范外来鱼类入侵及高原湿地生物多样性保护的迫切任务。

摘要: 为掌握禁捕初期鄱阳湖鱼类群落的结构特征,研究于2020年4月(春季)、7月(夏季)、10月(秋季)和2021年1月(冬季)在鄱阳湖21个采样点开展了渔获物调查。全年共采集到57种鱼类,隶属于8目12科43属。优势种有贝氏?(Hemiculter bleekeri)、短颌鲚(Coilia brachygnathus)、蛇(Saurogobio dabryi)、和似鳊(Pseudobrama simoni)等4种鱼类。江湖洄游型、江海洄游型和河流型鱼类物种数共占比45.61%,平均体重<20 g的物种的丰度占所有渔获物丰度的88.47%。在空间结构上,基于鱼类丰度的非度量多维排序分析将鄱阳湖分为通江水道和主湖区两个大的空间类群,方差分析表明通江水道鱼类丰度显著低于主湖区,但多样性高于主湖区。在季节变化方面,不同季节渔获物丰度、生物量和多样性的差异极其显著,高水位时期(夏、秋季)的多样性高于低水位时期(春、冬季)。2020年10月在鄱阳湖主湖区中部的S9和通江水道的S20两个采样点发现了鄱阳湖历史文献中没有记录的广盐性近海鱼类——鲻(Mugil cephalus),可能得益于长江禁捕,由于消除了捕捞压力,促使了该鱼类的资源恢复和上溯,也不排除其他人为因素的可能,因而需要更长时间序列的跟踪和监测。研究为全面评估鄱阳湖禁捕的生态效果提供了基础数据,也为制定鄱阳湖鱼类资源的保护政策提供了参考。

摘要: 文章采用环境DNA宏条码和底拖网对珠江河口鱼类多样性进行了研究,并对两种方法进行了比较。利用环境DNA宏条码检测到了175种鱼类,而利用底拖网采集到了47种鱼类,结合两种方法共检测出179种鱼类,隶属于15目63科128属。其中两种方法共同识别了鱼类43种,占总检测物种的24.02%,基于底拖网的调查未能收集到基于环境DNA宏条码检测到的大多数物种。根据Shannon指数和Simpson指数显示, DNA宏条码所检测珠江河口鱼类群落α多样性显著高于底拖网方法(P<0.05)。两种方法的PCoA结果均显示珠江河口鱼类群落存在空间结构,基于环境DNA宏条码的分析显示空间重叠更多。两种方法基于冗余分析均显示溶解氧和盐度是影响鱼类群落结构的主要环境因子。研究表明,环境DNA宏条形码是一种环保且可靠的评估方法,将其搭载到现有调查可以更好地了解河口鱼类多样性。

摘要: 极端的环境造就了南极独特的生物群体,其中鱼类是南大洋生态系统中最具多样性的脊椎动物,也是许多寄生虫的中间或终末宿主。南极鱼类寄生虫种类丰富,是南大洋海洋生物多样性的重要组成部分。探究南极鱼类及其寄生虫的营养关系可为阐释南极海洋生态系统功能及其变动提供重要的生态数据。虽然关于南极鱼类寄生虫的研究已有一百多年的历史,但这些研究主要集中在寄生虫的种类鉴定、区系调查和组织病理等方面。由于南极鱼类寄生虫研究跨度时间长、地域范围广,相关研究较为零散。文章综述了南极鱼类寄生线虫、绦虫以及桡足类的种类组成、宿主范围和地理分布等方面的研究,并对今后开展南极鱼类寄生虫研究工作提出了展望。

摘要: 针对鱼类连续摄食行为较难识别与量化的问题,提出一种基于帧间光流特征和改进递归神经网络(Recurrent neural network, RNN)的草鱼摄食状态分类方法。首先利用偏振相机搭建户外池塘采样系统,采集不同偏振角度水面图像,并基于图像饱和度和亮度模型自动选择低反光角度图像,构建图像样本库;其次通过光流法提取帧间运动特征,并基于投饲机开关状态构建时间序列帧间特征样本集,然后利用样本集训练改进RNN分类网络。以上海市崇明区瑞钵水产养殖专业合作社的试验数据对该方法进行验证。结果表明,研究方法综合准确率为91%,召回率为92.2%,均优于传统的鱼类摄食行为识别方法。研究结果可为鱼类精准投喂技术研究提供参考。