摘要: 过鱼设施作为恢复鱼类洄游通道的重要生态补偿措施,已广泛应用于水生态保护,然而其过鱼效果尚未达到预期。诱驱鱼技术是提升过鱼设施过鱼效果的关键手段之一。结合近十年的室内与野外实验研究,文章系统阐述了水流、声、光、电、气泡幕及生物因子等对鱼类行为的影响机制及诱驱理论,总结了诱驱鱼技术在过鱼设施中的应用优势与不足,得出结论:(1)鱼类对诱驱鱼因素的行为响应研究逐渐深入,由二维平面发展到三维空间(如由流速到流场、由声强到声场等);(2)诱驱鱼因素对不同鱼类的诱驱效果呈现种属共性和特异性,且不同大小鱼类对诱驱鱼因素也存在行为响应差异;(3)诱驱鱼技术研究对象逐渐由海洋鱼类转向淡水经济鱼类和保护鱼种,研究方法趋向于考虑多因子交互作用对鱼类行为的影响;(4)诱驱鱼技术的效果受多种因素交互影响,包括物种差异、工程布置适应性、运行管理等。未来研究应进一步解析多因子交互作用下的鱼类行为响应机制,优化适应不同过鱼设施运行条件的诱驱鱼设计,推动水生态保护的发展。

摘要: 针对特定遗传位点实现定点突变的基因编辑技术的出现,大大加速农业生物育种的进程。文章在简述基因编辑技术在作物、牲畜性状改良带来的快速、颠覆性改良研究与应用的基础上,着重关注国内外学者对养殖鱼类的基因编辑技术辅助育种方面的研究。在回顾了我国学者在养殖鱼类生产与品质性状改良的亮点成果之后,文章重点讨论了国内外学者对养殖鱼类基因编辑育种的生物安全,包括食品安全和生态安全的论点;并对基因编辑鱼类导致食品安全和生态安全风险的评价、防控策略等研究进展进行论述。最后,对“可控不育”技术研究进展,及其在基因编辑养殖鱼类生态安全风险防控、育种知识产权保障、编辑鱼类的产业化应用的促进作用和未来发展进行了展望。

摘要: 为探究环境因素对慈鲷(Cichlidae)幼鱼个性的影响,研究选取淡黑镊丽鱼(Labidochromis caeruleus)幼鱼作为实验对象,通过设置养殖环境颜色(白色、红色、橙色、蓝色)和光照强度(35、300、2000 lx),比较实验鱼在12种不同组合的环境中社会性、勇敢性和攻击性差异。结果显示,在300 lx光照强度下,红色养殖环境中实验鱼的社会性最高,并且在相同环境配置下实验鱼的攻击性相对较低,表明这种环境有效地平衡了社会性与攻击性。在蓝色养殖环境和300 lx光照强度下,实验鱼的社会性和攻击性接近红色养殖环境,同时勇敢性较高,显示出较为积极的探索行为。研究表明,不同颜色养殖环境和光照强度使淡黑镊丽鱼幼鱼呈现出不同程度的个性行为反应,文章建议添加红色或蓝色元素作为水族馆养殖环境的背景,并将光照强度设置为300 lx,可为淡黑镊丽鱼创造一个既能促进其社会性和勇敢性,又能适度控制其攻击性的最佳养殖环境,该组合不仅促进了个体鱼类的探索倾向以及群体间的互动联系,也有效遏制了负面刺激因素的扩散和传播。研究从观赏鱼养殖福利视角出发,通过行为学方法初步揭示了淡黑镊丽鱼在不同环境因素中的个性特征,为今后观赏鱼类行为学研究和水族业提供了基础参考资料。

摘要: 为了解湖南省湘江流域鱼体内微塑料污染情况,研究采集了湘江干流及支流13个采样点共计128尾鱼的消化道和鳃进行微塑料污染分析。结果显示, 120尾鱼中检测出微塑料646个,微塑料检出率和丰度为93.52%和(5.05±2.29)个/尾; 128尾鱼中微塑料丰度为0—17个/尾,仅8尾鱼未检测到微塑料,分布于茶陵县洣水(CL)和望城区(WC)两个采样点。同时,桂阳县舂陵水(GY)点的微塑料平均丰度最高[(8.13±3.24)个/尾],永兴县耒水(YX)点最低[(3.06±0.67)个/尾]。鳃中的微塑料丰度为(2.79±1.59)个/尾,高于消化道中的(2.26±0.96)个/尾。在检出的微塑料中,粒径≤2 mm的占比最高(73.84%),超过67%为蓝色或黑色,以纤维状(64.70%)为主,且鳃部的纤维状微塑料丰度(72.43%)显著高于消化道(59.67%; P<0.05)。此外,在采集到的鱼类中,微塑料丰度最高的为?[Hemiculter leucisculus,(8.42±4.22)个/尾],显著高于翘嘴鲌[Culter alburnus,(4.40±2.48)个/尾;P<0.05],底栖性鱼类的微塑料含量高于中上层鱼类。对检出的微塑料进行傅立叶变换红外分析,共检测出聚乙烯(PE)、聚丙烯(PP)、聚苯乙烯(PS)等9种不同的聚合物成分,其中主要为PE (45.00%)和PP (18.75%)。研究报道了湘江流域鱼类微塑料污染状况及特点,为有效开展湘江流域微塑料污染管控与治理提供数据支撑。

摘要: 为实现对不同鱼类的精准分类,研究共采集110尾真实鱼类的三维模型,对获取的3D模型进行基于预处理、旋转增强和下采样等操作后,获取了1650尾实验样本。然后基于Point Transformer网络和2个三维分类的对比网络进行数据集的分类训练和验证。结果表明,利用本实验的目标方法Point Transformer获得了比2个对比网络更好的分类结果,整体的分类准确率能够达到91.9%。同时对所使用的三维分类网络进行有效性评估,3个模型对于5种真实鱼类模型的分类是有意义的,其中Point Transformer的模型ROC曲线准确率最高, AUC面积最大,对于三维鱼类数据集的分类最为有效。研究提供了一种可以实现对鱼类三维模型进行精准分类的方法,为以后的智能化渔业资源监测提供一种新的技术手段。