上海海洋大学远洋渔业科学与技术创新团队在商用探鱼仪渔业声学数据采集与应用方面取得最新成果

近日，上海海洋大学远洋渔业科学与技术创新团队在商用探鱼仪渔业声学数据采集与应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”，发表在生态学领域期刊《Ecological Informatics》。海洋生物资源与管理学院博士生薛铭华为第一作者，陈新军教授、童剑锋副教授为共同通讯作者。该研究得到了国家重点研发计划的支持。

鱼探仪可以实时捕捉一定水深内鱼类的分布情况，成为海洋生态系统研究中的重要信息来源。以往这些声学数据是借助科学调查船配置的科学探鱼仪获取的，而生产船配备的商用探鱼仪信息则因为缺少信息存储终端和标准没有得到采集与应用。在十三五国家重点研发计划“远洋生物资源立体探测与渔场解析技术”项目的资助下，团队成功将没有数据采集功能的普通商用探鱼仪进行升级改造，研发了具备声学数据校准功能的数据采集装备，使之达到科学研究的要求，可采集远洋渔船在整个捕捞航次期间的声学数据，以极低的成本获得大量有关渔业声学的定量信息，为科学开展全球海洋生物资源的声学调查提供了有益的补充。

图1 船载探鱼仪数据采集终端

图2 基于远洋渔船和自研装备获取的声学指数NASC和秋刀鱼HIS建模流程

图3 基于船载探鱼仪采集数据的声学目标智能识别

该研究借助渔船声学数据转化而来的声学指数NASC，结合中国远洋渔业秋刀鱼数据和海洋遥感数据，建立了基于声学指数的HSI模型，分析了不同海洋环境要素在模型中的权重及对秋刀鱼栖息地的影响。与渔业数据的对比表明，基于声学指数的模型提供了一种全新的视角，并以可靠的证据建立了适宜栖息地与环境要素之间的关系。该研究成果的发表，一方面说明升级改造的信息采集装置及标准化处理方法得到国际同行的高度认可，二是为大规模化应用和渔业声学采集提供了新途径，为全球海洋生物资源的栖息地评价和保护区划定与管理等领域的应用提供新的手段。

该研究与团队此前已发表的另两项研究成果“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”均使用了该自研装备采集的远洋渔场声学数据，首创式地利用渔船进行声学数据采集，并在我国远洋渔船上成功实施，开辟了远洋渔业资源数据采集新途径。