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南极磷虾(Euphausia superba)是南大洋中上层生态系统的关键种,在生态系统的能量流动过程中起着重要作用。我国于1985年开始评估南极磷虾资源,以往多使用网具采样的方法,评估结果精度不足,无法作为CCAMLR制定磷虾渔业捕捞限额的参考依据。使用回波积分技术,通过磷虾声学散射值-磷虾密度间的转换因子评估磷虾生物量,是国际磷虾资源评估的主流,也是我国将来的发展方向。CCAMLR声学工作组自2012年开始,将研究重点转向分析利用磷虾捕捞渔船科学探鱼仪采集的声学映像数据,认为渔船配置的科学鱼探仪经校正后,采集的断面声学映像数据同样可用于评估磷虾生物量。我国磷虾渔船根据农业部南极生物资源开发利用专项要求,于2015年开始配置CCAMLR要求的科学探鱼仪,但尚未开展基于渔船声学映像的磷虾资源评估研究。本文基于我国磷虾渔船“龙腾”轮2017年断面探捕采集的声学映像数据,通过声学映像中非生物信号的去除,磷虾回波判定,磷虾集群检测参数敏感性分析,磷虾集群检测等信号处理方法,最终评估出磷虾生物量。评估结果填补了我国渔业工作组在南极磷虾生物量评估方面的空白,并可作为CCAMLR确定下一轮捕捞限额的参考依据。主要结果如下:(a)海洋背景噪声及信噪比(signal-to-noise ratio,简称SNR)评估结果为:38 kHz声学映像的最小海洋背景噪声为-107.25 dB,设置背景噪声阈值为-105 dB;120 kHz声学映像的最小海洋背景噪声为-138.57 dB,设置背景噪声阈值为-135dB。两个频率声学映像的SNR均为12。(b)南奥克尼群岛海域南极磷虾体长范围为25.5049.21 mm,平均体长为33.01±4.06 mm;其中雌性平均体长为33.15±3.90 mm,雄性平均体长为32.68±4.43 mm,雌雄磷虾体长无显著性差异(独立样本T检验,P=0.19>0.05)。磷虾样本以未成体(性成熟度1期)和次成体(性成熟度2期)为主。(c)10 mm精度下的δSv(120-38)体长范围为2050 mm。20 mm时,δSv(120-38)=14.26 dB,50 mm时,δSv(120-38)=5.54 dB,即磷虾回波信号判定的频差范围为5.5414.26 dB。频差范围会影响磷虾回波信号判定结果,以断面6为例:频差范围为216 dB时,断面磷虾NASC值为5702.48m2·nmi-2,声学映像中的磷虾回波信号区域较大;频差范围为5.5414.26 dB时,磷虾NASC值为4754.77m2·nmi-2,声学映像中的磷虾回波信号区域较小。(d)通过敏感性分析确定了最适我国渔船声学映像的磷虾集群检测参数:最小集群长度为15 m,最小集群高度为2 m,最小单元长度为10 m,最小单元高度为1 m,最大水平连接距离为15 m,最大垂直连接距离为3 m,回波强度阈值为-70 dB。与其它研究集群检测参数相比,本文检测的磷虾集群数目最多,集群NASC值最大。(e)3个调查海域的磷虾集群都可分为3个聚类,根据包含的集群数目分为A、B、C类(A>B>C)。南奥克尼群岛海域A类磷虾集群主要分布在群岛北部及西北部的深水区(海底深度>1000 m);B类集群多分布在群岛周围大陆架海域(海底水深≤250 m);C类集群在整个调查海域均有分布。其中A类集群数目最多,但集群磷虾丰度最少;C类与之相反。联邦海域A类和B类集群在整个调查海域均有分布,C类集群则主要分布在125°E以西。其中B类和C类的磷虾集群各项特征值之间均存在显著性差异。莫森海域C类集群面积和集群磷虾密度最大,A类集群深度最深,B类集群面积和集群磷虾密度最小。A类集群数目最多,集中分布在调查海域的6个断面(断面1-3,5,7-8),其中60°E以西海域多于60°E以东;B类集群集中分布在断面4,其它断面分布较少;C类集群散布在整个调查海域。3个海域磷虾集群各项特征值之间均存在显著性差异。(f)南奥克尼群岛海域断面声学映像可分为1490个积分单元,最大单元NASC值为667.32 m2·nmi-2,最小单元NASC值为22.71 m2·nmi-2。集群法评估的南极磷虾平均密度为17.30 g·m-2,磷虾密度差异系数(coefficient of variation,简称CV)为82.7%,总生物量为4.31×105t。传统法评估的南极磷虾平均密度为19.22g·m-2,CV为97.4%,总生物量为4.79×105t。调查海域的南极磷虾主要分布在群岛大陆架区域,其中群岛东侧(45°W以东)磷虾平均密度为22.19 g·m-2,最大值为105.04 g·m-2;西侧(45°W以西)磷虾平均密度为12.41 g·m-2,最大值为85.04 g·m-2。远离群岛的断面(断面1,8-9)磷虾生物量较少。相比于传统方法,集群法可降低断面磷虾密度极值对评估的磷虾平均密度的影响,提高了声学映像数据的处理效率,更适于处理大时空尺度,多断面的声学映像数据,正成为CCAMLR推荐的基于渔船声学映像的磷虾生物量评估新方法。