青海湖裸鲤的人工放流及资源保护

青海湖裸鲤(以下简称裸鲤)是青海省特有鱼类,生存于青海湖及其流域水体之中,曾形成过强大群体,但由于几十年来过度捕捞及其产卵场的破坏,使青海湖成为无鱼可捕的湖泊,如何恢复青海湖鱼类资源以及开发裸鲤成为青海省有关部门的重点工作。     

水泥池培育青海湖裸鲤苗种试验

青海湖裸鲤[G.Pr z e w a ls k i iprzewalskii(Kessler)]俗称湟鱼(该鱼彩色照片见彩中插2),是青海省特有鱼类,仅分布于青海湖及其水系中。青海湖裸鲤与泰山赤鳞鱼、富春江鲥鱼、渤海的弓鱼和油鱼并称为我国五大名鱼。由于青海湖裸鲤在青海湖中生长缓慢,加上青海湖地区渐趋干旱,降水量大减,致使青海湖裸鲤产卵场受到严重破坏,加上过量的捕捞和对亲鱼的偷捕现象无法杜绝,青海湖裸鲤种群急剧衰减,使青海湖裸鲤已濒临绝迹。为了保存和发展这一名优水产品,我们在江苏省南通市龙洋水产有限公司开展了室内水泥池培育青海湖裸鲤苗种试验,现将有关…     

青海湖裸鲫资源枯竭的成因及恢复途径的探讨

青海湖是我国最大的内陆湖泊，青海湖区的气候、环境条件和水体条件孕育了独特的鱼类资源。青海湖及其附属的河流、淡水湖泊水体中生长着6种鱼类：即青海湖裸鲤、甘子河裸鲤和4种高原鳅，其中：青海湖裸鲤是水生生物的主体。青海湖裸鲤体形大，肉质细嫩，营养丰富，味道鲜美，具有渔业捕捞价值，成为青海省渔业的主要捕捞开发对象。青海湖裸鲤在来开发期的资源量为19．9万吨：上世纪60年代初，青海湖裸鲤的资源量在7．5万吨左右，平均每平方公里18吨（1960-1961年），到2004年渔业资源的数量5017吨，平均每平方公里1．08吨。比在未开发期的资源量减少97％。     

青海湖裸鲤胰脏和肠道蛋白酶活性的研究

青海湖是我国最大的内陆咸水湖,位于青藏高原东北部,海拔高,湖区生存鱼类主要为青海湖裸鲤。青海湖裸鲤(Gymnocypris przewalskii)别名湟鱼,属鲤科、裸鲤属,是青海湖地区主要的经济鱼类。由于青海湖裸鲤特殊的经济价值,造成过度捕捞和湖区生态恶化     

青海湖渔业资源的现状及对策

自１９５８年开发以来，青海湖的渔业即成为青海省水产业的重要支柱，六十年代初期，最高年产量达１．２万吨，但从七十年代后期开始，产量便逐年下降，到目前连年产千吨都难以保持，该湖渔业资源严重衰退的主要原因是青海湖裸鲤的产卵场遭到破坏，繁殖期亲鱼被大量捕杀以及多年来对该鱼的过度捕捞，要恢复并提高青海湖的渔业资源，必须设法增大湖水量，加强对裸鲤亲鱼和产卵场的保护，限制捕捞量并进行裸鲤苗种的人工放流。     

青海湖裸鲤资源枯竭的成因及恢复途径的探讨

青海湖是我国最大的内陆湖泊,青海湖区的气候、环境条件和水体条件孕育了独特的鱼类资源。青海湖及其附属的河流、淡水湖泊水体中生长着6种鱼类:即青海湖裸鲤、甘子河裸鲤和4种高原鳅,其中:青海湖裸鲤是水生生物的主体。青海湖裸鲤体形大,肉质细嫩,     

敌百虫对青海湖裸鲤组织蛋白质作用的初步研究

<正>青海湖裸鲤,属鲤形目、鲤科、裂腹鱼亚科,青海湖裸鲤属。青海湖裸鲤是青海湖中唯一的经济鱼类,处于青海湖整个生态系统的核心地位。受人类活动的影响,青海湖流域水土流失加剧以及旅游业和农、牧、渔业等的发展,使青海湖裸鲤的生存环境受到了严重的影响与改变。因此,人工养殖青海湖裸鲤成了一种趋势。敌百虫是一种高效低毒类杀虫剂,广泛用于防治鱼体外寄生的吸虫、肠内寄生的蠕虫和甲壳动物引起的鱼病,其常用剂量为0.2~0.5毫克/升。但它在杀死敌害生物、治疗鱼类疾病的同时,对养殖鱼类也有一定的毒害作用。目前对敌百虫的毒性研究多集中于探讨安全浓度范围方面,杨杰全等发现青海湖裸鲤对敌百虫的安全浓度为2.58毫克/升,     

青海湖裸鲤标本制作

<正>鱼类在生物科研、教学以及展览陈列中具有特别重要的位置。青海湖裸鲤是青海省的特产种类,由于环境的恶化及人为因素影响,被国家列为重点保护对象。进行青海湖裸鲤采集和标本制作收藏,不仅反映了青海湖中特种鱼类的现状,而且还反映了青海湖裸鲤在人类影响下历史变迁过程。一般选用皮肤完整无损的新鲜鱼体作为制作标本的材料。青海湖裸鲤为雌雄异体,故在制作标本前要辨别好。由于青海湖裸鲤生长缓慢,一     

青海湖裸鲤生物学特性及异地人工驯养繁殖技术

青海湖裸鲤（Gymnocypris Przewalskii）属鲤形目，裂愎鱼亚科。主要分布于青海湖及其支流中，是我国重要的经济鱼类之一。为了恢复青海湖裸鲤资源，我们在河北省井陉县鱼泉冷水鱼开发有限公司的养殖场对青海湖裸鲤进行了人工繁育和驯化养殖，成功实现了青海湖裸鲤异地繁养技术的突破。现将青海湖裸鲤的生物学特性及养碛经验介绍如下。     

浅议河流断流对青海湖裸鲤生殖洄游的影响

<正>青海湖是我国最大的内陆微咸水湖,其生态以水生生物鱼类——鸟类——草原为主,而青海湖裸鲤是青海湖中唯一的大型经济鱼类,也是湖中重要的生物因子和食鱼鸟类赖以生存的物质基础,在青海湖湖泊生态系统中起着核心作用。青海湖裸鲤是一种生殖洄游性鱼类,每到繁殖季节便溯河上游,到淡水河流中进行产卵繁殖,繁殖结束,体质有所恢复后,便随水流进入青海湖中继续     

青海湖裸鲤不同繁殖群体繁殖特性的比较研究

2017年7月~2018年6月，在青海湖的洱海、大湖、黑马河口、泉吉河口、沙柳河口和布哈河口6处采样点，共采集青海湖裸鲤(Gymnocypris przewalskii)繁殖群体样本295尾，对不同繁殖群体的繁殖特性进行比较研究。结果显示，除泉吉河口的性比(♀∶♂)<1(即0.82∶1)外，其余5个繁殖群体雌性个体数量均大于雄性(♀∶♂>1)；6个繁殖群体的所有样本中，雌性的生物学最小型大于雄性。其中，雌性群体(布哈河口)的生物学最小型的年龄、全长和体重分别为5龄、157 mm和42.5 g，雄性(沙柳河口)为4龄、124 mm和24.5 g；6个繁殖群体的雌性性成熟系数(GSI)显著高于雄性(P<0.05)，沙柳河口雌性GSI(19.67±1.36)%显著高于洱海(10.28±1.36)%和大湖(13.35±1.24)% (P<0.05)，而不同繁殖群体雄性GSI间差异不显著(P>0.05)；黑马河口平均绝对繁殖力Ft [(3338.18±324.25)粒]和相对繁殖力Fr [(21.88±2.10)粒/g]分别与沙柳河口的Ft [(10699.40±613.91)粒]和Fr [(82.68±4.63)粒/g]存在显著差异(P<0.05)。以上研究结果表明，青海湖裸鲤的繁殖特性在不同群体之间已出现分化趋势或已经分化。本研究可为进一步了解青海湖裸鲤的种群结构以及制定合理的渔业资源管理措施提供基础数据，特别是增殖放流策略的优化。     

基于卷积神经网络的养殖鱼类品种识别模型

随着人工智能、大数据、机器学习、计算机视觉等技术的发展,卷积神经网络（CNN）越来越多地应用于图像识别领域,图像数据集的丰富性以及多样性对CNN模型的性能和表达能力至关重要,但现有的鱼类图像公共数据集资源较匮乏,严重缺少训练集以及测试集样本,难以满足深度CNN模型优化及性能提升的需要。实验以大黄鱼、鲤、鲢、秋刀鱼和鳙为对象,采用网络爬虫以及实验室人工拍照采集相结合的方式,构建了供鱼种分类的基础图片数据集,针对网络爬虫手段获取到的鱼类图像存在尺度不一、格式不定等问题,采用图像批处理的方式对所有获取到的图像进行了统一的数据预处理,并通过内容变换以及尺度变换对基础数据集做了数据增强处理,完成了7 993个样本的图像采集与归纳;在权值共享和局部连接的基础上,构建了一个用于鱼类识别的CNN模型,采用ReLU函数作为激活函数,通过dropout和正则化等方法避免过度拟合。结果显示,所构建的CNN鱼种识别模型具有良好的识别精度和泛化能力。随着迭代次数的增加,CNN模型的性能也逐步提高,迭代1 000次达到最佳,模型的准确率为96.56％。该模型采用监督学习的机器学习方式,基于CNN模型,实现了5种常见鱼类的鱼种分类,具有较高的识别精度和良好的稳定性,并且模型本身具有一定程度的鱼种推广可能性,为养殖鱼类的品种识别提供了一种新的理论计算模型。     

黄河河南段非漂流性卵鱼类产卵场现状调查

为了掌握黄河河南段鱼类产卵场的分布现状,2013-2015年的每年3-7月,采用卫星GPS定位,实地走访渔民,采集鱼卵和仔稚鱼,捕获并解剖分析繁殖亲鱼,同步进行理化因子测定和环境指标监测。结果表明,黄河河南段鱼类规模产卵场共有30处,主要分布在河边浅滩、河流消落区和河心岛等水生生物资源丰富、适合非漂流性卵鱼类产卵孵化的水域。监测调查270d,采集主要鱼类标本1 156尾,各产卵场的鱼类优势种组成差异明显。产卵经济鱼类有鲤(Cyprinus carpio)、鲫(Carassius auratus)、鲶(Silurus asotus)、鳊(Parabramis pekinensis)、泥鳅(Misgurnus anguillicaudatus)、黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)、赤眼鳟(Squaliobarbus curriculus)共计7种。黄河南段主要经济鱼类产卵场的分布位置及范围规模存在明显的地域差异。为保护黄河南段经济鱼类及其产卵场,提出了具体的保护措施。     

山东近海产卵场健康状况评价体系

产卵场对渔业资源补充起关键作用,其健康状态直接决定了渔业资源世代发生量和可持续产出.本研究以山东近海产卵场为研究区域,基于国内外海洋生态系统健康评价体系的综合分析,以20世纪80年代山东近海健康状况作为基准,利用层次分析法构建了产卵场健康状况量化评价体系,并对该体系的评价结果进行了验证.评价体系从产卵场环境和产卵场功能...     

Modelling transport of inshore and deep‐spawned chokka squid (Loligo reynaudi) paralarvae off South Africa: the potential contribution of deep spawning to recruitment

The South African chokka squid, Loligo reynaudi, spawns both inshore (≤70 m) and on the mid‐shelf (71–130 m) of the Eastern Agulhas Bank. The fate of these deep‐spawned hatchlings and their potential contribution to recruitment is as yet unknown. Lagrangian ROMS‐IBM (Regional Ocean Modelling System‐Individual‐Based Model) simulations confirm westward transport of inshore and deep‐spawned hatchlings, but also indicate that the potential exists for paralarvae hatched on the Eastern Agulhas Bank deep spawning grounds to be removed from the shelf ecosystem. Using a ROMS‐IBM, this study determined the transport and recruitment success of deep‐spawned hatchlings relative to inshore‐hatched paralarvae. A total of 12 release sites were incorporated into the model, six inshore and six deep‐spawning sites. Paralarval survival was estimated based on timely transport to nursery grounds, adequate retention within the nursery grounds and retention on the Agulhas Bank shelf (<200 m). Paralarval transport and survival were dependent on both spawning location and time of hatching. Results suggest the importance of the south coast as a nursery area for inshore‐hatched paralarvae, and similarly the cold ridge nursery grounds for deep‐hatched paralarvae. Possible relationships between periods of highest recruitment success and spawning peaks were identified for both spawning habitats. Based on the likely autumn increase in deep spawning off the Tsitsikamma coast, and the beneficial currents during this period (as indicated by the model results) it can be concluded that deep spawning may at times contribute significantly to recruitment.     

Deep learning-based appearance features extraction for automated carp species identification

Fish species identification is vital for aquaculture and fishery industries, stock management of water bodies and environmental monitoring of aquatics. Traditional fish species identification approaches are costly, time consuming, expert-based and unsuitable for large-scale applications. Hence, in this study, a deep learning neural network as a smart, real-time and non-destructive method was developed and applied to automate the identification of four economically important carp species namely common carp (Cyprinus carpio), grass carp (Ctenopharingodon idella), bighead carp (Hypophtalmichthys nobilis) and silver carp (Hypophthalmichthys molitrix). The obtained results proved that our approach, evaluated through 5-fold cross-validation, achieved the highest possible accuracy of 100 %. The achieved high level of classification accuracy was due to the ability of the suggested deep model to build a hierarchy of self-learned features, which was in accordance with the hierarchy of these fish’s identification keys. In conclusion, the proposed convolutional neural network (CNN)-based method has a single and generic trained architecture with promising performance for fish species identification.     

长江中游宜昌江段鱼类早期资源现状

为了探明长江中游宜昌江段鱼类早期资源状况,2014年和2015年连续两年于5―7月在长江中游宜昌江段对产漂流性卵鱼类进行监测,期间共采集鱼卵12209粒。通过分子生物学方法共鉴定出27种鱼类,隶属于2目、4科。其中鲤科鱼类种类数最多,占77%;其次是鳅科,占15%;平鳍鳅科和银鱼科最少,均为4%。鉴定出的27种鱼类中,产漂流性卵鱼类有22种。2014年和2015年长江中游宜昌江段产漂流性卵鱼类的产卵量分别为79.1×10~8粒和70.9×10~8粒,其中四大家鱼产卵量分别为5.65×10~8粒和6.13×10~8粒。监测期间共出现7次产卵高峰(2014年4次,2015年3次),集中在6月初及6月中下旬。四大家鱼产卵量日变化与长江流量日变化关联性较强。2014年宜昌断面采集的四大家鱼鱼卵来自采样点上游的葛洲坝下(坝下–庙咀)、宜昌(胭脂坝–云池)和白洋(白洋镇–关州)三处产卵江段,2015年的四大家鱼鱼卵则来自葛洲坝下(坝下–庙咀)、宜昌(胭脂坝–红花套)两个产卵场。和历史资料相比,长江中游宜昌江段四大家鱼产卵场位置略有下移,规模呈减少趋势。建议继续科学适宜地开展生态调度和增殖放流,满足长江中游鱼类繁殖需求。     

长江湖口段四大家鱼卵资源及其产卵场分布

为了解长江湖口段四大家鱼卵的资源现状和产卵场位置与产卵规模, 本研究于 2019 年 4 月 19 日至 8 月 5 日利用浮游生物网对湖口江段设置的 4 个采样断面进行逐日调查。调查结果显示: 采集到家鱼卵 93 粒, 其中以鲢为绝对优势, 占家鱼卵总数的 80.65%。本次研究采集到的受精卵瞬时发育时期共 9 期, 主要是尾芽出现期、囊胚期和原肠早期, 分别占总家鱼卵数的 32.26%、24.73%和 15.05%, 结合水流情况, 推算出四大家鱼产卵场分布于湖口江州、武穴龙坪和黄冈蕲州 3 个江段附近, 产卵规模分别为 0.49×10⁸ ind、0.68×108 ind 和 0.38×10⁸ ind, 与历史资料相比其位置无明显变化, 但产卵规模显著下降。研究期间, 1 号断面的鱼卵平均日丰度为 1.52 ind/1000 m3, 显著高于 2 号(0.88 ind/1000 m3)和 3 号断面(0.43 ind/1000 m3)。运用 Pearson 检验分析表明, 四大家鱼卵日丰度与水流量日上涨率呈极显著正相关(P<0.01), 与水位日上涨率和流速呈显著正相关(P<0.05)。时隔 50 余年, 本研究再次报道了长江中下游衔接水域四大家鱼产卵场位置与产卵规模, 为四大家鱼资源保护提供基础资料。     

赣江下游丰城江段鱼类早期资源现状调查

对赣江鱼类早期资源的调查,可为赣江鱼类资源保护以及水利工程生态调度提供科学依据.2017年5-7月,在赣江丰城段使用圆锥网采集鱼卵和弶网采集仔鱼,对鱼类早期资源种类组成、产卵规模和产卵场进行分析.结果显示,调查期间共采集鱼卵11215粒,仔鱼12645尾,隶属于4目、8科、36种,其中产漂流性卵鱼类24种.估算调查期间通过丰城段卵苗径流量为66.66×１０^８粒(尾),其中鱼卵径流量63.84×10^8 粒,鱼苗径流量2.82×10^8 尾;“四大家鱼”卵苗径流量为0.11×10^8 粒(尾),其中鱼卵径流量0.07×10^8 粒,鱼苗径流量0.04×10^8 尾.调查期间出现3次产卵高峰,集中在6 月上、中旬.各类群鱼卵数量呈现出不同的时间动态,银鮈(Squalidusargentatus)产卵高峰期主要出现在5月,银鲴(Xenocyprisargentea)、鳊(Parabramispekinensis)、赤眼鳟(Squaliobarbuscurriculus)以及“四大家鱼”则主要出现在6月.研究表明,峡江水利枢纽运行后,邻近峡江水利枢纽的巴邱“四大家鱼”产卵场消失,但其下游的仁和、新干产卵场保存较完整,在离坝较远的大洋洲镇江段新调查到一处“四大家鱼”产卵场.建议开展生态调度及增殖放流活动,以保护赣江鱼类资源.