基于DIDSON的水库鱼类资源探测与时空分析

为获取上海市陈行水库鱼类时空分布特征，分别于2019年4月17日、8月15日和11月13日，采用双频识别声呐（Dual-frequency Identification Sonar，DIDSON）对陈行水库进行鱼类资源探测，利用ECHOVIEW水声数据处理软件构建鱼类目标分析模型，开展鱼类目标的提取与计数，分析并绘制鱼类资源密度的水平和垂直分布图，揭示水库鱼类数量和时空分布特征。结果表明：1）陈行水库中小型鱼类（其体长<0.6 m）居多，占比达80.9 %；2）春季至秋季库区鱼类体长逐渐增加，密度不断增大，数量和总重量也在增加；3）水平空间尺度上，库区鱼类个体主要集聚在水库南部，夏季分布相对集中，秋季相对分散；4）垂直空间尺度上，库区鱼类主要分布在水深2～6 m区间，占比达84.85 %，春季鱼类分布平均水深为3.89 m，夏季为4.34 m，秋季为5.12 m，库区鱼类垂直分布随季节有向底层移动趋势。本文所研究的水声探测方法和鱼类目标分析模型，为类似的鱼类资源调查分析工作提供了有益参考，探测结果为水库采取合理的鱼类资源管理提供了依据。     

基于虚拟仪器的排种器性能检测技术

以Lab VIEW为开发平台,建立了精密排种器漏播虚拟仪器检测系统.通过对检测系统的标定和所测粒距样本的试验结果分析,得出了排种器的合格指数、重播指数、漏播指数、标准差及变异系数等排种指标,验证了检测系统的可靠性和准确性.