2鱼类资源 (2)
我国海洋渔业资源（经典）
一、我国海洋渔业资源（一）概况我国海洋鱼类近2000种，其中300多种是重要经济鱼类．60—70种是最为常见而产量又较高的主要经济鱼类。
就海区而论，以南海的鱼种最多，有1000多种，其中具有捕捞价值的有100—200种。
东海鱼类有700多种，但产量却比南海高，主要经济鱼类近百种。
黄海、渤海两个海区的鱼类共有250多种，主要经济鱼类约40种。
我国海洋鱼类具有下列特点：（1）鱼的种类多。
中国海从热带、亚热带到温带，跨越近40个纬度。
生活在中国海的鱼类既有暖水性的，也有暖温水性和温水性的，黄海北部有冷水性鱼类。
南海的许多鱼类则与印度洋鱼类相似，因此，我国海洋鱼类的种类位居世界前列。
（2）高产鱼种类少。
中国海水文气象要素的差异大，季节变化亦大，因而适应多种鱼类生活，但也因此不能出现巨大的单一鱼类群体。
除少数鱼种年产量在30万吨以上外，大多数鱼种的年产量约在5万吨以内。
（3）生长快、成熟早、食性复杂。
由于我国近海饵料丰富而广泛，因而缓和了鱼类之间的食饵竞争，有利于鱼类的生长发育。
鱼类初次性成熟的年龄一般为2—3龄，繁殖力比较高。
饵料基础的丰富也使鱼类的食性比食性单纯的高纬地区鱼类复杂得多。
有的鱼既食浮游生物，也食底栖生物。
鱼种间关系复杂。
（4）产卵期交错，产卵场广布。
不同的鱼种产卵的时间不一。
一年四季都有鱼类产卵。
如东海的小黄鱼在3—4月产卵，大黄鱼在4—6月产卵，带鱼在5—7月产卵。
产卵场则广泛分布于江河入海口，近岸浅滩处及离岸较远处等内外水域。
（5）分布比较集中。
中国海的中下层鱼类多为浅海性鱼种，大多栖息在100米等深线以内的海区，受大陆架局限，水平洄游范围较小。
如大黄鱼栖息水深一般不超过60米，小黄鱼在深于100米的海域不多见。
在100—200米深的海域则生活一些暖水性的鱼类。
各种鱼类多麋集在大陆架浅海水域，渔产分布比较集中。
（二）主要经济渔类资源（1）底层经济鱼类资源：底层鱼类是生活在海底和海底附近水层中的鱼类。
八年级地理上册 第二章 第三节 中国的河流 知识拓展 我国最大的湖泊青海湖素材 湘教版
我国最大的湖泊青海湖青海湖地处青海省东北部，位于东经99°36′～100°16′之间，北纬36°32′～37°15′之间，是中国最大的内陆咸水湖，同时也是世界上海拔最高的湖泊之一。
古称“西海”，又称“仙海”、“鲜水海”、“卑禾羌海”。
北魏以后，始称青海。
藏语称“库库诺尔”，意皆为蓝色或青色的湖。
青海湖之名始于近代，1949年后才普遍称青海湖。
青海湖像一面银光闪闪的大镜子，高悬在海拔3179米的山上，周围有大通山、日月山和青海南山三山环抱，布哈河自西北注入湖中。
青海湖水天一色，波光潋滟，流云雁影倒映湖中，风光十分迷人。
汉族人民给它取名为“青海湖”，即说明了湖水的颜色，又反映了湖区之大。
蒙古族人民管它叫“库库诺尔”，藏族人民称它为“错温布”，都是青色的湖的意思。
青海省也由此湖得名。
青海湖中有个大名鼎鼎的鸟岛。
这里水草丰美，生态环境保持较好，吸引了大批候鸟来此栖息。
这些鸟不远万里，从印度次大陆、马来半岛出发，分别越过高高的喜马拉雅山脉及横断山脉，来到这里生儿育女。
这里已被划为青海湖鸟岛自然保护区。
离鸟岛不远处还有一个蛋岛。
蛋岛的面积更小，只有110平方米，上面分散地摊放着一个个的鸟蛋。
又咸又苦、冰期又长的青海湖，是西北地区的水产基地。
这里出产的一种湟鱼，遍体无鳞，又称青海湖裸鲤。
它肉质细嫩，最大的可长到10多千克。
青海湖的水源不足，蒸发量又大，湖泊的水位已比原来下降了100多米，面积小了1/3以上，而且还在不断缩小中。
【青海湖的形成】青海湖是构造断陷湖，湖盆边缘多以断裂与周围山相接。
距今20～200万年前成湖初期，属于外流淡水湖，与黄河水系相通，至13万年前，由于新构造运动，周围山地强裂隆起，从上新世末，湖东部日月山强裂上升隆起，使原来注入黄河的倒淌河被堵塞，迫使它由东向西流入青海湖，出现了尕海、耳海，后又分离出海晏湖、沙岛湖等子湖。
北魏时青海湖的周长号称千里，唐代为400公里，清干隆时减为350公里。
我国淡水鱼类资源的分布及开发利用
我国淡⽔鱼类资源的分布及开发利⽤我国淡⽔鱼类资源的分布及开发利⽤⼀、我国淡⽔鱼类资源的基本概况1．淡⽔⽔⾯⾯积⼴⼤我国陆地⾯积辽阔，境内⽓候类型多样，地形复杂，江河纵横，湖泊众多。
据不完全统计，我国内陆各类⽔域⾯积，包括湖泊、地塘、⽔库和江河等，共有1747万公顷，是世界上内陆⽔域⾯积最⼴的国家之⼀。
另外，还有可以进⾏养鱼的⽔稻⽥276多万公顷。
这些为丰富多样的淡⽔鱼类提供了良好的⽣存条件。
2．鱼类种类繁多我国是淡⽔鱼类资源最丰富的国家之⼀。
全国有709种和58个亚种不⼊海的纯淡⽔鱼，64种洄游性淡⽔鱼。
其中鲤科鱼类最多，约占1/2；鲇和鳅科次之，约占1/4；其他科的种类占1/4。
它们半数以上是我国特有种，多数具有经济价值，有的还有重要的科学研究价值。
在众多的经济鱼类中，主要的有60多种，如中华鲟、⽩鲟、裸腹鲟、鲤、胭脂鱼、鲤、鲫、青鱼、草鱼、鲢、鳙、团头鲂、鲮鱼、翅嘴红鲌、蒙古红鲌、圆⼝铜、青海湖裸鲤、黄鳝、鲥鱼、鲈鱼、鲚鱼、⼤马哈鱼等。
它们⼤多不仅成熟期短（多在2～4年成熟）、产卵多，⽽且⽣长快、产量⾼。
其中的中华鲟、⽩鲟和胭脂鱼还是我国的珍稀鱼类。
中华鲟为我国所独有，它是⼀种⼤型鱼类，在其主要产区四川有“千⽄腊⼦（中华鲟）万⽄象（⽩鲟）”的渔谚，其⾁与卵均为席上佳肴，尤以鱼卵制成的鱼⼦酱最为珍品；此外，在研究鱼类演化⽅⾯有⼀定的学术价值。
3．主要经济鱼类适应性强，分布⼴如鲤、鲫、鲢、鳙、草鱼、黄鳝等，⼏乎全国各地都有，利⽤价值较⾼。
4．鱼类资源有⼀定的区域差异性由于我国各地⾃然环境的差异，各地的鱼类区系组成也有⼀定的差异。
按照鱼类⽣态环境和鱼种的差异，可将全国划分为六⼤鱼区。
（1）东北鱼区。
鱼类耐寒性强，以冷⽔性鱼类为主，共100余种。
有代表性的是鲑鱼类，包括哲罗鱼、细鳞鱼、乌苏⾥鲑及⿇哈鱼，还有江鳕鱼等。
（2）华北鱼区。
主要包括黄河中下游、辽河、海河等⽔域。
本区径流量⼩，湖泊⽔⾯少，河流含沙量⼤，不利于鱼类⽣活，鱼种少，以温⽔性鱼类为主。
鱼类资源
角鲨目
• 背鳍2个，硬棘有或无；臀鳍消失。 • 鳃孔5个，椎体环型或多环型。吻软骨1个。 • 主要分布于世界各温水、冷水海区或深海。 • 分为： ①角鲨科。 ②铠鲨科。 ③棘鲨科。 ④扁鲨科。
锯鲨科目
• 锯鲨科1科 吻很长,剑状突出,边缘具锯齿。 腹面在鼻孔前方具 1对皮须。 头颇平扁。 鳃孔5～6个，均位于胸鳍起点的前方。 背鳍2个,无硬棘；无臀鳍。
①食物链 ②环境检测 ③工业原料、化学试剂 ④药用
三峡工程对鱼类的影响
• 常年在干流底层生活的圆口铜鱼、长鳍吻鮈、圆 筒吻鮈、岩原鲤、细鳞裂腹鱼、长薄鳅等约40种 特有鱼类不能适应变化了的环境，在水库内消失。 • 三峡水库将使这些特有鱼类栖息地面积减少约1/4， 其种群数量也会相应减少。
试题
1硬骨鱼纲中我国仅有的亚纲是（ A 总鳍亚纲 B腕鳍亚纲 C肺鱼亚纲 D辐鳍亚纲 D 2下列属于软骨鱼的是（ ） A中华鲟B泥鳅C黑印真鲨D带鱼 C ）
扁鲨目 • 扁鲨科
体平扁；吻很短而宽； 胸鳍宽大并向头侧延伸 眼上位；鼻孔前位； 口宽大，亚前位； 鳃孔5个 背鳍2个 牙上、下颌同型，细长单齿头型；
下孔总目
• 身体扁平形、菱形或圆盘形。 • 胸鳍极度扩张，沿体侧直达头部，并与头部和躯 干郁相互愈合，使鱼体构成菱形或圆盘形。 • 口和鼻孔位于腹面，鳃裂5对，开口在头部之腹面， 故又称下孔类。 • 眼和喷水孔在背面，躯干和尾退化成细鞭状。 • 是一类营海底栖生活的软骨鱼类，游泳能力不强， 主要靠胸鳍。
（五）鲈形总目 Percomorpha 特征：腹鳍胸位或 喉位；鳍一般有棘， 体通常被栉鳞，稀有 裸出或被小骨片或骨 板；许多种类头部骨 骼上具刺；口裂上缘 仅由上颌骨组成；鳔 无管或无鳔，稀为鳔 有管。
鱼类资源
鱼类资源评估鱼类资源评估即对鱼类资源进行评价和估算。
目前应用较普遍的是数学分析方法，即根据1918年用数学分析方法研究了捕捞对种群数量的影响。
1935年M.格雷厄姆提出用 S型曲线近似描绘鱼类种群的增长状况。
1954年M.B.谢弗以数学方法证明了在中等捕捞水平和资源状况下可得到最大持续产量。
50年代中，R.J.H.贝弗顿、S.J.霍尔特和W.E.里克发展了..巴拉诺夫理论,进一步研究了捕捞死亡和开捕年龄对渔获量的影响以及亲体和补充量之间的关系，并建立了数学模式。
经过30～40年的努力，一个已经被开拓利用的渔业资源，在理想的条件下,它的数量变化受4个因素的影响：群体补充量和个体生长两因素使种群的数量增加，捕捞和自然死亡这两因素使种群的数量减少。
据此，可通过剩余产量模型和分析模型进行资源评估。
两个模型在一般情况下都可应用，特别适用于高纬度海区。
此外，还有亲体补充量模型等。
又称谢弗途径。
是将补充、生长和自然死亡各因素对种群数量的综合影响视为种群数量的单函数，再经简化假设，就可导出持续产量()和捕捞力量()之间的抛物线函数关系。
或写成式中、是两个待定参数。
这类模型仅需多年的渔获量和捕捞力量资料，按模型要求估算出待定参数后就能应用。
热带金枪鱼持续产量曲线的一般特征是：随着捕捞力量的增加，持续产量相应增加；达到最大值后，持续产量随捕捞力量的增加而下降，直到零。
这个最大值称最大持续产量(),相应的资源量称最大持续资源量，此时的资源量约等于环境条件所允许的种群量大资源量的 1/2。
为获得最大持续产量的捕捞力量称量佳捕捞力量。
资源评估的目的之一，就是要确定最大持续产量和最佳捕捞力量，把捕捞力量控制在这个水平，以便从渔业资源中获得稳定的最大持续产量。
由于上式的持续产量曲线与多数渔业的实际情况不完全吻合，观察到的最大持续产量的位置不恰好在曲线的正中而稍偏左，曲线两侧不对称。
所以，有些学者对原有模式进行了修正。
剩余产量模型对于生命周期短、年龄鉴定较为困难的鱼种较为适用。
AMPLE 1.0.2 鱼类资源管理软件说明书
Package‘AMPLE’September29,2023Title Shiny Apps to Support Capacity Building on Harvest Control RulesVersion1.0.2Author Finlay Scott[aut,cre](<https:///0000-0001-9950-9023>), Pacific Community(SPC)[cph]Maintainer Finlay Scott<***************>Description Three Shiny apps are provided that introduce Harvest Control Rules(HCR)forfish-eries management.'Introduction to HCRs'provides a simple overview to how HCRs ers are able to se-lect their own HCR andstep through its performance,year by year.Biological variability and estimation uncer-tainty are introduced.'Measuring performance'builds on the previous app and introduces the idea of using perfor-mance indicatorsto measure HCR performance.'Comparing performance'allows multiple HCRs to be created and tested,and their perfor-mance compared so that thepreferred HCR can be selected.License GPL(>=3)URL https:///PacificCommunity/ofp-sam-ampleEncoding UTF-8RoxygenNote7.2.3Suggests knitr,rmarkdown,bookdown,testthat(>=3.1.5)Config/testthat/edition3Depends shiny(>=1.7.3)Imports markdown,graphics,grDevices,RColorBrewer,stats,R6(>=2.5.1),scales(>=1.2.1),shinyjs(>=2.1.0),ggplot2(>=3.4.0),shinyscreenshot(>=0.2.0)VignetteBuilder knitrNeedsCompilation noRepository CRANDate/Publication2023-09-2907:40:09UTC12assessment R topics documented:assessment (2)comparing_performance (3)constant (3)estimation_error (4)get_hcr_ip (4)get_hcr_op (5)intro_hcr (5)measuring_performance (6)MP modules (6)Stochasticity module (7)Stock (8)Stock module (13)threshold (13)Index15 assessment assessmentDescriptionFunction used by get_hcr_ip()to generate input data for an assessment based HCR.The input to the HCR is depletion(i.e.Biomass/K).Usageassessment(stock,mp_params,yr,iters=1:dim(stock$biomass)[1])Argumentsstock The stock objectmp_params A named list of MP parameters(with est_sigma and est_bias elements)yr The timestep that the biomass is taken from.iters Numeric vector of iters.Default is all of them.comparing_performance3 comparing_performance’Comparing HCR Performance’app launcherDescriptionLaunches the Comparing Performance Shiny app.See the’Information’tab in the app for more in-formation.Also see the package vignette(vignette("comparing_performance",package="AMPLE")) for a tutorial.Usagecomparing_performance(...)Arguments...Not usedExamples##Not run:comparing_performance()constant Evaluates a constant harvest control ruleDescriptionEvaluates a constant harvest control rule,i.e.one that ignores the stock status and just returns the constant level(catch or effort).Used by the hcr_op function.Usageconstant(mp_params,...)Argumentsmp_params The HCR/management procedure parameters used to evaluate the HCR(as alist)....Unusedestimation_error estimation_errorDescriptionEstimation error applied to the’true’stock status to generate an’observed’stock status used in the HCR.The error is a combination of bias and lognormally distributed noise.Usageestimation_error(input,sigma,bias)Argumentsinput A vector of the’true’stock statussigma Observation error standard deviationbias Observation error biasget_hcr_ip Get the input to the HCRDescriptionRun the MP analyses function to generate the input to the HCR i.e.observed stock status.For example,estimated biomass from an assessment.Usageget_hcr_ip(stock,mp_params,yr,...)Argumentsstock The stock objectmp_params The HCR/management procedure parameters used to evaluate the HCR(as a list).yr The time step of the true stock status used to generate the HCR IP....Other arguments,including itersget_hcr_op Evaluates the harvest control rule.DescriptionEvaluates the harvest control rule in a single year(timestep).Usageget_hcr_op(stock,mp_params,yr,iters=1:dim(stock$biomass)[1])Argumentsstock The stock objectmp_params The HCR/management procedure parameters used to evaluate the HCR(as a list).yr The timestep.iters A numeric vector of iters.ValueA vector of outputs from the HCR.intro_hcr Introduction to HCRs app launcherDescriptionLaunches the introduction to HCRs Shiny app.See the’Information’tab in the app for more information.Also see the package vignette(vignette("intro_hcr",package="AMPLE"))for a tutorial.Usageintro_hcr(...)Arguments...Not usedExamples##Not run:intro_hcr()6MP modules measuring_performance Measuring performance app launcherDescriptionLaunches the’Measuring Performance’Shiny app.See the’Information’tab in the app for more in-formation.Also see the package vignette(vignette("measuring_performance",package="AMPLE")) for a tutorial.Usagemeasuring_performance(...)Arguments...Not usedExamples##Not run:measuring_performance()MP modules mpParamsSetterUIDescriptionThe interface for the HCR options.The parameter selection inputs shown in the app are conditional on the selected type of HCR.Some of the inputs have initial values that can be set using the function arguments.Does the setting part of the MP params module.Returns a list of MP params based on the MP inputs.Creates the MP params list based on the MP selection from the Shiny UI.Defined outside of a reactive environment above so we can use it non-reactively(helpful for testing).UsagempParamsSetterUI(id,mp_visible=NULL,title="Select the type of HCR you want to test.",init_thresh_max_catch=140,init_thresh_belbow=0.5,init_constant_catch=50,init_constant_effort=1)Stochasticity module7mpParamsSetterServer(id,get_stoch_params=NULL)mp_params_switcheroo(input,est_sigma=0,est_bias=0)Argumentsid The id(shiny magic)mp_visible Which HCR types to show.title The title.init_thresh_max_catchInitial value of the maximum catch for the catch threshold HCR.init_thresh_belbowInitial value of the belbow for the catch threshold HCR.init_constant_catchInitial value of constant catch for the constant catch HCR.init_constant_effortInitial value of constant effort for the constant effort HCR.get_stoch_paramsReactive expression that gets the parameters from the stochasticity setter.Oth-erwise est_sigma and est_bias are set to0.input List of information taken from the Shiny UI(mpParamsSetterUI)est_sigma Standard deviation of the estimation variability(default=0).est_bias Estimation bias as a proportion.Can be negative(default=0).ValueA taglistA list of HCR options.Stochasticity module stochParamsSetterUIDescriptionstochParamsSetterUI()is the UI part for the stochasticity options.Stochasticity is included in the projections in two areas:biological variability(e.g.recruitment)and estimation error(to represent the difference between the’true’status of the stock and the estimated status that is used by the HCR).Estimation error includes bias and variability.The arguments to this function allow only some of these elements to be shown.stochParamSetterServer()does the server side stuff for the stochasticity options.set_stoch_params()sets up default values for the stochasticity parameters.Defined as a separate function so it can be used for testing outside of a reactive environment.UsagestochParamsSetterUI(id,show_var=FALSE,show_biol_sigma=TRUE,show_est_sigma=TRUE,show_est_bias=TRUE,init_biol_sigma=0,init_est_sigma=0,init_est_bias=0)stochParamsSetterServer(id)set_stoch_params(input)Argumentsid The id(shiny magic)show_var Show the variability options when app opens(default is FALSE).show_biol_sigmaShow the biological productivity variability option(default is TRUE).show_est_sigma Show the estimation variability option(default is TRUE).show_est_bias Show the estimation bias option(default is TRUE).init_biol_sigmaDefault value for biological productivity variability(ignored if not shown).init_est_sigma Default value for estimation variability(ignored if not shown).init_est_bias Default value for estimation bias(ignored if not shown).input A list of stochasticity parameters.ValueA taglistA list of stochasticity options.Stock R6Class representing a stockDescriptionA stock object has life history parameters,fields and methods for a biomass dynamic model.DetailsA stock has biomass,effort,catch and hcr_ip and hcr_opfields as well as the life history parameters.The population dynamics are a simple biomass dynamic model.The Stock class is used for the Shiny apps in the AMPLE package.Publicfieldsbiomass Array of biomasscatch Array of catcheseffort Array offishing efforthcr_ip Array of HCR input signalshcr_op Array of HCR output signalsmsy MSY(default=100).r Growth rate(default=0.6).Set by the user in the app.k Carrying capacity(default=NULL-set by msy and r when object is initialised).p Shape of the production curve(default=1).q Catchability(default=1).lrp Limit reference point,expressed as depletion(default=0.2).trp Target reference point,expressed as depletion(default=0.5).b0Virgin biomass(default=NULL-set by msy and r when object is initialised).current_corrnoise Stores the current values of the correlated noise(by iteration).biol_sigma Standard deviation of biological variability(default=0).last_historical_timestep The last historical timestep of catch and effort data.MethodsPublic methods:•Stock$new()•Stock$reset()•Stock$reactive()•Stock$fill_history()•Stock$fill_catch_history()•Stock$fill_biomass()•Stock$as_data_frame()•Stock$project()•Stock$relative_cpue()•Stock$relative_effort()•Stock$replicate_table()•Stock$time_periods()•Stock$performance_indicators()•Stock$pi_table()•Stock$clone()Method new():Create a new stock object,withfields of the right dimension and NA values(bycalling the reset()method.See the reset()method for more details.Usage:Stock$new(stock_params,mp_params,niters=1)Arguments:stock_params A list of stock parameters with essential elements:r(growth rate,numeric), stock_history(string:"fully","over","under")initial_year(integer),last_historical_timestep(integer),nyears(integer),biol_sigma(numeric).mp_params A list of the MP ed tofill HCR ip and op.niters The number of iters in the stock(default=1).Returns:A new Stock object.Method reset():Resets an existing stock object,by remaking allfields(possibly with differentdimensions for the arrayfields).Fills up the catch,effort and biomassfields in the historicalperiod based on the stock history and life history parameters in the stock_params argument.This is a reactive method which invalidates a reactive instance of this class after it is called.Usage:Stock$reset(stock_params,mp_params,niters)Arguments:stock_params A list with essential elements:r(growth rate,numeric,default=6),stock_history (string:"fully","over","under",default="fully")initial_year(integer,default=2000),last_historical_timestep (integer,default=10),nyears(integer,default=30),biol_sigma(numeric,default=0).mp_params A list of the MP ed tofill HCR ip and op.niters The number of iters in the stock(default=1).Returns:A new Stock object.Method reactive():Method to create a reactive instance of a Stock.Usage:Stock$reactive()Returns:a reactiveExpr.Method fill_history():Fills the historical period of the stockUsage:Stock$fill_history(stock_params,mp_params)Arguments:stock_params Named list with last_historical_timestep and stock_history elements.mp_params A list of the MP ed tofill HCR ip and op.Method fill_catch_history():Fill up the historical period of catches with random values tosimulate a catch historyUsage:Stock$fill_catch_history(stock_params)Arguments:stock_params A list with essential elements:r(growth rate,numeric),stock_history(string: "fully","over","under")initial_year(integer),last_historical_timestep(integer),nyears(in-teger).stock_history Character string of the exploitation history(default="fully",alternatives are "under"or"over").Method fill_biomass():Fills the biomass in the next timestep based on current biomass and catches The surplus production model has the general form:Bt+1=Bt+f(Bt)-Ct Where the production function f()is a Pella&Tomlinson model with shape f(Bt)=r/p Bt*(1-(Bt/k)^p)Here p isfixed at1to give a Schaefer model cpue=Ct/Et=qBtUsage:Stock$fill_biomass(ts,iters=1:dim(self$biomass)[1])Arguments:ts The biomass time step to befilled(required catch etc in ts-1).iters The iterations to calculate the biomass for(optional-default is all of them).Method as_data_frame():Produces a data.frame of some of the array-basedfields,like biomass.Just used for testing purposes.Usage:Stock$as_data_frame()Method project():Projects the stock over the time steps given and updates the biomass,HCR ip/op and catches It uses a simple biomass dynamic model where the catches orfishing effort are set every time step by the harvest control rule.Usage:Stock$project(timesteps,mp_params,iters=1:dim(self$biomass)[1]) Arguments:timesteps The timesteps to project over.A vector of length2(start and end).mp_params A vector of management procedure parameters.iters A vector of iterations to be projected.Default is all the iterations in the stock Returns:A stock object(a reactiveValues object with bits for the stock)Method relative_cpue():The catch per unit effort(CPUE,or catch rate)relative to the CPUE in the last historical period.Usage:Stock$relative_cpue()Returns:An array of same dims as the catch and effortfields.Method relative_effort():The effort relative to the effort in the last historical period. Usage:Stock$relative_effort()Returns:An array of same dims as the effortfield.Method replicate_table():Summarises thefinal year of each iteration.Only used for the Measuring Performance app.Usage:Stock$replicate_table(iters=1,quantiles=c(0.05,0.95))Arguments:iters The iterations to calculate the table values for(default is iteration1).quantiles Numeric vector of the quantile range.Default values are0.05and0.95.Method time_periods():Calculates the short,medium and long term periods to calculate the performance indicators over,based on the last historic year of data and the number of years in the projection.Usage:Stock$time_periods()Method performance_indicators():Gets the performance indicators across all indicators, for three time ed in the Measuring Performance and Comparing Performance apps. Usage:Stock$performance_indicators(iters=1:dim(self$biomass)[1],quantiles=c(0.05,0.95))Arguments:iters The iterations to calculate the table values for(default is all of them).quantiles Numeric vector of the quantile range.Default values are0.05and0.95. Returns:A data.frameMethod pi_table():Makes a table of the performance indicators.Usage:Stock$pi_table(iters=1:dim(self$biomass)[1],quantiles=c(0.05,0.95)) Arguments:iters The iterations to calculate the table values for(default is all of them).quantiles Numeric vector,length2,of the low and high quantiles.Method clone():The objects of this class are cloneable with this method.Usage:Stock$clone(deep=FALSE)Arguments:deep Whether to make a deep clone.Stock module13 Stock module stockParamsSetterUIDescriptionstockParamsSetterUI()is the interface for the stock options(e.g.life history and exploitation status).stockParamsSetterServer()does the setting of the stock parameters in the server.get_stock_params()Sets up default values for the stock,including year range.It’s a separate func-tion so it can be used and tested outside of a reactive environment.UsagestockParamsSetterUI(id)stockParamsSetterServer(id,get_stoch_params=NULL)get_stock_params(input,biol_sigma=0)Argumentsid Shiny magicget_stoch_paramsReactive expression that accesses the stochasticity module server.input List of stock parameters taken from the shiny UI(stockParamsSetterUI()).biol_sigma Standard deviation of the biological variability(default=0).ValueA taglistA list of stock options.threshold Evaluates a threshold harvest control ruleDescriptionEvaluates a threshold(i.e.hockey stick)harvest control ed by the hcr_op function.Usagethreshold(input,mp_params,...)14thresholdArgumentsinput A vector of the’true’stock statusmp_params The HCR/management procedure parameters used to evaluate the HCR(as a list)....UnusedValueA vector of the same dimension as the input.Indexassessment,2comparing_performance,3constant,3estimation_error,4get_hcr_ip,4get_hcr_op,5get_stock_params(Stock module),13intro_hcr,5measuring_performance,6MP modules,6mp_params_switcheroo(MP modules),6 mpParamsSetterServer(MP modules),6 mpParamsSetterUI(MP modules),6set_stoch_params(Stochasticitymodule),7Stochasticity module,7 stochParamsSetterServer(Stochasticitymodule),7stochParamsSetterUI(Stochasticitymodule),7Stock,8Stock module,13stockParamsSetterServer(Stock module),13stockParamsSetterUI(Stock module),13 threshold,1315。
渔业资源调查报告
渔业资源调查报告渔业资源调查报告随着社会经济的发展和人口数量的逐年增长，渔业资源的开发和利用愈发重要。
而为了科学和有效地开发利用渔业资源，必须要进行全面、准确的渔业资源调查。
本文将对渔业资源调查的内容、方法、意义等方面进行探讨和总结，以期为渔业资源管理和开发提供参考。
一、渔业资源调查的内容渔业资源调查的内容主要包括以下方面：1.渔业资源种类及其分布情况，其中包括水域内的鱼类、虾类、蟹类、贝类等生物资源；2.渔业资源的数量和质量，包括生物学指标（如生长速度、体长体重等）和生态学指标（如种群密度、种群结构等）；3.渔业资源的生物学特性及其演变规律，包括鱼群的生长发育、繁殖、行为特点等；4.渔业资源受环境和人类活动影响的情况，如海洋污染、气候变化、渔业生产等；5.针对特定海域的渔业资源调查，如对某一河口、湖泊、海岸线等局部水域的调查。
二、渔业资源调查的方法渔业资源调查的方法包括以下几种：1.常规观测法：通过实地调查、观察等手段收集渔业资源信息，例如捕捞量、生物学指标、生态学指标等数据。
2.科学调查法：运用数学、统计学等科学方法对渔业资源进行精确、全面的调查，例如利用声学技术、卫星遥感等高新技术手段进行现场调查和分析。
3.生态系统监测法：采用多点布点、多时段持续不断地对生态系统中的各种因素进行监测和分析，对渔业资源生态环境及其演变规律进行科学研究和数据统计分析。
4.模型推断法：利用数学模型或计算机模拟等方法对渔业资源及其生态环境进行建模和预测，为渔业资源管理和可持续开发提供科学依据。
三、渔业资源调查的意义渔业资源调查的意义非常重大，主要表现在以下几个方面：1.科学指导渔业资源的合理利用和管理，避免过度捕捞、过度开发等不良行为对渔业资源的影响。
2.促进渔业生产的可持续发展，保持生态平衡。
3.为渔业资源开发和投资提供科学依据，保障渔业资源的开发和经济效益。
4.及时掌握渔业资源的动态变化，为评估渔业资源可持续开发的状况和趋势提供科学基础。
《鱼类资源分类》课件
无脊椎动物和脊椎动物的分类
无脊椎动物
例如，软体动物、节肢动物和环节动物等，它 们没有脊椎。
脊椎动物
包括鱼类、两栖动物、爬行动物、鸟类和哺乳 动物等，它们具有脊椎和内骨骼。
典型鱼类和非典型鱼类的分类
1 典型鱼类
2 非典型鱼类
Байду номын сангаас
指具有典型鱼类特征的鱼类，如硬骨鱼 类和软骨鱼类。
指一些特殊类型的鱼类，如海马、海龙 和鳗鱼等。
《鱼类资源分类》PPT课 件
海洋渔业和鱼类资源简介
海洋渔业是指人类在海洋中捕捞和养殖各种鱼类资源的活动。鱼类资源是海 洋中最丰富和重要的资源之一，对人类的食物安全和经济发展具有重要意义。
鱼类分类的主要方法和意义
分类方法
鱼类根据外部形态、内部结构、生活习性和遗传关系等特征进行分类。
分类意义
通过分类，我们可以更好地了解鱼类的特点和演化历程，为科学研究和资源保护提供依据。
重要经济鱼类和近岸养殖鱼类
1
重要经济鱼类
例如，草鱼、鲢鳙和鲑鱼等，它们具有重要的商业价值。
2
近岸养殖鱼类
例如，海鲈、鲈鱼和虾等，它们适合在近岸海域进行养殖。
国内外鱼类资源现状及保护对策
国内鱼类资源现状
我国具有丰富的鱼类资源， 但也面临过度捕捞和环境污 染的压力。
国外鱼类资源现状
全球鱼类资源受到过度捕捞 和栖息地破坏的威胁，保护 措施日益重要。
保护对策
加强监管，控制捕捞量；保 护栖息地，重建鱼类资源； 推广可持续渔业发展模式。
总结和展望
通过本课件，我们了解了鱼类资源的分类方法和意义，以及重要经济鱼类和 近岸养殖鱼类的种类。我们还了解到鱼类资源在国内外的现状和保护对策。 希望大家能认识到鱼类资源的重要性，并共同参与保护工作。
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第二节 我国的鱼类资源 新疆大头鱼 Aspiorhynchus laticeps
分类地位 鲤形目 Cypriniformes 鲤 科 Cyprinidae
又叫扁吻鱼、大头鱼、虎鱼，身体梭型，稍侧扁， 头较大，吻部扁平。口宽大，下颌略突于上颌之前，口 角处有一对须。为凶猛鱼类，主要以其他鱼类为食。4~ 5月产卵，是我国特有的经济鱼类，分布于塔里木盆地宽 河道及博斯腾湖缓流水域中，分布区海拔从760m（罗布 泊）到1410.6m（喀什）， 1960年前在塔里木河水系的 宽阔水域中还很习见，现在已罕见。
第二节 我国的鱼类资源
第二节 我国的鱼类资源
一、我国鱼类资源概况
全世界约有 28500 多种鱼类，其中软骨鱼纲约 800 种，分布于南纬 55°至北纬 80°，大多数种类集中分 布于赤道及其两侧，仅个别生活于淡水中。我国有190 余种，隶属于 13 目 39 科 89 属 190 种，南海种类多，东 海次之，黄渤海最少。硬骨鱼纲近28000种，我国3000 余种，隶属于31目269科1079属。
第二节 我国的鱼类资源 达氏鲟 Atipenser dabryanus
分类地位 鲟形目 Acipenseriformes 鲟 科 Acipenseridae
又称长江鲟、沙腊子。个体较小，最大的个体 16.2kg 。主要以底栖无脊椎动物为食，也食植物碎屑、 藻类和幼鱼。是栖息于江河及湖泊中下层的淡水鱼类。 产卵场主要在重庆至金沙江上游，一般5~7龄达到性成 熟。8.5kg 重的雌鱼怀卵量约13万粒。分布于长江水系 中的四川、湖北、湖南、江西等。
第二节 我国的鱼类资源
白鲟 Psephurus gladius 分类地位 鲟 形 目 Acipenseriformes 匙吻鲟科 Polyodontidae 又称象鼻鱼、象鱼。吻长呈剑状突出，口大弧状， 位于头腹面，体表光滑无鳞，无成行的骨板。为我国特 有鱼类，分布于长江干流、湖泊及出海的河口咸淡水区 域，为中下层鱼类。是世界上最大的淡水鱼之一，一般 体长2~3m，体重 200~300kg；最大体长可达 7.5m，重 1000 余 kg 。凶猛鱼类，以鱼类为食，也吃虾、蟹等动 物。雌鱼 7~8 龄性成熟， 3~4 月产卵，体重 30~87kg 的 雌鱼，怀卵20~74万粒，成熟卵粒2.8mm左右。寿命大 20~30年。为稀有珍贵鱼类。
在我国的鱼类中，属于国家Ⅰ级重点保护动物的鱼类 有4种，即新疆大头鱼( Aspiorhynchus laticeps ) 、 中华鲟( Atipenser sinensis ) 、达氏鲟( Atipenser dabryanus ) 、白鲟( Psephurus gladius ) 。占我国 鱼类总数的0.12%，
第一节 鱼类的经济价值
四、其他用途
科学研究：可作为生物医学、环境保护科学等领域 的实验材料。选用鱼类进行生物医学研究，特别是药物 的毒理学和药理学试验，具有很多独特的优点，鱼对某 些药物、毒气十分敏感；以鱼进行药理、毒理试验，除 以死亡为指标外，对其习性的影响可能更为灵敏；鱼对 某些中枢神经兴奋或抑制药的反应比较敏感；鱼试验法 结果判断明确并易于掌握；在饲养管理上，鱼是一种比 较经济的实验动物。 卫生防疫：食蚊鱼等小型鱼类吞食孑孓，是蚊子幼 虫的天敌，可控制蚊子的繁殖，在防止由蚊类传播的脑 炎、疟疾和血丝虫病等都有积极的作用。
5 1 6 3 1
5 2 22 10 1
5 2 31 22 1
鲈形目 鲉形目 鲽形目 10 鲀形目 1 喉盘鱼目 1 海蛾鱼目 11 鮟鱇目 269 合计
56 4 1 20 1079
120 4 3 33 3021
第二节 我国的鱼类资源
二、珍稀濒危鱼类
我国有特产鱼类 400 余种，如白鲟、中华小公鱼、 骨唇黄河鱼、长吻鮠、短颌鲚等，它们在研究鱼类起源 及区系等方面都具有重要的意义。
第一节 鱼类的经济价值 另外，鱼翅（鲨鱼的角质鳍条）、鱼唇（犁头鳐的 吻软骨或鲨鱼的皮）、鱼骨（由大型鲨鱼颈部的软骨干 制而成）、鱼肚（黄花鱼的鳔）等均是珍贵的食品。
三、观赏鱼类
鱼类经过人工驯化，具备了形态美、色彩美和运动 美，还可成为丰富人们文化生活、装点居室的观赏品。 观赏鱼类可大致分为三类：金鱼、锦鲤和热带鱼。
金鱼，作为观赏鱼是鲫鱼经过了人类长期驯化培育 而成，至今已发展到数百个品种。
第一节 鱼类的经济价值
锦鲤是一种高贵的大型观赏鱼，它以缤纷艳丽的色 彩、千变万化的花纹、健美有力的体型、活泼沉稳的游 姿赢得了“观赏鱼之王”的美称。锦鲤的祖先是鲤，原 产地为中亚，后经中国、朝鲜传入日本。 目前世界各地饲养的热带观赏鱼包括淡水热带鱼、 海水热带鱼、亚洲龙鱼等，共计 2000 余种 。其中广泛 养殖的有 400 余种。热带观赏鱼的体形大体可分为纺锤 型（如剑尾鱼、孔雀鱼、金丝鱼等）、侧扁型（如神仙 鱼、珍珠鱼、接吻鱼等）和圆桶型（如豹兵鲇）等。热 带鱼的体色和鳍的形状变异较大。红、蓝、黄、黑、绿 及杂色等。
第二节 我国的鱼类资源 胭脂鱼 Myxocyprinus asiaticus 分类地位 鲤 形 目 Cypriniformes 胭脂鱼科 Catostomidae
胭脂鱼又称黄排、火烧鳊、燕雀鱼，身高侧扁呈斜 方形，头尖而短小，口小，唇肥厚向外翻呈吸盘状。体 长可达 1m ，重达 30kg 。主要以无脊椎动物和昆虫幼虫 为食。一般 6 龄性成熟， 10~15kg 的雌鱼，怀卵量 10~ 20万粒，卵粒粘附在水底砾石或水藻上。此鱼个体大， 生长快，肉味鲜美，是传统的名贵鱼类。是养殖业中的 理想物种，现已人工繁养成功。分布鱼长江干、支流及 其湖泊，闽江水系亦有分布。
第二节 我国的鱼类资源
我国软骨鱼纲种类
目 科 1 1 4 属 3 1 5 种 3 2 8 目 科 1 1 2 属 1 1 5 种 4 2 8
六鳃鲨目 虎鲨目 鼠鲨目 须鲨目 真鲨目 角鲨目 锯鲨目
3 6 3 1
6 28 12 1
11 58 21 1
扁鲨目 锯鳐目 电鳐目 鳐形目 鲼形目 银鲛目 合计
鲸头鱼目 骨舌鱼目
4 1
5 1
5 1
颌针鱼目 鳕形目
4 6
13 22
56 80
第二节 我国的鱼类资源
目 科 4 10 3 属 26 23 8 种 46 55 10 目 科 98 15 7 属 398 85 49 种 1091 159 166
蛇鳚目 金眼鲷目 海鲂目 月鱼目 刺鱼目 海龙目 鲻形目 合鳃目
第一节 鱼类的经济价值 梅花鲨、鲇鱼、大黄鱼、小黄鱼、带鱼、鲐鱼、太 平洋鲱、黄鳝等可治疗传染病，如肝炎、肺结核、肾结 核、颈淋巴结核、痢疾、疟疾、结核性瘘管等。 黄唇鱼（鳔）、斑鳢、海鳗、鳗鲡、虫纹东方鲀等 可治疗内科疾病中的风湿性关节炎、癔病、腰脊酸痛、 腰骨痛、口眼歪斜、神经衰弱等。 鲸鲨、波纹裸胸鳝、燕鳐鱼、鲇鱼、石首鱼类等对 外科疾病有一定疗效，如内痔、外痔、痈、乳疮、乳腺 炎、外伤出血不止、疝气、海蛇咬伤、胆肾结石等。 鲤、鳕、鳗鲡、扁头哈那鲨、灰星鲨、鲟类等可治 疗妇科疾病中的月经不调、阴道炎、宫颈炎、痛经、产 后抽筋、产后头风。
第二节 我国的鱼类资源
中华鲟 Atipenser sinensis 分类地位 鲟形目 Acipenseriformes 鲟 科 Acipenseridae 中华鲟又称鲟鱼、苦腊子。一般100~200kg，最大 可达 500kg。以昆虫幼虫、软体动物、鱼类等为食。是 江河近海底栖鱼类，具有洄游或半洄游特性。秋季上溯 到江河上游产卵，性成熟较晚，一般雄鱼9~18龄，雌鱼 14~26龄达到性成熟。怀卵量50~100万粒，成熟卵粒直 径3.5mm，粘附于砾石上发育。分布于长江水系、珠江 水系以及黄海、东海等。
动物资源学
鱼类资源
第一节 鱼类的Hale Waihona Puke 济价值第一节 鱼类的经济价值
一、药用鱼类
药用鱼类的研究和应用，在我国有着悠久的历史， 很多早期药物专著中就有关于鱼类药用的记载，如西汉 时代的《医林纂药》，唐代的《海药本草》等。特别是 1578 年李时珍的《本草纲目》和 1765 年赵学敏的《本 草纲目拾遗》所载的药物共达2600余种之多，其中有关 鱼类入药就有50余种。我国渔民在长期渔业生产过程中 和疾病作斗争中更是积累了丰富的经验，用鱼类治疗常 见病和多发病取得了一定的成效。据记载，我国有药用 鱼类近200种。
第一节 鱼类的经济价值
提供工业原料：鲨鱼和鲀类的皮可做成上等皮革制 品；通过处理的鱼油，可生产人造黄油、制取氨基甲酸 乙脂和环氧树脂等；多数鱼类还可用来榨油，作为机械 润滑油或者制肥皂；榨油后的残渣除去水分后能制造鱼 粉、肥料（鱼肥）；鱼皮、鱼鳞、鱼鳔可用于制鱼胶、 磷光粉、磷酸钙、尿素等多种工业原料和化学试剂；鱼 鳞还可制咖啡因；鱼胆可以制人工牛黄。 生态平衡：不仅是植物质食物的初级消费者，而且 一些位于食物链末端的大型肉食性鱼类也是一系列生存 的次级消费者；鱼类本身又是多种鸟类、哺乳动物自然 能量的源泉。
6 8 2 39
8 14 4 89
27 39 6 190
第二节 我国的鱼类资源
我国硬骨鱼纲种类 目 鲟形目 海鲢目 鼠鱚目 鲱形目 鲑形目 灯笼鱼目 科 2 4 2 3 18 13 属 3 4 1 19 53 29 种 9 4 1 46 99 93 目 鳗鲡目 背棘鱼目 鲤形目 鲇形目 鳉形目 银汉鱼目 科 13 2 6 12 2 1 属 44 3 136 29 3 4 种 102 4 653 110 4 6
第二节 我国的鱼类资源
属于国家Ⅱ级重点保护动物的鱼类有黄唇鱼 (Bahaba flavolabiata) 、 松 江 鲈 鱼 (Trachidermus fasciatus) 、克氏海马鱼 (Hippocampus kelloggi) 、胭 脂 鱼 (Myxocyprinus asiaticus) 、 唐 鱼 (Tanichthys albonubes) 、 大 头 鲤 (Cyprinus pellegrini) 、 金 线 鲃 (Sinocyclocheilus grahami grahami) 、大理裂腹鱼 (Schizothorax taliensis) 、 花 鳗 鲡 (Anguilla marmorata) 、川陕哲罗鲑(Hucho bleekeri) 、秦岭细 鳞鲑(Brachymystax lenok tsinlingensis) 等 11种。占 我国鱼类总数的0.34%。