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为解决青鱼（Mylopharyngodon piceus）监测方法不足的问题，研究人员分析渔获依赖与独立数据，探究其分布、季节规律及环境协变量。发现密苏里河与密西西比河交汇处捕获密度最高，概率随日历年增加、流速降低及深度增加而上升，为监测提供依据。
青鱼（Mylopharyngodon piceus）作为一种极具威胁的入侵鱼类，自 20 世纪 70 至 80 年代被引入美国用于水产养殖后，因逃逸导致野生种群数量不断增加，其扩散对密西西比河流域的生态系统构成了潜在威胁。然而，针对该物种缺乏特异性的捕获和监测方法，这使得科研人员难以准确掌握其种群动态、分布范围及生态影响。传统的商业捕捞数据虽能提供部分分布信息，但多为偶然捕获记录，缺乏系统性和针对性，无法满足入侵物种早期监测和防控的需求。在此背景下，开展青鱼捕获技术及栖息地适应性研究成为亟待解决的科学问题。
为了攻克青鱼监测与捕获的技术难题，相关研究机构的研究人员围绕密西西比河干流开展了一系列研究。研究团队整合了渔获依赖数据（商业捕捞偶然捕获记录）与渔获独立数据（科研人员主动采样数据），旨在解析青鱼的空间分布特征、季节活动规律及关键环境驱动因素，进而开发高效的捕获技术。该研究成果发表在《Fisheries Research》，为入侵鱼类的监测和管理提供了重要的科学依据。
研究人员主要采用了以下关键技术方法：首先，利用核密度分析（Kernel Density Analysis）对 2013-2020 年的商业捕捞数据进行处理，识别青鱼捕获热点区域；其次，通过非度量多维尺度分析（Non-metric Multidimensional Scaling, NMDS）探究青鱼与共生鱼类的栖息地关联性；最后，运用广义线性模型（Generalized Linear Models, GLM）分析环境协变量（如水温、流速、水深、河流阶地等）与青鱼捕获概率的关系，并通过模型预测优化捕获策略。此外，研究还涉及野外采样、数据统计分析及模型构建等环节，样本主要来源于密西西比河干流及支流的商业捕捞报告和科研采样。
3.1 渔获依赖数据结果
核密度分析表明，密苏里河与密西西比河交汇处是青鱼捕获密度最高的区域，占总捕获量的 39%，捕获高峰期集中在 7-9 月，中位水温为 26.7°C，河流阶地为 5.02 米，对应一年中的第 223 天（8 月中旬）。商业捕捞数据还显示，青鱼在 hoop 网中的捕获率与水温升高和河流阶地降低呈正相关，表明夏季和早秋是捕获青鱼的关键时期。
3.2 渔获独立数据结果
NMDS 分析发现，青鱼的捕获环境与小口水牛（Ictiobus bubalus）高度相似，两者均偏好低流速、高水深的外侧弯道和侧河道栖息地。广义线性模型进一步表明，青鱼捕获概率随日历年（DOY）增加而上升，随流速增加而降低，与水深呈正相关。87% 的捕获发生在外侧弯道，12% 在侧河道，验证了栖息地选择对捕获效率的重要性。
讨论与结论
本研究通过整合多源数据，揭示了青鱼在密西西比河干流的时空分布模式及关键环境驱动因素。结果表明，hoop 网在特定栖息地（如外侧弯道、侧河道）和季节（夏季至早秋）的捕获效率较高，且青鱼与小口水牛的共生关系可作为监测的生物指标。研究结果不仅为青鱼的监测和管理提供了具体的技术方案（如优化采样时间、地点和渔具类型），还为其他入侵鱼类的防控提供了方法论参考。未来需进一步验证该模型在不同河流段的适用性，以完善入侵物种的早期预警和控制体系。
这项研究填补了青鱼监测技术的空白，为密西西比河流域入侵鱼类的管理提供了科学支撑。通过结合渔获依赖与独立数据，研究团队成功建立了基于环境协变量的捕获预测模型，为实现青鱼种群的有效监测和防控奠定了基础。此外，研究发现的栖息地偏好和季节规律，有助于减少商业捕捞的盲目性，提高资源利用效率，同时为保护本土生态系统免受入侵物种威胁提供了新的思路。
