自主帆船航行中鱼类追踪检测效率优化及鱼类分布概率模型构建研究

研究人员针对浅水区声学遥测技术应用中存在的检测效率低、噪声干扰大等问题，通过改装自主帆船传感器系统，结合声学传播模型，开发了新型水下声学接收器护套和鱼类分布概率估计算法。该研究实现了对冬季比目鱼(Pseudopleuronectes americanus)的高效追踪，在相同时间内检测到10.6%的标记个体（与固定接收器阵列11.6%相当），并量化了风速对气泡羽流深度（bd=0.092×ws10 min 1.58 ）及检测效率的影响。成果为浅水生态系统研究提供了创新的移动监测方案，发表于《Animal Biotelemetry》。

　　

在浅水生态系统的研究中，声学遥测技术(acoustic telemetry)一直是追踪水生生物行为的重要工具。然而，传统方法面临两大挑战：固定接收器阵列空间覆盖有限，而移动平台又受制于浅水区深度要求和表面噪声干扰。特别是在风速超过6 m/s时，波浪产生的气泡羽流会显著降低声信号传输效率。这些限制使得浅水区鱼类行为研究长期存在数据缺口，亟需开发兼顾机动性和检测精度的新型监测方案。

针对这一科学难题，由麻省理工学院MIT Sea Grant等机构组成的研究团队创新性地改装了一艘2.5米长的自主帆船（Robonautics LLC原型），通过三项关键技术突破实现了浅水区鱼类高效追踪：首先设计采用NACA 0024型剖面的浸水式传感器护套，将Innovasea VR2W-69接收器与Cetacean Research C75水听器（灵敏度-180 dB re 1 V/μPa）垂直安装在船体下方0.2米处，经查尔斯河测试证实190毫米护套高度可最大限度降低流体噪声（图5）；其次开发了基于短时傅里叶变换(STFT)和互相关算法的双信号检测系统（图3），能有效识别69 kHz标签信号的8脉冲序列；最后构建了融合被动声纳方程（TL=SL-RL）的贝叶斯鱼类分布概率模型，通过功率谱密度(PSD)数据反推声源距离（公式11）。

研究结果通过波士顿港实地测试得到验证：在传感器配置方面，浸水护套使移动接收器在风速<6 m/s时检测效率达到固定接收器的72%（表1），但风速升至8 m/s时因气泡羽流深度增至约1.2米（公式12），效率骤降至26%（图9）。在生态应用层面，帆船仅用8小时即检测到21尾标记的冬季比目鱼（占已知种群的10.6%），与周边4个固定接收器的合计检出率（11.6%）相当。值得注意的是，移动平台还发现了8个固定阵列未检出的个体，证明其能有效覆盖近岸浅水区（图8）。鱼类分布模型进一步显示个体主要聚集在测区南部，为栖息地偏好研究提供了新视角。

这项研究的意义在于：工程学上，首创的浸水护套设计平衡了流体阻力与声学性能，为水面载具(ASV)的传感器部署提供新标准；方法论上，开发的实时检测效率评估体系解决了移动平台数据可靠性难题；生态学上，证明自主帆船可作为固定阵列的有效补充，特别适合大范围浅水区快速普查。研究也揭示了环境噪声的量化影响——当信号强度因气泡羽流下降11.5 dB时（从96.8 dB至85.3 dB），检测概率显著降低，这一发现为后续研究提供了关键阈值参数。尽管在强风条件下机动性受限，该平台仍展现出在保护生物学、渔业资源评估等领域的应用潜力，为《动物生物遥测》期刊贡献了跨学科创新案例。未来通过结合退步水平控制(RHC)等自适应算法，有望进一步提升复杂环境下的监测效能。