利用聚类分析法识别大型调节性水库中条纹鲈鱼（Morone saxatilis）的运动行为状态

《Animal Biotelemetry》：Identifying movement behavior states of striped bass (Morone saxatilis) in a large regulating forebay using cluster analysis

　　

摘要

在加利福尼亚州萨克拉门托-圣华金三角洲的克利夫顿法院水库（Clifton Court Forebay）中，条纹鲈鱼（Morone saxatilis）的捕食行为被认为是导致幼鲑鱼损失的主要原因之一。了解单个条纹鲈鱼如何利用该水库及其周边水道对于设计更有效的捕食者管理措施以减少损失至关重要。本研究结合近期关于鱼类行为的文献，采用声学遥测技术和聚类分析方法，探讨条纹鲈鱼是否表现出不同的移动行为类型，这些类型在栖息地选择、活动范围、可检测性及移动频率等方面存在差异。随后，我们分析了这些行为类型是否随季节、水文条件、鱼类年龄以及径向闸门操作方式而变化。通过对543条被标记的条纹鲈鱼进行声学监测，我们记录了六年内共10,608个月份的行为数据。研究共识别出五种行为类型：①“内部居民-未被检测到”（假设长期居住在水库内但检测次数较少）；②“内部定居者”（在水库内频繁被检测到，但检测点数量有限）；③“内部游动者”（主要在水库内活动）；④“通勤者”（在水库内外频繁移动）；⑤“外部居民-未被检测到”（长期居住在水库外但检测次数较少）。行为类型的构成在不同月份、水文年份、年龄组、径向闸门开启程度以及鲑鱼捕获指数等方面存在显著差异。鱼类活动主要集中在2月至5月期间，夏季末和秋季也有活动高峰。这些行为类型反映了不同的空间利用和活动模式，决定了鱼类何时出现在水库中、它们穿越关键控制点的频率，以及它们被固定接收器阵列检测到的可能性。这些差异对捕食者管理具有直接意义，因为不同行为类型的捕获概率和被捕获的风险可能存在差异。基于遥测数据的行为分类为确定捕食者清除的时间和地点提供了实用依据，从而有可能提高减少三角洲地区本土鱼类捕食压力的管理措施的效率。