非捕獲式方法在淡水魚類資源調查中的應用及展望

中圖分類號：S932.4 文獻標志碼：A 文章編號：1674-3075（2025）03-0232-12

魚類是淡水生物多樣性及水生態系統的重要組成部分，受全球變化和人類活動等多重因素的影響，淡水魚類資源正面臨著前所未有的威脅（Koningetal，2020；Suetal，2021），水生態系統也存在多重挑戰（Arthingtonetal，2016），而科學高效的調查與監測是認識、保護和利用淡水魚類資源及水生態系統的前提和基礎。以長江流域為例，由于時空尺度的龐大和歷史數據的缺乏，魚類資源及水生態系統缺乏系統和長期的監測（Zhangetal，2020a），如此現狀在全國諸多水域普遍存在，故亟需探求行之有效的監測方案。過去很長一段時間，淡水魚類資源的調查主要依賴物理手段從水體中直接獲取魚類樣本，并進行物種鑒定，收集具有統計價值的生物學數據（例如體長、體重和年齡等），這些統稱為捕獲式方法（cap-tureapproach）。捕獲式方法由于操作簡便、成熟度高、漁具方式多樣且能夠直接獲得魚類樣本等優點，已廣泛應用于全球各類水體魚類資源的調查研究，常見的捕獲式方法有網具捕撈、電捕和釣鉤類等。

近年來，隨著政府和社會公眾對魚類資源保護的重視，如長江“十年禁漁\"的實施，各類保護區、禁漁區、禁漁期的設立等，限制了捕獲式方法在魚類資源調查中的應用。在此背景下，對采樣水體影響程度較小的非捕獲式魚類資源調查方法逐漸發展起來。非捕獲式方法（non-capture approach）可以概括為使用新興科技手段、不直接捕獲魚類的采樣方法，如通過采集水域環境內的影像資料、聲學和環境DNA等信息，進而利用多種信息處理技術得到所需的數據，包括視覺普查法、水下視頻（潛水員或機器人攝像）（Brock，1954）、水聲學方法（Simmondsamp;Maclennan，20o8）、生物遙測技術（Thorstadetal，2013）、環境DNA法（Ficetolaetal，2008）等。近年來，非捕獲式方法發展快速，其減少了調查時對魚類的直接捕獲，對水生生物以及水生態系統的干擾極小，且能夠節省大量的人力物力，普遍提高了監測效率。此外，非捕獲式方法降低了對調查者魚類分類學知識的直接需求，對于復雜生境的有效性通常優于捕獲式方法，因此，在淡水生態監測中的發展前景更被看好，發展潛力大。

但迄今為止，尚未見非捕獲式方法在魚類資源調查研究中的系統總結和比較。鑒于此，本文收集并梳理了現階段國內外淡水魚類資源調查與監測的主要方法，著重分析了非捕獲式方法的研究進展和應用趨勢，擬為科研人員更加科學有效地選擇監測方法、制定監測方案提供參考。

1非捕獲式方法的研究進展

目前國內外主要的非捕獲式方法包括水下視覺調查法、水聲學方法、聲學遙測法及環境DNA法等。

1.1水下視覺調查

水下視覺調查（underwatervisualcensus，UVC）是一種快速、非破壞性采樣方法，且近年來隨著水下相機、水下機器人、物種自動化識別、大數據存儲與分析等技術的迭代更新，這一技術朝著更多元的方向發展。水下視覺調查技術最早始于20世紀60年代，主要用于淺水（ lt;40m） 海域生物群落的監測（Brock，1954）。Holubova等（2019）在水庫中的調查顯示，與捕獲法和水聲學方法比較，在良好的視覺環境下（如光照條件好、水體濁度低等）水下視覺調查能提供準確的魚類群落組成及密度信息。此外，Workamp;Jennings（2019）在清澈的泉水中進行魚類調查時發現，水下視頻采樣的效果不亞于圍網捕撈采樣。1.1.1固定布置的水下視頻設備Malletamp;Pelletier（2014）將水下視覺調查方法分為4類：遠程水下視頻（remoteunderwatervideo，RUV）、誘餌式遠程水下視頻（baited remoteunderwatervideo，BRUV）、拖曳視頻（towedvideo，TOWV）和潛水員操作視頻（diver-operatedvideo，DOV）。裝配錄像設備的RUV技術，是通過水下相機進行視頻錄制，提取、分析相機數據以評估魚類相對豐度、分析物種行為的監測技術。根據是否設置誘餌，又可分為誘餌式遠程水下視頻技術（baited remote underwater video stations，BRU-VS）和非誘餌式遠程水下視頻技術（un-baited remoteunderwatervideo stations，UBRUVS）。歐 哲揚等（2021）對BRUVS的研究進展以及最優化部署方式作了詳細說明，總結了BRUVS低成本、操作簡單、避免了潛水調查時魚類的應激反應等優勢，認為該類技術在我國的應用前景巨大。Robinson等（2019）在透明度較高的湖泊中也發現該方法具有調查速度快且重復樣本數據差異小等優點。

Ebneramp;Morgan（2013）將捕撈技術和視頻技術相結合對澳大利亞Fortescue河的魚類進行調查，獲得了最大的魚類物種豐富度（14種）。同時，比較各種網具捕撈方法和BRUVS、UBRUVS等在淺水域中魚類豐富度的差異，發現視頻技術在具有較高保護價值、透明度高的多種深度和微生境中均有效。但是，BRUVS等視頻方法也有明顯缺點：（1）對渾濁水體的評估能力有限；（2）無法估計魚類種群密度（Har-veyetal，2007）；（3）數據分析過程繁瑣，影響評估結果的因素較多。Taylor等（2013）對澳大利亞悉尼的兩處河口的研究發現，不同水流速度和誘餌羽流區（plumearea，誘餌在水中散開形成一片吸引魚的區域）大小會造成截然不同的調查結果。

1.1.2可移動水下視頻設備遠程布置的水下視頻設備由于視野有限，且在錄制后需要大量時間來分析視頻圖像（Murphy＆Jenkins，2010），有時不能滿足研究人員的觀測需求，選擇移動的攝像方法更有助于調查的開展。根據移動源的不同，常可分為潛水員操作的視頻（diver-operatedvideo，DOV）和機器操作的視頻。DOV技術是由潛水員手持攝像設備記錄指定區域的物種數據，目前主要應用于海水，在淡水中應用較少。有研究表明，潛水員操作的立體視頻（diver operated stereo-video，stereo-DOV）可以與UVC互補應用，UVC用于記錄生物結構數據（如生物量、豐度和長度），而stereo-DOV能提供永久的視頻記錄和魚類行為、體長及底棲生物等數據，從而為更全面的研究提供長期監測方案（Grane-Feliuetal，2019）。

機器操作的視頻技術使用無人駕駛的水下潛水器，通過傳輸繩向水面上的操作員傳輸實時視頻畫面和環境讀數（Swardetal，2019），主要包含遠程操作潛水器（remotelyoperated vehicle，ROV），ROV從最小僅幾公斤的觀察級ROV到最大可達 5000kg 的大型工作級ROV，其適用場景有所不同（Capoccietal，2017）。目前迷你ROV尚未在淡水調查研究中普及，但迷你ROV獲得的視頻效果不遜于潛水員操作的視頻（Raoultetal，2020）。而其他ROV技術在淡水中有少量應用，Guedesamp;Araujo（2022）在具有復雜生境特征的深層水庫中成功運用ROV技術收集了生物和非生物數據，認為應用ROV能有效規避捕獲式方法的選擇性，提供魚類群落的“照片”，推動內陸水域的環境監測。

為了說明ROV技術獨有的優勢，Carpenteramp;Shull（2011）對比了ROV和潛水員水下呼吸器（self-contained underwater breathing apparatus，SCUBA）在不同水域的監測結果，發現ROV在水中的時間和深度限制更少，因此可以更全面地了解魚類種群。Maslin等（2021）利用半自主式潛水器（semi-autono-mousunderwatervehicle，SAUV）與DOV在印度洋進行對比研究，結果表明，與DOV相比，SAUV能更準確地評估珊瑚礁魚類的生物多樣性，且具有輕巧、成本低、頻率高、范圍深 （100m） 等優勢。但是，綜合分析表明，幾乎所有魚類都以某種方式對潛水器有反應，且很難評估魚類行動或行為的變化是否會影響調查結果（Stoneretal，2008）。隨著水下視覺調查方法在淡水中的嘗試越來越多，其可行性也在淡水水域中逐步被驗證，前景十分可觀（Ebneramp;Morgan，2013;Workamp;Jennings，2019;Guedes amp;Araujo，2022）。

1.2水聲學方法

基于聲學系統的水聲學方法是遠距離穿透水生環境的唯一途徑（Martignacetal，2015）。水聲學方法是根據水中聲音的物理特性對魚類種群進行長期觀察和描述的一種方法，具有快速有效、調查區域廣、調查數據連續性強，且可準確估算魚類密度和資源量等優點（Simmondsamp;Maclennan，2008）。基于水聲學的監測儀器可以分為2大類：回聲探測儀和聲吶。近幾十年來，水聲學方法在海洋和淡水魚類資源監測中的應用頻率高，發展迅速（Pollomamp;Rose，2016）。長江流域是全球淡水水聲學應用的熱點區域，說明我國在應用水聲學開展魚類資源調查監測中已取得了一定成果。

1.2.1回聲探測儀回聲探測儀（也稱魚探儀）是應用最為廣泛且最具有代表性的水聲學探測儀器（張慧杰等，2008）。國內很多學者已經發表了基于回聲探測儀的研究論文，評估了回聲探測儀在海洋（Zhangetal，2016；2021）、水庫（梁祥等，2021）、湖泊（孫明波等，2015；Lianetal，2018）、河流（段辛斌等，2016；向伶俐等，2022）等各種水體的有效性，為魚類資源管理提供了依據。例如，Huang等（2019）運用SIMRADEY60分波束回聲測深儀調查了特大洪水對長江流域某水庫魚類群落的影響，為災害影響的評估提供了參考價值；Zhang等（2009）使用BioSon-icsDT-X回聲探測儀連續3年對瀕危物種白鱘（Psephurusgladius）進行監測，從而推斷其瀕臨滅絕的現狀。也有很多研究致力于提高回聲探測儀調查的準確性，Ye等（2013）發現水聲學調查在夜間進行效果更好，強調了開展晝夜對比的必要性。Lian等（2018）在淺水湖泊使用水平波束換能器探測魚類，發現底質生境異質性低且植物覆蓋率低的湖泊更適合選用水聲學方法，為水聲學方法的適宜生境選擇提供了依據。

1.2.2聲吶運用聲吶進行淡水魚類監測也有相關報道，其中雙頻識別聲吶（dual-frequency identifica-tionsonar，DIDSON）的應用最為廣泛，是目前唯一運用聲頻“鏡頭\"的高清晰度聲吶，能夠實現在黑暗、渾濁水體中生成高質量的動態監測圖像（Belcheretal，2002；劉慧杰等，2015），相較于回聲探測儀具有更便攜（體積小、重量輕）、更易安裝以及成像更清晰等優勢。有研究比較了2種水聲學方法的監測效果，Lin等（2016）在利用DIDSON和回聲測深儀（SimradEY60）監測長江魚類體長時發現，與刺網的捕獲數據相比，DIDSON給出的魚類體長比EY60結果更準確。此外，聲吶在監測水生態系統、魚類行為等方面也有重要作用，Zhang等（2020b）揭示了該技術在監測水電站下游魚類洄游行為方面的巨大潛力，莫偉均等（2015）評估了水電站魚類體長及其種群分布，并與捕獲法結合，認為水電站的發電導致魚類資源密度下降。在數據的后續處理方面，Martignac等（2015）發現DIDSON的數據可視化，對洄游魚類種群（豐度、分布和行為）的監測意義重大。沈蔚等（2020）利用Echoview聲學數據后處理軟件及其相關算法進行魚類識別和計數研究，統計精度遠高于借助聲學圖像的人工計數。該方法由Boswell等（2008）率先提出，增加了DIDSON作為魚類調查工具的可接受性和可靠性。可見，如何運用獲取的數據也是提高該技術可信度的重要一環。

水聲學方法也有其不足之處。技術層面上，該方法尚不能直接準確地識別物種，需要通過數據轉換分析（Balkamp;Lindem，2000；向伶俐等，2022）、室內模擬實驗（Horne＆Jech，1998）等方式間接識別魚類的種類。另外，該方法容易受到儀器本身的差異、環境（天氣、水體氣泡等）的干擾以及魚類對調查船和聲波的逃避行為等影響（Boswelletal，2007；張慧杰等，2008），儀器產生的噪聲還會直接影響魚類行為甚至提高魚類死亡率（石妮等，2017）。從監測成本角度來看，水聲學方法相較于其他常用的方法成本高，且需要配備一系列額外設備（如GPS、換能器、便攜式電腦等）。由于技術要求高，前期準備工作和后期數據分析都需要額外的科技人員參與，從而增加了人力成本（張慧杰等，2008）。

目前，水聲學技術已經廣泛應用于淡水魚類資源監測，但大多數研究的空間范圍和時間跨度都較小，主要集中在單一水域和單一時間的研究，魚類物種識別的參數化水平也較低（Pollomamp;Rose，2016），未來需進一步開展在較大時間和空間尺度及種類識別方面的研究。

1.3聲學遙測方法

目前主要的淡水魚類遙測技術包括存檔型遙測、聲學遙測、衛星遙測、無線電遙測等（Fancyetal，1988）。其中無線電信號在水中傳播的快速衰減以及衛星遙測技術的較低精度，限制了其在淡水中的應用（王成友等，2010），而聲學遙測（acousticteleme-try，AT）技術作為動物遙測調查方法在魚類資源調查中應用日漸廣泛，下面也以聲學遙測為主進行概述。聲學遙測方法是通過固定或移動的接收器，接收置于動物體內或體外的發射器（即電子標簽）的聲學信號來檢測動物的存在和位置信息（Matleyetal，2022）。關于“電子標簽\"在魚類遙測中的分類與應用已有學者進行了概述（Thorstadetal，2013），其中被動集成應答器（passive integrated transponder，PIT）標記法的發展前景較好，報道較多（郝雅賓等，2019）。聲學遙測能夠從空間和時間的各個維度，研究生物體響應和人類干擾的生態后果（Lowerre-Bar-bierietal，2019），目前廣泛應用于追蹤各類水體中的水生動物（Lennoxetal，2017）。發達國家如美國、澳大利亞和加拿大已經建立了標準化的動物遙測網絡系統（李亞文等，2015），Béguer-Pon等（2015）應用該技術報道了河流中美洲鰻（Anguilla rostrata）的大規模季節性棲息地利用及活動，Hayden等（2014）也揭示了休倫湖（LakeHuron）中玻璃梭鱸（Sandervit-reus）的大規模遷移行為。我國學者1984年首次成功應用聲學遙測技術追蹤中華鱘（Acipensersinensis）和“四大家魚\"的洄游及生活習性（中國水產科學研究院漁業工程研究所，1984），近年也將該技術應用于研究魚類的時空分布（石磊等，2022）、行為模式（郭禹等，2016）、洄游規律及動態（Wang etal，2014;Wu etal，2018；Zhangetal，2020c）等，但總體上我國運用聲學遙測開展水生動物尤其魚類的研究與監測還較少。

聲學遙測技術根據其標簽的依附方式不同（如手術植入、體外固定以及口腔入胃）存在諸多使用問題。魚體對標簽的不適是聲學遙測技術最主要的缺點。例如感染、發炎、行為異常、活力下降、食欲降低等，最終導致被捕食、生長減少和死亡等現象。因此，規范捕獲、麻醉、“打標簽\"等操作，不僅能夠降低對魚體的影響，同時也能滿足對實驗對象的倫理標準。其次，由于干擾以及設備異常等原因，可能導致被標記的動物在接收器附近，但沒有被探測到，也有可能因為設備原因導致探測范圍出現變化，造成難以估計的實驗誤差（Udyaweretal，2013）。另外，聲學遙測技術后期的數據處理工作也較為繁瑣。還有學者提出，打標簽和未打標簽的個體行為的差異會直接影響監測結果的可信度（Brownetal，2011）。而從目前的研究進展看，我國有關聲學遙測的研究尚未標準化，使得魚類資源管理難以在多物種和跨時空范圍內進行。

隨著技術的升級，有研究人員在標簽內配備各類傳感器（如壓力、溫度、加速度等），擴大了研究的廣度（Cookeetal，2016）。也有更小型的聲學標簽被開發使用，Lu等（2016）開發的小型、長續航標簽只有0.72g ，McMichael等（2010）開發的標簽僅 0.3g ，這樣的變化有利于小型物種和幼魚的研究。通過不斷優化監測環節，整合各區域各國家的遙測數據，相信未來動物遙測系統將為魚類資源監測、保護和利用提供主要支撐。

1.4環境DNA方法

環境DNA（environmentDNA，簡稱eDNA）技術是最“年輕\"的新興技術，于21世紀初才正式用于水生生物的監測中（Ficetolaetal，2008）。近年來，eD-NA宏條形碼（eDNAmetabarcoding）技術以及高通量測序（high-throughput sequencing）技術大幅降低了環境DNA的檢測成本、提高了檢測效率，檢測對象也從單一物種擴展到多個物種（Taberletetal，2012a;2012b），促進了該技術在生態學各領域的應用。

eDNA由于其非破壞性、高靈敏度、低成本、高效率、操作簡單、對調查人員的專業要求較低等優點，已經被廣泛應用于淡水魚類的資源監測（Wangetal，2021；刁曹鋆等，2022），普及程度及其應用潛力都非常大。檢索國內外文獻，eDNA在水生態學中的應用（表1）主要在以下幾方面：（1）物種監測，根據監測對象的不同，可以分為常見物種的監測（徐念和常劍波，2016；Yamanakaamp;Minamoto，2016）、外來入侵物種的監測（Takaharaetal，2013；劉波等，2021）以及瀕危物種和稀有物種的監測（Piggott，2017；Xuetal，2018）；（2）生物多樣性的監測與評估（Cillerosetal，2019；Ahnetal，2020；王夢等，2022）；（3）種群及其棲息地的時空分布（Jerdeetal，2011；Stewartetal，2017）；（4）生物量監測與評估（Takaharaetal，2012；Tillots0netal，2018；刁曹等，2022）；（5）食性分析（Joetal，2016；劉妮，2020）；（6）其他：食物網、能量流動、種群的遺傳多樣性等（Yoccoz，2012）。

eDNA技術經過近十多年的發展，除了以上直接運用eDNA對魚類群落進行監測和生態學研究的文獻外，也有大量研究比較了eDNA與其他捕獲式方法或非捕獲式方法的差異性和一致性，一方面有效地論證了eDNA的可行性和有效性，另一方面也闡述了eDNA方法的優越性以及面臨的各類問題。例如，Boivin-Delisle等（2021）比較了eDNA技術和刺網捕撈在調查物種豐富度和相對物種豐度上的區別，認為eDNA是一種有效的替代或補充技術。Aglieri等（2021）比較了水下目視調查、誘餌式遠程水下視頻技術（BRUV）以及小規模漁業捕撈3種方法和eDNA技術在調查魚類多樣性時的區別，發現eDNA是唯一能夠收集到最多功能特征且冗余度最低的調查魚類群落的方法；Hering等（2018）評估了eDNA在不同標準和生境條件下的適用性，認為eDNA技術可以取代高成本、破壞性強的監測方法，如刺網、拖網或電捕。另一方面，現階段也有大量的研究不斷完善eDNA技術在魚類資源監測過程中的技術細節、操作方法等，如采樣和監測區域最優化、樣品保存和處理、引物設計等，比較從材料到方法的各種優劣性，從而提升其發展潛力（Li etal，2018；Zhang etal，2020d）。

和其他魚類資源監測方法一樣，eDNA技術也存在一定的不足之處：如因為樣本量不足或者樣本間交叉污染、外源污染等可能導致檢測結果假陰性或者假陽性的情況（沈梅等，2022），需要探討樣本的來源、采集、提取、分析等各個過程的可靠性（Ruanetal，2022）；本地物種基因數據庫的缺失，導致物種檢出率降低，需要構建全面的物種基因數據庫，并尋找最適引物對（Xiong etal，2022）；通過eDNA定量評估魚類生物量/資源量的可靠性仍然較低，需要從操作到技術各方面的進一步研究（刁曹鋆等，2022）。但是該技術在國內外受重視程度越來越高，我國已有水生生物DNA條形碼和基因組的參考序列數據庫（AeDNA）（陳凱等，2022），隨著數據庫的不斷完善，eDNA的監測可信度將越來越高。

2非捕獲式方法的應用優勢

2.12類方法的優缺點與互補性

捕獲式和非捕獲式2類方法在魚類資源調查和監測中均有各自的優缺點（表2）。如何在淡水環境中有效地監測魚類資源，發揮非捕獲式方法的應用優勢，除了在兩者間做出必要的選擇外，也需要根據2類方法的互補性，建立相應的標準體系，整合多種調查方法獲得的數據，從而滿足更全面、更多樣化的監測需求。

同一監測方案內的捕獲式和非捕獲式方法獲得的數據往往需要進行有效的整合。Ebner＆Morgan（2013）結合捕獲式方法和視頻技術，獲得了最大的物種豐富度；Hanfling等（2016）在英國3個深水湖泊通過eDNA方法的補充調查，檢測到該水域記錄的16種魚中的14種，而刺網調查只捕獲了4種魚。這些研究為監測管理工作提供了一個重要信息：為更好構建監測網絡，需要參考不同調查方法的結果，整合各方法所得數據，提高調查結果的可信度。另外，除了整合多種方法的單一指標外，還可以整合各方法的多重指標，讓監測結果更立體。例如用捕獲式方法監測魚類的個體生物學特征，用非捕獲方法監測種群、群落等結構，這樣能夠降低單純的捕獲式方法的破壞性，同時保證數據的可信度。

2.2非捕獲式方法的合理選擇

淡水魚類監測應有助于增進對水生態系統的了解，并提供開展后續研究的基礎數據，監測到包括個體水平：年齡與生長、食性、性腺發育、繁殖力等；種群水平：種群數量、種群分布、年齡結構、性比組成、體長和體重分布等；群落水平：生物多樣性、群落組成與密度、優勢種類、資源量評估以及環境數據等多重信息。不同監測指標適合的監測方法有所不同，調查人員需要根據特定的監測需求，利用單一或組合式的淡水魚類資源采樣策略，以研究問題為導向，合理選擇監測方法。除了考慮監測內容，還應根據對魚類資源及環境的破壞程度、監測結果的有效性、便攜程度、是否適合不同水深、不同濁度水體、在復雜生境適用性、操作難度、成本、淡水生態系統中的發展潛力等差異，綜合考慮，合理選擇。我們總結了不同魚類資源監測方法的差異性和應用場景（表3）。

3展望

全球范圍內，淡水魚類資源及水生態系統正面臨著前所未有的威脅，迫切需要整合高效且環境友好的淡水魚類資源監測方法，提出可持續、常態化的監測方案，發現、記錄并認識淡水魚類資源，為生物多樣性保護、生態系統修復等重要議題提供詳盡的基礎數據。未來，非捕獲式方法亟需在以下方向尋求突破：（1）提高調查中非捕獲式方法的現實使用頻率。這要求各類非捕獲式方法加快更新換代，讓非捕獲式方法的結果更可信。只有當監測結果不差于捕獲式方法，非捕獲式方法才會被更多調查人員接受。這其中，提高物種的識別精度，提升影像資料、聲學和eDNA等信息的準確性都需要加以重視。（2）加強現代科學技術如大數據、人工智能等與魚類資源調查監測的交叉融合，創新監測技術。例如在濁度較低的水域廣布水下視頻設備，將視頻數據實時傳送大數據分析平臺，通過軟件、算法監測物種行為、種群分布、群落結構等生態數據，最終期望有相關知識儲備的人工智能形成符合人們要求的科學結論。構建這樣理想的監測模式需要多學科的融合與創新，目前在很多環節上已有報道，例如開發深度學習模型YOLO識別魚種（Xuamp; Matzner，2018），利用人工智能自動監測野生魚類豐度（Banno etal，2022）等。將現代科學技術貫穿監測活動的各個環節，簡化監測流程，使監測常態化、高效化的監測模式是非捕獲式方法的未來形態。（3）提升魚類資源監測方法和數據的標準化。不同魚類資源監測和調查方法未能統一、調查數據缺乏標準是目前分析監測結果的主要障礙之一。不同水體、不同時間的監測方法不同、監測指標不一，讓監測結果的適用性、可重復性、可比性均顯著降低。尤其是一些新技術，其研究層次大多停留在“可否替代原有方法”上，對制定標準化、統一化的方案探討尚不夠，不利于充分有效地利用相關數據進行研究。Radinger等（2019）提到了監測過程的標準化，認為標準化在監測的各個環節，如監測技術如何應用、采樣時間及地點如何選擇、數據如何分析、報告如何編寫都需要統一標準。因此，我們亟需制定行之有效的標準，以供監測數據的長期、重復使用。（4）構建可共享的魚類資源數據庫。數據庫是分析生物學、生態學問題的基礎來源，充分提煉已發表文獻的原始數據和過去的研究資料，構建大數據平臺，共享一定的監測數據對高效管理魚類資源和生態系統大有裨益。美國學者（Gruiss et al，2018）提出在墨西哥灣構建大型監測數據庫的方案，并建議監測數據充分共享，可見推動廣大調查人員、研究人員參與構建多水平、多層次的數據庫對未來淡水魚類資源的管理非常必要。

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（責任編輯 熊美華）

Applications and Prospects for Non-capture Approaches to Surveying and Monitoring Freshwater Fish

KUANG Chenyi1，2， LIANG Zhicel.2， WEN Feng1，3， MA Yuxing1，3， ZHOU Ting1.2， LIAO Chuansong1，LIU Jiashou1，2， GUO Chuanbo1.2

（1. State Key Laboratory of Freshwater Ecology and Biotechnology， Institute of Hydrobiology， Chinese Academy of Sciences， Wuhan 430072， P.R. China; 2. University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049， P.R. China; 3.Dalian Ocean University， Dalian 116023， P.R. China）

Abstract：Freshwater fish play a critical role in maintaining aquatic biodiversity and ecosystems and monitoring fish communities is thus vital for conserving and using freshwater fish resources and aquatic ecosystems. Traditional approaches for surveying freshwater fish primarily rely on capture methods， such as netting，electro-fishing and hooking that sacrifice fish and impact the environment and fish community. In recent years，a set of non-capture approaches have been developed and broadly applied，due in part to increased public awarenessof conservation. In this study， we systematically reviewed and summarized the characteristics and applications of the primary non-capture approaches for monitoring fish resources at home and abroad.The methods include Underwater Visual Census，Aquatic Acoustics， Acoustic Telemetry and Environmental DNA.We also compared the advantages and disadvantages of capture and non-capture fishing methods and analyzed the rational selection of non-capture fishing methods under dierent conditions. Our results provide insights for selecting accurate， efficient and more environmentally friendly methods of freshwater fish monitoring.

Key words： freshwater fish; fish survey and monitoring; capture methods; non-capture methods