在科技浪潮中，人工智能研發(fā)飛速發(fā)展，為全球生態(tài)保護的智慧化轉(zhuǎn)型提供強大的助推力，且逐步在珍稀瀕危動物保護領域扮演起“超級大腦”的關(guān)鍵角色。及時、精準地監(jiān)測誤捕的保護物種，對于遏制漁業(yè)附帶損傷、落實特定物種的兼捕配額制度具有重要意義。中國水產(chǎn)科學研究院南海水產(chǎn)研究所中華鱟保護科研團隊基于深度學習技術(shù)，首次提出了應用于鱟保護實踐的副漁獲物快速評估框架。相關(guān)研究成果以“A rapid bycatch assessment framework for small-scale fisheries: A case study on horseshoe crab （Tachypleus tridentatus） bycatch”為題，公開發(fā)表于國際環(huán)境科學與生態(tài)學權(quán)威期刊《Ocean and Coastal Management》（JCR Q1，影響因子4.8，聯(lián)合培養(yǎng)博士研究生陳曉海為第一作者，頡曉勇副研究員為通訊作者）。

 

　　該研究構(gòu)建的評估框架融合人工智能算法、遙感監(jiān)測技術(shù)與地方生態(tài)知識（Local Ecological Knowledge, LEK），可實現(xiàn)對漁船數(shù)量及其分布的快速識別與分類。通過多源數(shù)據(jù)融合與精確建模，首次實現(xiàn)了瀕危物種中華鱟副漁獲規(guī)模的量化評估，并初步揭示了其誤捕的空間與時間變異特征，為瀕危物種保護與沿海漁業(yè)的可持續(xù)管理提供了科學依據(jù)與決策支持。

 

　　研究結(jié)果表明：①雷州灣海域每年副漁獲中華鱟數(shù)量至少為9120 ± 315只，單位努力量漁獲（CPUE）為每艘漁船每月0.29 ± 0.01只中華鱟；②不同漁具類型、地理位置與季節(jié)之間的誤捕量存在顯著差異；③中華鱟的棲息地利用方式與獨特行為特征對誤捕發(fā)生強度具有關(guān)鍵影響，春季與秋季為高風險時段，其中尤以使用刺網(wǎng)的漁業(yè)類型及淺灘資源豐富區(qū)域的誤捕風險最高。

 

　　本研究不僅揭示了當前沿海小規(guī)模漁業(yè)中華鱟誤捕強度偏高的現(xiàn)實，進一步提出應從制度層面、技術(shù)層面與作業(yè)層面著手，制定與實施切實可行的減緩誤捕與物種保護策略，助力我國海洋生態(tài)系統(tǒng)的智慧化管理與瀕危物種保護工作的轉(zhuǎn)型升級。

 

　　該研究工作獲得國家重點研發(fā)計劃（2024YFD2401401）和廣東省自然科學基金（2024A1515012696）等項目的支持。

 

　　全文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2025.107701