CN109883405B - 一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法 - Google Patents
一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN109883405B CN109883405B CN201910226825.8A CN201910226825A CN109883405B CN 109883405 B CN109883405 B CN 109883405B CN 201910226825 A CN201910226825 A CN 201910226825A CN 109883405 B CN109883405 B CN 109883405B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- spawning
- age
- fish
- water
- roe
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 241000251468 Actinopterygii Species 0.000 title claims abstract description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 53
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims abstract description 84
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 51
- 235000013601 eggs Nutrition 0.000 claims abstract description 43
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims abstract description 36
- 238000011161 development Methods 0.000 claims abstract description 32
- 230000017448 oviposition Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 claims abstract description 15
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 claims abstract description 13
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims abstract description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 4
- LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N Ethanol Chemical compound CCO LFQSCWFLJHTTHZ-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 239000000126 substance Substances 0.000 claims description 5
- 238000011144 upstream manufacturing Methods 0.000 claims description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 239000003344 environmental pollutant Substances 0.000 claims description 4
- 238000009432 framing Methods 0.000 claims description 4
- 231100000719 pollutant Toxicity 0.000 claims description 4
- 239000000700 radioactive tracer Substances 0.000 claims description 4
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 4
- 108010052832 Cytochromes Proteins 0.000 claims description 3
- 102000018832 Cytochromes Human genes 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 abstract description 3
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 22
- RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N Copper Chemical compound [Cu] RYGMFSIKBFXOCR-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 7
- 229910052802 copper Inorganic materials 0.000 description 7
- 239000010949 copper Substances 0.000 description 7
- 238000004836 empirical method Methods 0.000 description 3
- 239000002245 particle Substances 0.000 description 2
- 241001137307 Cyprinodon variegatus Species 0.000 description 1
- 241001124569 Lycaenidae Species 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000008033 biological extinction Effects 0.000 description 1
- 238000009395 breeding Methods 0.000 description 1
- 230000001488 breeding effect Effects 0.000 description 1
- 235000014987 copper Nutrition 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 230000013020 embryo development Effects 0.000 description 1
- 230000000877 morphologic effect Effects 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
- Y02A40/00—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production
- Y02A40/80—Adaptation technologies in agriculture, forestry, livestock or agroalimentary production in fisheries management
- Y02A40/81—Aquaculture, e.g. of fish
Landscapes
- Farming Of Fish And Shellfish (AREA)
Abstract
本发明提供一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法，包括如下步骤：框定产卵河道范围，建立一维水龄模拟模型，非恒定流过程模拟模块经过实测资料验证；布设鱼卵监测断面，记录鱼卵采样点，基因测序得到鱼卵采样时发育时间；通过一维水龄模拟模型复演产卵时段的非恒定流过程；在模型中代入鱼类的采样点、采样时发育时间信息，通过水龄空间分布和基因测序得到鱼卵采样时发育时间，反推每一颗鱼卵的产卵位置；对大量鱼卵产卵位置数据进行统计分析，得出该鱼类的主要产卵场；本发明所述的方法通过一维水龄模拟模型和基因检测技术，能更为精确地推求江河产漂流性卵鱼类产卵场的位置，从而为鱼类栖息地研究和保护提供依据。
Description
技术领域
本发明涉及产卵场位置的推求方法，具体是一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法。
背景技术
由于大量水电工程的开发与运行，改变了河流的水文与水动力条件，从而影响了鱼类栖息地的分布和生存环境。鱼类产卵场是鱼类栖息地中重要且敏感的场所，是鱼类进行交配、产卵、解化及育幼的水域，关系到鱼类种群的繁衍生息。因此，精确地推求鱼类产卵场的位置是鱼类保护生态学研究的重点，也是目前涉水工程影响重点关注的对象。
对于产漂流性卵鱼类来说，产卵场位置的确定主要有两种方法：经验法和平均流速法。经验法是根据渔民提供的捕捞信息和已有资料，分析目标鱼类产卵场的地形特性来确定产卵场的位置；流速法则通过在下游采集卵苗，识别和区分各种鱼卵、苗不同发育期的形态特点和经历的时间，再结合该河段的平均流速，用河段平均流速乘卵苗的发育时间，得到鱼卵的漂流距离，这样即可根据采集点和漂流距离向上游反推产卵场位置。公式如下：
S＝V·T
式中：S为产卵场距采集点的距离(m)；V为鱼卵漂流河段平均流速(m/s)；T为鱼卵发育所经历的时间(S)。
从确定方法来看，经验法相对比较准确，但不够全面；平均流速法则具有一定的偶然性和不确定性，比如，河段流速的变化、鱼卵发育时间的鉴定精度、水温变化引起的鱼卵胚胎发育速度的变化、鱼卵采样点的数量和分布等因素都会影响产卵场位置的判断。
发明内容
本发明针对上述技术状况及局限性，提供一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法，能够科学、准确地推求产漂流性卵鱼类产卵场的位置。
本发明采用的技术方案为：
一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法，包括以下步骤：
根据关注鱼类历史产卵信息和水文信息框定产卵河道范围；
建立框定河道范围的一维水龄模拟模型，其中非恒定流过程模拟模块经过实测资料验证；
在框定产卵河道下游布设鱼卵监测断面，并在产卵期实施监测活动；
在获取到鱼卵时，即刻记录鱼卵发育时刻，做好标记与存储，对所获取鱼卵进行基因测序，进而得到各种类鱼卵的采样点、采样时发育时间；
通过一维水龄模拟模型的非恒定流过程模拟模块结合鱼卵的发育时长，复演产卵时段的非恒定流过程；
在一维水龄模拟模型中代入关注鱼类的采样点、采样时发育时间信息，通过水龄空间分布，反推每一颗鱼卵的产卵位置；
对大量鱼卵产卵位置数据进行统计分析，得出该鱼类的主要产卵场。
进一步的，所述鱼类历史产卵信息包括历史鱼类产卵期、产卵场信息，所述水文信息包括水文站的流量、水位信息。
进一步的，所述基因测序是将采集的鱼卵样本保存于95％的乙醇中，带回实验室提取鱼卵DNA，经PCR扩增细胞色素B进行测序，使用DNA STAR软件包中的SeqM对返回序列进行检查，然后在NCBI网站中进行比对，以序列相似度最高为鉴定标准，即通过分子鉴定技术确定鱼卵发育时间。
进一步的，在一维水龄模拟模型模型中代入关注鱼类的采样点、采样时发育时间信息，通过水龄空间分布，反推每一颗鱼卵的产卵位置具体步骤为：
在一维水龄模拟模型中代入关注鱼类的采样点、采样时发育时间信息，得到每一颗鱼卵在采样断面以上的水龄空间分布，即该颗鱼卵到达采样点的漂流时间的分布情况；
假设框定河道范围内，采样点以上的河道有n个断面，采样点处为第n个断面，通过该鱼卵在采样断面以上的水龄空间分布，逐步反推从第n个断面到第n-1,n-2,n-3…n-k…3,2,1个断面的水龄；
若第n-k(n≥2，k＝1，2，...n-1，n和k为正整数)个断面到采样点断面的水龄和基因测序所的的鱼卵的发育时长相等，则该位置即为鱼卵的产卵位置。
进一步的，所述非恒定流模拟模块经过实测资料验证是指：天然情况下，以年为周期的计算时段内，河道中的水流为非恒定流，利用一维水龄模拟模型中的非恒定流过程模拟模块，并就收集到的水文站流量和水位信息对框定产卵河道的水动力过程进行验证，模拟边界条件设为上游流量边界和下游水位边界，考虑支流入流量。
进一步的，所述一维水龄模拟模型通过非恒定流过程模拟模块和水质模块分别获得流场、浓度场后，求解水体中各种污染物的年龄浓度的输运过程得到年龄浓度场，通过年龄浓度场进一步求得平均年龄分布场。
本发明的有益效果是：基于基因测序确定鱼卵发育时间以及一维水龄模拟模型复演产卵时段的非恒定流过程，通过水龄空间分布，反推每一颗鱼卵的产卵位置，从而更为科学、准确的推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置，为鱼类栖息地研究和保护提供依据。
附图说明
图1是本发明一种推求江河产漂流性卵鱼类产卵场位置的方法的流程示意图；
图2(a)-图2(e)是本发明实施例一的河道非恒定流过程复演验证结果图；
图3是本发明实施例一的铜鱼产卵位置推算结果图。
具体实施方式
下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述。
实施例一
一种推求江河产漂流性卵鱼类产卵场位置的方法，实施步骤如图1，具体包括以下步骤：
S1、根据关注鱼类历史产卵信息和水文信息框定产卵河道范围。所述鱼类历史产卵信息包括历史鱼类产卵期、产卵场信息，所述水文信息包括水文站的流量、水位信息，即产卵河道范围是依据历史鱼类产卵期、产卵场信息以及水文站的流量、水位信息进行框定。
S2、建立框定河道范围的一维水龄模拟模型，其中非恒定流过程模拟模块经过实测资料验证。
所述一维水龄模拟模型适用于流速较大的河道，这样鱼卵在一维水动力模拟条件下随流漂流性较好，因此假定鱼卵漂流历时与水龄具有一致性，故可采用水龄模型来研究产卵场分布情况。
所述一维水龄模拟模型的模型理论为：水龄是目前表示物质交换和传输过程的使用最为广泛的时间尺度参量。Bolin对水体年龄进行了严格定义，对单个粒子来说，可定义为粒子从进入水体到达给定的位置所需的时间。
对水体中任意组分物质浓度
可以表示成积分形式：
其中，
为浓度分布函数，随4个独立变量而变化，即二维空间变量
时间
和年龄τ，且满足式(2)和式(3)
在
时刻和
位置处的平均年龄
可表示为：
Deleersnijder定义年龄浓度为：
则平均年龄即为年龄浓度和示踪物浓度的比值，即：
年龄浓度和示踪物浓度可通过求解物质的输运方程求解。本模型通过非恒定流过程模拟模块和水质模块分别获得流场、浓度场后，采用下式(7)求解水体中各种污染物的年龄浓度的输运过程得到年龄浓度场：
其中，
和
分别为产生项和消亡项。
所述非恒定流模拟模块经过实测资料验证是指：天然情况下，以年为周期的计算时段内，河道中的水流为非恒定流，利用一维水龄模拟模型中的非恒定流过程模拟模块，并就收集到的水文站流量和水位信息对框定产卵河道的水动力过程进行验证。模拟边界条件设为上游流量边界和下游水位边界，考虑支流入流量。因鱼卵漂流时间也随河道流量条件变化而变化，就可利用水流动态传播时间，根据监测捕获鱼卵的发育时间来推算实际产卵场位置。
S3、在框定河道下游布设鱼卵监测断面，并在产卵期实施监测活动。
S4、在获取到鱼卵时，即刻记录采集鱼卵时刻，做好标记与存储，对所获取鱼卵进行基因测序，进而得到各种类鱼卵的采样点、采样时发育时间。
所述基因测序是将采集的鱼卵样本保存于95％的乙醇中，带回实验室提取鱼卵DNA，经PCR扩增细胞色素B进行测序，使用DNA STAR软件包中的SeqM对返回序列进行检查，然后在NCBI网站中进行比对，以序列相似度最高为鉴定标准，即通过分子鉴定技术确定鱼卵发育时间。
S5、通过一维水龄模拟模型的非恒定流过程模拟模块结合鱼卵的发育时长，复演产卵时段的非恒定流过程。
S6、在一维水龄模拟模型模型中代入关注鱼类的采样点、采样时发育时间信息，通过水龄空间分布，反推每一颗鱼卵的产卵位置。
S7、对大量鱼卵产卵位置数据进行统计分析，得出该鱼类的主要产卵场。
以长江干流江津断面为鱼卵监测断面，进行长江上游铜鱼产卵场推算为例。推算年份为2015年。
第一步：根据2015年江津断面的铜鱼监测数据可知从距寸滩水文站上游90km-390km的江段都有铜鱼产卵，宜宾水位站和寸滩水文站水文资料充足，因此框定模拟河道范围为向家坝至寸滩的长江干流，包含主要支流入流影响。
第二步：建立一维水龄模拟模型，其中非恒定流过程模拟模块经过实测宜宾水位、朱沱水位与流量、泸州水位和寸滩流量资料验证。
第三步：2015年江津断面共获取铜鱼鱼卵30颗，得到鱼卵的采样点，并通过基因测序得到铜鱼采样产卵时刻发育时间。
第四步：通过一维水龄模拟模型就宜宾水位、朱沱水位与流量、泸州水位和寸滩流量进行2015年河道非恒定流过程复演，得到非恒定流过程(即鱼卵漂流的流场)，如图2所示。
第五步：利用30颗鱼卵信息(鱼卵的采样点、铜鱼采样产卵时刻发育时间)，在一维水龄模拟模型中代入关注鱼类的采样点、采样时发育时间信息，通过水龄空间分布，推算出各自的产卵位置，如图3所示。
第六步：经统计分析，距寸滩水文站之间的河道产卵个数占80％，为2015年铜鱼主要产卵范围，验证了本发明推求方法所获得结果的准确性。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何属于本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法，其特征在于包括如下步骤：
根据关注鱼类历史产卵信息和水文信息框定产卵河道范围；
建立框定河道范围的一维水龄模拟模型，其中非恒定流过程模拟模块经过实测资料验证；在框定产卵河道下游布设鱼卵监测断面，并在产卵期实施监测活动；
在获取到鱼卵时，即刻记录采集鱼卵时刻，做好标记与存储，对所获取鱼卵进行基因测序，进而得到各种类鱼卵的采样点、采样时发育时间；
通过一维水龄模拟模型的非恒定流过程模拟模块结合鱼卵的发育时长，复演产卵时段的非恒定流过程；
在一维水龄模拟模型中代入关注鱼类的采样点、采样时发育时间信息，通过水龄空间分布，反推每一颗鱼卵的产卵位置；
对大量鱼卵产卵位置数据进行统计分析，得出该鱼类的主要产卵场；
所述一维水龄模拟模型的模型理论为：水龄是目前表示物质交换和传输过程的使用最为广泛的时间尺度参量；
对水体中任意组分物质浓度
表示成积分形式：
其中，
为浓度分布函数，随4个独立变量而变化，即二维空间变量
时间
和年龄τ，且满足式(2)和式(3)
在
时刻和
位置处的平均年龄
表示为：
Deleersnijder定义年龄浓度为：
则平均年龄即为年龄浓度和示踪物浓度的比值，即：
年龄浓度和示踪物浓度通过求解物质的输运方程求解，所述一维水龄模拟模型通过非恒定流过程模拟模块和水质模块分别获得流场、浓度场后，采用下式(7)求解水体中各种污染物的年龄浓度的输运过程得到年龄浓度场：
其中，
和
分别为产生项和消亡项；
所述在一维水龄模拟模型中代入关注鱼类的采样点、采样时发育时间信息，通过水龄空间分布，反推每一颗鱼卵的产卵位置，具体步骤为：
在一维水龄模拟模型中代入关注鱼类的采样点、采样时发育时间信息，得到每一颗鱼卵在采样断面以上的水龄空间分布，即该颗鱼卵到达采样点的漂流时间的分布情况；
假设框定河道范围内，采样点以上的河道有n个断面，采样点处为第n个断面，通过该鱼卵在采样断面以上的水龄空间分布，逐步反推从第n个断面到第n-1,n-2,n-3…n-k…3,2,1个断面的水龄；
若第n-k个断面到采样点断面的水龄和基因测序所得的鱼卵的发育时长相等，则该位置即为鱼卵的产卵位置，其中n≥2，k＝1,2,...n-1，n和k为正整数。
2.如权利要求1所述的推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法，其特征在于：所述鱼类历史产卵信息包括历史鱼类产卵期、产卵场信息，所述水文信息包括水文站的流量、水位信息。
3.如权利要求1所述的推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法，其特征在于：所述基因测序是将采集的鱼卵样本保存于95％的乙醇中，带回实验室提取鱼卵DNA，经PCR扩增细胞色素B进行测序，使用DNA STAR软件包中的SeqM对返回序列进行检查，然后在NCBI网站中进行比对，以序列相似度最高为鉴定标准，即通过分子鉴定技术确定鱼卵发育时间。
4.如权利要求1所述的推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法，其特征在于：所述非恒定流过程模拟模块经过实测资料验证是指：天然情况下，以年为周期的计算时段内，河道中的水流为非恒定流，利用一维水龄模拟模型中的非恒定流过程模拟模块，并就收集到的水文站流量和水位信息对框定产卵河道的水动力过程进行验证，模拟边界条件设为上游流量边界和下游水位边界，考虑支流入流量。
5.如权利要求1所述的推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法，其特征在于：所述一维水龄模拟模型通过非恒定流过程模拟模块和水质模块分别获得流场、浓度场后，求解水体中各种污染物的年龄浓度的输运过程得到年龄浓度场，通过年龄浓度场进一步求得平均年龄分布场。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910226825.8A CN109883405B (zh) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201910226825.8A CN109883405B (zh) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN109883405A CN109883405A (zh) | 2019-06-14 |
| CN109883405B true CN109883405B (zh) | 2020-12-11 |
Family
ID=66934139
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201910226825.8A Active CN109883405B (zh) | 2019-03-25 | 2019-03-25 | 一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN109883405B (zh) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111802287A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-10-23 | 重庆交通大学 | 基于漂流性鱼卵胚体发育时间的产卵场定位反演模拟方法 |
| CN115152671B (zh) * | 2022-08-24 | 2023-06-09 | 中国长江三峡集团有限公司 | 改善珍稀鱼类种群生境的水利工程调控系统及调控方法 |
| CN115413608B (zh) * | 2022-08-30 | 2023-06-20 | 中国长江三峡集团有限公司 | 产漂流性卵鱼类产卵场定位系统及方法 |
| CN117892980B (zh) * | 2024-03-14 | 2024-05-24 | 长江水资源保护科学研究所 | 一种针对圆口铜鱼的生态调度方法和装置 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101175896B1 (ko) * | 2011-08-19 | 2012-08-21 | 한국수자원공사 | 어류 산란장이 구비된 수상 태양광 발전시설 |
| CN103190365A (zh) * | 2013-04-02 | 2013-07-10 | 河海大学 | 一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法及系统 |
| CN107099595A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-08-29 | 中国长江三峡集团公司中华鲟研究所 | 基于环境dna技术的鱼类自然繁殖监测方法 |
| CN108932377A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-12-04 | 中国水产科学研究院珠江水产研究所 | 一种鱼类产卵场精确定位方法及系统 |
| CN109447848A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-08 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 适用于产漂流性卵鱼类的梯级电站生态调度系统 |
-
2019
- 2019-03-25 CN CN201910226825.8A patent/CN109883405B/zh active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR101175896B1 (ko) * | 2011-08-19 | 2012-08-21 | 한국수자원공사 | 어류 산란장이 구비된 수상 태양광 발전시설 |
| CN103190365A (zh) * | 2013-04-02 | 2013-07-10 | 河海大学 | 一种基于物联网的长江特有鱼类产卵栖息地监测方法及系统 |
| CN107099595A (zh) * | 2017-05-12 | 2017-08-29 | 中国长江三峡集团公司中华鲟研究所 | 基于环境dna技术的鱼类自然繁殖监测方法 |
| CN108932377A (zh) * | 2018-05-31 | 2018-12-04 | 中国水产科学研究院珠江水产研究所 | 一种鱼类产卵场精确定位方法及系统 |
| CN109447848A (zh) * | 2018-12-25 | 2019-03-08 | 中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司 | 适用于产漂流性卵鱼类的梯级电站生态调度系统 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 葛洲坝下游河势调整工程对中华鲟产卵场的影响;班璇等;《水利学报》;20140131;第45卷(第1期);全文 * |
| 长江上游江津段寡鳞飘鱼早期资源研究;王涵等;《水生态学杂志》;20170331;第38卷(第2期);全文 * |
| 长江上游铜鱼产卵流速特性分析;刘孟凯等;《水力发电》;20170731;第43卷(第7期);全文 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN109883405A (zh) | 2019-06-14 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN109883405B (zh) | 一种推求江河产漂流性卵鱼类的产卵场位置的方法 | |
| Bartholow | Recent water temperature trends in the lower Klamath River, California | |
| Nye et al. | Changing spatial distribution of fish stocks in relation to climate and population size on the Northeast United States continental shelf | |
| Al-Chokhachy et al. | Understanding the significance of redd counts: a comparison between two methods for estimating the abundance of and monitoring bull trout populations | |
| Murdoch et al. | Estimating the spawning escapement of hatchery-and natural-origin spring Chinook salmon using redd and carcass data | |
| Burdick et al. | Distribution of spawning activity by anadromous fishes in an Atlantic slope drainage after removal of a low-head dam | |
| Zhao et al. | Calculating e-flow using UAV and ground monitoring | |
| CN110348083B (zh) | 一种基流加脉冲的鱼类产卵期生态流量设计方法 | |
| Peckarsky et al. | Characterizing disturbance regimes of mountain streams | |
| Hsiung et al. | Effect of ENSO events on larval and juvenile duration and transport of Japanese eel (Anguilla japonica) | |
| Eliades et al. | Tree water dynamics in a semi-arid, Pinus brutia forest | |
| Kämpf et al. | Marine connectivity in a large inverse estuary | |
| Westerberg et al. | Modeling the drift of European (Anguilla anguilla) and American (Anguilla rostrata) eel larvae during the year of spawning | |
| Zhang et al. | Spatial distribution and habitat choice of adult Chinese sturgeon (Acipenser sinensis Gray, 1835) downstream of Gezhouba Dam, Yangtze River, China | |
| Donaldson et al. | Limited behavioural thermoregulation by adult upriver-migrating sockeye salmon (Oncorhynchus nerka) in the Lower Fraser River, British Columbia | |
| Zirino et al. | Salinity and its variability in the Lagoon of Venice, 2000–2009 | |
| Cole et al. | The Ornithodolite as a tool to quantify animal space use and habitat selection: a case study with birds diving in tidal waters | |
| Sakamoto et al. | Otolith δ 18O and microstructure analyses provide further evidence of population structure in sardine Sardinops sagax around South Africa | |
| Prado et al. | Vertical and seasonal distribution of fish in Três Marias reservoir | |
| Usman et al. | Hydrologic alteration and potential ecosystemic implications under a changing climate in the Chitral River, Hindukush region, Pakistan | |
| Snehmani et al. | Modelling the hypsometric seasonal snow cover using meteorological parameters | |
| Mull et al. | Selection of spawning sites by coho salmon in a northern California stream | |
| Georges et al. | Water stream heating dynamics around extreme temperature events: An innovative method combining GAM and differential equations | |
| Ouellet et al. | Seasonal distribution, abundance, and growth of larval capelin (Mallotus villosus) and the role of the Lower Estuary (Gulf of St. Lawrence, Canada) as a nursery area | |
| Rajput et al. | Environmental effects on the morphology of the Snow Trout Schizothorax richardsonii (Gray, 1832) |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |