“無人艇+AI”幫助科學(xué)家“數(shù)”磷蝦（原創(chuàng) 員外）

在世界各海域，科學(xué)家們定期乘船開展調(diào)查，以評(píng)估海洋生物的分布和豐度。獲得的數(shù)據(jù)有助于追蹤物種和生態(tài)系統(tǒng)層面的長期變化趨勢(shì)，從而為漁業(yè)管理提供科學(xué)依據(jù)。隨著研究的深入，越來越多的科學(xué)家正在探索更高效、低成本的調(diào)查方式，同時(shí)確保長期采集的數(shù)據(jù)質(zhì)量不受影響。

在最近的一項(xiàng)研究（Levine等，2025）中，美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）的漁業(yè)科學(xué)家通過將無人水面艇（USV）的觀測(cè)數(shù)據(jù)與常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合，成功填補(bǔ)了數(shù)據(jù)缺口。在受新冠疫情影響而無法實(shí)施常規(guī)調(diào)查的2020年，這一方法使他們能夠有效估算出阿拉斯加海域磷蝦的豐度。

磷蝦Thysanoessa inermis/ NOAA Fisheries

在白令海東部，科學(xué)家們通常乘“奧斯卡·戴森（Oscar Dyson）”號(hào)調(diào)查船進(jìn)行兩年一次的聲學(xué)拖網(wǎng)調(diào)查，主要目的是評(píng)估狹鱈Gadus chalcogrammus的豐度和分布。作為美國產(chǎn)量最大的商業(yè)捕撈物種，這種魚具有很高的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。而且，聲學(xué)拖網(wǎng)調(diào)查也獲得了自2004年起的磷蝦豐度數(shù)據(jù)。磷蝦是東白令海生態(tài)系統(tǒng)的重要組成，作為魚類、海鳥和海洋哺乳動(dòng)物的關(guān)鍵食物來源，它們的豐度是評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)和獵物資源豐度的重要指標(biāo)。2020年，聲學(xué)拖網(wǎng)調(diào)查受新冠疫情的影響而取消，科學(xué)家們不得不尋找其他方法來估算磷蝦資源。

起航的“奧斯卡·戴森”號(hào)調(diào)查船 / Paul Hillman/NOAA Fisheries

為了填補(bǔ)2020年調(diào)查的數(shù)據(jù)缺失，科學(xué)家們使用了三架無人水面艇來收集聲學(xué)數(shù)據(jù)。因此，就算常規(guī)調(diào)查無法進(jìn)行，他們也仍然獲得了狹鱈的豐度和分布數(shù)據(jù)。同時(shí)，數(shù)據(jù)也被用于估算磷蝦的豐度和分布。

該項(xiàng)目的主要研究人員、NOAA阿拉斯加漁業(yè)科學(xué)中心的漁業(yè)生物學(xué)家邁克·萊文（Mike Levine）表示：“我們使用無人水面艇估算磷蝦豐度面臨的最大挑戰(zhàn)是，與之前乘船出海調(diào)查相比，能獲得的信息量較少。受空間等因素的限制，這些無人水面艇攜帶的聲吶儀器必須更緊湊，而且只能采集兩個(gè)頻率的聲學(xué)數(shù)據(jù)。NOAA調(diào)查船上的標(biāo)準(zhǔn)聲學(xué)儀器則可以采集四個(gè)頻率的聲波數(shù)據(jù)。”

A. “奧斯卡·戴森”號(hào)調(diào)查船上的聲學(xué)儀器，可采集18、38、70、120、200 kHz的聲學(xué)數(shù)據(jù)。B. 無人水面艇上的聲學(xué)儀器，為了節(jié)省空間和功率，只能采集38、200 kHz的數(shù)據(jù) / NOAA Fisheries

也就是說，在傳統(tǒng)調(diào)查中是使用四個(gè)頻率的聲學(xué)數(shù)據(jù)來識(shí)別磷蝦的，而無人水面艇采集的兩個(gè)頻率的聲學(xué)數(shù)據(jù)經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)處理算法得出的估計(jì)值不確定性更大，導(dǎo)致磷蝦的豐度被高估。

無人水面艇調(diào)查數(shù)據(jù)生成的回聲圖展示了科學(xué)家如何通過聲學(xué)手段識(shí)別磷蝦。磷蝦在38 kHz處具有較弱的聲散射（A），在200 kHz處則表現(xiàn)出較強(qiáng)的聲散射（B）。相比之下，魚類在38 kHz和200 kHz下均顯示出較強(qiáng)的聲散射。這種聲散射特性的差異使得科學(xué)家能夠利用聲學(xué)方法有效區(qū)分磷蝦與其他生物。C圖為僅顯示識(shí)別出的磷蝦的情況 / NOAA Fisheries

為了解決這一問題，科學(xué)家們采用了一種名為“隨機(jī)森林算法”的簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，用以往乘調(diào)查船獲得的四頻率數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型識(shí)別磷蝦。隨后，他們?cè)谖从糜谟?xùn)練的四頻率數(shù)據(jù)中運(yùn)行該方法，評(píng)估模型的性能，并將結(jié)果與基于四頻率的標(biāo)準(zhǔn)方法進(jìn)行對(duì)比。

隨機(jī)森林算法在此次應(yīng)用中表現(xiàn)出色。它能夠?qū)θ笔攴莸臉?biāo)準(zhǔn)調(diào)查數(shù)據(jù)做出可比的估計(jì)。盡管2020年沒有進(jìn)行船上調(diào)查，科學(xué)家們?nèi)阅芾^續(xù)構(gòu)建時(shí)間序列。然而，由于拖網(wǎng)采樣數(shù)量減少，科學(xué)家們失去了獲取其他重要生物信息（如種類和大小）的機(jī)會(huì)。

阿拉斯加漁業(yè)科學(xué)中心的漁業(yè)生物學(xué)家亞歷克斯·德·羅伯蒂斯（Alex De Robertis）表示：“在許多情況下，缺少拖網(wǎng)采樣是限制無人水面艇替代調(diào)查船的主要因素。在本研究中，無人水面艇很好地填補(bǔ)了一年數(shù)據(jù)的缺失，因?yàn)槲覀兺瑫r(shí)利用了多年的種類和平均大小等信息來評(píng)估白令海東部的磷蝦。然而，直接采樣仍然是有必要的，否則可能會(huì)錯(cuò)過磷蝦大小、物種組成或分布范圍的長期變化。因此，通過持續(xù)的拖網(wǎng)采樣獲取聲學(xué)數(shù)據(jù)才是謹(jǐn)慎的做法。”

大規(guī)模調(diào)查可能因多種原因中斷，例如機(jī)械故障、儀器故障，甚至疫情等突發(fā)事件。無人水面艇為應(yīng)對(duì)長期調(diào)查中的一些突發(fā)情況提供了一種實(shí)用的解決方案。然而，無人水面艇采集的數(shù)據(jù)與常規(guī)調(diào)查數(shù)據(jù)相比可能有差異或缺漏。這項(xiàng)研究的意義在于展示如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法挖掘出數(shù)據(jù)的最大價(jià)值。

科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)森林算法不僅簡便、直觀，而且能有效適應(yīng)調(diào)查方法變更或數(shù)據(jù)差異，是一種可靠的替代分析工具。

參考文獻(xiàn)：

Levine M, De Robertis A, 2025. Making do with less: Extending an acoustic-based time series of euphausiid abundance using an uncrewed surface vehicle with fewer frequencies[J].Fisheries Research, 282: 107270.

本文翻譯自www.fisheries.noaa.gov網(wǎng)站文章“Scientists Use Uncrewed Surface Vehicle to Estimate Krill Abundance in Alaska”（點(diǎn)擊“閱讀原文”查看）。原文作者：Alaska Fisheries Science Center。譯者：員外。翻譯僅供交流研究之用。