海星(Asteroidea)是繁殖力极强的大型底栖动物, 广泛分布于北半球各海域, 是棘皮动物的重要种群^[1]。自20世纪50年代以来, 海星暴发成为一个广受关注的海洋生态灾害, 仅在中国和日本有记录的重大海星暴发事件多达十几起^[2-3], 给当地海洋生态和渔业经济造成了重大损失。中国北方暴发的海星主要种类是多棘海盘车(Asterias amurensis)和海燕(Asterina pectinifera)^[3-4]。胶州湾是一个受自然变化和人类活动双重影响的典型半封闭海湾, 是中国东部沿海发展的一个缩影^[5]。自进入21世纪以来, 胶州湾多次发生海星暴发灾害, 2006年和2007年青岛海域连续发生海星暴发, 造成的损失分别超过了4 000万和3 000万人民币^{[3, 6]}。2012年的海星暴发导致胶州湾扇贝产量受损超过80%。2021年, 胶州湾海星暴发导致的受灾面积约10万亩, 造成经济损失约1亿元。2022年, 胶州湾海域再次遭受海星和“白泥蚂”(经氏壳蛞蝓, Philine kinglipini)组合打击, 给养殖业造成了重大损失。

国内外学者对海星开展了大量的研究工作, 主要集中在分类学、种群空间分布、摄食行为、营养成分研究等方面^{[2, 3, 7-14]}。传统上针对海星等底栖生物的研究监测采用采泥、底拖网或潜水员下潜采集的方式, 底拖网会对底栖生物和海底生态系统产生严重破坏, 潜水员下潜的方式不仅成本较高、危险性大, 而且水下连续工作时长有限, 极大地限制了监测的范围和调查效率。海底拍摄方法自20世纪30年代起开始应用于大型底栖生物的调查中^[15-16], 与传统的底栖生物调查方法相比, 海底拍摄方法能够更加直观获取海底图像, 对底栖环境和生物的破坏影响更小, 同时能够对特定区域进行针对性的观测, 调查效率更高。海底图像拍摄的方法主要基于船载大型水下机器人ROV和拖曳式拍摄系统两种方式, 大型ROV价格昂贵, 需要专业科考船做支撑, 调查成本极高。拖曳式拍摄系统通过船只拖曳实现运动, 缺少自身运动的主动性, 易受拖曳速度和地形的影响, 特别是在海底地形复杂和变化较大的海湾或近海海域, 极易拖挂到底网、浮漂等不明海底物体, 安全性较差。小型ROV具有体积小、使用灵活、价格经济等优点, 已经广泛应用于水下应急救援、海底打捞、海洋工程、船体检查等领域, 它能够弥补大型ROV和拖曳式拍摄系统的不足, 更加适合海面和海底条件复杂的胶州湾等近海海域。

本研究以胶州湾多发的多棘海盘车为研究对象, 建立基于腕长的海星个体生物量估算方法和基于小型ROV的海星原位观测和定量分析方法, 对多棘海盘车的栖息密度和生物量开展定量研究, 揭示多棘海盘车的空间分布特征, 为全面掌握胶州湾海星分布的特点和应对海星暴发的提供监测手段。

1 材料与方法

本研究通过对采集到的海星(多棘海盘车)样本进行测量, 获取每个个体的腕长、个体干质量、个体湿质量数据, 建立基于腕长的海星个体湿质量、个体干质量的回归曲线, 获得回归参数。使用小型ROV对海底进行图像观测, 对采集到的海底原位图像进行处理和分析, 获取图像中海星个体的数量、个体腕长、观测面积等数据, 结合回归参数, 计算每个个体的个体湿质量和个体干质量, 进而计算海星栖息密度和生物量。技术路线图如图 1所示。

1.1 基于腕长的多棘海盘车生物量估算方法

本研究中的海星样本采自胶州湾养殖区, 分别于2023年春季、夏季和秋季各采集多棘海盘车30只。打捞上岸后, 立即送回实验室, 浸泡于海水中。测量时, 将样本个体从海水中取出, 放置于吸水纸上去除体表海水, 使用电子天平称量个体质量(个体湿质量); 将样本反面平放于烘盘上, 用钢尺测量3~5个腕足的腕长, 取腕长的平均值; 称量、测量完毕后, 将烘盘放入烘箱内烘干20 h(设定温度60 ℃); 烘干结束后, 使用电子天平称量样本个体质量(个体干质量)。记录样本个体的腕长、个体湿质量、个体干质量、烘干时间等信息。

使用Microsoft Office Excel 2019建立基于腕长的多棘海盘车个体干质量和个体湿质量回归曲线, 回归曲线的形式为多项式, 记录回归参数和R²。

1.2 基于图像技术的多棘海盘车观测方法 1.2.1 原位图像采集

水下原位图像通过小型ROV潜鲛P200(以下简称P200)采集。P200是国产新一代工业级水下无人机, 由深圳潜行创新科技有限公司自主研发的一款小型ROV, 是潜鲛系列的第二代产品, 型号潜鲛P200。P200配备8个高功率推进器, 可实现360度全方位移动和精准悬停, 配置4 K超高清EIS防抖相机, 采集图像的最大分辨率可达12 M, 还可采集4 K超高清视频(3 840 × 2 160, 30 fps)。采集的图像画面中同步记录P200所处位置的水深、水温、倾斜角度等实时信息。

科考船到达工作站位后, 选择迎风一侧下放P200, 调整P200的姿态, 使得相机与海底夹角保持在80度左右, 且保持夹角稳定, 调节P200高度至看清海底为止, 并保持激光标尺在视野内, 操控动力系统, 控制P200的缓慢移动, 并保持移动速度基本稳定, 录制视频时长3~5 min。P200回收到甲板后, 下载视频图像, 检查电池使用情况, 记录调查站位和时间等信息。

1.2.2 图像数据分析 1.2.2.1 视频图像转换

P200采集到的数据是30帧/s的视频格式数据, 为了方便图像处理和分析, 将视频格式图像转为图片格式, 使用Matlab2012软件中的VideoReader函数读取视频数据, 并按照设定的时间间隔0.5 s提取图片数据, 即每隔15帧图像提取一帧并保存。

1.2.2.2 单帧图像校正

因为P200在采集图像视频时, 相机与海底存在约80°的夹角(设为α), 采集到的图像会变形而导致前后点的像素尺寸不一致(图 2a), 所以需要对图像进行校正, 将所有像素的尺寸进行统一。借鉴航拍倾斜摄影的有关理论, 设倾斜影像中心点、近点和远点分辨率分别为D_中、D_近、D_远, 计算公式如下:

式中, δ为CCD单像元大小; h为距离海底高度; f为相机焦距; α_y为倾角; β_y为视场角的一半, 几何关系如图 2所示^[17]。

在本研究中, δ=1.565 µm; h =16.8 cm; f =3.17 cm; β_y=0.490; α_y为75~85。

P200视频图像分辨率为3 820×2 160, 根据图像中心点、近点和远点分辨率公式, 可以计算得到图像近边T₁、远边T₂、高度H₁、面积S的物理尺寸为:

观测面积S_总为: S_总=S×N, N为总帧数。

校正之后的效果如图 3所示。

1.2.3 图像数据分析

P200携带的激光标尺激光点的间距是固定的, 物理距离为D′, 图像中激光点间的像素距离为D(图 4), 计算出每个像素点代表的物理尺寸为D′/D, 即图像尺寸转换系数k为:

根据多棘海盘车腕长的图像尺寸L推算出其物理尺寸L′为:

通过对多棘海盘车计数, 计算得到各站个体数量, 结合第一节建立的回归参数, 可以计算每个个体的个体湿质量、个体干质量, 并统计出各站多棘海盘车的总湿质量和总干质量。将各站的个体数量、总湿质量、总干质量与各站观测面积相除, 计算得到各站多棘海盘车的栖息密度和生物量。

1.3 基于图像技术的多棘海盘车观测方法验证

为了验证本研究方法的可行性, 搭载胶州湾海洋生态系统国家野外科学观测研究站2023年6月的常规调查航次开展观测, 调查站位见图 5。

2 研究结果 2.1 基于腕长的多棘海盘车生物量回归方程

将实验室测量的个体湿质量、干质量数据与个体腕长数据进行回归, 分别建立多项式回归曲线(图 6)。回归方程如下所示:

其中: L′为腕长, W_D为个体干质量, W_F为个体湿质量。

两个回归方程中的拟合优度R²均超过或接近0.9, 表明拟合度较高。

2.2 基于图像技术的多棘海盘车观测

2023年6月的调查航次共完成12个站位的观测, 各站数据采集情况如表 1所示。

通过对每个站位的图像数据进行处理和分析, 共发现33只多棘海盘车个体, 个体腕长范围1.72~9.15 cm, 计算得到个体湿质量范围为12.050~104.936 g, 个体干质量围为2.981~32.399 g。通过对各站个体数据进行整理统计, 计算得到每个站位的多棘海盘车的栖息密度和生物量(图 7~图 8)。

从图 7可以看出, 湾口J09站多棘海盘车的栖息密度最大, 超过1.0个/m², 其次是湾北部的J06站和湾外的J10站, 均接近0.5个/m², J03、J05、J12站也有发现, 但栖息密度较小。

从图 8可以看出, 湿质量分布和干质量分布基本相似, 湾西北部的J03站和湾口的J09站多棘海盘车生物量较大, 湿质量均超过20 g/m², 干质量超过6 g/m², 其次是湾内的J05站、J06站和湾外的J10站, 湿质量均超过5 g/m², 干质量均超过1 g/m², 在发现多棘海盘车的站位中, 湾外的J12站的栖息密度和生物量均较小。

3 讨论 3.1 基于腕长的多棘海盘车生物量估算方法

本研究首次提出了基于腕长的多棘海盘车生物量的多项式回归方程, 改进了多棘海盘车个体湿质量的估算精度, 建立了多棘海盘车个体干质量的估算方法。前人对于生物量的估算多集中于个体鲜质量, YAMAGUCHI^[18]和李淑芸^[13]建立了幂函数形式的多棘海盘车个体湿质量与辐径的回归关系。为了开展对比, 本研究基于采集的样本数据建立多种形式的生物量回归方程(表 2), 由表 2可以看出, 基于本研究所采集的样本, 三次多项式回归方程估算的生物量误差更小, 更加适用于多棘海盘车生物量的估算。本方法的误差来源有两个方面: (1)不同季节的多棘海盘车个体体型差别较大, 特别是繁殖前后, 个体的肥瘪度差别很大; (2)养殖区采集到的多棘海盘车个体腕长多集中于5~10 cm, 5 cm以下和10 cm以上的个体较少, 使得回归方程在5~10 cm范围之外的误差较大。

3.2 基于图像技术的多棘海盘车观测方法

本研究首次建立了基于原位图像的多棘海盘车观测分析方法, 图像观测技术拥有自动、高效、无扰动等特点, 在海洋生态系统长期和原位观测中发挥了重要优势^[19]。与底拖网或采泥器取样等传统的方法相比, 水下图像观测更加直观, 能够更好地保护海底生态环境; 还能够弥补潜水员下潜调查方法存在的诸如危险性高、成本高、效率偏低等不足。图像观测能够在获取数量的同时, 估算出每个个体的体长参数, 进而估算出生物量。

由于胶州湾等近海海域海底地势变化较大, ROV水下成像相比拖曳式海底成像更加安全, 对海底环境的干扰也更小。ROV从功能上分为观测级和作业级, 观测级ROV通过携带的高清摄像设备进行拍摄并实时传输至控制台, 作业级ROV除了能获取实时图像外, 还可以通过机械手、采样器等完成作业任务。小型ROV绝大部分为观测级, 具有体积小、重量轻、使用灵活、价格经济等优点^[20], 但布放深度较小, 一般只能在100 m以浅海域布放, 自身一般不具备采样作业功能, 仅携带水温等简易传感器。大型ROV为作业级, 能够在几千米水深的海域布放, 稳定性更强, 配备多套高清摄像设备, 部分具备图像实时识别功能, 可以携带多套采样装备和传感器, 配备灵活的机械手, 能够完成多种复杂的水下动作, 但大型ROV价格昂贵, 一般造价几百万至几千万人民币, 需要搭载先进的母船做支撑, 因其功能复杂, 需要配备专业的人员队伍, 使用和维护成本很高^[21]。相比之下, 小型ROV更加适合在近海和海湾开展科学调查。目前, 国产小型ROV已经取得很大的发展, 以潜鲛为代表的小型ROV的稳定性和成像清晰度都极大提高, 已经具备了八向推力螺旋桨、水中悬停、超高续航、4K高清摄像、支持外接配件等功能, 可以基本满足近海海底观测需求。

目前, 关于中国北方海域海星分布的研究多集中在数量上, 对生物量分布的研究比较少。本研究首次获取到胶州湾多棘海盘车的原位分布数据, 各站位多棘海盘车的栖息密度为0~1.142个/m², 平均为0.207个/m², 处于正常丰度范围0.12~0.7个/m², 低于暴发期的海星丰度6.1个/m^{2 [22]}, 但与20世纪80年代山东近海水域海星类0.2~0.6个/m²的丰度相比有很大增加^[3]。

因为本研究基于可视化图像的方法, 所以从图像中获取的多棘海盘车个体数量与潜水员目测获得的个体数量差异不大, 而观测面积和个体体长、生物量等定量数据都基于图像转换系数k计算获得, k值的准确度直接决定定量分析数据的准确性。通过在室内以棋盘格标定板为对象开展测试实验, 使用本研究中的图像处理和校正方法计算k值, 然后反向计算出棋盘格子宽度, 与真实值误差小于4.2%, 表明该方法对平坦表面上物体的观测具有很高的准确度。但实际海底情况复杂, 海流、海底底质等都会对成像观测产生影响。k值的误差来源有以下两个方面: (1)小型ROV稳定性对成像的影响, 本研究中的图像的校正处理方法基于小型ROV在稳定姿态下获取的图像数据, 而小型ROV难以避免会受不稳定海流的影响, 其姿态可能短时间受到干扰, 成像角度可能会发生瞬间偏差, 也可能会产生极小的旋转角度, 导致某一时刻图像校正效果受到影响, 引起图像尺寸转换系数k误差; (2)二维图像难以完全表达三维海底真实情况, 尤其是在海底高低不平的区域, 校正的结果会将本不在同一平面的对象放在同一个平面的二维图像中, 可能会导致观测对象形态的变形, 当多棘海盘车个体栖息的海底不平坦, 或栖息在石块边缘时, 获取到的二维图像难以表示其真实状态, 计算得到的腕长数值可能会有偏差。另外, 图像本身的成像质量也会影响观测的准确性, 浑浊的水质和能见度差的水体环境都会降低海底成像效果和成像质量。虽然误差难以避免, 但可以从以下几个方面减少误差: (1)选择稳定性更高的ROV, 以期获得更加稳定良好的成像效果; (2)选择更加先进的成像设备, 比如选择成像像素更高的ROV, 选择具备偏振成像等成像功能的ROV, 选择具备三维全息成像功能的ROV等, 以期获得更加全面客观的成像效果; (3)在布放后选择远离科考船的区域观测, 尽可能减少科考船上其他作业对ROV海底成像观测的影响。

4 结论

(1) 通过对胶州湾多棘海盘车样本的测量和称质量, 建立了基于腕长的多棘海盘车个体生物量的三次多项式估算方法:

式中: L′为腕长, W_D为个体干质量, W_F为个体湿质量。该方法具有较高的估算精度能够比较准确地估算多棘海盘车的个体湿质量和个体干质量。

(2) 2023年6月份胶州湾多棘海盘车的分布不均匀, 一半站位没有发现多棘海盘车, 发现多棘海盘车的站位其栖息密度为0.029~1.142个/m², 平均为0.207个/m²; 湿质量为0.515~23.693 g/m², 平均为6.724 g/m²; 干质量为0.126~6.903 g/m², 平均为1.890 g/m²。栖息密度和湿质量的最大值都出现在湾口区域; 湾西北区域的干质量值最大, 而湿质量略微低于湾口区域。

(3) 基于小型ROV原位图像的海星观测和分析方法, 是一种高效、环保、经济的监测方法, 能够在获取直观的海星图像的同时, 计算得到海星的栖息密度和生物量数据, 能够在大型底栖生物观测研究中可以发挥重要作用。

致谢: 本研究中的出海调查和设备布放工作得到了中国科学院胶州湾海洋生态系统国家野外科学观测研究站科考队和中国科学院海洋研究所“创新号”科考船全体工作人员的大力支持和协助, 谨致谢忱。