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基于图像技术的胶州湾浮游动物优势种体型参数与生物量转换关系研究
引用本文:孙 松,毕永坤,孙晓霞.基于图像技术的胶州湾浮游动物优势种体型参数与生物量转换关系研究[J].海洋与湖沼,2013,44(1):15-22.
作者姓名:孙 松  毕永坤  孙晓霞
作者单位:1. 胶州湾海洋生态系统国家野外科学观测研究站 青岛 266071;海洋生态与环境科学重点实验室中国科学院海洋研究所 青岛 266071
2. 胶州湾海洋生态系统国家野外科学观测研究站 青岛 266071;中国科学院研究生院 北京 100049
3. 胶州湾海洋生态系统国家野外科学观测研究站 青岛 266071
基金项目:国家重点基础研究发展计划(973)项目, 2011CB403601 号; 国家自然科学基金重点项目, 41230963 号; 中国科学院战略性先导科技专项, XDA05030401 号; 国家海洋公益性行业科研专项, 201005014 号。
摘    要:利用ZooScan图像扫描技术,建立胶州湾浮游动物优势种中华哲水蚤和强壮箭虫体长、面积和体积与干重之间的回归关系.比较了不同季节、不同参数之间的差异.结果表明,不同月份的回归关系之间无显著差异,在三个体型参数中,面积拟合生物量的程度最好,是利用图像方法估算生物量最佳参数.中华哲水蚤和强壮箭虫体型-生物量转换关系可以分别表示为:lgDW=1.611gA+ 1.69,lgDW=1.541gA+l.32.

关 键 词:图像  干重  体长  面积  体积
收稿时间:2011/12/31 0:00:00
修稿时间:2012/11/28 0:00:00

RELATIONSHIP BETWEEN SHAPE PARAMETERS AND DRY WEIGHT OF THE DOMINANT ZOOPLANKTON IN JIAOZHOU BAY BASED ON IMAGE METHOD
SUN Song,BI Yong-Kun and SUN Xiao-Xia.RELATIONSHIP BETWEEN SHAPE PARAMETERS AND DRY WEIGHT OF THE DOMINANT ZOOPLANKTON IN JIAOZHOU BAY BASED ON IMAGE METHOD[J].Oceanologia Et Limnologia Sinica,2013,44(1):15-22.
Authors:SUN Song  BI Yong-Kun and SUN Xiao-Xia
Institution:Jiaozhou Bay Marine Ecosystem Research Station;Key Laboratory of Marine Ecology and Environmental Sciences, Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences;Jiaozhou Bay Marine Ecosystem Research Station;Graduate School of Chinese Academy of Sciences;Jiaozhou Bay Marine Ecosystem Research Station
Abstract:This study estimates regressions between shape parameters that contained length, area and volume were obtained from image scanned by ZooScan, and dry weight with dominant zooplankton of Calanus sinicus and Sagitta crassa in Jiaozhou Bay. This study intends to reveal the differences of regressions established by various parameters in several seasons. The results show that there are no significant difference in regressions of different months and area, which is recommended as the optimum parameter in image method. The regressions of shape parameter-biomass of C. sinicus and S. crassa are: lgDW=1.61lgA+1.69, lgDW=1.54lgA+1.32.
Keywords:Image  Dry weight  Length  Area  Volume
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