在渔港高点监控渔船目标的场景下，对渔船检测经常丢失和检测错误等问题，提出了一种基于改进Yolov5的渔船目标检测模型。首先通过Kmeans++算法对锚框重新聚类，选择适合渔船数据集的锚框尺寸；然后在Yolov5的骨干网络中融入CBAM注意力机制获取更多细节特征；再采用加权双向特征金字塔网络（BiFPN）代替原先的特征金字塔网络（FPN）+像素聚合网络（PAN）结构，快速进行多尺度特征融合；最后在检测尺度上去掉大目标的检测尺度，增加更小目标的检测尺度，改用新的三个检测尺度，提高了模型对小目标渔船的检测精度。结果显示：对比原Yolov5算法，改进后的算法精确度、召回率和平均精度均值均有所提升，分别提升29.5%、0.5%和4.5%，每秒检测帧数达到90.6，对渔船目标检测效果有大幅度改善。研究表明，改进后的Yolov5算法满足休渔期管控期间对渔船目标检测的准确性和实时性要求。

针对红鳍东方鲀病鱼样本数量少、检测准确率不高等问题，提出一种基于ResNet50和迁移学习的红鳍东方鲀病鱼检测方法。首先用ResNet50在ImageNet数据集上进行模型预训练；然后基于预训练结果构建了红鳍东方鲀病鱼检测ResNet50网络，将经过预训练的、包含16个残差块的模型权重迁移到构建的ResNet50网络中进行模型权重初始化以降低训练成本；为进一步提高检测的准确性，在构建的ResNet50网络模型的最后一个卷积层后面加入反卷积层以学习目标中的细节信息；最后，用红鳍东方鲀健康鱼和病鱼图像构建了数据集，并采用翻转、旋转、随机裁剪、色度变化和添加噪声等方法进行了数据增广，以增加数据样本的多样性，进而提高检测方法的鲁棒性。在所构建的数据集上进行了试验，试验结果表明，基于ResNet50和迁移学习的红鳍东方鲀病鱼检测方法准确率可以达到99%，与ResNet18、ResNet34、ResNet101和ResNet152不同深度的残差网络相比，分别约提升了10.7%、6.6%、6.2%和5.6%，在与不加入反卷积的ResNet50残差网络相比，约提升0.4%的精度。研究表明，采用基于ResNet50和迁移学习的方法，有效地解决了红鳍东方鲀病鱼样本少和准确率不高的问题，为红鳍东方鲀病鱼检测提供了新方法。

在渔业养殖过程中，需要定期对养殖池内鱼的数量进行监测。针对现有方法中存在的漏检问题，提出基于YOLOv5模型的局部优选以及改进输出尺度的鱼类数量统计方法。通过增加检测鱼的头部、尾部等局部信息，从鱼的全身、鱼的头部、鱼的尾部三个类别中优选数量最多的类作为数量统计的结果以解决漏检的问题。同时，针对鱼的全身、鱼的头部和鱼的尾部在图像中显示为大尺度或中尺度目标的情况，增加了这两类目标的特征输出以提高模型对目标的检测能力，使得模型能够适用于当前条件下的数量检测。结果显示，通过本方法统计出的数量与人工计数相比误差较小，准确率为96.3%，检测的帧速率为111 fps。在YOLOv5模型的基础上，应用局部优选的策略使得统计数量提高了37.4%，对输出尺度的改进使得统计数量提高了4.9%。该研究可以应用于渔业养殖鱼群数量统计和鱼类检测等方面。

针对水下图像视觉质量退化以及单一卷积层特征利用率不高的问题，提出了一种基于多尺度特征提取的水下图像增强模型。本模型在卷积神经网络的基础上使用改进的多尺度特征提取模块提取水下图像特征，首先构建可分离残差密集块（SRDB）作为基本特征提取单元，使用SRDB模块进行残差密集连接得到多层次特征信息，最后融合3个不同初始感受野下的多层次特征信息作为该模块的输出。多组试验结果显示，本模型增强后的水下图像有效改善了颜色失真和低对比度现象的同时保持了丰富的边缘细节内容；EUVP测试集的PSNR、SSIM分别上升到28.52、0.88，真实河豚图像测试集的UIQM、NIQE分别上升到2.84、5.95，表现均优于对比方法。研究表明，本模型具有较高的 FPS，大幅提升水下图像视觉感知质量的同时保持了良好的实时性。

鱼菜共生（Aquaponics）利用水产养殖排放水为植物提供营养，由一种氮源（鱼饲料）生产两种农产品（鱼和蔬菜），具有水和氮源利用效率高、不使用化肥和抗生素、对环境友好等特点，是一种可持续的农业发展方式。将鱼菜共生的发展历史进程分为理念起源阶段（1970年之前）、萌芽阶段（1970—1990年）、全球拓展阶段（1990—2010年）以及快速发展阶段（2010年至今）等4个阶段。分析了鱼菜共生3种典型模式；提出了鱼菜共生系统构建向解耦类型发展，系统布局向城镇化、立体化发展，硬件设施向生态型、智能化发展等3个主要发展趋势；提出了加强氮磷转化机制研究、建立系统理论模型、加强人工智能技术应用和加强商业规模系统研究4条发展建议。

实时检测并获取养殖鱼群的健康状态是规模化渔业养殖实现精准、绿色养殖和可持续发展的关键技术之一，其中实时识别病死鱼并及时收集处理更是减轻养殖水域污染、防止病害扩散、降低养殖风险的有效举措。然而在复杂的浅滩环境中，如光照变化、目标重叠、位置不稳定以及水雾造成模糊，使病死金鲳鱼实时识别并收集非常具有挑战性。本研究提出一种基于YOLOv4-v1的改进算法，在PANet模块中集成自定义Super网络，对输入的特征图进行编码解码过程，在细粒度特征提取中减少外界环境带来的干扰。此外，利用tanh-v1函数激活，增强了特征传播并确保网络中最大信息流。同时采用Resblockbody1模块，提高了目标框的定位精度。在浅滩养殖场景中，分析病死金鲳鱼图像在不同模型上对比试验结果中，YOLOv4-v1网络识别病死金鲳鱼的（平均精度）值高达98.31%，实时检测性能达到了27 FPS。通过与YOLOv4网络对比试验可得，YOLOv4-v1算法在线下试验中，检测速度基本与原网络持平，且值相较于YOLOv4提升了3.36%，召回率提升了2.54%，分数（精确率与召回率的平衡点）提升了0.56%。研究表明，YOLOv4-v1方法在死鱼识别方面具有良好的应用场景。

随着海上养殖走向深远海，海洋养殖装备将面临更加恶劣的海况，为了保证装备的安全，必须对其锚泊系统的安全进行评估。采用传统水动力计算分析的方法，能够获得准确的锚泊系统张力，但是计算时间要求很长。为了快速的获取恶劣海况下养殖平台锚泊系统的张力分布，本研究基于机器学习的方法构建了养殖平台锚泊系缆力预报评估的计算模型（SSA-BP模型），该模型引入了麻雀搜索算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化，改善了模型的预报性能。该模型将规则波波高、周期、流速作为模型输入指标，将系泊缆力作为模型输出指标，进行BP预报模型的训练。用麻雀搜索算法对BP模型进行优化并训练（SSA-BP模型），并针对改进后的SSA-BP模型预报结果与传统的BP模型预报结果进行对比。经过对比分析发现，SSA-BP模型整体的各项指标均低于BP模型，且SSA-BP模型各工况系缆力的预报误差也均低于BP模型并更贴近真实值。研究表明，该SSA-BP模型能够给出更加准确的预报结果。

为解决养殖过程中饲料浪费和水质污染的问题，鱼类摄食行为的研究一直受到广大研究者的重视。量化鱼类摄食行为，提取可用摄食参数，构建精确的摄食模型是优化投喂策略的有效途径。总结了摄食过程中主要觅食感觉器官、捕食量化指标和摄入声信号特征，综述了养殖期间影响摄食行为的环境因素。对比分析了两种监测技术的研究进展及优缺点，包括基于可见光与近红外光的计算机视觉技术、基于声学监测与声呐成像的声学技术，针对存在的问题提出了能够提高摄食模型准确性和普遍性的方法，以及被动声学的研究潜力及研究方向，以期为投饲系统向智能化的迈进提供参考。

深水网箱养殖过程中，网衣会受到海洋动植物等污损生物的附着，影响网箱内的水体交换，不利于养殖鱼类的生长和存活，同时，污损生物的附着会导致网衣重量增加，容易对养殖设施造成破坏。本研究在对国内、外的网箱清洗装置及研究现状进行分析的基础上，比较了移动式水下网箱清洗装置、潮流动力型网箱清洗装置和水下清洗机器人的技术特点，并对网箱清洗技术及装备随着大数据等新兴技术发展提出了未来的发展方向。

金枪鱼围网渔船在寻找金枪鱼鱼群过程中，所产生的燃油、人力及物力成本很高，提高鱼群搜索效率、降低入渔成本是当前面临的主要问题。本研究基于YOLOv3模型的计算机视频智能辅助分析与识别程序，实现对金枪鱼鱼群特征的自动识别，以减少寻鱼时间，提高捕捞效率。以上海开创远洋渔业有限公司围网船队提供的金枪鱼鱼群特征视频作为研究对象，对特征视频进行前期处理，构建金枪鱼鱼群特征数据集，并对数据集进行识别训练，将训练好的模型部署在具有推断任务的计算机上进行金枪鱼鱼群模拟识别。结果显示：该模型的识别准确率为68.6%。研究表明，基于YOLOv3的特征识别模型在金枪鱼渔情预报中具有实际的应用价值。本研究结果可为金枪鱼鱼群特征识别提供参考。

根据《蒙特利尔议定书》，渔船制冷系统所用R22制冷剂因对大气臭氧层具有破坏作用，应在2030年前被禁止使用。因此寻找理想的替代制冷剂迫在眉睫，混合制冷剂通过组分筛选与配比，既可以满足系统制冷需求，又达到环保要求，成为替代传统制冷剂的主流趋势。本研究设计了单机单级的自复叠制冷系统，采用化工流程模拟软件开展了多元混合制冷剂的应用替代研究。基于自复叠制冷系统特点和混合制冷剂热物性，面向-65 ℃的目标温区，筛选了R14、R23、R134a和R245fa四种制冷剂，分别组成二元、三元和四元混合制冷剂。针对自复叠式制冷系统，开展了二元、三元和四元混合制冷剂在不同组分不同浓度下的热力计算分析。结果显示：采用四元混合制冷剂的制冷系统相比于采用二元、三元混合制冷剂的系统制冷系数更优。当四元制冷剂组元配比为R14/R23/R134a/R245fa（0.35/0.36/0.1/0.19）时，制冷系统的COP可达1.037，排气压力与吸气压力分别为1 590 kPa与740 kPa，压比小于3，并且排气温度仅为61℃，工况参数良好。同时与传统的R22制冷系统进行对比研究，结果显示，混合制冷剂系统的COP接近于传统R22制冷系统，且在容积制冷效率方面，吸气流量为R22制冷系统一级吸气流量的26.56%，可显著降低系统中选用压缩机的尺寸，系统更加简单，性价比更高。因此，新型的低温混合制冷剂R14/R23/R134a/R245fa具备替代船用传统R22制冷剂的潜力。

紫外发光二极管(UV-LED,200-400nm)半导体固态光源具有节能环保、快速开启、体积轻便等特点。随着UV-LED性能的不断提升，未来有望取代传统的紫外汞光源。介绍了紫外（UVC-LED 200–280 nm)技术的发展状况，存在的问题及技术提升的路线，比较了国内外UVC水产领域研究成果，并基于水产养殖业微生物病害种类，给出了杀灭有害微生物所需要剂量的计算方法和UVC-LED在水产业微环境实际应用的设计建议；对未来UVC-LED达到大规模应用杀菌消毒的发展趋势做了展望，以期对水产养殖业绿色持续发展有所帮助。

为进一步探究不同水力条件下海水人工湿地对养殖尾水的净化效果，本研究选用复合垂直潜流人工湿地处理牙鲆养殖尾水，在3种水力负荷(20m/d、40m/d、100m/d)条件下设置3种停留时间(1.5h、3.0h、4.5h)，探讨了人工湿地对海水养殖尾水中氮、磷和化学需氧量(COD)等主要污染物的去除效果，并通过高通量测序技术分析了微生物的群落结构与脱氮的关系。结果显示：海水人工湿地系统脱氮除磷效果良好，溶解无机氮(DIN)、活性磷酸盐(PO43--P)和COD去除率随着水力负荷的增加而降低，且水力负荷对DIN去除率的影响比PO43--P和COD大；延长水力停留时间可提高DIN、PO43--P和COD去除率，对提高DIN去除率的影响尤为显著。水力负荷为20 m/d、水力停留时间为4.5 h时可实现DIN、PO43--P和COD达标排放。pH等环境条件影响人工湿地微生物的分布，进而影响人工湿地脱氮效果。该研究可为人工湿地高效净化海水养殖尾水提供理论和技术参考。

南极磷虾资源量大、营养价值高、富含多种活性物质，是极具开发价值的一类远洋渔业资源。虾粉是南极磷虾最主要的加工产品之一，在加工过程中，受挤压、加热、离心等因素的影响，会造成营养物质的流失和活性成分的破坏，尤其是蒸煮、干燥等涉及到热处理的环节，容易对不饱和脂肪酸、虾青素等热敏性成分破坏或降解。本研究介绍了蛋白质、脂质、虾青素等南极磷虾主要营养活性物质的特性及其在虾粉加工过程中的变化情况，分析了加工工序和工艺参数对虾粉品质的影响，总结了虾粉品质的主要评价指标和依据，讨论了虾粉加工中存在的工艺不明确、设备性能差、产品品质不稳定等主要问题，展望了营养活性物质的流向路径、结构变化机理、工艺优化、装备创新、工艺装备融合等未来的研究方向，旨在为虾粉加工工艺流程与工艺的优化研究提供理论依据与技术参考。

近年来，中国水产养殖业高速发展，水产动物投喂策略逐渐受到重视。通过列举与分析一系列国内外水产动物饲料投喂策略的相关研究内容进行较为系统的整理与总结。投喂策略是现代集约化水产养殖生产过程中重要的生产管理要素，其技术内涵可简要概括为投喂频率、投喂率和投喂作业方式等，不同的水产动物种类以及不同的生长阶段所需的适宜养殖投喂策略亦不相同。叙述了投喂策略对养殖动物生长性能、消化代谢能力、应激免疫水平、行为响应以及存活率等影响，为水产动物饲料投喂策略的选择和相关技术理论的研究提供参考。

养殖环境中模糊、气泡遮挡等现象影响养殖鱼特征提取，使养殖鱼群检测精度不佳，为解决上述问题，提出融合通道非降维双重注意力机制ECBAM与改进YOLOv5的养殖鱼群检测模型ESB-YOLO(ECBAM-SPPF-BiFPN-YOLO)。使用ECBAM注意力机制获取更多细节特征；为缓解加入ECBAM导致的检测时间增加、速度变慢，使用SPPF替换SPP，减少模型计算量，降低模型检测时间，提高检测速度；为提高YOLOv5特征融合效果，使用BiFPN进行特征权重融合，提高有效特征在特征融合的比重，减少特征丢失。为了验证改进模块对YOLOv5的影响，设计了消融试验。试验结果显示：ESB-YOLO对比YOLOv5在保持检测速度的条件下平均精度提升了2.40%；设计模型对比试验，验证了ESB-YOLO的优越性，对比FERNet、SWIPENet与SK-YOLOv5等先进水下目标检测模型，ESB-YOLO在平均精度上分别具有3.10%、3.90%与0.70%的优势。研究表明，本研究所提模型对养殖鱼群目标检测效果更佳，可以满足养殖鱼群检测要求。

鱼类目标检测对渔业精准养殖、生产自动化、资源调查及鱼行为的研究等具有重要的意义。为了能快速准确地得到鱼类目标的位置和所属类别，提出了一种改进YOLO v4模型的鱼类目标检测方法，在CIoU（Complete Intersection over Union）损失函数基础上构建了新的损失项，改进的损失函数使真实框与相交框呈相同宽高比进行回归，同时通过设置多锚点框模式，增强在特定尺寸面积上的检测效果。结果显示：改进YOLO v4模型的mAP(mean Average Precision)比原模型有较大提升，在自建数据集、Fish4Knowledge数据集和NCFM数据集上的mAP分别达到了94.22%、99.52%、92.16%。研究表明，改进YOLO v4模型可以快速准确地检测到鱼的位置和类别，检测速度满足实时的要求，可以为渔业精准养殖等提供参考。

针对传统水产品溯源系统存在数据易篡改、环节不透明、管理中心化等问题，在分析水产品供应链及关键信息的基础上，设计了管理供应链溯源信息的主从多链存储模型，保证了各企业隐私数据的安全性，并减轻了单链结构的存储压力。同时设计了链上管控智能合约对水产品从养殖到销售的所有环节进行智能监控，从源头进行管控。在此基础上，设计了基于主从多链的水产品区块链溯源信息管理系统，基于Hyperledger Fabric平台实现了系统，并结合实际应用案例证明了系统的适用性。最后与区块链单链架构进行了测试对比，测试结果表明本研究提出的存储模型对溯源信息进行了并发分层存储，兼顾了隐私数据无需共享和单链负载大两个方面，保证了溯源数据的真实性，实现了追溯过程透明化。

鱼类资源调查是渔业管理的基础性工作，利用水声探测技术进行鱼类资源调查日益成为主流手段。针对双频识别声呐(DIDSON)在水库中采集到的声学数据，利用Echoview声学数据后处理软件及其相关算法进行鱼类识别和计数研究。首先利用Kovesi图像去噪法和背景差分法对声学图像中斑点噪声和水体背景进行去除，然后根据鱼类目标回声阈值进行目标识别，利用α-β轨迹追踪算法进行运动目标追踪以防止重复计数，最后进行目标计数和体长信息的提取。结果显示，与借助声学图像的人工计数相比，本方法鱼类目标计数误差在10%以内，平均计数误差为7.2%，具有相当高的统计精度。研究表明，DIDSON可以用于鱼类识别与计数，在浅水水域的鱼类资源探测与管理方面具有非常广阔的应用空间。

在渔业转型发展进程中，发展深远海养殖是突破生态环境和自然资源约束性挑战，实现新时期中国海水养殖业可持续发展的战略方向。基于联合国粮食及农业组织（FAO）关于深远海养殖发展的定义，结合中国海水养殖业发展水平和海域条件，对中国深远海养殖概念进行了界定。提出养殖品种选择、养殖系统构建、养殖海域规划是关系深远海养殖产业稳步有序发展的重要因素。在养殖品种选择方面，应重点考虑经济潜力、适应水温和养殖技术；在养殖系统构建上，分析比较了不同养殖系统应用于深远海养殖的适宜性、安全性和经济性；在养殖海域规划方面，应重点考虑养殖排放、环境承载力和海域条件。

在水产养殖生产中，鱼群密度的检测是做好生产管理的关键环节。基于水下鱼类的群聚现象，采用基于拥塞场景识别卷积神经网络(Congested Scene Recognition Convolutional Neural Networks, CSRNet)技术，将剔除了全连接层的VGG-16与空洞卷积神经网络相结合，保持分辨率的同时扩大感知域，从而生成高质量的鱼群分布密度图。结果显示：CSRNet在仿真鱼群数据集中，检测准确率达90%以上，预测密度图与真实情况接近，失真度小；在预测真实鱼群密度中也同样表现良好。CSRNet与传统的基于光栅图方法相比，准确率提升近10%；与同样基于VGG-16的Faster R-CNN相比，CSRNet的表现更为优越。研究表明，构建的检测系统软件可实时检测定点区域鱼群密度是否处于正常范围，有利于预防鱼群高密度缺氧，提高鱼量产出，实现智能养殖。

水产养殖是通过自然水域或人工水体，以人为控制方式进行水生经济动植物养殖和种植的活动。水产养殖利用范围广泛，包括海洋、滩涂、池塘、湖泊、水库、江河等不同水域空间。作为渔业的核心组成部分，水产养殖在保障优质蛋白供给、建设水域生态文明、加快渔业转型升级和振兴产业经济发展方面的作用愈发凸显。在全面加快渔业现代化建设的大背景下，水产养殖逐步从过去拼资源要素投入转向依靠科技创新和提高生产效率，从追求单纯数量增长转向更高质量、更好效益和更可持续的发展方式。近年来，随着水产养殖模式的升级和设施装备的进步，整个产业迎来了蓬勃的发展机遇，同时也面临着系列挑战。该文综述了发展水产养殖的重要意义，分析了其当前的发展现状，凝练了制约发展的主要问题，提出了种质资源保藏与育种技术研发、目标性状改良与重大品种培育、生产方式优化与传统模式升级、养殖设施研制与大型装备创建、高效饲料开发与病害精准防控、质量安全分析与追溯体系构建等亟需攻关的重点任务，形成了做好科技创新整体布局、做实研发平台基地建设、做优政策法规体系保障、做精区域典型样板打造等发展建议，为实现中国由水产养殖大国向水产养殖强国转变提供参考依据。

为研究养殖工船养殖舱晃荡现象对舱壁结构强度和养殖安全的影响，采用光滑粒子流体动力学方法(SPH法)对横摇激励下养殖工船养殖水舱的轻微晃荡和剧烈晃荡进行数值模拟，通过引入动态边界粒子法解决SPH法固壁边界上或边界附近的粒子截断误差影响精度问题，并对动态边界粒子两种处理方法模拟结果与相关文献进行了对比分析，验证数值方法的有效性。结果显示：该方法可靠有效，适用于模拟养殖水舱晃荡时自由液面翻卷、破碎现象；对于轻微液舱晃荡现象，相比于边界粒子运动法，边界粒子固定不动法具有更高的计算精度；对于剧烈液舱晃荡现象，边界粒子运动法和边界粒子固定不动法则均能有效的数值模拟。本研究成果对于养殖工船养殖水舱晃荡现象数值模拟提供参考。

钓钩深度对金枪鱼延绳钓渔获性能有重要影响，本研究基于田内准则对延绳钓渔具进行缩小，采用ANSYS Workbench 19.2数值仿真软件对金枪鱼延绳钓进行双向流固耦合仿真，并选取2016年波利尼西亚群岛附近海域（4°S~15°S，140°W~160°W）金枪鱼延绳钓作业实测的6个作业站点42枚钓钩深度数据与ANSYS Workbench数值仿真结果进行对比，应用SPSS t-检验分析实测钓钩深度与数值仿真深度的差异性。结果表明：延绳钓最深钓钩仿真深度为280~310 m，钓钩深度与海流速度呈负相关。海流速度较小时（X=-0.11~0.05 m/s； Y=-0.05~0.03 m/s； Z=0.03~0.11 m/s），钓钩仿真深度较深，最深钓钩深度为310 m；海流速度较大时（X=0.28~0.75 m/s；Y=-0.10~0.52 m/s； Z=0.04~0.13 m/s），钓钩仿真深度较浅，最深钓钩深度为280 m。数值仿真钓钩深度与实测钓钩深度无显著性差异（P=0.241＞0.05）且各个站点钓钩仿真深度与实测深度均无显著性差异（P1=0.790，P2=0.337，P3=0.476，P4=0.369，P5=0.175，P6=0.136）。研究表明，基于田内准则对延绳钓渔具进行缩小，采用ANSYS Workbench力学仿真软件可用于延绳钓钓钩深度研究。

近年来，水产养殖和渔业资源保护的智能化发展迅速，对鱼类跟踪技术的需求也随之增加。传统的鱼类跟踪方法主要依赖于目视观察和标签追踪，存在效率低、应用范围有限、准确率不高等问题，限制了其推广应用。随着深度学习技术在计算机视觉领域的快速发展，基于深度学习的鱼类跟踪技术能够提供准确、客观、可扩展和自动化的跟踪方法。首先，介绍了鱼类跟踪技术的跟踪对象和四种深度学习鱼类追踪方法，分别是语义分割、实例分割、目标检测和目标分类。其次，介绍了鱼类跟踪技术如何获取鱼类轨迹与姿态、鱼类数量以及鱼类体长等鱼类目标跟踪信息。然后，介绍了基于深度学习的鱼类跟踪技术在鱼类疾病、鱼类摄食行为以及鱼类健康状态方面的应用，并从低对比度和纹理模糊、图像颜色失真以及遮挡和变形等三个方面，探讨了目前基于深度学习的鱼类跟踪技术的主要问题和一些相应的解决方法。最后，对基于深度学习的鱼类跟踪技术的发展前景进行了总结和展望。研究认为：基于深度学习的鱼类跟踪技术具有更高的准确度和客观性，为不同场景下的实际应用提供了更多解决方案，该技术有望在水产养殖管理、鱼类科学研究以及海洋环境保护等领域发挥更重要的作用，为相关领域提供更多的数据和支持。

为提高内循环流水养殖池塘净化区域的净化能力，从重庆潼南区内循环流水养殖池塘的底泥中分离纯化得到一株光合细菌（命名为菌株GR01）。通过形态学观察、生理生化鉴定、16S rDNA基因序列分析和扫描吸收光谱，对菌株进行分类鉴定。测定菌株GR01在不同温度、不同pH、不同盐度条件下的660 nm处的吸光度（A660），确定其最优培养条件。测定氨氮（NH3-N）、亚硝酸盐氮（NO2--N）、总氮（TN）、总磷（TP）含量，探究在室内模拟条件下该菌株对内循环流水养殖池塘净化区水体的去污能力。结果显示：菌株GR01为北京红篓菌（Rhodocista pekingensis），最适生长温度为28℃，最适pH为8.0，最适盐度为10‰，该菌株对尾水中NH3-N、NO2--N、TN和TP去除率分别为57.42%、28.74%、32.67%、32.85%。研究表明，菌株GR01对氮、磷具有明显的去除效率，其中对氨氮的去除效率最高，给内循环流水养殖尾水净化提供基础数据，与内循环流水养殖模式结合具有潜在的应用价值。

多波束渔用声呐是海洋渔业的重要设备，可利用声波对水下生物进行探测，其波束成形的算法是研制过程的核心技术。本研究从圆柱阵多波束渔用声呐的扫海方案出发，在传统移边带算法（SSB）的基础上提出了一种将并行处理转为串行处理的方法，同时在不损失性能的前提下提高信号处理速度的改进算法。首先将传统算法，与本改进算法进行对比。其次在现场可编程逻辑门阵列（FPGA）平台对改进算法进行了软件的实现，完成了两种算法实现的性能评估和资源消耗分析。最后在消声水池对改进算法的FPGA实现进行了指向性的测试，并通过MATLAB将仿真的波束图与实测后的波束图进行了比对。结果显示：两种算法在性能上保持一致，改进算法消耗的资源比SSB算法消耗的少近70%，同时改进算法的实测结果与理论仿真大致一致，偏差在合理范围内。

网衣附着生物形成堵塞是深海网箱养殖面临的严重问题之一，如何实现养殖网箱的安全高效清洗是目前亟待解决的问题。研究了网箱水下清洗机器人结构，将空化射流技术应用于养殖网箱表面附着物的清洗，根据网箱水下清洗工况，利用Fluent软件对喷嘴内部的空化流场进行了数值模拟，采用mixture气液两相模型、空化模型和Realizable Ƙ-ε湍流模型模拟计算得到了喷嘴附近速度流场和气相体积分数的分布规律；还研究了喷嘴入口压力和清洗深度对空化射流空化效果的影响。结果显示，空化现象主要产生于喷嘴圆扩张段壁面，增大喷嘴入口压力有利于提高流体射流速度及高速流射程范围，有效提高空化程度，增强清洗打击力，但水深深度增加而不利于空化。该模拟计算结果可为空化射流在网箱养殖水下清洗应用提供一定理论参考。

水产养殖生产信息化是信息技术在产业生产全链条的高度集成和综合应用，对中国水产养殖产业信息化发展具有积极的推动作用，能够有效改变传统的渔业生产方式，促进企业生产向精准化、智能化方向发展。本研究从产业发展和技术应用的角度，对水产养殖生产信息化的基本任务进行了分析。总结了生产信息化基本技术环节，从信息采集、智能决策、企业信息化模式、智慧服务组件等4个方向梳理了国内外水产养殖信息化技术发展现状和研究进展，最后针对水产养殖智能技术深度应用过程中碰到的困难与挑战，从提升信息采集能力、知识和数据的智能应用、实现全面感知和装备智能化等方面提出了水产养殖生产信息化技术发展方向和应用发展的对策。

随着市场对鲜活鱼贝类需求的加剧，保活运输技术的研究成为热点。低温可使鱼贝类呼吸减弱、新陈代谢降低，进入“冬眠”状态，便于无水保活运输。鱼贝类生态冰温无水活运的关键工艺包括生态冰温的确定、梯度降温、贮运环境、唤醒。本文主要介绍了生态冰温原理、技术特点以及一些关键工艺方法，分析了鱼贝类生态冰温无水活运过程中需要注意的技术点，如鱼贝类品类、运输装备及运输途中各环节的有机衔接等，并对已有生态冰温无水活运技术进行了总结，指出该技术未来研究趋势及方向，为优化、完善鱼贝类生态冰温无水活运体系研究提供参考。

人工鱼礁是实现海洋牧场建设、海域生态调控和海洋生境修复的主要手段之一。人工鱼礁的聚鱼效果主要取决于礁体建造材料、结构造型、流体力学特征及礁体布局等因素。总结了国内外人工鱼礁工程技术的发展历程，阐述了我国人工鱼礁发展存在的问题。通过查阅文献资料，总结了礁体造型和设计方面的研究进展，主要包括：现有人工鱼礁礁体材料的优、缺点，新型复合材料应用空间等；主要礁体构型及现有设计方法；采用流体力学模型试验和数值计算，开展礁体水动力学行为研究的进展；人工诱导流场和人工鱼礁布局主要方法。结合我国人工鱼礁现状，提出人工鱼礁设计与应用的发展趋势和重点研究方向，以期为我国人工鱼礁建造和升级提供参考。

为解决中国机动渔船普遍存在的燃料利用率低和渔获物保鲜能力不足问题，研究了一种通过回收渔船尾气中的余热来驱动制冷循环的氨水吸收式制冷装置。基于Aspen Plus软件建立了制冷循环模型，并分别对目标制冷量为15 kW、20 kW和25 kW的三个制冷循环过程进行了仿真计算。研究表明，在目标制冷量为20 kW和25 kW时，当制冷工质流量增至某一范围内时，尾气所能提供的热量无法使制冷工质析出足量的纯氨以满足制冷要求，发生器热负荷出现平直段，此时制冷系数曲线处于“低洼”阶段，对于整个制冷系统，其经济性、热效率均处于不利阶段，在实际运行中应当予以回避。在目标制冷量为15 kW和20 kW的两个循环中，制冷系数和实际制冷量在尾气流量较大时出现陡增趋势，不利于系统的可靠性和经济性，在实际运行中应进行适当控制。

以氧锥为气水混合装置的纯氧增氧系统溶氧效率高，但需产生一定气耗及能耗。本研究运用物质平衡等相关原理，对通入氧锥纯氧气体流量、养殖水体流量进行科学设计，分析其运行成本，并讨论设计关键问题。结果显示：采用一定锥体结构尺寸氧锥，当通入其纯氧气体流量为14.6 L/min、养殖水体流量为1 327.3 L/min（养殖系统水循环量79.6 m3/h）时，能充分利用氧锥81.88%～89.07%高溶氧效率，提供1 026.8～1 116.9 g/h养殖系统需氧量，完全满足养殖水体300 m3、养殖密度6 kg/m3的凡纳滨对虾循环水养殖溶氧量需求。氧锥运行耗氧1 252.7 g/h，耗电2.9kWh。研究表明，本设计对提高纯氧增氧系统技术性能，推进纯氧增氧在高密度循环水养殖中广泛应用提供支持。

通过高通量测序分析生物絮团系统在氮转化过程中的水体菌群多样性变化。试验设置对照组和试验组，对照组水体为清洁的消毒海水，试验组为生物絮团组，试验周期30 d。结果显示：试验组氨氮在第5 天达到最大质量浓度（2.99 mg/L），降低至趋于0 mg/L；对照组在第9 天达到最大质量浓度（7.51 mg/L），之后降低至趋于0 mg/L。试验组亚硝酸盐氮在第17天达到最大质量浓度（12.54 mg/L），之后降低至趋于0 mg/L；对照组在试验周期内呈不断升高的趋势，在第30 天达到13.42 mg/L。试验组的硝酸氮质量浓度高于对照组，在第30 天两组分别达到19.56和6.31 mg/L。生物絮团系统具有明显的消除氨氮和亚硝酸盐氮的能力，试验组的氮转化速率快于对照组。高通量测序显示，生物絮团系统微生物的菌群丰度和多样性指数随养殖周期的增加均显著增加，不同时期差异显著。试验共鉴定出23个门549个属，在门水平上，变形菌门(Proteobacteria)相对丰度随时间增加而降低（从67.72%降至44.45%），拟杆菌门(Bacteroidetes)和绿弯菌门(Chloroflexi)随时间增加而增加（分别从5.99%和6.68%增至16.06%和19.02%）。与氮转化有关的主要的菌有Ardenscatena和硝化螺旋菌(Nitrospiraceae)，相对丰度随时间增加而增加（分别从0.34%和0.07%增加至12.69%和0.2%）；Nitrosopumilus随时间增加而降低。生物絮团系统的功能与微生物多样性在养殖周期中呈显著变化。本研究对提高生物絮团系统养殖模式的利用效率具有参考价值。

为探索沿海垦区池塘养殖尾水的净化技术，在条子泥垦区运行了一种以碱蓬作为净化植物，风化煤、陶瓷环和石英砂为组合填料的垂直潜流湿地系统，通过比较进、出水差异分析净化效果。70 d后，将不同填料取出进行硝化能力测试，并通过高通量测序技术比较菌群结构。结果显示：垦区尾水中的pH、总氮（TN）、总磷（TP）和高锰酸盐指数（CODMn）分别为8.55~9.17、3.58~8.53 mg/L、0.47~1.16 mg/L和17.96~26.63 mg/L。经湿地净化后，出水中的pH为7.34~8.79，基本满足江苏省池塘养殖尾水排放一级标准。TN、TP和CODMn分别为2.75~6.65 mg/L、0.33~0.71 mg/L和16.32~24.16 mg/L，基本满足二级标准。pH、TP和CODMn在进、出水中的差异显著（P<0.05），平均下降8.78%、36.26%和13.52%。硝化能力测试表明，上、下层风化煤、陶瓷环和石英砂填料对总氨氮（TAN）的去除率差异显著（P<0.05），分别为97.44%、88.88%、49.30%和11.47%。细菌群落结构在不同填料上的差异显著（P<0.05），优势菌拟杆菌门（Bacteroidota）在石英砂上显著富集，norank_f__Microscillaceae在有碱蓬草根系附着的上层风化煤中显著富集（P<0.05）。本研究证实了组合填料垂直潜流人工湿地在沿海垦区池塘养殖尾水治理中的应用价值。

针对海上随波运动养殖网箱网衣巡检机器人导航定位难题，利用激光传感器在水下近距离测距的高精度、低干扰优势组成激光矩阵，提出一种基于激光矩阵的水下网衣巡检机器人定位方法。基于网箱物理模型，通过建立网箱编码先验地图，并在gazebo仿真环境下模拟水下网衣巡检机器人作业情况，激光测距信息中计算出机器人对网衣的相对航行距离和偏航角，且0.4 m距离处计算平均误差3.72%，0.08 m距离处计算平均误差8.15%，0.14 rad偏转计算平均误差19.18%，在8×6的网衣格栅定位中误差为0个网目，说明本方法满足巡检机器人在非惯性系下养殖网箱内的定位要求。研究表明，本方法为进一步研究水下巡检机器人在深海养殖网箱内定位问题提供参考。

网衣是网箱的重要组成部分。为解决对网衣的运动变形以及受力进行数值研究的问题，基于Morison方程和集中质量法，提出了网目群化改进方法。改进方法保持了网目群化前后网衣的体积和质量不变，并通过调整水动力系数达到改进后的网衣所受水动力与未群化前相同。通过对圆形网衣进行数值模拟，并与相关研究进行对比，分析了圆形网衣的容积损失率和水平拖曳力。结果显示：圆形网衣在均匀流速的流场中，其水平拖曳力随着流速的增大，增加的速率也随之增大，随后达到稳态，数值基本不变；增加网衣底部配重可以有效减小网衣的变形，但是随着配重的增加，其变形抑制效果在逐渐降低。改进的网目群化方法准确有效、简化效果显著，对于提高网箱水动力学模拟效率和计算精度都具有十分较好的参考价值。

深远海养殖是拓展水产养殖发展新空间、减轻近海生态环境压力的重要途径，对实现水产养殖提质增效、实现渔业现代化、保障世界食物安全和水产养殖业可持续发展具有重要意义，而深远海养殖装备与技术是支撑和实现深远海养殖发展壮大的关键。文章简要介绍了国内外大型桁架式养殖网箱和深远海养殖工船的研究应用现状，指出中国深远海养殖与国外渔业发达国家相比在机械装备自动化、智能化方面仍有较大差距。主要探讨了大型桁架式养殖网箱和深远海养殖工船当前面临的主要问题和未来的研究发展方向，并对未来深远海养殖的发展做了相应的探议及思考，特别是对深远海养殖装备的发展定位、功能拓展、科技支撑等进行了探索和建议。本研究以期为中国深远海养殖装备与技术研发及未来海洋建设提供参考。

受近海养殖空间限制及环境污染问题的影响，近年来，海上养殖业逐渐向深远海发展。然而，深远海的气候更为恶劣复杂，为保障养殖装备的结构安全，需对其进行水动力特性研究。以养殖装备的网衣作为研究对象，使用多孔介质理论对网衣结构进行建模，采用开源CFD软件OpenFOAM进行数值模拟研究，探究了网衣与规则波和聚焦波的相互作用。结果表明，在规则波输入下，随着密实度和特征速度的增大，网衣阻力逐渐增加，随着特征长度的增加，网后波浪的透射系数逐渐增加；在聚焦波输入下，波浪的频域分布没有显著变化，随着网目尺寸的增大，网衣阻力逐渐增加。最后，综合数值计算的结果，将雷诺数和KC数作为输出参数，建立了极端波浪下多孔介质网衣阻力的预报模型。

多波束渔用声呐是海洋渔业实现高效、精准和选择性捕捞的重要工具。为了系统分析多波束渔用声呐探测性能及主要制约因素对作用距离的影响，针对圆柱形阵多波束渔用声呐，采用水声学系统仿真的方法，分别对主要为噪声和混响环境下的渔用声呐探测性能进行分析，对不同海况下噪声不同目标强度鱼群的探测性能进行比较，分析窄带系统和宽带系统降低混响的能力，并对噪声和混响混叠环境下的渔用声呐探测性能进行仿真分析；最终，从系统设计、发射方式、接收方式等多个角度提出提高渔用声呐探测性能的方法，为远距离、高分辨率多波束渔用声呐的研制提供改进的方向。