Using accurate insonification volumes to estimate fish abundance from acoustic survey data
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic transect-surveys paired with biological sampling of detected fish targets are an effective method for surveying fish in large freshwater and marine basins. While echo data can be deconvoluted for detected fish targets and biomass through well-established biophysical models by echo-counting, trace-counting and echo-integration methods, commonly adopted geometric models for insonification volumes of transecting sound-beams are either inaccurate or erroneous, which can significantly bias estimated fish densities and abundances for surveyed basins. In this paper, we present accurate models for insonification volumes of acoustic beams to correct these errors. The practical value of the models is demonstrated with results from the acoustic survey data acquired in two major nursery lakes for sockeye salmon ( Oncorhynchus nerka ) on Vancouver Island in British Columbia, Canada. By using the correct ping-to-ping insonification volumes and taking considerations of unsampled volumes in the upper water column, estimates using accurate insonification volumes were within a 5 % difference between the echo-counting and trace-counting biophysical models. The presented results and methodologies can be readily replicated and are broadly applicable to acoustic surveys of fish abundance in freshwater and marine environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».