A generalised volumetric method to estimate the biomass of photographically surveyed benthic megafauna
A generalised volumetric method to estimate the biomass of photographically surveyed benthic megafauna
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估算摄影调查底栖巨型动物生物量的通用体积法
DOI：
10.1016/j.pocean.2019.102188
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发表时间：
2019
影响因子：
4.1
通讯作者：
Benoist N
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Benoist N
生物量是了解环境中碳和能源储量和流量的关键变量。巨型生物（体型 ≥ 1 cm）的生物量定量由于其丰度相对较低和定量采样困难而受到限制。机器人技术的发展，特别是自主水下航行器的发展，为巨型生物的定量摄影评估提供了更好的机会。生物量的照相估计通常是使用来自物理标本的分类群特定长度-重量关系（LWRs）进行的。在很少或没有进行物理采样和/或不容易对关键分类群进行采样的情况下，这是有问题的。我们提出了一种广义的体积法（GVM），用于估计生物体积作为生物量的预测因子。利用东北大西洋豪猪深海平原持续观测站的新鲜拖网捕获标本对该方法进行了验证，结果表明GVM比LWR方法具有更高的预测能力和更低的估计标准误差。GVM和LWR方法在凯尔特海的一次摄影调查中并行进行了测试。在75%可以估算LWR的分类群中，两种方法测定的生物量值和分布格局具有高度可比性。其余25%的分类群的生物量增加了估计总林分存量的1.6倍。此外，我们在GVM的应用中测试了操作者之间的可变性，我们没有发现统计学上显著的偏差。我们建议在没有lwr的情况下使用GVM，并且考虑到GVM改进的预测能力，以及它不依赖于已知会影响lwr的分类、时间和空间依赖关系。
Biomass is a key variable for understanding the stocks and flows of carbon and energy in the environment. The quantification of megabenthos biomass (body size ≥ 1 cm) has been limited by their relatively low abundance and the difficulties associated with quantitative sampling. Developments in robotic technology, particularly autonomous underwater vehicles, offer an enhanced opportunity for the quantitative photographic assessment of the megabenthos. Photographic estimation of biomass has typically been undertaken using taxon-specific length-weight relationships (LWRs) derived from physical specimens. This is problematic where little or no physical sampling has occurred and/or where key taxa are not easily sampled. We present a generalised volumetric method (GVM) for the estimation of biovolume as a predictor of biomass. We validated the method using fresh trawl-caught specimens from the Porcupine Abyssal Plain Sustained Observatory (northeast Atlantic), and we demonstrated that the GVM has a higher predictive capability and a lower standard error of estimation than the LWR method. GVM and LWR approaches were tested in parallel on a photographic survey in the Celtic Sea. Among the 75% of taxa for which LWR estimation was possible, highly comparable biomass values and distribution patterns were determined by both methods. The biovolume of the remaining 25% of taxa increased the total estimated standing stock by a factor of 1.6. Additionally, we tested inter-operator variability in the application of the GVM, and we detected no statistically significant bias. We recommend the use of the GVM where LWRs are not available, and more generally given its improved predictive capability and its independence from the taxonomic, temporal, and spatial, dependencies known to impact LWRs.
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