數數海洋里到底有多少魚？

海洋里到底有多少魚？——也許有的小孩子會用這個問題來考驗你的耐性，但誰能知道世界上魚的總數呢？一位漁業專家形容清點魚的數量就像清點森林中的樹木，而且這還是一些看不見而且不停移動的樹。事實上，我們生活的這顆名叫「地球」的星球是個水球，水域面積達全球面積的71%，而森林面積只佔陸地面積的30%，因此在偌大的水域里數魚比數陸地上的樹木難多了，基本上是不可能實現的。

然而，漁業界和科學界在過去幾十年中都堅持承擔著這項似乎不可能完成的任務——尤其是數點海洋魚類，因為他們實在太需要知道海洋里到底有多少魚了。

圍繞魚類數量的戰爭

全球數十億人每年通過食用大量水生動物攝取蛋白質，而漁民和漁業公司則通過打漁謀得生計。但如果人類不加控制地打撈，加上環境污染和氣候變化，魚的數量會越來越少，現在就有許多魚類正瀕臨滅絕或者已經滅絕。因此，漁民和科學家需要知道魚的數量，了解能打多少魚、留多少魚才能保證魚類的可持續發展，不然會導致殺雞取卵的結果。如果計算出的魚的總數較少，捕撈的限制政策就會比較嚴苛，這無疑會影響當下漁民的生計和漁業的收益。於是，水域中魚的數量成為漁業人士和科學家之間爭論的焦點。

多年以前，美國新英格蘭就曾爆發過這樣的矛盾。當歐洲人首次抵達北美新英格蘭時，當地土著已經在這裡打了幾千年的魚，這裡的鱈魚讓人感覺撈之不盡。新英格蘭最初的繁榮在很大程度上是靠漁業支撐的。20世紀，隨著新動力的發明和使用，漁船和漁網越來越大，漁船也行駛得越來越遠，打撈的效率觸目驚心。事實證明，魚的數量並不是無限的。科學家發覺新英格蘭周邊的海洋在1個世紀里幾乎快被掏空了。

20世紀70年代，在科學家的呼籲下，美國政府介入，制定了一系列的捕魚禁令和捕撈噸數限制。這使得許多漁民無法維持生計，由此導致了漁民與科學家之間的對抗。漁民堅持認為科學家完全不清楚海里有多少魚，他們數魚的位置是錯的，而科學家則捍衛自己的方法和統計結果。關於漁業科學和政策的公眾會議常常演變成雙方激烈的對罵。

究竟誰正確？沒人知道。研究者們承認無論誰都不可能給出像「大西洋中有230萬條還是300萬條鱈魚」這樣確切的數字。但由於過度捕撈會帶來嚴重的後果，科學家們還是繼續努力尋找各種方法來計算魚的準確數量，以期提供維持海洋生態平衡所需要的數據。

兩個群體，兩種數據

最常見的魚量數據來自商業捕魚、水產品銷售和消遣式捕魚的記錄，相當於業內數據。中國每年也有《漁業統計年鑒》，記錄水產品的產量、銷量、從業情況等。從這一數據可以直觀地看到每年的捕撈情況，然後根據各地捕撈數量推算當地水域的魚種及數量。然而，這一數據最大的問題是只來自於漁民捕撈的地點，漁民會儘可能去魚多的地方捕撈，即使這類魚的整體數量很低，漁業數據也可能顯示較高的值。

另一種數據由獨立於漁業界的科學機構採集整理。在過去幾十年里，科學家們採用類似於漁民捕撈的方式，對各個典型的地球位置進行拖網採樣、數據收集，並估算可能的數目。以美國國家海洋和大氣管理局（NOAA）為例，從20世紀60年代開始，其前身就啟動了拖網採樣系統，在當時來看是非常高效和有用的。設定航線，每隔一段距離選定一個採樣點，用完全相同的網，按照完全一致的程序撒網、收網，適當計入拖網的開口大小，就得到了每平方千米海域內每種魚的數量。這樣就不會因為捕撈方式的不同，或者偶然遇到數量集中的產卵場地而使統計數量受到影響。雖然是通過採樣估算的數值，但他們每次獲得的數據的變化基本上可以反映魚群數量的增加或萎縮。

這種拖網取樣計算的方式一直延用到今天，隨著計算機的發展，科學家們採樣的方式已經取得了一些進步，從手工測量發展到計算機全自動測量，從紙筆記錄和手工錄入數據發展到程序自動運行、計算，採樣效率更高，數據更精確。

然而，這種捕撈式取樣也存在一些缺陷。高效拖網採樣只有在平坦的海床上才能實現，而許多重要的商業魚類都棲息在岩石較多的海底，無法拖網。其次，高度遷徙的物種，如金槍魚，分布範圍太廣，而且有很大一部分聚集在海洋表層，很難用拖網的方式準確採樣。再次，有的魚類對水壓比較敏感，拖網捕撈時它們能馬上感覺到異樣，從而逃離魚網。即便打撈到的這類魚較少，也不能說明其數量就少。

而對於以NOAA為代表的科學機構而言，最大的問題正好也是最大的優勢所導致的。為了使歷史數據能進行客觀對比，他們必須採用完全相同的捕撈方式和計算系統，年復一年，這導致他們永遠被鎖定在20世紀60年代最初設計的系統中，然而，誰都知道這系統該升級了。

清點魚數放新招

雖然傳統的採樣計數系統仍然是科學界主流的魚類計數方式，但越來越多的新技術已經被應用到收集魚的數量中來。

讓機器人來清點魚群

水下自動機器人（AUV）加上新型水下照相機可以潛入各種地形，為科學家們帶來海量的海底信息。AUV已經被用於各種水下作業，如水下科考、軍事偵察、援潛救生。設定相應的程序後，AUV會自動執行程序，完成工作。經改造後的魚群科考AUV在海床以上1.5～3米的水下，以相當於人類緩步行走的速度前行，其聲納系統可以幫助它避開岩石和峭壁；它可以探測水溫、水中的含氧量、有機物溶解度，而最能帶來信息量的是拍攝照片。

為了清晰地看到魚群的狀態，AUV會多次重複相同的路線，拍攝數萬張照片。一種名為「棲息地圖攝影系統」的新型拍攝設備，每秒能拍攝6張交疊的照片，得到細節豐富的無損影像，實時記錄海底環境。研究人員還開發出了一種3D相機，將拍攝到的照片生成3D影像，並且可以識別出海床上許多平時難以發現的物種，如貝類，即使像比目魚這種在沙地中埋住部分身體的偽裝高手也能被識別出來。

AUV最成功的例子是新英格蘭的扇貝。20世紀90年代新英格蘭扇貝一度耗盡，AUV技術的採用使拖網採樣的數據得到訂正。幼年扇貝的分布區域被發現，漁業管理機構將幼年扇貝分布區設置為捕撈限制區域。在AUV技術和其他干預手段的共同作用下，新英格蘭地區的扇貝棲息地完全恢復了。

聲吶和無人機都派上用場

AUV的缺陷是只能探測底層魚群，對於中層魚群，科學家們採用聲音探測的方式。將事先採集的聲音樣本載入系統，通過匹配聲音特徵，就可以識別出不同的物種或不同大小的個體。這項技術還為觀察魚類行為提供了一種全新的視角，例如，科學家從前以為小型被捕食魚和大型捕食魚各自分層聚集，而聲音探測系統告訴他們，所有魚都混雜在各層水域中。

海洋表層魚的觀測則可以由無人機來實施。小巧而強大的直升無人機，翼展約80厘米，裝上高清相機，從各個角度拍攝洋面魚群。雖然無人機只能在空中飛行15分鐘，但其先進的GPS和導航感應器，可以準確計算拍攝角度並測算魚的大小。這項技術在計算魚的數量方面還是初次嘗試，目前只用於拍攝金槍魚。科學家將金槍魚的海面數據與聲音探測收集的海洋中層數據相關聯，希望可以得出這種大範圍遷徙物種的大致數量。

搜集魚類DNA

除了針對各層海洋魚類的觀測，科學家還在嘗試使用DNA取樣方式對魚群進行計數。與拖網捕撈方式相同，確定航線中的取樣點，但打撈的不是魚，而是收集兩升海水，記錄從魚的粘液、魚鱗或排泄物中脫落的DNA片段，通過測算這種環境DNA的數量找到魚群數量之間的聯繫，從而計算魚的數量。有科學家通過採樣，再與拖網採樣的數據進行對比，兩種數據都顯示數量最多的單個魚種是格陵蘭大比目魚，但被DNA分析列為第二大魚種的格陵蘭鯊在拖網中卻只打撈到一條。據說格陵蘭鯊擅長逃過漁網，可以看出，DNA數據在這方面比拖網採樣更加準確。

新舊結合，數據更準確

但無論採取哪種方式，最終的數值都是估算。就如同拖網採樣計算不到逃離魚網的魚群數量一樣，一些技術的運用會在一定程度上影響數據的準確性，比如相機照明燈或機器在水下運行時發出的聲音可能會對某些魚群的行為產生干擾。科學家現在想知道的是，這些技術干擾的程度究竟有多大。

因此，無論是哪種技術的支持者都不建議用單一的某種技術從事這項計數工作，尤其不能取代傳統的拖網採樣，畢竟它有豐厚的歷史數據。研究者們應該綜合多種技術，取其所長，將獲得的數據交叉參考，得出更精確的結果。

而新技術除了能提供魚群數量信息，還能收集到魚類棲息地環境、行為模式等信息，也許這些信息比數量更有價值。

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