目前，鱼类资源量评估常用的方法是传统的渔业捕捞法。该方法需要大规模的渔业捕捞数据，适用于水产养殖鱼类资源量评估。但对于土著鱼类，大规模捕捞会对其生存、繁殖和福利造成不良影响。在不开展大规模捕捞仅有限数据的条件下，除声呐探测法和环境DNA法外，尚无有效的方法对土著鱼类资源量进行准确的评估和验证。在长江青海流域，由于不具备开展声呐探测的航行条件，且环境DNA浓度与鱼类资源量的关系存在很强的不确定性，因此，自1950年代我国有渔业资源历史记录以来，长江青海流域鱼类资源量尚未有过准确记载。

中国科学院球盟会官网入口动物生态与资源保护学科组将人工智能算法与传统的渔业捕捞法相结合，使用Python语言开发了CPUESDM模型（单位捕捞努力量渔获物量和组合物种分布模型的整合模型），评估了长江源小头高原鱼资源量为133.52吨，平均资源密度为0.192 g/m²。验证结果表明，Cohen's kappa coefficient = 0.78，均方根误差 = 0.05，评价结果准确度良好。据此估算，长江源鱼类的资源总量为300.24吨，呈西低东高的趋势，略低于毗邻的金沙江、岷江（大渡河）和雅砻江。

本研究完成并验证了自1950年代有历史数据记录以来的长江源首次鱼类资源量评价，研究提出的新方法具有捕捞量小、评价精度可验证的特点，为解决青藏高原地区珍稀濒危鱼类在有限数据条件下的鱼类资源量评价提供了行之有效的参考方法。

相关研究在 Science of the Total Environment 杂志（中国科学院1区TOP期刊，2023年影响因子/JCR分区：9.8/Q1）发表了题为 Spatially explicit estimation of freshwater fish stock biomass with limited data: A case study of an endangered endemic fish on the Tibetan Plateau, China 的研究论文。球盟会官网入口赵凯研究员为通讯作者，王贺崐元特别研究助理为第一作者，田菲副研究员、刘思嘉特别研究助理为合作者。研究工作得到了青海省农业农村厅、中国博士后科学基金面上项目的资助。

论文链接：http://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2023.168717

长江流域主要干支流的鱼类资源量记录

小头高原鱼的全局相对资源量/栖息地适合度（Global relative biomass/Hglobal）和局部绝对资源密度（Dlocal in g/m²）

（a）小头高原鱼全局绝对资源密度（g/m²）及其与海拔的关系（b）;（c、d）资源分布冷点区辫状河流典型生境；（e）资源分布热点区高原峡谷型生境