- Kevin D. E. Stokesbury |马萨诸塞大学达特茅斯学院海洋科BOB国际体育学与技术学院渔业海洋系，马萨诸塞州新贝德福德
- Steven X. Cadrin, Nick Calabrese, Emily Keiley, Travis M. Lowery和Brian J. Rothschild |马萨诸塞大学达特茅斯学院海洋科学与技术学BOB国际体育院渔业海洋系，马萨诸塞州新贝德福德
- Gregory R. DeCelles |马萨诸塞州海洋渔业部门，马萨诸塞州新贝德福德BOB国际体育
摘要
关于新英格兰底栖鱼的数量估计存在相当大的争议。联邦调查随机抽样，但仅限于短拖长度和最小范围，日常费用高昂。我们与渔民合作，开发了一种视频系统，可以部署在商业拖网中，以改善关于底栖鱼类种群(重点是大西洋鳕鱼)的丰度和分布的信息Gadus morhua黄尾比目鱼Limanda ferruginea)，在不杀死更多鱼类的情况下，增加每个海日的海底取样量。鱼不是被拖到水面上进行计数，而是在它们通过渔网时进行计数。这导致连续的样带数据，可以处理成采样单位，随机化，并用于估计丰度。重要栖息地的高强度采样可以补充现有的多物种随机和分层随机调查设计，以减少不确定性，呈现更清晰的资源图景。
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