1. 引言
生物海洋学旨在探究海洋生物的分布、数量、多样性以及生态关系。这依赖于准确且完整的物理和生物海洋特征数据。声学多普勒流速剖面仪（ADCP）最初设计用于测量海洋水流，因其能够同时测量多种物理和生物参数，在生物海洋学研究中发挥了重要作用。
2. ADCP的原理与功能
从根本上讲，ADCP基于多普勒效应原理工作。它们向水柱发射声学信号，并利用水中的粒子和生物体测量反向散射信号的频率偏移。通过这种频率偏移，ADCP能够解读不同深度的水流速度。反向散射信号的强度还可提供有关悬浮粒子和生物体的数量及大小的信息。
3. 在海洋生物活动模式研究中的应用
鱼类洄游
众多与鱼类洄游相关的研究因ADCP的使用而得到完善。在河口、海湾等关键位置以及洄游通道沿线安装ADCP，能够追踪鱼群的移动。因此，ADCP测量的流速有助于指示鱼类洄游的方向和速度。例如，它同样能够监测洄游三文鱼从海洋游回出生河流产卵的往返活动。此外，通过反向散射数据，ADCP还能提供有关鱼群大小和密度的信息，这些信息可作为洄游鱼类种群动态研究的输入数据。
浮游动物扩散
浮游动物作为海洋食物网中的重要环节，呈现出更为复杂的时空扩散模式。从浮游动物小体型产生的反向散射信号中，可以检测到它们的移动。这类信息有助于深入了解浮游动物在水柱中的分布情况，以及它们如何随洋流移动。例如，在海洋环境中，它可以量化由潮流和风生流导致的相对扩散，进而了解浮游动物的扩散情况。这可能会改善对浮游动物可被鱼类等较高营养级生物获取情况的预测，从总体上也有助于了解海洋生态系统的整体运行。
4. 海洋生物数量估计
鱼类和浮游生物生物量估计
ADCP测量的反向散射强度源于水中鱼类和浮游生物的生物量。原则上，只需将反向散射信号与已知大小和密度的生物样本进行校准，就可以很容易地估计一定体积内鱼类和浮游生物的生物量。例如，在渔业管理中，通过ADCP进行的生物量估计能够大致推算商业重要鱼类的种群规模。此外，对于浮游生物，生物量估计对于研究初级生产力和海洋食物链中的能量流动至关重要。
种群密度绘图
ADCP可用于绘制海洋生物的种群密度图。这使得ADCP能够测量反向散射信号的空间分布，然后通过在大面积区域拖曳ADCP或部署底部系泊的ADCP网络，将其转化为生物密度图。所获得的结果在绘制海底底栖生物分布方面表现出色。例如，对珊瑚礁区域进行的ADCP调查可用于确定珊瑚覆盖率高或低的区域边界，这对保护和管理工作非常有用。
5. 海洋栖息地绘图
定位海底特征和珊瑚礁
通过使用ADCP的反向散射数据，可以确定诸如岩石礁、沉船和海底洞穴等海底地形特征的存在。各种海洋物种依赖于这些多样的特征。通过绘制这些水下栖息地的位置和特征，ADCP有助于我们了解海洋生物多样性的空间分布。例如，对沿海海洋保护区进行的ADCP调查可能会发现以前未知的珊瑚礁栖息地，这些栖息地应得到特殊保护。
绘制海草床和海带森林图
海草床和海带森林是两种主要的沿海栖息地，为大量海洋生物提供了家园。同样，ADCP可用于绘制这些栖息地的范围和密度。海草和海带的叶子和茎会产生独特的反向散射信号特征，ADCP能够检测到这些特征，从而在与沿海开发和气候变化等环境变化相关的时间尺度上，确定这些栖息地的健康状况和范围。
6. 海洋生物与洋流的相互作用
幼体扩散与补充
洋流使得海洋生物幼体的移动呈现出一定的规律性。ADCP可以通过提供携带幼体的洋流信息，帮助研究鱼类和无脊椎动物幼体的扩散。了解幼体扩散对于预测成体种群的补充情况以及解决不同种群之间的连通性问题至关重要。例如，在珊瑚礁系统中，ADCP数据可用于追踪珊瑚幼体的来源，并确定它们的定居和生长位置，这对于珊瑚礁的长期生存和恢复至关重要。
水层 - 底栖耦合
ADCP能够让我们更好地理解水层 - 底栖耦合，即水柱中的生物与海底生物之间的相互作用。ADCP可用于测量携带有机物从表层水到海底以及反之的水流。通过安装ADCP，可以了解水层区的生产力如何影响底栖生物群落，反之亦然。例如，浮游植物产生的有机物从海底输出是海洋碳循环的一部分，ADCP为这种运输的机制和速率提供了关键信息。
7. ADCP数据与其他海洋学和生物数据的整合
一般来说，为了更好地理解生物海洋学，ADCP数据通常会与其他形式的数据整合。例如，将ADCP的流速测量数据与CTD（温盐深仪）的温度和盐度数据相结合，可用于解释物理海洋环境与海洋生物分布之间的关系。ADCP数据还可以与其他生物采样数据，如渔获量和浮游生物拖网数据相结合，以验证和进一步完善对声学反向散射信号的解读。本质上，这是一种跨学科方法，将进一步增强我们对海洋作为一个复杂生态系统的认识。
8. ADCP在生物海洋学应用中的挑战与局限
物种识别
虽然ADCP能够通过反向散射提供生物的大小和密度，但对这些生物进行物种层面的识别仍然是一个挑战。多个变量会影响反向散射信号，主要包括生物的大小、形状甚至组成成分，在相似的声学特性下区分不同物种并非易事。
信号干扰
ADCP信号会受到海洋中其他声学源的干扰，主要是船舶噪声和海洋哺乳动物的叫声。这会干扰反向散射和流速测量，在嘈杂的海洋环境中，测量精度会严重下降。
校准与验证
为了从ADCP数据中获得可靠的生物学解释，需要进行良好的校准和验证。校准方法通常很复杂，需要大量已知生物的样本。此外，反向散射与生物特征之间的关系通常需要针对不同的海洋区域和季节不断进行验证。
9. 未来展望
尽管存在这些挑战，ADCP在生物海洋学中的应用前景依然广阔。随着信号处理和机器学习技术的进步，物种识别方面的一些不足有可能得到克服。例如，利用机器学习算法分析反向散射信号模式，将提高区分物种的能力。此外，新设计的具有更高分辨率和频率的先进ADCP传感器将有助于研究小型且难以捉摸的海洋生物。ADCP与其他新兴技术（如自主水下航行器和水下滑翔机）的结合，将更全面、更详细地研究海洋生态系统。
最后，ADCP已成为生物海洋学中的有用工具，其应用范围涵盖生物活动研究、数量估计、栖息地绘图以及生态相互作用等多个方面，极大地更新了我们目前对海洋环境的认识。当然，其使用可能会存在一些问题，但技术和研究的进一步发展很可能会提升它在揭示海洋生物领域奥秘方面的作用。