鱼群运动和群体空间分布的水下录像资料表明，聚集在一起的成千上万的鱼类往往呈现非常有序的分布和运动状态。在自然界中，还存在着如鸟群，蚁群，蜜蜂群等大规模的群体运动的现象，已引起科学家的关注和研究。本文对进行鱼群行为研究的有关方法进行了分析，通过建立数学模型，提取和分析影响群体行为的主要因素，这些都是进行鱼类行为研究的基础性工作。　　 本文选用体型较小的、具有集群习性的红鼻鱼(Hemigrammus rhodostomus)作为研究对象，对其群体动态结构进行初步探索研究。从四个方面进行研究：(1)对拍摄水族箱录像的技术和影象资料的畸变评估；(2)红鼻鱼空间三维信息的提取；(3)红鼻鱼、斑马鱼（Zebra fish）和三角灯鱼（Trigonostigma hengeli）的群体密度结构分析；(4)建立红鼻鱼的群体动态结构数学模型和可视化仿真。　　 主要研究成果为：　　 (1)对摄像资料的畸变评估表明：在同样拍摄高度90cm，不同拍摄距离：1.5m、3m、5m的情况下，拍摄对象置于高50cm钢架上的规格为100×50×50cm的水族箱。通过选取9个控制点来计算畸变评估系数，采用12个畸变评估系数来评估拍摄所产生的畸变量，以及其对数据提取的影响。有关拍摄距离与畸变评估的关系为：在同样拍摄条件下，距离越远所产生的横纵畸变量越小。在5m距离拍摄的录像所产生的畸变量基本上不影响两种数据信息提取的结果。　　 (2)红鼻鱼空间三维信息的提取：随机抽取一段红鼻鱼录像进行截图。采用根据透视原理和使用特殊设备两种方法提取红鼻鱼群体录像中个体的三维信息，并对两种方法所提取的数据的准确性进行了比较。按透视原理所提取鱼个体位置的三维数据准确度较差，只有当鱼体完全平行于水族箱前缸面时，方可获得较为准确的三维空间数据。但是，此种方法的优点是不会丢失缸体内所有鱼个体的信息：使用专门设备HWOT时，会因镜面映照范围小于缸底，会造成贴近缸壁的鱼体的三维数据信息丢失。但此种方法所提取的三维空间数据相对上一方法在计算上要简单，所需的已知参数少，而且容易得到，所获的空间位置资料结果准确。　　 (3)红鼻鱼、斑马鱼和三角鱼的群体密度分析：拍摄对象为红鼻鱼，斑马鱼和三角灯鱼。三种鱼均为3月龄，在水族箱中饲养1周后进行实验观察。选用红鼻鱼128尾、斑马鱼117尾和三角灯鱼163尾，在三个规格相同的100×50×50cm水族箱中饲养。每日定时拍照一张，连续拍照十天。使用EGS和栅格法对每天拍摄的照片进行累计分析和叠加处理。对三种鱼的群体密度分布进行了比较分析。它们的群体密度特征为：红鼻鱼、斑马鱼、三角鱼的群体密度结构存在差异。其中红鼻鱼与其他两种鱼的群体密度结构存在极显著差异。根据栅格法分析分布频次，红鼻鱼的单位空间高密度单元较多，所占的比例为三种鱼中最高，即集聚性高，可认为其有明显的集群性。三角鱼的群体集聚度最低，接近平均分布，可认为其没有集群性。　　 (4)对红鼻鱼的群体动态结构进行数学建模和可视化仿真：为了分析一向群体分布特征的因素，本文基于IBMs理念建立了鱼群的二维数学模型。模型中考虑了鱼类的行为特征，例如个体视觉能力、特点和范围、处于不同视觉能力范围内个体间的相互作用和行为准则，并在数学模型中加入了随机系数，以保持一定程度的混沌状态，避免运行结果呈现异常有序的结果。在建立数学模型的基础上，借助OpengGL和C++语言实现群体运动的可视化，并将可视化仿真结果与红鼻鱼群体录像资料进行了验证和对比。　　 结果表明：根据IBMs理念对鱼类群体行为进行模拟研究的方法可行，其仿真模拟的鱼群动态结果可以表现出水族箱中的红鼻鱼以及自然界相类似的分布状态。通过调节参数大小或权重，可以使仿真模拟出现不同的动态群体结构：加大最大视觉反应范围和减慢初速度初始值情况下，易出现POD-密集小群；在加大最大视觉反应范围和加快初速度初始值情况下，易出现SCHOOL-具有方向性和同步性特征的群体；减小最大视觉反应范围和减慢速度初始值情况下，易出现结构松散的AGGREGATION-混淆的大群，由此加深对这些因素对鱼群空间分布状态的影响力的理解。　　 在仿真模拟实验中，在模拟开始及过程中，经常会出现分群现象。参数的改变会影响到分群现象的概率和明显程度。此外，当加大最大视觉范围和减慢速度初始值情况下，鱼群易出现环状分布现象，即许多个体呈现围成相对稳定的圆环轨迹进行游动。且在相同最大视觉反应范围条件下，速度越慢越易出现环状现象，其参与形成环状现象的个体数目越多。