Releasing capacity of Portunus trituberculatus enhancement in Zhoushan fishing ground and Yangtze river estuary fishing ground and their adjacent waters
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摘要:
为研究近年舟山渔场及长江口渔场附近海域三疣梭子蟹 (Portunus trituberculatus)放流的合理性,基于该海域2006—2014年间渔业资源调查资料,通过构建Ecopath模型,对该海域生态系统能量流动特征进行了初步分析,并估算了其三疣梭子蟹的增殖容量。结果显示,该海域生态系统主要以底栖生物为主,虾、带鱼 (Trichiurus leptures)、三疣梭子蟹食物利用率较高,竹䇲鱼 (Trachurus japonicus)、绿鳍鱼 (Chelidonichthys kumu)等食物利用率较低;该海域渔业资源生物可划分为4个营养级,三疣梭子蟹属于中营养级生物;该海域总渔获量为1.614 t·km–2 (三疣梭子蟹渔获量为0.057 8 t·km–2),总消耗量为280.744 t·km–2,总输出量为790.396 t·km–2,总生产量为959.3 t·km–2。三疣梭子蟹生物量密度为0.125 t·km–2,生态容量为1.125 t·km–2,增殖容量为1 t·km–2。结果表明该海域初级生产力水平较高,海洋生物多分布在第二、第三营养级范围内,生态系统成熟度较低,三疣梭子蟹在该海域内仍有一定的放流空间。
Abstract:In order to study the rationality of Portunus trituberculatus release in Zhoushan fishing ground, Yangtze River estuary fishing ground and their adjacent waters in recent years, we analyzed the energy flow characteristics of the ecosystem in that sea area and estimated the proliferation capacity of P. trituberculatus based on the fishery resources survey data from 2006 to 2014 by constructing the Ecopath model. The results show that the ecosystem was mainly made up by benthos, and shrimps, Trichiurus leptures and P. trituberculatus had higher food utilization rates. The food utilization rates of Chelidonichthys kumu and Trachurus japonicus were relatively low. Four trophic levels can be divided in the survey area, and P. trituberculatus is a medium trophic organism. The total catch was 1.614 t·km–2 (the catch of P. trituberculatus was 0.057 8 t·km–2). The total consumption was 280.744 t·km–2. The total export was 790.396 t·km–2. The total production was 959.3 t·km–2. The biomass of P. trituberculatus was 0.125 t·km–2. The ecological capacity was 1.125 t·km–2. The proliferation capacity was 1 t·km–2. It is shown that the primary productivity of the survey area is high, and the marine organisms are distributed in the second and third trophic scales with relatively low ecosystem maturity. There is still a certain releasing space.
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鱼类皮肤暴露于水环境中,其表面形成的黏膜层对宿主具有重要的物理、化学和生物屏障作用[1]。当鱼体处于健康状态时,皮肤黏膜层微生物与宿主互利共生,维持相对稳定的动态平衡状态[2]。环境胁迫、病原入侵等均会破坏鱼体皮肤黏膜层的微生物稳态,影响宿主健康[3-4]。研究发现,感染了传染性造血器官坏死病毒 (Infectious hematopoietic necrosis virus, IHNV) 的虹鳟 (Oncorhynchus mykiss) 皮肤微生物中变形菌门丰度显著下降,而放线菌门的丰度显著升高[5]。与健康大鲵 (Andrias davidianus) 相比,患溃疡病大鲵皮肤中的金黄杆菌属(Chryseobacterium)、伯克氏菌属 (Burkholderia) 和韩国丛毛单胞菌 (Comamonas koreensis) 的丰度显著升高[6]。
中华鲟 (Acipenser sinensis) 是我国一级重点保护水生动物,被认为是长江水生动物保护的旗舰物种[7]。近年来,中华鲟物种保护研究工作不断取得新突破,人工迁地保护规模日益扩大。然而,随着集约化养殖程度不断加深,中华鲟的病害问题也日趋增多。迄今为止,常见的细菌性病害包括细菌性烂鳃病、细菌性败血症、肠炎病、肿嘴病、腹水病、分枝杆菌病等[8-10]。传统的细菌分离培养方法是目前中华鲟病害研究的主要手段[11-12]。
花斑病是近年来中华鲟养殖过程中出现的一种新型疾病,该病以体表部分背骨板及周围皮肤褪色形成花斑为主要临床症状。中华鲟体表皮肤裸露,与水环境密切接触,寄生着复杂多样的微生物菌群。细菌培养法在处理皮肤等复杂样本时,大部分微生物难以进行分离纯化培养,具有一定的局限性。近十年来,高通量测序技术快速发展,能够全面解析微生物群落结构的种类和丰度,具有高效、全面、准确等特点,已逐渐应用于揭示人类疾病与微生物的互作关系[13-14]。本研究以健康和患花斑病中华鲟幼鱼为研究对象,利用高通量测序技术比较分析了二者皮肤黏膜层的微生物菌群结构特征,探索用于监测中华鲟健康状况的菌群标志物,以期为中华鲟的健康养殖和疾病防控提供参考依据。
1. 材料与方法
1.1 样品采集
实验样品为中华鲟研究所2023年繁殖的子二代中华鲟,全长 (10.02±0.65) cm,体质量 (3.62±0.32) g。如图1所示,健康中华鲟体色均匀,体表皮肤光滑;患花斑病中华鲟部分背骨板及周围皮肤褪色形成花斑。在无菌条件下,对6尾健康和6尾自然患病的中华鲟皮肤进行取样,分别为健康中华鲟皮肤黏液组 (HM组) 和患病中华鲟皮肤黏液组 (DM组)。具体方法如下:用无菌水冲洗鱼体3遍,用无菌镊刮取背骨板及周围皮肤黏液0.5 g,分装置2 mL离心管中,液氮速冻后置于 –80 ℃冰箱保存备测。
1.2 DNA提取、PCR扩增和高通量测序
采用Fast DNA®Spin Kit for Soil (MP Biomedicals,美国) 试剂盒提取皮肤总DNA。提取到的DNA经1% (w)琼脂糖凝胶电泳检测其合格性。使用338F (5'-ACTCCTACGGGAGGCAGCAG-3') 和806R (5'-GGACTACHVGGGTWTCTAAT-3') 通用引物对16S rRNA基因的V3—V4变异区进行PCR扩增。PCR反应程序为:95 ℃ 3 min;95 ℃ 30 s;53 ℃ 30 s,72 ℃ 45 s,29个循环;72 ℃ 10 min。PCR产物经回收、纯化等处理后,通过上海美吉生物医药科技有限公司Illumina Miseq PE300平台进行高通量测序。
1.3 数据处理和生物信息学分析
在美吉生物云平台完成数据处理及生物信息学分析工作。测序获得的原始数据使用fastp (Version 0.19.6) 和Fasth (Version 1.2.11) 进行质控和拼接,再采用Uparse (Version 11) 软件进行处理,根据97%的相似度对序列进行OTU聚类。采用PDR Classifier (Version 2.13) 软件对每条序列进行物种注释分类,基于Silva (Version 138) 数据库进行比对注释。按照最小样本序列数对数据抽平处理后,利用R语言 (Version 3.3.1) 工具制作韦恩图、群落柱形图和PCoA图;采用Mothur (Version 1.30.2) 软件计算α多样性;通过Wilcoxon秩和检验开展健康和患病中华鲟皮肤黏膜层优势菌属的差异分析。
2. 结果
2.1 物种组成分析
12个中华鲟皮肤样品经高通量测序和序列优化后,共获得675 884条高质量序列,序列的平均长度为424 bp。所有样品的覆盖率均超过99.5%,表明其测序深度能够全面反映出各样品的细菌菌群结构。韦恩图 (图2) 显示,健康和患病中华鲟皮肤黏膜层共有OTUs数量为453个,健康中华鲟皮肤黏膜层特有OTUs数量为1 823个,患病中华鲟皮肤黏膜层特有OTUs数量为126个。二者间的OTUs数量相差较大,健康中华鲟皮肤黏膜层总OTUs数量为2 276个,患病中华鲟皮肤黏膜层总OTUs数量为579个,相比健康中华鲟减少了1 697个(74.56%)。
在门水平上 (图3-a),健康中华鲟皮肤黏膜层的优势菌门为厚壁菌门 (45.26%)、变形菌门 (31.65%)和拟杆菌门 (15.02%)。患病中华鲟皮肤黏膜层的优势菌门转变为拟杆菌门和变形菌门,尤其是拟杆菌门的丰度由15.02%升至78.83%,成为第一优势菌门。
在属水平上 (图3-b),健康中华鲟皮肤黏膜层优势菌属为乳杆菌属 (Lactobacillus, 26.73%)、不动杆菌属 (Acinetobacter, 19.64%)、norank_f_Muribaculaceae (6.23%)、明串珠菌属 (Leuconostoc, 5.92%) 和假单胞菌属 (Pseudomonas, 2.84%),其他各菌属不足2%。患病中华鲟皮肤黏膜层优势菌属为黄杆菌属 (Flavobacterium, 78.38%) 和不动杆菌属 (17.62%),其他菌属不足2%。不动杆菌属是健康和患病中华鲟皮肤中的共同优势菌属。除不动杆菌属外,二者间的其他优势菌属均不同,患病中华鲟皮肤黏膜层的优势菌属种类明显少于健康中华鲟,且黄杆菌属高度富集,相对丰度由0.99%升至78.38%。
2.2 多样性分析
选取α多样性指数比较健康和患病中华鲟皮肤微生物的物种丰富度和多样性。Chao指数和Ace指数均显示,患病中华鲟皮肤黏膜层微生物物种丰富度显著低于健康中华鲟 (p<0.001,图4-a—4-b)。Shannon指数和Simpson指数均显示,患病中华鲟皮肤黏膜层微生物物种多样性均显著低于健康中华鲟 (p<0.001,图4-c—4-d)。由PCoA图 (图5) 可见,健康中华鲟皮肤中的全部样品落在第二和第四象限并形成一个组群,而患病中华鲟皮肤中的全部样品均落在第一和第三象限并形成另外一个组群,表明两者间的菌群结构具有明显差异。
2.3 差异性分析
为进一步解析健康和患病中华鲟皮肤在属水平微生物群落结构上的差异性,对2组样品采用Wilcoxon秩和检验进行优势菌属的显著性差异分析。结果显示,与健康中华鲟皮肤相比,患病中华鲟皮肤黄杆菌属显著升高 (图6-a,p<0.01),不动杆菌属无显著性差异 (图6-b,p>0.05),乳杆菌属 (图6-c)、norank_f_Muribaculaceae(图6-d)、明串珠菌属 (图6-e)、假单胞菌属 (图6-f)、戴尔福特菌属(Delftia,图6-g)、Lachnospiraceae_NK4A136_group (图6-h)、普雷沃氏菌属 (Prevotella,图6-i) 显著下降 (p<0.01)。黄杆菌属在患病中华鲟皮肤中丰度较高,乳杆菌属、norank_f_Muribaculaceae、明串珠菌属、假单胞菌属在健康组丰度较高,以上5种菌属可能是反映中华鲟健康状态的敏感菌群。
3. 讨论
3.1 花斑病对中华鲟皮肤黏膜层微生物菌群物种组成及丰度的影响
已有研究发现健康状态可以影响鱼类皮肤黏膜层微生物菌群结构的变化[15]。许峻旗等[6]发现大鲵在感染溃疡病后,拟杆菌门和变形菌门显著升高 (p<0.05),而厚壁菌门和放线菌门显著降低 (p<0.05)。张雪萍等[16]采用高通量测序技术对患烂皮病棘胸蛙 (Quasipaa spinosa) 的健康和溃烂皮肤样本进行比较研究,结果显示其健康皮肤的优势菌门为蓝细菌门/叶绿体、变形菌门、厚壁菌门、拟杆菌门和放线菌门,而溃烂皮肤的优势菌门为变形菌门。本研究结果与上述研究相似,健康中华鲟皮肤黏膜层优势菌门以厚壁菌门 (45.26%)、变形菌门 (31.65%) 和拟杆菌门 (15.02%) 为主,而患病中华鲟皮肤黏膜层优势菌门则以拟杆菌门 (78.83%) 和变形菌门 (20.28%) 为主,厚壁菌门退出优势菌门,相对丰度不足1%。厚壁菌门可以促进皮肤发酵产生活性物质,同时还可以维持皮肤表面酸性环境,帮助宿主抑制病原体的入侵[17-18]。拟杆菌门包括拟杆菌纲、黄杆菌纲和鞘脂杆菌纲等,其中黄杆菌纲中含有多种条件致病菌。因此,推测患病中华鲟皮肤黏膜层厚壁菌门的大幅减少和拟杆菌门的高度富集与中华鲟的感染发病密切相关。
进一步细化至属水平,对健康和患病中华鲟皮肤黏膜层微生物菌群组成进行对比分析,发现花斑病导致中华鲟皮肤黏膜层优势菌属减少,优势菌属由5种降至2种。在患病中华鲟皮肤中,相对丰度最高的是黄杆菌属,占比超78%。黄杆菌属隶属于拟杆菌门、黄杆菌纲、黄杆菌目、黄杆菌科,地理分布广泛,为条件致病菌,宿主种类繁多,可感染虹鳟[19]、大西洋鲑 (Salmo salar)[20]、西伯利亚鲟 (A. baerii)[21]、罗非鱼[22]等多种水生动物。有研究发现,黄杆菌属感染后的主要临床症状表现为鳃丝腐烂、体表溃疡、皮肤褪色[23-24],这与本研究中的患病中华鲟临床症状具有相似之处。综上,拟杆菌门中的黄杆菌属高度富集表明中华鲟皮肤黏膜层的微生物稳态被破坏,黄杆菌属可能是花斑病引起中华鲟皮肤黏膜层菌群改变的特征菌属。
3.2 花斑病对中华鲟皮肤黏膜层微生物菌群多样性的影响
微生物多样性在维持宿主生态功能和健康状态方面具有重要作用,多样性高意味着宿主具有更强的抗性,多样性下降可直接增加宿主患病的风险[25-26]。张雪晨[27]比较分析了健康和感染虾肝肠孢虫 (Enterocytozoon hepatopenaei) 凡纳滨对虾 (Litopenaeus vannamei) 肠道微生物群落的变化,结果显示患病对虾肠道微生物多样性显著低于健康对虾。Wang等[28]利用高通量测序方法研究了健康和患病大西洋鲑肠道菌群的结构特征,发现健康鱼肠道细菌多样性明显高于患病鱼。本研究也得到了相似结果,与健康中华鲟相比,患病中华鲟皮肤黏膜层微生物多样性和丰富度均显著下降 (p<0.001)。此外,本研究还发现在多样性和丰富度显著降低的同时,微生物群落结构呈简单化;健康中华鲟皮肤黏膜层总OTUs数量和特有OTUs数量分别为2 276和1 823个,而患病中华鲟则分别减少至579和126个;这提示微生物多样性和群落结构可间接反映鱼体的健康状态。
3.3 中华鲟健康状态菌群标志物的筛选
通过对健康和患病中华鲟皮肤黏膜层微生物菌群优势菌属进行差异性显著分析,获得5种反映中华鲟健康状态的敏感菌属。其中黄杆菌属在患病中华鲟皮肤中高度富集,而乳杆菌属、norank_f_Muribaculaceae、明串珠菌属、假单胞菌属等4种菌属在健康中华鲟皮肤中具有较高的丰度。黄杆菌属在自然界中广泛存在,是细菌性冷水病[29]、柱形病[30]等疾病的主要致病菌。根据黄杆菌属的富集状态,结合其临床意义;本研究筛选出黄杆菌属作为监测中华鲟花斑病病原的菌群标志物,其相对丰度升高提示鱼体患花斑病风险增加。在实际养殖过程中,可以通过定期检测体表皮肤菌群标志物的丰度来评估中华鲟的健康状态。随着中华鲟集约化养殖程度的不断提高,疾病问题也日趋增多。在面对新型疾病,特别是在病原体难培养或不可培养的情况下,采用高通量测序技术能有效发现病原体线索,有助于深入开展系统性研究。
4. 结论
本研究基于高通量测序技术对健康和患花斑病中华鲟皮肤黏膜层微生物菌群进行比较分析。结果表明,与健康中华鲟相比,花斑病破坏了中华鲟皮肤黏膜层正常的微生态稳态结构,优势菌群由乳杆菌属、不动杆菌属等转变为黄杆菌属,因此黄杆菌属可以作为监测中华鲟花斑病病原的菌群标志物,其相对丰度的高低可用以评估中华鲟的患病风险。
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表 1 舟山渔场及长江口渔场临近海域Ecopath模型基本输入参数及估算参数
Table 1 Basic input parameters and estimation parameters of Ecopath model in Zhoushan fishing ground and Yangze River estuary fishing ground adjacent waters
编号 No. 功能组
function group营养级
trophic level生物量/t·km–2 biomass 生产量/生物量P/B 消耗量/生物量Q/B 生态营养效率* EE* 生产量/消耗量* (P/Q)* 1 竹䇲鱼 Trachurus japonicus 3.28 0.002 2.100 8.740 0.386 0.240 2 细条天竺鱼 Apogonichthys lineatus 2.87 0.021 3.450 8.600 0.704 0.401 3 海鳗 Muraenesox cinereus 3.67 0.019 2.320 7.100 0.821 0.327 4 小黄鱼 Larimichthys polyactis 3.55 0.018 2.300 6.074 0.726 0.379 5 虾 shrimp 2.70 0.723 3.160 19.200 0.925 0.165 6 头足类 Cephalopods 3.03 0.010 3.300 8.000 0.728 0.412 7 舌鳎 Soleidae 3.33 0.029 2.600 7.500 0.728 0.347 8 三疣梭子蟹 Portunus trituberculatus 3.34 0.125 3.500 11.000 0.954 0.318 9 刺鲳 Psenopsis anomala 3.04 0.059 2.700 6.430 0.988 0.420 10 棘头梅童鱼 Collichthys lucidus 3.22 0.014 2.420 6.460 0.687 0.375 11 其他中上层鱼类 other pelagic fish 3.09 0.037 2.610 8.700 0.935 0.300 12 其他底层鱼类 other bottom fish 3.04 0.300 2.710 8.000 0.638 0.339 13 绿鳍鱼 Chelidonichthys kumu 3.30 0.023 1.357 3.830 0.588 0.354 14 龙头鱼 Harpadon nehereus 3.73 0.013 1.720 6.190 0.761 0.278 15 鮟鱇 Lophiiformes 4.01 0.021 1.400 4.100 0.692 0.341 16 鰕虎鱼 Ctenogobius giurinus 3.23 0.029 2.400 7.350 0.580 0.327 17 短鳄齿鱼 Champsodon snyder 3.32 0.011 3.920 13.600 0.772 0.288 18 白姑鱼 Argyrosomus argentatus 3.39 0.004 1.500 7.300 0.977 0.205 19 口虾蛄 Oratosquilla oratoria 3.09 0.096 8.000 30.00 0.794 0.267 20 底栖甲壳类 benthic crustaceans 2.47 1.412 5.650 26.900 0.577 0.210 21 带鱼 Trichiurus lepturus 3.58 0.001 2.900 5.600 0.998 0.518 22 小型底栖动物 meiofauna 2.39 0.224 9.000 28.000 0.585 0.321 23 浮游动物 zooplankton 2.00 1.340 35.000 150.000 0.273 0.233 24 浮游植物 phytoplankton 1.00 12.760 70.000 − 0.148 − 25 碎屑 debris 1.00 150.000 − − 0.076 − 注:*. 估算得到的参数;−. 不存在
Note: *. estimated parameter; −. not existed表 2 舟山渔场及长江口渔场临近海域生态系统特征参数
Table 2 Ecological system characteristic parameters of Zhoushan fishing ground Yangze River estuary fishing ground adjacent waters
参数 parameter V1 V2 总消耗量/t·(km2·a)−1 total consumption 268.644 280.744 总输出量/t·(km2·a)−1 total export 788.461 790.396 总呼吸量/t·(km2·a)−1 total respiratory flows 152.665 158.495 流入碎屑总量/t·(km2·a)−1 total flow into detritus 853.738 855.673 总系统通量/t·(km2·a)−1 total system throughput (TST) 2 063.508 2 085.307 总生产量/t·(km2·a)−1 total production 955.450 959.300 总净初级生产力/t·(km2·a)−1 calculated total net primary production 893.200 893.200 总初级生产力/总呼吸 total primary production/total respiration (TPP/TR) 5.851 5.636 净生产量/t·(km2·a)−1 net system production 740.535 734.705 总初级生产力/总生物量 total primary production/total biomass (TPP/TB) 51.394 48.334 总生物量/总通量 total biomass/total throughput (year) (TB/TT) 0.008 0.009 总生物量/t·km−2 (不计碎屑) total biomass (excluding detritus) 17.380 18.480 谱系指数 Ecopath pedigree index 0.468 0.468 连接指数 connectance index (CI) 0.429 0.430 系统杂食指数 system omnivory index (SOI) 0.697 0.703 注:V1.当前系统状态;V2. 三疣梭子蟹达到生态容量时的状态
Note: V1. current status of the system; V2. status at ecological carrying capacity of P. trituberculatus表 3 三疣梭子蟹增殖容量在模型中的变动情况
Table 3 Variation of releasing capacity of P. trituberculatus in the model
增加值/t·km–2
add value生物量/t·km–2
biomass模型变动
change in model0 (当前 current) 0.125 平衡 0.1 0.225 平衡 0.2 0.325 平衡 0.3 0.425 平衡 0.4 0.525 平衡 … … 平衡 1.0 1.125 平衡 1.1 1.225 小型底栖动物 EE=1.005 -
[1] 俞存根, 陈小庆, 胡颢琰, 等. 舟山渔场及邻近海域浮游动物种类组成及群落结构特征[J]. 水生生物学报, 2011, 35(1): 183-193. [2] 陈卫忠, 李长松, 胡芬. 东海区海洋渔业资源近况浅析[J]. 中国水产科学, 1997(3): 40-44. [3] 程家骅, 张秋华, 李圣法, 等. 东黄海渔业资源利用[M]. 上海: 上海科学技术出版社, 2006: 314-316. [4] HE J, GAO Y, WANG W, et al. Limb autotomy patterns in the juvenile swimming crab (Portunus trituberculatus) in earth ponds[J]. Aquaculture, 2016, 463: 189-192. doi: 10.1016/j.aquaculture.2016.05.043
[5] 宋海棠, 俞存根, 薛利建. 东海经济虾蟹类渔业生物学[M]. 北京: 海洋出版社, 2012: 147-170. [6] 周永东. 浙江沿海渔业资源放流增殖的回顾与展望[J]. 海洋渔业, 2004(2): 131-139. doi: 10.3969/j.issn.1004-2490.2004.02.011 [7] WANG Y B, YE T, WANG X G, et al. Impact of main factors on the catch of Portunus trituberculatus in the Northern East China Sea[J]. Pak J Zool, 2017, 49(1): 15-19.
[8] POLOVINA J J. Model of a coral reef ecosystems l. The ECOPATH Model and its application to French frigate shoals[J]. Coral Reefs, 1984, 3(1): 1-11. doi: 10.1007/BF00306135
[9] 吴忠鑫, 张秀梅, 张磊, 等. 基于Ecopath模型的荣成俚岛人工鱼礁区生态系统结构和功能评价[J]. 应用生态学报, 2012, 23(10): 2878-2886. [10] 李云凯, 刘恩生, 王辉, 等. 基于Ecopath模型的太湖生态系统结构与功能分析[J]. 应用生态学报, 2014, 25(7): 2033-2040. [11] 武震, 贾佩峤, 胡忠军, 等. 基于Ecopath模型分析分水江水库生态系统结构和功能[J]. 应用生态学报, 2012, 23(3): 812-818. [12] 仝龄. Ecopath── 一种生态系统能量平衡评估模式[J]. 海洋水产研究, 1999(2): 103-107. [13] 林群, 李显森, 李忠义, 等. 基于Ecopath模型的莱州湾中国对虾增殖生态容量[J]. 应用生态学报, 2013, 24(4): 1131-1140. [14] 韩瑞, 陈求稳, 王丽, 等. 基于生态通道模型的长江口水域生态系统结构与能量流动分析[J]. 生态学报, 2016, 36(15): 4907-4918. [15] JIANG W M, GIBBS M T. Predicting the carrying capacity of bivalve shellfish culture using a steady, linear food web model[J]. Aquaculture, 2005, 244(1/2/3/4): 171-185.
[16] 杨超杰, 吴忠鑫, 刘鸿雁, 等. 基于Ecopath模型估算莱州湾朱旺人工鱼礁区日本蟳、脉红螺捕捞策略和刺参增殖生态容量[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2016, 46(11): 168-177. [17] 俞存根, 陈小庆, 郭远明, 等. 舟山渔场渔业生态学[M]. 北京: 科学出版社, 2011: 77. [18] 李睿, 韩震, 程和琴, 等. 基于ECOPATH模型的东海区生物资源能量流动规律的初步研究[J]. 资源科学, 2010, 32(4): 600-605. [19] 林群, 金显仕, 张波, 等. 基于营养通道模型的渤海生态系统结构十年变化比较[J]. 生态学报, 2009, 29(7): 3613-3620. doi: 10.3321/j.issn:1000-0933.2009.07.020 [20] 欧阳力剑, 郭学武. 东、黄海主要鱼类Q/B值与种群摄食量研究[J]. 渔业科学进展, 2010, 31(2): 23-29. doi: 10.3969/j.issn.1000-7075.2010.02.004 [21] 吴忠鑫. 山东俚岛人工鱼礁区生态效果初步评价[D]. 青岛: 中国海洋大学, 2015: 52-55. [22] BYRON C, LINK J, COSTA-PIERCE B, et al. Calculating ecological carrying capacity of shellfish aquaculture using mass-balance modeling: Narragansett Bay, Rhode Island[J]. Ecol Model, 2011, 222(10): 1743-1755. doi: 10.1016/j.ecolmodel.2011.03.010
[23] 徐姗楠, 陈作志, 郑杏雯, 等. 红树林种植-养殖耦合系统的养殖生态容量[J]. 中国水产科学, 2010, 17(3): 393-403. [24] 贺舟挺, 刘子藩, 周永东. 浙江蟹笼渔业现状的探讨[J]. 浙江海洋学院学报(自然科学版), 2007, 26(1): 54-58. doi: 10.3969/j.issn.1008-830X.2007.01.012 [25] 俞存根, 宋海棠, 姚光展, 等. 浙江近海蟹类资源合理利用研究[J]. 海洋渔业, 2003, 25(3): 136-141. doi: 10.3969/j.issn.1004-2490.2003.03.008 [26] WANG Y, WANG X, YE T, et al. Spawner-recruit analysis of Portunus (Portunus) trituberculatus (Miers, 1876) in the case of stock enhancement implementation: a case study in Zhejiang sea area, China[J]. Turkish J Fish Aquat Sci, 2017, 17(2): 293-299.
[27] 徐开达, 周永东, 朱文斌, 等. 浙江省洞头海域三疣梭子蟹增殖放流效果评估[J]. 浙江大学学报(农业与生命科学版), 2018, 44(3): 373-380. [28] 戈志强, 工永玲, 沈其璋. 浅谈长江口区渔业资源增殖放流[J]. 现代渔业信息, 2006, 21(6): 15-17. doi: 10.3969/j.issn.1004-8340.2006.06.004 [29] 叶婷. 浙江海域三疣梭子蟹生物学特征分析及放流容量的确定[D]. 舟山: 浙江海洋大学, 2017: 22-24. [30] 李增. 山东半岛南部三疣梭子蟹增殖放流效果评价[D]. 烟台: 烟台大学, 2014: 53-58. [31] VILLY C, CARL J W, DANIEL P. Ecopath with ecosim: a user's guide[M]. Vancouver, Canada: Fisheries Centre University of British Columbia, 2004: 16-42.
[32] 林龙山, 张寒野, 李惠玉, 等. 东海带鱼食性的季节变化[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版), 2006, 36(6): 932-936. [33] 纪炜炜. 东海中北部主要游泳动物食物网结构和营养关系初步研究[D]. 青岛: 中国科学院研究生院(海洋研究所), 2011: 89. [34] MORISSETTE L. Complexity, cost and quality of ecosystem models and their impact on resilience: a comparative analysis, with emphasis on marine mammals and the Gulf of St[D]. Lawrence: University of British Columbia, 2007: 54.
[35] 张明亮, 冷悦山, 吕振波, 等. 莱州湾三疣梭子蟹生态容量估算[J]. 海洋渔业, 2013, 35(3): 303-308. doi: 10.3969/j.issn.1004-2490.2013.03.007 [36] 林群, 王俊, 李忠义, 等. 黄河口邻近海域生态系统能量流动与三疣梭子蟹增殖容量估算[J]. 应用生态学报, 2015, 26(11): 3523-3531. [37] 张波, 吴强, 金显仕. 1959-2011年莱州湾渔业资源群落食物网结构的变化[J]. 中国水产科学, 2015, 22(2): 278-287. [38] 张继红, 方建光, 王巍. 浅海养殖滤食性贝类生态容量的研究进展[J]. 中国水产科学, 2009, 16(4): 626-632. doi: 10.3321/j.issn:1005-8737.2009.04.020 -
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1. 杨艳,蓝一,刘佳敏,王茜. 渔业生物环境DNA宏条形码数据库研究进展. 湖北农业科学. 2025(01): 174-180 . 百度学术
2. 周严,童璐,胡文静,李志力,郝雷,刘其根,胡忠军. 淡水鱼类环境DNA宏条形码引物的筛选及其在千岛湖的应用. 湖泊科学. 2024(01): 187-199 . 百度学术
3. 徐颖琪,梁绪虹,陈新军,宋成辉,彭祖焜,王丛丛. 基于COⅠ基因构建西北太平洋常见鱼类DNA条形码参考数据库. 上海海洋大学学报. 2024(04): 823-835 . 百度学术
4. 张浩博,王晓艳,陈治,钟兰萍,高天翔. 基于环境DNA metabarcoding的舟山及其邻近海域鱼类空间分布格局的初步研究. 水产学报. 2024(08): 125-138 . 百度学术
5. 陈治,高天翔. 线粒体12S与COI条形码对海洋鱼类的鉴定差异. 海南热带海洋学院学报. 2023(02): 10-16 . 百度学术
6. 李晨虹,凌岚馨,谭娟,林晓龙,王辉,孙冰皎,李曌. 环境DNA技术在水生生物监测中的挑战、突破和发展前景. 上海海洋大学学报. 2023(03): 564-574 . 百度学术
7. 陈治,蔡杏伟,申志新,张清凤,李芳远,谷圆,李高俊,赵光军,王镇江. 海南岛淡水鱼类eDNA宏条形码COⅠ通用引物的筛选. 渔业科学进展. 2023(06): 40-57 . 百度学术
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