Relationship between catch rate of longline albacore (Thunnus alalunga) and environmental factors in South Pacific
-
摘要: 为掌握不同水层的环境因子对长鳍金枪鱼 (Thunnus alalunga) 延绳钓渔获率的影响，根据2015—2017年中国大陆在该海域的长鳍金枪鱼延绳钓渔捞日志资料，结合同期海洋环境数据，采用广义可加模型 (Generalized additive model, GAM) 对渔获率与各因子的关系进行研究。通过相关分析获取各环境因子相关系数，对相关性较大的环境因子分组建模。结果表明：1) 海表面温度与120 m水深温度、海表面温度与海表面高度、120 m水深温度与海表面高度、300 m水深温度与300 m水深盐度为高度相关因子，海表面盐度、叶绿素a浓度、海表风场南北分量与其他环境因子之间的相关性均较小；2) 模型的总解释偏差介于30%~40%，各环境因子重要性依次为120 m水深温度、海表温度、300 m水深温度、120 m水深盐度、海表面高度、300 m水深盐度、海表盐度、混合层深度、海面风场南北分量、海面风场东西分量、叶绿素a浓度；3) 120 m水深温度与单位捕捞努力渔获量 (CPUE) 在15~30 ℃呈负相关。海表温度整体趋势与120 m水深温度类似，其中在25~28 ℃呈正相关。300 m水深温度与CPUE在10~18 ℃呈现明显的正效应关系。Abstract: Based on the data of albacore logbook (Thunnus alalunga) collected by mainland China from 2015–2017 in the South Pacific and the marine environmental data in the same period, we analyzed the relationship between catch rate and environmental factors, so as to examine the effects of environmental factors at different depths on T. alalunga by establishing a GAM (Generalized additive model). In addition, we had obtained the correlation coefficient of each environmental factor (those with large correlation were grouped and modeled) by correlation analysis. The results show that: 1) Sea surface temperature and sea temperature at depth of 120 m, sea surface temperature and sea surface height, sea temperature at depth of 120 m and sea surface height, sea temperature and sea salinity at depth of 300 m were highly correlated factors. However, sea surface salinity, chlorophyll a concentration and northward sea surface wind had no significant correlation with the other environmental factors. 2) The explained cumulative deviance was 30%–40%; the environmental factors sorted by importance are as follows: sea temperature at depth of 120 m, sea surface temperature, sea temperature at depth of 300 m, sea salinity at depth of 120 m, sea surface height, sea salinity at depth of 300 m, sea surface salinity, mixed layer depth, northward sea surface wind, eastward sea surface wind and chlorophyll a concentration. 3) The sea temperature at depth of 120 m was negatively correlated with CPUE (Catch per unit effort) at 15–30 ℃. The trend of sea surface temperature was similar to the sea temperature at depth of 120 m, with a positive correlation at 25–28 ℃. The sea temperature at depth of 300 m and CPUE showed a significant positive relationship at 10–18 ℃.
-
Keywords:
- Thunnus alalunga /
- CPUE /
- Correlation analysis /
- Generalized additive model (GAM) /
- South Pacific
-
潮间带是陆地生态系统和海洋生态系统的交错地带，属于生物圈中最敏感的生态系统之一，同时又是人类活动和干扰最为严重的区域[1-2]。潮间带以其复杂多样的生态因子和大容量的物流和能流，使其成为生物多样性高、区系成分复杂和群落类型多样的生态系统[1-2]。青岛岩岸潮间带在中国北方沿海潮间带颇具代表性，该海区潮汐为规则的半日潮。近十几年来随着青岛城市建设与旅游业迅速发展，人们的经济活动和社会活动对潮间带生态群落的影响正日益增加。此研究通过对青岛近岸岩相潮间带进行的9个月的逐月生态学调查，拟弄清该区域岩相潮间带底栖动物生态群落的结构组成与生物多样性格局的时空变化，为青岛近岸岩相潮间带生物多样性与海岸景观的保护和可持续利用提供基础资料。
1. 调查和分析方法
1.1 调查方法
分别在青岛第二海水浴场东侧岩礁区和小青岛公园岩礁区各设立1个具有代表性的断面H1、H2，每个断面按高、中、低潮带各设1个站位(图 1)。2004年8月至2005年4月期间，每月大潮时进行取样调查，每个站位随机采集2个0.25 m×0.25 m定量样方，同时进行定性采集，以采集尽可能多的种类。将采集到的定量、定性样品分别装入编号的样品袋中，带回实验室分类、鉴定，定量样品进行计数，并用感量0.01 g电子天平称量湿重。
![]()
图 1 青岛岩相潮间带大型底栖动物调查断面设置图H1. 二浴东断面；H2.小青岛断面Fig. 1 The sampling section of macrobenthic fauna in rocky intertidal zones of QingdaoH1. the east of the second bathing beach section; H2. the small Qingdao island section1.2 分析方法
种类丰富度指数D= (S-1) /lnN；
Shannon-Wiener多样性指数$H^{\prime}=-\sum P_i \ln P_i$；
均匀度指数J′=H′/lnS；
式中S为种类数，N为总重量，Pi为i种动物所占的比例。
由于不同种类及同种个体之间差别很大，Wilhm提出以生物量表示的多样性更接近种间能量的分布，因此，用生物量比用个数来计算生物多样性对调查潮间带生物结构更具意义[4]。
Jaccard群落系数J＝c/ (a+b-c)
式中a、b分别为2样地的种类数，c为2样地的共有种数。
2. 研究结果
2.1 种类组成与分布
通过采集的样品分析，此次调查中出现的大型底栖动物共9门74种，其中软体动物门出现的种类最多，共有22种，占总种数的29.73%；其次是多毛类18种，占24.32%；甲壳类15种，占20.27%；纽形动物门7种，占9.46%；棘皮动物门6种，占8.11%；扁形、多孔、腔肠和尾索动物门共6种，共占8.11%(表 1)。
表 1 青岛岩相潮间带大型底栖动物名录Table 1 List of macrobenthic fauna in rocky intertidal zones of Qingdao中文名
Chinese name拉丁文名
Latin name断面section 中文名
Chinese name拉丁文名
Latin name断面section H1 H2 H1 H2 马氏核螺 Pyrene martensi + 模裂虫 Typosyllis sp. + 帽贝 Patelloida sp. + + 复瓦哈鳞虫 Harmothoe imbricata + + 牡蛎 Ostreidae + + 龙介虫 Serpula vermicularis + 布氏蚶 Arca boucardi + + 扁模裂虫 Typosyllis fasciata + + 朝鲜花冠小月螺 Lunella coronata coreensis + 多齿围沙蚕 Perinereis nuntia + 朝鲜鳞带石鳖 Lepidozona coreanica + + 宽叶沙蚕 Nereis grubei + 单齿螺 Monodonta labio + 索沙蚕 Lumbrineris sp. + + 短滨螺 Littorina brevicula + 独齿围沙蚕 Perinereis cultrifera + + 古氏滩栖螺 Batillaria cumingi + 角沙蚕 Ceratonereis sp. + 红条毛肤石鳖 Acanthochiton rubrolineatus + + 仙居虫 Naineris laevigata + + 甲虫螺 Cantharus cecillei + 刺沙蚕 Neanthes sp. + + 嫁虫戚 Cellana toreuma + + 千岛模裂虫 Typosyllis adamantens + + 角偏顶蛤 Modiolus metcalfei + 围巧言虫 Eumida sanguinea + + 丽核螺 Mitrella bella + + 围沙蚕 Perinereis sp. + + 偏顶蛤 Modiolus modiolus + + 沙蚕 Nereididae + + 石鳖 Ischnochiton sp. + 异须沙蚕 Nereis heterocirrata + 日本石磺海牛 Homoiodoris japonica + 异足索沙蚕 Lumbrineris heteropoda + 疣荔枝螺 Thais clavigera + + 双管阔沙蚕 Platynereis bicanaliculata + 褶牡蛎 Crassostrea cf. plicatula + + 纤细卷曲纽虫 Emplectonema gracile + 栉孔扇贝 Chlamys farreri + + 针纽目纽虫 Hoplonemertea + 锈凹螺 Chlorostoma rusticum + + 纵沟纽虫 Lineus sp. + 贻贝 Mytilus edulis + + 白额纵沟纽虫 L.alborostratus + + 瓷蟹 Porcellana sp. + + 斑两用孔纽虫 Amphiporus punctatulus + + 寄居蟹 Pagurus sp. + + 环纹纵沟纽虫 L.geniculatus + 藤壶 Balanus sp. + + 纽虫 Nemertinea + + 东方小藤壶 Chthamalus challengeri + + 哈氏刻肋海胆 Temnopleurus hardwickii + 光辉圆扇蟹 Sphaerozius nitidus + 海燕 Asterina pectinifera + 麦杆虫 Caprella sp. + 罗氏海盘车 Asterias rollestoni + + 平背蜞 Gaetice depressus + 马粪海胆 Hemicentrotus pulcherrimus + + 日本尾突水虱 Cymodoce japonica + 马氏刺蛇尾 Ophiothrix marenzelleri + 日本蟳 Charybdis(Charybdis)japonica + 蛇尾类 Ophiuroidea + 绒毛细足蟹 Raphidopus ciliatus + 柄海鞘 Styela clava + + 肉球近方蟹 Hemigrapsus sanguineus + 菊海鞘科 Botryllidae + 四齿矶蟹 Pugettia quadidens + + 涡虫 Turbellaria + + 特异大权蟹 Macromedaeus distinguendus + + 海绵 Spongiaria + + 中华安乐虾 Eualas sinensis + 黄海葵 Anthopleura xanthogrammica + 钩虾 Gammarus sp. + + 海葵 Actiniidae + + H1断面动物共9门57种，其中软体动物14种，占动物种类总数24.61%；甲壳类13种，占22.81%；环节动物15种，占26.32%；纽形动物7种，占12.28%；其它种类(包括扁形、尾索、多孔、棘皮和腔肠动物)共8种，占14.04%。
H2断面动物共9门56种，其中软体动物21种，占动物种类总数的37.50%；环节动物13种，占23.21%；甲壳类9种，占16.07%；棘皮动物5种，占8.93%；其它种类(包括腔肠、扁形、纽形、多孔动物)共8种，占14.29%。
种类组成是群落最基本的特征，可以反映生物群落和环境的相互关系，不同生境栖息的生物种类和组成各不相同[5-6]。2断面的共有种为39种，群落相似性系数J＝0.5270，种类构成差别较大，说明2断面生境有一定的不同。
2.2 种类数月间变化
H1断面种类数变化。在2004年8月至2005年1月，除2004年9月采得样品的种类数量为15种外，均在22~25之间，而从2005年2月起，种类数量下降到15~18之间(表 2)。
H2断面种类数变化。在采样的5个月中只有2004年12月份最低，为18种，其它月份均在22~24之间(表 2)。
表 2 2断面种类数月际变化Table 2 Monthly variation of species numbers of macrobenthic fauna in two sections月份month 04/08 04/09 04/10 04/11 04/12 05/01 05/02 05/03 05/04 H1 23 15 24 19 22 23 17 15 18 H2 - - 23 24 18 22 - 24 - 注：-. 未取样
Note：-. no sampling2.3 生物量和栖息密度及垂直分布
2.3.1 生物量和栖息密度
H1断面的总平均生物量为3 498.80 g · m-2，总平均栖息密度为2 620.44 ind · m-2。该断面平均生物量和平均栖息密度均以软体动物为最高，分别为3 049.95 g · m-2和2 294.22 ind · m-2，分别占总平均生物量和平均栖息密度的87.17%和87.55%；其次是甲壳类，平均生物量为71.95 g · m-2，平均栖息密度为163.56 ind · m-2，占2.06%和6.24%%；多毛类的平均生物量为24.08 g · m-2，平均栖息密度为128.44 ind · m-2，占0.69%和4.90%。其余种类占10.08%和1.30%(表 3)。
表 3 2断面潮间带底栖动物生物量和栖息密度组成Table 3 The composition of biomass and density of macrobenthic fauna in two sectionsH1断面 H1 sections H2断面 H2 sections 生物量/g·m-2
boimass生物量比例/%
percentage of biomass栖息密度/ind·m-2
density栖息密度比例/%
percentage of density生物量/g·m-2
boimass生物量比例/%
percentage of biomass栖息密度/ind·m-2
density栖息密度比例/%
percentage of density软体动物mollusk 3 049.95 87.17 2 294.22 87.55 3 467.98 98.75 1 332.00 85.82 多毛类polychaeta 24.08 0.69 128.44 4.90 27.96 0.80 159.20 10.25 甲壳类crustacea 71.95 2.06 163.56 6.24 10.22 0.29 41.60 2.68 其它others 352.82 10.08 34.22 1.30 5.84 0.16 19.20 1.26 合计total 3 498.80 100.00 2 620.44 100.00 3 512.00 100.00 1 552.00 100.00 H2断面的总平均生物量为3 512.00 g · m-2，总平均栖息密度为1 552.00 ind · m-2。该断面平均生物量和平均栖息密度也以软体动物为最高，分别为3 467.98 g · m-2和1 332.00 ind · m-2，分别占总平均生物量和平均栖息密度的98.75%和85.82%；其次是多毛类，平均生物量为27.96 g · m-2，平均栖息密度为159.20 g · m-2，占0.80%和10.25%。其余种类占0.46%和3.92%(表 3)。
2.3.2 垂直分布
H1断面中潮带总平均生物量为6 485.41 g · m-2，总平均栖息密度为4 871.11 ind · m-2。其中软体动物平均生物量为6 393.07 g ·m-2，平均栖息密度为4 322.67 ind · m-2，分别占该潮带总平均生物量和总平均栖息密度的98.58%和88.74%。甲壳类平均生物量为17.91 g · m-2，平均栖息密度为261.33 ind · m-2，占0.28%和5.37%；多毛类平均生物量为45.17 g · m-2，平均栖息密度为232.89 ind · m-2，占0.70%和4.78%。其它类群占0.45%和1.11%。低潮带总平均生物量为512.24 g · m-2，总平均栖息密度为367.11 ind · m-2。仍然是以软体动物为主，平均生物量为373.49 g· m-2，平均栖息密度为265.78 ind · m-2，占该潮带总平均生物量和平均栖息密度的72.91%和72.40%。甲壳类平均生物量为125.80 g · m-2，平均栖息密度为63.11 ind · m-2，占24.56%和17.19%；多毛类平均生物量为2.98 g · m-2，平均栖息密度为24 ind · m-2，占0.58%和6.54%。其它类群占1.95%和3.87%(表 4)。
表 4 H1断面中、低潮带生物量和栖息密度组成表Table 4 The compositions of biomass and density of macrobenthic fauna in middle and low intertidal zones of section H1中潮带 mid intertidal zone 低潮带 low intertidal zone 生物量/g·m-2
boimass生物量比例/%
percentage of biomass栖息密度/ind·m-2
density栖息密度比例/%
percentage of density生物量/g·m-2
boimass生物量比例/%
percentage of biomass栖息密度/ind·m-2
density栖息密度比例/%
percentage of density软体动物mollusk 6 393.07 98.58 4 322.67 88.74 373.49 72.91 265.78 72.40 多毛类polychaeta 45.17 0.70 232.89 4.78 2.98 0.58 24.00 6.54 甲壳类crustacea 17.91 0.28 261.33 5.37 125.80 24.56 63.11 17.19 其它others 29.18 0.45 54.07 1.11 9.98 1.95 14.21 3.87 合计total 6 485.41 100.00 4 871.11 100.00 512.24 100.00 367.11 100.00 H2断面中潮带总平均生物量为6 437.90 g ·m-2，总平均栖息密度为2 849.60 ind · m-2。其中以软体动物为主，平均生物量为6 380.03 g · m-2，平均栖息密度为2 547.20 ind · m-2，占该潮带总平均生物量和总平均栖息密度的99.07%和89.38%。多毛类平均生物量44.30 g · m-2，平均栖息密度为248.00 ind · m-2，占0.68%和8.70%；甲壳类平均生物量7.68 g · m-2和27.20 ind · m-2，占0.12%和0.95%。其它类群占0.33%和1.68%。低潮带总平均生物量为584.10 g · m-2，总平均栖息密度为254.40 ind · m-2。仍以软体动物为主，平均生物量为555.90 g · m-2，平均栖息密度为116.80 ind ·m-2，占该潮带总平均生物量和总平均栖息密度的95.17%和45.91%。多毛类平均生物量为11.62 g · m-2，平均栖息密度为70.4 ind · m-2，占1.99%和27.27%；甲壳类平均生物量为12.77 g · m-2，平均栖息密度为56.00 ind · m-2，占2.19%和22.02%。其它类群占0.65%和4.80%(表 5)。
表 5 H2断面中、低潮带生物量和栖息密度组成表Table 5 The compositions of biomass and density of macrobenthic fauna in middle and low intertidal zones of section H2中潮带 mid intertidal zone 低潮带 low intertidal zone 生物量/g·m-2
boimass生物量比例/%
percentage of biomass栖息密度/ind·m-2
density栖息密度比例/%
percentage of density生物量/g·m-2
boimass生物量比例/%
percentage of biomass栖息密度/ind·m-2
density栖息密度比例/%
percentage of density软体动物mollusk 6 380.03 99.07 2 547.20 89.38 555.90 95.17 116.80 45.91 多毛类polychaeta 44.30 0.68 248.00 8.70 11.62 1.99 70.40 27.27 甲壳类crustacea 7.68 0.12 27.20 0.95 12.77 2.19 56.00 22.02 其它others 21.25 0.33 48.87 1.68 3.81 0.65 11.20 4.80 合计total 6 437.90 100.00 2 849.60 100.00 584.10 100.00 254.40 100.00 2断面的栖息密度(D)的垂直分布大小顺序都为D中潮带>D低潮带。
2断面的生物量(B)的垂直分布大小顺序都为B中潮带>B低潮带。
2.3.3 生物量和栖息密度变化
H1断面的平均生物量在2004年8、9、10、11月期间逐月上升，在11月达到峰值6 265.60 g · m-2，然后逐月下降，到2005年2月份降到谷底，1 809.88 g ·m-2，然后开始回升。平均栖息密度变化和平均生物量变化基本相同，不同的是在2004年9、10月份，平均栖息密度就达到一个很高的水平，而在2005年2月生物量达到谷底的时候，平均栖息密度反而较前一个月略微高出(表 6)。H2断面生物量也是在2004年11月达到峰值5 017.00 g · m-2，然后逐月下降，而在2005年3月回升。平均栖息密度则从开始就逐月下降，至2004年12月降至谷底，为860 ind · m-2，然后开始回升(表 6)。
表 6 2断面平均生物量和平均栖息密度月间变化Table 6 Monthly variation of biomass and density of macrobenthic fauna in two sections月份
monthH1断面 H1 sections H2断面 H2 sections 生物量/g·m-2
biomass栖息密度/ind·m-2
density生物量/g·m-2
biomass栖息密度/ind·m-2
density2004.8 803.16 324 - - 2004.9 3 493.88 3 448 - - 2004.10 4 375.48 3 532 3 048.08 2 100 2004.11 6 265.60 3 688 5 017.00 1 692 2004.12 4 917.84 2 920 3 743.40 860 2005.1 4 425.64 2 576 2 395.56 1 684 2005.2 1 809.88 2 804 - - 2005.3 3 306.16 2 176 3 363.76 1 448 2005.4 2 100.96 2 136 - - 注：-.未取样
Note：-.no sampling2.3.4 优势种及其月间变化
调查结果表明, 贻贝(Mytilus edulis)在H1和H2断面的优势度极其显著，其平均生物量分别为3 505.74和2 052.46 g · m-2，分别占各断面总平均生物量的90.93%和55.87%；其平均栖息密度分别为2 459和947.2 ind · m-2，分别占各断面总平均栖息密度的83.87%和68.39%(表 7)。贻贝的生物量和栖息密度在2个断面均显示出明显的月间波动。在H1断面，2004年10月其平均生物量和平均栖息密度达到最高，分别为5 613.8 g · m-2和3 348 ind · m-2；最低的平均生物量和平均栖息密度分别出现在2005年1月和3月，分别为1 596.64 g · m-2和1 496 ind · m-2；其平均生物量占总平均生物量的百分比在85.85%~96.64%范围内变动，其平均栖息密度占总平均栖息密度的百分比在69.19%~93.90%间变动(表 7)。
表 7 2断面贻贝数量月际变化Table 7 Monthly variation of the biomass and density of M.edulis in two sections月份
monthH1断面 H1 sections H2断面 H2 sections 生物量/g·m-2
biomass栖息密度/ind·m-2
density占生物量比例/%
percentage of biomass占栖息密度比例/%
percentage of density生物量/g·m-2
biomass栖息密度/ind·m-2
density占生物量比例/%
percentage of biomass占栖息密度比例/%
percentage of density2004.8 3 310.00 3 024 94.73 87.70 - - - - 2004.9 3 920.20 2 996 89.59 84.82 - - - - 2004.10 5 613.80 3 348 89.59 90.78 1 797.68 1 232 58.98 85.60 2004.11 4 752.84 2 624 96.64 89.86 3 664.80 1 264 73.05 74.70 2004.12 3 989.12 2 400 90.32 93.90 2 345.68 668 62.79 79.90 2005.1 1 596.64 1 940 88.22 69.19 964.36 708 40.26 42.04 2005.2 3 059.72 1 844 92.55 84.74 - - - - 2005.3 1 803.60 1 496 85.85 70.03 1 489.76 864 44.29 59.67 平均average 3 505.74 2 459 90.93 83.87 2 052.46 947.2 55.87 68.39 注：-.未取样
Note：-. no sampling在H2断面，贻贝的平均生物量和平均栖息密度峰值出现在2004年11月，分别为3 664.80 g ·m-2和1 264 ind · m-2；其生物量最低值出现在2005年1月，为964.36 g · m-2，栖息密度的最低值出现在2004年12月，为668 ind · m-2。而贻贝的平均生物量占总平均生物量的百分比在40.26%~73.05%范围内波动，其平均栖息密度占断面的总平均栖息密度中的百分比波动范围为42.04%~85.60%(表 7)。
2.4 生物多样性
H1断面底栖生物的各项生物多样性指标均较低，其中H′在0.9405~0.1948之间变化，平均值为0.4707；种类丰富度指数D在1.5116~2.9378间波动，平均值为1.9704；种类均匀度J′在0.0687~0.3785间波动，平均值为0.1738。相比而言，H2断面底栖动物各项指标均较高，H′在0.6785~1.3563之间变动，平均值为0.9408；种类丰富度指数D在1.9236~2.6145间波动，平均值为2.2444；种类均匀度J′在0.2447~0.5009间波动，平均值为0.3317(表 8)。
表 8 2断面生物多样性指数的月间变化Table 8 Monthly variation of the biodiversity indices in two sections月份month H1断面 H1 sections H2断面 H2 sections 种类丰富度指数species richness index (D) 多样性指数Shannon- Wiener (H′) 种类均匀度species evenness (J′) 种类丰富度指数species richness index (D) 多样性指数Shannon- Wiener (H′) 种类均匀度species evenness (J′) 2004.8 1.9029 0.9405 0.3785 - - - 2004.9 1.5960 0.2996 0.1135 - - - 2004.10 2.9378 0.5693 0.1769 2.6145 0.9363 0.3075 2004.11 1.8264 0.4567 0.1686 2.0179 0.6785 0.2447 2004.12 2.0051 0.1948 0.0687 2.3779 0.8206 0.2897 2005.1 2.4216 0.4390 0.1465 2.2884 0.9123 0.3156 2005.2 1.5116 0.4825 0.1881 - - - 2005.3 1.5614 0.3829 0.1493 1.9236 1.3563 0.5009 平均average 1.9704 0.4707 0.1738 2.2444 0.9408 0.3317 注：-.为未取样
Note：-.no sampling3. 讨论
此次调查共采集到大型底栖动物74种，其中软体动物22种，多毛类18种，甲壳类15种，纽形动物7种，棘皮动物6种。同为邻近胶州湾口的开阔性岩礁潮间带的大黑澜1954~1964年调查结果显示，出现大型底栖动物67种，其中甲壳动物27种，多毛类20种，软体动物14种，棘皮动物6种[7]。这表明青岛岩相潮间带大型底栖动物种类数并未减少，但类群组成已发生变化。
2个断面生物量和栖息密度的垂直分布均表现出明显差异，中潮带明显高于低潮带，这与劭晓阳等[8]对浙江海岛潮间带的调查及李新正等[9]对胶州湾潮间带的调查取得的结果相一致。贻贝不论是生物量还是栖息密度都表现出绝对的优势，它的垂直分布特征亦决定了总生物量和栖息密度的垂直分布。而在1954~1964年大黑澜潮间带调查中，褶牡蛎(Ostrea plicatula)是绝对的优势种[9]，经过40~50年演替，贻贝已替代褶牡蛎成为绝对优势种。近岸水质的下降使耐受污染能力更强的贻贝在竞争中成为优势种，而人们对褶牡蛎的大量采集可能是造成这种变化的另一主要原因。
2个断面生物量和栖息密度的月际变化明显，春秋季节的生物量和栖息密度高于夏冬季节。贻贝在各个月的生物量和栖息密度组成中都占绝对优势，其生长情况直接影响总生物量和栖息密度的时空变化。贻贝生长具有明显的季节性，春秋季节生长快[10]，且是其繁殖季节[11]，夏冬季节生长慢。
2个断面生物多样性指数均不高，但比较而言小青岛断面各项指标均高于二浴东断面。潮间带底栖动物分布除了受地理因素影响外，还受地形异质性、水文和人为干扰等因子的影响。所调查的2个断面均属于开阔性岩礁潮间带，其地理、底质、地形和水文特征差异不大，所不同的是两者对游人的开放程度不同，小青岛因为是收费公园，受人为干扰程度较小，从而使其生态群落受到较好的保护。当然这尚有待于进一步研究证实。
-
![]()
图 1 2015—2017年南太平洋长鳍金枪鱼单位捕捞努力渔获量的平均分布
Figure 1. Average distribution of CPUE of T. alalunga in South Pacific during 2015–2017
![]()
图 2 不同环境因子对南太平洋延绳钓渔业长鳍金枪鱼单位捕捞努力渔获量的影响
Figure 2. Effects of different environmental factors on CPUE of longline fishery of T. alalunga in South Pacific
表 1 南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔业作业天数情况
Table 1 Fishing days of longline fishery of T. alalunga in South Pacific
年份
Year总渔船数
Total vessels累计作业天数
Total fishing days2015 107 18 070 2016 115 20 591 2017 136 26 291 
下载: 导出CSV
表 2 各环境变量相关系数矩阵
Table 2 Correlation coefficients matrix of environmental factors
变量
Variablet120 t300 SSS s120 s300 MLD Uwnd Vwnd Chla SSH SST 0.916 0.005 −0.359 0.545 −0.091 −0.560 −0.541 −0.146 −0.316 0.753 t120 − −0.002 −0.239 0.582 −0.098 −0.307 −0.542 −0.137 −0.221 0.757 t300 − − 0.176 0.165 0.925 −0.152 −0.277 0.428 −0.068 0.440 SSS − − − 0.408 0.097 0.396 −0.056 −0.175 0.128 −0.432 s120 − − − − −0.008 −0.124 −0.504 −0.242 −0.150 0.258 s300 − − − − − −0.117 −0.127 0.451 0.114 0.407 MLD − − − − − − 0.255 0.004 0.326 −0.451 Uwnd − − − − − − − −0.308 0.178 −0.493 Vwnd − − − − − − − − 0.137 0.212 Chla − − − − − − − − − −0.238 注：SST. 海表温度；t120. 120 m水深温度；t300. 300 m水深温度；SSS. 海表盐度；s120.120 m水深盐度；s300. 300 m水深盐度；MLD. 混合层深度；Chla. 海表面叶绿素a浓度；Uwnd. 海表风场东西分量，即纬向风，以东为正；Vwnd. 海表风场南北分量，即经向风，以北为正；SSH. 海表面高度；下同 Note: SST. Sea surface temperature; t120. Sea temperature at depth of 120 m; t300. Sea temperature at depth of 300 m; SSS. Sea surface salinity; s120. Sea salinity at depth of 120 m; s300. Sea salinity at depth of 300 m; MLD. Mixed layer depth; Chla. Sea surface chlorophyll a concentration; Uwnd. Eastward Sea surface wind; Vwnd. Northward Sea surface wind; SSH. Sea surface height. The same case in the following table
下载: 导出CSV
表 3 GAM模型拟合结果的偏差分析
Table 3 Analysis of deviance for generalized additive models (GAM)
分组
Group累加影响因子
Cumulative of influencing factorsP 决定系数
R2累计解释偏差
Cumulative of deviance explained可解释偏差
Deviance explainedAIC值
AIC value第一组 Group 1 +SST <2×10−16*** 0.185 18.5% 18.5% 24 376.49 +t300 <2×10−16*** 0.297 29.9% 11.4% 23 222.20 +SSS <2×10−16*** 0.306 30.8% 0.9% 23 136.20 +Vwnd <2×10−16*** 0.326 32.9% 2.1% 22 908.96 +Chla <2×10−16*** 0.341 34.3% 1.4% 22 746.25 第二组 Group 2 +t120 <2×10−16*** 0.196 19.7% 19.7% 24 265.62 +SSS <2×10−16*** 0.215 21.6% 1.9% 24 087.74 +s300 <2×10−16*** 0.263 26.5% 4.9% 23 599.79 +MLD <2×10−16*** 0.282 28.5% 2.0% 23 410.19 +Vwnd <2×10−16*** 0.295 29.8% 1.3% 23 276.47 +Chla <2×10−16*** 0.307 31% 1.2% 23 147.81 第三组 Group 3 +t300 <2×10−16*** 0.13 13.1% 13.1% 24 881.85 +SSS <2×10−16*** 0.18 18.2% 5.1% 24 428.97 +s120 <2×10−16*** 0.303 30.5% 12.3% 23 165.18 +MLD <2×10−16*** 0.319 32.1% 1.6% 23 000.88 +Vwnd <2×10−16*** 0.337 34% 1.9% 22 795.21 +SSH <2×10−16*** 0.393 39.6% 5.6% 22 110.88 +Chla 0.002 75** 0.394 39.8% 0.2% 22 100.98 第四组 Group 4 +t300 <2×10−16*** 0.13 13.1% 13.1% 24 881.85 +SSS 4.89×10-8*** 0.18 18.2% 5.1% 24 428.97 +MLD <2×10−16*** 0.214 21.7% 3.5% 24 105.96 +Uwnd 0.030 1* 0.231 23.4% 1.7% 23 942.02 +Vwnd <2×10−16*** 0.267 27.1% 3.7% 23 574.18 +SSH <2×10−16*** 0.352 35.5% 8.4% 22 626.40 +Chla 2.51×10−15*** 0.356 36% 0.5% 22 571.78
下载: 导出CSV
-
[1] TREMBLAY B L, HAMPTON J, MCKECHNIE S, et al. Stock assessment of South Pacific albacore tuna (WCPFC-SC14-2018/SA-WP-05)[R]. Busan, Republic of Korea: The Pacific Community (SPC), 2018: 13.
[2] BRIAND K, MOLONY B, LEHODEY P. A study on the variability of albacore (Thunnus alalunga) longline catch rates in the southwest Pacific Ocean[J]. Fish Oceanogra, 2011, 20(6): 517-529. doi: 10.1111/j.1365-2419.2011.00599.x
[3] 宋利明, 谢凯, 赵海龙, 等. 库克群岛海域海洋环境因子对长鳍金枪鱼渔获率的影响[J]. 海洋通报, 2017(1): 96-106. doi: 10.11840/j.issn.1001-6392.2017.01.013 [4] NIKOLIC N, MORANDEAU G, HOARAU L, et al. Review of albacore tuna, Thunnus alalunga, biology, fisheries and management[J]. Rev Fish Biol Fish, 2017, 27: 775-810. doi: 10.1007/s11160-016-9453-y
[5] SAGARMINAGA Y, ARRIZABALAGA H. Spatio-temporal distribution of albacore (Thunnus alalunga) catches in the northeastern Atlantic: relationship with the thermal environment[J]. Fish Oceanogr, 2010, 19(2): 121-134. doi: 10.1111/j.1365-2419.2010.00532.x
[6] DOMOKOS R, SEKI M P, POLOVINA J J, et al. Oceanographic investigation of the American Samoa albacore (Thunnus alalunga) habitat and longline fishing grounds[J]. Fish Oceanogr, 2007, 16(6): 555-572. doi: 10.1111/j.1365-2419.2007.00451.x
[7] 毛江美, 陈新军, 余景. 基于神经网络的南太平洋长鳍金枪鱼渔场预报[J]. 海洋学报, 2016, 38(10): 34-43. [8] 闫敏, 张衡, 伍玉梅, 等. 基于GAM模型研究时空及环境因子对南太平洋长鳍金枪鱼渔场的影响[J]. 大连海洋大学学报, 2015, 30(6): 681-685. [9] GONI N, DIDOUAN C, ARRIZABALAGA H, et al. Effect of oceanographic parameters on daily albacore catches in the Northeast Atlantic[J]. Deep-Sea Res II, 2015, 113: 73-80.
[10] 杨胜龙, 张忭忭, 唐宝军, 等. 基于GAM模型分析水温垂直结构对热带大西洋大眼金枪鱼渔获率的影响[J]. 中国水产科学, 2017, 24(4): 875-883. [11] 王茹琳, 李庆, 封传红, 等. 基于MaxEnt的西藏飞蝗在中国的适生区预测[J]. 生态学报, 2017, 37(24): 8556-8566. [12] 周兆丁, 吕锟, 沈瑾, 等. 统计软件SPSS相关分析及应用[J]. 电脑知识与技术, 2019, 15(20): 301-302. [13] 徐国强, 朱文斌, 张洪亮, 等. 基于GAM模型分析印度洋大眼金枪鱼和黄鳍金枪鱼渔场分布与不同环境因子关系[J]. 海洋学报, 2018, 40(12): 70-82. [14] VENABLES W N, DICHMONT C M. GLMs, GAMs and GLMMs: an overview of theory for applications in fisheries research[J]. Fish Res, 2004, 70(2/3): 319-337.
[15] 王军, 傅伯杰, 邱扬, 等. 黄土丘陵小流域土壤水分的时空变异特征——半变异函数[J]. 地理学报, 2000, 55(4): 428-438. doi: 10.3321/j.issn:0375-5444.2000.04.005 [16] 朱耿平, 刘强, 高玉葆. 提高生态位模型转移能力来模拟入侵物种的潜在分布[J]. 生物多样性, 2014, 22(2): 223-230. [17] YANG X Q, KUSHWAHA S, SARAN S, et al. Maxent modeling for predicting the potential distribution of medicinal plant, Justicia adhatoda L. in Lesser Himalayan foothills[J]. Ecol Eng, 2013, 51: 83-87. doi: 10.1016/j.ecoleng.2012.12.004
[18] CHEN I C, LEE P F, TZENG W N. Distribution of albacore (Thunnus alalunga) in the Indian Ocean and its relation to environmental factors[J]. Fish Oceanogr, 2005, 14(1): 71-80. doi: 10.1111/j.1365-2419.2004.00322.x
[19] LAN K W, KAWAMURA H, LEE M A, et al. Relationship between albacore (Thunnus alalunga) fishing grounds in the Indian Ocean and the thermal environment revealed by cloud-free microwave sea surface temperature[J]. Fish Res, 2012, 113(1): 1-7. doi: 10.1016/j.fishres.2011.08.017
[20] 储宇航, 戴小杰, 田思泉, 等. 南太平洋延绳钓长鳍金枪鱼生物学组成及其与栖息环境关系[J]. 海洋渔业, 2016, 38(2): 130-139. doi: 10.3969/j.issn.1004-2490.2016.02.003 [21] 樊伟, 张晶, 周为峰. 南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔场与海水表层温度的关系分析[J]. 大连水产学院学报, 2007, 22(5): 366-371. [22] 郭刚刚, 张胜茂, 樊伟, 等. 南太平洋长鳍金枪鱼垂直活动水层空间分析[J]. 南方水产科学, 2016, 12(5): 123-130. doi: 10.3969/j.issn.2095-0780.2016.05.016 [23] HOYLE S, LANGLEY A, HAMPTON J. Stock assessment of albacore tuna in the south Pacific Ocean (WCPFC-SC4-2008/SA-WP-8)[R]. Port Moresby, Papua New Guinea: The Pacific Community (SPC), 2008: 7.
[24] WILLIAMS A J, ALLAIN V, NICOL S J, et al. Vertical behavior and diet of albacore tuna (Thunnus alalunga) vary with latitude in the South Pacific Ocean[J]. Deep-Sea Res II, 2015, 113: 154-169.
[25] 范永超, 戴小杰, 朱江峰, 等. 南太平洋长鳍金枪鱼延绳钓渔业CPUE标准化[J]. 海洋湖沼通报, 2017(1): 122-132. [26] 蒋汉凌.南太平洋长鳍金枪鱼渔场与环境因素关系的研究[D]. 上海: 上海海洋大学, 2014: 29. [27] 宋婷婷, 樊伟, 伍玉梅. 卫星遥感海面高度数据在渔场分析中的应用综述[J]. 海洋通报, 2013, 32(4): 474-480. doi: 10.11840/j.issn.1001-6392.2013.04.017 [28] 杨晓明, 王学昉, 田思泉, 等. 赤道太平洋中部围网自由群的空间点模式的影响因子[J]. 水产学报, 2018, 42(8): 1220-1228. [29] SAGARMINAGA Y, ARRIZABALAGA H. Relationship of Northeast Atlantic albacore juveniles with surface thermal and chlorophyll-a fronts[J]. Deep-Sea Res II, 2014, 107: 54-63.
[30] 赖诗涵.中西太平洋鲔延绳钓黄鳍鲔潜在栖地分布与预测模式建置之研究[D]. 基隆: 国立台湾海洋大学, 2018: 18. [31] BAKUN A, BLACK B A, BOGRAD S J, et al. Anticipated effects of climate change on coastal upwelling ecosystems[J]. Curr Clim Change Rep, 2015, 1(2): 85-93. doi: 10.1007/s40641-015-0008-4
[32] 陈芃, 陈新军, 雷林. 秘鲁上升流对秘鲁鳀渔场的影响[J]. 水产学报, 2018, 36(9): 1367-1377. -
期刊类型引用(13)
1. 赵诣，袁红春. 基于多通道单回归的太平洋长鳍金枪鱼渔场预测模型与可解释性研究. 水生生物学报. 2025(03): 15-27 . 
百度学术
2. 姚紫荆，杨晓明，吴峰，田思泉. 基于参数最优地理探测器的南太平洋长鳍金枪鱼渔业资源分布驱动力研究. 海洋渔业. 2025(02): 153-162 . 百度学术
3. 杜艳玲，马玉玲，汪金涛，陈珂，林泓羽，陈刚. 基于ConvLSTM-CNN预测太平洋长鳍金枪鱼时空分布趋势. 海洋通报. 2024(02): 174-187 . 百度学术
4. 李东旭，邹晓荣，周淑婷. 中太平洋黄鳍金枪鱼CPUE时空分布及其与环境因子的关系. 南方水产科学. 2024(04): 68-76 . 本站查看
5. 丁鹏，邹晓荣，许回，丁淑仪，白思琦，张子辉. 基于BP神经网络的长鳍金枪鱼渔获量与气候因子关系研究. 海洋学报. 2024(09): 88-95 . 百度学术
6. 何露雪，付东洋，李忠炉，王焕，孙琰，刘贝，余果. 南海西北部蓝圆鲹时空分布及其与环境因子的关系. 渔业科学进展. 2023(01): 24-34 . 百度学术
7. 王志华，杨晓明，田思泉. 南太平洋长鳍金枪鱼资源不同尺度的空间格局特征. 南方水产科学. 2023(02): 31-41 . 本站查看
8. 韩霈武，王岩，方舟，陈新军. 北太平洋柔鱼不同群体耳石日增量对海洋环境的响应研究. 海洋学报. 2022(01): 101-112 . 百度学术
9. 宋利明，任士雨，洪依然，张天蛟，隋恒寿，李彬，张敏. 大西洋热带海域长鳍金枪鱼渔场预报模型的比较. 海洋与湖沼. 2022(02): 496-504 . 百度学术
10. 方伟，周胜杰，赵旺，杨蕊，胡静，于刚，马振华. 黄鳍金枪鱼5月龄幼鱼形态性状对体质量的相关性及通径分析. 南方水产科学. 2021(01): 52-58 . 本站查看
11. 周胜杰，杨蕊，于刚，吴洽儿，马振华. 青干金枪鱼和小头鲔循环水养殖生长研究. 水产科学. 2021(03): 339-346 . 百度学术
12. 宋利明，许回. 金枪鱼延绳钓渔获性能研究进展. 中国水产科学. 2021(07): 925-937 . 百度学术
13. 谢笑艳，汪金涛，陈新军，陈丕茂. 南印度洋长鳍金枪鱼渔获率与水深温度关系研究. 南方水产科学. 2021(05): 86-92 . 本站查看
其他类型引用(15)
计量
- 文章访问数:
- HTML全文浏览量:
- PDF下载量:
- 被引次数: 28
粤公网安备 44010502001741号
