广西北部湾滩涂施氏獭蛤中培及养成期养殖密度比较研究

王超奇, 徐炳杰, 吴韬, 杨凌, 刘一鸣, 潘英

王超奇, 徐炳杰, 吴韬, 杨凌, 刘一鸣, 潘英. 广西北部湾滩涂施氏獭蛤中培及养成期养殖密度比较研究[J]. 南方水产科学, 2023, 19(4): 105-115. DOI: 10.12131/20230046
引用本文: 王超奇, 徐炳杰, 吴韬, 杨凌, 刘一鸣, 潘英. 广西北部湾滩涂施氏獭蛤中培及养成期养殖密度比较研究[J]. 南方水产科学, 2023, 19(4): 105-115. DOI: 10.12131/20230046
WANG Chaoqi, XU Bingjie, WU Tao, YANG Ling, LIU Yiming, PAN Ying. Comparative study on breeding density of Lutraria sieboldii in nursery culture and adult culture in Beibu Gulf beaches of Guangxi Province, China[J]. South China Fisheries Science, 2023, 19(4): 105-115. DOI: 10.12131/20230046
Citation: WANG Chaoqi, XU Bingjie, WU Tao, YANG Ling, LIU Yiming, PAN Ying. Comparative study on breeding density of Lutraria sieboldii in nursery culture and adult culture in Beibu Gulf beaches of Guangxi Province, China[J]. South China Fisheries Science, 2023, 19(4): 105-115. DOI: 10.12131/20230046

广西北部湾滩涂施氏獭蛤中培及养成期养殖密度比较研究

基金项目: 广西创新驱动发展专项 (桂科AA19254032);国家重点研发计划项目 (2018YFD0901400)
详细信息
    作者简介:

    王超奇 (1997—) ,男,硕士研究生,研究方向为海洋贝类遗传育种与繁殖。E-mail: 1960667493@qq.com

    通讯作者:

    潘 英 (1968—) ,女,教授,博士,研究方向为海洋贝类遗传育种与繁殖。E-mail: yingpan@gxu.edu.cn

  • 中图分类号: S 968.3

Comparative study on breeding density of Lutraria sieboldii in nursery culture and adult culture in Beibu Gulf beaches of Guangxi Province, China

  • 摘要: 为探索施氏獭蛤 (Lutraria sieboldii) 高效的中间培育模式及合理养殖密度,于2021年2月—2022年4月在广西北部湾海域——北海、钦州和防城港海区滩涂,以相同密度梯度采用箱式和筐式两种养殖模式进行中间培育,中培结束后以筐式养殖进行养成实验,对比各阶段施氏獭蛤的生长性能和成活率。结果表明:中培期北海和防城港海区箱式养殖模式比筐式养殖模式表现更佳,而钦州海区筐式养殖模式表现更佳;北海海区适宜养殖密度为1 500 粒·箱−1,防城港海区为1 000 粒·箱−1,钦州海区为500 粒·筐−1。养成期北海适宜养殖密度为40 粒·筐−1,钦州和防城港海区结束养成时成活率为0。3个养殖海区的环境因子调查结果表明:北海海区的水温、滩温、盐度、pH和溶解氧 (DO) 变化最小,水质环境最稳定,钦州、防城港海区的水质环境变化较大且较不稳定;北海滩涂的底质粒径以粗砂和中砂为主,防城港滩涂以中砂和细砂为主,钦州滩涂以细砂为主。浮游植物调查结果显示,藻属种类和数量由大到小均为北海>防城港>钦州。研究表明,施氏獭蛤海区中培适宜以箱式养殖模式在北海和防城港海区进行,适宜在北海进行海区养成。
    Abstract: In order to investigate the efficient nursery culture mode and reasonable breeding density of Lutraria sieboldii, we had carried out an experiment at three different beaches in Beibu Gulf, Guangxi Province (Beihai, Qinzhou and Fangchenggang) using the same density gradient from February 2021 to April 2022. Two nursery culture modes, box and basket, were employed, followed by adult culture in baskets to compare the growth performance and survival rate of L. sieboldii at each stage. The results indicate that the box culture mode was more effective than the basket culture mode in Beihai and Fangchenggang, while the basket culture mode was more suitable for Qinzhou. The appropriate densities in Beihai, Fangchenggang and Qinzhou were 1 500, 1 000 grains·box−1 and 500 grains·basket−1, respectively. At the adult culture stage, the appropriate density in Beihai was 40 grains·basket−1, and the survival rates at the end of the culture period in Qinzhou and Fangchenggang were 0. The results show that the changes of water temperature, beach temperature, salinity, pH and dissolved oxygen (DO) in Beihai are the smallest and the water quality environment is the most stable. Besides, the water quality environment in Qinzhou and Fangchenggang changes greatly and is unstable. The sediment particle size of Beihai beach is dominated by coarse sand and medium sand, whereas Fangchenggang and Qinzhou beaches is dominated by medium sand and fine sand, and Qinzhou beach is dominated by fine sand. The results of phytoplankton survey indicate that Beihai has the highest quantity and diversity of algae, followed by Fangchenggang and Qinzhou. Thus, it is showed that L. sieboldii is suitable for nursery culture in both Beihai and Fangchenggang sea areas, and for adult culture in Beihai sea area.
  • 近年来,在南太平洋海域进行商业捕捞作业的船队主要为中国大陆和中国台湾船队[1]。有研究表明环境变化对于长鳍金枪鱼 (Thunnus alalunga) 的分布和洄游有显著影响[2-3],由于长鳍金枪鱼的高度洄游性使商业捕捞作业船队对其渔场的寻找成为一项高成本生产活动。因此,了解长鳍金枪鱼的资源分布与环境因子的关系对提高该渔业的生产效率具有重要意义。南太平洋长鳍金枪鱼作为延绳钓渔船的主要捕捞对象,一般栖息在200~300 m水层[4]。而目前国内外学者多选择表层环境因子作为研究对象[5-7],较少采用不同水层的环境数据。广义可加模型 (Generalized additive model, GAM) 作为定量分析渔获率与环境要素之间关系的方法,目前已得到广泛应用。而这些研究在变量选择中多加入了时空因子[8-10],忽略了时空因子与环境因子之间和不同环境因子之间的多重共线性[11]。此外,由于缺少该鱼种完整的渔捞日志数据,研究多采用5°方格数据[7,10],但这种较低空间分辨率的环境数据往往会弱化数值分析的效果。

    本文根据中国大陆地区所有渔船2015—2017年在南太平洋的渔捞日志,整理出了空间分辨率为1°×1°的月渔获数据,用GAM模型逐步回归分析各环境因子与长鳍金枪鱼资源的关系,以探讨环境因子的变化对长鳍金枪鱼资源分布的影响,以期为南太平洋长鳍金枪鱼的合理开发利用和资源养护管理提供参考。

    来自中国大陆地区2015—2017年所有渔船渔捞日志,选取在南太平洋海域 (140°E—130°W,0°N—50°S,图1) 且捕捞对象为长鳍金枪鱼的渔捞日志数据 (具体数据总量见表1),包括日期、作业位置、投钩数、各鱼种渔获量尾数和千克数等。

    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
    Fig. 1  Average distribution of CPUE of T. alalunga in South Pacific during 2015–2017
    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 days
    2015 107 18 070
    2016 115 20 591
    2017 136 26 291
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    包括海表温度 (Sea surface temperature,SST) 及不同深度水温、海表盐度 (Sea surface salinity,SSS) 及不同水层盐度、叶绿素a浓度 (Chlorophyll a concentration,Chla)、海表风场 (Sea surface wind,SSW)、海表面高度 (Sea surface height,SSH)、混合层深度 (Mixed layer depth,MLD) 的月数据。其中海表温度及不同水深温度、海表盐度及不同水层盐度、混合层深度来自中国Argo实时资料中心提供的《全球海洋Argo网格数据集 (BOA_Argo) 》,空间分辨率为1°。叶绿素a浓度来自美国国家海洋和大气管理局 (National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA) 的Ocean Watch网站,空间分辨率为0.05°。海表风场来自美国宇航局物理海洋学数据分发存档中心 (PO.DAAC) 提供的CCMP风速,空间分辨率为0.25°,海表面高度来自德国汉堡大学的综合气候数据中心提供的ORA-S4资料,空间分辨率为1°。

    1) 单位捕捞努力量渔获量 (Catch per unit effort,CPUE) 可以作为代表长鳍金枪鱼渔业资源状态的指标。其计算公式为:

    $$ {\rm{CPUE}} = \dfrac{{{U_{{\rm{catch}}}}}}{{{f_{{\rm{hooks}}}}}} $$ (1)

    式中Ucatch表示1°×1°单位渔区内的累计渔获量 (kg),fhooks是1°×1°单位渔区内的累计投钩数 (千钩),时间尺度为月。

    2) 用Matlab读取海表温度、叶绿素a浓度、海表风场数据,并与单位渔区进行数据匹配。受云层遮挡等因素影响,环境数据尤其是叶绿素a浓度数据存在缺失情况。本文采用计算周围变量均值的方法对缺失数据进行处理。

    利用Pearson相关系数计算环境因子之间的相关系数[12],其公式为:

    $$ r = \frac{{\displaystyle\sum\nolimits_{i = 1}^n {\left( {{x_i} - \bar x} \right)\left( {{y_i} - \bar y} \right)} }}{{\sqrt {\displaystyle\sum\nolimits_{i = 1}^n {{{\left( {{x_i} - \bar x} \right)}^2}{{\displaystyle\sum\nolimits_{i = 1}^n {\left( {{y_i} - \bar y} \right)} }^2}} } }} $$ (2)

    式中r表示相关系数,xi表示环境因子x的第i个观测值,$\bar x $表示环境因子的均值,yi表示环境因子y的第i个观测值,${\bar y}_i $表示环境因子y的均值。

    GAM模型能够较好地处理响应变量和一组解释变量之间高度非线性和非单调关系的能力,被广泛用于渔获率与环境关系研究[13-14]。其一般表达式为:

    $$ g\left( {\rm{\mu}} \right) = {\beta _0} + \sum\nolimits_{i = 1}^k {{f_i}} \left( {{x_i}} \right) + \varepsilon \left[ {{\rm{\mu}} = E\left( {Y/X} \right)} \right] $$ (3)

    式中g(μ) 表示联系函数,β0表示常数截距项,fi(xi) 表示用来描述g(μ) 与第i个解释变量关系的平滑函数。

    GAM模型和逐步回归计算在R-3.5.0中实现。

    本研究在不同水深环境数据中选择了60、120、180、240、300 m深度水温和盐度与其他表层环境因子进行了相关性分析。计算表明各层之间温度和盐度相关性较大 (由于篇幅所限,结果未列出),最后选取了相关性较小的三层 (表层、120 m300 m) 参与最后的要素分组中。通常认为如果相关系数大于0.75为强相关[15],介于0.5~0.75为中等程度相关,小于0.5为弱相关。SST和t120t300s300,SST与SSH,t120与SSH为高度相关因子;SST与s120,SST与MLD,SST与Uwndt120s120t120Uwnd均中度相关;SSS、Chla、Vwnd与其他环境因子之间的相关性均较小 (表2)。

    表  2  各环境变量相关系数矩阵
    Table  2  Correlation coefficients matrix of environmental factors
    变量
    Variable
    t120t300SSSs120s300MLDUwndVwndChlaSSH
    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
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    本研究使用GAM模型分析长鳍金枪鱼CPUE与各环境因子之间的关系,其中CPUE作为响应变量,SST、t120t300、SSS、s120s300、Chla、UwndVwnd、SSH、MLD作为解释变量,根据相关性分析结果,将环境因子分为4组分别建立GAM模型,表达式为:

    $$ \begin{array}{c} {\rm{log}}\left( {{\rm{CPUE}} + 1} \right)\sim s\left( {{\rm{SST}}} \right) + s\left( {{t_{300}}} \right) + s({\rm{SSS}}) + {\rm{ }}s\left( {{V_{{\rm{wnd}}}}} \right) + \\s\left( {{\rm{Chla}}} \right) + \varepsilon \\ {\rm{log}}\left( {{\rm{CPUE}} + 1} \right)\sim s({t_{120}}) + s\left( {{\rm{SSS}}} \right) + s\left( {{s_{300}}} \right) + s\left( {{\rm{MLD}}} \right) + \\s\left( {{V_{{\rm{wnd}}}}} \right) + s\left( {{\rm{Chla}}} \right) + \varepsilon \\ {\rm{log}}\left( {{\rm{CPUE}} + 1} \right)\sim s({t_{300}}) + s\left( {{\rm{SSS}}} \right) + s\left( {{s_{120}}} \right) + s({\rm{MLD}}) +\\ s\left( {{V_{{\rm{wnd}}}}} \right) + s\left( {{\rm{SSH}}} \right) + s\left( {{\rm{Chla}}} \right) + \varepsilon \\ {\rm{log}}\left( {{\rm{CPUE}} + 1} \right)\sim s\left( {{t_{300}}} \right) + s\left( {{\rm{SSS}}} \right) + s\left( {{\rm{MLD}}} \right) + s\left( {{U_{{\rm{wnd}}}}} \right) + \\s\left( {{V_{{\rm{wnd}}}}} \right) + s\left( {{\rm{SSH}}} \right) + s\left( {{\rm{Chla}}} \right) + \varepsilon \end{array} $$

    式中为了防止零值出现,采用CPUE加上1再进行对数化处理,s为自然立方样条平滑 (Natural cube spline smoother),ε为误差项。

    结果显示,各模型的总偏差解释率介于30%~40% (表3)。各环境因子的平均可解释偏差大小依次为t120 (19.7%)、SST (18.5%)、t300 (12.5%)、t120 (12.3%)、SSH (7.0%)、s300 (4.9%)、SSS (3.3%)、MLD (2.4%)、Vwnd (2.4%)、Uwnd (1.8%)、Chla (0.8%)。

    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 factors
    P决定系数
    R2
    累计解释偏差
    Cumulative of deviance explained
    可解释偏差
    Deviance explained
    AIC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
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    GAM模型分析发现,SST、t120t300s120是对CPUE影响较大的环境变量 (表3)。SST与CPUE介于15~30 ℃整体呈现负相关,其中介于25~28 ℃显示正相关 (图2-a)。t120与SST的趋势一致,呈负效应关系,其中介于18~23 ℃保持平稳状态 (图2-b)。t300在10 ℃之前置信区间较大且数据量较小故不予讨论,在10 ℃之后呈现出明显的正相关 (图2-c)。s120与CPUE以35.5为中心总体呈开口向上的抛物线,在36.4之后呈负相关 (图2-e)。

    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
    Fig. 2  Effects of different environmental factors on CPUE of longline fishery of T. alalunga in South Pacific

    对CPUE影响比较小的几个环境因子分别为SSS、s300、MLD、UwndVwnd、SSH、Chla。各模型得出的SSS对CPUE的影响略有差异,总体与CPUE保持平稳状态 (图2-d)。s300与CPUE以34.8为中心呈开口向上的抛物线 (图2-f),在35.0之后基本保持平稳。MLD与CPUE总体保持稳定 (图2-g),呈现轻微的正效应关系。Uwnd与CPUE基本保持平稳 (图2-h)。Vwnd与CPUE总体上呈现正效应关系 (图2-i),其中在−1~3 m·s−1保持平稳。Chla与CPUE整体上呈现轻微的负相关 (图2-j)。SSH与CPUE总体上呈负效应关系 (图2-k),在0.5 m之后这种负效应明显放缓。

    在参与2个及以上模型的环境因子中,MLD、Vwnd、Chla在较小的置信区间内总体趋势相似,与CPUE基本保持平稳状态,t300、SSH对CPUE的影响较大,但依然表现出了较高的拟合度。SSS在对CPUE的影响略有差异,介于35.2~35.0拟合较好。

    目前通过GAM模型分析环境因子与渔场的关系时通常会加入时空因子。然而时空因子的加入可能会影响环境因子与渔场关系的判断,如海表温度分布与纬度存在相关性,海表温度从低纬度向高纬度递减,纬度因素的加入会影响海表温度与渔场真实关系的推断。因此时空因子的加入对渔场与环境因子的关系分析可能会造成误判。

    除了时空因子与环境因子的相互影响外,环境因子之间也存在不可避免的自相关和多重共线性问题[16]。长鳍金枪鱼的渔场分布与各环境因子显著相关,是各个环境因子综合作用的结果,而环境因子间的高度相关性又会掩盖单个环境因子与渔场分布的真实关系。本研究发现,海表温度除了与混合层深度、海表风场、海表面高度等海表面环境因素有较大的相关性外,与各水层的温度、盐度也具有较大的相关性,因此在构建模型探讨海表温度与长鳍金枪鱼渔场的关系前,需要进行环境因子的相关性分析,通过排除相关系数较大的环境因子,降低这种多重共线性的负面影响[17]

    在建模过程中为避免同一模型内环境因子之间的多重共线性,同时又要确保放入尽量多的环境因子,本研究将环境因子分为4组分别建立GAM模型。由于每组模型选择的环境因子不同,得出的总解释偏差也有所差异。而在参与多个模型的环境因子中,t300、MLD、Vwnd、Chla、SSH的总体趋势相似 (图2),验证了这种分组建模方式分析环境因子与渔场分布具有较高的可信度。海表面的盐度略有差异,可能是由于其与120 m水深盐度、混合层深度、海表面高度均呈中等程度相关,不同的环境因子的选择影响了海表盐度与CPUE的关系。

    作为影响海洋鱼类活动最重要的环境因子之一,温度的变化对鱼类的分布、洄游和集群等会造成直接或者间接的影响[18],在进行长鳍金枪鱼时空分布与主要环境因子的关系研究时,一般都会选用SST作为环境因子[19-20]。海表温度对南太平洋长鳍金枪鱼的分布有显著影响,由GAM模型结果可以发现,长鳍金枪鱼的主要作业渔区出现在SST介于20~30 ℃的海域 (图2-a),这与樊伟等[21]的南太平洋长鳍金枪鱼产量高密度区呈双峰型,出现在20 ℃和29 ℃海域的研究结果一致。同时发现,SST与CPUE总体上呈现负相关,在25 ℃之前随温度的升高CPUE逐渐降低,在25 ℃之后略有回升。说明相对低温海域的作业频率较低但CPUE较高,可以探寻相对低温海域的长鳍金枪鱼渔区并进行开发。

    延绳钓渔船通常以长鳍金枪鱼成鱼为目标鱼种,主要在0~400 m深度设钩。水温垂直结构在长鳍金枪鱼渔场的形成过程中有直接影响[22]。研究结果显示,120~300 m水层,温度显著影响长鳍金枪鱼的产量,这可能是因为该水层是水温急剧下降的温跃层,温度和密度变化大,溶解氧含量高,饵料资源丰富。Hoyle等[23]发现,东南太平洋长鳍金枪鱼主要栖息于170~220 m水层,中西太平洋为150~300 m,与本文研究结果相似。Williams等[24]在汤加附近海域发现,长鳍金枪鱼高渔获率水深一般为200~300 m,与本文研究结果有一定差异,这可能是缘于研究海域不同。

    海表面盐度对于长鳍金枪鱼渔获量的影响较小,这与范永超等[25]、蒋汉凌[26]的研究结果一致。本研究还发现,s120对长鳍金枪鱼渔获量有显著影响。这说明海表面盐度影响较小可能是因为其主要通过影响溶解气体、海流等其他海表面环境因素从而对长鳍金枪鱼CPUE间接造成影响,而各水深盐度是影响长鳍金枪鱼CPUE的一个重要因素,在以后的研究中不可忽略。120~300 m温度和盐度显著影响长鳍金枪鱼CPUE的分布,这也验证了本研究长鳍金枪鱼主要栖息于120~300 m水层的结果。

    海面高度主要与水团、水系、海流、潮汐、中尺度涡等海洋动力信息有关。随着海面高度的增加,表层水团进行辐散或汇合[27],底层水上升进行补充,海水底层营养盐上升对表层营养盐进行补充,使海水表层初级生产力增加,浮游生物密度增加,长鳍金枪鱼资源量增加。本研究中,SSH与长鳍金枪鱼CPUE呈现负效应,可能是由于处于上升流的中心区域,营养盐浓度高,初级生产力高,浮游生物密度高,导致水体中氧气的大量消耗。

    混合层深度会对栖息于混合层的长鳍金枪鱼造成垂直分布的限制[28]。本研究中混合层深度与CPUE呈现出轻微的正效应。以往的研究中,可能由于存在与混合层深度有较大相关性的环境因素,导致混合层深度与CPUE的关系并不明显,这与本文结果略有不同,未来可作进一步探究。

    从食物链的角度看,叶绿素a浓度通常表征以浮游植物为食的浮游动物量,间接影响渔场分布[29]。以往的研究中,叶绿素a浓度通常是影响南太平洋长鳍金枪鱼CPUE的重要原因,而本研究中仅呈现出轻微的负相关,这可能是由于在叶绿素a浓度升高、浮游植物生物量增大、长鳍金枪鱼聚集增加的过程中存在时间延迟现象[30]

    国内外学者在长鳍金枪鱼CPUE与环境因子关系的研究中多使用海表面温度、海表面高度、叶绿素a浓度等,除此之外,海面风场也是影响鱼类活动的一个重要因子。

    本研究表明,Uwnd与CPUE总体保持稳定,Vwnd与CPUE呈现正效应,其中在−2~4 m·s−1保持平稳状态。海面风场对长鳍金枪鱼CPUE的影响显著,总体呈正相关关系,可能是由于较大的风速导致海水的湍流混合加大、水柱混合加深以及海水浑浊度增加[31-32],使海域营养盐增加、生产力提高,因此形成了良好的渔场,也有可能是这种混合造成海域适宜的水温对长鳍金枪鱼资源有促进作用。

    由于本文仅有3年 (2015—2017年)的渔捞日志数据,对环境关系的研究存在一些制约,未来将选择更长时间尺度的渔业数据并结合溶解气体、水系和海流、潮汐和潮流、气象因素等其他影响鱼类行为的环境因子作进一步研究。

  • 图  1   中培及养成阶段养殖筐具

    Figure  1.   Breeding cages at nursery and adult culture stages

    图  2   施氏獭蛤在3个海区养成期各实验组体质量生长曲线

    Figure  2.   Body mass growth curves of each experimental group in adult culture of three sea areas of L. sieboldii

    图  3   3个不同养殖海区水温、滩温、盐度的周年变化情况

    Figure  3.   Annual changes of water temperature, beach temperature and salinity in three sea areas

    图  4   3个不同养殖海区透明度、pH周年变化情况

    Figure  4.   Annual changes of transparency and pH in three sea areas

    图  5   3个不同养殖海区浮游植物藻属的种类和数量分布

    Figure  5.   Species of algal genus and quantity distribution of phytoplankton in three sea areas

    表  1   海区中培不同地点、模式、密度的方差分析结果 (F 值)

    Table  1   Variance analysis results of different locations, patterns and densities in nursery culture (F value)

    指标
    Index
    自由度
    DF
    壳长
    SL
    壳宽
    SW
    壳高
    SH
    体质量
    BM
    壳长日增长
    DLG
    日增质量
    DMG
    壳长增长率
    GSL
    地点 Site 2 638.37** 258.12** 436.64** 463.72** 638.37** 463.72** 638.37**
    模式 Mode 1 223.54** 134.77** 123.32** 194.71** 223.54** 194.71** 223.54**
    密度 Density 4 84.66** 36.50** 57.32** 69.72** 84.66** 69.72** 84.66**
    地点×模式 Site×Mode 2 145.88** 91.16** 108.09** 141.40** 145.88** 141.40** 145.88**
    地点×密度 Site×Density 8 31.14** 19.09** 21.12** 29.47** 31.14** 29.47** 31.14**
    模式×密度 Mode×Density 4 7.61** 6.77** 7.44** 9.53** 7.61** 9.53** 7.61**
    地点×模式×密度 Site×Mode×Density 8 5.30** 4.78** 3.15** 5.72** 5.30** 5.72** 5.30**
    注:**. 极显著水平 (P<0.01)。 Note: **. Extremely significant level (P<0.01). SL. Shell length; SW. Shell width; SH. Shell height; BM. Body mass; DLG. Daily shell length gain; DMG. Daily body mass gain; GSL. Growth rate of shell length. The same case in the following tables.
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    表  2   北海海区施氏獭蛤中培期不同密度组生长和存活

    Table  2   Growth and survival of different cultured densities at nursery culture stage of L. sieboldii in Beihai sea area

    模式
    Mode
    指标
    Index
    密度/[粒·筐 (箱) −1] Density/[grains·basket (box)−1]
    d1 (500)d2 (1 000)d3 (1 500)d4 (2 000)d5 (2 500)
    箱式 Box 终末壳长 Final SL/mm 22.90 ± 1.72aa 21.19 ± 1.91aa 20.29 ± 2.04aa 18.79 ± 2.36ba 17.65 ± 1.91ca
    终末壳宽 Final SW/mm 7.68±0.92aa 7.17±0.78aa 7.10±0.90aa 6.49±1.05ba 6.31±0.78ba
    终末壳高 Final SH/mm 12.25±1.08aa 11.10±1.18aa 11.03±1.63aa 10.02±1.44ba 9.49±0.92ba
    终末体质量 Final BM/g 1.73±0.18aa 1.22±0.09aa 1.15±0.08aa 0.87±0.11ba 0.77±0.07ba
    日增体质量 DMG/(mg·d−1) 43.98±5.32aa 30.39±3.18aa 28.63±3.26aa 21.34±2.39ba 18.80±2.19ba
    壳长日增长 DLG/(μm·d−1) 419.11±41.95aa 374.29±50.84aa 350.52±44.59aa 310.99±38.15ba 281.14±29.73ca
    壳长增长率 GSL/% 228.49±16.89aa 204.06±15.48aa 191.10±14.79aa 169.55±16.54ba 153.27±13.46ca
    成活率 Survival/% 52.13±6.54aa 47.44±5.14aa 45.68±4.84ba 30.47±3.15ca 21.43±3.25ca
    筐式 Basket 终末壳长 Final SL/mm 18.80±2.15ab 17.60±1.29ab 17.22±1.90ab 16.70±2.10bb 12.51±2.15cb
    终末壳宽 Final SW/mm 6.34±1.08ab 6.10±0.76ab 6.03±1.06ab 5.61±0.71bb 4.29±0.94cb
    终末壳高 Final SH/mm 10.15±1.21ab 9.38±0.77ab 9.25±1.08ab 9.20±1.17ab 7.22±1.30bb
    终末体质量 Final BM/g 0.91±0.08ab 0.71±0.07bb 0.65±0.06bb 0.64±0.07bb 0.29±0.05cb
    日增体质量 DMG/(mg·d−1) 22.26±2.17ab 18.68±1.59bb 15.64±2.17bb 15.18±1.91bb 5.95±0.05cb
    壳长日增长 DLG/(μm·d−1) 311.37±39.25ab 279.82±35.11ab 269.72±21.16ab 256.14±26.32bb 145.89±21.63cb
    壳长增长率 GSL/% 169.76±14.79ab 152.56±14.56ab 147.04±16.79ab 139.64±15.49bb 79.54±8.97cb
    成活率 Survival/% 41.36±5.45ab 38.62±5.14ab 22.44±3.25bb 18.13±2.13cb 17.73±2.12cb
    注:同行数据中,第一个字母相同表示在同一地点、同一种养殖模式下,密度组间的差异不显著(P>0.05),第一个字母不同表示差异显著(P<0.05);第二个字母相同表示在同一地点、相同密度梯度下,养殖模式间的差异不显著 (P>0.05),第二个字母不同表示差异显著 (P<0.05)。后表同此。 Note: Within the same line, the same first letters indiacte that the difference among different density groups is not significant in the same place and under the same breeding mode (P>0.05), while different first letters indicate a significant difference (P<0.05). The same second letters indicate that the difference among different culture modes is not significant in the same place, and for the same density (P>0.05), while the second different letters indicate a significant difference (P<0.05). The same case in the following tables.
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    表  3   钦州海区施氏獭蛤中培期不同密度组生长和存活

    Table  3   Growth and survival of different cultured density at nursery culture stage of L. sieboldii in Qinzhou sea area

    模式
    Mode
    指标
    Index
    密度/[粒·筐(箱)−1] Density/[grains·basket(box)−1]
    d1 (500)d2 (1 000)d3 (1 500)d4 (2 000)d5 (2 500)
    箱式 Box 终末壳长 Final SL/mm 13.87±1.39 14.10±2.12 14.09±1.04 13.58±1.20 14.21±1.32
    终末壳宽 Final SW/mm 5.01±0.55 4.99±0.81 5.13±0.53 4.93±0.56 5.09±0.53
    终末壳高 Final SH/mm 7.79±0.77 7.97±1.13 7.84±0.63 7.53±0.69 7.85±0.62
    终末体质量 Final BM/g 0.35±0.03 0.36±0.05 0.37±0.03 0.34±0.04 0.34±0.03
    日增体质量 DMG/(mg·d−1) 7.56±0.08 7.84±0.03 8.14±0.08 7.24±0.06 7.40±0.05
    壳长日增长 DLG/(μm·d−1) 181.70±20.11 196.65±18.43 187.49±20.95 173.82±16.71 190.56±23.35
    壳长增长率 GSL/% 99.06±10.14 102.31±9.87 89.24±9.16 89.24±8.29 99.23±12.54
    成活率 Survival/% 8.13±2.02bb 14.67±3.34ab 8.60±2.41bb 7.80±2.45bb 7.63±2.14bb
    筐式 Basket 终末壳长 Final SL/mm 14.91±1.00 14.41±1.42 14.58±1.06 14.84±1.57 14.32±0.89
    终末壳宽 Final SW/mm 5.12±0.41 5.15±0.59 5.15±0.45 5.54±1.03 5.09±0.50
    终末壳高 Final SH/mm 8.30±0.48 8.03±0.72 8.16±0.61 8.22±1.05 8.07±0.55
    终末体质量 Final BM/g 0.41±0.04 0.40±0.05 0.41±0.05 0.43±0.04 0.38±0.03
    日增体质量 DMG/(mg·d−1) 9.23±0.09 8.91±0.07 9.25±1.08 9.64±0.09 8.30±0.08
    壳长日增长 DLG/(μm·d−1) 208.92±24.65 195.68±20.41 200.24±26.12 207.23±34.21 193.40±18.47
    壳长增长率 GSL/% 113.90±12.54 106.68±13.14 109.17±15.64 112.98±13.91 105.44±9.72
    成活率 Survival/% 26.13±2.31aa 17.27±2.18ba 11.40±1.48ca 11.88±1.58ca 15.04±2.12ba
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    表  4   防城港海区施氏獭蛤中培期不同密度组的生长与存活

    Table  4   Growth and survival of different cultured density at nursery culture stage in Fangchenggang sea area

    模式
    Mode
    指标
    Index
    密度/[粒·筐(箱)−1] Density/[grains·basket(box)−1]
    d1 (500)d2 (1 000)d3 (1 500)d4 (2 000)d5 (2 500)
    箱式 Box 终末壳长 Final SL/mm 20.35±1.49aa 19.28±1.15aa 19.17±1.71aa 17.26±1.19ba 17.11±0.79ba
    终末壳宽 Final SW/mm 6.74±0.85aa 6.05±0.63aa 6.59±0.77aa 5.83±0.76ba 5.82±0.48ba
    终末壳高 Final SH/mm 10.80±0.83aa 10.33±0.62aa 10.05±0.86aa 9.36±0.86ba 9.23±0.57ba
    终末体质量 Final BM/g 0.94±0.09aa 0.78±0.10aa 0.86±0.11aa 0.63±0.08ba 0.63±0.06ba
    日增体质量 DMG/(mg·d−1) 21.11±1.85aa 19.04±2.01aa 20.96±1.94aa 15.05±2.64ba 15.04±2.16ba
    壳长日增长 DLG/(μm·d−1) 352.19±46.04aa 324.07±42.39aa 320.94±26.95aa 270.74±32.12ba 266.74±21.55ba
    壳长增长率 GBL/% 192.01±14.45aa 176.68±13.71aa 174.98±16.86aa 147.61±16.45ba 145.43±13.46ba
    成活率 Survival/% 41.53±5.21aa 40.23±4.89aa 31.47±4.56ba 23.57±3.79ca 16.72±3.12da
    筐式 Basket 终末壳长 Final SL/mm 18.51±1.71ab 16.67±1.61bb 16.50±2.10bb 16.82±1.17ba 16.72±1.47ba
    终末壳宽 Final SW/mm 6.35±0.84aa 5.60±0.59bb 5.38±0.61bb 5.77±0.59ba 5.74±0.65ba
    终末壳高 Final SH/mm 9.86±1.06aa 9.27±0.77bb 9.12±1.00bb 9.39±0.73ba 9.31±0.82ba
    终末体质量 Final BM/g 0.80±0.08aa 0.62±0.06bb 0.53±0.07ba 0.62±0.06ba 0.62±0.06ba
    日增体质量 DMG/(mg·d−1) 19.52±2.14aa 14.81±1.15bb 12.43±1.09ba 14.67±2.10ba 14.86±1.34ba
    壳长日增长 DLG/(μm·d−1) 303.69±26.56ab 255.37±37.90bb 250.85±28.40bb 259.22±31.56ba 256.70±24.48ba
    壳长增长率 GBL/% 165.57±14.25ab 139.23±15.21bb 136.76±14.21bb 141.33±13.45ba 139.95±16.18ba
    成活率 Survival/% 35.23±3.45ab 16.27±2.48bb 15.58±2.12bb 10.82±3.42cb 7.21±2.18cb
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    表  5   北海、钦州、防城港海区养成期施氏獭蛤的终末生长情况

    Table  5   Final growth situation in adult culture of L. sieboldii in Beihai, Qinzhou and Fangchenggang sea areas

    地点     
    Site     
    指标
    Index
    密度/(粒·筐−1) Density/(grains·basket−1)
    D1 (20)D2 (40)D3 (60)D4 (80)
    北海 Beihai 终末壳长 Final SL/mm 67.69±7.21a 66.43±8.13a 62.62±6.54b 60.97±5.78b
    终末壳宽 Final SW/mm 25.86±3.15a 25.27±3.84a 24.67±2.35a 23.01±3.05b
    终末壳高 Final SH/mm 36.02±4.12a 35.85±5.28a 33.56±3.64b 33.39±.3.69b
    终末体质量 Final BM/g 42.66±6.98a 40.47±7.15a 34.12±4.65b 31.67±3.87b
    日增体质量 DMG/(mg·d−1) 115.69±10.83a 109.61±13.61a 92.18±8.19b 85.17±7.33b
    壳长日增长 DLG/(μm·d−1) 128.44±4.63a 121.72±10.86a 114.37±5.30b 109.80±4.72b
    壳长增长率 GBL/% 215.57±7.77a 204.34±18.23a 191.94±8.90b 184.27±7.92b
    成活率 Survival/% 35.13±2.59a 32.25±3.71a 19.12±2.16b 10.11±2.01c
    钦州 Qinzhou 成活率 Survival/%
    防城港 Fangchenggang 成活率 Survival/%
    注:“—” 表示结束养成期时,钦州和防城港海区施氏獭蛤无存活个体。 Note: "—" represents no surviving individuals in Qinzhou and Fangchenggang sea areas at the end of the adult culture stage.
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出版历程
  • 收稿日期:  2023-03-15
  • 修回日期:  2023-03-29
  • 录用日期:  2023-04-02
  • 网络出版日期:  2023-04-22
  • 刊出日期:  2023-08-04

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