許氏平鲉群體耳石形態學比較＊

徐勝勇，張 輝，潘曉哲，王燕平，徐思嘉，黃子敏，高天翔

（中國海洋大學海洋生物多樣性與進化研究所，山東 青島266003）

許氏平鲉（Sebastes schlegelii Hilgendorf，1880）屬鲉形目（Scorpaeniformes）、鲉科（Scorpaenidae）、平鲉屬（Sebastes），俗稱黑鲪、黑頭等，系中國近海習見冷溫性底層魚類，分布于朝鮮東西兩岸、日本北海道以南及鄂霍次克海南部水域，中國主要分布于渤海、黃海和東海近海。許氏平鲉營半定居性生活，不做長距離洄游，常棲息于近海巖礁地帶及海藻叢生的海區、洞穴中［1］。

許氏平鲉是中國北方近海常見經濟魚類。由于捕撈過度和漁場環境變化，許氏平鲉資源明顯衰退，其經濟價值逐年提高［2］。近年來，山東省開展了許氏平鲉資源增殖放流，并已取得較好成果［3］。

耳石是內耳中碳酸鈣（CaCO3）的結晶體，存在于硬骨魚類內耳的膜迷路內。耳石有微耳石、矢耳石和星耳石之分，通常矢耳石最大［4］，在研究中應用也為最多。魚類耳石形態是魚類種間分類特征之一，國外學者多利用圖形分析軟件，將耳石形態學分析廣泛應用于魚類種內、種間的群體鑒別、比較［5－6］。國內在耳石形態方面的研究較少，鄭文蓮對鲹科等魚類的耳石形態進行研究［7］，羅秉征等利用耳石形態分析以區分帶魚的不同群體［8］，葉振江等對天竺鯛屬魚類、2種鱸魚的耳石形態進行過研究［9－10］。

文章采集了中國沿海8個許氏平鲉群體，通過對其耳石形態特征的多元統計分析，并與耳石形態傅里葉分析結果進行比較，以確定耳石形態特征在許氏平鲉群體識別上的有效性，豐富魚類種群耳石形態學研究。

1 材料與方法

1.1 實驗樣品材料

圖1 采樣地點Fig.1 Sampling sites

許氏平鲉群體樣品于2007年分別采自丹東、膠南、青島、連云港、乳山、榮成、煙臺和日照近海（見圖1、表1）。對樣品進行常規生物學測定后，取左右矢耳石備用。

表1 許氏平鲉采樣信息Table 1 Sample information of the eight populations of Sebastes schlegelii

1.2 實驗方法

1.2.1耳石測定前處理 用蒸餾水清洗左右矢耳石，將耳石置于已編號的離心管中，加蒸餾水浸泡1h后，用KQ3200型超聲波清洗儀清洗30min，放入50℃烘箱中烘干至恒重。

1.2.2 耳石形態學指標的測定 對左右耳石進行獨立樣本t檢驗，結果顯示許氏平鲉左右耳石差異不顯著。故統一使用左耳石的測量指標進行數據分析。

許氏平鲉為體內受精、卵胎生。山東近海的許氏平鲉產卵期為4、5月份，在5月上、中旬最盛［1，11］。分別選擇許氏平鲉雌雄各30尾個體左耳石，對耳石質量及原始測量指標進行獨立樣本t檢驗（見表2），結果顯示許氏平鲉雌雄個體的左耳石在8個指標上均無顯著差異（P＞0.1）。其耳石屬曲面型耳石，故分析數據時統一采用左耳石凹面的測量指標［7］。

表2 許氏平鲉雌雄個體耳石比較Table 2 The analysis of t－test for the male and female otolith of Sebastes schlegelii

將烘干的左矢耳石用電子天平稱重（精度為0.01 mg）。用連于 Nikon SMZ8000型解剖鏡的 Nikon DN100數碼相機按照編號順序對其進行拍照。采用圖像分析軟件Image－Pro Plus 6.0分析耳石圖像，得出以下8個耳石參數：耳石面積、耳石最大和最小半徑、耳石長、耳石寬、耳石周長、耳石最大和最小Feret徑長［12］（見表3）。利用耳石質量和8個耳石參數得到耳石的形狀指標（見表3）。

表3 許氏平鲉耳石形狀指標與尺寸參數Table 3 Shape indices and size parameter of otolith for Sebastes schlegelii

在形狀指標中，圓度表征耳石外部輪廓的差異，環率表征耳石等面積圓間的差異程度，圓度值越大或環率值越小，表明耳石輪廓越趨近于圓；橢圓率表示外緣點到長短軸間的距離是否成比例；形態因子表示耳石輪廓的規則程度，其值越小，耳石輪廓越不規則；半徑比、Feret比與幅形比刻畫的是耳石間的長短軸間的差異程度；矩形趨近率描述了耳石輪廓與耳石最小外接矩形的關系；面密度描述耳石的厚薄程度，值越大，耳石越厚，在某種意義上反映耳石的三維特征［12］。以上指標均為比值，在一定程度上可以消除因擺放位置、耳石大小不同等客觀因素對耳石形態分析結果產生的影響。

1.2.3 數據分析 對9個耳石形狀指標分別進行單因子方差分析、判別分析、主成分分析以及傅里葉分析［6，12－16］。

（1）單因子方差分析 采用Tamhane’s T2法和LSD法進行單因子方差分析（one－way ANOVA），對8個群體進行多重比較分析各指標差異。

（2）判別分析 采用逐步判別法（Fisher’s準則），建立8個種群的線性判別函數，對各樣本的歸屬進行判別。（3）主成分分析 計算9個耳石形狀指標的特征值并從中選出特征值大于1的成分因子，作為主成分，并利用第一、第二主成分得分繪制主成分載荷圖。

（4）傅里葉分析 傅里葉分析法是通過比較分析耳石輪廓曲線的數學表達式系數，對耳石外部輪廓形態進行研究。耳石的外部輪廓形態特征主要是前20個諧值描述的，取前20個諧值進行傅里葉分析［10，12］，每個諧值由4個形態變量an、bn、cn和dn表示。對20個諧值進行標準化處理后，前3個系數a1＝1，b1＝c1＝0為常數，實際用以計算的變量為77個。對77個變量進行傅里葉分析。

上述所有分析及繪圖均用SPSS 15.0處理。

表4 許氏平鲉群體9個耳石形狀指單因子方差分析結果Table 4 Result of one－way ANOVA for 9shape indices of otolith of Sebastes schlegelii populations（Mean±S.D.）

2 分析結果

2.1 單因子方差分析結果

表4顯示8個許氏平鲉群體的9個指標的單因子方差分析結果。結果顯示丹東和榮成群體與其他7個群體存在較多的顯著性差異：例如丹東和膠南群體有7個指標（X2、X3、X4、X5、X6、X7、X9）存在顯著差異；榮成群體和煙臺群體有7個指標（X1、X4、X5、X6、X7、X8、X9）存在顯著差異。同時乳山群體和膠南群體之間有9個指標的差異不顯著。

2.2 判別分析結果

對8個群體的9個耳石形狀指標進行逐步判別分析，得出以6個耳石形狀指標（X1、X2、X3、X4、X7、X9）為自變量的判別方程：

丹東：Y丹東＝53.467X1＋19 471.52X2＋623.196X3＋4 962.223X4＋604.280X7＋101 812.9X9－14 825.1

膠南：Y膠南＝53.736X1＋19 690.26X2＋627.716X3＋4 912.891X4＋608.971X7＋101 813.5X9－15 032.1

連云港：Y連云港＝51.657X1＋19 495.05X2＋623.737X3＋4 922.389X4＋594.241X7＋106 759.1X9－14 809.8

青島：Y青島＝51.042X1＋19 719.84X2＋628.782X3－4 987.827X4＋603.737X7＋110 127.4X9－15 126.1

日照：Y日照＝39.818X1＋19 549.73X2＋623.918X3＋4 940.514X4＋591.372X7＋106 898.1X9－14 851.6

榮成：Y榮成＝53.383X1＋19 485.04X2＋621.626X3＋4 834.266X4＋619.480X7＋103 259.9X9－14 745.5

乳山：Y乳山＝54.398X1＋19 668.88X2＋627.513X3＋4 936.637X4＋602.588X7＋99 874.88X9－15 016.0

煙臺：Y煙臺＝55.316X1＋19 458.81X2＋622.271X3＋4 993.856X4＋597.480X7＋95 901.31X9－14 801.5

將各個體的耳石形狀指標依次代入以上8個判別方程，每個個體得到8個函數值，最大的函數值對應的判別函數表示的群體即為該個體所屬的群體。表5顯示8

個群體的判別分析結果。從表5可以看出判別正確率 在48.4%～86.2%之間，綜合判別正確率為64.9%。

表5 許氏平鲉群體判別分析結果Table 5 Discriminant result of Sebastes schlegelii populations

圖2 基于前2個判別函數值的散點圖Fig.2 Scatter plot based on the first two discriminant functions

從基于前2個判別函數值的散點圖可以看出，8個許氏平鲉群體相互混合，呈隨機分布狀態，各群體間個體不易分開（見圖2）。

2.3 主成分分析結果

結果顯示存在2個形狀指標的特征值大于1，將它們分別作為第一、第二主成分（見表6）。2個主成分的累積貢獻率約為72%。在第一主成分中，形狀指標幅形比、半徑比、Feret比和橢圓率的載荷量較大，主要反映耳石的長短軸的差異程度；在第二、第三主成分中，面密度、形態因子的載荷量較大，面密度在某種程度上反映耳石形態的三維特征，形態因子反映了耳石輪廓的不規則程度［12］。從前2個主成分的散點圖中可以看出8個群體的個體隨機分散于4個象限中，各群體之間存在明顯的交叉現象（見圖3）。圖2和3均顯示8個許氏平鲉群體之間耳石形態指標差異不顯著。

表6 許氏平鲉群體耳石形狀指標主成分分析結果Table 6 Result of principal component analysis for otolith shape indices of Sebastes schlegelii populations

圖3 耳石形狀指標的第一、第二主成分散點圖Fig.3 Scatter plot of scores based on the first two principal components for otolith shape indices of Sebastes schlegelii populations

2.4 傅里葉分析結果

對得到的77個變量進行判別分析和主成分分析，結果如下：

判別分析結果（見表7）顯示判別正確率在16.0%～79.3%之間，綜合判別正確率為43.8%。

基于前2個判別函數值做的散點圖顯示8個許氏平鲉群體的個體混合在一起，也呈隨機分布狀態（見圖4）。

通過對77個指標進行主成分分析，結果（見表8）顯示存在9個成分的特征值大于1，將他們分別作為第一到第九主成分。9個主成分的累計貢獻率為89.2%。根據第一、第二主成分得分構建的散點圖（見圖5）顯示8個群體個體雜亂無序的分布于4個象限中。

圖4 基于前2個判別函數值的散點圖Fig.4 Scatter plot based on the first two discriminant functions

圖5 傅里葉數據的第一、第二主成分散點圖Fig.5 Scatter plot of principal component analysis for Fourier's data

表8 傅里葉數據的主成分分析結果Table 8 Principal component analysis's result of Fourier's data

應用傅里葉分析判別正確率比形狀指數法低21.1%，主成分分析結果顯示8個許氏平鲉群體間交流頻繁，散點圖直觀地說明8個群體間差異不顯著。傅里葉分析結果也表明中國近海8個許氏平鲉群體間耳石差異不顯著，這與多元統計分析方法結果相一致。

3 討論

3.1 魚體體長對耳石形態的影響

許多學者研究發現，魚體大小影響耳石的形狀指標。在魚類早期發育階段耳石的外部形態是不穩定的，同魚體一樣，耳石也需要經歷形成、成長和穩定等階段［18］。許氏平鲉耳石生長和魚體生長之間呈線性關系［1］，目前魚體生長率和耳石生長率的關系是國內外學者探討的熱點。耳石生長同魚體生長一樣受到各種生理因子和環境要素等內外因素的影響，二者關系較為復雜［15］。有關不同生長階段的許氏平鲉耳石與魚體生長的關系尚待進一步研究。

3.2 多元統計分析與傅里葉分析方法比較

對8個許氏平鲉群體的耳石形態進行單因子方差分析（見表4），結果表明，只有丹東和日照、青島、煙臺、乳山存在較大的顯著差異，其他各群體間差異不明顯。這可能是由于丹東位于中國與朝鮮交界海域，煙臺、乳山、青島等采樣地點位于渤海南部或者黃海海域，地域上形成一定的差異；海域洋流是否造成丹東群體與其他許氏平鲉群體進行交流受限尚有待進一步研究。

對9個性狀指標的逐步判別分析（見表5）顯示，共有80個耳石判別分析結果錯誤，而且相對較分散，說明8個群體間耳石形狀存在近似或相似的特征，散點圖（圖2）結合主成分分析結果（見圖3）也說明8個群體間個體差異不明顯。結合單因子方差分析的結果，可以發現在中國近海8個許氏平鲉群體之間并不存在非常顯著的差異，只是丹東群體與煙臺、乳山群體之間的差異要比其他兩兩群體之間的差異明顯。判別分析綜合判別正確率較低說明各群體耳石形態差異不明顯。遺傳學研究結果表明中國近海這8個許氏平鲉群體間遺傳分化小，群體間存在廣泛交流，這與文章研究結論相一致。

傅里葉形態分析法針對耳石的輪廓進行研究，消除了耳石圖形的位置、大小、測量基點和旋轉角度對耳石形態分析的影響，這樣更好的減小分析誤差［5，14－16］。該研究結果顯示傅里葉分析方法與第一種分析方法結果一致，同時傅里葉分析方法的結果與第一種分析方法相比有更高的說服力（見圖4、5、表7），說明傅里葉分析方法較簡單耳石形態測量方法在許氏平鲉群體耳石分析中有更高的準確性。

3.3 耳石形態分析方法的探討

耳石形態分析方法與傳統魚類群體形態學研究方法相比，具有操作可重復性，樣品保存方便，受外界環境影響小等優點［6，18］，在種內、種間鑒別方面具有明顯優勢，日益受到學者的重視。

利用耳石形態進行種內、種間鑒別主要有5種研究方法，即可量性狀比較法、文字描述法、地標法、形狀指標法和傅里葉分析比較法［15］，上述方法各有優缺點。近年來，傅里葉分析方法與形狀指標法結合使用，增加了準確性。例如Burke等結合傅里葉分析法（Fourier’s analysis）和形狀指標法（shape indices）對大西洋鯡進行群體鑒別，正確率高達95%［19］；王英俊等運用傅里葉分析法和形狀指標法對細條天竺鯛和黑鰓天竺鯛進行種間鑒別，正確率分別為82%和88%［20］。

本文在分析變量中引入耳石質量信息，一定程度上增加了耳石的三維特征對耳石形態的描述，同時將普通耳石形狀指標分析方法與傅里葉分析方法相比較，結果顯示傅里葉分析結合形狀指標分析法較單一使用一種耳石形態分析方法能夠更好地說明群體差異性（圖4、5、表7）。本文通過耳石形態研究對中國近海許氏平鲉的8個群體進行多元統計分析，分析結果同遺傳學方法研究結果一致，表明耳石形態分析能夠較好的應用于許氏平鲉的群體鑒別。魚類耳石形態分析方法在種內鑒別方面有重要的應用價值，該研究豐富了耳石形態分析方法在種內鑒別方面的應用，對國內漁業生態學研究有借鑒意義。

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