威海小石島人工魚礁區漁獲物組成特征及與環境因子的關系?

唐衍力， 孫曉梅， 盛化香， 王新萌， 萬　榮

(中國海洋大學水產學院，山東 青島 266003)

威海小石島人工魚礁區漁獲物組成特征及與環境因子的關系?

唐衍力， 孫曉梅， 盛化香， 王新萌， 萬榮

(中國海洋大學水產學院，山東 青島 266003)

摘要：于2012年9月—2013年7月采集了威海小石島人工魚礁區和對照區4個季度的刺網漁獲物和環境數據。基于該調查數據，應用物種多樣性指數和多元分析法，研究了魚礁區與對照區漁獲物的種類組成、多樣性、群落結構以及漁獲物與環境因子的關系。研究表明：魚礁區的漁獲物共23種，其中魚類17種、甲殼類5種、棘皮類1種；對照區的漁獲物共14種，其中魚類8種、甲殼類5種、棘皮類1種。魚礁區與對照區漁獲物的種類豐富度指數、多樣性指數和均勻度指數無顯著性差異(P>0.05)。聚類分析和非度量多維尺度分析(NMDS)顯示，魚礁區與對照區的漁獲物可分為秋季組、夏季組和冬春季組；不同季節的漁獲物群落組成差異顯著(R=0.867 4，P=0.001)，魚礁區與對照區的漁獲物群落組成差異不顯著(R=0.137，P=0.067)。典范對應分析表明，水溫、pH、鹽度、葉綠素a和PO4-P是影響威海小石島人工魚礁區群落結構的主要環境因子。綜合分析認為，人工魚礁區漁獲量較高，生態穩定性較好。

關鍵詞：人工魚礁區；漁獲物；種類組成；物種多樣性；聚類分析；環境因子；典范對應分析(CCA)

引用格式：唐衍力，孫曉梅，盛化香，等. 威海小石島人工魚礁區漁獲物組成特征及與環境因子的關系[J].中國海洋大學學報(自然科學版)， 2016， 46(5): 22-31.

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由于中國近海漁業資源嚴重衰退，漁獲物種類結構發生顯著變化[1-2]。為改善水生生物棲息環境，修復受損的海洋生態系統，各沿海地區積極開展人工魚礁建設[3-4]。人工魚礁能夠為不同的魚類提供索餌、避害、產卵、定位的場所，限制底拖網作業[5]，同時改善水域生態環境[6-7]。威海小石島位于山東半島東端的黃海海域，周邊海域自2005年開始進行了大規模的增殖型人工魚礁建設，投放的礁體主要是石塊和混凝土構件，取得了明顯增殖的效果[4]。

人工魚礁區資源量的生態調查是評價人工魚礁生態修復效果的重要途徑之一[8]，而選擇適合的采樣工具是準確評估漁業資源群落的關鍵。由于魚礁區水域水深較淺、底形復雜，目前國內在巖礁生境較多使用定置三重刺網[9-10]，其操作靈活、與海底接觸面積小，能有效捕獲魚礁區資源。目前關于人工魚礁區漁業資源群落組成[11-13]和流場效應的研究[14-17]較多，而國內在人工魚礁區魚類生物群落結構的時空分布及受多種環境因子的影響與制約方面的研究較少。

本文根據2012年9月—2013年7月對威海小石島人工魚礁區和對照區刺網漁獲物及環境因子的調查數據，分析不同季節和不同區域的漁獲組成、多樣性和群落結構特征的變化，同時用R語言Vegan包提供的典范對應分析(CCA)確定對漁獲物群落組成具有顯著影響的環境因子，探討該海域人工魚礁投放對漁獲資源的影響，為科學合理地評價人工魚礁建設的生態效果及合理利用漁業資源提供參考。

1材料與方法

1.1 取樣地點

威海小石島人工魚礁區水深5～15m，海域面積48hm2。2005—2007年間共投大石塊約5萬m3，混凝土構件礁2.5萬空m3，報廢漁船50艘，0.36萬空m3。

本研究在人工魚礁區(見表1和圖1中虛線區域)設置3個調查站位，章守宇等[18]認為實際海域由于魚礁設置所產生的流場影響范圍在水平尺度上一般不超過魚礁單體大小的50倍，本研究將對照區設置在距魚礁區最小距離為780m的區域，共3個站位(見圖1和表1)。每次采樣嚴格在原坐標下設置網具。

1.2 樣品采集與分析

2012年9月(秋季)、2012年12月(冬季)、2013年4月(春季)、2013年7月(夏季)進行了4個季度的刺網取樣，每個站位漁獲物帶回實驗室，對其進行種類鑒定，并分類計數、稱重。水溫(Tem)、鹽度(Sal)、pH、透明度(Tra)、化學需氧量(COD)、生化需氧量(BOD5)、硅酸鹽(SiO3-Si)、磷酸鹽(PO4-P)、可溶性無機氮(DIN)、溶解氧(DO)和葉綠素a濃度(chl-a)11個環境因子的采集和分析均按《海洋監測規范》(GB 17378.1-2007)[19]和《海洋調查規范》(GB/T 12763.4-2007)[20]的規定進行。

圖1　魚礁區與對照區刺網調查站位

區域Region魚礁區ArtificialreefzonesABC對照區ControlzonesDEF經度Longitude122°00'57.10″E122°01'16.20″E122°01'31.35″E121°59'52.80″E122°0'0.00″E122°00'6.45″E緯度Latitude37°31'45.00″N37°31'43.90″N37°31'43.90″N37°31'40.80″N37°31'55.20″N37°31'40.11″N

采樣所用網具為三重刺網，外網網目尺寸為10cm，縮結系數為0.56，內網網目尺寸為4.2cm，縮結系數為0.44，網全長28m，高3m。每個站位放置1張刺網，選擇底層放置，距離海底0.5m。網具在海域內迎流放置24h。

1.3 數據處理

對原始數據進行標準化，將各站位每網漁獲質量和尾數標準化成作業時間24h漁獲值。

采用Pinkas相對重要性指數IRI(Index of Relative Importance)來研究群落優勢種的組成[21]。

IRI=(N+W)×F×104。

式中:N為某個種類的尾數占總漁獲的數量分數；W為某個種類的重量占總漁獲的重量分數；F為某個種類在樣品中出現的頻率[22]。規定IRI大于1000為優勢種，在100～1000之間為主要種，在10～100之間為常見種，在1～10之間為一般種，在1以下為少見種。

由于漁獲物不同種類及同種類個體間數量、重量差異很大，根據威海小石島人工魚礁區和對照區漁獲物群落的特點及取樣數據，群落多樣性[23]采用以下公式計算：

物種豐富度指數(Magelef′ index)：

D=(S-1)/log2N。

物種多樣性指數(Shannon—Wiener index)：

H′=-∑Pilog2Pi。

物種均勻度指數(Pielou′ index)：

I=H′/log2S。

式中:S為種類數；N為總漁獲尾數；Pi為i種魚占總漁獲的數量分數。

在進行群落結構分析之前，對原始數據進行預處理。為了減少機會種的影響，刪除占總個體數1%以下的物種[24]，對漁獲質量數據和環境數據采用lg(x+1)對數轉換，以降低少數優勢種對數據分析的影響使其更接近正態分布[25-26]。

利用Bray-Cutis相似性系數構建相似性矩陣[27]，進行聚類分析和非度量多維尺度分析(NMDS)，然后將威海小石島人工魚礁區漁獲物群落分成若干站位組，應用單因子相似性分析(ANOSIM)研究不同季節及魚礁區與對照區間的群落結構差異顯著性。

分析4個季度漁獲物和環境因子關系，先將預處理后的漁獲量數據進行去趨勢對應分析(DCA)，并根據DCA分析結果中前4個軸長度選擇排序模型，如果最長排序軸長度>4，選擇基于單峰模型的典范對應分析(CCA)，<3線性模型比較合適，介3～4之間2種模型均合適[28-30]。在CCA分析過程中，運用蒙特卡羅檢驗分析評價單一環境因子對漁獲物群落變化影響的顯著程度[31-32]。

群落結構聚類分析、非度量多維尺度分析(NMDS)和典范對應分析(CCA)均采用R2.11.1軟件的vegan包實現。

2結果

2.1 漁獲物組成

魚礁區漁獲物共出現種類23種(見表2)。其中，魚類17種，隸屬于6目14科17屬，均屬于硬骨魚類，鱸形目種類最多，有7種，占總種類數的30.43%；甲殼類5種，隸屬于2目5科5屬；棘皮類1種，隸屬于1目1科1屬。

對照區漁獲物共出現種類14種(見表2)。其中，魚類8種，隸屬于3目8科8屬，均屬于硬骨魚類，鱸形目種類最多，有4種，占總種類數的28.57%；甲殼類5種，隸屬于2目5科5屬；棘皮類1種，隸屬于1目1科1屬。

表2　魚礁區與對照區漁獲物組成

不同季節漁獲物種類組成差異很大。魚礁區與對照區各季節漁獲物所占質量百分比、數量百分比和相對重要性指數見表3。

根據各漁獲物種類相對重要性指數大小，魚礁區秋季優勢種為星康吉鰻、斑鰶、藍點馬鮫、赤鼻棱鳀，冬季優勢種為多棘海盤車、大瀧六線魚、圓斑星鰈，春季優勢種為口蝦蛄、多棘海盤車，夏季優勢種為赤鼻棱鳀、許氏平鮋、日本蟳、大瀧六線魚。對照區秋季優勢種為赤鼻棱鳀、斑鰶，冬季優勢種為大瀧六線魚、多棘海盤車、枯瘦突眼蟹，春季優勢種為口蝦蛄、多棘海盤車、許氏平鮋，夏季優勢種為許氏平鮋、鮐魚、大瀧六線魚。

2.2 漁獲物物種多樣性

魚礁區與對照區各季節漁獲物的群落種類豐富度指數D、Shannon多樣性指數H′和種類均勻度指數J如表4所示。魚礁區種類豐富度指數D的變化范圍為0.98～2.89，冬季最低，秋季最高；多樣性指數H'的變化范圍為1.58～3.20，夏季最低，秋季最高；種類均勻度指數J的變化范圍為0.61～0.92，夏季最低，秋季最高。總體上，春、秋季的多樣性指數較高，夏、冬季的多樣性指數較低。方差分析顯示，魚礁區與對照區的種類豐富度指數、多樣性指數和均勻度指數均不存在顯著性差異(P>0.05)。

表4　魚礁區與對照區漁獲物群落多樣性指數

2.3 漁獲物類別組成

圖2為4個季節魚礁區刺網漁獲類別組成。漁獲物的尾數比，秋季和夏季魚類在漁獲物中比例明顯占主要地位(>80%)，高于其他種類在漁獲物中的比例，冬季和春季魚類在漁獲物中比例有所下降；魚類在漁獲物中比例秋季和夏季相差不大，分別為84.85%和82.43%，明顯高于冬季和春季，蝦蟹類在漁獲物中比例春季最高，為50.01%，冬季最低，為4%，棘皮類在漁獲物中比例冬季最高，為44.02%。漁獲物重量比，4個季節魚類在漁獲物中比例明顯占主要地位(>80%)，高于其他種類在漁獲物中的比例；魚類在漁獲唐衍力表3

物中比例秋季、冬季和夏季下差不大，分別為92.25%，95.65%和82.43%，春季最低，為65.09%，蝦蟹類在漁獲物中比例春季和夏季較高，分別為25.93%和17.57%，冬季最低，為0.26%，棘皮類在漁獲物中比例春季較高，為8.98%。

圖2　魚礁區漁獲物(a)尾數(b)重量群落結構季節變化

群落劃分采用聚類分析和非度量多維尺度分析(NMDS)，2種方法的結果基本一致(見圖3(a)，3(b))。魚礁區與對照區漁獲物可分為3個站位組：組Ⅰ(秋季組)包括魚礁區2012年9月A站位、2012年9月B站位、2012年9月C站位和對照區2012年9月D站位；組Ⅱ(夏季組)包括魚礁區2013年7月A站位、2013年7月C站位和對照區2013年7月D站位、2013年7月E站位；組Ⅲ(冬春季組)包括魚礁區與對照區2012年12月、2013年4月所有站位和對照區2013年7月F站位。聚類分析表明，魚礁區與對照區漁獲物具有明顯的季節變化。One-Way ANOSIM表明，不同季節漁獲物群落組成存在顯著差異(R=0.8674，P=0.001)，各季節魚礁區與對照區漁獲物群落組成無顯著差異(R=0.137，P=0.067)，但P值已接近顯著水平0.05。

(1:2012-09A, 2:2012-09B, 3:2012-09C, 4:2012-12A, 5:2012-12B, 6:2012-12C, 7:2013-04A, 8:2013-04B, 9:2013-04C,10:2013-07A,11:2013-07B,12:2013-07C,13:2012-09D,14:2012-12D,15:2013-04D,16:2013-04E,17:2013-04F,18:2013-07D,19:2013-07E,20:2013-07F。 紅色虛線框：變量分類。The red dotted line box: Classification of variables.)

圖3魚礁區與對照區漁獲結構聚類分析(a)和NMDS 分析(b)

Fig.3Cluster analysis dendrogram(a) and NMDS results(b) for catches composition based on

weight between artificial reef and control zones

2.4 漁獲物群落與環境因子關系

用于排序的漁獲物及其排序中的種類代碼見表5。DCA排序表明，前4個排序軸長度分別為7.2765、4.4809、1.714和1.0637，4個軸中長度最長大于4，選擇單峰模型比較合理。

在DCA分析的基礎上，對魚礁區與對照區漁獲物群落進行CCA分析，11個環境因子能解釋78.29%的漁獲物群落變化，蒙特卡羅置換檢驗(P=0.001)說明排序的結果可以接受11個環境因子對物種分布的解釋量。魚礁區與對照區各站位漁獲物與環境因子的CCA二維排序見圖4。葉綠素a、水溫、鹽度、pH、DIN和PO4-P與影響群落變化的第一主成分軸相關性高，對漁獲物群落變化影響較大；DO與第二主成分軸相關性較高。相同季節不同站位的樣方在圖上位置接近，其結構組成相似。夏秋季各站位漁獲結構與水溫、葉綠素a、pH和鹽度呈正相關，與PO4-P和DO呈負相關；冬春季則相反。

(sit1:2012-09A, sit2:2012-09B, sit3:2012-09C, sit4:2012-12A, sit5:2012-12B, sit6:2012-12C, sit7:2013-04A, sit8:2013-04B, sit9:2013-04C, sit10:2013-07A, sit11:2013-07B, sit12:2013-07C, sit13:2012-09D, sit14:2012-12D, sit15:2013-04D, sit16:2013-04E, sit17:2013-04F, sit18:2013-07D, sit19:2013-07E, sit20:2013-07F. s1～s20: 漁獲物種類1～20 Catch species 1～20.)

圖4　魚礁區與對照區各站位(a)和漁獲物(b)與環境因子的CCA排序圖

各環境因子與排序軸的相關性見表6。比較環境因子對物種分布的決定系數r2，水溫是漁獲物群落分布的主要解釋因子，透明度、COD、BOD5和SiO3-Si對漁獲物群落分布影響不顯著。藍點馬鮫、小黃魚、斑鰶、星康吉鰻等暖溫種和鮐魚、赤鼻棱鳀等暖水種漁獲量變化受水溫影響顯著，與水溫呈正相關；星鰈和長綿鳚等冷溫種漁獲量變化也受水溫影響顯著，與水溫呈負相關。

3討論

3.1 漁獲物的季節變化

威海小石島人工魚礁區與對照區漁獲物種類組成有明顯的季節變化，聚類分析和多維尺度分析表明：秋季主要以小黃魚、斑鰶等暖溫種和赤鼻棱鳀等暖水種為主；夏季主要以鮐魚、赤鼻棱鳀等暖水種為主；冬春季主要以圓斑星鰈、長綿鳚、大瀧六線魚等冷溫種和口蝦蛄、多棘海盤車為主。魚類適溫性是漁獲物組成季節變化的原因。豐富度指數、多樣性指數和均勻度指數是反映群落特征的重要指標[25]，魚礁區漁獲秋季群落結構最為復雜，群落穩定性最高，春季次之，冬夏季最低。程濟生[33]和劉勇[34]的研究結果表明3項指數與水溫、鹽度成顯著正相關，本研究魚礁區與對照區水溫季節變化較大而鹽度變化范圍較小，水溫和鹽度夏、秋季均高于冬、春季，可能是造成多樣性指數呈現秋季高冬季低的原因。魚礁區冬、夏季3項指數低還可能與其優勢種組成有關[35]。調查期間內，漁獲物優勢種存在明顯的季節更替。秋季和春季的優勢種較平均，多種優勢種共同占據優勢地位；冬季多棘海盤車、大瀧六線魚為絕對優勢種，共占質量百分比的93%、數量百分比的80%；夏季赤鼻棱鳀為絕對優勢種，占質量百分比的37%、數量百分比的66%。冬夏季其他種類所占比例較少，種類分布極不均勻，導致魚類群落多樣性和均勻度低于秋季和春季。

表6　各環境因子的顯著性

注：CCA1, CCA2為環境因子與排序軸的相關性；r2表示環境因子與物種分布的決定系數；Pr表示相關性的顯著性檢驗；***為P<0.001，**為P<0.01，*為P<0.05。 CCA1 and CCA2 are the correlations of environmental factors and sorting axis；r2is the decision factor of the species distribution and environmental factor； Pr represents correlation test of significance； *** representsP<0.001, ** representsP<0.01, * representsP<0.05.

3.2 魚礁區與對照區漁獲物群落結構的比較

本次調查4個季度魚礁區漁獲物總種類數(23種)和漁獲量(3017.89g)明顯高于對照區(14種，2071.48g)，漁業資源組成更為豐富，吳忠鑫[35]對俚島人工魚礁區、梁君[23]對朱家尖人工魚礁區以及田濤[36]對獐子島人工魚礁研究也發現，魚礁區漁業資源量和組成更為豐富。秋季和春季，魚礁區種類豐富度指數、多樣性指數和均勻度指數均高于對照區。人工魚礁的投放改變了海域生態環境，形成上升流將底層的沉積物和營養鹽帶到上層水域從而提高海域的基礎餌料水平[37]，有利于浮游生物的生長和繁殖，從而吸引赤鼻棱鳀等濾食性魚類覓食。人工魚礁為橫帶髭鯛、許氏平鮋、大瀧六線魚等巖礁性魚類提供索餌、避敵、繁殖、棲息的場所，因而魚礁區巖礁性魚類資源量比對照區豐富，生物多樣性提高。本研究中，聚類分析和多維尺度分析顯示魚礁區和對照區漁獲物群落沒有明顯的差異，但魚礁區的資源量、多樣性指數都高于對照區，這說明人工魚礁的投放在一定程度上提高了該海域的漁業資源量。孫習武等[11]對海州灣人工魚礁海域魚類和大型無脊椎動物的研究表明，魚礁投放后增殖效果十分明顯，有效修復生態和漁業資源。人工魚礁的增殖和生態效應，可能需要長時間的積累才能體現。

3.3 環境因子對漁獲物群落的影響

CCA排序是研究物種與環境間內在聯系的一種常用方法，能夠揭示物種對不同棲息環境的適應性特征[38]。CCA分析表明，水溫是影響威海小石島人工魚礁區漁獲物群落結構最重要的環境因子，其次是pH、鹽度、葉綠素a濃度和PO4-P。Sanders[39]、Bortone[40]和Santos[41]等對人工魚礁區研究發現水溫是影響魚類群落結構最主要的環境因子，本研究中不同適溫性的魚類與水溫的相關性反應出水溫對魚類群落的重要影響。王小林[25]對海州灣及鄰近海域研究發現pH、鹽度對魚類群落有很大影響。楊柳[42]研究表明PO4-P含量對人工魚礁區浮游植物的數量分布影響最大，因而PO4-P和葉綠素a間接影響漁獲物群落結構。

本研究表明，威海小石島人工魚礁投放后，使得魚礁區漁獲種類和漁獲量較高，起到了誘集、增殖漁業資源的作用，水溫、PO4-P、pH等環境因子會制約漁獲物群落結構變化，在研究人工魚礁區資源組成及結構時應著重探討。人工魚礁對海域生物資源的養護是長期的過程，要形成穩定的生態系統還需要長期的維護和研究。對人工魚礁的研究和評價也是一個長期的過程,環境與生物之間、生物與生物之間的影響機制以及魚礁區資源群落結構的時空變化需要進一步深入、長期的研究。

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責任編輯朱寶象

Community Structure of Catch and Its Relationship with Environmental Factors in Xiaoshidao Artificial Reef Zones of Weihai City

TANG Yan-Li, SUN Xiao-Mei, SHENG Hua-Xiang, WANG Xin-Meng, WAN Rong

(College of Fisheries, Ocean University of China, Qingdao 266003, China)

Abstract:The construction of artificial reefs can improve the aquatic habitats and repair the damaged marine ecosystems. The resource survey is one of the important ways of evaluating the ecological restoration in artificial reef areas, and surveys of spatio-temporal distribution of catch in these areas and the influence and restriction of environmental factors are less studied in China. Community structure and spatio-temporal change of fishery resources and their relationship with the main environmental factors in artificial reef zones were important in evaluating the effect of artificial reef construction. In order to fully evaluate the effect produced by artificial reefs, Xiaoshidao artificial reef zone was selected as the study area. There were 3 investigations in artificial reef and control zones, respectively. Based on the catch by gill net and environmental investigation data obtained from seasonal surveys in Xigang artificial reef and control zones of Weihai between September 2012 and August 2013, the catch composition in artificial reef and control zones were compared, and species diversity was analyzed by using Magelef, Shannon-Wiener and Pielou indices, and dominant species composition was analyzed by using Index of Relative Importance, and community structure as well as their relationships with environmental factors in artificial reef and control zones were investigated by using the canonical correspondence analysis (CCA). The results showed that a total of 23 species was captured in artificial reef zones, including 17 species of fish, 5 species of crustaceans and 1 species of echinodermata, and a total of 14 were captured in control zones, including 8 species of fish, 5 species of crustaceans and 1 species of echinodermata. The difference of diversity indices was not significant between artificial reef zones and control zones (P>0.05), which indicated that the ecological stability in artificial reef zones was not changed. Cluster analysis and non-metric multidimensional scaling (NMDS) analysis showed that the catch community of artificial reef and control zones could be temporally clustered into autumn, summer, and spring and winter groups. ANOSIM analysis showed that there existed highly significant difference (R=0.867 4, P=0.001) in catch composition among seasons, but difference was not significant between artificial reef zones and control zones (R=0.137, P=0.067). CCA indicated that the water temperature, pH, salinity, chlorophyll concentration and phosphate were the most important environmental variables affecting the community structure of catch community in Xigang artificial reef and control zones of Weihai. And the water temperature was the main explanation factor for catch community that leaded to dominant species adapting to different water temperature in different seasons. Overall, the catch was higher in artificial reef zones with better ecological stability than that in control zones. The method was effective for the evaluation of ecological effect of artificial reefs and finding out the significant environment factors for the community composition of catch. It was also expected to be an effective method to evaluate the ecological effect of artificial reefs scientifically, and the paper provided the reference for the rational utilization and management of fishery resources as well.

Key words:artificial reef zone; catch; species composition; species diversity; cluster analysis; environmental factors; canonical correspondence analysis (CCA)

基金項目：?公益性行業(農業)科技專項項目(201203018)；海洋公益性行業專項(201305030)資助

收稿日期：2015-04-20；

修訂日期：2015-10-14

作者簡介：唐衍力(1965-)，男，教授，主要從事選擇性漁具漁法、人工魚礁與海洋牧場方面研究。E-mail:tangyanli@ouc.edu.cn

中圖法分類號：S932.4

文獻標志碼：A

文章編號：1672-5174(2016)05-022-10

DOI：10.16441/j.cnki.hdxb.20150148

Supported by the Special Public Welfare Industry (Agriculture) Research (201203018); Marine Public Welfare Industry (201305030)