不同季節中西太平洋圍網鰹魚群體形態學差異性

靳少非， 陳瑛婕， 樊 偉， 張 衡*， 鄭仰橋， 汪永春

(1. 閩江學院海洋學院，福建福州 350108； 2.中國水產科學研究院東海水產研究所，農業遠洋與極地創新重點實驗室，上海 200090； 3.北京信息科技大學，北京 100192)

當今魚類學專家對于體長與體質量關系的重視程度越來越低，使得此關系研究逐漸變成了一項常規統計學工作而已[1]。然而，已有研究表明，體長與體質量這兩個參數與其他生物學參數之間有著較為顯著的關系[2-5]。同時隨著現有漁業捕撈保護措施的推廣以及大量漁業捕撈等人類活動的壓力，使魚類對上述活動有著獨特的響應過程[6]，其中體型變小，產卵量減少等是一個顯著的表現形式。這些情形的發生使得我們有必要重新將體長與體質量之間基本參數進行長時間的積累，為綜合動態模型的預測發展提供更加全面的數據[7-8]。

中西太平洋鰹(Katsuwonuspelamis)是金槍魚類重要捕撈對象，不僅占該海域漁獲量最主要的地位，并且在全球金槍魚漁業中也是一個重要組成部分[9]。針對中西太平洋鰹基礎生物學方面，國內已經有不少學者進行了研究和分析[10-13]，但是研究主要集中于群體生物學特征以及時間尺度上捕撈努力量變化等方向，對于不同時期的漁獲個體形態學差異性分析卻少見報道。

本文基于所采集鰹年齡組成相同的假設下，分析中西太平洋圍網兩次不同捕撈時期下的鰹的體長體質量關系差異性。

1 材料與方法

1.1 調查海域及時間

分析數據來自于中西太平洋圍網現場實測數據，采樣位置分別為2010年8-9月的調查海域站位以及2011年12月-2012年1月調查站位(見圖1)。兩次調查船分別為上海開創遠洋漁業公司的“金匯9”以及“Loget”號圍網船。

圖1 2010年8-9月與2011年12月-2012年1月調查站位圖Fig.1 Sampling map from August to September, 2010, and from December, 2011 to January, 2012

1.2 調查方法

每天記錄漁船捕撈站點，根據捕撈情況隨機記錄漁獲物種體長以及體質量(原始質量)、叉長(下頜尾叉長，下吻前段至尾柄后端長度)。其中2010年8-9月共計測得標本586尾，2011年12月-2012年1月共測得標本1 164 尾。

1.3 分析方法

(1)叉長頻次分析。以5 cm為組距對鰹體長進行分析，通過正態性檢驗后，利用單因素方差分析(One-way ANOVA)對不同調查時間進行差異性檢驗。

(2)體質量頻次分析。以500 g為組距對鰹叉長進行分析，通過正態性檢驗后，利用One-way ANOVA對不同調查時間進行差異性檢驗。

(3)體長-叉長關系。運行線性關系擬合體長-叉長關系。

(4)本研究使用的統計軟件為R。

2 結果

2.1 漁獲物基本形態學分析

2.1.1 鰹叉長分析

2010年8-9月測量結果表明，鰹漁獲叉長范圍為29.0～67.0 cm(52.53 ± 8.47 cm，平均值±標準差)，其中45.0 ～ 65.0 cm個體占優勢，占總調查數量的93.25%。2011年12月-2012年1月測量結果表明，鰹漁獲叉長范圍為30.7～73.2cm(52.14 ± 10.01 cm)，其中45.0～65.0 cm個體占優勢，占總調查數量的88.49%。統計分析得出兩次采樣之間叉長分布不存在顯著差異(F=2.11，P=0.146)。

2.1.2 鰹體質量分析

2010年8-9月測量結果表明，鰹漁獲體質量范圍為：400.0～6 500.0 g(3104.8 ± 1420.2 g)，其中1 500.0～5 000.0 g個體占優勢，占總調查數量的90.76%。2011年12月-2012年1月測量結果表明，鰹漁獲體質量范圍為300.0～6 600.0 g(2 586.4 ± 1 409.0 g)，其中1 500.0～5 000.0 g個體占優勢，占總調查數量的85.5%。統計結果表明兩次采樣之間體質量分布存在著顯著差異(F=48.7，P<0.01)。

圖2 2010年8-9月與2011年12月-2012年1月兩次調查中西太平洋鰹叉長頻次分布Fig.2 Frequency distribution of fork length of Skipjack in western and central Pacific

2.2 叉長與體質量關系

將兩次調查所得叉長、體質量進行對數化后，其基本擬合方程式可以寫成

LogW= Log a + b LogL.

(1)

利用Origin軟件進行擬合分析，分別得到：

8-9月叉長-體質量擬合方程為：

LogW= -2.186 + 3.271 LogL,R2= 0.987,P<0.001

(2)

12-1月叉長-體質量擬合方程為：

LogW= -1.916 + 3.075 LogL,R2= 0.987,P<0.001

(3)

式中，LogW為對數化體質量值；LogL為對數化后叉長值。

圖3 2010年8-9月與2011年12月-2012年1月兩次調查中西太平洋鰹體質量頻次分布Fig.3 Frequency distribution of weight of Skipjack in western and central Pacific

圖4 2010年8-9月與2011年12月-2012年1月兩次調查鰹叉長體質量對數化線性關系Fig.4 Logarithmic form relationship between fork length and weight of Skipjack

2.3 形態學差異性分析

按照成對數據t-test檢驗后，P<0.001，表明在線性關系變化中兩次調查中鰹體質量線性分組差異極顯著。進而我們將回歸系數b分組進行雙樣本t檢驗后得到，只有LogL<1.65(即體長小于31.0 cm)的鰹體長組體質量之間沒有顯著性差異(表1)。

表1 回歸系數b分組檢驗表Tab.1 Table of testing the average of parameter b

2.4 Log a與參數b關系

FROESE[1]以及KULBICKI[14]等指出如果將某一物種不同區域或者不同時間采樣統計分析所得出的Log a與b做回歸分析可以得出一條直線，即可以寫成Log a= xb+y的線性方程(x，y為回歸參數)。通過這樣的分析將調查期間的可疑數據剔除。在本文中，我們嘗試將其可應用范圍進行延伸，即通過回歸分析初步判定種群的形態學季節變動。基于以上分析，在通過體長與體質量回歸方程得出a，b值的基礎上，通過得出的值與FISHBASE上已有的Log a與b值比較分析對不同海域捕撈物種是否具有季節性變動。通過圖5，我們初步推測兩次鰹捕撈群體具有季節變動特征。經過回歸后得到方程式為：

Log a= 3.118 - 1.611b(R2=0.984,P<0.000 1)

圖5 Log a 與b的線性關系Fig.5 Relationship between Log a and b

3 分析與討論

3.1 鰹叉長-體質量頻次及關系分析

本研究中兩次調查得到的鰹叉長范圍分別為29.0～67.0 cm(2010年8月-9月)以及30.7～73.2 cm(2011年12月-2012年1月)，兩次調查鰹叉長沒有顯著性差異。本研究結果與前人的一些研究稍有不同，許柳雄等[10,15]在該海域調查得到的叉長范圍為24.3～74.6 cm，林龍山等[12]調查的叉長范圍為27.0～81.0 cm，其中40.0～50.0 cm占41%。結合已有的對鰹檔案式標記研究[16]，上述研究在分析與前人研究產生差異的主要原因時主要歸于以下兩個方面，一為調查時間不同，二為調查海域不同。關于叉長-體質量之間關系式的回歸方程，已有大量的相關研究[10-11,13,15]，本研究得到的參數b均大于3(P<0.01)，這與ZHU 等[17]在研究其他金槍魚類體長-體質量關系中得出的結論一致。

當前面向漁業可持續捕撈的過程中，最大可持續捕撈量一直是研究熱點話題，然而，在此類模型中，卻長期忽視了體長、體質量、死亡率、生殖率等生物學參數的影響，致使當遇到較大的氣候變化情形有可能導致種群的資源不能及時補充甚至于使某一物種成為瀕危動物時，模式卻不能反映出來。全球氣候變化現已成為一個不爭的事實，現已有研究全球氣候變化(如厄爾尼諾等)對赤道漁業的影響等[18-21]，鰹作為產量比重較大的種群對其響應過程會是一個重要而又關鍵的過程。另外，經過近幾十年漁業限捕等漁業保護措施的實行，一些問題也逐漸顯現出來，影響魚類經濟可持續發展最為關鍵的幾個方面表現為魚類體長變短、首次產卵體長縮短、魚類產卵量降低等[11]。已有研究表明體長體質量參數與其他相關生物學參數有著較好的相關性[2-5]，故增加關注體長體質量之間的關系對于補充完善金槍魚動態綜合模型有著一定的作用[7-8]，可以評估捕撈以及環境變化對金槍魚漁業的影響。

3.2 不同捕撈群體形態學差異性分析

利用形態學體長-體質量參數來研究不同捕撈季節下的形態學差異主要出發點來自于體長-體質量或者叉長-體質量回歸參數的分析比較。在公式中主要的兩個參數分別為a 和b。其中參數b是體長-體質量關系式中的算術式中的指數，在對數的算術式中反映的是直線的斜率。如果b=3，表明幼體樣本和成體樣本在體型上保持一致；若b>3，表明大個體的樣本在重量和身體厚度上增加速率快過于體長的增加，這種情形在自然界中是較為常見的一種形式；第二種可能是隨著體長的增加，物種的體型發生了顯著的變化，這種情形發生的可能性在自然界中是比較罕見的；如果b<3，則表明隨著體長的增加，物種相對于小個體更加長，或者可能是由于取樣時小個體樣本營養較好[1]。而對于參數a的含義，有資料稱之為生長的條件因子[22]，但是并沒有一個統一的解釋。在算術方程式中，Log a作為線性方程的截距而存在。中國學者曾有一定的研究[22-24]，但是仍然無法在生物學角度給出a值的意義。然而，FROESE[1,5]指出，某一物種不同調查得出的Log a與b做回歸分析可以得出一條直線，可以通過這樣的分析將可疑數據剔除，我們的研究結果表明兩次采樣的數據分布在回歸直線的不同位置，間接地反映出兩次采樣中鰹形態特征的不同，因此分析Log a與b的相關關系可為研究某一種群的季節性形態學變動提供一種快捷的方式[25]。

4 結論

通過對比研究不同季節采樣下形態差異來研究鰹群體形態學的變動，結果表明在中西太平洋兩次采樣的鰹形態學特征上存在著顯著的不同，從而表明鰹群體形態在不同季節可能存在著變動，并且群體形態學上的差別體現在不同的體長組間。基于該研究結果，建議在未來研究金槍魚群體形態學問題時，考慮不同季節的采樣，以增加對群體形態學的全面認識。

致謝:感謝上海開創遠洋漁業公司“金匯9”號和“Loget”號金槍魚圍網作業船船長及船員在我們采樣過程中提供的大力幫助！