基于主成分分析的5種投飼率黃顙魚養殖塘水質評價

趙晚晨，秦秀東，程光平，張偉剛，孫玉章，李文紅，趙學倩，張亞軍

（1.廣西大學動物科學技術學院/廣西高校水生生物健康養殖與營養調控重點實驗室，廣西 南寧 530005；2.桂林市第二水產養殖場，廣西 桂林 541000；3.廣西桂林市小池塘農牧有限公司，廣西 桂林 541000）

【研究意義】投飼模式是水產養殖過程中極為重要的飼養技術，不同養殖品種、個體大小及養殖水域水環境條件不同時，其適宜的投飼率也不相同［1］。探究水產動物適宜的投飼率及攝食水平是水產養殖業獲得經濟效益最大化的重要途徑之一［2］。黃顙魚（Pelteobagrus fulvidraco Richardson）屬于脊索動物門（Chordata）鯰形目（Siluriformes）鲿科（Bagridae）黃顙魚屬（Pelteobagrus），俗稱黃骨魚、嘎牙子等［3］，是一種小型底棲淡水經濟養殖魚類，也是我國南方地區淡水養殖主導品種之一。近年來，黃顙魚池塘養殖業的高密度、高投飼量養殖加劇了養殖水體的富營養化，導致養殖塘水質不同程度惡化，同時引發了養殖對象病害以及水環境質量等問題。因此，對黃顙魚養殖塘適宜投飼率篩選，將為構建節能型生態化魚類養殖新技術體系提供依據，對推動水產養殖業的健康可持續發展具有積極意義。【前人研究進展】國內學者研究了不同投飼率對錦鯉幼魚［4］、羅非魚［5］生長及養殖水質的影響。苗淑彥等［6］研究發現，在投飼率過高的情況下，水體中的殘餌是引起養殖水體水質惡化的關鍵因素；高杉等［7］研究養殖水體中的氮、磷等水平，發現隨著飼料投喂率的增加，氮、磷等營養鹽的含量有所提高，致使水質狀況變差［8］。此外，還有學者研究了不同投飼率對黃顙魚生長性能、成活率及攝食的影響［9］，但迄今關于不同投飼率對黃顙魚養殖塘水環境質量影響的研究鮮有報道。【本研究切入點】水質評價是判斷水質優劣以及制定養殖水體水質調控措施的前提。水質評價的常用方法包括單因子指數法［10］、主成分分析法、綜合指數評價法、灰色關聯法和模糊評判法［11］等，其中主成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）具有降維作用［12］，而灰色關聯分析法具有較高的信息利用率［13］，二者結合有助于提高水質評價結果的可信性。【擬解決的關鍵問題】本研究以10口生產性黃顙魚養殖塘為載體，探索5種投飼率對養殖塘主要環境因子的影響。通過定期采樣監測，結合主成分分析與灰色關聯分析相，評價不同投飼率下養殖塘的水質狀況，初步篩選出基于良好水質的黃顙魚節能型投飼模式，為我國魚類池塘生態化養殖提供參考。

1 材料與方法

1.1 試驗設計

試驗塘為廣西桂林市小池塘農牧有限公司的10口食用黃顙魚養殖塘。土質塘堤，面積0.16～0.60 hm2，平均水深1.8 m，底泥厚度約40 cm。水源以集雨水為主、附近溪流抽提灌溉為輔。各塘均設1臺自動投飼機和2臺水車式增氧機。

本試驗在黃顙魚養殖周期的中、后期進行，原放養魚種為自培的雜交黃顙魚，經過篩及抽樣測定主要生長指標后進行分塘，魚種規格及放養情況如表1所示。設1.0%、1.5%、2.0%、2.5%和3.0% 5個投飼率處理（對應A組、B組、C組、D組和E組），2個重復。供試飼料為廣東奧特飼料有限公司生產的海龍牌黃顙魚膨化配合飼料，粗蛋白含量≥40%。

1.2 養殖管理

各塘按黃顙魚魚種重量及設定投飼率計算每天的理論投飼量；使用自動投飼機投飼，每天清晨和傍晚各投喂1次，每隔10 d調整日投飼量1次；在具體投喂中，以每天傍晚投飼1 h后的飼料剩余狀況判斷當天實際投飼量及確定次日投飼量。試驗期共60 d（2018年7～9月），期間各處理塘實際飼料輸入量如表1所示。

表1 各塘投飼率、魚種放養及飼料輸入情況Table 1 Feeding rate, stocking and feed input of each pond

1.3 水質樣品采集與分析

水質測定項目包括水溫（WT）、酸堿度（pH）、透明度（SD）、亞硝酸鹽氮（NO2-N）、氨態氮（NH3-N）、總氮（TN）、化學需氧量（CODMn）、5日生化需氧量（BOD5）、總磷（TP）和溶氧（DO）。采樣點為每口塘投飼臺附近。魚種放養當天開始采集水樣，之后每隔30 d左右采集水樣1次，先后采樣檢測水質共3次。樣品采集和測定參照文獻［14-17］進行，水質評價標準參照《地表水環境質量標準》［18］。

1.4 數據處理

采用Microsoft Excel 2010對各試驗塘水質指標進行無量綱化處理［19］，無量綱化公式如下，獲取無量綱化值見表2。

式中，Xb(K)為b檢測時期試驗塘評估樣品的K項指標的無量綱化值；為 b 檢測時期試驗塘評估樣品各水質指標的實測值；為水環境質量分類標準中各評估指標的標準值。

為提高分析結果參數的有效性［20-21］，用主成分分析法（PCA）SPSS 25比較分析5種投飼率下養殖塘的主要環境因子，用灰色關聯分析法對水質等級進行綜合評價［22-23］。

采用KMO和巴特利特球形檢驗對主成分的適用性作出判斷。KMO檢驗的依據是變量間的簡單相關同偏相關的比較，一般認為KMO接近1，相應變量適合作主成分分析，且分析效果較好，KMO＜0.5則不適合進行主成分分析；巴特利特球形檢驗用來判定變量之間是否存在相關性，定義P＜0.05為各變量間顯著相關，可以進行主成分分析，同時要求主成分因子方差累計貢獻率≥ 70%［24-25］。

表2 5種投飼率下黃顙魚養殖塘水質理化因子無量綱化值Table 2 Dimensionless value of physicochemical factors in the water of P.fulvidraco pond with five feeding rates

2 結果與分析

2.1 不同投飼率下黃顙魚養殖塘TN、TP的動態變化

5種投飼率下黃顙魚養殖塘的TN、TP動態變化如圖1所示。試驗期內各處理塘TN含量隨養殖活動的進行大致呈上升趨勢，變化范圍為0.049～0.625 mg/L。其中，D處理塘TN含量最高，均值為0.485 mg/L；A處理塘TN含量最低，為0.366 mg/L。B、C、D處理塘TN含量顯著高于A、E處理塘。總體上，TN含量表現為D處理＞C處理＞B處理＞E處理＞A處理；在TP水平上，除A處理塘呈略為上升趨勢外，其他處理塘隨養殖活動進行呈現稍下降趨勢。其中，C處理塘TP含量最高，為0.224 mg/L；A處理塘TP含量最低，為0.144 mg/L；B、C、D處理塘TP含量明顯高于A、E處理塘。總體上，TP含量表現為C處理＞B處理＞D處理＞E處理＞A處理。

圖1 5種投飼率下黃顙魚養殖塘TN、TP的動態變化Fig.1 Dynamic changes of TN and TP in P.fulvidraco ponds with five feeding rates

2.2 不同投飼率下黃顙魚養殖塘NO2-N、NH3-N的動態變化

5種投飼率下黃顙魚養殖塘的NO2-N、NH3-N動態變化如圖2所示。試驗期內A、B、C、E 處理塘NO2-N含量隨養殖活動進行總體呈上升趨勢，而D處理塘NO2-N含量則明顯下降，總體變化范圍為0.014～0.437 mg/L。其中，B處理塘NO2-N含量最高、均值為0.298 mg/L，E處理塘NO2-N含量最低、均值為0.228 mg/L。A、B、C、D 處理塘NO2-N含量差異較小且均高于E處理塘。總體上，NO2-N水平表現為B處理＞D處理＞C處理＞A處理＞E處理；在NH3-N水平上，A、B、E處理塘NH3-N含量隨養殖活動進行略微上升，C、D 處理塘NH3-N含量則顯著下降。其中，D處理塘NH3-N含量最高、均值為0.092 mg/L，A處理塘NH3-N含量最低、均值為0.018 mg/L。C、D處理塘NH3-N含量波動較大且高于A、B、E 處理塘，總體上，NH3-N含量D處理＞C處理＞B處理＞E處理＞A處理。

圖2 5種投飼率下黃顙魚養殖塘NO2-N、NH3-N的動態變化Fig.2 Dynamic changes of NO2-N and NH3-N in P.fulvidraco ponds with five feeding rates

2.3 不同投飼率下黃顙魚養殖塘DO、BOD5的動態變化

5種投飼率下黃顙魚養殖塘的DO、BOD5動態變化如圖3所示。試驗期內各組塘DO含量隨養殖活動進行變動較小。其中，B處理塘DO含量最高均值為3.867 mg/L，C處理塘DO含量最低均值為3.077 mg/L。B、D、E 處理塘DO含量差異不大且均高于A、C 處理塘。總體上，DO含量表現為B處理＞D處理＞E處理＞A處理＞C處理；在BOD5水平上，B、C、D處理塘BOD5含量大致呈現上升趨勢，A、E處理塘則略微下降。其中，B處理塘最高均值為3.103 mg/L，A處理塘BOD5含量最低均值為2.340 mg/L。B、D、E處理塘BOD5含量差異較小且顯著高于A、C處理塘。總體上，BOD5含量B處理＞D處理＞E處理＞C處理＞A處理。

圖3 5種投飼率下黃顙魚養殖塘BOD5、DO的動態變化Fig.3 Dynamic changes of BOD5 and DO in P.fulvidraco ponds with five feeding rates

2.4 不同投飼率下養殖塘環境因子主成分分析

2.4.1 水質指標相關性分析 對經標準化處理的WT、SD、DO、CODMn、TN、TP、NH3-N 和 pH值等8種水質指標進行雙變量相關性分析［26］，得到各指標的相關系數矩陣R（表3），兩水質指標間聯系程度越大，其相關性系數的絕對值則越大。由表3可知，pH與WT、SD、 CODMn、TN、NH3-N等5項水質指標間的相關性系數均較大，且與WT、SD的相關性最高、呈負相關，相關系數絕對值均大于0.5。WT與 CODMn呈顯著負相關，相關系數絕對值為0.507。TN與DO兩者之間的相關性最小，其絕對值最低為0.011。

2.4.2 KMO和巴特利特檢驗 對表3水質指標進行KMO和巴特利特檢驗，結果（表4）顯示，KMO為0.701，即KMO＞0.5；巴特利特檢驗顯著性水平為0.021，即P＜0.05，因此可以運用主成分分析方法對養殖塘的水環境質量進行評價。

2.4.3 公因子方差分析 對WT、SD、 DO、CODMn、TN、TP、NH3-N和pH值等8項水質指標進行公因子方差分析，結果（表4）顯示，8項水質指標的有效信息提取值均大于0.50且趨近于1，確認以上8個指標可作為評價黃顙魚養殖池塘水質的主要指標。

表3 5種投飼率下黃顙魚養殖塘水質理化因子相關性矩陣Table 3 Correlation matrix of physicochemical factors of water quality in P.fulvidraco culture ponds with five feeding rates

表4 5種投飼率下黃顙魚養殖塘水質理化因子公因子方差Table 4 Variance of physicochemical factors of water quality in P.fulvidraco culture ponds with five feeding rates

2.4.4 提取主成分 根據主成分提取的原則選取特征值大于1的前n個主成分［27-29］。從表5可以看出，前3個主成分的初始貢獻率(即主成分對原始信息的保留程度)為73%、趨近于100%，對養殖塘水質存在較大影響，涵蓋信息量較大，因此只需要提取前3個主成分對水質進行分析［30］，即：λ1=2.780、λ2=2.325、λ3=1.071。使用此方法原始信息的有效性損失了27%，但是水質分析指標從原來的8個降為3個，很大程度上簡化了水質評價指標［31］。

表5 5種投飼率下黃顙魚養殖塘水質指標方差分解主成分提取結果Table 5 Principal component extraction result of variance decomposition of water quality indexes in P.fulvidraco pond with five feeding rates

各水質理化因子與3個主成分之間的成分得分系數矩陣如表6所示，其相應的成分得分系數絕對值越大，說明相應指標與主成分之間的聯系越緊密，通常認為成分得分系數大于0.3，表明該指標與主成分緊密度較高［32］。從表6中8項水質理化指標在3個主成分上的得分系數可知，第一主成分主要反映SD、DO及CODMn指標信息，第二主成分主要反映NH3-N、TN及DO指標信息，第三個主成分主要反映TP、TN及NH3-N指標信息，其中對TP的反應度最大值為0.779。

表6 5種投飼率下黃顙魚養殖塘水質理化因子成分得分系數矩陣Table 6 Score coefficient matrix of physicochemical factors of water quality in P.fulvidraco ponds with five feeding rates

2.4.5 主成分表達式的構建 由主成分得分系數矩陣數據（表6），乘以經無量綱化處理的各水質指標監測數據（表2），再依次相加獲得主成分的表達式Fn［33］。本研究只選擇經過主成分分析對水質特征值貢獻率較大的3個主成分進行分析，將其得分系數與對應的水質指標標準化數據相乘之后獲得F1、F2、F3表達式如下：

F1=0.270WWT+0.337WSD+0.332WDO-0.335WCOD-0.071WTP+0.042WTN+0.051WNH3-N-0.199WPH

F2=-0.096WWT+0.148WSD+0.336WDO+0.011WCOD+0.133WTP+0.367WTN+0.632WNH3-N+0.178WPH

F3=-0.006WWT+0.107WSD-0.183WDO+0.181WCOD+0.779WTP-0.263WTN+0.290WNH3-N-0.161WPH

從F1、F2、F3可以看出，第一主成分中SD、CODMn、DO相關系數的絕對值之和較高，是影響養殖塘水質的主要因素，其中CODMn、TP及pH值為負相關，其他均為正相關；第二主成分中NH3-N、TN、DO是影響水質的主要因素，其中WT為負相關，其他均為正相關；第三主成分中TP是影響水質的最主要因素，其中SD、CODMn、TP、NH3-N為正相關，其他均為負相關。

2.5 不同投飼率下黃顙魚養殖塘環境因子灰色關聯分析

基于不同投飼率下養殖塘水質理化因子主成分分析結果，從中選取對水質狀況具有主導作用的理化指標DO、CODMn、TN、TP、NH3-N，運用灰色關聯分析評價各塘水質狀況［34］。以《地表水環境質量標準》中5類水質評價標準為依據，將各處理塘無量綱化處理的水質指標實測值與無量綱化處理的標準級別值（表7）進行關聯度計算，計算出實測值與標準值之間的關聯度并進行排序。兩者關聯系數值越大，表明該處理塘水質與相應級別水質接近程度越高，進而對水質級別進行判定（表8）。各處理塘水質級別綜合評判均為Ⅲ類水；投飼率2.5%的D處理塘水質情況波動較大，8月份顯示為Ⅳ類水、水質惡化，9月份顯示為Ⅱ類水、水質狀況略有好轉。

表7 地表水環境評價標準的無量綱值Table 7 Dimensionless values of environmental assessment criteria for surface water

表8 5種投飼率下黃顙魚養殖塘水質指標與水質等級關聯度Table 8 Correlation between water quality indexes and water quality grades of P.fulvidraco ponds with five feeding rates

2.6 不同投飼率下黃顙魚養殖塘水質綜合評價

將主成分分析中的8項水質指標在每個主成分上的得分乘以與之相對應的方差貢獻率權重，即可得出各養殖塘水質的主成分綜合得分評價函數F，即：

F= 0.348/(0.348+0.166+0.134)×F1+0.166/(0.3 4 8+0.1 6 6+0.1 3 4)×F2+0.1 3 4/(0.348+0.166+0.134)×F3

根據主成分綜合評價函數，用SPSS 25計算出各處理塘水質狀況的主成分綜合得分（表9）并進行排序，進而評價5種投飼率下養殖塘的水質狀況，得分越大表明養殖塘水質污染越嚴重。由水質綜合評價結果（表9）可以看出，投飼率2.5%、3.0%處理塘的水質評價綜合得分較高，排名相對靠前，水質相對較差，說明水質污染較為嚴重；投飼率1.5%處理塘的主成分分析的綜合評分處于相對中等狀態，水質狀況相對略好；投飼率1.0%、2.0%處理塘的綜合得分較低，水質狀況相對較好。

表9 5種投飼率下黃顙魚養殖塘水環境因子主成分分析綜合得分Table 9 Comprehensive score of Principal Component Analysis of water environment factors in P.fulvidraco ponds with five feeding rates

3 討論

3.1 不同投飼率對黃顙魚養殖塘NO2-N、NH3-N、TN和TP的影響

淡水養殖塘水體中的TN、TP、NO2-N、NH3-N等是水環境質量的參考指標，不同程度地反映水環境質量，直接影響水生生物的正常生長。楊世平等［35］研究表明，飼料投喂量的不同極大影響水環境因子變化，進而影響養殖塘水質狀況。水體中NO2-N、NH3-N濃度隨養殖活動的進行呈現上升趨勢［36］，即隨養殖時間延長，水體中堆積大量餌料、魚體排泄物及其他魚體和浮游生物的尸體將使水體NO2-N、NH3-N濃度升高［37-40］。本研究中相對較高投飼率的B、C、E處理塘NO2-N濃度隨養殖活動的進行上升幅度較大，D組塘養殖中期NO2-N濃度下降顯著，但其整體濃度仍處于較高水平；B、C、D、E處理塘NH3-N濃度也處于較高水平，而低投飼率的A處理塘NO2-N濃度上升幅度較為緩慢，NH3-N濃度波動也較小。這與施祥元等［41］關于水質因子變動研究結果相符。王艷紅等［42］認為，水生態系統中影響水質的各理化因子不是單一存在的，而是密切聯系、相互影響制約［43］。本研究水環境因子綜合分析結果表明，5種投飼率養殖塘水質理化因子之間存在極大相關性，即DO、CODMn、TN、TP、NH3-N、NO2-N及pH值共同參與養殖塘水質調節。其中養殖活動初期（7—8月）各模式塘中TP、TN、NH3-N及NO2-N含量等變化顯著，原因可能在于初期浮游植物密度低，光合作用產氧量少，水體環境中氧含量不足，水體自凈能力差，從而造成水體TP、TN、NO2-N、NH3-N等理化因子的積累。隨著養殖活動的進行，浮游植物密度增大，產氧量增加，制約水體TP、TN、NO2-N、NH3-N含量變化，共同影響著水環境質量。

3.2 不同投飼率對黃顙魚養殖塘水環境因子主成分特性探討

本研究中第一主成分主要顯示SD、DO及CODMn的信息，而各處理塘SD主要受外部飼料輸入量、雨水帶入的懸浮物質和藻類等水生生物代謝作用，以及池塘增氧機攪拌作用影響。水體SD降低，表明池塘水生生物數量增多，進而導致CODMn升高。因此，第一主成分主要間接反映水體生物的活動狀況及其對水環境因子的影響。該結果與管佳佳等［44］關于太湖水質理化因子的分析結果相符。

第二主成分主要顯示NH3-N、TN及DO的信息，三者均表現為正相關。表明作為營養元素的氮鹽，其含量波動制約了池塘水生生物密度，即藻類等水生生物密度增加，將引起DO含量增加。第二主成分信息揭示了黃顙魚養殖塘氮鹽特性，該結果與馬詩茜等［45］關于水庫水質分析結果相符。

第三主成分中TP是影響水質的最主要因素。隋少峰等［46］研究表明，養殖塘水體pH值是綜合性指標，其大于或小于7.4（pH中性值）時有利于底泥對磷的釋放。本研究pH值與TP有顯著相關性，即養殖塘pH值變化影響水體TP含量［47］。第三主成分反映黃顙魚養殖塘無機鹽離子特,及其對水生生物代謝活動影響［48］。同時，本研究第一主成分的方差貢獻率略高于第二、第三主成分，即試驗周期內首要主控因素為SD、DO、CODMn，而人工投飼等引起水體SD、DO及CODMn變動的因素對養殖塘水環境質量起主導作用。該結論進一步加強本研究水質綜合評價結果，即適宜的外源性物質（如餌料）輸入能使水質保持良好狀態。

3.3 不同投飼率對黃顙魚養殖塘水體富營養化狀態的影響

外源輸入飼料影響養殖水體水質，影響程度隨輸入量的大小而異。朱鵬等［49］研究表明，水產養殖的規模化發展給池塘水環境質量帶來氮、磷壓力。LI等［50］研究表明，水體中氮、磷含量超標是引起水體富營養化的主要因素。余國營等［51］研究表明，水體底泥中有機質含量狀況參與構成水體富營養化內源性壓力。因此，養殖池塘中，大量外源物質（如飼料、漁藥、城市地表污水）的排放及農藥殘留雨水能引起養殖水體TN、TP含量顯著變化，嚴重則引起水體富營養化［52-53］。

本研究的水質評價表明，A、B、C、E處理塘水質均為Ⅲ類水，符合水產品養殖水質標準。而D處理塘8月份水質級別為Ⅳ類水，且水體中的TN、TP等因子含量超標，水質污染嚴重。其原因可能是D處理（投飼率2.5%）塘飼料投喂量較大，飼料中的殘餌及魚類排泄物在底泥中積累較多，條件適宜時可引起特定優勢藻類大量繁殖，易造成水體富營養化。主成分分析綜合評分表明，A、C兩種處理塘的總體得分較低，水質較為穩定，且A處理塘水質狀況較好。原因可能在于：A處理塘投飼量低，魚體對餌料的利用率高，底泥中餌料殘余量減少，降低了底泥中TN、TP等物質的積累，且隨著養殖時間的延長，水體不斷自我凈化，有助于保持較好的水質狀況，避免了因TN、TP等環境因子超標以及優勢藻類大量繁殖而引發的水體富營養化。因此，解決水體富營養化的主要措施為控制水體外源營養鹽的輸入，其中采取合理的投飼策略為控制營養鹽輸入的措施之一，既能為養殖戶帶來較高經濟效益，又能保持良好水質，為實現黃顙魚生態化養殖奠定基礎。

4 結論

黃顙魚養殖塘水環境質量易受到WT、SD 、DO、CODMn、BOD5、TN、TP、NH3-N、NO2-N、pH值等理化因子影響。主成分分析（PCA）及不同投飼率處理塘水質因子動態分析表明，CODMn、DO、TN、TP及NH3-N在影響養殖塘水質方面占據主導作用；pH值與其他理化因子均存在極高相關性，且TN與TP、NH3-N均呈顯著相關性。這些理化因子之間密切聯系并相互制約，共同影響水環境質量狀況，據此應引起養殖戶的密切關注，針對水質理化因子狀況采取合理的水質調控措施。

經灰色關聯分析評價，5種投飼率中，投飼率1.0%、1.5%、2.0%、3.0%處理塘的水質均達Ⅲ類水，符合水產品養殖水質標準。而投飼率2.5%處理塘在養殖中期水質級別達到Ⅳ類水，且水體中的TN、TP等因子含量超標，水質污染較嚴重；1.0%、1.5%、2.0%處理塘主成分綜合評分分別為1.2704536、1.2704664、1.2704642，水質狀況穩定，而3.0%處理塘的得分最高為1.2730678，水質波動較大。因此，投飼率為1.0%～2.0%處理塘的的水質狀況相對較好，過高的投飼率將降低養殖水體的水質健康狀況。

以主成分分析結合灰色關聯分析評價養殖塘水質，弱化了單獨使用其中一種方式探討水環境質量的片面性，大大提高了養殖塘水質評價結果的可信性，可為水產養殖戶持續性生態養殖提供參考。