丘陵山區養殖中華圓田螺主要形態性狀對螺重的相關性及通徑分析

邱齊駿 顏冬 龔守賀 王鑫 周勝福 張鵬 鄧翔 劉棟梁

摘 要：為深入認識丘陵山區養殖中華圓田螺（Cipangopaludina cathayensis）主要形態性狀與螺重之間的關系，測量2 320只田螺個體的螺重（BW，g）、螺長（SL，mm）和螺寬（SW，mm），通過模型擬合篩選獲得螺長、螺寬與螺重關系的最佳模型。建立以螺長與螺寬為自變量，螺重作為因變量的回歸方程，計算直接、間接通徑系數和決定系數。模型擬合結果顯示，田螺個體螺長、螺寬分別與螺重的最優擬合模型都為冪函數曲線模型，2個形態性狀與螺重的最優模型分別為：y=0.000 638x2.719、y=0.000 482x3.111。通徑分析結果顯示，螺長對田螺螺重的直接影響最大，通徑系數為0.701。2個形態性狀對螺重都有極顯著的直接作用，其最優多元回歸方程：BW=-28.355+0.783 SL+0.480 SW。

關鍵詞：中華圓田螺（Cipangopaludina cathayensis）;形態性狀;模型擬合;相關系數;通徑系數

中圖分類號：S917.4

中華圓田螺（Cipangopaludina cathayensis）是我國重要的經濟養殖螺類。近幾年人們對夜宵的需求加大，使得田螺開始供不應求。中國有大面積的有效利用率較低的丘陵山區，可以為養殖田螺提供充裕空間和山泉水，這對田螺養殖產業的發展大有裨益。由于參考形態性狀進行良種選育的研究在水產養殖中已得到廣泛的應用，而當前對于丘陵山區養殖田螺的主要形態性狀（螺長、螺寬）與螺重之間關系的研究未見報道。因此，本文通過測量丘陵山區養殖田螺個體的螺重及螺長、螺寬2個主要形態性狀，應用統計軟件分別估算螺長與螺重、螺寬與螺重的曲線走勢，選擇最佳的曲線擬合模型，通徑分析螺長、螺寬2個主要形態性狀與螺重之間的關系，比較螺長、螺寬對螺重的作用，建立并篩選出螺長、螺寬2個主要形態性狀與螺重的最佳擬合曲線。進一步確定影響中華圓田螺螺重的主要形態性狀及其直接、間接作用，初步建立中華圓田螺以螺長、螺寬為因子的關于螺重增長的多元回歸方程，為田螺的良種選育工作提供理論參考。

1 材料與方法

1.1 試驗材料

試驗螺選取南城和天順養殖合作社于丘陵山區養殖的中華圓田螺。使用電子天平測量螺重（活螺濕重，g，精確到0.01）;用游標卡尺測量螺長和螺寬2個形態性狀（cm，精確到0.01）。除掉個別極端數據，最終獲得2 320只試驗螺的螺長、螺寬和螺重數據。

1.2 研究方法

1.2.1 最優模型選擇 擬合曲線模型分為建立回歸模型和模型適應性檢驗2個步驟[1]。首先作螺長（自變量）與螺重（因變量）、螺寬（自變量）與螺重（因變量）的散點圖，并采用表1中4個曲線模型進行擬合。然后將檢驗樣本導入所建立的螺長-螺重、螺寬-螺重最優模型中，計算檢驗樣估計值。分析螺重估計值與真實值之間的相關性，并進行配對樣本T檢驗，對所建立最優模型的可靠性進行評價[2]。

1.2.2 通徑分析 以中華圓田螺的螺長、螺寬為自變量，螺重為因變量進行通徑分析，擬合螺重關于螺長、螺寬的多元回歸方程，計算螺長、螺寬對螺重的通徑系數。然后分解螺長、螺寬2個形態性狀與螺重的相關系數，獲取螺長、螺寬對螺重的間接通徑系數，計算公式為：

間接通徑系數=相關系數（rij）×通徑系數（Pjy）[3]。

1.2.3 統計分析 數據記錄用Excel 2013和SPSS 21.0處理，其中P<0.05表示比較結果存在顯著性差異，P<0.01表示比較結果存在極顯著性差異。

2 結果與分析

2.1 表型參數匯總

中華圓田螺主要形態性狀和螺重測量數據匯總見表2，可以看出，在3個性狀中螺重的變異系數最大，螺寬變異系數最小。根據螺長和螺寬進行間接選擇，相較于螺重的直接選擇，更能提高良種選擇的準確性，從而保證中華圓田螺良種選育的效果。

2.2 模型擬合結果

分別以中華圓田螺建模樣本的螺長和螺寬作為自變量、螺重作為因變量作散點圖（圖1）并進行擬合，中華圓田螺樣本曲線模型擬合結果見表3。

從表3可見，螺長、螺寬2個性狀與螺重的擬合結果中，所得擬合結果均呈現極顯著性差異（P<0.01），表明擬合均有意義。此外，冪函數的決定系數在螺長和螺寬與螺重的擬合中均是最大，分別為0.962和0.963;F值也是如此。所以冪函數在幾個模型中擬合效果較好，模型公式分別為：

y=0.000 638x2.719（螺長與螺重）;

y=0.000 482x3.111（螺寬與螺重）。

2.3 模型檢驗結果

中華圓田螺螺長-螺重、螺寬-螺重的模型適應性檢驗結果見表4。結果顯示，螺長、螺寬分別獲得的螺重估計值與真實值之間均呈現極顯著性相關（P<0.01）。此外，經配對樣本T檢驗，所有樣本的螺長-螺重擬合獲得的最優模型估計的螺重值與觀測值表現出差異不顯著，而螺寬的模型估計結果與螺重觀測值存在極顯著性差異（P<0.01）。可以得出，螺寬與螺重的模型擬合效果較差，而螺長性狀擬合效果較好。

2.4 通徑分析結果

2.4.1 建立回歸方程、獲得通徑系數 模型概述見表5。結果顯示，中華圓田螺模型的決定系數r2=0.903，則可計算出：

剩余因子e=1-r2=0.311。

回歸系數輸出結果見表6。對截距-28.355檢驗結果為P<0.001;且螺長和螺寬在各偏回歸系數顯著性檢驗結果中兩者均達極顯著水平（P<0.01），所求的直線回歸方程成立。螺長和螺寬對螺重的通徑系數是0.701和0.255。另外，螺長和螺寬的偏回歸系數的顯著性均小于0.01，表明兩者都有統計學價值，都應納入所建的回歸方程里。所以，建立田螺螺重的多元回歸方程為：

BW=-28.355+0.783SL+0.480SW。

2.4.2 計算間接通徑系數 相關系數分解結果見表7。結果表明自變量與因變量之間均呈現極顯著性相關（P<0.01）。另外，螺長通過螺寬作用于螺重的間接通徑系數為 0.248，與螺長對螺重的通徑系數相加（0.949）約等于螺長與螺重的相關系數（0.948），相反螺寬對螺長也是如此。

3 討論

3.1 模型擬合

生物統計中兩個變量的關系通常是直線關系、曲線關系，或是非線性函數關系[4]。若把兩者的關系恰當地表現出來，可利用曲線估計建立回歸模型，從而避免轉變線性關系后數據失真的可能性[4]。通過曲線估計丘陵山區養殖中華圓田螺的螺長、螺寬2個性狀與螺重的關系，可以獲得其最優擬合模型，從而準確反映螺長與螺重、螺寬與螺重的關系。擬合結果顯示，2個性狀與螺重的模型擬合結果呈極顯著差異（P<0.01），說明幾種曲線的擬合結果均有意義，而就曲線擬合的決定系數和F值而言，最大值都是冪函數，故而可以得出冪函數的模型擬合效果最好。

另外，在螺寬與螺重擬合的最佳模型中所估算的螺重值，與觀測值之間存在極顯著差異（P<0.01），而螺長與螺重模型估計的螺重值與觀測值差異不顯著，說明相比于螺寬這一性狀，螺長性狀與螺重的模型擬合效果較好，進而說明對比相關性分析，配對T檢驗的檢驗效率更強。

3.2 通徑分析

本研究中，中華圓田螺個體的螺長和螺寬對螺重的通徑系數分別是0.701和0.255。對比發現，螺長對螺重的通徑系數最大，也就是對螺重的直接作用最大，這與趙旺等[5]分析得出方斑東風螺螺寬對體質量的直接影響最大結果略有不同，與李莉等[6]發現殼長是影響 1 齡毛蚶體質量的主要因素的研究結果相似。此外，e值較大，說明還有一些對螺重影響較大的因素沒有考慮到，需要進一步分析中華圓田螺螺重的其他影響因素。

4 結論

在探究丘陵山區田螺良種選育中，螺長、螺寬已成為判別良種好壞的重要形態性狀。幾種擬合模型中，螺長、螺寬2個形態性狀與螺重之間的關系通過冪函數曲線模型反映效果最好。2個形態性狀（螺長和螺寬）與螺重的最優擬合模型公式依次為：y=0.000 638x2.719;y=0.000 482x3.111。經過模型適應性檢驗發現，螺寬與螺重擬合的模型適應性較差，而螺長與螺重的擬合效果較好。2個形態性狀（螺長和螺寬）與螺重呈極顯著相關（P<0.01），相關系數依次為0.948、0.935。螺長和螺寬對螺重的通徑系數依次為：0.701、0.255。通過多元回歸分析，建立了包含螺長和螺寬的多元線性回歸方程：BW=-28.355+0.783SL+0.480SW。該方程可以將螺長、螺寬估算出的螺重數值作為選種參考，提高良種選育的準確性和高效性。

參考文獻：

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[6] 李莉，鄭永允，徐科鳳，等.不同貝齡毛蚶殼形態性狀對體質量的影響[J].海洋科學，2015，39（6）：54-58.

Correlation and path coefficient analysis for weight and main morphometric traits in Cipangopaludina cathayensis cultured in hilly mountainous regions

QIU Qijun，YAN Dong，GONG Shouhe，WANG Xin，ZHOU Shengfu， ZHANG Peng， DENG Xiang，LIU Dongliang

（Fuzhou Institute of Agricultural Sciences，Fuzhou 344000，China）

Abstract：In order to know the relationship between body weight and morphometric traits in the river snail Cipangopaludina cathayensis，body weight （BW，g），shell length （SL，mm） and shell width （SW，mm） of 2 320 individuals were measured.The best model for individuals reflecting the relationship between each morphometric trait and weight were obtained through model fitting screening，respectively.The regression equation was established with shell length and shell width as variables，and body weight as the dependent variable.The direct path coefficient， indirect path coefficient and coefficient of determination were calculated.The results showed that the best model fitted for individuals was y=0.000 638x2.719 for SL-BW and y=0.000 482x3.111 for SW-BW. Path analysis showed that SL was the most predominant variable to affect BW（0.701）.Two morphological traits of individuals were all extremely remarkable effects on the weight.The multiple linear regression model equation were established as BW=-28.355+0.783SL+0.480SW.

Key words：Cipangopaludina cathayensis;morphometric traits;model fitting;correlation coefficient;path coefficient

（收稿日期：2021-08-10）