东海区底层及近底层鱼类资源的空间异质性
三沙湾夏季大型底栖动物群落结构及其和水产养殖活动关系
文章编号：１００４－２４９０（２０１９）０４－０４０８－１３三沙湾夏季大型底栖动物群落结构及其和水产养殖活动关系 收稿日期：２０１９－０２－２６基金项目：国家自然科学基金青年基金项目（４１６０６１３９）；中央级公益性科研院所基本科研业务费项目（２０１５Ｂ０１ＸＫ０１，２０１３Ｍ０７）作者简介：王 楠（１９９４—），男，安徽马鞍山人，主要从事海洋底栖生态学研究。
Ｅ ｍａｉｌ：２４３４９６５６２＠ｑｑ．ｃｏｍ通信作者：周 进，副研究员。
Ｅ ｍａｉｌ：ｚｈｏｕｊ＠ｅｃｓｆ．ａｃ．ｃｎ王 楠１，２，纪炜炜１，付 婧１，周 进１（１．中国水产科学研究院东海水产研究所，上海 ２０００９０；２．上海海洋大学水产与生命学院，上海 ２０１３０６）摘 要：为了解三沙湾大型底栖动物群落结构以及区域内水产养殖活动对其产生的影响，依据２０１６年夏季采集的样品数据，分析底栖群落结构、群落与环境因子的相关性以及典型群落参数在不同类型水域（鱼类网箱、海带吊绳、鲍鱼筏式养殖水域和自然水域）间的差异。
结果表明，三沙湾共发现大型底栖动物６门７５种，群落丰度和生物量均值分别为３７１．３４个·ｍ－２和２１．８２ｇ·ｍ－２。
其中，丝异须虫（Ｈｅｔｅｒｏｍａｓｔｕｓｆｉｌｉｆｏｒｍｉｓ）、不倒翁虫（Ｓｔｅｒｎａｓｐｉｓｓｃｕｔａｔａ）、欧努菲虫（Ｏｎｕｐｈｉｓｅｒｅｍｉｔａ）、索沙蚕属一种（Ｌｕｍｂｒｉｎｅｒｉｓｓｐ．）和角海蛹（Ｏｐｈｅｌｉｎａａｃｕｍｉｎａｔａ）等多毛纲动物为数量优势物种，常在鲍鱼筏式和鱼类网箱养殖水域形成较高种群数量。
物种数（Ｎ）、丰度（Ｓ）、生物量（Ｂ）和Ｓｈａｎｎｏｎ Ｗｉｅｎｅｒ多样性（Ｈ′）、Ｐｉｅｌｏｕ均匀度指数（Ｊ′）、Ｍａｒｇａｌｅｆ丰富度指数（ｄ）等群落参数在不同水域之间无显著差异（Ｐ＞０．０５）。
聚类分析结果显示，区域内群落空间异质性较高，空间差异未反映出水域类型的差别。
水深、底层水体温度和盐度、沉积物含水率、粉砂 黏粒比例、总氮含量以及总有机碳含量等环境因子和群落相关性较强。
基于调查数据的东海小黄鱼资源变化模式及评价
中国水产科学 2018年5月, 25(3): 632-641 Journal of Fishery Sciences of China研究论文收稿日期: 2017-07-19; 修订日期: 2017-08-07.基金项目: 农业部近海渔业资源调查项目和农业部中日暂定水域渔业资源调查项目(1999–2014); 农业部东海区资源动态监测网络专项(1999–2011).作者简介: 刘尊雷(1982–), 男, 助理研究员, 方向为渔业资源评估与管理. E-mail: liuzl@ 通信作者: 程家骅, 研究员. E-mail: ziyuan@DOI: 10.3724/SP.J.1118.2018.17274基于调查数据的东海小黄鱼资源变化模式及评价刘尊雷, 陈诚, 袁兴伟, 杨林林, 严利平, 金艳，程家骅中国水产科学研究院东海水产研究所, 农业部东海渔业资源开发利用重点实验室, 上海 200090摘要: 为筛选表征小黄鱼(Larimichthys polyactis )种群时间变化的主要特征，并分析其变化模式，根据2000―2015年渔业资源调查数据, 利用最小/最大自相关因子方法(min/max autocorrelation factors, MAF)将生物学、捕捞强度、空间分布等19个指标进行融合分析, 探讨了小黄鱼种群的年际变化模式和资源现状。
通过一阶变异值计算各指标与时间的相关性, 并以1为时间相关性分组标准，共筛选出7个指标，分别为生殖群体的性比组成(SexratioS)、纬度分布重心(YCG)、异速生长系数(BS)、铺展面积(SA)、资源密度(CPUES)、条件因子(ConditionS)和75%体长(L 75S)。
将筛选后的指标用于MAF 分析，根据MAF 主分量值, 两个主分量的一阶滞变异值为0.16、0.19，表现出相对较弱的时间连续性。
从MAF 得分的位相年际变化上, 2000―2015年期间主分量MAF1可划分为3个位相, 分别为2000―2002年、2003―2012年、2013―2015年; 从趋势变化上, 可分为2个趋势, 分别为2000―2007年和2010―2015年。
胶州湾鱼类群落优势种组成的时空变化
胶州湾鱼类群落优势种组成的时空变化沃佳;徐宾铎;薛莹;任一平;张崇良【摘要】优势种对群落结构有明显的控制作用,但优势度作为一个综合指标在不同时空尺度下的变异性常常被忽略.根据2008-2012年在胶州湾进行的渔业资源调查数据,以相对重要性指数(index of relative importance,IRI)表征鱼类种类优势度,应用bootstrap和多元线性回归模型(the multiple linearregression model)等方法分析了该海域的优势种组成及其在年份、季节、海区间的变化.结果表明,优势种有明显更替,六丝钝尾虾虎鱼(Chaeturichthys hexanema)和方氏云鳚(Pholis fangi)等小型底层鱼类更替为主要优势种,2008-2012年间分别占总渔获量的9.79％和10.71％,优势度分别为3285和2068;优势种存在明显季节变化,春季为方氏云鲥,夏季为细条天竺鲷(Apogonichthys lineatus),秋季和冬季是六丝钝尾虾虎鱼;空间上,湾口和湾内优势种组成相似,与湾外差异较大.多元线性回归分析表明,主要优势种中方氏云鲥优势度逐年升高,而六丝钝尾虾虎鱼相对下降,年际差异极显著(P＜0.01),呈现明显的群落演替过程.优势度主要受洄游产卵、水温、底质类型、水深以及饵料生物等因素的综合影响.%Although dominant species exert the most control on community structure,the temporo-spatial heterogeneity of dominance as an integrative indicator has been often overlooked.To study fish community structure in Jiaozhou Bay,we analyzed 2008-2012 survey data from this area to determine species dominance (with IRI,index of relative importance) and variation in dominant species (with bootstrapping and multivariate linear regression).The results indicate that dominant species have changed substantially compared with previousstudies.Chaeturichthys hexanema and Pholisfangi were the mostdominant,comprising 9.79％ and 10.71％ of the total catch,with dominance indices of 3285 and 2068,respectively.Species dominance changed significantly between seasons,with P.fangi dominant in thespring,Apogonichthys lineatus in the summer,and C.hexanema in the fall and winter.Species composition differences were minor between the mouth and inner bay but notable in the outer bay.Multivariate linear regressions showed that during the survey period,P.fangi gradually increased in dominance whereas C.hexanema decreased.This difference was significant across years (P ＜ 0.01),implying obvious succession.Our analysis suggested that dominance heterogeneity between species may be driven by migration habits,seasonal fluctuations in water temperature,sediment type/depth,and the availability of forage organisms.【期刊名称】《中国水产科学》【年(卷),期】2017(024)005【总页数】8页(P1091-1098)【关键词】胶州湾;优势种;相对重要性指数;bootstrap;多元线性回归【作者】沃佳;徐宾铎;薛莹;任一平;张崇良【作者单位】中国海洋大学水产学院,山东青岛266003;中国海洋大学水产学院,山东青岛266003;中国海洋大学水产学院,山东青岛266003;中国海洋大学水产学院,山东青岛266003;青岛海洋科学与技术国家实验室,海洋渔业科学与食物产出过程功能实验室,山东青岛266071;中国海洋大学水产学院,山东青岛266003【正文语种】中文【中图分类】S931胶州湾位于黄海中部, 是半封闭型浅海港湾,许多鱼类在胶州湾及其邻近海域产卵育幼, 因此这里具有重要的生态学价值[2]。
我国东海区海洋鱼类平均营养级研究
我国东海区海洋鱼类平均营养级研究随着科学技术的发展，海洋生物也受到了不断的关注，尤其是海洋鱼类的潜在价值的完整开发。
为了更好地利用资源，实现对海洋鱼类的持续开发，更好地提高人们的营养水平，本研究选择我国东海区的海洋鱼类进行研究，分析它们的平均营养级。
研究发现，我国东海区的海洋鱼类主要分布在沿海湾湖泊、海域、金门潮缘覆盖区和东海深海区。
这些分布区域的水质均衡，对鱼类的营养发挥着至关重要的作用。
研究发现，与其他海洋鱼类相比，我国东海区海洋鱼类在营养上有着明显的优势，其中以蛋白质、氨基酸和多种矿物质含量最为丰富，大约是其他海洋鱼类的两倍。
这些特征使我国东海区的海洋鱼类得以迅速发展，也使得这一区域的海洋鱼类成为提高人类营养水平的最佳来源。
在海洋鱼类营养级评估中，我们发现我国东海区海洋鱼类的营养级比其他海洋鱼类营养级更高，具体指标有很多，比如营养成分中的蛋白质、碳水化合物、脂肪、维生素和微量元素等。
研究发现，与其他海洋鱼类相比，我国东海区海洋鱼类的蛋白质含量平均要高得多，几乎是其他海洋鱼类的两倍。
而碳水化合物、脂肪、维生素和微量元素的含量也远远超过其他海洋鱼类，其平均营养级别明显优于其他海洋鱼类。
此外，海洋鱼类的口味和风味也是重要的营养因素。
以江苏省塘沽海域为例，在塘沽海域中发现海洋鱼类口味鲜美，属瓶颈鱼类，脂肪营养物质含量较丰富，维生素营养物质和微量元素也有较多，味道鲜美，具有不同的口感和口味。
因此，我国东海区海洋鱼类的营养价值和食用价值都很高。
本研究证明，我国东海区海洋鱼类的平均营养级较高，对人体营养有着很大的帮助。
这也为我们的未来提供了一种新的可能性，即利用我国东海区海洋鱼类提高人类营养水平。
届时，就可以将海洋鱼类作为重要的营养来源，以满足人们营养需求。
实现这一目标，不仅要进行大规模的研究，而且还要建立完善的营养评估体系，包括对海洋鱼类的营养成分的全面和准确的评估，以及以口味和风味为主的营养评价。
综上所述，本研究认为，我国东海区海洋鱼类的平均营养级比其他海洋鱼类高出很多，从营养成分到口感都出色，是提高人类营养水平的最佳来源。
渔业产业的空间集聚及地区差异性分析
渔业产业的空间集聚及地区差异性分析作者：沈安妮来源：《农村经济与科技》2016年第05期[摘要]利用2009～2013年浙江省各地级市渔业产业产值数据，在分析各地级市渔业产值状况基础上，通过建立地理邻接空间权重的空间计量经济学模型，考察浙江省各地级市渔业产业差异。
经研究发现，浙江省作为我国渔业大省渔业产值逐年上升，在全国发挥举足轻重的作用；浙江省渔业产值从空间布局状况来看，浙东、中、西呈现明显空间差异；全局空间自相关分析得出，浙江省各地级市渔业产值结构分布并不呈随机状态，而是依赖与邻近地区渔业生产活动。
[关键词]渔业产值；集聚度；空间自相关；地区差异[中图分类号]F326.4 [文献标识码]A浙江省作为全国渔业大省之一，有着丰富的海洋渔业资源。
渔业作为农业发展中的传统基础产业，在推动经济发展过程中发挥基础作用。
2013年，浙江省全省水产品产量达545万t，渔业经济总产出1750亿元，其中第一产业是630亿元，渔民人均年收入达到17600元，渔业经济总产值占全国比重8.78%，位居全国前列。
目前，传统的海洋捕捞业已经发展为集养殖、捕捞、加工及科研、教育和服务为一体的新型产业体系。
促进传统渔业转型，推动充分发挥区域性渔业产业优势，增强农民收入等已上升为战略地位，也是“蓝色经济”发展的重要篇章。
2010年末，浙江省渔业经济产业结构比例为40：36：24。
经过产业转型升级，第一产业比重逐步降低，渔业能不断调整优化升级。
就具体情况分析而言，浙江省虽是渔业大省，但并非渔业强省。
由渔业大省向渔业强省的转变仍有很大一段路程需要走。
这需要不断优化渔业产业内部结构升级，由以往的资源密集型和粗放型向绿色型和科技型转变。
要将国家主席习近平提出的“绿水青山就是金山银山”的重要指示引入到渔业产业的发展链中。
深入贯彻党的十八届五中全会提出“十三五”时期经济社会发展定调的“创新、协调、绿色、开放和共享”的五大理念。
为此，本文引入空间要素，结合地理位置距离分析各地级市渔业产值集聚性，主要运用Arcgis10.2软件和Geoda 9.5.1软件分别绘制浙江省渔业产业空间分布图，并进行空间自相关分析考察渔业产业集聚度，最后结合计量结果分析其集聚原因。
海洋资源空间异质性测度及其与海洋经济发展的关系
海洋资源空间异质性测度及其与海洋经济发展的关系王泽宇;远芳;徐静;卢雪凤【期刊名称】《地域研究与开发》【年(卷),期】2018(037)003【摘要】基于海洋资源空间异质性的内涵,从海洋资源数量、质量、结构、区位4个维度构建海洋资源空间异质性评价指标体系,采用模糊物元评价方法对2015年中国沿海11个省份(不包括港澳台)的海洋资源空间异质性进行综合测度;在此基础上,运用灰色关联模型分析了我国海洋资源空间异质性与海洋经济发展的关联关系.结果表明:①中国沿海11个省份海洋资源空间异质性指数区间为[0.2993,0.5838],其中广东、浙江、山东、福建、辽宁为高异质区;上海、江苏、海南、广西为一般异质区;河北、天津为低异质区.②2015年海洋资源空间异质性与海洋经济发展的关系以中等关联为主,较强关联次之.【总页数】7页(P17-22,33)【作者】王泽宇;远芳;徐静;卢雪凤【作者单位】辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁大连116029;辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁大连116029;辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁大连116029;辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,辽宁大连116029【正文语种】中文【中图分类】F129.9【相关文献】1.海洋资源空间异质性测度及其与海洋经济发展的关系 [J], 王泽宇;远芳;徐静;卢雪凤2.海洋资源特性分析和海洋经济发展对策研究 [J], 赵嘉3.环渤海地区海洋资源承载力与海洋经济发展潜力耦合关系研究 [J], 王萌;狄乾斌4.浅析海洋资源和福建滨海先民生存空间的关系——以平潭壳丘头遗址、闽侯昙石山遗址为例 [J], 刘阳;5.科技创新对海洋经济发展空间效应的测度——基于多种权重矩阵的实证 [J], 狄乾斌;徐礼祥因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
东海中部夏季鱼类群落结构及其多样性分析
东海中部夏季鱼类群落结构及其多样性分析林楠;苗振清;卢占晖【摘要】根据2008年8月东海区主要渔场重要渔业资源调查资料,分析东海中部鱼类的种类组成、区系特征、多样性等群落结构特征.结果表明:共调查捕获鱼类88种,其中暖水种59种,占67.O%;暖温种29种,占33.0%.相对重要性指数(IRI)值大于500的优势种鱼类共有5种,分别为带鱼、刺鲳、小黄鱼、六斑刺纯和鳄齿鱼;种类丰富度指数变动范围为0.10～2.31,平均为0.88;Shannon-Wiener多样度指数变动范围为0.01～1.86,平均为0.87;种类均匀度指数变动范围为0.01～0.92,平均为0.41;东海中部夏季鱼类多样性指数与往年相比有下降的趋势.【期刊名称】《广东海洋大学学报》【年(卷),期】2009(029)003【总页数】6页(P42-47)【关键词】鱼类;群落结构;多样性;东海中部;夏季【作者】林楠;苗振清;卢占晖【作者单位】浙江海洋学院渔业学院.浙江舟山316004;浙江海洋学院渔业学院.浙江舟山316004;国家海洋局第二海洋研究所,浙江杭州310012【正文语种】中文【中图分类】S931东海中部是东海的陆架浅海区，主要由舟山渔场，舟外渔场，鱼山渔场，鱼外渔场，温台渔场，温外渔场构成，受台湾暖流、黄海沿岸流、东海沿岸流、长江冲淡水以及黄海冷水团的综合作用，基础饵料丰富，是多种鱼类的产卵场和索饵场，是我国重要的海洋渔业作业水域[1]。
随着捕捞强度的不断增长导致过度捕捞和海洋环境污染的加剧，该海域鱼类群落结构发生了较大变化，这种变化将严重阻碍海洋渔业的可持续发展。
因此，有必要对该海域鱼类群落结构及其多样性现状进行研究[2-4]，以期为海洋渔业资源的可持续利用及科学管理提供理论依据。
1 材料和方法数据取自 2008年 8月在东海区主要渔场27°00′～31°00′N；121°30′～126°30′E 海域所获得的鱼类调查资料。
东海北部秋季小黄鱼分布特征及其与底层温度和盐度的关系
进行查询修正。采用 ArcView GIS3.2 绘图软件绘制 各年份资源密度分布图和底层水温盐度等值线图， 然后合成在一张图上，以分析各自的变化特征及相 互关系。 1.3 数据分析
出现频率为各水域小黄鱼出现站位数除以该水 域的总调查站位数；各水域的资源密度指数（CPUE kg/h）为该水域小黄鱼出现站位的 CPUE 之和除以该 水域的总调查站位数。以出现频率和 CPUE 值来表 征不同水域的小黄鱼生物量特征。各水域底层温度
第16卷第3期 2009年5月
中国水产科学
Journal of Fishery Sciences of China
Vol.16 No.3 May 2009
东海北部秋季小黄鱼分布特征及其与底层温度和盐度的关系
李建生 1，林龙山 1，2，程家骅１
（1. 农业部海洋与河口渔业重点开放实验室，中国水产科学研究院 东海水产研究所，上海 200090；2.中国海洋大学，山东 青岛 266003）
70 年代以后，由于受到过度捕捞和环境污染等因素 影响，小黄鱼资源逐渐步入衰退、严重衰退期。20 世 纪 90 年代之后，由于东海区伏季休渔制度的有效实 施，资源数量有所恢复，产量虽然有明显上升 [3-4]，但 是渔获物绝大部分是以当龄鱼为主 [5]，当前小黄鱼渔 业已经处于严重补充型捕捞过度状态。近年来，国 内学者对于东海北部的小黄鱼群体已经开展了广泛 的研究，主要涉及伏季休渔效果的分析 [6]、生物学特 征 [7-8]、资源量估算 [4]、数量分布与浮游动物的关系 [9]、 产卵群体的分布与水团的关系 [10] 等方面。由于小黄 鱼为近底层鱼类，因此其索饵群体的生态习性受索 饵海域的底层温度与盐度影响较大，但目前对于小 黄鱼的秋季索饵群体的分布特征与底层温度和盐度 的关系尚缺少研究，为了初步探明它们之间的关系 及影响机制，本研究利用 2003-2006 年共 4 年度秋季
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东海区底层及近底层鱼类资源的空间异质性3苏奋振133 周成虎1 史文中2 杜云艳1(1中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;2香港理工大学土地测量与地理资讯学系,香港)【摘要】 运用空间自相关指数和变异函数分析东海区底层及近底层鱼类资源的空间自相关性和空间变异.其空间分布平均场的G eary c 和Moran I 指数分别为0138和0152,各向同性随机变异占总变异的5919%,表明其空间分布具有中等自相关特性,空间变异中由随机引起的变异大于由空间相关尺度过程引起的变异;各方向变异属于几何异向性.资源密度的年际变化与C 、C 0和C +C 0均呈正相关,说明年际平均密度的增加由空间自相关变异和随机变异共同引起,随机变异略强于空间自相关变异.关键词 鱼类资源 海洋地理信息系统 空间异质性 变异函数 空间自相关文章编号 1001-9332(2004)04-0683-04 中图分类号 S922193 文献标识码 ASpatial heterogeneity of demersal f ish in E ast China Sea.SU Fenzhen 1,ZHOU Chenghu 1,SHI Wenzhong 2,DU Yunyan 1(1Institute of Geographical Sciences and N atural Resources Research ,Chinese Academy of Sciences ,Beijing 100101,China ;2Depart ment of L and 2S urveying and Geo 2Inf orm atics ,Hong Kong Polytechnic U ni 2versity ,Hong Kong ,China ).2Chin.J.A ppl.Ecol .,2004,15(4):683～686.Quantitative analysis for the spatial distribution of fish is one of the important methods in fishery or fish ecology research.In this paper ,the indexes G eary c and Moran I for the density distribution of demersal fish were calcu 2lated ,and the semivariograms were drawn.The values of G eary c and Moran I were 0.38and 0.52,respectively ,and the C 0/C 0+C was 59.9%,which meant that the distribution had a medium s patial autocorrelation with anisotropy ,and the heterogeneity caused by random was a little higher than that caused by spatial autocorrelative process.The annual fluctuation of density was caused by the spatial autocorrelation and the random ,because the density was significantly positively correlated with the values of C ,C 0and C +C 0,respectively.K ey w ords Fishery resources ,Marine geographic information system ,Spatial heterogeneity ,Semivariogram ,Spatial autocorrelation.3国家863计划项目(2003AA637030,2002AA639400,2003AA604040).33通讯联系人.2002-08-15收稿,2003-09-22接受.1 引 言从空间角度研究海洋渔业是现代渔业生态研究的重要方向之一[3,5,6].空间异质性的定量描述则是研究空间分布的重要方法,也是建立景观过程关系或生态空间模型重要的基础工作[1,2,7,9].本文续东海中上层鱼类资源空间异质性研究[4,9]之后,对该区底层及近底层鱼类资源密度分布的空间自相关程度和空间变异以及它们的年际变化进行研究,从而分析资源分布的生态学意义.以下若非特别指明,资源密度一词代表东海区底层及近底层鱼类资源密度.2 研究区域与研究方法211 研究区域与数据研究区(图1)包括东海大部和部分南黄海.一般拖网捕获的是底层及近底层鱼类.本文以东海区拖网捕捞统计为样本,空间分辨率为10’×10’,时间分辨率为天,以网产代表底层及近底层鱼类资源密度.图1是11年的平均密度分布.212 研究方法以Moran I 指数和G eary c 指数描述鱼类资源密度的空间自相关程度.G eary c 指数公式参见文献[8],Moran I 指数公式如下式:I =16n i =16nj =1w ij・6n i =16nj =1w ij (D i -D m )(D j -D m )6ni =1(D i -D )2式中,n 为样本点总数,i 、j 为任意两个空间相临样本点,D i 为i 点上的资源密度,D m 为样本平均值,当点i 与j 是四邻域时w ij 为1,否则为0.两指数的含义参见文献[8].以区域化变量理论为基础,研究鱼类资源分布的结构性和随机性.理论依据和计算方法请参见文献[9].3 结果与分析311 资源密度及其空间自相关性资源密度样本各统计值见表1.其偏态数S k >0,正偏;峰态数Ku >3,高狭峰,说明该海域底层及近底层鱼类资源密度的分布以低密度区域为主,高密度区域较少.变异值Cv 较高,表明各点鱼类资应用生态学报 2004年4月 第15卷 第4期 CHIN ESE JOURNAL OF APPL IED ECOLO GY ,Apr.2004,15(4)∶683～686图1 底层及近底层鱼类资源空间分布Fig.1Spatial distribution of demersal fish resource.源密度值差异较大.s2/mµ1,表明东海区底层及近底层鱼类资源密度强烈集聚在样本空间的低密度区域.0<G eary c<1;I>0,表明资源密度分布在空间上具有中等的自相关性.受底质及种群间的相互影响,若有分鱼种数据,对各自鱼种进行分析,其自相关性当比此要弱.312 资源分布方向性变异针对11年底层及近底层鱼类资源平均密度场,计算各向同性与各向异性的实测变异曲线(图2).经检验,球状模型拟合效果最好,获取变异函数的理论参数(表2).其中方向角为计算方向与正北方向的顺时针夹角.从图2可以看出,各向同性曲线(ISO)在h> 250km后,γ(h)趋于一恒定值(图2a),说明底层及表1 资源密度样本统计参数T able1Statistics for the density of demersal f ish resource年份Year最大密度Max.density标准差S平均数m偏态数Sk峰态数Ku Cv=s/m s2/m G eary Moran I19872000186111171741052312115829401190143 1988842197211691131952610511047501250147 1989250016919106146177701211627101330131 19903300157177219111419316211634101390131 199115009454117158861311741630144014 1992250271926132198131211063001380137 1993100059112917913411912119911801290128 1994695614917312181811237501270144 199510838548146135719117614901180135 1996650941477172152815112111501270139 19971333156151061931451716114622901290134平均场Avg.300331736141189519501923101380152 Avg:“平均场”为11年各渔区的平均资源密度所构成的样本The average density field during the11years.图2 11年平均密度场的实测变异曲线Fig.2Semivariogram for the average resource density during the11years.近底层鱼类资源密度各向同性最大空间相关距离为250km(对应于表中的a值).各方向变异分析中,各方向变异的基台值(C0+C)大体一致,而变程不同,表明底层及近底层鱼类资源密度的空间变异属于几何异向性,利用拉伸系数公式k(k=aθ1/aθ2),可得最大拉伸比为118,说明影响东海区底层及近底层鱼类分布的过程在各方向上的作用范围不一,这与黑潮等水文过程影响的方向性差异相一致,从图1也可以看出,底层及近底层鱼类的带状分布与黑潮及其对马分支走向一致.比较45°、135°两个方向的变异曲线(图2a和表2),可以看出45°方向的变程大于135°方向的变程,而从总变异(C+C0)和随机变异所占总变异的比重(C0/(C0+C))来看,八个方向中,45°方向最小,486应 用 生 态 学 报 15卷表2 资源密度空间分布变异函数参数T able2Semivariogram p arameters for density sp atial distribution of demersal f ish resourceC0C a C0+C C0/(C0+C) ISO6344252503191059015987N0°5584582289671016015492N2215°5265092270191035015082N45°450458188869908014956N6715°5525031856641055015232N90°5425131551201055015137N11215°5625021526701064015282N135°8382291502291067017854N15715°527419133916946015571135°方向最大,这些都与黑潮的流向相一致.对于东西方向和南北方向的变异曲线而言(图2b和表2),在400km左右内,除变程有所差异外,总变异(C+C0)和随机变异所占总变异的比重(C0/ (C0+C))差异较小,说明此两方向上在400km左右尺度内,影响因子对底层及近底层鱼类空间分布的影响相近.但在大于400km后,东西方向的变异曲线有一剧烈攀升,说明东西方向的变异曲线属于套合结构,有两个以上不同的过程所控制,这与底层及近底层鱼类的分布(图1)在长江口形成的块状集聚区和黑潮流轴左侧的带状集聚区相一致.C0/(C+C0)在135°方向上值为79%,说明此方面上主要是随机因素起主导作用,而在45°上为4916%,说明除随机因素外还有相关因子(黑潮暖流的影响).总的来看,C0/(C+C0)处于49%～78%之间,说明随机差异占总差异的比重较大,也就是说,鱼类资源分布除大范围尺度的环境影响外,小尺度范围的影响同样重要.这主要对应于底质的不均匀性,以及种群间的相互影响.从C0/(C+C0)来看(表2),平均为5612%,结合图2可见,底层及近底层鱼类资源分布呈现一定的块作用,在各方向上随机变异占比例高于相关所引起的变异.313 资源分布年际变异对于1987～1997年的鱼类资源分布的变化,我们计算了各年份的变异曲线(图略)并拟合理论参数(表3).各年的C0/(C0+C)值平均为5213%,表明底层及近底层鱼类资源分布的空间变异中由随机引起的变异大于由空间相关尺度过程引起的变异.表3 底层及近底层鱼类密度分布的变异函数参数T able3Annu al p arameters of semivariogram for the distribution of demersal f ish resource年Year C0C a C0+C C0/(C0+C)密度Density Moran I G eary c 198712000279283845733992801300541117130142801191 19881854159413586134480153770376120146601248 19897537165361201942407301313089116190130901331 19909000350012500012500017282100130601389 19919513284860009123610176959855130140144 19923513322213216830151390925100137401384 19938675483263614150161272129100127901291 1994114111555681622960149695147120144301271 19953132433922345174710141922144140135201179 1996398036109223475900152437464160138501268 199711655975277642214070154444882130134101291图3 1987～1997年年际变化Fig.3Annual fluctuation from1987to1997.AN:Average net production. 比较各年份平均网产与空间最大变异(C+C0)来看,平均网产高的年份其空间最大变异也大(图3a),统计检验表明其相关系数为01860,置信度0100,说明平均网产高不是整个海域的资源密度上升,而是鱼类聚集度增高,资源密度在整个海域的分布更加不均匀.比较各年份平均网产与随机引起的变异C0来看,平均网产高的年份其变异也大(图3a),统计检验表明其相关系数为01734,置信度0101,而平均网产与相关引起的变异C也存在统计相关,相关系数更高,为01831,置信度0100,说明东5864期 苏奋振等:东海区底层及近底层鱼类资源的空间异质性 海区底层及近底层鱼类资源密度的年际变化是由随机变异与相关变异共同引起的,空间自相关过程引起的变异略强.从各年份变程a与C0/(C+C0)来看,a值大的年份其C0/(C+C0)值就小(图3b),统计检验表明其相关系数为-01610,置信度01046,我们知道变异曲线的变程a反映空间最大相关距离,而C0/(C +C0)描述了随机变异在空间最大变异中的比重,可见随机变异在空间最大变异中的比例影响空间的相关分布.G eary c在(0,1)内,其值越大,说明其空间自相关程度越小,相对而言就是随机性越大,从表中也可以看出,C0/(C+C0)大的年份其G eary c也高(图3c),统计检验表明其相关系数为01675,置信度01023,说明用C0/(C+C0)和G eary c来度量空间分布随机性,其敏感度处于同一水平.而Moran I与C0/(C+C0)不存在统计相关,说明Moran I和G eary c两者在度量空间分布随机性时,其敏感度处于不同水平,G eary c高于Moran I.4 结 论411 东海鱼类资源的空间分布具有空间自相关特性,且样本非正态分布,在应用以样本独立或样本近似正态分布为先决条件的经典统计模型时,须谨慎或进行预处理.412 空间自相关指数G eary c和Moran I,以及变异函数理论均可用于描述鱼类资源密度空间分布,其结论一致.变异函数理论的方法能反映更多的空间分布信息,包括导致空间结构性的过程及其方向. 413 东海区底层及近底层鱼类资源空间分布平均场的G eary c和Moran I指数分别为0138和0152,各向同性随机变异占总变异的5919%,表明其空间分布具有中等自相关特性,空间变异中由随机引起的变异大于由空间相关尺度过程引起的变异.由于底层及近底层鱼类分布受底质及种群间相互影响,若分种群计算,其随机变异所占比重当更高.414 从总变异(C+C0)和随机变异所占总变异的比重(C0/(C0+C))来看,45°方向最小,135°方向最大,这些都与黑潮的流向相一致.东西方向的变异曲线属于套合结构,有两个以上不同的过程所控制,这与底层及近底层鱼类的分布(图1)在长江口形成的块状集聚区和黑潮流轴左侧的带状集聚区相一致. 415 资源密度的年际变化与C、C0和C+C0均呈正相关,说明年际平均密度的增加由空间自相关变异和随机变异共同引起,随机变异强于空间自相关变异.致谢 本项研究得到东海水产研究所韩士鑫、沈新强、陈卫忠研究员的帮助,在此表示感谢!参考文献1 Kareiva P.1994.Space:The frontier for ecological theory.Ecology, 75:1.2 Li H2B(李哈滨),Wang Z2Q(王政权),Wang Q2C(王庆成).1998.Theory and methodology of spatial heterogeneity quantifica2 tion.Chi n J A ppl Ecol(应用生态学报),9(6):651～657(in Chi2 nese)3 Meaden G J.2000.Applications of GIS to fisheries management.In: Wright D and Bartlett D eds.Marine and Coastal G eographic Infor2 mation Systems.London:Taylor&Francis.205～2064 Su F2Z(苏奋振),Zhou C2H(周成虎),Shao Q2Q(邵全琴),et al.2001.Spatio2temporal analysis for fishery resources in East China Sea.J Fishery Sci Chi na(中国水产科学),8(3):45～51(in Chi2 nese)5 Su F2Z(苏奋振),Zhou C2H(周成虎),Shao Q2Q(邵全琴),et al.2002.Development and application of marine fishery geographic in2 formation system.J Fisheries Chi na(水产学报),26(2):169～174 (in Chinese)6 Su F2Z(苏奋振),Zhou C2H(周成虎),Liu B2Y(刘宝银),et al.2002.A spatio2temporal pattern extracting model for fishing ground.Acta Oceanol Si n(海洋学报),24(5):45～55(in Chi2 nese)7 Su F2Z(苏奋振),Zhou C2H(周成虎),Du Y2Y(杜云艳),et al.2003.Spatic2temporal problems of geographic information system in marine fishery.Chi n J A ppl Ecol(应用生态学报),14(9):1569～1572(in Chinese)8 Su F2Z(苏奋振),Zhou C2H(周成虎),Z T2Y(仉天宇),et al.2003.Spatial heterogeneity pelagic fishery resources in the East China Sea.Chi n J A ppl Ecol(应用生态学报),14(11):1971～19759 Turner M G and G ardner RH.1991.Quantitative methods in land2 scape ecology.The Analysis and Interpretation of Landscape Het2 erogeneity.New Y ork:Springer2Verlag.作者简介 苏奋振,男,1972年生,副研究员,主要从事RS &GIS在环境、资源和生态方面的研究及其数据挖掘,发表论文近30篇.Tel:010*********,E2mail:sufz@lreis1ac1cn686应 用 生 态 学 报 15卷。