雷州半島紅樹林短吻鲾形態(tài)性狀與體質(zhì)量的相關(guān)性及通徑分析

蔡潤(rùn)佳, 湯保貴, 陳 剛, 張健東, 黃建盛, 潘傳豪, 初慶柱, 王忠良, 張 靜

雷州半島紅樹林短吻鲾形態(tài)性狀與體質(zhì)量的相關(guān)性及通徑分析

蔡潤(rùn)佳, 湯保貴, 陳 剛, 張健東, 黃建盛, 潘傳豪, 初慶柱, 王忠良, 張 靜

(廣東海洋大學(xué) 水產(chǎn)學(xué)院, 廣東 湛江 524088)

為了研究雷州半島紅樹林短吻鲾()各個(gè)形態(tài)特征與體質(zhì)量的相關(guān)性, 對(duì)隨機(jī)選取的153尾短吻鲾?shù)娜L(zhǎng)(1)、體長(zhǎng)(2)、頭長(zhǎng)(3) 、體高(4)、眼徑(5)、眼間距(6)、吻長(zhǎng)(7)、尾柄長(zhǎng)(8)、尾柄高(9)、吻端至第一背鰭起點(diǎn)(10)、吻端至胸鰭起點(diǎn)(11)、吻端至腹鰭起點(diǎn)(12)、吻端至臀鰭起點(diǎn)(13)等13個(gè)指標(biāo)和體質(zhì)量()進(jìn)行逐一測(cè)量, 根據(jù)所得數(shù)據(jù)整理出各個(gè)性狀的表型參數(shù), 計(jì)算各個(gè)指標(biāo)與體質(zhì)量以及不同指標(biāo)兩兩之間的相關(guān)系數(shù), 并分別求出以體質(zhì)量()為因變量、其他性狀(X)為自變量的通徑系數(shù)以及決定系數(shù)。結(jié)果表明, 短吻鲾?shù)?3個(gè)形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)皆達(dá)極顯著水平(<0.01); 在通徑分析中, 短吻鲾僅體長(zhǎng)(2)、吻長(zhǎng)(7)、全長(zhǎng)(1)3個(gè)形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量數(shù)據(jù)的通徑系數(shù)達(dá)到極顯著水平(<0.01), 可將其確定為影響體質(zhì)量的主要性狀, 其中體長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的直接影響最大(2=0.570); 通過逐步線性回歸分析, 確定回歸方程為:= –8.366+0.5702+0.1487+ 0.2661。決定系數(shù)顯示, 體長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù)最大, 達(dá)到32.5%。各共同決定系數(shù)的總和∑為0.908, 大于0.85, 表明本研究中已經(jīng)將影響短吻鲾體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀全部納入。此研究有助于確定并量化短吻鲾不同性狀間的關(guān)系。

紅樹林; 短吻鲾(); 形態(tài)性狀; 通徑分析; 多元回歸方程

紅樹林是熱帶和亞熱帶地區(qū)海灣以及河口泥灘上特有的以紅樹植物為主體的灌木和喬木群落, 環(huán)境較復(fù)雜, 營(yíng)養(yǎng)來(lái)源廣, 適合各種水生生物的生長(zhǎng)、繁殖、棲息[1-4], 是世界上生物多樣性最豐富、最具生產(chǎn)力的海洋生態(tài)系統(tǒng)之一[5]。由于其獨(dú)特的生境, 紅樹林在減風(fēng)抗浪[6]、保護(hù)堤壩[7]和維護(hù)生態(tài)平衡[8]等方面具有不可替代的作用。雖然紅樹林物種較豐富, 但由于靠近海岸易受人類活動(dòng)的影響, 加之水質(zhì)以及氣溫變化等原因, 90%以上的紅樹林均受到不同程度的影響。目前對(duì)紅樹林的保護(hù)主要集中在對(duì)其進(jìn)行資源調(diào)查, 持續(xù)跟蹤各個(gè)紅樹林區(qū)域的物種數(shù)量變化情況, 但未見對(duì)紅樹林的某個(gè)具體物種進(jìn)行深入分析的報(bào)道。短吻鲾()隸屬鱸形目、鲾科, 為我國(guó)南方常見小型暖水性魚種, 主要棲息在近岸海區(qū), 捕食小型甲殼類等為生。紅樹林為其生長(zhǎng)繁殖提供了大量的食物和躲避、繁殖場(chǎng)所, 故在水溫較高的紅樹林區(qū)域常有短吻鲾?shù)姆植肌?/p>

通徑分析是以相關(guān)分析及回歸分析為基礎(chǔ)的進(jìn)一步研究。應(yīng)用相關(guān)分析和通徑分析的方法, 判定所研究物種各個(gè)外部形態(tài)性狀與體質(zhì)量之間的關(guān)聯(lián)程度, 從而分別算出各個(gè)性狀對(duì)體質(zhì)量的直接和間接影響。此方法主要應(yīng)用在對(duì)養(yǎng)殖生物的遺傳選育上, 通過對(duì)外部形態(tài)性狀的選擇進(jìn)而達(dá)到選種的目的, 有助于提高育種的工作效率[9-12]。將通徑分析應(yīng)用在紅樹林魚類物種中, 可分析同個(gè)物種不同形態(tài)性狀間的相關(guān)性, 對(duì)掌握紅樹林物種的表型相關(guān)數(shù)據(jù)有極大的補(bǔ)充。

本研究通過收集短吻鲾13個(gè)外部形態(tài)性狀的數(shù)據(jù), 利用相關(guān)和通徑分析的方法對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理, 確定影響短吻鲾體質(zhì)量的主要外部形態(tài)形狀以及計(jì)算出各個(gè)形態(tài)形狀對(duì)體質(zhì)量的直接作用和間接作用的大小, 并且在偏回歸系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)中, 將檢驗(yàn)不顯著的形態(tài)性狀剔除, 建立雷州半島紅樹林短吻鲾形態(tài)性狀與體質(zhì)量間之間的最優(yōu)多元線性回歸方程, 為確定該物種影響體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀及性狀之間的相互關(guān)聯(lián)提供依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 實(shí)驗(yàn)材料

實(shí)驗(yàn)材料取自雷州半島紅樹林, 一共四個(gè)季度, 五個(gè)地點(diǎn)(北潭、附城、高橋、和安、企水)采樣所得并隨機(jī)抽取其中的153尾短吻鲾, 將魚體表水分擦干后, 參照孟慶聞等[13]魚類的測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)分別逐一測(cè)量其全長(zhǎng)(1)、體長(zhǎng)(2)、頭長(zhǎng)(3) 、體高(4)、眼徑(5)、眼間距(6)、吻長(zhǎng)(7)、尾柄長(zhǎng)(8)、尾柄高(9)、吻端至第一背鰭起點(diǎn)(10)、吻端至胸鰭起點(diǎn)(11)、吻端至腹鰭起點(diǎn)(12)、吻端至臀鰭起點(diǎn)(13)等13個(gè)指標(biāo)。用電子天平測(cè)量體質(zhì)量。

1.2 數(shù)據(jù)分析

初步統(tǒng)計(jì)整理13個(gè)性狀表型值的測(cè)定結(jié)果之后, 使用SPSS 19.0軟件“Analyze-Descriptive Statitics- Explore”命令對(duì)所測(cè)量的全部體質(zhì)量進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn), 對(duì)所采集的樣本分別采用通徑分析和回歸分析[14]的方法, 再留取偏回歸系數(shù)檢驗(yàn)呈顯著水平的自變量建立多元回歸方程, 并進(jìn)行擬合度檢驗(yàn)。相關(guān)系數(shù)、決定系數(shù)以及通徑系數(shù)的計(jì)算公式參考袁美云等[15]。多元線性回歸方程模型為:

式中: b0為常數(shù)項(xiàng), b1、b2、b3、…、bi為偏回歸數(shù), x1、x2、x3、…、xi為各偏回歸系數(shù)相對(duì)應(yīng)的自變量。利用SPSS 19.0軟件進(jìn)行顯著性水平分析。數(shù)據(jù)對(duì)比結(jié)果默認(rèn)設(shè)置為當(dāng)P<0.05為差異顯著, P<0.01為差異極顯著。

注: 1. 全長(zhǎng); 2. 體長(zhǎng); 3. 頭長(zhǎng); 4. 體高; 5. 眼徑; 6. 尾柄長(zhǎng); 7. 尾柄高; 8. 吻端至胸鰭起點(diǎn); 9. 吻長(zhǎng); 10. 眼間距; A. 吻端; C. 腹鰭起點(diǎn); D. 臀鰭起點(diǎn)

2 結(jié)果與分析

2.1 短吻鲾全體樣本的體長(zhǎng)組成

統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示, 所采集的153尾短吻鲾樣本的全長(zhǎng)范圍為49~103 mm, 平均全長(zhǎng)為71 mm, 體長(zhǎng)范圍為38~84 mm, 平均體長(zhǎng)為56 mm。短吻鲾體長(zhǎng)分布呈現(xiàn)6個(gè)范圍(如圖2所示), 其中體長(zhǎng)范圍50~ 60 mm為優(yōu)勢(shì)體長(zhǎng)組, 占全體樣品總數(shù)的47.7%。

2.2 生長(zhǎng)相關(guān)性狀表型參數(shù)

表1列出了短吻鲾13個(gè)形態(tài)性狀和體質(zhì)量表型統(tǒng)計(jì)量的結(jié)果。如表1所示, 在各形態(tài)性狀表型參數(shù)測(cè)量結(jié)果中, 變異系數(shù)最大的是體質(zhì)量(), 變異系數(shù)達(dá)到69.98%, 其次是吻端至腹鰭起點(diǎn)(12), 變異系數(shù)達(dá)60.92%, 變異系數(shù)最小的是眼徑(5), 為19.07%,其他各形態(tài)性狀指標(biāo)的變異系數(shù)也均較大, 分別在19.15%~36.61%的區(qū)間內(nèi)波動(dòng)。

圖2 短吻鲾全體樣本的體長(zhǎng)組成

表1 短吻鲾各性狀的表型統(tǒng)計(jì)量

2.3 性狀間的相關(guān)系數(shù)

153尾短吻鲾各形態(tài)性狀兩兩間以及各個(gè)性狀與體質(zhì)量的相關(guān)性數(shù)據(jù)顯示(表2), 各形態(tài)性狀間大部分呈極顯著關(guān)系, 僅有12與3、8、10、11之間呈顯著關(guān)系。其中1與2關(guān)系最大, 相關(guān)系數(shù)為0.971,3與12的關(guān)系最小, 相關(guān)系數(shù)為0.165。在各形態(tài)性狀與體質(zhì)量的相關(guān)系數(shù)中, 相關(guān)系數(shù)最大的是2, 達(dá)到0.947, 其次是1, 相關(guān)系數(shù)為0.935。12與的相關(guān)系數(shù)最小, 為0.262。

2.4 各形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量影響的通徑分析及作用分析

依據(jù)表型相關(guān)性分析和通徑分析原理, 通過統(tǒng)計(jì)軟件SPSS 19.0計(jì)算出各形態(tài)性狀對(duì)體重的通徑系數(shù), 經(jīng)顯著性檢驗(yàn), 僅留全長(zhǎng)、吻長(zhǎng)、體長(zhǎng)三個(gè)性狀。由表3可知, 在這3個(gè)研究性狀中, 對(duì)體質(zhì)量的直接作用最為顯著的是體長(zhǎng)(2), 達(dá)到0.570, 其次是全長(zhǎng)(1), 為0.266。而吻長(zhǎng)(7)對(duì)體質(zhì)量的直接作用最小, 僅為0.148。對(duì)體質(zhì)量()的間接作用的影響大小依次為: 全長(zhǎng)(1)>吻長(zhǎng)(7)>體長(zhǎng)(2)。由上述結(jié)果看出, 體長(zhǎng)主要是通過直接作用來(lái)影響體質(zhì)量的。

表2 短吻鲾各性狀間的相關(guān)系數(shù)

注: **表示相關(guān)性極顯著(<0.01), *表示相關(guān)性顯著(<0.05)

表3 短吻鲾3個(gè)形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的影響

2.5 各形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù)分析

在表4中, 位于表格對(duì)角線上的數(shù)值表示的是單個(gè)性狀對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù), 而在對(duì)角線以上的部分, 表示的是兩兩性狀對(duì)體質(zhì)量的共同決定系數(shù)。體長(zhǎng)(2), 吻長(zhǎng)(7), 全長(zhǎng)(1)對(duì)體質(zhì)量的單獨(dú)決定系數(shù)以及各共同決定系數(shù)相加, 得到總的決定系數(shù)∑為0.908(大于0.85), 表明影響短吻鲾體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀已經(jīng)全部確定。其中, 體長(zhǎng)(2)對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù)最大(0.325), 體長(zhǎng)與全長(zhǎng)的共同決定系數(shù)最大(0.294)。

表4 短吻鲾3個(gè)形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的決定系數(shù)

2.6 各形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的復(fù)相關(guān)性

由表5可知, 隨著將第3個(gè)自變量引入到方程中, 其復(fù)相關(guān)系數(shù)、相關(guān)指數(shù)和校正相關(guān)指數(shù)均達(dá)到最大, 其中復(fù)相關(guān)系數(shù)為0.935, 相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.909, 校正相關(guān)指數(shù)達(dá)到0.907。標(biāo)準(zhǔn)誤差達(dá)到最小, 僅為0.961。充分說(shuō)明體長(zhǎng)、吻長(zhǎng)、全長(zhǎng)是影響體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀。表明所選的自變量已經(jīng)囊括了對(duì)體質(zhì)量絕大部分的影響。

表5 短吻鲾3個(gè)形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的復(fù)相關(guān)系數(shù)

2.7 多元回歸方程的建立及其回歸分析

建立以測(cè)量樣本活體體質(zhì)量為因變量、以形態(tài)指標(biāo)為自變量的回歸方程如下:

式中,2、7、1分別為體長(zhǎng)、吻長(zhǎng)、全長(zhǎng)。

如表6所示, 回歸常數(shù)和所有的標(biāo)準(zhǔn)偏回歸系數(shù)均達(dá)到極顯著(<0.01)。方差分析結(jié)果(表7)表明, 回歸關(guān)系達(dá)到極顯著水平(<0.01)。經(jīng)回歸預(yù)測(cè), 估計(jì)值與觀察值不存在顯著差異, 說(shuō)明所列方程可以在實(shí)際運(yùn)用過程中使用。

表6 偏回歸系數(shù)和回歸常數(shù)的顯著性檢驗(yàn)表

表7 多元回歸方程的方差分析表

3 討論

3.1 短吻鲾形態(tài)性狀和體質(zhì)量的相關(guān)性

對(duì)魚類的進(jìn)行通徑分析中發(fā)現(xiàn), 各個(gè)形態(tài)性狀和體質(zhì)量的相關(guān)性不盡相同。物種形態(tài)特征的差別是主要的因素之一。趙旺等[16]在5月齡的斜帶石斑魚()的研究中發(fā)現(xiàn), 對(duì)體質(zhì)量影響最大的4個(gè)形態(tài)性狀分別是眼間距、尾柄高、體高和體寬; 楊月靜等[17]研究表明, 體長(zhǎng)、體高、體寬、吻長(zhǎng)、尾柄長(zhǎng)共5個(gè)形態(tài)性狀均對(duì)13月齡的齊口裂腹魚()體質(zhì)量有較大的影響; 李玉全[18]指出, 半滑舌鰨()體質(zhì)量主要與體高、體長(zhǎng)、體厚和頭長(zhǎng)有較大關(guān)系。本研究對(duì)短吻鲾?shù)姆治鲋邪l(fā)現(xiàn), 所測(cè)量的13個(gè)形態(tài)性狀與體質(zhì)量的相關(guān)性均達(dá)到了極顯著水平(<0.01), 與體質(zhì)量相關(guān)系數(shù)最大的3個(gè)性狀分別是體長(zhǎng)、吻長(zhǎng)和全長(zhǎng)。

通過對(duì)同個(gè)物種不同發(fā)育階段的分析可得出, 影響體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀可隨著魚體發(fā)育而發(fā)生改變。如翹嘴鱖()早期體質(zhì)量主要受全長(zhǎng)和體高兩個(gè)性狀的影響, 而隨著魚體的生長(zhǎng), 這兩個(gè)性狀對(duì)體質(zhì)量的影響則逐漸減小[19]。1 齡洛氏鱥()影響體質(zhì)量的4個(gè)性狀分別是體長(zhǎng)、體高、全長(zhǎng)和尾柄高, 影響2齡魚體質(zhì)量的形態(tài)指標(biāo)則是體長(zhǎng)和體高[20]。耿緒云等[21]研究表明, 梭魚()體長(zhǎng)、體高是影響體重的共同性狀, 在0、1、3、5齡組, 體長(zhǎng)對(duì)體重的作用最大; 在2、4齡組, 體高對(duì)體重的作用最大?？梢娪绊懶螒B(tài)性狀與體質(zhì)量相關(guān)性的因素主要是物種形態(tài)間的區(qū)別和生長(zhǎng)階段的差異。

3.2 影響短吻鲾體質(zhì)量的形態(tài)性狀的確定

對(duì)魚種進(jìn)行表型性狀和體質(zhì)量的相關(guān)性分析, 雖能揭示各個(gè)性狀分別與體質(zhì)量的線性關(guān)系, 但不能準(zhǔn)確的反映性狀之間的相互關(guān)系, 也就不能準(zhǔn)確全面地考察自變量與因變量之間的相關(guān)程度, 所以需要結(jié)合通徑分析以及回歸分析。在本研究中, 短吻鲾13個(gè)形態(tài)性狀與體質(zhì)量間的表型相關(guān)系數(shù)均達(dá)到了極顯著水平(<0.01), 在各形態(tài)性狀與體質(zhì)量間的表型相關(guān)系數(shù)按降序的排列中, 以全長(zhǎng)、吻端至胸鰭起點(diǎn)和體長(zhǎng)三個(gè)變量位列前三, 但是在通徑分析所得的檢驗(yàn)結(jié)果卻與表型相關(guān)分析結(jié)果出現(xiàn)差異。各形態(tài)性狀中, 只有全長(zhǎng)、吻長(zhǎng)和體長(zhǎng)這三個(gè)變量對(duì)體質(zhì)量性狀的通徑系數(shù)達(dá)到極顯著水平(<0.01)。因此回歸方程僅納入全長(zhǎng)、吻長(zhǎng)和體長(zhǎng)3個(gè)性狀, 剔除其他10個(gè)表型性狀。比較3個(gè)性狀對(duì)體質(zhì)量的直接或間接作用可知, 全長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量的直接作用大于間接作用, 而吻長(zhǎng)和體長(zhǎng)兩個(gè)性狀的間接作用遠(yuǎn)大于直接作用。以這3個(gè)性狀為自變量, 體質(zhì)量為因變量建立回歸方程, 結(jié)果發(fā)現(xiàn), 體長(zhǎng)、吻長(zhǎng)和全長(zhǎng)三個(gè)形態(tài)性狀對(duì)體質(zhì)量的總決定系數(shù)為0.908, 超過0.85[22], 表明此回歸方程已經(jīng)將對(duì)短吻鲾體質(zhì)量產(chǎn)生影響的主要形態(tài)性狀全部列出, 并可確定影響短吻鲾體質(zhì)量的主要形態(tài)性狀為全長(zhǎng)、吻長(zhǎng)和體長(zhǎng)。全長(zhǎng)是奧里亞羅非魚()4月齡雄魚[23], 1月齡和4月齡的卵形鯧鲹()[24]等魚種影響體質(zhì)量的主要性狀之一, 體長(zhǎng)是尼羅羅非魚()[25], 半滑舌鰨[18]等魚種的主要因素之一。在目前的研究中, 未見吻長(zhǎng)對(duì)體質(zhì)量產(chǎn)生主要影響的魚種, 這可能跟短吻鲾?shù)耐獠啃螒B(tài)特征有關(guān)。

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Correlation and path coefficient analysis of the body weight and morphometric traits ofin Leizhou Peninsula

CAI Run-jia, TANG Bao-gui, CHEN Gang, ZHANG Jian-dong, HUANG Jian-sheng, PAN Chuan-hao, CHU Qing-zhu, WANG Zhong-liang, ZHANG Jing

(Fisheries College, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China)

The correlations between various morphological characteristics and the body weight ofof the Leizhou Peninsula in South China were investigated by measuring the full length (1), body length (2), head length (3), body height (4), eye diameter (5), eye spacing (6), kiss length (7), tail handle length (8), tail handle height (9), kiss end to first dorsal fin starting point (10), kiss end to pectoral fin starting point (11), kiss end to beginning of the pelvic fin (12), start of kiss to anal fin (13), and body weight () of 153 randomly selected individuals and sorting the phenotypic parameters of each trait according to the data obtained. The correlation coefficients between each of the 13 morphological traits and body weight and among the various morphological traits were then calculated, and the path coefficient and coefficient of determination were determined using the body weight () as the dependent variable and the other traits (X) as the independent variables. It was found that the correlations between each morphological trait and body weight were extremely significant (< 0.01). However, in the path analysis, only the full length (1), body length (2), and kiss length (7) were highly significantly related to body weight (< 0.01), indicating that these are the main traits that affect body weight, with stepwise linear regression analysis giving a regression equation of= ?8.366 + 0.5702+ 0.1487+ 0.2661. Among these, body length had the largest direct effect (2= 0.570) and also had the largest coefficient of determination for body weight, reaching 32.5%. The sum of the common decision coefficients ∑was 0.908, which is greater than 0.85, indicating that all of the major morphological traits that affect the weight ofwere included in this study. These findings help to determine and quantify the relationship between the various traits ofand to understand the degree of association between them.

mangrove forest;; morphological trait; path analysis; multiple regression equation

Oct. 23, 2019

[Survey of benthic resources in Zhanjiang Mangrove National Nature Reserve, Guangdong Province, No. B16377; Investigation of benthic resources of fish and crustaceans in Zhanjiang Mangrove National Nature Reserve, No. B16378]

S965

A

1000-3096(2020)04-0052-07

10.11759/hykx20191023001

2019-10-23;

2020-01-22

廣東湛江紅樹林國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)底棲生物資源調(diào)查(B16377); 湛江紅樹林國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)魚類與甲殼類資源調(diào)查(B16378)

蔡潤(rùn)佳(1995-), 男, 廣東汕頭人, 碩士研究生, 研究方向?yàn)樗a(chǎn)經(jīng)濟(jì)動(dòng)物生物學(xué), E-mail: 906636294@qq.com; 湯保貴(1975-),

, 博士, 副教授, 主要研究方向?yàn)轸~類養(yǎng)殖與遺傳育種, E-mail: zjtbg@163.com

(本文編輯: 康亦兼)