大亞灣軟體動物群落和種群生態(tài)研究進展與展望

蔡立哲, 楊德援, 趙小雨, , 林靖翔, 陳昕韡, 周細平, 饒義勇, 馬 麗, 林和山, 傅素晶

大亞灣軟體動物群落和種群生態(tài)研究進展與展望

蔡立哲1, 楊德援1, 趙小雨1, 2, 林靖翔1, 陳昕韡1, 周細平2, 饒義勇3, 馬 麗4, 林和山4, 傅素晶4

(1. 廈門大學 環(huán)境與生態(tài)學院, 福建 廈門 361102; 2. 廈門大學 嘉庚學院環(huán)境科學與工程學院, 福建 漳州 363105; 3. 中國水產(chǎn)科學研究院 南海水產(chǎn)研究所, 廣東 廣州 510000; 4. 自然資源部 第三海洋研究所, 福建 廈門 361005)

近35年來, 多家高校、科研機構(gòu)和政府管理部門在大亞灣潮下帶和潮間帶進行了軟體動物群落生態(tài)、種群生態(tài)和污染生態(tài)研究, 揭示了不同生境軟體動物的物種數(shù)、棲息密度和生物量的時空變化, 為漁業(yè)生產(chǎn)和生態(tài)評估提供了基礎(chǔ)資料。但早期有關(guān)文獻難覓、信息不暢, 導致軟體動物分類存在同物異名和異物同名現(xiàn)象, 一些中文學名和拉丁文學名張冠李戴, 歷史數(shù)據(jù)之間缺乏可比性等。作者提出了幾點研究展望: (1) 加強軟體動物分類基礎(chǔ)研究和科普宣傳; (2) 建立軟體動物群落生態(tài)大數(shù)據(jù)式研究規(guī)則; (3) 建立軟體動物數(shù)據(jù)庫; (4) 人工智能及其他新技術(shù)和新方法的引入。本文可為科技工作者制訂較完善的研究計劃以及獲得更精準的研究結(jié)果提供參考, 可為政府部門提供決策依據(jù)。

軟體動物; 群落生態(tài); 種群生態(tài); 污染生態(tài); 大亞灣

海灣是陸、海相互作用以及人類干擾活動的強烈承受區(qū)域, 是環(huán)境變化的敏感帶和生態(tài)系統(tǒng)的脆弱帶。大亞灣是南海北部沿岸較大的半封閉型海灣, 位于珠江口東側(cè), 東接稔平半島, 西連大鵬半島, 緊鄰大鵬灣和香港海域, 北依綿延的海岸山脈, 灣口朝南, 面臨南海, 面積約600 km2。大亞灣海域生物多樣性優(yōu)于國內(nèi)其他同類的海灣, 已知有豐富的貝類和甲殼類資源。作者根據(jù)查尋的近35 a有關(guān)大亞灣大型底棲動物調(diào)查研究文獻, 以及近5 a作者在大亞灣的大型底棲動物科考資料, 描述近35 a大亞灣軟體動物群落和種群生態(tài)研究概況, 分析存在問題和不足, 提出研究展望, 擬為科技工作者提供參考資料, 為政府部門提供決策依據(jù)。

1 近35 a大亞灣軟體動物群落生態(tài)研究概況

1.1 近35 a大亞灣潮下帶軟體動物群落生態(tài)研究概況

大亞灣潮下帶軟體動物群落生態(tài)學的研究, 主要采用采泥器定量和底拖網(wǎng)定性研究。1987年3月和9月在大亞灣潮下帶進行大型底棲生物定量采泥和定性拖網(wǎng), 獲得軟體動物125種, 其中雙殼類60種, 腹足類58種, 掘足類4種, 頭足類3種, 優(yōu)勢種有小鱗簾蛤()和波紋巴非蛤()等8種[1][作者注: 本文的拉丁學名是World Register of Marine Species網(wǎng)站(簡稱WoRMS網(wǎng)站)上發(fā)布的拉丁學名, 參考文獻的原拉丁學名見附錄, 以下所有拉丁學名同理]。1988年10月、12月和1989年7月在大亞灣潮下帶6個大型底棲動物群落中分別有軟體動物48種、50種、73種、27種、少于20種和25種[2]。1986年12月—1988年9月對大亞灣沿岸6個定量采樣站、11個定性采樣站采集到貽貝類31種[3]。1987年3月—1989年8月對大亞灣潮下帶50個站位和潮間帶22條斷面采集到前鰓類軟體動物167種[4]。2001年6月—2002年6月, 對大亞灣大鵬澳海水魚類網(wǎng)箱養(yǎng)殖區(qū)及其鄰近海域(對照區(qū))大型底棲動物按季節(jié)進行了周年5個航次的調(diào)查, 獲得軟體動物15種[5]。2004年 3月、5月、9月和 12月在大亞灣潮下帶11個站位進行了大型底棲動物定量采樣, 獲得軟體動物32種[6-8]。2007年春季和秋季, 在大亞灣潮下帶獲得軟體動物44種[9]?！洞髞啚乘愵惒噬珗D集》收錄了廣州大學師生20多年在大亞灣采集的251種貝類, 其中9種購自工藝品市場[10]。2008年3月、5月、9月和 12月在大亞灣潮下帶31個站位進行了大型底棲動物定量采樣, 獲得軟體動物46種[11]。2013年8月對大亞灣潮下帶32個站位進行了大型底棲動物采樣, 獲得軟體動物37種[12]。2004年—2015年, 對大亞灣潮下帶開展了12個夏季航次、7個春季航次、3個秋季航次的大型底棲動物拖網(wǎng)監(jiān)測(定性監(jiān)測), 獲得軟體動物127種[13]。2016年在大亞灣中央列島以西潮下帶15個站位進行大型底棲動物調(diào)查, 獲得軟體動物97種, 其中掘足類4種, 雙殼類59種, 腹足類24種[14]。2015年在大亞灣中央列島附近海域潮下帶進行大型底棲動物調(diào)查, 春季、夏季、秋季和冬季分別獲得軟體動物7種、14種、9種和11種[15]。2017年10月—2018年7月在大亞灣及鄰近海域潮下帶66個站位進行了大型底棲動物定量采樣, 獲得軟體動物83種, 其中雙殼類50種、腹足類31種、掘足類2種[16-18]。2018年11月和2019年2月在大亞灣潮下帶珊瑚礁區(qū)域獲得軟體動物64種, 其中珠母核果螺()和疣荔枝螺()是春季優(yōu)勢種[19]。

近35 a大亞灣潮下帶軟體動物群落生態(tài)研究揭示了大型底棲動物群落中軟體動物優(yōu)勢種和常見種的時空分布特征, 以及軟體動物在大型底棲動物群落中的生態(tài)地位。近35 a大亞灣潮下帶軟體動物群落生態(tài)研究概況如表1所示。

表1 近35 a大亞灣潮下帶軟體動物群落生態(tài)研究概況

1.2 近35 a大亞灣潮間帶軟體動物群落生態(tài)研究概況

1987年3—4月和9月在大亞灣巖相潮間帶9條斷面進行大型底棲生物調(diào)查, 獲得軟體動物103種[20]。1987年—1989年在大亞灣沙質(zhì)潮間帶13條斷面進行4個季節(jié)的大型底棲生物調(diào)查, 獲得軟體動物82種[21]。1987年4月、9月、1988年10月和1989年1月對大亞灣埔漁洲2條紅樹林斷面進行定量和定性調(diào)查, 鑒定了軟體動物23種[22]。1988年1月至1989年1月在大亞灣潮間帶20條斷面獲得軟體動物209種[23]。1987年—1993年, 在大亞灣大鵬澳5條斷面獲得軟體動物167種, 其中多板類3種, 腹足類93種, 雙殼類71種[24]。1987年—1999年在大亞灣潮間帶共鑒定軟體動物241種, 其中多板類3種, 腹足類121種, 雙殼類117種[25]。1999年7月在大亞灣2個島嶼的4種生境(巖石岸、礫石灘、泥沙灘、沙灘)采集到軟體動物38種[26]。2001年11月在大亞灣潮間帶9條斷面采集到軟體動物70種[27]。在大亞灣海域的雞心島、虎頭門、大辣甲、青洲、小星山等島嶼潮間帶采集到軟體動物45種[28]。2018年1月—2019年10月在大亞灣潮間帶14條斷面進行了大型底棲動物采樣, 獲得軟體動物110種, 其中雙殼類38種、腹足類44種、多板類4種[29]。

近35 a大亞灣潮間帶軟體動物群落生態(tài)研究揭示了大型底棲動物群落中軟體動物優(yōu)勢種和常見種的時空分布特征, 特別是軟體動物在潮間帶的垂直分布特征。近35 a大亞灣潮間帶軟體動物群落生態(tài)研究概況如表2所示。

表2 近35 a大亞灣潮間帶調(diào)查獲得的軟體動物物種數(shù)

1.3 近35 a大亞灣軟體動物種群生態(tài)研究概況

黑蕎麥蛤()用足絲附著在白脊藤壺()的死殼中, 也附著在牡蠣殼、紅樹干和石縫等硬相底質(zhì)表面; 在大亞灣, 從潮位2.05～1.70 m都有分布, 密集區(qū)在1.95～ 1.75 m[30]。大亞灣黑蕎麥蛤的生殖旺季在12月—翌年3月份, 小產(chǎn)期為4月、6月、9月; 變化短齒蛤()的生殖旺季在11月—翌年3月份, 小產(chǎn)期為4月、6月、9月和10月[31]。2004—2005年, 大亞灣內(nèi)漁獲頭足類6種, 分別為杜氏槍烏賊()、劍尖槍烏賊()、萊氏擬烏賊()、曼氏無針烏賊()、柏氏四盤耳烏賊()和短蛸(), 杜氏槍烏賊占頭足類總漁獲量的63.60%, 居第一位; 曼氏無針烏賊占頭足類總漁獲量的16.94%, 居第二位[9]。杜氏槍烏賊在大亞灣拖網(wǎng)漁獲物中營養(yǎng)級較高[32]。

1.4 近35 a大亞灣污損生物和浮游動物群落中的軟體動物

1986年至1987年在大亞灣網(wǎng)箱養(yǎng)殖場浮筏和吊養(yǎng)珍珠貝浮球上獲得軟體動物28種[33]。1987年1—8月在大亞灣3個浮標站的海流計及其系留系統(tǒng)上獲得軟體動物22種[34]。2008年6—7月在大亞灣楊梅坑人工魚礁區(qū)附著生物群落中有軟體動物49種[35]。在大亞灣珊瑚礁掛板附著生物調(diào)查中獲得軟體動物64種[36]。在計算大亞灣生物指數(shù)中, 涉及了12種軟體動物, 其中雙殼類10種, 腹足類2種[37]。

1987—1989年在大亞灣調(diào)查的浮游動物群落中, 有浮游貝類19種, 但未列出它們的種名[38]。2006—2007年在大亞灣調(diào)查的浮游動物群落中, 軟體動物少于5種[39]。2007—2008年在大亞灣調(diào)查的浮游動物群落中, 夏季和秋季分別采集到翼足類1種和6種[32]。2015—2017年大亞灣不同季節(jié)中型浮游動物優(yōu)勢種中未見軟體動物[40]。2020年7月, 在水平方向上, 尖筆帽螺()主要分布于大亞灣西部灣口及長灣附近海域, 其他海域分布相對較少; 在垂向上, 尖筆帽螺多分布于高溫低鹽的表層, 低溫高鹽的下層水體分布較少; 體長分布方面, 灣口西部及其北側(cè)海域尖筆帽螺體長較長, 小辣甲西側(cè)、北側(cè)海域尖筆帽螺體長偏短, 灣口中部海域體長遠小于其他區(qū)域[40]。核電站冷卻水的溫升效應、降雨引起的海水鹽度波動以及浮游植物數(shù)量升高可能是誘發(fā)大亞灣尖筆帽螺暴發(fā)的重要因素[41-43]。

1.5 近35 a大亞灣污染生態(tài)研究上涉及的軟體動物

在中華鳥蛤(V)、美葉雪蛤()、棒錐螺()、泥螺(、火槍烏賊(, 與火槍魷同物異名)和柔魚(, 與巴氏柔魚同物異名)6種軟體動物中, Cu和Zn的富集系數(shù)大于1000, Cd含量已超過人體消費標準[44-45]。軟體動物頭足類杜氏槍烏賊和劍尖槍烏賊體內(nèi)Pb含量低于甲殼類體內(nèi)的Pb含量[46]。大亞灣馬鞭洲大型爆破對貽貝的影響較小[47]。大亞灣寶塔洲、小三門和金門塘海區(qū)牡蠣體內(nèi)Cu含量超標; 澳頭港、小三門和金門塘海區(qū)牡蠣體內(nèi)Zn含量超標[9]。2007年3月和5月在大亞灣西岸3處潮間帶采集并測定了團聚牡蠣()和單齒螺()體內(nèi)的有機錫含量[48]。

2008年7月至2009年5月間, 在珠江口與大亞灣海域設16 個采樣點, 每季度采樣 1 次, 共采集了 19種貝類, 即翡翠貽貝()、貽貝(, 應是紫貽貝)、華貴櫛孔扇貝()、長牡蠣()、櫛江珧()、近江牡蠣()、河蜆()、馬氏珍珠貝()、僧帽牡蠣()、厚殼貽貝()、菲律賓蛤仔()、青蛤()、波紋巴非蛤、四角蛤蜊()、文蛤()、縊蟶()、泥蚶()、褶牡蠣(), 用小白鼠生物測定法進行腹瀉性貝毒測定, 就毒素超標率而言, 大亞灣陽性檢出率和超標率分別為 44. 4% 和 22. 2%[49]。2015年, 在大亞灣四處潮間帶采集了6種大型底棲動物, 其中2種軟體動物, 即腹足類的紅樹擬蟹守螺()和古氏灘棲螺(), 測定了它們的食物結(jié)構(gòu)[50]。

2 大亞灣軟體動物群落和種群生態(tài)研究存在的不足

2.1 早期資料難于收集齊全, 信息不暢, 導致物種分類前后不一致

在1990年以前, 我國雖然出版了不少海洋軟體動物分類專著和圖集, 但在1990年以前出版的專著多是黑白圖, 有些形態(tài)難以理解和領(lǐng)會, 以及早期的信息不暢, 人們不容易獲得有關(guān)專著和文獻, 分類的精準度難免較低, 或者出現(xiàn)名錄不斷更新的尷尬局面。比如1987年[1]和2004年[6]記錄的大亞灣潮下帶優(yōu)勢種小鱗簾蛤, 在2008年則不是優(yōu)勢種[11], 在2015年[14], 以及在2017年和2018年[16-18], 不僅小鱗簾蛤不是優(yōu)勢種, 在名錄中也未發(fā)現(xiàn), 相關(guān)種類是雕刻球簾蛤()。不僅在《中國海洋生物名錄》[51]和《中國海洋物種多樣性》[52]上找不到小鱗簾蛤的中文名和拉丁文學名, 在有關(guān)圖集上也找不到相關(guān)記錄。小鱗簾蛤和粗帝汶蛤()同時為大亞灣的優(yōu)勢種[8], 根據(jù)拉丁學名, 它們同屬不同種, 需要在形態(tài)和分子系統(tǒng)發(fā)育特征證實它們是同物異名或者是不同種。此外, 本文涉及到的牡蠣達8種之多, 中文名僧帽牡蠣和僧帽囊牡蠣是同物異名, 拉丁文和也是同物異名, 而僧帽牡蠣與角巨牡蠣等是否同一種需要形態(tài)和分子系統(tǒng)發(fā)育特征的證實。本文將大亞灣軟體動物在歷史文獻與WoRMS系統(tǒng)上有變動的大亞灣軟體動物見表3。

2.2 分類基礎(chǔ)不夠扎實導致中文學名和拉丁文學名張冠李戴

比如在軟體動物污染生態(tài)研究中,“蛤蜊()”, 蛤蜊的拉丁文學名應是蛤蜊屬“”, 這個屬在中國沿海記錄有十幾種, 如中國蛤蜊()、四角蛤蜊和平蛤蜊()等;“”應是青蛤的拉丁文學名。又如“紅蛤()”, 紅蛤在民間包含多種物種, 人們認為就是生長在海邊灘涂泥里的血蛤(蚶), 即魁蚶()、赤貝(應是俗名)、毛蚶()、泥蚶、花蚶(應是俗名)等; 在專業(yè)人士, 紅蛤可能是紅蛤?qū)佟啊? 這個屬在中國沿海記錄有6種, 如亮紅蛤()、帝汶紅蛤()和蛋白紅蛤()等;“”應是厚殼貽貝的拉丁文學名。此外, 菲律賓蛤仔的拉丁文學名應是“”而不是“”。

2.3 多樣性指數(shù)等的計算與《海洋調(diào)查規(guī)范》和《海洋監(jiān)測規(guī)范》的不一致

在軟體動物群落物種豐富度的計算中, 有人采用=/ln, 式中為單位面積,為群落中物種數(shù)目, 這種方法可能是陸地計算植物的物種豐富度的方法, 不適合在潮間帶計算貝類的物種豐度。《海洋調(diào)查規(guī)范》[54]、《海洋監(jiān)測規(guī)范》[55]中在計算種類豐度采用的公式為:= (–1)/log2,為物種豐富度指數(shù),為單位面積的物種數(shù),為單位面積的個體數(shù)。計算生物指數(shù)的方法不一致的后果是不同地點、不同生境、不同時間獲得的基于軟體動物計算的生物指數(shù)難以比較, 也難于與基于大型底棲動物計算的生物指數(shù)比較[51]。在中國黃渤海和中國香港海域發(fā)現(xiàn)的紫貽貝應是[53]。

表3 歷史文獻與WoRMS系統(tǒng)上有變動的大亞灣軟體動物

2.4 研究地點和方法缺乏一致性, 導致歷史數(shù)據(jù)之間缺乏可比性

從大亞灣核電站海洋生態(tài)零點調(diào)查開始, 先后有自然資源部(原國家海洋局)第三海洋研究所、中國水產(chǎn)科學院南海水產(chǎn)研究所、國家海洋局南海環(huán)境監(jiān)測中心、武漢教育學院、廣東教育學院、廣東大亞灣水產(chǎn)資源省源級自然保護區(qū)管理處、中科院南海海洋研究所、廈門大學、上海海洋大學、深圳大學等, 雖然揭示了不同生境軟體動物的物種數(shù)、棲息密度和生物量的時空變化, 但各單位調(diào)查的時間、次數(shù)、方法等不盡相同。比如大亞灣潮下帶大型底棲動物調(diào)查研究, 較少有整個灣區(qū)進行4個季節(jié)的大型底棲動物調(diào)查的。在采樣方法上, 有采用采泥器(張口面積0.05 m2)每個站位采集2分平行樣的, 有采用同樣面積采集4份平行樣的; 在篩網(wǎng)方面, 有用1 mm套篩的, 也有用0.5 mm套篩的。1 mm孔徑的套篩, 可能導致一些小個體貝類或者一些貝類幼體漏過篩網(wǎng)。在潮間帶大型底棲動物調(diào)查中, 每個站位的樣框數(shù)各不相同, 這在統(tǒng)計上造成較大的誤差[56]。

3 大亞灣軟體動物群落和種群生態(tài)研究展望

3.1 加強軟體動物分類基礎(chǔ)研究和科普宣傳

有人認為, 分類學已經(jīng)研究了幾百年, 做分類研究不容易發(fā)表文章。實際上, 軟體動物的分類學研究還沒有達到頂峰, 還有很多軟體動物沒有被發(fā)現(xiàn)卻已經(jīng)滅絕了, 且目前有一些目、科、屬、種受到形態(tài)和分子分類的限制, 存在分類模糊的現(xiàn)象。由于牡蠣的貝殼隨其生活環(huán)境的變化而變化, 導致了牡蠣的分類及分布問題存在爭議。20世紀50年代人們將福建巖石岸上的牡蠣稱為褶牡蠣, 此后又改為僧帽囊牡蠣()、香港巨牡蠣()、角巨牡蠣()等, 近期又有人認為應改為福建牡蠣[57]。在大亞灣牡蠣可能有十幾種, 只要在形態(tài)學、生活史和分子生物學上協(xié)同進行研究, 一定能將十幾種牡蠣清晰檢索出來。

科普宣傳也很重要, 不僅普通民眾需要了解軟體動物, 因為軟體動物是重要的漁業(yè)來源、有著歷史悠久的貝文化, 了解了軟體動物, 才能知道如何保護軟體動物資源和如何利用軟體動物進行生態(tài)修復。有些其他專業(yè)的研究者也需要了解軟體動物的分類, 在污染生態(tài)學和毒理學研究上中文名和拉丁文學名才不會出現(xiàn)張冠李戴的現(xiàn)象, 或者出現(xiàn)同物異名現(xiàn)象。如果要進行軟體動物分子生物學和生態(tài)學研究, 也必須對軟體動物分類學有所了解。

3.2 建立軟體動物群落生態(tài)大數(shù)據(jù)式研究規(guī)則

與大型底棲動物群落一樣, 軟體動物群落受多種人為因素和環(huán)境因素影響, 為了更精準地反映某時段大亞灣軟體動物群落現(xiàn)狀, 需要進行研究方案的論證。群落生態(tài)調(diào)查不僅要考慮潮下帶和潮間帶, 甚至潮上帶(有些陸棲貝類), 還要考慮不同生境。潮下帶不僅要考慮底質(zhì)類型、珊瑚礁區(qū)、海藻區(qū)和海草區(qū), 還要考慮核電冷源系統(tǒng)溫排水區(qū)、石化企業(yè)廢水排放區(qū)和養(yǎng)殖區(qū)等。潮間帶不僅要考慮底質(zhì)類型、紅樹林區(qū)、海藻區(qū)和海草區(qū), 還要考慮生活污水和工業(yè)廢水排放區(qū)。獲得的數(shù)據(jù)要具有生物統(tǒng)計學意義, 在幾百平方公里的海區(qū)若只設立幾個調(diào)查站位, 那等于是滄海一粟, 沒有生物統(tǒng)計學意義, 也比較不了不同生境的軟體動物群落結(jié)構(gòu)。因此, 大亞灣軟體動物群落生態(tài)調(diào)查, 需要定性和定量同時進行, 需要采泥器和底拖網(wǎng)協(xié)同進行, 并需要設置一些長期監(jiān)測的站位。

3.3 建立軟體動物數(shù)據(jù)庫

數(shù)據(jù)庫是“按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來組織、存儲和管理數(shù)據(jù)的倉庫”, 是一個長期存儲在計算機內(nèi)的、有組織的、可共享的、統(tǒng)一管理的大量數(shù)據(jù)的集合。軟體動物的數(shù)據(jù)庫, 不僅要有物種名錄, 還要有較完整能清晰辨認物種的圖片, 還要有形態(tài)和生態(tài)分布特征等。作為生態(tài)系統(tǒng)評估或者一些軟件應用的需要, 還需要輸入它們的生態(tài)組群歸屬、功能群(食性)歸屬、生物特征屬性, 如個體大小、壽命、幼體發(fā)育類型等。數(shù)據(jù)庫的建立可為人們加快對軟體動物的識別和對軟體動物群落健康的精準評價。

3.4 人工智能及其他新技術(shù)和新方法的引入

人工智能是計算機科學的一個分支, 它企圖了解智能的實質(zhì), 并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器, 該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。由于大數(shù)據(jù)和生物統(tǒng)計學的需要, 需要大量的軟體動物現(xiàn)場數(shù)據(jù), 單靠專業(yè)人士的采集、分選和鑒定顯然適應不了當代社會的需求?？梢酝ㄟ^圖像識別鑒定軟體動物, 可以通過數(shù)據(jù)的集合進行機器評估。目前, 交通和通訊便捷, 不僅可以獲得國外的文獻, 還可以獲得各種分類專著的電子版, 而且可以從WoRMS(http://www.marinespecies.org)分類系統(tǒng)獲得最新信息。但更新太快, 需要從事群落生態(tài)研究的研究者不僅具有扎實的分類基礎(chǔ), 還需要掌握人工智能的各種新技術(shù)和新方法。

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Progress and prospects of mollusk community and population ecology in Daya Bay

CAI Li-zhe1, YANG De-yuan1, ZHAO Xiao-yu1, 2, LIN Jing-xiang1, CHEN Xin-wei1, ZHOU Xi-ping2, RAO Yi-yong3, MA Li4, LIN He-shan4, FU Su-jing4

(1. College of the Environment & Ecology, Xiamen University, Xiamen 361102, China; 2. School of Environmental Science and Engineering, Xiamen University Tan Kah Kee College, Zhangzhou 363105, China; 3. South China Sea Fisheries Research Institute, CAFS, Guangzhou 510000, China; 4. Third Institute of Oceanography, Ministry of Natural Resources, Xiamen 361005, China)

In the last 35 years, many universities, research institutions, and government environmental management agencies have conducted ecological studies on the mollusk community, population, and pollution in the subtidal and intertidal habitats of Daya Bay. These studies have revealed spatial and temporal variations in the number, density, and biomass of mollusk species. This research provides the basis for fishery production and ecological assessment. However, due to a lack of early consensus in the field, there are many synonyms and homonyms in mollusk classification and cases in which Chinese and Latin scientific names were misused, making it impossible to compare historical data. The author proposes several research paths: (1) strengthening basic research on mollusk classification and popularizing the science; (2) establishing rules for big data research on mollusk community ecology; (3) establishing a mollusk database; and (4) introducing artificial intelligence and other new technologies and methods. These pursuits would provide a reference for science and technology workers to make better research plans and obtain more accurate results and provide a decision-making basis for government agencies.

mollusk; community ecology; population ecology; pollution ecology; Daya Bay

Oct. 3, 2021

[The National Key Research and Development Program of China, No. 2018YFC1407501]

Q13; Q178.53

A

1000-3096(2022)06-0124-11

10.11759/hykx20211003001

2021-10-03;

2022-03-14

國家重點研發(fā)計劃項目(2018YFC1407501)

蔡立哲(1957—), 男, 福建泉州人, 教授, 主要從事海洋底棲生物生態(tài)學研究, E-mail: cailizhe@xmu.edu.cn

(本文編輯: 譚雪靜)