發布時間：2021-05-26所屬分類：農業論文瀏覽：1次
摘 要： 摘要：合理的調查采樣設計可有效降低調查成本、獲取高質量的調查數據。為深入理解采樣頻次對漁業生物物種豐富度估計的影響，本文基于20092010年膠州灣近岸水域逐月張網的漁業調查數據，采用計算機模擬重抽樣方法，比較了簡單隨機抽樣和兩種分層隨機抽樣方案
摘要：合理的調查采樣設計可有效降低調查成本、獲取高質量的調查數據。為深入理解采樣頻次對漁業生物物種豐富度估計的影響，本文基于2009—2010年膠州灣近岸水域逐月張網的漁業調查數據，采用計算機模擬重抽樣方法，比較了簡單隨機抽樣和兩種分層隨機抽樣方案下不同采樣頻次在物種豐富度估計方面的表現。研究表明，三種采樣方案下的物種豐富度的相對估計誤差(REE)和相對偏差(RB)絕對值均隨采樣頻次的增加而降低;簡單隨機抽樣的REE值和RB值的絕對值略高于分層隨機抽樣;物種豐富度探測率達到90%、80%和70%時分別需要進行10、8和6次調查。對于膠州灣等溫帶半封閉海灣漁業生物多樣性的調查，調查頻次應盡可能覆蓋全年以保證調查數據的代表性。
關鍵詞：采樣頻次;漁業資源;物種豐富度;張網調查;膠州灣;重抽樣方法
海洋生態系統為人類提供了豐富的漁業資源。定期的漁業資源調查，是查明漁業生物多樣性和漁業資源動態的基礎。漁業資源調查通常費時且成本較高，因此科學合理的采樣設計對于調查十分必要[1]。在漁業資源調查中，采樣設計始終是調查設計的重要環節，通過選擇合適的采樣方法和采樣頻率，可以有效減少采樣努力量，從而降低漁業資源調查的成本[2-4]。
漁業生物是重要的食物蛋白來源和漁業可持續發展的物質基礎。漁業生物物種豐富度是漁業生態系統健康程度的重要指標，也是漁業生物多樣性保護計劃中的重要目標，因此物種豐富度準確估計在漁業資源養護和生物多樣性保護中非常重要。物種豐富度估計也是群落生態學領域研究的基本目標，是生物多樣性保護和管理的關鍵問題之一。有學者比較不同模型對物種豐富度估計的影響[5-6]，也有學者通過改進調查方案來優化對物種豐富度的估計，其中涉及采樣漁具、采樣頻次和計算方法等影響因素[7-8]。計算機模擬重抽樣方法作為一種非參數統計方法，其具有一定優勢，可以在樣本容量較小或樣本不假定特定分布的情況下進行，在近些年應用較為廣泛。如Jackson和Harvey[9]通過重抽樣方法研究了不同漁具在不同采樣努力量下探測到物種的能力;Xu等[10]也運用重抽樣方法研究了多目標漁業資源調查中調查精度與采樣努力量之間的關系。
膠州灣為溫帶半封閉海灣，曾是多種海洋漁業生物種類的產卵、索餌和肥育場所，漁業資源豐富，是漁業生物多樣性保護的重要水域[11]。但是，由于受到捕撈、海洋污染及其它人為因素的影響，膠州灣漁業資源種類和數量衰退，漁業資源結構也發生了一定變化[12]，這不利于漁業生物多樣性的保護。通過科學調查，查明漁業生物物種豐富度、物種組成和物種多樣性等信息，是深入理解漁業生態系統動態變化和開展基于生態系統水平的漁業管理的基礎[13]。
為了查明不同采樣頻次對膠州灣漁業資源調查估計物種豐富度的影響，本文根據膠州灣12個月的張網調查數據，應用重抽樣模擬研究方法，分析了漁業生物物種豐富度隨調查采樣頻次的變化，以期為膠州灣水域漁業資源調查采樣設計和優化提供參考。
1材料與方法
1.1數據來源
本文數據來源于2009年3月—2010年2月在膠州灣近岸水深6m以內張網調查。調查海域經緯度范圍為36°05′N～36°09′N，120°10′E～120°17′E，沿大沽河入海口方向設1個斷面，兩側分設1個斷面，每個斷面按水深梯度設2個站位，共設置6個調查站位(見圖1)。由于膠州灣北部近岸水域水深較淺，同時該區域存在菲律賓蛤仔等貝類增養殖，底拖網調查作業受限。為了解該水域漁業生物種類組成，該研究中采用了在各月大潮汛期間進行張網調查采樣。調查網具為雙錨豎桿張網，網衣總長為10m，網口周長12m，其中網口高2m，網口寬4m，囊網網目為1cm，平均放置24h。視調查漁獲量情況進行漁獲樣品取樣，對漁獲較多的月份進行隨機取樣，個別漁獲較少月份進行全部取樣，樣品帶回實驗室后對樣品鑒定至種。統計調查獲得的漁業生物物種數，本文中的漁業生物包括魚類、甲殼類、頭足類，并對每個種類進行稱重和數量統計，具體參照《海洋調查規范》(GB/T12763.6—2007)[14]。
1.2分析方法
1.2.1群落物種豐富度探測率 物種探測率(Speciesdetectability)指一個物種在一定區域內被檢測到的條件概率[13]。本文中所用到的物種豐富度探測率，定義為某次調查中所探測到的物種數占調查區域“真實”物種數的比例，計算公式如下：
1.2.3模擬流程 本文中假設逐月調查原始數據獲得的漁業生物物種數可代表研究海域“真實”漁業生物物種豐富度。本文以漁業生物物種豐富度為調查估計目標，對膠州灣近岸水域漁業資源張網調查不同采樣頻次的調查效果進行研究。本文中考慮了3種不同的調查頻次設計方案：其中方案1為簡單隨機采樣設計，即在12次逐月調查中進行無放回隨機抽樣，模擬年總調查次數為1～12次時的物種豐富度變化;方案2和方案3均為分層隨機采樣設計，其中方案2將12個月劃分為暖季(6—11月)和冷季(12月—翌年5月)，在冷、暖季進行等比例隨機抽樣，模擬年總調查次數分別為2、4、6、8、10次，方案3中將12次逐月調查分為春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12月—翌年2月)，在各季進行等比例隨機抽樣，模擬年總調查次數分別為4和8次。在3種設計中，每個調查頻次模擬抽樣1000次。把根據模擬數據計算漁業生物物種豐富度并與原始調查物種豐富度“真值”進行比較。利用相對估計誤差(Relativeestimationerror，REE)和相對偏差(Rela-tivebias，RB)衡量不同采樣頻次設計方案估計漁業生物物種豐富度的準確度和精確度，從而確定合理的采樣頻次設計(見圖2)。
2結果
2.1物種豐富度分析圖3為膠州灣淺水區漁業資源張網調查中漁業生物物種豐富度和累積物種數的月變化。全年共出現漁業生物物種86種，其中35個(占40.7%)物種僅在1個月中出現，67個(占77.9%)物種出現了4次及以下，80個(占93.0%)物種出現了7次及以下，僅有1種出現了9次。5—7月、12月—翌年1月的物種累積數變化較平緩，而7—8月的物種數變化較劇烈。持續6個月共累積出現66種;持續8個月共累積出現75種;持續10個月共累積出現73種。物種豐富度總體上月間變化不大，6、7月以及翌年1月的物種豐富度較低，分別為7、13和10種，而3和8月的物種豐富度較高，分別為38和32種。
表1為各季節的物種數、物種豐富度探測率和季節間重疊率以及代表月的物種數、物種豐富度探測率和季節內重疊率。春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12月—翌年2月)的物種數分別為50、40、43和33種，物種豐富度探測率分別為58.1%、46.5%、50.0%和38.4%。各季節代表月5、8、11和2月的物種數分別為23、32、44和21種，物種豐富度探測率分別為26.7%、37.2%、27.9%和24.4%，低于各季節的物種數和物種豐富度探測率。各季節之間的物種重疊率普遍較高，最低為春季的68.0%，最高為冬季的81.8%，代表月與其代表季節內其他月份的重疊率相對較低，最低為8月的28.1%，最高為5月的78.3%。
2.2物種豐富度探測率比較圖4為3個方案在不同采樣頻次下的群落物種豐富度探測率變化。在方案1中，物種豐富度探測率隨采樣頻次增加逐步上升并趨于穩定。采樣頻次低時，物種豐富度探測率變異性較大、上升較快;采樣頻次高時，物種豐富度探測率變異性較小、上升較慢。方案2和方案3的物種豐富度探測率隨采樣頻次的變化和方案1的趨勢類似。
方案2在調查頻次為2次時物種豐富度探測率的中位數比方案1高2.33%，其余調查頻次時物種豐富度探測率與方案1的值差異較小。方案1、方案2和方案3在調查頻次為4、8次時的物種豐富度探測率基本一致，方案3在4次時的物種豐富度探測率變異性較小且中位數高。
2.3相對估計誤差(REE)的比較
圖5為3種方案不同采樣頻次下物種豐富度探測率的相對估計誤差的箱線圖。方案1中，1～12次調查的REE值總體呈下降趨勢，變動范圍為4.19%～77.04%。方案2和方案3的REE值總體趨勢與方案1類似，方案2中2～10次調查的變動范圍為7.68%～60.31%，方案3中4～8次調查的變動范圍為15.72%～39.32%。方案2中不同調查頻次時物種豐富度探測率的REE值比方案1的REE值略低。3種方案中物種豐富度探測率的相對估計誤差相近，方案1在調查頻次為4次時的探測率的REE值略高于方案2和方案3。單因素方差分析表明，在5個采樣頻次時，物種豐富度估計REE值在不同采樣方案間均差異顯著(P<0.05)。
2.4相對偏差(RB)比較
圖6為3種方案不同采樣頻次下物種豐富度探測率的相對偏差的箱線圖。本研究中相對偏差均為負值。方案1中，1～12次時的RB值總體呈上升趨勢，變動范圍為-76.27%～-3.19%。方案2和方案3的RB值總體趨勢與方案1類似，方案2中調查頻次在2～10時的變動范圍為-59.01%～-6.46%，方案3中調查頻次在4～8次時的變動范圍為-38.41%～-14.31%。
在調查次數較少時，方案2的物種豐富度探測率的RB值絕對值比方案1的略小;隨著調查次數的增加，方案2和方案1的RB值逐漸接近;兩方案的估計值RB差異隨著調查次數的增加逐漸減小。在調查頻次為4、8次時3種方案物種豐富度探測率的相對偏差相近，方案1在調查頻次為4次時的RB值絕對值略高于方案2和方案3。單因素方差分析表明，在5個采樣頻次時，物種豐富度估計的RB值在不同采樣方案間均差異顯著(P<0.05)。——論文作者：吳楨1，薛瑩1，2，3，張崇良1，2，3，任一平1，2，3，徐賓鐸1，2，3
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