宋 超, 侯俊利, 趙 峰, 張 濤, 楊 剛, 莊 平

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春、秋季東海大橋海上風電場水域魚類群落結構

宋 超, 侯俊利, 趙 峰, 張 濤, 楊 剛, 莊 平

(中國水產(chǎn)科學研究院東海水產(chǎn)研究所, 農(nóng)業(yè)部東海與遠洋漁業(yè)資源開發(fā)利用重點實驗室, 上海200090)

為探明工程建設后東海大橋風電場水域魚類群落結構特征, 作者利用等級聚類和多元統(tǒng)計等方法對該水域魚類種類組成、優(yōu)勢種及群落結構進行分析。春、秋季共發(fā)現(xiàn)18種魚類, 隸屬6目9科15屬; 鱸形目魚類所占比例最高(50%), 其中又以蝦虎魚科魚類最高(44.4%)。春季優(yōu)勢種為短吻紅舌鰨()、棘頭梅童魚()、矛尾蝦虎魚()和孔蝦虎魚 (), 秋季優(yōu)勢種為棘頭梅童魚、龍頭魚()和鳳鱭(); 棘頭梅童魚為春、秋季共同優(yōu)勢種。等級聚類和非度量多維標序排序表明, 東海大橋風電場水域魚類群落可分為春季和秋季2個組群, 相似性檢驗(ANOSIM)顯示2個組群差異極顯著(=0.851,< 0.01)。生物與環(huán)境相關分析(BIOENV)表明溫度和鹽度是影響東海大橋風電場水域魚類群落結構的最主要環(huán)境因子, 兩者結合因子與魚類群落的相關系數(shù)為0.791。本研究發(fā)現(xiàn), 東海大橋風電場水域是棘頭梅童魚、鳳鱭、龍頭魚等多種魚類的育幼和索餌場所, 群落結構具有典型的季節(jié)特征。

魚類; 種類組成; 群落結構; 東海大橋; 風電場

風電是一種清潔可再生能源, 海上擁有豐富的風能資源和廣闊平坦的區(qū)域, 使得近海風力發(fā)電成為近年來研究和應用的熱點[1-2]。中國風力資源儲量豐富, 根據(jù)中國氣象科學研究院統(tǒng)計評估, 中國陸地可開發(fā)的風能資源儲量約為250 GW, 近海約為750 GW[3]。繼2006年可再生能源法的實施, 中國風電市場持續(xù)增長, 風力發(fā)電在中國已經(jīng)成為繼水電之后最重要的可再生能源[4]。

海上風電場是指設立在離岸一定距離的、樁基設于海底的風力發(fā)電場。東海大橋海上風電場示范工程為國內(nèi)首個海上風力發(fā)電項目, 包括一期工程位于東海大橋東側1 km以外海域, 最北端距離南匯嘴岸線8 km, 最南端距岸線13 km; 二期工程位于東海大橋西側, 場址距東海大橋1~5 km范圍內(nèi), 距南匯岸線6~12 km。工程海域?qū)俪逼合嗪腿侵耷熬壍孛矄卧? 在潮流作用下歷史上以淤積為主, 海床表層主要為淤泥, 地形起伏不大[5]。該海域是重要的鰻苗資源分布水域, 每年l~4月有大量的鰻苗分布[6], 同時也是重要經(jīng)濟魚類的索餌場和棲息地[7-8]。

海上工程對周邊環(huán)境的影響研究包括海上核電站對海洋生態(tài)環(huán)境影響[9]、海上風電場對鳥類和海洋生物的影響等[10-14]。東海大橋海上風電工程建設后, 研究工程水域魚類群落結構有利于全面了解工程建設后該水域的魚類種類組成狀況, 并進一步探明風電場建設對魚類群落結構的潛在影響。

1 材料與方法

1.1 采樣區(qū)域與調(diào)查方法

分別于2015年5月(春季)和9月(秋季)在東海風電場水域設置 9個站點進行漁業(yè)資源拖網(wǎng)調(diào)查(圖 1)。拖網(wǎng)漁船為單船拖網(wǎng)船, 功率53 kW, 網(wǎng)具為單船底拖網(wǎng), 網(wǎng)具總長10 m, 網(wǎng)口寬6 m, 網(wǎng)口高2m, 網(wǎng)囊網(wǎng)目20 mm。春季和秋季分別在每個站位拖網(wǎng)30 min, 拖速3 kn。各站位均用YSI Pro Plus同步監(jiān)測溫度、鹽度和水深等環(huán)境因子, 樣品的采集和分析均參照《海洋調(diào)查規(guī)范》(GB/T12763.6-2007), 對所有魚類進行種類鑒定[15], 計數(shù)及稱量體質(zhì)量(g)。

1.2 數(shù)據(jù)標準化

對所獲魚類鑒定后, 記錄每一種類的數(shù)量和質(zhì)量, 換算成為單位面積的生物量(g/100 m2)和豐度(個/100 m2)。將豐度數(shù)據(jù)進行平方根轉換后, 用Primer 5.0軟件構建Bary-Curtis相似性矩陣, 用Bary-Curtis相似性系數(shù)聚類對群落結構進行分析[16-17]。

1.3 分析方法

采用Pinkas等[18]的相對重要性指數(shù)(Index of Relative Importance, IRI)來確定群落的重要種類組成, 其中將相對重要性指數(shù)大于20定義為優(yōu)勢種, 10~ 20為常見種。

IRI =(+)××100%

式中,為某種的生物量與總生物量的百分比,為該種的豐度與總豐度的百分比,為該種的出現(xiàn)頻率[19]。

利用未加權的組平均法, 即UPGMA 進行聚類分析(CLUSTER)。利用非度量多維標序排序方法(Non-metric Multidimensional Scaling, NMDS)驗證聚類分析結果的準確性[20], 用脅強系數(shù)(stress)來衡量NMDS分析結果的優(yōu)劣[21]。

利用相似性分析檢驗(Analysis of Similarities, ANOSIM)進行不同站位和季節(jié)間差異顯著性檢驗, 利用相似性百分比 (Similarity Percentages, SIMPER) 分析魚類群落結構的差異和變化, 計算對樣本組內(nèi)相似性和組間相異性貢獻較大的種類, 從而確定造成組內(nèi)相似和組間差異的關鍵物種[21]。

利用生物與環(huán)境相關分析(Biota-Environment Analysis, BIOENV)找出與魚類群落結構相關性最大的環(huán)境因子[22]。以上計算均由PREMIER 5.0軟件完成[23]。

2 結果與分析

2.1 種類組成

春、秋季共發(fā)現(xiàn)魚類18種, 隸屬6目9科15 屬。鱸形目(Peciformes)所占比例最高為50%(圖 2), 其中以蝦虎魚科(Gobiidae, 44.4%)最多。春季共捕獲9種魚類, 隸屬3目5科8屬, 秋季共捕獲17種魚類, 隸屬6目8科14屬, 兩季非共有種類數(shù)分別為1種和9種, 占比分別為11.1%和52.9%。

2.2 優(yōu)勢種

表1顯示春、秋季共有優(yōu)勢種6種, 其中春季優(yōu)勢種為短吻紅舌鰨()、棘頭梅童魚()、矛尾蝦虎魚()和孔蝦虎魚(), 其重要種類的尾數(shù)和質(zhì)量所占比例之和分別達到87.93%和53.51%; 秋季優(yōu)勢種為棘頭梅童魚、龍頭魚()和鳳鱭(), 其重要種類的尾數(shù)和質(zhì)量所占比例之和分別達到71.47%和58.44%; 兩個時期的共有優(yōu)勢種為棘頭梅童魚。

2.3 群落相似性分析

基于Bray-Curtis相似性系數(shù)的聚類分析表明, 東海大橋風電場水域魚類群落在30%相似性水平下可分為Ⅰ、Ⅱ兩組(圖3), Ⅰ組為春季組, Ⅱ組為秋季組。NMDS 二維分析顯示, 脅強系數(shù) stress為 0.08 (圖 4), 說明 NMDS 圖可以解釋魚類群落結構, 進一步支持了聚類分析的結果。ANOSIM分析表明, 春、秋季東海大橋風電場水域魚類群落差異極顯著(= 0.851,< 0.01)。

表1 春、秋季東海風電場水域魚類種類組成

2.4 群落典型種與分歧種

SIMPER分析指出, 春季(Ⅰ組)對組內(nèi)相似性貢獻較高的典型種有矛尾蝦虎魚、棘頭梅童魚、短吻紅舌鰨和孔蝦虎魚, 它們對組內(nèi)相似性累計貢獻率達96.14%; 秋季(Ⅱ組)對組內(nèi)相似性貢獻較高的典型種有龍頭魚、鳳鱭和棘頭梅童魚, 它們對組內(nèi)相似性累計貢獻率達96.43%(表 2)。組Ⅰ和組Ⅱ群落組間差異性系數(shù)為82.11%, 對組間差異性貢獻較高的分歧種是矛尾蝦虎魚、棘頭梅童魚、龍頭魚、鳳鱭、短吻紅舌鰨和孔蝦虎魚, 它們對春、秋季相異性貢獻之和為90.64%(表 2)。

表2 組內(nèi)相似性和組間相異性貢獻率超過5%的種類

2.5 群落結構與環(huán)境因子的關系

BIOENV程序分析表明, 春、秋季魚類群落結構與溫度的相關性最高, 相關系數(shù)為0.778; 與鹽度的相關性次之, 相關系數(shù)為0.760; 與水深的相關性最低。組合環(huán)境因子中, 群落結構與溫度、鹽度組合相關性最高, 相關系數(shù)為0.791。

3 討論與結論

3.1 優(yōu)勢種組成

以往對東海大橋風電場及相鄰水域研究表明, 東海大橋風電場春、夏季魚類, 杭州灣海域春、秋季魚類, 杭州灣北部水域夏、冬季魚類以及洋山深水港水域的仔魚組成均以鱸形目最多, 該結果與本次研究相一致[4, 24-26]。優(yōu)勢種方面, 本研究中春季的優(yōu)勢種為短吻紅舌鰨、棘頭梅童魚、矛尾蝦虎魚和孔蝦虎魚, 秋季的優(yōu)勢種為棘頭梅童魚、龍頭魚和鳳鱭。而謝旭等[24]研究得出杭州灣水域春季優(yōu)勢種為睛尾蝌蚪蝦虎魚、刀鱭和棘頭梅童魚, 秋季優(yōu)勢種為龍頭魚、棘頭梅童魚和鳳鱭。上述調(diào)查與本研究中的采樣季節(jié)一致, 優(yōu)勢種的組成相似, 秋季有共同的優(yōu)勢種組成, 春季的優(yōu)勢種有些差異, 這主要是由兩者調(diào)查的區(qū)域不同所致。王淼等[25]對夏、冬季杭州灣北部魚類調(diào)查發(fā)現(xiàn)夏季優(yōu)勢種為棘頭梅童魚, 冬季優(yōu)勢種為刀鱭、焦氏舌鰨(, 又名短吻紅舌鰨)和髭縞蝦虎魚。上述調(diào)查與本研究的采樣水域接近, 但采樣季節(jié)不同, 造成兩者研究中優(yōu)勢種的組成不同。可見, 優(yōu)勢種的組成與調(diào)查水域和采樣季節(jié)有密切的關系, 尤其是季節(jié)對優(yōu)勢種的種類組成影響明顯。

3.2 群落結構

基于Bray-Curtis相似性系數(shù)的ANOSIM檢驗表明, 春、秋季東海大橋風電場水域魚類群落結構季節(jié)間存在顯著性差異。這種結構差異主要體現(xiàn)在兩方面。一方面是優(yōu)勢種組成及比例不同, 本研究中春季優(yōu)勢種有短吻紅舌鰨、棘頭梅童魚、矛尾蝦虎魚和孔蝦虎魚, 而秋季優(yōu)勢種為棘頭梅童魚、龍頭魚和鳳鱭, 其中棘頭梅童魚為兩時期共有優(yōu)勢種。Cabral等[27]研究表明優(yōu)勢種占比不同, 群落受干擾程度也不同, 從本研究結果看, 優(yōu)勢種在兩季節(jié)的數(shù)量及占比均不同, 說明群落結構存在一定差異, 群落受到不同程度的干擾。另一方面體現(xiàn)在群落典型種差異性, SIMPER分析表明, 春季典型種主要是矛尾蝦虎魚、棘頭梅童魚、短吻紅舌鰨和孔蝦虎魚, 秋季典型種主要是龍頭魚、鳳鱭和棘頭梅童魚, 其中組內(nèi)典型種同時又是組間分歧種。不同季節(jié)間魚類群落結構差異性較大, 但造成不同季節(jié)間差異的種類有所不同。其中, 造成春季差異的主要種類為矛尾蝦虎魚和棘頭梅童魚, 而造成秋季差異的主要種類為龍頭魚和鳳鱭。在魚類群落內(nèi), 物種分布季節(jié)動態(tài)多呈現(xiàn)為洄游性, 如生殖洄游、索餌洄游的更替節(jié)律, 導致魚類群落結構的時序相對不穩(wěn)定[15]。東海大橋風電場水域位于杭州灣北部近岸, 受長江徑流和海洋洋流雙重影響。該水域海洋生物資源豐富, 是多種魚類的繁殖、育肥及生長的場所[28]。其中, 該水域為鳳鱭重要的索餌場, 春季在長江口區(qū)盛產(chǎn)的鳳鱭仔稚魚, 隨著長江徑流漂移, 秋季時鳳鱭的稚魚和幼魚集中到該水域進行索餌, 優(yōu)勢度較高。另外, 調(diào)查水域也是棘頭梅童魚的重要育幼場, 其在春季的4~6月份進行繁殖, 在春季調(diào)查中捕獲的多為當年繁殖的稚魚, 而秋季捕獲的多為幼魚, 表明該水域為棘頭梅童魚的主要的育幼和索餌場。綜合ANOSIM 和 SIMPER 分析表明, 魚類群落結構不同季節(jié)間存在顯著差異, 造成這種差異的主要原因可能與棘頭梅童魚、龍頭魚和鳳鱭等魚類的繁殖和洄游有關。

3.3 群落結構與環(huán)境因子的關系

溫度和鹽度是造成魚類群落結構季節(jié)變化的重要因素[29]。本次調(diào)查春季平均溫度為19.0±0.5℃, 秋季平均溫度為25.0℃±0.5℃, 春季平均鹽度為16.4± 1.2, 秋季平均鹽度為12.4±1.3, 兩季節(jié)平均溫、鹽度分別具有顯著性差異(< 0.01)。 BIOENV分析表明, 春、秋季東海大橋風電場水域魚類群落結構與溫度相關性最高, 其次是鹽度, 組合環(huán)境因子中, 溫度和鹽度的組合對群落結構影響最大, 這說明溫度和鹽度是影響東海大橋風電場水域魚類群落結構最主要的環(huán)境因子。

溫度在時間尺度和鹽度在空間尺度是影響海洋生物群落結構的主要環(huán)境因子, 如溫度和鹽度對長江口沿岸、潮間帶及膠州灣和杭州灣等水域的魚類群落結構均產(chǎn)生了明顯影響[16, 25, 30-31]。另外, 對于洄游性魚類其季節(jié)性洄游也是引起群落結構差異的因素之一[32]。由此可見, 群落結構的改變不僅與種類生態(tài)習性相關, 而且受多種環(huán)境因子綜合作用的影響, 魚類群落結構的形成與改變是魚類在長期自然選擇中表現(xiàn)出對環(huán)境的適應性結果, 東海大橋風電場工程建設是一種人為的環(huán)境干擾, 工程建設后該水域魚類群落結構狀況及其變化還需進行深入研究, 以期為該水域魚類資源的保護和生態(tài)修復提供科學依據(jù)。

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Fish community structure in the offshore wind farm of the East China Sea Bridge in spring and autumn

SONG Chao, HOU Jun-li, ZHAO Feng, ZHANG Tao, YANG Gang, ZHUANG Ping

(Key Laboratory of East China Sea and Oceanic Fishery Resources Exploitation and Utilization, Ministry of Agriculture, East China Sea Fisheries Research Institute, Chinese Academy of Fishery Sciences, Shanghai 200090, China)

To determine the composition of the fish community at the offshore wind farm located at the East China Sea Bridge, a cluster analysis and multivariate statistics are applied to analyze species composition, dominant species, and fish communities. Results identify 18 species belonging to 6 orders, 9 families, and 15 genera. Peciformes are the largest percentage order (50%) and Gobiidae the largest percentage family (44.4%) within this order.Dominant species in spring are,,, and, and dominant species in autumn are,, and;is the dominant species with respect to its representation in both season. Cluster and non-metric multidimensional scaling indicate that the fish community at this offshore wind farm can be clustered into two groups, spring and autumn assemblages, and ANOSIM analysis indicates significant differences in the community structure between these two groups (= 0.851,< 0.01). The relationship between fish community pattern and water temperature and salinity is determined as dominant using the BIOENV program, with a correlation coefficient of 0.791. Results show that fish such as,, andmigrate annually to the wind farm for spawning and feeding. There is an obvious difference in the community structure during different seasons, which is mainly related to the different breeding and feeding grounds of typical assemblage species during spring and autumn.

Fish; species composition; community structure; East China Sea Bridge; wind farm

(本文編輯: 譚雪靜)

Oct. 27, 2016

[Special Fund for Agro-scientific Research in the Public Interest, No. 201203065]

S932.4

A

1000-3096(2017)06-0034-07

10.11759//hykx20161027001

2016-10-27;

2016-12-08

公益性行業(yè)(農(nóng)業(yè))科研專項(201203065)

宋超(1980-), 男, 山東濟寧人, 博士, 主要從事魚類生理生態(tài)學與生態(tài)修復研究, 電話: 13564403570, E-mail: songc@ecsf.ac.cn;莊平,通信作者, E-mail: Pzhuang@hotmail.com