孔 曉, 王英俊, 吳瑩瑩, 劉 童, 宋愛(ài)環(huán), 唐學(xué)璽, 劉洪軍, 4

基于耳石形態(tài)的大瀧六線魚(yú)()群體判別研究

孔 曉1, 王英俊2, 3, 吳瑩瑩2, 3, 劉 童2, 3, 宋愛(ài)環(huán)2, 3, 唐學(xué)璽1, 劉洪軍2, 3, 4

(1. 中國(guó)海洋大學(xué) 海洋生命學(xué)院, 山東 青島 266003; 2. 山東省海洋科學(xué)研究院, 山東 青島 266104; 3. 青島市海洋生物種質(zhì)資源發(fā)掘與利用工程實(shí)驗(yàn)室, 山東 青島 266104; 4. 青島市水產(chǎn)生物品質(zhì)評(píng)價(jià)與利用工程研究中心，山東 青島 266104)

為探究鄰近海域大瀧六線魚(yú)()群體間的判別問(wèn)題, 共采集中國(guó)黃、渤海近岸海域7個(gè)野生群體(連云港、青島、威海、煙臺(tái)、秦皇島、大連、丹東)和1個(gè)養(yǎng)殖群體(威海)的大瀧六線魚(yú)共183尾, 利用傳統(tǒng)形態(tài)測(cè)量法和傅里葉分析對(duì)不同群體耳石形態(tài)進(jìn)行多元統(tǒng)計(jì)分析。典型判別分析結(jié)果顯示, 傳統(tǒng)形態(tài)測(cè)量法選擇8個(gè)參數(shù)值用于判別分析, 傅里葉分析法選擇12個(gè)系數(shù)(elliptic Fourier descriptors, EFDs)用于判別分析, 綜合判別成功率為79.2%。聚類(lèi)分析顯示, 威海養(yǎng)殖群體在最外層, 與野生群體距離較遠(yuǎn), 與判別散點(diǎn)圖結(jié)果一致。丹東、青島野生群體自成一支, 與其他群體距離較遠(yuǎn), 可被認(rèn)定為獨(dú)立的生態(tài)群體, 推測(cè)環(huán)境因素是導(dǎo)致不同群體間耳石差異的主要原因。

耳石形態(tài); 大瀧六線魚(yú); 群體判別; 傅里葉分析

大瀧六線魚(yú)(), 別名歐式六線魚(yú)、六線魚(yú)等, 屬鲉形目(Scorpaeniformes)、六線魚(yú)科(Hexagrammidae), 俗稱(chēng)“黃魚(yú)”, 主要分布于中國(guó)渤海、黃海、東海, 也見(jiàn)于朝鮮半島、日本及俄羅斯遠(yuǎn)東諸海[1-3]。大瀧六線魚(yú)是近海冷溫性戀礁魚(yú)類(lèi), 其肉質(zhì)鮮美、營(yíng)養(yǎng)豐富, 是我國(guó)北方重要的經(jīng)濟(jì)魚(yú)種, 素有“北方石斑”之稱(chēng)。近年來(lái), 由于過(guò)度捕撈和海洋生態(tài)環(huán)境污染, 大瀧六線魚(yú)資源已現(xiàn)衰退之勢(shì), 且存在養(yǎng)殖及增殖放流群體種質(zhì)資源來(lái)源混雜、群體追溯研究不足等一系列問(wèn)題[4]。制定大瀧六線魚(yú)種質(zhì)資源保護(hù)和漁業(yè)管理?xiàng)l例, 需要清晰地把握其種群結(jié)構(gòu)。

1 材料與方法

1.1 樣品采集

本研究所用大瀧六線魚(yú)樣本分別采自7個(gè)野生群體(連云港、青島、威海、煙臺(tái)、秦皇島、大連、丹東)和1個(gè)養(yǎng)殖群體(威海養(yǎng)殖群體), 魚(yú)體樣本在實(shí)驗(yàn)室解凍后進(jìn)行生物學(xué)測(cè)量, 測(cè)量體長(zhǎng)(精確到1 mm)、體質(zhì)量(精確到0.01 g), 并摘取耳石。樣本采集地點(diǎn)、數(shù)量和體長(zhǎng)等信息見(jiàn)表1。用超純水清洗耳石, 除去耳石外組織和黏液, 晾干后利用電子天平(分度值0.01 mg)進(jìn)行稱(chēng)重, 放入0.001 5 L離心管編號(hào)保存。

表1 大瀧六線魚(yú)的采樣資料

1.2 耳石形態(tài)學(xué)指標(biāo)

本研究中左右矢耳石形態(tài)差異不明顯, 因此統(tǒng)一選取大瀧六線魚(yú)左側(cè)矢耳石作為研究對(duì)象, 個(gè)別左耳石缺失時(shí)使用右耳石代替。耳石形態(tài)分析中采用OLYMPUS SZ61體視顯微鏡對(duì)耳石進(jìn)行拍照并采集圖像(圖1), 使用生物圖像處理軟件Image- proplus6.0對(duì)耳石形態(tài)學(xué)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)量。實(shí)驗(yàn)中使用的形態(tài)學(xué)參數(shù)包括: 耳石長(zhǎng)(otolith length)、耳石寬(otolith width)、周長(zhǎng)(perimeter)、面積(area)、最大半徑(radius max)、最小半徑(radius min)、半徑比(radius radio)、平均直徑(diameter mean)、耳石外切矩形長(zhǎng)(size length)、外切矩形寬(size width) 10個(gè)形態(tài)測(cè)量指標(biāo), 3個(gè)形狀指數(shù)矩形趨近率(area/box)、橢圓率(aspect)、面密度(surface density)及耳石重(otolith weight)共14個(gè)參數(shù)。傳統(tǒng)形態(tài)參數(shù)的部分測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)示意圖如圖2所示。

耳石長(zhǎng)(otolith length)、耳石寬(otolith width)分別指耳石前端到后端的長(zhǎng)度、背部到腹部的長(zhǎng)度。

周長(zhǎng)(perimeter)為耳石二維輪廓形狀的總長(zhǎng)度。

面積(area)為耳石的二維投影面積。

最大半徑(radius max)、最小半徑(radius min)是指通過(guò)耳石幾何中心的最長(zhǎng)半徑長(zhǎng)度和最短半徑長(zhǎng)度, 半徑比(radius radio)是耳石最大半徑和最小半徑之比。

平均直徑(diameter mean)是指過(guò)耳石幾何中心的直徑的平均長(zhǎng)度。

外切矩形長(zhǎng)(size length)、外切矩形寬(size width)分別指沿耳石長(zhǎng)軸的最大費(fèi)雷特(feret)直徑和最小費(fèi)雷特(feret)直徑。

矩形趨近率(area/box)是指耳石面積與其外切矩形面積之比。

橢圓率(aspect)是指耳石外圍橢圓長(zhǎng)徑與短徑之比。

面密度(surface density)代替耳石厚度, 計(jì)算方法為耳石質(zhì)量除以耳石面積。

圖1 大瀧六線魚(yú)左矢耳石內(nèi)側(cè)面示意圖

圖2 耳石測(cè)量標(biāo)準(zhǔn)的示意圖

1.3 傅里葉分析

傅里葉分析對(duì)耳石的二維圖像進(jìn)行灰階轉(zhuǎn)換、二值化、消噪處理, 讀取圖像輪廓數(shù)據(jù)(圖3)。通過(guò)分析耳石二維輪廓的數(shù)學(xué)表達(dá)式系數(shù), 對(duì)耳石的輪廓曲線進(jìn)行研究。使用SHAPE1.3軟件包對(duì)耳石圖像進(jìn)行傅里葉轉(zhuǎn)換, 將耳石的輪廓曲線分解成個(gè)傅里葉系數(shù)(elliptic Fourier descriptors, EFDs)[13], 得到的系數(shù)越多越接近耳石原始輪廓。一般認(rèn)為, 前20個(gè)系數(shù)(1—20)可較好地描述耳石外型輪廓信息。

圖3 傅里葉分析讀取耳石輪廓示意圖

1.4 數(shù)據(jù)分析

將形態(tài)學(xué)測(cè)量數(shù)據(jù)與提取的前20組傅里葉諧值結(jié)合進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。為提高傳統(tǒng)形態(tài)學(xué)測(cè)量數(shù)據(jù)的有效性, 采用耳石長(zhǎng)(otolith length)、耳石寬(otolith width)、周長(zhǎng)(perimeter)、面積(area)、最大半徑(radius max)、最小半徑(radius min)、半徑比(radius radio)、外切矩形長(zhǎng)(size length)、外切矩形寬(size width)與平均直徑(diameter mean)比值用于數(shù)據(jù)分析。以體長(zhǎng)作為協(xié)變量, 對(duì)7個(gè)野生群體和1個(gè)養(yǎng)殖群體左矢耳石的13個(gè)形態(tài)測(cè)量參數(shù)和20個(gè)傅里葉系數(shù)進(jìn)行多因素分析, 并進(jìn)行正態(tài)性和方差齊性檢驗(yàn), 對(duì)不符合方差齊性的變量(<0.05)進(jìn)行剔除, 將符合方差齊性的變量用于判別分析, 對(duì)各群體變量的平均值進(jìn)行聚類(lèi)分析。判別分析采用典型判別法(CDA), 聚類(lèi)分析采用歐氏距離系統(tǒng)聚類(lèi)法, 數(shù)據(jù)分析利用SPSS23.0和Excel2016軟件完成。

2 結(jié)果與分析

2.1 多因素方差分析

多因素方差分析結(jié)果顯示, 耳石長(zhǎng)(otolith length)、耳石寬(otolith width)、周長(zhǎng)(perimeter)、最大半徑(radius max)、最小半徑(radius min)、半徑比(radius radio)、外切矩形長(zhǎng)(size length)、外切矩形寬(size width)、矩形趨近率(area/box)、橢圓率(aspect)、面密度(surface density)、耳石重(otolith weight)顯示出群體間差異(<0.05), 面積(area)在群體間未體現(xiàn)出差異。3、6、9、13、20在各群體間未表現(xiàn)出差異,2、5、8、10、15、16在各群體間差異顯著(<0.05)(表2)。

2.2 判別分析

對(duì)耳石形態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行典型判別分析, 只有經(jīng)過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化的變量才可以用于判別分析。耳石的形態(tài)參數(shù)僅有8個(gè)指標(biāo)耳石長(zhǎng)、耳石寬、最大半徑、周長(zhǎng)、面積、外切矩形長(zhǎng)、外切矩形寬、橢圓率被納入判別分析, 傅里葉系數(shù)有12個(gè)指標(biāo)(2、3、4、5、6、8、9、12、13、16、18、20)被納入判別分析。總體判別成功率為79.2%, 高于單獨(dú)的傳統(tǒng)形態(tài)測(cè)量法的判別成功率65.0%和傅里葉分析的判別成功率51.4%(表3)。其中威海養(yǎng)殖群體判別成功率最高, 為91.7%; 秦皇島群體判別成功率最低, 為69.2%, 連云港群體有較多的誤判分類(lèi)發(fā)生在煙臺(tái)和威海群體之間(表3)。

從判別分析散點(diǎn)圖中各群體的組質(zhì)心可見(jiàn), 威海養(yǎng)殖群體和其他7個(gè)野生群體區(qū)分明顯, 連云港群體和威海、煙臺(tái)群體之間有不同程度的混合, 與青島、大連、丹東群體之間區(qū)分明顯。青島和大連的群體距離較近, 秦皇島、大連、丹東群體混群程度較明顯(圖4)。

表3 大瀧六線魚(yú)8個(gè)群體耳石形態(tài)分析的判別結(jié)果

圖4 大瀧六線魚(yú)8個(gè)群體典型判別分析散點(diǎn)圖

Fig. 4 Scatter plot of canonical discriminant scores for 8 populations of Hexagrammos otakii

2.3 聚類(lèi)分析

對(duì)7個(gè)野生群體和1個(gè)養(yǎng)殖群體大瀧六線魚(yú)耳石形態(tài)參數(shù)的平均值進(jìn)行系統(tǒng)聚類(lèi)分析。樹(shù)狀圖結(jié)果顯示, 秦皇島和大連群體距離最近, 首先聚為一小類(lèi), 然后與煙臺(tái)群體聚合, 形成第二小類(lèi)。連云港和威海群體聚合在一起, 與第二小類(lèi)聚合形成第三小類(lèi), 丹東群體、青島群體、威海養(yǎng)殖群體單獨(dú)形成一類(lèi)(圖5)。

3 討論

3.1 耳石形態(tài)參數(shù)的確定和數(shù)據(jù)處理方法

耳石形態(tài)參數(shù)大致可以分為大小變量和輪廓變量2類(lèi)。大小變量是通過(guò)線性測(cè)量軟件獲得耳石的表征性參數(shù)(如耳石的長(zhǎng)、寬、周長(zhǎng)、面積等), 耳石形狀指數(shù)由上述測(cè)量參數(shù)經(jīng)過(guò)數(shù)學(xué)公式轉(zhuǎn)換而來(lái)或通過(guò)測(cè)量軟件獲取數(shù)據(jù)[14-16]。另一類(lèi)輪廓變量則側(cè)重于耳石的整體形態(tài)[17-18]。本文采用傳統(tǒng)形態(tài)測(cè)量法和傅里葉分析相結(jié)合對(duì)不同群體大瀧六線魚(yú)進(jìn)行判別, 最終傳統(tǒng)形態(tài)測(cè)量法選取了橢圓率、外切矩形長(zhǎng)、外切矩形寬、最大半徑、耳石周長(zhǎng)、耳石長(zhǎng)、耳石寬、耳石面積8個(gè)測(cè)量參數(shù)用于判別分析。傅里葉分析是對(duì)于提取的輪廓系數(shù)選取了前20個(gè)(1—20)用于描述耳石外部輪廓特征[19], 并最終選取了12個(gè)系數(shù)用于判別分析。一般來(lái)說(shuō), 低諧值的傅里葉系數(shù)表征物體的一般形狀, 高諧值的傅里葉系數(shù)可以表征輪廓邊緣中細(xì)微的不易被捕捉的形態(tài)變化[20-21]。在本研究中, 單獨(dú)使用耳石傳統(tǒng)形態(tài)分析的判別率為65.0%, 高于單獨(dú)使用傅里葉分析的判別率51.4%(表3)。以體長(zhǎng)作為協(xié)變量對(duì)形態(tài)測(cè)量參數(shù)和20個(gè)傅里葉系數(shù)進(jìn)行多重比較, 結(jié)果顯示8個(gè)群體間的形態(tài)變量值存在較大差異, 而傅里葉系數(shù)3、6、9、13、20在各群體間未檢測(cè)到差異, 導(dǎo)致單獨(dú)使用傅里葉分析的判別成功率低于傳統(tǒng)形態(tài)測(cè)量法。而使用兩種方法結(jié)合進(jìn)行群體判別比單獨(dú)使用其中任何一種的判別成功率都要高, 說(shuō)明使用形態(tài)測(cè)量法和傅里葉分析結(jié)合的方法進(jìn)行群體判別的可靠性。相關(guān)研究中也選擇使用兩種變量結(jié)合來(lái)表征耳石形態(tài)和群體識(shí)別研究[22-24], 均取得較高的判別成功率。

圖5 大瀧六線魚(yú)群體聚類(lèi)結(jié)果

3.2 耳石形態(tài)差異比較與原因探討

魚(yú)類(lèi)耳石雖體積微小但形態(tài)變化多樣, 耳石邊緣具齒狀或不規(guī)則突起, 傳統(tǒng)形態(tài)測(cè)量法難以解釋這些細(xì)微變化。判別結(jié)果顯示, 黃渤海7個(gè)野生群體和1個(gè)養(yǎng)殖群體大瀧六線魚(yú)耳石整體形態(tài)差異較明顯, 綜合判別成功率較高, 為79.2%, 高于鳳鱭(70.4%)、刀鱭(68.3%)、短頜鱭(54.3%)等鱭屬魚(yú)類(lèi)耳石的判別成功率[25-26], 原因在于大瀧六線魚(yú)耳石呈靴型, 基葉、翼葉區(qū)分明顯, 而鱭屬魚(yú)類(lèi)耳石多呈近圓形, 并且基葉、翼葉的區(qū)分度弱于大瀧六線魚(yú), 導(dǎo)致大瀧六線魚(yú)耳石在形態(tài)識(shí)別上更有優(yōu)勢(shì)。

在威海養(yǎng)殖群體和野生群體的傳統(tǒng)形態(tài)分析判別中, 有1個(gè)野生群體被誤判到養(yǎng)殖群體, 判別成功率為97.4%。傅里葉分析未出現(xiàn)誤判情況, 判別成功率為100%。兩種方法結(jié)合, 對(duì)威海野生群體和養(yǎng)殖群體總的判別成功率為100%。在判別分析散點(diǎn)圖中, 函數(shù)2可以區(qū)分養(yǎng)殖群體和其他野生群體。有研究表明同一種群的養(yǎng)殖和野生群體在不同環(huán)境下會(huì)表現(xiàn)出不同的耳石形狀[27-28]。本研究也證實(shí)同一物種的養(yǎng)殖群體和野生群體的耳石形狀存在差別。因此, 傳統(tǒng)形態(tài)測(cè)量法和傅里葉分析結(jié)合的耳石形態(tài)分析方法可有效地區(qū)分養(yǎng)殖群體和野生群體。

綜合判別結(jié)果顯示, 威海養(yǎng)殖群體的判別成功率最高, 為91.7%。丹東、青島、煙臺(tái)野生群體的判別成功率均大于80%, 其中丹東群體判別率達(dá)到88.2%, 青島群體為86.7%, 煙臺(tái)群體為85.7%, 均較高。秦皇島、大連、威海、連云港野生群體判別率為70%～80%, 可見(jiàn)丹東、青島、煙臺(tái)群體與其他野生群體混群度較低, 而其余4個(gè)野生群體間個(gè)體交流較多, 表現(xiàn)為多群體混棲特點(diǎn)。聚類(lèi)分析表明威海養(yǎng)殖群體位于系統(tǒng)樹(shù)的最外層, 表明養(yǎng)殖群體與野生群體差異較大。丹東、青島群體自成一支, 與其他群體距離較遠(yuǎn), 可被認(rèn)定為獨(dú)立的生態(tài)群體。秦皇島和大連群體, 連云港和威海野生群體距離較近, 差異較小, 這種聚類(lèi)結(jié)果與其地理分布具有一定的關(guān)系。一般來(lái)說(shuō), 群體間地理位置距離較遠(yuǎn), 耳石的形態(tài)差異越明顯。連云港和威海野生群體差異較小的原因可能是由于黃海沿岸流導(dǎo)致兩地理群體間的個(gè)體混合。

魚(yú)類(lèi)耳石的形態(tài)與魚(yú)類(lèi)生活環(huán)境關(guān)系密切, 不同群體的耳石生長(zhǎng)沉積過(guò)程可能會(huì)有差異。一些關(guān)于環(huán)境因素作用于魚(yú)類(lèi)耳石的研究證實(shí), 溫度、鹽度、深度、攝食條件、底質(zhì)類(lèi)型等環(huán)境因子影響魚(yú)體的生理活動(dòng)和新陳代謝[28-29], 從而影響耳石形狀[30-32]。胡發(fā)文等[33]發(fā)現(xiàn), 溫度、鹽度等環(huán)境因子對(duì)大瀧六線魚(yú)幼魚(yú)的呼吸及代謝等生理活動(dòng)有顯著影響。耳石的形成發(fā)育受到魚(yú)體生理活動(dòng)的調(diào)控, 因此環(huán)境因子在不同群體大瀧六線魚(yú)耳石形態(tài)差異方面有顯著影響。較遠(yuǎn)的地理隔離是導(dǎo)致群體隔離的原因, 例如, 較多的誤判分類(lèi)發(fā)生在地理位置相近的威海和煙臺(tái)群體之間, 樣本重疊的原因可能是誤判的群體之間有相似的環(huán)境壓力, 這與其地理位置相似。因此推測(cè)耳石形狀的群間變異中起主導(dǎo)作用的是環(huán)境因素而不是遺傳差異。國(guó)內(nèi)學(xué)者通過(guò)分子標(biāo)記對(duì)大瀧六線魚(yú)群體進(jìn)行多樣性研究, 用于揭示大瀧六線魚(yú)群體間遺傳結(jié)構(gòu)和變異演化。李瑩等[34]對(duì)6個(gè)大瀧六線魚(yú)群體線粒體控制區(qū)序列分析發(fā)現(xiàn), 研究區(qū)域根據(jù)遺傳距離可以被劃分成山東和遼寧兩個(gè)地區(qū), 二者來(lái)源于不同的母系祖先。沈朕等[35]通過(guò)Cyt和-片段對(duì)我國(guó)近海大瀧六線魚(yú)分析顯示野生群體的遺傳多樣性明顯高于養(yǎng)殖群體。趙文溪等[36]通過(guò)和Cyt對(duì)黃海近海和離岸大瀧六線魚(yú)群體進(jìn)行研究, 發(fā)現(xiàn)各群體間遺傳分化不明顯。可能是由于黃東海沿岸流和暖流以及大瀧六線魚(yú)增殖放流行為的影響導(dǎo)致不同地區(qū)基因交流機(jī)會(huì)較多, 群體間遺傳差異不顯著。武世雄等[37]通過(guò)微衛(wèi)星分析認(rèn)為不同地理群體間大瀧六線魚(yú)由于地理環(huán)境等因素導(dǎo)致交流減少。綜上所述, 不同種屬間耳石形態(tài)的差異主要由遺傳因素控制, 而同一物種不同群體間耳石形態(tài)的差異主要由生活習(xí)性、生理活動(dòng)和環(huán)境因子等控制, 遺傳因素占次要原因。

耳石形狀分析可以獲得與遺傳研究相補(bǔ)充的信息, 用于研究具有遺傳同質(zhì)性的多群體樣本。采用多元統(tǒng)計(jì)分析的方法, 對(duì)中國(guó)黃、渤海近岸海域大瀧六線魚(yú)群體的耳石形態(tài)差異進(jìn)行比較研究。結(jié)果表明養(yǎng)殖群體與野生群體差異顯著, 丹東和青島野生群體與其他群體間交流較少, 群體相對(duì)獨(dú)立。研究結(jié)果為大瀧六線魚(yú)群體結(jié)構(gòu)分析、種質(zhì)資源保護(hù)及管理提供了技術(shù)支持和理論依據(jù)。在今后的研究中, 可結(jié)合耳石聽(tīng)溝形態(tài)的地標(biāo)點(diǎn)法分析, 對(duì)耳石形態(tài)變化進(jìn)行可視化圖形處理[38-39], 完善耳石形態(tài)學(xué)分析方法。

[1] 中國(guó)科學(xué)院海洋研究所. 中國(guó)經(jīng)濟(jì)動(dòng)物志(海產(chǎn)魚(yú)類(lèi))[M].北京: 科學(xué)出版社, 1962: 135-137.

Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences. Economic fauna of China (Marine fishes)[M]. Beijing: Science Press, 1962: 135-137.

[2] HABIB K A, JEONG D, MYOUNG J G, et al. Population genetic structure and demographic history of the fat greenling[J]. Genes & Genomics, 2011, 33(4): 413-423.

[3] CROW K D, MUNEHARA H, BERNARDI G. Sympatric speciation in a genus of marine reef fishes[J]. Molecular Ecology, 2010, 19(10): 2089-2105.

[4] 馮昭信, 韓華. 大瀧六線魚(yú)資源合理利用的研究[J]. 大連水產(chǎn)學(xué)院學(xué)報(bào), 1998, 13(2): 26-30.

FENG Zhaoxin, HAN Hua. Rational utilization ofresources[J]. Journal of Dalian Fishe-ries University, 1998, 13(2): 26-30.

[5] 曾祥波, 張國(guó)華. 基于傅立葉耳石形態(tài)分析法對(duì)幾種家魚(yú)仔稚魚(yú)的種類(lèi)判別分析[J]. 中國(guó)水產(chǎn)科學(xué), 2012, 19(6): 970-977.

ZENG Xiangbo, ZHANG Guohua. Species identification at the larval and juvenile stages for several Chinese domestic fishes by elliptical Fourier analysis of otolith form[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 2012, 19(6): 970-977.

[6] 宋駿杰. 耳石和聽(tīng)溝形態(tài)分析方法及其在三種石首科魚(yú)類(lèi)群體判別中的應(yīng)用[D]. 青島: 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院海洋研究所), 2018.

SONG Junjie. Otolith and sulcus morphology analyses and their applications in stock discrimination of three Sciaenids[D]. Qingdao: University of Chinese Acade-my of Sciences (Institute of Oceanology, Chinese Aca-demy of Sciences), 2018.

[7] CAMPANA S E, CASSELAM J M. Stock discrimination using otolith shape analysis[J].Canadian Journal of Fisheries & Aquatic Sciences, 1993, 50: 1062-1083.

[8] 孫詩(shī)萌, 安百勝, 蔡明城, 等. 大瀧六線魚(yú)不同群體的形態(tài)差異分析[J]. 水產(chǎn)學(xué)雜志, 2015, 28(4): 6-11.

SUN Shimeng, AN Baisheng, CAI Mingcheng, et al. Analysis of morphological variation of different popu-lations of fat greenling[J]. Chinese Journal of Fisheries, 2015, 28(4): 6-11.

[9] 竇碩增, 于鑫, 曹亮. 魚(yú)類(lèi)矢耳石形態(tài)分析及其在群體識(shí)別中的應(yīng)用實(shí)例研究[J]. 海洋與湖沼, 2012, 43(4): 702-712.

DOU Shuozeng, YU Xin, CAO Liang. Otolith shape analysis and its application on fish stock discrimination: a case study[J]. Oceanologia et Limnologia Sinica, 2012, 43(4): 702-712.

[10] WANG Y J, YE Z J, LIU Q. Use of otolith shape for the identification of trumpeter sillago () and silver sillago ()[J]. Journal of Ocean University of China, 2010, 9(3): 286-291.

[11] BURKE N, BROPHY D, KING P A. Otolith shape ana-lysis: its application for discriminating between stocks of Irish Sea and Celtic Sea herring () in the Irish Sea[J]. Ices Journal of Marine Science, 2008, 65(9): 1670-1675.

[12] BOUREHAIL N, MORAT F, RAYMONDE L F, et al. Using otolith shape analysis to distinguish barracudasandfrom the Algerian coast[J]. Cybium: International Journal of Ichthyology, 2015, 39(4): 271-278.

[13] IWATA H, UKAI Y. SHAPE: a computer program package for quantitative evaluation of biological shapes based on elliptic Fourier descriptors[J]. Journal of Heredity, 2002, 93(5): 384-385.

[14] BURKE N, BROPHY D, KING P A. Shape analysis of otolith annuli in Atlantic herring (): a new method for tracking fish populations[J]. Fisheries Research, 2007, 91(2): 133-143.

[15] PAULO D N, ROSANGELA L, BORKO S, et al. The use of sagittal otoliths in discriminating stocks of com-mon dolphinfish () off northeastern Brazil using multishape descriptors[J]. ICES Journal of Marine Science, 2008, 65(7): 1144-1152.

[16] LONGMORE C, FOGARTY K, NEAT F, et al. A comparison of otolith microchemistry and otolith shape analysis for the study of spatial variation in a deep-sea teleost,[J]. Environmental Biology of Fishes, 2010, 89(3/4): 591-605.

[17] 李輝華, 郭弘藝, 唐文喬, 等. 兩種耳石分析法在鱭屬種間和種群間識(shí)別效果的比較研究[J]. 淡水漁業(yè), 2013, 43(1): 14-18.

LI Huihua, GUO Hongyi, TANG Wenqiao, et al. Comparative study of two otolith shape analysis for genusspecies and stocks identification[J]. Freshwater Fisheries, 2013, 43(1): 14-18.

[18] 潘曉哲, 高天翔. 基于耳石形態(tài)的鱚屬魚(yú)類(lèi)鑒別[J]. 動(dòng)物分類(lèi)學(xué)報(bào), 2010, 35(4): 799-805.

PAN Xiaozhe, GAO Tianxiang. Sagittal otolith shape used in the discrimination of the fishes of the genusin China[J]. Zootaxonomica Sinica, 2010, 35(4): 799-805.

[19] 王英俊. 傅里葉分析在魚(yú)類(lèi)耳石形態(tài)學(xué)中的應(yīng)用研究[D]. 青島: 中國(guó)海洋大學(xué), 2010.

WANG Yingjun. The application of Fourier analysis in the research of otolith morphology[D]. Qingdao: Ocean University of China, 2010.

[20] 魏聯(lián), 朱國(guó)平. 基于橢圓傅里葉分析的次南極電燈魚(yú)矢耳石形態(tài)多樣性[J]. 應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào), 2017, 28(9): 3078-3086.

WEI Lian, ZHU Guoping. Otolith morphological diversity ofbased on elliptical Fourier analysis[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2017, 28(9): 3078-3086.

[21] 趙博. 矢耳石形態(tài)分析方法及其在石首科魚(yú)類(lèi)群體判別中應(yīng)用[D]. 青島: 中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院海洋研究所), 2017.

ZHAO Bo. Otolith morphological analysis and its application in stock discrimination of Sciaenidae fishes[D]. Qingdao: University of Chinese Academy of Sciences (Institute of Oceanology, CAS), 2017.

[22] GALLEY E A, WRIGHT P J, GIBB F M. Combined methods of otolith shape analysis improve identification of spawning areas of Atlantic cod[J]. Ices Journal of Marine Science, 2006, 63(9): 1710-1717.

[23] TRACEY S R, LYLE J M, DUHAMEL G. Application of elliptical Fourier analysis of otolith form as a tool for stock identification[J]. Fisheries Research, 2006, 77(2): 138-147.

[24] WANG Y J, YE Z J, LIU Q, et al. Stock discrimination of spottedtail goby () in the Yellow Sea by analysis of otolith shape[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology, 2011, 29(1): 192-198.

[25] 宋超, 楊琴, 趙峰, 等. 長(zhǎng)江口及鄰近海域4個(gè)不同地理群體鳳鱭矢耳石形態(tài)差異[J]. 中國(guó)水產(chǎn)科學(xué), 2020, 27(10): 1125-1135.

SONG Chao, YANG Qin, ZHAO Feng, et al. Otolith Morphological variations among four geographic po-pu-lations ofin the Yangtze Estuary and its adjacent waters[J]. Journal of Fishery Sciences of China, 2020, 27(10): 1125-1135.

[26] 盧明杰. 鄱陽(yáng)湖水域刀鱭耳石的形態(tài)學(xué)和微化學(xué)研究[D]. 上海: 上海海洋大學(xué), 2015.

LU Mingjie. Studies on otolith morphometry and microchemistry ofcollected from the Poyang Lake[D]. Shanghai: Shanghai Ocean University, 2015.

[27] SIMONEAU M, CASSELMAN J M, FORTIN R. Determining the effect of negative allometry (length/height relationship) on variation in otolith shape in lake trout (), using Fourier-series analysis[J]. Canadian Journal of Zoology, 2000, 78(9): 1597-1603.

[28] CARDINALE M, DOERING-ARJES P, KASTOWSKY M, et al. Effects of sex, stock, and environment on the shape of known-age Atlantic cod () otoliths[J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 2004, 61(2): 158-167.

[29] VIGNON M T, MORAT F. Environmental and genetic determinant of otolith shape revealed by a non-indigenous tropical fish[J]. Marine Ecology Progress Series, 2010, 411(12): 231-241.

[30] FERGUSON G J, WARD T M, GILLANDERS B M. Otolith shape and elemental composition: Complementary tools for stock discrimination of mulloway () in southern Australia[J]. Fisheries Research, 2011, 110(1): 75-83.

[31] CAMPANA S E, CASSELMAN J M. Stock discrimination using otolith shape analysis[J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 1993, 50(5): 1062- 1083.

[32] VIGNON M. Ontogenetic trajectories of otolith shape during shift in habitat use: Interaction between otolith growth and environment[J]. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology, 2012, 420/421(2): 26-32.

[33] 胡發(fā)文, 王曉龍, 高鳳祥, 等. 溫度、鹽度和兩種麻醉劑對(duì)大瀧六線魚(yú)幼魚(yú)耗氧率、排氨率的影響[J]. 海洋科學(xué), 2021, 45(1): 54-61.

HU Fawen, WANG Xiaolong, GAO Fengxiang, et al. Influence of temperature, salinity, and anesthetics on the oxygen consumption and ammonia excretion rates in fat greenling () juveniles[J]. Marine Sciences, 201, 45(1): 54-61.

[34] 李瑩, 王偉, 孟凡平, 等. 利用線粒體DNA控制區(qū)部分序列分析不同地理群體大瀧六線魚(yú)遺傳多樣性[J]. 海洋科學(xué), 2012, 36(8): 40-46.

LI Ying, WANG Wei, MENG Fanping, et al. Genetic diversity analysis between different stocks ofbased on analysis of mitochondrial DNA control region partial sequence[J]. Marine Sciences, 2012, 36(8): 40-46.

[35] 沈朕, 關(guān)洪斌, 鄭風(fēng)榮, 等. 基于和D-loop的4個(gè)大瀧六線魚(yú)群體遺傳多樣性分析[J]. 海洋科學(xué)進(jìn)展, 2017, 35(4): 524-534.

SHEN Zhen, GUAN Hongbin, ZHENG Fengrong, et al. Analysis of genetic diversity brtween four populations ofbased on partial mtDNAand D-Loop[J]. Advances in Marine Science, 2017, 35(4): 524-534.

[36] 趙文溪, 劉瑩, 于超勇, 等. 基于及基因序列的大瀧六線魚(yú)野生群體遺傳多樣性分析[J]. 廣西科學(xué)院學(xué)報(bào), 2019, 35(4): 308-318.

ZHAO Wenxi, LIU Ying, YU Chaoyong, et al. Analysis of genetic diversity of wild populations ofbased onandgene sequences[J]. Journal of Guangxi Academy of Sciences, 2019, 35(4): 308-318.

[37] 武世雄, 姜欣彤, 王偉, 等. 大瀧六線魚(yú)6個(gè)群體遺傳多樣性的微衛(wèi)星分析[J]. 中國(guó)漁業(yè)質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn), 2018, 8(3): 52-60.

WU Shixiong, JIANG Xintong, WANG Wei, et al. Gene-tic diversity among 6 populations ofbased on microsatellite analysis[J]. Chinese Fishery Quality and Standards, 2018, 8(3): 52-60.

[38] 歐利國(guó), 劉必林, 方舟. 基于橢圓傅里葉變換的魚(yú)類(lèi)矢耳石和聽(tīng)溝形態(tài)識(shí)別[J]. 海洋漁業(yè), 2019, 41(4): 385-396.

OU Liguo, LIU Bilin, FANG Zhou. Identification of sa-gittal otolith morphology and sulcus morphology based on elliptic Fourier transform[J]. Marine Fisheries, 2019, 41(4): 385-396.

[39] GRANADOS-AMORES E, GRANADOS-AMORES J, ZAVALA-LEAL O I, et al. Geometric morphometrics in the sulcus acusticus of the sagittae otolith as tool to discriminate species of the genus(Centropomidae: Perciformes) from the southeastern Gulf of California[J]. Marine Biodiversity, 2020, 50(1): 1-7.

Stock discriminations ofbased on otolith morphology

KONG Xiao1, WANG Ying-jun2, 3, WU Ying-ying2, 3, LIU Tong2, 3, SONG Ai-huan2, 3, TANG Xue-xi1, LIU Hong-jun2, 3, 4

(1. College of Marine Life Sciences, Ocean University of China, Qingdao 266003, China; 2. Marine Science Research Institute of Shandong Province, Qingdao 266104, China; 3. Engineering Laboratory for Exploration and Utilization of Marine Germplasm Resources of Qingdao, Qingdao 266104, China; 4. Municipal Engineering Research Center of Aquatic Biological Quality Evaluation and Application, Qingdao 266104, China)

In order to identifystocks in adjacent waters, a total of 183individuals are investigated from 7 wild populations (Lianyungang, Qingdao, Weihai, Yantai, Qinhuangdao, Dalian, Dandong) and 1 reared population (Weihai) in the coastal waters of the Yellow and Bohai Seas of China, multivariate statistical analysis of otolith morphology in different groups using traditional morphometry and Fourier analysis. Canonical discriminant analysis results show that 8 variables of traditional measurement entered in the CDA, 9 harmonics EFDs entered in CDA with Fourier analysis, and the total correct classification is 79.2%. Phylogenetic analysis shows that the Weihai cultured population cluster in the outermost layer, and has the greatest difference with the wild populations, consistent with the discriminant scatter plot results. The Qingdao and Dandong wild populations are self-contained, distance from other groups and can be regarded as independent ecological communities. It is speculated that environmental factors are the main reasons for the differences in otolith among different populations.

otolith morphology;; stock discrimination; Fourier analysis

Jun. 24, 2021

Q149

A

1000-3096(2022)04-0034-10

10.11759/hykx20210624002

2021-06-24;

2021-09-14

山東省農(nóng)業(yè)良種工程項(xiàng)目(2019LZGC020); 山東省重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃(2021LZGC027); 中海油公益基金會(huì)項(xiàng)目“山東省典型海岸帶生物資源與生態(tài)環(huán)境保護(hù)修復(fù)研究”; 山東省農(nóng)業(yè)重大應(yīng)用技術(shù)創(chuàng)新項(xiàng)目(SD2019YY007)

[Agricultural Improved Seed Project of Shandong Province, No. 2019LZGC020; Key Research and Development Project of Shandong Province, No. 2021LZGC027; CNOOC Public Welfare Foundation Project; Agricultural Major Applied Technology Innovation Project of Shandong Province, No. SD2019YY007]

孔曉(1996—), 女, 山東德州人, 碩士研究生, 研究方向: 海洋生態(tài)學(xué), E-mail: kongxiao1220@163.com; 劉洪軍(1964—),通信作者, 男, 山東博興人, 研究員, 主要從事水產(chǎn)增養(yǎng)殖、漁業(yè)資源修復(fù)與海洋生態(tài)環(huán)境調(diào)控技術(shù)研究, E-mail: HongjunL@126.com

(本文編輯: 叢培秀)