仉佳文 唐君瑋 張遠(yuǎn)帆 魏 敏 張國(guó)范 吳富村①

(1. 江蘇海洋大學(xué)江蘇省海洋生物技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 江蘇連云港 222005; 2. 中國(guó)科學(xué)院海洋研究所實(shí)驗(yàn)海洋生物學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室山東青島 266071; 3. 長(zhǎng)島海洋經(jīng)濟(jì)促進(jìn)中心 山東煙臺(tái) 265800)

皺紋盤鮑(Haliotis discus hannaiIno)自然分布于亞洲東部海域, 包括我國(guó)遼東半島和山東半島海區(qū),以及日本北部和朝鮮半島部分海區(qū)(呂端華, 1978)。在我國(guó), 皺紋盤鮑是重要的漁業(yè)資源, 20 世紀(jì)50 年代捕撈量一度達(dá)100 t 以上, 而由于酷捕濫采和缺乏有效的漁業(yè)管理, 我國(guó)皺紋盤鮑資源遭到了嚴(yán)重破壞(張昭, 1979), 海珍品產(chǎn)量逐年下降至近枯竭。隨著我國(guó)皺紋盤鮑人工繁育技術(shù)的突破(陳木等, 1977; 劉永峰等, 1984), 以人工苗種底播為主要方式開始了皺紋盤鮑資源修復(fù)工作。在20 世紀(jì)80 年代后期至 90 年代, 山東、遼寧等海區(qū)的底播鮑的采捕量得以顯著提升(劉永峰等, 1994; 吳富村等, 2020)。之后雜交技術(shù)開始在我國(guó)皺紋盤鮑人工養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)成功應(yīng)用, 逐漸推動(dòng)福建成為苗種繁育和養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)中心, 然而南繁苗種因較難以適應(yīng)黃渤海海區(qū)環(huán)境, 其在我國(guó)北方海區(qū)難以越冬, 底播鮑的采捕產(chǎn)量顯著下降, 在北方部分海區(qū)甚至已放棄開展皺紋盤鮑的底播增養(yǎng)殖工作。近年來, 隨著我國(guó)生態(tài)環(huán)境保護(hù)政策的制定與落實(shí), 皺紋盤鮑棲息海區(qū)如山東長(zhǎng)島等生態(tài)環(huán)境保護(hù)力度逐年加強(qiáng), 相關(guān)海區(qū)皺紋盤鮑資源密度雖仍然較低,但也呈逐步恢復(fù)態(tài)勢(shì)。皺紋盤鮑不同地理群體也是我國(guó)重要的種質(zhì)資源來源, 我國(guó)已設(shè)立包括大連圓島、煙臺(tái)欽隍島等7 處皺紋盤鮑水產(chǎn)種質(zhì)資源保護(hù)區(qū)。近幾年隨著我國(guó)關(guān)于加強(qiáng)農(nóng)業(yè)種質(zhì)資源保護(hù)與利用、開展全國(guó)農(nóng)業(yè)種質(zhì)資源普查的政策推動(dòng), 皺紋盤鮑不同地理群體的種質(zhì)鑒定和評(píng)價(jià)工作也得到重視。

長(zhǎng)期以來, 人們已經(jīng)認(rèn)識(shí)到鮑等海洋底棲動(dòng)物地理種群間差異, 以及這種差異對(duì)應(yīng)對(duì)過度捕撈和局部資源枯竭等資源管理的重要性(Begget al, 1999),并引入和識(shí)別管理單位(mangement units, MU)的概念,管理單位可定義為應(yīng)單獨(dú)管理和監(jiān)測(cè)的獨(dú)立的地理種群(Martienet al, 2003)。而如何區(qū)分地理種群或種群組成則成為管理單位成功開發(fā)和應(yīng)用的基礎(chǔ)(Defeoet al, 2005)。識(shí)別鮑種群結(jié)構(gòu)的最常用方法是分析假設(shè)種群之間的遺傳差異如基于單基因、微衛(wèi)星、SNP 等分子標(biāo)記的種群遺傳分析方法(Sandoval-Castilloet al, 2018; Mares-Mayagoitiaet al, 2021; Namet al, 2021), 此類研究通常顯示出比預(yù)期更大的尺度差異(Stephenset al, 2006; Sandoval-Castilloet al,2018), 如毗鄰海區(qū)小空間尺度(～10 km)可能因環(huán)境劇烈差異而造成形態(tài)變化、種群隔離, 而分子遺傳學(xué)中單基因分析無法全面反映種群遺傳分化程度, 不能區(qū)分種間雜交個(gè)體和純種個(gè)體(Liuet al, 2021), 種群基因組學(xué)則剛興起, 往往缺乏相關(guān)研究且成本較高。我國(guó)不同海區(qū)的皺紋盤鮑群體是否可以以獨(dú)立的地理種群作為管理單位, 一直以來缺乏相關(guān)數(shù)據(jù)支持。海水貝類由于貝殼形態(tài)的可塑性, 殼形態(tài)測(cè)量及變異研究在物種鑒定和種群分化中得到了廣泛的應(yīng)用。形態(tài)學(xué)標(biāo)記作為最直接的遺傳標(biāo)記, 在鮑科動(dòng)物中也廣泛的應(yīng)用于鮑種間的分類和判別分析(陳世杰,1995), 如吳玉云(2001)利用鮑殼長(zhǎng)、殼寬、殼高間的比率數(shù)值參數(shù)可基本將我國(guó)自然分布的7 種鮑科動(dòng)物進(jìn)行分類; 張儀方(2019)利用線性測(cè)量法分別研究不同鮑種及雜交種的形態(tài)差異, 結(jié)果顯示不同種間鮑的形態(tài)差異存在明顯區(qū)別, 可以通過形態(tài)差異區(qū)分開。除此之外, 同時(shí)張儀方(2019)對(duì)皺紋盤鮑6 個(gè)養(yǎng)殖群體采用形態(tài)學(xué)聚類等分析得出僅靠形態(tài)差異很難區(qū)分開所有的養(yǎng)殖群體的結(jié)論。而利用鮑形態(tài)學(xué)及相關(guān)測(cè)量參數(shù)間的相對(duì)生長(zhǎng)來開展我國(guó)不同海區(qū)自然群體的變異和判別分析則未見報(bào)道。

本研究通過采集和比較我國(guó)不同海區(qū)皺紋盤鮑樣本, 利用貝殼外部形態(tài)特征和樣本重量的測(cè)量, 對(duì)皺紋盤鮑不同群體的形態(tài)和相對(duì)生長(zhǎng)變異進(jìn)行了研究。所獲得的數(shù)據(jù)對(duì)進(jìn)一步了解地理群體的可塑性具有重要意義, 同時(shí)對(duì)判別種群來源提供參考。

1 材料與方法

1.1 樣本采集

在我國(guó)黃渤海自然海區(qū)位于大連的圓島(YD)、老偏島(LPD)、獐子島大蠔島(ZZD), 煙臺(tái)長(zhǎng)島的大欽(DQ)、南隍城(NHC), 青島的靈山島(LS)以及榮成成山(XXK) 7 個(gè)地點(diǎn)隨機(jī)收集了700 余只皺紋盤鮑個(gè)體(圖1)。為防采樣季節(jié)對(duì)數(shù)據(jù)分析的影響, 所有樣本均來自2020 年及2021 年7 月份皺紋盤鮑資源調(diào)查時(shí)采集樣本, 潛水于2～6 m 深的潮下帶海區(qū)采集。資源調(diào)查時(shí), 根據(jù)所屬島嶼或海區(qū)管理單位歷史記錄, 盡量選擇未采用皺紋盤鮑人工繁育苗種開展底播放流的海區(qū), 或至少10 年內(nèi)未曾開展相關(guān)底播工作的海區(qū)作為采樣點(diǎn)。樣本收集后, 根據(jù)殼頂顏色判別是否為人工苗種底播的個(gè)體(Gallardoet al, 2003; Marchaiset al, 2017), 如有綠殼色或者在距殼頂2～5 cm 外殼處有顯著生長(zhǎng)殼紋, 則該個(gè)體不作為樣本分析。最終本研究共對(duì)自然海區(qū)采集的452 個(gè)皺紋盤鮑樣本進(jìn)行形態(tài)學(xué)測(cè)量, 每個(gè)地點(diǎn)取樣的樣本數(shù)在31～153 不等。

圖1 本研究沿海皺紋盤鮑采樣點(diǎn)分布圖Fig.1 Distribution of sampling sites for the Pacific abalone along coast of China in this study

1.2 形態(tài)測(cè)量

每個(gè)樣本采樣后立即記錄每個(gè)個(gè)體的形態(tài)特征:外殼的最大殼長(zhǎng)(SL, 單位: mm)、殼寬(SW, 單位:mm)、殼高(SH, 單位: mm)、總濕重(TWW, 單位: g);取回實(shí)驗(yàn)室解剖所有樣本, 稱量記錄軟體部重(SPW,單位: g)以及干殼重(SHELLW, 單位: g)。長(zhǎng)度測(cè)量使用數(shù)字卡尺(精度為0.01 mm), 重量測(cè)量使用電動(dòng)數(shù)字天平(精度為0.001 g), 其中干殼重SHELLW 的測(cè)定為解剖后取鮑殼暴曬72 h 后稱量。

周長(zhǎng)、面積、彎曲度的識(shí)別和測(cè)量: 將曬干后的鮑殼樣本通過數(shù)字相機(jī)(Cannon EOS 5D4, 100 微鏡頭)拍攝以每個(gè)鮑殼樣本的圖像, 樣本拍攝記錄鏡頭與樣本距離、焦距等參數(shù)以保持一致; 然后通過軟件ImageJ (美國(guó)國(guó)立衛(wèi)生研究院)計(jì)算殼口輪廓的周長(zhǎng)(CIRC, 單位: mm)和面積(AREA, 單位: mm2); 通過Matlab 軟件計(jì)算殼口邊緣的粗糙度(CURV), 該指標(biāo)定義為: (1 - 凸包周長(zhǎng)與周長(zhǎng)之比)×100, 其中凸包(convex hull)是一個(gè)圖形學(xué)分析中用于描述邊緣粗糙/光滑的參數(shù), 可以用MATLAB 軟件來實(shí)現(xiàn)相關(guān)計(jì)算。

1.3 相對(duì)生長(zhǎng)

通過回歸分析, 建立了所有種群和每個(gè)種群的殼形態(tài)特征(殼長(zhǎng)SL, 殼寬SW, 殼高SH 分別與總濕重TWW、軟體部重SPW 和干殼重SHELLW)之間的異速生長(zhǎng)關(guān)系。對(duì)各參數(shù)的自然對(duì)數(shù)變換數(shù)據(jù)采用線性最小二乘法估計(jì)相關(guān)參數(shù)a和b。lnY=lna+b×lnX(Y=aXb), (1)式中, 參數(shù)b通常用作生長(zhǎng)比率與等距的偏差的指標(biāo)(Rizhinashvili, 2008), 采用Student’st檢驗(yàn)以確定異速生長(zhǎng)的類型, 及在每組異速生長(zhǎng)關(guān)系中, 以整合所有種群擬合得到的b值為期望, 分別以各個(gè)群體內(nèi)所有個(gè)體為樣本進(jìn)行Student’st檢驗(yàn)。

1.4 數(shù)據(jù)處理

用所有記錄的形態(tài)測(cè)量值計(jì)算出17 個(gè)性狀比率指標(biāo)(SPW/TWW、SHELLW/TWW、SHELLW/SPW、SW/SL、SH/SL、SL/CURV、SW/CURV、SH/CURV、SL/SUM、SW/SUM、SH/SUM、TWW/DSUM、SPW/DSUM、SHELLW/DSUM、SL/CIRC、SW/CIRC、SLSW/AREA), 盡管兩兩測(cè)量性狀間可獲得更多的比率指標(biāo), 本研究的17 個(gè)比率指標(biāo)的選取主要依據(jù)其生物學(xué)意義, 如 SW/SL、SL/CIRC、SW/CIRC、SLSW/(100×CIRC)分別為樣本殼寬與殼長(zhǎng)、殼長(zhǎng)與殼口周長(zhǎng)、殼寬與殼口周長(zhǎng)、殼長(zhǎng)殼寬乘積與殼口周長(zhǎng)的比值, 可以用來表示殼型偏長(zhǎng)或偏寬的形態(tài);SL/SUM、SW/SUM、SH/SUM 與 TWW/DSUM、SPW/DSUM、SHELLW/DSUM 比率指標(biāo)主要參考Kobayashi 等(1996)文獻(xiàn), 分別表示皺紋盤鮑殼長(zhǎng)SL、殼寬SW、殼高SH 與這三個(gè)測(cè)量指標(biāo)(SL、SW 和SH)之和的比率, 以及全濕重TWW、軟體部重SPW、干殼重SHELLW 與這三個(gè)測(cè)量指標(biāo)(SL、SW 和SH)之積的比率。

基于(協(xié))方差分析(ANCOVA)對(duì)這17 個(gè)比率變量進(jìn)行群體間變異顯著性比較; 進(jìn)而在比率變量差異顯著下, 對(duì) 17 個(gè)比率變量采用聚類分析(CLUSTER)和非度量多維尺度(NMDS)開展群體間多元統(tǒng)計(jì)分析。本研究中因樣本采集難度的原因, 樣本規(guī)格(以殼長(zhǎng)SL 反映)在種群內(nèi)、種群間均差異較大。為了減少樣本規(guī)格的影響, 形態(tài)學(xué)數(shù)據(jù)按照Reist(1986), 對(duì)種群間每個(gè)樣本殼長(zhǎng)(SL)進(jìn)行常用對(duì)數(shù)(lg)轉(zhuǎn)換并作為協(xié)變量進(jìn)行ANCOVA 分析(Sokalet al, 1981)。用9 個(gè)測(cè)量指標(biāo)變量進(jìn)行種群的線性判別分析(LDA), 同樣為了減少樣本尺寸的影響, 對(duì)每個(gè)測(cè)量指標(biāo)變量(x)使用lg(x)轉(zhuǎn)換后進(jìn)行LDA 分析。

2 結(jié)果

2.1 種群的描述

各海區(qū)采集的皺紋盤鮑樣本的測(cè)量指標(biāo)變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差如表1 所示, 群體間及群體內(nèi)均有很大的變異性。個(gè)體總平均殼長(zhǎng)為85.17 mm, 種群的平均殼高度差異較大。本次調(diào)查記錄的最大樣本位于大連獐子島(ZZD), 殼長(zhǎng)SL 為120.25 mm, 最小的在老偏島(LPD), 高度為2.15 mm。我們發(fā)現(xiàn), 大于100 mm的樣本主要來自獐子島(ZZD, 44.14%)、大欽島(23.42%)。另一方面, 發(fā)現(xiàn)所有群體在所測(cè)量指標(biāo)中均存在重要的異質(zhì)性, 且緯度靠北的大個(gè)群體變異系數(shù)更大, 如老偏島和獐子島變異系數(shù)分別為24.18%和21.12%。

表1 皺紋盤鮑各采樣點(diǎn)樣本量及形態(tài)和重量相關(guān)測(cè)量指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)Tab.1 Descriptive statistics of sample size, morphological and weight-related characteristics of Pacific abalone at each sample site

2.2 相對(duì)殼體生長(zhǎng)分析

本研究測(cè)定了所有種群樣本稱量指標(biāo)變量(TWW、SPW 和SHELLW)與殼生長(zhǎng)變量(SL、SW 和SH)之間的異速生長(zhǎng)關(guān)系。整合所有種群異速生長(zhǎng)線性方程和相關(guān)系數(shù)如圖2 所示。Student’st檢驗(yàn)結(jié)果表明, 所有三種異速生長(zhǎng)類型(等速生長(zhǎng)和正向、負(fù)向異速生長(zhǎng))均可在群體內(nèi)觀察到。因此, 為了更好地解釋數(shù)據(jù), 我們將種群的異速生長(zhǎng)類型分為如下組:I 組顯示負(fù)向異速生長(zhǎng)(negative allometry); II 組顯示等速生長(zhǎng)(isometry); III 組顯示正向異速生長(zhǎng)(positive allometry)。

圖2 皺紋盤鮑所有采樣點(diǎn)樣本貝殼形態(tài)測(cè)量指標(biāo)和重量相關(guān)指標(biāo)的異速生長(zhǎng)關(guān)系Fig.2 Allometric relationships between shell morphometric and body weight characters of all samples

2.2.1 全濕重TWW 與殼形態(tài)指標(biāo)(SL、SW 和SH)關(guān)系 回歸分析表明, 所采集皺紋盤鮑樣本的全濕重TWW 和3 個(gè)殼形態(tài)指標(biāo)(SL、SW 和SH)之間存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系(P＜0.01)。在全濕重TWW 和殼長(zhǎng) SL 關(guān)系方面, 在合并群體的決定系數(shù)為0.954 (P＜0.01, 圖 2a), 種群間的決定系數(shù)為0.553 (DQ)～0.987 (XXK)。b值在2.07～2.933 之間波動(dòng)。在全濕重TWW 和殼長(zhǎng)SL 關(guān)系方面, I 組由DQ 和LS種群組成, II 組由LPD、YD 和ZZD 種群組成, III 組由NHC 和XXK 組成。在全濕重TWW 和殼寬SW 關(guān)系方面, 在合并群體的決定系數(shù)為0.947 (P＜0.01, 圖2a),種群間的決定系數(shù)為0.557 (DQ)～0.991 (XXK)。b值在2.18～3.05 之間波動(dòng)。經(jīng)Student’st檢驗(yàn), I 組、II 組、III 分組與上述全濕重TWW 和殼長(zhǎng)SL 關(guān)系結(jié)論相同。然而, 由全濕重TWW 和殼高SH 關(guān)系擬合b值經(jīng)Student’st檢驗(yàn), III 組由LPD 和XXK 組成, 其余群體均為I 組。

2.2.2 軟體部重SPW 與殼形態(tài)指標(biāo)(SL、SW 和SH)關(guān)系 回歸分析表明, 所采集皺紋盤鮑樣本的軟體部重SPW 和3 個(gè)殼形態(tài)指標(biāo)(SL、SW 和SH)之間存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系(P＜0.01)。在軟體部重SPW和殼長(zhǎng) SL 關(guān)系方面, 在合并群體的決定系數(shù)為0.933 (P＜0.01, 圖 2d), 種群間的決定系數(shù)為0.475 (DQ)～0.989 (XXK)。b值在2.44～3.07 之間波動(dòng)。在軟體部重SPW 和殼長(zhǎng)SL 關(guān)系方面, I 組由LS、ZZD、YD 和DQ 種群組成, II 組由LPD 種群組成, III組由NHC、XXK 組成。在全濕重TWW 和殼寬SW關(guān)系方面, 與TWW 和SL 關(guān)系類似, 經(jīng)Student’st檢驗(yàn), I 組、II 組、III 分組與上述全濕重TWW 和殼長(zhǎng)SL 關(guān)系結(jié)論相同。然而, 由全濕重TWW 和殼高SH關(guān)系擬合b值經(jīng)經(jīng)Student’st檢驗(yàn), III 組由LPD 和XXK 組成, 其余群體均為I 組。

2.2.3 干殼重SHELLW 與殼形態(tài)指標(biāo)(SL、SW 和SH)關(guān)系 回歸分析表明, 所采集皺紋盤鮑樣本的干殼重SHELLW 和3 個(gè)殼形態(tài)指標(biāo)(SL、SW 和SH)之間存在顯著的線性相關(guān)關(guān)系(P＜0.01)。在干殼重SHELLW 和殼長(zhǎng)SL 關(guān)系方面, 在合并群體的決定系數(shù)為 0.964 (P＜0.01, 圖 2g), 種群間的決定系數(shù)為0.546 (LS)～0.987 (LPD)。b值在1.95～2.94 之間波動(dòng)。在軟體部重SPW 和殼長(zhǎng)SL 關(guān)系方面, I 組由LS、NHC、YD 和DQ 種群組成, II 組由LPD、ZZD 種群組成, III 組由XXK 組成。在干殼重SHELLW 和殼寬SW 關(guān)系方面, 與TWW 和SL 關(guān)系類似, 經(jīng)Student’st檢驗(yàn), I 組、II 組、III 分組與上述全濕重TWW 和殼長(zhǎng)SL 關(guān)系結(jié)論相同。然而, 由干殼重SHELLW 和殼高SH 關(guān)系擬合b值經(jīng)經(jīng)Student’st檢驗(yàn), III 組由LPD和XXK 組成, 其余群體均為I 組。

2.3 殼特征的比較分析

各海區(qū)采集的皺紋盤鮑樣本的測(cè)量指標(biāo)間17 個(gè)比率變量的均值和標(biāo)準(zhǔn)偏差如表2 所示, 與測(cè)量指標(biāo)變量相似, 比率變量在群體間及群體內(nèi)均有很大的變異性。采用不同的分類或判別方法研究了所采樣點(diǎn)皺紋盤鮑貝殼形態(tài)特征的變異性。測(cè)量指標(biāo)比率變量的協(xié)方差分析表明, 除SHELLW/SPW 變量外其他變量表示的殼形態(tài)間有顯著差異(P＜0.05), 這一結(jié)果揭示了各群體之間存在重要的表型變異。通過測(cè)量指標(biāo)間比率變量的馬氏距離(Mahalanobis distance,D2)對(duì)種群進(jìn)行了區(qū)分, 結(jié)果顯示不同地點(diǎn)的種群的殼形態(tài)存在顯著差異, 聚類分析CLUSTER 可以分為2 個(gè)不同的生物地理群體(圖3): 由XXK、NHC 和LPD所采集的群體組成的一組, 以及由剩余的ZZD、YD、DQ 和LS 組成的另一組。對(duì)基于比率多變量的NMDS分析基本證實(shí)了馬氏距離聚類的結(jié)果, 從圖4 可以大體看出XXK、NHC 和LPD 集中于坐標(biāo)軸的右中位置?；贔isher 判別法, 建立了線性判別標(biāo)準(zhǔn)化典型判別函數(shù)系數(shù)矩陣, 同時(shí)基于該系數(shù)矩陣構(gòu)建線性判別函數(shù)圖(圖5), 未能很好地區(qū)分各個(gè)群樣本, 其中僅62.6%的原始分組觀察值已正確地分類到各群體內(nèi),針對(duì)分析中的各樣本觀察值進(jìn)行交叉驗(yàn)證。在交叉驗(yàn)證中, 每一個(gè)觀察值都會(huì)依據(jù)從該觀察值之外的所有觀察值衍生的函數(shù)進(jìn)行分類, 結(jié)果顯示僅58.0%的交叉驗(yàn)證已分組觀察值已正確地分類。

圖3 皺紋盤鮑各采樣點(diǎn)群體基于測(cè)量指標(biāo)間比率變量馬氏距離的聚類分析Fig.3 The Mahalanobis-distance-based cluster analysis for ratio variates from morphological and weight related characters of Pacific abalone populations

圖4 皺紋盤鮑所有采樣點(diǎn)樣本非度量多維尺度分析Fig.4 Multidimensional scaling plots of weight ratios of Pacific abalone samples at all sample sites

表2 皺紋盤鮑各采樣點(diǎn)測(cè)量指標(biāo)間比率變量的描述性統(tǒng)計(jì)Tab.2 Descriptive statistics of sample size and ratios from morphological and weight-related characters of Pacific abalone at each sample site

3 討論

形態(tài)測(cè)量分析在鮑物種鑒定中應(yīng)用較廣(Geigeret al, 2012)。在我國(guó), 因鮑種間雜交的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用, 形態(tài)測(cè)量分析也在鮑純種和雜交種區(qū)分中有報(bào)道, 相關(guān)研究結(jié)果表明該分析方法具有重要應(yīng)用價(jià)值(吳玉云, 2001; 張儀方, 2019)。與上述研究的樣本來源不同,本研究樣本來自我國(guó)沿海7 個(gè)自然海區(qū)采樣點(diǎn)的皺紋盤鮑, 分別從貝殼形態(tài)變化和相對(duì)生長(zhǎng)情況進(jìn)行了調(diào)查和測(cè)定分析, 從結(jié)果看雖然未能完全將所有樣本按采樣區(qū)分開, 但大致能分為2 個(gè)組, 且該結(jié)果能分別從各多元統(tǒng)計(jì)方法的結(jié)果中相互印證。

有關(guān)鮑的生長(zhǎng)研究多集中于絕對(duì)生長(zhǎng)的研究,如Day 等(1992)綜述分析了18 種經(jīng)濟(jì)鮑種不同的生長(zhǎng)曲線方程。貽貝、珠母貝等雙殼貝類以及海水魚類中, 異速生長(zhǎng)方面的研究較多(Gardner, 1996; Nurul Aminet al, 2004; Bellaaj-Zouariet al, 2012), 其中體重和體長(zhǎng)的異速生長(zhǎng)系數(shù)由線性回歸方程的指數(shù)b表示; 在魚類和貝類研究表明當(dāng)b值接近3 時(shí), 表示等速生長(zhǎng), 而與b=3 顯示顯著不同的值表示異速生長(zhǎng)(Nurul Aminet al, 2008; Najmudeen, 2015)。在鮑科動(dòng)物中, 不同性狀間的異速生長(zhǎng)報(bào)道相對(duì)較少。在本研究中, 我國(guó)皺紋盤鮑不同自然海區(qū)采樣點(diǎn)所有樣本體重相關(guān)的測(cè)量指標(biāo)(TWW、SPW 和SHELLW)與殼形態(tài)(SL、SW 和SH)間的線性回歸方程指數(shù)b大多在2.34～2.89 之間。為比較群體間相關(guān)指標(biāo)異速生長(zhǎng)的變異, 本研究以整合所有群體樣本的b值作為理論值,通過 Student’st檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)正向異速生長(zhǎng)(positive allometry)的群體集中在LPD、NHC 和XXK, 一般認(rèn)為關(guān)于總重和殼長(zhǎng)的相對(duì)增長(zhǎng)反映了生態(tài)因素對(duì)貝類生長(zhǎng)的影響, 即環(huán)境條件有利于物種的生長(zhǎng)和發(fā)展(Bellaaj-Zouariet al, 2012), 本研究結(jié)果也反映了三個(gè)海區(qū)的環(huán)境條件有利于皺紋盤鮑生長(zhǎng), 比如據(jù)有關(guān)海藻調(diào)查報(bào)告顯示山東南隍城島(NHC)大型海藻豐度是國(guó)內(nèi)最高的海區(qū), 不僅調(diào)查點(diǎn)大型海藻平均生物量達(dá)18 000 g/m2, 且從海藻組成上以皺紋盤鮑喜食的裙帶菜、海帶為主(章守宇等, 2020); 而大連老偏島LPD 和榮成XXK 是最近兩年新發(fā)現(xiàn)皺紋盤鮑自然繁殖幼鮑和成體的海區(qū), 由于皺紋盤鮑自然海區(qū)繁殖生態(tài)條件苛刻, 如孵化后幼體需舔食珊瑚礁微藻(crustose coralline algae, CAA), 稚幼鮑攝食分布較淺的藻類(turf algae)以及成體需大型海藻床(Takamiet al, 2018), 皺紋盤鮑在自然海區(qū)繁殖個(gè)體的發(fā)現(xiàn)也一定程度證明這兩個(gè)海區(qū)生態(tài)的改良。同時(shí),本研究嘗試以各采樣點(diǎn)群體樣本 TWW、SPW、SHELLW 與SL、SW、SH 間的9 個(gè)線性回歸方程系數(shù)組成的矩陣進(jìn)行聚類和判別分析, 但可能由于各系數(shù)相差較小、變異度較低, 未能區(qū)分本研究中皺紋盤鮑各采樣點(diǎn)地理群體。

形態(tài)比率變量的ANCOVA 分析表明, 本研究各采樣點(diǎn)皺紋盤鮑種群間形態(tài)具有重要的異質(zhì)性。在采樣中本著隨機(jī)采樣原則, 各群體均由皺紋盤鮑大型成年和幼年個(gè)體組成的, 這表明皺紋盤鮑在這些采樣點(diǎn)中已經(jīng)找到了一個(gè)適合生長(zhǎng)和繁殖的環(huán)境。我們的研究結(jié)果進(jìn)一步證明了皺紋盤鮑自然群體中表現(xiàn)出殼形態(tài)變異, 這與Kobayashi 等(1996)的研究結(jié)果一致。皺紋盤鮑種群的殼形態(tài)和異速生長(zhǎng)的變異可能是由于當(dāng)?shù)貤l件和環(huán)境因素的差異, 特別是波浪作用、溫度、海水酸化影響了軟體組織的生長(zhǎng)和發(fā)育,這在其他腹足綱貝類報(bào)道較多(Bouldinget al, 1999;Solaset al, 2013; Carroet al, 2019)。它也可能與種群密度和食物資源的可獲得性有關(guān)。事實(shí)上, 許多調(diào)查已經(jīng)得出結(jié)論, 因?yàn)閷?duì)食物的競(jìng)爭(zhēng), 低密度種群的增長(zhǎng)比高密度種群的增長(zhǎng)更快, 可能更為重要的是越來越多的報(bào)道中受全球變暖的影響, 皺紋盤鮑的生長(zhǎng)和繁殖受海膽種群的擴(kuò)張而影響更大(Strainet al,2013; Rogers-Bennettet al, 2019)。

本研究結(jié)果表明皺紋盤鮑各采樣點(diǎn)樣本的形態(tài)特征區(qū)分與其地理分布不相吻合。本研究中利用形態(tài)比率變量(17 個(gè))的馬氏距離對(duì)各采樣點(diǎn)皺紋盤鮑群體進(jìn)行聚類分析, 馬氏距離可以克服變量之間的相關(guān)性干擾, 并且消除各變量量綱的影響, 結(jié)果顯示大連的老偏島(LPD)、圓島(YD)以及榮成(XXK)聚為一組, 剩余4 個(gè)群體聚為另一組, 而且基于標(biāo)準(zhǔn)化后的測(cè)量變量(9 個(gè))的線性判別分析(LDA)也印證了這一結(jié)果, LDA 分析采用Fisher 判別法, 該方法的優(yōu)點(diǎn)是與主成分分析有關(guān), 而對(duì)各變量的分布、方差等都無限制。同時(shí), 非度量多維尺度NMDS 分析雖然不能將所有個(gè)體完全區(qū)分, 但LPD、XXK 和YD 群體基本上可單獨(dú)區(qū)分, 剩余群體的樣本則混為一組。造成這一結(jié)果的原因, 根據(jù)相關(guān)單位的生產(chǎn)記錄, LPD、YD和XXK 雖曾大規(guī)模底播皺紋盤鮑人工苗種, 但后一組的青島LS、大連ZZD、煙臺(tái)NHC、DQ 作為20世紀(jì)90 年代皺紋盤鮑底播鮑的主產(chǎn)區(qū), 其底播鮑的數(shù)量還是面積都遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于前者。雖然本研究可以確定采樣皺紋盤鮑樣本均為各采樣點(diǎn)的自然繁殖的個(gè)體,但這些樣本的親本遺傳來源不確定(未經(jīng)人工繁育的野生個(gè)體繁育而來, 或底播人工苗種繁育而來)可能顯著影響了采樣樣本的形態(tài)變異。貝類由于個(gè)體繁殖力強(qiáng), 人工苗種往往來源于幾個(gè)雄性親本, 再加上海區(qū)間底播投苗來源不清晰, 這可能造成雖然地理相隔很遠(yuǎn)(如LS 和ZZD 地理距離遠(yuǎn)), 但形態(tài)比率變量仍聚類為一組。這也可能是LDA 未能將所有個(gè)體完全清晰按采樣點(diǎn)分開的原因(成功率僅62.6%)。

樣本質(zhì)量和測(cè)量方法的準(zhǔn)確性是采用形態(tài)特征區(qū)分皺紋盤鮑群體的關(guān)鍵。無論在本研究的采樣過程還是樣本處理、測(cè)定中采用了嚴(yán)格的質(zhì)量控制。比如為防止季節(jié)對(duì)樣本測(cè)量指標(biāo)的影響, 特別是重量相關(guān)指標(biāo)的影響, 本研究均采用夏季7 月份采樣的樣本;采樣地點(diǎn)的選擇是至少近10 年未由人工苗種底播的海區(qū), 并且采樣后嚴(yán)格觀察是否有因海流等遷徙過來的人工底播鮑, 本實(shí)驗(yàn)中所有采樣點(diǎn)雖有700 余個(gè)標(biāo)本采集, 但實(shí)際分析中僅有452 個(gè)樣本進(jìn)入數(shù)據(jù)分析。在實(shí)驗(yàn)中測(cè)量時(shí)發(fā)現(xiàn)皺紋盤鮑殼高和粗糙度的測(cè)量會(huì)受到測(cè)量人和拍照獲取殼輪廓影響很大, 實(shí)驗(yàn)中殼高SH 的測(cè)定采用同一測(cè)量人多次測(cè)量(n＞5)取平均的方法, 而為獲取鮑殼外緣輪廓的凸包值, 實(shí)驗(yàn)采用同一天暗室光源拍照獲取所有貝類輪廓的方式進(jìn)行。此外, 在數(shù)據(jù)分析中, 為減少樣本規(guī)格差異對(duì)結(jié)果的影響, 本研究采用數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化, 并以對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)化后的殼長(zhǎng)作為協(xié)變量來進(jìn)行比率變量的協(xié)方差分析。盡管如此, 樣本間規(guī)格差異大、樣本量較小, 以及人工苗種的混雜或者遺傳影響可能是本研究缺陷,未來研究需加強(qiáng)該方面工作。

4 結(jié)論

研究以我國(guó)沿海采集的7 個(gè)皺紋盤鮑群體作為研究材料, 分析了群體內(nèi)和群體間貝殼形態(tài)和體重相對(duì)生長(zhǎng)的變異。協(xié)方差分析揭示形態(tài)特征變量(比率指標(biāo))在群體間存在顯著變異; 非度量多維尺度分析和馬氏距離將皺紋盤鮑群體分為2 個(gè)組; 異速生長(zhǎng)研究揭示了殼形態(tài)特征與皺紋盤鮑群體中異速生長(zhǎng)差異之間的高度線性相關(guān)性, 異速生長(zhǎng)程度呈現(xiàn)一定的群體區(qū)別; 然而線性判別分析未能較好地將各種群樣本分類。該研究初步表明皺紋盤鮑表現(xiàn)出與我國(guó)沿海環(huán)境和/或生態(tài)條件差異相關(guān)的表型可塑性,然而也可能受到人工底播影響造成的遺傳影響。本研究將對(duì)于皺紋盤鮑漁業(yè)資源管理如管理單位的界定,以及為今后全面評(píng)價(jià)不同地理群體的遺傳變異等提供參考。