运用信息化手段分析论文数据
新安江鱼类群落多样性的纵向梯度格局 ——基于a和P多样性的比较研究 2材料与方法 2.1样点设置 以皖南山区的新安江作为研究对象,依据Stracher (1957)对溪流级别(stream order)的划分标准,参照比例尺为1:300 000的《安徽省地图册》,对新安江的溪流 级别进行定义共划分为5个溪流级别;理论上每个河段各设定一个调查样点,但在 在野外实际采样过程中,基于每样点的可抵达性和可操作性对样点进行取舍,此次 试验共采集了 25个样点。 2.2标本采集 2017年8月针对新安江1-5级河流(六股尖-街口)进行取样。在可涉水河段以 单人背式电鱼器为渔具,1人负责电鱼2人完成捕捞,非可涉水河段以船运电鱼机 和网,结合地笼进行采样。每样点的采集路线均选择“之”形,根据采样河道长(50 m)和采样时间(30 min)将捕捞努力统一化。采集后的标本在新鲜状态下进行鉴 定(至种;吻虾虎鱼仅至属),统计并记录物种组成、物种数与个体数。现场无法鉴 定的物种用8%的福尔马林溶液进行保存,带回室内鉴定。 2.3数据获取 局域环境因子:利用YSI和GPS等仪器,现场测量海拔、河宽、水宽、水深、 流速、底质、海拔、水温、溶氧、pH、电导。 区域景观因子:利用ArcGis计算土地利用面积以及样点距河源距离(30mdem 图层)、年降水和人口密度等区域因子可从地方的相关部门获取。 2.4室内分析 测量鱼类体长、体高、体宽、口位、眼位、肠长等19个形态特征数据(若某种 鱼类物种的标本不足量,则全部测量)。其中反映运动特征的有体高、体宽、尾柄长、 尾柄高、中线高、背鳍长、背鳍高、臀鳍长、臀鳍高;反映栖息地利用的有眼位、 胸鳍长、胸鳍高;反映食性的有头长、头高、口宽、口位、眼径、肠长等。 选择5组性状,体长、体高、尾鳍高与尾柄高、肠长。再根据体长与体高的比 值求出体形比值(该性状可反映鱼体在水体中的水动力学轮廓特征)、根据尾鳍高与 尾柄高的比值求出游泳能力比值(该性状可反映鱼体在水体中的游泳能力大小)、根 据肠长与体长比值求出相对肠长(反映食性)。利用所得数据构建功能群。(形态功 能群构建:利用体型比值、游泳能力比值两组数据在primer 5软件中进行聚类分析。 根据分支和分支得分情况进行分组。营养功能群构建:利用相对肠长数据进行聚类 分析并分组。复合功能群构建:根据形态功能群和食性功能群分组情况进行组合, 构建“形态-食性”复合功能群。) 2.5数据分析 物种鉴定后,根据特定物种出现频率(Frequency of the occurrence, F)和 相对多度(relative abundance, P)来确定该物种的常见性和优势度,出现频率(F) 和相对多度(P)的计算公式如下: Qi Fi = 100 x —% S ,其中Si为i物种的出现样点数,S为所有样点总数; Ni Pi = 100 x — % N ,其中Ni为i物种的个体数,N为所有渔获物个体总数。 出现频率(F)大于或等于40%的鱼类物种为常见种,低于10%的鱼类物种为 稀有种,介于两者之间的鱼类物种为偶见种;相对多度(P)大于或等于10%属优 势种,小于10%属非优势种。运用双因素方差分析(Two-way AN0VA)检验纵向梯 度(河流级别)对鱼类多样性的影响,分别按照鱼类物种数、个体数、香农-威纳指 数独立进行;运用Pearson,s相关分析分别检验各溪流各季度的鱼类物种数、个 体数和香威指数同海拔之间的关系;运用逐步线性回归分别检验局域栖息地变量对 3条溪流中的鱼类物种数、个体数和香威指数的影响。为满足数据的正态性和方差 齐性,分析前将原始数据进行log(X+l)转换。以上分析均在SPSS21.0软件下进行, 视P0.75,完全分离;0.5 VRW0.75,少量重叠但仍明显分离;0.25VRW0.5,存在一定重叠但仍然可分;R W0. 25,明显重叠几乎不可分)。运用非度量多维标度法(non-metric multidimensional scaling, NMS)构建功能团的二维双标图。运用相似性百分比分 析(similarity percentages, SIMPER)检验各个功能团间的特征值及其贡献率。 上述数据在Primer5. 0软件下进行分析。 3.分析结果 由于时间关系,本小组现仅对鱼类分类群多样性做出分析,功能群多样性的相 关分析将在后续完成。 共捕获鱼类2002尾,隶属4目10科50种。其中鲤形目鱼类物种最多。宽鳍谶 最常见且数量最大,吻虾虎鱼次之;光唇鱼和原缨口酬出现频率和多度也较高。尖 头岁、光倒刺勉、团头鲂和鲤均仅出现在一个样点。 对渔获物进行分类统计后显示,分类群的组成都随河流级别显著变化(Global R =0. 492, P < 0.001),且分类群的分离程度较低(0.492) .且1级-5级和3级-5 级间分类群显著差异(P〈0.05)°