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新安江鱼类群落多样性的纵向梯度格局 ——基于α和β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：
Fi100
Si
%
S，其中Si为i物种的出现样点数，S为所有样点总数；Ni%
N，其中Ni为i物种的个体数，N为所有渔获物个体总数。
Pi100
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 ANOVA）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+1)转换。以上分析均在SPSS21.0 软件下进行，视 P<0.05为显著性水平。
基于形态测量与食性分析数据求得Bray-Curtis 相似性系数，构建鱼类群落结构的相似性矩阵，运用Cluster聚类分析划分鱼类群落的形态功能团和营养功能团。分别运用单因素相似性分析（One-way ANOSIM）检验各功能团内子功能团的特征差异，P＜0.05为差异显著，R代表各子功能团的分离程度（R＞0.75，完全分离；0.5＜R≤0.75，少量重叠但仍明显分离；0.25＜R≤0.5，存在一定重叠但仍然可分；R≤0.25，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。宽鳍鱲最常见且数量最大，吻虾虎鱼次之；光唇鱼和原缨口鳅出现频率和多度也较高。尖头岁、光倒刺鲃、团头鲂和鲢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）。
本文来源：https://www.dy1993.cn/aNp.html
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2022-10-04
