基于鱼类生物完整性指数的深圳鹅公湾渔业水域健康评价

余景 赵漫 胡启伟 陈丕茂

摘要：【目的】基于鱼类生物完整性指数（F-IBI）评价深圳鹅公湾渔业水域的生态系统健康状况，为开展南海近海典型渔业水域的生态修复提供参考依据。【方法】基于2012年8月（夏季）和11月（秋季）、2013年2月（冬季）和5月（春季）4个季度的生物资源、生态环境调查资料，选取鱼类总种类数、石首鱼科鱼类种类数比例、鲷科鱼类种类数比例、浮游生物食性鱼类种类数比例、底栖生物食性鱼类种类数比例和底栖—游泳生物食性鱼类种类数比例6个指标，构建深圳鹅公湾F-IBI指标体系，并通过主成分分析和Pearson相关性分析对其适用性进行检验。【结果】石首鱼科鱼类种类数比例、鲷科鱼类种类数比例、浮游生物食性鱼类种类数比例、底栖生物食性鱼类种类数比例对F-IBI健康状况评价结果的影响较大，是主要的评价指标。鹅公湾F-IBI与水温、盐度、化学需氧量（COD）和石油类呈正相关，与pH、溶解氧（DO）、溶解性无机氮（DIN）、活性磷酸盐（PO43--P）和悬浮物呈負相关，其中与海水盐度、COD和悬浮物显著相关（P<0.01）。【结论】基于鱼类总种类数、石首鱼科鱼类种类数比例、鲷科鱼类种类数比例、浮游生物食性鱼类种类数比例、底栖生物食性鱼类种类数比例和底栖—游泳生物食性鱼类种类数比例6个指标构建的鹅公湾F-IBI评价体系具有可靠性，可用于南海近海典型渔业水域的生态系统健康状况评估。

关键词： 渔业水域；鱼类生物完整性指数（F-IBI）；生态系统健康评价；深圳鹅公湾

中图分类号： S931.1 文献标志码：A 文章编号：2095-1191（2017）03-0524-08

0 引言

【研究意义】生物完整性指数（Index of biological integrity，IBI）评价体系是通过对生态系统中某一类群落（如鱼类）的物种组成、多样性及功能结构等进行分析，将其与相应的标准体系进行比较，然后根据分类指标评价观测生态系统的健康状况（Karr，1981；刘恺等，2010）。IBI是目前水生态系统健康评价中应用最广泛的一个生态指标（王备新等，2006），是由Karr（1981）首次提出并以鱼类为研究对象而建立，随后扩展到其他水生生物，如大型底栖无脊椎动物、周丛生物、藻类、浮游生物和高等维管束植物等。鱼类是海洋生态系统的重要组成部分之一，也是海洋健康状况的重要指示生物，因此以鱼类为评价对象能更全面详细地反映生态系统的健康状况，对了解和维护水域生态系统健康、水域的可持续利用和管理具有重要意义。【前人研究进展】在国外，鱼类生物完整性指数（Index of biological integrity of fish，F-IBI）评价体系多应用于湖泊、河口和近海等水域环境的监测和管理。F-IBI最初应用于美国中西部流域（Karr，1981），此后还用于法国Seine河流域受农业排放和城镇化的影响评估（Oberdorff and Hughes，1992），改进后的F-IBI被用于检测污染对法国大西洋沿岸河口鱼类种群的影响（Delpech et al.，2010）。在国内，F-IBI评价体系多应用于湖泊和河流等淡水区域。长江中游浅水湖泊F-IBI评价体系建立较早（朱迪和常剑波，2004），该体系以1978年的调查数据为参照，对长江中游不同类型浅水湖泊进行F-IBI时空变化的比较研究。此后，郑海涛（2006）建立了怒江中上游F-IBI评价体系，对怒江的不同河段进行评价。近年来，F-IBI在广西河池地区（刘恺等，2010）、长江中上游干流及附属湖泊（刘明典等，2010）、漓江（朱瑜等，2012）、三门峡湿地（Zhang et al.，2014）、广东鉴江流域（郜星晨等，2015）和浑河流域（张赛赛等，2015）等得到广泛应用，这些评价体系多以历史数据或受损较小区域的数据为参照，研究区域尺度不一，评价指标存在明显差异。【本研究切入点】至今，鲜见将F-IBI评价体系应用于深圳鹅公湾海域的生态系统健康状况评价。【拟解决的关键问题】以鱼类为研究对象，构建深圳鹅公湾渔业水域的F-IBI评价体系，评价该海域的生态系统健康状况，为广泛开展南海近海典型渔业水域的生态修复提供参考依据。

1 材料与方法

1. 1 研究区域概况

鹅公湾是南海近海典型的渔业水域，位于深圳市大鹏湾内。鹅公湾的用海方式主要是浅海养殖和投放人工鱼礁，其养殖方式以网箱、浮筏吊养为主，主要养殖军曹鱼、石斑鱼、红鮋、扇贝等经济品种。从2007年开始，在鹅公湾内建设了准生态公益型人工鱼礁和国内首座开放型人工鱼礁。

1. 2 调查时间及站位设置

本研究在东经114°27′53.08″～114°29′5.05″、北纬22°28′21.97″～22°31′24.10″的区域布设10个调查站位（图1），分别设鹅公湾人工鱼礁区（S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7站位）和对照区（S8、S9、S10站位）。于2012年8月（夏季）和11月（秋季）、2013年2月（冬季）和5月（春季）对10个调查站位（S1、S2、S3、S4、S5、S6、S7、S8、S9、S10）进行生物资源和生态环境调查。

1. 3 调查项目及样品分析方法

调查项目包括海水水质和游泳生物资源状况。海水水质包括水温、盐度（‰）、pH、溶解氧（DO）、化学需氧量（COD）、溶解性无机氮（DIN）、活性磷酸盐（PO43--P）、石油类和悬浮物。利用拖网进行游泳生物资源状况调查，拖网渔船每站拖1次，时长为15 min，平均拖速2.5～3.0 km/h。调查过程中所有样品的采集和分析均按照《海洋调查规范》（GB/T 12763-2007）和《海洋监测规范》（GB/T 17378-2007）规定的方法进行操作。

1. 4 数据处理

1. 4. 1 参照样点确定 基于参照点为未受损样点或受损极小样点，受损点为已受各种干扰样点的原则（王备新等，2006），采用研究区域历史数据为参照点，主要包括1964～1965年南海北部底拖网渔业资源调查报告、南海渔业资源与渔业管理、南海北部近海海域的综合调查资料（南海水产研究所，1966；邱永松等，2008；贾晓平等，2012），确定S8、S9和S10号站位为受损点。

1. 4. 2 鹅公湾渔业水域F-IBI评价指标选取和筛选 IBI指标可归类为种类组成和丰度、耐受性、营养结构、繁殖共位群、鱼类数量和健康状况等（王备新等，2006；郑海涛，2006；刘恺等，2010）。根据深圳鹅公湾海域的开发状况，本研究从种类组成和丰度、营养结构及繁殖共位群三类中选取候选指标。其中，种类组成和丰度包括总种类数、某科鱼类种类数比例、中上层和底层鱼类种类数比例，营养结构包括浮游生物食性、浮游—底栖生物食性、底栖生物食性、底栖—游泳生物食性和游泳生物食性鱼类种类数比例，繁殖共位群主要由产浮性卵鱼类种类数比例组成（表1）。

在候选指标中根据指标属性分类进行筛选，获得评价指标。指标筛选原则：对于种类数指标，取消各站位或评价区域结果均小于5的指标；对于百分比指标，取消各站位或评价区域间差异小于10%的指标，取消90%以上站位或评价区域指标值均为0的指标（刘恺等，2010；裴雪姣等，2010）。

对候选指标进行判别能力分析和相关性分析，确定构建F-IBI的评价指标。判别能力分析是分析候选指标对人类活动的响应程度，利用箱线图比较参照样点和受损点在25%～75%范围即箱体IQ（Interquartile ranges）的重叠情况，反映候选指标在参照样点与受损样点间的差异程度，分别赋予不同数值。没有重叠，IQ=3；各自中位数值均在对方箱体范围之外，IQ=2；仅1个中位数值在对方箱体范围之内，IQ=1；各自中位数值均在对方箱体范围之内，IQ=0。其中，只有IQ≥2的指标被认为是对人为活动具有显著响应，可进行下一步分析。利用Pearson相关性分析检验候选指标的独立性，剔除相关性较高的指标（|r|>0.75）。

1. 4. 3 指标赋值标准 将指标分为1、3、5分三个层次，5分表示采样所得数据与参照样点值十分接近，3分属于中等，1分表示与参照样点值相差明显（Karr and Chu，2000）。每个站点的F-IBI即为该站点各评价指标得分总和。F-IBI可划分为6个健康等级（表2）（Karr et al.，1986）。为消除指标数量造成F-IBI总分差异，采用以下公式对F-IBI总分进行计算（Moyle and Randall，1998）：

F-IBI=指标分值总和/指标个数×12

2. 2 指标选取和评分标准的确定

2. 2. 1 指标选取结果 （1）判别能力分析：初步筛选的14个候选指标通过判别能力分析，得到11个在参照点和受损点具有显著差异的指标，分别是M1、M2、M3、M4、M5、M6、M7、M9、M11、M12和M13。这些指标对人为活动干扰有显著响应（图2）。

（2）相关性分析：对判别能力分析筛选出的11个候选指标进行Pearson相关性分析，得出指标间相关系数。由表4可知，M2与M3和M4显著相关（P<0.05，下同）、与M12极显著相关（P<0.01，下同），M3与M4、M7、M9和M12显著相关，M4与M9和M13显著相关，M5与M7和M9显著相关，M6与M13显著相关，因此排除M2、M3、M4、M5和M13等5个指标。最终选取M1、M6、M7、M9、M11和M12等6个指标用于构建鹅公湾渔业水域F-IBI评价体系。

2. 2. 2 评分标准 本研究以历史数据（南海水产研究所，1966；邱永松等，2008；贾晓平等，2012）为参照，将各指标分别赋值为1、3、5三个层次（表5），各指标对干扰的响应依据判别能力分析结果（图2）。

2. 3 鹅公湾渔业水域F-IBI评价结果

根据筛选指标的调查结果和评分标准，得到鹅公湾渔业水域鱼类完整性分值和健康等级（表6）。人工鱼礁区（S1～S3站位）鱼类完整性好，多数指标与参照值接近，说明人工鱼礁区鱼类资源状况较好；对照区（S8～S10站位）鱼类完整性处于差或一般状态，其中M7（鲷科鱼类种类数比例）和M12（底栖—游泳生物食性鱼类种类数比例）评分较低。

2. 4 F-IBI适用性检验结果

2. 4. 1 主成分分析结果 通过主成分分析法分析M1、M6、M7、M9、M11和M12等6个指标对鹅公湾渔业水域F-IBI健康状况评价结果的影响（图3）。在第一主成分上，M7和M9有较高的载荷，说明第一主成分由M7和M9决定，即M7和M9作为F-IBI的主要评价指标可信。在第二主成分上，M6和M11有较高的载荷，说明第二主成分由M6和M11决定，即M6和M11作为F-IBI的主要评价指标可信。可见，指标M6、M7、M9和M11对F-IBI健康状况评价结果的影响较大，是主要的评价指标。

2. 4. 2 相关性分析结果 鹅公湾渔业水域F-IBI与该海域理化因子（包括水温、盐度、pH、DO、COD、DIN、PO43--P、石油类和悬浮物）的Pearson相关性分析结果表明，鹅公湾F-IBI与水温、盐度、COD和石油类呈正相关，与pH、DO、无机氮、PO43--P和悬浮物呈负相关，其中与海水盐度、COD和悬浮物显著相关（表7）。

3 讨论

3. 1 F-IBI评价体系在鹅公湾渔业水域的应用

参照点的选取对IBI评价体系构建具有导向性和决定性的作用（郜星晨等，2015）。目前，关于参照点的定义及其设定方法并无明确规定，参照点的一般选取原则是利用历史数据，或选择无人类干扰的原始水域。因此，本研究选取渔业资源尚未严重衰退的历史（1965～1966年）数据（南海水产研究所，1966；邱永松等，2008；贾晓平等，2012）为F-IBI評价体系的参照点。

自Karr（1981）首次提出12项评价指标以来，由于地域差异和生态系统类型不同已发展为多种形式。IBI评价在设置初选指标时需全面考量，避免遗漏体现群落变化的关键指标。郑海涛（2006）在总结不同国家和地区F-IBI体系评价指标的基础上，设置五大类指标。本研究选取种类组成和丰度及营养结构项目下的6个指标，用于构建鹅公湾渔业水域F-IBI评价体系。此外，目前评价指标的筛选也尚无统一方法，既可以根据指标属性分类筛选适合的IBI评价体系（刘恺等，2010），也可以根据Barbour评价方法对候选指标进行分布范围、判别能力和Pearson相关性分析（苏玉等，2013）。本研究根据判别及相关性分析结果可知，石首鱼科鱼类种类数比例（M6）、鲷科鱼类种类数比例（M7）、浮游生物食性鱼类种类数比例（M9）和底栖生物食性鱼类种类数比例（M11）对F-IBI评价结果有较大影响。石首鱼科的杜氏叫姑鱼、银牙鱼、黄姑鱼、白姑鱼、大黄鱼、棘头梅童鱼及鲷科的二长棘鲷、黑鲷，均为南海底拖网的主要捕捞对象，且在调查期间石首鱼科的白姑鱼和鲷科的二长棘鲷、黑鲷均具有较高的渔获率。通过判别能力分析可知，人工鱼礁区底栖生物食性鱼类种类数比例有所增加，与相关研究结果（陈丕茂等，2013；廖秀丽等，2013）一致。因此，基于这6个指标构建的鹅公湾渔业水域F-IBI评价体系具有可靠性。

3. 2 人工鱼礁对鹅公湾渔业水域的生态影响

人工鱼礁不仅能改善海洋环境、为海洋生物提供庇护场所，礁体表面附着的大量海洋生物还能为海洋生物提供丰富的饵料来源，具有集鱼和增殖效应（Yu et al.，2015；赵漫等，2016）。本研究结果表明，人工鱼礁区（S1～S3站位）多数指标与参照值接近，说明人工鱼礁区渔业资源状况较好。人工鱼礁改善了投放水域的生态环境，提升其环境承载力和生产力（McGowan et al.，2014）。此外，人工鱼礁为鱼类、虾类等海洋生物提供了一个良好的栖息地和产卵场所（Zhou et al.，2010）。尤其是近年来湾内水产养殖和旅游产业的发展，鱼类的栖息环境受到严重破坏，对照区（S8～S10站位）鱼类生物完整性处于差或一般状态，因此急需通过投放人工鱼礁以改善鹅公湾渔业水域的生态环境。

鹅公湾F-IBI与水温、盐度、COD和石油类呈正相关，与pH、DO、无机氮、PO43--P和悬浮物呈负相关，其中与海水盐度、COD和悬浮物显著相关。COD是影响鹅公湾水域生态系统健康和F-IBI的主要理化因子，人工鱼礁区由于摄食生物增多、生物扰动增加，加速了沉积物中有机物质的分解，导致局部水域COD较高；另一方面，陆源输入也是影响COD的重要因素（李磊等，2012）。已有相关研究表明，COD是海域生态系统健康评价的负影响因子（裴雪姣等，2010；张浩等，2015），但其影响机理有待进一步探究。

3. 3 F-IBI评价体系的展望

目前，运用F-IBI评价体系对国内河流湖泊健康状况评价较常见。鱼类以其生活范围广泛，受物理、化学及生物条件长期的影响、易于分析和解释等优势一直被视为生物学评估监测的理想指标（Karr，1981）。本研究从鱼类角度客观评价深圳鹅公湾渔业水域的健康状况，参照郜星晨等（2015）的研究成果，运用判别及相关性分析等方法构建适合该水域的F-IBI评价体系，结果表明，人工鱼礁投放水域健康状况较好，其余站点水域健康等级为一般和差，急需采用一定措施对其进行生态修复，以促进该海域生物资源的可持续发展。海湾水域和内陆河流湖泊相比，其水文、生物等环境因素具有一定的差异，为进一步将IBI评价体系用于海湾水域，还应增加不同环境指标体系、不同年份和季节采样调查的次数，从而进行更准确的湾内水域健康状况评价及修复研究，同时应深入研究生物完整性与环境因子间的相关性，以完善生物完整性评价体系。

4 结论

基于鱼类总种类数、石首鱼科鱼类种类数比例、鲷科鱼类种类数比例、浮游生物食性鱼类种类数比例、底栖生物食性鱼类种类数比例和底栖—游泳生物食性鱼类种类数比例6个指标构建的鹅公湾F-IBI评价体系具有可靠性，可用于南海近海典型渔业水域的生态系统健康状况评估。

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（責任编辑 兰宗宝）