Page 108 - 《水产学报》2026年第2期

2 期 水 产 学 报 50 卷
·续表 1·
目/科 物种 网具
N/% W/% IRI/% FFG EG HT
order/family species gear
鲿科 Siluridae 黄颡鱼 Pelteobagrus fulvidraco 0.18 0.12 0.02 IN SE BE ac
鲈形目 Perciformes
鮨科 Serranidae 鳜 Siniperca chuatsi 0.21 0.51 0.10 CA SE MU ac
斑鳜 Siniperca scherzeri 0.09 0.10 0.02 CA SE ML ac
虾虎鱼科 Gobiidae 子陵虾虎鱼 Rhinogobius giurinus 0.33 <0.01 0.06 IN SE BE a
鳢科 Channidae 乌鳢 Channa argus 0.03 <0.01 <0.01 CA SE BE a
N (ind.), W (kg), IRI 3 288 655.2 13 771
注：IRI. 相对重要性指数。EG. 生态类型，SE. 定居型，RL. 河湖洄游型。FFG. 摄食功能群，HE. 植食性，OM. 杂食性，PL. 浮游生物食性，
IN. 无脊椎动物食性，CA. 肉食性。HT. 栖息地类型，MU. 中上层，ML. 中下层，BE. 底栖层。a、b和c分别表示该物种被多网目单层刺网、地
笼和三层刺网捕获。
Notes: IRI. index of relative importance. EG. ecological group, SE. sedentary, RL. river-lake migratory. FFG. feeding functional group, HE. herbivores;
OM. omnivores; PL. planktivores; IN. invertivores; CA. carnivores. HT. habitat guild, MU. middle upper layer; ML. middle lower layer; BE. benthic. a,
b, and c indicate that the species was captured by multi-mesh gillnets, traps, and trammel nets, respectively.

物种组成包括物种的相对多度 (N，%)、相对 态性和方差齐性检验，对满足条件的数据进行参
重量 (W，%) 和相对重要性指数 (IRI%)。计算每 数检验，否则进行非参数检验。
个物种的重要性指数 (IRI)： 计算不同站点和季节中每种鱼类的 NPUE，

IRI=(N×100+W×100)×F×100 将各物种相对 NPUE 小于 1% 的归为少见组，进行
式中，F(%) 为物种的出现率。根据 IRI 计算 IRI 数据转化后，分别采用 R 语言“vegan”包的 hclust、
(%)，IRI%=IRI /∑IRI ，式中，IRI 为第 i 种物种 metaMDS 函数进行聚类分析 (CA) 和非度量多维
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的重要性指数，∑IRI 为所有物种的重要性指数之 标度 (NMDS)，以探讨不同季节各站点鱼类物种
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和。根据 IRI 划分优势种，当 IRI≥1 000 时，为 的组成差异。二者均采用 Bray-curtis 距离，CA 使
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优势种；100≤IRI<1 000 时，为重要种 。 用其中的平均连接聚类法。NMDS 分析中压力系
S5 和 S6 站点冬季和/或秋季的水深太浅不能 数值的大小可以反映图形的代表性，当 stress≤0.2、
放置刺网，因此，鱼类群落结构的水平空间和季 <0.1 和<0.05 时，分别表示可用二维排序图表示、
节 变 化 及 其 与 环 境 因 子 的 关 系 仅 采 用 2021 年 具有较好拟合度和图形具有代表性。使用相似性
S1~S4 站点的多网目单层刺网数据，仅 S1 和 S2 分析 (ANOSIM) 和多响应置换过程 (MRPP) 以进
站点各个季节能够在 3 个水层放置多网目单层刺 一 步 确 定 聚 类 划 分 是 否 具 有 统 计 学 意 义 。 在
网，因此仅利用这 2 个站点的数据进行垂直分布 ANOSIM 分析中，R>0.75、≈0.5 和<0.5，分别表
差异性分析。按季节、站点和水层统计捕获到的 示完全分开、重叠但显著不同以及几乎不可分开；
物种数，以物种数来衡量物种丰富度，并将捕获 在 MRPP 分析中，A>0.1 表示组间存在显著差异。
到的鱼类数量和重量换算成单位努力捕获数量 如组间差异显著，则采用“labdsv”包的 indval 函数
[NPUE， 尾 /(1 000 m ·h)] 和 单 位 努 力 捕 获 重 量 进行指示种分析 (ISA)，当指示值>0.5 且 P<0.05
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[BPUE，g/(1 000 m ·h)] 。采用双因素方差分析 的物种被认定为指示种 。采用列联表分析探讨
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探讨鱼类 NPUE、BPUE 和物种数的水平空间和季 鱼类物种组成在水层间是否存在显著差异，如存
节差异，存在交互作用时，再用单因素方差分析 在显著差异，则采用单因素方差分析或非参数检
或非参数检验探讨各站点的季节差异或各季节的 验分析探讨导致水层间差异的主要物种。
空 间 差 异 ； 采 用 双 因 素 方 差 分 析 探 讨 NPUE、 采用不同季节的各站点鱼类物种 NPUE 矩阵
BPUE 和物种数在季节和水层间的差异，由于重 和环境矩阵进行多变量分析，以探讨环境因子对
点关注以上指标的水层间差异，因此，不论是否 鱼类物种时空分布的影响。进入物种矩阵的种类
交互作用，仅采用单因素方差分析或非参数检验 至少在 3 个以上站次出现且总体相对多度大于 3%，
探讨各指标在各个季节的水层间差异性。分析前， 并使用 log(x+1) 对鱼类 NPUE 和环境因子进行数
对 NPUE、BPUE 和物种数等数据转换后，进行正 据转换 (除 pH 外)。本研究选择 RDA 分析。

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