Page 90 - 《渔业研究》2026年第3期
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第 3 期         周竹黎等： 北部湾北部沿岸海域截尾白姑鱼时空分布格局及其与环境因子关系                                      383

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              括重量资源密度（kg/km ）和尾数资源密度（尾/km ），                       式（3）~式（5）中：ξ 和          η 分别表示外生与
              计算公式为     [20] ：                                 内生潜变量；Λ 和    x   Λ 分别为   x、y 变量的因子载荷
                                                                                 y
                  D = C/qa                           （2）       系数；δ 和    ε 为观测变量的测量误差项；ζ 为结构
                  式（2）中：C      为平均每小时拖网重量渔获率                   方程的残差；B       为内生潜变量之间的路径系数；
                                                               γ 为内生潜变量与外生潜变量之间的路径系数。
              （kg/h）或尾数渔获率（尾/h） ；a            为每小时网具
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              扫海面积（km /h） ；q      为逃逸率，本研究取         0.5。           本研究中，8     种环境因子（水深、透明度、盐
                  为展示截尾白姑鱼在调查海域的空间分布特征，                        度、pH、铵盐、无机氮、总氮、总磷）设为外生观
                                                               察变量（Exogenous observed variable，x） ，即解
              采用反距离权重插值法（Inverse distance weighted，
              IDW）对个体平均体质量、重量资源密度和尾数资                          释变量（Explanatory variable） ；重量资源密度、尾
              源密度进行空间插值并绘制分布图               [21] 。             数资源密度和个体平均体质量设为内生观察变量

               1.2.3 SEM  分析                                   （Endogenous observed variable，y） ，即响应变量
                  为探讨截尾白姑鱼种群资源与环境因子之间的                         （Response variable） 。本研究中使用的环境因子
              关系，构建      SEM。SEM    兼具测量模型（Measure-            和资源量数据均为实测数据，能够完整地表达研究
              ment model）和结构模型（Structural model）的特             所需的生态过程，因此不需要潜变量进行间接表
              征，能够同时处理多个响应变量与解释变量之间的                           述。由于部分解释变量对响应变量的影响在统计分
              关系  [22] 。测量模型基于验证性因子分析，主要用                      析中未达到显著性水平（P>0.05） ，为保证                 SEM
              于描述潜变量与观察变量之间的关系                   [  公式（3）      统计分析的有效性，仅分析因子间的路径系数达到
              和公式（4）]；而结构模型旨在揭示潜变量之间的                          显著性水平（P<0.05）的关系。
              关系   [  公式（5）]  [12] 。                               在构建   SEM  之前，利用方差膨胀因子（Variance
                                                               inflation factor，VIF）检验解释变量间的多重共线
                  x = Λ x ξ +δ                       （3）
                                                               性。结果（表      1）显示温度、溶解氧和磷酸盐的              VIF
                  y = Λ y η+ε                        （4）
                                                               值大于   5，因而被剔除。其余变量均在可接受范围
                  η = Bη+γξ +ζ                       （5）       内（1<VIF<5）   [23] 。


                                               表 1    解释变量多重共线性分析结果
                                      Tab. 1    Multicollinearity diagnostics of explanatory variables

                  解释变量 Explainatory variables  方差膨胀因子 VIF        解释变量 Explainatory variables  方差膨胀因子  VIF
                   水深 Water depth                3.65           无机氮 Inorganic nitrogen          2.97
                   温度 Temperature                9.03           溶解氧 Dissolved oxygen            8.51
                   磷酸盐 Phosphate                 6.81           总氮 Total nitrogen               1.93
                   透明度 Water transparency        3.80           总磷 Total phosphorus             3.27
                   盐度 Salinity                   4.36           尾数资源密度 Individual density       1.21
                                                                个体平均体质量
                   酸碱度 pH                        3.25                                           1.27
                                                                Mean individual body mass
                   铵盐 Ammonium                   1.63

                  SEM  分析通过    R  语言的“lavaan”软件包实现，             2 结果
              采用多次迭代以保证模型收敛，结果以标准化路径
                                                                2.1 截尾白姑鱼资源季节性变化特征
              系数形式呈现       [24] 。路径图中，单箭头矢量方向表
              示变量间的回归关系          [25] ，路径系数（范围−1      至  1）        截尾白姑鱼在春、秋两季均被鉴定为北部湾北
              表示效应强度，模型适配性通过显著性检验（P>                           部沿岸的重要种，其         IRI 值分别为   202.95 和  208.97，
              0.05） 、均方根近似误差（Root mean square error of         出现频率分别为       52.94%  和  76.47%，该物种在总渔
              approximation，RMSEA，≤0.08） 、塔克−刘易斯指              获数量中的占比分别为          1.19%  和  0.92%，在总渔获
              数（Tucker-Lewis index，TLI，≥0.90）等指标进行             重量中的占比分别为          2.64%  和  1.72%。结果表明，
              评价。                                              截尾白姑鱼在调查海域具有较高的资源密度和渔业
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