长江主要一级支流中华倒刺鲃形态差异比较

采用传统形态学和框架分析法,运用单因素方差分析、聚类分析、主成分分析和判别分析4种多元分析方法对嘉陵江、赤水河、清江3个中华倒刺鲃(Spinibarbus sinensis)种群288尾样本的30个形态比例性状进行比较研究.结果表明,3个种群的全长/体长、叉长/体长、体宽/体长等29个性状差异显著(P＜0.05);聚类结果显示,嘉陵江种群与赤水河种群首先聚为一类,认为嘉陵江种群与赤水河种群形态最为相似;主成分分析构建了8个主成分,累计贡献率为62.93％;以Bayes逐步判别分析方法选用16个判别效果较好的比例性状建立了3个中华倒刺鲃地理种群的判别函数,综合判别率达到99.31％.研究结果显示,嘉陵江种群与赤水河种群形态较为相似,而两者与清江种群形态差异较大.本研究从形态特征上为长江上游中华倒刺鲃种群的划分提供了科学依据.     

不同投喂方式对鳙形态特征的影响

为分析不同投喂方式对鳙形态特征的影响,本研究采用了传统形态度量法和框架分析法构建了31个反映体型的形态比例性状,运用单因素方差分析、聚类分析、主成分分析和判别分析等统计方法对4种投喂方式下,施肥(组A)、施肥+1/2投饲(组B)、施肥+投饲(组C)、投饲(组D)总共56尾鳙的这些性状进行分析比较。方差分析结果显示,不同处理组间头高/体长、4–6/体长、5–6/体长、5–8/体长等7个比例性状无显著差异,其他24个性状差异显著,但头长/体长在组A、组C和组D中无显著差异。聚类分析结果显示,不同处理组分成2支,其中组A单独聚为一支,而组B、组C和组D共同聚为一支。主成分分析构建了7个主成分,累计贡献率达到了94.6%,其散点图显示,组B、组C和组D部分样本重叠在一起,与组A完全分开。以Bayes逐步判别分析方法选用了6个判别效果较好的比例性状,建立了4个种群的判别函数,不同处理组鳙判别准确率分别为92.7%、87.5%、64.3%和87.5%,说明了本结果的可靠性。结果表明,投饲养殖方式下鳙形态特征发生显著变化,但头部相关的主要比例性状无显著差异,头部至背鳍躯干部距离显著增大,形成了头部偏小的假象。本研究首次以数据结果阐释投饲养鳙仍符合人们喜食的大鱼头特征,为该养殖技术奠定了理论基础。