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基于碳氮稳定同位素的珠江口南沙海域渔业生物群落营养结构研究 |
汪慧娟1, 徐姗楠2, 张文博3, 黄洪辉2, 齐占会2, 程琪1, 刘华雪1,* |
1.生态环境部华南环境科学研究所, 广州 510530
2.中国水产科学研究院南海水产研究所, 广东省渔业生态环境重点实验室, 广州 510300
3.广东省环境科学研究院, 广州 510045
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摘要 根据2015年秋季珠江口南沙海域拖网渔业生物的调查, 采用碳(C)、氮(N)稳定同位素技术, 分析了珠江口南沙海域渔业生物的碳氮稳定同位素基本特征, 构建了连续营养级谱, 并探讨了食物网中鱼类营养级历史变化特征。结果表明: 珠江口南沙海域秋季渔业生物δ13C介于–29.22‰—–20.67‰, 均值为 (–25.89±2.08)‰, δ15N介于10.55‰—15.66‰, 均值为(12.44±1.41)‰。以小型浮游动物的氮稳定同位素平均值作为基准值构建渔业生物的营养级谱, 发现珠江口南沙海域鱼类的营养级范围为2.72—4.23, 甲壳类的营养级范围为2.99—3.99, 且各种类生物营养级跨度大。与Fishbase鱼类生态学数据库记录进行对比, 发现64%的鱼类其营养级均值位于历史营养级数据范围内, 27%的鱼类营养级低于历史营养级水平, 只有9% 的鱼类营养级高于历史营养级水平。珠江口南沙海域渔业生物总体处于受人类活动影响较大, 食物网受干扰较多的状态。研究初步建立了珠江口南沙海域渔业生物群落营养结构, 旨在为该海域的渔业资源科学管理和可持续利用提供理论依据。
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[1] |
张黄琛1, 2, 3, 谭烨辉1, 2, 3, *. 垂向层化对海洋生物生产和碳沉降影响的模型研究[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 1-. |
[2] |
张喆1, 2, *, 陈海刚1, 2, 田斐1, 2, 张林宝1, 2, 蔡文贵1, 2. 基于整合生物标志物法评价十溴联苯醚对紫红笛鲷肝脏的氧化胁迫效应[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 11-. |
[3] |
马晓宇1, 2, 李昌达3, 王友绍2, 赵艳1,*, 程皓2,*. 桐花树幼苗光合和呼吸代谢对水淹胁迫的响应[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 20-. |
[4] |
崔博亮1,2,3, 王沛4, 陈克龙2,3,*, 安彦明5, 祁闻1,2,3. 绿洲城镇化和退耕还草对生态系统服务价值的影响——以武威市为例[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 26-. |
[5] |
台辉1, 秦富仓2,*, 张茂林1, 李龙2, 杨振奇3, 任小同2. 残塬沟壑区苹果园生态服务功能综合评价研究[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 36-. |
[6] |
陈鹏飞1,*, 王金颖1,2, 诸云强1,3. 黄土高原不同生态地理区植被净初级生产力变化与驱动力分析[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 43-. |
[7] |
刘海洋1, 毕海燕2, 玛依拉·阿布都克力木3, 王伟1, 张仁福1, 姚举1, *. 作物轮作对多年连作棉田土壤细菌群落结构的影响[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 53-. |
[8] |
范亚民1, 2, 马廷婷3, 李启升3, 吴召仕3,*. 春夏季阳澄湖浮游植物空间分布特征及其与环境因子关系[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 63-. |
[9] |
陆虎1,3, 谢子强1,3, 孙浩1, 蓝军南1,3, 覃业曼1,3, 谢勇琪1,3, 廖宝林1,3, 肖宝华1,2,*. 深圳大鹏半岛附近海域春季渔业资源空间分布及群落结构分析[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 72-. |
[10] |
高莎, 张静静*. 近18年来郑州市“三生空间”综合利用评价分析[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 81-. |
[11] |
寇萌1, 尹秋龙2, *. 黄土高原15种木本植物叶片水力效率与水力安全的权衡关系[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 88-. |
[12] |
贾媛媛, 李维德*. 基于生态足迹模型的海西州可持续发展评价[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 94-. |
[13] |
孙丽丽1, 2, 张严1, 2, 黄丽1, 2, 侯建军1, 2, *, 李运涛3, 刘细霞1, 2, 吴琴1, 2. 降雨对青山湖浮游细菌群落结构的影响[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 104-. |
[14] |
陈蕾如, 曹悦, 许克福*. 中小城市游憩型绿道综合使用评价[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 114-. |
[15] |
刘凤莲1,2, 杨人懿1,2, 杨磊1,2, 彭海英1,2,*. 快速城市化背景下的武汉市生态系统服务价值变化及预测研究[J]. 生态科学, 2024, 43(3): 124-. |
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