鱼类矢耳石形态分析及其在群体识别中的应用实例研究

利用表征性耳石形态变量(大小变量和轮廓变量)分析方法研究了渤海近岸与长江口水域四个刀鲚(Coilia nasus)群体的识别问题,对比分析了协方差(ANCOVA)校正法和异速生长(allometric growth)校正法在耳石形态分析中去除体长效应的应用效果。研究结果表明,两种体长校正法对四个群体的判别分析结果未产生显著影响,总体识别成功率分别为50.3%和56.5%,群体内个体识别成功率分别为39.5%—90.0%和34.0%—65.1%;长江口水域不同体长组刀鲚个体的耳石形态差异显著,表明其耳石形态特质随鱼类个体生长而变化,协方差校正法和异速生长校正方法的体长组别间的总体识别成功率分别为94.8%和98.8%。整体上,耳石轮廓变量(如矩形趋近率、圆度、分形维数、傅立叶系数等)对刀鲚群体间或体长组别间识别的贡献值高于耳石大小变量(如周长、平均直径、重量、面积等),而二者结合能更有效地识别各地理群体或体长组别个体。

北部湾金线鱼、深水金线鱼与日本金线鱼矢耳石形态识别的初步研究

采用2010年1～9月采自北部湾及邻近海域流刺网渔获的54尾金线鱼(Nemipterus virgatus(Houttuyn,1782))、71尾深水金线鱼(Nemipterus bathybius Snyder,1911)和65尾日本金线鱼(Nemipterus japonicus(Bloch,1791))耳石样本,进行了椭圆傅立叶分析。耳石轮廓经图像处理后进行灰阶转换和二值化处理,消除噪点,然后解析为椭圆傅立叶标码(EFDs)。采用77个EFD系数进行主成分分析和判别分析来区分3种金线鱼的耳石。结果表明,日本金线鱼幼鱼和成鱼耳石在性成熟前后存在显著的体长效应(P<0.05),金线鱼和深水金线鱼则体长效应不显著(P>0.05)。因此在耳石椭圆傅立叶分析中,日本金线鱼采用性成熟个体样本,金线鱼和深水金线鱼采用全部样本。主成分分析中,第1、第2和第3主成分,分别解释了总变异的65.1%,15.3%和5.3%,可以将3种金线鱼耳石区分开来。EFD系数的逐步判别分析中,3种鱼的平均正判率达98.6%;交互验证结果显示,3种鱼的平均正判率达97.9%,这表明耳石椭圆傅立叶分析可以作为鱼种识别的有效工具。

利用Matlab软件进行耳石形态实例研究

以东北水域六种常见鲤科鱼类微耳石为研究对象,利用Matlab软件,从传统形态分析法(I)和椭圆傅立叶轮廓分析法(EFA,Ⅱ)两方面进行形态学分析。对第I类参数进行方差分析和Bayes逐步判别分析及对第Ⅱ类参数进行聚类分析,结果表明,鲤科鱼类微耳石形态不仅具有种间多样性特征,还具有种内相似性特征;结果还表明,自判别的正确率达到了69.9%,主成分分析优化后的第Ⅰ、Ⅱ类参数的综合变量自判别将正判率提升至81.6%,表明微耳石形态对鲤科鱼类物种鉴别具有可行性。