海洋底栖生物是指以海洋沉积物底内、底表及水中物体(包括生物体和非生物体)为依托而栖息的生物类群, 自潮间带至海洋深渊均有分布, 是海洋生物中种类最多、生态关系最复杂的类群^[1]。大型底栖动物是指不能通过0.5 mm孔径筛网的底栖动物^[2-3], 是海洋生态系统的重要组成部分, 它们通过摄食、掘穴和建管等活动参与生物地球化学循环, 维持海洋生态系统的结构与功能^[4]。大型底栖动物也是海洋食物链的中间环节, 它们通过捕食其他底栖生物和有机碎屑以及被其他动物捕食, 将能量从低营养级传递到高营养级, 在海洋生态系统中的能量流动与物质循环中扮演着关键角色, 对于维持海洋生物多样性具有重要作用。

莱州湾位于渤海南部, 山东半岛北部, 受到黄河、小清河、潍河等山东半岛沿岸十几条入海河流的影响, 营养物质丰富, 是海洋大型底栖动物的重要栖息地, 是海洋经济物种的重要产卵、育幼和索饵场所。受渔业捕捞、近海养殖、海岸工程建设、石油天然气开采、陆源污染物排放等人类活动影响, 莱州湾底栖生态系统正在发生深刻变化^[5]。这使莱州湾成为我国北方海洋大型底栖动物群落研究的热点海域。以往研究探讨了多种环境要素对莱州湾大型底栖动物的影响^[6], 但少有研究对于莱州湾南岸昌邑海域的大型底栖动物进行针对性的调查。

本研究通过对莱州湾昌邑海域东、西两个断面10个站位大型底栖动物和环境要素的调查, 分析了该海域的大型底栖动物群落特征及其影响因素, 比较了东西调查断面的差别, 以期了解该海域的生态环境现状, 为海洋生物多样性保护提供科学依据。

1 材料和方法 1.1 调查站位、样品采集和处理

本研究区域位于莱州湾昌邑海域。于2023年7月在该海域两个断面10个站位进行大型底栖动物定量采样和环境要素采样, 海域位置和调查站位分布见图 1。使用0.1 m²的抓斗采泥器采集沉积物样品, 每个站位成功采样3次。前2次样品合并为1个样品, 使用0.5 mm孔径的筛网进行筛选, 将截留的大型底栖动物样品使用75%的酒精进行固定, 带回实验室进行鉴定、计数和称重, 物种名录参照WoRMS网站(http://www.marinespecies.org)、《中国近海底栖动物常见种名录》^[7]和《中国海洋生物名录》^[8]进行校对和复核。第3次采集的沉积物样品, 冷冻保存带回实验室用于后续分析。使用超声波测深仪同步测量水深(depth), 使用YSI(ProQuatro, 美国)同步测量每个站位底层水体温度(temperature)、盐度(salinity)、溶解氧(DO)和pH。使用采水器采集每个站位的底层水样, 然后用孔径为0.45 μm的GF膜进行过滤, 将过滤后的水体冷冻保存带回实验室用于后续分析。

在实验室内, 使用粒度分析仪(Cilas 1190, 法国)测量沉积物的中值粒径(MGS), 并根据粒径大小将沉积物划分5个组分, 粒径小于4 μm为黏土(clay)、4~63 μm为粉砂(silt)、63~250 μm为细砂(fine sand)、250~500 μm为中砂(medium sand)、500~2 000 μm为粗砂(coarse sand); 使用元素分析仪(vario Macro cube, 德国)测定沉积物总有机碳(TOC)、总氮(TN)含量; 使用分子荧光分光光度计(F-4600, 日本)测定沉积物石油烃(TPH)含量; 使用电感耦合等离子体质谱仪(iCAP Qc, 美国)测定沉积物重金属(铜Cu、铅Pb、锌Zn、镉Cd、铬Cr、砷As、锰Mn、铁Fe、钴Co)含量和磷(P)含量。使用营养盐自动分析仪(QuAAtro39, 德国)测量水样的硝酸盐(NO₃^‒)、亚硝酸盐(NO₂^‒)、铵盐(NH₄⁺)、磷酸盐(PO₄^3‒)、硅酸盐(SiO₃^2‒)含量。样品采集与处理方法均按照《海洋调查规范》(GB/T 12763—2007)^[9]执行。

1.2 数据统计分析

使用R语言FactoMineR包^[10]PCA函数对环境要素进行主成分分析(Principal Component Analysis, PCA), 在分析之前对环境数据进行ln转化(pH除外)和标准化。计算大型底栖动物物种数、丰度、生物量、优势度、Margalef丰富度指数(D)、Shannon-Wiener多样性指数(H′)和Pielou均匀度指数(J′), 其中D、H′和J′的计算在vegan包^[11]中完成。依据下式计算优势度(Y)和多样性指数

$ Y = \left( {{n_i}/N} \right) \times {f_i}, $

(1)

$ D = \left( {S - 1} \right)/\ln N, $

(2)

$ H' = - \mathop \sum \limits_{i = 1}^S {P_i}\ln {P_i}, $

(3)

$ J' = H'/\ln S , $

(4)

式中, N为所有物种的总个体数; n_i为第i种的个体数; S为样品中的总物种数; P_i为n_i与N的比值; f_i为第i种出现的站位数占总站位数的百分比; Y≥0.02的物种被视为优势种。使用方差分析(Analysis of Variance, ANOVA)判断物种数、丰度、生物量、D、H′和J′在两个调查断面之间是否存在显著性差异。在分析之前先判断数据的正态性和方差齐性, 如果不满足, 则使用非参数检验(Kruskal-Wallis秩和检验)来判断差异显著性。

使用pheatmap包^[12]pheatmap函数对物种-站位丰度矩阵进行聚类分析(Cluster), 在分析之前将丰度数据进行平方根转化, 计算站位之间的Bray-Curtis距离, 计算物种之间的卡方距离, 使用ward.D2连接进行聚类; 同时使用vegan包metaMDS函数进行非参数多维标度排序(Nonmetric Multidimensional Scaling, NMDS)来分析站位之间的差异性, 使用adonis2函数进行置换多元方差分析(Permutational Multivariate Analysis of Variance, PERMANOVA)来检验站位之间差异是否显著, 使用simper函数进行相似性百分比分析(Similarity Percentage, SIMPER)确定造成差异的主要物种。

使用linkET包^[13]mantel_test函数计算环境要素矩阵与不同类群物种丰度矩阵之间的相关性, 挑选与物种丰度矩阵显著相关的环境变量, 使用vegan包进一步进行典范对应分析(Canonical Correspondence Analysis, CCA)。在进一步分析之前, 为了去除环境变量之间多重共线性的影响, 先对环境数据进行ln转化(pH除外), 计算环境变量之间的Pearson相关性, 保留相关系数小于0.85的环境变量。为了去除稀有种的影响, 去除仅出现于一个站位的物种。在CCA分析中, 分别进行全模型置换检验、各坐标轴置换检验和各环境变量置换检验(置换检验次数均为999次), 来判断全模型、各坐标轴和各环境变量的显著性。使用rdacca.hp包^[14]rdacca.hp函数计算环境变量的单独效应。

所有统计分析均在R4.3.0中进行。除了前述R包外, 本研究在分析和绘图中还用到factoextra^[15]、ggplot2^[16]、ggrepel^[17]、readxl^[18]、tidyterra^[19]、maptiles^[20]、sf^[21]。

2 结果 2.1 环境因子

环境因子主成分分析(PCA)结果表明, PCA第一轴和第二轴分别解释了环境因子变化的51.59%和16.46%。大部分环境因子表现出对第一轴较高的贡献率, 其中贡献率排前6的包括: 铜、钴、铁、总有机碳、锌和黏土。对PCA第二轴贡献率排前6的环境因子依次为: 盐度、砷、亚硝酸盐、pH、铅和粉砂。B和C两个断面的环境因子在PCA排序图上差异较大, 其中B1、B2、B3与C3、C4、C5在PCA第一轴上有显著差别, 而B4、B5与C1、C2在PCA第二轴上有显著差别(图 2)。

2.2 物种组成、优势种、丰度、生物量和多样性

调查海域共鉴定大型底栖动物55种, 包括: 多毛类动物24种, 占总物种数的43.64%, 软体动物14种, 占25.45%, 甲壳动物12种, 占21.82%, 棘皮动物4种, 占7.27%, 其他类群动物1种, 占1.82%。大型底栖动物优势种优势度见表 1。优势度最高的物种为彩虹蛤(Iridona iridescens), 优势度为0.321, 其次依次为刚鳃虫(Chaetozone setosa)、寡鳃微齿吻沙蚕(Micronephthys oligobranchia)、细螯虾(Leptochela gracilis)和寡节甘吻沙蚕(Glycinde bon­hourei)。

各站位大型底栖动物各类群的物种数、丰度和生物量见图 3。从图中可以看出, 大部分调查站位的物种数、丰度和生物量均为多毛类动物占优势, 软体动物次之, 其他类群动物最少, 而B2和C1站位的生物量为甲壳动物占优势。各调查断面物种数、丰度、生物量和多样性指数见图 4。可以看出, 物种数、丰度、生物量、Margalef丰富度指数(D)、Shannon-Wiener多样性指数(H′)和Pielou均匀度指数(J′)在C断面均高于B断面, 其中方差分析(ANOVA)表明, 物种数、D和H′在C断面显著高于B断面(P < 0.05), 而丰度和J′在两个断面之间无显著差异(P > 0.05); Kruskal-Wallis秩和检验表明, 生物量在C断面显著高于B断面(P < 0.05)。

2.3 群落结构

聚类分析和NMDS排序(图 5和图 6)结果显示, 群落结构在B断面和C断面存在明显区别, 除C1站位外, B断面和C断面的大型底栖动物被划分为不同的群组。PERMANOVA结果也显示, B断面和C断面的大型底栖动物群落结构存在显著差异(P < 0.05)。SIMPER分析表明, 造成B断面和C断面群落差异的主要贡献种, 排前6位的依次为: 中华半突虫(Phyllodoce chinensis, 在B断面和C断面的平均丰度分别为: 0和28个/m²)、刚鳃虫(100和43个/m²)、彩虹蛤(Iridona iridescens, 84和154个/m²)、独指虫(Aricidea fragilis, 0和22个/m²)、纵肋织纹螺(Nassarius variciferus, 1和19个/m²)和长叶索沙蚕(Scoletoma longifolia, 1和17个/m²)。

2.4 与环境变量的关系

大型底栖动物各类群与环境变量的关系如图 7所示。Mantel分析表明, 多毛类动物群落与硅酸盐、总氮、总有机碳、温度、溶解氧和pH显著相关(P < 0.05); 甲壳动物群落与温度和溶解氧显著相关; 软体动物群落与中值粒径、黏土、粉砂、细砂、钴、铜、锌、铁、总氮、总有机碳、温度和溶解氧显著相关; 棘皮动物群落与pH显著相关; 其他类群动物群落与亚硝酸盐和总氮显著相关。

根据Mantel分析结果, 筛选与大型底栖动物各类群显著相关的环境变量(包括: 亚硝酸盐、硅酸盐、中值粒径、黏土、粉砂、细砂、钴、铜、锌、铁、总氮、总有机碳、温度、溶解氧和pH), 进一步分析这些环境变量之间的相关性, 保留相关系数 < 0.85的环境因子, 最终筛选出6种环境变量(包括: 沉积物中值粒径、铁、总氮、水体亚硝酸盐、温度和pH), 来进行物种丰度矩阵与环境因子矩阵的典范对应分析(CCA)。CCA分析结果见图 8。全模型置换检验表明CCA模型显著(P=0.002); 各个轴置换检验表明第一轴和第二轴均显著(P=0.002和P=0.027); 环境变量的置换检验表明铁(P=0.001, 单独效应17.03%)、总氮(P=0.007, 16.89%)、中值粒径(P=0.017, 10.17%)、亚硝酸盐(P=0.029, 11.89%)和温度(P=0.056, 16.65%)能够显著影响大型底栖动物群落, 而pH影响不显著(P=0.199, 13.27%)。CCA第一轴和第二轴分别解释了物种变化的36.95%和22.60%, 以及物种-环境相关性变化的43.00%和26.31%。沉积物环境变量(铁、中值粒径、总氮)解释群落变化的总百分比与水体环境变量(亚硝酸盐、温度、pH)接近, 分别为41.81%和44.09%。从图 8可以看出, 受铁含量影响较大的物种包括中华内卷齿蚕(Aglaophamus sinensis)、短角双眼钩虾(Ampelisca brevicornis)、秀丽织纹螺(Nassarius festivus)、红带织纹螺(Nassarius succinctus)、拟节虫(Praxillella praetermissa)、纵肋织纹螺等; 受温度影响较大的物种包括中华内卷齿蚕、独指虫等; 受总氮影响较大的物种有中华半突虫、独指虫等; 纽虫、红刺尖锥虫(Leodamas rubrus)主要受亚硝酸盐影响; 乳突半突虫(Phyllodoce papillosa)、寡鳃微齿吻沙蚕主要受中值粒径影响; 受pH影响较大的物种包括毛鳃羽栉虫(Lysippe trchobranchia)、棘刺锚参(Protankyra bidentata)、双小健足虫(Micropodarke dubia)等。

3 讨论

莱州湾向来是海洋大型底栖动物生态学研究的热点海域。在莱州湾整体海域, 已有研究分别在2006年^[22]、2009年^[23]、2009—2010年^[5]、2011年^{[4, 24]}和2013年^[25]对莱州湾大型底栖动物群落结构、种类组成、优势种、丰度、生物量、多样性、次级生产力、功能群以及与环境因子的关系等进行了研究。在莱州湾局部海域, 也有研究对金城海域^[26]、胶莱河口潮间带^[27]、东岸刁龙嘴到石虎咀沿线的近岸海域^[6]、芙蓉岛海域^[28-29]、小清河口近岸海域^[30]的大型底栖动物的群落结构、多样性格局及其影响因素、功能性状以及底栖生境健康等进行了研究。虽然莱州湾海域的大型底栖动物进行了多次调查研究, 但并没有针对昌邑近岸海域的调查, 且莱州湾整体海域调查时涉及昌邑近海的调查站位较少, 本研究的结果在一定程度上弥补了这个空白。

表 2列举了莱州湾大型底栖动物种类组成的历史调查结果, 并与本研究结果进行对比。可以看出, 不同研究采集到的大型底栖动物总物种数差别较大, 其年际变化没有普遍的规律, 但多毛类动物的物种数在2019年及之后的调查研究中均为最多, 这在一定程度上反映了该海域环境条件的变化。本研究获得物种数要少于莱州湾整体海域调查获得的物种数。与莱州湾其他局部海域调查结果相比, 本研究获得物种数少于东岸刁龙嘴到石虎咀沿线的近岸海域、小清河口近岸海域以及芙蓉岛海域调查获得的物种数, 但要多于金城海域人工鱼礁区以及南部胶莱河口潮间带调查获得的物种数。本研究中物种组成主要以多毛类动物为主, 软体动物和甲壳动物次之且物种数相差不大, 这与莱州湾大部分历史调查特别是2019年及之后的调查结果一致。

本研究中西侧C断面的物种数、丰度、生物量、多样性均高于东侧B断面, 其中物种数、生物量、Margalef丰富度指数(D)和Shannon-Wiener多样性指数(H′)在C断面显著高于B断面(P < 0.05)。莱州湾南部近岸海域大型底栖动物生物量从西往东递减的趋势也出现在袁伟等^[5]在2010年夏季的调查结果中, 且生物量取值的范围区间与本研究相近。刘晓收等^[23]的研究表明, 莱州湾南部海域调查站位的物种数和生物量呈西高东低的趋势, 与本研究一致; 但D和H′呈西低东高的趋势, 与本研究相反。本研究中优势种包括彩虹蛤、刚鳃虫、寡鳃微齿吻沙蚕、细螯虾和寡节甘吻沙蚕。其中, 寡鳃微齿吻沙蚕也作为优势种出现在莱州湾整体海域以及小清河口^{[5, 30]}; 彩虹蛤作为优势种出现在小清河口^[30]。在本研究中, 西侧C断面的群落组成与东侧B断面有显著差别(图 5, 图 6), 莱州湾昌邑近海这种东、西群落结构差别也出现在周红等^[22]的研究中, 其中靠近本研究调查海域的东、西两个调查站位分别被划分到两个群组中。

莱州湾大型底栖动物受到多种环境变量的影响。在本研究中, 影响软体动物的环境变量最多, 其次是多毛类动物(图 7), 推测这两类大型底栖动物的移动能力弱于大多数的棘皮动物、甲壳动物和其他类群动物, 因此更易受到环境变量变化的影响。影响大型底栖动物的环境变量既来自水体也来自沉积物, 本研究CCA分析中沉积物环境变量(铁、中值粒径、总氮)解释群落变化的总百分比与水体环境变量(亚硝酸盐、温度、pH)较为接近, 说明沉积物和水体环境变量共同主导了莱州湾昌邑海域大型底栖动物群落结构, 这种沉积物和水体变量共同作用也出现在我国近海其他海域大型底栖动物群落研究中^[31]。从1960到1997年, 整个渤海生态系统经历了显著的变化, 其中磷酸盐含量下降, 氮含量上升, 使得1998年渤海水体出现N/P远高于正常Redfield比值的现象^[32]。在本研究, 水体中的磷酸盐呈近岸站位含量高、远海站位含量低的特点, 推测该海域的磷酸盐可能主要来源于陆源排放; 水体中的亚硝酸盐、沉积物中的总氮和磷元素, 均呈西侧C断面含量高、东侧B断面含量低的特点, 这可能与海流和沉积有关。磷酸盐和硝酸盐这种不一致的变化趋势, 可能造成局部海域海水氮磷比例异常, 从而影响海洋生态系统。Zhang等^[25]发现汞、铅、锌、铜和铬是影响整个莱州湾大型底栖动物群落格局的主要环境因子, 而本研究发现钴、铜、锌、铁显著影响大型底栖软体动物群落, 在CCA分析中铁作为显著的环境因子影响大型底栖动物群落组成。由此可见, 沉积物重金属含量在大型底栖动物群落结构形成方面起着重要作用。铁、总氮和温度解释群落物种组成变化的比例均超过16.50%, 总计为45.81%。温度作为主要环境变量决定了大多数物种的分布^[31-32], 在本研究中也不例外, 西侧C断面的温度高于东侧B断面(图 2, 图 8), 而C断面群落物种组成与B断面存在显著差异, 说明大型底栖动物群落物种组成的空间差异很大程度上来源于温度的差别。随着全球变暖加剧, 气候变化导致温度异常升高, 也必然会影响莱州湾昌邑海域大型底栖动物群落的物种组成。

致谢: 感谢中国科学院海洋研究所分类与系统演化实验室甲壳动物分类与大型底栖生物课题组邹文、房雪枫、孔德明在出海调查工作中的辛苦付出, 感谢课题组董栋、马林、寇琦、甘志彬、龚琳、杨梅、王雁、丛佳仪、侯政存、李灏源在样品处理和分析工作中的帮助。特别感谢审稿专家提出的宝贵修改意见。