摘要：合理的调查采样设计可有效降低调查成本、获取高质量的调查数据。为深入理解采样频次对渔业生物物种丰富度估计的影响，本文基于2009—2010年胶州湾近岸水域逐月张网的渔业调查数据，采用计算机模拟重抽样方法，比较了简单随机抽样和两种分层随机抽样方案下不同采样频次在物种丰富度估计方面的表现。研究表明，三种采样方案下的物种丰富度的相对估计误差(REE)和相对偏差(RB)绝对值均随采样频次的增加而降低;简单随机抽样的REE值和RB值的绝对值略高于分层随机抽样;物种丰富度探测率达到90%、80%和70%时分别需要进行10、8和6次调查。对于胶州湾等温带半封闭海湾渔业生物多样性的调查，调查频次应尽可能覆盖全年以保证调查数据的代表性。
关键词：采样频次;渔业资源;物种丰富度;张网调查;胶州湾;重抽样方法
海洋生态系统为人类提供了丰富的渔业资源。定期的渔业资源调查，是查明渔业生物多样性和渔业资源动态的基础。渔业资源调查通常费时且成本较高，因此科学合理的采样设计对于调查十分必要[1]。在渔业资源调查中，采样设计始终是调查设计的重要环节，通过选择合适的采样方法和采样频率，可以有效减少采样努力量，从而降低渔业资源调查的成本[2-4]。
渔业生物是重要的食物蛋白来源和渔业可持续发展的物质基础。渔业生物物种丰富度是渔业生态系统健康程度的重要指标，也是渔业生物多样性保护计划中的重要目标，因此物种丰富度准确估计在渔业资源养护和生物多样性保护中非常重要。物种丰富度估计也是群落生态学领域研究的基本目标，是生物多样性保护和管理的关键问题之一。有学者比较不同模型对物种丰富度估计的影响[5-6]，也有学者通过改进调查方案来优化对物种丰富度的估计，其中涉及采样渔具、采样频次和计算方法等影响因素[7-8]。计算机模拟重抽样方法作为一种非参数统计方法，其具有一定优势，可以在样本容量较小或样本不假定特定分布的情况下进行，在近些年应用较为广泛。如Jackson和Harvey[9]通过重抽样方法研究了不同渔具在不同采样努力量下探测到物种的能力;Xu等[10]也运用重抽样方法研究了多目标渔业资源调查中调查精度与采样努力量之间的关系。
胶州湾为温带半封闭海湾，曾是多种海洋渔业生物种类的产卵、索饵和肥育场所，渔业资源丰富，是渔业生物多样性保护的重要水域[11]。但是，由于受到捕捞、海洋污染及其它人为因素的影响，胶州湾渔业资源种类和数量衰退，渔业资源结构也发生了一定变化[12]，这不利于渔业生物多样性的保护。通过科学调查，查明渔业生物物种丰富度、物种组成和物种多样性等信息，是深入理解渔业生态系统动态变化和开展基于生态系统水平的渔业管理的基础[13]。
为了查明不同采样频次对胶州湾渔业资源调查估计物种丰富度的影响，本文根据胶州湾12个月的张网调查数据，应用重抽样模拟研究方法，分析了渔业生物物种丰富度随调查采样频次的变化，以期为胶州湾水域渔业资源调查采样设计和优化提供参考。
1材料与方法
1.1数据来源
本文数据来源于2009年3月—2010年2月在胶州湾近岸水深6m以内张网调查。调查海域经纬度范围为36°05′N～36°09′N，120°10′E～120°17′E，沿大沽河入海口方向设1个断面，两侧分设1个断面，每个断面按水深梯度设2个站位，共设置6个调查站位(见图1)。由于胶州湾北部近岸水域水深较浅，同时该区域存在菲律宾蛤仔等贝类增养殖，底拖网调查作业受限。为了解该水域渔业生物种类组成，该研究中采用了在各月大潮汛期间进行张网调查采样。调查网具为双锚竖杆张网，网衣总长为10m，网口周长12m，其中网口高2m，网口宽4m，囊网网目为1cm，平均放置24h。视调查渔获量情况进行渔获样品取样，对渔获较多的月份进行随机取样，个别渔获较少月份进行全部取样，样品带回实验室后对样品鉴定至种。统计调查获得的渔业生物物种数，本文中的渔业生物包括鱼类、甲壳类、头足类，并对每个种类进行称重和数量统计，具体参照《海洋调查规范》(GB/T12763.6—2007)[14]。
1.2分析方法
1.2.1群落物种丰富度探测率 物种探测率(Speciesdetectability)指一个物种在一定区域内被检测到的条件概率[13]。本文中所用到的物种丰富度探测率，定义为某次调查中所探测到的物种数占调查区域“真实”物种数的比例，计算公式如下：
1.2.3模拟流程 本文中假设逐月调查原始数据获得的渔业生物物种数可代表研究海域“真实”渔业生物物种丰富度。本文以渔业生物物种丰富度为调查估计目标，对胶州湾近岸水域渔业资源张网调查不同采样频次的调查效果进行研究。本文中考虑了3种不同的调查频次设计方案：其中方案1为简单随机采样设计，即在12次逐月调查中进行无放回随机抽样，模拟年总调查次数为1～12次时的物种丰富度变化;方案2和方案3均为分层随机采样设计，其中方案2将12个月划分为暖季(6—11月)和冷季(12月—翌年5月)，在冷、暖季进行等比例随机抽样，模拟年总调查次数分别为2、4、6、8、10次，方案3中将12次逐月调查分为春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12月—翌年2月)，在各季进行等比例随机抽样，模拟年总调查次数分别为4和8次。在3种设计中，每个调查频次模拟抽样1000次。把根据模拟数据计算渔业生物物种丰富度并与原始调查物种丰富度“真值”进行比较。利用相对估计误差(Relativeestimationerror，REE)和相对偏差(Rela-tivebias，RB)衡量不同采样频次设计方案估计渔业生物物种丰富度的准确度和精确度，从而确定合理的采样频次设计(见图2)。
2结果
2.1物种丰富度分析图3为胶州湾浅水区渔业资源张网调查中渔业生物物种丰富度和累积物种数的月变化。全年共出现渔业生物物种86种，其中35个(占40.7%)物种仅在1个月中出现，67个(占77.9%)物种出现了4次及以下，80个(占93.0%)物种出现了7次及以下，仅有1种出现了9次。5—7月、12月—翌年1月的物种累积数变化较平缓，而7—8月的物种数变化较剧烈。持续6个月共累积出现66种;持续8个月共累积出现75种;持续10个月共累积出现73种。物种丰富度总体上月间变化不大，6、7月以及翌年1月的物种丰富度较低，分别为7、13和10种，而3和8月的物种丰富度较高，分别为38和32种。
表1为各季节的物种数、物种丰富度探测率和季节间重叠率以及代表月的物种数、物种丰富度探测率和季节内重叠率。春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12月—翌年2月)的物种数分别为50、40、43和33种，物种丰富度探测率分别为58.1%、46.5%、50.0%和38.4%。各季节代表月5、8、11和2月的物种数分别为23、32、44和21种，物种丰富度探测率分别为26.7%、37.2%、27.9%和24.4%，低于各季节的物种数和物种丰富度探测率。各季节之间的物种重叠率普遍较高，最低为春季的68.0%，最高为冬季的81.8%，代表月与其代表季节内其他月份的重叠率相对较低，最低为8月的28.1%，最高为5月的78.3%。
2.2物种丰富度探测率比较图4为3个方案在不同采样频次下的群落物种丰富度探测率变化。在方案1中，物种丰富度探测率随采样频次增加逐步上升并趋于稳定。采样频次低时，物种丰富度探测率变异性较大、上升较快;采样频次高时，物种丰富度探测率变异性较小、上升较慢。方案2和方案3的物种丰富度探测率随采样频次的变化和方案1的趋势类似。
方案2在调查频次为2次时物种丰富度探测率的中位数比方案1高2.33%，其余调查频次时物种丰富度探测率与方案1的值差异较小。方案1、方案2和方案3在调查频次为4、8次时的物种丰富度探测率基本一致，方案3在4次时的物种丰富度探测率变异性较小且中位数高。
2.3相对估计误差(REE)的比较
图5为3种方案不同采样频次下物种丰富度探测率的相对估计误差的箱线图。方案1中，1～12次调查的REE值总体呈下降趋势，变动范围为4.19%～77.04%。方案2和方案3的REE值总体趋势与方案1类似，方案2中2～10次调查的变动范围为7.68%～60.31%，方案3中4～8次调查的变动范围为15.72%～39.32%。方案2中不同调查频次时物种丰富度探测率的REE值比方案1的REE值略低。3种方案中物种丰富度探测率的相对估计误差相近，方案1在调查频次为4次时的探测率的REE值略高于方案2和方案3。单因素方差分析表明，在5个采样频次时，物种丰富度估计REE值在不同采样方案间均差异显著(P<0.05)。
2.4相对偏差(RB)比较
图6为3种方案不同采样频次下物种丰富度探测率的相对偏差的箱线图。本研究中相对偏差均为负值。方案1中，1～12次时的RB值总体呈上升趋势，变动范围为-76.27%～-3.19%。方案2和方案3的RB值总体趋势与方案1类似，方案2中调查频次在2～10时的变动范围为-59.01%～-6.46%，方案3中调查频次在4～8次时的变动范围为-38.41%～-14.31%。
在调查次数较少时，方案2的物种丰富度探测率的RB值绝对值比方案1的略小;随着调查次数的增加，方案2和方案1的RB值逐渐接近;两方案的估计值RB差异随着调查次数的增加逐渐减小。在调查频次为4、8次时3种方案物种丰富度探测率的相对偏差相近，方案1在调查频次为4次时的RB值绝对值略高于方案2和方案3。单因素方差分析表明，在5个采样频次时，物种丰富度估计的RB值在不同采样方案间均差异显著(P<0.05)。——论文作者：吴桢1，薛莹1，2，3，张崇良1，2，3，任一平1，2，3，徐宾铎1，2，3?
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