竹鰈鱼(Trachurus japonicus)广泛分布在西北太平洋海区，包括我国东海、南海、黄海，日本、韩国等海域，属亚热带中上层鱼类，具有分布范围广、资源量大的特点，其中南海北部年均资源量为2.1×105 t[1]。其渔场位置与海水温度、盐度、海面高度、叶绿素浓度等海洋环境因子之间关系密切，近年来，国内外学者对竹鰈鱼的生物学特性[2]、捕捞技术[3-4]、渔场位置的判别[5-8]与资源量评估[9-10]进行了相关研究。竹鰈鱼具有高度洄游性，其洄游分布与海水温度[11]，特别是水温垂直结构[12-13]具有相关性，在东南太平洋海域已有相关研究证明此点[8,11]，但在南海北部渔场尚未见相关报道，因此有必要结合水温垂直结构来分析南海北部竹鰈鱼渔场形成的水文条件，为渔业生产和资源评估提供科学依据。

1 材料与方法

1.1 数据来源

渔场数据来自南海北部近海资源调查项目2014—2015年调查数据，调查船为“桂北渔60011”，船长36.8 m，宽6.8 m，吨位242 t，功率441 kW，底拖网网具尺寸为80.4 m×60.54 m；共调查4个航次，分别为2014年7—8月 (夏季)、2014年 10—11月 (秋季)、2015年1—2月(冬季)和2015年4—5月(春季)。以南海北部近海200 m等深线以浅海域为调查范围，共布设99个调查站位(图1)，每个调查站位采用拖网调查，每站拖时1 h。水温数据来自温盐深仪(CTD)，型号为AML公司的Plus X，共选择表层水温(TS)、5 m层水温(T5)、10 m层水温(T10)、15 m层水温(T15)、20 m层水温(T20)、25 m层水温(T25)、50 m层水温(T50)、75 m层水温(T75)、100 m层水温(T100)、125 m层水温(T125)、150 m层水温(T150)、200 m层水温(T200)，水温梯度数据采用相邻两层水温差除以两层距离，分别用 Δ5、Δ10、Δ15、Δ20、Δ25、Δ50、Δ75、Δ100、Δ125、Δ150、Δ200来表示。

他给罗衫搭一辆出租车，站在原地不动。罗衫钻上车，又摇开车窗，问，你当初完全有理由拒绝她……你为什么要自讨苦吃？西双笑着，挥手向她告别，出租车于是无声地扎进流淌着的紫雾之中。

  

图1 调查站位图Fig.1 Distribution of survey stations

 

式中Δi为相邻两水层温度梯度，Ti为i层水温(℃)，Tk为比i层深1层的水温(℃)，k – i为相邻两水层距离差(m)。

1.2 数据处理方法

按站位统计拖网数据，采用扫海面积法计算其单位捕捞努力量渔获量(catch per unit effect，CPUE)，将CPUE作为表征渔场资源丰度的指标[14]。

 

五阳煤矿是一座60多年历史的老矿，为适应大采深高压力综采工作面的回采要求，五阳煤矿在7609工作面首次采用8000型支撑掩护式支架，根据罐笼提升能力，支架不能整架运输下井，需在地面解体下井后再在井下进行组装。同时井下巷道不具备组装支架空间要求，需在井下轨道巷扩砌支架组装硐室满足支架组装要求。

采用灰色关联度法[15]计算CPUE与水温数据与水温梯度数据的相关关系，找出影响CPUE分布的主要水温因子。在计算中以CPUE作为母序列，以各水层的水温因子作为子序列，并对原始数据采用初值化变换[16]统一量纲，分辨系数取0.5。

将相关系数前两位的因子按航次进行克里格插值[17]，并与CPUE叠加分析，找出竹鰈鱼渔场的分布规律并分析渔场的形成原因。克里格插值采用标准克里格方差进行评价选取最优结果，计算公式为：

现象学这种直观现象的思维方法与看视方法，迥异于西方理性主义主客二分的传统，打开了对对象晕圈、意识之流、随附意识、时间叠化、身体场域、生存时机化与出神态等进行把握的曲径通幽、引人入胜的视域㉚，富于分寸感、气氛感、隐秀感与曲折感，与中国古典艺术批评“微妙原理”，遥相呼应，不谋而合。

 

式中为调查站点因子的估计值，为调查站点的实际值， 为的克里格标准差。一般认为M值介于(n为调查站点个数)之间时，符合插值要求。

2 结果

2.1 水温垂直结构分析

对各航次水温垂直结构的变化分析发现(图2)，春季和冬季水温垂直结构变化最大，夏秋季水温垂直变化较小。在各季节航次中，春季各水层中Δ20和Δ25变化最大，夏季Δ50和Δ5变化最大，秋季Δ10和Δ15变化最大，冬季Δ15和Δ20变化最大。

[16]杜荣骞. 生物统计学[M]. 北京: 高等教育出版社, 2003: 138-147.

2.2 CPUE变化分析

根据播种方法而定，一般条播用种量每667平方米0.7～0.8千克，撒播用种量667平方米1～1.5千克。

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图2 不同季节水温垂直结构分析Fig.2 Vertical structure analysis of water temperature in different seasons

 

表1 不同航次单位捕捞努力量渔获量分析Tab.1 CPUE analysis of surveys kg·h–1

  

单位捕捞努力量渔获量CPUE冬季winter最大值 max 10.00 259.25 44.00 7.80最小值 min 0.03 0.08 0.05 0.05平均值 mean 1.52 13.79 4.45 1.03春季spring夏季summer秋季autumn

2.3 水温梯度与CPUE的关联度分析

计算各水层水温梯度与CPUE的灰色关联度，以关联系数作为判断关联度的依据。结果发现(表2)，夏季航次CPUE与Δ20和Δ25关联度最高，秋季航次与Δ50和Δ5关联度最高，冬季航次与Δ10和Δ15关联度最高，春季航次与Δ15和Δ20关联度最高。各航次水温梯度与CPUE关联系数最高的前两位均为各航次水温梯度变化的最大值。

2.4 水温梯度与CPUE的叠加分析

将各航次关联系数最高的前2个因子进行克里格插值后分别与CPUE进行叠加分析发现(图3)，各航次CPUE高值区均位于水温梯度变化高的区域，水温梯度变化与CPUE高度相关。春夏季CPUE和水温梯度高值区位于北部湾海域，秋季位于海南岛东侧海域，冬季位于雷州半岛东部，海南岛北部海域。

[10]ZHANG C I, LEE J B. Stock assessment and management implications of horse mackerel (Trachurus japonicus) in Korean waters,based on the relationships between recruitment and the ocean environment[J]. Prog Oceanog, 2001, 49(1/2/3/4, SI): 513-537.

3 讨论

水温是影响鱼类分布与渔场位置的主要因素[18-19]，特别是竹鰈鱼等中上层鱼类，对温度变化尤为敏感[20-22]。张衡等[7]采用海表温度数据研究了智利竹鰈鱼渔场的渔情预报系统；牛明香等[11]采用广义可加模型分析了环境因子对东南太平洋智利竹鰈鱼渔场的影响。这些研究只采用了表温这一个温度因子，而本研究从各水层温度和水温垂直分布的角度，阐释了渔场位置与温度垂直分布的关系。郭爱和陈新军[23]在对中西太平洋鲣鱼栖息地的研究中认为鲣鱼栖息于水温梯度较高即水温变化较快的水层；胡振明等[24]对秘鲁外海茎柔鱼渔场的水温结构的分析，均得出了与本研究相似的结论。

1.动物模型创建：合格成年日本大耳白兔21只，随机取5只作为正常对照组，余16只消毒外鼻，在鼻大翼软骨处行侧切，暴露下鼻甲，用刮匙在下鼻甲鼻中隔面及鼻腔外侧壁由后往前以相同力度搔刮8次，损伤黏膜及黏膜下组织，注意勿伤及软骨。将兔皮肤常规缝合[3]，双侧鼻腔同法处理。

竹鰈鱼具有昼夜垂直迁移的特性，白天一般栖息于近底层，夜晚上浮至表层。本研究所采用的渔业调查数据，均在白天进行底拖网调查，故调查的CPUE可以代表竹鰈鱼渔场的资源状况。由于调查时间的限制，本研究采用了4个季节的调查数据，调查时间较短，时间序列不够长，且竹鰈鱼的渔场与海洋初级生产力、海面高度等生物因子和理化因子密切相关[25]，因此在今后的研究中还需丰富调查手段，结合更多海洋环境因子进行分析，以便得出更为可靠、科学的结论。

 

表2 水温梯度与单位捕捞努力量渔获量的关联度分析Tab.2 Correspondence analysis between water temperature gradient and CPUE

  

关联度correlation夏季 summer 春季 spring 秋季 autumn关联系数coefficient 1 Δ15 0.815 7Δ25 0.803 3Δ50 0.747 8Δ10 0.789 8冬季 winter因子factor关联系数coefficient因子factor关联系数coefficient因子factor关联系数coefficient因子factor 2 Δ20 0.813 6 Δ20 0.803 2 Δ5 0.746 3 Δ15 0.789 3 3 Δ50 0.812 9 Δ50 0.802 8 Δ75 0.746 2 Δ25 0.789 0 4 Δ25 0.810 2 Δ15 0.801 7 Δ100 0.745 8 Δ50 0.788 5 5 Δ75 0.808 6 Δ10 0.801 4 Δ10 0.745 1 Δ20 0.788 4

  

图3 单位捕捞努力量渔获量与水温梯度插值分布叠加分析Fig.3 Interpolation distribution overlay analysis of CPUE and temperature gradient

 

表3 高值单位捕捞努力量渔获量位于高关联度水温梯度因子的比例Tab.3 Proportion of high value CPUE located in high correlation between water temperature gradient factors %

  

冬季winter因子1 Factor 1 89 85 90 91因子2 Factor 2 94 92 96 93春季spring夏季summer秋季autumn

参考文献：

森林防火造林绿化是绿色空间的一个区域，是一个区域的表层代表，同时也是人们健康生活的保障。造林的特点之一就是美，因为整个造林区域都会影响整个区域的美，所以造林就是美的。同时，造林的其他特点也很整齐。在某些地区，人们当然不喜欢邋遢和不干净的地方，所以这是植树造林的好选择。植树造林会使人感到舒适，所以人们不会有心让它继续脏，会自觉清理，所以造林是干净的。造林的作用也很强。对于整个区域，绿化美化了整个区域，也让人们呼吸到新鲜的空气，所以绿化的作用不小。当然，绿化可以净化空气是众所周知的，但是绿化可以提供人们不知道的坐标位置。因为造林不能成为造林的一小部分，而且造林有时

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分析4个航次CPUE的变化发现，夏季CPUE最高，平均CPUE远高于其他季节；其次为秋季，冬季和春季最低(表1)。从调查站点分布来看，夏季竹鰈鱼出现站位最多，出现率达到92%，而春季最低，出现率仅为25%。

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DWD仪器的角差分为仪器内部角差和工具面角差，仪器内部角差即沿钻具内钻井液流动方向，由冲管键槽顺时针旋转到探管标志端的角度；工具面角差即沿钻具内钻井液流动方向，由无磁悬挂刻线顺时针旋转到动力钻具刻线的角度。

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CPUE呈明显的季节变化，夏、秋季高，冬、春季低，这符合南海北部生物量的变化趋势，也体现了不同温度下，生物生长速度的差异。对各季节的CPUE和水温梯度因子的分析中也可发现，两者的关联度较高，由此亦可证明，水温垂直结构是影响南海北部竹鰈鱼渔场位置的重要海洋环境因子。

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对各季节各站位按照CPUE由高到低进行排序，依次选取各季节CPUE前50%的站位与水温垂直梯度数据进行对比分析，特别是各季节关联度最高的2个因子，分别为因子1和因子2，由表3可见，各季节CPUE的高值点绝大部分位于关联度高的因子范围内。

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式中Y为该站竹鰈鱼的渔获量(kg)，T为该站位的拖网时间(h)。

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第四是对大学生、科研工作者、青少年、教师等具备较强信息能力的网络用户的信息行为进行研究。代表关键词有：高校、大学生、高校图书馆、公共图书馆、教师等。沙勇忠等人[19]通过对Web日志文件进行分析，提取科研人员的指标数据进行定量分析，对网络环境下科研人员的信息行为特征进行研究。熊太纯等人[20]探讨了网络环境下科研信息需求的特点、影响因素，并指出信息服务机构应创建新的服务模式。

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其实，世间万象，不离阴阳。文华斋的做法，弊端明显，益处也明显。无论是谁，能耐再大，实力再强，也不可能全知全晓，逢单便接，来者不拒，什么生意都做，对文玩古董一网打尽。内行早就看出门道，文华斋专营金、银、铜、木四项，精于青铜礼器、红木家具的鉴定与收藏。

一般认为，高校教师肩负着教书育人、科学研究和社会服务三大任务。但三者绝非同等重要，相互分离，而是有主有次，彼此联系。就三者的主次地位而言，教学居首要地位。就三者的内在联系来看，教学是中心。

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