千岛湖基于增殖放流的生态渔业实践中鱼类群落时空动态与环境互作机制研究

本研究针对增殖放流型生态渔业(SEF)实践中鱼类群落结构调控与生态系统平衡的难题，通过三年期系统监测千岛湖鱼类群落时空动态，结合水质、浮游生物及底栖动物等多维度数据，采用XGBoost模型和SHAP值解析环境驱动因子。研究发现非本地鱼类生物量持续增长而本地肉食性鱼类衰退，提出需优化禁渔期制度与保护区管理，为大型水库生态渔业提供科学范式。

　　

千岛湖作为中国重要的饮用水水源地和生态渔业示范基地，长期面临渔业生产与生态保护的平衡难题。尽管通过投放滤食性鱼类（如鲢Hypophthalmichthys molitrix和鳙Hypophthalmichthys nobilis）控制藻类水华取得成效，但缺乏对鱼类群落与环境因子互作机制的系统认知。近年来，非本地物种如蓝鳃太阳鱼Lepomis macrochirus的爆发式增长，以及本地肉食性鱼类的持续衰退，暴露出当前管理策略的潜在缺陷。

针对这一科学问题，中国科学院水生生物研究所淡水生态与生物技术国家重点实验室的研究团队开展了为期三年（2021-2023）的系统研究。通过季度性采样覆盖千岛湖5个功能分区（东北NE、西北NW、中央CT等），综合运用多网目复合刺网、陷阱等渔具采集鱼类样本，同步监测15项水质指标和浮游生物/底栖生物参数。研究创新性地采用XGBoost机器学习模型解析环境驱动因子，结合SHAP值量化预测变量贡献度，相关成果发表于《Water Biology and Security》。

关键技术方法

研究团队建立180个采样点（15站点×4季度×3年），使用含12种网目（8.5-12.5 cm）的复合刺网进行昼夜采样。水质分析采用YSI ProPlus多参数仪现场测定溶解氧(DO)、氧化还原电位(ORP)等指标，实验室通过紫外分光光度法测定总氮(TN)、总磷(TP)。浮游生物生物量通过体积-湿重转换法计算，应用非度量多维标度(NMDS)和相似性分析(ANOSIM)解析群落差异，XGBoost模型预测精度达R²=0.50（物种丰富度SR）。

主要研究结果

1. 鱼类群落时空动态

   捕获64种鱼类（17,483尾/593.57 kg），蓝鳃太阳鱼占总数27.19%，而本地肉食性鱼类占比从2021年3.11%降至2023年1.33%。中央保护区(CT)物种丰富度(SR)和香农指数(SW)显著高于其他区域（p<0.001），验证了保护区的生态效益。

2. 环境因子演变特征

   总磷(TP)从19.55 μg/L升至27.94 μg/L（p<0.001），浮游植物生物量同步增加52%（0.98→1.52 mg/L）。变异划分分析(VPA)显示水质参数解释18%群落变异，显著高于浮游生物(4.9%)。

3. 关键驱动机制

   XGBoost模型揭示：浮游植物密度(P-den)对单位努力渔获量(NPUE)预测贡献最高（SHAP=0.303），而电导率(Cond)对SR影响最大（SHAP=0.294）。Spearman相关分析证实透明度(SD)与所有鱼类指标呈显著负相关（r=-0.32~-0.41, p<0.05）。

结论与意义

该研究首次量化了SEF模式下千岛湖鱼类群落的多维度响应：1）证实禁渔区制度能有效维持生物多样性，但当前季节性禁渔（3-6月）难以遏制非本地物种扩张；2）揭示滤食性鱼类生物量下降与藻类增殖的潜在关联，建议优化鲢鳙放流比例；3）建立环境-生物互作预测模型，为水库生态渔业提供可量化的管理工具。研究提出的"水质主导多样性、饵料决定丰度"机制，为全球类似水库的可持续渔业实践提供了重要范式。