基于耳石形态测量学和小波分析的土耳其海域尖嘴鱼(Belone belone)种群鉴别研究

这篇研究通过耳石形态测量学和小波分析(Wavelet analysis)技术，首次系统鉴定了土耳其黑海、马尔马拉海和爱琴海三个海域尖嘴鱼(B. belone)的种群结构。结果表明：小波分析对种群鉴别的准确率达93.81%，显著优于传统形态测量学(57.6%)，揭示了耳石后腹侧、前腹侧和背侧区域的显著形状差异，为渔业资源管理(CDA分析，p?0.05)提供了创新方法。

　　

Highlight

本研究首次采用耳石小波分析和形态测量学技术，对土耳其三大海域（黑海、马尔马拉海和爱琴海）的尖嘴鱼(Belone belone)种群进行鉴别。通过判别分析(CDA)发现，小波分析能精准捕捉耳石轮廓在背侧、前腹侧和后腹区域的细微差异，种群区分准确率高达93.81%，远超传统形态测量学的57.6%(p_??0.05)，为这种高经济价值鱼类的可持续开发提供了"生物指纹"级技术方案。

Results

从三大海域采集的210尾尖嘴鱼样本中，耳石分析显示：爱琴海种群体长最小(24.30-37.50 cm)，黑海(30.13-43.20 cm)与马尔马拉海(24.60-44.80 cm)种群存在显著体型差异。小波函数成功量化了不同地理种群耳石形状的时空变异特征，尤其在耳石后腹区、前腹区和背侧区域呈现特异性波动模式，这些"地理印记"成为种群鉴别的关键指标。

Discussion

相较于传统方法，小波分析能同时定位和量化耳石形状变异信号（类似"GPS生物坐标"），这对基因流较高但环境适应性分化的鱼类种群鉴别具有突破性意义。研究首次证实土耳其三大海域的尖嘴鱼存在独立种群结构，其耳石形状差异可能由海域特异性水温、上升流等环境压力驱动，为跨国渔业管理提供了科学依据。

Ethical Approval

本研究使用的鱼类样本均为商业捕捞个体，不涉及活体实验伦理问题。

Data Availability

所有数据可根据合理需求向通讯作者获取。

Conflict of Interest

作者声明不存在利益冲突。