基于群落差异性的鱼卵仔鱼调查方案优化研究——MultSE指数在黄海的应用与评估

《Hydrobiologia》：Performance evaluation of ichthyoplankton survey designs with limited sampling efforts from a community dissimilarity perspective

　　本研究针对鱼卵仔鱼群落采样设计有效性评估不足的问题，来自国内的研究人员通过MultSE指数系统评估了黄海中部及南部沿海水域6种采样方案在10个采样强度梯度下的表现。结果表明StRS3与SYS方案最优，中低样本量即可满足精度需求，为未来海洋生态调查提供了重要方法论框架。

　　

鱼类早期生命史的关键阶段——鱼卵与仔鱼（统称为ichthyoplankton）的分布格局，是生态系统管理和保护的核心要素。然而，以往研究并未充分评估那些考虑群落差异性（community dissimilarity）的采样方案在其群落研究中的效能，这导致我们对其如何影响群落结构认知的理解存在不确定性。多变量标准误指数（Multivariate Standard Error, MultSE）已被证明能有效比较采样努力度，尤其擅长处理群落多维且高复杂度的数据结构。

在此背景下，研究人员在黄海（Yellow Sea）中南部沿海水域，从群落视角出发，运用MultSE指数评估了在不同采样努力度下多种鱼卵仔鱼采样方案的表现。该研究系统比较了六种采样方法跨越十个采样努力度梯度的性能。结果显示，不同采样设计间的MultSE值存在显著差异，其中分为三层的分层随机采样法（Stratified Random Sampling with three strata, StRS3）和系统采样法（Systematic Sampling, SYS）的表现优于其他四种方案。通过下降趋势和特定k值确定的optimal sample size（最佳样本量）表明，所有采样设计在低至中等样本量水平下均能满足精度要求。尽管不同季节的群落间在物种组成、物种数量以及α多样性指数（alpha diversity index）上存在明显差异，但比较分析揭示出所需的采样努力度却较为接近。

此项研究通过整合对采样设计的考量，成功将MultSE指数的应用范围拓展至鱼卵仔鱼群落研究领域。它突出强调，在样本量不足的情况下，必须考虑不同采样设计之间的变异性，以获得更精确的结果。这一建模框架可推广应用于其他生物类群和海域，为未来采样计划的制定提供了关键信息和宝贵见解。