台湾西南海岸七股潟湖鱼类群落七年监测数据集：揭示热带海岸 lagoon 生态系统长期变化基准

《Scientific Data》：A seven-year monitoring on fish community around the Qigu Lagoon located on the southwest coast of Taiwan

　　本研究针对海岸 lagoon 与河口生态系统长期监测数据匮乏的现状，对台湾最大 coastal lagoon——七股潟湖开展了为期七年（2015–2021）的鱼类群落与四年（2018–2021）水质参数监测。通过 pound nets 与 gill nets 采集 15,009 尾鱼类个体（190 种），结合溶解氧、盐度等 7 项水质指标，发现 Leiognathidae、Clupeidae 和 Mugilidae 为优势科，Eubleekeria splendens 等五种为优势种。数据集以 Darwin Core 格式公开于 GBIF，为热带 lagoon 鱼类群落年际变化与环境关联研究提供基线，对海岸湿地管理与气候变化应对具有重要参考价值。

　　

在全球化人口增长与经济开发的浪潮中，海岸湿地作为连接陆地与海洋的生态枢纽，正面临前所未有的压力。这些区域不仅是人类社会的“生态服务站”——提供渔业资源、水质净化与灾害缓冲等功能，更是无数海洋生物赖以生存的“育幼场”。然而，污染、过度捕捞与气候变化的叠加效应，正悄然侵蚀这些生态系统的韧性。尤其在全球热带地区，海岸 lagoon（潟湖）与河口的长期生态监测数据严重匮乏，使得管理者难以洞察群落变化机制，科学保护行动缺乏数据基石。

台湾西南岸的七股潟湖，作为全岛最大的海岸 lagoon，正是这样一个典型缩影。其水域孕育着红树林、泥滩、鱼塭等多类生境，却因自然淤积与人为开发导致地形变迁，水体交换能力近半世纪下降约 50%。水温、盐度与溶解氧的波动如何影响鱼类群落？长期变化趋势究竟如何？这些问题亟待通过系统监测予以解答。

为此，台湾生物多样性研究所（Taiwan Biodiversity Research Institute）领衔的研究团队在《Scientific Data》发表了 2015–2021 年七股潟湖鱼类群落与水质综合数据集。研究通过六年定点监测，累计采集 15,009 尾鱼类个体，涵盖 190 种，并同步记录溶解氧（DO）、电导率（EC）、氧化还原电位（ORP）、盐度、pH、水温与浊度等 7 项水质参数。

研究方法概要

研究在潟湖浅水区（ST2、ST3、ST3-1、ST4）使用定置网（pound nets），深水区（ST3-7、ST4-1）搭配流刺网（gill nets）采样，由当地渔民按潮汐周期布网（12–24 小时）。鱼类标本经冷藏运输至实验室，依据《台湾鱼类数据库》（The Fish Database of Taiwan）等权威资料进行形态鉴定与测量（体长、体重等）。水质数据采用多参数水质仪（HANNA HI9829）于高潮与低潮期三重测定。原始数据经 Excel 录入后，以 R 语言转换为 Darwin Core 格式并上传至全球生物多样性信息网络（GBIF）。

研究结果

1. 采样强度与时空覆盖

2015–2021 年间共完成 588 次采样事件，浅水站点（如 ST3-1）因连续多日采样频次达 97 次。样本物种数波动于 1–35 种/次，个体数介于 1–1,205 尾/次，均值分别为 12.60±5.90 种与 54.58±84.08 尾（图 4）。

2. 优势类群与物种动态

Leiognathidae（鯻科）、Clupeidae（鯡科）与 Mugilidae（鯔科）为三大优势科，分别占总个体数的 27.38%、13.98% 与 11.47%（图 6）。优势种包括黑边鳍鯻（Eubleekeria splendens，13.41%）、马鞍鯻（Leiognathus equulus，7.52%）、大鳞鲻（Planiliza macrolepis，7.50%）、日本海鲱（Nematalosa japonica，6.82%）与曼努塞尔鯻（Nuchequula mannusella，6.19%）。其单位时间捕获量呈现显著年际波动（图 7）。

3. 水质参数空间分异

各站点溶解氧、盐度等参数空间差异显著（图 8），如河口区受淡水输入影响盐度波动剧烈，而潮汐通道站点因与外海交换频繁保持高盐特性。

结论与意义

本研究首次系统整合七股潟湖鱼类群落与水质长期数据，揭示热带海岸 lagoon 生态系统在环境压力下的生物响应模式。数据集通过标准化 Darwin Core 格式推动全球可比性，为解析气候变迁与人类活动对海岸湿地的影响提供关键基线。成果不仅助力区域管理者制定韧性保护策略，亦为国际热带 lagoon 研究填补了长期监测空白。研究团队强调，未来需结合水文模型与群落生态学理论，深化环境因子与鱼类 assemblage 互作机制解析。

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注：文中所有数据与图表均源自原文，技术方法描述已简化实验操作细节，聚焦核心流程；专业术语首次出现时标注英文全称或缩写（如 Darwin Core、GBIF），并保留上下标格式（如 H₂O）。作者单位“台湾生物多样性研究所”位于中国台湾省南投县，属国内机构。