多元统计软件PRIMER在张网渔具种类选择性研究中的运用*

李　超， 张秀梅， 陈　平， 李文涛

(中国海洋大学水产学院，山东 青岛 266003)



多元统计软件PRIMER在张网渔具种类选择性研究中的运用*

李超， 张秀梅**， 陈平， 李文涛

(中国海洋大学水产学院，山东 青岛 266003)

本文根据2014年秋季青岛斋堂岛海域双桩竖杆张网的网囊网目选择性试验数据，运用PRIMER软件中的相似性分析、非参数多维标度分析和相似性百分比分析模块分析了张网渔具种类选择性。试验采用平行作业法，以传统网具(2a=16mm的菱形目网囊)作为对照网，设计了网目尺寸(2a)为30和35mm的菱形目网囊(以30D和35D表示)和网目尺寸(2a)为20、30和35mm的方形目网囊(以20S、30S和35S表示)，进行选择性实验。研究显示：(1)35D、30S和35S渔获组成与对照网存在显著性差异，其余各网之间差异不显著。(2)改良后的试验网具能有效释放舒氏海龙；除20S组外，其余各试验网对方氏云鳚亦有较好的释放效果。(3)方形目网囊较相同尺寸的菱形目网囊具有更好的种类选择性；对相同网目形状的试验网囊进行比较，种类选择性随网目尺寸的增大而增大。(4)综合分析不同网具的渔获物组成和规格，在斋堂岛海域秋季小黄鱼、带鱼渔汛期，推荐使用30mm方形目网囊；方氏云鳚渔汛期，推荐使用20mm方形目网囊进行捕捞作业。研究结果表明，运用多元统计软件PRIMER进行张网渔具种类选择性分析虽然存在待完善之处，但该方法为本领域研究提供了有益参考。

PRIMER； 多元统计分析； 张网； 菱形目网囊； 方形目网囊； 种类选择性

引用格式：李超， 张秀梅， 陈平， 等. 多元统计软件PRIMER在张网渔具种类选择性研究中的运用[J]. 中国海洋大学学报(自然科学版)， 2016, 46(8)： 37-46.

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渔具选择性是指特定的渔具只捕捞特定种类或者具有特定生物学特征的捕捞对象的特性，它是渔具结构特征与捕捞对象形态和行为特征相互作用的结果，主要表现为捕捞一定体周的鱼类；捕捞一定肥满度的鱼类；捕捞一定性成熟度或性别的鱼类；捕捞一定种类的鱼类[1]。其中前3种是对同一种类不同个体的选择性，称为种内选择性(Inter-selection)或尺寸选择性(Size selectivity)；最后一种是在不同种类之间进行选择，称为种间选择性(Intra-selection)或种类选择性(Species selectivity)。目前国内渔具渔法选择性研究主要针对尺寸选择性进行讨论[2-5]，对种类选择性的分析尚未见报道。

渔具选择性研究的主要目的在于通过探讨特定渔具的选择性大小与网目大小的关系以制定最小网囊网目尺寸(Minimum mesh size, MMS)，为渔业管理提供依据。目前的方法是通过拟合特定网具对某种渔获物的50%选择体长(L50)与网目尺寸(m)的关系，然后结合该种类的最小可捕体长以求得最小网目尺寸。但与刺网、拖网和围网渔具不同，张网渔具是一种被动性的过滤渔具，是利用桩、锚或竹竿、木杆等将网具敷设在海洋、河流、湖泊、水库等具有一定水流速度的区域或鱼类等捕捞对象的洄游通道上，依靠水流的作用，迫使捕捞对象进入网中，其渔获组成更接近于自然分布。且由于张网渔具网囊网目尺寸往往较小，渔获物组成更为繁杂，若仅对某几种渔获进行尺寸选择性分析以确定最小网目尺寸，而不考虑试验网具对其它渔获种类捕捞效率的影响，则会对渔业生产、试验网具的推广以及评估试验网具对渔业资源的保护效果造成一定的影响，因此在进行尺寸选择性分析的基础上还需要对种类选择性进行分析探讨。

多元统计分析是研究群落结构的常规方法，可以用于分析不同群落的结构差异。1980年代Field等首次将多元统计分析技术引入海洋生态系统的群落结构分析中[6]，1993年Clarke对该方法进行了归纳和完善[7]，目前，多元统计分析已经广泛运用于海洋底栖生物[8-9]、浮游植物[10-11]以及浮游动物[12-14]的群落结构研究中。张网渔获组成繁杂，如果将不同试验网具的渔获组成视为不同的群落结构，那么也可以用这种方法对不同网具渔获组成的差异性进行定量分析，从而得出不同试验网具的种类选择性差异。Macbeth等运用多元统计分析技术中的非参数多维标度法(nMDS)研究了安装套网对试验网囊中渔获组成的影响[15]，Guijarro和Massuti运用相似性百分比分析方法(SIMPER)研究了40mm菱形目网囊和40mm方形目网囊拖网渔获组成的差异性[16]。本文以2014年10月在青岛斋堂岛海域进行的双桩竖杆张网网囊网目选择性试验为例，运用Clarke和Warwick[17]的多元统计分析方法对张网渔具的种类选择性进行研究，以期为张网渔具种类选择性分析提供一些有益参考。

1　材料方法

1.1 多元统计分析方法概述

多元统计分析是一种能对多元生物量数据矩阵做出图形表达和统计检验的技术方法，分为参数和非参数两大范畴[6]。当运用多元统计分析方法对群落结构进行分析时，群落数据由种的生物量构成，可以取自：(1)同一时间的不同地点(空间分析)；(2)同一地点的不同时间(时间分析)；(3)属于各“受控处理”的群落；(4)以上3种情况的组合[18]。由于张网渔具选择性试验往往通过改变网囊网目尺寸、形状或者设计兼捕减少装置来研究选择性的差异，各试验网可以视为“受控处理”的网具，其渔获组成符合上述第三点的要求。因此，不同处理组张网渔具渔获物组成的差异性也可以通过多元统计分析来进行量化。

PRIMER软件是基于非参数多元统计技术的统计软件，该软件包含了多种多元统计分析程序，其中可以运用于渔具种类选择性分析的程序主要包括聚类分析(CLUSTER)、非参数多维标度分析(nMDS)、相似性分析(ANOSIM)和相似性百分比分析(SIMPER)。具体的分析方法和步骤介绍如下：

(1)数据转换当原始数据为生物量数据时，稀有种和生物量特别大的种类的数据都会对分析结果造成影响，因此在进行分析前需要对原始数据进行转换。原始数据的转换可以对不同种类生物量进行加权，常用的转换方式以转换的剧烈程度由低到高排序为：不转换、平方根转换、对数转换、四次方根转换和有/无(Presence/Absence)转换[7]。本试验选取了平方根转换作为原始数据的转换方法。同时，应用转换后的数据构建Bray-Curtis相似性矩阵以解决样本中因大量渔获种类缺失(数据的随机性)而导致数据矩阵中出现大量0的问题[6]。

(2)聚类和排序由数据转换后构建的Bray-Curtis矩阵是进行聚类和排序分析的基础，通常采用等级聚类(Cluster)和非参数多维标度(nMDS)的排序技术分析不同处理组群落结构的特征[6]。应力指数(Stress)是衡量nMDS分析结果优劣性的标准，通常认为Stress>0.2时不具解释意义；0.1

(3)相似性分析(ANOSIM)和相似性百分比分析(SIMPER)相似性分析是一种基于相似性三角矩阵(Triangular similarity matrix)的等级置换/随机化检验的方法。该方法通过比较组间相似性与组内相似性来确定不同群落间的分离程度，解决了“聚类”和“标序”不能对“零假设”本身进行统计检验的问题，其计算公式如下[7]：

式中:R为检验值；rb为组间相似性参数；rw为组内相似性参数；n为所有站位数。

R检验值量化了不同组群间的分离程度，理论上，该值介于-1～1之间，但在生物群落分析中，该值一般在0～1之间。当R=1时，群落完全分离；R>0.75表示群落分离且有部分重叠；0.75>R>0.5表示群落分离但有大部分重叠；R<0.25表示群落基本不分离；R≈0表示群落结构不存在差异[19]。

对经聚类分析划分的样品组，或者自行设定并经ANOSIM检验的样品组，可以通过相似性百分比方法(SIMPER)分析不同种类渔获物对组内相似性和组间相异性的贡献度。

1.2 数据来源

试验采用平行作业法，设计了网目尺寸(2a，a为目脚长度)为30和35mm的菱形目网囊(分别以30D和35D表示)以及20、30和35mm 3种规格的方形目网囊(分别以20S、30S和35S表示)，以16mm菱形目网囊作为对照网(Control net, CN)，开展海上捕捞试验。试验时间为2014年10月5—26日，试验期间共进行19次捕捞作业，每套网具分别收集到15个有效网次的渔获数据。各站位点与试验网具的对应关系、试验网囊的具体参数见表1。

表1　试验站位水深和各网囊网目规格

Note: ①Number of sampling stations；②Depth；③The mesh size and shape of codend；④Longitudinal mesh amount ×Transversal mesh amount

试验海区位于山东省青岛市斋堂岛附近海域，作业位置为35°35′29.82″N～35°35′54.31″N，119°54′15.36″～119°54′29.99″E海区(见图1)。作业海域潮流为正规半日潮，水深20～25m，底质为泥沙质。试验渔船为木质渔船，主机功率为16.2kW，船长8.0m，型宽3.0m，型深0.9m，渔船总吨位4t，净吨位1t。以当地常用的双桩竖杆张网(渔具分类代号：04-shg-zh，当地俗称坛子网)作为网囊网目选择性研究的试验网具，试验网仅在网囊部分进行改装，网具主尺度为52.00m×35.24m，网口面积为120m2，网线材料为聚乙烯(PE)。

试验期间收集不同试验网具渔获对其进行分类鉴定和测量，记录不同网具每种渔获物的总重和尾数。同时测量主要渔获小黄鱼的体长和体质量，以分析不同试验网具对小黄鱼的尺寸选择性差异；由于小黄鱼渔获量较大，试验时随机选取渔获总重量的1/3～1/2进行测量。

2　试验结果

2.1 不同试验网具渔获物种类分析

试验期间共捕获487.12kg渔获，对渔获物进行分类鉴定发现共捕获渔获物58种，其中鱼类44种，隶属于9目29科40属；头足类5种，隶属于2目4科4属；甲壳类9种，隶属于2目6科8属。表2所示为各网主要渔获种类及测定结果，对照网(CN)捕获渔获种类47种，主要渔获为小黄鱼、舒氏海龙、海蜇虾和方氏云鳚，质量之和占总渔获量的74.7%；30D网捕获渔获种类45种，主要为小黄鱼、六丝钝尾鰕虎鱼、金乌贼和日本枪乌贼，质量之和占总渔获量的64.1%；35D网捕获渔获种类35种，主要渔获为小黄鱼、金乌贼、小眼绿鳍鱼和皮氏叫姑鱼，质量之和占总渔获量的73.2%；20S网捕获渔获种类44种，主要为小黄鱼、方氏云鳚、小眼绿鳍鱼和六丝钝尾鰕虎鱼，质量之和占总渔获量的70.0%；30S网捕获渔获种类36种，主要为小黄鱼、小眼绿鳍鱼和金乌贼，质量之和占总渔获量的64.7%；35S网捕获渔获种类25种，主要为小黄鱼、小眼绿鳍鱼和金乌贼，质量之和占总渔获量的76.9%。

分析不同试验网对主要渔获的释放率(以质量计)发现，5种试验网囊对舒氏海龙的释放率均为100%，除20S网囊外，其余各试验网对方氏云鳚的释放率均大于90%；相同网目形状网囊进行比较，对方氏云鳚、海蜇虾、日本枪乌贼、长丝鰕虎鱼等小个体渔获的释放率随着网目尺寸的增大而增大；相同网目尺寸网囊进行比较，方形目网囊对方氏云鳚、海蜇虾、日本枪乌贼、长丝鰕虎鱼等小个体渔获的释放率大于菱形目网囊(见表3)。

表3　各试验网对主要渔获的释放率(以质量计)

2.2 不同试验网具渔获物组成差异性分析

ANOSIM分析结果显示，与对照网(CN)进行比较，30D、35D的R检验值分别为0.247和0.447，P值分别为0.003和0.001，说明30D网囊渔获组成与CN网不存在显著性差异，而35D网囊渔获组成与CN网之间存在差异但具有部分重叠；20S、30S和35S的R检验值依次为0.199、0.744和0.761，P值依次为0.008、0.001和0.001，说明20S网囊渔获组成与CN网之间不存在显著差异，而30S和35S网囊渔获组成与CN网显著分离。

相同网目形状网囊进行两两比较，CN&30D、20S&30S的R检验值分别为0.247和0.287，表明随网目尺寸的增大，渔获组成也发生了变化；30D&35D和30S&35S的R检验值分别为0.163和0.091，均小于0.25，说明当网目尺寸大于30mm时，随网目尺寸的增大，渔获组成不呈现显著分离。相同网目尺寸网囊进行两两比较，30D&30S的R检验值为0.439，说明30mm菱形目网囊和方形目网囊渔获组成存在差异；但35D&35S的R值为0.195，表明这2种试验网具的渔获组成无显著差异(见表4)。

汇总15个有效网次渔获数据进行非参数多维标度分析(nMDS)，结果显示，在Stress值为0.01、拟合指数(RSQ)为0.99的情况下，6种网具的渔获组成可以分为3组：对照组、菱形目组(30D、35D)和方形目组(20S、30S以及35S)(见图2)。

表4　不同试验网具渔获物组成相似性分析

2.3 不同试验网具渔获物组成相似性百分比分析

表5为不同试验网囊渔获中，对组间相似性贡献度超过4%的种类及其贡献度百分比。CN、30D、35D、20S、30S和35S组内平均相似性分别为45.52%、49.92%、33.23%、47.44%、42.11%和32.76%，小黄鱼和金乌贼为各组中共有的对组内相似性贡献度较高的种类。舒氏海龙对CN组的种内相似性贡献度较高(超过10%)，但对其余各组的贡献度均不足4%；方氏云鳚对CN组、20S组的贡献度都超过10%，但对其余各组贡献度均不足4%。

图2　不同试验网渔获组成nMDS分析

与CN组相比，30D、35D、20S、30S和35S试验组渔获组成的平均相异性分别为56.30%、70.33%、56.34%、71.79%和78.37%。对比分析平均相异性贡献度超过4%的渔获种类及其贡献百分比，结果显示，小黄鱼、方氏云鳚和舒氏海龙是对各组间平均相异性贡献度较高的分歧种(见表6)。

表5　各试验网主要渔获物及其对组内平均相似性的贡献百分比(>4%)

表6　对照网与各试验网组间的分歧种及对组间平均相异性的贡献(>4%)

2.4 不同试验网具对小黄鱼的尺寸选择性分析

本文同时对各试验网的主要渔获物(小黄鱼)进行了尺寸选择性分析。进行尺寸选择性分析时，以Logistic模型作为选择性曲线模型，以SELECT模型下的估算分隔模型(Estimated split model)作为选择性模型，采用极大似然法进行联合网次的(Combined-haul method)小黄鱼渔获数据拟合。

结果显示，30D、35D、20S、30S和35S对小黄鱼的50%选择体长L50分别为8.20、9.09、7.41、8.60和9.76cm，选择范围SR分别为0.79、0.93、0.76、0.68和0.93cm，选择性曲线如图3所示。由于菱形网囊仅设置了2个不同尺寸的试验组，因此本文仅对方形目网囊的网目尺寸与其对应的小黄鱼L50进行线性回归，求得网目尺寸(以m表示，单位为mm)与L50的关系式为：

L50=0.151 3m+4.303 6，R2=0.967。

图3　不同试验网对小黄鱼的选择性曲线

3　讨论

3.1 不同网目尺寸菱形目、方形目网囊对小黄鱼的尺寸选择性差异

CN网渔获物优势种为小黄鱼、舒氏海龙、海蜇虾和方氏云鳚；而各试验网具中，舒氏海龙几乎全部逃逸，海蜇虾除在30D、20S网囊少量捕获外，其余网具均未出现，方氏云鳚除在20S网囊有所捕获外，其余网具均未出现。因此本文仅对小黄鱼进行了尺寸选择性分析。分析结果显示，方形目网囊对小黄鱼的选择性较相同尺寸菱形目网囊更好；在相同网目形状的不同尺寸网囊间进行比较，L50均随网囊网目尺寸增大而增大。这与张健等对吕泗渔场单桩张网和桁杆张网的选择性研究结果一致[20-21]。

虽然《渤海生物资源养护规定》[22]未对张网渔获物中未达可捕标准的重点保护品种最小质量占比做出限制(第24条)，但仍有必要对最小网目尺寸进行探讨。根据《渤海生物资源养护规定》，渤海区小黄鱼最小可捕体长为15cm，参考本文研究结果，以15cm体长计算出方形目网囊最小网目尺寸为70.70mm。根据目前近岸水域经济渔获物组成判断，显然该网目尺寸过大，在实际执行过程中会遭受很大阻力。从对照网渔获组成来看，若以15cm作为小黄鱼的最小可捕体长，达到可捕体长规格的小黄鱼尾数占比仅为0.32%，重量占比仅为1.38%。青岛斋堂岛海域秋季主要经济渔获为小黄鱼和方氏云鳚，如果将未达可捕体长的小黄鱼全部释放，则该海区的张网渔业无法成立。晏磊等对南海北部竖杆张网网囊网目选择性研究时也发现，该海域4个指标种的最适开捕规格所对应的最小网囊网目尺寸相差较大(最小为31.6mm，最大为72.7mm)，以4种主要渔获的最适开捕规格确定最小网目尺寸存在一定困难[3]。

3.2 不同网目尺寸菱形目、方形目网囊种类选择性差异

ANOSIM分析结果显示，30D、20S网囊渔获组成与CN网相比不存在显著差异，而35D、30S和35S网囊渔获组成与CN网之间呈现差异。分析认为，随着网目尺寸增大，更多小个体渔获从网囊中逃逸，使大网目尺寸网囊的渔获组成与对照网之间的差异性增加，本文不同试验网具对主要渔获的释放率分析也印证了此观点。30D&30S的R检验值为0.439，说明30mm菱形目和方形目网囊渔获组成存在差异；而分析不同试验网囊对主要渔获的释放率也证实，方形目网囊对方氏云鳚、海蜇虾、日本枪乌贼、长丝鰕虎鱼等小个体渔获的释放率较相同尺寸的菱形目网囊更高，据此认为方形目较菱形目网囊具有更好的种类选择性，这与方形目网囊在作业过程中具有更好的扩张性能相关[23]。但35D&35S的R值为0.195，表明这两种试验网具渔获组成并无显著差异，推测是因为35mm菱形目网囊对小个体渔获已具备充分的释放效果，因此渔获组成与相同尺寸的方形目网囊并无明显差异。

运用nMDS对不同试验网渔获组成进行分析发现，菱形目组和方形目组距离较远，说明菱形目和方形目网囊渔获物组成存在显著差异。且Stress值为0.01、拟合指数(RSQ)为0.99，说明该方法对不同试验网囊的渔获组成拟合效果良好[24]。运用SIMPER对组内主要渔获物进行分析发现，小黄鱼、方氏云鳚和舒氏海龙是对各试验网囊与CN组间平均相异性贡献度较高的分歧种，对不同网囊渔获组成进行分析也可以发现，各改良网具对这3种渔获均具有良好的释放效果(以质量计，30D、35D、20S、30S和35S对小黄鱼的释放率分别为33.2%、36.3%、20.5%、44.4%和46.7%；对舒氏海龙的释放率均为100%；除20S对方氏云鳚的释放率为42.7%外，其余各网对方氏云鳚的释放率均超过90.0%)。分析认为，方氏云鳚和舒氏海龙个体小且体型为圆筒型或近圆筒型，均能从不同形状的试验网囊逃逸，从而使其对各试验网与对照网渔获的组间相异性贡献度较高；对于体型为纺锤型的小黄鱼而言，体周长成为其逃逸的限制性指标。试验发现，体长8.0cm以下的小黄鱼能顺利从30、35mm的菱形和方形目网囊逃逸。但20mm方形目网囊网目尺寸较小，L50仅为7.41cm，理论上从该网囊逃逸的小黄鱼较少，但小黄鱼却成为20mm方形目网囊与CN组间相异性贡献度较高的分歧种，推测这与小黄鱼资源密度分布不均有关。

综合考虑各试验网渔获种类组成和ANOSIM、nMDS、SIMPER分析结果，可以得出以下结论：所有试验网具均能有效释放舒氏海龙；方形目网囊较相同尺寸菱形目网囊能释放更多小个体种类；相同网目形状的网囊进行比较，种类选择性随网目尺寸增大而增大。CN&30S的R检验值为0.774，已接近于1；并且30S&35S的R检验值为0.091，约等于0，说明30与35mm方形目网囊的渔获组成不存在显著差异，据此认为，30mm方形目网囊对秋季斋堂岛海域双桩竖杆张网小个体渔获种类的释放已经达到较为理想的效果。

综合种类选择性和尺寸选择性分析结果认为，30mm方形目网囊可释放大量小个体渔获种类，对主要捕捞对象小黄鱼具有一定的保护作用，但30mm方形目网囊未捕获到当地重要渔获物方氏云鳚。试验发现，20mm方形目网囊对舒氏海龙具有良好的释放效果，可大幅减少分拣渔获的劳动力投入，且能保证方氏云鳚较高的渔获比例。因此，在斋堂岛附近海域，当小黄鱼渔汛期结束，进入方氏云鳚渔汛期时，推荐使用20mm方形目网囊进行捕捞作业。

3.3 多元统计软件PRIMER的适宜性评价

本文以非参数多维标度分析(nMDS)定性地衡量了不同渔具种类选择性的差异；以相似性分析(ANOSIM)的R检验值作为衡量不同渔具种类选择性的定量指标；以相似性百分比分析方法(SIMPER)分析了造成不同渔具种类选择性差异的分歧种，为探讨张网渔具种类选择性的分析方法进行了一次新的尝试。

但在本文分析过程中也发现一些问题：首先，ANOSIM的R检验值是对“零假设”的检验结果，其值并不能直接反映试验网的种类选择性大小，而必须将该试验网与“对照网”渔获进行对比，因此，该分析较适用于平行作业法。但需要注意的是，运用平行作业法进行试验时，需要尽量减少因不同作业站位资源量的不同对渔获数据造成的影响，本文在进行试验时尽量保证作业位置相近、网具浸置时间(Soaking time)相同，并且通过在一个月内连续进行15个有效网次的重复试验来减少随机误差。其次，本文在定量讨论种类选择性大小时参考了Clarke和Gorley的评判标准[19]，对不同网具的种类选择性分析来说，该标准虽然能在一定程度上解释不同试验网具渔获物组成的差异性，但R检验值与网目尺寸的关系仍然需要进行更加深入的研究。另外，在数据转换方式的选择方面，也需要通过大量的选择性试验来积累经验。

综上所述，虽然用PRIMER软件分析张网渔具种类选择性尚存在待完善之处，但该软件中的相关分析方法仍可为本领域研究提供一种有益的参考。

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责任编辑朱宝象

An Application of Multivariate Statistical Software PRIMER on Evaluating the Species Selectivity of Stow Nets

LI Chao, ZHANG Xiu-Mei, CHEN Ping, LI Wen-Tao

(College of Fisheries, Ocean University of China, Qingdao 266003, China)

As a passive filter fishing gear, stow net has a striking feature in its various captures, including large numbers of small size species and larvae of fishes. Many literatures reported that stow net made serious damage to offshore fishery resources in China. In recent years, domestic and foreign scholars have carried out many researches and achieved a lot in the size selectivity of stow net. However, there is still little known about the species selectivity for different catches. In this study, the species selectivity of two diamond mesh codends and three square mesh codends (with different mesh sizes) were studied using the parallel haul method and the multivariate statistical software PRIMER in the coastal of Zhaitang Island in the autumn 2014. A 16 mm diamond mesh codend was used as the control net (CN). Two diamond mesh codends with 30 mm (30D) and 35 mm (35D) mesh sizes and three square mesh codends with 20 mm (20S), 30 mm (30S) and 35 mm (35S) mesh sizes were used. The results showed that (1) catch compositions of 35D, 30S and 35S were significantly different from the control net; (2) all the experimental codends exhibited a good effort in releasingSyngnathusschlegeliand the larvae of some economic fishes. Except the 20S, the other experimental codends had a good effort in releasingEnedriasfangi; (3) square mesh codend showed a better species selectivity than the same mesh size diamond codend. Comparing with the CN, the variance of catch composition for different diamond and square mesh codends increased with the increase of mesh size; and (4) results in the present study suggested that considering the economic value of catches, releasing ratio of low economic value captures, and labor input of sorting catches, it would be better to use square mesh codend with 30 mm mesh size duringLarimichthyspolyactisandTrichiuruslepturuscatching seasons, but inEnedriasfangicatching season, 20mm square mesh codend would be better. This study makes a new attempt at analyzing method in the species selectivity of stow net. The results suggested that the multivariate statistical software PRIMER could provide a good reference though further improvement and optimization is needed.

PRIMER; multivariate statistical analysis; stow net; diamond mesh codend; square mesh codend; species selectivity

海洋公益性行业科研专项(201305043; 201405010)资助

2015-04-04；

2015-07-17

李超(1990-)，男，硕士生，从事渔具渔法选择性研究。

**通讯作者： E-mail: gaozhang@ouc.edu.cn

S972.1

A

1672-5174(2016)08-037-10

10.16441/j.cnki.hdxb.20150127

Supported by Public Science and Technology Research Funds Projects of Ocean(201305043; 201405010)