温度、盐度和pH对双线紫蛤幼贝生长率的联合效应

陈 志

(福建省淡水水产研究所，福建 福州 350002)

温度、盐度和pH对双线紫蛤幼贝生长率的联合效应

陈 志

(福建省淡水水产研究所，福建 福州 350002)

为探究双线紫蛤(Sanguinolariadiphos)幼贝最适生长条件，采用响应面法研究了温度(24℃、27℃、30℃)、盐度(20、25、30)和pH(7.3±0.03，8.3±0.03，9.3±0.03)对双线紫蛤幼贝日生长率的联合效应。实验结果表明：1)温度对幼贝生长率影响极显著(P<0.01)，3种生态因子对幼贝生长率影响程度大小顺序是：温度>盐度>pH；2)通过Design-Expert 8.0.6软件进行响应面分析实验，得出双线紫蛤幼贝最适生长环境组合是温度为26.43℃、盐度为25、pH为8.3，理论最佳日生长率为2.90%。经模型验证实验后，得到的日生长率为2.76%。实验验证结果与预测结果较接近，响应面分析法可靠。研究结果为双线紫蛤池塘大面积养殖的推广提供科学参考依据。

响应面分析法；双线紫蛤幼贝；日生长率；温度；盐度；pH

双线紫蛤(Sanguinolariadiphos)属软体动物门(Mollusca)、双壳纲(Bivalvia)、帘蛤目(Veneroida)、紫云蛤科(Psammobiidae)、紫蛤属(Sanguinolaria)，广泛分布于印度至西太平洋海域，是一种极具养殖前景的海洋双壳贝类。近年来，生态环境的恶化致使双线紫蛤资源分布范围缩小，加上受经济利益驱使的渔民滥采乱捕更造成资源量锐减，因此双线紫蛤被列入福建省水生野生重点保护动物名录。

近年来，国内诸多学者均开展了双线紫蛤的研究工作，主要多集中于形态学[1]、发育生物学[2]和人工育苗技术[3]等方面。由于育苗技术突破时间晚、人工育苗量少等原因，有关人工增养殖方面的研究少见报道。温度、盐度和pH是重要的海洋环境因子，其对贝类生长发育至关重要，前期进行单因子梯度实验研究，发现单因子实验存在无法考虑各因子之间的交互作用、不能建立有效的模型进行连续预测等缺陷[4]，而多因子联合效应的研究则可以有效弥补以上缺陷，实验环境更接近实际养殖生态环境，为生产提供准确预测。响应面分析法具有次数少、周期短、所得回归方程精度高等优点[5]，本研究利用响应面分析法，研究温度、盐度和pH对双线紫蛤幼贝生长的联合效应，构建双线紫蛤幼贝生长模型并优化其生长条件，以期更好地促进双线紫蛤在沿海适宜地区进行中试，健全双线紫蛤大规模人工养殖理论数据。

1 材料与方法

1.1 实验材料

采用幼贝均来自福建省淡水水产研究所海水育苗场，2016年6月人工繁育成功，选取壳长相近的幼贝用于实验，随机抽取10粒幼贝测量壳长，测得平均壳长为(14.92±0.21)mm。响应面验证实验选取同批次人工育苗幼贝，规格与响应面分析实验开始时基本相同。

1.2 实验设计

1.2.1 响应面分析实验

在掌握单因子实验数据的基础上，研究温度(A)、盐度(B)和pH(C)三者的联合效应，利用Box-Benhnken的中心实验设计原理进行3因素3水平(表1)组合实验，实验设计的因子点数12个，在中心点重复5次，共17组(表2)，探索双线紫蛤幼贝生长的最优条件。实验在塑料箱(长40 cm×宽20 cm×高30 cm)中进行，底部铺设10 cm厚的细沙，各实验组投放幼贝100粒，温度梯度分别用海水冷却机、恒温棒加以控制[6]，盐度梯度设置可通过在天然海水中添加曝气淡水，不同pH梯度通过1 mol/L HCl和1 mol/L NaOH调节[7]，实验为期20 d，早晚各投喂虾池混合藻类一次，投饵藻液量相同，不同盐度实验组在投饵前将藻液盐度调至相同。响应面分析方案与实验结果见表2。

表1 响应面3因素3水平实验设计

表2 设计方案与实验结果

1.2.2 模型验证实验

以响应面优化结果为实验条件，设置3个平行，验证实验时间与响应面实验相同，为期20 d，实验数据计算处理与响应面实验相同。

1.3 计算公式与数据分析

日生长率(Rg)：Rg(% )= [(Lt/L0)1/t- 1]×100%

公式中，Rg表示日生长率(%)；Lt表示终末平均壳长(mm)；L0为初始平均壳长(mm)；t代表实验天数(d)，幼贝壳长均采用游标卡尺(精度0.1 mm)测量。

实验数据用软件Excel进行平均值、标准差计算，采用软件SPSS19.0进行单因素方差ANOVA分析，独立样本均数进行T检验，其中P<0.05表示显著差异，P<0.01表示差异极显著。采用Design-Expert 8.0.6软件对响应面的实验数据进行二次多项回归拟合、显著性检测、方差分析和响应面分析[8]。

2 结果与分析

2.1 回归方程系数的方差分析和显著性检验

利用Design-Expert 8.0.6软件对Box-Behnken试验设计中的各组合试验数据进行方差分析和多元回归分析(表3)。

表3 二次多项式模型方差分析和多元回归分析

通过Design-Expert 8.0.6软件的响应面回归过程进行数据分析，建立二次响应面回归模型，求出最优响应因子水平。拟合得到的二次响应面回归方程如下：

Y=2.90-0.085A-0.052B+0.012C-0.075AB+0.065AC+0.000BC-0.46A2-0.17B2-0.20C2

2.2 双线紫蛤生长率响应曲面分析

随温度、盐度和pH的改变，双线紫蛤幼贝日生长率变化趋势可以通过二维等高线图和三维响应面直观显示。从图1可以看出，响应面分析图呈现出了山丘形曲面，等高线图呈椭圆形，温度和盐度交互显著，在保持pH一定时，随着温度和盐度的不断升高，日生长率呈现出先上升后下降的变化趋势，等高线图显示日生长率有极大值的存在。从图2可知，响应面分析图也呈现山丘形曲面，等高线呈椭圆形，温度和pH交互作用显著，保持盐度一定时，随着温度和pH的升高，幼贝生长率呈现出先上升后下降的趋势，等高线图显示幼贝生长率有极大值的存在。从图3可知，响应曲面图略呈现山丘形，盐度和pH变化幅度明显缩小，盐度和pH交互作用不显著，保持温度一定时，盐度和pH的持续升高使日生长率表现出先上升后下降的变化趋势，等高线图显示幼贝生长率有极大值的存在。

根据Design-Expert 8.0.6软件模拟得出的等高线图和响应曲面图进行综合分析，经过计算，ABC三个编码值对应的的实际值温度为26.43℃，盐度为25，pH为8.3，理论最佳生长率为2.90%，满意度为100%。

2.3 验证实验

实验设置3个平行，实验条件均按照响应面优化得出的最适生态环境条件进行，验证实验开展和响应面分析实验时间相同，均为20 d。实验结果如下(表4)。

表4 实验结果验证

注：同列中不同字母代表差异显著(P<0.05)，否则差异不显著(P>0.05)。

Notes：Values in the same line without a common superscript were significant difference，in contrast it was not.

比较验证实验结果与响应面预测结果，由表5可知，验证结果和预测结果仅相差0.14%，数值较为接近，响应面分析方法可靠。

表5 实验验证结果与响应面预测结果的对比

3 讨论

温度、盐度和pH等环境因子对贝类的存活和生长有着重要的影响，尤其在贝类胚胎发育、变态附着过程中至关重要，不同贝类对温度、盐度和pH的适应范围有所差异，国内学者研究也较为深入，如对西施舌(Coelomactraantiquata)[9]、尖刀蛏(Cultellesscalprum)[10]、皱纹盘鲍(Haliotisdiscushannai)[11]和菲律宾蛤仔(Ruditapesphilippinarum)[12]等研究，但往往多集中于单因子实验分析。作者对双线紫蛤幼贝存活及生长进行了单因子实验研究，得出双线紫蛤最适生长盐度范围为20～25，最适养殖密度范围为500～1 000 ind/m2，最佳养殖底质为细沙底质[13]。林祥志等[14]研究认为双线紫蛤稚贝在盐度为15～25时成活率最高，盐度为20～25时特定生长率最高。温度为20℃时实验组成活率最高，30℃时实验组生长率最高。温度和盐度对特定生长率和成活率均存在明显的交互作用影响。双线紫蛤属埋栖型贝类，一般生活在潮间带至浅海细沙或泥沙质海底中，对温度和盐度的适应范围较广。盐度的变化影响贝类渗透压的稳定性，在适宜盐度范围内，贝类可通过自身调节保持渗透压的稳态。较成贝而言，幼贝自身调节能力相对较差，适盐范围较成贝也相对缩小。温度和pH主要影响消化酶活性进而影响个体新陈代谢和生长发育，酶类活性存在最适温度和最适pH，不同种类的酶最适温度和最适pH有所差异，在最适条件下，贝类消化道内的胃蛋白酶、胰蛋白酶等活性最强，有助于肠道内营养物质的消化吸收，满足贝类生长的营养需求[15]；过高或过低的温度和pH均会导致酶活力下降，降低幼贝摄食和消化能力。在本实验中，为了更加贴近养殖实际环境，采用凡纳滨对虾高位水泥池的高浓度混合藻液作为饵料，浮游植物种类较多，藻类光合作用可能导致养殖水体pH有一定程度的偏高[16]。

本研究采用Box-Behnken实验设计，利用响应面法分别建立了双线紫蛤日生长率对温度、盐度和pH的二次多项式数学回归模型，不但找到了适宜生长的温度、盐度和pH值范围，而且得到了最佳温度、盐度和pH组合[17]。对实验模型进行分析得出预测决定系数predR2=0.852 9，决定系数为R2=0.984 3，失拟项F=0.328 5，P>0.05，表明所建立的模型可用于预测。目前，关于环境因子对双线紫蛤幼贝生长影响的研究中，暂未发现建立模型；本实验建立了温度、盐度和pH值对双线紫蛤幼贝生长的二次多项回归模型，填补了无模型的空白。在交互项研究中，温度和盐度对幼贝生长影响极显著(P<0.05)，而盐度和pH、温度和pH影响不显著(P>0.05)，说明温度对幼贝的生长尤为重要，其次为盐度、pH。运用响应面法进行分析，拟合得到日生长率的二次响应面回归方程，模拟分析后，得出双线紫蛤幼贝最佳环境因子组合是温度为26.43℃、盐度为25、pH为8.3，理论最佳日生长率为2.90%，经实验验证后，得到的日生长率为2.76%，与理论值较为接近，证实了响应面模型能较好地优化双线紫蛤幼贝的生长条件。

在实际养殖过程中，为获得最大的经济利益，致力寻求双线紫蛤最大生长率。经响应面分析优化得出最佳生长环境条件在实际养殖过程是可以实现的。在大规模养殖推广过程中，对养殖池塘水质指标进行监测，将温度、盐度和pH稳定在适宜范围内在技术上是可以做到的，日常管理可以结合常见疾病防治，确保池塘健康养殖。在众多养殖环境因子中，除了温度、盐度和pH外，饵料、养殖密度、溶氧等各种内外环境因子与双线紫蛤生长均有一定程度的关联，在今后研究过程需要进一步加深上述因子联合影响的研究，为实际生产提供更加科学的理论依据。

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Combined effects of temperature，salinity and pH on the growth rate ofSanguinolariadiphosjuveniles

CHEN Zhi

(Freshwater Fishery Research Institute of Fujian Province，Fuzhou 350002，China)

In order to explore the optimum growth conditions ofSanguinolariadiphosjuveniles，response surface methodology was used to study the interactions of temperature(24℃，27℃，30℃)，salinity(20，25，30)，pH(7.3±0.03，8.3±0.03，9.3±0.03)onSanguinolariadiphosjuveniles daily growth rate.The results showed：1)The effect of temperature on the growth rate was the most significant(P<0.01)，and the order of three ecological factors effects was temperature(A)>salinity(B)>pH(C).2)By means of Design-Expert 8.0.6 software，the optimum growth environment conditions ofSanguinolariadiphosjuveniles were as follows：temperature 26.43℃，salinity 25 and pH 8.3，and theoretical optimal growth rate was 2.90%.After experimental verification，the real growth rate was 2.76% under the theoretical condition，suggesting RSM was reliable.The research results provided a theoretical references forSanguinolariadiphosartificial aquaculture in the pond.

response surface methodology；Sanguinolariadiphosjuveniles；growth rate；temperature；salinity；pH

2017-06-26 基金资助：福建省海洋高新产业发展专项项目[2013]029号；福建省省属公益类科研院所基本科研专项(2015R1002-6).

陈 志(1987-)，男，硕士，助理工程师，主要从事水生动物繁育及贝类增养殖研究.E-mail：465887787@qq.com

P735

A

1006-5601(2017)04-0264-08

陈 志.温度、盐度和pH对双线紫蛤幼贝生长率的联合效应[J].渔业研究，2017，39(4)：264-271.