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热带海洋学报 >

2023 , Vol. 42 >Issue 4: 125 - 132

DOI: https://doi.org/10.11978/2022175

海洋生物学

香港牡蛎在综合养殖池塘育肥期间不同组织的碳、氮稳定同位素周转

  • 周晖 , 1 ,
  • 汤保贵 , 1 ,
  • 伍栩民 1 ,
  • 彭梓峰 1 ,
  • 钟培贵 2 ,
  • 于鸽 3 ,
  • 孔繁森 1
展开
  • 1.广东海洋大学水产学院, 广东 湛江 524088
  • 2.湛江海思特水产科技有限公司, 广东 湛江 524099
  • 3.湛江恒兴养殖技术服务有限公司, 广东 湛江 524094
汤保贵。email:

周晖(1978—), 男, 广西玉林市人, 博士, 从事水产动物生理生态学研究。email:

Copy editor: 姚衍桃

收稿日期: 2022-08-03

  修回日期: 2022-10-24

  网络出版日期: 2022-12-08

基金资助

国家海洋局“十三五”海洋经济创新发展示范市项目(XM-202012-03B2)

收起

Stable carbon and nitrogen isotope turnover of different tissues of the Hongkong oyster at the fattening stage in a polyculture pond

  • ZHOU Hui , 1 ,
  • TANG Baogui , 1 ,
  • WU Xumin 1 ,
  • PENG Zifeng 1 ,
  • ZHONG Peigui 2 ,
  • YU Ge 3 ,
  • KONG Fansen 1
Expand
  • 1. Fisheries College, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China
  • 2. Haiste (Zhanjiang) Aquatic Technology Co., Ltd., Zhanjiang 524099, China
  • 3. Guangdong Evergreen Breeding Technology Service Co., Ltd., Zhanjiang 524094, China
TANG Baogui. email:

Copy editor: YAO Yantao

Received date: 2022-08-03

  Revised date: 2022-10-24

  Online published: 2022-12-08

Supported by

State Oceanic Administration “The Thirteenth Five-Year Plan” Marine Economic Innovation and Development Demonstration City Project(XM-202012-03B2)

Fold

摘要

本研究采集了在鱼虾混养池塘育肥的香港牡蛎样品, 监测牡蛎体质量、软体组织质量、出肉率, 以及闭壳肌、外套膜和鳃的δ13C和δ15N值随育肥时间的变化, 计算了牡蛎3种软体组织的代谢率常数m和碳、氮稳定同位素周转时间, 为开展综合养殖池塘生态系统的食物网研究提供基础数据。结果显示: 经过44d的育肥, 虽然牡蛎体质量无显著增加(P>0.05), 但软体组织质量和出肉率显著上升(P<0.05)。育肥期间牡蛎外套膜、闭壳肌和鳃的生长与整个软体组织的生长基本同步。牡蛎各组织的δ13C和δ15N值在育肥16d后就显著减小(P<0.05)。比较同一天采集的组织, 牡蛎闭壳肌的δ13C和δ15N值都显著大于外套膜和鳃(P<0.05), 而外套膜和鳃的δ13C和δ15N值则无显著差异(P>0.05)。闭壳肌和外套膜的代谢周转常数m为0, 其碳、氮稳定同位素周转完全由生长决定, 因此闭壳肌和外套膜碳、氮稳定同位素的周转时间相同, t50和t95分别为40.77d和176.22d。鳃的碳、氮稳定同位素代谢周转常数m分别为1.09%·d-1和1.76%·d-1, 说明鳃的碳、氮稳定同位素周转还受到代谢的影响; 鳃氮稳定同位素周转的t50和t95分别为20.02d和86.53d, 而碳稳定同位素周转的t50和t95分别为24.85d和107.42d。在本研究的育肥期间, 香港牡蛎闭壳肌、外套膜和鳃的δ13C和δ15N值具有鲜明特点, 并且随育肥时间延长呈现出迅速且有规律的变化, 表明香港牡蛎能够反映池塘的碳、氮稳定同位素基本特征, 适合作为中、长时间尺度的基线生物用于综合养殖池塘生态系统的食物网研究。

关键词： 香港牡蛎; 育肥; 碳、氮稳定同位素; 周转

本文引用格式

周晖 , 汤保贵 , 伍栩民 , 彭梓峰 , 钟培贵 , 于鸽 , 孔繁森 . 香港牡蛎在综合养殖池塘育肥期间不同组织的碳、氮稳定同位素周转[J]. 热带海洋学报, 2023 , 42(4) : 125 -132 . DOI: 10.11978/2022175

Abstract

In order to provide basic data for the study of food webs in the polyculture pond ecosystem, the Hongkong oyster samples were collected during fattening stage in a fish-shrimp polyculture pond, and the oyster body mass, soft tissue mass, meat yield, and changes in δ13C and δ15N values of adductor muscle, mantle and ctenidia during the fattening stage were monitored; the metabolic rate constant m and stable carbon and nitrogen isotope turnover time of three soft tissues were calculated. The results showed that after 44 days of fattening, although the body mass of oysters did not increase significantly (P>0.05), the soft body tissue mass and meat yield increased significantly(P<0.05). The growth ​​of mantle, adductor muscle and ctenidia were basically synchronized with the growth of whole soft tissue. The δ13C and δ15N values ​​of oyster tissues decreased significantly (P<0.05) after 16 days of fattening (P<0.05). Comparing the δ13C and δ15N values ​​of the three tissues collected on the same day, the values of adductor muscle were significantly larger than those of mantle and ctenidia (P<0.05), while there was no significant difference between values of mantle and ctenidia (P>0.05). The metabolic turnover constant m of adductor muscle and mantle was zero, and their stable carbon and nitrogen isotope turnover were completely determined by growth; therefore the turnover time of stable carbon and nitrogen isotope turnover in adductor muscle and mantle were the same, t50 and t95 were 40.77d and 176.22d, respectively. The stable carbon and nitrogen isotope metabolic turnover constant m of ctenidia were 1.09%·d-1 and 1.76%·d-1, respectively, indicating that the stable carbon and nitrogen isotope turnover of ctenidia were also affected by metabolism. The t50 and t95 of ctenidia stable nitrogen isotope turnover were 20.02d and 86.53d, respectively, while the t50 and t95 of stable carbon isotope turnover were 24.85d and 107.42d, respectively. During the fattening stage of this study, the δ13C and δ15N values of the adductor muscle, mantle and ctenidia of Hongkong oyster had distinct characteristics, and showed rapid and regular changes with the extension of the fattening time, which indicated the Hongkong oyster could reflect the basic characteristics of stable carbon and nitrogen isotopes in polyculture pond, and is suitable as a medium and long time scale baseline organism for food web research in polyculture pond ecosystem.

Key words： Crassostrea hongkongensis; fattening; stable carbon and nitrogen isotopes; turnover

我国牡蛎产量近年来不断增长, 从2000年的329.20万t增加到2020年的542.46万t, 约占全球牡蛎产量的90%; 目前我国牡蛎产量占贝类总产量的35%以上, 占海水养殖总产量的25%(于瑞海 等, 2021)。香港牡蛎(Crassostrea hongkongensis)在上市前会迁移到外海区快速育肥, 以获得适宜市场销售的肥蚝(贾真 等, 2019)。传统的育肥方式是于海河口交界处育肥(严雪瑜 等, 2021), 但是近年来很多牡蛎近岸传统养殖区都陆续被划定为禁养区或限养区, 导致可供牡蛎养殖的近海水域明显减少(潘英 等, 2021)。为拓展牡蛎养殖空间, 研究者已在池塘中开展牡蛎养殖和育肥(Soletchnik et al, 2001; 祁剑飞 等, 2015), 并取得了良好的效果, 贾真等(2019)的研究甚至发现池塘育肥效果比外海育肥更好。因此, 未来牡蛎养殖和育肥有向池塘转移的趋势, 特别是与虾、蟹、刺参养殖相结合, 可构建多营养层次综合养殖体系(邹琰 等, 2021); 而想要构建高效的综合养殖体系, 就必须开展养殖生态系统的食物网研究, 根据研究结果优化主养品种的营养结构。
稳定同位素技术已在生态学研究中得到了广泛的应用(Martínez Del Rio et al, 2009)。研究发现, 消费者的δ13C值比它们的食物高1‰左右, 而δ15N高3.4‰左右, 因此δ13C常被用于研究消费者的食物来源, 而δ15N则被用于计算消费者的营养级(Peterson et al, 1987)。已有众多研究者采用稳定同位素技术开展海洋生物的食物来源(权伟 等, 2018; Nabaes Jodar et al, 2020)以及海洋生态系统的食物网和营养级研究(Feng et al, 2018; McCormack et al, 2019; 刘小琳 等, 2021; 陆亚楠 等, 2022)。由于不同生态系统的碳、氮稳定同位素基础水平可能存在显著差异, 将稳定同位素技术应用于食物网研究时, 通常需要选择某种生物作为“同位素基线”(isotopic baseline), 用于评价食物网中高营养级生物功能或者进行多生态系统的比较研究(徐军 等, 2010)。Post(2002)的研究发现, 滤食性的贝类可以综合反映水域生态系统碳、氮稳定同位素基础水平的时空变化特征, 适合作为基线生物用于水域生态系统的食物网研究。在育肥期, 香港牡蛎的同位素特征很可能会发生显著变化, 为研究者展现鲜明的碳、氮稳定同位素值变化规律。因此, 本研究在秋季对在综合养殖池塘中育肥的香港牡蛎进行连续的样品采集, 分析育肥时间对牡蛎不同组织碳、氮稳定同位素值的影响, 确定养殖环境和食物发生改变之后, 牡蛎不同组织的碳、氮元素周转情况, 分析香港牡蛎作为基线生物的可行性。研究结果有助于深入了解育肥期间香港牡蛎的碳、氮元素利用, 为使用香港牡蛎作为基线生物而开展池塘综合养殖生态系统的食物网研究提供基础数据。

1 材料与方法

1.1 牡蛎样品采集

本研究所使用的香港牡蛎(25月龄)来源于广西钦州茅尾海, 在湛江市麻章区湖光镇赤忏村的鱼虾混养池塘(湛江海思特水产科技有限公司养殖基地)中进行浮筏育肥。池塘面积217亩, 育肥区域水深1.3~1.5m, 放置7m×7m的浮筏15个, 每个浮筏挂牡蛎约500串。育肥期间盐度21‰~23‰, 水温24~31℃; 池塘配备21台增氧机, 通过增氧维持水体溶解氧> 5mg·L-1。在育肥前采集50个初始样品, 用于初始体质量和稳定同位素测定。在育肥8d、16d和44d时采集牡蛎样品, 在池塘左、中、右3个位点分别选取1个浮筏, 每个浮筏分别采集左、中、右3个位置的样品, 每个位置随机采集牡蛎一串, 从每一串中随机选取3个牡蛎样品用于质量及稳定同位素测定。

1.2 牡蛎样品质量测定

用电子天平分别测量牡蛎体的质量和软体组织的质量(精确度为0.01g)。

1.3 牡蛎样品碳、氮稳定同位素测定

分离牡蛎闭壳肌、外套膜和鳃等组织, 使用超纯水将这些组织逐一反复清洗, 用滤纸吸收多余的水分。经研磨机研磨后, 将其放在-70℃冰箱中预冷12~24h, 然后在真空冷冻干燥机中干燥48h, 研磨并收集贮存于离心管中, 放在干燥器内直至分析。在广东海洋大学水产科学与技术国家级实验教学示范中心, 以元素分析仪(EA Isolink CNHO)与同位素质谱仪(DELTA V Advantage)联用(EA-IRMS), 进行碳、氮稳定同位素分析和碳氮含量测定。
测定的碳、氮稳定同位素值以国际通用的标准物质usgs88进行量化(δ13C=-16.06‰ v PDB, δ15N= 14.96‰ v N2), 分别以维也纳箭石化石(PDB)碳和大气氮作为参考标准, 测量结果以δ13C值和δ15N值形式来表示:
δ X= R sample   R standard − 1 × 1000 ‰
式中: X为13C或者15N; Rsample为样本的同位素比值; Rstandard为参考标准样品的同位素比值。为保证试验结果的准确性和仪器的稳定性, 每测定10个软组织样品后加测一个标准样品(usgs88)。标样测定的精密度为δ13C值0.10‰, δ15N值0.15‰。

1.4 参数计算

出肉率=Wa/Wb×100%
式中: Wa为软体组织湿重(单位: g); Wb为牡蛎总湿重(单位: g)。
当饲料变化之后, 动物组织中稳定同位素组成的变化可能是由于组织生长或组织代谢造成的, 为了预测本研究所观察到的组织中的同位素变化规律, 确定育肥牡蛎与新食物达到稳定同位素平衡的时间, 选择Hesslein等(1993)建立的指数模型。该模型将食物改变后动物体天然同位素组成随时间的变化归结于组织生长和代谢的作用, 已被运用于研究军曹鱼(Rachycentron canadum)(Zhou et al, 2016)和尼罗罗非鱼(Oreochromis niloticus)(Zhou et al, 2020)食物转换后肌肉的碳、氮稳定同位素周转:
δt=δf + (δi-δf)e-(k + m)t
式中: δt为实验第t天时牡蛎组织的δ13C值或δ15N值; δf为牡蛎组织与新食物达到平衡时的δ13C值或δ15N值; δi为牡蛎组织与原食物达到平衡时的δ13C值或δ15N值; m为牡蛎组织的代谢周转常数; k为牡蛎组织在实验期间的生长率常数。在本实验中, δf和m可以通过将牡蛎组织的δ13C值和δ15N值随养殖时间而变化的实测数据代入公式(3), 然后利用SPSS19.0中的迭代非线性回归推算得出。生长率常数(k)可以通过指数方程计算(周晖 等, 2013; Zhou et al, 2016; Zhou et al, 2020):
W=W0ekt
式中: W0为牡蛎初始体质量; W为取样时牡蛎的体质量。
牡蛎组织碳、氮同位素周转半时(t50)和牡蛎组织碳、氮同位素完成95%周转的时间(t 95)分别用下面的公式计算(周晖 等, 2013; Zhou et al, 2016; Zhou et al, 2020):
t 50 = − ln 1 − 0.5   k + m
t 95 = − ln 1 − 0.95   k + m

1.5 实验数据统计分析

实验数据用SPSS19.0进行统计分析, 在数据服从正态分布及各组间方差平齐的情况下用单因素方差分析, P<0.05表示差异显著。若样品数据方差不齐, 则用非参数统计中的Kruskal-Wallis检验, P<0.05表示差异显著。

2 结果与分析

2.1 牡蛎育肥期间的肥满度变化及生长率常数

如图1和图2所示, 香港牡蛎育肥前的初始平均体质量为(68.00±25.75)g, 初始软体组织平均质量为(3.88±1.22)g。育肥期间牡蛎的体质量无显著增加(P>0.05), 但是软体组织质量显著增加(P<0.05), 带动牡蛎出肉率显著提升(P<0.05)。根据指数方程, 育肥期间牡蛎的体质量生长率常数为0.54%·d-1, 而软体组织质量的生长率常数为1.70%·d-1, 外套膜、闭壳肌和鳃的生长率常数分别为1.69%·d-1、1.68%d-1和1.72%·d-1。
图1 育肥期间香港牡蛎的生理指标变化

图中数据为软体组织质量均值(n=27), 上标不同字母表示差异显著(P<0.05)

Fig. 1 Changes of physiological index of oyster during the fattening time. The data in the figure are the means of soft body weight, and different letters in the superscript indicate significant differences (P<0.05)

图2 育肥期间牡蛎3种软体组织的质量变化

Fig. 2 Changes of three soft body mass of oyster during the fattening time

2.2 育肥过程中牡蛎组织δ13C和δ15N值变化

根据表1所示, 随育肥时间的延长, 牡蛎外套膜、闭壳肌和鳃的碳、氮稳定同位素值总体不断变小。其中, 育肥8d无显著变化(P>0.05), 育肥16d后显著变小(P<0.05), 育肥44d后又比16d显著变小(P< 0.05)。
根据表2所示, 同一天采集的牡蛎闭壳肌的碳、氮稳定同位素值均显著大于外套膜和鳃(P<0.05), 而外套膜和鳃的碳、氮稳定同位素值则无显著差异(P> 0.05)。
表1 香港牡蛎3种组织的δ13C和δ15N随育肥时间的变化

Tab. 1 Changes of δ13C and δ15N in three tissues of oyster with fattening time

项目 初始样品 育肥8d 育肥16d 育肥44d
外套膜 δ15N/‰ 9.84±0.40c 9.70±0.82c 8.59±0.53b 7.38±0.22a
δ13C/‰ -21.81±1.21c -22.09±0.94c -22.38±0.81b -24.45±0.39a
闭壳肌 δ15N/‰ 10.93±0.23c 10.70±0.73c 9.71±0.76b 8.64±0.50a
δ13C/‰ -20.07±0.17c -20.45±0.53bc -20.97±0.79b -22.16±0.63a
鳃 δ15N/‰ 9.97±0.17c 9.50±0.69c 8.24±0.34b 7.34±0.51a
δ13C/‰ -21.28±0.48c -22.08±0.57bc -22.64±0.33b -24.00±0.65a

注: 表中碳氮稳定同位素数据为各次采样全部牡蛎样品的平均值±标准差(n=27), 同一行数据上标无相同字母表示差异显著(p<0.05)

表2 同一时间牡蛎不同组织的δ13C和δ15N比较

Tab. 2 Comparison of δ13C and δ15N of different tissues of oyster at the same time

项目 初始样品 育肥8d 育肥16d 育肥44d
δ15N/‰ 外套膜 9.84±0.40a 9.70±0.82a 8.59±0.53a 7.38±0.22a
闭壳肌 10.93±0.23b 10.70±0.73b 9.71±0.76b 8.64±0.50b
鳃 9.97±0.17a 9.50±0.69a 8.24±0.34a 7.34±0.51a
δ13C/‰ 外套膜 -21.81±1.21a -22.09±0.94a -22.38±0.81a -24.45±0.39a
闭壳肌 -20.07±0.17b -20.45±0.53b -20.97±0.79b -22.16±0.63b
鳃 -21.28±0.48a -22.08±0.57a -22.64±0.33a -24.00±0.65a

注: 表中碳氮稳定同位素数据为各次采样全部牡蛎样品的平均值±标准差(n=27), 同一列δ13C 或 δ15N数据上标无相同字母表示差异显著(P<0.05)

2.3 育肥过程中牡蛎组织δ13C和δ15N值变化的迭代非线性回归分析

从图3和图4可以看出, 进入新环境之后, 牡蛎外套膜和闭壳肌的碳、氮稳定同位素值变化基本是同步的, 而鳃的碳、氮稳定同位素值变化较快。
图3 育肥过程中牡蛎3种组织δ15N值变化的迭代非线性回归

Fig. 3 Iterative nonlinear regression of δ15N changes in three tissues of oyster during fattening period

图4 育肥过程中牡蛎3种组织δ13C值变化的迭代非线性回归

Fig. 4 Iterative nonlinear regression of δ13C changes in three tissues of oyster during fattening period

2.4 育肥过程中牡蛎组织碳、氮稳定同位素周转时间分析

根据公式(3)的迭代非线性回归分析结果, 闭壳肌和外套膜的代谢周转常数m为0, 说明闭壳肌和外套膜的碳氮稳定同位素周转完全由生长决定; 而鳃的碳、氮稳定同位素代谢周转常数m分别为1.09%·d-1和1.76%·d-1, 说明鳃的碳、氮稳定同位素周转除取决于生长外, 还受到本身碳、氮物质代谢转化的影响。闭壳肌和外套膜碳、氮元素的周转半时t50和t95相同, 分别为40.77d和176.22d。鳃氮元素的周转半时t50和t95分别为20.02d和86.53d, 而碳元素的周转半时t50和t95分别为24.85d和107.42d。

3 讨论

3.1 香港牡蛎在鱼虾混养池塘中育肥的效果

香港牡蛎通常是在养殖中后期才放入鱼虾混养的池塘进行育肥, 此时池塘中营养物质浓度高, 能为牡蛎提供丰富的天然饵料。根据图1和图2所示, 在本次育肥过程中, 虽然香港牡蛎的体质量没有显著增大(P>0.05), 但软体组织质量有显著增长(P<0.05), 使牡蛎的出肉率在育肥后显著提升(P<0.05)。研究结果表明, 香港牡蛎在鱼虾混养池塘中经过短期育肥就可以实现出肉率显著提高的目标, 佐证了香港牡蛎池塘育肥的可行性。
本研究中香港牡蛎的育肥期为2021年11—12月, 这个时间段属于香港牡蛎性腺发育的休止期(於锋 等, 2016)。从生长率常数的对比可以看出, 这一时期牡蛎外套膜、闭壳肌和鳃的生长与整个软体组织的生长基本同步。

3.2 育肥过程中牡蛎不同组织δ13C和δ15N值的变化规律

白富进(2010)曾对湛江港近江牡蛎(Ostrea rivularis)不同组织中碳、氮同位素的时空分布进行了初步研究, 发现近江牡蛎各组织对碳、氮稳定同位素的富集与牡蛎生长年龄无关。这表明近江牡蛎已与当地的食物源实现了“稳定同位素平衡(isotopic equilibrium)”(Caut et al, 2008), 在这种情况下很难观察到牡蛎各组织稳定同位素变化的规律。本研究选择异地池塘育肥的香港牡蛎进行研究, 是因为香港牡蛎从海域进入异地池塘后, 会利用水体中丰富的新食物资源快速生长, 导致其软体组织的碳、氮稳定同位特征发生显著变化, 进而可展现鲜明的变化规律。本文研究结果显示, 在异地池塘育肥16d后, 香港牡蛎各组织中的δ13C和δ15N值已与初始值产生显著差异(P< 0.05), 这一结果反映了香港牡蛎能够有效利用池塘中丰富的新食物源, 迅速转化为自己的软体组织, 从而显著提升出肉率(P<0.05)。本文研究的结果也证明异地育肥在短时间内即可改变牡蛎软体组织的碳、氮稳定同位素特征, 这将影响采用稳定同位素作为香港牡蛎产地溯源依据(才让卓玛, 2015)的可靠性。
根据表2所示, 同一天采集的香港牡蛎的闭壳肌δ13C和δ15N值均显著大于外套膜和鳃(P<0.05), 而外套膜和鳃的δ13C和δ15N值则没有显著差异(P< 0.05)。白富进(2010)的研究也发现近江牡蛎闭壳肌δ13C和δ15N值大于鳃, Piola等(2006)对雪梨牡蛎(Saccostrea glomerata)的研究以及Deudero等(2009)对贻贝(Mytilus galloprouincialis)的研究也报道了同样的现象。这显示滤食性贝类闭壳肌δ13C和δ15N值大于鳃的现象可能具有普遍性, 这种现象可能是营养物质的同位素配送(isotopic routing)和组织代谢差异造成的(Martínez Del Rio et al, 2009), 也可能与营养物质在牡蛎体内的传递顺序有关(白富进, 2010), 具体原因仍需要进一步深入研究。
随着育肥时间的延长, 来自广西钦州茅尾海的香港牡蛎外套膜、闭壳肌和鳃的δ13C和δ15N值总体变化趋势是显著变小(P<0.05), 且各组织δ13C和δ15N值减小的变化趋势也基本一致。这一结果显示湛江鱼虾混养池塘的碳、氮稳定同位素基础水平要显著低于牡蛎原来生活的广西钦州茅尾海水域, 可能是混养池塘受到了养殖过程中投喂对虾饲料的影响。育肥过程中池塘所用对虾饲料的δ15N和δ13C分别是(2.71±0.14)‰和(-23.46±0.14)‰, 与白富进(2010)报道的邻近海域(湛江港)牡蛎天然食物源相比属于较低水平。

3.3 牡蛎不同组织碳、氮稳定同位素周转率及其潜在利用

生物与其食物实现“稳定同位素平衡”, 能够充分反映食物的稳定同位素特征, 是采用稳定同位素质量平衡模型(mass balance models)开展生物食物组成研究的必要前提(Caut et al, 2008)。生物的食物来源有可能随时间而发生变化, 而生物各种组织的同位素周转率不同, 与新食物达到稳定同位素平衡所需的时间就存在差异, 因此选用稳定同位素周转率差异显著的组织可以提供一个动物在不同时间尺度内所摄取食物的综合信息(Martínez Del Rio et al, 2005)。本研究通过对牡蛎不同组织δ13C和δ15N值变化的非线性回归分析, 以及同位素周转t95值的计算, 推断出当体质量约为70g、软体组织质量约为4g、出肉率约为6%的牡蛎在池塘中育肥时, 其闭壳肌和外套膜需要约180d实现碳氮稳定同位素平衡, 而鳃需要约110d实现碳稳定同位素平衡, 约90d实现氮稳定同位素平衡。Piola等(2006)的研究也表明, 在较短的时间尺度下(11月至次年2月), 鳃是体现雪梨牡蛎对污水营养物质利用的最佳指标组织, 能够迅速反映污水的排放; 而闭壳肌的碳、氮稳定同位素特征对污水不敏感, 使其更适合于较长时间尺度的牡蛎营养来源研究。

3.4 香港牡蛎作为食物网研究基线生物的可行性

McCormack等(2019)在利用稳定同位素数据推进海洋食物网构建的综述中提出, 同位素基线(isotopic baseline)是准确构建海洋食物网的主要挑战和不确定性因素之一。滤食性贝类适合作为同位素基线生物的主要原因除了能综合反映初级生产者的同位素特征之外(Post, 2002), 还在于它分布广泛、活动范围小、易采集、生命周期相对较长、营养级位置较低(徐军 等, 2010)。但是, 同位素基线生物选择还取决于该生物种内、种间和时空上的同位素变化特征, 以及所研究生态学问题的时间、空间尺度(徐军 等, 2010)。因此, 在采用稳定同位素对特定生态系统的食物网进行研究之前, 应当对备选基线生物稳定同位素特征的时空变化特点进行专门的分析, 确定其适用范围。本研究发现, 育肥期间香港牡蛎的闭壳肌、外套膜和鳃具有鲜明的δ13C和δ15N值, 并且随育肥时间延长呈现出快速而有规律的变化, 能够反映其所在水域生态系统的碳、氮同位素基础特征。此外, 本研究不同时间采集的香港牡蛎, 其闭壳肌、外套膜和鳃的δ13C和δ15N值标准差都相对较小(表2), 这也是香港牡蛎作为基线生物的重要优势。

4 结论

池塘育肥可以让香港牡蛎的肥满度在短时间内迅速提升。在本研究的育肥期间, 香港牡蛎闭壳肌、外套膜和鳃的生长与整个软体组织的生长基本同步, 3种组织的δ13C和δ15N值呈现出快速而有规律的变化, 表明香港牡蛎能够反映育肥水域生态系统的同位素基础特征, 适合作为池塘多营养层次综合养殖生态系统食物网研究的基线生物。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
白富进, 2010. 湛江港近江牡蛎中碳氮同位素时空分布及其对无机氮响应的初步研究[D]. 湛江: 广东海洋大学: 5-6.

BAI FUJIN, 2010. Preliminary study the spatial and temporal distribution of carbon and nitrogen isotope in Ostrea rivularis Gould and the response to inorganic nitrogen, Zhanjiang Harbor[D]. Zhanjiang: Guangdong Ocean University: 5-6 (in Chinese with English abstract).

[2]
才让卓玛, 2015. 香港牡蛎产地溯源指纹信息筛选的研究[D]. 湛江: 广东海洋大学: 4-5.

CAIYANG ZHUOMA, 2015. Study on the screening of fingerprint information for geographical origin traceability of Crassostrea hongkongensis[D]. Zhanjiang: Guangdong Ocean University: 4-5 (in Chinese with English abstract).

[3]
贾真, 佘智彩, 彭业韶, 等, 2019. 香港牡蛎不同育肥方式的育肥效果[J]. 水产科学, 38(4): 514-520.

JIA ZHEN, SHE ZHICAI, PENU YESHAO, et al, 2019. Effects of Hongkong oyster Crassostrea hongkongensis fattening in onshore ponds and in offshore sea[J]. Fisheries Science, 38(4): 514-520 (in Chinese with English abstract).

[4]
刘小琳, RUTAKUMWA E S, 徐靖昂, 等, 2021. 舟山外海重要海洋动物的碳氮稳定同位素特征和食物网营养结构[J]. 浙江海洋大学学报(自然科学版), 40(5): 415-423.

LIU XIAOLIN, RUTAKUMWA E S, XU JINGANG, et al, 2021. Carbon and nitrogen stable isotope characteristics and nutrient structure of food web of important marine animals near Zhoushan islands[J]. Journal of Zhejiang Ocean University(Natural Science), 40(5): 415-423 (in Chinese with English abstract).

[5]
陆亚楠, 张瑞, 张虎, 等, 2022. 应用稳定同位素技术研究江苏近海食物网营养结构的季节性变化[J]. 海洋学报, 44(2): 1-10.

LU YANAN, ZHANG RUI, ZHANG HU, et al, 2022. Seasonal variation in the trophic structure of food webs in coastal waters of Jiangsu Province based on stable isotope techniques[J]. Acta Oceanologica Sinica, 44(2): 1-10 (in Chinese with English abstract).

[6]
潘英, 李坚明, 黄伟德, 等, 2021. 广西牡蛎产业现状分析及发展策略[J]. 南方农业学报, 52(9): 2608-2618.

PAN YING, LI JIANMING, HUANG WEIDE, et al, 2021. Analysis of current situations, existing problems of oyster industry and its developmental suggestions in Guangxi[J]. Journal of Southern Agriculture, 52(9): 2608-2618 (in Chinese with English abstract).

[7]
祁剑飞, 宁岳, 曾志南, 等, 2015. 冬季单体牡蛎池塘育肥初步实验[J]. 福建水产, 37(5): 406-410.

QI JIANFEI, NING YUE, ZENG ZHINAN, et al, 2015. Study on winter fattening of single-seed Portuguese oyster (Crassostrea angulata) in semi closed ponds[J]. Journal of Fujian Fisheries, 37(5): 406-410 (in Chinese with English abstract).

[8]
权伟, 应苗苗, 周庆澔, 等, 2018. 基于稳定碳同位素技术的养殖贝类碳源分析[J]. 上海海洋大学学报, 27(2): 175-180.

QUAN WEI, YING MIAOMIAO, ZHOU QINGHAO, et al, 2018. Carbon source analysis of bivalve-culture based on stable carbon isotope technique[J]. Journal of Shanghai Ocean University, 27(2): 175-180 (in Chinese with English abstract).

[9]
徐军, 张敏, 谢平, 2010. 氮稳定同位素基准的可变性及对营养级评价的影响[J]. 湖泊科学, 22(1): 8-20.

XU JUN, ZHANG MIN, XIE PING, 2010. Variability of stable nitrogen isotopic baselines and its consequence for trophic modeling[J]. Journal of Lake Sciences, 22(1): 8-20 (in Chinese with English abstract).

DOI

[10]
严雪瑜, 覃波忠, 黄伟德, 等, 2021. 不同育肥海区香港牡蛎的营养评价及基因表达相关性分析[J]. 食品工业科技, 43(13): 276-283.

YAN XUEYU, QIN BOZHONG, HUANG WEIDE, et al, 2021. Correlation analysis between nutritional evaluation and gene expression of Crassostrea hongkongensis in different fattening sea areas[J]. Science and Technology of Food Industry, 43(13): 276-283 (in Chinese with English abstract).

[11]
於锋, 罗帮, 陈雪芬, 等, 2016. 广西茅尾海的香港巨牡蛎(Crassostrea hongkongensis)在不同养殖区的性腺发育变化[J]. 渔业科学进展, 37(3): 134-142.

YU FENG, LUO BANG, CHEN XUEFEN, et al, 2016. Gonad development of oyster(Crassostrea hongkongensis) at different cultural sites in Maowei bay, Guangxi, China[J]. Progress in Fishery Sciences, 37(3): 134-142 (in Chinese with English abstract).

[12]
于瑞海, 李海昆, 2021. 我国三倍体牡蛎育苗、养殖现状及发展对策[J]. 科学养鱼, (11): 2-4 (in Chinese).

[13]
周晖, 陈刚, 古滨河, 等, 2013. 饲料中的玉米蛋白质对军曹鱼幼鱼蛋白质生长的贡献率[J]. 动物营养学报, 25(11): 2633-2642.

DOI

ZHOU HUI, CHEN GANG, GU BINHE, et al, 2013. Contribution rate of dietary corn protein to protein growth of juvenile cobia (Rachycentron canadum L.)[J]. Chinese Journal of Animal Nutrition, 25(11): 2633-2642 (in Chinese with English abstract).

[14]
邹琰, 刘广斌, 张天文, 等, 2021. 我国太平洋牡蛎主要养殖模式[J]. 科学养鱼, (11): 63-64 (in Chinese).

[15]
CAUT S, ANGULO E, COURCHAMP F, 2008. Caution on isotopic model use for analyses of consumer diet[J]. Canadian Journal of Zoology, 86(5): 438-445.

DOI

[16]
DEUDERO S, CABANELLAS M, BLANCO A, et al, 2009. Stable isotope fractionation in the digestive gland, muscle and gills tissues of the marine mussel Mytilus galloprovincialis[J]. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology, 368(2): 181-188.

DOI

[17]
FENG JIE, TIAN XIANGLI, DONG SHUANGLIN, et al, 2018. Trophic interaction in a Portunus rituberculatus polyculture ecosystem based on carbon and nitrogen stable isotope analysis[J]. Journal of Ocean University of China, 17(6): 1432-1440.

DOI

[18]
HESSLEIN R H, HALLARD K A, RAMLAL P, 1993. Replacement of sulfur, carbon, and nitrogen in tissue of growing broad whitefish (Coregonus nasus) in response to a change in diet traced by δ34S, δ13C, and δ15N[J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 50(10): 2071-2076.

DOI

[19]
MARTÍNEZ DEL RIO C, WOLF B O, 2005. Mass balance models for animal isotopic ecology[M]//STARCK M A, WANG T, Physiological and ecological adaptations to feeding in vertebrates. Enfield: Science Publishers: 141-174.

[20]
MARTÍNEZ DEL RIO C, WOLF N, CARLETON S A, et al, 2009. Isotopic ecology ten years after a call for more laboratory experiments[J]. Biological Reviews, 84(1): 91-111.

DOI

[21]
MCCORMACK S A, TREBILCO R, MELBOURNE-THOMAS J, et al, 2019. Using stable isotope data to advance marine food web modelling[J]. Reviews in Fish Biology and Fisheries, 29: 277-296.

DOI

[22]
NABAES JODAR D N, CUSSAC V E, BECKER L A, 2020. Into the wild: escaped farmed rainbow trout show a dispersal-associated diet shift towards natural prey[J]. Hydrobiologia, 847: 105-120.

DOI

[23]
PETERSON B J, FRY B, 1987. Stable isotopes in ecosystem studies[J]. Annual Review of Ecology and Systematics, 18: 293-320.

DOI

[24]
PIOLA R F, MOORE S K, SUTHERS I M, 2006. Carbon and nitrogen stable isotope analysis of three types of oyster tissue in an impacted estuary[J]. Estuarine Coastal and Shelf Science, 66(1-2): 255-266.

DOI

[25]
POST D M, 2002. Using stable isotopes to estimate trophic position: models, methods, and assumptions[J]. Ecology, 83(3): 703-718.

DOI

[26]
SOLETCHNIK P, LE MOINE O, GOULLETQUER P, et al, 2001. Optimisation of the traditional Pacific cupped oyster (Crassostrea gigas Thunberg) culture on the French Atlantic coastline: autumnal fattening in semi-closed ponds[J]. Aquaculture, 199(1-2): 73-91.

DOI

[27]
ZHOU HUI, CHEN GANG, GU BINHE, et al, 2016. Relative contribution of alternative proteins to the growth of juvenile cobia, Rachycentron canadum (Linnaeus)[J]. Aquaculture Research, 47(5): 1639-1651.

DOI

[28]
ZHOU HUI, GU BINHE, 2020. Using stable isotope analysis to assess the relationship among dietary protein sources, growth, nutrient turnover and incorporation in Nile tilapia (Oreochromis niloticus)[J]. Aquaculture Nutrion, 26(5): 1443-1452.

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