为了解大亚湾西南海域食物网的营养结构特征,本研究于2020年1月份使用底拖网采集了该海域的渔业生物,并分析了35种主要渔业生物的碳氮稳定同位素值。根据δ^(13)C和δ^(15)N值,计算出该海域食物网6种营养结构的生态指标和主要渔业生物...为了解大亚湾西南海域食物网的营养结构特征,本研究于2020年1月份使用底拖网采集了该海域的渔业生物,并分析了35种主要渔业生物的碳氮稳定同位素值。根据δ^(13)C和δ^(15)N值,计算出该海域食物网6种营养结构的生态指标和主要渔业生物的营养级,并绘制了连续营养谱。本次调查渔业生物主要为鱼类和虾蟹类,鱼类的δ^(13)C和δ^(15)N值范围分别为–17.63‰~–14.85‰和12.92‰~15.46‰,平均值分别为–16.47‰和13.80‰;虾蟹类的δ^(13)C和δ^(15)N值范围分别为–17.67‰~–15.51‰和11.05‰~12.62‰,平均值分别为–16.30‰和11.85‰。根据δ^(15)N值,用相加模型(trophic position by the additive model,TPA)和缩比模型(trophic position by the scaled model,TPS)分别计算了主要渔业生物的营养级,结果显示两个模型计算的结果无显著性差异(P>0.1),呈现鱼类平均营养级>虾蟹类的趋势。本研究发现大亚湾西南海域食物网初始食物来源较为单一,存在食物链营养层级较少和长度不足,食物网营养级多样性较低和营养结构冗余程度高的现象。与30多年前相比,大亚湾近年高营养级生物量减少,食物网结构由复杂趋向简单化,生态系统稳定性较差。本研究结果不仅为了解大亚湾食物网结构组成提供了基础资料,也为保护大亚湾渔业资源,维持生态系统结构的稳定性提供参考依据。展开更多
采用咖啡碱和氨基酸中碳氮稳定同位素比率分析方法,基于气相色谱-燃烧-同位素比值质谱(gas chromatography combustion isotope ratio mass spectrometry,GC-C-IRMS)开展不同产地茶叶地理溯源技术研究。结果表明,基于GC-C-IRMS特异性化...采用咖啡碱和氨基酸中碳氮稳定同位素比率分析方法,基于气相色谱-燃烧-同位素比值质谱(gas chromatography combustion isotope ratio mass spectrometry,GC-C-IRMS)开展不同产地茶叶地理溯源技术研究。结果表明,基于GC-C-IRMS特异性化合物稳定同位素比值分析方法可以用于茶叶地理溯源;化学计量学分析表明,本方法可以对不同产地茶叶进行有效区分,预测和验证准确率均达到85%以上,BP人工神经网络认证性能最优,预测和验证准确率均达到100%;经过进一步筛选和鉴定,得到不同产地秀芽的2种特征标识化合物——δ^(15)N_(丙氨酸)和δ^(13)C_(茶氨酸)。本研究可为茶叶地理溯源提供一定技术支撑,有利于茶叶产品的认证体系的建立和完善。展开更多
文摘为了解大亚湾西南海域食物网的营养结构特征,本研究于2020年1月份使用底拖网采集了该海域的渔业生物,并分析了35种主要渔业生物的碳氮稳定同位素值。根据δ^(13)C和δ^(15)N值,计算出该海域食物网6种营养结构的生态指标和主要渔业生物的营养级,并绘制了连续营养谱。本次调查渔业生物主要为鱼类和虾蟹类,鱼类的δ^(13)C和δ^(15)N值范围分别为–17.63‰~–14.85‰和12.92‰~15.46‰,平均值分别为–16.47‰和13.80‰;虾蟹类的δ^(13)C和δ^(15)N值范围分别为–17.67‰~–15.51‰和11.05‰~12.62‰,平均值分别为–16.30‰和11.85‰。根据δ^(15)N值,用相加模型(trophic position by the additive model,TPA)和缩比模型(trophic position by the scaled model,TPS)分别计算了主要渔业生物的营养级,结果显示两个模型计算的结果无显著性差异(P>0.1),呈现鱼类平均营养级>虾蟹类的趋势。本研究发现大亚湾西南海域食物网初始食物来源较为单一,存在食物链营养层级较少和长度不足,食物网营养级多样性较低和营养结构冗余程度高的现象。与30多年前相比,大亚湾近年高营养级生物量减少,食物网结构由复杂趋向简单化,生态系统稳定性较差。本研究结果不仅为了解大亚湾食物网结构组成提供了基础资料,也为保护大亚湾渔业资源,维持生态系统结构的稳定性提供参考依据。
文摘采用咖啡碱和氨基酸中碳氮稳定同位素比率分析方法,基于气相色谱-燃烧-同位素比值质谱(gas chromatography combustion isotope ratio mass spectrometry,GC-C-IRMS)开展不同产地茶叶地理溯源技术研究。结果表明,基于GC-C-IRMS特异性化合物稳定同位素比值分析方法可以用于茶叶地理溯源;化学计量学分析表明,本方法可以对不同产地茶叶进行有效区分,预测和验证准确率均达到85%以上,BP人工神经网络认证性能最优,预测和验证准确率均达到100%;经过进一步筛选和鉴定,得到不同产地秀芽的2种特征标识化合物——δ^(15)N_(丙氨酸)和δ^(13)C_(茶氨酸)。本研究可为茶叶地理溯源提供一定技术支撑,有利于茶叶产品的认证体系的建立和完善。
