4个大鲵群体的形态差异与判别分析
万方数据知识服务平台
应用市场
我的应用
会员HOT
万方期刊
×

点击收藏,不怕下次找不到~

@万方数据
会员HOT

期刊专题

10.3969/j.issn.2095-1191.2019.12.26

4个大鲵群体的形态差异与判别分析

引用
[目的]探讨不同地理环境下大鲵的形态特点及利用多元统计分析法进行分析的可行性,找出不同大鲵种群间的主要形态差异,为大鲵群体形态学研究提供科学依据.[方法]选取野生大鲵、汉中大鲵、恩施大鲵及张家界大鲵各30尾,分别测量12个形态学特征参数,经校正后得到11个形态比例性状,然后采用主成分分析、聚类分析及判别分析等多元分析法对不同大鲵群体进行形态差异分析.[结果]主成分分析结果表明,前3个主成分(PC1、PC2和PC3)的特征值较大,累积方差贡献率为61.13%.其中,第一主成分(PC1)主要受X1(头长/全长)、X5(头宽/全长)和X7(体高/全长)的影响,第二主成分(PC2)主要受X1(前肢长/全长)的影响,第三主成分(PC3)主要受X3(尾长/全长)的影响.4个大鲵群体被分为两大类,其中,汉中大鲵先与恩施大鲵聚为一类,再与张家界大鲵聚为一大类;野生大鲵则单独聚为一类.采用建立的判别方程式对所有大鲵样本进行判别,结果发现4个大鲵群体的总判别准确率均为77.5%,其中,张家界大鲵的准确率最高,达83.3%,其次是野生大鲵(准确率为80.0%),汉中大鲵和恩施大鲵的准确率为73.3%.[结论]不同地域的大鲵种群在形态上具有一定差异,其中野生大鲵与养殖大鲵在头长/全长、头体长/全长、头高/全长和体高/全长4个形态比例性状上存在显著差异,通过判别分析可进行初步区分.

大鲵、形态差异、主成分分析、聚类分析、判别分析

50

S966.6(水产养殖技术)

海南省自然科学基金青年基金项目;湖南物种品种资源保护费项目

2020-06-04(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

2819-2825

相关文献
评论
暂无封面信息
查看本期封面目录

南方农业学报

2095-1191

45-1381/S

50

2019,50(12)

相关作者
相关机构

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

©天津万方数据有限公司 津ICP备20003920号-1

信息网络传播视听节目许可证 许可证号:0108284

网络出版服务许可证:(总)网出证(京)字096号

违法和不良信息举报电话:4000115888    举报邮箱:problem@wanfangdata.com.cn

举报专区:https://www.12377.cn/

客服邮箱:op@wanfangdata.com.cn