環境與生物間之交互關係

以深度、地形崎嶇度、底層溫度、表層平均初級生產力、表層平均初級生產 力季節性變化、顆粒有機碳通量等 6 個環境因子作為參數，以 DISTLM 多變量分 析，檢視可能影響物種組成的主要因子。193 個測站依歧異度 57%分出的不同類群，

魚類與環境因子的分析結果顯示 6 個環境因子對於魚類群聚皆有顯著性影響 (表 20)，經 DISTLM 多變量分析選出 6 個環境因子為最佳的解釋組合 (圖 20)，其中 以深度、顆粒有機碳通量與溫度的影響較高；將測站資訊以類群區分時，可發現 A、

B、C 三群的分布情形與深度、地形崎嶇度因子呈現較佳的線性關係，根據結果 3.1 統計各群測站的深度分布範圍，A 群測站以表層帶 (0 – 200 m)深度的測站為主，B 群測站以中層帶 (201 – 1000 m)深度測站為主，C 群則是以深層帶 ( > 1000 m)深度 測站為主，綜合上述結果顯示深度可能為主要影響魚類群聚的主要因子。

東北與西南兩海域測站各別以 DISTLM 多變量分析。東北海域依歧異度 56%

分出的類群與環境因子分析結果顯示，6 個環境因子對於魚類群聚皆有顯著影響 (表 21)，篩選後以深度、溫度、地形崎嶇度、表層平均初級生產力與顆粒有機碳通 量等 5 個因子為最佳解釋組合 (圖 21)，其中以深度與顆粒有機碳通量的影響較高；

與整體分析結果類似，東北海域的測站分群結果與深度、地形崎嶇度呈現較佳線 性關係，顯示東北海域的群聚組成同樣受到深度與地形崎嶇度的影響較高。西南

海域依歧異度 56%分出的類群與環境因子分析結果顯示，除了地形崎嶇度因子對 於魚類群聚的影響不顯著外，其餘環境因子與群聚之間皆呈顯著相關 (表 22)，篩 選後以深度、表層平均初級生產力、表層平均初級生產力之季節性變化，以及顆 粒有機碳通量等 4 個因子為最佳解釋組合 (圖 22)，其中以深度對回歸模式的影響 較高；與前述兩結果不盡相同，西南海域的測站分群與深度呈現較佳線性關係，

顯示西南海域的群聚組成主要受深度所影響。

從東北、西南與西部三個海域中挑選可比較的深度範圍，0 – 200 m 為東北、

西南與西部海域，201 – 600 m 與深度超過 1000 m 則是東北與西南兩海域，挑選上 述各深度範圍內不同海域的測站，並進行群聚與環境因子的 DISTLM 多變量分 析。

0 – 200 m 的分析結果顯示，魚類群聚與表層平均初級生產力季節性變化的相 關性呈不顯著，其餘 5 個因子皆呈顯著相關 (表 23)，篩選後以深度、溫度、表層 平均初級生產力、表層平均初級生產力季節性變化與顆粒有機碳通量為最佳組合，

其中以溫度與表層平均初級生產力的影響較高 (圖 23)。

201 – 600 m 東北與西南兩海域分析結果顯示，魚類群聚與溫度的相關性呈不 顯著，其餘 5 個環境因子皆呈顯著相關 (表 24)，篩選後以深度、地形崎嶇度與表 層平均初級生產力季節性變化為最佳組合 (圖 24)，其中以深度與表層平均初級生 產力影響較高，此深度範圍下，東北與西南海域的魚類群聚雖然有部分重疊，但 是仍然能夠區隔開。

深度超過 1000 m 東北與西南兩海域分析結果顯示，魚類群聚與 6 個環境因子 皆呈顯著相關 (表 25)，然而篩選後是以地形崎嶇度與顆粒有機碳通量對於群聚的 解釋為最佳 (圖 25)，顯示在深度超過 1000 m 以後，6 個環境因子中除了地形崎嶇 度以及顆粒有機碳通量之外，其餘環境因子可能較無改變，使得篩選結果以此兩 因子為最佳組合。

將東北與西南海域所有測站之坡度 (slope)與地形崎嶇度 (roughness)資料，依

兩海域整體測站 (Total)、不同水層間的測站 (0 – 200 m, 201 – 1000 m, > 1000 m) 與可比較深度區間 (201 – 600 m)，並計算兩海域之平均值 (表 26)。整體而言，東 北海域之坡度與地形崎嶇度的平均值皆比西南海域高將近兩倍，顯示整體而言東 北海域的坡度與地形變化是相對西南海域較劇烈的；而各水層間與可比較深度區 間的平均值，除了表層帶 (0 – 200 m)是以西南海域較高之外，其餘皆以東北海域 較高。