本文以我国重要的增养殖贝类—魁蚶为研究对象,评价了魁蚶对筒柱藻的滤食效应,分析了其对饵料生物的滤食能力、功能反应类型及滤藻效应特征；探究了青岛灵山湾海水增养殖区内养殖魁蚶的食物来源特征,揭示了浮游植物群落结构对魁蚶食物组成的影响,明确了筏式养殖和底播增殖两种模式下魁蚶饵料贡献率的季节变化,以期为丰富魁蚶摄食生理生态学理论提供资料,也为优化魁蚶增养殖模式及评估增养殖容量提供科学基础。主要的研究结果如下：1.20℃及实验室黑暗条件下,研究了魁蚶幼贝对不同浓度筒柱藻的滤食情况,通过拟合魁蚶滤藻功能反应的圆盘方程Na=1.0195×N0/1+0.002039×N0,发现其符合Holling-II型模型,计算得出壳长30-35 mm的魁蚶对简柱藻的日均最大滤食量约为500×104 cells/d;10～25℃条件下,魁蚶的滤食功能反应系数随温度升高呈现了先升高后下降的变化趋势,并于20℃时达到最大值,推测20℃是魁蚶的最佳摄食温度。魁蚶的滤食效应存在较强的种内干扰反应,幼贝的平均滤食量和滤食作用率均随放养密度的增加而下降,且魁蚶滤食筒柱藻的功能反应与放养密度的关系可用幂函数模型E：0.7308×P-1.8表示,由此建立了魁蚶放养密度与筒柱藻藻液浓度之间的联合反应方程Na=0.7451×P-0.0684×N0/1+0.0020×N02.2014年5月至2015年1月通过对青岛灵山湾筏式养殖区环境要素和浮游植物的调查发现,养殖水体中的颗粒物质量保持在中等水平以上(均≥0.30)：叶绿素a含量在1.35-6.31 mg/m3间波动,呈现明显的“双峰型”季节变化特点;初级生产力范围93.49～1137.21mgC/(m2·h),但变化趋势不尽相同。浮游植物的细胞丰度存在四季更替,全年共鉴定浮游植物5门29属48种,以硅藻为绝对优势种,海区内生物多样性总体较好。在此基础上,运用稳定同位素技术和胃含物分析法估算了筏式养殖区魁蚶三种食物来源(表层颗粒有机物SPOM.底层颗粒有机物BPOM和附着微藻AM)的季节性组成。结果显示,魁蚶及其食物源的稳定同位素比值均存在明显的季节变化,魁蚶的δ13值(-19.56‰～-19.23‰)介于SPOM(-23.31‰～-21.77‰)、BPOM (-22.13‰～-21.21‰)和AM(-1.05%o--16.00%o)之间。通过计算,水体颗粒有机物POMs(主要是浮游植物)是魁蚶的主要食物来源(60.0%-77.8%),又以BPOM的贡献率更大;养殖网笼上的附着微藻为魁蚶提供了约22.1%～40.0%的食物,这在胃含物分析中亦得到证明。由此表明,筏养区的魁蚶可以混合滤食颗粒有机物和附着微藻,附着微藻是养殖魁蚶重要的补充食物来源。同时,胃含物分析结果显示,魁蚶的食物组成一定程度上取决于养殖水体中饵料生物的季节性变化,但优势种均为硅藻类,包括圆筛藻属、舟形藻属、曲舟藻属、菱形藻属和骨条藻属等。3.2014年5月和9月对筏式养殖区和底播增殖区的环境要素和浮游植物进行比较研究,结果显示,不同监测点内海区饵料生物质量、叶绿素a含量和初级生产力存在较大的季节变化。硅藻是构成筏养区和底播区浮游植物群落结构的优势类群,9月浮游植物物种数量均明显多于5月,且底播区表层和底层的浮游植物组成存在较大差异。在此基础上,采用稳定同位素技术比较了筏养区和底播区魁蚶的饵料特征差异,并研究了魁蚶胃含物组成与环境中浮游植物群落组成的相似性。结果表明,筏养区和底播区的魁蚶δ13C值均呈明显的季节差异,而δ15N值差异不显著。相同季节里,魁蚶的δ13C和δ15N值因增养殖方式不同而表现出不同的差异性,分析是由不同增养殖区内饵料生物组成及魁蚶可利用食物源稳定同位素的季节性差异造成的。不同增养殖模式下,魁蚶的食物组成存在差异。POMs为筏养区魁蚶提供了约61.0%-62.9%的食物,AM是其重要的食物补充(37.2%～39.0%)相比较而言,底播区魁蚶以底栖微藻BM为最主要的食物来源,贡献率由51.7%(5月)显著提高至72.5%(9月)。魁蚶的食物组成多受海区优势饵料生物的季节变化影响,但主要滤食种类以圆筛藻属、曲舟藻属、菱形藻属和舟形藻属为主,不存在季节性差异。群落相似性分析结果显示,魁蚶胃含物组成与底栖微藻群落的相似性系数(5月：85.30%.9月：77.20%)显著高于其与水体中浮游植物群落的比较结果,表明魁蚶摄食具有一定的选择性,饵料以浮游性较弱、且易于下沉的硅藻或底栖硅藻类为主。4.通过2014年5月至2015年1月对增养殖海区中初级生产力、魁蚶含壳重与鲜组织重比值等数据的监测,并参考相关文献资料,采用营养动态模型初步估算了青岛灵山湾贝类增养殖区(面积约0.25万公顷)魁蚶的增养殖容量,结果显示,魁蚶的增养殖容量随初级生产力的季节变化而存在差异,年均容量33.91万吨。实际生产中,还需综合考虑养殖海域各养殖品种的滤食效应,并结合多种养殖容量模型开展更深层次的研究评价。