基于微生物生物完整性指数的城市河道生态系统健康评价

生物完整性指数(index of biotic integrity,IBI)已被广泛运用于河流生态系统的健康评价.然而,目前基于微生物的IBI评价方法很少,针对城市河道的相关研究更是缺乏.本研究采用Illumina高通量测序技术,对浙江省内5条城市河道的微生物群落多样性及组成进行了分析.通过典型相关分析(canonical correlation analyses,CCA)和Spearman相关性分析水质对微生物组成的影响,明确受水质变化影响显著的微生物类群,与特定功能菌群一并作为备选指标.对备选指标进行分布范围、判别能力及Pearson相关性分析,筛选出香农多样性指数、微生物分类单元数、疣微菌门相对丰度、绿菌门相对丰度和分支杆菌属相对丰度等参数指标,初步构建了适合浙江城市河道的微生物生物完整性指数(microbiome index of biotic integrity,M-IBI)指标体系.采用比值法对生物指标计分,评价结果显示:总计22个样点中,9个样点为"健康"等级,占总样点的40. 9%;10个样点为"亚健康"等级,占总样点的45. 5%; 2个样点为"一般"等级,占总样点的9. 1%; 1个样点为"较差"等级,占总样点的4. 5%.各采样点M-IBI值可有效反映水体受干扰程度,且与水质状况基本吻合(R=0. 753,P 0. 01),表明M-IBI可以较合理地评价城市河道生态系统健康状况.     

基于微生物生物完整性指数的地下水生态系统健康评价:以包钢稀土尾矿库周边地下水生态系统为例

生物完整性指数是水体生态系统健康评价的重要指标,已被广泛应用于湖泊河流等的生态系统健康评价中.但利用水体中分解者微生物群落构建IBI评价标准的报道很少,针对地下水生态系统的研究更是鲜见.本研究针对包钢稀土尾矿库周边地下水生态系统健康开展评价工作,基于地下水环境中微生物群落Illumina高通量测序信息,筛选关键环境因子,甄别敏感或耐受微生物分类属,确定候选生物参数,探索针对地下水的微生物完整性指数(microbiome index of biotic integrity,M-IBI)评价流程与标准构建方法.结果表明,总计12个地下水样点中,4个样点属于健康等级(Ⅰ级),占总样点的33.3%;2个样点属于亚健康等级(Ⅱ级),占总样点的16.7%;5个样点属于一般等级(Ⅲ级),占41.7%;1个样点属于较差等级(Ⅳ级),占8.3%;总体来看,靠近尾矿库的样点健康等级较低,而远离尾矿库参照点受到的干扰较小,健康等级较高,这可能与人类活动干扰影响程度密切相关.参照该地区地下水理化参数基础上的水质情况分析结果,发现应用M-IBI指数可较合理地评估包头稀土尾矿区周边地下水生态系统健康状况.结合生态系统健康内涵,本研究初步提出针对地下水生态系统健康的M-IBI指数评价体系构建流程.     

基于微生物完整性指数的河流健康评价 ——以无锡市为例

生物完整性指数（Index of biotic integrity,IBI）被广泛运用于河流的健康评价.然而,随着人类活动对河流影响的增加,传统指示生物多样性的损失降低了评价的准确性.在高度受影响的水体环境中,微生物群落被证明是更敏感的生态健康指标.本研究采用Illumina高通量测序技术,于2018年冬季和2019年春季对无锡市境内8条河流的微生物群落组成进行了分析,从群落组成/相对丰度、丰富度/多样性、敏感性/耐受性3个角度确定了候选指标.并对传统的核心指标筛选方法进行了改进,通过差异性分析、箱线图检验、Speraman相关性分析,建立了冬、春两季的微生物生物完整性指标框架.评价结果表明,M-IBI能有效区分不同程度的受损位点,且与水质状况和物理生境存在显著的相关性.总体而言,M-IBI为城市河流生态状况提供了一种新的评价工具.     

基于微生物完整性指数的苏州市湿地健康评价

为建立在不同区域和不同湿地等大尺度范围内M-IBI（微生物生物完整性指数）评价方法体系,以苏州市15个湿地公园作为研究对象,构建符合区域性特征的生物完整性评价体系并进行应用研究.分别于2015年、2016年和2017年每年的7月对苏州市15个湿地公园的入流口和出流口水质进行采样调查,将采样点分为对照点、受损点和修复点,基于湿地水环境中微生物群落Illumina高通量测序技术,依据候选指标分布范围检验、敏感性分析和相关性检验,筛选出香农指数、前2优势分类单元相对丰度（相对丰度最多的2个属）总和、高温耐受属相对丰度、污染耐受属相对丰度、TN（总氮）敏感属相对丰度5个指标,提出了参数标准化公式和健康评价标准,依此将苏州市湿地健康状态划分为健康、亚健康、一般、较差、差5个等级.结果表明:①在10个受损点3 a所采集的30个样品中,有2个处于较差水平,有5个处于一般水平,有18个处于亚健康水平,有5个处于健康水平;而对于修复点,有23个样点处于健康水平,7个样点处于亚健康水平.②在农业面源污染较多的湿地入流口健康状况最差,工业用水汇入较多的湿地入流口次之,而城市景观水汇入的湿地入流口的健康状况最好.研究显示,M-IBI可以较合理地评价苏州市湿地生态系统健康状况,湿地对水环境的修复作用明显,经修复后的水体均处于健康或亚健康水平.      

基于浮游细菌生物完整性指数的河流生态系统健康评价——以滇池流域为例

生物完整性指数(IBI)已被广泛运用于河流生态系统的健康评价中.然而,现存的IBI缺少基于分解者的评价方法.因此,基于浮游细菌的T-RFLP结果,通过对关键环境因子与候选生物参数的筛选和确定,建立浮游细菌生物完整性指数(BP-IBI)评价体系,对滇池流域入湖河流生态系统健康状况进行评价.评价结果表明,作为参照点的11个滇池流域入湖河流水源地或上游出水口样点健康状况为Ⅰ级健康(8个)或Ⅱ级亚健康(3个),27个下游入湖口样点健康状况分别为Ⅰ级健康(4个)、Ⅱ级亚健康(14个)、Ⅲ级一般(7个)和Ⅳ级较差(2个),无V级极差点.对BP-IBI的可行性验证结果表明,与底栖IBI、着生藻IBI和综合污染指数相比,BP-IBI结果能够更好地反映各主要环境因子、不同土地利用方式以及上游的来水方式对生态系统的影响,对退化生态系统的健康状况具有良好的表征作用.因此,BP-IBI是评价受损河流生态系统健康的一种良好方法.     

天津市河流生态完整性评价

对河流生态健康状况进行评价,可为河流治理和生态修复提供依据.基于2018年8—9月天津市河流现场调查获取的物理、化学和生物群落指标（浮游动物、浮游植物、底栖动物、鱼类、水生大型植物、陆生植物）数据,构建包含物理完整性、化学完整性和生物完整性在内的河流IEI（index of ecological integrity,生态完整性指数）评价体系,对天津市河流生态健康状况进行评价.根据生物栖息地评分和水质状况确定参照点位,采用标准化方法筛选候选指标,应用层次分析法计算三部分指标权重,最终得出天津市河流生态健康评价结果.结果表明:①IEI评价结果显示,天津市河流生态健康状况等级为“健康”的样点占18.8%,“较好”的样点占28.1%,“一般”的样点占40.6%,“较差”的样点占6.3%,“差”的样点占6.3%,天津市河流生态健康状况整体处于“一般”水平.②相关性分析表明,ρ（NH₄+-N）和ρ（COD_Mn）超标是造成天津市水质达不到功能区标准的主要原因,同时也是影响河流生态健康的主要因素.研究显示,IEI评价法能够较为敏感地响应研究区面临的环境压力,适用于评价研究区河流生态健康.      

基于鱼类和底栖动物生物完整性指数的济南市水体健康评价

F-IBI（fish index of biological integrity,鱼类生物完整性指数）和B-IBI（benthic-macroinvertebrate index of biological integrity,底栖动物生物完整性指数）在大尺度流域范围内应用较广,但在城市水体中的应用研究较少.为了解F-IBI和B-IBI在城市水体中的适用性,分别于2014年和2015年的5月、8月和10月分6次对济南市水体进行野外采样调查,共设46个采样点（其中,12个采样点位于水库,34个采样点位于河流）,采集底栖动物和鱼类,并测定了23个水环境因子.依据生物物种丰富度、种类个体数量比例、敏感性和耐受性、营养结构、繁殖共位群、物种多样性等功能属性,共计算底栖动物生物参数27个、鱼类生物参数22个.采用箱体图法和累计系数法,分别对河流型水体和水库型水体的生物参数进行筛选.根据百分位数法,共划分健康、较好、一般、较差、极差5个等级.通过Pearson相关性检验法判定鱼类和底栖动物评价结果的一致性.结果表明:①底栖动物总分类单元数、BMWP指数、鱼类物种数、鱼类个体数为河流型水体和水库型水体共同核心参数.②鱼类评价结果显示,健康样点6个、较好样点7个、一般样点9个、较差样点12个、极差样点12个,底栖动物依次分别为6、6、8、17、9个.③F-IBI和B-IBI相关系数为0.56,相关性较为显著.研究显示,济南市南部黄河区、小清河区东部生物完整性较高,城区东部及北部徒骇马颊河区生物完整性较差,鱼类和底栖动物评价结果具有较强的一致性.      

河流健康评价中不同标准化方法的应用与比较

年5月与2010年5—6月对浑太河流域开展大型底栖动物野外生态调查,分别使用水质法(水质指标标准化法)、栖境法(栖息地质量评价指标标准化法)和综合法(水质与栖息地质量评价指标结合的标准化法)筛选参照点和受损点,构建IBI(生物完整性指数)以对研究区域的健康状况作出评价. 结果表明:不同标准化方法筛选的参照点与受损点不同,其中,水质法与栖境法筛选的参照点与受损点数量多于综合法. 不同标准化方法构建的IBI核心参数不同,仅有4个参数〔总分类单元数、EPT分类单元数(蜉蝣目、積翅目、毛翅目三目昆虫分类单元数之和)、耐污类群相对丰度和黏附者相对丰度〕为3种方法所共有. 不同标准化方法对河流健康的评价结果不同,其中,水质法与栖境法对浑太河健康状况的评价等级整体高于综合法. 比较不同标准化方法选择参照点的准确率可知,栖境法的准确率(75%)优于水质法(50%)和综合法(67%);而在选择受损点的准确率中,水质法(100%)和综合法(100%)均优于栖境法(89％).      

浑太河河流生态系统完整性评价体系的构建

河流健康评价是进行河流管理的重要工具.为了对浑太河进行全面准确的健康评价，基于65个采样点共45个候选指标构建具有生物完整性、物理完整性及化学完整性在内的河流IEI（index of ecological integrity，生态系统完整性）评价体系.根据栖息地综合质量评估和水质等级确定参考样点和受损样点，通过筛选候选指标获得构建IEI评价体系的核心指标并进行标准化处理，按照层次分析法将三部分指标分别赋予不同的权重，运用比值法及分位数法算出各采样点的得分，最终得出浑太河的健康评价结果.为验证IEI评价体系的优势及结果的可靠性，将IEI、SFA（single factor assessment，单因子评价）、F-IBI（fish index of biological intergrity，鱼类生物完整性）3种评价结果进行对比分析.结果表明:①雅罗鱼亚科百分比、鲤亚科百分比、杂食性鱼类百分比、护卵行为鱼类百分比、流速、底质含沙量比例、草地面积、ρ（TN）、ρ（TP）、ρ（COD_Mn）、电导率及ρ（SS）可作为构建IEI评价体系的12个核心指标.②IEI评价结果显示，"健康"样点占24.62%，"较好"样点占9.20%，"一般"样点占6.15%，"较差"样点占60.03%.浑太河水生态健康状况整体较差，中上游地区的水生态健康状况优于下游地区，太子河的水生态健康状况优于浑河.③IEI、F-IBI、SFA评价结果在一般以下样点分别占66.18%、67.70%、63.08%，3种评价结果在全河流范围内大体一致，但在点源污染的采样点，IEI评价结果更贴近采样点的实际情况，更为客观.研究显示，构建的IEI评价体系适用于浑太河的健康评价.      

基于大型底栖动物完整性指数的新疆额尔齐斯河健康评价

为建立我国西北地区跨境河流生态系统健康的评价指标与标准,应用B-IBI (benthic-index of biotic integrity,底栖动物完整性指数)评价新疆额尔齐斯河流域的健康状况. 于2012年7月、8月、10月及2013年5月在额尔齐斯河全流域设10个典型采样点,进行4次大型底栖动物调查,从23个候选生物指标中筛选出适用于构建额尔齐斯河B-IBI评价体系的参数,主要包括总分类单元数、EPT(蜉蝣目、襀翅目、毛翅目)分类单元数、前3位优势分类单元个体相对丰度、襀翅目个体相对丰度和黏附者个体相对丰度. 以参照点B-IBI的25%分位数作为健康评价标准来确定B-IBI的评价等级:B-IBI>2.04为极好,1.53＜B-IBI≤2.04为好,1.02＜B-IBI≤1.53为一般,0.51＜B-IBI≤1.02为差,B-IBI≤0.51为极差. 结果表明:在所有采样点中,6个采样点处于健康状况极好或好的状态,3个采样点健康状况一般,1个采样点健康状况较差;各采样点B-IBI在不同月份变化各异. 整体来看,额尔齐斯河的水体健康状况较好,但局部河段水体受到不同程度污染. 基于B-IBI的健康评价结果与其他生物指数〔Chandler计分制生物指数、BMWP(biological monitoring working party)分数系统分值〕评价结果相一致,表明所构建的B-IBI评价指标与标准对额尔齐斯河的健康状况评估具有较好的适用性,可作为额尔齐斯河流域水体环境监测的一种有效手段.      

应用B-IBI和UAV遥感技术评价辽河上游生态健康

采用B-IBI(benthic index of biotic integrity,底栖动物完整性指数)结合UAV(unmanned aerial vehicle,无人机)遥感技术,对辽河保护区干流上游河流生态系统健康进行评价. 根据16个采样点的UAV遥感正射影像、水质参数、水体理化指标和土地利用类型等信息,从中筛选出4个采样点作为参照点,其余为受损点;通过分布范围、判别能力和相关性分析,从32个候选生物指标中筛选出6个核心指标,包括总分类单元数、摇蚊分类单元数、寡毛类分类单元数、敏感类群、前3位优势分类单元和均匀度指数. B-IBI评价结果显示,辽河干流上游处于健康(B-IBI>3.90)的河段占0.82%,亚健康(2.93相似文献   

海河流域河流生态系统健康评价

随着经济发展,人类活动对河流生态系统的胁迫日益强烈,生态系统健康状况受到严重威胁.本研究以海河流域2010年73个采样点的水质、营养盐和底栖动物指标为例,采用指标体系法,从化学完整性和生物完整性两方面评价了流域内河流生态系统健康.结果表明,海河流域河流生态系统健康状况整体较差,有72.6%的样点处于"极差"健康状态,同时表现出明显的地区集聚效应;河流水质与人类活动强度密切相关;海河流域水体富营养化趋势明显;流域内底栖动物多样性低,清洁物种较少.氨氮、总氮、总磷等营养盐指标是影响河流生态系统健康的关键因子,应从控制上述指标入手,遏制海河流域河流生态系统健康恶化.对于河流生态系统健康评价,多因子的综合评价法优于单因子评价法.     

永定河底栖动物生物完整性指数构建与健康评价

构建大型底栖动物生物完整性指数是河流健康评价与河流修复的重要步骤.根据2017年4月永定河流域23个采样点的大型底栖动物生物监测数据,基于监测点水质状况与栖息地质量综合评估指数得分,选择潮白河水系大型底栖动物类群相似且人为干扰较小的5个监测点作为参照区域,构建永定河B-IBI（大型底栖动物生物完整性指数）.通过对大型底栖动物33个生物参数的分布范围检验、判别能力分析和Spearman相关性检验,最终确定永定河B-IBI由总分类单元数、蜉蝣目（E）-襀翅目（P）-毛翅目（T）个体相对丰度、优势分类单元个体相对丰度、摇蚊科个体相对丰度、敏感类群分类单元数、科级耐污指数（family biotic index,FBI值）等6个核心参数构成.采用生物完整性研究中常用的比值法和三分法构建的B-IBI评价得分体系.结果表明,两种方法计算出的B-IBI均具有较高的判别能力,均能较好地判别参照水体和受损水体的健康状况,二者具有较高的相关性和一致性（R>0.90）.永定河河流健康评价结果表明,洋河、桑干河和永定河干流监测点B-IBI平均得分分别为1.97、1.86和1.78,妫水河B-IBI平均值为2.48,23个采样点中有16个处于较差状态,7个处于一般状态.相关性分析表明,B-IBI指数与栖息地质量综合评估指数得分、ρ（DO）呈显著正相关,与ρ（NH₄+）、浊度、电导率呈显著负相关,表明B-IBI指数对于栖息地人为干扰和水质污染均具有较强的指示作用.研究显示,永定河大型底栖动物生物完整性基本丧失,全流域底栖动物群落呈现全面退化趋势,识别影响大型底栖动物群落的关键要素、恢复永定河河流生态系统结构和功能研究亟待开展.      

辽河流域河流生态系统健康的多指标评价方法

多指标综合评价是当前河流生态系统健康评价的发展趋势. 根据辽河流域2005年水生态监测数据,构建了涵盖水体物理化学、水生生物和河流物理栖息地质量要素的健康候选指标体系. 采用主成分分析与相关性分析方法对评价指标进行了筛选,以此构建了由五日生化需氧量、溶解氧、电导率、总氮、总磷、高锰酸盐指数、粪大肠菌群数、着生藻类Shannon-Weaver多样性指数、底栖动物完整性指数、河流物理栖息地质量综合指数等10个指标构成的河流健康综合评价指标体系. 以改进的灰色关联方法作为评价方法,评判多指标下的河流健康等级状况. 结果表明,辽河流域的25个采样点中有3个达到“健康”等级,14个达到“亚健康”等级,其余则为“较差”和“极差”等级,其中健康与亚健康等级采样点均位于辽河源头以及支流上游区,受人类活动干扰较小,而较差和极差等级主要位于辽河中下游河段;城市和工业排污是影响河流健康的主要原因.      

安徽省生物多样性调查与评价——以县域为评价单元

生物多样性是生物及其与环境形成的生态复合体以及与此相关的各种生态过程的总和,包括数以百万计的动物、植物、微生物和它们所拥有的基因以及它们与其生存环境形成的复杂的生态系统。本文构建了一个生物多样性评价指标体系,遴选了10个评价指标,确立了生物多样性评价的方法,并以安徽省为例,以县域为评价单元,开展了生物多样性综合评价,评价结果显示,安徽省79个县域单元中,生物多样性评价等级为"高"的有2个,评价等级为"中"的有19个,评价等级为"一般"的有27个,评价等级为"差"的有31个。     

辽河流域河流底栖动物完整性评价指标与标准

根据2005年4月期间辽河流域25个样点的底栖动物数据(参照点12个,受损点13个),通过指数值分布范围、相关关系和判别能力分析,从20个候选指数中筛选出了辽河流域的B-IBI构成指标体系,包括总分类单元数、EPT分类单元数、摇蚊分类单元数、前3位优势分类单元个体相对丰度、敏感类群个体相对丰度和粘附者个体相对丰度6个生物指数.其中总分类单元数、EPT分类单元数、摇蚊分类单元数反映群落丰度,前3位优势分类单元个体相对丰度反映个体数量比例,敏感类群个体相对丰度反映生物耐污能力,粘附者个体相对丰度反映小生境质量.采用比值法计算每种生物的指数值,并将各个生物指数值加和得到B-IBI指数值.根据参照点B-IBI值的25%分位数值确定健康等级标准,并对小于25%分位数值的分布范围进行4等分,提出了底栖动物完整性评价标准:B-IBI＞3.66为健康,B-IBI=2.75～3.66为亚健康,B-IBI=1.83～2.75为一般,B-IBI=0.92～1.83为差,B-IBI＜0.92为极差.评价结果表明,辽河流域25个样点中9个为健康,8个为亚健康,2个为一般,3个为较差,3个极差.B-IBI与水质状况、栖息地环境质量显著相关,其中与DO、栖息地指数呈显著正相关,与CODCr、CODMn、BOD5、悬浮物、氨氮、总磷、总氮、电导率呈显著负相关.     

城市化对河流着生硅藻物种和功能多样性的影响—以深圳市河流为例

着生藻类是河流生态系统的主要初级生产者, 了解城市化对着生藻类多样性的影响对于城市河流管理具有重要意义. 本研究以深圳市河流为例, 研究了河流着生硅藻性状及物种、功能多样性对城市干扰的响应. 研究发现城区和郊区的水质状况差异显著. 城区样点的NH₄⁺-N、NO₂-N、TN、TP和DOC浓度是郊区的3~20倍不等. 水环境的巨大变化也导致了河流着生藻类生物多样性的变化. 城区组物种丰富度、Pielou指数和Simpson指数均显著高于郊区组, 而功能均匀度则显著低于郊区组. 并且在21个硅藻性状中, 有15个性状在城区和郊区组间存在显著差异. 进一步用随机森林模型拟合着生藻类生物多样性与水质指标的关系, 结果发现硅藻性状对城市化反应较其他指标更为敏感. 特别是小型、可动、低共位群和运动群这4个性状指标, 构建的随机森林模型解释率能达到40%~60%, 而生物多样性指数构建的模型解释率只有15%~25%左右. 总体来说, TP和TN是影响城市河流着生硅藻多样性的主要水质指标. 在营养水平高的城市样点. 个体较大、能够移动的硅藻占有主导地位; 而在营养水平较低的郊区样点, 个体较小、有柄的低共位群硅藻更具优势. 我们的研究表明了硅藻性状在响应环境变化方面的敏感性, 硅藻性状是对河流生态状况进行评估的一项重要工具.     

北京北运河河流生态系统健康评价

随着城市化的不断推进,北京河流生态系统面临着巨大挑战.以北京市北运河水系为例,于2015年7月对25个样点进行了野外调查,采集了浮游植物、底栖动物、水环境因子和栖息地环境质量数据.选取涵盖水生生物、水文、水质和栖息地的22个候选评价指标,采用主成分分析(principal component analysis,PCA)和相关分析进行筛选,并用熵权法确定各评价指标权重,构建了北运河河流生态系统健康评价指标体系,通过河流生态健康综合指数对其健康状况进行了评价.结果表明,北运河河流生态系统健康评价指标体系包含浮游植物Shannon-Wiener多样性指数、底栖动物Shannon-Wiener多样性指数、水温、生化需氧量、氨氮、氟化物、锌、石油类和栖息地环境质量评价指标(qualitative habitat evaluation index,QHEI)9项指标;全流域25个样点中,有12%为Ⅰ级和Ⅱ级,36%为Ⅲ级,超过50%为Ⅳ级和Ⅴ级.北运河河流生态系统的健康状况总体较差,其中,上游地区普遍较好,中下游地区相对较差,且呈现出较强的空间异质性.南沙河、清河中游、通惠河干流的健康状况普遍较差,相对较好的凉水河上游地区和温榆河支流交错镶嵌其中,形成了北运河水系复杂的河流生态系统现状.     

不同大型底栖动物快速生物评价指数对河流水质指示比较

大型底栖动物是河流健康评价中最常用的生物类群,鉴于在大区域/流域进行大量生物样品采集与生物评价时需要消耗大量的野外调查时间、实验室内鉴定时间等时间成本的问题,基于浑太河流域98个采样点的大型底栖动物数据(如物种、丰度、敏感值等)和环境因子〔ρ(COD_Mn)、ρ(NH₃-N)、ρ(TN)、EC(电导率)等〕,选择比较常用的5种大型底栖动物快速生物评价指数〔SIGNAL指数(stream invertebrate grade number-average level)、EPT-Fa指数(Ephemeroptera, Plecoptera, Trichoptera)、BMWP指数(biological monitoring working party)、ASPT指数(average score per taxon)和BP指数(Berger-Parker index)〕和1项生物完整性指数(benthic index of biotic integrity,B-IBI)进行比较. 通过Spearman秩相关性分析、主成分分析、线性拟合回归分析等方法比较6种生物评价指数的相关性,构建水环境污染梯度,识别出主要的水环境影响因子,并探讨5种大型底栖动物快速生物评价指数对主要水环境影响因子指示程度的差异性. 结果表明:①5种快速生物评价指数以及B-IBI指数之间均呈两两显著相关(|R|为0.35~0.94, P<0.01),说明它们在评估河流健康状况时具有较高的一致性. ②主成分分析结果显示,轴1的解释率为59.14%,可以有效表征主要的压力梯度,并且5种快速生物评价指数与轴1的线性拟合度均较高(R2为0.23~0.31, P<0.01). ③各快速生物评价指数与不同水质指标的线性拟合结果差异性较高,其中BMWP、EPT-Fa、SIGNAL和ASPT指数对ρ(COD_Mn)的线性拟合度均较高,BMWP指数对ρ(COD_Mn) (R2=0.47, P＜0.01)、ρ(NH₃-N) (R2=0.31, P＜0.01)、ρ(TN) (R2=0.27, P＜0.01)的线性拟合度较高,BP指数对ρ(BOD₅) (R2=0.22, P＜0.01)、EC (R2=0.24, P＜0.01)的线性拟合度较高. ④BMWP指数与B-IBI指数的相关性最为显著,并且二者对水质健康评价的结果最为接近;在浑太河流域河流水质状况评估中,BMWP指数应当作为首选快速生物评价指数.      

长江支流桥边河大型底栖动物群落结构及水质生物评价

中小河流数量众多,分布广泛,其健康状况将直接影响和决定着大江大河的生态系统健康,如何准确、合理的评估中小河流的健康状况,已经成为世界性的科学问题.本研究以长江一级支流桥边河为例,于2019年1月（枯水期）和8月（丰水期）在河道的上中下游设置8个采样点,进行桥边河大型底栖动物群落结构调查,利用Shannon-Wiener多样性指数、耐污值法和科级生物指数法（FBI）分别对各样点进行水质生物评价.调查结果显示,枯水期采集到底栖动物17个分类单元,共283个底栖动物;丰水期采集到16个分类单元,共301个底栖动物,丰水期大型底栖动物个体数略高于枯水期.水质生物评价结果显示,桥边河水质状况时空差异性明显,丰水期的水质状况优于枯水期,空间尺度上丰枯水期水质状况均为上游段 > 中游段 > 下游段.3种水质生物评价法对比分析显示,FBI科级生物指数的评价结果与实际情况更吻合,更适合桥边河水质评价,其研究结果可为中小河流生态系统健康评价提供参考.