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.      

太子河流域大型底栖动物水质评价及指数分析

分析了太子河流域大型底栖动物群落结构,采用大型底栖动物Chandler生物指数、Shannon-Wienner多样性指数、BMWP-ASPT记分系统、BI指数,对2015年度平水期太子河流域进行了水质生物评价,对以上4个指数的结果进行了Pearson相关性分析,讨论了各生物指数的适用性。将BI指数的评价结果与理化结果进行了比较分析。结果表明:BI指数更适于太子河流域开展水质生物评价。     

太子河流域大型底栖动物群落结构空间分布特征

根据2009年5月太子河流域大型底栖动物野外调查结果,分别采用聚类分析(CA)、偏典范对应分析(pCCA)和指示种分析等方法,探讨了大型底栖动物在太子河流域的空间分布特征,确定了影响该流域大型底栖动物空间分布的主要环境要素,分析了不同生态区中大型底栖动物的群落差异. 结果显示,太子河流域大型底栖动物群落的空间分布差异明显,可将其划为3个空间分布区,即上游山地生态区、中游丘陵生态区和下游平原生态区;土地利用、水污染、河道物理特征和基本水质指标是影响该流域大型底栖动物群落分布的主要环境要素,总体解释率约为36.6%. 表明太子河流域大型底栖动物受到多种人为活动的干扰.      

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.      

流域景观格局对大型底栖动物群落结构的影响研究——以太子河山区段为例

为研究太子河山区段大型底栖动物群落结构与陆地景观因子之间的相互关系,以水生态调查和遥感解译数据为基础,采用主成分分析和回归分析的方法分析了景观格局指数与大型底栖动物群落结构指数的关系,结果表明:大型底栖动物的物种数、EPT科级分类单元数(蜉蝣目、襀翅目、毛翅目)和ASPT指数与景观聚集度指数、最大斑块指数、连通度指数呈显著正相关,与景观香农多样性指数、分离度指数、景观形状指数呈显著负相关。研究结果反映了流域景观斑块的破碎化和人为干扰会对底栖动物群落结构产生负面影响,可以指导以保护河流大型底栖动物群落为目标的流域景观格局优化。     

岷江成都段水生态健康评价研究

为探索城市河流健康评价的有效方法,以岷江（成都段）部分河流为研究对象,通过调查水质、生境、浮游藻类、底栖动物,以底栖动物总分类单元数、毛翅目分类单元数、蜉蝣目分类单元数、EPT百分比、优势分类单元百分比、双翅目百分比6个指标构建底栖动物完整性指数（B-IBI）,并与水生态环境质量综合指数（WQI）进行对比,以验证B-IBI的可行性.结果表明:①B-IBI评价23个河流样点中,5个健康,1个亚健康,5个一般,2个差,10个很差;②相同区域的B-IBI和WQI结果比较发现,二者具有较好的相关性,B-IBI更能全面地反映河流生物学质量;③基于B-IBI评价的若干不同城市河流健康状况,均在远离城市的上游区域相对较好,人口集中区域相对较差.研究显示,B-IBI用于岷江成都段河流健康评价是可行的.      

辽宁省大型底栖无脊椎动物耐污值及水质评价

根据采自辽宁省河流、水库、湖泊及河口湿地水体的209个大型底栖无脊椎动物样本,以及文献记载数据,依据其系统发育、亲缘关系和相同栖息地环境等进行推算,确定了辽宁省大型底栖无脊椎动物耐污值332个。利用上述耐污值并结合BI指数法对辽河、浑河、太子河流域内20个采样点所获得的大型底栖无脊椎动物监测数据进行分析与评价,结果显示各河流上游段水质良好,中下游河段水质较差。     

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.      

拉林河流域底栖硅藻群落结构特征及水生态健康评价

随着农业活动的发展,对水域生态系统评估成为受农业活动影响区域水环境管理的有效手段.以我国东北典型水稻种植区拉林河流域为研究区域,调查分析了全流域范围河流内23个样点的底栖硅藻群落结构和水环境理化特征,基于优势种和理化指标的冗余分析（RDA）揭示了底栖硅藻群落生态分布特征并对关键影响因子进行识别.在此基础上应用底栖硅藻生物完整性指数（D-IBI）对拉林河流域水生态系统健康状况进行评价,并分析了底栖硅藻在农业活动区和非农业活动区下的群落结构及不同土地利用类型下的D-IBI.研究结果表明,拉林河流域底栖硅藻群落结构具有明显的空间差异性;D-IBI评价结果显示,拉林河流域水体整体健康状况为一般,农业活动会影响河流生态健康状况.其中,拉林河上游为健康,中游区域为较好至一般,下游区域轻度污染至重度污染.D-IBI和多数环境因子及IBI核心指标有显著或极显著的相关关系,能较好地反映研究区域环境信息,并适用于受农业活动干扰的拉林河流域生态健康评价.     

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.      

底栖动物完整性指数评价西苕溪溪流健康

根据浙江安吉县西苕溪的64个底栖动物样点数据,对36个生物参数的分布范围、Pearson相关性和判别能力进行分析,确定B-IBI指数由总分类单元数、EPT分类单元数、鞘翅目%、前3位优势分类单元%、(纹石蛾科/毛翅目)%、滤食者%和BI指数构成.用比值法统一参数量纲,采用直接累加、变异系数权重法和熵值权重法分别计算B-IBI值并进行B-IBI健康标准的准确性检验,结果表明,熵值权重法的准确性(92.9%)优于直接累加(85.7%)和变异系数权重法(78.5%).建立了评价西苕溪健康的B-IBI标准:B-IBI＞0.69健康,0.52～0.68亚健康,0.35～0.51一般,0.18～0.34差,B-IBI＜0.17极差.B-IBI指数与栖境指数(r=0.62,p＜0.01)、水温(r=-0.64,p＜0.01)和海拔(r=0.64,p＜0.01)显著相关.     

附着硅藻指数在河流水质监测中的适用性技术研究

对广西龙江和柳江中段共18个样点进行了附着硅藻的采样调查,并采用相关分析法、主成分分析法、最优分割分类法、箱须图法、逐步判别分析法和双向指示种分类法等数学方法研究分析了16个硅藻指数在龙江与柳江中段水质监测中的适用性.结果表明,3次4组不同水质类别中,IPS(Specific Pollution Sensitivity Index)和TDI(Trophic Diatom Index)指数与样点的箱须图都表现出合理的趋势,而且IPS和TDI间、及与环境因子及其他硅藻指数间的相关性显著.表明IPS和TDI适合进行龙江与柳江中段的水质生物监测评价,而本文提出的硅藻指数适用性技术也具有一定的推广价值.     

基于底栖动物完整性指数的河口健康评价

建立底栖动物完整性（B-IBI）评价指标体系和评价标准评价长江口及毗邻海域健康.根据2005年7月长江口及毗邻海域41个站位的底栖动物数据（参照点13个,干扰点28个）,通过对14个生物参数的分布范围、判别能力和相关关系分析,筛选出了多样性指数、种类数、总栖息密度、总生物量、甲壳类的密度百分比和棘皮动物的密度百分比等6个生物参数构成B-IBI指标体系.采用比值法统一参数量纲,直接累加得到B-IBI指数值.根据参照点B-IBI值的50%分位数值确定健康等级标准,建立了评价长江口及毗邻海域健康的B-IBI标准：＞2.48为健康,1.86～2.48为亚健康,1.24～1.86为一般,0.62～1.24为差,＜0.62为极差.评价结果表明,长江口及毗邻海域41个站位中,7个为健康,2个为亚健康,8个为一般,8个为较差,16个为极差.用2006年6月底栖动物数据进行评价结果验证,准确率为89%.     

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.