薛 浩, 孟凡生, 郑丙辉*, 王业耀, 姚志鹏， 张铃松

1.中国环境科学研究院, 北京 100012 2.北京师范大学水科学研究院, 北京 100875 3.中国环境监测总站, 北京 100012

大量研究表明，在我国广泛应用硅藻指数进行水生态健康评价是可行的[11-13]，但是在实际应用过程中，引用的硅藻生物评价方法经常会受到限制[14]. 邓培雁等[15]研究表明，SLA和TDI在东江流域没有表现出合理的变化趋势. 项珍龙等[16]研究表明，Descy指数并不能很好地指示太子河水生态健康状况. 国外相关研究[17]也表明，欧洲某些地区开发的硅藻指数在其他地区使用时并不一定有效. Kelly等[18]认为，这不仅是因为不同地区的植物区系存在差异，还因为环境差异改变了物种对水质特征的响应. 目前，相关研究主要聚焦于不同硅藻指数在各流域是否适用[12,15,19]，关于硅藻指数适用性的影响因素研究较为鲜见.

该研究基于甘河水质、生境和着生硅藻的调查数据，综合运用箱体图分析、Spearman相关分析和MLR (multiple linear regression,多元线性回归分析)等方法，对21个硅藻指数在甘河的适用性进行研究，筛选适合甘河水质评价的硅藻指数. 同时，从物种覆盖度以及硅藻指数对环境污染因子的响应关系方面探讨硅藻指数适用性的主要影响因素，以期为硅藻指数的选用提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况与点位设置

甘河发源于大兴安岭山脉东侧沃其山麓，是嫩江的主要一级支流，于黑龙江省和内蒙古自治区交界处附近汇入嫩江. 河长490 km，流域面积1.97×104km2，多年平均流量130 m3s. 该研究共设置19个采样点(见图1)，于2018年8月对甘河干流及其主要支流进行采样调查.

1.2 着生藻类样品采集、处理与分析

在采样点河流上下游100 m范围内，依据河流生境的不同，挑选3个石块(石块上表面积<200 cm2)，用底面直径2.8 cm钟形塑料盖划定取样范围，用硬毛刷刮取该范围内着生藻类，用纯净水冲刷至不锈钢托盘中，加5%甲醛溶液固定后转移到广口塑料瓶中保存，作为着生藻类的定量样品. 对于没有石头的点位，刷取枯枝、落叶等基质的着生藻类样品[20].

样品运回实验室后，静置沉淀48 h后，取部分样品进行酸化处理(浓硝酸和浓硫酸)，并制成硅藻封片，在 1 000 倍光学显微镜(OLMPUS BX51，日本)下进行鉴定计数，每张封片观察到的硅藻细胞个数不少于400个[21]，硅藻样品全部鉴定到种.

1.3 水质和生境指标测定

Cond (电导率)、DO和pH使用便携式水质分析仪(YSI Professional Plus, YSI Inc., 美国)现场测定. 各采样点位同步采集河水样品，预处理后带回实验室，测定CODCr、CODMn、NH3-N、NO3-N、TN和TP的浓度. 水样采集、预处理、保存及测定参照《水和废水监测分析方法》[22]. 按照辽河流域河流栖息地评价指标与评价标准[23]，现场打分，获取Bott (底质得分)和QHEI (生境得分).

1.4 数据分析

1.4.1参照点和受损点筛选

不同地区土地利用强度不同，导致目前仍未有统一的参照点选取方法[24]. 该研究根据渠晓东等[25]在浑太河流域使用的标准化方法，结合甘河实际情况稍作修改，进行参照点、受损点的筛选. 由于松花江支流源头CODMn普遍偏高[26]，该研究根据DO、pH、CODCr、TN、NH3-N和TP共6项指标，参照GB 3838—2002《国家地表水环境质量标准》划定水体水质等级. 按照郑丙辉等[23]在辽河流域提出的河流栖息地评价指标与评价标准，计算各点位QHEI. Ligeiro等[27]认为，参照点的选取应严格依据最低限度暴露于人类活动影响这一标准，因此人类活动强度也作为参照点和受损点选取的标准之一，具体筛选标准参照渠晓东等[25]在浑太河流域使用的标准化方法.

1.4.2硅藻指数评价及相关性分析

通过文献[19,28-30]调研，共选取21个硅藻指数对甘河进行水生态健康评价，各硅藻指数简介如表1所示. 其中，编号为1～18的硅藻指数得分计算在OMNIDIA 6.0软件中完成，编号为19～21的硅藻指数得分根据文献[8,10,29]提供的计算方法获得. 采用箱体图法[31]判断硅藻指数的判别能力，筛选出适合在甘河应用的硅藻指数. 对21个硅藻指数和10项环境因子进行Spearman相关分析，研究各硅藻指数与环境因子的相关性.

使用MLR分析硅藻指数物种覆盖度以及硅藻指数与CODCr、TN和QHEI的相关性等4个因素对硅藻指数评价正确率的影响. 该研究从5个不同角度描述了各硅藻指数在甘河及各点位的物种覆盖度，具体参数描述及计算方法见表2.

评价正确率综合考虑各硅藻指数对参照点及受损点的正确识别率. 以IBD为例，各点位按IBD得分由低到高依次赋予1～19的秩得分，然后分别计算参照点与受损点秩得分之和. 对21个硅藻指数的参照点秩得分之和由低到高排序，依次赋予1～21的分值，记为a；对21个硅藻指数的受损点秩得分之和由高到低排序，依次赋予1～21的分值，记为b；各硅藻指数评价正确率得分通过(a+b)/2转换为1～21之间的数值，数值越大，代表该硅藻指数正确识别参照点与受损点的能力越强.

以上分析均通过R 3.5.2完成，箱体图分析通过ggplot2程序包实现，Spearman相关分析通过vegan程序包实现，MLR通过car程序包实现.

表1 硅藻指数简介

表2 物种覆盖度的描述与计算方法

注：1) 对19个采样点分别计算后取平均值； 2) 对19个采样点分别计算后取最小值.

2 结果与分析

2.1 硅藻指数评价结果分析

根据参照点和受损点的筛选标准，19个采样点位被划分为3组，第1组为参照组(G01～G05)，第2组为轻度受损组(G06～G13)，第3组为受损组(G14～G19)，参照点与受损点的QHEI和水质如表3所示. 硅藻指数计算完成后均转换成0～20内的数值，按照上述3个分组，使用箱体图法分析硅藻物种数 (简称“种数量”)、硅藻属数量(简称“属数量”)、香农多样性指数(简称“多样性”)、Pielou均匀度指数(简称“均匀度”)和21个硅藻指数的辨别能力.

表3 参照点和受损点QHEI和水质指标

注： 表中数值为平均值±标准差.

图2 硅藻指数箱体图分析结果Fig.2 Boxplot analysis of eight diatom indexes

由图2可见：代表硅藻多样性的4个参数(种数量、属数量、多样性和均匀度)均呈先升后降的趋势，箱体图得分较低，判别能力较差，不能合理地区分参照组与受损组. 21项硅藻指数中，LOBO判别能力最差，不能合理地区分参照组与受损组；其余20项硅藻指数均能合理地区分参照组与受损组，其中，IBD、CEE、EPI-D、IPS、Rott SI和DI-CH可以有效区分参照组与轻度受损组，表现最好. 以Eloranta使用的IPS评价健康状况划分标准[32]为依据，根据以上6项硅藻指数的得分结果，对所有采样点的健康状况进行评价，硅藻指数评价结果如图3所示. 由图3可见：6个硅藻指数中，Rott SI评价结果区分度较低，评价结果主要为一般，没有出现健康和极差的点位；CEE与DI-CH评分结果相对严格，没有健康点位出现，并且极差点位占比最高；IBD、EPI-D和IPS评价结果区分度最好，相似性较高，五类评价结果均有出现.

2.2 硅藻指数与环境因子相关分析

对21个硅藻指数和10项环境因子进行Spearman相关分析，结果如表4所示. 由表4可见：除LOBO外，其余硅藻指数与CODCr、CODMn、TP、NH3-N、NO3-N和TN均呈负相关，与DO、Bott和QHEI均呈正相关. LOBO、WAT和DSIAR与环境因子间相关性均较弱，均仅与1或2个环境因子呈显著相关；其次是SLA、TDI、PTI，均与3或4个环境因子呈显著相关；其余硅藻指数与环境因子间相关性均较强，均与多个(≥5个)环境因子显著相关. 10项环境因子中，CODCr、NO3-N、TN、DO、Bott、QHEI均与多个(≥6个)硅藻指数呈极显著相关；CODMn和NH3-N均与IPS呈极显著相关，但与其他硅藻指数相关性均较弱；TP与RRDI呈极显著相关，但与其他硅藻指数相关性均较弱；Cond与所有硅藻指数相关性均较弱.

图3 硅藻指数评价结果Fig.3 Scores of seven diatom indexes

表4 环境因子与硅藻指数相关分析

注：*代表P< 0.05；** 代表P<0.01.

2.3 硅藻指数评价影响分析

该研究对比了5种覆盖度与评价正确率的相关性，结果表明各点位最小物种覆盖度与评价正确率的相关性最强，因此选择各点位最小物种覆盖度进行MLR分析. 各项环境因子中，CODCr和CODMn主要指示甘河有机污染状况，其中CODCr与多数硅藻指数相关性较强；Cond、TP、NH3-N、NO3-N、TN主要指示甘河营养化程度，其中TN与多数硅藻指数相关性较强；DO、Bott、QHEI主要指示甘河生境质量，其中QHEI指标更加综合全面. 因此，挑选CODCr、TN和QHEI三项指标，使用MLR探讨硅藻指数与环境因子相关性对硅藻指数评价正确率的影响.

由图4可见，硅藻指数评价正确率随物种覆盖度以及硅藻指数与CODCr、TN和QHEI相关性的增加而升高. 对回归模型进行拟合，结果表明所有预测变量解释了94%的方差，硅藻指数与CODCr的相关性和评价正确率线性关系最强(P<0.01) (见表5).

注： 回归分析过程中，所有数据进行秩转换，数据由小到大依次转化为1～21的数值. 图4 多元线性回归散点图矩阵Fig.4 Scatterplot matrix of MLR

项目估值标准差t值P值截距-0.204 880.962 64-0.2130.834 76覆盖度0.111 320.103 411.0770.301 26CODCr0.773 670.186 734.1430.001 16∗∗TN0.156 540.195 650.8000.438 05QHEI-0.018 010.146 13-0.1230.903 79

注：*代表P< 0.05; ** 代表P< 0.01.

3 讨论

甘河水质及生境质量由上游到下游明显逐渐变差. 甘河上游人类活动强度较小，水质及生境质量总体较好，所有上游点位均被划分到参照组；中游人类活动强度增加，水质及生境质量较上游差，中游点位均被划分到轻度受损组；下游及库鲁齐河支流区域因大量的农业活动，导致N、P等营养盐浓度升高，自然生境遭到一定程度的破坏，绝大部分下游点位被划分到受损组.

箱体图分析(见图2)表明，与硅藻指数相比，代表硅藻多样性的4个参数(种数量、属数量、多样性和均匀度)均未能表现出足够的判别能力，箱体图得分较低，不适用于评价甘河水生态健康状况. 轻度受损组种数量和多样性均比参照组高，这是因为在群落演替过程中，外界轻度干扰会导致生态系统物种多样性的增加[33]. 与轻度受损组相比，受损组生物多样性有所下降，这是因为群落演替过程中，物种多样性会随外界干扰强度的增加呈先升后降的变化特征，即驼峰效应(hump-shaped effect)[34]. 国外相关研究也表明，物种丰富度、均匀度和多样性3个指标与采矿活动污染河流水体的化学特征[35]及重金属负荷[36]之间相关性均不显著. Ricciardi等[37]研究表明，多样性与化学污染之间的关系并不总是简单的线性关系，多样性结果往往不能作为生态系统健康评价的有效依据.

该研究选用的21个硅藻指数，除LOBO外均能有效区分参照组与受损组，其中IBD、CEE、EPI-D、IPS、RottSI和DI-CH可以高效区分参照组与轻度受损组，在甘河流域的评价效果较好. 对比IBD等6项硅藻指数评价结果(见图3)发现，IBD、EPI-D和IPS评价结果最为相似，且这3个硅藻指数评价结果区分度较好，评价最为合理. 根据IBD、EPI-D和IPS评价结果，甘河丰水期约70%的点位水生态健康状况为健康、较好和一般，健康的点位均位于上游区域；约30%的点位水生态健康状况为较差和极差，极差的点位全部位于甘河下游区域. 硅藻指数评价结果表明，甘河上游及中游水生态健康状况较好，下游水生态健康状况较差，与水质和生境质量结果一致.

QU等[38]在太子河流域的研究结果表明，IBD、IPS和Rott SI均适用于太子河的河流健康评价，并且和富营养梯度、有机污染梯度显著相关. 项珍龙等[16]在太子河流域研究结果表明，IBD和IPS等6项硅藻指数在太子河流域具有较好的适用性，但Descy对太子河水生态健康状况的指示作用低于其他5项硅藻指数. 该研究中，Descy对甘河水生态健康状况的指示作用也较差，与项珍龙等[16]研究结论一致. 黎征武等[19]在北江流域研究结果也表明，与IDG和IDAP相比，IBD能更好地区分不同水质类别，更适用于北江河流的水质评价，与该研究结论相似. TAN等[39]对汉江流域生态系统健康评价过程中，从16项硅藻指数中筛选出EPI-D作为评价参数，EPI-D可以有效判别参照点与受损点，与该研究结论一致.

LOBO与环境因子的相关性较弱，这与黎征武等[19]在北江流域的结论一致. 所有硅藻指数中，DSIAR与环境因子相关性最弱. 研究[21]表明，DSIAR与梧桐河流域水环境因子相关性也较弱，可能是由于DSIAR的建立区域与松花江流域环境差异较大导致. 国外相关研究[40]也表明，硅藻指数评价具有最佳适用区域，当评价区域与该指数的最初创建区域存在较大的气候、环境差异时，硅藻指数会出现适用性较差的情况. 与其他硅藻指数相比，SLA和TDI与环境因子相关性较弱，邓培雁等[15]在东江流域也得出了相同结论. 10项环境因子中，Cond与多数硅藻指数相关性较差，这与殷旭旺等[41]在太子河流域得出的结论有所不同，可能是因为甘河上、中游电导率波动幅度较小，没有明显的梯度变化. Bere[42]研究了IBD等17项硅藻指数在津巴布韦的适用性，结果也表明SLA和WAT等硅藻指数得分与水质变量的相关性较差.

该研究选择了3个环境因子进行回归分析，CODCr反映了甘河有机污染状况，TN反映了甘河水体营养富集程度，QHEI反映了甘河的生境质量. 回归分析显著性检验结果表明，硅藻指数和CODCr的相关性对硅藻指数评价正确率有显著影响(P<0.01)，硅藻指数与CODCr相关性越强，评价正确率越高. 这可能是因为有机污染是甘河中游着生硅藻群落结构变化的主要影响因子，与CODCr相关性强的硅藻指数可以有效区分轻度受损点与参照点，获得合理的评价效果. 硅藻指数与TN、QHEI的相关性也会影响硅藻指数的评价正确率，但不显著.

硅藻指数评价正确率与物种覆盖度的线性拟合结果表明，物种覆盖度的增加可以提高硅藻指数的评价正确率. 各点位最小物种覆盖度低于65%时，物种覆盖度对硅藻指数评价正确率的影响不明显，这可能是由于物种覆盖度太低时评价结果意外性较强；各点位最小物种覆盖度高于65%时，物种覆盖度对硅藻指数评价正确率的影响较为明显. 以RRDI为例，虽然RRDI与CODCr、TN等多项环境因子均呈极显著相关，但由于RRDI包含硅藻物种数量较少，在甘河物种覆盖度极低，各点位最小物种覆盖度仅为18.75%，导致RRDI评价结果较差，无法合理区分参照组与轻度受损组. Lavoie等[43]认为，硅藻指数物种覆盖度较低可能会导致指标计算中遗漏一些关键的指标类群，造成信息的丢失，限制了评价群落生态完整性的能力.

4 结论

a) 甘河丰水期水生态健康状况评价过程中，除LOBO以外的20个硅藻指数均能有效区分参照组与受损组；所有硅藻指数中，IBD、EPI-D和IPS的评价结果区分度较好，最为合理，适用于甘河水生态健康状况评价.

b) 甘河丰水期水生态健康状况总体较好，约70%的点位水生态健康状况为健康、较好和一般，约30%的点位水生态健康状况为较差和极差，极差的点位全部位于甘河下游.

c) 硅藻指数与CODCr的相关性对硅藻指数评价正确率有显著影响(P<0.01)，硅藻指数与CODCr的相关性越强，评价正确率越高；物种覆盖度的增加可以提高硅藻指数的评价正确率，各点位最小物种覆盖度高于65%时，物种覆盖度对硅藻指数的评价正确率影响较为明显.

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