应用底栖动物为指示生物的松花江干流水生态预警研究

李中宇，金小伟，刘继凤, 王业耀

1. 黑龙江省环境监测中心站，哈尔滨 150056 2. 中国环境监测总站，北京 100012 3. 黑龙江省环境科学研究院，哈尔滨 150056

水环境的生态预警属于渐变式预警[1]，能够反映出经过长时间的潜伏和演化，经过时空累积效应才体现出来的水环境危机或警情，具有先觉性、预见性，能防患于未然，在环境发生退化质变之前，能及早提出预告、报警，以有效抑制、减缓环境恶化，变逆向演替为正向演替，使生态系统步入良性循环[2]。预警的过程注重对环境影响因子的变化趋势进行分析、预测，并且需要考虑多种不确定因素影响。预警系统概念提出后的几十年来，许多专家学者都对其展开了广泛的研究，20世纪70年代，国外建立了多瑙河流域水污染预警系统和莱茵河流域水污染预警系统。随着我国环境保护工作的不断加强，我国的辽河、汉江等流域也都建立起了生态预警控制系统[3]。目前国内外水环境预警系统主要包括以理化监测为基础的水质污染预警预报系统和以生物毒性监测为基础的水质安全预警系统[4-5]，以水生生物监测为基础的水环境生态预警的研究较少。

近年来，世界各国水环境管理政策发生了变化，开始强调生态保护，重视水体的生态质量[6]。2015年国务院印发的《水污染防治行动计划》明确提出要全力保障水生态环境安全，迫切需要对水生生态风险进行监控和监管。水质生物监测与评价通过对水体中水生生物的调查或对水生生物的直接检测来评价水体的生物学质量。生物监测不再是理化监测的补充，而是监测的另一层面和角度，有助于水环境管理从“污染防治”为重点到“生态健康”为目标的转折[7-9]。研究人员利用水环境中某些物种的数量、生物量、结构指标、功能指标和一些生理指标描述生态系统的健康状态，与传统的理化监测方法相比较，指示生物监测的优越性：(1)生物可以反应出尚未检测的污染物带来的影响，发现污染，及时预报；(2)生物能够较好地反映出环境污染对生物产生的综合效应；(3)生物可以反映剂量小、长期作用产生的慢性毒性效应，用理化方法很难检测；(4)生物可以反映栖息地物理环境的变化[10-11]。

在过去的一百年中提出并建立了许多成功的水质生物评价参数[12]，其中以底栖动物为指示生物的监测和评价研究广泛应用[13-17]。我国的水质生物评价技术水平与西方发达国家相比有很大差距，特别是在水生态预警研究及水环境管理领域[9]。本文对松花江干流2012—2015年的底栖动物监测数据进行分析研究，结合现阶段大型底栖动物综合评价结果，探索应用大型底栖动物为指示生物的生态预警模式，为松花江干流水生态环境风险管理提供技术支持，对环境风险管理指标的拓展进行积极尝试。

1 材料与方法 (Materials and methods)

1.1 研究区域的选择

图1 松花江干流断面设置示意图注：底图源自国家测绘地理信息局网站(http://219.238.166.215/mcp/index.asp)下载的1:900万河流水系版底图，审图号为GS(2008)1306号，下载日期为2016-10-26。Fig. 1 Locations of sampling sites in main stream of Songhua RiverNote: ZY, Zhaoyuan; ZST, Zhushuntun Village; ASHD, Downstream of Ashihe River Estuary; HLHD, Downstream of Hulanhe River Estuary; DDZM, Dadingzi Mountain; BDT, Baidu Town; MDJD, Downstream of Mudanjiang River; JMSU, Upstream river of Jiamusi City; JMSD, Downstream river of Jiamusi City; JNT, Jiangnantun Village; TJ, Tongjiang City.

松花江流域位于中国东北地区的北部，东经119°52'～132°31'，北纬41°42'～51°38'之间，流域面积55.68万 km2。松花江是我国第三大河流，是黑龙江省的母亲河。松花江干流从三岔河汇合后至同江镇河口，全长939 km，由西南流向东北，流经黑龙江省的哈尔滨、佳木斯、依兰等市县，于同江市东北约7 km处由右岸注入黑龙江，河宽多500～600 m，最宽可达800～1 300 m[18]。本研究在松花江干流黑龙江省辖区内设置11个断面，多数断面设左、右2个点位，共采集21个点位，见图1。

1.2 样品的采集和分析

松花江干流河宽水急，岸边带的河底多为夹杂石块的硬质，大型底栖动物样品定性采样多采用D(手抄)网法[19]、翻拣法[20]；定量采样采用篮式采样器[21]，每个点位安放2个，孵育时间为2周，2012—2015年间每年6月初和9月初各采集一次。样品采用75%的酒精固定保存。底栖动物的固定和保存、物种鉴定和定量分析参考相关文献资料、图谱。样品鉴定分析按“科”级分类单元进行，即降低鉴定的难度，保证准确性，又可满足环境保护领域确定耐污值[22-23]对鉴定级别的要求，简便易行，利于掌握和推广。

数据来自肇源环境监测站、哈尔滨市环境监测中心站、佳木斯市环境保护监测站、三江环境监测站2012—2015年对松花江干流11个断面21个点位的底栖动物监测。

1.3 预警指示生物的确认

从生态学的角度，中长期生态预警指标更适合在种群以上水平筛选，需要提供水生生物群落演替的信息。在正常稳定的环境中，生物的种类比较多，个体数量适当，但当水环境受到污染或栖息环境发生恶变后，敏感指示生物种类的数量会逐渐减少甚至消失，与未干扰状态相比显示出种类组成与数量的明显差异[17, 24]。

对2012—2015年松花江干流11个断面21个点位的底栖动物监测数据按“科”进行统计分析。按照调查、统计物种、常见物种确认和指示物种筛选的步骤进行研究。以4年间3年内有采集记录的定为常见种，在常见种中选择生态位较窄，对污染敏感性高和中等(耐污值低，小于6)的物种作为某个断面的生态质量预警候选物种。

表1 评价等级赋值表Table 1 Evaluation rating and score for aquatic biological index

注：*以9分赋值。

Note：*full score is 9.

1.4 水生态预警阈值的确定

各断面生态质量现状采用底栖动物综合评价法完成。通过Trent指数(Trent Biotic Index)、BMWP记分系统(Biological Monitoring Working Party Scoring System)、每科平均记分值(Average Score per Taxon，ASPT)、生物学污染指数法(Biology Pollution Index，BPI)、Chandler生物指数(CBI)、Margalef丰富度指数和科级生物指数(Family Biotic Index，FBI)7种单一指数，按各指数评价等级进行赋值，通过简单叠加法进行综合评价[25]，综合评价赋值见表1。其中54～63为极好、40～53为优良、25～39为中等、11～24为差、0～10为极差。

以国际公认的清洁水体底栖动物指示生物即EPT物种及其耐污值，确定各断面的生态预警的指示物种[22, 26]。预警级别按照警情的紧急程度、发展势态和可能造成的危害程度由轻到重分3级，即黄、橙、红色预警等级，指示生物预警以物种连续消失2年为警报(阈值)，其中黄色预警表示水环境受到一般污染或水生态退化；橙色预警表示水环境受到中度污染或水生态退化；红色预警表示水环境受到严重污染或水生态退化，判断标准见表2。

图2 松花江干流底栖动物综合评价结果图Fig. 2 Biotic indexes for water quality bioassessment in main stream of Songhua River from 2012 to 2015

表2 指示生物预警等级Table 2 Classification criteria of early warning for water ecosystem

表3 松花江干流各断面常见物种及预警指示物种表Table 3 Common species and biological indicator in main stream of Songhua River

注： “*”的物种为指示物种，“++”表示常见的优势种类，“+”表示常见种类。ZY(L), 肇源左; ZY(R), 肇源右; ZST(L), 朱顺屯左; ZST(R)， 朱顺屯右; ASH(L), 阿什河口下左; ASH(R), 阿什河口下右; HLH(L), 呼兰河口下左; HLH(R), 呼兰河口下右; DDZM(L), 大顶子山左; DDZM(R), 大顶子山右; BDT, 摆渡镇; MDJ(L), 牡丹江口下左; MDJ(R), 牡丹江口下右; JMSU(L), 佳木斯上左; JMSU(R), 佳木斯上右; JMSD(L), 佳木斯下左; JMSD(R), 佳木斯下右; JNT(L), 江南屯左; JNT(R), 江南屯右; TJ(L), 同江左; TJ(R), 同江右。

Note： “*” means indicator species, “++”means dominant species, “+”means common species. ZY(L), Zhaoyuan (Left); ZY(R), Zhaoyuan (Right); ZST(L), Zhushuntun Village (Left); ZST(R), Zhunshuntun Village (Right); ASH(L), Downstream of Ashihe River Estuary (Left); ASH(R), Downstream of Ashihe River Estuary (Right); HLH(L), Downstream of Hulanhe River Estuary (Left); HLH(R), Downstream of Hulanhe River Estuary (Right); DDZM(L), Dadingzi Mountain (Left); DDZM(R), Dadingzi Moutain (Right); BDT, Baidu Town; MDJ(L), Downstream of Mudanjiang River Estuary (Left); MDJ(R), Downstream of Mudanjiang River Estuary (Right); JMSU(L), Upstream of Jiamusi City (Left); JMSU(R), Upstream of Jiamusi City (Right); JMSD(L), Downstream of Jiamusi City (Left); JMSD(R), Downstream of Jiamusi City (Right); JNT(L), Jiangnantun Village (Left); JNT(R), Jiangnantun Village (Right); TJ(L), Tongjiang City (Left); TJ(R), Tongjiang City (Right).

2 结果与讨论(Results and discussion)

2.1 预警指示生物的筛选结果

在松花江干流共发现57个科，常见种类共有23个科，从这23个科的物种里，共筛选出15个科作为预警指示生物，见表3。

2.2 预警阈值和风险级别

本研究利用底栖动物综合评价方法对松花江干流的水生态质量进行评价，结果显示肇源—大顶子山江段处于差～优良之间，多为中等状态；摆渡镇—同江江段处于中等～极好之间，多处于优良状态(图2)。以这种评价结果作为水生态质量的现状，研究预警的阈值和风险的等级。

针对松花江干流的水生态质量特点及各断面现状，预警的指示物种按断面统计，结合耐污值和国际公认的EPT物种(敏感物种)确认，各断面确定的物种有所不同。预警级别按照三级预警警报，即黄、橙、红3级，见表4。

作为中长期的生态预警，指示生物预警以物种连续消失2年为警报(阈值)，表明水体受到污染或水生态退化的程度，按照不同情况，及时上报预警信息，便于管理部门采取相应的措施。

2.3 分析与讨论

近年来，为提高水环境安全控制水平，减少水环境安全事故发生，我国加强了水环境安全预警体系的建设。但目前这些系统主要是依靠常规化学分析技术进行水质检验和分析。化学分析易标准化，能够准确检出目标污染物的含量，比较直接精确地反映河道水质, 但其费时费力, 成本较高, 较难实现在线连续监测[17]。利用生物监测技术建立水环境安全预警系统是目前国内外环境科学的一个研究热点。水生生物长期生长在水体环境中, 利用水生生物建立的信息发生系统可以在自然环境下进行长期、实时的测量，且测试成本低, 操作简单。以大型底栖动物为主的水生生物监测逐渐成为国际上评价河流生态环境质量不可或缺的方法, 通过测定生物学参数和指标, 并构建这些指标与生物所在的水环境之间的定量关系(生物指数)，来评估水生态系统健康状况[16, 27]。水生生物参数是更加综合性的参数，一次监测可代表更长期(数月或数年)的河道环境状况。大型底栖动物相当于全天候的水环境 “在线监测器”, 能真实反映河道的长期水质和生态系统状况[17]。

然而应用指示生物的水生态预警其准确性至关重要，影响的因素大致可以归纳为以下几种：(1)采集时间：松花江底栖动物的采集时间一般要安排在6月初和9月初左右，年际间采集时间要相对固定，确保可比性。松花江每年有近半年的冰封期，明水期生物的生活史变化快(水生昆虫羽化等)，不同时间采集会直接影响采集的效果。(2)采集样点：采集断面、点位一经确定不可随意更改，不同的栖息环境(包括底质、流速、水深等)对采集效果有影响。(3)采集方法：不同的采集方法，采到的物种有所不同，所以采集方法需统一，多年一贯制，可以增加、补充新方法，但不可擅自减少。(4)采集人员的专业性、经验和责任心：生物监测的专业性较强，采集经验需要不断积累，加之采样过程比较繁杂，劳动量大，要求采集人员具有责任心，队伍要保持相对的稳定，有利于专业技能的提高，保证预警的准确性。(5)鉴定的准确性：底栖动物物种鉴定是一项专业性强的工作，鉴定的准确性直接影响预警的准确性。根据环保领域的实际需求，生态预警鉴定到“科级”分类单位，有经验的人员在野外采集时可以直接判断，有利于现场决策，调整采集方案。比较容易掌握和推广，基本可以保证准确性。(6)指示物种的消失要经过慎重的确认：生物的分布会受到各种自然因素的影响，当年采集不到黄色预警的物种，既需要扩大采集范围，增加采集样方的数量，开展相应的调查，明确指示物种消失的事实。

应用指示生物的水生态预警系统还需从以下方面做进一步的研究：(1) 建立特定区域、流域水生态本底数据库，包括生态良好区域、水生态质量改善但尚不稳定区域、污染物排放量较大水质尚可的新建的开发区或工业区，做好本底调查和监测，为水生态预警奠定基础。(2) 在突发污染事件后期评估中，增加水生生物尤其是底栖动物的监测，探索底栖动物与已知污染物之间的关系，为科学预警提供佐证。(3) 建立生态监测与理化监测相结合的综合环境评价体系。通过优势互补，使生态监测方法、评价预警指标，能够比较直接地反映环境污染程度和毒物的积累效应以及对生态环境的潜在影响，能够真实、综合和全面地评价水生态状况，构建生态安全监测支撑平台。(4) 开发针对水生生态系统监测及预警技术及信息系统。利用互联网+、物联网、大数据、地理信息系统等技术，通过采集、汇总、整理历年来全国各流域的水生态监测、科研数据等方面的海量数据，建立生态监测预警数据库和水生态远程鉴定系统，实现资源、信息共享。

表4 松花江干流指示生物预警物种级别表Table 4 Early warning species for water ecosystem in main stream of Songhua River

[1] Gsell A S, Scharfenberger U, Özkundakci D, et al. Evaluating early-warning indicators of critical transitions in natural aquatic ecosystems.[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2016, 113(50): 201608242

[2] 陈治谏, 陈国阶. 环境影响评价的预警系统研究[J]. 环境科学, 1992, 13(4): 22-23

Chen Z J, Chen G J. Study on warning system of environmental impact assessment[J].Environmental Science, 1992, 13(4): 22-23 (in Chinese)

[3] 李键, 杨玉楠, 吴舜泽, 等. 水环境预警系统的研究进展[J]. 环境保护, 2009(6): 4-7

Li J, Yang Y N, Wu S Z, et al. The research progress of early warning system for water environment [J]. Environmental Protection, 2009(6): 4-7 (in Chinese)

[4] 汪红军, 周连凤, 李嗣新, 等. 水环境安全预警系统研究进展[J]. 环境科学与管理, 2011, 36(3): 32-35

Wang H J, Zhou L F, Li S X. Research development on warning system of water environmental safety [J]. Environmental Science and Management, 2011, 36(3): 32-35 (in Chinese)

[5] 王子健, 饶凯锋. 突发性水源水质污染的生物监测、预警与应急决策[J]. 给水排水, 2013, 39(10): 1-3

Wang Z J, Rao K F. Biological monitoring, early warning and emergency decision making of sudden water pollution for drinking water source [J]. Water and Wastewater Engineering, 2013, 39(10): 1-3 (in Chinese)

[6] Borja A, Bricker S B, Dauer D M, et al. Overview of integrative tools and methods in assessing ecological integrity in estuarine and coastal systems worldwide [J]. Marine Pollution Bulletin, 2008, 56: 1519-1537

[7] 王业耀, 阴坤, 杨琦, 等. 河流水生态环境质量评价方法研究与应用进展[J]. 中国环境监测, 2014, 30(4): 1-8

Wang Y Y, Yin K, Yang Q, et al. Research and application progress of assessment for river water ecosystem quality [J]. Environmental Monitoring in China, 2014, 30(4): 1-8 (in Chinese)

[8] 金小伟, 王业耀, 王备新, 等. 我国流域水生态完整性评价方法构建[J]. 中国环境监测, 2017, 33(1): 75-81

Jin X W, Wang Y Y, Wang B X, et al. Methods development for monitoring and assessment of ecological integrity of surface waters in China [J]. Environmental Monitoring in China, 2017, 33(1): 75-81 (in Chinese)

[9] Wang Y, Teng E, Liu T, et al. A national pilot scheme for monitoring and assessment of ecological integrity of surface waters in China [J]. Environmental Development, 2014, 10: 104-107

[10] 王春香, 李媛媛, 徐顺清. 生物监测及其在环境监测中的应用[J]. 生态毒理学报, 2010, 5(5): 628-638

Wang C X, Li Y Y, Xu S Q. Biological monitoring and its application in environmental monitoring [J]. Asian Journal of Ecotoxicology, 2010, 5(5): 628-638 (in Chinese)

[11] 徐东炯, 张咏, 徐恒省, 等. 水环境生物监测的发展方向与核心技术[J]. 环境监控与预警, 2013, 5(6): 9-12

Xu D J, Zhang Y, Xu H S, et al. Development direction and core technology in biological monitoring of water environment [J]. Environment Monitoring and Forewarning, 2013, 5(6): 9-12 (in Chinese)

[12] Massou A M, Panfili P Y L B, Lae R, et al. Overview and application of the AQEM assessment system [J]. Hydrobiologia, 2004, 516(1): 1-20

[13] Armitage P D, Moss D, Wright J F, et al. The performance of a new biological water quality score system based on macroinvertebrates over a wide range of unpolluted running-water sites [J]. Water Research, 1983, 17(3): 333-347

[14] Clarke R T, Wright J F, Furse M T. RIVPACS models for predicting the expected macroinvertebrate fauna and assessing the ecological quality of rivers [J]. Ecological Modelling, 2003, 160(3): 219-233

[15] Kerans B L, Karr J R. A benthic index of biotic integrity (B-IBI) for rivers of the Tennessee Valley [J]. Ecological Applications, 1994, 4(4): 768-785

[16] 吴东浩, 王备新, 张咏, 等. 底栖动物生物指数水质评价进展及在中国的应用前景[J]. 南京农业大学学报, 2011, 34(2): 129-134

Wu D H, Wang B X, Zhang Y, et al. Advances in the use of biotic index for water quality bioassessment with benthic macroinvertebrate and its perspective in China [J]. Journal of Nanjing Agricultural University, 2011, 34(2):129-134 (in Chinese)

[17] 陈小华, 康丽娟, 孙从军, 等. 典型平原河网地区底栖动物生物指数筛选及评价基准研究[J]. 水生生物学报, 2013, 37(2): 191-198

Chen X H, Kang L J, Sun C J, et al. Development of multi-metric index based on benthic macroinvertebrates to assess river ecosystem of a typical plain river network in China [J]. Acta Hydrobiologica Sinica, 2013, 37(2): 191-198 (in Chinese)

[18] 环境保护部. HJ 710.8—2014. 生物多样性观测技术导则淡水底栖大型无脊椎动物[S/OL]. (2014-10-31) [2017-03-25]. http://www.zbgb.org/51/StandardDetail2626812.htm

[19] 王川, 李斌, 谢翤光, 等. 澜沧江大型底栖动物群落结构及分布格局[J]. 淡水渔业, 2013, 44(1): 37-43

Wang C, Li B, Xie C G. The macrobenthic communities and distribution of the Lancang River [J]. Freshwater Fisheries, 2013, 44(1): 37-43 (in Chinese)

[20] 国家环境保护总局. 水和废水监测分析方法(第四版)[M]. 北京: 中国环境科学出版社, 2009: 710-715

[21] 段学花, 王兆印, 徐梦珍. 底栖动物与河流生态评价[M]. 北京: 清华大学出版社, 2010: 49-53

[22] 王备新, 杨莲芳. 我国东部底栖无脊椎动物主要分类单元耐污值[J]. 生态学报, 2004, 24(12): 2768-2775

Wang B X, Yang L F. A study on tolerance values of benthic macroinvertebrate taxa in eastern China [J]. Actaecologica Sinica, 2004, 24(12): 2768-2775 (in Chinese)

[23] 李江平, 李雯. 指示生物及其在环境保护中的应用[J]. 云南环境科学, 2001, 20(1): 51-54

Li J P, Li W. Biological indicator and environmental protection [J]. Yunnan Environmental Science, 2001, 20(1): 51-54 (in Chinese)

[24] 马陶武, 黄清辉, 王海, 等. 太湖水质评价中底栖动物综合生物指数的筛选及生物基准的确立[J]. 生态学报, 2008, 28(3): 1192-1200

Ma T W, Huang Q H, Wang H, et al. The selection of benthic macroinvertebrate based multi metrics and preliminary establishment of bio-criteria for the bioassessment of the water quality of Taihu Lake [J]. Acta Ecologica Sinica, 2008, 28(3): 1192-1200 (in Chinese)

[25] 刘志刚, 渠晓东, 张远, 等. 浑河主要污染物对大型底栖动物空间分布的影响[J]. 环境工程技术学报, 2012, 2(2): 116-123

Liu Z G, Qu X D, Zhang Y, et al. Effects of main contaminations on the spatial distribution of macroinvertebrates in the Hun River [J]. Journal of Environmental Engineering Technology, 2012, 2(2): 116-123 (in Chinese)

[26] 王建国, 黄恢柏, 杨明旭, 等. 庐山地区底栖大型无脊椎动物耐污值与水质生物学评价[J]. 应用与环境生物学报, 2003, 9(3): 279-284

Wang J G, Huang H B, Yang M X, et al. Tolerance values of benthic macroinvertebrates and bioassessment of water quality in the Lushan Nature Reserve [J]. Chinese Journal of Applied and Environmental Biology, 2003, 9(3): 279-284 (in Chinese)

[27] 何雪宝, 刘学勤, 崔永德, 等. 贝加尔湖沿岸带不同生境底栖动物群落研究[J]. 水生生物学报, 2011, 35(3): 516-522

He X B, Liu X Q, Cui Y D, et al. Macrozoobenthic community of different habitats in littoral of Lake Baikal [J]. Acta Hydrobiologica Sinica, 2011, 35(3): 516-522 (in Chinese)