新形势下水生物监测体系构建的思考

2019-02-16王旭涛

水利规划与设计 2019年10期

王旭涛

(珠江流域水环境监测中心，广东广州 510610)

党的十九大报告对生态文明建设进行了多方面的深刻论述，要求“加快生态文明体制改革，建设美丽中国”，将建设生态文明提升为“千年大计”。水作为生态系统的重要控制要素，是生态建设的重要内容，站在中国发展新的历史起点上，积极践行人与自然和谐共生理念，不断强化水生态文明建设，必将成为今后水利工作的重中之重。在目前生态文明建设的新形势下，如何开展水质生物监测，加强水生态环境保护，对于提升我国水安全保障能力具有重要意义，也是水环境监测工作者应重点思考的问题。

1 生物监测的必要性

面对我国河流水质污染严重、河流开发过度致使生态系统退化严重的现状，除了常规的物化监测外，急需对河流生态健康进行监控。我国目前的水质监测工作主要集中在理化监测上，理化监测尽管能够灵敏、快速、精确测得水体内许多化学成分的浓度，却不能明确这些化学成分对水环境的真实影响，也无法表明河流生态是否健康。我国已开展河流水质监测数十年，形成了庞大的水质监测网络和整套的技术规范标准，每年投入大量的人力和财力进行理化采样和检测分析。GB3838—2002《地表水环境质量标准》总共规定了109项水质指标，其中基本水质指标仅有24项[1]，就算这24项基本水质指标全部合格也不代表水环境状况一定是良好的[2]，因为水体中的化学污染物种类远远超过了国标规定的数量。而生物监测可以综合、直接体现各种污染对水环境的影响，从而界定水环境质量与水生态状况。生物监测的优势在于：理化参数反映的是各种化学物质在水中的瞬时含量，而生物参数则可反映这些化学物质在一段时间内如何作用于水生态系统。

河流水质生物监测的工作目标，就是利用各种技术手段，测定和分析水体生命系统各层次对自然或人为的反应或反馈效应，综合判断这些干扰对水环境产生的影响、危害及其变化规律，为水环境质量评估及管理提供科学依据。在水环境质量评价的应用上，生物监测具有很大的优势：①生物参数可反映水中各种化学成分在一段时间内如何作用于水生态系统，而理化参数反映的是各种化学物质在水中的瞬时含量；②某种指示生物能否在水中生存、生存的好坏，直接、全面和综合反映了水环境质量；③根据生物的年龄可以追踪评价不同时段的水环境质量。将生物监测与理化监测有机的结合起来，可以有效加强对我国河流生态健康的监管。

2 生物监测对象的选择

生物监测(biological monitoring)指利用群落、种群或生物个体对环境污染产生的反应，通过生物学的方法，从生物学角度对环境污染状况进行监测和评价的一种技术。在河流水环境中，水生群落可以认为是对生物和非生物压力的复合响应，即污染物质进入河流，水生生物在群落结构特征、个体行为、生理功能、生态习性上都会做出相应的反应，且响应结果是污染物对于生物的连续影响和累积作用[3]。

水体中的生物种类繁多，目前用于生物监测的主要有细菌、浮游植物、浮游动物、底栖动物、着生硅藻、沉水植物、鱼类等[4]。不同种类生物的生长周期不同，对环境的适应能力也不同，开展监测工作时究竟选择什么种类的生物必须要结合监测目的、水环境特征及生物自身特点进行筛选，并不是监测的生物指标越多越好，以免出现评价结果自相矛盾的现象。

浮游植物生长周期短，在水中分布广泛、密度很高，可以反映水体的营养状况，但是浮游植物颗粒较小，在水中呈悬浮状态随水流动，所采样品不能准确反映采样点所在位置的水环境状况，多用于湖泊、水库的富营养化评价。

浮游动物对环境变化敏感，但是其运动能力弱，跟浮游植物一样随水体流动，因此也不适合作为流动水体的监测指标。

底栖动物大部分时间或整个生长周期都生活在水体底部，对环境变化敏感，由于运动能力不强导致对水环境污染的回避能力也有限，其群落结构可以如实反映局部水体的污染特征。但是底栖动物密度低，采样较为复杂，同一监测点需多次采样方能获得具有代表性的样本；且底栖动物分布受人为扰动影响较大，如采沙场下游河段被细沙覆盖很难采集到底栖动物。

着生硅藻附着在水底石块或其他基质上生长，固着性强，生长周期短，不会“随波逐流”移动，能够反映一定时间段内的水环境状况，可作为河流水环境指示生物。而且着生硅藻样品经双氧水消解后剩下的硅质外壳制作成玻片标本后可保存几十上百年，保证了数据的可追溯性。但是着生硅藻需要根据外壳上的花纹鉴定到种，鉴定难度大，国内尚未普及。

鱼类生长周期长，对环境变化敏感，但是运动能力强，对水环境污染的回避能力也强，可作为较大的时间尺度和空间尺度上的指示生物。值得注意的是，鱼类对水环境污染的指示范围有限，太清洁或污染太严重的水里很难有鱼类生存，不像浮游生物、底栖动物和着生硅藻可以在各种水环境下生长。

3 生物监测的方式

作为水环境监测部门我们开展水生生物监测的目的不是简单地了解水中生物的种类和数量，而是要通过水生生物的群落结构或指示生物反映所监测水域的水环境状况，并对此作出评价。目前国内水生生物监测存在一些问题：①缺乏统一的水生物监测、评价标准体系，不同监测单位获得的数据缺乏可比性[5]；②评价手段单一，评价结果不够全面、准确；③指示物种仅能定性描述水体污染程度，不能量化水环境状况。

生物监测的关键在于建立生物群落结构或指示生物与水环境状况的对应关系，然后通过生物监测信息来反映监测区域的水环境状况。以珠江流域开展着生硅藻评价工作为例：

珠江流域水环境监测中心自2007年起在珠江流域设置了113个监测断面(基本上涵盖了珠江流域主要的干支流和不同水质状况的河段)，每年同步开展水质、着生硅藻和底栖动物监测，连续监测了11年，对11年的水质和生物监测数据进行统计分析，运用加权平均回归模型模拟了珠江流域常见的230种硅藻[6- 8]和208种底栖动物[9]生长所需的13项水质参数的最适值和耐受范围，并据此筛选了不同水质参数所对应的硅藻和底栖动物指示种，解决了以往硅藻和底栖动物指示种仅能定性笼统指示水质状况的难题。根据在流域不同河段的采样经验和监测结果编写了珠江硅藻和底栖动物监测与评价技术指南，构建了硅藻和底栖动物评价指数，统计分析了硅藻物种在各级水质中的出现概率，计算了珠江流域常见底栖动物功能类群及耐污值；从流域层面统一了硅藻和底栖动物评价指数和评价等级，使得流域内各条河流的评价结果具有可比性[10]。

4 生物监测的未来趋势

目前水生生物监测主要采用的方法是野外采样，然后实验室内在显微镜下鉴定生物种类、记录数量。但是显微镜检的方法存在3个弊端。

(1)门槛高。新职工按水质参数的检测标准或技术规范经过简单培训就可开展工作，但是水生物的鉴定过高依赖个人经验，没有几年的水生物鉴定经验无法独立开展工作，而且目前高校中很少有学生学习传统的生物分类学，导致生物鉴定人才极度缺乏。

(2)效率低。在显微镜下鉴定一个藻类样品需要二三个小时，这就导致无法增加水生物监测断面数量和监测频次，从而影响评价结果的准确定和全面性。

(3)误差大。由于生物鉴定过高依赖于个人经验，相同的物种不同的人可能鉴定出不同的结果，这就导致监测误差增大。

新形势下建设生态文明需要大量的水生态监测数据提供技术支撑，而基层水文单位往往仅有水文监测人员和水质监测人员，缺乏生物监测人员[11]，有生物监测人员的水文单位由于受到生物鉴定效率瓶颈的制约也无法大规模开展监测工作。那么该如何解决上述问题？新形势下的水生生物监测工作究竟应该由谁来做？

考虑到生物鉴定的本质实际是图像识别，珠江流域水环境监测中心联合深圳市绿野江河科技有限公司基于人工智能(深度学习)技术开发了藻类自动检测仪。该仪器利用机器视觉与深度学习、自动化控制、机电一体化等技术，结合高性能运算和大数据技术，模拟实验室人工镜检全过程，通过图像辨析水样中藻类的纹理、形态和颜色等特征，对水样中的常见藻类快速精准识别，并按照优势藻种(属)排序生成藻密度分析报告。该系统目前对蓝藻门、硅藻门、绿藻门、甲藻门、隐藻门、裸藻门、金藻门约50种不同藻属可精确定量定性分析，其他未包含的藻类经过系统深度学习建立数据库后即可实现自动识别并计数。2018年7月由中国科学院水生生物研究所牵头，无锡市环境监测中心站、安徽省环境监测中心站、常州市环境监测中心站以及中国科学院水生生物研究所、珠江流域水环境监测中心五家单位所属的生物实验室参加了人工验证比对，在太湖随机取3个水样，由五家单位实验室和该仪器同时检测这三个水样。结果是该仪器检测的误差在这些实验室间人工检测的误差范围内；仪器在1.5×108个/L藻密度水平上10次重复性相对标准误差小于5%；在1.09×106～3.08×1010密度区间表现出良好的线性，r2=0.993。

新形势下水生生物监测的未来发展趋势是什么样的？可以将上述仪器进行优化，在基层水文机构布设生物图像采集部分，在流域监测中心服务器上布设图像识别部分和生物鉴定数据库，基层水文机构的水文监测人员或水质监测人员经过简单的仪器操作培训便可使用仪器自动获取生物图像，然后将生物图像经过网络传输至流域监测中心服务器进行自动识别和统计分析[12]，之后流域监测中心将监测结果反馈给基层水文机构，如遇到陌生的生物种类，经专家人工识别后补充进服务器数据库，再次遇到该物种便可实现自动识别，检测的样品越多，数据库就越庞大，自动识别的准确性和效率越高，实现了良性循环。

如此便可将基层水文机构的水文或水质监测人员转变成生物监测人员，短时间内便可建立起一支遍布整个流域的水生物监测队伍；自动识别的效率远高于人工鉴定，就可以大幅度提升水生态监测断面数量和监测频次，数据量的提升进一步提高了自动识别的准确性和效率；全流域使用同一个生物鉴定数据库，使得生物鉴定不再依赖个人经验，降低了鉴定误差。