基于因子分析的南湾水库水源地浮游植物生物完整性评价

胡 俊,沈 强,陈明秀,池仕运,胡菊香

水利部中国科学院水工程生态研究所 水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室, 武汉 430079

南湾水库是淮河流域重要的水源地水库之一。近年来,随着社会经济的迅速发展,污水排放和水土流失加剧,大量的有机物质和营养盐类进入水体,引起了南湾水库水体富营养化和污染饮用水水源等问题[1],南湾水库的水质呈现恶化趋势[2]。河流、湖库等水生态系统的健康状况一直是水生态保护与管理工作中的重点,而南湾水库作为饮用水源地,其供水安全直接关系到人民群众生命健康和社会和谐稳定大局,所以生态状况受到更加广泛关注。

水生态系统的健康评价可以从不同的角度提出不同的方法,例如从水文、栖息地等方向开展评估[3- 5]。在这些方法中,基于生物集合的生态健康评价是能够最为全面反映生态系统的状态及其演变趋势的方法[6]。目前,广泛运用的基于生物集合构建的评价方法主要是依据生态完整性理论,将一系列描述生物个体、种类、种群的生物参数综合,以期系统全面反映水生态系统的总体现状及其演变趋势的生态完整性指数(index of biotic integrity, IBI)[6- 8]。IBI最初选择鱼类构建[8],但目前已发展出来许多基于其他生物类群的完整性指数。例如,底栖动物完整性指数(B-IBI: benthic-IBI)[9-10]、浮游植物完整性指数(P-IBI: phytoplankton-IBI)[11-12]、水生植物完整性指数(V-IBI: vegetation-IBI)[13-14]。

相对于鱼类和底栖动物,围绕浮游植物开展生态完整性评价的工作较少[11]。目前国内有关浮游植物的完整性评价工作包括了：蔡琨等[11]以太湖为例,构建浮游植物生物完整性指数,对太湖水生态健康状况进行了分析评价；沈强等[15]构建了浮游生物完整性指数对浙江饮用水源地进行了健康评价；谭巧等[16]应用浮游植物完整性指数对长江上游宜宾至江津江段进了河流健康评价。尽管我国浮游植物生态完整性评价工作较少,但是在我国水体,尤其湖泊水库等水体中富营养化导致浮游植物过度繁殖、水华暴发一直是我国面临的最大水环境问题之一[17]。所以,在我国围绕浮游植物开展生态完整性评价具有非常重要的科学意义与现实意义。

目前,常见的生物完整性指数构建主要按照参照系确定、选择候选参数并进行筛选、评价量纲统一赋值、验证与修订等步骤来进行[18]。这是一种先验分类(priori classification)的方法模式[19],其核心是选择合理的参照区域后,进行指标筛选与评价。但是,在实际工作中,由于历史资料的匮乏或与类似待研究水体的参照区域难以找到,导致合理的参照是非常难以确定的。尤其是相对河流而言,湖库等水体的研究参照更难确定[20]。因此,针对现有先验分类方法的不足,本研究拟以南湾水库为例,在目前P-IBI评价研究基础上,首次采用因子分析方法,尝试构建一种无须预定参照区域的后验模式方法[19],开展南湾水库浮游植物生态完整性评价,更好认识南湾水库的水生态状况,为我国生态完整性评价方法推广提供更多技术支持。

1 研究区域和方法

1.1 研究区域概况

南湾水库是淮河上游右岸一级支流浉河上的大型水库,水库大坝建于河南省信阳市西南笔架山与蜈蚣岭之间的浉河干流上,坝址位于河南省信阳市西南8.5 km南湾乡,地理位置为32°08′N, 113°58′E。水库长度为19 km,最大宽度5.5 km,平均宽度2.5 km；水库年均来水量为4.62×108m3,年均出水量为4.32×108m3,水交换系数为0.95。每年5月中旬—8月底期间为汛期,其中6、7、8三个月为主汛期,水库补给系数(水库集雨区面积与水库面积之比)为8.42[21]。

1.2 采样点设置

根据水库功能区划和水生生物分布现状,以及流域土壤类型、植被、土地利用特征,将水库分为9个块,每个分区设一个采集点,共设置9个监测样点(图1),具体采样点位置见表1。

库区水生生物调查共进行了3次,调查时间为2016年3月、5月和9月。

表1 南湾水库水生生物监测样点信息

图1 南湾水库采样站点示意图Fig.1 Sketch map of Nanwan Reservoir with sampling sites

1.3 采样方法

浮游植物定性样品用25号(200目,孔径：0.064 mm)浮游生物网[22]在表层0.5 m处以20—30 cm/s的速度做“∞”形缓慢拖动5—10 min,待水滤去后,打开阀门将收集物倒入贴有标签的标本瓶中。浮游植物定量样品采集1.5 L水样,按1.5%体积比原位加入鲁哥氏液固定。定性样品于光学显微镜下10×40倍观察,鉴定其种类。定量样品在室内静置48 h后,连续两次虹吸浓缩定容到30 mL,然后取0.1 mL样品于计数框内进行视野法计数并鉴定种类[23-24]。每一样品取样和计数至少2次,误差范围±15%。生物量采用细胞体积法推算[22- 24]。

1.4 备选评价指标

根据国内外有关浮游植物生物完整性指数研究实例[11,15-16,25],本研究首先初步选择了22类指标(表2)。这些指标大体上可以分为物种丰富度和组成、群落结构、生物多样性3个大类。然后,根据实际采样情况,对某些在实际工作难以直接确定或无统一标准的如敏感种之类的指标进行剔除后。其中,指标13由于与优势度计算存在部分重复,且除优势种外前两种密度变化范围过大或重复太多,所以未予采用；指标14—19则是因为缺乏统一标准,且研究区域无前期报道,因此也未予采用。各门类密度和密度百分比分别直接表示各门类绝对密度和相对密度(相对总密度比例),而相对密度更能反映各门类组成对群落的作用[19],因而选择了本研究中所涉及的7个浮游植物门类的相对密度作为指标,最终确定32个指标开展分析。

1.5 因子分析

因子分析(Factor Analysis)属于多元统计分析技术的一种,其目的是通过研究众多变量之间的内部依赖关系,探求观测数据中的基本结构,并用少数几个假想的变量来表示其基本的数据结构。这些假想变量能够反映原来众多的观测变量所代表的主要信息,并解释这些观测变量之间的相互依存关系,这些假想变量称之为因子(Factors)。因子分析核心不是对原始变量的重新组合,而是对原始变量进行分解,分解为公共因子与特殊因子两部分。

表2 浮游植物评价参数

本研究采用因子分析缩减评价参数,通过寻找公因子来开展分析评价。具体分析过程中,采取主成分法(Principal Components Analysis)提取因子,并采用最大方差法(Varimax Rotation)旋转后,基于回归法(Regression Method)计算因子得分。所有分析均采用统计软件IBM SPSS Statistics 22完成。

2 结果

2.1 浮游植物概况

2.1.1种类组成

3次采样共鉴定浮游植物148种/属。其中,绿藻门浮游植物59种,蓝藻门浮游植物35种,硅藻门浮游植物30种(表 3)。这种较高的蓝绿藻门类组成与常见湖泊/水库中浮游植物组成相似[26, 27]。总的来看,3次采样的浮游植物种类较为接近,只是5月浮游植物种类略低,只有66种。

表3 各季节浮游植物门类组成

从时间来看,3次采样尽管物种总数接近,但是中各次采样的浮游植物门类组成差异还是较大(图2)。例如,9月蓝藻门浮游植物种类明显升高,而硅藻门种类则是明显下降。从空间分布来看,坝前和库尾浮游植物种类略高,各采样点均是绿藻门浮游植物种类最多,蓝藻门9月种类明显增多。

图2 各季节采样点浮游植物种类组成Fig.2 The species compositions in the sites in the various seasons

2.1.2密度和生物量

从图3可以看到,3次调查中,9月浮游植物密度最高,5月次之,3月最低。9月和5月主要是蓝藻密度显著升高,尤其是9月所有采样点中蓝藻密度组成高达90%以上。而浮游植物的生物量正好相反,9月浮游植物生物量最低,其次是5月,3月生物量最高。3月主要是裸藻和硅藻占优,即使在9月蓝藻生物量组成也并不占优。这与裸藻、硅藻个体质量较大,而蓝藻个体质量较小一致。

图3 浮游植物现存量变化图Fig.3 The changes in the standing stock of phytoplankton

2.1.3优势种

分析3月、5月和9月南湾水库浮游植物优势度前十的种类(表4),可以看到9月优势度前十种类均为蓝藻门浮游植物,而3月优势种主要是硅藻门浮游植物。这与前文描述的密度、生物量结果一致。

表4 各季节浮游植物优势种分布

2.2 因子分析

综合考虑因子特征值,以及因子数量易解释性,并根据前期浮游植物候选指标分类方式,共筛选了前4个累积方差解释率为74%的公因子(表 5)。这4个因子所含信息占总信息的74%。采用最大方差法旋转后,第1公因子(F1)方差解释比例约为32%,第2公因子(F2)方差解释比例约为20%,第3公因子(F3)方差解释比例约为13%,第4公因子(F4)方差解释比例约为8%。

最终确定的32个指标及对应因子载荷(factor loadings)见表 6。可以看到,经旋转后各因子载荷值趋于两极分化,各因子特异性较为明显。各因子得分基于回归法计算并作图(图4)。总因子得分根据各单因子的汇总计算得出(图5)。由于所有数据因子分析前已经标准化,所以不同季节/采样点的因子得分可以直接比较大小。

表5 因子分析信息汇总

F1: 第1公因子,the 1stfactor; F2: 第2公因子,the 2ndfactor; F3: 第3公因子,the 3rdfactor;F4: 第4公因子,the 4thfactor

表6 旋转后因子载荷矩阵

图4 总因子得分Fig.4 The total factors scores

图5 不同季节条件下各采样点因子得分图Fig.5 The factors scores in the various seasons

3 讨论

3.1 公因子生态学意义分析

最早提出的生物完整性指数是以鱼为对象,由种类结构、营养结构与数量和体质状况三类,共计由12个指标构建的[8]。国内研究在其基础上结合研究实际,对具体指标进行了修订,并进行了不同的分类[28- 31]。浮游植物完整性指数研究中,不同学者的分类存在较大不同,具体指标可多达数十余项。例如,沈强等[15]将其分类物种丰富度参数、群落结构组成参数、群落营养结构参数三大类,共计22个候选指标；蔡琨等[11]分为群落多样性、群落物种丰度、群落均匀性和耐污能力及特性四类,并且将细胞与个体分开,共计51个候选指标；Lacouture等[12]提出38个候选指标,但是并没有将指标分类。

因此,本研究中通过对各因子主要载荷系数进行分析,并根据前期相关研究成果,对四个公因子的意义进行了辨析,可以看到四个公因子的生态学涵义还是比较明显：1)因子一(F1)：主要是与硅藻门种类和密度百分比、金藻门种类百比分、裸藻门种类、密度与生物量百分比、甲藻门种类百分比以及藻类平均体重成正相关关系,而与蓝藻门种类、密度百分比是高度负相关作用。金藻门浮游植物通常只有在清洁水体才会出现[32],而蓝藻是我国湖泊等水体的主要水华藻类,其种类或密度增多,意味着水体富营养化严重[33],其相关指标多作为耐污能力及特性指标[11, 15]；平均重量升高,表明大型藻增多,通常体型小的藻类,如蓝藻、绿藻和黄藻等,生长快,吸收营养盐迅速,沉降速率低,总氮和总磷是影响该功能群的最重要环境变量[32, 34]。这恰好与上述蓝藻门密度、种类负相关的结论一致。所以,该因子反映了群落所处水环境的污染状况。结合载荷系数符号,可以看到其分值越大,表明群落所处水环境越好；2)因子二(F2)：主要与Pielou指数、Simpson指数、Shannon多样性指数、隐藻门密度为高度正相关,而与优势度呈高度负相关。多样性越好,均匀度越高,优势度必然越低。因此,该因子代表了群落的生物多样性,该因子分值越高,表明群落生物多样性越高；3)因子三(F3)：主要与藻类种类数、Margalef指数正相关。因此,该因子表征了群落丰富度特征；4)因子四(F4)：主要与硅藻商呈负相关。硅藻商越大,意味着水体富营养化越严重[35]。所以,该因子代表了水体富营养状况。

3.2 基于公因子的评价

从总因子得分来看(图5),3次调查及各次调查中不同采样点得分差异还是比较明显。从时间上来看,南湾水库3月份生态状况最好, 9月水库水生态状况最差,这与其他南湾水库的调查结果一致[2, 36-37]。进入春季后,河水开始逐步升温,河流所在区域农业以水稻耕作为主,稻田整理、施肥、施药,通过退水排入河流,河水升温、营养成分丰富以及汛期地表径流裹挟营养物质进入河流和水库等都有利于水中藻类生长[38],而进入夏季后,南湾水库由于暴雨径流汇水进入水库,入库河流流量增大。同时,随着水温增高以及良好的光照条件等,藻类及迅速繁殖[33]。这都导致了南湾水库夏季水环境较差[2, 39]。从空间来看,则可以看到库湾生态状况要差些,尤其是库湾采样点S4、S5、S6是生态状况最差的3个位置。即使在3月整个水库生态状况较好的时期,这3个位置的生态状况也属于中下水平。S4、S5、S6分别位于董家河、叶家河、狮河库湾,而这3个库湾恰好是库周人口最为密集、化肥入水量最高的区域之一[40],并且它们所在的入库支流水质也是比较差的,尤其是董家河支流[41]。所以,这3个位置生态状况最差,与其较为严重的面源污染及较差的入库河流水质状况相符。

除了分析总因子得分外,通过对各个单因子得分的分析,还可以进一步研究浮游植物群落不同特征的变化。从图5可以看到,F1在3月份明显高于其他两季。根据F1的生态学意义,说明从浮游植物群落特征来看,3月水质应好于其他两季,这与已有的水质研究结论一致[42, 43]。由于F1解释比例最高,达到31%,这也暗示了南湾水环境状况对浮游植物群落的重要影响。F2在5月平均分值最高,这可能与水温升高、汛期的来临,藻类种类数开始增加有关。不过,在进入9月后蓝绿藻大量生长繁殖,抑制其他藻类生长[33]。因而九月份浮游植物群落多样性反而开始降低,这与也同期浮游植物群落物种丰富度在9月较低(F3得分最低)一致。不过值得注意的是,3月库中种类丰富度低值出现较多,这可能与气温较低有关,而库尾丰富度相对较高,则主要是与库尾受到来水河流影响较大,浮游植物种类较多有关。F4则在5月和9月差别不明显,而在3月份各采样点之间差异较大。从F1、F3、F4来看,采样点S4、S5、S6在3次采样因子得分都较低,所以总因子得分也较低。不过它们群落多样性(F2)在春季相对要好些,其原因应是当时水温较低,较为丰富的外源营养使得浮游植物生长较好,从而在一定时期提高了群落多样性。总之,通过分析不同的因子,在了解整体生态状况的同时,也有助于了解不同群落特征的表现,从而能够更有针对性的指出相应的保护与管理措施。

3.3 基于因子分析的完整性评价应用

目前,国内关于生物完整性评价的均是采用先验分类(priori classification)的方法模式[19]开展的,与本研究相比关于初始指标的选择是完全一致的,但是与本研究最大的不同是先验分类的模式要求预先确定参考点/受损点,然后完成指标筛选并赋分评价,最后再对指标进行自验和修订。生态完整性评价的核心是“一个良好的水域生态环境,必然存在一个完善的生物群落结构”[44]。我国由于前期工作基础薄弱,历史资料匮乏,且实际操作中很难找到合适的参照水体。因此,多数研究偏好于采用水质指标评价结果直接作为参照依据[10-11, 15]。然而,水质指标复杂多样,水质综合评判本身也是复杂而困难的,而且研究表明基于水质或栖息地等其他指标确定的参照/受损点自验复核时准确度并不高[45]。国内大部分研究[10-11, 15, 29, 31],实际上都缺乏自验证和修订这一步,使得研究并不完备,从而限制了相关方法的评估效果和广泛应用。相比而言,本文首次基于因子分析方法开展生态完整性评价方法,是一种后验模式的方法。这种方法并不需要预先确定参考点,因而非常适合于难以确定参照/受损点,或样点数相对较少的情况的工作。此外,所有数据在因子分析时进行了标准化,所以各样点之间的生态状况差别可以直接采用因子得分进行比较,并且除了采用基于总因子得分综合评价生态状况外,还能根据单个因子得分对不同样点/时期之间生态状况进行精细比较分析。由于后验模式不受参照设定的影响,其方法的可靠性更多地受制于备选指标,当然这是所有评价方法都会遇到的问题。随着更多地备选指标的提出以及对备选指标认识的不断地深入,评价的科学性和准确性也将得到不断的提高。

4 小结

基于现有浮游植物生态完整性指数的构建指标,采用因子分析方法对南湾水库的生态状况开展生态完整性评价。研究结果显示,通过总因子得分及单因子得分不仅能够较好地评估南湾水库的总体水生态状况,而且还能够通过分析单个因子得分开展更加精细的分析,并且通过比较得分可以直接比较出不同时期、不同站位生态站位的相对大小。这种基于因子分析后验式评价方法避免了设定参照/受损点,以及筛选、得分、验证步骤相对繁琐的问题,非常有助于将生态完整性评价更好推广运用到水体水生态评价工作中。