基于浮游动物生物完整性指数的太湖流域生态系统评价

陈宇飞,严 航,夏 霆,姚春雨,王 浩,邱 尧,刘 雷

(南京工业大学 城市建设学院,江苏 南京 211800)

近年来,生物完整性指数(IBI指数)被广泛应用于水体生态健康评价之中。流域作为一个复杂的社会-经济-自然复合生态系统[1],流域生态环境问题复杂且具有地域性特征。由于受到强烈的人类社会活动影响,近年来针对太湖流域的生态系统健康评价受到广泛关注。IBI体系自1981年提出至今[2],逐渐成为生态系统健康评价的重要方法。基于鱼类[3]、浮游植物[4]、附着藻类[5]、底栖生物[6]等构建的IBI评价体系的研究均得到了广泛开展。

马陶武等[7]于2004年对太湖流域8个区域共60个样点底栖大型无脊椎动物进行采样调研,初步构建了底栖生物完整性指数(B-IBI指数)。最终获取了判别能力较为敏感的7个指标,提出了由4级区分标准构成的综合生物指数。2005—2007年B-IBI指数的研究得到了深入和发展,高欣等[8]在构建太湖流域B-IBI指数的同时,引入水环境因子相关性的分析,表明了水环境因子的变化会影响B-IBI指数的赋分情况。陈志宁等[9]研究2012—2014年间太湖流域底栖生物,构建B-IBI指数,发现水生态健康除了会受到水环境因子变化的影响,还会受到水文条件、河流岸坡固化以及周边环境等其他因素影响。此外,周天舒等[10]对黄浦江鱼类样本进行采集,尝试构建鱼类生物完整性指数(F-IBI指数)。结果表明F-IBI指数能较好地指示黄浦江现阶段的水质状况。蔡琨等[11]对太湖流域浮游植物进行采集,尝试构建浮游植物完整性指数(P-IBI指数),研究发现浮游植物作为研究对象具有迁移能力强、生活周期短、受外部环境影响变化大的局限性,P-IBI指数可能更多反映的是水体适宜浮游植物群落健康的程度,但浮游植物群落演替变化迅捷,单用这一个生物学指标来代表整个水生态系统健康并不十分全面。因此，国家水体污染控制与治理科技重大专项管理办公室于2019年印发的《水专项支撑长江生态环境保护标准规范成果汇编》中引入了水生态健康指数的概念,该指数由生物指数与水质指数两方面构成,而生物指数则由P-IBI指数和B-IBI指数加权构成。浮游动物比浮游植物具有分布范围广、群落结构稳定、生活周期长等优点[12],而目前以浮游动物作为研究对象构建IBI体系的研究较少。本文以浮游动物为研究对象,参照国内外建立浮游生物完整性指数的方法和经验,尝试构建太湖流域浮游动物生物完整性指数(Z-IBI指数)来表征流域生态系统健康状况,希望能为流域生态系统监测和评估提供一种有效工具。

1 材料和方法

1.1 采样点的布设

考虑到太湖流域的河湖差异性、样点均匀性,在太湖流域的太湖湖体、阳澄湖、长荡湖、尚湖、长漾、北麻漾、澄湖和各大水库等湖库共设立湖库点位43个,在京杭大运河、丹金溧漕河、江南运河、太浦河、望虞河、盐铁塘、锡澄运河、张家港河和娄江等大型河流共设立河流点位138个。采样点位置如图1所示。

图1 太湖流域采样点布设Fig.1 Layout of sampling points in Taihu Lake Basin

1.2 样本的采集与鉴定

浮游动物采用浅水Ⅰ、Ⅱ型生物网采集。由底层至表层垂直拖网两次[13-14],采集后的样品装入50 mL采样瓶中,立即加入鲁哥液固定,带回实验室静置48 h后浓缩,浓缩后充分摇匀并取0.1 mL置于生物计数框内,在显微镜下用10×40倍镜鉴定观察(包括种类、个数),鉴定方法参照文献[15-18],物种鉴定到种或属,采用人工制片,机器判读。

1.3 数据处理与分析方法

1.3.1 丰度

以每升水体出现的浮游动物个体数表示丰度(个/L)[19]。

1.3.2 优势度

浮游动物的优势种以优势度(Y)来评判,Y的计算方法见式(1)。

(1)

式中：N为所有种类总个体数，ni为第i种浮游动物的个体数，fi为第i种浮游动物出现频率。

以Y≥0.02的物种为优势种。在本次调查中,某些浮游幼虫的数量较多,当其优势度Y≥0.02时,认定该浮游幼虫为优势类群,与其余优势种合称为浮游动物优势种[20-22]。

1.3.3 生物指数计算方法

采用香农-维纳指数(Shannon-Wiener指数,H)、辛普森指数(Simpson指数,D)、均匀度指数(Pielou指数,E)3种生物指数描述群落内物种结构,计算方法见式(2)—(4)。

H=-∑PilnPi

(2)

(3)

E=(-∑PilnPi)/lnS

(4)

式中:Pi=Ni/N,其中Ni为第i种浮游动物的个体数;S为总物种数。

1.4 基本构建方法

IBI指数的基本构建方法[23]:根据所选研究对象及其研究区域内的群落特征,初选候选指标;选定参照点(一般为最接近自然状态的点位)和干扰点,测定或计算候选指标参数并进行分布范围分析、判别能力分析、生物与环境因子的响应分析以及参数间的冗余分析,筛选出生物学意义清楚且对干扰反应敏感的参数,根据相互独立原则最终选定指标;对度量指标参数量纲归一化处理,并对各指标进行赋权,然后复合为1个数值;划分区间,得到样点健康状况评价标准。根据独立数据或样点实际情况对结果进行验证。

2 结果与分析

2.1 浮游动物群落分布特征

本次2018年5月平水期太湖流域共定量检出浮游动物49属122种,其中轮虫类67种,枝角类35种,桡足类20种。太湖流域总丰度为82 081.25 个/L,其中轮虫类丰度最大(61 042个/L),相对丰度为74.3%。枝角类和桡足类丰度较低,分别为5 510.75和1 475.50个/L,相对丰度分别为6.7%和1.8%。以Y≥0.02为标准,共检出19种优势种,其中角突臂围轮虫(Brachionusangularis)、螺形龟甲轮虫无脊变种(Keratellacochlearistecta)、暗小异轮虫(Trichicercapusilla)、广布多肢轮虫(Polyarthravulgaris)和无节幼体(Nauplius)是优势度排名前5的物种。浮游动物密度空间上自东向西呈现两头大中间小的趋势,由南至北呈现逐渐增多的趋势;而多样性指数空间上呈现与密度空间相反的分布趋势。

2.2 太湖流域Z-IBI指数的构建

构建Z-IBI指标体系的生物指标必须对水生环境变化敏感、参数准确且便于获得和比较。参考文献[24-26]的浮游生物指标,并绘制每个指标的趋势线,拟采用干扰程度最小系统法和最容易实现系统法[27],获得16个候选指标。候选指标及其干扰情况如表1所示。

表1 Z-IBI候选指标及干扰情况

2.2.1 参照点和受损点的选择

在建立IBI指标体系时,需要确定参照点和受损点。参照点是指受外界因素干扰影响较小、最接近自然的地区。由于所研究区域的自然状态和环境梯度存在差异,因此选取参照点的原则各有不同。由于河流和湖库的生态状况和浮游动物的组成差异较大,参照点分为河流、湖泊两部分,分别建立Z-IBI指标体系。参考文献[28],当Shannon-Wiener指数H≥2且综合水质达到Ⅲ类水标准或以上时,该点确定为参照点。基于该方法选定25个河流参照点和2个湖库参照点(图1),河流点位主要分布于丹金溧漕河、盐铁塘、太浦河、张家港河、锡澄运河和锡北运河,湖库点位分别位于阳澄湖和尚湖,其余采样点为受损点。

2.2.2 河流候选指标的筛选

河流和湖库候选指标的筛选结果见表2和3。基于指标的数值分布范围进行初步筛选,对不适合用来构建Z-IBI评价体系的指标进行排除,排除对象包括3种情况:①分布比较散且标准差较大的候选指标;②对于随干扰增强而数值降低范围过小的指标;③对于随干扰增强而数值增加范围过大的指标。

由表2可知:Z2、Z15、Z13标准差过大,Z8、Z9、Z6和Z12随着干扰增强数值降低幅度过小,Z14随着干扰增强数值增加幅度过大,因此上述指标予以排除。剩余七项指标作为河流候选指标进入下一轮筛选。

表2 河流候选参数的分布情况

由表3可知:Z2、Z13、Z15这三个指标标准差过大,Z11、Z12随着干扰增强数值降低幅度过小,排除以上指标,剩余11项指标作为湖库候选指标进入下一轮筛选。

表3 湖泊候选参数的分布情况

2.2.3 判别能力分析

根据河流和湖库参照点和受损点各候选生物指标数据绘制箱线图,判别结果如图2和3所示(图中仅列出判别能力≥2的生物指标)。拟采用Barbour等[29]的判别方法,比较两个箱体的重叠大小给定不同的分值(IQ),即比较受损点和参照点25%和75%分位数的位置关系。当参照点和受损点两条中位线都与对方箱体有交叉时,IQ=0,此时该指标判别能力最弱;当某一中位线在对方箱体之外时,IQ=1;当受损点和参照点的箱体横向有部分重叠,但2条中位线都处于对方箱体之外时,IQ=2;当两者箱体无重叠且中位线也在箱体之外,IQ=3,此时判别能力最强。选取IQ≥2的指标构建Z-IBI指数。

图2 河流Z-IBI指标判别能力分析结果Fig.2 Results of Z-IBI index discriminant ability analysis of rivers

图3 湖库Z-IBI指标判别能力分析结果Fig.3 Results of Z-IBI index discriminant ability analysis of lakes and reservoirs

由图2可知:Z3、Z4、Z16受损点和参照点两者箱体横向有部分重叠,但2条中位线都处于对方箱体之外(IQ=2),进入下一轮筛选。

由图3可知:Z3、Z4、Z6、Z9、Z14和Z16受损点和参照点两者箱体无重叠且中位线也在箱体之外(IQ=3),另外Z5的IQ=2,以上7项指标进入下一轮筛选。

2.2.4 相关性分析

需要对通过判别能力分析后筛选的3个河流指标和7个湖库指标进行相关性分析,结果见表4和表5。相关系数大(相关系数>0.75)则说明该两个指标重叠程度较高,为避免冗余需删除其一。若一个指标同时与多个指标显著相关,则说明该指标不具有参考性,有较多重叠信息,直接删除该指标。

表4 河流Pearson相关性分析结果

表5 湖库Pearson相关性分析结果

由表4可知:Z3与Z4、Z16均显著相关,因此排除;Z4和Z16相关性不明显,且Z4和Z16包含群落信息量均较大,予以保留。经过上述筛选, Z4和Z16可用于构建河流Z-IBI指数。

由表5可知:Z3、Z4与多个指标显著相关,且相关性程度大于75%,因此删除;Z5与多个指标显著相关,但相关程度不大,均没有超过75%,予以保留;Z6与Z16显著负相关,相关程度超过75%,但Z16包含群落信息量相对较大,因此保留Z16,删除Z6。同理,保留Z9和Z14。经过上述筛选,Z5、Z9、Z14和Z16可用于构建湖库Z-IBI指数。

2.2.5 量纲归一化处理与验证

筛选后的指标需要进行量纲上的统一,采用比值法对河流和湖库采样点进行Z-IBI指数的计算,全部采样点各指标最大值、95%分位数和5%分位数计算结果见表6。对于干扰强度越强其数值越大的指标如Z16,采用5%分位数法,计算方法为(最大值-指标值)/(最大值-5%分位数);对于强干扰条件下,数值会减小的指标如Z4,采用95%分位数法,计算方法为指标值/95%分位数。因此，太湖流域河流和湖库Z-IBI指数的计算方法分别见式(5)和(6)。

(5)

(6)

式中：Z0和Z1分别为太湖流域河流和湖库的Z-IBI指数。

表6 河流和湖库所有采样点指标计算参数

为了验证Z-IBI指数构建的科学性和准确性,将2018年5月调研的数据代入式(5)和(6),并对求得的Z-IBI指数进行判别能力分析,结果见图4。由图4可知:河流、湖库的IQ=3,判别能力强,说明运用该评估方法评估水生态健康时具有分辨力。

图4 河流和湖库Z-IBI指数判别能力分析结果Fig.4 Results of Z-IBI index discriminant ability analysis of rivers, lakes and reservoirs

2.2.6 评价标准的建立

基于太湖流域各点位Z-IBI指数,采用比值法,以参照点Z-IBI指数的25%分位数作为分界点[30],大于等于该值的Z-IBI指数所在的采样点位判定为优,低于该值的运用四分法确定分级标准,依次为良、中、一般和差。得到优、良、中、一般和差5个等级,对应河流点位Z-IBI指数分别为≥0.72、0.54～0.72、0.36～0.54、0.18～0.36、<0.18,对应湖库点位Z-IBI指数分别为≥2.21、1.66～2.21、1.11～1.66、0.56～1.11、<0.56。

根据此评价标准,对整个太湖流域的浮游动物生物完整性进行评价。若该区域有多个点位,则该区域的Z-IBI指数为多个点位的平均值。

3 太湖流域生态系统评价结果

基于建立的Z-IBI指标体系,以太湖流域平水期调研数据开展评价,结果见表7和8。

表7 太湖流域河流生态系统评价

表8 太湖流域湖库生态系统评价

由表7可知：太湖流域的几大河流生态健康状况总体上评价为良好,评价为优的较少。其中锡北运河、张家港河、京杭大运河、太浦河和锡澄运河评价结果为良好;盐铁塘、娄江和丹金溧漕河为优;江南运河和望虞河为中。分布有鱼类保护区(京杭大运河)、森林公园(锡澄运河、丹金溧漕河)、重要湿地(太浦河)、饮用水源地(张家港河、盐铁塘、娄江)等生境类型的区域河流生态健康状况均较好,可见森林公园、湿地及水源地的保护措施都对水域的生态健康起到了促进作用。

由表8可知：太湖流域湖库中,太湖湖体、金鸡湖、澄湖、滆湖和长荡湖评价结果为一般,表明其浮游动物生境受损较严重,生态系统完整性较差。长漾和永河水库评价结果为良好,尚湖、阳澄湖和昆承湖为优,表明其生态系统健康,生态完整性好,生态环境未受到较大损害。西氿和北麻漾评价结果为差,表明其生态健康状况受损严重。尚湖和阳澄湖的Z-IBI指数均高于或等于2.21,评价结果为优,表明以该区域为参照区是合理的,也再次表明了所构建指数的可行性和合理性。

4 太湖流域平水期Z-IBI指数与理化因子相关性

表9 Z-IBI指数与理化因子间的相关性分析

由表9可知：TP与Z-IBI指数负相关,且与参评Z-IBI的生物指标均有显著相关性。值得一提的是,TP与Z16呈显著正相关,而Z16是随着干扰增强其数值增大的指标,虽不能直接说明TP就是致使浮游动物结构恶化的驱动因子,但却能说明构建Z-IBI指数的指标会伴随TP含量增高而显著变化,从而导致浮游动物群落结构不稳定,与文献[31-32]结果一致。此外,对于湖库而言,TN对于Z16和Z14是强干扰因素,由此可见TP、TN是影响湖库浮游动物生境的主要水环境因素,可见现今太湖流域生境治理应以限制氮磷排放、降低水体中N、P含量为主。

5 讨论

5.1 平水期(春季)太湖流域Z-IBI评价与水质评价结果比较

太湖流域平水期Z-IBI指标体系构建后得到的结果与水质数据存在一致性,评价结果符合当前太湖富营养化严重,水体水质总体较差的状况。但Z-IBI指数评价结果与水质数据在某些方面也存在差异。水质评价是根据水体营养盐浓度高低情况判断水质的优劣,而Z-IBI指数是根据浮游动物种群的分布情况来判断水域的受损程度。例如盐铁塘和娄江的Z-IBI指数较高,评价结果为优,与水质评价结果差异明显。分析原因,可能是水温的变化带来的影响大大超过了营养盐浓度因子带来的影响,平水期适宜的水温对浮游动物的生存起促进作用,大量浮游动物种群出现使得群落结构更为稳定。盐铁塘和娄江的浮游动物平均种数大于参照点的平均种数,因此计算得到的前3优势种的密度较大,Z-IBI指数较大。

传统水质评价存在局限性,仅仅监测水体的营养盐浓度,忽视了水温、风速、地理环境等因素对水体的影响,而Z-IBI评价体系对环境的变化具有更高的敏感性以及综合信息代表性,比传统水质标准更能准确反映水生态健康状况。同时,Z-IBI的特点是定量化,以一个数值表征生态健康状况,这个数值是多个度量指标数值化和标准化复合计算的结果,这是水质评价所无法具备的。

5.2 Z-IBI指标体系合理性和可行性

Z-IBI选用的生物类群——浮游动物对生态环境的变化更为敏感,借助Z-IBI指标体系能有效分析水生态对人类干扰的响应。Z-IBI指数与水质数据高度吻合,也证实了Z-IBI指标体系的合理性和可行性。此外,每个IBI评价体系具有专一性,具体还可细分到不同的季节,不同的时间,不同的生物类群。例如Z-IBI评价方法用一个指数表征了浮游动物对生态健康状况变化的一种生态响应。相较于单纯的计算水域浮游动物密度、生物量、多样性指数等生物指数来表现水域的生态健康状况,更直观、简单、准确。

为了进一步加强Z-IBI指标体系合理性和可行性,可做如下改良:①参照点可根据IBI的应用目的赋予不同的内涵,不再单纯地以“纯自然或近自然”为原则。②尽量减少定性指标的使用以减少系统误差。③细致指标因子的选取,除了分布范围筛选,可加大对各个指标阈值及得分结果的验证。

6 结论

1)经过分布范围筛选、判别能力分析、相关性分析、指数建立和指数验证初步完成了太湖流域平水期Z-IBI指数的构建,分别得到了太湖流域平水期河流和湖库Z-IBI指数的计算公式,河流包括Z4和Z16 2个指标;湖库包括Z5、Z9、Z14和Z16 4个指标。

2)利用Z-IBI指标体系全面评价太湖流域河流、湖泊生态系统的健康状况和受损程度。湖库中生态完整性最好的是长漾和永河水库,其次是太湖湖体、金鸡湖、澄湖、滆湖和长荡湖,浮游动物生境受损较严重,西氿和北麻漾生态完整性指数最低,具有严重的生境退化风险;河流中总体评价良好,鱼类保护区、森林公园、重要湿地、饮用水源地等生境管控措施对水域生态健康起到了促进作用。

3)由浮游动物生物完整性指数与水体理化因子的相关性分析可得,TP、TN是使得太湖流域Z-IBI指数不稳定的主要驱动因子,其余水质指标也有一定的干扰性,限制氮磷排放、降低水体中N、P含量仍然是太湖流域生境治理任重而道远的任务。