基于浮游植物生物完整性指數的湖泊生態系統評價——以2012年冬季太湖為例

蔡　琨，秦春燕，李繼影，張　詠，牛志春，李旭文

1 江蘇省環境監測中心，南京　210036

2 南京博思科環境科技有限公司，南京　210000

3 蘇州市環境監測中心，蘇州　215004

基于浮游植物生物完整性指數的湖泊生態系統評價
——以2012年冬季太湖為例

蔡琨1,*，秦春燕2，李繼影3，張詠1，牛志春1，李旭文1

1 江蘇省環境監測中心，南京210036

2 南京博思科環境科技有限公司，南京210000

3 蘇州市環境監測中心，蘇州215004

摘要:依據2012年12月對太湖29個樣點和同一地理區劃4個湖、庫的浮游植物和環境變量的監測結果，應用生物完整性理論和方法，構建冬季太湖浮游植物生物完整性指數，評價冬季太湖水生態健康質量。采用干擾程度最小系統法定義篩選確定參照點，對51個候選參數進行分布范圍篩選、判別能力分析、參數間相關性分析，獲得了太湖枯水期P-IBI指數的6個構成參數：總分類單元數、硅藻門分類單元%、細胞Simpson指數、細胞密度、硅藻門細胞密度%和綠藻門個體密度%。采用比值法統一各參數的量綱，累加后得到枯水期太湖P-IBI分值，并劃分健康評價標準。應用P-IBI對冬季太湖水生態進行評價，8個參照點中1個點位評價結果為健康其余7個為亞健康；25個受損點中，2個點位為亞健康，9個點位為一般，12個點位為差，2個點位為極差。太湖總體受到了不同程度的人為干擾，東太湖湖區水生態狀況最好，評價結果多為亞健康或一般；竺山湖、貢湖、東部沿岸和西部沿岸次之；南部沿岸和湖心區最差，湖心區有2個點位評價結果為極差。與冬季太湖P-IBI指數顯著相關的水化學因子是氨氮和總磷含量。

關鍵詞：浮游植物; 生物完整性指數; 太湖; 健康評價

生物完整性指數(Index of Biotic Integrity，IBI)概念最先由Karr在1981年提出，并以魚類作為研究對象對所研究河流成功建立[1]。隨后這一評價體系被廣泛應用于大型底棲動物、周叢生物、浮游生物和大型水生植物等水生生物類群中[2- 7]。IBI指數在流水和靜水等不同水體中評價應用效果及與管理實踐中的作用也得到越來越多學者的研究認可[8- 11]。

浮游植物是水體生態系統初級生產者，其群落直接影響上層食物鏈結構及整個生態系統穩定，利用浮游植物生物完整性指數(Phytoplanktonic Index of Biotic Integrity, P-IBI)評價水生態健康的研究已有相關報道。Li等[12]利用水壩建立前后浮游植物群落調查結果，選用豐度、多樣性、生物量和營養狀態這4個類別共16個候選參數構建P-IBI并對水生態健康狀況進行評價，結果表明水壩建成后，點位P-IBI指數值銳減，P-IBI可以較好的反映水壩對河流水生態健康的影響；Johnson等[13]研究表明，其構建的P-IBI指數對樣點的營養和光線差異敏感；Kane等[14]利用1970年和1996年伊利湖浮游生物調查數據，選用13個候選參數構建浮游生物完整性指數，并依此評價伊利湖水生態健康狀況演變，評價結果顯示：伊利湖從1970至19世紀中期水生態健康狀況逐漸變好，并在19世紀90年代后期開始逐漸變差，評價結果與水體營養水平變化一致。但目前國內外更多的是利用IBI評價河流和溪流等流水水體，對濕地、湖泊等靜水水體，特別是富營養化靜水水體的研究較少[15]。

本研究基于IBI健康評價的發展成果，以2012年冬季太湖為例，從“水華”爆發的群落自身入手，將浮游植物個體和細胞兩個特性分開設立候選參數，研究 P-IBI指數在富營養化湖泊水體中的構建方法，探討其在大型淺水湖泊中的評價應用效果，以期為太湖水生態健康評價、管理和生態修復評估提供技術支持和數據支撐。

1研究區域和方法

1.1研究區域及樣點布設

太湖是我國第二大淡水湖，位于長江三角洲南部太湖平原上。湖泊水域面積2338km2，平均水深1.9m，最大水深2.6m[16]，是一個典型的大型淺水湖泊。經過半個多世紀的演變，太湖逐漸從一個貧營養型湖泊轉變為目前夏季浮游植物水華頻發，總體富營養型部分湖區超富營養型的湖泊[17- 18]。

本研究于2012年12月，考慮湖區分布及樣點均勻性，對太湖及同一地理區劃、期望健康狀況形態類似的水源地湖、庫(傀儡湖、錢資蕩、長蕩湖和瓦屋山水庫)分別布設了29個和4個采樣點位，開展水質及浮游植物調查監測。

1.2樣品采集與處理

現場采集水樣，4℃保存并帶回實驗室中，水樣參照《水和廢水監測分析方法》在48h內完成氨氮、總磷、高錳酸鹽指數、生化需氧量、總氮、硝酸鹽和亞硝酸鹽含量的測定[19]。

浮游植物定量樣品用有機玻璃采水器采集在水深0.5m處采集水樣1L，現場加入15mL魯哥氏液并搖勻，帶回實驗室靜置沉淀48h后濃縮并定容至50mL供鏡檢。鏡檢前先將濃縮沉淀后水樣充分搖勻，吸取0.1mL樣品置于0.1mL計數框內，在10×40倍顯微鏡下按行格法觀察計數[20]。每個樣品觀察100個視野，計數2次取其平均值，同一樣品2次計數結果誤差在15%內說明有效，否則須計數第3片。浮游植物參照胡鴻鈞和魏印心等[21]，保證結果準確性的前提下鑒定到盡可能低的分類單元。

本研究中非參數檢驗、相關性分析等統計分析均在SPSS 19.0中進行[22]，Shannon′s多樣性指數等群落結構指數值在PRIMER 6.0中計算完成[23]。

1.3P-IBI指數構建

P-IBI指數的構建方法包括4個重要步驟：(1)參照系統構建及參照點設定。(2)獲取采樣點生物和環境數據。(3)候選生物參數通過分布范圍分析、判別能力分析、生物與環境因子的響應分析以及參數間的冗余分析篩選出生物學意義清楚且對干擾反應敏感的參數。(4)將參數統一量綱并劃分區間，得到樣點健康狀況評價標準。

圖1　采樣點分布Fig. 1　Location of sampling sites

2結果與分析

2.1浮游植物的群落結構特征

本研究共監測到浮游植物8個門類共295個分類單元的浮游植物(以下統稱種)，其中硅藻門113種，占38.3%；金藻門11種，占3.7%；藍藻門27種，占9.2%；裸藻門14種，占4.7%；綠藻門121種，占41.0%，其他3個門類共9種，占3.0%。每個監測樣點平均監測到浮游植物32種，平均Shannon′s多樣性值為3.67。所有樣點中出現頻次大于70%的有4種，分別為隱藻門尖尾藍隱藻Chroomonasacuta、微囊藻屬某種Microcystissp、嚙蝕隱藻Cryptomonaserosa和顆粒直鏈藻Melosiragranulata。所有樣點個體和細胞密度最大的都為微囊藻屬某種Microcystissp，個體密度為163萬個/L，細胞密度為16285萬個/L。個體優勢種(優勢度[24]Y>0.02，下同)為小環藻屬某種Cyclotellasp、顆粒直鏈藻Melosiragranulata、微囊藻屬某種Microcystissp、尖尾藍隱藻Chroomonasacuta和嚙蝕隱藻Cryptomonaserosa；細胞優勢種為顆粒直鏈藻Melosiragranulata和微囊藻屬某種Microcystissp。

2.2參照點的確定

太湖流域人口密集，工農業發達，太湖及其周邊水域均受到不同程度的人類干擾，尋找絕對清潔參照點幾無可能。因此依據干擾程度最小系統法，適當參考最容易實現系統法[25]，參考太湖20世紀60年代生態環境特點、太湖目前水環境質量狀況及浮游植物監測結果，設定以下條件來篩選參照點：(1)樣點水域水生植物種類數不小于3種，且優勢植物種類喜貧-中營養水體；(2)樣點水域除總氮外符合國家Ⅲ類水標準；(3)樣點水域風浪擾動較小，浮游植物生活于此處水體；(4)監測結果樣點浮游植物多樣性狀況較好，藻細胞密度低于200萬個/L[26]且優勢種為非水華藻；(5)樣點水域無航道、養殖和娛樂功能，受水利工程影響小。通過篩選，太湖中4個樣點和周邊水源地湖庫的4個樣點共8個樣點結果符合上述標準，設為參照點；其余25個樣點為受損點(圖1)。

2.3候選生物參數確定和篩選

2.3.1候選生物參數確定和分布范圍分析

考慮不同種類個體所含有的細胞數不同，對整個群落的作用也存在差異，分別計算諸如香農多樣性指數等的數值，并作為獨立的候選參數；參照國內外浮游植物生物完整性指數研究實例[14, 27- 31]，并結合本次浮游植物監測結果，盡可能全面的選取相關參數。

依照以上原則共選取了浮游植物4個類別共51個候選參數。通過計算和分析各參數值在樣點中的分布特點，其中M3、M4、M6、M7、M10、M12、M14、M15、M16、M18、M19、M20、M22、M23、M24、M28、M32、M34、M36、M38、M40、M42、M43、M44、M45、M46、M48因自身數值很小、分布范圍太小或可預測環境變化值的范圍太小而被刪除，剩余參數進入下一步計算。

表1　51個候選生物參數(標記*參數進入下一步計算)

2.3.2判別能力分析

通過分布范圍分析的候選參數需進行判別能力分析，以確定參數可以很好的區分出參照點和受損點。判別能力分析方法有箱線圖法和Mann-Whitney非參數檢驗法[14]。對候選參數采用Mann-Whitney非參數檢驗法，結果表明除M26外所有23個參數在參照點和受損點之間存在有顯著差異(P<0.05，表2)，可以進入下一步篩選。

表2　Mann-Whitney非參數檢驗結果(標記*進入下一步計算)

2.3.3參數間Pearson相關性分析

通過判別能力分析得到的參數需進行Pearson相關性分析，以檢驗各指數所反映信息的獨立性，避免冗余。當|r|≥0.75時，則認為信息間的重疊程度較高，選擇其中一個即可反映出參數所表達的大部分信息[32]。

表3為各參數相關性檢驗結果。M1包含信息量最大，首先考慮予以保留，因此刪除M8和M11；M2與M5和M27都高度相關，M5與除M2外所有參數都不相關，因此刪除M2，保留M5；M17對水生態健康具有重要重要而予以保留，刪除與之高度相關的M21、M25、M37和M47；M33、M35、M39、M41、M49、M50和M51兩兩高度相關，考慮M51與M31不相關，且M51反應信息量更大，刪除M33、M35、M39、M41、M49和M50；M30只與M31一個參數相關，M31與多個參數相關，保留M30刪除M31；M9與M13均為反應浮游植物群落豐富度和均勻性的綜合指數，所包含群落信息量較大，M13與較少剩余參數相關且與之相關的參數也都與M9相關，因此保留M13，刪除M9和與M13相關的M29和M51。

經過上述篩選，最終選定M1總分類單元數、M5硅藻門分類單元%、M13細胞Simpson指數、M17細胞密度、M27硅藻門細胞密度%和M30綠藻門個體密度%這6個參數來構建枯水期太湖P-IBI指數。

2.4分值計算與P-IBI健康評價標準建立

篩選得到的參數需進行換算統一各參數的量綱。參數量綱統一方法有比值法、3分制法和4分制法，利用比值法統一參數量綱效果優于3分制法和4分制法[33]，本研究采用比值法。對于干擾越強參數值越低的，以該參數在所有樣本95%分位數值作為最佳值，該參數分值等于參數值除以最佳值；干擾越強值越高的，以5%分位數值作最佳值，參數計算方法為：(最大值-參數值)/(最大值-最佳值)。按表4公式計算各參數分值，分值范圍0—1，大于1的記為1。將各參數分值累加得到適用于太湖枯水期的P-IBI。各點位P-IBI指數分值Kolmogorov-Smirnov檢驗(KS test)驗證結果P=0.88說明符合正態分布。選用所有點位P-IBI值的95%分位數為最佳值，將低于該值的范圍4等分，得到評價太湖生態系統不同健康程度的標準：P-IBI≥5.17，健康；3.88≤P-IBI<5.17，中等；2.59≤P-IBI<3.88，一般；1.29≤P-IBI<2.59，差；P-IBI<1.29，極差(表5)。

表4　比值法計算各參數分值的計算公式

表5　太湖枯水期P-IBI指標體系健康評價標準

2.5枯水期太湖P-IBI指數健康評價結果

P-IBI指數對全太湖及周邊湖、庫評價結果(圖2)，8個參照點中1個點位評價結果為健康剩余7個為亞健康；25個受損點中，2個點位評價結果為亞健康，9個點位評價結果為一般，12個點位評價結果為差，2個點位評價結果為極差(湖心區烏龜山和平臺山)。全太湖，東太湖湖區評價結果最好，健康狀況均亞健康或一般；竺山湖、貢湖、東部沿岸和西部沿岸評價結果次之，多為一般或差；南部沿岸和湖心區評價結果多為差，湖心區兩個點位評價結果為極差。

圖2　太湖冬季水生態P-IBI指數評價結果Fig. 2　P-IBIecosystemhealth assessmentresults for Taihu Lake in winter

2.6冬季太湖P-IBI指數與傳統理化因子相關性

將枯水期太湖P-IBI指數及構成參數與水質理化參與進行Spearman相關性分析(表6)。

氨氮與P-IBI極顯著正相關，同時也與浮游植物總分類單元數、細胞Simpson指數、綠藻門個體密度%和硅藻門細胞密度%這幾個對干擾負向響應的構成參數極顯著或顯著相關。可能原因是一定條件下氨氮濃度上升對浮游植物、大型水生植物的生長存在促進作用，這也與楊美玖等[34]、顏昌宙等[35]劉霞等[36]的研究結果一致。硝酸鹽濃度與浮游植物總分類單元數極顯著正相關，說明在冬季，硝酸鹽濃度的上升的同時，浮游植物群落結果也變得更復雜。雖然氨氮和硝酸鹽不一定是浮游植物群落復雜、穩定的主要驅動因子，但極顯著或顯著正相關說明其群落會隨氨氮和硝酸鹽濃度的變化而正向變化。

表6　P-IBI指數與理化因子間的Spearman相關分析

**為在0. 01水平上顯著相關; *為在0. 05水平上顯著相關

總磷濃度與P-IBI極顯著負相關，同時也與細胞Simpson指數、硅藻門分類單元%顯著負相關，而上述所有參數均為隨干擾增強值變小的指數；同時總磷濃度還與細胞密度顯著正相關，而細胞密度是隨干擾增強而變大的指數。因此總磷雖不能說是浮游植物群落結構變差的驅動因子，但其群落會伴隨總磷濃度的升高而變得不穩定。這個結果也與相關研究結果及目前對太湖藻類水華的治理重要著力點為限制磷元素排放，降低總磷濃度這一管理手段相吻合[37- 39]。

總氮對P-IBI及各構成參數相關性較弱，僅與硅藻門分類單元%顯著負相關，可能的解釋是冬季時太湖總氮濃度普遍較高，當前濃度范圍完全適合浮游植物群落的生長且無抑制作用，限制進一步生長繁殖的是其他環境因子。

3討論

3.1冬季太湖浮游植物生物完整性評價與水質評價結果異同

本研究構建的冬季太湖P-IBI指數與水質評價存在一致性：評價結果總體處于較差和一般，符合當前太湖富營養化嚴重，水體水質總體較差的現狀；水源地主要分布區域東太湖、東部沿岸和貢湖評價結果多為亞健康或一般；污染較嚴重的南部沿岸、梅梁湖均為差，總體符合面前太湖水質狀況的空間分布狀況[40]。

P-IBI指數評價結果與水質評價也存在有差異：竺山湖、西部沿岸和附近的湖心區點位評價結果為亞健康或一般，這與水質評價存在較大差異性[41]，可能原因是枯水期限制水體浮游植物群落的決定性外部環境因子是水溫，且其影響作用遠遠高于如營養鹽濃度等因子[42- 43]。當水溫限制了群落中某幾種喜富營養、超富營養種類的大量繁殖爆發，原本被某一種或幾種浮游植物所大量占用的生態位被釋放，在占主導的如溫度等外部壓力影響下，浮游植物群落的種間競爭的競爭關系被極大削弱[44]。而高濃度營養鹽對浮游植物又存在有促進作用，大量浮游植物種類出現，且群落結構相對合理。其中竺山湖、西部沿岸及椒山點位平均浮游植物種類數為50種，而參照點平均種類數僅為40種，所有點位平均僅32種，遠遠低于上述區域。同時細胞Simpson指數，上述區域均值高達0.70，而所有點位均值僅為0.52。受外部壓力因子限制，未出現絕對優勢種，物種多且群落結構復雜合理等使得該區域點位的總分類單元數、細胞Simpson指數等P-IBI構成參數都處于較為健康的狀態，因此P-IBI指數的評價結果較好。

水溫這個限制浮游植物生長的重要環境因子隨時間而季節性變化巨大，這也是本研究只選用一個特定時間冬季來構建P-IBI評價太湖水生態健康狀況的重要原因。可以料想當水溫上升，如另一個極端夏季時，水溫這個影響浮游植物的外部決定性限制被去除，高濃度的磷、氮等營養鹽對群落結構的影響作用加強，喜富營養的藻類呈指數級大量繁殖并迅速擠占其他競爭能力較弱物種的生態位，原有群落結構劇烈變化[43]，甚至發生藍藻“水華”現象。冬季P-IBI指數的各構成參數在夏季的群落狀況下是否還能通過判別能力分析，即構成參數還能否有效區分出參照點和受損點將存在很大的疑問。僅以本次研究結果P-IBI指數的構成參數來看，冬季時諸如細胞Simpson指數、綠藻門個體密度%、硅藻門細胞密度%等參數因藍藻優勢性加大，其數值可預料將會下降進；細胞密度數值大幅度升高，而導致P-IBI指數數值下降。這即意味著夏季太湖水生態健康狀況將遠差于冬季，而這個結果也與水體豐水期(夏季)時因降雨增多水體交換速率加快，水質狀況等往往優于枯水期(冬季)有較大的偏差。

本研究只選用了冬季太湖監測數據，旨在盡可能多的減少外部環境條件差異，同時避免藻類密度權重如何確定等未有相關研究成果的因素干擾，盡可能提高P-IBI指數評價結果準確性，反應P-IBI指數在靜水水體的應用效果，科學的反應太湖水生態健康現狀。

3.2生物完整性指數

生物完整性指數是目前最有效、應用最廣泛的水生態健康評價體系之一[1]。自Karr提出生物完整性指數并應用于水生態健康評價實踐已有30余年，但該評價體系仍主要局限于研究階段，少有真正付之于水生態環境管理實踐，作者認為這主要是完整性指數自身的缺陷導致。

參照點的選取是開展水質生物評價的基準，其直接影響最終生物完整性指數的核心參數和評價結果。許多研究學者建議參照點應選用受脅迫最小的水體樣點，即沒有明顯人類活動干擾的區域，但受自然地理狀況和自然環境梯度的不同，以及人類干擾活動類型和污染特點差別，不同地區的參照系統標準的指標和值是有差異的[15,25，45- 46]。Detenbeck等[47]和Casatti等[48]采用水體物理和化學差異設定參考條件；Astin等[49]利用水質和生境數據設立參照條件；Qadir等[50]選用環境和生物歷史數據設定參照點；Kanno等[51]采用人類對水體的干擾和利用程度差異來設立參照點。本研究參考上述研究，參照目前定義參照系統常用的3種方法[25]，針對太湖特點，采用理化和生境指標、定量和定性相結合的方式確定參照點的篩選標準，并通過對不同時間尺度的信息篩選，獲得適合構建太湖浮游植物生物完整性指數的參照系統。

參數的選取是構建多參數評價體系的關鍵。候選參數需可以反映特定的人類活動干擾，并可預測參數值的變化。何種參數可以完整反映何種單一或復合的人類活動脅迫，目前仍沒有定論，而各參數反映脅迫能力大小的研究更是進展緩慢。同時水生生物類群在水體分布的不均一性也削弱了調查監測數據及各參數的代表性。以浮游植物為例，作者未能查閱到關于其個體細胞數差異對群落結構、水生態評價結果影響差異的相關研究，而關于浮游植物的相關研究中藻密度雖更多指代的是細胞密度，但也少有用文字明確說明此情況的。這也影響了P-IBI指數的統一性和準確性，并給最終的應用帶來了困難。因此在本研究中，筆者假定個體含有不同細胞數對群落的影響差異是存在的，將諸如細胞香農多樣性指數、藍藻門細胞密度等作為獨立的候選參數進行計算篩選。最終P-IBI的構成核心參數有3個是關于細胞數量的參數，這也從一方面說明了細胞數和個體數的差異對浮游植物群落、乃至整個水生態系統所產生的影響是不完全相同的。

IBI管理應用實踐少的另一個原因，作者認為是其與環境因子特別是水體理化參數的響應關系較弱。弱相關性的主要原因是影響生物群落的因子太多，同時對不同生物類群其主要影響因子也不盡相同。以太湖為例，除水質理化因子脅迫外，湖流、航運、漁業生產、“引江濟太”、清淤工程、娛樂旅游等自然或人為活動都會對水生生物類群產生干擾，而這些影響作用我們難以定量測定。目前對生態系統的健康仍沒有科學準確的表征和評價體系，研究者普遍認可評價體系應至少包含結構指標和功能指標這兩個指標體系，而生物學指標只是結構指標體系中的一個部分，因此理論上通過單生物學指標來代表整個生態系統的健康并不十分全面。在構建IBI的過程中，人們認為水生生物的群落質量與生態系統健康之間存在著明確的因果關系，但實際狀況可能并不完全同假設一致，有可能無法準確完全的檢測出所有人類活動的影響[52]。

3.3浮游植物生物完整性指數

Ruaro等[15]統計分析了發表在《Hydrobiologia》和《Ecological Indicators》上關于IBI的93篇研究論文發現，IBI指數更多使用的水生生物類群是魚類、大型底棲動物和硅藻，僅有約5%的論文使用浮游生物(包括浮游植物和浮游動物)作為構建對象。關于浮游植物的研究相較于魚類和底棲動物等水生生物類群少，其主要原因是浮游植物自身的特殊性。

首先浮游植物“不固著”，易被風浪、水流等帶離至其他區域，這個特性給樣品在空間區域的代表性和采樣的均一性帶來了干擾。其次浮游植物個體生活周期短，種群密度受外部環境影響變化大，監測結果僅能顯現采樣點短時間內的情況，難以反映長時間內的水生態健康狀況。如Sommer等提出的著名PEG(plankton ecology group)模型認為，浮游植物群落存在冬春季時隱藻和硅藻占優勢，夏季綠藻占優勢，夏末秋初是藍藻占優勢，而到秋季時硅藻數量再次上升的自然演替規律[53]。浮游植物群落季節性自然演替導致的巨大差異使得利用某個時間監測結果構建的P-IBI指數廣適性較差，而分不同時間構建多個P-IBI也將環境管理部門的應用實踐變得繁瑣。

根據對太湖夏季“水華”爆發的報道可推斷，當外部環境條件合適時，太湖浮游植物群落諸如水華藻密度、優勢種%等群落參數較冬季時差異巨大。構建夏季P-IBI時，這些參數在參照點和受損點理應存在巨大差別，幾乎肯定可以通過判別能力分析。但藻類密度是“水華”與否的近乎唯一判斷標準，藻類密度或水華藻密度等參數在構建P-IBI時權重是否需要調整，如何調整，目前還沒有相關研究成果。同時，浮游植物是生態系統的初級生產者，其群落位于水生態系統食物鏈的最底層，受干擾時物種的變化可能是大量消失，種群密度大幅下降，亦可能是種群密度大爆發。受干擾時浮游植物相反的響應方向也給評價帶來了困難。

最后在淡水生態系統，維護水生態系統結構和功能的穩定性方面，處于食物鏈中層的底棲動物和上層的魚類的作用通常認為明顯強于浮游植物[54]，陳橋等[9]及作者前期研究結果[10]也證實底棲動物生物完整性指數對太湖的評價結果相對更客觀準確，在本研究中，也出現了藍藻頻發、污染嚴重的區域西部沿岸和竺山湖的評價結果異常的現象。因此正如上文及3.2章節所述，P-IBI可能更多反映的是水體適宜浮游植物群落健康的程度，單用這一個生物學指標來代表整個水生態系統健康可能并不十分全面。

IBI仍然是當前評價水生態環境狀況最最行之有效的方法之一[15]，同時鑒于“水華”對生態破壞的不可忽視性，作者認為浮游植物生物完整性指數盡管存在局限性，但用其來評價水生態健康是可行的，本研究的結果也表明P-IBI是相對科學準確的。建議后續研究可探討如何建立更廣適的浮游植物生物完整性指數，進而對浮游植物、大型水生植物、底棲動物、魚類以至微生物這一完整物質和能量流動環節中所有水生生物類群的長期群落變化進行監測研究，結合水體理化因子，構建更加科學合理的生物完整性指數，更準確合理的對水生態環境健康狀況進行評價。

致謝：感謝常州市環境監測中心對本研究開展過程給予的幫助。

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Preliminary study on phytoplanktonic index of biotic integrity (P-IBI) assessment for lake ecosystem health: a case of Taihu Lake in Winter, 2012

CAI Kun1,*, QIN Chunyan2, LI Jiying3, ZHANG Yong1,NIU Zhichun1, LI Xuwen1

1JiangsuEnvironmentalMontoringCenter,Nanjing210036,China2Nanjingbio-seekerenvironmentaltechnologycompanylimited,Nanjing210000,China3SuzhouEnvironmentalMonitoringCenter,Suzhou215004,China

Abstract：A preliminary phytoplanktonic index of biotic integrity (P-IBI) was developed to evaluate the ecosystem health of Taihu Lake in winter by means of the data that were collected from 29 sites in Taihu Lake and 4 sites in similar lakes or reservoirs in December 2012. The method of the least disturbed condition was used to find the reference sites. Fifty-one metrics were examined stepwise in the distribution analysis, discriminating power analysis, and redundancy analysis to obtain the core metrics. The final P-IBI included the total taxa number, Bacillariophyta taxa number (%), the Simpson diversity index of cells, cell density, Bacillariophyta cell density(%), and Chlorophyta individual density (%). These metrics were transformed into uniform scores using the ratio score method, and a P-IBI value was obtained by summing up the scores. According to the P-IBI assessment, 8 reference sites included 1 healthy site, and the rest were subhealthy; 2 of 25 impaired sites were subhealthy, while 9 were good-to-fair, 12 were fair, and the other 2 sites were poor. East Taihu Lake was best in terms of the health condition in the entire Taihu Lake, while the central region was the worst. The health conditions in other regions (Zhushan Lake, Gong Lake, eastern lakeshore, and western lakeshore) were intermediate, meaning relatively poor conditions. Our results suggest that ammonia nitrogen and total phosphorus are the major factors that correlate significantly with the P-IBI score for Taihu Lake in winter.

Key Words:phytoplankton; index of biotic integrity; Taihu Lake; ecosysytem health assessment

基金項目:國家水體污染控制與治理科技重大專項(2012ZX07506003-2, 2013ZX07502001-5); 2013年度環保公益性行業科研專項(201309008)

收稿日期:2014- 07- 21; 網絡出版日期:2015- 07- 22

DOI:10.5846/stxb201407211483

*通訊作者Corresponding author.E-mail: caikunck@163.com

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