基于着生藻类的松花江哈尔滨段明水期三季健康评价

李喆，霍堂斌，吴松，王继隆，马波

（中国水产科学研究院黑龙江水产研究所，黑龙江 哈尔滨 150070）

松花江作为我国七大水系之一，担负着东北地区大部分人口的生活用水和工业生产用水的重任，也是生活、生产污水的受水体。松花江的污染源包括工业污染源、生活污染源、农业污染源。人类活动是影响松花江健康状况的重要因素。与传统的分析化学方法不同，生物监测不需要昂贵和精密的仪器，也减少了对各种污染物盲目化学筛选的时间和成本，被广泛用于评价水环境健康状况[1]。用于监测的生物包括着生藻类、水生大型植物、原生动物、细菌、鱼类、大型无脊椎动物等[2]。着生藻类（周丛藻类）（periphyton）固着生活，物种数量巨大，群落结构复杂，对水环境因子变化敏感，具有较强的地域性，便于采集，是河流中更为稳固的水生生物类群，具有评价河流健康的优势与潜力，逐步得到应用[3-5]。同一水生态一级分区的水系具有相似的气候、水文、地貌和流域特征；在同一水生态分区内，水生生物类群结构相近，对环境因子有相似的响应模式，可以借鉴使用着生藻类的生物完整体性指数（P-IBI）核心参数[6]。

本研究基于明水期对着生藻类的逐月采集分析，通过筛选松花江哈尔滨段春、夏、秋三季P-IBI核心参数，建立评价体系，评价调查河段的健康状况，探讨不同人为干扰类型对河流健康状况的影响，以期为松花江流域健康评价奠定基础。

1 材料与方法

1.1 研究水域概况

哈尔滨市位于东经125°42'～130°10'，北纬44°04'～46°40'，地处中国东北北部地区，黑龙江省南部[7]。哈尔滨市河流众多，大小河流200 多条，均属松花江水系；拉林河全长411km，流域面积11475 km2，自东南向西，流经五常、双城注入松花江，是松花江水系比较大的支流之一[8]。松花江江宽337m，深4.45m[9]。松花江哈尔滨江段干流西自双城入境，东至依兰县出境全长约466km[10]，市区江段长约70km[11]，属于宽浅河段。当松花江流经哈尔滨市后，流速减缓[9]。受北方寒冷气候影响，不同季节松花江水量变化很大[7]，水系水期划分为：7 月、8 月、9 月为丰水期；4 月、5 月、6 月、10 月、11 月为平水期；1月、2 月、3 月、12 月为枯水期[10]。

图1 松花江哈尔滨段着生藻类采样点分布图Fig.1 Sampling sites of periphyton in Harbin section of Songhua River

1.2 采样点

根据调查江段人为干扰类型的不同，对松花江哈尔滨段（拉林河段-依兰段）共设置8 个采样点（图1）。S1 位于哈尔滨城区码头江段，受生活污水排放影响；S2 位于呼兰河下游、S3 位于呼兰河河口；S2、S3 受工业、生活污水排放干扰；S4 位于大顶子山坝上、S5 位于大顶子山坝下，S4、S5 属于工程河段；S6 位于依兰河段，是调查河段最下游，属于乡村河段，周围农业污染较少；S7 位于双城杏山河段，属于乡村河段，受农业用水影响；S8 位于双城拉林河河口，是调查河段上游，人为干扰较少。

1.3 样品采集与处理

2015 年5 月—2016 年5 月，参照《水和废水监测分析方法》（第四版）[12]，选用人工基质-载玻片法，采集和处理着生藻类。各采样装置上、下各采集一张玻片（双面）统计。着生藻类人工基质法需要先布设采样装置，本研究于2015 年5 月对各采样点布设采样装置，2015 年6 月—11 月冰封前每月采集着生藻类1 次，即5 月—10 月样本，采集的同时布设下次的采样装置。2016 年4 月开江后布设采样装置，2016 年5 月采集着生藻类样本，即4 月样本。2015 年—2016 年共采集7 次。样本采集后在现场用鲁哥氏液固定，带回实验室沉淀、浓缩、镜检。

1.4 着生藻类候选指标与分布范围的筛选

用着生藻类的P-IBI 指数评价调查水域明水期春、夏、秋季水体的健康状况。选择28 个候选参数，包含着生藻类对环境变化较为敏感的6 类属性。其中，A1 为着生藻类总分类单元数；A2 为硅藻总分类单元数；A3 为绿藻总分类单元数；A4 为蓝藻总分类单元数；A5 为着生藻类属的总数；A6 为硅藻属的总数；A7 为绿藻属的总数；A8 为蓝藻属的总数，这些反应着生藻类的物种丰富度；A9 为敏感性物种相对多度，反应着生藻类的敏感类群；A10 为Shannon-Wiener 多样性指数（H’）；A11 为Pielou 均匀度指数（J），反应群落多样性；A12 为硅藻分类单元相对多度；A13 为蓝藻分类单元相对多度；A14 为绿藻分类单元相对多度；A15 为曲壳藻Achnanthes 百分比；A16 为桥弯藻Cymbella 百分比；A17 为菱形藻Nitzschia 百分比；A18 为舟形藻Navicula 百分比；A19 为丝状绿藻百分比；A20 为颤藻百分比；A21 为硅藻百分比；A22 为绿藻百分比；A23 为蓝藻百分比；A24 为极细微曲壳藻Achnanthes minutissima 百分比，反应相对丰度；A25 为可运动硅藻百分比、A26 为具柄硅藻百分比，反应生态型属性；A27 为着生藻类叶绿素a 含量；A28 为单位面积着生藻类密度，反应密度与生物量。不同参数对干扰的反应见表1[3]。

表1 构建P-IBI 指标体系的候选生物参数及对干扰的反应Tab.1 Candidate metrics for periphyton index of biotic integrity（P-IBI）and their expected direction of response to

首先对28 个候选参数的分布范围进行筛选，如果95%以上的样点得分为零，则放弃该参数。不同季节着生藻类的生物属性特征不同，本研究对生物指标进行筛选时均从春、夏、秋三个季节分别筛选适合的指标进入下一步分析。

1.5 生物参数判别能力的筛选

按照Barbour 的方法，生物参数判别能力的筛选是比较生物参数的参照点和受损点在25%～75%分位数范围即箱体四分位间距（IQ，interquartile ranges）的重叠情况，并赋予不同的值：箱体部分没有重叠时，IQ=3；箱体有部分重叠，但各自中位数值都在对方箱体范围之外时，IQ=2；仅一个中位数值在对方箱体范围之内，IQ=1；各自中位数值都在对方箱体范围之内，IQ=0。只有IQ≥2 的参数才作进一步相关性分析[13,14]。

1.6 生物参数相关性的筛选

为检验各参数反映信息的独立性，将通过判别能力分析余下的参数进行Pearson 相关分析[13]。采用Maxted 的标准，以|r|＞0.75 表示2 个参数高度相关，取其中一个即可代表相关参数间所包含的大部份信息[13,14]。

1.7 核心参数的赋分及健康评价标准的确立

经过以上筛选，确定用于P-IBI 评价的核心参数，根据各点位核心参数的分布范围，对核心参数赋分。本研究选用四分法进行赋分（6、4、2、0）[15,16]。累加最终的P-IBI 得分。以参照点P-IBI 得分分布的25%分位数作为健康评价的标准[3]，当待评价点P-IBI 分值大于25%分位数值，则表示该样点受到干扰小，确定为健康；小于25%分位数值的分布范围，进行四等分，确定出亚健康、一般、差和极差。最终获得5 个等级的划分标准。

2 结果与分析

2.1 分布范围分析

28 个着生藻类候选参数在不同季节的分布情况表明：在春、夏、秋季，未检出极细微曲壳藻Achnanthes minutissima 的百分比，不进入下一步筛选；春季有96%的样点颤藻百分比得分为零，不进入春季P-IBI 核心参数的下一步筛选；夏、秋季菱形藻百分比分别在96%和97%的样点得分为零，不进入夏、秋季P-IBI 核心参数的下一步筛选（表2）。

表2 28 个参数在不同季节的分布范围Tab.2 Distribution ranges of 28 metric values in different

2.2 判别能力分析

分别筛选了经分布范围筛选后的不同季节剩余参数的判别能力，根据IQ 分值，分别获得春季着生藻类属的总数、硅藻分类单元相对多度、绿藻分类单元相对多度、舟形藻百分比、硅藻百分比、绿藻百分比、可运动硅藻百分比以及单位面积着生藻类密度，进入下一步的筛选；夏季绿藻分类单元相对多度、硅藻百分比及绿藻百分比进入下一步的筛选；秋季曲壳藻百分比、丝状绿藻百分比进入下一步的筛选（图2）。

2.3 相关性分析

结合相关分析得到的R 值（表3），最终筛选出各个季节的P-IBI 核心参数，春季着生藻类属的总数、硅藻分类单元相对多度、绿藻分类单元相对多度、可运动硅藻百分比以及单位面积着生藻类密度；夏季的绿藻分类单元相对多度和硅藻百分比；秋季的曲壳藻百分比以及丝状绿藻百分比成为各季节P-IBI 的核心参数（表3）。

2.4 核心参数的赋分

图2 候选参数在参照点和受损点的箱形图Fig.2 Box-plots of candidate metrics between reference and impaired sites

表3 各季节候选参数间的Pearson 相关分析结果Tab.3 Pearson's correlation matrix of candidate metrics in different seasons

表4 各季节核心参数在所有样点的统计分布及分值计算标准Tab.4 Descriptive statistics of metrics within all sites using four-scoring method in different seasons

表5 各季节P-IBI 健康评价标准Tab.5 P-IBI criteria of health assessment in different seasons

本文采用四分法同时结合不同核心参数对干扰的反应对核心参数进行赋分，各季节各核心参数统计分布及分值计算标准见表4。

2.5 健康评价标准

根据核心参数赋分情况，最终得到P-IBI 值，通过P-IBI 值的分布情况，获得松花江哈尔滨段各个季节的健康评价标准，评价标准分为5 个等级，分别是健康、亚健康、一般、差和极差（表5）。

2.6 健康评价

图3 各采样点健康状况Fig.3 Statues of health in various sampling sites

用表5 的健康评价标准评价了松花江哈尔滨段的健康情况（图3）。由图3 可知：明水期，松花江支流呼兰河、哈尔滨段健康程度较低，其中6—10月呼兰河未表现出健康状况。大顶山坝上、坝下以及依兰采样点健康状况较好。但大顶山坝上、坝下健康状况不同，坝上明显优于坝下。调查期间，双城杏山江段健康状况较为平稳，处于一般到亚健康状况。8 月、9 月是松花江哈尔滨段健康状况较低的月份，10 月份健康状况回升。综上，城市河段、乡村河段、工程河段对河流健康状况的影响表现为：城市＞乡村＞工程；城市的影响月份变化较乡村影响大，工程对于河流坝上、坝下生态系统健康状况的影响较为突出，坝上要优于坝下（图3）。

3 讨论

3.1 主要类型人为干扰对河流健康的影响

生态系统健康是当今生态学研究的热点之一，河流生态系统健康（River Ecosystem Health,REH）是其主要的分支。河流生态系统在环境压力下的实验证明，一些指示种能评价河流的状况，其结构与功能将受到人类活动的影响，而检测水生生物生态结构与功能的完整性逐渐被接受并推广开来[17-19]。20世纪80 年代，提出了一种重要的河流健康评价方法，即生物完整性指数（Index of Biotic Integrity,IBI）。IBI 指数可定量描述环境状况，特别是人为干扰与生物特性之间关系的一组敏感性生物指数[20-22]。Karr 首次提出以鱼类为研究对象，后逐步扩展到包括着生藻类的不同水生生物类群[23,24]。21 世纪初，国际上已逐渐重视着生藻类在河流生态系统评价中的作用[25,26]。在我国，殷旭旺等（2011）首次引入P-IBI 指数评价河流健康状况，并与栖息地环境质量评价指数（qualitative habitat evaluation index，QHEI）的评价结果比较，结果基本一致[6]，进一步揭示了基于P-IBI 评价河流健康状况的可行性。

松花江是东北主要水运干线和旅游地区。哈尔滨市作为临水而建的城市拥有极大的发展潜力，也是松花江贯穿的主要城市之一，但其滨水区受城市发展结构限制，面临着许多亟需解决的问题[27]。近年来由于人为活动较多的影响与工农业废水污染，加之全球变暖与酸雨等因素，松花江水生态系统日趋脆弱[28]。松花江哈尔滨河段不同类型人为干扰因素对河流健康状况的影响程度有差异。受工业废水和生活污水影响较大的呼兰河口段以及受城市排污及城市人为活动影响较大的码头段，河流健康状况最低。20 世纪90 年代，哈尔滨就是黑龙江省主要工业排污区域，造纸、煤炭采选、食品、炼焦煤气、饮料、石油加工、医药、黑色冶炼、木材制品、化工、电力、机械等行业在全省排污量大，对环境污染严重，工业废水治理后仍无法达标[29]。有机污染物难降解，生物积累，有三致（致癌、致畸、致突变）效应[30]。研究表明：有机污染物对淡水绿藻、蓝藻以及裸藻的生长有抑制作用[31-33]，也直接干扰鱼类的生长、发育和繁殖[34]。当河流受到工业废水及生活污水侵入，该河段的健康状况明显下降。大顶子山航电枢纽工程位于松花江干流哈尔滨下46km 处，是一座以航运、发电和改善哈尔滨市水环境为主，同时兼具交通、水产养殖和旅游等综合利用功能的低水头航电枢纽工程[35]。该工程离城市污染源较远、人为活动较少，水体健康程度较好，但坝上、坝下健康状况不同，坝上明显优于坝下。这主要归因于大坝调水，坝上水面较宽，似水库，放水后水位波动不大，而坝下水面较窄，放水后在一定时期内水位波动较大。水环境的改变影响着生藻类的演替，反映了坝上、坝下水生态系统健康状况的差异。农业是我国最大的水资源消耗产业，提高利用效率、降低农业水环境污染排放是推进“绿水青山”战略的必然选择[36]。黑龙江省的农业用水量大，并呈增长趋势，主要用于灌溉农田[37]，过高的灌溉定额可引起pH 上升、加剧水质高矿化度[38]，因此需要注意采用精准的灌溉模式。在耕种过程中，农田中的泥沙、农药、化肥可经雨水、融雪流入河流或渗入地下水，污染河流或地下水，形成严重的农业面源污染。近期，农田施用的除草剂、杀虫剂已在哈尔滨市附近渔场水体检测出[39]。黑龙江省污染源中工业污染源占6%，生活污染源21%，农业污染源的比例最高，占73%[37]。双城杏山河段周围农田相对较多，调查期间该河段的健康状况较平稳，处于一般到亚健康状况。由于农业污染中泥沙会产生河流局部透明度下降，而农药、化肥等会改变局部河段营养盐的比例，这些都影响着生藻类的演替速度及演替种类，其波动较工业、生活类人为影响的干扰要小。

综上，“城市修补、生态修复”（“城市双修”）是我国当前新常态背景下城市转型发展的重要举措，对作为城市重要存量资源的工业遗产，其保护利用与生态平衡越来越成为发展中关注的焦点，在新常态的发展背景下，需要探寻有效的规划手段来促进其物质空间和非物质要素的有机更新[40]。本研究基于着生藻类评价不同类型人为干扰对河流健康状况的影响程度的顺序为：城市＞乡村＞工程，这一结论建立在目前松花江哈尔滨段的现状，不得不指出：大顶子山工程始建于2004 年，历经6 年通过验收，该水利工程施工过程中人为对河流健康状况干扰程度不在本研究范围内。

3.2 春、夏、秋季河流健康的动态特征

藻类物种不能代表藻类组合的敏感性[41]。采用多物种藻类数据对不同人为干扰模式的反应至关重要。在春、夏、秋三季，不同人为干扰类型下松花江哈尔滨段河流健康程度不同，春季各采样点健康程度平稳且较好，夏季具有工业、生活干扰的河段健康程度明显下降，并持续到秋季。而工程干扰样点健康状况有下降趋势，但相对上述类型，比较平稳且较好，同时工程河段健康状况在秋季有回升趋势。农田干扰河段健康状况在春季、夏季、秋季波动不大，10 月有回升趋势。春季松花江哈尔滨段最为健康，健康样点比例高达78.6%，亚健康的14.3%，差的占7.1%，即春季健康、亚健康比例总计达92.9%，差、极差比例占7.1%；夏季健康样点比例为23.8%，亚健康23.8%，一般健康28.6%，差的占9.5%，极差的占14.3%，即夏季健康、亚健康样点比例达47.6%，一般的比例占28.6%，而差、极差的比例占23.8%，相对于春季，夏季健康、亚健康总比例下降，差、极差总比例上升；秋季健康样点比例35.7%，亚健康7.1%，一般健康28.6%，差的占14.3%，极差的占14.3%，即健康、亚健康总比例达42.8%，一般的比例28.6%，差、极差的比例总计为28.6%，相对于夏季，秋季健康、亚健康总比例略有下降，差、极差比例略有升高。丰水期松花江流域水质较好，进入枯水期后，氨氮浓度开始增加，直至翌年1—3 月达到峰值，春季融雪期个别断面的面源污染负荷加重了污染[42]，春季流域降水增加，夏季减少，秋季减少，春、夏、秋三季流域降水在二松源头地区较大，西部地区降水较少，松花江中下游两侧地区居中[43]，诸多季节性水环境因子的变化影响着生藻类在特定河段的演替，表现为不同季节河流健康状况不同。