综合硅藻指数的建立及其在淡水生态评价中的应用

于 潘，张黎烜，尤庆敏，庞婉婷，曹 玥，马 煜，谢慧钰，王全喜*，金小伟*

1. 上海师范大学生命科学学院，上海 200234

2. 中国环境监测总站，国家环境保护环境监测质量控制重点实验室，北京 100012

生物指标作为河流、湖泊等水生态环境监测评价的一个重要指标，与传统的理化监测指标相比，具有更直观、客观、准确等特点，而且具有长期性和综合性[1]. 硅藻作为淡水生态系统的重要组成部分，具有分布广泛、物种多样性高、繁殖周期短、对水体环境质量变化反应灵敏、易采集和保存等优点，被认为是评价水生态环境质量的最佳生物评价指标之一[2-6]，被长期应用于生物监测、重建古环境和古气候等的研究[2].

硅藻作为一类重要的指示生物，被广泛应用于水生态环境质量监测与评估[7-13]，欧盟水框架指导委员会于2000 年将硅藻推荐为水环境监测的常规生物指标，被欧洲许多国家列入法规[2]. 硅藻指数是目前应用最广的水环境监测的方法之一，多数硅藻指数是基于硅藻种水平建立的，根据硅藻生态习性及耐污性来指示环境的污染程度，将水体划分为不同等级. 第一个硅藻指数(diatom index)由法国的研究者Descy[14]建立，随后Zelinka 等对硅藻指数的计算方法进行了标准化，研究者基于自己研究区域的环境情况对硅藻指数进行改良，建立了数十种硅藻指数[15-20]，被广泛应用于各种水体的水质评估. 由于硅藻群落结构具有区域性，且对环境变化的响应也存在差异，使得这些硅藻指数的使用和推广受到一定的局限.

我国在使用硅藻指数评估水生态环境质量方面的研究较少，且多是直接引用国外现成的评价方法，其适用性存在争议[21-25]，目前尚未见适用于我国流域水生态环境质量监测评价的硅藻指数的研究报道，结合我国水体硅藻组成及其对环境变化的响应，建立适用于我国流域特色的科学、合理且具有较强实践性的硅藻指数十分必要. 该研究以长江下游湖泊及青弋江水系为例，通过研究着生硅藻与水体理化因子的关系，建立着生硅藻指示种数据库，建立适用于评价长江下游湖泊及青弋江水系水体质量的综合硅藻指数(comprehensive diatom index, CDI)，为长江下游湖泊及青弋江水系的环境监测提供研究方法和评价标准，为湖泊、河流等生态系统的保护、治理与修复提供重要参考，以期为硅藻在我国流域水生态环境质量监测与评价中的应用及推广提供方法支撑.

1 研究方法

1.1 研究区域

湖泊研究区域为长江下游，涉及江西、安徽、江苏、浙江和上海5 个省市，包括鄱阳湖、巢湖、太湖、邵伯湖、太平湖、滆湖、阳澄湖、昆承湖、千岛湖、破罡湖、龙感湖、黄湖、泊湖、龙湖、白荡湖、长荡湖、连城湖、独墅湖、漕湖、尚湖、金鸡湖、南星湖、澄湖、梅梁湖、八里湖、同里湖、固城湖、升金湖、南漪湖、嬉子湖、枫沙湖、大官湖、菜子湖等33 个湖泊，共计采样点116 个. 河流研究区域位于长江下游右岸支流，安徽省境内的青弋江水系，包括青弋江干流、清溪河、舒溪河、秧溪河、婆溪河、麻川河和徽水河等6 条支流，共计采样点40 个(见图1). 采样时间为2017 年8 月-2018 年8 月.

图1 长江下游湖泊和青弋江采样点的分布Fig.1 Sampling sites of the lakes of the lower reaches of the Yangtze River and Qingyi River

1.2 水体理化指标的测定

现场使用YSI 多参数水质分析仪测定水体温度、pH、盐度、DO 浓度、TSP 浓度、电导率. 用1 L 采水器采集水面下0.5 m 处的水样，带回实验室进行水质化学分析，TN 的浓度根据HJ 636-2012《水质 总氮的测定 碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法》测定，TP 的浓度根据《水质 总磷的测定 钼酸铵分光光度法》测定，CODMn的浓度采用高锰酸钾指数法[26]测定.

1.3 着生硅藻样品采集与处理

1.3.1 样品采集

选取有硅藻附着的基质(石头、水生高等植物、航道标及码头等)进行样品采集，使用牙刷刷取或用小刀刮取，对可以取出水面的基质在采样时取5 块基质的混合样，对无法取出水面的基质则选取不同区域的混合着生硅藻样品，装入样品瓶中，蒸馏水定容至50 mL，使用甲醛溶液(4%)进行固定.

1.3.2 样品处理

采用微波消解法处理硅藻样品：取10 mL 样品于15 mL 的离心管内，1 500 r/min 离心8 min，去上清后转至消解管内，加入10 mL 浓硝酸，选择180 ℃程序处理2 h；结束后转移至15 mL 的离心管内，1 500 r/min离心8 min，去上清液，加蒸馏水再次离心，整个过程重复5～7 次，最后一次离心结束，去上清液，向离心管内加入0.5 mL 无水乙醇，将样品洗涤并转移至1.5 mL的离心管中保存.

使用Naphrax 封片胶制作硅藻永久封片：取10 μL硅藻悬浮液均匀地涂于盖玻片上，并置于加热板上烘干；用Naphrax 封片胶对硅藻样品进行封片；将载玻片放在150～160 ℃的加热板上加热至封片胶充分液化；冷却后贴上标签放入标本盒中保存.

1.3.3 样品观察与计数

使用光学显微镜在1 000 倍下对着生硅藻样品进行观察和计数，同时借助电子扫描显微镜对存疑硅藻物种进行观察鉴定. 每号标本计数400 个硅藻壳面，壳面破碎超过3/4 及带面观的硅藻种类不计入结果.数据分析时，将每个硅藻物种的计数结果换算成相对丰度(以%表示).

1.4 综合硅藻指数的构建

使用2018 年8 月的硅藻样本来构建综合硅藻指数，选择相对丰度大于1%，出现频次大于4 的着生硅藻进行研究，共筛选出114 种着生硅藻用于构建硅藻指数；使用加权平均回归分析法(R 程序包rioja)确定这些硅藻对TP、TN 和CODMn的最适值及耐受值.根据已有文献报道对硅藻指示种的环境指示值(v)和敏感值(s)的划分方法[27]，将环境指示值(v)划分为1～5，其中着生硅藻基于TP 的v值对应的TP 浓度范围为，v=1 表示TP 浓度小于0.06 mg/L，v=2 表示TP 浓 度 为0.06～0.09 mg/L，v=3 表 示TP 浓 度 为0.09～0.12 mg/L，v=4 表示TP 浓度为0.12～0.22 mg/L，v=5 表示TP 浓度大于0.22 mg/L. 着生硅藻基于CODMn的v值对应的CODMn浓度范围为，v=1 表示CODMn浓度小于7.5 mg/L，v=2 表示CODMn浓度为7.5～12 mg/L，v=3 表示CODMn浓度为12～15 mg/L，v=4 表示CODMn浓度为15～20 mg/L，v=5 表示CODMn浓度大于20 mg/L.着生硅藻基于TN 的v值对应的TN 浓度范围为，v=1 表示TN 浓度小于1.2 mg/L，v=2 表示TN 浓度为1.8～2 mg/L，v=3 表示TN 浓度为1.5～1.8 mg/L，v=4表示TN 浓度为1.8～2 mg/L，v=5 表示TN 浓度大于2 mg/L.

根据硅藻对TP、TN 和CODMn的耐受值大小，将敏感值(s)划分为1～4，其中着生硅藻基于TP 的s值对应的耐受范围为，s=1 表示TP 浓度为0.012～0.05 mg/L，s=2 表示TP 浓度为0.05～0.1 mg/L，s=3 表示TP 浓度为0.1～0.2 mg/L，s=4 表示TP 浓度为0.2～0.479 mg/L. 着生硅藻基于CODMn的s值对应的耐受范围为，s=1 表示CODMn浓度为1.64～6 mg/L，s=2 表示CODMn浓度为6～8 mg/L，s=3 表示CODMn浓度为8～12 mg/L，s=4 表示CODMn浓度为12～14.08 mg/L.着生硅藻基于TN 的s值对应的耐受范围为，s=1 表示TN 浓度为0.28～0.71 mg/L，s=2 表示TN 浓度为0.71～1 mg/L，s=3 表示TN 浓度为1～1.5 mg/L，s=4 表示TN 浓度为1.5～2.87 mg/L. 然后，确定长江下游湖泊着生硅藻的环境指示值(v)和敏感值(s)，划分标准本着简化计算的原则[28]，对所参选的3 个环境指标分配统一的权重，即各占1/3，着生硅藻的环境指示值(v)和敏感值(s)如表1 所示.

表1 着生硅藻的环境指示值(v)和敏感值(s)Table 1 List of environmental indicators indicator (v) and sensible (s) values of the Periphytic diatoms

参考富营养化硅藻指数[17]的计算公式建立综合硅藻指数(comprehensive diatom index, CDI)，计算公式如下：

续表1

续表1

式中：CDI 表示综合硅藻指数，取值范围为0～100，其值越大，说明水体营养等级或污染程度越高；WMS表示硅藻基于环境因子的加权平均值，取值范围为1～5；ak表示硅藻物种k的相对丰度；sk表示硅藻物种k对环境的敏感值，取值范围为1～4；vk表示硅藻物种k对环境的指示值，取值范围为1～5.

1.5 综合硅藻指数的评价标准

参照我国地表水环境质量评价标准[29]，根据CDI与水体污染状态的关系，将河流水质划分为优、良、轻度污染、中度污染和重度污染5 个级别，具体的评价标准如表2 所示.

表2 CDI 的评价等级(河流)Table 2 Evaluation grade of CDI (river)

参照我国对湖库水体营养等级的评价标准[30]，将湖泊水体分为贫营养、轻度富营养、中度富营养、重度富营养化和超富营养6 个等级，具体的评价标准如表3 所示.

表3 CDI 的评价等级(湖库)Table 3 Evaluation grade of CDI (lake)

1.6 数据分析

使用Spearman 相关分析研究CDI 与环境因子的相关性，在进行Spearman 相关分析时，对除pH 以外的所有水体理化数据和CDI 进行数据转换〔lg (X+1)〕.利用箱形图研究CDI 在水质梯度上的变化. 箱形图和Spearman 相关性分析通过R 4.0.2 完成.

2 结果与分析

2.1 着生硅藻群落结构

长江下游湖泊共鉴定着生硅藻75 属354 种(含变种)，其中，双壳缝目种类最多，有33 属184 种，占总种类数的52%；管壳缝目9 属61 种，占总种类数的17%；圆筛藻目15 属36 种，占总种类数的10%；无壳缝目9 属32 种，占总种类数的9%；单壳缝目8 属31种，占总种类数的9%；短壳缝目最少，有1 属10 种，仅占总种类数的3%(见图2).

图2 河流和湖泊的着生硅藻种类数Fig.2 The number of periphytic diatoms in rivers and lakes

青弋江水系共鉴定着生硅藻80 属314 种(含变种)，其中，双壳缝目种类最多，有40 属188 种，占总种类数的60%；管壳缝目11 属49 种，占总种类数的16%；单壳缝目8 属32 种，占总种类数的10%；无壳缝目13 属25 种，占总种类数的8%；圆筛藻目7 属13种，占总种类数的4%；短壳缝目最少，有1 属7 种，仅占总种类数的2% (见图2). 总体来看，着生硅藻种类数在湖泊和河流中相差不大，各类群种类数基本持平.

2.2 综合硅藻指数评价等级

2.2.1 湖泊综合硅藻指数评价等级

根据CDI 值将湖泊水体分为6 组，其中8 个点位为贫营养，CDI 平均值为25.25，标准差为3.32，主要分布在太平湖；17 个点位为中营养，CDI 平均值为42.71，标准差为5.30，主要分布在鄱阳湖、泊湖和固城湖等；23 个点位为轻富营养，CDI 平均值为55.3，标准差为2.72，主要分布在南漪湖、黄湖和尚湖等；30 个点位为中富营养，CDI 平均值为64.75，标准差为2.98，主要分布在昆承湖、龙湖、漕湖和邵伯湖等；22 个点位为重富营养，CDI 平均值为73.7，标准差为2.52，主要分布在独墅湖、梅梁湖、菜子湖和南星湖等；14 个点位为超富营养，CDI 平均值为87.39，标准差为4.91，主要分布在滆湖、八里湖和嬉子湖等(见表4).

表4 湖泊的CDI 特征值Table 4 CDI characteristic values of lake

2.2.2 河流综合硅藻指数评价等级

根据CDI 值将青弋江的采样点水体分为5 组，其中3 个点位为优，CDI 平均值为24.83，标准差为4.72，分布在婆溪河及麻川河上游；14 个点位为良，CDI 平均值为40.58，标准差为5.49，主要分布在清溪河、舒溪河青弋江及麻川河等；8 个点位为轻度污染，CDI 平均值为56.89，标准差为4.29，主要分布在婆溪河、清溪河、秧溪河等；8 个点位为中度污染，CDI 平均值为71.74，标准差为4.51，主要分布在徽水河及青弋江；2 个点位为重度污染，CDI 平均值为84.12，标准差为4.01，分布在徽水河(见表5).

表5 河流的CDI 特征值Table 5 CDI characteristic values of river

2.3 CDI 与环境变量的关系

CDI 与青弋江水系各点位环境因子的Spearman相关分析结果如表6 所示，CDI 与TP 浓度(R=0.50,P＜0.01)、TN 浓度(R=0.47,P＜0.01)、TSP 浓度(R=0.35,P＜0.05)和电导率(R=0.32,P＜0.05)均呈显著正相关.

表6 CDI 与环境因子的Spearman 相关分析结果(河流)Table 6 Spearman correlation analysis of CDI and environmental factors (river)

CDI 与长江下游湖泊各点位环境因子的Spearman 相关分析结果如表7 所示，CDI 与TP 浓度(R=0.53,P＜0.001)、CODMn浓度(R=0.59,P＜0.001)、TN浓度(R=0.19,P＜0.05)、TSP 浓度(R=0.56,P＜0.001)、电导率(R=0.53,P＜0.001)和pH(R=0.29,P＜0.01)均呈显著正相关.

表7 CDI 与环境因子的Spearman 相关分析结果(湖泊)Table 7 Spearman correlation analysis of CDI and environmental factors (lake)

2.4 CDI 的应用

计算其他样本的CDI，并作其与环境因子的Spearman 相关分析(见表8)，结果显示，CDI 与TP 浓度(R=0.42，P＜0.001)、CODMn浓度(R=0.33，P＜0.001)和TN 浓度(R=0.30，P＜0.01)均呈极显著正相关. CDI随水质梯度变化的箱形图见图3. 由图3 可见，CDI值呈现从优到重度污染逐渐增加的趋势.

图3 CDI 在水质梯度上的分布(河流)Fig.3 Distribution of CDI index along water quality gradient (river)

表8 CDI 与环境因子的Spearman 相关分析(河流)Table 8 Spearman correlation analysis of CDI and environmental factors (river)

计算其他样本的CDI，并作其与环境因子的Spearman 相关分析(见表9)，结果显示，CDI 与TP 浓度(R=0.22,P＜0.01)和CODMn浓度(R=0.34,P＜0.001)均呈极显著正相关，与pH(R=-0.24,P＜0.01)呈极显著负相关. CDI 随水质梯度变化的箱形图见图4. 由图4可见，CDI 呈现从中营养到超富营养逐渐增加的趋势.

表9 CDI 与环境因子的Spearman 相关分析(湖泊)Table 9 Spearman correlation analysis of CDI and environmental factors (lake)

图4 CDI 在水质梯度上的分布(湖泊)Fig.4 Distribution of CDI index along water quality gradient (lake)

3 讨论

3.1 CDI 在湖泊和河流水生态环境质量监测评价中的适用性

CDI 以长江下游主要湖泊为研究区域建立，通过研究青弋江水系对其进行完善，扩增了硅藻指数物种数量. 使用CDI 评价研究区域水体环境质量，发现CDI 呈现随水质梯度的增加而变大的趋势，说明CDI 可以较好地反映水质的变化趋势[31-32]. 该研究将CDI 与5 个常用硅藻指数进行了比较，与硅藻湖泊营养指数(TDIL)[18]相比，有48 种硅藻未出现在TDIL硅藻数据库中；与南美大草原硅藻指数(PDI)相比[33]，有65 种硅藻未出现在PDI 硅藻数据库中；与硅藻营养化指数(TDI)相比[17]，有60 种硅藻未出现在TDI硅藻数据库中；与特定污染敏感指数(SPI)相比[34]，有58 种硅藻未出现在SPI 硅藻数据库中；与生物硅藻指数(BDI)相比[35]，有19 种硅藻未出现在BDI 硅藻数据库中. 此外，因受研究区域水体形态及地理环境等因素的影响，不同区域的硅藻群落结构特征及对环境的响应差异较大，对硅藻指示值的赋值要依据研究区域实际情况进行合理的赋值[18]，CDI 与上述几种常用硅藻指数涉及的硅藻物种对环境的指示值和敏感值的赋值存在差异，这正是保证所建立的硅藻指数适用且可靠的关键，该研究建立的CDI 是在研究区域硅藻对环境变化的响应基础上建立的，因此能更准确地反映该区域水体的水质变化情况. CDI 的评价标准是根据GB 3838-2002《地表水环境质量标准》制定，对湖泊和河流分别制定相应的评价标准，在湖泊水体中，根据水体营养状态分为6 个等级，在河流水体中，根据水体污染水平分为5 个等级. 后期随着研究区域的扩大，湖泊和河流研究数据的增多，将使CDI 更加完善，评价结果更准确.

3.2 关于硅藻指示种环境指示值和敏感值的问题

该研究用于建立CDI 的环境指示值和敏感值基于硅藻对TP、TN 和CODMn三者的关系，相较于基于单个环境因子建立的硅藻指数，CDI 可以更准确地反映水体的质量. 虽然该研究建立的CDI 用于评价长江下游湖泊和青弋江水体状态时，得到了较好的结果[31-32]. 但是我国幅员辽阔，水体类型多，硅藻物种多样性高，不同区域的硅藻组成存在差异，对环境的指示作用也不尽相同，且CDI 所涉及的硅藻种类相对较少，未完全覆盖其他区域水体的硅藻指示种. 因此，随着研究区域的扩大，新的硅藻指示物种不断加入，对现有硅藻指示种的环境指示值进行修订，使CDI更加完善，适用范围更大，准确度更高，适应性更强.

3.3 硅藻指数在我国推广应用存在的问题

因硅藻自身的特点，导致我国在使用硅藻指数监测水环境质量时存在许多问题：①硅藻指数具有最佳的适用区域. 一些硅藻物种在不同地区，其对环境变化的响应存在差异，难以在不同地区对某一种硅藻指数进行推广应用[33]. 不同地区都有其地方特有的硅藻物种，在我国，已有100 余种硅藻新物种被报道，但是缺乏这些硅藻物种对环境指示的研究，尚不能直接应用到硅藻指数的构建中. 我国学者也认为在使用硅藻指数评价我国水体时，硅藻指数也有其所适应的区域[21-23,36]. ②各地区水体都有其各自的特征，水质评判标准也不尽相同. 不结合研究区域水体的实际情况，直接套用国外已有的硅藻指数来评价我国水体的质量，其准确度和适用性有待考证[37-40]. 建立局部区域的硅藻环境指示数据库，进而建立相应的硅藻指数，或许可以更好地评价该地区的水体环境质量. 该研究以长江下游地区主要湖泊和青弋江水系为例，建立了一个包含114 种着生硅藻指示物种的数据库，并在此基础上建立了CDI，通过研究，证明该指数可以较好地反映研究区域的水体质量. 但是我国水体类型复杂，南北方差异大，硅藻群落结构存在差异，CDI 能否在其他地区水体环境监测工作中推广应用，还需要进一步深入的研究.

4 结论

a) 确定了114 种着生硅藻对水体TP、TN 和CODMn浓度变化的环境指示值，建立了综合硅藻指数(CDI)，用于评价长江下游湖泊水体营养化程度及青弋江水系水生态状态.

b) Spearman 相关分析的结果显示，无论在河流水体还是在湖泊水体中，CDI 与TP 浓度、CODMn浓度、TSP 浓度和TN 浓度均呈显著相关.

c) CDI 在河流和湖泊中均呈现随水质梯度增加而变大的趋势，可以很好地反映水生态环境质量的变化.