基于功能群的浮游植物群落驱动因子及水质评价适用性分析：以骆马湖为例

武宇圣，朱韻洁,3，庞 燕*，许秋瑾*，徐 军

1.中国环境科学研究院，湖泊水污染治理与生态修复技术国家工程实验室，北京 100012

2.中国环境科学研究院，国家环境保护湖泊污染控制重点实验室，北京 100012

3.苏州华测安评技术服务有限公司，江苏 苏州 215121

4.中国科学院水生生物研究所，湖北 武汉 430072

浮游植物是湖泊生态系统中重要的初级生产者，在维持湖泊生态系统稳定性和完整性方面均起着重要作用[1].浮游植物群落特征及其动态变化对水质健康状况具有指示作用，并与水环境理化因子存在着密切关系[2].浮游植物的异常增殖会引发藻类水华暴发，对河湖水体的危害不容小视.因此，在分析水质状况时通常被作为一种有效的水体生态环境评价方法.

基于浮游植物指示种、属和门的传统群落分类的水体浮游植物特征研究方法，可以通过Shannon-Wiener 等多样性指数来阐明浮游植物群落特征，进而进行水质评价，但由于浮游植物种类繁多，基于形态分类的群落结构信息难以表达水体浮游植物群落的生态功能特征，在反映水体环境状态方面存在较大的局限性.Reynolds 等[3]提出了将具有相似适应性特征和生长策略的浮游植物种类进一步归类的理论，并提出浮游植物功能群概念和划分依据，至今共描述了39 种藻类功能群及其识别特征和代表种.各功能群具有形态、生理、生态特征相同或相似的生长策略或生态位，可以反映特定的生境类型[4].同时，由于功能群与环境特征相互呼应，Padisak 等[5]提出了一种基于功能群的生态指数(Q指数)评价法，Q指数对物种的出现、生物量变化和栖息地类型的偏好非常敏感，其应用不受地域限制.张萍等[6]对富春江水库的浮游植物研究表明，功能群对水质时空变化的指示作用优于群落分类法；Cupertino 等[7]对巴西6 座饮用水水库浮游植物群落的研究表明，群落分类法更有利于阐释环境因子与群落的关系.根据以上分析，水环境评价中功能群分类法要优于群落划分法，但这两种评价方法却得到不同的结果.因此，对于方法的适用性及合理性需要针对具体的水环境特征进行对应分析.

骆马湖是我国第七大淡水湖，江苏省第四大淡水湖，平均水深3.3 m，水面面积260 km2[8].作为南水北调东线工程重要的中转站以及宿迁、新沂两地饮用水源的核心调节枢纽，对淮河流域及东线沿岸的社会经济发展起着至关重要的作用[9].进入21 世纪以来，骆马湖经历调水、采砂和围网养殖等人类活动的影响，湖泊生态系统演替出现更多的不确定性[10].浮游植物的生长受光照、温度、营养盐和水文特性等因素的影响较大，这种季节性的水文水质变化对骆马湖浮游植物生长和分布造成了一定影响.以往骆马湖浮游植物的研究多集中于浮游植物群落时空分布特征与环境因子的响应关系，从功能群分类和水质评价方法适用性角度对骆马湖浮游植物及水生态管理的研究却鲜见报道.

本文基于2018 年9 月-2020 年6 月骆马湖的浮游植物和水质监测数据，结合浮游植物功能群(FG)归类方法，划分骆马湖浮游植物功能群，探究浮游植物功能群组成和季节性演替特征，并通过Q指数、TLI 指数、Shannon-Wiener 多样性指数评价方法进行比较，探讨浮游植物功能群与环境驱动因子之间的关联机制，以期为骆马湖水环境保护及可持续发展提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 采样点设置与采样时间

本研究根据《湖泊生态安全调查与评估技术指南》，按照骆马湖形态、围网养殖、采砂区域和水生植物分布以及出入湖河流等情况共设置32 个采样点(见图1)，L1～L16 号点位作为骆马湖西北入湖湖区(其中L4～L8、L12～L14 为采砂区，L6、L11、L15～L16为养殖区，L1～L3、L9 为入湖河流区)，L17～L32 号点位作为骆马湖东南出湖湖区(其中L17～L21、L25 为养殖区，L22～L28 为水生植物区，L19、L31～L32 为出湖河流区).2018 年9 月-2020 年6 月水质数据每月采样1 次，浮游植物数据每季度采集1 次，共8 次，采样时间均为3 月(春季)、6 月(夏季)、9 月(秋季)、12月(冬季).

图1 骆马湖采样点分布Fig.1 Spatial distribution of sampling sites in Luoma Lake

1.2 样品的采集与测定

现场使用多参数水质分析仪(YSI ProPlus，USA)对水温(WT)、溶解氧(DO)浓度、pH 和电导率(EC)进行测定，使用塞氏盘测定水体透明度(SD)，总氮(TN)、总磷(TP)、氨氮(NH4+-N)、硝酸盐氮(NO3--N)、高锰酸盐指数(CODMn)、悬浮物(SS)和叶绿素a(Chla)浓度参照《水和废水分析监测方法(第四版)》[11]测定.

用25 号浮游生物网采集定性样品，用5 L 有机玻璃采水器采集定量样品，均按100∶1.5 的比例用Lugol 溶液进行固定，带回实验室后定容至1 L，避光静置沉淀48 h 后，用虹吸管移去上清液浓缩至30 mL，用光学显微镜进行定性和定量分析，浮游植物种类的鉴定具体参照文献[12]，通过视野法和体积测量计算浮游植物的细胞数量和生物量.

1.3 数据处理

浮游植物优势属通过计算物种优势度指数(Y)确定[13].

式中，nk'表示样品中第k个物种的个体数，N'表示样品中所有种类的个体数，fi表示第i个物种在各站点或月份的出现频率.Y>0.02 的属类为优势属.

Q指数是一种通过浮游植物功能群和其生物量对湖泊、水库营养状况进行评价的生态健康指数[14]，计算方法如下：

式中，n为浮游植物功能群的数量，N为总生物量，ni为第i个功能群的生物量，Fi为第i个功能群的赋值.Q指数将水生态健康状况划分为5 个等级：0～1 为差，1～2 为耐受，2～3 为中等，3～4 为好，4～5 为极好.

采用Shannon-Wiener 多样性指数(H)对水体浮游植物功能群多样性进行计算分析[15]，计算公式如下：

式中，Pi为第i个功能群密度与总密度的比值，S为浮游生物功能群总数.H指数将水生态健康状况划分为5 个等级：0～1 表示重污染，1～2 表示α中污染，2～3表示β中污染，>3 表示轻或无污染.

以SD、TN、TP、CODMn和Chla 为参数，采用综合营养状态指数法(TLI 法)对骆马湖水体营养状态进行评价[16]，计算公式如下：

式中，TLI 是评价湖泊富营养化程度的指标，TLI(j)表示第j种参数的营养状态指数，Wj为第j种参数营养状态指数的相关权重，m为评价参数的个数.TLI 指数将湖泊富营养化状况划分为5 个等级：0～30 表示贫营养，30～50 表示中营养，50～60 表示轻度富营养，60～70 表示中度富营养；70～100 表示重度富营养.

1.4 数据分析

应用Origin 2021 和Excel 2020 软件对数据进行统计、作图和分析.使用ArcGIS 10.8 软件对骆马湖采样点分布进行绘制.使用SPSS 26.0 软件对浮游植物生物量的分布差异及环境因子变化进行单因素方差分析(one-way ANOVA)和独立样本T检验，对TLI指数、Shannon-Wiener 多样性指数、Q指数的环境因子进行Pearson 相关性分析，将浮游植物功能群生物量与环境因子进行lg(x+1)标准化处理，并采用冗余分析(RDA)揭示浮游植物功能群与环境因子的关系.Pearson 相关性分析和冗余分析(RDA)均基于R 4.1.1完成.

2 结果与分析

2.1 环境因子变化特征

骆马湖2018 年9 月-2020 年6 月的水体环境因子变化情况如表1 所示.由表1 可见，环境因子呈现出明显的季节性变化.pH 范围为7.54～8.31，整体偏碱，没有显著性差异(P>0.05)；WT 范围为4.19～27.88 ℃，2018 年9 月-2019 年8 月和2019 年9 月-2020 年6 月均为夏季最高、冬季最低，存在显著的季节性变化(P<0.05)；TN、NO3--N、TP、NH4+-N、CODMn浓度的范围分别为1.93～3.77、0.95～2.19、0.03～0.16、0.19～0.47、3.13～4.87 mg/L，Chla 浓度的范围为7.31～28.59 mg/m3，2018 年9 月-2019 年8 月和2019 年9 月-2020 年6 月均是夏秋季最高、春冬季较低；DO 浓度的范围为6.46～10.65 mg/L，SD 的范围为55.80～81.73 cm，N/P的范围为24.03～97.08，2018 年9 月-2019 年8 月和2019 年9 月-2020 年6 月均是冬春季较高、夏秋季较低.此外，TN、TP、NO3--N 浓度均在空间上呈现西北区显著(P<0.05)高于东南区的趋势，且DO 浓度、Chla 浓度和N/P 在季节上存在显著性变化(P<0.05).

表1 2018 年9 月-2020 年6 月骆马湖不同季节水体环境因子的变化Table 1 Environmental factors in different seasons of Luoma Lake from September 2018 to June 2020

2.2 浮游植物种群结构和功能群特征

2.2.1 浮游植物种群结构特征和优势属

如图2(a)所示，骆马湖本次调查研究共鉴定出8门104 属浮游植物，其中绿藻、硅藻和蓝藻3 个门类占比较大.绿藻门共鉴定出56 属，硅藻门22 属，蓝藻门14 属，分别占总属数的53.8%、21.2%和13.5%；裸藻门、甲藻门和隐藻门各有4 属、3 属和3 属，分别占总属数的3.8%、2.9%和2.9%；金藻门和黄藻门均仅有1 属，均占总属数的1.0%.骆马湖各季节各区域浮游植物种类均以绿藻门、硅藻门和蓝藻门为主，其余浮游植物门属类较少，金藻门只在温度较低的2019 年春季出现.如图2(b)所示，调查期间骆马湖浮游植物优势属共有4 门32 属，优势度Y介于0.02～0.61 之间(图中黄色表示Y<0.02).冬、春季优势属多属于蓝藻门和绿藻门，其次是硅藻门.夏季优势属均属于蓝藻门，其中微囊藻属占据绝对优势，其次是颤藻属和鱼腥藻属；秋季优势属则多属于蓝藻门，其次是绿藻门和硅藻门.

图2 骆马湖浮游植物物种组成和优势属Fig.2 Phytoplankton species composition and dominant species in Luoma Lake

2.2.2 浮游植物功能群组成和特征

根据FG 功能群分类方法[17]，将骆马湖2018 年9月-2020 年6 月8 次采集的浮游植物样品分为29组功能群，分别为H1、Lo、M、J、S2、S1、SN、P、A、D、TB、X3、C、MP、F、NA、TD、G、Z、N、X2、T、Y、LM、W1、W2、X1、E 和TC，各功能群代表属及生境特征等见表2.将相对生物量大于5%的浮游植物功能群定义为该时期的优势功能群，大于50%为绝对优势功能群，共得到9 组优势功能群，分别为P、J、D、MP、A、Y、Lo、X2 和W1.

表2 骆马湖浮游植物功能群分组Table 2 Phytoplankton functional groups in Luoma lake

骆马湖浮游植物功能群在时空分布上的差异主要表现在功能群生物量大小和各功能群组成比例的变化(见图3)上，浮游植物总生物量的变化范围为1.92～9.63 mg/L.其中，时间分布上，以夏季最高(6.45 mg/L)，秋季次之(2.16 mg/L)，冬季为2.05 mg/L，春季最低(1.98 mg/L).空间分布上，骆马湖西北区浮游植物生物量较高于东南区.2018 年秋季西北区和东南区均以功能群J、MP 和Y 占优，占比分别为50%和68%.2018 年冬季西北区和东南区均以功能群A、P、D 和X2 占优，占比分别为72%和76%.2019 年春季西北区和东南区均以功能群P、D 和X2 占优，占比分别为53%和60%.2019 年夏季西北区和东南区均以功能群MP 为主，占比分别为93%和89%.2019 年秋季西北区和东南区均以功能群Lo、P 和Y 占优，占比分别为45%和58%.2019 年冬季西北区和东南区均以功能群Lo、P、D 和W1 占优，占比分别为60%和66%.2020 年春季西北区和东南区均以功能群Lo、P、D 和W1 占优，占比分别为45%和51%.2020 年夏季西北区和东南区均以功能群MP 为主，占比分别为72%和66%.相对于骆马湖西北区，功能群J 和MP 在2018 年秋季东南区占比较高，功能群Lo 在2020 年春季和冬季占比较高；相对于东南区，功能群Y、X2 和W1 分别在2018 年秋季、2019 年春季和2020 年春季占比较高；功能群MP 在两个湖区的夏季占比均最大.骆马湖浮游植物功能群总体演替趋势表现为P/J/MP→D/X2→MP→Lo/P→MP.

图3 骆马湖不同季节和区域功能群分布特征Fig.3 Distribution characteristics of functional groups in different seasons and regions of Luoma Lake

2.3 浮游植物功能群及其驱动因子分析

通过对骆马湖浮游植物优势功能群生物量进行去趋势对应分析(DCA)，发现最长排序轴长度小于3，故采用冗余分析(RDA)揭示功能群与环境因子的关系.结果(见图4)显示，第1 排序轴和第2 排序轴分别能解释29.25%和19.32%的浮游植物功能群落差异，蒙特卡洛置换检验表明，WT、TN 浓度、TP 浓度、CODMn浓度、pH 和N/P 是显著影响骆马湖浮游植物功能群落结构差异性的关键因子(P<0.05).其中，功能群X2、P、Y 与TN、TP、NO3--N、CODMn浓度均呈正相关，与N/P、pH 均呈负相关；功能群J、MP、W1与SD、WT、NH4+-N 浓度均呈正相关；功能群Lo、A和D 与N/P、DO 浓度和pH 均呈正相关.

图4 浮游植物优势功能群与环境因子的RDA 分析Fig.4 RDA analysis of dominant phytoplankton functional groups and environmental factors

2.4 水质评价

基于浮游植物功能群Q指数对骆马湖2018 年9 月-2020 年6 月采样的水质数据进行评价，得到其平均值范围为1.13～1.59〔见图5(a)〕.结果表明骆马湖整体处于耐受水平，夏季的Q指数同其他季节相比相对偏低，表明此时骆马湖富营养化程度较高.其中东南区的富营养化程度整体较西北区低.从年度变化来看，2019 年9 月-2020 年6 月骆马湖的Q指数比2018 年9 月-2019 年8 月高，骆马湖富营养化程度有所降低，水质状态变好.

图5 骆马湖各区域Q 指数、Shannon-Wiener 多样性指数和TLI 指数的季度变化Fig.5 Q index,Shannon-Wiener index and TLI index of different sites of Lake Luoma indifferent seasons

基于Shannon-Wiener 多样性指数(H)对骆马湖2018 年9 月-2020 年6 月采样的水质数据进行评价，得到其季均值范围为1.43～1.89〔见图5(b)〕.结果表明，骆马湖整体处于α中污染水平，骆马湖两年间夏季Shannon-Wiener 多样性指数要明显高于春季、秋季和冬季，为α中污染状态.从年度变化来看，2018年9 月-2019 年8 月的Shannon-Wiener 多样性指数平均值为1.75，2019 年9 月-2020 年6 月的Shannon-Wiener 多样性指数平均值为1.82.

基于TLI 指数对骆马湖2018 年9 月-2020 年6 月采样的水质数据进行评价，表明骆马湖总体处于中营养水平，其中两年间夏秋两季的污染较为严重，且主要集中在东南区〔见图5(c)〕.从年度变化来看，2018 年9 月-2019 年8 月的TLI 指数平均值为46.38，2019 年9 月-2020 年6 月的TLI 指数平均值为42.47，可以判断骆马湖水质有变好的趋势，其中2019 年夏季和秋季东南区TLI 指数分别为51.93 和50.65，已经达到轻度富营养化水平.

通过对骆马湖2018 年9 月-2020 年6 月各季度多种环境因子、TLI 指数、Shannon-Wiener 多样性指数和Q指数进行相关性分析(见图6).结果表明，WT 与pH、Chla 浓度均呈显著正相关，与CODMn浓度呈显著负相关；DO 浓度与TN、TP、NH4+-N 浓度均呈显著正相关；SD 与TN、TP、NH4+-N 浓度均呈显著负相关；TN 浓度与DO、NH4+-N、NO3--N 浓度均呈显著正相关；CODMn浓度与pH、N/P 均呈显著负相关；TLI 与CODMn、Chla 浓度均呈显著正相关，Q指数与Shannon-Wiener 多样性指数、TP 浓度、DO 浓度均呈显著负相关.

图6 骆马湖环境因子与Q 指数、Shannon-Wiener多样性指数和TLI 指数的Pearson 相关性分析Fig.6 Pearson correlation of environmental factors with Q index,Shannon-Wiener index and TLI index in Luoma Lake

3 讨论

3.1 骆马湖浮游植物功能群变化特征

浮游植物功能群把具有相同适应性和相同生境条件下的浮游植物进行归类，能够更加准确地描述生长环境特征，揭示浮游植物群落与水体环境间的动态关联并预测群落生态功能的变化.已有研究[18-19]表明，浮游植物功能群的季节性演替受温度、光照、营养盐等多种因子的影响.骆马湖作为过水性湖泊，水质变化受入湖河道来水影响较大，加之承担着南水北调东线调蓄，以及江苏省北部农业灌溉、水产养殖等多种功能，导致其水域环境条件复杂，浮游植物种类组成繁多且更新演替较快[20].与骆马湖浮游植物种群特征历史调查结果进行比较分析发现，2018 年9 月-2020 年6 月骆马湖共鉴定出8 门104 属浮游植物，高于张庆吉等[21](7 门71 属，2014-2018 年)、覃宝利等[22](6 门32 属，2017 年夏秋季)和申霞等[23](7 门30 属，2011 年冬季)研究结果，绿藻门、硅藻门和蓝藻门在骆马湖历年浮游植物调查中占比均较大.从骆马湖浮游植物功能群的组成(见图3)来看，2018 年秋季浮游植物功能群主要为J、P、MP 等适宜生活在混合高营养水体的类群，初秋的骆马湖营养盐浓度较高，有利于这些功能群的生长和繁殖.2018 年冬季和2019 年春季以D、X2 功能群占优势，以针杆藻属(Synedrasp.)为代表的D 功能群适宜在冬季弱碱性的浑浊水体中生存，以衣藻属(Chlamydomonassp.)为代表的X2 功能群属于投机性藻类，在初春环境条件适宜的情况下，便会迅速生长[24].2019 年夏季和2020 年均以颤藻属(Oscillatoriasp.)为代表的MP 功能群占优势，适宜生长在受扰动的富营养水体，骆马湖夏季汛期水量递增，TN 和 TP 浓度增加幅度较大，较高的营养盐浓度有利于MP 等蓝藻类群的生长[25].2019 年秋季、冬季和2020 年春季主要以Lo、P 功能群为主，Lo 功能群既能适应低磷的水体环境，也可以在营养物质隔离的水层中生长，P 功能群可以耐受低温和扰动，适宜生活在营养丰富的浅水水体，这一时期骆马湖由初秋到初春，温度逐渐降低，光照减少，TP 浓度降低均有利于这两种功能群的生长[26-27].

骆马湖浮游植物功能群的空间分布主要受入湖河流污染、围网养殖、非法圈圩和大量采砂的影响较大[28].2018 年秋季-2019 年夏季，骆马湖浮游植物优势功能群生物量整体分布较为均衡，西北区略高于东南区，骆马湖西北区水质受沂河和中运河两条入湖河流输入负荷的影响较大，西北区的TN 和TP 均大于东南区，此外西北区以往的非法圈圩和过度采砂行为也加速了西北区水体荒漠化[29-30].进入到2019 年秋季-2020 年夏季，骆马湖浮游植物优势功能群生物量逐渐向南偏移，东南区生物量增高.主要原因是骆马湖东南区六塘河、杨河滩闸附近受密集的船舶运输、渔货销售等因素影响，增加了东南区水体的营养负荷，此外近年来骆马湖开展了整治网箱养殖活动，大量养殖残渣和饵料可能释放至湖体，进一步增加了负荷，而西北区随着近年来全面禁止采砂后，湖体水质逐渐转好，功能群生物量有所降低[31-32].

3.2 骆马湖浮游植物功能群特征与环境因子的关系

水生态系统中，水体物理及化学因子的变化通常会改变浮游植物的功能群组成.根据环境变量和物种数据的RDA 分析，不同功能群受到各种环境因子不同程度的影响.WT、pH、TN 浓度、TP 浓度、CODMn浓度和N/P 的P值均小于0.05，是影响骆马湖浮游植物功能群分布的主要环境驱动因子.其中WT 决定藻类细胞的酶活性及生理代谢，进而影响藻类的繁殖及生长速率，并改变浮游植物的群落结构[33].通常，绿藻、蓝藻适宜在较高温度环境中生长，而硅藻适宜于较低的水温环境[34].本研究中，以颤藻属(Oscillatoriasp.)为代表的MP 功能群与WT 呈正相关，这类功能群基本属于蓝藻门和绿藻门，并且骆马湖夏季平均温度为(27.88±1.23) ℃，显著高于其他季节，为颤藻的生长及繁殖创造了条件[35].研究还发现Lo、Y、D 功能群与WT 均呈负相关，这3 个功能群均为适应低温、富营养水体的硅藻类群[36].

水体pH 也是影响浮游植物生长代谢的重要环境因子之一.有研究表明，弱碱性环境会促进浮游植物加快光合作用进程；反之，酸性环境使得浮游植物生长速度减缓[37].在本研究中，骆马湖在不同季节均表现出弱碱性水体，对浮游植物的生长和扩散起到促进作用.营养盐浓度作为影响浮游植物群落生长和组成的关键因子，其浓度过高会加剧湖泊中浮游植物的大量繁殖[38].有研究[39-40]表明，浮游植物藻类生长的最佳N/P 为16/1，当超过22/1 时，为明显磷限制；当低于9/1 时，为明显氮限制.研究期间骆马湖N/P 均大于22/1，说明骆马湖浮游植物增值主要为磷限制，有利于A、Lo 等耐受低营养水体的浮游植物类群的生长，但J、P、MP、X2 和W1 等适宜富营养水体的功能群在夏秋季节也出现短时间增殖，可能原因是近年来骆马湖夏秋季降水增多，外源营养负荷增大.此外，温度升高可导致沉积物底层有机质厌氧分解，磷含量短时期上升，从而可引起N/P 在夏秋季节一定程度上的降低，促进相关优势功能群生长[41-42].同时，夏秋季藻类增殖会使磷出现一定的累积，也会导致部分磷敏感功能群的出现[43].

3.3 水质评价方法适用性分析

湖泊富营养化评价方法主要有藻类指数法、TLI指数法等[44].彭凯等[45]在2014 年采用Shannon-Wiener多样性指数法对骆马湖水质进行评价，结果表明骆马湖水质为寡污染向β中污染过渡的状态.王世欢等[46]在2019-2020 年对内蒙古自治区4 个寒旱区湖泊(呼伦湖、岱海、乌梁素海和居延海)采用Shannon-Wiener 多样性指数法和TLI 指数法进行水质评价，发现基于浮游植物多样性指数的富营养评价结果显著低于基于TLI 指数的评价结果.一般对湖泊进行单一的方法评价往往难以客观反映水体真实营养状态.目前，利用功能群的分类赋值计算得到的Q指数评价方法得到逐步应用.因此，本研究采用Q指数、Shannon-Wiener 多样性指数和TLI 指数3 种方法对骆马湖富营养化进行评价.

Q指数计算结果显示，骆马湖为耐受状态；TLI指数计算结果显示，骆马湖为中营养状态；Shannon-Wiener 多样性指数计算结果显示，骆马湖为α中污染状态，Shannon-Wiener 多样性指数与Q指数呈显著负相关，说明这3 种方法的评价结果并不完全一致.其中骆马湖夏季Shannon-Wiener 多样性指数明显优于其他季节，这可能是因为夏季降雨量较大，降水的稀释作用对水体营养盐和浮游植物的稀释作用较为明显[47]，此外以Shannon-Wiener 指数为代表的多样性指数受水体类型、经纬度、海拔、流速、流量等区域特征影响较大，因而出现偏差[48].2019 年骆马湖夏季TLI 指数达到中-轻度富营养水平，随着温度的升高，MP 功能群逐渐占优，导致湖区Q指数降低，说明该时期骆马湖水体污染较严重，面临着水华暴发的风险，而2020 年夏季骆马湖TLI 指数接近贫营养状态，与实际情况不符，可能是由于传统的TLI 指数受理化参数指标影响较大，而这些指标往往容易受到环境变化的影响.整体来看，Q指数基于水生生物种类和功能群进行的评价，具有更好的预警作用和很好的适用性.

4 结论

a) 2018 年9 月-2020 年6 月骆马湖共鉴定出浮游植物8 门104 属.根据FG 功能群划分原则，对骆马湖浮游植物进行功能分组，可分为29 组功能群，其中P、J、D、MP、A、Y、Lo、X2、W1 等9 个功能群为优势功能群.

b) 受环境因素的影响，骆马湖浮游植物功能群呈现出季节性演替特征.2018 年9 月-2020 年6 月整体表现为P/J/MP→D/X2→MP→Lo/P→MP 的演替规律，其中冬季和初春以D、X2、Lo、P 功能群占绝对优势，夏季以MP 功能群占绝对优势.

c) 浮游植物功能群结构受环境变化影响，RDA分析表明WT、pH、TN 浓度、TP 浓度、CODMn浓度和N/P 是影响骆马湖浮游植物功能群结构动态变化的主要环境因素.

d) 基于Q指数、Shannon-Wiener 多样性指数和TLI 指数对骆马湖水质进行综合评价，对比分析发现利用Q指数进行水质评价在骆马湖水体有较好的预警性，骆马湖水质总体处于耐受状态.