浅析藻类监测在湖泊营养评价中的应用

　　摘要：藻类监测是河流、湖泊等缓流性水体水质评价和分析的重要方法，该方法多种多样，其中最常用的方法有生物指示法(包括污染指示种、生物指数法(BI)、污水生态系统)，多样性指数法(Whittaker多样性指数、Margalef 和Shannon-Weaver多样性指数等)，藻类污染指数，污生指数和硅藻生物指数等。本文详细介绍了这些监测方法，并简述了藻类监测方法结合其它方法对湖泊等水体进行营养评价的应用研究进展。

　　关键词：藻类监测,方法,湖泊营养评价

　　藻类是水生生态系统的初级生产者，其种类组成和数量的变化会直接影响水质质量。同时水生生物的代谢活动决定了水质的感观性状及内在理化状况，并且很大程度上反映了水生生物本身的群落结构特点，包括种类的组成及在各小环境中的分布、更替的时间频度及现存量等。湖泊富营养化是由于水生生物特别是浮游藻类大量增殖, 造成水体中营养负荷增加，形成藻型湖泊，因此从水质控制的角度看，藻型富营养化的危害要远远大于草型富营养化 。此外，当水体营养状态恶化时，耐污的种类个体数量猛增，敏感种类数量减少甚至消失，不同营养状态出现不同的水生浮游植物群落结构，故浮游植物的生态特征可以作为分析湖泊营养特征的有效方法。

　　1. 藻类监测在湖泊富营养化中的应用

　　藻类作为水生生态系统食物链第一环节的重要组成部分，尤其是在水生植被退化严重的富营养化藻型湖泊中，其接受的是水环境的综合影响，因此藻类监测结果反映整个环境中各种因素的综合作用，具有长期性综合性的优势。许多研究者将藻类的生态特征与水质理化监测相结合，对水体营养状态进行了综合分析和评价。

　　海水富营养化程度会影响浮游植物的多样性。彭昆仑等研究湛江港外海水富营养化水平与浮游植物多样性时，发现浮游植物多样性指数和均匀度的分布与营养状态指数分布基本上是相反的，即海水营养化水平高时，浮游植物多样性指数和均匀度较低。

　　综上所述，藻类监测可以准确反映天然湖泊、水库等缓流型、封闭型水体的营养状态，且能进行长期监测，反映水质的长期演变趋势，用于预测水体水质的未来发展，是一种具有长期性、科学性和综合性优势的湖泊营养监测分析方式。

　　2. 常用藻类监测方法

　　湖泊营养水平和藻类生长繁殖有一定的相关性，在不同营养类型或不同污染程度的水体中，藻类的数量、种群组成及优势种类都会发生相应的变化。浮游植物的种类组成最能反映水体的污染状，同时也作为湖泊营养特性的指标和判断营养状况的有效方法。

　　2.1. 生物指示评价法

　　生物指示评价法是目前国内外评价水体富营养程度中较为简单、方便的，可以直观地评价水体的富营养化状况。该方法主要包括污染指示种、生物指数法(BI)、污水生态系统法等。Kolkwitz和Marsson将水体分为多污带、alpha-中污带、beta-中污带和寡污带，并对每种污染带中的底泥、溶解氧、生化需氧量和生存的藻类等作了详细评价，形成污水生物系统，用于监测和评价水质。此后，一些学者进一步研究引进了定量的概念，即以群落中优势种为重点，在研究群落结构的基础上，根据水生生物种类的数量设计出许多公式，计算出生物指数，发展出生物指数法，如培克法和津田松苗法。我国学者根据不同营养状态湖泊、水库中常见的浮游植物优势种类和浮游植物数量将水体营养状况分为贫营养型、中营养型、富营养型和重富营养型4个营养级别对水体营养状况进行评价。不同营养状态湖泊、水库中常见浮游植物优势种属见表1。此外，水生态的变化往往影响藻类群落特征，反映所在水体水环境的长期性和综合性的变化。上世纪40年代末，生物学工作者已发现在未受污染的河流中藻类植物主要为硅藻，少数为绿藻和蓝藻;河流被污染以后，种数减少，以各种丝状绿藻占优势。

　　2.2. 多样性指数法

　　物种多样性是群落的主要特征，反映群落结构的稳定性。通过多样性指数可以了解群落中不同种类的个体差异、物种的分布格局、群落结构的组成和水体的营养状况，作为判定水体营养状况的依据。常用的多样性指数包括Whittaker多样性指数、Margalef指数、Shannon-Wiever多样性指数、生物多样性指数和均匀度指数。

　　Whittaker多样性指数也称β-多样性指数，β值越大，不同采样时间内的共有种就越少，其生态环境存在差异越大，说明其水质有一定的变化，因此这种指数可以反映不同采样时间的物种组成状况，评价该时段的生境状况。

　　Margalef多样性指数(d)，运用公式(1.1)对群落多样性进行判别，但判别能力不高，特别是对稀有种的评价，结果可能被错误理解，因此在浮游植物群落结构研究中要谨慎使用。

　　d = S- 1/logN (1.1)

　　式中：S——种类数;

　　N——个体数;

　　Shannon- Weaver指数(公式1.2)是基于生物量并对浮游植物群落物种数敏感的多样性指数，在不同的营养条件下,浮游植物可以有类似的组成，或相同营养条件下呈现不同的组成，但生物量必定随着水体营养状态的上升而增加，因此从有机碳或有机氮等能量水平方面考虑群落结构特点的Shannon-Weaver指数能准确的反映群落结构。

　　D=-∑(ni/n)log2(ni/n) (1.2)

　　式中， D——多样性指数;

　　n——样品中藻类总个体数;

　　ni——样品中i种的个体数;

　　2.3. 藻类污染指数

　　Palmer根据藻类对有机污染的敏感度的不同，对能耐污的20个属的藻类分别给予不同的污染指数值，根据水样中出现的这些藻类计算总污染指数，总污染指数大于20，属于重污染，介于15-19的为中污染，而低于15的为轻污染。该方法先用“属”作为污染指数，每个属包括的种类有多有少，如裸藻属我国记载达95种、变种、变型，但并非所有种都生长在有机质含量高的水体，如旋纹裸藻(E.spirogyra)等。另外某些属的大部分种类都不耐污，但可能有个别种类如衣藻属的中华拟衣藻(Chloromonas sinica)是一种很耐污的种类。因此，这种方式是粗放的评价方法。

　　2.4. 污生指数

　　污生指数是一种根据不同藻类种数和出现频率分别给予分值，计算后评价有机污染的方法。计算公式由Pantle和Buck(1955年)提出：SI=∑S×h/∑h，S为不同种类的分值，从寡污染种到多污染种为1-4;h为出现率，从少到多分为3或5级，分值为1-5。SI=1-1.5为轻污染，1.5-2.5为中污染，2.5为重污染，3.5-4.0为严重污染[22]。

　　2.5. 硅藻生物指数

　　根据硅藻对有机污染物的不同反应，计算硅藻指数(公式1.3)来测定河流被污染的程度。

　　I=(2A+B-2C)/ (A+B-C)×100 (1.3)

　　式中：I——硅藻生物指数;

　　A——不耐有机污染种类数;

　　B——对有机污染无特殊反应种类数;

　　C——有机污染地区特有生存的种类数。

　　3. 展望

　　湖泊富营养化普遍存在，如我国几大湖泊滇池、巢湖等富营养化程度严重，蓝藻水华爆发时有发生，藻类监测任务显得越来越重要，特别是长期性的藻类监测和群落演替分析，可以为预测水华爆发提供基础资料。科学工作者也尝试将GIS技术，应用于湖泊富营养藻类动态监测和水华预警的研究工作，将藻类监测评价与水华爆发预警相结合，不断改进藻类监测方法和技术，为实际工作提供科学基础和有效方法。

　　参考文献：

　　[1] 徐淑庆，徐文立. 桂林漓江藻类植物生态学研究. 钦州师范高等专科学校学报，2006，21(3):105-108

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　　[4] 詹寿发，樊有赋，陈晔等. 江西九江甘棠湖浮游藻类调查及水质污染的分析. 安徽农业科学，2007，35(34)：11192—11198

　　[5] 马正学，宋玉珍，扬茂盛. 黄河兰州段的藻类群落用于水质评价的研究. 甘肃科学学报，1996，8(1):79-82

　　[6] 林碧琴，姜彬慧. 藻类与环境保护[M]. 沈阳：辽宁民族出版社，1999：286-421

　　[7] 胡鸿钧，魏印心. 中国淡水藻类:系统、分类及生态[M]. 科学出版社，2006:948

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