牛海玉，陳 純，韓博平，2

(1：暨南大學(xué)生態(tài)學(xué)系，廣州 510632)

(2：廣東省水庫藍(lán)藻水華防治中心，廣州 510632)

基于濃縮法的浮游植物定量數(shù)據(jù)穩(wěn)定性與可靠性分析*

牛海玉1，陳 純1，韓博平1，2**

(1：暨南大學(xué)生態(tài)學(xué)系，廣州 510632)

(2：廣東省水庫藍(lán)藻水華防治中心，廣州 510632)

浮游植物是水生生態(tài)系統(tǒng)中重要的初級生產(chǎn)者，相對準(zhǔn)確地定量它們的數(shù)量是進(jìn)一步進(jìn)行水質(zhì)評價(jià)和生態(tài)功能分析的基礎(chǔ).通過采集處于不同營養(yǎng)狀態(tài)的水庫和不同處理的圍隔中的浮游植物，研究影響濃縮法定量浮游植物的因素，了解如何通過濃縮法來合理地定量浮游植物.分析濃縮倍數(shù)、樣品的顯微鏡計(jì)數(shù)量、水體營養(yǎng)狀態(tài)對浮游植物豐度、生物量及群落多樣性等定量參數(shù)穩(wěn)定性的影響，同時(shí)比較單個(gè)不同水體中重復(fù)(或平行)樣品之間浮游植物豐度的差別.結(jié)果表明，基于浮游植物的顯微鏡計(jì)數(shù)效率與定量數(shù)據(jù)穩(wěn)定性的綜合考慮，選擇計(jì)數(shù)4 片×10 格/片即可基本保證定量數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性；在保證正常鏡檢的基礎(chǔ)上，考慮水體營養(yǎng)狀態(tài)適當(dāng)增加濃縮倍數(shù)能夠提高定量數(shù)據(jù)的可靠性；在特別依賴生物量或稀有種進(jìn)行水質(zhì)評價(jià)時(shí)，處于不同營養(yǎng)水平的水體均需要增加樣品的平行數(shù)來提高定量數(shù)據(jù)的可靠性.

浮游植物；計(jì)數(shù)；豐度；生物量；多樣性；濃縮法

浮游植物是水域生態(tài)系統(tǒng)中的重要初級生產(chǎn)者，能快速響應(yīng)水體水質(zhì)和營養(yǎng)狀態(tài)的變化，其種類和數(shù)量信息被廣泛應(yīng)用于水質(zhì)和富營養(yǎng)化的監(jiān)測、評價(jià)以及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警[1-3].浮游植物現(xiàn)存量是指某一時(shí)間內(nèi)單位體積水體中所存在的浮游植物數(shù)量，即浮游植物豐度(密度)或浮游植物的生物量[4].盡管計(jì)數(shù)是定量浮游植物的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，但如何提供較為可靠的浮游植物定量數(shù)據(jù)仍然困擾著初學(xué)者甚至長期從事浮游植物監(jiān)測的人員.

在浮游植物定量過程中，采集一定體積的水樣，加固定劑后，再將水樣濃縮后利用顯微鏡進(jìn)行計(jì)數(shù)，然后根據(jù)浮游植物細(xì)胞的形態(tài)按最近似的幾何形態(tài)測量必要的量度，計(jì)算出浮游植物的體積，通過比重轉(zhuǎn)化為生物量[5-6].浮游植物的個(gè)體和細(xì)胞大小相差很大，生物量被認(rèn)為更能反映浮游植物群落在生態(tài)系統(tǒng)中的作用，但從樣品采集到最后的生物量計(jì)算的每個(gè)環(huán)節(jié)均會產(chǎn)生誤差.陳純等分析了浮游植物定量過程中生物量計(jì)算可能產(chǎn)生的誤差[7].Zarauz等比較分析了活體樣品與加固定劑樣品在生物量上的差別[8].在浮游植物計(jì)數(shù)的樣品處理上，通常采用2種方法，即樣品濃縮法和沉淀杯法[9].樣品濃縮法是將水樣通過毛細(xì)管進(jìn)行濃縮再進(jìn)行顯微鏡計(jì)數(shù)的方法.理論上，當(dāng)濃縮損失很小且具有足夠的數(shù)量進(jìn)行顯微鏡計(jì)數(shù)時(shí)，濃縮法可提供較好的數(shù)據(jù)質(zhì)量.然而，濃縮過程耗時(shí)且存在細(xì)胞損失，同時(shí)計(jì)數(shù)量也因樣品性質(zhì)和鏡檢人員而異[10].自1978年聯(lián)合國教科文組織將Uterm?hl計(jì)數(shù)法編入浮游植物手冊以來，已成為目前國際上浮游植物調(diào)查研究最通用的方法[11].該方法需要采用倒置顯微鏡和特定的沉淀杯，從而限制了發(fā)展中國家的使用[11-14].目前多數(shù)發(fā)展中國家仍然廣泛采用樣品濃縮法，我國湖泊等監(jiān)測標(biāo)準(zhǔn)也推薦樣品濃縮法[15-16].在實(shí)際的操作上，濃縮法存在很大的經(jīng)驗(yàn)性，如濃縮倍數(shù)和重復(fù)計(jì)數(shù)的片數(shù)或視野數(shù)并沒有明確的規(guī)定，導(dǎo)致不同人員在計(jì)算時(shí)采用的質(zhì)量控制是不同的，從而降低了不同來源數(shù)據(jù)之間的可比性[16].因此，認(rèn)識基于濃縮法的浮游植物定量數(shù)據(jù)的影響因素仍非常必要.

濃縮法計(jì)數(shù)是將一定體積(0.1ml)的待測浮游植物濃縮樣品置于具有確定面積和容積的載玻片——浮游植物計(jì)數(shù)板上，在顯微鏡下直接計(jì)數(shù)的一種方法[15].國內(nèi)規(guī)范中的濃縮法計(jì)數(shù)有兩種標(biāo)準(zhǔn)，一種為在10×40倍鏡下，每片對2、5、8列進(jìn)行計(jì)數(shù)，每瓶標(biāo)本計(jì)數(shù)2次(2片)取平均值[16]；另一種方法為在10×40倍鏡下最少計(jì)數(shù)100個(gè)視野，每瓶標(biāo)本計(jì)數(shù)2次(2片)取平均值[5].每片計(jì)數(shù)的100個(gè)視野要保證均勻分布在計(jì)數(shù)框中.浮游植物豐度低的情況下，需要增加計(jì)數(shù)的視野數(shù)(100～500個(gè))，以保證在計(jì)數(shù)視野數(shù)中浮游植物個(gè)體的總數(shù)達(dá)到100個(gè)以上.在計(jì)數(shù)過程中，如碰到某些個(gè)體部分在視野中、部分在視野外時(shí)，可只對出現(xiàn)在視野上半圈的浮游植物計(jì)數(shù)，而出現(xiàn)在下半圈的浮游植物不計(jì)數(shù)，如全部計(jì)數(shù)會導(dǎo)致定量結(jié)果偏高[5].本文采用10×10倍鏡對整片的體積較大的浮游植物(大于15 μm)進(jìn)行計(jì)數(shù)，在10×40倍鏡下隨機(jī)選取4列對較小的浮游植物(2～15 μm)進(jìn)行計(jì)數(shù)的方法.

本研究的水樣采集于3座不同營養(yǎng)水平水庫的敞水區(qū)以及3種不同處理的實(shí)驗(yàn)圍隔，這些樣品提供了多樣化的浮游植物群落.本文的結(jié)果和結(jié)論可為仍采用濃縮法的人員和實(shí)驗(yàn)室了解和掌握該方法的特點(diǎn)及提高數(shù)據(jù)可靠性提供依據(jù).

1 材料與方法

1.1 采樣地點(diǎn)與采樣方法

浮游植物定量樣品采集于3座不同營養(yǎng)水平的大型水庫及3組不同處理的實(shí)驗(yàn)圍隔.3座水庫分別為流溪河水庫(貧中營養(yǎng))、高州水庫(中營養(yǎng))和大沙河水庫(富營養(yǎng))[17].實(shí)驗(yàn)圍隔3組處理分別為添加營養(yǎng)鹽組、添加魚類組和對照組，每個(gè)處理組均設(shè)置5個(gè)平行，每個(gè)圍隔的體積為90 m3[18].

于2013年5月對3座水庫進(jìn)行一次性定量分析樣品的采集，同時(shí)測定水體的相關(guān)理化指標(biāo)及葉綠素a濃度[19].3座水庫浮游植物定量分析樣品用采水器在各水庫的敞水區(qū)水體表層0.5 m處采得，采集水樣的體積為10 L，混合均勻后分裝至5個(gè)1 L聚乙烯塑料瓶中，并以終體積比為5%的福爾馬林固定，以待下一步的濃縮和鏡檢.2013年7月對15個(gè)圍隔進(jìn)行一次性采樣，每個(gè)圍隔在水體表層0.5 m處采集1 L水樣，并以終體積比為5%的福爾馬林固定，以待下一步的濃縮和鏡檢[16-17].

1.2 樣品處理及計(jì)數(shù)方法

水庫和圍隔的水樣處理和計(jì)數(shù)方法一致.將樣品靜置一周后用孔徑為20 μm的多層篩絹封蓋的直徑為2 mm的虹吸管吸出上層清液[20]，根據(jù)水庫的營養(yǎng)水平，將流溪河水庫的樣品濃縮到15ml，高州水庫、大沙河水庫樣品濃縮到50ml，圍隔樣品均濃縮到30～50ml.

將待鑒定浮游植物樣品充分搖勻后用移液槍吸取0.1ml置于0.1ml浮游植物計(jì)數(shù)框(共100格)中，使用Olympus BX51顯微鏡進(jìn)行鏡檢，在10×10倍鏡下對體積較大的浮游植物(大于15 μm)進(jìn)行整片計(jì)數(shù)，10×40倍鏡下對較小的浮游植物(2～15 μm)在一定視野下(10格/片)進(jìn)行計(jì)數(shù)[21].每片的定量結(jié)果代表用上述方法對0.1ml的濃縮水樣進(jìn)行鏡檢計(jì)數(shù)后計(jì)算所得的浮游植物數(shù)量.每個(gè)浮游植物樣品分別鏡檢5片(每片計(jì)數(shù)10 格).分別從5片中隨機(jī)選擇其中1、2、3、4 片的計(jì)數(shù)總量累加后換算成相應(yīng)的浮游植物細(xì)胞豐度.

1.3 浮游植物的鑒定、計(jì)數(shù)及群落豐度和生物量的計(jì)算

浮游植物種類鑒定主要參照有關(guān)文獻(xiàn)的描述及圖鑒[22].

基于濃縮法，每個(gè)樣品分別鏡檢5片浮游植物樣品，并分別計(jì)算鏡檢每片樣品所對應(yīng)的豐度及生物量：

(1)

式中，N為浮游植物豐度(cells/ml)；A為計(jì)數(shù)框面積(mm2)；Ac為計(jì)數(shù)面積(mm2)；Vs為1 L原水樣沉淀濃縮后的體積(ml)；Va為計(jì)數(shù)框的容積(0.1ml)；n為計(jì)數(shù)所得的浮游植物數(shù)量(cells)[23-24].

使用光學(xué)顯微鏡對定量樣品進(jìn)行細(xì)胞計(jì)數(shù)和體積測量后，根據(jù)體積公式計(jì)算單個(gè)種類的體積和生物量(藻細(xì)胞濕重)[25].

1.4 群落豐度、群落生物量、浮游植物種類數(shù)的隨機(jī)抽取及計(jì)算

采用隨機(jī)化方法(bootstrapping)，從計(jì)數(shù)的5片中隨機(jī)抽取1、2、3、4片計(jì)算群落豐度、生物量、辛普森多樣性指數(shù)[26]，同時(shí)計(jì)算出各定量指標(biāo)所對應(yīng)的偏差.采用隨機(jī)化方法，提供各定量指標(biāo)的均值和偏差.同時(shí)，采用群落多樣性稀疏方法(rarefaction)，對不同平行樣品所代表的群落結(jié)構(gòu)進(jìn)行比較.所有計(jì)算在R語言中實(shí)現(xiàn)[27].

2 結(jié)果與分析

2.1 浮游植物群落種類組成

圖1 浮游植物種類數(shù)及其群落組成Fig.1 Species richness and composition of phytoplankton communities

在所采集的浮游植物樣品中，流溪河水庫共鑒定出6門40種，高州水庫5門56種，大沙河水庫7門76種.圍隔的對照組6門44種，添加營養(yǎng)鹽組5門35種，添加魚類組5門42種(圖1).

2.2 不同計(jì)數(shù)量的浮游植物豐度、生物量與種類數(shù)

根據(jù)對計(jì)數(shù)量為隨機(jī)化抽取的1、2、3、4片與全部5片定量數(shù)據(jù)的比較，浮游植物豐度隨著計(jì)數(shù)片數(shù)的增加趨于穩(wěn)定，偏差減小(圖2a).4片的生物量數(shù)據(jù)基本趨于穩(wěn)定，且相對1、2、3片平行所得數(shù)據(jù)偏差較小(圖2b).計(jì)數(shù)片數(shù)與浮游植物種類數(shù)偏差呈負(fù)相關(guān)，隨計(jì)數(shù)片數(shù)的增加，浮游植物種類數(shù)偏差減小(圖2c).

2.3 平行水樣浮游植物定量的重復(fù)性

根據(jù)2.2節(jié)數(shù)據(jù)分析，選擇在計(jì)數(shù)4片的計(jì)數(shù)量下進(jìn)行平行水樣定量數(shù)據(jù)的比較，3座水庫的5個(gè)平行樣品之間的豐度、生物量和辛普森指數(shù)都有較大差別(圖3).單個(gè)(瓶)浮游植物樣品的豐度與5個(gè)(瓶)浮游植物樣品的平均豐度之間最大相差為33.14%；單個(gè)(瓶)浮游植物樣品的生物量與5個(gè)(瓶)浮游植物樣品的平均生物量之間最大相差45.28%；浮游植物群落辛普森指數(shù)最大相差54.19%.

3座水庫各自5個(gè)平行樣品的浮游植物群落種類稀疏曲線提供不同樣品所對應(yīng)群落結(jié)構(gòu)的比較(圖4).由于樣品計(jì)數(shù)量的隨機(jī)性，對單個(gè)水庫而言，每個(gè)平行樣品的總計(jì)數(shù)細(xì)胞數(shù)存在差異，觀測到的浮游植物種類數(shù)不同.營養(yǎng)水平較高的大沙河水庫和高州水庫中觀測到的種類數(shù)基本達(dá)到穩(wěn)定，而營養(yǎng)水平較低的流溪河水庫中所觀測到的種類數(shù)沒有達(dá)到漸近線.

圖2 不同計(jì)數(shù)量下浮游植物豐度(a)、生物量(b)和種類數(shù)(c)的比較Fig.2 Comparison of abundance(a)， biomass(b)， and species richness(c) of phytoplankton under different counting volumes

圖3 3座水庫的5個(gè)平行樣品中每個(gè)樣品計(jì)數(shù)4×10格下的浮游植物豐度、生物量和辛普森多樣性指數(shù)Fig.3 Abundance， biomass and Simpson index of phytoplankton in five repeated water samples from three reservoirs under counting 4×10 lattices

圖4 3座水庫5個(gè)平行樣品中浮游植物群落的種類稀疏曲線Fig.4 Rarefaction curves of species richness in five repeated water samples from three reservoirs at distinct trophic states

2.4 濃縮倍數(shù)、豐度、生物量與數(shù)據(jù)質(zhì)量

對計(jì)數(shù)4片(每片10格)的浮游植物定量數(shù)據(jù)進(jìn)行偏差分析，以了解濃縮倍數(shù)、浮游植物總豐度、浮游植物總生物量對定量數(shù)據(jù)偏差的影響.濃縮倍數(shù)與豐度偏差呈顯著相關(guān)(圖5a)，說明濃縮倍數(shù)顯著影響浮游植物群落豐度定量數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性.濃縮倍數(shù)與生物量偏差的相關(guān)性不顯著(P=0.109)，說明濃縮倍數(shù)對生物量穩(wěn)定性的影響相對較弱.浮游植物總豐度與豐度偏差、生物量偏差之間均呈顯著相關(guān)(圖5b、c)，說明水體浮游植物總豐度對豐度、生物量定量數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性都有顯著影響，總豐度越高，豐度、生物量的定量數(shù)據(jù)穩(wěn)定性越低.浮游植物總生物量與生物量偏差呈顯著正相關(guān)(圖5d)，說明浮游植物總生物量越高，生物量定量數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性越低.浮游植物總生物量與豐度偏差的相關(guān)性不顯著(P=0.521).

圖5 濃縮倍數(shù)、浮游植物總豐度、浮游植物總生物量與豐度偏差、生物量偏差間的相關(guān)性Fig.5 Correlations between data quality(standard deviation) and the counted concentration ratio of samples， total counting abundance and biomass of phytoplankton

3 討論

3.1 計(jì)數(shù)量對浮游植物豐度、生物量與群落多樣性的影響

濃縮法的計(jì)數(shù)量控制有兩類：一種是在10×40倍鏡下，每片鏡檢2、5、8列并進(jìn)行記錄，看2片平行樣品[16]；另一種方法是在10×40倍鏡下鏡檢100～500個(gè)視野[5].也有研究采用計(jì)數(shù)大于300個(gè)細(xì)胞即可停止的方法[21].本文采用的是10×10倍下鏡檢整片浮游植物計(jì)數(shù)板、10×40倍鏡下隨機(jī)鏡檢4列(每片計(jì)數(shù)100格中的10格，計(jì)數(shù)4片)的方法.10×10倍鏡下鏡檢整片浮游植物計(jì)數(shù)框可以減少大個(gè)體浮游植物及稀有種無法被鏡檢的概率，稀有種對定量結(jié)果影響較大，因此10×10倍下鏡檢整片浮游植物計(jì)數(shù)是非常必要的[7，29].

隨計(jì)數(shù)量的增加，浮游植物豐度偏差、生物量偏差均減小，并且隨計(jì)數(shù)量增加鏡檢到的浮游植物種類數(shù)增加.所以增加鏡檢計(jì)數(shù)的片數(shù)可提高定量結(jié)果可信度.本文數(shù)據(jù)分析表明，計(jì)數(shù)4片(每片10格)即可使豐度、生物量的偏差較小，從而保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性.因浮游植物計(jì)數(shù)框蓋玻片沒有密封性，樣品中水分蒸發(fā)會導(dǎo)致計(jì)數(shù)不準(zhǔn)確，因此計(jì)數(shù)過程應(yīng)盡快完成[8].隨機(jī)鏡檢4列既保證了鏡檢的隨機(jī)性又能夠減少記錄視野數(shù)的工作量，可縮短鏡檢時(shí)間，避免樣品中水分蒸發(fā)過多而影響定量結(jié)果的準(zhǔn)確性，并提高鏡檢效率.綜合考慮效率和數(shù)據(jù)可靠性，浮游植物定量中每個(gè)樣品鏡檢4個(gè)平行時(shí)定量數(shù)據(jù)基本穩(wěn)定，但建議每個(gè)濃縮后的樣品計(jì)數(shù)5片(每片10格)，從5片中隨機(jī)抽取4片可以提供4片下的均值和偏差，從而可了解數(shù)據(jù)的置信區(qū)，能夠?yàn)閿?shù)據(jù)質(zhì)量控制提供有價(jià)值的參考.特別是對以往沒有采樣經(jīng)歷的水體，可采用這種方法來確定計(jì)數(shù)量.

3.2 平行樣品數(shù)與浮游植物定量偏差的關(guān)系

浮游植物總豐度、總生物量也是影響豐度和生物量定量偏差的重要因素，總豐度和總生物量的提高會增加這類偏差，說明浮游植物豐度越高的水體單一樣品計(jì)數(shù)計(jì)算出的浮游植物定量數(shù)據(jù)不穩(wěn)定可能性越高.稀疏曲線提供了分析和比較不同樣品群落結(jié)構(gòu)的方法，這種方法在開展多樣性分析時(shí)更為有效.導(dǎo)致平行樣品定量數(shù)據(jù)之間的差別，一方面與水樣之間的可重復(fù)性有關(guān)，另一方面也與濃縮過程的可重復(fù)性有關(guān).為提高浮游植物定量數(shù)據(jù)的可靠性，在條件允許的情況下采集平行樣品是必要的，特別是當(dāng)水體處于某一個(gè)水質(zhì)等級附近時(shí)，更需要以平行水樣來保證數(shù)據(jù)質(zhì)量和評價(jià)結(jié)果的可靠性.

3.3 濃縮倍數(shù)與豐度偏差、生物量偏差的關(guān)系

樣品濃縮倍數(shù)與浮游植物定量數(shù)據(jù)的偏差有顯著相關(guān)性，在一定范圍內(nèi)浮游植物定量結(jié)果偏差隨浮游植物樣品濃縮倍數(shù)的增加而降低.濃縮倍數(shù)與生物量偏差的這種關(guān)系，說明在水體營養(yǎng)水平較低時(shí)，濃縮倍數(shù)越大則浮游植物群落定量結(jié)果的穩(wěn)定性越高.增加濃縮倍數(shù)可增加計(jì)數(shù)的細(xì)胞數(shù)量和稀有種被鏡檢到的概率，從而提高定量結(jié)果的可信度.需要指出的是，本文中高濃縮倍數(shù)的數(shù)據(jù)點(diǎn)較少.

我國已發(fā)表的論文目前仍主要采用濃縮法定量浮游植物，根據(jù)規(guī)范一般濃縮到30ml[16].但對富營養(yǎng)化水體而言，浮游植物豐度增加，水體濃縮到30ml導(dǎo)致鏡檢過程中視野中浮游植物可能會存在重疊或豐度過大無法計(jì)數(shù)的現(xiàn)象.因此，濃縮體積應(yīng)考慮到待檢水體的營養(yǎng)水平，因此建議寡營養(yǎng)水平水體(如流溪河水庫)濃縮到15～20ml，中營養(yǎng)水平水體(如高州水庫)濃縮到40～50ml，富營養(yǎng)水平水體(如大沙河水庫)濃縮到70～80ml.

4 結(jié)論

1) 濃縮法計(jì)數(shù)通過增加計(jì)數(shù)量可提高定量數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，4片(每片10格)基本穩(wěn)定.我們建議共計(jì)數(shù)5片，從5片中隨機(jī)抽取4片可以提供4片下的均值和偏差，從而了解數(shù)據(jù)的置信區(qū)，為數(shù)據(jù)質(zhì)量控制提供參考.

2) 由于定量數(shù)據(jù)偏差受水樣本身和濃縮中虹吸過程的影響，在條件可能或水質(zhì)評價(jià)等要求時(shí)，應(yīng)采集平行(重復(fù))樣品來降低偏差.

3) 浮游植物樣品的濃縮體積要根據(jù)水體的營養(yǎng)水平及浮游植物豐度而定，在不影響鏡檢計(jì)數(shù)可行性的條件下增加濃縮倍數(shù)可提高定量數(shù)據(jù)的精確性.建議體積為1L的浮游植物樣品，寡營養(yǎng)水平水體濃縮到15～20ml，中營養(yǎng)水平水體濃縮到40～50ml，富營養(yǎng)水平水體濃縮到70～80ml.

[1] Bianchi F， Acri F， Aubry FBetal. Can plankton communities be considered as bio-indicators of water quality in the Lagoon of Venice?MarinePollutionBulletin， 2003， 46： 964-971.

[2] Reynolds CS. Ecology of plankton. Cambridge： Cambridge University Press， 2006.

[3] Richardson TL， Gibson CE， Heaney SIetal. Temperature， growth and seasonal succession of phytoplankton Lake Baikal， Siberia.FreshwaterBiology， 2000， 44： 431-440.

[4] Hallegraeff GM. A comparison of different methods used for the quantitative evaluation of biomass of freshwater phytoplankton.Hydrobiologia， 1977， 55(2)： 145-165.

[5] 王 冀，王 建.浮游植物的采集、計(jì)數(shù)與定量方法.水庫漁業(yè)，1982，4：58-63.

[6] 杜勝藍(lán)，黃歲樑，臧常娟等.浮游植物現(xiàn)存量表征指標(biāo)間相關(guān)性研究Ⅰ：葉綠素a與生物量.水資源與水工程學(xué)報(bào)，2011，22(1)：40-44.

[7] 陳 純，李思嘉，胡 韌等.四種浮游植物生物量計(jì)算方法的比較分析.湖泊科學(xué)，2013，25(6)：927-935.DOI 10.18307/2013.0617.

[8] Zarauz L， Irigoien X. Effects of Lugol’s fixation on the size structure of natural nano-microplankton samples， analyzed by means of an automatic counting method.JournalofPlanktonResearch， 2008， 30(11)： 1297-1303.

[9] Bollmann J， Cortés MY， Haidar ATetal. Techniques for quantitative analyses of calcareous marine phytoplankton.MarineMicropaleontology， 2002， 44(3)： 163-185.

[10] 金相燦，屠清瑛.湖泊富營養(yǎng)化調(diào)查規(guī)范：第2版.北京：中國環(huán)境科學(xué)出版社，1990：239-245.

[11] Lund JWG， Kipling C， Le Cren ED. The inverted microscope method of estimating algal numbers and the statistical basis of estimations by counting.Hydrobiologia， 1958， 11(2)： 143-170.

[12] Hamilton PB， Proulx M， Earle C. Enumerating phytoplankton with an upright compound microscope using a modified settling chamber.Hydrobiologia， 2001， 444(1/2/3)： 171-175.

[13] Rott E， Salmaso N， Hoehn E. Quality control of Uterm?hl-based phytoplankton counting and biovolume estimates-an easy task or a Gordian knot?Hydrobiologia， 2007， 578(1)： 141-146.

[14] 孫 軍，劉東艷，錢樹本.一種海洋浮游植物定量研究分析方法——Uterm?hl方法的介紹及其改進(jìn).海洋科學(xué)進(jìn)展，2002，20(2)：105-112.

[15] 陳 坤，張前前，史海燕等.浮游植物計(jì)數(shù)方法比較研究.海洋環(huán)境科學(xué)，2007，26(4)：383-385.

[16] 章宗涉，黃祥飛.淡水浮游生物調(diào)查規(guī)范.北京：科學(xué)出版社，1991：339-344.

[17] 林秋奇，胡 韌，段舜山等.廣東省大中型供水水庫營養(yǎng)現(xiàn)狀及浮游生物的響應(yīng).生態(tài)學(xué)報(bào)，2003，23(6)：1102-1108.

[18] 陳曉玲，程 丹，李慧明等.南亞熱帶水庫中盔形溞牧食對浮游植物群落影響的圍隔試驗(yàn).水生態(tài)學(xué)雜志，2012，33(3)：20-26.

[19] 林少君，賀立靜，黃沛生等.浮游植物中葉綠素a提取方法的比較與改進(jìn).生態(tài)科學(xué)，2005，24(1)：9-11.

[20] Hu R， Han BP， Naselli-Flores L. Comparing biological classifications of freshwater phytoplankton： a case study from South China.Hydrobiologia， 2013， 701(1)： 219-233.

[21] Zhou G， Zhao X， Bi Yetal. Phytoplankton variation and its relationship with the environment in Xiangxi Bay in spring after damming of the Three-Gorges， China.EnvironmentalMonitoringandAssessment， 2011， 176(1/2/3/4)： 125-141.

[22] 胡鴻鈞，魏印心.中國淡水藻類：系統(tǒng)分類及生態(tài).北京：科學(xué)出版社，2006.

[23] Hillebrand H， Dürselen CD， Kirschtel Detal. Biovolume calculation for pelagic and benthic microalgae.JournalofPhycology， 1999， 35(2)： 403-424.

[24] 王 驥，王 建.浮游植物的葉綠素含量、生物量、生產(chǎn)量相互換算中的若干問題.武漢植物學(xué)研究，1984，2(2)：249-258.

[25] 孫 軍，劉東艷，錢樹本.浮游植物生物量研究Ⅰ.浮游植物生物量細(xì)胞體積轉(zhuǎn)化法.海洋學(xué)報(bào)，1999，1(2)：75-85.

[26] Heip C， Engels P. Comparing species diversity and evenness indices.JournaloftheMarineBiologicalAssociationoftheUnitedKingdom， 1974， 54(3)： 559-563.

[27] R Development Core Team. R： A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing， Vienna， Austria， 2008， ISBN 3-900051-07-0， URL http：//www.R-project.org.

Quality and reliability of quantifying phytoplankton abundance and biomass data based upon the concentrated water sample method

NIU Haiyu1， CHEN Chun1& HAN Boping1，2

(1：DepartmentofEcology，JinanUniversity，Guangzhou510632，P.R.China)

(2：GuangdongCenterforProtectionandControlofCyanobacterialBloomsinReservoirs，Guangzhou510632，P.R.China)

Phytoplankton is a main primary producer， especially in pelagic ecosystems. Thus it needs to be well quantified for measuring its function and assessing water quality. To explore data quality of phytoplankton by the concentrated water sample method which has been widely applied in China and other developing countries， phytoplankton samples were collected from three reservoirs with distinct trophic levels and three treatment groups of experimental enclosures. The potential effects of the concentration ratios of water samples， counting volumes， replicates of water samples on the data quality were statistically analyzed. To balance the stability of data and counting efficiency under microscopy， we recommend to count 4 plates ×10 lattices for each plate. In the range of clearly and easily counting， increasing the concentration ratios of the water samples can improve precision and reliability of the quantitative data. When collecting multiple samples for counting is possible， especially those used for assessing the water quality， replicates of water samples are strongly recommended to be collected in order to reduce the standard deviation.

Phytoplankton; counting; abundance; biomass; diversity of species; concentrated water sample method

*國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃“973”項(xiàng)目(2012CB956104)和廣東省水利科技創(chuàng)新項(xiàng)目(201102)聯(lián)合資助.2014-10-11收稿；2014-12-28收修改稿.牛海玉(1990～)，女，碩士研究生；E-mail：niuniu-nhy@163.com.

J.LakeSci.(湖泊科學(xué))， 2015， 27(5)： 776-782

DOI 10.18307/2015.0503

?2015 byJournalofLakeSciences

**通信作者；E-mail：tbphan@jnu.edu.cn.