張 昆，蔡德所，林金城，散劍娣，謝紫珺

（1.三峽大學水利與環(huán)境學院，湖北宜昌443002；2.中國電建集團貴陽勘測設計研究院有限公司，貴陽550081）

1 研究背景

在河流生態(tài)系統(tǒng)中，藻類是水體中的初級生產(chǎn)者，對污染物反應靈敏，且群落結構組成隨著水體生態(tài)環(huán)境的變化而變化，常被用于水質監(jiān)測和評價［1］。不同的底棲硅藻具有不同環(huán)境的耐受性，它們固著生長，不能通過遷移或其他形式來躲避污染的危害，對環(huán)境變化能夠迅速做出響應［2］，對環(huán)境變化如富營養(yǎng)化、酸化、土地利用和污染等干擾非常敏感，在淡水系統(tǒng)中被認為是有力反映水質狀況的指示物種［3］，許多研究者們利用數(shù)理統(tǒng)計的方法，挖掘硅藻群落與水環(huán)境因子的響應關系，開發(fā)了具有地域特色的各種硅藻指數(shù)。硅藻指數(shù)主要優(yōu)點是計算相對簡便，將數(shù)據(jù)整理好導入軟件得出結果，即可根據(jù)該計算結果數(shù)值判定該區(qū)域的水生態(tài)健康質量。

本文研究區(qū)域為龍江與刁江流域，以目前成熟的十六項硅藻指數(shù)，通過因子分析、聚類分析、箱型圖分析等多種統(tǒng)計分析方法研究硅藻指數(shù)在該流域的適用性，對該地區(qū)河流水生態(tài)狀況作出科學合理的解釋，為以后水生態(tài)相關研究提供理論依據(jù)。

2 研究地區(qū)與方法

2.1 研究區(qū)域概況

地理位置位于廣西壯族自治區(qū)西北角，屬于河池市境內并且有著獨特的卡斯特地貌以及亞熱帶季風氣候的刁江與龍江，常年日照總時長不低于1 400 h，全年平均溫度處于17～21.5 ℃的范圍，全年平均降雨量為1 200～1 600 mm。作為河池地區(qū)的河流，刁江和龍江起著非常重要的作用，在各個河段分布著中、小型水利設施，在水力發(fā)電、漁業(yè)養(yǎng)殖也有重大貢獻，在本地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展、基礎建設以及居民生活具有舉足輕重的作用［4］。

2.2 采樣點布設

本次采樣時間為2014年8月，屬于豐水期，包括龍江16（S1～S16）個樣點，刁江16（S17～S32）個樣點，共32 個樣點，具體采樣點地理位置分布見圖1。

圖1 河池地區(qū)各個采樣點分布圖Fig.1 Distribution of sampling points in Hechi area

2.3 硅藻樣品采集與處理

參考歐盟相關技術標準EN-13946（2003）［5］，采樣點應為地勢開闊無遮擋，選擇合適水深處的石頭或水生植物的水中部分進行采集。有相關研究認為不同的基質上硅藻的類型會出現(xiàn)一定的差異［6］。故每個樣品應選用不少于的5 塊石頭，并用干凈的牙刷對石頭的向陽面進行刷洗，加入4%濃度的甲醛溶液于250 mL樣品瓶中密封保存。

樣品運回實驗室后，進行酸化處理（濃硝酸和濃硫酸體積比為1∶1），并制成硅藻封片，在1 000 倍光學顯微鏡（OLMPUS BX51）下進行鑒定計數(shù)，每張封片觀察到的硅藻細胞個數(shù)不少于400個［7］。

2.4 理化數(shù)據(jù)采集

按照《水和廢水監(jiān)測分析方法》［8］進行水樣采集及測定。采用Hydrolab DS5 多參水質分析儀，現(xiàn)場測定的參數(shù)有pH 值、溶解氧DO、電導率Cond、水溫T、流速V、水深H；手持GPS 測定采樣點地理位置信息，包括海拔、經(jīng)緯度。其他化學指標委托廣西水環(huán)境監(jiān)測中心進行測定：總磷TP（鉬酸銨分光光度法GB11893-1989）、總氮TN（紫外分光光度法GB11894-1989）、氨氮NH4-N（納氏試劑分光光度法GB7479-1987）、硝氮NO3-N（酚二磺酸分光光度法GB7480-1987）。

2.5 數(shù)據(jù)處理

根據(jù)文獻［9-23］得出，對目前成熟的16 項硅藻指數(shù)在龍江與刁江進行水質健康評價，硅數(shù)介紹如表1所示。

2.5.1 硅藻指數(shù)計算及水質等級劃分

16 項硅藻指數(shù)中，其中，IDAP，EPI-D，IBD，SID，TID，IPS，SLA，DES，IDG，LOBO，IDP，DI-CH，TDI，都是基于Zelinka 和Marvan 加權平均方程得出［24］，各項硅藻指數(shù)通過軟件Omnidia 6.0 計算獲得，為方便對比，將所有指數(shù)轉換成0～20 分制，得分越高說明水質越好，反之則越差。

式中：a為物種相對豐度；s為物種敏感值；v為物種指示值；i為物種；N為物種總數(shù)。

2.5.2 硅藻指數(shù)的優(yōu)選與評估

在硅藻指數(shù)的優(yōu)選與評估過程中，主要進行以下分析：

（1）分析16項硅藻指數(shù)與水質理化指標之間的相關關系；

（2）將所有水質指標進行因子分析，即降維處理；

（3）以影響較大主成分因子得分數(shù)據(jù)矩陣對樣品進行Q 型系統(tǒng)聚類分析；

（4）將16 項硅藻指數(shù)在各個類群的分布情況作箱形圖分析，選出對不同水質類別反應變化較大的，即敏感性較好，另外各個樣點之間重疊率在合適范圍內，以確保硅藻指數(shù)有較好的辨別力。其中箱形圖最上端與最下端分別為上四分位數(shù)和下四分位數(shù)，箱子中的橫線代表樣本中位數(shù)；

（5）將所有樣點進行雙向指示種分類TWINSPAN，對每個分類群的優(yōu)勢種進行分析，按照van Dam［26］硅藻生態(tài)類群劃分及歐洲硅藻數(shù)據(jù)庫European Diatom Database 和美國硅藻DIA?TOMS of the United States 提供的藻類生態(tài)偏好，對各個個組群進行水體質量初步評估；

表1 硅藻指數(shù)簡介Tab.1 Diatom indexes and introduction

表2 水質狀況分類標準［25］Tab.2 Water quality classification criteria［25］

（6）將經(jīng)過步驟（4）優(yōu)選后的硅藻指數(shù)再次作箱型圖分析，同樣確保較好的辨別力外，還要對步驟（5）中各個水質類別做出正確的較正確的判斷；

（7）將經(jīng)過步驟（6）優(yōu)選后的硅藻指數(shù)進行水質評價，并參考水質評價標準。

3 結果分析

3.1 硅藻群落結構特征

鑒定結果顯示表明，在河池地區(qū)的兩條流域內共鑒定出硅藻31 屬162 種，龍江與刁江流域分別鑒定出硅藻28 屬121 種、硅藻23 屬114 種，含變種和亞種。其中舟形藻屬種數(shù)最多，共39 種，菱形藻屬、曲殼藻屬、橋彎藻屬、異極藻屬分別為24 種、20種、14種、11種，其余藻屬均未超過10種（圖2）。

圖2 龍江與刁江流域硅藻各屬類物種豐富度Fig.2 Species richness of diatoms in the Longjiang and Diaojiang basins

兩條流域的主要優(yōu)勢屬為舟形藻屬，菱形藻屬，曲殼藻屬，橋彎藻屬，異極藻屬，并分別占比24.07%、14.81%、12.34%、8.64%、6.79%，其余藻屬總占比33.33%（圖3）。

圖3 硅藻屬分類占比Fig.3 Classification of diatoms

3.2 硅藻指數(shù)與環(huán)境因子相關性分析

本章節(jié)中選取了水質指標包括（總磷TP、總氮TN、氨氮NH4-N、硝氮NO3-N，水溫T，溶解氧DO，電導率Cond，pH，流速V與水深H）與16 項硅藻指數(shù)進行皮爾遜相關系數(shù)分析。結果顯示（表3）參與優(yōu)選的硅藻指數(shù)與環(huán)境因子都有不同程度的相關關系，尤其是一些顯著相關的硅藻指數(shù)能夠較好地反映水環(huán)境的改變，但并不代表所有硅藻指數(shù)都適合刁江與龍江的水質評價，需要對參數(shù)進行因子分析，以進一步驗證評價指數(shù)的可靠性。

表3 硅藻指數(shù)與各項水質因子的皮爾遜相關情況Tab.3 Pearson correlation between diatom index and water quality factors

3.3 根據(jù)水質主成分因子分類的硅藻指數(shù)優(yōu)選

在進入因子分析前，先對水質參數(shù)統(tǒng)計量進行KMO（Kaiser-Meyer-Olkin）檢驗及巴特雷特（Bartlett）球形度檢驗。檢驗結果顯示：理化參數(shù)統(tǒng)計量檢驗KMO=0.513＞0.5，巴特萊特值為126.352，sig＜0.01。證明水質參數(shù)具有一定的相關性，適合進行因子分析。

以選取的水質參數(shù)作為原始變量，因子抽取方法選擇主成分分析，為了在降維后獲得更好因子解釋量，并保證降維效果，暫且將抽取特征值大于1的主成分因子。由于公因子是非觀測變量，為避免單個水質參數(shù)可能同時擁有兩個以上因子隸屬關系，將采用方差極大正交旋轉方法進行因子軸旋轉，便可得到互不相關的因子矩陣。

根據(jù)表4結果顯示，龍江和刁江的因子提取共同度都超過0.5，提取效果比較理想；按設定的特征根閥值，經(jīng)過因子旋轉后，抽取了前4 個主成分因子，從表6可以看出，第一主成分因子特征根為2.122，方差貢獻率為21.215%；第二主成分因子特征根為1.968，方差貢獻率為19.675%；第三主成分因子特征根為1.863，方差貢獻率為18.631%；第四主成分特征根為1.765，方差貢獻率為17.653%。前4 個主成分因子累積方差貢獻率達到了77.174%。說明選擇前4 個主成分因子是合理的，因子分析的效果比較好。

表4 水質參數(shù)統(tǒng)計量的KMO及Bartlett球形度檢驗Tab.4 KMO and Bartlett sphericity test of water quality parameter statistics

表5 因子提取方差Tab.5 Factor extraction variance

表6 各個因子解釋的總方差Tab.6 Total variance of explanations for each factor

為獲得各個樣品在4 個公因子上的取值，需要計算出各個樣品的因子得分值，把公因子表示成各個原始變量的線性組合。求因子得分的常用方法有Thompson 法、Barttlett 法和Anderson-Rubin 法，本文選擇系統(tǒng)默認的基于最小二乘法Thompson 方法進行因子得分估計。以公因子為因變量，原始變量為自變量的回歸方程為［27］：

式中：F為因子；j為因子序數(shù)；β為因子得分系數(shù)；p為各個參數(shù)；X為參數(shù)原始值。

表7 因子得分系數(shù)矩陣Tab.7 Factor score coefficient matrix

最終通過因子得分系數(shù)矩陣，將公因子以原始變量的線性組合表示為：

通過公式計算每個樣點在各個主因子軸的因子得分（表8），以前4 個主成分因子得分數(shù)據(jù)矩陣分別對所有的樣品進行Q 型系統(tǒng)聚類分析，測量方法選擇組間聯(lián)接（Between-groups linkage），距離種類選擇皮爾遜相關（Pearson cor-relation）。聚類分析結果樹狀圖如圖4，將所有樣點大致分為4 個類別，分別為A1（S1，S2，S3，S6，S7，S9，S12，S21，S31）、A2（S8，S10，S11，S13，S14，S16，S30）、A3（S4，S5，S15，S27，S32）、A4（S17，S18，S19，S20，S22，S23，S24，S25，S26，S28，S29）。結合樣點分布圖及水質理化指標，依次分為4 個水質類別的集群。

表8 因子得分數(shù)據(jù)Tab.8 Factor score data

通過Omnidia 6.0 計算16 項硅藻指數(shù)，各個指數(shù)值見圖5。各項硅藻指數(shù)在4 類水質類別箱型圖中都出現(xiàn)一定程度的差異，從16 張箱型圖中可以看出，指數(shù)IBD、SHE、SID、IPS、CEE、DICH、IDG 都有隨著水質類別等級不同，出現(xiàn)比較明顯的變化趨勢，說明判別能力相對比較強，其他的指數(shù)在各類別水質中變化并不明顯。經(jīng)過初步篩選后，選擇IBD、SHE、SID、IPS、IDG、CEE、DICH 7項指數(shù)進入下一步評選。

3.4 根據(jù)雙向指示種分類的硅藻指數(shù)篩選

雙向指示種分析TWINSPAN 廣泛的運用于植物研究中，在CA/RA 排序的基礎上對數(shù)據(jù)進行樣方分類和種類分類［28］。剔除在所有樣品中偶見種后，根據(jù)數(shù)據(jù)范圍，設置合適的切割水平為3，最小分類組容量小于3即停止分類。

所有樣點分類結果如圖6，主要分為a，b，c，d 4 個組群。其中a 組樣點中的主要優(yōu)勢種包括了Achnanthes minutissima、Achnanthes biasolettiana、Achnanthes biasolettia-na var.subato?mus、Achnanthes lanceolata. ssp 、Achnanthidium pyrenaicum、Cocconeis placentula var.lineata、Cocconeis placentula、Achnan?thes minutissima var.jackii、Achnanth-es reimeri、Gomphonema minutum、Cymbella tumidula var lancettula、Encyonopsis leei；b 組樣點主要優(yōu)勢種包括了Achnanthes minutissima、Achnanthes biasolettiana var.subat-omus 、Encyonopsis leei、Melosira varians、Anomoeoneis vitrea、Achnanthes lanceo-lata. ssp、Achnanthes minutissima var.jackii 、Nitzschia paleacea、Cocconeis placentula、Bacillaria paradoxa、Nitzschia palea 、Navicula cryptotenella；c 組樣點主要優(yōu)勢種包括Achnanthes minutissima、Navicula atomus、Amphora montana、Nitzschia palea；d 組樣點主要優(yōu)勢種包括Achnanthes minutissima、Amphora montana、Nitzschia palea、Nitzschia paleacea、Fragilaria ulna、Nictzshia fonticola。

圖4 32個樣點系統(tǒng)聚類分析情況Fig.4 32Clustering analysis of sample system

根據(jù)Van Dam［26］硅藻生態(tài)類群劃分及European Diatom Da?tabase 和DIATOMS of the United States 提供的藻類生態(tài)偏好，對以上幾個組群進行水體質量評估。Achnanthes minutissima 能夠在多種類型水體中生存，有較寬的生態(tài)指示值，其在每個樣點都以一定的相對豐度出現(xiàn)，屬于極端多的種類，對于分類排序不一定能提供有用的信息，但其以絕對的優(yōu)勢存在于某一個樣點中。Navicula atomus 屬于α-中強污染類型藻類，適合生存在Ⅲ-Ⅳ類水體中；Cymbella tumidula var.lancettula是喜磷TP的種類；Surirella angusta 經(jīng)常出現(xiàn)在富營養(yǎng)及β-中污染水體；Nitzschia palea、Nitzschia palea-cea、Nitzschia fonticola 這3 類菱形藻屬在低溶解氧、富營養(yǎng)狀態(tài)水體中大量出現(xiàn)，尤其是Nitzschia palea 能夠指示重度污染水體，屬于強耐污種；Fragilar?ia ulna 在α-中強污染水體中出現(xiàn)頻率也較高；Achnanthes bi?asolettiana 喜堿性，不指示污染類型；Achnanthes reimeri 屬于低營養(yǎng)低離子含量類型藻屬；Navicula cryptotenella、Gomphonema minutum 有相近生態(tài)指示值，常出現(xiàn)在β中污染、Ⅱ類水體中；Encyonopsis leei 中性藻類，無機鹽含量較高的水體中頻繁出現(xiàn)；Melosira varians 浮游硅藻，屬于α-中污染指示類型，適合在Ⅲ類水體中；Luticola plausibilis 與Cocconeis placentula 及其變種的腐殖度為β-中污染的Ⅱ類水體；Achnanthes minutissima var.jackii 和Anomoeo-neis vitrea 是輕度污染水體指示種；Navic?ula halophila 傾向于α-中污染及富營養(yǎng)水體中；Cymbella turgid?ula在中富營養(yǎng)狀態(tài)的水環(huán)境中較多發(fā)現(xiàn)；Amphora strigosa是耐鹽堿性種；Bacillaria paradoxa 低需氧型，比較適應在富營養(yǎng)及α-中強污染的水環(huán)境中。

綜合各個組出現(xiàn)的優(yōu)勢種的生態(tài)特性、優(yōu)勢種豐富水平及均勻性，將a，b，c，d四組樣點以水質優(yōu)劣排序，a組水質最好，其次是b組，c組較差，d組最差。

將上一步篩選出來的指標（IBD、SHE、SID、IPS、IDG、CEE、DICH），按照以上排序組進行箱型圖分析。結果顯示（圖7），IPS、IDG、CEE 3項指數(shù)整體按照水質等級遞減而成明顯的下降趨勢，且沒有較大的兩極差異和重疊部分，另外3項指數(shù)則成波動的趨勢或者在兩類不同水質之間辨別能力較弱。經(jīng)過進一步篩選后，優(yōu)選出IPS、IDG、CEE 3 項指數(shù)，可作為本地區(qū)河流水質監(jiān)測的生物指標。

圖5 16項硅藻指數(shù)在四類別水質中分布箱型圖Fig.5 Distribution box chart of sixteen diatom indices in four types of water quality

圖6 TWINSPAN分類樹狀圖Fig.6 TWINSPAN classification tree

3.5 硅藻指數(shù)評價水質

結果顯示，IPS，IDG，CEE 3項硅藻指數(shù)評價整體較為一致，只在個別樣點出現(xiàn)判別差異，且3 項指數(shù)在各個樣點的指數(shù)值都比較接近，并未出現(xiàn)極端現(xiàn)象，其中IDG 在這6個樣點中相對于IPS，CEE 兩項指數(shù)判別水質生態(tài)等級略微好一點。從綜合水質等級上來看，判別為良好水質生態(tài)等級的樣點，其中龍江樣點占11 個，而刁江樣點僅占4 個，中等水質生態(tài)等級的樣點中龍江樣點為4 個刁江樣點為7 個，差等水質生態(tài)等級的樣點均為刁江樣點，因此，通過龍江中的樣點（S1～S16）與刁江中的樣點（S17～S32）對比，龍江水質整體水平要好與刁江。

圖7 7項硅藻指數(shù)在各等級水質中的分布箱型圖Fig.7 Box diagram of seven diatom index distribution in water quality of different grades

表9 IPS、IDG、CEE 3項硅藻指數(shù)的水質評價結果Tab.9 Water quality evaluation results of IPS，IDG and CEE diatom indices

4 討 論

結果表明，在龍江與刁江流域中舟形藻屬、菱形藻屬、曲殼藻屬、橋彎藻屬、異極藻屬物種數(shù)最高，占比66.7%。舟形藻屬、菱形藻屬多存在于低溶解氧、富營養(yǎng)狀態(tài)水體及水體透明度較低的環(huán)境中。受流域周邊人為活動和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響，使得氮磷含量增加，水體富營養(yǎng)化，相比于其他藻類而言，更有利于其生存并成為優(yōu)勢屬。

龍江流域水質和生態(tài)環(huán)境質量從上游到下游水質狀況良好，某些樣點可能受到輕微人為因素影響，使水質狀況由良好轉為中等。刁江流域水質上游較好，中下游水質狀況較差，受采礦活動及農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響較大，生態(tài)環(huán)境遭到一定破壞導致。根據(jù)廣西2014年8月水資源質量通報顯示，龍江整體水質達到了Ⅱ類及以上，刁江河段水質較差，多處斷面為Ⅳ類以下，明顯刁江的水質狀況較低于龍江水質。以上通過硅藻指數(shù)對水質評價的結論與理化指標評價的結論較為一致。

從硅藻指數(shù)與環(huán)境因子相關性分析得出，多數(shù)硅藻指數(shù)與TN、TP、電導率、pH 呈顯著相關，與流速V 呈極顯著相關。TP、TN是反映水體富營養(yǎng)化的重要指標，電導率由水體內溶解離子濃度決定［29］，表示水體的導電能力，間接說明出人類活動對河流生態(tài)環(huán)境的影響［30］，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、化工廢水廢料排放增多，從而導致水體內溶解離子、總磷、總氮含量上升。

本文研究結果表明IPS、IDG、CEE 3 項指數(shù)可以作為該地區(qū)水質健康狀況評價的生物指標。IPS 指數(shù)在許多地區(qū)都運用的比較廣泛，IDG指數(shù)有著簡便快捷省時，能夠對流域的水生態(tài)狀況快速評價等優(yōu)點，在該地區(qū)的兩條重要流域仍可作為生物指標，CEE 指數(shù)不僅在歐洲許多河流進行評價且效果顯著，在該地區(qū)流域水生態(tài)健康狀況評價中也有著不錯的效果。但在基于法國水質監(jiān)測建立的IBD 指數(shù)，在國外河流評價中有著良好的適用性，在我國的太子河流域、東江流域等河流評價中也有著顯著效果［31］。但在該地區(qū)流域水質生態(tài)健康評價中卻并沒有得出很理性的效果。所以在引入一些硅藻指數(shù)時，如果未加以甄選就簡單應用于本地區(qū)河流水質評價，可能會造成與現(xiàn)實差距較大的結果。

5 結 論

（1）鑒定結果顯示表明，龍江與刁江共鑒定出硅藻31 屬162種，龍江流域共鑒定出硅藻28屬121種，刁江流域共鑒定出硅藻23屬114種，其中舟形藻屬種數(shù)最多，共39種，其次為菱形藻屬和曲殼藻屬分別為24種、20種。

（2）大多數(shù)硅藻指數(shù)與TN、TP、電導率、pH呈顯著相關與流速V呈極顯著相關，僅WAT指數(shù)與NO3-N顯著相關。

（3）龍江與刁江水質健康評價過程中，認為IPS、IDG、CEE是比較適合河池地區(qū)水質評價的參考生物指數(shù)。

（4）龍江水質健康狀況整體較好，73%的樣點處于良好等級水質，少數(shù)為中等水質，無差等水質。刁江水質健康狀況大多數(shù)處于中等及差等水質，差等水質樣點處于下游位置，龍江水質整體水平好于刁江。 □