应用大型底栖动物进行水质监测:实验原理

水体中每种生物对其周围的环境都会有相应的累积和响应,不同的类群在监测上的应用也不尽相同,有功能物种(指示种)与结构物种之分。基于不同的思维模式,可仅利用群落里面部分群体有无出现进行总体评价(BMWP/ASPT),也可以考虑每个个体对环境的贡献大小、多少之别,利用数学统计方法(Hilsenhoff’s FBI)以及综合评价方法(IBI)。

1.指示种方法

BMWP/ASPT(Biological Monitoring Working Party/Average Score Per Taxon)

生物工作组赋值系统是从底栖类群中筛选15个大类群,以科为单位(寡毛类是以纲为单位),选取常见的85个科级分类单元。每个类群根据其对环境贡献的大小,赋予1~10不同的分值。清洁水体中的赋值较高,相反,污染水体中出现的种类赋值较低。最后汇总某一水体出现的指定类群,得出的汇总结果便是对整个水体的评价;这个值除以出现的科级类群数目,将会得到单个类群的平均值(ASPT)。此指数的应用范围较广,全球范围内,科级水平的鉴定基本可以达到一致,可以避免因鉴定体系不同而引起的误差,其缺点是在人为界定的科级分类单元中,每个个体并不一定具有相同的生态栖境。

2.生物指数

黑森霍夫科级生物指数FBI(Hilsenhoff’s Family Biotic Index)是从15个类群中选择大约90个科,然后每个科根据其耐污能力的强弱,赋予0~10不同的耐污值,污染种类赋值最高,敏感种类赋值最低,然后根据每个物种在群落中的相对丰度进行数学公式统计。其计算公式如下:

FBI=∑P ×t i

其中P =n/N,是某个科级单元中总个体数在群落中所占的相对丰度,t 是每个科级单元所对应的耐污值。FBI的理念来源于腐水生物指数(Saprobic Index),考虑到某些指示种群的同时,又兼顾到每个类群所对应的丰度,若分类单元可以进一步细化鉴别到种,同样的理念也可以应用在种级单元上。其缺点就是假定科级分类单元中所有种类的耐污值都相同,但科仅是人为的归类,忽略了科内各个物种耐污能力的差异。

底栖动物完整性指数IBI-ZB(Zoobenthos-Index of Biotic Integrity)的主要思想就是因地制宜,添加参考位点。筛选和加权不同的生物指数,然后得到一个复合指数,能够比较完全地反映整个水体的状态。但是这个指数在各个地区广泛应用时,要根据实际区系进行校正。常用的筛选指数包括:

(1)群落指数。

多样性指数、BMWP/FBI赋值系统、优势种指数、前三优势种百分含量、总底栖物种数。

(2)主类群指数。

蜉蝣、襀翅、毛翅总和的百分含量,蜉蝣、襀翅、毛翅三目的物种总数,蜉蝣昆虫的相对丰度,双翅目幼虫的相对丰度,摇蚊类群的相对丰度,直突摇蚊/摇蚊亚科丰度比值。

(3)营养指数。

功能摄食群的组成、滤食者的相对丰度、刮食者的相对丰度。

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