河流水生态环境质量评价技术指南Word文件下载.docx

1、代表水域内未受人为压力干扰的最优生物状态。1.5.7生物指数 BioticIndex（BI）基于特定类群的相对丰度，并与其敏感性或耐受性结合而成的单一指数或记分值。1.5.8生物完整性 Biological Integrity是指在一个地区的天然栖息地中的群落所具有的种类组成、多样性和功能结构特征，以及该群落所具有的维持自身平衡、保持结构完整和适应环境变化的能力。1.5.9生物完整性指数 Index of Biological Integrity（IBI）将一组与周围环境关系密切、受干扰后反应敏感、可代表目标生物群落的各种结构和功能属性的生物参数整合成单一记分值的指数，可以对水体进行生物完整性

2、健康评价。2水生态环境质量评价要素2.1评价要素的类别河流生态环境质量评价的要素主要包括：水体理化参数物理生境生物类群2.2 生物类群的选择河流水生态环境质量评价常用生物类群包括：大型底栖动物和着生藻类。应根据评价的水体类型以及特定目的，充分考虑每个类群的优点、生命周期，并结合区域的环境特点，选择适合的水生生物类群。比如，环境变化的长期效应评价首选大型底栖动物，环境变化的短期效应评价则选用着生藻类。在充分达到既定评价目的的前提下，评价类群可以根据现场采样条件以及人员、仪器的配备情况酌情增减。3参照状态的确定方法参照状态的确定是用于比较并检测环境损伤的基础，是进行生态评价的必要前提。根据评价的目

3、的，可以分别采用特定位点参照状态和生态区参照状态。3.1 特定位点参照状态是指将点源排放的“上游”位点作为参照状态。该类型参照状态减少了源于生境差异的复杂情况，排除其他点源和非点源污染造成的损害，可有助于诊断特定排放与损害之间的因果关系，并提高精确度。但是，该类型参照状态的有效性较为有限，不适合广域（流域及其以上范围）的监测或评价。3.2 生态区参照状态是指选择相对均质区域内、相对未受干扰（接近自然状态）的位点以及生境类型作为参照状态。相对于特定位点的参照状态，生态区参照状态更适用于水域或流域范围的趋势性监测，评价资源利用损害或影响，并制定相应的水质标准及监测策略。人类活动比较频繁的地区，很难

4、找到没有受到干扰的位点，尤其是受到较大人为改变的系统，通常找不到合适的参照状态。这些情况下，可以借助历史数据或简单的生态模型确立参照状态，也可以根据现有的最佳状态以及环境治理目标作为参照状态。4评价方法4.1 水质评价参照地表水环境质量标准（GB3838-2002）基本项目标准限值，水质指标的评价根据不同功能分区水质类别的标准限值，进行单因子评价（其中水温和pH不作为评价指标）。最后根据水质类别等级进行赋分，赋分标准参见表1。表1 化学指标评价等级及赋分水质类别类类类类类赋分543214.2生境评价监测河流断面生境的评价，按照“河流水生态环境质量监测技术指南”中生境调查方法获得生境监测数据，需

5、按照“栖息地生境评价计分表”对10项参数进行分别评分。每项参数分值范围为020，划分为四个评价等级。每个监测断面生境总分由10项参数分值累加计算，分级评价标准见表2。表2 河流栖息地生境质量的分级评价标准得分分值等级H150无干扰120H150轻微干扰90H120轻度污染60H90中度污染H60重度污染注：栖息地生境质量以H表示4.3生物评价按照“河流水生态环境质量监测技术指南”要求进行监测区域样品中大型底栖生物和/或藻类的定性（或定量）采集和鉴定分析，记录定性定量分析数据。以下推荐的生物评价方法在我国生物监测中经常用到，建议选择其中一种或几种评价方法对监测河流进行评价（如在监测实践中已有比较

6、成熟的方法，也可参考指南中方法继续沿用）。4.3.1 水生生物评价方法适用性本指南筛选出我国生物评价常用的几种方法，这些方法都在我国都有比较长的应用历史，其方法适用性分述如表3：表3常见水生生物指数评价法适用性方法适用性使用区域适用生物类群BMWP记分系统利用对大型底栖动物的定性监测数据进行记分评价，不需定量监测数据；只需将物种鉴定到科，工作量少、鉴定引入的误差少。此评价系统在英国各河流，我国松花江和火溪河中有应用。大型底栖动物Chandler生物指数利用对大型底栖动物的定量监测数据进行记分评价，可反映水质受污染的程度。物种鉴定时需要鉴定到属，对鉴定要求较高。在东江干流、辽河、松花江等河流中都

7、有应用。Shannon-Wienner多样性指数利用藻类或大型底栖的定量监测数据进行评价。多样性指数更适合于同一溪流或河流上下游样点之间的群落结构差异的评价，不适用于反映群落中敏感和耐污物种组成差异信息的评价。对于某些特殊的水体（如，不具备高物种多样性的源头水）不宜用多样性指数值对水质质量进行评价。在淮河、东江干流、辽河等多条河流中都有应用。大型底栖动物、藻类Hilsenhoff指数利用大型底栖的定量监测数据和各分类单元耐污值数据进行评价。在美国威斯康辛州多条河流及美国溪流快速生物评价方案，我国江苏浙江等太湖周边河流有应用。Palmer藻类污染指数用于藻类定性监测结果进行记分评价。样品鉴定到属

8、即可，不需要定量监测结果，监测的工作量比较小。在沣河和松花江有应用。生物完整性指数（IBI）利用大型底栖动物、藻类监测数据，利用多项参数信息，从生物完整性角度进行评价。建立IBI工作量比较大；但IBI涵盖信息更全面、丰富，可以得到更科学、更有针对性的评价结果。在辽河、漓江、松花江、太湖等多类水体有应用。4.3.2评价方法（1）BMWP记分系统（Biological Monitoring Working Party Scoring System）1 定义利用不同大型底栖动物对有机污染有不同的敏感性/耐受性，按照各个类群的耐受程度给予分值，来评价水环境质量的一种生物指数。2 评价原理BMWP记分系

9、统以大型底栖动物为指示生物。BMWP评价原理是基于不同的大型底栖动物对有机污染（如，富营养化）有不同的敏感性/耐受性，按照各个类群的耐受程度给予分值。按照分值分布范围，对监测位点水体质量状况进行评价。BMWP分值越大表明水体质量越好。3 评价方法BMWP记分系统以科为单位，每个样品各科记分值（见表4）之和，即为BMWP分值，样品中只有12个个体的科不参加记分。按照表5评价标准对监测位点的污染状况进行评价。表4大型底栖动物类群记分值表类群科记分值蜉蝣目短丝蜉科、扁蜉科、细裳蜉科、小蜉科、河花蜉科、蜉蝣科、10襀翅目带襀科, 卷襀科, 黑襀科, 网襀科, 襀科, 绿襀科半翅目盖蝽科毛翅目石蛾科、枝

10、石蛾科、贝石蛾科、齿角石蛾科、长角石蛾科、瘤石蛾科、鳞石蛾科、短石蛾科、毛石蛾科十足目正螯虾科8蜻蜓目丝蟌科、色蟌科、箭蜓科、大蜓科、蜓科、伪蜻科、蜻科细蜉科7叉襀科原石蛾科、多距石蛾科、沼石蛾科螺类蜒螺科、田螺科、盘蜷科6小石蛾科蚌类蚌科端足目蜾臝蜚科、钩虾科扇蟌科、細蟌科水蝽科、尺蝽科、黾蝽科、蝽科、潜蝽科、仰蝽科、固头蝽科、划蝽科 5鞘翅目沼梭科、水甲科、龙虱科、豉甲科、牙甲科、拳甲科、沼甲科、泥甲科、长角泥甲科、叶甲科、象鼻虫科紋石蛾科、经石蚕科双翅目大蚊科、蚋科涡虫真涡虫科、枝肠涡虫科四节蜉科广翅目泥蛉科蛭纲鱼蛭科盘螺科、螺科、椎实螺科、滴螺科、扁卷螺科蛤类球蚬科舌蛭科、医蛭科、石蛭

11、科虱类栉水虱科摇蚊科寡毛类寡毛纲BMWP中各科的记分值，可参考当地研究区物种对污染物耐受性的研究文献进行调整。4 评价标准BMWP的评价标准参考表5。表5BMWP分值评价标准BMWP记分值说明100优未受污染71100良轻微污染4170中1140差污染010劣5 适用性BMWP利用对大型底栖动物的定性监测数据进行记分评价，不需定量监测数据；且只需将物种鉴定到科，工作量少、鉴定引入的误差少。（2）Chandler生物指数依据大型底栖无脊椎动物类群对水体污染的敏感性及各类群出现的多度分别给予记分的一种生物指数。Chandler 生物指数（CBI）依据大型底栖无脊椎动物类群对水体污染的敏感性及各类群

12、出现的多度分别给予记分。CBI分值越大表明水体质量越好。根据表6计算出每个样品记分的总分，按照表7的评价标准对监测位点的污染状况进行评价。表6Chandler指数记分表在样本中出现的类群多度12330315051100带翅石蝇科（Taenopteryeridae）、石蝇科（Perlidae）以及包括石蝇科中的Pezodidae Lsoperidae和Chiloroperlidae各亚科中每个种及高山真涡虫（Planaria alpina）90949899100蜉蝣目（Ephemeroplena）中除去四节蜉（Baetis）外各种建巢的石蛾（毛翅目）（Cased casddis）798497脉翅

13、目中泥铃亚目（Megaloptera）、钩螺（Ancylus）75808691原石蛾科（Bhyacopilidas）708287大蚊科中的Dicarancta属，沼花蝇亚科（Dimno phorinae）65778388蚋属（Simulium）607278鞘翅目（Coleoptera），线虫纲（Nematoda）各类56616773襀翅目（Plecoptera）中Amphinemuza属515566钩虾（Gammarus）4750545863除去原石蛾（Rhyacophila）外的所有不建巢的石蛾（Caddis）中的每个种3836353331三肠科（Tricladidae）中除去高山真涡虫29

14、25水螨（Hydnacazina）中各属32302821除去钩螺外的所有软体动物中每一个种2218除去溪流摇蚊（Tendipes ripazius）外的摇蚊科（Tendipedidad）的每一种15扁蛭属（Glersiphozia）的每一种2623201613栉水蟊（Assellus）14除去扁蛭属和吸血蛭（Haemopsis）外的所有水蛭（Leech）24129吸血蛭19颤蚓（Tubifex sp）溪流摇蚊17仙女虫属（Nais）尾呼吸种类的每一种没有大型无脊椎动物CBI指数的评价标准参考表7。表7CBI评价标准CBI分值评价结果严重污染45300300轻度污染或未污染（3）Shannon-

15、Wienner多样性指数：利用生物群落结构的复杂程度来指示水环境质量状况的一种生物指数。Shannon-Wienner多样性指数反映了生物群落结构的复杂程度。其评价原理是基于，通常多样性指数越大，表示群落结构越复杂，群落稳定性越大，生态环境状况越好；而当水体受到污染时，某些种类会消亡，多样性指数减小，群落结构趋于简单，指示水质出现下降。3 计算公式式中：H多样性指数；n大型底栖动物（藻类）总个体数；S大型底栖动物（藻类）种类数；ni第i种大型底栖动物（藻类）个体数。H3.0为清洁，3.02.0为轻度污染，2.01.0为中污染，01.0为重污染，0为严重污染。（4）Hilsenhoff指数（Hi

16、lsenhoff Biotic Index，HBI）利用不同的水生大型底栖无脊椎动物对有机污染有不同的敏感性/耐受性与不同类群出现的丰度信息对监测位点水体质量状况进行评价的一种生物指数。利用不同的大型底栖动物对有机污染（如，富营养化）有不同的敏感性/耐受性与不同类群出现的丰度信息对监测位点水体质量状况进行评价。HBI分值越大表明水体质量越差。ni第i个分类单元（通常为属级或种级）的个体数；N样本个体总数；ti第i个分类单元的耐污值。HBI 03.75为极清洁；3.764.25为很清洁；4.265.00为清洁；5.015.07为一般；5.766.50为轻度污染；6.517.25为污染；7.261

17、0为严重污染。利用大型底栖的定量监测数据和各分类单元耐污值数据进行评价，对鉴定的要求较高。大型底栖动物耐污值（PTV）参考王备新等研究成果，详见附录列表，PTV4为敏感性种类，PTV6为耐受性种类。（5）Palmer藻类污染指数利用耐受污染藻类，不同属的污染指数值对监测位点水体受污染程度进行评价的一种生物指数。根据藻类对有机污染耐受程度的不同，对能耐受污染的20属藻类，分别给予不同的污染指数值。按照指数分值分布范围，对监测位点水体质量状况进行评价。Palmer分值越小表明水体质量越好。根据水样中出现的藻类，计算总污染指数。根据水样中出现的藻类，按表8中给出的污染指数值计算总污染指数。表8藻类的

18、污染指数值属名污染指数值集胞藻属微芒藻属纤维藻属舟形藻属衣藻属菱形藻属小球藻属颤藻属新月藻属实球藻属小环藻属席藻属裸藻属扁裸藻属异极藻属栅藻属鳞孔藻属毛枝藻属直链藻属针杆藻属Palmer藻类污染指数评价标准参照表9。表9Palmer评价标准指数20151915污染状况重污染中污染轻污染（6）生物完整性指数（IBI）1 参照状态确定根据指南3.1、3.2中的方法确定参照状态。2 候选生物参数用于评价的生物参数必须符合以下条件：（1）与研究的生物类群或生物群落以及指定的项目目标具有生态相关性；（2）对环境压力具有敏感性，其响应能够与自然变化区分开来。可以选择以下6大类代表性参数：（1）代表生物类群

19、多样性或多样化的丰富度参数；（2）代表同一性及优势度的物种组成参数；（3）代表干扰敏感性的耐受性参数；（4）生物多样性参数；（5）代表取食策略及功能团的食性或习性参数；（6）生物量参数。表1所示为分别适用于河流的着生藻类、大型底栖动物候选参数。3 核心参数筛选1）参数值分布范围分析检查候选参数的数值范围，筛除以下两类参数：（1）随干扰增强参数变化幅度减小的参数，这类参数不易准确区分受不同干扰程度的水体，不适宜用于生物评价；同理，随干扰增加参数变化幅度过大的指标，也不适宜用于生物评价；（2）在参照位点范围内自身变化性过高的参数，这类参数无法有效区分不同环境条件下的位点。每个候选参数必须有足够大的

20、信息量，以及特定范围的变异性，可以在位点类型和生物状态之间进行区分。部分适用的候选参数见表10。表10一些适用于河流大型底栖动物和着生藻类的候选参数丰富度参数物种组成参数耐受性参数食性/习性参数着生藻类 分类单元总数 常见硅藻分类单元总数 硅藻分类单元总数 %群落相似性 %活体硅藻 硅藻（香农）多样性指数 %耐受性种类 %敏感性种类 %畸变硅藻 %耐酸性种类 %耐碱性种类 %嗜中性种类 %运动型种类 叶绿素a %耐污种类 %富营养化种类大型底栖动物 EPT分类单元数 蜉蝣目分类单元数 翅目分类单元数 毛翅目分类单元数 %EPT %蜉蝣目 %摇蚊科 敏感性种类数量 Hilsenhoff生物指数（

21、HBI） %优势种 黏附性分类单位数量 %黏附性 %滤食者 %刮食者表10中参数仅为部分适用候选参数，可以根据研究区特点和监测能力增加或删减。2）识别能力分析采用箱线图及IQ值记分法（图1），判断哪些生物参数能够最佳区分参照位点和人为干扰位点；绘制参数值与各类环境压力之间的关系图，或采用多变量排序模型，阐明候选生物参数与环境之间的响应关系。选择具有最强识别力的生物参数，可以为评价未知位点的生物状态提供最优置信度。图1参数IQ值记分法箱体表示25%至75%分位数值分布范围，箱体内方块表示中位数，IQ2的参数方可通过筛选。A：IQ=3分，箱体无任何重叠，；B：IQ=2分，箱体有小部分重叠，但中位数都在对方箱体之外；C：IQ=1分，箱体大部分重叠，但至少有一方的中位数处于对方箱体范围外；D和E：IQ=0分，一方箱体在另一方箱体范围内，或双方的中位数都在对方箱体范围内。3）冗余度分析采用相关分析，检验各项参数反映信息的独立性，根据相关系数的大小确定生物指数所反映的信息的重叠度，使最后构成指标体系的每个参数都至少提供一个新的信息，而不是重复信息。4 生物完整性指数构建1）记分基准确定对生物指标进行记分的目的是统一评