鄧培雁, 張 婉, 王旭濤, 曾寶強, 劉 翔, 劉 威

1 華南師范大學化學與環(huán)境學院, 廣州 51063 2 珠江流域水環(huán)境監(jiān)測中心, 廣州 510611 3 香港教育學院科學與環(huán)境研究系, 香港 999077 4 四川師范大學生命科學學院, 成都 610068

水質(zhì)對東江流域附生硅藻群落的影響

鄧培雁1,*, 張 婉1, 王旭濤2, 曾寶強3, 劉 翔4, 劉 威2

1 華南師范大學化學與環(huán)境學院, 廣州 51063 2 珠江流域水環(huán)境監(jiān)測中心, 廣州 510611 3 香港教育學院科學與環(huán)境研究系, 香港 999077 4 四川師范大學生命科學學院, 成都 610068

運用相關分析(CA)，典型對應分析(CCA)，加權平均分析(WA)研究了影響東江流域附生硅藻的主要水質(zhì)因子及對應的最適生態(tài)范圍。CA顯示，13項水質(zhì)指標中溶解氧(Dissolved Oxygen，DO)、氨氮(NH4-N)、亞硝氮(NO2-N)、氯化物(Cl)、五日生化需氧量(BOD5)、磷酸鹽(PO4-P)與其它指標間的相關性較強(P<0.05)，其余指標間相關性較低(P<0.05)。以相關性較弱的pH、電導率(Cond.)、硅酸鹽(SiO2)、總磷(TP)、總氮(TN)、硝氮(NO3-N)、化學需氧量(CODKMnO4)進行CCA分析，排序顯示影響附生硅藻的水質(zhì)因子依次為Cond.、NO3-N、CODKMnO4、TP、TN，對應的生態(tài)最適范圍分別為39.20—642.00μs/cm、0.46—2.77mg/L、1.0—5.5mg/L、0.02—0.64mg/L、0.48—3.43mg/L。研究表明，Cond、NO3-N、CODKMnO4、TP、TN是影響東江附生硅藻分布的主要水質(zhì)因子，Cyclostephanosinvisitatus、Gomphonemaolivaceum、Nitzschiaacicularis、N.capitellata、N.intermedia可以指示東江較高的電導率，Aulacoseiraambigua、A.lirata、Cyclotellameneghiniana、Cyclostephanosinvisitatus、Eunotiaminor、Nitzschiaacicularis、N.Clausii、Pinnulariasubcapitata是東江TN、TP污染的指示種。Nitzschiaacicularis對TN、TP的耐受性最高，Naviculaeidrigiana對TN、TP敏感性最強。

東江; 附生硅藻; 典型對應分析; 加權平均回歸分析; 指示種

附生硅藻是河流生態(tài)系統(tǒng)食物鏈的重要組成部分，其結(jié)構(gòu)和功能的穩(wěn)定，對于河流健康具有重要支撐作用[1-2]。因此，闡明影響河流附生硅藻的重要環(huán)境因素具有重要的理論和現(xiàn)實意義[3]。

東江是珠江流域三大水系之一，為深圳、香港提供生活、生產(chǎn)用水，對于該區(qū)域社會和經(jīng)濟穩(wěn)定起著舉足輕重的作用。然而，經(jīng)濟發(fā)展的同時也對東江的環(huán)境質(zhì)量和生態(tài)平衡造成了重大威脅。

本文以東江流域為研究區(qū)域，利用相關性分析，典型對應分析，加權平均回歸分析，研究了13項水質(zhì)因子對河流附生硅藻群落的影響，目的是闡明影響東江河流附生硅藻群落的主要水質(zhì)因子和相應的最適生態(tài)范圍，以期為東江河流健康管理提供科學依據(jù)。

圖1 采樣點分布圖Fig.1 Location of the sampling sites

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)域概況及采樣點

東江發(fā)源于江西省尋烏縣，在廣東省龍川縣合河壩與安遠水匯合后稱東江，經(jīng)龍川、河源、紫金、惠陽、博羅、東莞等縣市注入獅子洋。干流全長562 km，流域面積達35340km2。全流域共設置24個采樣點，覆蓋所有一級支流， 2012年3月進行采樣，分布如圖1。為保障結(jié)果的可比性，采樣分多組，于3日內(nèi)全部完成。

1.2 附生硅藻樣本采集、處理與分析

采樣方法根據(jù)歐盟標準方法EN 13946[11]和EN 14407[12]：附生硅藻采樣基質(zhì)選取能抵抗水流、地勢開闊處無樹蔭遮擋的石頭，每個采樣點至少采集5塊石頭，干凈牙刷刷洗石頭向陽面，取混合樣甲醛(3%—4%)固定。

樣品經(jīng)35%過氧化氫和98%濃鹽酸消解，Naphrax (RI=1.74)封片膠封片，光學顯微鏡(LM)1000倍油鏡鏡頭下檢出，視野內(nèi)所有完整及破損面積不超過1/4的硅藻細胞都要鑒定和計數(shù)，每個樣片計數(shù)需超過400個細胞，根據(jù)Krammer and Lange-Bertalot 鑒定體系(1986—1991)[13]鑒定到種。

1.3 水質(zhì)因子的測定與分析

現(xiàn)場測定pH值、電導率(Cond.)、溶解氧(DO)3項因子。實驗室測得五日生化需要量(BOD5)，高錳酸鹽指數(shù)(CODKMnO4)、總氮(TN)、氨氮(NH4-N)、硝氮(NO3-N)、亞硝氮(NO2-N)、總磷(TP)、磷酸鹽(PO4-P)、硅酸鹽(SiO2)和氯化物(Cl)等13項水質(zhì)因子。測定方法參照《水與廢水監(jiān)測分析方法(第4版)》[14]。

1.4 數(shù)據(jù)分析

相關性分析(CA)和典型對應分析(CCA)可將多個環(huán)境因子篩選到幾個有顯著解釋性的主要環(huán)境因子。CCA是一種多變量直接梯度分析方法[15]，每次計算將硅藻數(shù)據(jù)與環(huán)境因子進行回歸，其結(jié)果可同時顯示采樣點、硅藻種類和環(huán)境因子三者間的關系。

硅藻的最適值加權平均回歸分析(WA)得到。其分析方法是假定硅藻在某一環(huán)境因子上呈高斯分布，其最大含量所對應的環(huán)境指標值即是該種的最適生態(tài)值[16]，計算公式見式(1)：

式中，xi是采樣點i中的環(huán)境變量值；yki是屬種k在采樣點i中的百分含量；n是數(shù)據(jù)資料中的總采樣點數(shù)。

為了研究水質(zhì)與河流附生硅藻群落分布，進行以下分析：

(1)對13項水質(zhì)因子使用相關性分析，刪除顯著相關的環(huán)境因子。將剩下的環(huán)境因子進行CCA分析；

(2)使用典范對應分析(CCA)篩選出影響附生硅藻群落分布的主要環(huán)境因子；

(3)使用加權平均回歸分析(WA)，計算附生硅藻對主要環(huán)境因子的最適值。

為減少分析誤差，選擇那些至少在兩個或兩個以上樣品中出現(xiàn)，相對豐度超過1%以上的種。使用CANOCO for Windows 4.5 進行典范對應分析(CCA)，使用SPSS18.0進行相關性分析，使用C2統(tǒng)計軟件進行加權平均回歸分析(WA)[17]。所有環(huán)境變量數(shù)據(jù)(除pH外)對其進行l(wèi)og(x+1)轉(zhuǎn)換。為穩(wěn)定物種變量，物種相對豐度進行平方根轉(zhuǎn)換，以減少優(yōu)勢種的影響。通過1000次循環(huán)的bootstrapping進行函數(shù)誤差估計[18]。

2 結(jié)果

2.1 附生硅藻種類組成

24個采樣點共鑒定出附生硅藻27屬83種(含變種)，相對豐度大于1%有62種。常見屬為異極藻屬(Gomphonema)、菱形藻屬(Nitzschia)、曲殼藻屬(Achnanthes、Achnanthidium)、舟形藻屬(Navicula)。種類數(shù)最多的屬是菱形藻屬，種類數(shù)共有14種。異極藻是優(yōu)勢種，占附生硅藻種類總數(shù)的25.9%。

2.2 13項水質(zhì)因子間的相關性分析

表1顯示，13項指標中DO、NH4-N、NO2-N、Cl、BOD5、PO4-P 與其它指標間的相關性較強，pH、SiO2與其它水質(zhì)參數(shù)指標相關性較低。NO3-N與pH、TN存在顯著相關，TN、TP均與CODKMnO4存在顯著相關，TP還與PO4-P、NO2-N顯著相關，CODKMnO4與DO、pH、SiO2、Cl、NO3-N不具有顯著相關性 (P<0.05)。

2.3 附生硅藻與7項水質(zhì)因子間的CCA分析

對應分析(DCA)發(fā)現(xiàn)，第一軸和第二軸的梯度均大于2，表明東江流域附生硅藻對水質(zhì)的響應是非線性的，利用單峰模型的CCA分析硅藻群落和水質(zhì)因子的關系是適合的[10]。

為確保水質(zhì)參數(shù)的獨立代表性，剔除6個顯著相關的水質(zhì)因子(DO、NH4-N、NO2-N、Cl、BOD5、PO4-P)，以其余的7個水質(zhì)因子進行CCA分析。CCA顯示前兩軸的特征值分別是0.331和0.204，前兩個軸的物種與環(huán)境因子的相關系數(shù)是0.932和0.847，前兩軸共解釋了附生硅藻群落數(shù)據(jù)累積方差值的47.3%(表2)。且第一軸與第二軸的相關性較小，僅為0.0375，說明其排序圖能很好地反映物種與環(huán)境因子之間的相關關系。

表2 排序軸特征值、種類與環(huán)境因子排序軸的相關系數(shù)Table 2 Eigenvalues for CCA axis and species-environment correlation

表3 7個水質(zhì)因素與兩排序軸的相關性

Table 3 Correlation coefficients of water quality parameters with the first two axes of CCA

參數(shù)Parameters軸Axis12化學需氧量CODKMnO40.5030*-0.2443電導率Cond.0.8455*-0.0788pH0.1524-0.2272硅酸鹽SiO2-0.0084-0.1724硝氮NO3-N-0.13620.5382*總氮TN0.32240.3574總磷TP0.36130.2172

* 表示P< 0.05水平上顯著相關

圖2反映的是附生硅藻群落與7個環(huán)境因子的排序圖，從圖上箭頭與第一排序軸的夾角可以看出，環(huán)境因子與第一軸的相關性大小為：Cond.>TP>CODKMnO4>TN>pH，這些環(huán)境因子與第一軸呈正相關；與第二軸相關性為SiO2> NO3-N>pH>TN>TP。由表3顯示的7個環(huán)境因子與第一軸的相關性系數(shù)大小比較，它們之間的相關性大小為：Cond.>CODKMnO4> TP> TN >pH。因此，結(jié)合表3，從第一、第二排序軸的相關性分析可以得出，水質(zhì)因子對附生硅藻群落分布的影響程度為Cond. > NO3-N> CODKMnO4>TP>TN。

圖2 東江流域附生硅藻群落分布與環(huán)境因子的CCA分析圖Fig.2 Canonical correspondence analysis (CCA) of environmental factors and epilithic diatom species of Dongjiang river basin in the first two axes

2.4 附生硅藻群落對主要環(huán)境因子的最適值

通過加權平均回歸分析方法(WA)得到了附生硅藻在水體中對Cond.、TP、TN、NO3-N、CODKMnO4的最適值(表4)。結(jié)果顯示，電導率的最適范圍為39.20—642.00μs/cm。Aulacoseiradistans,Nitzschiaintermedia的電導率最適值最高，一部分附生硅藻(Achnanthesminutissimavar.saprophila,Naviculacapitatoradiata,Na.reichardtiana,Ni.sinuatavar.tabellaria)能在低電導率值的水體環(huán)境中生存。

TP的最適值范圍為0.02—0.64 mg/L。其中發(fā)現(xiàn)Ni.Acicularis對TP的最適值最高。Au.lirata,A.lanceolatassp.rostrata,Na.schroeterivar.symmetrica,Ni.amphibia,Ni.inconspicua,Ni.sinuata等附生硅藻具有較高的TP最適值。

TN的最適值范圍是0.48—3.43mg/L，NO3-N的最適值范圍是0.46—2.77mg/L。在本研究中，隨著N含量的變化，附生硅藻出現(xiàn)了適合在相對高的TN、NO3-N環(huán)境(Eunotiabilunaris)至適度的TN、NO3-N水體(Achnanthidiumminutissimum,Cyclotellameneghiniana,Gomphonemaolivaceum,Na.schroeteri,Niinconspicua)以及較低TN、NO3-N最適值的(Na.eidrigiana,Achnantheslanceolatassp.Rostrata,Cymbellaaffinis,Ni.sinuata)硅藻群落。

CODKMnO4的最適值范圍為1.0—5.5mg/L，CODKMnO4最適值相對較高的附生硅藻群落(Cyclotellameneghiniana,Cyclostephanosinvisitatus,Gomphonemaolivaceum,Nitzschiaacicularis)大部分位于電導率最適值較高的范圍內(nèi)。

3 討論

3.1 影響附生硅藻的水質(zhì)因子

孢子懸浮液制備：將搖培獲得的懸浮液用紗布過濾去除菌絲后，鏡檢測定孢子液濃度，并采用無菌水將孢子懸浮液濃度調(diào)節(jié)至試驗所需即可。

本文顯示電導率、高錳酸鹽指數(shù)、硝氮、總磷和總氮是影響東江流域附生硅藻群落分布的主要水質(zhì)因子。Philibert[19]的研究中也報道了電導率、總氮和總磷是影響澳大利亞東南部的河流硅藻群落分布的主要環(huán)境因素。在歐洲一些河流中，由于酸化問題，導致pH和TP是影響河流硅藻群落分布的主要水質(zhì)因素[20]。

電導率是影響東江流域附生硅藻群落分布的重要因素之一，這與許多研究結(jié)果相一致。電導率能反映水體中各種離子的總濃度和總含量，因此，其大小與水體中溶解鹽的含量有關。Rott[21]等認為電導率在特定研究區(qū)域是決定硅藻群落組成的重要環(huán)境因素。Potapova和Charles[8]從美國眾多河流中的大量數(shù)據(jù)分析，認為硅藻群落組成分布的差異性，可以從水體中電導率和營養(yǎng)鹽的變化中反映出來。Belore[22]等認為水體電導率能綜合流域特征，如基石類型，溫度，海拔和流速，進而造成硅藻群落分布的差異性。本研究中，CCA中的第一排序軸與電導率顯著相關，也反映了東江流域的附生硅藻群落分布主要受水體電導率影響。

表4 62個硅藻種對Cond.、CODKMnO4、TN、TP、NO3-N的最適值Table 4 the Cond.,CODKMnO4,NO3-N,TP and TN optima of 62 diatom species

本研究CCA顯示，CODKMnO4對東江流域附生硅藻群落分布影響也很大。江源[23]等人研究東江浮游植物群落結(jié)構(gòu)與水質(zhì)的關系時，也認為CODKMnO4濃度和電導率是影響東江干流浮游植物密度及屬類數(shù)的重要因素。Schiller和Marti[24]通過一些試驗發(fā)現(xiàn)營養(yǎng)鹽是影響硅藻生長的重要因子。本研究中，CODKMnO4是影響附生硅藻的主要因素，其原因可能與水體中大量有機物氧化分解有關，東江沿河城市經(jīng)濟發(fā)達，人類活動密集，有機物來源充足，進入水體的有機物經(jīng)氧化分解，最終變成藻類可利用的營養(yǎng)鹽。

本研究CCA顯示，在一定程度上東江流域附生硅藻群落也受氮、磷的影響，由水質(zhì)因子對附生硅藻群落分布的影響程度大小可知，硝氮的影響大于總氮、總磷。Kelly和Whitton[25]，Ponader和Charles[26]，及Lavoie和Campeau[27]認為富營養(yǎng)化和有機污染對硅藻群落結(jié)構(gòu)起重要作用。在美國安大略湖南部的河流[7]、新澤西州北部的河流[26]的研究中也顯示總氮和總磷是影響河流硅藻群落的主要環(huán)境因素。Pan和Stevenson[28]認為硅藻的生長與水體中的營養(yǎng)物濃度有關，特別是氮、磷的影響，在歐洲河流中總磷的影響更顯著。而在東江流域中，硝氮對附生硅藻群落的作用比較大，可能由于水體中的氮主要以水溶性的硝氮大量存在，更容易滿足硅藻對氮的需求。Ponader和Charles[29]在對新澤西州河流中硅藻群落研究中也證實，總磷與硝氮能很好地解釋硅藻群落的差異。

3.2 附生硅藻最適生態(tài)值

本文主要附生硅藻對水質(zhì)因子的最適值與以往的研究具有較高的一致性。東江流域Cyclotellameneghiniana,Cyclostephanosinvisitatus,Gomphonemaolivaceum,Nitzschiaacicularis,Ni.capitellata,Ni.intermedia,Pinnulariasubcapitata相對其它附生硅藻種類電導率最適值較高。Van Dam[9],Hustedt[30]以電導率為指標，將以上種劃分為喜好鹽淡水和鹽水水體的生態(tài)類群，其對電導率要求相對較高。Achnanthesexilis,Fragilariabrevistriata,Ni.pumila,Ni.palea也具有較高的電導率最適值，這與Potapova[3]在美國河流的研究結(jié)論相一致。而東江流域的Achnantheslanceolatassp.rostrata,Achnanthidiumminutissimum,Gomphonemaparvulum,Melosiravarians,Ni.amphibia,Ni.dissipata,Ni.inconspicua,Sellaphorapupula的電導率與Potapova[8]的研究相比，最適值偏低，可能美國河流地處典型的喀斯特地形，水體離子的組成和含量增多，水體電導率增大，從而影響這些硅藻對電導率最適值也增大。

東江流域64個主要附生硅藻種中有33個種總磷最適值大于0.09mg/L。東江流域的Cyclotellameneghiniana,Gomphonemaparvulum,Ni.acicularis,Ni.amphibia,Ni.clausii,Ni.inconspicua是普遍性種類，Van Dam[9]認為這些種類屬于α-中污染性與強污染性種類，能夠忍耐較高的有機污染物，是中營養(yǎng)和富營養(yǎng)狀況的指示性種。Eolimnasubminuscula,Ni.amphibia,Ni.inconspicua和Ni.palea在許多文獻中都作為高TP“污染”的指示種[21,31-33]。Luticolagoeppertiana也具有高TP的最適值，這與Potapova[32]的報道一致。值得注意的是東江流域的Achnanthidiumminutissimum的TP最適值較高，而Potapova[32]認為A.minutissimum是低營養(yǎng)的指示物種，其TP最適值小于0.01mg/L。Van Dam[9]認為A.minutissimum是水體貧營養(yǎng)到富營養(yǎng)的優(yōu)勢物種。Christine[33也報道了A.minutissimum的TP最適值較低，但Christine同時也認為該種對TP的耐受范圍較大。

本研究中，Eunotiabilunaris,Ni.acicularis的TN最適值大于3mg/L，其它TN最適值相對較高的種有Aulacoseiraambigua,Au.lirata,Cyclotellameneghiniana,Cyclostephanosinvisitatus,Diadesmisconfervacea,Ni.acicularis,Ni.clausii。根據(jù)Van Dam[9]對生態(tài)類群的劃分，這些種喜好在溶解氧低，營養(yǎng)水平較高的環(huán)境中生存，是富營養(yǎng)狀況的指示種。Cymbellaaffinis,Na.eidrigiana,Ni.sinuatavar.tabellaria,Ni.subacicularis這4種附生硅藻TN的最適值小于1mg/L。通過對東江流域和新澤西州北部河流21種相同附生硅藻的對比，發(fā)現(xiàn)東江硅藻的TN最適值比在新澤西州的高[26]。本研究中，Ni.acicularis對TN、TP的最適值均最高，分別為3.43mg/L和0.64mg/L；Na.eidrigiana對TN、TP的最適值均最低，分別為0.48mg/L和0.02mg/L。這暗示Ni.acicularis這類附生硅藻可以作為有機物污染水體嚴重的指示種，而Na.eidrigiana可作為水質(zhì)清潔的指示種。但是，使用硅藻對水質(zhì)的指示仍有不確定因素的影響。Pan[28]認為河流中營養(yǎng)物質(zhì)濃度，尤其是限制性營養(yǎng)元素，會隨著時間和空間的改變，出現(xiàn)暫時性的濃度變化，從而影響硅藻群落結(jié)構(gòu)組成。Winter[7]發(fā)現(xiàn)由于硅藻種群與河流中其他非硅藻種群(如綠藻Cladophorasp.)存在營養(yǎng)元素競爭，導致水體中營養(yǎng)物質(zhì)濃度的改變，進而改變硅藻群落分布。這些不確定因素均對河流附生硅藻水質(zhì)監(jiān)測與評價帶來一定影響，這需要進一步加強河流附生硅藻生態(tài)學的基礎研究。

[1] Salomoni S E, Rocha O, Callegaro V L, Lobo E A. Epilithic diatoms as indicators of water quality in the Gravataí river, Rio Grande do Sul, Brazil. Hydrobiologia, 2006, 559(1): 233-246.

[2] Duong T T, Feurtet-Mazal A, Coste M, Dang D K, Boudou A. Dynamics of diatom colonization process in some rivers influenced by urban pollution (Hanoi, Vietnam). Ecological Indicators, 2007, 7(4): 839-851.

[3] Bere T, Tundisi J G. Weighted average regression and calibration of conductivity and pH of benthic diatom assemblages in streams influenced by urban pollution — S?o Carlos/SP, Brazil. Acta Limnology Brasileira, 2009, 21(3): 317-325.

[4] Urrea G, Sabater S. Epilithic diatom assemblages and their relationship to environmental characteristics in an agricultural watershed (Guadiana River, SW Spain). Ecological Indicators, 2009, 9(4): 693-703.

[5] Leira M, Sabater S. Diatom assemblages distribution in catalan rivers, NE Spain, in relation to chemical and physiographical factors. Water Research, 2005, 39(1): 73-82.

[6] Stevenson R J. Scale-dependent determinants and consequences of benthic algal heterogeneity. Journal of the North American Benthological Society, 1997, 16(1): 248-262.

[7] Winter J G, Duthie H C. Epilithic diatoms as indicators of stream total N and total P concentration. Journal of the North American Benthological Society, 2000, 19(1): 32-49.

[8] Potapova M, Charles D F. Distribution of benthic diatoms in U.S. rivers in relation to conductivity and ionic composition. Freshwater Biology, 2003, 48(8): 1311-1328.

[9] Van Dam H, Mertens A, Sinkeldam J. A coded checklist and ecological indicator values of freshwater diatoms from The Netherlands. Netherland Journal of Aquatic Ecology, 1994, 28(1): 117-133.

[10] Ter Braak C J F, Prentice I C. A theory of gradient analysis. Advances in Ecological Research, 1988, 18: 271-317.

[11] EN 13946. Water quality-Guidance standard for the routine sampling and pretreatment of benthic diatoms from rivers. 2003.

[12] EN 14407. Water quality-Guidance standard for the identification, enumeration and interpretation of benthic diatom samples from running waters. 2004.

[13] Krammer K, Lange-Bertalot H. Bacillariophyceae. Berlin: Spektrum Akademischer Verlage GmbH, 2000.

[14] 國家環(huán)境保護總局, 《水和廢水監(jiān)測分析方法》編委會. 水和廢水監(jiān)測分析方法 (第四版). 北京: 中國環(huán)境科學出版社, 2002.

[15] Ter Braak C J F. Canonical correspondence analysis: a new eigenvector technique for multivariate direct gradient analysis. Ecological Society of America, 1986, 67(5): 1167-1179.

[16] Briks H J B, Line J M, Juggins S, Stevenson A C, Ter Braak C J F. Diatoms and pH reconstruction. Philosophical Transactions of the Royal Society of London. B, Biological Sciences, 1990, 327(1240): 263-278.

[17] Juggins S. C2 Version 1. 5. Software for ecological and palaeoecological data analysis and visualization. University of Newcastle, Newcastle-upon-Tyne, 2007.

[18] Birks H J B. Quantitative palaeoenvironmental reconstructions//Maddy D, Brew J S. Statistical Modelling of Quaternary Science Data. Technical Guide 5, Quaternary Research Association. Cambridge: Cambridge University Press, 1995: 161-254.

[19] Philibert A, Gell P, Newall P, Chessman B, Bate N. Development of diatom-based tools for assessing stream water quality in south-eastern Australia: assessment of environmental transfer functions. Hydrobiologia, 2006, 572(1): 103-114.

[20] Enache M, Prairie Y T. WA-PLS diatom-based pH, TP and DOC inference models from 42 lakes in the Abitibi clay belt area (Québec, Canada). Journal of Paleolimnology, 2002, 27(2): 151-171.

[21] Rott E, Duthie H C, Pipp E. Monitoring organic pollution and eutrophication in the Grand River, Ontario, by means of diatoms. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 1998, 55(6): 1443-1453.

[22] Belore M L, Winter J G, Duthie H C. Use of diatoms and macroinvertebrates as bioindicators of water quality in Southern Ontario Rivers. Canadian Water Resources Journal, 2002, 27(4): 457-484.

[23] 江源, 王博, 楊浩春, 劉全儒, 周云龍. 東江干流浮游植物群落結(jié)構(gòu)特征及與水質(zhì)的關系. 生態(tài)環(huán)境學報, 2011, 20(11): 1700-1705.

[24] Schiller D V, Marti E, Riera J L, Sabater F. Effects of nutrients and light on periphyton biomass and nitrogen uptake in Mediterranean streams with contrasting land uses. Freshwater Biology, 2007, 52(5): 891-906.

[25] Kelly M G, Whitton B A. The Trophic Diatom Index: a new index for monitoring eutrophication in rivers. Journal of Applied Phycology, 1995, 7(4): 433-444.

[26] Ponader K C, Charles D F, Belton T J. Diatom-based TP and TN inference models and indices for monitoring nutrient enrichment of New Jersey streams. Ecological Indicators, 2007, 7(1): 79-93.

[27] Lavoie I, Campeau S, Darchambeau F, Cabana G, Dillon P J. Are diatoms good integrators of temporal variability in stream water quality? Freshwater Biology, 2008, 53(4): 827-841.

[28] Pan Y D, Stevenson R J, Hill B H, Herlihy A T, Collins G B. Using diatoms as indicators of ecological conditions in lotic systems: a regional assessment. Journal of the North American Benthological Society, 1996, 15(4): 481-495.

[29] Ponader K C, Belton T J. Understanding the relationship between natural conditions and loadings on eutrophication: algal indicators of eutrophication for New Jersey streams: Final Report Year 2. 2004.

[30] Hustedt F. Die Diatomeenflora des fluss-systems der weser im gebiet der hansestadt bremen. Abhandlungen des Naturwissenschaaftlichen Vereins zu Bremen, 1957, 34: 181-440.

[31] Lange-Bertalot H. Pollution tolerance of diatoms as a criterion for water quality estimation. Nova Hedwigia Beih, 1979, 64: 285-304.

[32] Potapova M G, Charles D F, Ponader K C, Winter D M. Quantifying species indicators values for trophic diatom indices: a comparison of approaches. Hydrobiologia, 2004, 517(1): 25-41.

[33] Weihoefer C L, Pan Y D. Using change-point analysis and weighted averaging approaches to explore the relationships between common benthic diatoms and in-stream environmental variables in mid-atlantic highlands stream, USA. Hydrobiologia, 2008, 614(1): 259-274.

The effects of water quality on epilithic diatoms communities of Dongjiang river basin

DENG Peiyan1,*, ZHANG Wan1, WANG Xutao2, Po Keung Eric Tsang3, LIU Xiang4, LIU Wei2

1SchoolofChemistryandEnvironment,SouthChinaNormalUniversity,Guangzhou510631,China2WaterEnvironmentMonitoringCenterofPearlRiverBasin,Guangzhou510611,China3DepartmentofScienceandEnvironmentalStudies,TheHongKongInstituteofEducation,Hongkong999077,China4SchoolofLifeScience,SichuanNormalUniversity,Chengdu610068,China

The effects of thirteen water quality parameters(Conductivity, pH, Dissolved Oxygen, Biochemistry Oxygen Demand, Chemistry Oxygen Demand, Total Nitrogen, NH4-N, NO3-N, NO2-N, Total Phosphorus, PO4-P, SiO2and Cl) on the distribution of epilithic diatoms in the Dongjiang basin were investigated by correlation analysis (CA), canonical correspondence analysis (CCA) and weighted average (WA). Correlation analysis showed that NH4-N, NO2-N, PO4-P, Cl, DO and BOD5had significant correlations with the other seven water quality parameters, while CCA analysis revealed that the impacts level of the five environmental variables. Cond., CODKMnO4, NO3-N, TN and TP on the variation in community composition of epilithic diatoms were in the order of Cond.> NO3-N > CODKMnO4>TP > TN. Furthermore, the optimum ecological values of Cond., NO3-N, CODKMnO4, TP and TN for epilithic diatoms were calculated using weighted average regression method to be 39.20—642.00μs/cm, 0.46—2.77mg/L, 1.0—5.5mg/L, 0.02—0.64 mg/L and 0.48—3.43mg/L, respectively. The results indicated that Cond., CODKMnO4, NO3-N, TN and TP were the major water quality parameters affecting the distribution of diatom assemblages.Cyclostephanosinvisitatus,Nitzschiaacicularis,N.capitellataandN.intermediacould be used as bioindicators for the higher conductivity in the Dongjiang river basin.Aulacoseiraambigua,A.lirata,Cyclotellameneghiniana,Cyclostephanosinvisitatus,Eunotiaminor,Nitzschiaacicularis,N.clausiiandPinnulariasubcapitatawere indicative species for TN and TP in the Dongjiang river basin. Moreover,Nitzschiaacicularisis the best bioindicator for TN and TP in the Dongjiang basin, whileNaviculaeidrigianais the least sensitive bioindicator for TN and TP.

Dongjiang River basin; epilithic diatom; canonical correspondence analysis; weighted average; bioindicator

公益性行業(yè)科研專項(201001021, 201301047)

2013-05-20;

日期:2014-04-25

10.5846/stxb201305201124

*通訊作者Corresponding author.E-mail: dpy213@126.com

鄧培雁, 張婉, 王旭濤, 曾寶強, 劉翔, 劉威.水質(zhì)對東江流域附生硅藻群落的影響.生態(tài)學報,2015,35(6):1852-1861.

Deng P Y, Zhang W, Wang X T, Po Keung Eric Tsang, Liu X, Liu W.The effects of water quality on epilithic diatoms communities of Dongjiang river basin.Acta Ecologica Sinica,2015,35(6):1852-1861.