王為木，蔡旺煒

(1.河海大學水利水電學院，江蘇 南京　210098；2.河海大學南方地區(qū)高效灌排與農(nóng)業(yè)水土環(huán)境教育部重點實驗室，江蘇 南京　210098)

?

生物完整性指數(shù)及其在水生態(tài)健康評價中的應用進展

王為木1,2，蔡旺煒1,2

(1.河海大學水利水電學院，江蘇 南京210098；2.河海大學南方地區(qū)高效灌排與農(nóng)業(yè)水土環(huán)境教育部重點實驗室，江蘇 南京210098)

摘要：生物完整性指數(shù)(index of biotic integrity， IBI)是用以度量區(qū)域生物集群維持物種組成、多樣性、結(jié)構(gòu)和功能穩(wěn)態(tài)能力的量化指標，經(jīng)過30多年的發(fā)展，已成為水生態(tài)健康定量評價的熱門方法。IBI是將具有不同敏感性的多項度量指標復合而得的一個數(shù)值，其理論基礎是生態(tài)學與數(shù)學，涉及生物學和環(huán)境科學等其他多門學科。IBI作為一種定量分析方法，其理論技術(shù)體系仍在不斷發(fā)展演化，關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)為參照位點選取、度量指標篩選以及指標賦權(quán)和復合，各環(huán)節(jié)的實現(xiàn)存在多種觀點和方法?；诖罅勘O(jiān)測數(shù)據(jù)的預測模型研究是目前國際學界的研究熱點，但我國學界尚未見IBI預測模型的研究報道。除了傳統(tǒng)的F-IBI(魚類IBI)、B-IBI(底棲動物IBI)、A-IBI(固著藻類IBI)、P-IBI(浮游生物IBI)和AP-IBI(水生植物IBI)，已有學者提出M-IBI(微生物IBI)，基于上述單類群IBI(s-IBI)的研究成果，多類群IBI(m-IBI)將成為今后重要的研究方向。IBI的應用目的可分為水生態(tài)健康定量評價、水生態(tài)對人類干擾響應的定量分析和預測水生態(tài)健康狀況。認為IBI具有定量化、對象依賴性、學科交叉性、標準化趨勢和系統(tǒng)誤差性的特點，IBI在農(nóng)村河道、灌區(qū)和農(nóng)田生態(tài)健康評價領域是一種極具前景的方法。

關(guān)鍵詞：生物完整性指數(shù)；水生態(tài)健康；定量分析；預測模型；進展

生態(tài)健康評價是生態(tài)安全評價的核心,生態(tài)健康由生態(tài)系統(tǒng)的完整性、系統(tǒng)活力和恢復力組成,其中完整性是基礎[1]。生態(tài)系統(tǒng)完整性的定量分析仍是學界亟待解決的問題,生物完整性指數(shù)(index of biotic integrity,IBI)是研究這一問題的熱門方法[2]。生物完整性由美國生態(tài)學家KARR[3]提出,最初的涵義是指生物群落維持平衡的能力,現(xiàn)在是指區(qū)域內(nèi)生物群落維持物種組成、多樣性、結(jié)構(gòu)和功能穩(wěn)態(tài)(動態(tài)穩(wěn)定)的能力,這種能力與區(qū)域所提供的生境具有對應關(guān)系[4],IBI即是上述能力的度量?；诘厍蛩h(huán)理論,水生生物的健康狀況被認為是解釋和控制人類對地球水通道影響的最佳手段,IBI可作為診斷、最小化和防止河流退化的有效工具[5]。國際上已廣泛應用IBI來評價水生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況,主要集中于大江大河、湖泊和濕地,應用于小流域、可涉河流、河口和近海的報道也較為常見,卻極少應用于陸地。歐美關(guān)于IBI的研究成果較為豐碩,近年來,研究重點已轉(zhuǎn)向基于大批量監(jiān)測數(shù)據(jù)建立不同尺度預測模型。中國起步較晚,尚鮮見有關(guān)IBI預測模型的報道。

IBI是由多項度量指標復合而成的一個指數(shù),歐美不少學者稱之為indices of biotic integrity(IBIs),強調(diào)的是IBI的指標集特性,筆者與大多數(shù)學者一樣，強調(diào)的是IBI在一般意義上是作為一個復合指標而存在的。筆者將系統(tǒng)介紹IBI的原理、分類、構(gòu)建和研究熱點難點,并總結(jié)IBI在水生態(tài)健康評價中的應用進展。

1IBI理論技術(shù)體系

1.1基本原理

IBI用以評價水生態(tài)健康的基本原理示意圖見圖1，B表示某類干擾，M表示對此類干擾及其梯度會產(chǎn)生響應的生物指標集合，下標表示其中某個指標。對于任一生物指標，如M1，當干擾強度小于B1時，其指標值緩慢上升，此時M1的變化僅是由自然因素引起，而非對干擾的響應；當干擾強度介于B1～B1′之間時，指標值上升速率較快，此時M1的變化主要是對干擾的響應；當干擾強度大于B1′時，指標值上升速率又變小，此時干擾強度的增大對M1的影響已達到上限：說明M1對于干擾具有正效應，但其敏感閾為B1～B1′。同理，生物指標M2對此類干擾具有負效應，其敏感閾為B2～B2′。對于同一類干擾的梯度變化，不同生物指標的響應就表現(xiàn)出正負效應不同、敏感閾不同以及同一區(qū)間內(nèi)敏感性強弱不同(如B2～B1區(qū)間內(nèi)M2變化速率大于M1)，而生物群落往往同時受多種干擾作用。換言之,對于任一生物群落，不同生物指標對不同的干擾及其梯度具有不同的敏感性,如強弱不同,正負不同,敏感閾不同。IBI即是通過選取若干生物指標,考慮它們的敏感性差異,經(jīng)合理賦權(quán)和復合后所得到的水生態(tài)健康狀況的定量表征。IBI是生物集群維持穩(wěn)態(tài)能力的度量,而生物群落可在不同水平上維持穩(wěn)態(tài),在不同的水平上,維持穩(wěn)態(tài)的能力也不同[6]。當生物群落處于非穩(wěn)態(tài)時(如地震、火山噴發(fā)、洪水等強烈地質(zhì)或氣候活動發(fā)生時及發(fā)生后一段時間,人為大規(guī)模放養(yǎng)、捕獲發(fā)生時及之后一段時間),生物群落不具有維持穩(wěn)態(tài)的能力,所以在生物群落達到新的穩(wěn)態(tài)前無法對其進行IBI評價。然而,實際中,一般默認研究區(qū)域內(nèi)各位點的生物群落分別處于某種穩(wěn)態(tài);而在發(fā)生劇烈干擾一段時間后(沒有具體標準,根據(jù)研究需要選定),則假設生物群落處于近似穩(wěn)態(tài)(緩慢達到新穩(wěn)態(tài)的過程,等同于穩(wěn)態(tài))。

由KARR[3]提出,王備新等[4]重繪。

IBI的理論基礎是生態(tài)學和數(shù)學。種群生態(tài)學、群落生態(tài)學、景觀生態(tài)學和系統(tǒng)生態(tài)學等為不同尺度下水生態(tài)健康IBI評價提供了理論依據(jù),同時也提供了候選指標體系和生態(tài)調(diào)查技術(shù)方法。以統(tǒng)計學為主的數(shù)學為IBI位點的選取、指標篩選和指標復合等提供了理論依據(jù)。物種鑒定(生物學)是獲得各生物指標原始數(shù)據(jù)的基礎工作,在分析IBI結(jié)果間的差異及其影響因素時,往往涉及環(huán)境科學、河流分類學、氣候?qū)W、地球科學,甚至社會學[7]等諸多學科。故IBI是一種基于生態(tài)學與數(shù)學,涉及多學科的定量分析方法。

1.2IBI的分類

根據(jù)生物類群可分為魚類生物完整性指數(shù)(fish IBI,F-IBI)、底棲生物完整性指數(shù)〔benthic IBI,B-IBI,主要選用的是大型底棲無脊椎動物(macroinvertebrate)[8]〕、浮游生物完整性指數(shù)(plankton IBI,P-IBI)、固著藻類生物完整性指數(shù)〔alga IBI,A-IBI,研究熱點為硅藻(diatom)〕和水生植物生物完整性指數(shù)(aquatic plants IBI,AP-IBI),甚至有學者[9]提出微生物完整性指數(shù)(microbe IBI,M-IBI)。各類群的特點可參見文獻[9-10]的總結(jié)。

根據(jù)類群數(shù)量可分為單類群生物完整性指數(shù)(single group IBI,s-IBI)和多類群生物完整性指數(shù)(multi groups IBI,m-IBI),目前的研究和應用主要集中于前者。

從上述分類可見,s-IBI評價的實質(zhì)是從某類特定生物集群的角度去衡量水生態(tài)的健康狀況,雖然這比以某種單一生物為載體的評價方法更全面,但它也并不能完全刻畫生態(tài)系統(tǒng)的完整性,加上不同類群IBI的評價結(jié)果往往表現(xiàn)出不一致性,所以m-IBI的提出具有必然性,也將成為今后研究的重要方向。

1.3基本構(gòu)建過程

IBI的基本構(gòu)建過程[3,8-9,11-12]:(1)根據(jù)所選生物類群及其在研究區(qū)域內(nèi)的群落特征,初選候選指標;(2)選定參照位點(reference condition,RC,一般為純自然或近自然位點)和干擾位點,測定或計算候選指標參數(shù)并進行相關(guān)性分析,根據(jù)相互獨立原則從中篩選出度量指標;(3)對度量指標參數(shù)統(tǒng)一量綱(無量綱化),對各指標賦權(quán),然后分別將各位點的度量指標參數(shù)復合為1個數(shù)值;(4)以參照位點值為基準,量化各干擾位點值與基準的差異,量化的結(jié)果就是對應位點的IBI值;(5)通過獨立數(shù)據(jù)集或是其他方法對IBI結(jié)果進行驗證。

1.4研究熱點和難點

隨著IBI的應用尺度和領域不斷擴展,1.3節(jié)所述各環(huán)節(jié)的實現(xiàn)方法也愈來愈多,其中參照位點選取、度量指標篩選以及指標賦權(quán)與復合至今仍是IBI研究的難點,而隨著成果的積累,基于大量數(shù)據(jù)的預測模型研究已成為學界研究的熱點。

1.4.1參照位點的選取

參照位點是用來比較現(xiàn)狀的標準或基準,決定了IBI評價結(jié)果的真實性,但是不同情況下含義往往不同,比如一般會被定義為自然狀態(tài)點(natural condition,NC)、最低限度干擾點(minimally disturbed condition,MDC)、歷史狀態(tài)(historical condition,HC)、最少干擾點(least disturbed condition,LDC)和最佳狀態(tài)點(best attainable condition,BAC)等,相應的參照位點的概念和選取方法也不同[13]。

KARR[3]提出F-IBI時采用專家判讀法選取參照位點,以選取純自然或近自然位點(NC)為導向,在研究區(qū)內(nèi)由具有較豐富生態(tài)調(diào)查經(jīng)驗的專家人為選定1個或是若干個位點作為參照基準。顯然,此方法具有較大的主觀性和隨機性,且不適用于人類活動頻繁的區(qū)域。PONT等[14]則采用評分法選取參照位點,將水文條件、河道形態(tài)、總氮-總碳和溶解氧-pH這4項因子分別制定1～5分標準(越低就越接近自然),對每個位點進行評分,每項因子得分都小于2的則作為參照位點(MDC),據(jù)此從5 252 個位點中選出1 608個參照位點。與此類似,渠曉東等[15]提出了參照位點選取的標準化法:水質(zhì)Ⅱ級以上，棲息地質(zhì)量在120分以上(參考鄭丙輝等[16]的方法)，人類活動無或極少(定性)，無耕作土地。這2種方法的準確性取決于所制定標準的準確性,而在人類干擾普遍顯著的區(qū)域,由這2種方法未必能選出合適的參照位點。B?HMER等[17]采用比較法選取參考位點:在確保位點形態(tài)學(如地形地貌、河流類型、氣候等)可比性的基礎上,對于每個候選指標,將兩兩位點的參數(shù)相比較,優(yōu)者靠前排序,序號即分數(shù),所有候選指標分數(shù)和最低位點作為參考位點(BAC)。該方法強調(diào)應以現(xiàn)實中狀態(tài)最佳的點作為參照。朱迪等[18]在評價魚類群落健康的時空變化中采用歷史狀態(tài)(HC)作為參照,選擇代表年中受干擾最小的區(qū)域(LDC)作為參照。WU等[19]認為在人類活動頻繁的區(qū)域難以找到現(xiàn)實存在的參照位點,因而提出了無參照位點的P-IBI方法,這是一種新的嘗試。

STODDARD等[13]認為參照位點的意義在于為生物評估設定期望值,所以不管采用什么方法進行選取,都應準確界定其作為參照基準的內(nèi)涵。對此,筆者認為,參照位點的不同定義和選取方法一方面妨礙了結(jié)果的可比性,另一方面也表明IBI實際上適應于多種評價目的。從1.3節(jié)可知,實際上參照位點的選取和其他環(huán)節(jié),如指標賦權(quán)和復合,具有相互獨立性,所以當參照位點為嚴格意義上的生物完整性最佳位點時(事實上很難確定),IBI結(jié)果可作為各位點絕對健康程度的刻畫,此時的評價目的可歸結(jié)為“確定真實的健康程度”;當參照位點為處于某種狀態(tài)的位點時,IBI結(jié)果則刻畫了各位點相對于這種狀態(tài)的健康程度,此時評價目的則歸結(jié)為“確定相對的健康程度”。后者使得IBI具有更廣泛的應用性,如可量化生態(tài)修復效果(工程前后的生物完整性相對差距)和干擾影響(干擾前后的生物完整性相對差距)。

不同類群常見的候選指標可參見文獻[9]的總結(jié),從候選指標中篩選度量指標(用于復合的指標)的基本原則是“分布范圍廣、相關(guān)性弱、敏感性良好”[20-21]。傳統(tǒng)的做法:(1)測定或計算各位點所有候選指標參數(shù);(2)檢查每個指標是否在多數(shù)(如3/4或4/5以上)位點上均有分布,剔除分布數(shù)量低于限值的指標;(3)對剩余指標,分別檢驗位點間的差異顯著性,剔除差異不顯著的指標;(4)再對剩余指標做兩兩相關(guān)性分析,相關(guān)性高的(如|r|>0.75)指標選其一。經(jīng)此過程選出度量指標。如果候選指標數(shù)量較少,或僅有少數(shù)指標的分布性滿足要求,則選出的度量指標將非常少,那么此時將不必通過計算每個位點的IBI值來表征生態(tài)健康,而是從總體上可認為該區(qū)域的水生態(tài)健康已處于極差狀態(tài)。

SCHOOLMASTER等[22]提出了關(guān)于復合指標及其性質(zhì)的一般性理論,并對IBI度量指標的最佳數(shù)量進行數(shù)學推導,給出了確定度量指標的10個步驟:(1)將與干擾呈正相關(guān)的候選指標取反;(2)選擇1個初始指標m1;(3)將剩余的指標mj逐個加上m1;(4)找到與干擾呈最強負相關(guān)的m1+mj組合,選擇mj與m1構(gòu)成復合指標;(5)檢查復合指標與干擾間的相關(guān)性是否比加上mj前要強;(6)將復合指標添加到剩余指標集中并作為m1使用;(7)找到與干擾負相關(guān)最強的復合指標+mj組合,選擇mj;(8)檢查新復合指標與干擾間的相關(guān)性是否比加上mj前要強;(9)重復步驟6～8直到終止條件得到滿足,例如,直到所選擇的最佳mj使得復合指標與干擾的相關(guān)性減弱,或者直到所有指標被選完;(10)重復步驟2～9,直到所有候選指標都被作為m1使用一遍。上述過程可由計算機編程完成,進入程序前,各指標參數(shù)須已統(tǒng)一量綱。經(jīng)此可得到與候選指標數(shù)量相同的一系列復合指標集,事實上有許多將是一樣的,只需要從這些復合指標集中選擇與干擾或是其他需要研究的因素具有最強相關(guān)性的那個即可。報道該方法時,研究者默認指標復合的方法是線性等權(quán)重累加,而事實上,指標是非等權(quán)重的,其復合也不只是線性累積,所以該方法雖然提供了嚴密的數(shù)學推導過程,但仍待改進。

1.4.3指標賦權(quán)與復合

度量指標基本都具有物理量綱,因此在計算前需將量綱統(tǒng)一化,一般進行無量綱化處理,主要有標準化法和評分法[9,23],前者即為統(tǒng)計學上的標準差標準化、極差標準化和比值標準化等,后者即是對各指標參數(shù)分別根據(jù)已知標準進行評分。在進行指標復合前還須將指標對干擾的響應特性統(tǒng)一化,如1.4.2節(jié)中將正相關(guān)轉(zhuǎn)化為負相關(guān)。3分法(或4分法)[24]屬于評分法,將每個帶量綱的指標參數(shù)對照已有的等級劃分進行賦分,等級劃分一般以5%、25%、50%、75%和95%等分位數(shù)為標準,具有明顯的人為規(guī)定性,但是簡潔明了,易于操作,指標的敏感性差異則可由每個分值的權(quán)重來體現(xiàn)。

參數(shù)標準化后指標的復合原則上需要考慮每個指標的權(quán)重,由于指標的重要性還難以定量分析,指標權(quán)重的確定是目前IBI研究的難點,多數(shù)研究都采取等權(quán)重處理。李強等[25]比較了熵值法、等權(quán)重法和變異系數(shù)法3種權(quán)重賦值法在B-IBI中的準確性,結(jié)果為熵值法(92.9%)>等權(quán)重法(85.7%)>變異系數(shù)法(78.5%)。復合方法主要有線性累加、指數(shù)累加和平均值法等[9,21,26],彼此僅是數(shù)學方法的差異。

有些方法則是將統(tǒng)一量綱、統(tǒng)一干擾響應特性以及指標賦權(quán)和復合結(jié)合起來,如比值法[27]和余分指數(shù)合成法[28]。比值法的基本思路:在所有位點上,與干擾呈負相關(guān)的指標,以95%分位數(shù)為最佳值,呈正相關(guān)的指標則以5%分位數(shù)為最佳值,然后統(tǒng)一按照(最大值-實際值)/(最大值-最佳值)進行計算,得到的無量綱結(jié)果若大于1,則取1,若為0～1,則取其本身,然后在每個位點上將各指標值相加。該方法中將計算結(jié)果限定在[0,1]范圍內(nèi),實際上就是指標賦權(quán),當結(jié)果大于1時,表明該指標在該點已優(yōu)于最佳狀態(tài),此時它對生態(tài)健康的影響已隨梯度顯著減弱,只需將其視為最佳狀態(tài),從而降低了該指標的權(quán)重。余分指數(shù)合成法是李祚泳[28]針對環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)合成提出的,對IBI的合成具有重要的啟示,但未見將其用于IBI復合的報道。該方法的核心思想是:偏離平均值越遠的數(shù)對綜合結(jié)果影響越大,在任一位點上,如果某一指標參數(shù)在其樣本中偏離均值的程度達到最大,則該指標是此位點上對環(huán)境質(zhì)量貢獻最大的。主要過程:將度量指標參數(shù)標準化,然后將指標與干擾梯度相關(guān)性統(tǒng)一為正相關(guān),求算每個參數(shù)偏離均值的程度(偏差),由于偏差必然有正有負,故再取指數(shù),然后在各位點上將所有指標參數(shù)的偏差指數(shù)值進行余分指數(shù)合成,指數(shù)值越大,則越晚參與合成,被取余分的次數(shù)越少,其對最終結(jié)果的貢獻也將越大。該方法的特點是指標賦權(quán)完全依賴于指標參數(shù)本身而杜絕了人為規(guī)定性,且所有指標參數(shù)對結(jié)果都有貢獻,但對于不同位點來說,各指標的權(quán)重分布是不一致的。當指標數(shù)量較多時,余分求值的數(shù)學過程將變得非常繁瑣,需借助計算編程實現(xiàn)快速計算。

1.4.4預測模型

有鑒于此，本文試圖挖掘《孤獨的割麥女》一直以來被忽略的“權(quán)力事實”[7]，探尋詩歌中所暗含的政治涵義。本文就詩人的凝視行為與割麥女吟唱行為的交鋒以及歌聲中的戰(zhàn)爭與文化沖突來展開討論。

預測模型的基本目標:(1)由已知空間位點預測未知空間位點;(2)由已知時間節(jié)點預測未知時間節(jié)點。在IBI研究中常見的建模方法有多重回歸分析法、K-nearest neighbors(KNN)法、神經(jīng)網(wǎng)絡分析法(artificial neural networks,ANNs)、反向傳播網(wǎng)絡分析法(back-propagation network,BPN)等[14,26,29-30]。BEDOYA等[26]基于ANNs提出了BPN,從已報道的研究中獲取基礎數(shù)據(jù)集,利用BNP建立了由5項環(huán)境參數(shù)(海拔高度、距離、集水面積、年均流量和年均水溫)預測魚類完整性的模型,通過在法國西南部Garonne河的驗證,結(jié)果較多重回歸分析更準確。BEDOYA等[26]還針對美國州域及區(qū)域尺度提出了2種方法建立F-IBI預測模型:KNN方法和多重回歸方法,兩者獲得相似的預測結(jié)果,但KNN方法效率更高。BECK等[30]基于332個湖泊數(shù)據(jù)采用ANNs建立了生態(tài)關(guān)系對AP-IBI的影響評價模型,通過美國明尼蘇達湖的驗證表明該模型比多重回歸模型更準確地定量刻畫了生態(tài)關(guān)系對AP-IBI的影響。

IBI預測模型的建立方法有多種,具體目的主要有3類:預測IBI的空間分布、由其他因素預測IBI值和評價其他因素對IBI的影響。IBI預測模型的構(gòu)建需基于大量統(tǒng)計數(shù)據(jù),還應關(guān)注評價方法在跨流域、跨區(qū)域上的遷移轉(zhuǎn)換,注重統(tǒng)一標準的建立與應用。未來的發(fā)展趨勢應是在不同尺度上針對不同的應用目的建立預測模型。

2國內(nèi)外的應用進展

2.1用于水生態(tài)健康評價

KARR[3]最早提出用F-IBI來評價水生態(tài)質(zhì)量,結(jié)果表明這一方法比傳統(tǒng)的水質(zhì)標準更準確地反映了淡水魚類群落的健康狀況及與之相應的環(huán)境質(zhì)量。隨后,IBI便逐漸成為學界研究和應用的熱點。FORE等[8]建立了B-IBI來評價俄亥俄州西南部2～4級河流的健康狀況,并與當時州管理部門推行的改良快速生物協(xié)議(RBP Ⅲ)的評價結(jié)果相比較,對于同一批樣點,RBP Ⅲ未能如B-IBI一樣檢測出差異,并且對于同樣的數(shù)據(jù)集,主成分分析也未能有效檢測出樣點間的差異,這說明結(jié)合了生物信息的評價方法更適用于河流健康評價。SILOW等[11]提出的P-IBI比傳統(tǒng)水質(zhì)標準更準確地刻畫了水生態(tài)質(zhì)量。

朱迪等[18]針對長江中游4個淺水湖泊,基于調(diào)查數(shù)據(jù)與歷史資料,以1978年為參照,參考KARR[3]的方法計算了4個湖泊1964、1981、1993和1998年的F-IBI值,根據(jù)F-IBI值的變化趨勢認為水生態(tài)健康在持續(xù)下降,劉明典等[31]對4個湖泊2003—2008年的F-IBI計算結(jié)果與此相似,上述結(jié)論與長江上游生態(tài)系統(tǒng)服務價值持續(xù)衰退[29]的結(jié)論一致,但前者基于生物指標的結(jié)果較后者基于經(jīng)濟指標的結(jié)果更準確地刻畫了生態(tài)衰退的程度。針對山區(qū)溪流,王備新等[20]建立了B-IBI評價安徽黃山溪流的健康程度,結(jié)果表明B-IBI與水體電導率呈負相關(guān),與生境質(zhì)量(即生境指數(shù)[16],habitat index,HI)呈正相關(guān)。李強等[25]針對浙江西苕溪構(gòu)建的B-IBI與王備新等[20]的研究結(jié)果類似,即B-IBI與生境指數(shù)、海拔高度均呈正相關(guān),與水溫呈負相關(guān)。朱迪等[32]和沈強等[33]分別運用F-IBI和P-IBI對水庫健康進行評價,前者認為F-IBI能較好地反映水源質(zhì)量狀況,后者指出P-IBI結(jié)果揭示了水體富營養(yǎng)化和水華風險程度。李國忱[34]比較研究了F-IBI和P-IBI在遼寧清河流域健康評價中的應用,結(jié)果表明F-IBI的評價結(jié)果普遍比P-IBI的評價結(jié)果偏優(yōu),但他認為P-IBI的評價結(jié)果更可信。高欣等[35]采用B-IBI評價了西遼河的生態(tài)健康,結(jié)果顯示西遼河全流域處于嚴重的生態(tài)退化狀態(tài),B-IBI與水體懸浮物濃度呈負相關(guān)。張穎等[23]通過B-IBI 評價發(fā)現(xiàn)淮河流域大部分水體處于不健康狀態(tài)。

上述一系列研究表明IBI評價方法比傳統(tǒng)水質(zhì)標準更能準確反映水生態(tài)健康狀況,且IBI甚至比已有的一些生物評價方法(如RBP Ⅲ)具有更高的敏感性,將IBI引入我國河流水生態(tài)健康評價領域,對準確把握我國重要河流和水域的水生態(tài)健康狀況具有重要意義。

2.2用于分析水生態(tài)對人類干擾的響應

ROTH等[36]針對美國中西部農(nóng)業(yè)區(qū)域的1～3級流域,采用航拍和GIS等手段定量分析了土地利用方式對F-IBI的影響,結(jié)果表明,在流域尺度上F-IBI 與農(nóng)用地覆蓋率呈高度負相關(guān)關(guān)系。LAUNOIS等[37]采用F-IBI評價了法國67座水庫和24個天然湖泊的生態(tài)狀況,結(jié)果表明湖泊生態(tài)對人為干擾的響應是顯著的,其中水庫對農(nóng)業(yè)響應最顯著,天然湖泊則對城市響應較顯著。HERING等[38]將9個歐洲國家的185條河流分為洼地和山地2大類型,分別研究A-IBI、AP-IBI、B-IBI和F-IBI對水體物理化學性質(zhì)、水文條件、土地利用方式和水電工程等不同干擾因素及強度的響應,結(jié)果表明上述4種生物類群對有機污染/水體富營養(yǎng)化的響應都顯著,其中硅藻最強(在洼地與山地河流中相關(guān)系數(shù)分別為0.85和0.89),其次是大型無脊椎動物(在洼地與山地河流中相關(guān)系數(shù)分別為0.91和0.51),對土地利用方式和水文條件變化的響應則都較弱(最高不超過0.50),河流形態(tài)退化對水生生物的影響在洼地較強,而在山地較弱。WU等[39]提出的無參照位點P-IBI來評價人類活動對德國洼地河流的影響,剝離了生物群落季節(jié)相的變化,結(jié)果表明河流生態(tài)狀況對人類點源、面源干擾響應均顯著。不同于歐洲主流的方法,ANGERMEIER等[40]針對羅馬尼亞中部2個自然地理區(qū)域,基于35個樣點中54種魚類的10個自然-歷史屬性指標,建立了多度量指標PMIs(構(gòu)建過程與F-IBI類似),分析了水文條件、水道、土地開發(fā)強度和水化學指標等因素變化對魚類的影響。在河流修復效果評價中,RAPPORT等[41]在景觀尺度上將社會價值指標與生物完整性指標相結(jié)合來分析人類活動對河流的影響,他認為還需在數(shù)十年的時間尺度上相結(jié)合才能達到最佳效果。RAFFERTY等[42]采用IBI研究賓夕法尼亞州海灣魚類群落對不同類型和數(shù)量污水溢流事件的響應。BOOTH等[43]采用B-IBI評價了華盛頓州西部的普吉特灣盆地地表不透水率(硬化面積覆蓋率)對河流的影響。

朱迪等[44]對三峽庫區(qū)的分析表明,從20世紀中期到2010年,F-IBI持續(xù)下降,而在縱向上,從壩前到庫尾呈上升趨勢,支流高于干流,然而總體上三峽庫區(qū)的生態(tài)質(zhì)量較差。吳璟等[45]在亞流域、沿岸和局部3個尺度上定量研究了土地利用方式對西苕溪B-IBI的影響,發(fā)現(xiàn)耕地、民居、竹園的面積比與B-IBI呈負相關(guān),耕地最顯著,針葉林、闊葉林、混交林的面積比與B-IBI呈正相關(guān),闊葉林最顯著,還發(fā)現(xiàn)耕地面積比對B-IBI的影響在3個尺度上存在不同的閾值,達到閾值后影響趨緩。WU等[39]調(diào)查了中國23個大壩水域,采用A-IBI評價大壩對水生態(tài)健康的影響,結(jié)果表明水壩能顯著降低水生態(tài)健康程度,他認為A-IBI可作為長期生物監(jiān)測及生態(tài)修復效果的評價方法。

值得注意的是,GLENNON等[46]嘗試將IBI應用于陸地生態(tài)系統(tǒng)健康評價中,定量研究了紐約州北部土地利用方式對鳥類群落的影響。MELO等[47]采用B-IBI比較巴西南部傳統(tǒng)稻田、生態(tài)稻田和自然濕地3類區(qū)域的生態(tài)健康狀況,結(jié)果表明自然濕地優(yōu)于生態(tài)稻田,后者優(yōu)于傳統(tǒng)稻田。

綜上所述,借助IBI可在多個尺度(河段、河流和流域)上有效分析水生態(tài)對人類干擾的響應,IBI評價顯示水生態(tài)對沿岸土地利用方式的變化非常敏感,這證明了設立保護帶(緩沖帶)的必要性,而水生態(tài)對攔河筑壩等大型水利工程的響應也可通過IBI評價結(jié)果反映出來,所以IBI可作為一種生態(tài)監(jiān)測手段。胡俊等[48]已討論了IBI作為常規(guī)生態(tài)監(jiān)測手段的可能性及廣闊前景,在水生態(tài)健康評價、管理和建設中,IBI將是一種有效的方法。

2.3用于預測水生態(tài)健康狀況

KARR等[49]于2004年提出了利用20 a相關(guān)資料建立IBI預測模型,用以評估美國退化水域的恢復效果。PONT等[14]基于2004年出臺的歐盟水框架指令(European Water Framework Directive,EWFD)針對歐洲大陸開發(fā)了一套F-IBI水生態(tài)評價模型,基礎數(shù)據(jù)源于全歐洲的1 842條河流上的5 252 個站點,他認為此評價模型可實現(xiàn)歐盟內(nèi)部跨區(qū)域、跨流域轉(zhuǎn)換應用,模型強調(diào)了生物的功能屬性而弱化物種屬性,同時區(qū)分了自然因素與人為因素對環(huán)境的影響。B?HMER等[17]同樣基于EWFD,利用德國900條河流、4 000個站點的數(shù)據(jù)建立了B-IBI 來評價河流的生態(tài)狀況,并通過統(tǒng)計分析量化了一般干擾、污染排放和河流形態(tài)退化對河流生態(tài)健康的影響程度,同時他指出評價模型的準確性依賴于河流分類、參照位點的選取、數(shù)據(jù)的標準化處理和區(qū)域的時空異質(zhì)性等因素。

上述對水生態(tài)健康的預測都是通過建立IBI預測模型實現(xiàn)的,預測模型都需基于大批量的監(jiān)測數(shù)據(jù),而我國尚缺乏建立大尺度(大流域)IBI預測模型所需的數(shù)據(jù),對此我國學界一方面應加強相關(guān)成果積累,另一方面需追蹤國際相關(guān)的研究和應用進展。

3總結(jié)與展望

3.1總結(jié)

IBI是一種基于生態(tài)學與數(shù)學,涉及多學科的定量分析方法,其理論技術(shù)體系仍處于發(fā)展演化之中:選用的生物類群從魚類擴展到大型底棲無脊椎動物、浮游生物、固著藻類和水生植物,甚至是微生物;應用尺度從河段擴展到河流和流域(全水系),從河道到湖泊、河口(海灣)和濕地,甚至是水稻田。IBI的應用目的可分為定量評價水生態(tài)健康狀態(tài)、定量分析人類干擾對水生態(tài)的影響程度以及在時空維度上預測水生態(tài)的健康狀況。

多種IBI的基本構(gòu)建過程是一樣的,但在參照位點選取、度量指標篩選、指標賦權(quán)和復合等關(guān)鍵環(huán)節(jié)上存在不同的觀點和方法,m-IBI將是今后重要的研究方向,IBI預測模型則是目前的研究熱點。

IBI的特點:(1)定量化,IBI是以一個數(shù)值表征生態(tài)健康狀況,所有的度量指標均須數(shù)值化和標準化后參與復合運算;(2)對象依賴性,研究載體不同,選用類群不同,IBI的指標集也不同;(3)學科交叉性,整個IBI體系涉及多門學科的理論與技術(shù)方法;(4)標準化趨勢,為了實現(xiàn)IBI廣譜的適用性,其指標集、構(gòu)建方法和預測模型構(gòu)建方法最終將實現(xiàn)標準化;(5)系統(tǒng)誤差性,IBI指標集中一般存在部分定性指標,復合過程中總是采用某種方法將其數(shù)值化,此過程必存在系統(tǒng)誤差,因此應盡量減少定性指標的使用。

3.2展望

IBI必將應用于人類活動頻繁區(qū)域水生態(tài)健康評價與預測以及人類干擾對水生態(tài)的影響中,所以參照位點不再單純以“純自然或近自然”為原則,而應根據(jù)IBI的應用目的賦予參照位點不同的內(nèi)涵。我國學界尚未見IBI預測模型的報道,原因是我國對IBI的研究和應用成果積累太少,所以在推廣生物-生態(tài)監(jiān)測的過程中應注重IBI的應用,及時追蹤國際的相關(guān)進展,并結(jié)合我國的實際情況對相應的研究熱點難點提出新的觀點和方法,推動IBI理論技術(shù)體系的發(fā)展演化。

就我國而言,農(nóng)業(yè)和農(nóng)村生態(tài)問題事關(guān)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略,如農(nóng)村河道生態(tài)建設(修復)、生態(tài)型灌區(qū)建設和生態(tài)型農(nóng)田建設等均已提上日程,而準確地刻畫水體或濕地的生態(tài)健康狀況是上述工作的基礎,IBI作為一種定量分析方法具有廣闊的應用前景。

參考文獻：

[1]王根緒,程國棟,錢鞠.生態(tài)安全評價研究中的若干問題[J].應用生態(tài)學報,2003,14(9):1551-1556.

[2]沈韞芬,蔡慶華.淡水生態(tài)系統(tǒng)中的復雜性問題[J].中國科學院研究生院學報,2003,20(2):131-138.

[3]KARR J R.Assessment of Biotic Integrity Using Fish Communities[J].Fisheries,1981,6(6):21-27.

[4]王備新,楊蓮芳,劉正文.生物完整性指數(shù)與水生態(tài)系統(tǒng)健康評價[J].生態(tài)學雜志,2006,25(6):707-710.

[5]KARR J R,CHU E W.Sustaining Living Rivers[J].Hydrobiologia,2000,422:1-14.

[6]戈峰.現(xiàn)代生態(tài)學[M].北京:科學出版社,2008:304-305.[7]RAPPORT D J,GAUDET C,KARR J R,etal.Evaluating Landscape Heath:Integrating Societal Goals and Biophysical Process[J].Journal of Environmental Management,1998,53(1):1-15.

[8]FORE L S,KARR J R,WISSEMAN R W.Assessing Invertebrate Responses to Human Activities:Evaluating Alternative Approaches[J].Journal of the North American Benthological Society,1996,15(2):212-231.

[9]廖靜秋,黃藝.應用生物完整性指數(shù)評價水生態(tài)系統(tǒng)健康的研究進展[J].應用生態(tài)學報,2013,24(1):295-302.

[11]SILOW E A,IN-HYE O.Aquatic Ecosystem Assessment Using Exergy[J].Ecological Indicators,2004,4(3):189-198.

[12]KESMINAS V,VIRBICKAS T.Application of an Adapted Index of Biotic Integrity to Rivers of Lithuania[J].Hydrobiologia,2000,422:257-270.

[13]STODDARD J L,LARSEN D P,HAWKINS C P,etal.Setting Expectations for the Ecological Condition of Streams:The Concept of Reference Condition[J].Ecological Applications,2006,16(4):1267-1276.

[14]PONT D,HUGUENY B,BEIER U,etal.Assessing River Biotic Condition at a Continental Scale:A European Approach Using Functional Metrics and Fish Assemblage[J].Journal of Applied Ecology,2006,43(1):70-80.

[15]渠曉東,劉志剛,張遠.標準化方法篩選參照點構(gòu)建大型底棲動物生物完整性指數(shù)[J].生態(tài)學報,2012,32(15):4661-4672.

[16]鄭丙輝,張遠,李英博.遼河流域河流棲息地評價指標與評價方法研究[J].環(huán)境科學學報,2007,27(6):928-936.[17]B?HMER J,RAWER-JOST C,ZENKER A.Multimetric Assessment of Data Provided by Water Managers From Germany:Assessment of Several Different Types of Stressors With Macrozoobenthos Communities[J].Hydrobiologia,2004,516(1/2/3):215-228.

[18]朱迪,常劍波.長江中游淺水湖泊生物完整性時空變化[J].生態(tài)學報,2004,24(12):2761-2767.

[19]WU Nai-cheng,CAI Qing-hua,FOHRER N.Development and Evaluation of a Diatom-based Index of Biotic Integrity (D-IBI) for Rivers Impacted by Run-of-river Dams[J].Ecological Indicators,2012,18:108-117.

[20]王備新,楊蓮芳,胡本進,等.應用底棲動物完整性指數(shù)B-IBI評價溪流健康[J].生態(tài)學報,2005,25(6):1481-1490.

[21]BORJA A,DAUER D M.Assessing the Environmental Quality Status in Estuarine and Coastal Systems:Comparing Methodologies Indices[J].Ecological Indicators,2008,8(4):331-337.

[22]SCHOOLMASTER D R,GRACE J B,WILLIAM-SCHWEIGER E,etal.A General Theory of Multimetric Indices and Their Properties[J].Methods in Ecology and Evolution,2012,3(4):773-781.

[23]張穎,胡金,萬云,等.基于底棲動物完整性指數(shù)B-IBI的淮河流域水系生態(tài)健康評價[J].生態(tài)與農(nóng)村環(huán)境學報,2014,30(3):300-305.

[24]BARBOUR M T,GERRITSEN J,SNYDER B D,etal.Rapid Bioassessment Protocols for Use in Streams and Wadeable Rivers:Periphyton,Benthic Macroinvertebrates and Fish[R].2nd ed.EPA 841-B-99-002.Washington DC,USA:U. S. Environmental Protection Agency,Office of Water,1999.

[25]李強,楊蓮芳,吳璟,等.底棲動物完整性指數(shù)評價西苕溪溪流健康[J].環(huán)境科學,2007,28(9):2141-2147.

[26]BEDOYA D,NOVOTNY V,MANOLAKOS E S.Instream and Offstream Environmental Conditions and Stream Biotic Integrity Importance of Scale and Site Similarities for Learning and Prediction[J].Ecology Modelling,2009,220(19):2393-2406.

[27]BLOCKSOM K A,KURTENBACH J P,KLEMM D J,etal.Development and Evaluation of the Lake Macroinvertebrate Integrity Index(LMII) for New Jersey Lakes and Reservoirs[J].Environmental Monitoring and Assessment,2002,77(3):311-333.

[28]李祚泳.環(huán)境質(zhì)量綜合指數(shù)的余分指數(shù)合成法[J].中國環(huán)境科學,1997,17(6):554-556.

[29]IBARRA A A,GEVREY M,PARK Y S,etal.Modelling the Factors that Influence Fish Guilds Composition Using a Back-propagation Network:Assessment of Metrics for Indices of Biotic Integrity[J].Ecological Modelling,2003,160(3):281-290.[30]BECK M W,WILSON B N,VONDRACEK B,etal.Application of Neural Networks to Quantify Utility of Indices of Biotic Integrity for Biological Monitoring[J].Ecological Indicators,2014,45:195-208.

[31]劉明典,陳大慶,段辛斌,等.應用魚類生物完整性指數(shù)評價長江中上游健康狀況[J].長江科學院院報,2010,27(2):1-6.

[32]朱迪,陳鋒,楊志,等.基于魚類生物完整性指數(shù)的水源地評價[J].水生態(tài)學雜志,2012,33(2):1-5.

[33]沈強,俞建軍,陳暉,等.浮游生物完整性指數(shù)在浙江水源地水質(zhì)評價中的應用[J].水生態(tài)學雜志,2012,33(2):26-31.

[34]李國忱.遼寧省清河流域生物完整性指數(shù)的研究[D].沈陽:遼寧大學,2012.

[35]高欣,張遠,丁森,等.西遼河大型底棲動物生物完整性評價及同環(huán)境因子關(guān)系的探討[C]∥中國環(huán)境科學學會.光大環(huán)保優(yōu)秀論文集.北京:中國環(huán)境科學出版社,2014:43-53.

[36]ROTH N E,ALLAN J D,ERICKSON D L.Landscape Influences on Stream Biotic Integrity Assessed at Multiple Spatial Scales[J].Landscape Ecology,1996,11(3):141-156.

[37]LAUNOIS L,VESLOT J,IRZ P,etal.Development of Fish-based Index (FBI) of Biotic Integrity for French Lakes Using the Hindcasting Approach[J].Ecological Indicators,2011,11(6):1572-1583.

[38]HERING D,JOHNSON R K,KRAMM S,etal.Assessment of European Streams With Diatoms,Macrophytes,Macroinvertebrates and Fish:A Comparative Metric-based Analysis of Organism Response to Stress[J].Freshwater Biology,2006,51(9):1757-1785.[39]WU Nai-cheng,SCHMALZ B,FOHRER N.Development and Testing of Phytoplankton Index of Biotic Integrity (P-IBI) for a German Lowland River[J].Ecology Indicators,2012,13(1):158-167.

[40]ANGERMEIER P L,DAVIDEANU G.Using Fish Communities to Assess Streams in Romania:Initial Development of an Index of Biotic Integrity[J].Hydrobiologia,2004,511(1/2/3):65-78.

[41]RAPPORT D J,GAUDET C,KARR J R,etal.Evaluating Landscape Heath:Integrating Societal Goals and Biophysical Process[J].Journal of Environmental Management,1998,53(1):1-15.

[42]RAFFERTY S D,LYBROOK J,KACZMAREK K M,etal.Assessing Changes in the Presque Isle Bay Watershed Fish Community Using a Modified Index of Biotic Integrity:Before and After the Elimination of Combined Sewer Overflows[J].Environmental Monitoring and Assessment,2013,185(12):10459-10471.

[43]BOOTH D B,KARR J R,SCHAUMAN S,etal.Reviving Urban Streams:Land Use,Hydrology,Biology,and Human Behavior[J].Journal of the American Water Resources Association,2004,40(5):1351-1364.

[44]朱迪,楊志.魚類生物完整性指標在河流健康管理中的應用[J].人民長江,2013,44(15):65-68.

[45]吳璟,楊蓮芳,姜小三,等.浙江西苕溪土地利用變化對溪流大型底棲無脊椎動物完整性的影響[J].生態(tài)學報,2008,28(3):1183-1191.

[46]GLENNON M J,PORTER W F.Effects of Land Use Management on Biotic Integrity:An Investigation of Bird Communities[J].Biological Conservation,2005,126(4):499-511.

[47]MELO S,STENERT C,DALZOCHIO M S,etal.Development of a Multimetric Index Based on Aquatic Macroinvertebrate Communities to Assess Water Quality of Rice Fields in Southern Brazil[J].Hydrobiologia,2015,742(1):1-14.

[48]胡俊,沈強,陳明秀,等.生態(tài)監(jiān)測指標選擇的探討[J].中國環(huán)境監(jiān)測,2014,30(4):166-170.

[49]KARR J R,YODER C O.Biological Assessment and Criteria Improve Total Maximum Daily Load Decision Making[J].Journal of Environmental Engineering,2004,130(6):594-604.

(責任編輯： 李祥敏)

收稿日期：2015-04-16

基金項目：浙江省水利科技“十二五”重大項目(RA1104)；河海大學中央高校基本科研業(yè)務費資助項目(2010B02114)

中圖分類號：X826；S19

文獻標志碼：A

文章編號：1673-4831(2016)04-0517-08

DOI：10.11934/j.issn.1673-4831.2016.04.001

作者簡介：王為木(1972—),男,山東日照人,副教授,主要研究方向為農(nóng)業(yè)水土環(huán)境與生態(tài)保護、土壤溶質(zhì)運移。E-mail: wangwm@hhu.edu.cn

Index of Biotic Integrity and Its Application to Aquatic Ecological Health Assessment.

WANG Wei-mu1,2, CAI Wang-wei1,2

(1.College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China;2.Key Laboratory of Efficient Irrigation-Drainage and Agricultural Soil-Water Environment in Southern China, Ministry of Education, Hohai University, Nanjing 210098, China)

Abstract:Index of biotic integrity (IBI) is a quantitative one, often used to scale the abilities of aquatic biocoenoses to maintain species composition, diversity, structure and function stability. IBI has been gradually developing in the past 30 years and now into one of the most important indices to quantitatively assess aquatic ecological health. IBI is a numerical value, which is acquired by integrating a number of measuring indices different in sensitivity, and relies on ecology and mathematics as its theoretical foundation, and some other disciplines, too, like biology, environmental science, etc.. IBI being a quantitative analysis method, its theoretical and technical system keeps on developing and evolving and its key technical links lie in selecting reference sites, screening measuring indices, empowering and recombining the indices, for materialization of these links exists a variety of ideas and methods. Research on prediction models based on large volumes of monitoring data is a hot spot topic in the current international academia. However, little has been reported about the IBI prediction models in China. In addition to the traditional F-IBI (fish-based IBI), B-IBI (benthod-based IBI), A-IBI (sessile algae-based IBI), P-IBI (plankton-based IBI) and AP-IBI (aquatic plant-based IBI), some scholars have put forth M-IBI (microbe-based IBI). Based on the above-listed findings in the study on s-IBI (single group-based IBI), the study on m-IBI (multi-group-based IBI) will be an important target of future researches. The purposes of applying IBI can be described as quantitative analysis of water ecological health, quantitative analysis of responses of water ecology to human disturbances, and prediction of water ecological health. The authors hold that IBI can be characterized by quantitativeness, object dependence, interdisciplinarity, standardizing trend and systematic deviation, and that IBI is a promising method for ecological health assessment of rural rivers, irrigation districts and farmlands.

Key words:IBI;water ecological health;quantitative analysis;forecasting model;progress