胡 俊,沈 強,陳明秀,池仕運,胡菊香

水利部中國科學院水工程生態(tài)研究所 水利部水工程生態(tài)效應與生態(tài)修復重點實驗室, 武漢 430079

南灣水庫是淮河流域重要的水源地水庫之一。近年來,隨著社會經(jīng)濟的迅速發(fā)展,污水排放和水土流失加劇,大量的有機物質和營養(yǎng)鹽類進入水體,引起了南灣水庫水體富營養(yǎng)化和污染飲用水水源等問題[1],南灣水庫的水質呈現(xiàn)惡化趨勢[2]。河流、湖庫等水生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況一直是水生態(tài)保護與管理工作中的重點,而南灣水庫作為飲用水源地,其供水安全直接關系到人民群眾生命健康和社會和諧穩(wěn)定大局,所以生態(tài)狀況受到更加廣泛關注。

水生態(tài)系統(tǒng)的健康評價可以從不同的角度提出不同的方法,例如從水文、棲息地等方向開展評估[3- 5]。在這些方法中,基于生物集合的生態(tài)健康評價是能夠最為全面反映生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)及其演變趨勢的方法[6]。目前,廣泛運用的基于生物集合構建的評價方法主要是依據(jù)生態(tài)完整性理論,將一系列描述生物個體、種類、種群的生物參數(shù)綜合,以期系統(tǒng)全面反映水生態(tài)系統(tǒng)的總體現(xiàn)狀及其演變趨勢的生態(tài)完整性指數(shù)(index of biotic integrity, IBI)[6- 8]。IBI最初選擇魚類構建[8],但目前已發(fā)展出來許多基于其他生物類群的完整性指數(shù)。例如,底棲動物完整性指數(shù)(B-IBI: benthic-IBI)[9-10]、浮游植物完整性指數(shù)(P-IBI: phytoplankton-IBI)[11-12]、水生植物完整性指數(shù)(V-IBI: vegetation-IBI)[13-14]。

相對于魚類和底棲動物,圍繞浮游植物開展生態(tài)完整性評價的工作較少[11]。目前國內(nèi)有關浮游植物的完整性評價工作包括了：蔡琨等[11]以太湖為例,構建浮游植物生物完整性指數(shù),對太湖水生態(tài)健康狀況進行了分析評價；沈強等[15]構建了浮游生物完整性指數(shù)對浙江飲用水源地進行了健康評價；譚巧等[16]應用浮游植物完整性指數(shù)對長江上游宜賓至江津江段進了河流健康評價。盡管我國浮游植物生態(tài)完整性評價工作較少,但是在我國水體,尤其湖泊水庫等水體中富營養(yǎng)化導致浮游植物過度繁殖、水華暴發(fā)一直是我國面臨的最大水環(huán)境問題之一[17]。所以,在我國圍繞浮游植物開展生態(tài)完整性評價具有非常重要的科學意義與現(xiàn)實意義。

目前,常見的生物完整性指數(shù)構建主要按照參照系確定、選擇候選參數(shù)并進行篩選、評價量綱統(tǒng)一賦值、驗證與修訂等步驟來進行[18]。這是一種先驗分類(priori classification)的方法模式[19],其核心是選擇合理的參照區(qū)域后,進行指標篩選與評價。但是,在實際工作中,由于歷史資料的匱乏或與類似待研究水體的參照區(qū)域難以找到,導致合理的參照是非常難以確定的。尤其是相對河流而言,湖庫等水體的研究參照更難確定[20]。因此,針對現(xiàn)有先驗分類方法的不足,本研究擬以南灣水庫為例,在目前P-IBI評價研究基礎上,首次采用因子分析方法,嘗試構建一種無須預定參照區(qū)域的后驗模式方法[19],開展南灣水庫浮游植物生態(tài)完整性評價,更好認識南灣水庫的水生態(tài)狀況,為我國生態(tài)完整性評價方法推廣提供更多技術支持。

1 研究區(qū)域和方法

1.1 研究區(qū)域概況

南灣水庫是淮河上游右岸一級支流浉河上的大型水庫,水庫大壩建于河南省信陽市西南筆架山與蜈蚣嶺之間的浉河干流上,壩址位于河南省信陽市西南8.5 km南灣鄉(xiāng),地理位置為32°08′N, 113°58′E。水庫長度為19 km,最大寬度5.5 km,平均寬度2.5 km；水庫年均來水量為4.62×108m3,年均出水量為4.32×108m3,水交換系數(shù)為0.95。每年5月中旬—8月底期間為汛期,其中6、7、8三個月為主汛期,水庫補給系數(shù)(水庫集雨區(qū)面積與水庫面積之比)為8.42[21]。

1.2 采樣點設置

根據(jù)水庫功能區(qū)劃和水生生物分布現(xiàn)狀,以及流域土壤類型、植被、土地利用特征,將水庫分為9個塊,每個分區(qū)設一個采集點,共設置9個監(jiān)測樣點(圖1),具體采樣點位置見表1。

庫區(qū)水生生物調(diào)查共進行了3次,調(diào)查時間為2016年3月、5月和9月。

表1 南灣水庫水生生物監(jiān)測樣點信息

圖1 南灣水庫采樣站點示意圖Fig.1 Sketch map of Nanwan Reservoir with sampling sites

1.3 采樣方法

浮游植物定性樣品用25號(200目,孔徑：0.064 mm)浮游生物網(wǎng)[22]在表層0.5 m處以20—30 cm/s的速度做“∞”形緩慢拖動5—10 min,待水濾去后,打開閥門將收集物倒入貼有標簽的標本瓶中。浮游植物定量樣品采集1.5 L水樣,按1.5%體積比原位加入魯哥氏液固定。定性樣品于光學顯微鏡下10×40倍觀察,鑒定其種類。定量樣品在室內(nèi)靜置48 h后,連續(xù)兩次虹吸濃縮定容到30 mL,然后取0.1 mL樣品于計數(shù)框內(nèi)進行視野法計數(shù)并鑒定種類[23-24]。每一樣品取樣和計數(shù)至少2次,誤差范圍±15%。生物量采用細胞體積法推算[22- 24]。

1.4 備選評價指標

根據(jù)國內(nèi)外有關浮游植物生物完整性指數(shù)研究實例[11,15-16,25],本研究首先初步選擇了22類指標(表2)。這些指標大體上可以分為物種豐富度和組成、群落結構、生物多樣性3個大類。然后,根據(jù)實際采樣情況,對某些在實際工作難以直接確定或無統(tǒng)一標準的如敏感種之類的指標進行剔除后。其中,指標13由于與優(yōu)勢度計算存在部分重復,且除優(yōu)勢種外前兩種密度變化范圍過大或重復太多,所以未予采用；指標14—19則是因為缺乏統(tǒng)一標準,且研究區(qū)域無前期報道,因此也未予采用。各門類密度和密度百分比分別直接表示各門類絕對密度和相對密度(相對總密度比例),而相對密度更能反映各門類組成對群落的作用[19],因而選擇了本研究中所涉及的7個浮游植物門類的相對密度作為指標,最終確定32個指標開展分析。

1.5 因子分析

因子分析(Factor Analysis)屬于多元統(tǒng)計分析技術的一種,其目的是通過研究眾多變量之間的內(nèi)部依賴關系,探求觀測數(shù)據(jù)中的基本結構,并用少數(shù)幾個假想的變量來表示其基本的數(shù)據(jù)結構。這些假想變量能夠反映原來眾多的觀測變量所代表的主要信息,并解釋這些觀測變量之間的相互依存關系,這些假想變量稱之為因子(Factors)。因子分析核心不是對原始變量的重新組合,而是對原始變量進行分解,分解為公共因子與特殊因子兩部分。

表2 浮游植物評價參數(shù)

本研究采用因子分析縮減評價參數(shù),通過尋找公因子來開展分析評價。具體分析過程中,采取主成分法(Principal Components Analysis)提取因子,并采用最大方差法(Varimax Rotation)旋轉后,基于回歸法(Regression Method)計算因子得分。所有分析均采用統(tǒng)計軟件IBM SPSS Statistics 22完成。

2 結果

2.1 浮游植物概況

2.1.1種類組成

3次采樣共鑒定浮游植物148種/屬。其中,綠藻門浮游植物59種,藍藻門浮游植物35種,硅藻門浮游植物30種(表 3)。這種較高的藍綠藻門類組成與常見湖泊/水庫中浮游植物組成相似[26, 27]?？偟膩砜?3次采樣的浮游植物種類較為接近,只是5月浮游植物種類略低,只有66種。

表3 各季節(jié)浮游植物門類組成

從時間來看,3次采樣盡管物種總數(shù)接近,但是中各次采樣的浮游植物門類組成差異還是較大(圖2)。例如,9月藍藻門浮游植物種類明顯升高,而硅藻門種類則是明顯下降。從空間分布來看,壩前和庫尾浮游植物種類略高,各采樣點均是綠藻門浮游植物種類最多,藍藻門9月種類明顯增多。

圖2 各季節(jié)采樣點浮游植物種類組成Fig.2 The species compositions in the sites in the various seasons

2.1.2密度和生物量

從圖3可以看到,3次調(diào)查中,9月浮游植物密度最高,5月次之,3月最低。9月和5月主要是藍藻密度顯著升高,尤其是9月所有采樣點中藍藻密度組成高達90%以上。而浮游植物的生物量正好相反,9月浮游植物生物量最低,其次是5月,3月生物量最高。3月主要是裸藻和硅藻占優(yōu),即使在9月藍藻生物量組成也并不占優(yōu)。這與裸藻、硅藻個體質量較大,而藍藻個體質量較小一致。

圖3 浮游植物現(xiàn)存量變化圖Fig.3 The changes in the standing stock of phytoplankton

2.1.3優(yōu)勢種

分析3月、5月和9月南灣水庫浮游植物優(yōu)勢度前十的種類(表4),可以看到9月優(yōu)勢度前十種類均為藍藻門浮游植物,而3月優(yōu)勢種主要是硅藻門浮游植物。這與前文描述的密度、生物量結果一致。

表4 各季節(jié)浮游植物優(yōu)勢種分布

2.2 因子分析

綜合考慮因子特征值,以及因子數(shù)量易解釋性,并根據(jù)前期浮游植物候選指標分類方式,共篩選了前4個累積方差解釋率為74%的公因子(表 5)。這4個因子所含信息占總信息的74%。采用最大方差法旋轉后,第1公因子(F1)方差解釋比例約為32%,第2公因子(F2)方差解釋比例約為20%,第3公因子(F3)方差解釋比例約為13%,第4公因子(F4)方差解釋比例約為8%。

最終確定的32個指標及對應因子載荷(factor loadings)見表 6?？梢钥吹?經(jīng)旋轉后各因子載荷值趨于兩極分化,各因子特異性較為明顯。各因子得分基于回歸法計算并作圖(圖4)?？傄蜃拥梅指鶕?jù)各單因子的匯總計算得出(圖5)。由于所有數(shù)據(jù)因子分析前已經(jīng)標準化,所以不同季節(jié)/采樣點的因子得分可以直接比較大小。

表5 因子分析信息匯總

F1: 第1公因子,the 1stfactor; F2: 第2公因子,the 2ndfactor; F3: 第3公因子,the 3rdfactor;F4: 第4公因子,the 4thfactor

表6 旋轉后因子載荷矩陣

圖4 總因子得分Fig.4 The total factors scores

圖5 不同季節(jié)條件下各采樣點因子得分圖Fig.5 The factors scores in the various seasons

3 討論

3.1 公因子生態(tài)學意義分析

最早提出的生物完整性指數(shù)是以魚為對象,由種類結構、營養(yǎng)結構與數(shù)量和體質狀況三類,共計由12個指標構建的[8]。國內(nèi)研究在其基礎上結合研究實際,對具體指標進行了修訂,并進行了不同的分類[28- 31]。浮游植物完整性指數(shù)研究中,不同學者的分類存在較大不同,具體指標可多達數(shù)十余項。例如,沈強等[15]將其分類物種豐富度參數(shù)、群落結構組成參數(shù)、群落營養(yǎng)結構參數(shù)三大類,共計22個候選指標；蔡琨等[11]分為群落多樣性、群落物種豐度、群落均勻性和耐污能力及特性四類,并且將細胞與個體分開,共計51個候選指標；Lacouture等[12]提出38個候選指標,但是并沒有將指標分類。

因此,本研究中通過對各因子主要載荷系數(shù)進行分析,并根據(jù)前期相關研究成果,對四個公因子的意義進行了辨析,可以看到四個公因子的生態(tài)學涵義還是比較明顯：1)因子一(F1)：主要是與硅藻門種類和密度百分比、金藻門種類百比分、裸藻門種類、密度與生物量百分比、甲藻門種類百分比以及藻類平均體重成正相關關系,而與藍藻門種類、密度百分比是高度負相關作用。金藻門浮游植物通常只有在清潔水體才會出現(xiàn)[32],而藍藻是我國湖泊等水體的主要水華藻類,其種類或密度增多,意味著水體富營養(yǎng)化嚴重[33],其相關指標多作為耐污能力及特性指標[11, 15]；平均重量升高,表明大型藻增多,通常體型小的藻類,如藍藻、綠藻和黃藻等,生長快,吸收營養(yǎng)鹽迅速,沉降速率低,總氮和總磷是影響該功能群的最重要環(huán)境變量[32, 34]。這恰好與上述藍藻門密度、種類負相關的結論一致。所以,該因子反映了群落所處水環(huán)境的污染狀況。結合載荷系數(shù)符號,可以看到其分值越大,表明群落所處水環(huán)境越好；2)因子二(F2)：主要與Pielou指數(shù)、Simpson指數(shù)、Shannon多樣性指數(shù)、隱藻門密度為高度正相關,而與優(yōu)勢度呈高度負相關。多樣性越好,均勻度越高,優(yōu)勢度必然越低。因此,該因子代表了群落的生物多樣性,該因子分值越高,表明群落生物多樣性越高；3)因子三(F3)：主要與藻類種類數(shù)、Margalef指數(shù)正相關。因此,該因子表征了群落豐富度特征；4)因子四(F4)：主要與硅藻商呈負相關。硅藻商越大,意味著水體富營養(yǎng)化越嚴重[35]。所以,該因子代表了水體富營養(yǎng)狀況。

3.2 基于公因子的評價

從總因子得分來看(圖5),3次調(diào)查及各次調(diào)查中不同采樣點得分差異還是比較明顯。從時間上來看,南灣水庫3月份生態(tài)狀況最好, 9月水庫水生態(tài)狀況最差,這與其他南灣水庫的調(diào)查結果一致[2, 36-37]。進入春季后,河水開始逐步升溫,河流所在區(qū)域農(nóng)業(yè)以水稻耕作為主,稻田整理、施肥、施藥,通過退水排入河流,河水升溫、營養(yǎng)成分豐富以及汛期地表徑流裹挾營養(yǎng)物質進入河流和水庫等都有利于水中藻類生長[38],而進入夏季后,南灣水庫由于暴雨徑流匯水進入水庫,入庫河流流量增大。同時,隨著水溫增高以及良好的光照條件等,藻類及迅速繁殖[33]。這都導致了南灣水庫夏季水環(huán)境較差[2, 39]。從空間來看,則可以看到庫灣生態(tài)狀況要差些,尤其是庫灣采樣點S4、S5、S6是生態(tài)狀況最差的3個位置。即使在3月整個水庫生態(tài)狀況較好的時期,這3個位置的生態(tài)狀況也屬于中下水平。S4、S5、S6分別位于董家河、葉家河、獅河庫灣,而這3個庫灣恰好是庫周人口最為密集、化肥入水量最高的區(qū)域之一[40],并且它們所在的入庫支流水質也是比較差的,尤其是董家河支流[41]。所以,這3個位置生態(tài)狀況最差,與其較為嚴重的面源污染及較差的入庫河流水質狀況相符。

除了分析總因子得分外,通過對各個單因子得分的分析,還可以進一步研究浮游植物群落不同特征的變化。從圖5可以看到,F1在3月份明顯高于其他兩季。根據(jù)F1的生態(tài)學意義,說明從浮游植物群落特征來看,3月水質應好于其他兩季,這與已有的水質研究結論一致[42, 43]。由于F1解釋比例最高,達到31%,這也暗示了南灣水環(huán)境狀況對浮游植物群落的重要影響。F2在5月平均分值最高,這可能與水溫升高、汛期的來臨,藻類種類數(shù)開始增加有關。不過,在進入9月后藍綠藻大量生長繁殖,抑制其他藻類生長[33]。因而九月份浮游植物群落多樣性反而開始降低,這與也同期浮游植物群落物種豐富度在9月較低(F3得分最低)一致。不過值得注意的是,3月庫中種類豐富度低值出現(xiàn)較多,這可能與氣溫較低有關,而庫尾豐富度相對較高,則主要是與庫尾受到來水河流影響較大,浮游植物種類較多有關。F4則在5月和9月差別不明顯,而在3月份各采樣點之間差異較大。從F1、F3、F4來看,采樣點S4、S5、S6在3次采樣因子得分都較低,所以總因子得分也較低。不過它們?nèi)郝涠鄻有?F2)在春季相對要好些,其原因應是當時水溫較低,較為豐富的外源營養(yǎng)使得浮游植物生長較好,從而在一定時期提高了群落多樣性?？傊?通過分析不同的因子,在了解整體生態(tài)狀況的同時,也有助于了解不同群落特征的表現(xiàn),從而能夠更有針對性的指出相應的保護與管理措施。

3.3 基于因子分析的完整性評價應用

目前,國內(nèi)關于生物完整性評價的均是采用先驗分類(priori classification)的方法模式[19]開展的,與本研究相比關于初始指標的選擇是完全一致的,但是與本研究最大的不同是先驗分類的模式要求預先確定參考點/受損點,然后完成指標篩選并賦分評價,最后再對指標進行自驗和修訂。生態(tài)完整性評價的核心是“一個良好的水域生態(tài)環(huán)境,必然存在一個完善的生物群落結構”[44]。我國由于前期工作基礎薄弱,歷史資料匱乏,且實際操作中很難找到合適的參照水體。因此,多數(shù)研究偏好于采用水質指標評價結果直接作為參照依據(jù)[10-11, 15]。然而,水質指標復雜多樣,水質綜合評判本身也是復雜而困難的,而且研究表明基于水質或棲息地等其他指標確定的參照/受損點自驗復核時準確度并不高[45]。國內(nèi)大部分研究[10-11, 15, 29, 31],實際上都缺乏自驗證和修訂這一步,使得研究并不完備,從而限制了相關方法的評估效果和廣泛應用。相比而言,本文首次基于因子分析方法開展生態(tài)完整性評價方法,是一種后驗模式的方法。這種方法并不需要預先確定參考點,因而非常適合于難以確定參照/受損點,或樣點數(shù)相對較少的情況的工作。此外,所有數(shù)據(jù)在因子分析時進行了標準化,所以各樣點之間的生態(tài)狀況差別可以直接采用因子得分進行比較,并且除了采用基于總因子得分綜合評價生態(tài)狀況外,還能根據(jù)單個因子得分對不同樣點/時期之間生態(tài)狀況進行精細比較分析。由于后驗模式不受參照設定的影響,其方法的可靠性更多地受制于備選指標,當然這是所有評價方法都會遇到的問題。隨著更多地備選指標的提出以及對備選指標認識的不斷地深入,評價的科學性和準確性也將得到不斷的提高。

4 小結

基于現(xiàn)有浮游植物生態(tài)完整性指數(shù)的構建指標,采用因子分析方法對南灣水庫的生態(tài)狀況開展生態(tài)完整性評價。研究結果顯示,通過總因子得分及單因子得分不僅能夠較好地評估南灣水庫的總體水生態(tài)狀況,而且還能夠通過分析單個因子得分開展更加精細的分析,并且通過比較得分可以直接比較出不同時期、不同站位生態(tài)站位的相對大小。這種基于因子分析后驗式評價方法避免了設定參照/受損點,以及篩選、得分、驗證步驟相對繁瑣的問題,非常有助于將生態(tài)完整性評價更好推廣運用到水體水生態(tài)評價工作中。