粟一帆,李衛(wèi)明,李金京,孫徐陽(yáng),胡 威

三峽大學(xué)水利與環(huán)境學(xué)院, 宜昌 443002

河流生態(tài)系統(tǒng)作為陸地生態(tài)系統(tǒng)和水生態(tài)系統(tǒng)在物質(zhì)、能量和信息交換中的紐帶,是自然生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分之一[1]。受水利水電工程建設(shè)和人類活動(dòng)的影響,自然河流生態(tài)系統(tǒng)健康受到了嚴(yán)重威脅,引發(fā)了保護(hù)河流水生態(tài)水環(huán)境的熱潮[2- 3]。水生生物是河流生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分,其生境質(zhì)量狀況對(duì)流域水資源管理、河流生態(tài)恢復(fù)有重要的意義[4]。如何選擇合適的水生生物生境適宜性評(píng)價(jià)方法,建立準(zhǔn)確的生物與環(huán)境因子間的響應(yīng)關(guān)系,受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。

建立水生生物與環(huán)境因子之間的適宜性曲線,是水生生物生境適宜性研究最常用的方法[5]。最早運(yùn)用適宜性曲線描述河流生境質(zhì)量的是專家評(píng)判法,利用專家知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)對(duì)環(huán)境因子與生物選擇在[0, 1]之間進(jìn)行評(píng)分。最常見的專家評(píng)判法有PHABSIM模型和模糊邏輯評(píng)價(jià)法[6- 7],當(dāng)數(shù)據(jù)集偏小且對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的主客觀性要求不高時(shí),專家評(píng)判法適用性較好;如果考慮的環(huán)境因子過多,數(shù)據(jù)量過大,專家評(píng)判法不再適用。數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法、數(shù)學(xué)模型可以較好的解決這一問題,生境適宜性研究中常用的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法、模型有多項(xiàng)式擬合、廣義線性模型 (Generalize Linear Model,GLM)和廣義加性模型 (Generalized Additive Model,GAM)等[8- 10]。Martínez-Rincón等利用GAM模型和改進(jìn)回歸樹模型對(duì)刺鲅生境適宜性進(jìn)行擬合[11],Mouton等利用模糊邏輯模型和單變量適宜性曲線方法進(jìn)行褐鱒魚生境適宜性評(píng)價(jià)[12]。鄭文浩等通過加權(quán)平均法研究了太子河流域大型底棲無脊椎動(dòng)物生境適宜性[13],李若男等利用模糊邏輯模型研究了漓江光倒刺鲃的生境適宜性[14],易雨君等利用GAM模型對(duì)長(zhǎng)江中華鱘進(jìn)行了生境適宜性評(píng)價(jià)[15]。

水生生物生境適宜性研究方法雖然很多,但優(yōu)缺點(diǎn)各異,使用單一的方法很難滿足精度和適應(yīng)性的問題。為探尋精度高,適用性強(qiáng)的水生生物生境適宜性研究模型,本研究選取長(zhǎng)江一級(jí)支流橋邊河為研究對(duì)象,利用典范對(duì)應(yīng)分析(Canonical correlation analysis,CCA)與獨(dú)立性分析探尋影響橋邊河大型底棲無脊椎動(dòng)物生境變化的關(guān)鍵因子,采用多項(xiàng)式擬合和GAM模型分別擬合關(guān)鍵因子與底棲動(dòng)物優(yōu)勢(shì)種的聯(lián)系,并進(jìn)行擬合結(jié)果精度比較,得到精度高、適用性強(qiáng)的大型底棲動(dòng)物生境適宜性研究模型。以期為河流生境質(zhì)量評(píng)價(jià)和生態(tài)修復(fù)提供理論基礎(chǔ)。

1 研究區(qū)域與方法

1.1 研究區(qū)域

橋邊河發(fā)源于宜昌市點(diǎn)軍與長(zhǎng)陽(yáng)交界的土城紅巖灣,于點(diǎn)軍社區(qū)注入長(zhǎng)江,系長(zhǎng)江右岸的一級(jí)支流。流域面積295 km2,主河道長(zhǎng)40 km,最高海拔568 m,最低海拔55 m,是宜昌市重要的引用水源地之一。課題組于2019年1月和4月對(duì)橋邊河進(jìn)行采樣調(diào)查,主要包括3個(gè)區(qū)域(圖1)：點(diǎn)軍—橋邊(S1—S3),橋邊—土城(S4—S6),土城—源頭(S7—S8)。

圖1 橋邊河采樣點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of sampling points in Qiaobian River

1.2 數(shù)據(jù)收集

1.2.1底棲動(dòng)物采集

依據(jù)HJ 710.8—2014《生物多樣性觀測(cè)技術(shù)導(dǎo)則淡水底棲大型無脊椎動(dòng)物》的規(guī)定,考慮河流形態(tài)、寬度、底質(zhì)類型等因素,采用500 μm D形網(wǎng)在每個(gè)采樣點(diǎn)兩岸上下游100 m內(nèi)的可涉水區(qū)域各采集3個(gè)分樣,每個(gè)分樣點(diǎn)采樣面積0.3 m2,將6個(gè)分樣點(diǎn)的樣品匯聚為一個(gè)樣品,每個(gè)采樣點(diǎn)采樣總面積均為1.8 m2。大型底棲無脊椎動(dòng)物樣本經(jīng)0.5 mm鋼篩網(wǎng)篩洗后裝入500 mL標(biāo)本瓶,樣本加入10%甲醛溶液固定[16],在底部印有5 cm×5 cm網(wǎng)格線的白色搪瓷盤中進(jìn)行底棲動(dòng)物人工挑揀取樣,室內(nèi)挑揀并鑒定所有個(gè)體至可行的最低分類單元,其中寡毛類鑒定至綱,搖蚊類鑒定至亞科。樣品在分類計(jì)數(shù)時(shí),若標(biāo)本損壞則只統(tǒng)計(jì)頭部,計(jì)算密度(個(gè)/m2)。稱重時(shí),先用濾紙將樣品表面的水分吸干,再用萬分之一電子天平稱重,計(jì)算生物量(g/m2)[17]。

1.2.2生境因子采集

1.3 統(tǒng)計(jì)分析方法

1.3.1大型底棲無脊椎動(dòng)物分布特征

運(yùn)用優(yōu)勢(shì)度指數(shù)選取橋邊河底棲動(dòng)物優(yōu)勢(shì)種[18],優(yōu)勢(shì)度指數(shù)計(jì)算見式(1)：

P=(ni/N)fi

(1)

式中,ni為第i種的總個(gè)體數(shù),N為所有物種的總個(gè)體數(shù),fi為第i種在各站位出現(xiàn)的頻率,以P>0.02作為優(yōu)勢(shì)種判定閾值。

1.3.2生境因子選擇

利用束縛型排序(Constrained ordination)確定大型底棲無脊椎動(dòng)物生境的水環(huán)境驅(qū)動(dòng)因子[19]。大型底棲無脊椎動(dòng)物群落的除趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(Detrended correspondence analysis, DCA)最大梯度長(zhǎng)度為3.6,單峰模型的典范對(duì)應(yīng)分析(Canonical correspondence analysis,CCA) 適用本研究[20]。為減少實(shí)驗(yàn)分析誤差,選擇在3個(gè)或以上樣品中出現(xiàn),且相對(duì)豐度>1%的底棲動(dòng)物種群進(jìn)行CCA分析[21],為保證CCA分析時(shí)物種數(shù)大于環(huán)境因子數(shù),本文選取相對(duì)豐度排名前10的物種進(jìn)行分析。采用Pearson相關(guān)性分析法與Spearman相關(guān)性分析法剔除相關(guān)性高的生境因子。運(yùn)用CANOCO 5進(jìn)行DCA與CCA分析,運(yùn)用SPSS 22進(jìn)行相關(guān)性分析。

1.3.3底棲動(dòng)物生境擬合

以優(yōu)勢(shì)種在點(diǎn)位出現(xiàn)的個(gè)數(shù)為自變量,以關(guān)鍵生境因子為因變量,利用多項(xiàng)式擬合和廣義加性模型構(gòu)建大型底棲無脊椎動(dòng)物與生境因子的隸屬度模型。

多項(xiàng)式擬合的一般公式[22]為

f(c0+c1x+...+cnxn)n=0,1,2…

(2)

式中,cn為多項(xiàng)式擬合系數(shù)。

廣義加性模型(GAM)的一般公式[23]為

g(μ(Y))=β0+f1(x1)+...+fm(xm)

(3)

式中,g()函數(shù)為連接函數(shù),μ(Y)為Y的期望,β0為截距,fi()是非參數(shù)光滑函數(shù)。

利用Origin 9 進(jìn)行多項(xiàng)式擬合,利用R軟件(version 3.3.2)的“mgcv”工具包進(jìn)行GAM分析,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)處理與統(tǒng)計(jì)在Excel 2016中完成。

2 結(jié)果

2.1 底棲動(dòng)物組成與生境因子

2.1.1底棲動(dòng)物組成

調(diào)查共采集到底棲動(dòng)物1152頭,隸屬于3門5綱19科。其中節(jié)肢動(dòng)物種類最多,占總物種數(shù)的68.4%,其次為軟體動(dòng)物,占總物種數(shù)的26.3%,環(huán)節(jié)動(dòng)物最少,占總物種數(shù)的5.3%。優(yōu)勢(shì)度指數(shù)計(jì)算結(jié)果顯示,橋邊河主要優(yōu)勢(shì)物種有黃色羽搖蚊、溪蟹、方格短溝蜷、圓頂珠蚌、耳蘿卜螺、梨形環(huán)棱螺和河蜆。各優(yōu)勢(shì)種沿程分布見表1,黃色羽搖蚊、方格短溝蜷、圓頂珠蚌和耳蘿卜螺主要分布于點(diǎn)軍—橋邊,譚氏泥蟹主要分布于土城—源頭段。由于河蜆在河流各個(gè)區(qū)域均有出現(xiàn),本研究以河蜆為指示物種進(jìn)行研究。

表1 橋邊河優(yōu)勢(shì)種分布

2.1.2生境因子

橋邊河水深等生境因子的統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表2。總體來看,橋邊河流域生境狀況較好,TN、TP平均值分別為0.470、0.078 mg/L,未超過GB 3838—2002 Ⅱ類標(biāo)準(zhǔn)限值。但局部地區(qū)的生境狀況較差,TN的最大值 (1.064 mg/L) 超過GB 3838—2002Ⅱ類標(biāo)準(zhǔn)限值2倍以上,NO3-N與TP的最大值也超過了Ⅱ類標(biāo)準(zhǔn)限值。橋邊河沿程水深不大,最淺的地方為8號(hào)樣點(diǎn),水深僅0.2 m。橋邊河河床底質(zhì)粒徑空間異質(zhì)性明顯,下游底質(zhì)多為細(xì)沙為主;靠近上游區(qū)域河床底質(zhì)以卵礫石為主,D50在50 mm左右。

2.2 化學(xué)因子與底棲動(dòng)物的關(guān)聯(lián)性

底棲動(dòng)物物種與化學(xué)因子的CCA分析見表3與圖2,前四軸的變異解釋率累積為47.72%,蒙特卡羅檢驗(yàn)(n=499)對(duì)所有軸均有顯著性意義(P<0.05)。與第二排序軸相關(guān)性較高的化學(xué)因子有TN、NO3-N、NH4-N、CODMn、pH、DO。TN、NO3-N、NH4-N、CODMn與第二排序軸呈顯著負(fù)相關(guān),pH,DO與第二排序軸呈顯著正相關(guān)。優(yōu)勢(shì)種河蜆與DO、pH的夾角為銳角,河蜆與DO呈正相關(guān);河蜆與TN、NO3-N、NH4-N、CODMn的夾角為鈍角,河蜆與這些因子呈負(fù)相關(guān)。

表2 橋邊河生境因子值

表3 化學(xué)因子CCA相關(guān)性

2.3 物理因子與底棲動(dòng)物的關(guān)聯(lián)性

底棲動(dòng)物物種與物理因子的典范對(duì)應(yīng)分析見表4、圖3,前四軸的變異解釋率累積為67.4%,蒙特卡羅檢驗(yàn)(n=499)對(duì)所有軸均有顯著性意義(P<0.05)。與第二排序軸相關(guān)性較高的因子有D50、Dep、Tur。Tem與第一軸的相關(guān)性較高,但第一軸解釋類群變化的貢獻(xiàn)相較第二軸較小,所以Tem的貢獻(xiàn)較小。優(yōu)勢(shì)種河蜆與D50、Dep、Tur的夾角為鈍角,表明河蜆與這些環(huán)境因子呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

表4 物理因子CCA相關(guān)性

2.4 生境因子與底棲動(dòng)物的響應(yīng)關(guān)系

對(duì)生境因子進(jìn)行獨(dú)立性分析,首先進(jìn)行K-S正態(tài)檢驗(yàn),對(duì)符合正態(tài)分布的指標(biāo)進(jìn)行Pearson相關(guān)分析,對(duì)不符合正態(tài)分布的指標(biāo)進(jìn)行Spearman相關(guān)分析,以相關(guān)系數(shù)|R|>0.75為闕值[24],相關(guān)性分析結(jié)果見表5。水質(zhì)因子中,CODMn與NH4-N、TN與NO3-N、TN與NH4-N相關(guān)系數(shù)均超過0.75,具有較高的相關(guān)性。鑒于數(shù)據(jù)的易得性,剔除NH4-N與NO3-N;pH與DO存在較高的相關(guān)性,橋邊河沿程pH變異度不高,因此剔除pH因子。環(huán)境因子中,D50與Tur和Dep之間存在較高的相關(guān)性,因此剔除D50。

圖2 化學(xué)因子CCA排序圖Fig.2 Canonical correspond analysis of chemical factors SP1為Chironomus flaviplumus;SP2為Ilyoplax deschampsi;SP3為Semisulcospira cancellata;SP4為Unio douglasiae;SP5為Radix auricularia;SP6為Bellamya purificata;SP7為Corbicula fluminea SP8為Corophium acherusicum costa;SP9為Chinese white prawn;S10為Bellamya aeruginosa; TN：總氮,Total nitrogen;NO3-N：硝態(tài)氮,Nitrate;NH4-N：銨態(tài)氮,Ammonium;TP：總磷,Total phosphorus;PO4-P：正磷酸鹽,Orthophosphate;CODMn：化學(xué)需氧量,Chemical oxygen demand;DO：溶解氧,Dissolved oxygen;pH：氫離子濃度指數(shù),Hydrogen ion concentration

圖3 環(huán)物理子CCA排序圖Fig.3 Canonical correspond analysis of physical factors SP1為Chironomus flaviplumus;SP2為Ilyoplax deschampsi;SP3為Semisulcospira cancellata;SP4為Unio douglasiae;SP5為Radix auricularia;SP6為Bellamya purificata;SP7為Corbicula fluminea.;SP8為Corophium acherusicum costa;SP9為Chinese white prawn;S10為Bellamya aeruginosa..；Tur：濁度,Turbidity;Tem：溫度,Temperature;Vel：流速,Flow velocity;Dep：水深,Water depth;D50：河床中值粒徑,Median bed size

利用多項(xiàng)式擬合和廣義加性模型構(gòu)建底棲動(dòng)物與生境因子的隸屬度關(guān)系,擬合結(jié)果見圖4。由于Tur數(shù)據(jù)變異度過大,采用lg(x+1)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。河蜆的最適宜CODMn含量為1.228 mg/L,最適宜的TN含量為0.269 mg/L,最適宜的DO含量為11.170 mg/L,最適宜的Tur為1.130 NTU,最適宜的Dep為0.3 m。

圖4 橋邊河生境因子隸屬度Fig.4 Membership degree of habitat factors in Qiaobian River

3 討論

3.1 生境適宜性模擬對(duì)比

GAM廣義加性模型與傳統(tǒng)多項(xiàng)式擬合模型的擬合結(jié)果對(duì)比見表6。CODMn、TN、Tur、Dep的擬合結(jié)果顯示GAM廣義加性模型優(yōu)于傳統(tǒng)多項(xiàng)式擬合模型,非線性擬合情況下GAM廣義加性模型擬合結(jié)果較好;DO模擬結(jié)果顯示兩種方法的R2大致接近,多項(xiàng)式擬合結(jié)果較優(yōu)于GAM擬合結(jié)果,線性擬合情況下多項(xiàng)式擬合結(jié)果較好。TN擬合結(jié)果兩者接近,GAM擬合結(jié)果較優(yōu),多項(xiàng)式擬合結(jié)果出現(xiàn)過擬合情況,TN處于0.65—1.00 mg/L時(shí),底棲動(dòng)物適宜性出現(xiàn)負(fù)值,多項(xiàng)式擬合過擬合現(xiàn)象在Tur擬合中也有體現(xiàn)。多項(xiàng)式擬合是預(yù)測(cè)水生生物物種豐富度和棲息地適宜性的常用方法[25-26],但由于其處理非線性問題時(shí)常出現(xiàn)多重共線問題和過擬合等現(xiàn)象,因此,多項(xiàng)式擬合方法有很大的局限性。廣義加性模型因其靈活性和處理非線性問題的憂越性,被廣泛應(yīng)用于預(yù)測(cè)河流中魚類、大型底棲無脊椎動(dòng)物、沉水植物的分布中[27-28]。Myers等[29]的研究表明,當(dāng)線性模型不能很好表征物種與各因子相關(guān)性時(shí),GAM等模型可以進(jìn)行相應(yīng)替代,但需注意GAM模型難以輸出具體擬合函數(shù)的問題。本研究顯示,線性擬合情況下兩種方法均適用;非線性擬合情況下GAM廣義加性模型較優(yōu)于傳統(tǒng)多項(xiàng)式擬合模型,且GAM模型在處理離散程度大的數(shù)據(jù)集時(shí),可以很好的規(guī)避多項(xiàng)式擬合過程中出現(xiàn)的過擬合現(xiàn)象。

3.2 生境因子與大型底棲無脊椎動(dòng)物聯(lián)系

CCA排序與Pearson相關(guān)性分析結(jié)果顯示,影響橋邊河大型底棲無脊椎動(dòng)物優(yōu)勢(shì)種生境質(zhì)量的主要因子為CODMn、TN、DO、Tur、Dep。CODMn、TN、Tur和Dep與河蜆的分布成負(fù)相關(guān)關(guān)系,DO與河蜆的分布成顯著正相關(guān)關(guān)系,分析結(jié)果與段學(xué)花等人的研究結(jié)果類似[30-32]。

CODMn是測(cè)定河流有機(jī)物含量的重要指標(biāo),主要應(yīng)用于河流污染評(píng)估和工業(yè)廢水性質(zhì)的研究以及廢水處理廠的運(yùn)行管理[33]。廣義加性模型與多項(xiàng)式擬合模型結(jié)果顯示,橋邊河流域河蜆的最適宜CODMn含量為1.228 mg/L,多項(xiàng)式擬合結(jié)果顯示河蜆生境適宜性隨著CODMn升高而降低,當(dāng)CODMn超過2.159 mg/L時(shí),河蜆生境適宜性降低為0。河蜆多分布河流近岸帶,靠近工業(yè)廢水排污口、污水處理廠排污口,水體CODMn較高易造成水體缺氧和富營(yíng)養(yǎng)化[34],因此隨著橋邊河水域CODMn增高,河蜆生境適宜性顯著降低。廣義加性模型顯示,當(dāng)CODMn升至1.6—1.8 mg/L時(shí),河蜆生境適宜性下降趨勢(shì)有一定減緩,分析發(fā)現(xiàn)這可能與河蜆是一種中度耐污種有一定關(guān)系。大型底棲無脊椎動(dòng)物耐污值研究結(jié)果顯示,蜆類耐污值約為6—8(總分10分),可以在一定的污染環(huán)境中生存[35],且一定濃度的污水可以為河蜆提供生產(chǎn)所需有機(jī)物,因此,適宜性模擬結(jié)果出現(xiàn)較小波動(dòng)。然而較高的CODMn依舊對(duì)河蜆的生產(chǎn)生活呈顯著的抑制作用。

表5 相關(guān)分析結(jié)果

表6 隸屬度對(duì)比分析

TN是判別河流富營(yíng)養(yǎng)化的主要因子之一[36]。廣義加性模型與多項(xiàng)式擬合模型結(jié)果顯示,橋邊河流域河蜆的最適宜TN含量為0.269 mg/L,多項(xiàng)式擬合結(jié)果顯示隨著TP升高河蜆生境適宜性急劇降低。水體中N等營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)含量過多將導(dǎo)致水體富營(yíng)養(yǎng)化,河流生態(tài)系統(tǒng)失衡,藻類等單一物種迅速繁殖,嚴(yán)重?cái)D占河流中大型底棲無脊椎動(dòng)物生態(tài)位,抑制底棲動(dòng)物的生長(zhǎng)繁殖[37]。水體中大量營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)經(jīng)水域微生物分解,會(huì)消耗水中溶氧,也會(huì)抑制底棲動(dòng)物生長(zhǎng)[38]。多項(xiàng)式擬合結(jié)果當(dāng)TN升至0.8—1.0 mg/L時(shí),河蜆生境適宜性出現(xiàn)一定程度回升,這可能與底棲動(dòng)物食物鏈有一定聯(lián)系。當(dāng)水體有機(jī)物增多時(shí),水體中的藻類能夠利用環(huán)境中的氮素等顯著提高其初級(jí)生產(chǎn)力,為河蜆提供充足食物,河蜆生境適宜性有一定提升。

DO是水生生物賴以生存的必要生命因子之一,水體中DO的多寡極大影響水生生物的攝食、繁殖等生命過程。廣義加性模型與傳統(tǒng)多項(xiàng)式擬合模型結(jié)果顯示,橋邊河流域河蜆的最適宜DO含量為11.170 mg/L,橋邊河流域DO處于有益于河蜆生長(zhǎng)的范圍,且一定范圍內(nèi)DO的增高,河蜆生境適宜性有進(jìn)一步提升的趨勢(shì)。河蜆等原生底棲動(dòng)物物種可以直接利用水中的溶解氧進(jìn)行生長(zhǎng)繁殖,DO是河蜆生境分布的直接驅(qū)動(dòng)因素之一,因此河蜆生境適宜性與DO呈顯著正相關(guān);另一方面,DO的增加可以抑制水體的反硝化過程[39],亞硝酸鹽、硝酸鹽等不易在反硝化細(xì)菌作用下生成氨氮,減弱了河蜆等的氨氮中毒風(fēng)險(xiǎn)[40]。同時(shí)溶解氧的增加將提高河蜆的食物同化率,促進(jìn)河蜆的增長(zhǎng)。

水深是研究大型底棲無脊椎動(dòng)物生境適宜性的常用因子之一,一般認(rèn)為隨著水深的增加,底棲動(dòng)物群落密度等會(huì)相應(yīng)遞減[41]。橋邊河流域大型底棲無脊椎動(dòng)物生境適宜性研究顯示,水深因子與河蜆生境質(zhì)量成負(fù)相關(guān),這與Buss等的研究結(jié)果類似[42]。廣義加性模型與傳統(tǒng)多項(xiàng)式擬合模型結(jié)果顯示,橋邊河流域河蜆的最適宜水深為0.3 mg/L。水深因子主要通過影響其他生境因子的變化,來作用于大型底棲無脊椎動(dòng)物生境質(zhì)量的變化。隨著水深的增加,深層水流的光照驟減[43],初級(jí)生產(chǎn)力降低,河蜆食物來源減少,生物量受影響。同時(shí)深水區(qū)DO濃度較小,厭氧細(xì)菌的強(qiáng)烈活動(dòng)增加反硝化過程,抑制河蜆的生長(zhǎng)繁殖[44]。

河流中泥沙、黏土、有機(jī)物等懸浮物質(zhì)含量過多將造成河流Tur增高,Tur因子是影響大型底棲無脊椎動(dòng)物生境質(zhì)量的重要因子之一[45]。廣義加性模型與傳統(tǒng)多項(xiàng)式擬合模型結(jié)果顯示,橋邊河流域河蜆的最適宜Tur為1.130 NTU,在一定范圍類Tur的升高導(dǎo)致河蜆棲息地適宜性的降低,但當(dāng)Tur在3—5 NTU范圍內(nèi)時(shí),河蜆生境適宜性出現(xiàn)短暫的回升現(xiàn)象。濁度較高的水體河床底質(zhì)大多為淤泥,河床基質(zhì)穩(wěn)定性較差,大型底棲無脊椎動(dòng)物生境質(zhì)量較低[46]。同時(shí)濁度較高的河流水體透明度較低,水生藻類等水生植物光合作用受到抑制,水體DO含量降低,抑制底棲動(dòng)物生長(zhǎng)。而河床泥沙再懸浮過程會(huì)釋放沉積物中蘊(yùn)藏的大量有機(jī)物[47],小范圍的河床擾動(dòng)給河蜆的生長(zhǎng)提供了充足的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì),短期內(nèi)可能造成河蜆生境適宜性出現(xiàn)上升現(xiàn)象。

4 結(jié)論

(1) 影響橋邊河大型底棲無脊椎動(dòng)物優(yōu)勢(shì)種生境質(zhì)量的主要因子為CODMn、TN、DO、Tur、Dep;其中CODMn、TN、Tur、Dep與其分布成負(fù)相關(guān),DO與其分布成正相關(guān)。

(2) 橋邊河流域河蜆最適宜CODMn濃度為1.228 mg/L,CODMn升高導(dǎo)致河蜆生境適宜性降低;最適宜TN濃度為0.269 mg/L,TN升高導(dǎo)致河蜆生境適宜性急劇下降;最適宜DO濃度為11.170 mg/L,DO與大型底棲無脊椎動(dòng)物境適宜性呈顯著正相關(guān)。最適宜Dep為0.3 m,Dep因子與河蜆生境質(zhì)量成負(fù)相關(guān)。最適宜Tur為1.130 NTU,一定范圍內(nèi)Tur的升高導(dǎo)致河蜆生境適宜性的降低,但超過某一限定值時(shí),河蜆生境適宜性存在回升的趨勢(shì)。

(3) GAM廣義加性模型與傳統(tǒng)多項(xiàng)式擬合模型的擬合結(jié)果顯示,線性擬合情況下兩種方法均適用;非線性擬合情況下GAM廣義加性模型較優(yōu)于傳統(tǒng)多項(xiàng)式擬合模型,且GAM模型在處理離散程度大的數(shù)據(jù)集時(shí),可以很好的規(guī)避多項(xiàng)式擬合過程中出現(xiàn)的過擬合現(xiàn)象。