8 基准推导方法
8.1 化学方法
8.1.1 参照河段法
8.1.1.1 参照河段专业判断法
应用最佳专业判断确定区域内各河流类别的参照河段，基于选取的参照河段评估的参照状态制定河流营养物基准；对每个河流类别至少应确定三个受损最小的参照河段；参照河段评估，应具有反映参照状态的主要候选变量（营养物浓度、藻类生物量和藻类群落组成等）、相关的环境条件（光和底质等）和受藻类影响的辅助变量（DO和pH）值的特征描述，评估方法按照附录I执行。
8.1.1.2 参照河段频率分布法
(1) 数据预处理
将筛选的特定分类河流参照河段的各指标数据进行正态分布检验，对不符合正态分布的指标数据，需甄别异常值和极端值，并进行对数转化(lg-)以提高数据的正态性。
(2) 基准值估算
将数据进行频率分布分析并按水质从高到低的顺序排列，选择75%点位值(根据观测值的实际分布情况确定合适点位)作为参照状态（图2）。
8.1.1.3 河流群体分布法
在当地没有参照河段或参照河段不足的情况下，选择河流群体分布法。具体估算方法为：
收集特定分类中的所有河流（包括参照和非参照河段）或所有河流的随机样本分布，数据处理方法同8.1.1.2。数据知按水质从高到低的顺序排列，选取各参数指标数据频率分布的5~25%点位值（根据参照河段的数量和观测值的实际分布情况确定合适点位）作为营养物参照状态（图2）。
图2 两种频率分布法确定河流候选指标（营养物和Chl-a等)参照状态
8.1.2 Y截距法
建立人类活动影响(土地利用类型百分比、人口密度和畜禽废弃物排放当量密度等)和水体营养物浓度之间的线性回归模型，以Y轴截距预测未经人类活动影响的营养物浓度，估算特定分类河流营养物的参照状态。线性回归模型公式如方程式（1）。
因变量y是入河营养物浓度的对数；
独立变量xi是人类活动因素等，包括土地利用类型百分比、人口密度（取样点集水区人口数与集水区面积的比值）和畜禽废弃物排放当量密度（集水区畜禽废弃物排放当量与集水区面积的比值，畜禽废弃物排放当量参考附录J）等；
截距（b0) 为估算的特定分类河流营养物的参照状态。
8.2 生物方法（压力反应法）
8.2.1 线性回归分析法
应用压力反应法制定河流营养物基准，响应变量（如悬浮叶绿素-a）有限值，通过相关或回归分析估算河流营养物浓度阈值，线性回归模型的推导步骤如下：
a)数据筛选与预处理
选取特定分类中的所有河流或所有河流的随机样本数据，将已有的候选参数经过正态分布检验、分布范围检验、敏感性分析和候选参数间相关性检验后筛选核心参数，具体方法为：
1）正态性检验：检验选取监测点各指标数据是否满足正态分布，需甄别异常值和极端值；
2）分布范围检验：对选取监测点候选变量分布频率分析，剔除样点中分布范围过窄或零值过多（≥95%）的响应变量；
3）敏感性检验：应用单因素方差分析（One-way ANOVA），比较各参数在参照点与受损点间的差异是否达到显著性水平，选取对河流营养物浓度响应显著的参数作为基准制定指标；
4）相关性检验：检验候选变量独立性的方法，应用Pearson相关性分析（变量符合正态分布）或Spearman（变量不符合正态分布）相关性分析，剔除相关性较高的响应变量（|r|>0.75）。
b) 线性回归模型建立
经检验后的数据代入线性回归方程式（2），采用最小二乘法对模型进行拟合，得到 a 和 b。
式中： 为Chl a和浊度等响应变量估计值；
x 为营养物浓度监测值，a 为截距，b 为线性回归斜率，a和b均无量纲。
c) 模型评估与基准值推导
采用决定系数（R2）和残差与拟合值的关系等参数评估模型拟合度，通过对部分原因变量和/或响应变量进行对数转化，提高模型的拟合度。根据辽宁省河流营养状态及功能要求，应选取当地适宜Chl a 推荐限值，以90%置信区间计，运用方程式（2）推导营养物基准值。
8.2.2 分类回归树模型法
若响应变量没有限值或响应指标营养物浓度之间的关系无法用线性关系描述时，应在营养物浓度与响应变量显著相关的前提下，采用分类回归树模型法或非参数转变点分析法等方法确定响应指标变化最为显著的营养物浓度值，即为确定的特定分类河流营养物阈值。
分类回归树模型法可定量反映不同预测指标（如营养物等）对响应指标的影响，确定指标变化阈值，具体步骤如下：
a) 数据筛选与预处理：选取特定分类中的所有河流或所有河流的随机样本数据，应用相关分析，保留与营养物浓度显著相关的响应变量指标，将营养物指标与筛选的响应变量指标（如物种丰度、香浓多样性指数和均匀度指数等）经过正态分布检验、分布范围检验、敏感性分析和候选参数间相关性检验后筛选核心参数，具体按8.2.1中步骤a方法执行。
b)模型构建与生态阈值推导：经过分类回归树的生成、剪枝和选取最优树构建模型，最优树的节点对应的原因变量值即为生态阈值。
分类回归树(CART)方法的基本原理是生态系统结构的变化yi是由反映该变化的环境变量（xi）的平均值和方差的改变引起的。运用单一的预测变量来拟合 CART模型y～x，当响应变量(y1～yn)按照一定的环境梯度(xi)排列时，某点xt将响应变量分成两组(y1～yt)和(yt+1～yn)，用平方误差最小原则求解满足等式（3）的环境变量（j）上的最优切分点xt,切分点xt即为生态临界阈值。
8.2.3 非参数转变点分析法
采用非参数转变点分析法确定响应变量突变点，即为原因变量（营养物指标）生态阈值，具体估算方法如下：
a) 数据收集：选取某一时期特定分类中的所有河流或所有河流的随机样本数据，应用相关分析，保留与营养物浓度显著相关的响应变量指标，将营养物指标与筛选的响应变量指标（如物种丰度、香浓多样性指数和均匀度指数等）经过分布范围检验、敏感性分析和候选参数间相关性检验后筛选核心参数，具体按8.2.1中步骤a方法执行。
b) 模型构建与基准值估算：生态系统结构的改变是由反映该变化的原因变量的平均值和方差的改变引起的，当响应变量按照一定的环境梯度排列时，将其分成平均值和/或方差差异最大两组的变点即为转变拐点，采用bootstarp方法对原样本进行重抽样，利用t检验判断突变点是否存在。
8.3 应用已发布的特定分类河流推荐的营养物阈值和藻类限值
可考虑应用已发表的特定分类河流具有相近流域特征（土地利用、降水、土壤分类和河流底质等）的营养物阈值和推荐的藻类限值帮助制定区域河流营养物基准。
8.4 历史数据法
应用收集的流域内没有大规模开发前的河流水生态数据（包括采样与分析方法和实验质量控制等条件）帮助建立基准。
8.5 考虑下游接受水体
流入相对或完全静止水体（如湖、库等）的河流需要制定更严格的营养物基准。
8.6 基准值验证
应用多种化学与生物学方法、历史数据法和已发布的特定分类河流推荐的营养物阈值和藻类限值制定的基准值相互验证。
8.7 基准值审核
8.7.1 自审核
为确保基准值科学准确，需认真审核基准推导所用数据及基准制定方法，自审核项目包括：
a) 收集数据所用的分析方法是否为标准方法，相同指标的分析方法是否具有一致性；
b) 所有使用的数据是否符合数据质量要求；
c) 所用原因变量（总氮、总磷）数据与响应变量（Chl a和DO等物理、化学和生物指标）数据监测断面是否一致；
d) 是否遗漏其它重要数据;
e) 是否存在明显异常数据, 是否对其进行分析。
8.7.2 专家审核
对基准值进行论证的专家审核项目至少包括：
a) 基准推导所用数据是否可靠；
b) 对区域内参照河段选取的科学合理性进行评估；
c)采用的基准推导方法与各方法的适用范围、条件的一致性；
d) 对拟定的基准值（或范围）进行特定级河流的适用性评估；
e) 拟定基准值是否满足保护河流所有功能或指定用途的要求；
f) 拟定基准值是否满足不对下游接受水体产生不良影响，支撑下游水体达到和保持相应的水质标准。
g) 基准推导过程的准确性，基准推导过程是否符合技术指南；
h) 是否有背离本标准的内容及评估该内容的可接受性。
8.8 基准值修订
由环境主管部门确定的区域特定情况需要修订拟定的基准。特定情况包括具有独特的河流系统特征的特定点或为河流（河段）核准的指定用途。
8.8.1 特定点的基准
与拟定的特定生态分区基准比，若有足够的数据支持某一地区不同的河流营养物管理目标值（或一组值）更适合某些特定的河流系统，则有必要咨询论证，设定“特定点”的基准。
8.8.2 指定用途基准
区域性河流营养物基准确定后应定期审查和校准。该地区的政府生态环境主管部门可应用该营养物基准为基础，制定所在地以保护特定级河流指定用途的营养物基准。
9 基准应用
按本标准制定的区域性河流营养物基准值可应用于地表水环境质量标准的制修订及作为河流生态环境保护规划目标应用于环境管理工作。
10 基准值后续评估
在制定基准并执行合适的管理计划后，应继续开展河流水生态环境监测，以便于水环境管理者审查河流管理措施的效果；若河流管理措施得当，监测数据表明管理目标未达到时，应考虑重新评估已确定河流营养物基准值的适当性。
