综合大型底栖动物群落特征及环境因子关系分析，凡河流域上游点位FH2-FH4主要位于凡河上游鸡冠山乡附近，区域内底质、水深等物理生境条件较好，但畜禽养殖业发达，养殖废水及废弃物排放增加河流水质污染负荷，是影响该区域大型底栖动物群落组成的主要因素，水体污染导致EPT等耐污值低的生物类群种类及数量均较低，颤蚓科（Tubificidae）等寡毛类及耐污性强的摇蚊科幼虫比例较大。FH1距鸡冠山乡较远，河流水质相对较好，大型底栖动物EPT%较前者增加，但矿石开采及碎石对河道原有自然形态及生物生存环境产生影响，对大型底栖动物多样性及生物密度产生影响[10]。中游区域FH5-FH7位于大甸子镇附近，河流物理生境适宜，但距人居区较近，周围遍布农田，河流水质受人类活动、生活污水、化肥和农药的影响较大，大型底栖动物群落组成发生较大变化，扁蜉科（Heptageniidae）等清洁种及水丝蚓（Limnodrilus）等耐污种均存在，生物多样性较大。下游采样点FH8-FH10生境条件及水质状况较好，周围以林地为主，人类活动相对较少，流速和水深适中，溶解氧含量高，为大型底栖动物提供适宜的栖息场所，大型底栖动物EPT类群优势明显，FBI指数低。丰水期养殖业、农业活动等强度增大，养殖废水、废弃物、农药化肥等随地表径流进入河道内，造成水体污染，影响大型底栖动物群落组成，如丰水期BOD5对大型底栖动物EPT%、FBI指数影响大于枯水期。丰水期河道内水生植物丰富，河岸带植被覆盖度高，可缓解夏季高温和强光照射，卵石底质比例大，流速较快，增加河流溶解氧交换量及生境复杂程度，进而对大型底栖动物物种丰度及丰富度产生较大影响。
3 结论
（1）环境因子在枯水期和丰水期的驱动作用不同，不同河段内环境因子的影响程度发生变化，TP、BOD5、DO、HC为凡河流域枯水期和丰水期的共同环境驱动因子，对凡河流域大型底栖动物群落特征变化起主导作用。
（2）TP、BOD5与大型底栖动物EPT%、FBI指数显著相关，且与摇蚊科（Chironoae）、颤蚓科（Tubificidae）等耐污类群呈明显响应关系，主要表现在受畜禽养殖业影响较大的FH2-FH4点位，其次为生境受干扰的FH1和靠近乡镇生活区及农业区的FH5-FH7点位。DO、HC与大型底栖动物丰富度及扁蜉科（Heptageniidae）、纹石蛾科（Hysychidae）、石蝇科（Perlidae）等清洁类群响应关系明显，该趋势在受干扰程度最小的FH8-FH10点位表现突出。底栖动物的时空差异性主要反映各河段不同形式及强度的人类活动对环境条件的影响，进而使底栖动物群落结构及不同类群百分比发生变化
（三）基于大型底栖动物群落生物指数的清河水环境模糊综合评价
1材料与方法
1.1 研究区域概况
研究区域清河位于辽宁省东北部，是辽河的一级支流，流域面积5674.28 km2 ，河流长度217 km。清河流域属温带季风气候。最大平均降水量和河流流量在8月，旱季从11月一直持续到3月（秋冬季节），区域内年均降雨量692 mm，年均气温6.5oC。清河流域地势以丘陵和山地为主，植被覆盖度相对较高，区域内有两个水库，清河水库和南城子水库，河流包括清河及主要支流寇河、碾盘河、马仲河等，除森林植被外，还包含农业用地。本研究在清河流域布设16个采样点（图1），在2011年5月（枯水期）和8月（丰水期）进行大型底栖动物调查。
1.2 大型底栖动物样品采集
大型底栖动物样品采集方法同上。
1.3 数据处理
将大型底栖动物基础数据进行整理和计算，得到清河流域各采样点的大型底栖动物物种丰度、生物密度以及6个生物指数，包括Shannon-Wiener多样性指数（H', , S为物种丰度，Pi为第i种个体数占样品总个体数N的比例，下同）、Margalef丰富度指数（dm, dm=（S-1）/lnN）、Simpson多样性指数（d, ）、Pielou均匀度指数（J, ）、FBI（Family Biotic Index, ，ni为第i科的个体数，ti为第i科的耐污值(段学花和王兆印，等,2010)）和敏感性指数（I, ，其中ni为第i种的个体数，NI为敏感性种类的种数，耐污值≤3(仇伟光和王俊才，等,2014)）。采用Mann-Whitney U检验法对不同水期的大型底栖动物生物指数进行差异性检验。运用模糊综合评价法对水质污染状态进行评价，以大型底栖动物生物指数为评价因子建立因子集合评价集，再确立单因素隶属函数，构建模糊矩阵R和评价因子权重矩阵A，经过矩阵运算（B=A·R）得到模糊综合评价矩阵B，并根据最大隶属度原则确定水质污染状态。大型底栖动物群落特征和生物指数分析、Mann-Whitney U检验和矩阵计算在Origin、SPSS和Excel中完成。
2 清河流域模糊数学综合评价
本文中的评价因子包括大型底栖动物Shannon-Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数、Simpson多样性指数、Pielou均匀度指数、FBI指数、敏感性指数6个生物指数，评价等级分为4级（表1）。根据各评价因子分级标准和实际值，得出其在不同等级的隶属度，组成模糊矩阵R，再通过超标加权法计算各指标的权重，经过归一化处理得到权重矩阵A，将R和A进行运算得到综合评价结果。
通过对枯水期6个生物指数评价因子的模糊矩阵建立以及权重矩阵的运算，得到了各点位在清洁、轻度污染、中度污染和重度污染4个水质等级的隶属度，经过隶属度比较得到模糊综合评价结果（表2）。枯水期水体呈清洁状态的点位为S9和S15，所占比例为12.5%，其中S9位于清河上游源头附近，河流生境、水质条件优越，卵石底质，为敏感性和耐污值低的大型底栖动物类群生存提供了适宜条件，S15位于清河二级支流叶赫河的南城子水库下游，该点位植被覆盖度较高，河岸缓冲带距离大，人类活动影响小，有利于大型底栖动物生存，物种多样性及丰富度相对较高，敏感性生物类群比例较大，经过矩阵建立与隶属度计算，该点位在清洁等级的隶属度较大。水体呈轻度污染状态的点位为S6和S8，占所有采样点的12.5%，分别位于清河支流寇河和碾盘河，两个点位均位于人居区上游，水质及生境状况较好，大型底栖动物群落多样性较高，相对于清洁点，敏感性指数分别降低3.73%和1.42%。
枯水期呈中度污染状态的采样点位有12个，占总体样点的75%，枯水期时河流水量较小，部分村落和农田附近，存在生活垃圾、畜禽粪便散落和堆放的现象，对河流水质影响较大，耐污值较低的生物类群比例降低或消失。枯水期S1-S5、S7、S10-S14和S16点位处于中度污染状态，其中S1、S2-S5和S14位于昌图县、西丰县和开原市附近，来自城市及周边区域的废水、生活垃圾及污水等对河流水质影响较大。S7、S10-S13和S16周边以农业为主，枯水期河流水量较小，河岸带植被刚开始生长，不能起到缓冲和拦截作用，散落在河道附近的生活垃圾、畜禽粪便及农业耕种前的堆肥等物质进入河流中，影响水质，对大型底栖动物敏感类群影响较大，导致枯水期敏感性指数较低，也成为制约模糊综合评价结果的重要因子。一段时间内河流水环境条件的变化影响大型底栖动物的群落特征，同时也能够通过生物的变化来反映阶段性水环境状况，实现水质生物学评价。
运用同样的方法对清河流域丰水期的水体污染状态进行模糊综合评价（表3），评价结果与枯水期相比变化较大，其中清洁状态点位有3个，除包含S9和S15点位外，又增加了S6，占总体样点的比例提高到18.75%，清洁点主要位于清河及支流寇河上游和南城子水库附近，采样点的生境条件较好，河流底质以卵石为主，河岸带植被丰富，河流中具备一定的水生植物和河岸带植被的枯落物，有利于大型底栖动物觅食，河水流速和深度适中，使得水中溶解氧含量丰富，为大型底栖动物，尤其是耐污值较低、敏感型生物种类的生存提供适宜条件。丰水期轻度污染状态的点位增幅较大，由枯水期的2个点位增加到7个点位，所占比例也达到43.75%，轻度污染样点主要位于清河支流上游和清河水库的入库河流，丰水期河流水量增大，使得河水覆盖部分的底质比例增加，也为大型底栖动物提供更多的生存空间，同时，丰水期水生植物及河岸带周围植物生长更加茂盛，有利于增加大型底栖动物的种类和数量。与枯水期相比，丰水期中度污染点位所占百分比下降37.5%，其中S7、S10-S13和S16由枯水期的中度污染变成轻度污染状态，这些点主要位于清河干流和支流中上游，丰水期河流水量增大，河岸带植被及水生植物长势良好，能够有效拦截和净化进入河流的污染物，对河流水质起到保护作用。S1-S5、S14位于清河支流马仲河、寇河和清河水库下游，枯水期和丰水期都呈中度污染状态，其中S1在马仲河下游，有来自于昌图县及附近村镇的废水，S5点在西丰县下游，河流水质受到污水和废弃物的影响，S2-S4在寇河S5的下游，其生境条件受到挖沙和乡镇生活污水影响较大，S14在水库下游，距离开原市较近，河道的生境适宜性降低，进而也影响大型底栖动物物种组成，使FBI指数增大和敏感性指数降低，在模糊综合评价中权重和隶属度较大，水质呈中污染状态。水环境受到人类活动的直接或间接影响，城乡生活污水排放、垃圾的无秩序堆放、畜禽养殖、农药及化肥的施用、挖沙等对河流水环境造成一定影响，使水中污染物、氮、磷等增加，挖沙会导致水体浑浊，影响具鳃生物的呼吸。采用模糊综合评价法对水体污染或健康状态进行评价，将多个水质指标、生物指标或水生态健康评价指标进行转化和计算，最终得到综合性的隶属度值，评价结果更客观全面，能够有效克服单因子评价和主观分析方法的不足。
3 结论
模糊综合评价结果表明，清河枯水期水体呈清洁、轻度污染和中度污染的样点比例分别为12.5%、12.5%和75%。丰水期水体呈清洁（18.75%）和轻度污染（43.75%）状态的样点增加，中度污染（37.5%）状态的比例降低。清河干流及支流上游点位水环境状况相对较好，明显优于城区、乡镇等人居区及下游区域。
（四）辽河流域典型支流营养物生态阈值研究
1 材料与方法
1.1 研究区域
研究区域概况同前，取样点见图1。
1.2 水质、大型底栖动物样品采集与生境调查
本研究于2009年9月（平水期）、2011年5月（枯水期）和8月（丰水期）调查35个取样点的河岸特性、入河物理栖息地、水化学和生物完整性指标。生境调查参考河流栖息地评价指标与评价方法，对监测点的十个栖息地评价指标进行打分（0-20分，分值大为好）；总氮（TN）、总磷（TP）、氨氮（NH3-N）、5日生化需氧量（BOD5）、重铬酸钾指数（CODCr）等水质化学指标分别采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法、钼酸铵分光光度法、纳氏试剂比色法、稀释与接种法、重铬酸盐法在实验室内测定, DO 和pH、T、EC采用便携式水质分析仪现场测定与记录，Turbidity采用便携式浊度计法，Chloride、Sulfate采用离子色谱法， FCC采用多管发酵法测定、TBC采用稀释培养法测定，土地利用数据由中国科学院资源与环境科学数据中心提供；大型底栖动物样品采集方法同上。
1.3 基准的确定方法
1.3.1 参照河流频率分布法
本研究采用标准化方法选择参照点，对清河采样点河段进行现场评价，参照点栖息地质量综合评估指数>120,栖息地质量综合评估指数计算参照辽河河流生境质量评价方法，农地和建设用地面积百分比小于2%, 流域内没有明显的点源污染，人类扰动非常小。将参照点的主要主要变量指标数据的75%频率分布值建立河流的营养物参照状态。
1.3.2 全体河流频率分布法
清河水系选取典型监测点（包括参照点和非参照点），应用全部监测指标数据的5～25%的频率分布值帮助建立流域营养物参照状态。
1.3.3 Y-截距法
多元线性回归分析用于估算河流营养物参照状态，在回归模型中人类土地利用分类是独立变量，入河营养物浓度的对数是因变量，回归模型的截距代表河流参照营养浓度值。
1.3.4 压力-反应法
本研究初步考虑了9个底栖大型无脊椎动物群落特征指数（具体计算方法同上），并经过候选参数分布范围检验、候选参数敏感性分析和候选参数间相关性检验进一步筛选核心参数。利用局部加权回归散点平滑法(locallyweightedscatterplot smoothing, LOWESS)拟合筛选核心参数与理化因子之间的关系；采用回归树模型 (Regression tree analysis)确定营养盐浓度突变点, 基础数据统计在 Excel中完成, Pearson相关分析和回归分析在SPSS 19.0中完成。
2 结果与讨论
2.1 河流底栖动物群落特征与营养物的关系
通过采集的生物种类和数量进行生物指数的计算，本研究选取EPT相对丰度、EPT分类单元数、修正FBI指数和双翅目及非昆虫类群相对丰度4个生物指数进行分析。EPT相对丰度的变化范围为8%～74%，EPT分类单元数的变化范围为1～18，两者较高值均出现在27～30号点位。修正FBI指数的变化范围为3.79～6.79，较高值出现在2～5号点位。双翅目及非昆虫类群的相对丰度百分比变化范围为16%～86%，其中27～30和 32点位的百分比较低，值为16%～19%，2～5号点位百分比较高，值为76%～86%。方差分析结果表明各生物指数在不同点位间呈显著性差异(p<0.05)。
营养物、离子和溶氧为清河流域河流生物受损的可能原因。我们的研究结果显示DO与4种大型底栖无脊椎动物群落结构特征指数无相关性（表2）。虽然EC与底栖动物群落结构特征指数显著相关，但相关程度明显弱于营养物（表2）。因此，TN和 TP不仅是日常环境监测的两个重要因子, 也是影响底栖动物分布的主要胁迫因子。本研究中 TP、TN与EPT相对丰度（r=-0.430,p<0.01和r=-0.409,p<0.05）、EPT分类单元数（r=-0.433, p<0.01和r=-0.398, p<0.05）、修正FBI指数（r=0.383,p<0.05和r=0.404, p<0.05）和双翅目和非昆虫相对丰度（r=0.406, p<0.05和r=0.424, p<0.05）之间均显著相关,TP与EPT相对丰度和 EPT分类单元数之间相关性达到极显著水平（表2）。本文中EPT相对丰度（r=-0.459,p<0.05和r=0.771,p<0.01）、EPT分类单元数（r= -0.704,p<0.01和r= 0.710,p<0.01）、修正FBI指数（r=0.741,p<0.01和r= -0.743,p<0.01）和双翅目和非昆虫相对丰度（r=0.799,p<0.01和r= -0.801,p<0.01）与农田面积百分比、林地面积百分比呈显著相关（表2），说明清河流域农田耕作导致了大量营养物质的流失，进一步改变大型无脊椎动物群落结构。
由图 2显示, 低营养盐浓度下生物参数值波动范围大,高营养盐浓度下波动范围小; 随着TP浓度的增加，EPT相对丰度与EPT分类单元数先短距离升高后降低；随着TN浓度的增加，EPT相对丰度与EPT分类单元数总体呈下降趋势；随着TP与TN浓度的升高，修正FBI指数与双翅目和非昆虫相对丰度总体呈上升趋势。研究表明:低浓度下,水体营养盐并非是左右生物分布的主要因子；但在高浓度下,对清洁种的抑制作用尤为突出。
