CN114912837A - 一种湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，采集目标湖泊或者水库的水样，分别鉴定和计算水样中指示性生物的基本生物学信息；基于生物学信息，计算优势度指数并确定不同类别的指示性生物的优势种，采用加权的生态位宽度、生态位重叠指数差和生态响应速率计算优势种的生态位特征，评估物种竞争地位和物种演变趋势；基于优势种生物学信息，采用Schluter的方差比率法计算优势种种间总体关联性；基于目标湖泊或者水库的指示性生物的优势种生物学信息，采用Shannon‑wiener多样性指数、Margalef丰富度指数、Pielou均匀度指数、QB/T指数、BPI生物学指数等进行水质生物学评价。本发明更加系统地评价湖库水生态的演变趋势和水环境状况。

Description

一种湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法
技术领域
本发明涉及一种湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，属于水环境综合治理领域。
背景技术
浮游植物是水生态系统中的初级生产者，是整个水生态系统中物质循环和能量流动的基 础。浮游植物具有生长周期短、对环境变化敏感等特征，常被作为水环境变化的重要指示生 物之一，特别是针对有富营养化趋势的水体。浮游动物是水生态系统重要组成部分，其群落 结构与水环境因子关系密切，能准确、快速地反映出水生态环境状况，故常被作为指示生物， 应用于水质评价、水污染治理等方面。大型底栖动物在生态系统的能量流动和物质循环中起 着承上启下的作用，由于底栖动物寿命长，区域性强，迁移能力弱，且对环境变化较为敏感， 所以也常被作为评价水质的指示生物，在水质生物评价中得到了广泛应用。
研究水体指示性物种的种类组成、群落结构以及物种多样性等特征，对了解湖泊生态系 统组织、功能、状态、健康变化，以及湖泊健康评价管理具有重要的指导意义。但现有技术 多集中于单种生物的演替过程，或单类型生物的生物学评价方法，且在研究水生生物的演替 过程时，所选用的指标较为单一，多集中于密度和生物量的计算，缺少对物种演替情况的进 一步分析和生物学计算。同时，对不同种类的生物，缺少对湖泊或水库中各类生物的综合水 质生物学评价方法的集成与应用，导致水质生物学评价的缺乏综合性，从而使得湖库水污染 治理不够科学全面，湖库水生态修复面临局限性、单一性的挑战。
发明内容
发明目的：针对现有技术的问题与不足，本发明提供一种湖库水生态演替与水质生物学 综合评价方法，分析湖泊或者水库生态系统组织、功能、状态、健康变化，更加科学合理地 指导湖泊或者水库健康评价管理，进一步提升水质评价的准确性，有利于更合理、全面的水 污染治理和水生态修复。
技术方案：一种湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，对目标湖泊或者水库的水 样进行采集，对水样中指示性生物进行观察、鉴定和计数，计算目标湖泊或湖库水生态演替 方向并进行水质生物学综合评价，所述方法包括以下步骤：
采集目标湖泊或者水库的水样，分别鉴定和计算水样中浮游植物、浮游动物和大型底栖 动物等指示性生物的物种数、出现频率、密度和生物量等基本生物学信息。
基于目标湖泊或者水库的指示性生物的生物学信息，计算优势度指数并确定不同类别的 指示性生物的优势种，采用经Colewll等作加权的生态位宽度、生态位重叠指数差和生态响应 速率计算优势种的生态位特征，评估物种竞争地位和物种演变趋势，具体方法如下：
Y＝Ni/N×fi (式1)
IRI＝(W+N)×fi×104 (式2)
Figure BDA0003687407640000021
Pij＝nij/Ni (式4)
Figure BDA0003687407640000022
ΔOik＝∑k＝1Oik-∑i＝1Oik (式6)
R＝Bi/ΔOik(i＝k) (式7)
式中，Y为优势度指数；IRI为相对重要性指数；Ni为采样点中某种生物的总个体数；N 为采样点中各生物的总个体数；fi为某物种出现的频率；W为某一物种的生物量占总生物量 的百分比；N为某一物种的丰度占总丰度的百分比；Bi为生态位宽度；Pij为第i个优势种在 第j个采样点出现的个体数占该种所有个体数的比例；Oik为生态位重叠指数；ΔOik为生态位 重叠指数差；R为生态响应速率。
基于目标湖泊或者水库的指示性生物的优势种生物学信息，采用Schluter的方差比率法 计算优势种种间总体关联性、种间协变关系和群落结构稳定性，具体方法如下：
Pi＝ni/N (式8)
Figure BDA0003687407640000023
Figure BDA0003687407640000024
VR＝ST2/δT2 (式11)
W＝VR×N (式12)
式中，S为优势种总种数；N为采样点总数，ni为物种i出现的采样点数；Pi为物种i出现的采样点个数占总采样点总数的比例；Tj为样点j内出现的优势种种数；t为各样点中优势 物种数的平均数；δT2表示所有采样点优势物种数的方差；ST2表示优势物种数出现频度的方 差；VR为方差比率；W为检验统计量。
基于目标湖泊或者水库的指示性生物的优势种生物学信息，采用Shannon-wiener多样性 指数、Margalef丰富度指数、Pielou均匀度指数、QB/T指数、BPI生物学指数等进行水质生 物学评价，具体方法如下：
Figure BDA0003687407640000025
D＝(S-1)/lnN (式14)
J＝H′/lnS (式15)
QB/T＝B/T (式16)
BPI生物学指数＝lg(Na+2)/[lg(Nb+2)+lg(Nc+2)] (式17)
式中，H′为多样性指数；S为某类指示生物总种数，Ni为采样点中第i种生物的总个体数； N为采样点中某类生物的总个体数；D为丰富度指数；J为均匀度指数；B为臂尾轮虫属(富 营养型种)的种数，T为异尾轮虫属(贫营养型种)的种数；Na为寡毛类、蛭类和摇蚊幼虫数量；Nb为多毛类、甲壳类、除摇蚊幼虫以外其它水生昆虫数量；Nc为软体动物数量。
进一步的，所述指示性生物，包括：
浮游植物的优势种和浮游动物的优势种，通过优势度指数确定，若物种的优势度指数＞ 0.02，则可判定该物种为优势种；
大型底栖动物的优势种，通过相对重要性指数确定，若某物种的相对重要性指数＞1000， 则该物种为优势种；相对重要性指数介于100-1000，则该物种为重要种；相对重要性指数介 于10-100，则该物种为常见种；相对重要性指数＜10，则该物种为少见种。将能不通过500um 网筛的无脊椎动物个体称为大型底栖动物。
进一步的，所述竞争地位通过生态位宽度来比较，生态位宽度较大的物种对自然资源的 利用能力更强，常处于竞争的优势地位；所述物种演变趋势通过生态位重叠差值来比较，生 态位重叠差值＞0代表该物种有发展趋势，生态位重叠差值＜0代表该物种有衰退趋势。
进一步的，所述协变关系通过方差比率来评估，方差比率＜1代表优势物种总体为负协 变关系，方差比率＞1代表优势物种总体为正协变关系，群落结构稳定性通过检验统计量判 断，检验统计量大于χ2 0.05(df)表明该类指示性生物优势种间呈正关联，χ2检验(卡方检验) 是一种假设检验的方法，df表示自由度。
进一步的，所述Shannon-wiener多样性指数大于3指示水体为寡污，Shannon-wiener多 样性指数大于2小于等于3指示水体为β-中污，Shannon-wiener多样性指数大于1小于等于2 指示水体为α-中污，Shannon-wiener多样性指数大于0小于等于1指示水体为重污；Margalef 丰富度指数大于3指示水体为寡污，大于2小于等于3指示水体为β-中污，大于1小于等于 2指示水体为α-中污，大于0小于等于1指示水体为重污；Pielou均匀度指数大于0.5指示水 体为寡污，大于0.4小于等于0.5指示水体为β-中污，大于0.3小于等于0.4指示水体为α-中 污，大于0小于等于0.3指示水体为重污；BPI生物学指数小于等于0.1指示水体为清洁，大 于0.1小于等于0.5指示水体为轻污染，大于0.5小于等于1.5指示水体为β-中污，大于1.5 小于等于5.0指示水体为α-中污，大于5.0指示水体为重污；QB/T小于等于1指示水体为贫 营养，大于1小于等于2指示水体为中营养，大于2指示水体为富营养。
有益效果：本发明针对现有技术水质评价多集中于单种生物的演替过程，选用的指标较 为单一，多集中于密度和生物量的计算的缺陷，提出针对不同种类指示生物的方法集成，且 在密度和生物量的计算基础上增加了对物种演替情况的生物学计算方法，包括总体关联性、 种间协变关系和群落结构稳定性的计算，对研究水体指示性物种的种类组成、群落结构以及 物种多样性等有科学意义。同时，针对现有技术局限于单类型生物的生物学评价的缺陷，提 出对湖泊或水库中各类生物的综合水质生物学评价方法的集成与应用方法，对了解湖泊生态 系统组织、功能、状态、健康变化，以及湖泊健康评价管理具有重要的指导意义，本发明增 加了水质生物学评价的综合性，促使湖库水污染治理与水生态修复的方向更加科学全面。
附图说明
图1是本发明实施例方法的流程示意图；
图2是某湖泊浮游动物密度分析图；
图3是某湖泊浮游动物生物量分析图；
图4是某湖泊浮游动物水质生物学评价结果展示图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用 于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修 改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。
实施例1：一种湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，包括：
(1)采集目标湖泊或者水库的水样，分别鉴定和计算水样中浮游植物和浮游动物的物种 数、出现频率、密度和生物量等基本生物学信息；
(2)基于目标湖泊或者水库的指示性生物的生物学信息，计算优势度指数并确定不同类 别的指示性生物的优势种，采用经Colewll等作加权的生态位宽度、生态位重叠指数差和生态 响应速率计算优势种的生态位特征，评估物种竞争地位和物种演变趋势，具体方法如下：
Y＝Ni/N×fi
Figure BDA0003687407640000041
pij＝nij/Ni
Figure BDA0003687407640000042
Figure BDA0003687407640000051
R＝Bi/ΔOik(i＝k)
式中，Y为优势度指数；Ni为采样点中某种生物的总个体数；N为采样点中各生物的总个 体数；fi为某物种出现的频率；W为某一物种的生物量占总生物量的百分比；N为某一物种的 丰度占总丰度的百分比；Bi为生态位宽度；Pij为第i个优势种在第j个采样点出现的个体数 占该种所有个体数的比例；Oik为生态位重叠指数；ΔOik为生态位重叠指数差；R为生态响应 速率。
(3)基于目标湖泊或者水库的指示性生物的优势种生物学信息，采用Schluter的方差比 率法计算优势种种间总体关联性，具体方法如下：
Pi＝ni/N
Figure BDA0003687407640000052
Figure BDA0003687407640000053
VR＝ST2/δT2
W＝VR×N
式中，S为优势种总种数；N为采样点总数，ni为物种i出现的采样点数；Pi为物种i出现的采样点个数占总采样点总数的比例；Tj为样点j内出现的优势种种数；t为各样点中优势 物种数的平均数；VR为方差比率；W为检验统计量。
(4)基于目标湖泊或者水库的指示性生物的优势种生物学信息，采用Shannon-wiener 多样性指数、Margalef丰富度指数、Pielou均匀度指数、QB/T指数、BPI生物学指数等进行水 质生物学评价，具体方法如下：
Figure BDA0003687407640000054
D＝(S-1)/lnN
J＝H'/lnS
QB/T＝B/T
式中，H′为多样性指数；S为某类指示生物总种数，Ni为采样点中第i种生物的总个体数； N为采样点中某类生物的总个体数；D为丰富度指数；J为均匀度指数；B为臂尾轮虫属(富 营养型种)的种数，T为异尾轮虫属(贫营养型种)的种数。
步骤(2)中通过指示性生物通过优势度指数确定，若该物种的优势度指数＞0.02，则可 判定该物种为优势种。
步骤(2)中竞争地位通过生态位宽度来比较，生态位宽度较大的物种对自然资源的利用 能力更强，常处于竞争的优势地位；所述物种演变趋势通过生态位重叠差值来比较，生态位 重叠差值＞0代表该物种有发展趋势，生态位重叠差值＜0代表该物种有衰退趋势。
步骤(3)中协变关系通过方差比率来评估，方差比率＜1代表优势物种总体为负协变关 系，方差比率＞1代表优势物种总体为正协变关系，群落结构稳定性通过检验统计量判断， 检验统计量大于χ2 0.05(df)表明该类指示性生物优势种间呈正关联。
某湖泊2017-2019年逐月调查的定量样点中，共鉴定出浮游动物49种，其中轮虫33种， 占67.35％；枝角类9种，占18.37％；桡足类7种，占14.29％。根据优势度>0.02确定17年大纵湖浮游动物优势种有7种，分别为：萼花臂尾轮虫(Brachionuscalyciflorus Pallas)、方 形臂尾轮虫(Brachionusquadridentatus)、晶囊轮虫(Asplanchnidaesp.)、曲腿龟甲轮虫 (Keratellavalga Ehrenberg)、针簇多肢轮虫(Polyarthratrigla Ehrenberg)和真翅多肢轮虫 (Polyarthraeuryptera)。18年优势种有9种，方形臂尾轮虫和真翅多肢轮虫不再是优势种， 独角聚花轮虫(Conochilusunicornis)迈氏三肢轮虫(Filiniamaio)和脾状四肢轮虫 (Tetramastixopoliensis)成为新增加的优势种，19年新增优势种2种，分别为剪形臂尾轮虫 (Brachionusforficula)和螺形龟甲轮虫(Keratellacochlearis)。
由表1可知，2017年晶囊轮虫有最大的发展前景(ΔOik＝0.063)，而真翅多肢轮虫的发 展受到极大限制(ΔOik＝-1.796)，到2018年已不再是优势种。2018年针簇多肢轮虫(ΔOik＝0.172) 发展最为可观，独角聚花轮虫的发展空间受到限制(ΔOik＝-0.310)，2018年优势种生态位重 叠差值波动最小，而2019年部分物种生态位重叠差值达到三年的最大值与最小值，如脾状四 肢轮虫(ΔOik＝7.603)和剪形臂尾轮虫(ΔOik＝-11.028)。综合三年的优势种发展趋势，萼花 臂尾轮虫、脾状四肢轮虫、曲腿龟甲轮虫和针簇多肢轮虫属于较为稳定的发展型浮游动物， 方形臂尾轮虫、独角聚花轮虫、剪形臂尾轮虫和迈氏三肢轮虫属于衰退型浮游动物。大纵湖 2017-2019年方差比率(R)值均大于1，且检验统计量(W)均大于χ2 0.05(df)，表明浮游动 物优势种间总体上呈显著正关联，且关联性逐年增长，说明浮游动物群落结构逐渐趋于稳定。
步骤(4)中Shannon-wiener多样性指数大于3指示水体为寡污，Shannon-wiener多样性 指数大于2小于等于3指示水体为β示中污，Shannon-wiener多样性指数大于1小于等于2 指示水体为α示中污，Shannon-wiener多样性指数大于0小于等于1指示水体为重污；Margalef 丰富度指数大于3指示水体为寡污，大于2小于等于3指示水体为β示中污，大于1小于等 于2指示水体为α示中污，大于0小于等于1指示水体为重污；Pielou均匀度指数大于0.5 指示水体为寡污，大于0.4小于等于0.5指示水体为β示中污，大于0.3小于等于0.4指示水 体为α示中污，大于0小于等于0.3指示水体为重污；BPI生物学指数小于等于0.1指示水体 为清洁，大于0.1小于等于0.5指示水体为轻污染，大于0.5小于等于1.5指示水体为β示中 污，大于1.5小于等于5.0指示水体为α示中污，大于5.0指示水体为重污；QB/T小于等于1指示水体为贫营养，大于1小于等于2指示水体为中营养，大于2指示水体为富营养。
实施例2：一种湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，与实施例1主要区别在于选 用的指示生物为大型底栖动物，包括：
(1)采集目标湖泊或者水库的水样，分别鉴定和计算水样中大型底栖动物等指示性生物 的物种数、出现频率、密度和生物量等基本生物学信息；
(2)基于目标湖泊或者水库的指示性生物的生物学信息，计算优势度指数并确定不同类 别的实质性生物的优势种：
IRI＝(W+N)×fi×104
式中，IRI为相对重要性指数；fi为某物种出现的频率；W为某一物种的生物量占总生物 量的百分比；N为该物种的丰度占总丰度的百分比。
(3)基于目标湖泊或者水库的指示性生物的优势种生物学信息，采用Shannon-wiener 多样性指数、Margalef丰富度指数、Pielou均匀度指数、BPI生物学指数等进行水质生物学评 价，具体方法如下：
Figure BDA0003687407640000071
D＝(S-1)/lnN
J＝H'/lnS
BPI生物学指数＝lg(N1+2)/[lg(N2+2)+lg(N3+2)]
式中，H′为多样性指数；S为某类指示生物总种数，Ni为采样点中第i种生物的总个体数； N为采样点中某类生物的总个体数；D为丰富度指数；J为均匀度指数；N1为寡毛类、蛭类 和摇蚊幼虫数量；N2为多毛类、甲壳类、除摇蚊幼虫以外其它水生昆虫数量；N3为软体动物 数量；
大型底栖动物的优势种通过相对重要性指数确定，若某物种的相对重要性指数＞1000， 则该物种为优势种；相对重要性指数介于100-1000，则该物种为重要种；相对重要性指数介 于10-100，则该物种为常见种；相对重要性指数＜10，则该物种为少见种。
Shannon-wiener多样性指数大于3指示水体为寡污，Shannon-wiener多样性指数大于2 小于等于3指示水体为β示中污，Shannon-wiener多样性指数大于1小于等于2指示水体为 α示中污，Shannon-wiener多样性指数大于0小于等于1指示水体为重污；Margalef丰富度 指数大于3指示水体为寡污，大于2小于等于3指示水体为β示中污，大于1小于等于2指示水体为α示中污，大于0小于等于1指示水体为重污；Pielou均匀度指数大于0.5指示水体为寡污，大于0.4小于等于0.5指示水体为β示中污，大于0.3小于等于0.4指示水体为α示 中污，大于0小于等于0.3指示水体为重污；BPI生物学指数小于等于0.1指示水体为清洁， 大于0.1小于等于0.5指示水体为轻污染，大于0.5小于等于1.5指示水体为β示中污，大于 1.5小于等于5.0指示水体为α示中污，大于5.0指示水体为重污；QB/T小于等于1指示水体 为贫营养，大于1小于等于2指示水体为中营养，大于2指示水体为富营养。
表1某湖泊指示优势种生态位宽度、生态位重叠差值和生态响应速率
Figure BDA0003687407640000091

Claims (5)

1.一种湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集目标湖泊或者水库的水样，分别鉴定和计算水样中指示性生物的生物学信息；
基于目标湖泊或者水库的指示性生物的生物学信息，计算优势度指数并确定不同类别的指示性生物的优势种，计算优势种的生态位特征，评估物种竞争地位和物种演变趋势；
基于目标湖泊或者水库的指示性生物的优势种生物学信息，计算优势种种间总体关联性、种间协变关系和群落结构稳定性；
基于目标湖泊或者水库的指示性生物的优势种生物学信息，采用Shannon-wiener多样性指数、Margalef丰富度指数、Pielou均匀度指数、QB/T指数、BPI生物学指数进行水质生物学评价。
2.根据权利要求1所述的湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，其特征在于，所述指示性生物是指浮游植物、浮游动物和大型底栖动物；所述指示性生物的优势种，包括：
浮游植物的优势种和浮游动物的优势种，通过优势度指数确定，若物种的优势度指数＞0.02，则判定该物种为优势种；
大型底栖动物的优势种，通过相对重要性指数确定，若某物种的相对重要性指数＞1000，则该物种为优势种；相对重要性指数介于100-1000，则该物种为重要种；相对重要性指数介于10-100，则该物种为常见种；相对重要性指数＜10，则该物种为少见种。
3.根据权利要求1所述的湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，其特征在于，所述竞争地位通过生态位宽度来比较；所述物种演变趋势通过生态位重叠差值来比较，生态位重叠差值＞0代表该物种有发展趋势，生态位重叠差值＜0代表该物种有衰退趋势。
4.根据权利要求1所述的湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，其特征在于，所述协变关系通过方差比率来评估，方差比率＜1代表优势物种总体为负协变关系，方差比率＞1代表优势物种总体为正协变关系，群落结构稳定性通过检验统计量判断，检验统计量大于χ2 0.05，表明该类指示性生物优势种间呈正关联。
5.根据权利要求1所述的湖库水生态演替与水质生物学综合评价方法，其特征在于，所述Shannon-wiener多样性指数大于3指示水体为寡污，Shannon-wiener多样性指数大于2小于等于3指示水体为β-中污，Shannon-wiener多样性指数大于1小于等于2指示水体为α-中污，Shannon-wiener多样性指数大于0小于等于1指示水体为重污；Margalef丰富度指数大于3指示水体为寡污，大于2小于等于3指示水体为β-中污，大于1小于等于2指示水体为α-中污，大于0小于等于1指示水体为重污；Pielou均匀度指数大于0.5指示水体为寡污，大于0.4小于等于0.5指示水体为β-中污，大于0.3小于等于0.4指示水体为α-中污，大于0小于等于0.3指示水体为重污；BPI生物学指数小于等于0.1指示水体为清洁，大于0.1小于等于0.5指示水体为轻污染，大于0.5小于等于1.5指示水体为β-中污，大于1.5小于等于5.0指示水体为α-中污，大于5.0指示水体为重污；QB/T小于等于1指示水体为贫营养，大于1小于等于2指示水体为中营养，大于2指示水体为富营养。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115804278A (zh) * 2022-11-24 2023-03-17 辽宁工程技术大学 一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070011800A (ko) * 2005-07-21 2007-01-25 배연재 저서성 대형무척추동물을 이용한 하천의 생물학적 수질평가 방법
JP2008185455A (ja) * 2007-01-30 2008-08-14 Institute Of Freshwater Biology 水域環境の評価方法
CN104899475A (zh) * 2015-05-21 2015-09-09 上海大学 利用水体沉积物中微生物多样性指标评价水质的方法
CN105409612A (zh) * 2015-10-26 2016-03-23 黑龙江省科学院自然与生态研究所 河岸带湿地水质净化植物优势种的筛选方法
CN107449883A (zh) * 2017-08-02 2017-12-08 江苏省环境监测中心 一种湖泊、水库水生态健康评估技术方法
CN113887876A (zh) * 2021-09-07 2022-01-04 四川大学 一种基于涉河生物和生境质量的河流生态自然度评价方法
CN114565221A (zh) * 2022-01-21 2022-05-31 山东省济南生态环境监测中心 水生态系统环境质量综合评价方法
CN114565246A (zh) * 2022-02-17 2022-05-31 生态环境部华南环境科学研究所 一种基于大型底栖动物综合指数的溪流水质评价方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20070011800A (ko) * 2005-07-21 2007-01-25 배연재 저서성 대형무척추동물을 이용한 하천의 생물학적 수질평가 방법
JP2008185455A (ja) * 2007-01-30 2008-08-14 Institute Of Freshwater Biology 水域環境の評価方法
CN104899475A (zh) * 2015-05-21 2015-09-09 上海大学 利用水体沉积物中微生物多样性指标评价水质的方法
CN105409612A (zh) * 2015-10-26 2016-03-23 黑龙江省科学院自然与生态研究所 河岸带湿地水质净化植物优势种的筛选方法
CN107449883A (zh) * 2017-08-02 2017-12-08 江苏省环境监测中心 一种湖泊、水库水生态健康评估技术方法
CN113887876A (zh) * 2021-09-07 2022-01-04 四川大学 一种基于涉河生物和生境质量的河流生态自然度评价方法
CN114565221A (zh) * 2022-01-21 2022-05-31 山东省济南生态环境监测中心 水生态系统环境质量综合评价方法
CN114565246A (zh) * 2022-02-17 2022-05-31 生态环境部华南环境科学研究所 一种基于大型底栖动物综合指数的溪流水质评价方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN115804278A (zh) * 2022-11-24 2023-03-17 辽宁工程技术大学 一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法
CN115804278B (zh) * 2022-11-24 2024-02-02 辽宁工程技术大学 一种基于水热胁迫响应的萌发生态位模型及恢复物种的优选方法

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