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中国底栖动物水质生物监测指数和水质等级构建
Establishment of Chinese Macroinvertebrate Score Index and Water Quality Boundary
投稿时间:2018-07-10  修订日期:2018-09-03
DOI:10.19316/j.issn.1002-6002.2018.06.02
中文关键词:  生物评价  水质评价标准  BMWP  溪流  湖泊
英文关键词:biological assessment  assessment criteria of water quality  BMWP  stream  lake
基金项目:江苏省环境监测基金(1608);江苏省自然科学基金(BK20171385);国家水体污染控制与治理科技重大专项(2017ZX07302-001)
作者单位
张汲伟 南京农业大学, 水生昆虫与溪流生态实验室, 江苏 南京 210095 
蔡琨 江苏省环境监测中心, 江苏 南京 210036 
于海燕 浙江省环境监测中心, 浙江 杭州 310012 
姜永伟 辽宁省环境监测实验中心, 辽宁 沈阳 120031 
李旭文 江苏省环境监测中心, 江苏 南京 210036 
周胜利 浙江省环境监测中心, 浙江 杭州 310012 
谢志才 中国科学院武汉水生生物研究所, 湖北 武汉 430072 
王业耀 中国环境监测总站, 国家环境保护环境监测质量控制重点实验室, 北京 100012 
金小伟* 中国环境监测总站, 国家环境保护环境监测质量控制重点实验室, 北京 100012 
王备新* 南京农业大学, 水生昆虫与溪流生态实验室, 江苏 南京 210095 
通讯作者:王备新*  南京农业大学, 水生昆虫与溪流生态实验室, 江苏 南京 210095  
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中文摘要:
      水质生物监测是水生态环境质量管理的重要内容,构建实用性强的生物指数有助于推动中国的水质生物监测工作。根据江苏、浙江、辽宁、江西和湖南等省份的溪流与河流湖泊共计839个底栖动物数据,将中国已有的底栖动物科级分类单元水质敏感性分值打分表扩充和修订至159个科。采用统计法分别构建了符合中国可涉水水体(溪流等)和不可涉水水体(河流、湖泊等)底栖动物分值指数(Chinese Macroinvertebrate Score Index,CMSI)和底栖动物平均分值指数(Average Chinese Macroinvertebrate Score Index,ACMSI)及水质评价等级体系。CMSI和ACMSI与总氮、总磷、高锰酸盐指数和溶解氧之间Pearson相关性显著,表明研究构建的CMSI和ACMSI是可以反映水质变化的。建议通过实践进一步验证CMSI和ACMSI的可靠性和实用性。
英文摘要:
      Water quality biomonitoring is the key component of water eco-environment quality management. The development of a sound biological index is very important for developing a national-wide biomonitoring program. In this study, we firstly re-established scores of 159 benthic macroinvertebrate families based on the data of streams, rivers and lakes collecting from provinces of Jiangsu, Zhejiang, Liaoning, Jiangxi and Hunan. Then we applied statistical method to build water quality boundary of Chinese Macroinvertebrate Score Index (CMSI) and Average Chinese Macroinvertebrate Score Index (ACMSI) for streams, rivers and lakes, respectively, based on 839 samples. Both CMSI and ACMSI had the significant Pearson's relationship with total nitrogen, total phosphorus, permanganate index and dissolved oxygen, indicating CMSI and ACMSI were the potential indicators of water quality. We suggested more tests on the robustness and practicability were required before CMSI and ACMSI could be used in routine water quality monitoring.
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