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1 18,37(1): 农业环境科学学报 18 年 1 月 Journal of Agro Environment Science 陈佳勃, 赵瑞辰, 王艳杰, 等. 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 [J]. 农业环境科学学报, 18, 37(1): CHEN Jia-bo, ZHAO Rui-chen, WANG Yan-jie, et al. Fuzzy comprehensive evaluation based on macroinvertebrate biological indices for water quality moni toring in the Qing River basin[j]. Journal of Agro-Environment Science, 18, 37(1): 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陈佳勃 1, 赵瑞辰 1* 1,3, 王艳杰, 李法云 (1. 辽宁石油化工大学生态环境研究院, 辽宁抚顺 1131;. 辽宁石油化工大学化学化工与环境学部, 辽宁抚顺 1131;3. 湖南农业大学资源环境学院, 长沙 4118) 摘要 : 为评价不同水期清河流域水环境状态, 采用模糊综合评价法以大型底栖动物 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(Family Biotic Index) 指数和敏感性指数 6 个生物指数为评价因子进行水体等级隶属度计算, 综合比较得到和各点位的水体状态等级清河流域大型底栖动物群落结构组成及生物指数在和之间发生变化, 整体表现为生物物种丰度多样性丰富度及敏感性指数大于, 清河及主要支流上游生物多样性及敏感性类群比例较大, 下游乡镇及城区附近的生物类群多样性降低, 耐污值高的生物比例增加模糊综合评价结果表明, 和水体呈的样点比例分别为 1.5% 1.5% 75% 和 18.75% 43.75% 37.5%, 清河流域干流及支流上游点位多为和, 下游点位多呈状态关键词 : 大型底栖动物 ; 生物指数 ; 水质 ; 模糊综合评价中图分类号 :X8.3 文献标志码 :A 文章编号 :167-43(18) doi: /jaes Fuzzy comprehensive evaluation based on macroinvertebrate biological indices for water quality monitoring in the Qing River basin CHEN Jia-bo 1, ZHAO Rui-chen, WANG Yan-jie 1*, LI Fa-yun 1, 3 (1.Institute of Eco-environmental Sciences, Liaoning Shihua University, Fushun 1131, China;.College of Chemistry, Chemical Engi neering and Environmental Engineering, Liaoning Shihua University, Fushun 1131, China; 3.School of Resources and Environmental Sci ence, Hunan Agricultural University, Changsha 4118, China) Abstract:Macroinvertebrates, the main aquatic organisms in riverine environments, can reflect changes in river water quality. This study used a fuzzy comprehensive evaluation method based on macroinvertebrate indices to evaluate the quality of the water in the Qing River ba sin during different water periods. Macroinvertebrate species abundance, density, and related indices were first calculated and analyzed. Then the Shannon Wiener diversity index, Margalef richness index, Simpson diversity index, Pielou evenness index, family biotic index (FBI), and sensitivity index for macroinvertebrates were used as evaluation factors to establish fuzzy and weight matrices and the water grades were calculated. By comparing these grades, the water level of each point in the dry and wet seasons was obtained. The macroinverte brate community structure and biological indices in Qing River basin changed between dry and wet seasons at different sites. Overall, the abundance, diversity, richness, and sensitivity indices were higher in the wet season than in the dry season. The upper reaches of Qing Riv 收稿日期 : 录用日期 : 作者简介 : 陈佳勃 (198 ), 男, 辽宁沈阳人, 博士, 主要从事环境风险评估方面的研究 chenjiabo@16.com * 通信作者 : 王艳杰 yanjie_wang81@hotmail.com 基金项目 : 国家自然科学基金项目 ( ); 辽宁石油化工大学科学基金项目 (185) Project supported:the National Natural Science Foundation of China( );The Research Fund for Scientific Talent of LSHU(185)

2 838 农业环境科学学报第 37 卷第 1 期 er and its main tributaries were more biodiverse and sensitive to change than the lower reaches. Biodiversity decreased downstream, near townships and urban areas, and the proportion of benthic macroinvertebrates with a high tolerance for pollution increased. The results of the fuzzy comprehensive evaluation showed that the proportion of clean, slightly polluted, and moderately polluted samples from the dry and wet seasons was 1.5%, 1.5%, 75% and 18.75%, 43.75%, 37.5%, respectively. The number of moderately polluted sites decreased and the number of clean and slightly polluted sites increased, during the wet season. Most of the upper reaches of the main stream and its tribu taries were clean or slightly polluted while the lower reaches were mostly moderately polluted. Keywords:macroinvertebrates; biological indices; water quality; fuzzy comprehensive evaluation 人类活动对河流生态系统的影响越来越大, 因此能够通过适宜的监测和评估方法对河流质量进行评价是非常重要的, 有利于在了解河流状态的基础上对河流进行保护和管理 [1] 大型底栖动物在河流生态系统功能中起着关键作用, 是能量流动和物质循环过程中的主要环节之一, 也是欧洲水框架指令中评估河流生态状况的重要水生生物类群之一 [] 大型底栖动物主要生活在河流底质中, 具有移动能力差生活范围广及生活史相对较长等特点, 与水质理化指标相比, 能够更持续地反映长时间段的河流水质理化特征及物理生境的变化, 因此, 利用大型底栖动物进行河流水环境评价, 可以降低水质理化指标的监测频次, 同时达到综合体现一个时期河流水环境状况的目的 [3-4] 河流水质生物评价通常以研究区域的生物群落特征为基础, 通过生物指数的计算与等级划分来评价河流水质状态 [5-8], 基于大型底栖动物的生物评价指数主要包括 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(Family biotic index) 指数 BPI(Biotic pollution in dex) 生物学污染指数 Goodnight-Whitley 修正指数和敏感性指数等 [9-11] 通常根据研究区域类型选择几种代表性生物指数进行水质生物评价, 一般要包含体现大型底栖动物群落结构特征多样性以及物种耐污程度的生物指数 [1-13] 由于不同指数的量纲以及考虑的侧重点不同, 通常在评价结果上存在差异, 为了改善这种情况, 可以采用一些处理或分析方法, 将不同指数综合分析, 进行水质生物评价模糊综合评价法以选定的参数作为评价因子, 根据分级标准通过模糊矩阵建立评价因子权重和归一化处理矩阵运算得到不同等级的隶属度, 再根据最大隶属度原则得到模 [14] [15] 糊综合评价结果池仕运等运用综合生物指数法和模糊综合评价法对沙颍河进行水质生物学评价, 通过对比分析, 模糊综合评价法的评价结果更为合理本研究中, 根据清河流域的特点, 从大型底栖动物群落结构组成多样性耐污性 3 个方面选择 6 个生物指数 (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 指数和敏感性指数 ) 作为评价因子, 运用模糊综合评价法对清河流域和的水环境状况进行生物评价, 将模糊综合评价法与河流水质生物评价相结合, 以符合流域特征的大型底栖动物生物指数为基础, 进行综合量化计算与分析, 计算过程与数据结果更加客观, 既能直观地反映河流水质状况, 又可避免单一生物指数评价中因侧重点不同对评价结果产生的影响, 从而为流域水生态保护和管理提供依据 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 km, 河流长度 17 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 69 mm, 年均气温 6.5 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 11 年 5 月 ( ) 和 8 月 ( ) 进行大型底栖动物调查 1. 大型底栖动物样品采集在清河的 16 个采样点分别使用索伯网 (4 cm 4 cm,45 μm) 采集大型底栖动物样品, 综合考虑河流底质类型底质粒径河流流速水深等主要因素, 每个采样点选择 3 个典型的微生境进行样品采集, 将索伯网置于选好的位置, 下边框固定在河流水底, 挑选索伯网下边框内的石块置于桶内并洗净, 然后搅动边框内底质, 使大型底栖动物顺流进入索伯网中, 然后将网内的生物清洗到采样桶内, 过 4 目筛, 加 7% 的乙醇溶液保存在 5 ml 塑料瓶中将采集的样品进行分

3 18 年 1 月 839 陈佳勃等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 N W E S S16 S5 S4 S15 西丰县 S7 S3 S S14 S1 S13 开原市 S6 S1 S11 S8 S9 S1 图例辽河流域 9.5 流域边界河流水库县镇取样点 19 km 图 1 清河流域采样点分布图 Figure 1 Sampling sites in Qing River basin 拣参考相关资料在解剖镜和显微镜下鉴定[16-17] 1.3 数据处理式中 ni 为第 i 种的个体数 NI 为敏感性种类的种数耐污值 3[19] 采用 Mann-Whitney U 检验法对不同水期的大型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 Shannon-Wiener 多样性指数 H H = - P i ln P i S i=1 式中 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 Margalef 丰富度指数 dm dm= S-1 /lnn Simpson 多样性指数 d N ( N -1) d= s Ni ( Ni - 1 ) i=1 Pielou 均匀度指数 J J = H /lns FBI 指数 FBI = n i t i /N F i=1 式中 ni 为第 i 科的个体数 ti 为第 i 科的耐污值[18] 敏感性指数 I n NI I= i=1 N i 1% 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 经过矩阵运算得到模糊综合评价矩阵 B B=A R 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 中完成结果与讨论.1 清河大型底栖动物群落结构特征清河流域共采集到大型底栖动物 57 类隶属于 3 门 4 纲 3 科共采集大型底栖动物 4 种丰水期 5 种所采集的大型底栖动物中水生昆虫比例较大占底栖动物总数 84.% 水生昆虫比例比高 4.15% 蜉蝣目和毛翅目的生物种类及所占百分比增加双翅目比例相对降低优势生物类群主要为双翅目摇蚊科 Chironomidae 优势类群发生变化蜉蝣目的四节蜉科 Baeti dae 扁蜉科 Heptageniidae 二尾蜉科 Siphluridae 和毛翅目的纹石蛾科 Hydropsychidae 沼石蛾科 Limnephilidae 百分比增大摇蚊科 Chironomidae

4 84 的优势度降低大型底栖动物物种丰度是指一个群落或生境中采样面积内的生物物种数, 是衡量生物群落整体特征的主要参数, 物种丰度的变化能够反映环境条件的影响生物密度指单位面积内的大型底栖动物个体总数, 单位为个 m - 清河流域不同采样点位和大型底栖动物物种丰度及生物密度变化见图和图 3 大型底栖动物物种丰度最高值和最低值分别为 4 和 6, 出现在 S15 和 S14 点位, 各点位物种丰度均值为 13 物种丰度最高值和最低值分别为 35 和 7, 出现在 S9 和 S5 点位, 各点位物种丰度均值为 17 和大型底栖动物物种丰度无显著性差异 (Z=-1.551,P=.11) 除 S1 S3 和 S5 外, 其他各点位物种丰度均大于大型底栖动物生物密度最高值和最低值分别为 14 个 m - 和 58 个 m -, 各点位间生物密度差异较大大型底栖动物生物密度最高值和最低值分别为 98 个 m - 和 9 个 m -, 与相比, 各点位间生物密度差异变小和大型底栖动物生物密度均值分别农业环境科学学报第 37 卷第 1 期为 518 个 m - 和 494 个 m -, 两水期无显著性差异 (Z=-.45,P=.651). 不同水期清河流域大型底栖动物多样性变化通过计算清河流域和的 6 个生物指数, 分析研究区域不同水期的大型底栖动物变化特征见图 4 大型底栖动物 Shannon-Wiener 多样性指数平均值为 1.81±.4, 最大值与最小值相差 1.1 大型底栖动物 Shannon-Wiener 多样性指数平均值为.3±.4, 最大值与最小值相差 1.1 和大型底栖动物 Shannon-Wiener 多样性呈显著性差异 (Z=-.89,P=.5), 其中不同点位的大型底栖动物 Shannon-Wiener 多样性差异相对较大和大型底栖动物 Margalef 丰富度指数平均值分别为.14±.5 和.79±.77, 各点位丰富度最大值与最小值相差较大, 差值为.55, 差值为 1.9, 两水期之间大型底栖动物 Margalef 丰富度差异显著 (Z=-.356,P=.18) 大型底栖动物 Simpson 多样性指数平均值为 3.54± 1.3, 低于的 Simpson 多样性 (3.67±1.1), 和 Simpson 多样性最大值与最小值差值相物种丰度 S1 S S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S1 S11 S1 S13 S14 S15 S16 图清河流域与大型底栖动物物种丰度 Figure Species abundance of macroinvertebrates in dry and wet season of Qing River basin 生物密度 / 个 m S1 S S3 S4 S5 S6 S7 S8 S9 S1 S11 S1 S13 S14 S15 S16 图 3 清河流域与大型底栖动物生物密度 Figure 3 Macroinvertebrates density in dry and wet season of Qing River basin

5 18 年 1 月陈佳勃, 等 : 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 841 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 指数敏感性指数图 4 清河流域大型底栖动物生物指数特征 Figure 4 Characteristics of macroinvertebrate community indices in Qing River basin 差较小, 分别为 3.8 和 3.81, 两水期之间 Simpson 多样性无显著性差异 (Z=-.547,P=.585) 和大型底栖动物 Pielou 均匀度指数平均值相差较小, 分别为.67±.14 和.64±.7, 最大值与最小值相差.46, 相差.7 两水期大型底栖动物 Pielou 均匀度差异不显著 (Z=-.64,P=.546) 大型底栖动物 FBI 指数均值表现为 (5.86±.34) 大于 (5.7±.74), 和最大最小 FBI 差值分别为 1.3 和.46 两水期 FBI 指数差异不显著 (Z=-.999,P=.318) 大型底栖动物敏感性指数平均值为 7.87±3.98, 最大值与最小值相差 11.5, 敏感性指数平均值 (7.16±19.6) 和最大值与最小值差值 (51.1) 明显大于, 两水期呈显著性差异 (Z=-3.58,P=.1).3 清河流域模糊数学综合评价大型底栖动物 Shannon-Wiener 多样性指数 Mar galef 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 个生物指数的评价等级分为 4 级 ( 表 1) 根据各评价因子分级标准和实际表 1 大型底栖动物生物指数评价标准 Table 1 Grading standards of benthic macroinvertebrates indices 生物指数 [1-] Shannon-Wiener 多样性指数 [3-4] Margalef 丰富度指数 [5-6] Simpson 多样性指数 [7-8] Pielou 均匀度指数 [18,9] FBI 指数 [3] 敏感性指数重度污染 1

6 84 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 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 ) 水体呈状态的点位为 S9 和 S15, 所占比例为 1.5%, 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 1.5%, 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, 相对于点, 敏感性指数分别降低 3.73% 和 1.4% 呈状态的采样点位有 1 个, 占总体样点的 75%, 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表不同点位水体污染状态的隶属度和模糊综合评价 Table Membership degrees and fuzzy comprehensive evaluation of water pollution at different sites in dry season 农业环境科学学报第 37 卷第 1 期落和堆放的现象, 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 S1~S5 S7 S1~S14 和 S16 点位处于状态, 其中 S1 S~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 S1~S13 和 S16 周边以农业为主, 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 [31], 影响水质, 对大型底栖动物敏感类群影响较大, 导致敏感性指数较低, 这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 [3-34] 清河流域的水体污染状态 ( 表 3) 与枯水期相比变化较大, 其中状态点位有 3 个, 除 S9 和 S15 点位外, 又增加了 S6, 占总体样点的比例提高到 18.75%, 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表 3 不同点位水体污染状态的隶属度和模糊综合评价 Table 3 Membership degrees and fuzzy comprehensive evaluation of water pollution at different sites in wet season 采样点重度污染模糊综合评价结果采样点重度污染模糊综合评价结果 S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S S

7 18 年 1 月陈佳勃, 等 : 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类的生存提供适宜条件 [35] 状态的点位增幅较大, 由的个点位增加到 7 个点位, 所占比例也达到 43.75% 样点主要位于清河支流上游和清河水库的入库河流, 河流水量增大, 使得河水覆盖部分的底质比例增加, 为大型底栖动物提供了更多的生存空间 [35], 同时, 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相比, 中度污染点位所占百分比下降 37.5%, 其中 S7 S1~S13 和 S16 由的变成状态, 这些点主要位于清河干流和支流中上游, 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, 和都呈状态, 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,S~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, 水质呈中度污染状态水环境受到人类活动的直接或间接影响 [36] 城乡生活污水排放垃圾的无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 [37-38] 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 [15,39-4] [39] 足伍名群采用熵权法赋权对清水江流域水质进行模糊综合评价, 充分考虑了多样本间的联系并 [15] 削弱异常值的影响, 评价结果更合理池仕运等采用综合生物指数法和模糊综合评价法以大型底栖动物生物指数为基础对沙颍河干流进行水质生物学评价, 通过对比分析发现, 模糊综合评价法强化了指标实测值与水质污染程度隶属度的函数量化关系, 使评价结果更符合实际情况 3 结论 (1) 清河流域大型底栖动物物种丰度均值高于, 生物密度为大于, 两水期之间物种丰度和生物密度无显著性差异, 优势生物种类不同 () 大型底栖动物 Shannon-Wiener 多样性 Mar galef 丰富度和敏感性指数在和之间变化较大, 差异显著清河及主要支流上游生物多样性较高且敏感性类群比例较大, 下游乡镇及城区附近的生物类群多样性降低, 耐污值高的生物比例增加 (3) 模糊综合评价结果表明, 清河水体呈和的样点比例分别为 1.5% 1.5% 和 75% 水体呈 (18.75%) 和 (43.75%) 状态的样点增加, (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参考文献 : [1] Maloney K O, Feminella J W. Evaluation of single- and multi-metric benthic macroinvertebrate indicators of catchment disturbance over time at the Fort Benning Military Installation, Georgia, USA[J]. Ecologi cal Indicators, 6, 6(3): [] European Commission. Directive of the European Parliament and of the Council /6/EC establishing a framework for community action in the field of water policy[r]. Brussels: European Commission,. [3] Gabriels W, Lock K, Pauw N D, et al. Multimetric Macroinvertebrate Index Flanders(MMIF)for biological assessment of rivers and lakes in Flanders(Belgium)[J]. Limnologica-Ecology and Management of In land Waters, 1, 4(3): [4] 殷旭旺, 徐宗学, 高欣, 等. 渭河流域大型底栖动物群落结构及其与环境因子的关系 [J]. 应用生态学报, 13, 3(1):4-44. YIN Xu-wang, XU Zong-xue, GAO Xin, et al. Macrobenthos communi ty structure and its relationships with environmental factors in Weihe River basin, northwest China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 13, 3(1):4-44. [5] Suriano M T, Fonseca-Gessner A A, Roque F O, et al. Choice of macro invertebrate metrics to evaluate stream conditions in Atlantic Forest, Brazil[J]. Environmental Monitoring & Assessment, 11, 175(1 / / 3 / 4): [6] Chessman B C. Rapid assessment of rivers using macroinvertebrates:a procedure based on habitat-specific sampling, family level identifica tion and a biotic index[j]. Austral Ecology, 1, (1):1-19. [7] Sandin L, Hering D. Comparing macroinvertebrate indices to detect or ganic pollution across Europe:A contribution to the EC Water Frame work Directive intercalibration[j]. Hydrobiologia, 4, 516(1/ / 3): [8] 吴东浩, 王备新, 张咏, 等. 底栖动物生物指数水质评价进展及在中国的应用前景 [J]. 南京农业大学学报, 11, 34(): WU Dong-hao, WANG Bei-xin, ZHANG Yong, et al. Advances in the use of biotic index for water quality bioassessment with benthic macro

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