B-IBI在东江河流健康评估中的应用研究

基于东江流域24个采样点的底栖无脊椎动物监测数据，构建生物完整性指数，采用比值法统一筛选出的核心参数的量纲，将各个参数累加得到B-IBI值.以参照点B-IBI值的25%分位数为健康基准值，小于25%分位数值的进行4等分，划分河流生态健康评价标准:B-IBI387为健康；290B-IBI387为亚健康；193B-IBI290为一般；097B-IBI193为差；B-IBI097为极差.运用构建的B-IBI对东江流域的主要干支流进行健康评估，结果显示，全流域24个样点中达到健康和亚健康水平的占292%，一般占292%，差和极差占416%.     

漓江水质硅藻生物监测方法研究

以漓江为示范区,比较硅藻IBD、IPS指数与我国现有河流物化监测的差异性,并对漓江生态状况进行评估.水质物化评价显示漓江为Ⅱ类及优于Ⅱ类以上水体,硅藻IPS和IBD评价表明漓江为中等及中等以上水体,不同的监测断面,水质物化与硅藻IPS及IBD生物评价结果不完全一致.硅藻生态类群组成显示,9月较3月耐中污染和强污染种群、异养硅藻、喜好低氧硅藻类群明显增加,水质下降,不同月份水体均以喜中性和碱性的硅藻类群为主.IBD、IPS指数均与水体溶解氧呈显著正相关(P<0.05).以上结果对开展我国河流生物监测具有一定的借鉴作用,但该方法均基于国外河流硅藻生物监测技术,其适用性还需要开展进一步的研究.     

星云湖富营养化进程的神经网络模拟及污染控制对策研究

以星云湖为研究对象，通过多年水生态监测数据筛选出富营养化的关键因子，利用BP神经网络模拟叶绿素a与各因子之间的关系，定量分析了叶绿素a的压力响应情况，结果表明:CODMn、TP、TN是富营养化进程中3个关键因子；以0.02mg/L为富营养化湖泊中叶绿素a的控制目标，需分别削减61%的CODMn或77%的TP或20%的TN. 模拟结果显示，星云湖的藻类生长以氮为限制因子. 基于神经网络模拟分析星云湖的富营养化进程，为星云湖水污染控制提供重要的决策依据.     

广东北江大型底栖动物群落与水质相关性研究

运用典范对应分析（Canonical Correspondence Analysis, CCA）研究了12项水质指标对北江流域大型底栖动物分布的影响. 结果表明，物种与水质因子的相关性在95%以上，说明大型底栖动物在北江的分布与水质因子有密切的联系. 温度、pH值、电导率、化学需氧量和硅酸盐是影响北江大型底栖动物物种分布的主导因子，氯化物、氨氮和总氮对其分布也有重要影响. 本研究共采集大型底栖动物46种，各类底栖动物对于生态环境的需求不同，在各水质因子的维度上呈现出生态分化现象. 北江以底栖动物为指示可以依次划分为污染物含量低，水质较好的绥江中下游地区；水质受到有机污染的干流；以及水质一般，尚未受到污染影响的北江上游各一级支流.