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申请/专利权人：生态环境部华南环境科学研究所

摘要：本发明公开了一种基于大型底栖动物综合指数的溪流水质评价方法，涉及水质检测技术领域，包括以下步骤：S1、底栖动物采样；S2、样品鉴定；S3、理化指标测定；S4、功能性状划分；S5、功能多样性指数计算；S6、群落多样性指数计算；S7、相关性分析筛选；S8、评价等级划分。本发明的溪流水质评价方法通过Shannon‑Wiener指数H’与功能多样性指数以及理化指数相结合的方式进行溪流水质生物学评价，该评价方法同时考虑了群落结构和功能变化对环境影响的响应，可以全面的表征溪流生态系统的结构与功能，相对准确的评价溪流水质状况。

主权项：1.一种基于大型底栖动物综合指数的溪流水质评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、底栖动物采样：在溪流底部选取若干个采样点，在每个采样点处布设采样网进行底栖动物采样；S2、样品鉴定：将步骤S1中收集到的样品采用清水冲洗的同时使用筛网过滤，过滤后的样品保存在质量浓度为75％的乙醇溶液中，在实验室利用显微镜将样品鉴定到种或属；S3、理化指标测定：对溪流水体的理化指标进行测定；S4、功能性状划分：基于溪流生境属性，选择若干个功能性状并收集对应的功能性状数据；S5、功能多样性指数计算：根据步骤S4中得到的功能性状数据计算每一个采样点的功能多样性指数，所述功能多样性指数包括：功能性状分离度指数FD以及功能均匀度FE；S6、群落多样性指数计算：完成群落多样性指数Shannon-Wiener指数的计算，Shannon-Wiener指数H’的计算公式如下式所示： 式中：Pi代表第i种个体数占样本总个体数N的比例，Pi＝niN；S7、相关性分析筛选：采用线性回归模型法分析步骤S3中测定得到的理化指标与步骤S6中计算得到的Shannon-Wiener指数H’的相关性RN2，并筛选出相关性最高的理化指标，同时采用线性回归模型法分析步骤S5中计算得到的功能多样性指数与步骤S6中计算得到的Shannon-Wiener指数H’的相关性RF2，并筛选出相关性最高的功能多样性指数；S8、评价等级划分：根据步骤S7中筛选出的理化指标和功能多样性指数对环境因子响应的分析结果，对群落多样性指数、功能多样性指数以及理化指标赋予不同权重，进行水质评价等级划分，如下式所示： 式中，m为采样点个数，A1为底栖动物群落多样性指数的权重，取15，A2为底栖动物功能多样性指数的权重，取25，A3为理化指标的权重，取25，F为相关性最高的的功能多样性指数，RF2为相关性最高的功能多样性指数的相关系数，RN2为相关性最高的理化指标的相关系数，X为相关性最高的理化指标的等级转化指数；等级转化指数X的计算方式为：根据所选取的理化指标的国家水质标准将所选取的理化指标在溪流中的浓度范围分为6份，每一份对应的数值为-1、-0.6、-0.2、0.2、0.6、1，将相关性最高的理化指标的所有采样点平均值带入上述范围中，即可得到等级转化指数X；由水质评价等级P得出的水质评价标准为：P＞1.5，非常清洁；1.2＜P≤1.5，较清洁；0.9＜P≤1.2，轻污染；0.6＜P≤0.9，中污染；0.3＜P≤0.6，重污染；0＜P≤0.3，严重污染。

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