不同水生生物在水质生物监测与评价中的应用 (2)

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1、不同水生生物在水质生物监测与评价中的应用摘要随着社会经济的迅速发展，大量工业废水和生活污水的直接排放，导致水体污染加剧，影响了水体生态功能，造成水质性的水资源短缺。另外，农药和重金属污染以及化学物质的生产、运输过程中的意外泄漏隐患，都对受污染水体内生物的生存造成威胁。水是十分重要的自然资源,保护水环境就是保护人类自己.近年来由于水资源的匮乏以及水体污染的日益严重,使水质监测及水污染的净化越来越受到人们的重视.利用不同动物监测水质可以直接反映出环境质量变化对水生生物的影响及其危害的程度,是实现水环境监测目的的一种最直接而有效的手段。1.生物监测较理化监测而言的优越性生物评价水环境的目的是描述水

2、资源状况和监测受人类干扰后生物群落结构的变化趋势。生物监测与理化监测相比,其优越性表现在:能对各种污染因子的相互作用(协同、拮抗)作出综合性反映；具有连续监测的功能,是对环境质量状况长期的、历史的反映；经济且敏感性高。生物监测一般无需昂贵的仪器,有些指示生物对某种污染物的反映很灵敏。用于生物评价的生物包括原生生物、浮游动物、藻类、高等水生植物、鱼类和大型底栖无脊椎动物等。2.不同种类的水生生物在水质监测中的应用2.1原生生物在水环境污染监测上的应用原生动物结构简单、生命周期短，对污染反应迅速，水体环境的突然变化能及时从原生动物群落的变化上反映出来。因此，在监测评价水质的瞬时变化（如瞬时排污）

3、和长期的连续变化（长期效应）方面，原生动物作为理想的监测生物具有不可替代的作用。美国弗吉尼亚工程学院及州立大学环境研究中心的Cairns等于1969年创建了聚氨酯泡沫塑料块（PolyurethaneFoamUnit，简称PFU）方法，用来测定微型生物的群集速度，并根据生物地理平衡模型及微型生物在PFU上群集的过程，提出了3个功能参数：平衡时的物种数量Seq、群集曲线的斜率(或称群集常数)G、达到90%Seq所需要的时间T90。如果环境受到污染胁迫，原来的平衡遭到破坏，这3个参数将发生改变。因此，利用微型生物在PFU上群集过程中3个参数的变化，可以评价水质和监测水污染。在废水处理、河流污染及其

4、自净的生物监测方面被广泛应用。2.2藻类在水环境污染监测上的应用藻类存在于自然界的各种水体之中,是江河湖海中最基本的初级生产者,由于个体小、生活周期短、繁殖速度快,易受环境中各种因素的影响而在较短周期内发生改变。在水体中,藻类和所处环境相统一,因此藻类的变化(种类组成、种群动态、生理生化等)可反映出所处环境的改变，而且相对于理化条件而言，其现存量、种类组成和多样性能更好地反映出水体的营养水平。因而藻类作为生物学监测指标在水环境评价中得到了广泛的应用。利用藻类监测水质的常用方法,主要包括现存量法、指示生物法、生物指数法、多样性指数法。藻类生物学评价方法以其科学性和实用性已在国内外水环境监测领域

5、得到广泛应用,但有些学者对单因素的水质分析结果提出质疑。因此,我们在对水环境质量进行评价时,应根据监测水体的实际情况,将藻类评价指标与理化评价指标结合,并运用数学方法,如层次分析法、灰色关联分析法、模糊综合评判法、B-P人工神经网络法、投影寻踪聚类法、集对分析法等构造水质综合评价模型,使水质分析结果更科学、更准确。2.3高等水生植物在水环境污染监测上的应用水生植物除了直接吸收、固定、分解污染物外,通常只是间接地参与污染物的分解,通过对土壤中细菌、真菌等微生物的调控来进行环境的修复,植物在水污染控制中的作用已在很多水体恢复试验中得到验证,但水生植物在其中的作用,国内外目前还存在一些的争议。绝大

6、多数的室内和现场试验都表明,水生植物的作用是高效的或有效的。水生植物能否发挥其最大的净化及应用潜力,关键在于植物种类的选择和植物群落的搭配,特别是通过试验选择耐污性强、净化效果好、适宜其生存环境的物种是一项优先考虑的工作。采用植物净化污水,较符合我国的国情。它不仅投资少,运行费用低,还有以下优点:处理污水中营养物质(N、P)及其他污染物等方法简单,易操作;植物资源可回收再利用,并获得一定经济效益;环境扰动少;有较高美化环境价值易为社会接受鱼类在水环境污染监测上的应用。2.4鱼类在水环境污染监测上的应用鱼类是水污染监测中应用最广泛的水生动物之一，也是被研究最广泛的物种。大量的研究表明，斑马鱼、

7、剑尾鱼和鲫鱼是被应用最为广泛和具有代表性的淡水鱼类。近年来，剑尾鱼在生物监测中的应用较为广泛，而鲫鱼由于具有分布广、适应性强等特点，也被广泛应用于水环境监测。张景飞等在研究2,4-二氯苯酚低浓度长期暴露对鲫鱼肝脏抗氧化系统的影响时发现，超氧化物歧化酶（SOD）可以作为水体受2，4-二氯苯酚污染的早期监测指标。另外，利用单细胞凝胶电泳技术检测镉对鲫鱼淋巴细胞DNA的损伤时发现，鲫鱼淋巴细胞的DNA损伤与氯化镉浓