淡水生态系统包括河流、湖泊、湿地等多种环境类型，在孕育着丰富的生物多样性的同时，也为人类的生存与发展提供着航运、发电、洪水调蓄、水产品供应等多种功能。然而，随着人类活动对水环境的破坏与对淡水资源的过度开发，淡水生态系统正逐渐转变成“不健康”的状态。具体表现包括水质的恶化、水文特征与景观的改变、生物多样性下降等等。
淡水环境中不同的生物类群对环境干扰的耐受力颇有不同，这使我们可以通过它们来判断某一淡水环境是否处于“不健康”的状态。这种基于水生生物对水质状况进行评价的方法被称为水质生物评价。在具体评价实践中，我们通常会使用各类生物评价指数对水体的健康状况进行评估。
然而，应用于水质生物评价的指数经历了漫长的发展历程。从1908年Saprobic的污水生物分级系统构建以来，评价指数经过了从定性到定量，从单参数指数到多参数指数的构建、筛选和修订历程[1,2]。了解这段历史将有助于理解水质生物评价的发展脉络，也能为我国水质生物监测的发展提供重要的指导意义。
1. 单参数生物指数
单参数生物指数即使用单个生物参数作为生物评价的指数。早期的生物评价指数大致包括Saprobic指数，BI指数和群落多样性指数三类指数体系。BI指数体系的产生晚于Saprobic指数体系，且BI指数体系的建立一定程度上借鉴了1961年修订的Saprobic指数。此外，基于不同公式计算的群落多样性指数和根据特定类群度量的生物评价指数也在水质生物评价实践中发挥着重要作用。
1.1 Saprobic指数体系
通常认为1908年德国科学家Kolkwitz和Marsson 应用指示生物评价河流的有机污染水平是水质生物评价发展史的起点[2,3]。作为水质生物评价的开拓者，他们建立了最早的水体有机污染定性评价系统。该系统依据耐污能力不同的指示类群（细菌、藻类、原生动物、后生动物）的出现与否，将水体分为四个污染带：寡污带、β-中污带、α-中污带和多污带。具体的划分标准如下[4]：
单参数生物指数即使用单个生物参数作为生物评价的指数。早期的生物评价指数大致包括Saprobic指数，BI指数和群落多样性指数三类指数体系。BI指数体系的产生晚于Saprobic指数体系，且BI指数体系的建立一定程度上借鉴了1961年修订的Saprobic指数。此外，基于不同公式计算的群落多样性指数和根据特定类群度量的生物评价指数也在水质生物评价实践中发挥着重要作用。
1.1 Saprobic指数体系
通常认为1908年德国科学家Kolkwitz和Marsson 应用指示生物评价河流的有机污染水平是水质生物评价发展史的起点[2,3]。作为水质生物评价的开拓者，他们建立了最早的水体有机污染定性评价系统。该系统依据耐污能力不同的指示类群（细菌、藻类、原生动物、后生动物）的出现与否，将水体分为四个污染带：寡污带、β-中污带、α-中污带和多污带。具体的划分标准如下[4]：
1955年，在这一系统的基础上，Saprobic指数及其计算公式被正式建立，实现了Saprobic体系由定性到定量的改变[5]。1961年，考虑到大多数的物种可以同时出现在多个污染带，Saprobic指数被第一次修订，在公式中增加了物种指示权重，即根据物种在不同污染带出现的概率大小赋予不同的指示权重。修订后的Saprobic指数的计算公式如下：
指标种的Saprobic值与该物种主要地所在的污染带有关，而物种的频率系数则通过物种在各个样点中出现的总体频率转换而来，具体度量方法如下：
1990年，Saprobic指数被进一步修订，本次修订并没有调整计算公式，而是主要修订了用于水质评价的物种列表，规定了指数中涉及的生物必须是整个中欧都有分布的生物类群。目前，部分中东欧国家仍在使用Saprobic及其延伸指数进行水质生物评价。但Saprobic指数对鉴定水平的要求较高，参评的所有生物都需鉴定到种，这使该指数在部分地区的普及较为困难。
1.2 BI指数体系
1960年，Wright和Todd发现寡毛纲是水体中对水污染较为耐受的类群，可将其作为污染水体的指示生物，并利用寡毛纲以及纲下颤蚓科的个体百分比作为水质评价的依据。基于这一原理，两位研究者建立了Goodnight指数和Goodnight-whitley指数[6]。然而淡水生境中水生生物丰富而复杂，仅使用寡毛纲进行生物评价必然会有忽视其他生物类群的局限性。
1964年，在Saprobic指数的基础上， Woodiwiss提出了Trent生物指数（Trent biotic index，TBI）。TBI是用数值大小表示河流污染情况的一种方法。根据英国特伦特（Trent）河中不同指示性底栖动物的发生情况进行记分，以分值的大小表示河流污染的程度[7]。相比于Saprobic指数，TBI将要求的生物鉴定水平由种级提升至属或科级。鉴定水平是当时许多国家发展水质生物评价的瓶颈，TBI的建立在水质生物评价发展方面起到了重要的推动作用。
但是，TBI自身仍存在着一定的局限性，比如说TBI对物种多度考虑较少，结果易受到偶见种的影响。另外，TBI对不同类型污染水体的敏感性较差，精确性也较低[3]。这意味着其他国家需要对TBI的计算方法进行修订后才能进行使用。此后数十年，不同国家基于不同的修订策略，发展出计算方式各异的生物评价指数，它们利用水体中指示生物的种类、数量以及对水污染的敏感程度，通过特定的方法计算得到以表征各类水体的生物状况，构成了庞杂的BI指数体系。
策略1：引入丰富度参数的指数修订
该策略在TBI 原始公式的基础上引入丰富度参数，使之可适用于自己国家的水质生物评价应用状况。例如，TBI的发源地英国在1978年对TBI进行修订，并把修订后的指数命名为EBI（Extended biotic index）。下表列举了基于这一策略修订的若干地区性生物指数。
1.2 BI指数体系
1960年，Wright和Todd发现寡毛纲是水体中对水污染较为耐受的类群，可将其作为污染水体的指示生物，并利用寡毛纲以及纲下颤蚓科的个体百分比作为水质评价的依据。基于这一原理，两位研究者建立了Goodnight指数和Goodnight-whitley指数[6]。然而淡水生境中水生生物丰富而复杂，仅使用寡毛纲进行生物评价必然会有忽视其他生物类群的局限性。
1964年，在Saprobic指数的基础上， Woodiwiss提出了Trent生物指数（Trent biotic index，TBI）。TBI是用数值大小表示河流污染情况的一种方法。根据英国特伦特（Trent）河中不同指示性底栖动物的发生情况进行记分，以分值的大小表示河流污染的程度[7]。相比于Saprobic指数，TBI将要求的生物鉴定水平由种级提升至属或科级。鉴定水平是当时许多国家发展水质生物评价的瓶颈，TBI的建立在水质生物评价发展方面起到了重要的推动作用。
但是，TBI自身仍存在着一定的局限性，比如说TBI对物种多度考虑较少，结果易受到偶见种的影响。另外，TBI对不同类型污染水体的敏感性较差，精确性也较低[3]。这意味着其他国家需要对TBI的计算方法进行修订后才能进行使用。此后数十年，不同国家基于不同的修订策略，发展出计算方式各异的生物评价指数，它们利用水体中指示生物的种类、数量以及对水污染的敏感程度，通过特定的方法计算得到以表征各类水体的生物状况，构成了庞杂的BI指数体系。
策略1：引入丰富度参数的指数修订
该策略在TBI 原始公式的基础上引入丰富度参数，使之可适用于自己国家的水质生物评价应用状况。例如，TBI的发源地英国在1978年对TBI进行修订，并把修订后的指数命名为EBI（Extended biotic index）。下表列举了基于这一策略修订的若干地区性生物指数。
上述生物指数在计算方法上大同小异，主要通过引入丰富度变量克服TBI在物种丰富度考虑较少上的缺陷。以BBI为例，虽然和TBI一样根据分类单元的数量进行计算，但引入了频度变量，不同频度变量下的分类单元数统计方式不同，由此对TBI原有的计算方式进行了校正[8]。
策略2：强化计分思想的指数修订
另一种策略强化了TBI的计分思想，把生物指数发展成为了一套计分体系。1970年，苏格兰研究人员Chandler建立了钱德勒生物指数（Chandler biotic index），该指数又被称为钱德勒计分系统（Chandler' s score system），它根据采样点出现的指示生物及其个体数的多少，确定各指示生物应得分值，通过累加后以总分值评价水质[9,10]。
1976年，英国将该计分系统进行了多次修订，使这套计分系统得到了完善，最终建立了基于各分类单元平均分值的生物监测工作组BMWP-ASPT。计分时以科为单位，基于该科对污染耐受程度的大小赋予每个科不同的分值[5]，通常敏感类群计分较高，而耐污类群计分较低。每个样品的计分为各样品中各科计分之和TS（但如果一个科只有1-2个个体则不计分），参与计分的科的数量为N，将TS除以N即得到各科的平均分值ASPT。
由于该系统只要求将底栖动物鉴定到科，减少工作量的同时也减少了鉴定错误带来的评价误差。不少国家也在该计分系统的基础上进行了修订，以满足自己国家的水质生物监测需要。下表列举了基于这一策略修订的若干指数或计分体系[3]：
策略2：强化计分思想的指数修订
另一种策略强化了TBI的计分思想，把生物指数发展成为了一套计分体系。1970年，苏格兰研究人员Chandler建立了钱德勒生物指数（Chandler biotic index），该指数又被称为钱德勒计分系统（Chandler' s score system），它根据采样点出现的指示生物及其个体数的多少，确定各指示生物应得分值，通过累加后以总分值评价水质[9,10]。
1976年，英国将该计分系统进行了多次修订，使这套计分系统得到了完善，最终建立了基于各分类单元平均分值的生物监测工作组BMWP-ASPT。计分时以科为单位，基于该科对污染耐受程度的大小赋予每个科不同的分值[5]，通常敏感类群计分较高，而耐污类群计分较低。每个样品的计分为各样品中各科计分之和TS（但如果一个科只有1-2个个体则不计分），参与计分的科的数量为N，将TS除以N即得到各科的平均分值ASPT。
由于该系统只要求将底栖动物鉴定到科，减少工作量的同时也减少了鉴定错误带来的评价误差。不少国家也在该计分系统的基础上进行了修订，以满足自己国家的水质生物监测需要。下表列举了基于这一策略修订的若干指数或计分体系[3]：
策略3：强化公式计算思想的指数修订
与计分策略不同，该策略强调重新用数学公式计算指数，并以此进行水质生物评价工作。1972年，Chutter在TBI的基础上提出了Chutter生物指数 [11]。这种让指数计算法回归到数学公式的思想同样也被一些研究者和环境管理者接受。
1977年，美国学者Hilsenhoff对Chutter生物指数进行了修订，建立了以他命名的HBI指数（Hilsenhoff biotic index）[12]。1988年他又提出了科级水平的生物指数FBI（Family biotic index），较低的鉴定精度需求也促进了该指数在美国水质生物评价实践中的普及[13]。1989年，HBI指数被纳入美国环保署快速生物评价协议（RBPs）并得到了广泛的运用。
美国引入BI指数体系的成功也对我国水质生物评价的发展提供了借鉴。在90年代以前，我国的环境监测系统曾经尝试引入TBI等水质评价指数，但都没有成功[3]。一个关键原因在于诸多BI指数都是在TBI的基础上修订建立的，而TBI依赖于欧洲分布的水生生物类群，这和亚洲分布的水生生物类群差异巨大。如果要把TBI引入我国，一方面需要对水生生物类群列表进行修订与重建，另一方面需要对各个水生生物类群的耐污值进行重新测量。考虑到同一物种的耐污值在不同的生物地理区中依然存在差异[14]，BI指数的引入困难重重，且需要庞大的工作量。
值得一提的是，不管是Chutter生物指数，HBI还是FBI指数，基于这一策略计算的BI类指数，其公式都是简单且一致的。应用效果差别体现在应用类群、鉴定级别和耐污值准确性上。
与计分策略不同，该策略强调重新用数学公式计算指数，并以此进行水质生物评价工作。1972年，Chutter在TBI的基础上提出了Chutter生物指数 [11]。这种让指数计算法回归到数学公式的思想同样也被一些研究者和环境管理者接受。
1977年，美国学者Hilsenhoff对Chutter生物指数进行了修订，建立了以他命名的HBI指数（Hilsenhoff biotic index）[12]。1988年他又提出了科级水平的生物指数FBI（Family biotic index），较低的鉴定精度需求也促进了该指数在美国水质生物评价实践中的普及[13]。1989年，HBI指数被纳入美国环保署快速生物评价协议（RBPs）并得到了广泛的运用。
美国引入BI指数体系的成功也对我国水质生物评价的发展提供了借鉴。在90年代以前，我国的环境监测系统曾经尝试引入TBI等水质评价指数，但都没有成功[3]。一个关键原因在于诸多BI指数都是在TBI的基础上修订建立的，而TBI依赖于欧洲分布的水生生物类群，这和亚洲分布的水生生物类群差异巨大。如果要把TBI引入我国，一方面需要对水生生物类群列表进行修订与重建，另一方面需要对各个水生生物类群的耐污值进行重新测量。考虑到同一物种的耐污值在不同的生物地理区中依然存在差异[14]，BI指数的引入困难重重，且需要庞大的工作量。
值得一提的是，不管是Chutter生物指数，HBI还是FBI指数，基于这一策略计算的BI类指数，其公式都是简单且一致的。应用效果差别体现在应用类群、鉴定级别和耐污值准确性上。
耐污值通常为一个介于0到10之间的参数，敏感类群耐污值较低，耐受类群耐污值较高。这里引用文献（见图注）中的示意图对BI指数体系在不同修订策略下的发展路径进行总结。
1.3 群落多样性指数体系
群落多样性指数并不是专门为淡水环境而建立的，因此与上述水质生物评价指数相比，群落多样性指数具有非常广泛的适用性。一般在水质生物评价中较为常用的群落多样性指数是Shannon-wiener指数（香农威纳指数，H’）。其具体计算公式如下：
群落多样性指数并不是专门为淡水环境而建立的，因此与上述水质生物评价指数相比，群落多样性指数具有非常广泛的适用性。一般在水质生物评价中较为常用的群落多样性指数是Shannon-wiener指数（香农威纳指数，H’）。其具体计算公式如下：
基于底栖动物Shannon-wiener指数（H’）的大小可将评价结果划分为多个等级，如Wilhm等人1968年提出划分为3个等级[15]，即03（清洁）。在国内，王备新等人2004年提出五级水质生物评价标准[14]，即04（极清洁）。
除了Shannon-wiener指数之外，类似的群落多样性指数还包括Margalef指数、Pielou均匀度指数以及Simpson多样性指数等，这些指数在生物多样性评估与水质生物评价中同样常用。近几年研究较多的功能多样性指数，如功能丰富度、RaoQ二次熵指数等在水质生物评价中也有一定的应用报道[16]。相比于传统群落多样性指数，功能多样性指数考虑了不同生物在淡水环境中所贡献的生态功能的差异，从而能较好地反映生态系统功能的完整性水平。此外，环境DNA检测与DNA宏条形码等分子生物学前沿技术也正与水质生物评价实践深度结合，具有灵敏度高、便捷高效、对环境损害较小等诸多优点，有着很好的应用前景。
除了Shannon-wiener指数之外，类似的群落多样性指数还包括Margalef指数、Pielou均匀度指数以及Simpson多样性指数等，这些指数在生物多样性评估与水质生物评价中同样常用。近几年研究较多的功能多样性指数，如功能丰富度、RaoQ二次熵指数等在水质生物评价中也有一定的应用报道[16]。相比于传统群落多样性指数，功能多样性指数考虑了不同生物在淡水环境中所贡献的生态功能的差异，从而能较好地反映生态系统功能的完整性水平。此外，环境DNA检测与DNA宏条形码等分子生物学前沿技术也正与水质生物评价实践深度结合，具有灵敏度高、便捷高效、对环境损害较小等诸多优点，有着很好的应用前景。
随着人类活动对自然环境的影响更加多样化和复杂化，对生态环境的评价已经从依赖于理化指标和对单一生物参数的监测评价，扩展为对整个生态系统健康状态的生态评估。相比于单参数生物指数，多参数生物指数通过把多个生物参数按照一定的标准进行筛选，再将它们统一量纲后整合而成，反映了生物群落整体的完整性水平。1981年，Karr提出生态完整性概念并构建基于多个生物参数的生物完整性指数（IBI）[17]。生物完整性指数最初以鱼类为研究对象建立，其后逐渐被利用于底栖动物、浮游动物和高等植物，原先的IBI指数也被分化为F-IBI（鱼类生物完整性指数）、B-IBI（底栖动物完整性指数）等适用于不同类群的指数集[18]。
在诸多完整性指数被建立的同时，完整性指数的计算方法——多参数筛选、赋分结合、综合评价的独特计算方法引起了不少研究者的关注。近年来，国内外运用多参数指数进行水质生物评价的案例也日益增加。生物完整性指数和多参数指数的应用是当前水质生物评价发展的重要趋势。
3. 启示
以Saprobic水体污染分级体系的建成为起点，水质生物监测已有百余年的历史。从大方向上讲，水质生物评价由利用单生物参数进行评价逐渐向着利用多参数指数综合评价的方向发展。从过程上讲，水质生物评价的发展是量变与质变并行并举的过程。
从最初对指示物种的观察到Saprobic指数的出现，水质生物评价实现了定性到定量的跨越，不同评价与发展策略的争鸣也使生物评价方法变得多样化。而对具体的分类单元或相应特征参数（比如科级计分值、耐污值等）的修订则伴随着生物评价指数发展的始终。需要强调的是，对评价方法的修订与打磨，是引入与发展的生物评价指数所必须经历的重要过程。
目前，我国已有不少把生物评价指数引入的实践，比如在90年代之前尝试引入TBI、Chandler 生物指数等。在引入BI指数体系的时候，我国也有一定的研究进行了分类单元和对应耐污值的修订工作[3]。目前，我国部分地区的水质生物评价已经达到了相对发达的水平。但从总体上看，仍停留在“点”的层面，即对指定地区与特定时间点的生物群落进行监测与研究，进一步的研究需要大尺度和长期的观测，来实现水质生物监测由“点”到“面”的跨跃。此外，如何让水质生物评价更为民众所了解、熟知，以及如何基于我国的实际情况对已有评价体系和评价指数进行理论创新与发展。在探索这些问题上，我们仍有很长的路要走。
参考文献
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[2] Kolkwitz R, Marsson M. Oekologie der pflanzlichen Saprobien [J].Berichte der Deutschen Botanischen Gesellschaft, 1908, 26:505–519.
[3] 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, 2011, 34(2): 129-134.
[4] 王德铭, 王明霞, 罗森源, 等. 水生生物监测手册[M]. 东南大学出版社, 1992.
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[11] Chutter F M. An empirical biotic index of the quality of water in South African streams and rivers[J]. Water research, 1972, 6(1): 19-30.
[12] Hilsenhoff W L. Use of arthropods to evaluate water quality of streams[J]. Technical bulletin, 1977 (100).
[13] Hilsenhoff W L. Rapid field assessment of organic pollution with a family-level biotic index[J]. Journal of the North American Benthological Society, 1988: 65-68.
[14] 王备新, 杨莲芳. 我国东部底栖无脊椎动物主要分类单元耐污值[J]. 生态学报, 2004, 12.
[15] Wilhm J L, Dorris T C. Biological parameters for water quality criteria[J]. Bioscience, 1968: 477-481.
[16]张潋波. 城镇化对溪流底栖动物物种多样性和功能多样性影响的研究[D]. 南京农业大学, 2013.
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[18] Kerans B L, Karr J R. A Benthic Index of Biotic Integrity (B‐IBI) for Rivers of the Tennessee Valley[J]. Ecological applications, 1994, 4(4): 768-785.
转自：水生生物数据分析管理平台IHB