漓江健康评估：RIVPACS模型研究与应用

"评价漓江健康的RIVPACS预测模型研究 (2011年)，作者：张杰，蔡德所，曹艳霞，赵湘桂，王备新，发表于《湖泊科学》2011年第23卷第1期，页码73-79，链接：http://www.jlakes.org." 本文详细探讨了如何运用RIVPACS（River Invertebrate Prediction and Classification System，河流无脊椎动物预测与分类系统）模型来评估漓江的健康状况。RIVPACS是一种广泛应用于河流健康评价的工具，主要通过对底栖动物群落结构与环境因子之间的关系进行分析，从而反映河流的健康状态。 研究者在漓江流域选取了48个样点，其中包括32个参照样点，这些样点未受或受轻微人类活动影响，用于构建模型的基础。为了构建模型，他们从32个参照样点中随机选取了27个，剩下的5个作为验证用的参照样点。此外，还有10个轻至中度干扰样点和6个严重干扰样点，这些样点用于检验模型的准确性。 在模型构建过程中，研究者使用了Bray-Curtis系数对27个参照样点进行聚类分析，将其分为3组。接着，通过判别分析，他们确定了5个关键的环境变量，包括溪流的平均流速、宽深比、水温以及底质类型I（小于2mm）和Ⅱ（2-8mm），这些变量可以最好地解释底栖动物群落的差异。 建立的预测模型通过计算每个样点的期望值（E）、观察值（O）和O/E比值，以评估河流健康状况。27个建模参照样点与5个验证参照样点的O/E平均值没有显著差异，表明模型的内部一致性良好。然而，模型对于10个轻至中度干扰样点和6个严重干扰样点的O/E比值有显著差异，这反映了模型对不同干扰水平的敏感性。同时，轻度至中度干扰样点与严重干扰样点间的O/E比值差异也显著，这进一步证明了模型区分健康程度的能力。 这项研究成功建立了一个可靠的RIVPACS预测模型，该模型可以有效评估漓江流域的河流健康状态，并可能适用于其他受到不同程度人类活动影响的河流。这一成果对于我国的水环境和水资源保护提供了科学的决策依据，未来应进一步推广RIVPACS类预测模型的研究和应用，以支持可持续的水资源管理。关键词包括：底栖动物、河流健康评价、预测模型、生物评价、RIVPACS模型以及漓江。