河流著生藻類多樣性對城鎮化的響應
——以深圳市為例

劉 嬋, 劉心怡, 周佳誠, 譚 路, 劉振元, 王偉民, 陳宇順, 唐 濤

1 中國科學院水生生物研究所,淡水生態與生物技術國家重點實驗室,武漢 430072 2 中國科學院大學,北京 100049 3 深圳市環境監測中心站,深圳 518049

隨著我國經濟社會的持續發展,城鎮化進程越來越快；據國家統計局2020年公報顯示,我國城鎮化率已超過60%[1—2]。城鎮化為人類生活帶來便利的同時,也產生了諸如土地利用類型變更、環境同質化、污染加劇的問題,導致生物多樣性降低[3—4]。評估城鎮化對生態環境的影響,探討減緩城鎮化對生物多樣性影響的有效方法成為日益受關注的問題[5]。

河流與人類關系密切,因此也是最易受人類活動影響的生態系統類型[6]。高度城鎮化的河流中,總氮、總磷、溶解性有機質、化學需氧量、電導率等會顯著升高,導致水生生物多樣性降低,進而影響河流生態系統的功能和服務[7—8]。研究表明,對于不同的多樣性指標,城鎮化的影響并不完全相同。城鎮化對物種豐富度的影響受到研究類群、研究的空間尺度以及城鎮化強度的影響[9—10]。例如,多數情況下城鎮化會導致魚類、大型無脊椎動物、藻類等河流生物多樣性下降[11—13],但也有研究發現城鎮化帶來的大量營養物輸入會造成細菌多樣性和均勻度升高[14]。當然,城鎮化引起的環境變化對一些物種帶來不利影響的同時也可能有利于另一些物種的生存,因此物種豐富度可能不會出現明顯變化。相較于α多樣性,β多樣性與城鎮化強度的相關性更強,城鎮化往往會造成群落結構同質化,顯著降低β多樣性[15—16]。對河流魚類和大型無脊椎動物的研究發現城鎮化不影響物種豐富度,但會引起群落組成和結構的改變[17—18]。有研究發現,城鎮化對河流生物α、β多樣性的影響與研究區域的環境條件高度相關,存在地區差異[16]。不同地區的河流在氣候、地形和地質等自然環境背景的差異導致它們在水化學和水文條件方面存在差異,造成生物群落對于環境脅迫的反應不同[16, 19—20]。因此,城鎮化如何影響河流生物多樣性尚需更多研究。此外,在水文節律季節性波動明顯的區域,季節變化也會對河流生物多樣性產生影響,研究城鎮化對河流生物多樣性影響的季節差異還相對缺乏。

深圳市是我國經濟最發達的城市之一,城鎮化率已達到100%,土地開發程度達到49%[21],市區河流受人類干擾影響較大,是探討城鎮化對河流生物多樣性影響的理想場所。本文利用2020年雨、旱季深圳市主要河流生態調查數據,分析城鎮化對著生藻類多樣性的影響。著生藻類是河流生態系統的主要初級生產者,對環境變化敏感,常被用作人類干擾指示生物[22]。本研究擬驗證以下假說：1、城鎮化對不同物種的影響不同,人類干擾使得一些物種消失的同時可能會有新的物種出現,因此城鎮化對著生藻類物種豐富度不存在顯著影響；但是城鎮化造成的水體污染會使一些耐污種成為明顯的優勢種,使藻類群落的均勻度降低；2、城鎮化會造成藻類群落結構同質化,進而降低藻類β多樣性；3、旱季河流徑流量較小,河流受人類干擾影響更大,因此城鎮化對藻類多樣性的影響較雨季顯著。

1 研究區域

深圳市具有小河眾多,大河稀少的特點,流域面積大于1km2的河流有300余條,流域面積大于100km2的河流僅5條,且河道多從市區穿過[23—24]。由于缺乏過境的大江大河作為水源,深圳市河流屬雨源性河流,徑流量受降水影響較大。深圳市地處亞熱帶季風氣候區,具有明顯的旱、雨季,其中4—9月為雨季,12月到來年3月為旱季,其他月份為過渡期。深圳市年平均降水量約為1935.8mm,其中86%集中在雨季[25—26]。深圳市植被覆蓋呈現東部大于西部、南部大于北部的地域特征,位于東南部的河流往往具有較高的植被覆蓋率[27]。

本研究調查了深圳市九個主要流域：珠江口、茅洲河、深圳灣、觀瀾河、深圳河、龍崗河、坪山河、大鵬河和大亞灣。其中茅洲河、觀瀾河、深圳河、龍崗河及坪山河流域面積大于100km2；珠江口、深圳灣和大亞灣水系包括區域內多條相互聯通的河流。深圳河、茅洲河、龍崗河、觀瀾河、深圳灣及珠江口流域位于深圳市中西部,主要流經城區；而坪山河、大鵬河及大亞灣流域位于深圳市東部郊區,植被覆蓋率較高。于2020年8月(雨季)、12月(旱季)開展生態調查,于每個流域布設5—9個樣點,共計74個樣點(圖1),兩次調查采樣點保持一致。根據是否位于城區將74個樣點分為城區組和郊區組(城鄉結合部樣點以建筑、道路等不透水面占比是否超過50%為劃分標準),其中城區組包括50個樣點,主要位于珠江口、茅洲河、深圳灣、觀瀾河、深圳河和龍崗河,郊區組包括24個樣點,主要位于坪山河、大鵬河及大亞灣流域。兩次調查樣點因此分成雨季城區組、雨季郊區組、旱季城區組和旱季郊區組。

圖1 深圳主要城市河流調查樣點圖Fig.1 Location of the samping sites in Shenzhen main rivers

2 研究方法

2.1 著生藻類采集與鑒定

每個樣點調查時,在縱向100m河段內,選取5個不同生境位點,每個位點隨機選取3塊石頭塊,用半徑2.5cm的塑料圓蓋在石塊上固定采集區域,用硬毛刷刷取圓蓋內區域的著生藻,用水沖洗石塊獲取藻液。將15塊石頭上刷取的藻液轉移到同一容器中混合均勻,并定容至550mL?，F場轉移藻液至標本瓶并加入5%甲醛溶液固定保存[28]。著生藻類鑒定在實驗室光學顯微鏡下分兩步進行。先在400倍鏡下鑒定非硅藻到屬并記錄硅藻個數,取部分藻液進行酸處理后制作成硅藻封片,參考藻類分類文獻[29—36],在1000倍油鏡下將硅藻鑒定到種或變種,記錄鑒定結果并計算著生藻類相對豐度及物種豐富度(Richness)、香農維納多樣性指數(Shannon-Wiener′s diversity index)、Pielou均勻度指數(Pielou′s index)等α多樣性指數。

2.2 環境因子測定

現場采樣時,每個點用水質分析儀(YSI)測定水體的酸堿度(pH)、溶解氧(DO)和電導率(Cond),用直讀式流速儀測定采樣點的流速和水深,并用濁度儀測定水體濁度(Turb)。另外采集350mL水樣并加濃硫酸將pH值調至小于2,低溫保存并盡快運回實驗室用連續流動水質分析儀(SAN++,Skalar)測定總氮(TN)、總磷(TP)、硝態氮(NO3-N+NO2-N)、溶解性無機磷(PO4-P)、高錳酸鉀指數(CODMn)、溶解性有機碳(DOC)等水質指標,各指標測定方法參照《水和廢水監測分析方法》進行[37]。

2.3 數據分析

分析前根據Pearson相關系數剔除相關性較高的環境因子(r>0.8),并對剩下的環境因子(pH除外)、藻類α多樣性指標及相對豐度數據進行log(x+1)轉換后進行后續分析。

首先,檢驗樣點位置及季節兩因素對環境因子和著生藻類α多樣性影響的顯著程度。由于各組數據無法同時滿足正態分布和方差齊性,使用Scheirer-Ray-Hare非參檢驗法。該方法是Kruskal-Wallis秩和檢驗的擴展,主要針對兩組以上樣本的均值進行統計推斷。作為雙因素方差分析的非參數替代方法,用于樣本無法滿足方差分析條件時,檢驗兩個因素的變化是否對樣本均值產生顯著影響[38]。

其次,使用主坐標分析(PCoA)比較不同樣點組間藻類群落結構的差異,并用群落相似性分析(ANOSIM)判斷組間差異的顯著程度。PCoA分析是一種非約束性數據降維分析方法,用于探究和可視化樣本群落組成的差異性或相似性,本研究基于藻類群落的Bray-Curtis距離進行PCoA排序[39]。ANOSIM是一種分析高緯度數據組間相似性的非參數檢驗方法,它基于樣本間距離測度計算關系排名,通過對排名進行置換檢驗判斷樣本組間差異是否顯著不同于組內差異,常與PCoA等降維分析配合使用來說明樣本組間差異的顯著性[39—40]。通過PCoA計算得到的物種距離矩陣可以簡單地提取質心作為藻類群落的相異性指數,即藻類群落的β多樣性[41],繪制質心箱線圖并對各組質心進行單因素方差分析以判斷四組質心差異是否顯著。隨后,根據群落組成相異性指數和多點相異性指數,基于導致群落間物種組成差異的兩種不同過程,進一步將β多樣性分解為物種周轉(βsim)和嵌套(βsne)組分,物種周轉表示不同群落間的物種替換,而嵌套表示由于物種喪失導致群落間物種豐富度產生差異[42]。并使用置換多元方差分析(PERMANOVA)研究樣點位置和季節差異是否對βsim和βsne造成影響。PERMANOVA是根據距離矩陣對總方差進行分解的非參數多元方差分析方法,可以分析不同分組因素對樣本差異的解釋度,并通過置換檢驗確定其顯著性[40, 43]。

最后,用BIOENV分析和Mantel檢驗研究環境因子與著生藻類群落結構間的相關性。BIOENV分析通過計算群落結構距離矩陣與環境因子距離矩陣之間的相關系數挑選最適宜的環境因子組合,本研究用Bray-Curtis距離計算群落結構距離,用歐氏距離計算環境因子距離[44]。篩選出重要的環境因子后,使用Mantel檢驗分析著生藻類群落與環境因子間的關聯性,并檢驗篩選出的各環境因子與城區組、郊區組周轉組分的相關性。Mantel檢驗可分析群落結構差異沿環境梯度的變化程度,Mantel檢驗中P<0.05說明二者顯著相關,而r越大,說明兩個矩陣相關性越強[39]。

所有分析均基于R進行。著生藻類α多樣性的計算、PCoA分析、ANOSIM分析、PERMANOVA分析、BIOENV分析及Mantel檢驗使用“vegan”包實現[45]。Scheirer-Ray-Hare檢驗使用“rcompanion”包實現[46]。β多樣性的分解使用“betapart”包實現[47]。

3 結果與分析

3.1 環境狀況

Scheirer-Ray-Hare檢驗結果顯示(表1),城區組除pH、溶解氧(DO)和流速(Vel)外的其他環境因子的取值均高于郊區組,其中旱季城區組總氮含量均值高達9.04mg/L,為郊區組(0.92mg/L)的十倍。除總氮外,電導率在城區組和郊區組間也表現出顯著差異,無論雨、旱季都存在四倍以上的差異。季節對高錳酸鉀指數(CODMn)、DO、濁度(Turb)、水深(WD)和流速有影響。旱季CODMn均值(2.05mg/L)明顯高于雨季(1.23mg/L),這種差別在城區組更為明顯(3.15mg/L,1.72mg/L)。旱季城區組總氮含量均值(9.04mg/L)高于雨季(6.09mg/L),而郊區組總氮含量無季節差異。兩個季節所有樣點的總磷、氨態氮、溶解性有機碳、溶解性無機磷和pH平均值無明顯區別。此外,比較城區組和郊區組水質指標發現：CODMn和濁度也是在旱季有更大差異。

表1 深圳市主要河流環境因子均值及取值范圍

3.2 城區與郊區組樣點著生藻類α多樣性的差別

兩次調查共鑒定出著生藻類301個分類單元,分屬硅藻門、藍藻門和綠藻門。其中硅藻門種類最多,為242個分類單元,藍藻門17個分類單元,綠藻門42個分類單元。雨季鑒定出217個分類單元,其中城區組189個分類單元,郊區組164個分類單元；旱季鑒定出227個分類單元,其中城區組198個分類單元,郊區組161個分類單元。平均相對豐度>5%的物種有9種(表2),其中,顫藻(Oscillatoriasp.)、鞘絲藻(Lyngbyasp.)、席藻(Phormidiumsp.)和微小曲絲藻(Achnanthidiumminutissimum)在兩個季節的城區組和郊區組都是優勢種,而罕見曲絲藻(Achnanthidiumexiguum)只在城區組作為優勢種出現,比利牛斯山曲絲藻(Achnanthidiumpyrenaicum)只在旱季郊區組為優勢種,兩棲菱形藻(Nitzschiaamphibia)和平庸菱形藻(Nitzschiainconspicua)只在旱季城區組為優勢種。比較雨、旱兩季優勢種相對豐度發現,雨季絲狀藍藻相對豐度較旱季高；綜合兩季數據來看,城區組相對豐度較高的硅藻門物種主要是菱形藻屬,而郊區組相對豐度較高的硅藻門物種主要是曲絲藻屬。平均相對豐度大于1%的物種有17種,其中硅藻門12種,藍藻門3種,綠藻門2種。其他284種藻類的平均豐度小于1%。雨季城區組的指示物種有β-中污帶指示種變異直鏈藻(MelosiravariansC.Agardh)、鈍脆桿藻(FragilariacapucinaDesmazières)、克羅頓脆桿藻(FragilariacrotonensisKitton)、尖針桿藻(UlnariaacusKützing)、隱頭舟形藻(NaviculacryptocephalaKützing)和橢圓波緣藻(CymatopleuraellipticaW.Smith),以及梅尼小環藻(CyclotellameneghinianaKützing)、平庸菱形藻等富營養化指示種；與雨季城市組相比,β-中污帶指示種橢圓波緣藻不在雨季郊區組出現,且大部分污染指示種相對豐度有所下降；旱季城區組的指示物種有β-中污帶指示種鈍脆桿藻和隱頭舟形藻,及富營養化指示種梅尼小環藻、平庸菱形藻和庫津細齒藻(DenticulakuetzingiiGrunow)；旱季郊區組指示物種有β-中污帶指示種隱頭舟形藻,以及富營養化指示種梅尼小環藻、平庸菱形藻。α-中污帶指示種谷皮菱形藻(Nitzschiapalea)和顫藻、清潔指示種微小曲絲藻在四組樣點都存在,其中谷皮菱形藻在城市組相對豐度更高,顫藻在雨季組相對豐度更高,而清潔種微小曲絲藻在郊區組有更高的相對豐度。比較各組出現的污染和清潔指示種的數量和相對豐度,可以發現污染指示種更傾向于在雨季、城市組出現,而清潔指示種更傾向旱季、郊區的環境。

所有樣點的著生藻類平均分類單元數為31(取值范圍為10—53)(表3),香農維納多樣性指數平均值為2.87(1.54—3.49),Pielou均勻度指數平均值為0.84(0.49—0.94)。三項α多樣性指數在城區、郊區組間及季節間差異均不顯著。

表2 深圳主要河流城區組和郊區組著生藻類優勢種相對豐度/%

表3 各組α多樣性平均值及取值范圍

3.3 城區、郊區組樣點著生藻類群落結構的差別

圖2 基于藻類群落Bray-Curtis距離的主坐標分析(PCoA)排序圖Fig.2 Principal Coordinate Analysis (PCoA) plot based on Bray-Curtis distances of algae communities

四組樣點在PCoA排序圖上分散分布(圖2),其中相同季節的城區組、郊區組樣點著生藻類群落在PCoA軸1上分離,相同位置不同季節的著生藻類群落在PCoA軸2上分離。ANOSIM結果進一步顯示,著生藻類群落結構組間差異顯著大于組內差異,分組因素顯著影響藻類群落結構(r=0.345,P=0.001)。

PCoA質心箱線圖顯示(圖3),雨季藻類群落β多樣性較低,旱季較高；其中,雨季城區組和郊區組β多樣性差別不大,旱季郊區組β多樣性比城區組高。無論是雨季還是旱季,郊區組藻類群落β多樣性的中位數都較城區組高。四組質心方差分析結果顯示：雨季城區組質心顯著低于旱季城區組(P=0.015)和旱季郊區組(P=0.022),其他各組間質心差異均不顯著。

圖3 藻類群落PCoA質心箱線圖Fig.3 Boxplot of centroids of PCoA of algae communities

對著生藻類群落的β多樣性進行分解發現其空間周轉組分遠高于嵌套組分(βSIM=0.9745,βSNE=0.0057)。PERMANOVA結果顯示城鎮化與季節都對βsim產生顯著影響(城鎮化：R2=0.1058,P<0.001；季節：R2=0.1081,P<0.001),而不同分組間的βsne差異不顯著。

3.4 城區、郊區組著生藻類群落與環境因子關系差異

用BIOENV篩選出與各組藻類群落結構顯著相關的環境因子(表4)。其中,城區組雨季為TN、CODMn、Cond、Turb和水深,旱季為TN、CODMn、Cond和pH；郊區組雨季為PO4-P,旱季為TN和Cond。對篩選出的環境因子組合進行Mantel檢驗,結果顯示(表4)：篩選出的環境因子組合對于雨季組的解釋率均低于旱季組,對于城區組的解釋率高于郊區組。

表4 藻類群落與環境因子相關性Mantel分析

將篩選出的環境因子分別與城區組、郊區組周轉組分進行Mantel檢驗,結果顯示城區組、郊區組周轉組分分別與篩選出的城區組、郊區組環境因子顯著相關,其中對城區組周轉組分解釋率最高的環境因子是Cond(P<0.001,r=0.524),對郊區組周轉組分解釋率最高的環境因子是PO4-P(P=0.01,r=0.169),總體來看環境因子對城區組周轉組分的解釋率高于郊區組周轉組分。

4 討論

本研究發現,流經城區的河流TN、TP、CODMn、Cond、Turb等指標均顯著增高,可見人類干擾對河流水質有顯著影響；季節因素對CODMn、DO、Turb、水深和流速產生影響,其中CODMn和Turb均是旱季明顯高于雨季,而DO、水深和流速存在季節差異的同時也受到樣點位置的影響。深圳市河流是雨源性河流,與雨季相比，旱季徑流量更多來自生產與生活污水,因此旱季CODMn和Turb更高也與城市人類活動密切相關。DO在雨季和旱季時具有不同的差異特征,雨季時DO城區組顯著低于郊區組,而旱季時郊區組具有較低的DO,這可能是因為雨季時城區組水深較深而流速較低引起的水氣交換速率降低導致水中DO濃度降低,且雨季水體中充足的營養物質使得浮游藻類呼吸作用顯著增加,也會大量消耗DO[48—49]。郊區組樣點多位于河流源頭,城區組樣點多位于河流中下游,因此城區組具有較大水深,雨季的大量降水使得差距更為顯著。對于流速來說,郊區樣點間落差較為明顯,在水源充沛的雨季具有較高流速；而旱季時由于河流源頭處流量很小,郊區組流速也低于城區組樣點。從著生藻類群落組成上看,城區組優勢種以菱形藻屬為主,郊區組以曲絲藻屬為主,城區組污染指示種種類數和相對豐度都比郊區組更高。大量研究表明,菱形藻屬與水體營養狀態相關,其中城區組相對豐度最高的硅藻門優勢種谷皮菱形藻對高濃度營養鹽污染具有較強的耐受性[50—51],而郊區組主要優勢種極小曲絲藻更偏愛低營養鹽的生境[52]。城區組顯著增高的TN、TP等營養鹽指標也從側面印證城鎮化顯著影響河流水質,從而對著生藻類群落組成產生影響。對著生藻類α多樣性的比較研究發現,樣點位置和季節都對藻類α多樣性無明顯影響,這與本研究的假設不完全相符，可能與城區組和郊區組之間較大的樣點數差異有關。

PCoA質心箱線圖顯示,與郊區組相比,城區組著生藻類群落β多樣性較低,這種差異在降水量少、徑流主要來源于生產生活污水的旱季更加明顯。BIOENV與Mantel檢驗結果顯示：影響城區組著生藻類群落的環境因子主要是TN、CODMn、Cond、pH、Turb和水深,影響郊區組著生藻類群落的環境因子主要有TN、Cond和PO4-P,這與前人研究結果相似[53]。結合城鎮化對環境因子影響的分析結果,說明城市人類活動導致的TN、CODMn和Cond水平的顯著升高會導致著生藻類β多樣性下降,這與其他類群研究中得到的城鎮化會造成物種同質化的結論一致[54]。城鎮化對著生藻類群落的影響在旱季更加明顯可能是因為旱季河流徑流缺少雨水匯入,受人類活動干擾更大,環境因子受到的影響更加顯著。與旱季相比,雨季藻類β多樣性較低,但季節引起的差異比樣點位置引起的差異更小。雨季藻類β多樣性較低可能是雨季水文條件變化對著生藻類生長的影響導致的,雨季城區組中Turb和水深對著生藻類群落結構具有顯著影響的結果也印證了這一點。雨季時,大量雨水匯入河流使得Turb和水深顯著增大,水體Turb較大時會降低水體透明度,對著生藻類的生長產生不利影響,水深對著生藻類的影響也與Turb類似,同時水流沖刷也使得藻類β多樣性降低。對著生藻類群落與環境因子關系的研究還發現,影響城區組與郊區組的環境因子有所不同,而雨、旱季影響藻類群落組成的環境因子差異較小,說明城鎮化對環境因子與著生藻類群落的關系的影響比季節因素更顯著。比較影響城區組和郊區組著生藻類群落的環境因子可以發現,TN和Cond對城區組和郊區組藻類群落均有影響,且兩個因子取值水平在城區組和郊區組差異顯著,是造成城區、郊區著生藻類群落結構差異的主要環境因子；同樣結合雨季組、旱季組環境因子差異和著生藻類群落分析結果可以發現造成雨季組、旱季組著生藻類群落結構差異的主要環境因子為CODMn。對β多樣性進行分解后發現組間著生藻類群落結構差異的主要來源為物種周轉或替換,這與前人研究結果相似,而高于平均水平的βsim說明環境過濾、競爭和擴散限制是形成深圳市河流β多樣性的主要機制[55—56]。隨后對βsim進行PERMANOVA分析的結果說明城鎮化和季節因素共同導致組間β多樣性差異,這與前文得到的結果一致。

本研究發現城鎮化造成河流TN、PO4-P、CODMn、Cond、Turb等指標水平顯著增高,導致河流著生藻類群落β多樣性降低,說明城市人類活動干擾會對河流生物多樣性帶來不利影響。為有效保護河流生物多樣性,有必要從源頭控制工業和生活污水的排放,減少對河流的污染。尤其是在降雨量較小的旱季,更需要采取措施避免污水排放進入河流,并盡量減少雨水進入河流時帶入面源污染。