| 水生态评价体系优化路径:从状态评价到成因诊断 |
| Reflections on Optimizing the Aquatic Ecosystem Assessment System:From Status Assessment to Causal Diagnosis |
| 投稿时间：2025-12-26 修订日期：2026-01-21 |
| DOI：10.19316/j.issn.1002-6002.2026.01.02 |
| 中文关键词: 生物监测 生态完整性 成因诊断 功能性状 集合群落理论 双轨制监测 |
| 英文关键词:biomonitoring ecological integrity causal diagnosis functional traits metacommunity theory dual-track monitoring |
| 基金项目:京津冀环境综合治理国家科技重大专项(2025ZD1207600);湖北省自然科学基金项目(2023AFB984);湖北省技术创新计划重点研发专项(2024BCB068);国家自然科学基金(32202944) |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 赵先富 | 水利部中国科学院水工程生态研究所, 水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室, 湖北 武汉 430079 | | | 陈锋 | 水利部中国科学院水工程生态研究所, 水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室, 湖北 武汉 430079 | | | 买占 | 水利部中国科学院水工程生态研究所, 水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室, 湖北 武汉 430079 | | | 解鑫 | 中国环境监测总站, 国家环境保护环境监测质量控制重点实验室, 北京 100012 | | | 马沛明 | 水利部中国科学院水工程生态研究所, 水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室, 湖北 武汉 430079 | | | 陈威 | 水利部中国科学院水工程生态研究所, 水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室, 湖北 武汉 430079 | | | 王瑞 | 水利部中国科学院水工程生态研究所, 水利部水工程生态效应与生态修复重点实验室, 湖北 武汉 430079 | | | 战爱斌 | 中国科学院生态环境研究中心, 北京 100085 | | | 陈凯 | 南京林业大学生态与环境学院, 江苏 南京 210037 | | | 李正飞 | 中国科学院水生生物研究所, 湖北 武汉 430072 | | | 王备新 | 南京农业大学昆虫系, 江苏 南京 210095 | | | 张远 | 广东工业大学生态环境与资源学院, 广东 广州 510006 | | | 王洪铸 | 中国科学院水生生物研究所, 湖北 武汉 430072 | | | 金小伟 | 中国环境监测总站, 国家环境保护环境监测质量控制重点实验室, 北京 100012 | jinxw@cnemc.cn |
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| 中文摘要: |
| 现行以生物完整性指数(IBI)和O/E模型为核心的水生态健康评价体系虽在状态分级方面成效显著,但其核心假设主要侧重于局域生境对群落的过滤作用,在多重胁迫条件下易忽视空间过程与区域背景的影响,导致难以有效识别生态受损的成因。针对监测实践与生态理论发展的错位,提出从"状态评估"向"成因诊断"转变的新范式,构建一个有机整合源-汇解析、生态过程、成因诊断与未来预测的综合框架。在实施路径上,建议构建"状态评价+成因诊断"双轨制:以常规监测为基础,通过设定的阈值触发嵌入成因分析/诊断决策信息系统(CADDIS)逻辑的调查性监测诊断,利用功能性状、eDNA及高频传感等技术方法获取机理证据。最后,结合我国流域管理需求,提出建设本土化功能性状数据库、强化连通性评估及利用生物状况梯度(BCG)模型应对基线漂移等建议,推动水生态监测体系向兼具成因解析与预测功能的现代化转型。 |
| 英文摘要: |
| Although current aquatic ecosystem health assessment systems centered on the Index of Biotic Integrity (IBI) and Observed/Expected (O/E) methods have proven effective for status classification.However,their core assumptions primarily emphasize the filtering effect of local habitats on communities;under multiple stressors,this perspective may downplay spatial processes and regional context,making it difficult to identify the causes of ecological impairment.To address the mismatch between monitoring practice and advances in ecological theory,this paper proposes a paradigm shift from "status assessment" to "causal diagnosis" and develop an integrated framework that organically combines source-sink interpretation,ecological processes,causal drivers,and forward-looking prediction.In terms of implementation,a dual-track approach of "status assessment and causal diagnosis" is recommended: routine monitoring serves as the baseline,while threshold-based triggers activate investigative diagnosis embedded with CADDIS logic,and mechanistic evidence is further obtained using functional traits,eDNA,and high-frequency sensing.Finally,in line with watershed management needs in China,we suggest developing localized trait databases,strengthening connectivity assessment,and applying the Biological Condition Gradient (BCG) framework to cope with baseline shifts,thereby modernizing monitoring programs toward systems with both causal attribution and predictive capacity. |
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