多种指标评价法对环境的影响

河流健康的评价方法大体上可以分为两类：一类是预测模型法，另一类是多指标评价法。

3.3.1.1　预测模型法

预测模型法的主要思路为：将假设河流在无人为干扰条件下理论上应该存在的物种组成与河流实际的生物组成进行比较，从而评价河流的健康状况。具体评价流程如下：

（1）选取无人为干扰或人为干扰非常小的河流作为参照河流。

（2）调查参照河流的物理化学特征及生物组成。

（3）建立参照河流物理化学特征与相应生物组成之间的经验模型。

（4）调查被评价河流的物理化学特征，并将调查结果代入经验模型，得到被评价河流理论上（河流健康情况下）应具备的生物组成（E）。

（5）调查被评价河流的实际生物组成（O）。

（6）O/E的值即反映被评价河流的健康状况，比值越接近1表明该河流越接近自然状态，其健康状况也就越好[42]。

预测模型法需要选择合适的有一定敏感性的指示性物种。因为，一旦选择的指示性物种不能反映河流的变化，或者对河流变化反应迟钝，那么这类方法就无法反映河流的真实变化状况。这种方法也需要有足够的生物监测资料积累，以便分析生物-生境关系，能够作出河流状态比对的合理评价；还需要找到合适的最好接近原始健康状态的参照河流，以便设定的健康基准偏离理想值太远。这些都限制了预测模型法的普遍适用性。例如，在我国，生物监测可以说刚刚起步，可用的资料很少，多数业主也不愿意出资支持本地生物调查，尤其是在工程完工后还要持续监测。这有一个观念改变的过程。

指示性物种一般选择生态系统中的关键种、特有种、指示种、濒危种、长寿种和环境敏感种。河流水生态系统中，可选择浮游生物、底栖无脊椎动物、鱼类等。例如，澳大利亚的《澳大利亚河流评价计划》（Australian River Assessment Scheme，AUSRIVAS）以底栖无脊椎动物作为指示生物，“南非计分系统”（South African Scoring System，SASS）以藻类为指示生物。(www.xing528.com)

3.3.1.2　多指标评价法

多指标评价法选择多个河流的物理、化学、生物、社会指标，按照设定的评价标准进行分项打分，将各项得分按一定权重组合得到总分，作为评价河流健康状况的依据。

多指标评价法中的指标可以包括反映河流自然属性（自然功能）的指标，也可以包括反映社会属性（社会功能）的指标。反映河流自然属性的指标主要包括水文、水质、河道形态、河岸、栖息地、生物等。反映河流社会属性的指标主要包括防洪工程与非工程措施完善率、水资源开发利用率、通航水深保证率、景观舒适度、供水保证率等。

多指标评价法包含反映河流健康不同方面的信息，在某种程度上能够避免预测模型法仅依靠指示物种的可能缺陷。有学者认为，多指标评价法将是今后河流健康评价的一个发展方向。

多指标评价法存在如下问题需要解决：

（1）如何选择各个表征指标的评价标准？当然预测模型法也存在标准的问题，它提出的是一个人类无干扰或者干扰少的参照系。多指标评价法同样面临参照系的问题，它也可以选择一个人类无干扰或者干扰少的参照系作为各个指标的同一参照系。也有可能，各个表征指标选择了不同时空的参照系，相当于有多个参照系。当然，从某种意义上，也可以归并成一个理想参照系——人设想的同时满足各个指标的参照系；这样的参照系很难保证各个指标基准在生态系统的层面是基本协调的。

（2）综合评价指数权重的选取带有主观随意性。现在，许多研究者采用专家打分法或者模糊综合评价模型等方法确定权重，构建出一个河流健康综合指标。有学者指出，综合评价指数在一定程度上掩盖了单个参数的信息[42]。也有学者指出，实际上河流健康评价在很大程度上应遵循木桶原理，即某一类指标达不到要求往往直接影响整体健康状况，如当河流水体为劣Ⅴ类而完全失去使用功能时，即使有丰富的径流量和良好的河床，河流也应视为不健康河流。因此，不必追求建立河流健康综合评价模型，可直接采用多指标法进行河流健康评价[43]。

国外的多指标评价法包括ISC、IBI、REC、RHS、RHP等方法。ISC方法源自澳大利亚。它的参照系是原始状况的河流，强调对主要环境特征的持续定期评估。河流以10～30km为河段单位，评价内容包括河流水文特征、物理构造特征、河岸带状况、水质参数、水生生物等5个方面，用19项指标组成评价指标体系。该方法对澳大利亚维多利亚流域的80多条河流进行了实证研究，表明ISC方法的结果有助于确定河流恢复的目标，从而引导可持续发展的河流管理。

生物完整性指数法（Index of Biotic Integrity，IBI）方法由Karr于1981年提出，着眼于水域生物群落结构和功能，采用河流鱼类物种丰富度、指示种类别（含耐污种及非耐污种）、营养类型、鱼类数量、杂交率、鱼病率、畸变率等12项指标，构建生物完整性指数，表征河流生态健康。