《Hydrobiologia》：Advancing benthic diatom-based freshwater health assessment in China: from an index application to an integrated assessment framework
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底栖硅藻作为淡水评估中的生物指示物被广泛使用，基于硅藻的生物监测工具已在中国应用数十年。然而，中国现有的相关认知仍分散于中英文文献、地理区域、生态系统类型和方法学传统之间。本研究系统回顾了62项在中国利用底栖硅藻开展淡水生物评估（freshwater bioa
底栖硅藻作为淡水评估中的生物指示物被广泛使用，基于硅藻的生物监测工具已在中国应用数十年。然而，中国现有的相关认知仍分散于中英文文献、地理区域、生态系统类型和方法学传统之间。本研究系统回顾了62项在中国利用底栖硅藻开展淡水生物评估（freshwater bioassessment）的研究，总结了其地理分布、生态系统覆盖、发表趋势和生物评估方法，并识别了硅藻监测的未来研究需求。综述显示，所选研究在各省份分布不均，且以河流系统为主。传统上以欧洲形态学为基础的指数在中国仍居核心地位，但本地化且精细化调整的多指标指数（multimetric indices）、分子硅藻指数以及基于环境DNA（environmental DNA, eDNA）的方法表明，该领域正朝向区域校准和方法学整合转变，同时也凸显了许多针对性适用方法（fit-for-purpose approaches）（如硅藻畸形形态）的应用。研究人员认为，关键挑战已不再是硅藻能否指示中国淡水状况，而在于硅藻评估工具如何在不同淡水生态系统和生物地理区域间实现标准化、校准化和可扩展化。未来进展需要开发标准化协议和针对性适用方法、建设国家分类学和分子参考数据库、开展长期监测，并整合新兴技术。
**结果与讨论**
**空间、生态系统与时间分布：证据不均匀**
文献筛选最终获得62项研究，所选研究在中国各省份分布不均。研究较多的省份包括湖北（n=9）、江西（n=9）、广西（n=8）、黑龙江（n=8）、辽宁（n=8）、浙江（n=7）和广东（n=6），而许多省份仅有一两项研究。这一空间格局表明，当前证据集中在若干研究较充分的流域或区域，而中国大部分地区在硅藻淡水评估方面代表性不足。这种不均匀性将影响指数和指标转移性的可靠评估。就生态系统类型而言，河流系统主导了所选文献：62项研究中有53项涉及河流和溪流，10项涉及湖泊和水库，其中1项涵盖两类生态系统。这一格局反映了在流水生物监测中使用底栖硅藻的深厚传统。在湖泊和水库等静水系统中，生物评估更多依赖浮游植物方法，而底栖或附着硅藻评估框架相对欠发达。这种不平衡值得关注，因为流水和静水生态系统在水文、停留时间、基质可用性、营养动态和主导压力梯度方面存在显著差异。例如，有研究利用长江下游湖泊和青弋江水系的附着硅藻数据开发了综合硅藻指数（Comprehensive Diatom Index, CDI），该指数在两类生态系统中均对水质梯度有响应，但为河流和湖泊分别制定了不同的评估标准。所选研究的时间分布显示，2010年以前发表零散，自2010年代初起发表频率增加，其中34项中文发表，28项英文发表。
**主导指标：从非本地指数到本地化多指标评估**
标准化指标名称后，生物硅藻指数（Biological Diatom Index, BDI）、特异性污染敏感指数（Specific Pollution Sensitivity Index, SPI）、营养硅藻指数（Trophic Diatom Index, TDI）、硅藻生物完整性指数（Diatom-based Index of Biotic Integrity, D-IBI）、欧洲经济共同体指数（European Economic Community Index, CEE）和通用硅藻指数（Generic Diatom Index, GDI）是最常用的硅藻指数，其中许多源自欧洲评估体系。BDI、SPI、TDI、CEE和GDI属于传统单指数方法，而D-IBI代表多指标方法。香农多样性、丰富度、Margalef、Simpson和Pielou均匀度等多样性和群落指标也被使用。
频繁使用中国以外开发的指数表明，中国底栖硅藻评估深受欧洲等区域生物监测体系影响。然而，这些指数在中国条件下的表现可能不稳定，其物种名录、生态敏感性值和等级边界需要本地验证后才能用于管理决策。以汉江上游研究为例，部分指数与营养状态和离子条件相关，但其表现存在季节性差异。太子河研究中，欧洲硅藻指数对营养和有机污染梯度响应显著，但其分类结果与中国地表水水质类别不直接对应。汤旺河和龙江的研究进一步表明，不同指数可能因局部环境梯度、所选指数系统和分析方法而异。一个明确的区域校准案例是于桥水库流域硅藻集合指数（Yuqiao Reservoir Watershed Diatom Assemblage Index, YRDAI）的开发，该指数通过重新分类硅藻分类单元与区域污染梯度的关系，对日本硅藻集合指数（Diatom Assemblage Index to organic water pollution, DAIpo）进行了本地化。该研究中，基于相关性的YRDAI比原始DAIpo更好地反映了化学需氧量和总磷污染，表明引入指数在纳入局部物种–环境关系后可得到改进。
多指标和本地化方法日益重要，D-IBI代表中国从单指数应用向本地化生态健康评估的关键转型。与单一用途硅藻指数相比，D-IBI框架整合了群落响应的多个维度，包括分类多样性、物种组成、污染耐受性、栖息地相关属性以及越来越多的功能指标。例如，千岛湖流域开发的D-IBI将功能指标纳入候选指标池，最终选取物种丰富度、香农多样性、功能分歧度和功能冗余度四个指标。这表明D-IBI已超越单纯分类组成，能更全面反映外部扰动对群落结构和生态系统功能的影响。然而，本地化D-IBI框架也带来新挑战：参考位点选择因区域而异，目前尚无统一的国家标准来定义参考位点、选择候选指标或设定评分阈值，因此一个流域的D-IBI虽可提高本地诊断精度，却不能自动解决跨流域或全国可比性问题。
**方法发展历程：从欧洲指数到方法整合**
所选研究的时间模式揭示了方法的渐进转型。最早记录为1998年使用的DAIpo和河流污染指数（River Pollution Index, RPID），随后2006年出现河流硅藻指数（River Diatom Index, RDI），2009年出现BDI和SPI。自2010年代初起，研究更多应用传统硅藻指数，尤其是营养性、腐生性和污染敏感性指数如TDI、CEE和GDI，同时结合香农多样性、Simpson多样性和Margalef丰富度等群落指标。D-IBI于2011年出现，硅藻多指标指数（Diatom Multimetric Index, D-MMI）于2019年出现，YRDAI于2022年出现，表明该领域正从单指数应用向区域校准或综合评估框架转变。分子方法亦开始出现，例如有研究在沙颍河流域利用eDNA代谢条形码比较了操作分类单元（Operational Taxonomic Unit, OTU）和扩增子序列变异（Amplicon Sequence Variant, ASV）等分子数据策略，并开发了分子硅藻指数（Molecular Diatom Index, MDI）。这一时间格局表明，中国硅藻评估并非遵循单一方法路径，而是从既有指数应用扩展到本地化、多指标、分子和自动化方法的多元化格局。
**挑战与未来方向**
**区域差异与方法转型**
证据表明，中国底栖硅藻评估应用受两个相互关联的挑战制约。第一是外部指数转移性。许多常用指数在海外开发，尤其在欧洲，其监测体系依赖长期数据集、参考条件方法和互校准生态状态等级。在中国，这些指数可检测广泛污染或营养梯度，但其敏感性值和等级边界可能与当地水化学、物种库或管理标准不符。第二是中国境内高度的环境异质性。中国淡水生态系统跨越巨大气候、地质、水文和生物地理梯度，人为压力也因区域而异，包括农业营养富集、城市径流、工业污染、水文改变和栖息地退化。此外，研究间的方法不一致，如采样季节、基质类型、分类分辨率、参考位点选择和指数计算差异，进一步降低了可比性。因此，中国不需要简单在进口指数和本地指数之间取舍，而应迈向分阶段方法转型：从进口指数应用，到区域验证，到本地化多指标评估，最终整合eDNA、功能指标、自动化图像分析和AI辅助识别等新兴工具。
**未来机遇与目标框架**
基于证据映射，研究人员提出中国硅藻淡水评估应从具体案例的指数应用转向综合可操作的评估框架，该框架包含五个相互关联的组成部分。
第一，用于中国的底栖硅藻指数应进行区域本地化和校准。现有指数仍可作为实用工具，但需检验其与当地环境梯度、物种库、生态系统类型和管理类别的性能。对于湖泊和水库等静水生态系统，底栖硅藻评估仍相对欠发达，需利用湖泊和水库数据开发或校准指数，并针对静水环境的特定环境梯度和栖息地条件进行验证。
第二，需要建立采样、制片、分类鉴定、指标计算、评分和生态状态分类的标准化协议。中国国家《河流水生态监测水生生物监测与评价技术指南》已为河流水生生物监测和评估提供了标准化框架，包括位点选择、监测频率、采样方法、质量保证和质量控制以及评估方法，其中包含附着藻类和综合硅藻指数（CDI）程序及生态分类参考值，这标志着中国河流生物监测标准化的重要进展。在此框架下，可进一步借鉴欧洲水框架指令中基于类型特异性参考条件的方法，但需考虑中国参考位点稀缺的现实困难。
第三，中国需要建设硅藻的国家分类学、生态学、性状、图像和分子参考数据库。分子参考文库应与传统形态分类学紧密结合，建立常用条形码标记（如rbcL和18S）与形态学验证参考材料（包括培养菌株和归档凭证标本）的关联，同时保持协调的命名法和可追溯的分类信息。这种分类学–分子学耦合将提高序列分配可靠性，并有助于将分子指数与形态学监测积累的生态知识联系起来。性状和AI辅助方法同样需要将性状和图像记录与同一分类主干关联，否则新兴工具虽可提高效率，但仍可能产生不确定或难以比较的评估结果。
第四，应加强长期和多季节监测。许多中国硅藻研究在空间或时间上受限，难以区分污染梯度与季节、水文或年际变化。长期监测将支持参考预期开发，改进生态变化、退化和恢复的检测能力。
第五，不同方法层应结合而非视为竞争替代方案。形态学指数提供与现有监测的连续性；本地化多指标指数改进区域生态解释；性状和多元方法有助于揭示群落响应机制；eDNA和AI辅助工具可能提高效率、可重复性和分类一致性，但需验证和标准化后才能常规使用。这一观点与近期淡水生物监测研究趋势一致，即新兴技术应与现有方法谨慎整合而非未经校准直接替代。
综上，目标不是开发一个适用于中国所有淡水生态系统的单一硅藻指数，而是建立一个可靠、可比且可扩展的国家框架，在保持标准化协议、共享数据库、质量控制和跨流域可比性的前提下，允许区域和生态系统特异性校准。这一框架还可推动硅藻评估与大型底栖无脊椎动物、鱼类、水生植物、浮游植物和微生物指标等更广泛的水生生物指示系统整合。
**结论**
本研究通过系统文献筛选和证据映射综合了中国底栖硅藻淡水生物评估的发展。所选研究显示方法明显拓宽，从传统多样性指标和进口硅藻指数向区域验证、本地化多指标指数以及新兴分子、性状和自动化方法过渡。然而，形态学指数仍占主导，研究覆盖在省份和生态系统类型间仍不均匀。核心挑战不再是硅藻能否指示中国淡水条件，而是如何在中国多样化淡水生态系统中实现标准化、校准化和整合应用。欧洲等外部指数提供了宝贵起点，但需在中国条件下验证；本地化多指标框架改进区域相关性，但需协调和跨系统测试；eDNA代谢条形码、性状指标、自动图像分析和AI辅助识别等新兴工具提供了新机遇，但依赖高质量参考数据库和标准化工作流程。未来中国硅藻淡水评估应走向综合框架，结合区域校准、标准化协议、国家分类学和分子参考数据库、指数解释的生态等级边界、长期监测以及形态学、分子、功能和自动化方法的互补整合，以提升硅藻生物评估的可靠性、可比性和管理相关性，支撑中国淡水生态系统保护、修复优先序确定和水生态安全保障。
