白洋淀典型抗生素與底棲藻類群落指標(biāo)相關(guān)性研究

張璐璐，申立娜，張玲菲，秦珊，姚波,2，崔建升,2

1. 河北科技大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院，石家莊 050000 2. 河北省污染防治生物技術(shù)實驗室，石家莊 050000

抗生素可分為磺胺類、喹諾酮類、四環(huán)素類、大環(huán)內(nèi)酯類、聚醚類、β-內(nèi)酰胺類、林可霉素類、氯霉素類、多肽類、氨基糖苷類及其他種類[1-2]，其具有水溶性、耐降解或轉(zhuǎn)化、化學(xué)結(jié)構(gòu)和作用機理復(fù)雜等特點[3]，在不同的pH條件下可呈現(xiàn)為中性、陽離子、陰離子或兩性離子[1]。近幾十年來，抗生素被廣泛應(yīng)用于人類醫(yī)療和獸藥中，并在牲畜和水產(chǎn)養(yǎng)殖中使用量頗大[4]。2017年中國抗生素消費量高達12萬t[5]，其中約有84 240 t抗生素用于獸藥[6]。而抗生素進入機體后不能被完全吸收，約90%隨糞便或尿液以母體化合物或代謝物的形式排出[7]，最終進入水環(huán)境。來源于醫(yī)療、畜禽和水產(chǎn)養(yǎng)殖等的抗生素直接或間接進入污水處理廠，而污水處理廠對于喹諾酮類抗生素的去除效率僅有9.35%～26.96%[8-10]，抗生素最終隨污水處理廠出水排放進入環(huán)境[11]。研究表明，抗生素在地表水[12-21]、地下水[22]、飲用水[23]和海洋[24]中均被檢出，因此越來越多的研究者開始關(guān)注其對水生態(tài)系統(tǒng)的生態(tài)效應(yīng)。

河北省作為我國制藥大省，擁有華北制藥、石家莊制藥、神威藥業(yè)和以嶺藥業(yè)等眾多大型制藥企業(yè)[25-26]。此外，河北省人口密集，抗生素的消費量隨經(jīng)濟快速發(fā)展也顯著增加，使得大量未經(jīng)有效處理的含抗生素廢水、生活污水排入水環(huán)境中，加劇了河北省水環(huán)境中抗生素的污染形勢[27-28]。白洋淀作為河北省內(nèi)最大的潛水草型湖泊，由于當(dāng)?shù)刈匀粭l件限制和經(jīng)濟快速發(fā)展，使得白洋淀面臨著污染負荷嚴重的問題[29-30]。除上游的保定市中含抗生素的城市污水和生活廢水經(jīng)府河進入白洋淀外[31]，大淀周圍的眾多水產(chǎn)養(yǎng)殖使用含抗生素獸藥，也造成白洋淀抗生素的嚴重污染[21,32]，其中，喹諾酮類抗生素(quinolones, QNs)尤為嚴重。

底棲藻類作為湖泊中主要的生產(chǎn)者，為其他水生生物提供營養(yǎng)，其對抗生素也比較敏感[33]，然而，目前研究者多關(guān)注抗生素的時空分布、風(fēng)險值及其源解析[34]，而對抗生素和底棲藻類的相關(guān)性研究較少。因此，為研究QNs和底棲藻類群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)的相關(guān)性，本研究主要考察：(1)解析白洋淀典型抗生素QNs的時空分布特征；(2)評價白洋淀QNs生態(tài)風(fēng)險；(3)分析底棲藻類群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)；(4)建立QNs生態(tài)風(fēng)險與生物群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)相關(guān)關(guān)系。

1 材料與方法(Materials and methods)

1.1 研究區(qū)域

白洋淀(38°44'N～38°59'N，115°45'E～116°06'E)位于我國河北省保定市雄安新區(qū)，其占地面積約366 km2，水深范圍為2～6 m，由143個大小不一的淀泊組成，周圍與36座村莊相連。隨著人口增加和經(jīng)濟增長，白洋淀生態(tài)環(huán)境不斷惡化，多種污染物在白洋淀內(nèi)被檢出，如持久性有機物、重金屬等。此外，由于水產(chǎn)養(yǎng)殖廢水和生活污水直接排放，白洋淀內(nèi)普遍存在抗生素的污染。

1.2 水樣采集與理化特征

本研究設(shè)定了8個采樣點(圖1)，分別于2017年4月、8月和11月在各采樣點采集水樣，并按照前人研究的方法進行采樣[30]。部分理化參數(shù)包括溫度(temperature, T)、透明度(transparency, Trans)、水深(water depth, WD)、pH值和溶解氧(dissolved oxygen, DO)在采樣時進行測定，其他參數(shù)包括總氮(total nitrogen, TN)、總磷(total phosphorus, TP)和化學(xué)需氧量(chemical oxygen demand, CODMn)等根據(jù)標(biāo)準方法[35]在實驗室測定(表1)。所有樣品標(biāo)記好在24 h內(nèi)運回實驗室，并于-20 ℃的暗處冷凍保存，待實驗測定。

1.3 典型抗生素的分析方法

根據(jù)研究可知[36]，喹諾酮類抗生素(QNs)普遍存在于沉積物(65.50～1 166.00 μg·kg-1)和水生植物中(8.37～6 532.00 μg·kg-1)，因此，本研究選取QNs作為白洋淀目標(biāo)抗生素。環(huán)丙沙星(ciprofloxacin, CIP)、丹諾氟沙星(danofloxacin, DAN)、依諾沙星(enoxacin, ENO)、恩諾沙星(enrofloxacin, ENR)、氟羅沙星(fleroxacin, FLE)、氟美喹(flumequine, FLU)、馬波沙星(marbofloxacin, MAR)、諾氟沙星(norfloxacin, NOR)、氧氟沙星(ofloxacin, OFL)、奧比氟沙星(orbifloxacin, ORB)、惡喹草酸(oxolinic acid, OXO)、吡哌啶酸(pipemidic acid, PIP)和沙氟沙星(sarafloxacin, SAR)均取自Sigma-Aldrich(Steinheim, Germany)，所有試劑均屬于分析純(純度>95%)。此外，同位素標(biāo)記的化合物danofloxacin-d5用作內(nèi)標(biāo)。

本研究采用利用超高效液相色譜串聯(lián)質(zhì)譜法(HPLC-MS/MS)測定QNs的濃度。使用Agilent 1200系列HPLC系統(tǒng)(Agilent, Palo Alto, USA)，通過Agilent Zorbax XDB-C18色譜柱(2.1 mm×50 mm, 1.8 μm)實現(xiàn)QNs的分離。流動相A為0.1%的甲酸水溶液(V/V)，流動相B為含0.1%甲酸的甲醇溶液(V/V)，其流速為0.3 mL·min-1，控制溫度為40 ℃，進樣量為5 μL，干燥氣體溫度為350 ℃。在配備電噴霧離子化源(ESI+/ESI)的Sciex API 4000三重四級桿質(zhì)譜儀(美國應(yīng)用生物系統(tǒng)公司)上進行了測量，氣體溫度為350 ℃，流速為12 L·min-1，霧化器壓力為45 psi，毛細管電壓為-3 500 V(負模式)、+4 000 V(正模式)，加速電壓為4 V。

本研究采用內(nèi)標(biāo)法定量。配制濃度分別為0.1、0.5、1.0、5.0、10.0、50.0和100.0 μg·mL-1的抗生素標(biāo)準溶液，并設(shè)空白組。標(biāo)準曲線的相關(guān)系數(shù)范圍為0.992～0.999。QNs的回收率為73%～110%，實驗的相對標(biāo)準偏差為3.40%～14.50%。以信噪比為10的濃度計算的定量限(LOQs)為0.05～0.20 ng·L-1，信噪比為3的最低檢出限(LODs)為0.02～0.08 ng·L-1。

圖1 白洋淀采樣點分布圖注：S1.府河入淀口、S2.南劉莊、S3.王家寨、S4.燒車淀、S5.棗林莊、S6.圈頭、S7.采蒲臺、S8.端村。Fig. 1 The sampling sites of Lake Baiyangdian in this studyNote: S1. Fuhe inlet, S2. Nanliuzhuang, S3. Wangjiazhai, S4. Shaochedian, S5. Zaolinzhuang, S6. Quantou, S7. Caiputai, and S8. Duancun.

1.4 底棲藻類的采集與分析方法

在各采樣點采集底棲藻類樣品，收集方法參考前人的研究[30]。將采集的底棲藻類樣品分為2份：一份加入0.5 mL 5%的福爾馬林溶液進行成分分析，另一份保存于塑料瓶中進行計量分析。其生物指標(biāo)包括藻密度(algal density, AD)、葉綠素a(chlorophyll a, Chl a)、葉綠素b(chlorophyll b, Chl b)、葉綠素c(chlorophyll c, Chl c)、葉綠素b/a(chlorophyll b/a, Chl b/a)、葉綠素c/a(chlorophyll c/a, Chl c/a)、硅藻比例(BAC)、綠藻比例(CHL)、藍藻比例(CYA)、堿性磷酸酶(APA)、β-葡萄糖苷酶(GLU)、亮氨酸氨基肽酶(LEU)、多糖含量(PSC)、無灰干重(AFDW)和一般初級生產(chǎn)力(GPP)[30](表2)。

1.5 生態(tài)風(fēng)險評估方法

根據(jù)歐盟委員會的技術(shù)指導(dǎo)文件[42]和已有研究[43]，對QNs的生態(tài)風(fēng)險進行了評估。本研究利用風(fēng)險商值法(RQ)計算了底棲藻類的QNs生態(tài)風(fēng)險，該值由實測環(huán)境濃度(MEC)與預(yù)測無效應(yīng)濃度(PNEC)的比值求得，其中PNEC由L(E)C50與安全系數(shù)(f=1 000)的比值計算求得，具體計算方法如下：

RQ=MEC/PNEC=MEC/(L(E)C50/f)

(1)

根據(jù)Hernando等[45]的分類方法，將生態(tài)風(fēng)險分為3個層次：低風(fēng)險水平(RQ<0.1)、中等風(fēng)險水平(0.1

1.6 統(tǒng)計分析

根據(jù)水質(zhì)理化特征，通過聚類分析將8個采樣點進行分類。對白洋淀QNs的生態(tài)風(fēng)險水平與底棲藻類的結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)進行Spearman相關(guān)性分析，建立兩者之間的相關(guān)關(guān)系，顯著性水平分別為P<0.05和P<0.01。聚類分析和相關(guān)性分析采用SPSS 16.0統(tǒng)計分析軟件。利用ArcGIS軟件對白洋淀QNs進行時空分布描述，繪制其時空分布圖，QNs的生態(tài)風(fēng)險時空分布熱點圖用Origin繪制。

表1 白洋淀水體理化參數(shù)特征Table 1 The chemical and physical attributes in water for Baiyangdian Lake, China

表2 底棲藻類群落的結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)Table 2 The structure and functional metrics based on the periphyton community

注：D630、D647、D664和D750分別為630、647、664和750 nm處的吸光度；Ve為萃取容量；A為底質(zhì)表面積；d為比色管的光學(xué)長度。

Note: D630, D647, D664 and D750 are the absorption of the extraction at 630, 647, 664 and 750 nm, respectively; Ve is the constant volume of extraction;A is the area of substratum surface; d is the optical length of the cuvette.

為確定QNs對解釋底棲藻類指標(biāo)變化的相對重要性，使用CANOCO 4.5版本軟件對方根轉(zhuǎn)化的豐度數(shù)據(jù)進行了冗余分析(RDA)[46]。RDA分析前進行了去趨勢關(guān)聯(lián)分析(detrended correlation analysis, DCA)，發(fā)現(xiàn)總梯度長度小于標(biāo)準差達3個數(shù)量級，說明環(huán)境變量與物種豐度和密度數(shù)據(jù)之間存在線性關(guān)系。為在分析中只保留重要的環(huán)境變量，選擇蒙特卡羅排列試驗(999個排列，P<0.05)。

表3 各喹諾酮類抗生素(QNs)對不同營養(yǎng)級的急性毒性(L(E)C50)Table 3 Acute toxicity (L(E)C50) used for the risk assessment of quinolones (QNs) for fish, invertebrate and algae

注：LC50表示半數(shù)致死濃度，EC50表示半數(shù)效應(yīng)濃度，PNEC表示預(yù)測無效應(yīng)濃度。

Note: LC50stands for median lethal concentration; EC50stands for concentration for 50% of maximal effect; PNEC stands for predicted no effect concentration.

2 結(jié)果(Results)

2.1 白洋淀理化特征及其生境劃分

根據(jù)水體理化參數(shù)特征，采用聚類分析的方法，將8個采樣點分為3個生境：生境1(S1、S2)代表受城市污水影響；生境2(S3、S6和S8)代表受養(yǎng)殖廢水和生活污水影響；生境3(S4、S5和S7)代表人為干擾較少(圖2)。白洋淀水體主要理化參數(shù)如圖3所示。

2.2 白洋淀QNs的時空分布

在14種目標(biāo)抗生素中，有5種QNs被檢出(圖4)，MAR、FLE、OFL、CIP和FLU濃度分別為9.84～82.43、16.11～223.09、32.51～367.70、0.00～77.34和321.64～1 054.38 ng·L-1。QNs濃度呈現(xiàn)明顯的時空變化。就空間分布而言，QNs的最高濃度出現(xiàn)在生境1(1 309.80 ng·L-1)，其次為生境2和生境3；就時間變化而言，4月QNs濃度最高，其次為8月和11月。QNs中以FLU污染(最高濃度為1 054.38 ng·-1)最為顯著，其次為OFL(最高濃度為367.70 ng·L-1)和FLE(最高濃度為223.09 ng·L-1)。

圖2 基于水體理化特征的聚類分析結(jié)果Fig. 2 The classify analysis results for sampling sites based on physical and chemical attributes

圖3 白洋淀各生境不同時間的水體理化參數(shù)注：圖中理化參數(shù)的單位列于表1。Fig. 3 Time course of water physiochemical properties at the different habitats for Baiyangdian Lake, ChinaNote: The unit for each physiochemical property in this figure could refer to Table 1.

生境1和生境2分別受上游城市污水和淀區(qū)養(yǎng)殖及周邊生活污水影響較為嚴重，因此其QNs污染較為嚴重，人為干擾較少的生境3則QNs污染較小[21,32,34]；QNs的濃度為4月>8月>11月，其原因可能是4月開始上游的保定市有大量城市污水排入淀內(nèi)，再加上處于畜禽和水產(chǎn)品的繁殖期，大量含抗生素的獸用藥物的投加，使得4月QNs濃度最高；到8月份，隨著降水量的增大，地表徑流量增大，使淀內(nèi)水量大幅度增加，QNs的濃度有所降低；到11月，因畜禽和水產(chǎn)養(yǎng)殖處于淡季，獸用藥物投加量有所下降，再加上夏季大量水草繁殖生長，沉積物和水體中的QNs被吸收和吸附，從而使得QNs濃度大幅度降低。由此可知，白洋淀上游的城市污水及周邊養(yǎng)殖是QNs的主要來源，因此應(yīng)加強對上游城市污水的QNs處理效率，做好來水的監(jiān)測工作，嚴格管控獸藥的使用。

2.3 白洋淀QNs生態(tài)風(fēng)險時空分布

MAR、FLE、OFL和CIP在白洋淀的生態(tài)風(fēng)險水平較低(RQ值為0.0000～0.0020)，F(xiàn)LU(RQ值為0.1704～0.5378)處于中等風(fēng)險水平。其中，生境2的生態(tài)風(fēng)險最高(RQFLU最大值為0.5378)，其次為生境1(RQFLU最大值為0.3153)和生境3(RQFLU最大值為0.2980)(圖5)。QNs的時空分布特征表明，生態(tài)風(fēng)險與人為干擾程度存在直接關(guān)系。

圖4 白洋淀中QNs時空分布注：QNs濃度單位為ng·L-1。Fig. 4 The spatial and temporal distribution of QNs in surface water of Baiyangdian LakeNote: The unit of QNs concentration is ng·L-1.

圖5 白洋淀中QNs生態(tài)風(fēng)險的時空分布注：RQs為風(fēng)險商值。Fig. 5 The spatial and temporal variation of ecological risk of QNs in waterNote: RQs stands for risk quotient.

2.4 底棲藻類群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)時空分布

調(diào)查期間測定的AD范圍為(15.31±1.78)～(78.98±18.45) (104cells·cm-2)；Chl a、Chl b、Chl c、Chl b/a和Chl c/a的濃度范圍分別為(0.03±0.01)～(0.22±0.02)、(0.01±0.00)～(0.14±0.03)、(0.01±0.00)～(0.12±0.05)、(0.05±0.02)～(0.39±0.04)和(0.18±0.03)～(0.68±0.08) μg·cm-2；BAC、CHL和CYA的范圍分別為(5.67%±0.76%)～(24.32%±3.42%)、(36.12%±3.41%)～(60.42%±6.57%)和(29.18%±2.34%)～(40.91%±3.89%)；APA、GLU和LEU的范圍分別為(0.32±0.10)～(1.52±0.22)、(0.14±0.08)～(2.89±1.14)和(0.75±0.23)～(5.67±1.08) nmol·cm-2·h-1；PSC和AFDW的范圍分別為(0.06±0.02)～(0.25±0.03) mg·cm-2和(158.65±43.21)～(809.65±212.43) μg·cm-2。AD、Chl a、Chl b、Chl b/a、CHL、CYA、APA、GLU、LEU和AFDW等指標(biāo)在生境2中最高，而其他指標(biāo)在生境3中最高，且大部分指標(biāo)在8月始終最高(表4)。

生境2主要受淀區(qū)周邊養(yǎng)殖廢水和生活污水的影響，其偏中-富營養(yǎng)化和富營養(yǎng)化狀態(tài)，因此其底棲藻類群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)較高[47]；11月的水污染水平相對于4月和8月較低，抗生素可影響藻類的光合作用，而11月QNs濃度較低，對底棲藻類的抑制作用較小，因此，白洋淀底棲藻類群落指標(biāo)在11月最高。

2.5 白洋淀QNs生態(tài)風(fēng)險與底棲藻類群落指標(biāo)相關(guān)性分析

通過斯皮爾曼(Spearman)相關(guān)性分析，建立了底棲藻類指標(biāo)與QNs的生態(tài)風(fēng)險之間的關(guān)系。表5即底棲藻類指標(biāo)與QNs的生態(tài)風(fēng)險之間的Spearman相關(guān)系數(shù)。結(jié)果表明，AD、Chl a、Chl b、Chl c、Chl b/a與RQCIP、RQFLU呈顯著相關(guān)，其中Chl a與RQFLU顯著相關(guān)(r = 0.827，P<0.01)，RQMAR與PSC呈顯著負相關(guān)(r = -0.670，P<0.05)，RQCIP與APA(r = 0.721，P<0.05)、LEU(r = 0.715，P<0.05)和AFDW(r = 0.727，P<0.05)呈顯著性相關(guān)。在QNs抗生素的風(fēng)險值中，RQFLU最高，與AD、Chl a、Chl b、Chl c、Chl b/a、Chl c/a、BAC和CHL等結(jié)構(gòu)指標(biāo)均顯著相關(guān)。結(jié)構(gòu)指標(biāo)與功能指標(biāo)相比，其與生態(tài)風(fēng)險的相關(guān)性較高。

本研究選取底棲藻類群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)進行RDA分析，其特征值為0.990和0.008，解釋了底棲藻類指標(biāo)數(shù)據(jù)中99.8%的方差(圖6)。LEU和AFDW與坐標(biāo)軸1的相關(guān)性最大。軸1與RQCIP呈顯著正相關(guān)(r =0.7294，P<0.05)，將其解釋為與城市污水相關(guān)。BAC和Chl c/a與軸2相關(guān)。軸2與RQFLU呈顯著正相關(guān)(r =0.8884，P<0.01)，其來源之一可能為水產(chǎn)養(yǎng)殖。此外，抗生素與底棲藻類指標(biāo)存在顯著的時間差異，因此應(yīng)重視抗生素與底棲藻類的季節(jié)變化。

3 討論(Discussion)

歐盟《水架構(gòu)指令》指出，建立生態(tài)系統(tǒng)與污染物之間的關(guān)系是一項重要工作[48]，因此，越來越多的研究者開始關(guān)注生物群落的組成，尤其是底棲生物群落的生物學(xué)指標(biāo)[49]。然而，目前關(guān)于抗生素與底棲藻類結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)的相關(guān)性的研究較少[34]。一些研究預(yù)測，抗生素會對底棲藻類產(chǎn)生不同的影響[50-55]，相關(guān)研究結(jié)果表明，抗生素對硅藻有明顯的抑制作用，而抗生素對蛋白核小球藻和淡水綠藻的生長則表現(xiàn)為“低促高抑”[51-52,55]，而其余11種常見的底棲藻類不受抗生素的影響[56]。本研究首次探討了QNs對湖泊底棲生物群落的影響，其結(jié)果與上述預(yù)測相符，如BAC與RQFLU呈顯著負相關(guān)(r=-0.782，P<0.01)；CHL與RQFLU呈顯著正相關(guān)(r=0.764，P<0.05)，表明BAC和CHL受抗生素影響，而CYA不受其影響，突出了不同抗生素對底棲藻類群落的不同影響。

圖6 基于底棲藻類指標(biāo)的冗余分析(RDA)注：底棲藻類指標(biāo)(黑色箭頭)與坐標(biāo)軸的相關(guān)性為-0.6～1.2，環(huán)境變量(紅色箭頭)與坐標(biāo)軸的相關(guān)性為-1.0～1.0；1表示4月生境1，2表示4月生境2，3表示4月生境3；4表示8月生境1，5表示8月生境2，6表示8月生境3；7表示11月生境1，8表示11月生境2，9表示11月生境3。Fig. 6 Correlation biplots for the first and second axes of the redundancy analysis (RDA) based on the periphyton metricsNote: The scale is -0.6 to 1.2 for correlations of the periphyton metrics (black arrows) with the axes and -1.0 to 1.0 for correlations of the environmental variables (red arrows) with the axes; the abbreviation codes for the biological metrics refers to Table 2; 1 means Habitat 1 in April, 2 means Habitat 2 in April, 3 means Habitat 3 in April; 4 means Habitat 1 in August, 5 means Habitat 2 in August, 6 means Habitat 3 in August, 7 means Habitat 1 in November, 8 means Habitat 2 in November, and 9 means Habitat 3 in November.

表4 白洋淀底棲藻類結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)的時空變化Table 4 Time course of periphyton structural and functional metrics at the different habitat for Baiyangdian Lake, China

表5 生物指標(biāo)與風(fēng)險值的Spearman相關(guān)系數(shù)Table 5 The Spearman’s correlation coefficients between biotic metrics and risk indexes

注：*在0.05級別，相關(guān)性顯著；**在0.01級別，相關(guān)性顯著。

Note: *Correlation level at 0.05, **correlation level at 0.01.

不同的藻類對QNs的敏感性存在一定差異，其原因有藻類細胞的大小和種間競爭。體積較小的藻比體積大的更為敏感(硅藻體積小，比表面積大，因此硅藻對QNs比綠藻更敏感)。此外，由于營養(yǎng)物質(zhì)和其他資源的種群間競爭，硅藻數(shù)量的降低使得綠藻優(yōu)勢增加。

QNs的最高濃度出現(xiàn)在生境1(1 309.80 ng·L-1)，其次為生境2和生境3，上游含抗生素的城市污水的排入，使得生境1的QNs濃度偏高；生境2的生態(tài)風(fēng)險最高(RQFLU最大值為0.5378)，其次為生境1(RQFLU最大值為0.3153)和生境3(RQFLU最大值為0.2980)，表明生態(tài)風(fēng)險與人為干擾程度存在直接關(guān)系，干擾程度較高的地方生態(tài)風(fēng)險則偏高，干擾程度較低的地方生態(tài)風(fēng)險則偏低；AD、Chl a、Chl b、Chl b/a、CHL、CYA、APA、GLU、LEU和AFDW等指標(biāo)在生境2中最高，而其他指標(biāo)在生境3中最高，表明藻類的群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)與人為干擾程度呈現(xiàn)負相關(guān)性，人為干擾程度低的地方藻類的群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)則偏高。QNs生態(tài)風(fēng)險與底棲藻類群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)相關(guān)性結(jié)果顯示，與這二者均具有顯著相關(guān)性，且底棲藻類的結(jié)構(gòu)指標(biāo)與QNs生態(tài)風(fēng)險的相關(guān)性更為顯著。

綜上所述，白洋淀水體中QNs的使用量、檢出率、濃度和生態(tài)風(fēng)險時空分布均存在明顯的差異性，不同區(qū)域QNs的來源也不同；白洋淀底棲藻類群落結(jié)構(gòu)和功能指標(biāo)也存在明顯的時空分異特征，其主要與水體營養(yǎng)水平、污染程度和光合作用強弱有關(guān)；白洋淀底棲藻類群落結(jié)構(gòu)指標(biāo)與QNs風(fēng)險值相關(guān)性較為顯著，因此，可考慮篩選較為敏感的底棲藻類群落結(jié)構(gòu)指標(biāo)運用于生態(tài)監(jiān)測，為富營養(yǎng)化湖泊生態(tài)監(jiān)測方法研究提供理論基礎(chǔ)及相關(guān)數(shù)據(jù)支撐。