龙江、刁江作为河池境内两条重要河流，承担着当地的水利发电、农业灌溉、航运等任务，对该地区的经济发展有着重要作用。近年来，随着人为干扰的加剧，尤其是上游采矿生产比较活跃，生产部门的环保意识薄弱，为追求经济利益最大化，忽略法律的约束，加上相关部门的监督力度不够，导致两条河流在过去突发污染事件，给当地居民的生活与生产带来了不小的影响。虽然现在两条河流的水生态已在逐渐修复，但仍需防微杜渐，加强水质监测管理，其中以硅藻为水质监测的生物手段，能够很好弥补传统监测的不足，并已得到较为广泛的认可。　　本研究以该地区的龙江和刁江为研究背景，选取了底栖硅藻为研究对象。在2014年8月，采集了龙江和刁江共32个样点的硅藻样本和11项理化指标，经过实验室处理及硅藻种类鉴定，该地区两条江中共发现了硅藻33属179种，其中在龙江全流域共鉴定出硅藻30属目141种，刁江全流域共鉴定出硅藻24属138种。龙江中的第一优势种群为Achnanthes minutissima、Melosira varians、Cocconeis placentula、Cymbella turgidula、Bacillaria paradoxa，刁江中的第一优势种群为Achnanthes minutissima、Melosira varians、Cymbella delicatula、Navicula atomus、Nitzschia palea、Navicula cryptotenella。　　典范对应分析CCA显示两条河流中的硅藻群落都受到水质因素和地理因子的共同作用，前4轴累积解释了物种与环境之间关系的60.5％，其中前两排序轴一共解释了硅藻-环境变量的36%，并且物种分布与环境梯度排序轴的相关系数分别是0.948和0.919，较好的反映硅藻-环境因子之间的关系。通过测试各个环境变量的边缘效应及条件效应，并进行蒙特卡罗置换检验，结果表明水体的pH值、电导率、总磷、海拔、水温、流速是影响该地区河流硅藻群落结构的显著主要影响因子(p<0.05)。　　对以上六项影响因子(pH,Cond,TP,Alt,T,V)进行受限典范对应分析 CCAs,选出具有显著单独解释能力的环境变量，并结合水资源管理目标，认为电导率和总磷是适合作为转换函数的环境变量。通过加权平均WA法推算出各个硅藻物种对总磷和电导率的最佳值和耐受值（表4.3），运用反向加权平均法WA-Inv建立了转换函数（硅藻-TP：lg(YTP)=0.5131lg(XTP)+0.8343；硅藻-Cond：lg(YCond)=0.7233lg(XCond)+0.7185），经过初步评估，都有较理想的拟合效果。　　通过因子分析、聚类分析、箱型图分析等方法，针对国际上常用的硅藻指数进行了适用性评估，结合水质理化指标评价结果，最终确认特定污染敏感指数IPS、硅藻属指数IDG、欧盟硅藻指数CEE三项指数是可以作为该地区水质评价的参考生物指标。通过三项指数综合判别为良好水质生态等级的样点有S1、S2、S3、S4、S5、S7、S8、S9、S10、S12、S14、S19、S21、S30、S32；中等水质生态等级的样点有 S6、S11、S13、S15、S16、S17、S18、S20、S22、S23、S25、S31；差等水质生态等级的样点为S24,S26,S27,S28,S29。龙江中的样点(S1-S16)与刁江中的样点(S17-S32)对比，龙江水质整体水平要好于刁江。