【摘 要】
：
近几十年来,随着全球气候的变化和社会经济的发展,受筑坝建闸、河道断流、水质恶化、酷渔滥捕、人工引种、海水入侵、调水调沙等因素影响,黄河流域水生生物多样性及资源量呈下降趋势.在目前流域内多目标同步推进的要求下,黄河流域生态保护和高质量发展正不断面临新的挑战.通过分析黄河流域水生生物多样性和资源量在时空分布上的演变规律,明确了是水资源短缺、工程建设、水环境恶化等因素的共同作用导致了黄河流域的水生态危机.基于绿色生态、高质量发展的科学管理理念,提出了新时代黄河流域水文-环境-生态协同保护与修复的发展策略,为促进
【机 构】
：
西安理工大学,西北旱区生态水利国家重点实验室,陕西 西安 710048
论文部分内容阅读
近几十年来,随着全球气候的变化和社会经济的发展,受筑坝建闸、河道断流、水质恶化、酷渔滥捕、人工引种、海水入侵、调水调沙等因素影响,黄河流域水生生物多样性及资源量呈下降趋势.在目前流域内多目标同步推进的要求下,黄河流域生态保护和高质量发展正不断面临新的挑战.通过分析黄河流域水生生物多样性和资源量在时空分布上的演变规律,明确了是水资源短缺、工程建设、水环境恶化等因素的共同作用导致了黄河流域的水生态危机.基于绿色生态、高质量发展的科学管理理念,提出了新时代黄河流域水文-环境-生态协同保护与修复的发展策略,为促进黄河流域水资源保护和生态系统可持续发展提供数据支持与理论参考.
其他文献
合江江段是长江上游干流保持河流生境、适宜喜流水性鱼类栖息的重要江段.为了掌握合江江段鱼类早期资源动态,分析向家坝水库生态调度的效果,于2020年向家坝水库生态调度前后,开展了鱼类早期资源逐日监测.研究期间,共采集到鱼类早期资源5目10科38种(属),其中仔鱼29种(属)、鱼卵19种(属),包括特有鱼类6种.广适应性和喜流水性种类分别有18种和15种,其中,仔鱼分别为17种和11种,鱼卵分别为6种和9种.仔鱼平均密度为(89.06±78.55)ind./1000 m3,广适应性鱼类太湖新银鱼(Neosala
大型底栖无脊椎动物是得到广泛应用的水质生物监测和评价指示生物,但在实际应用过程中,受类群多样性高、形态鉴定专业性强、鉴定资料不全等影响,难以将其精确鉴定到种.新兴的DNA条形码技术能够快速、精确地鉴定物种,在生物多样性调查和监测等领域被寄予厚望.该方法的有效性与准确性依赖于完整、全面的参考数据库,然而现有公共数据库无法满足底栖动物鉴定的需求.鉴于此,南京农业大学等10余所高校及科研院所携手构建了中国淡水大型底栖无脊椎动物条形码数据库.基于该数据库网络平台,用户可以在线进行底栖动物条形码和环境DNA-宏条形
通过调研20世纪90年代以来国外主流水生态评价项目中采用的生境指标,统计了14个类型生境指标的使用频率,并针对不同的河流类型,筛选出物理形态特征、河岸带状况、生境组成、生境复杂性、人类干扰和水质状况等6个类型的11项评价指标,推荐作为长江流域河流生境评价指标.随后,利用层次分析法对国外水生生物评价指标进行了统计分析,并筛选出11项适用指标.基于中国期刊全文数据库(CNKI),以“长江”“水生生物”“水生态”“健康评价”等为关键词进行了检索,收集了2001年1月1日—2021年1月1日期间的研究文献及数据,
近年来,长江上游大量集中采砂造成河床地貌大幅改变,进而改变了该河段原有的水流条件.采砂可能会改变鱼类生境,但采砂后的河道鱼类生境现状尚不明确.分别在2019年1月以及2020年6月、12月对洛碛河段进行了3次水声学调查,探明了洛碛河段的鱼群生境现状.基于采砂前后实测地形,分析了洛碛河段采砂前后的地形、流速、水深等参数变化.通过构建鱼类栖息地模型,评价了采砂坑内的鱼类生境状况.结果表明:3次调查均在采砂坑深潭监测到鱼群,说明采砂坑深潭已逐渐形成可供鱼类栖息的新生境;鱼群密度最大值出现在2020年6月,为17
水生态监测能够为水生态环境监督、管理和保护提供重要的数据和技术支撑.加强黄河水生态监测,维护流域水生态系统健康,对促进黄河流域高质量发展具有重要意义.从常规水质监测、生境监测和生物监测3个方面,分析了中国水生态监测方法的研究进展及在黄河流域的应用实践.结合黄河流域水生态监测尤其是生物监测相对滞后的现状,探讨了流域水生态监测的发展方向.建议加快黄河流域水生态监测能力建设,建立适用于黄河流域的水生态监测与评价标准体系,探索新兴监测技术与传统技术的有机结合.
以长江中下游阻隔型浅水湖泊为研究对象,分析了1998—2018年116湖次底栖动物野外调查数据,构建了基于预测模型的观测物种组成/期望物种组成(O/E)指数健康评价指标体系,评价了长江中下游浅水湖泊的底栖动物物种组成完整性.O/E指数模型评价结果显示,在物种采集概率(Pc)>0阈值条件下的O/E0模型预测得到的监测湖泊期望丰富度,大于Pc≥0.5条件下的O/E50模型预测得到的期望丰富度.模型控制自然梯度后的O/E0值、O/E50值与原始模型O/E值差异不大,但原始模型误差均大于控制自然梯度的O/E模型误