海洋底栖生态系统作为维持海洋生态平衡的重要基础, 其健康状态评估依赖于底栖生物群落的长期动态监测。系统综述了基于大型底栖动物构建的一系列生物指数的发展历程与应用现状, 并展望了海洋生态系统健康评估的未来发展方向。传统生物指数主要包括生物多样性指数(Shannon-Wiener指数、Pielou指数等)、功能群分析指数(摄食均匀度指数)及基于耐污/敏感物种比例的指数(AMBI、M-AMBI、BENTIX等), 这些方法通过量化群落结构与功能对环境压力的响应, 推动了生态系统健康评估从定性到定量的转变。然而, 传统方法受限于形态学鉴定的繁琐程序、单一指标的局限性以及区域适用性差异。近年来, 环境DNA (Environmental DNA, eDNA)技术通过高通量测序快速获取生物多样性信息, 弥补了传统方法的不足, 并衍生出gAMBI等新型指数, 验证了其与形态学方法的互补性; 人工智能(Artificial Intelligence, AI)技术如机器学习算法(随机森林、卷积神经网络等)与统计学分析的整合, 提升了生态系统评估模型对非线性关系和多压力源的解析能力; 同时, 自动化的智能图像识别技术为生物的准确快速识别并进行监测提供了可能。未来研究需通过综合跨学科技术, 整合多维度数据, 构建更具普适性和动态响应能力的评估体系, 以应对全球气候变化与人类活动对海洋生态系统的潜在影响。

海洋微生物以其巨大的生物量、快速的环境响应和关键的生态功能, 成为评估海洋生态系统健康的灵敏指示器。文章系统综述了基于微生物群落的海洋生态监测与健康评估研究进展。首先讨论了海洋微生物作为生物指示剂的关键特性, 如对环境压力的高度敏感性和在维持生态系统功能中的冗余作用, 并列举了一系列通过微生物监测成功应对气候变化、污染事件及生态灾害的例子。随后, 全面评述了海洋微生物监测技术体系的演进, 涵盖从传统培养方法到高通量测序、拉曼光谱等现代技术, 并比较了各类技术在应用中的优势与局限性。最后, 针对当前研究中数据标准化与量化评估指标不足的问题, 提出了未来发展的系统性框架, 重点包括推进从采样到数据分析的全流程标准化、构建“拉曼光谱—基因—环境”多维信息融合的智能诊断模型, 以及建设国家层面的专业化监测网络。该综述旨在为构建新一代高分辨率、实时化的微生物海洋生态健康评估体系提供理论支持与技术路径。

当前全球海洋面临“生态系统隐性衰退”的严峻挑战, 常规水质监测频现“达标”, 而食物网断裂、关键种消亡与生态功能塌陷却在悄然发生。这一管理悖论源于传统“重理化环境、轻生物结构”的评估范式。该研究提出一套海洋生态系统健康的目标驱动式评估体系, 旨在推动管理从“全面普查”向“精准诊断”的范式变革。该体系摒弃固定指标框架, 首创 “三级漏斗式”生成逻辑: 从具体管理目标解析出核心生态问题, 进而筛选关键指示生物与观测指标, 最终设计最优时空观测策略。体系遵循 “有用、有效、够用”原则, 由 “空-天-海-智”一体化技术网络赋能, 并通过智能诊断引擎实现从数据到决策知识的转化。案例分析表明, 本体系可动态生成针对“总体健康评估”、“养殖容量管理”及“灾害预警”等不同目标的定制化方案。其中, 经典的“浮游动物-鱼类-底栖生物”三位一体完整性指数(Z/F/B-IBI)框架, 即是本体系为解决“区域总体健康评估”目标所生成的最优方案。该体系致力于以最小观测成本实现最大管理效能, 为基于生态系统的海洋管理提供可动态适配的“精准医疗”式解决方案。

溶解氧(dissolved oxygen, DO)是维持海洋生态系统平衡和稳定的关键因子。受气候变暖和人类活动增强的双重驱动, 全球沿海水体的低氧程度持续加剧、影响范围不断扩大, 已成为威胁近海生态系统健康的突出环境问题。作为典型的半封闭海域, 渤海生态环境面临着海水暖化、富营养化与人口经济增长等多重压力, 近年来其多个区域相继出现不同程度的低氧现象, 低氧中心主要位于黄河口东北侧和秦皇岛东南部海域(频次≥3)。该文梳理了国内外学者在该海域低氧的相关研究, 刻画了近20年来渤海夏季低氧的空间分布格局, 综述了其主要控制过程; 总结了渤海低氧的长期发展趋势及其影响因素, 并对渤海低氧研究的重点方向提出了建议, 旨在为渤海生态健康评估和海洋资源管理提供科学依据与决策支持。

海洋生态系统健康评估高度依赖于对生物状态与功能的实时诊断, 然而, 传统生物观测的“认知滞后性”——从样本获取到物种鉴定、数据产出的漫长周期难以及时反映生态系统的快速变化, 诊断滞后性成为健康评估业务化应用的核心瓶颈。文章系统剖析了这一瓶颈的历史根源与当代困境, 指出其源于“技术路径依赖”、“校验逻辑悖论”与“观测网络缺位”的三重锁定。为突破困局, 该文提出从“滞后取证”转向“实时诊断”的生物整合观测新范式。该范式包含3个核心维度: 在认知层面, 从普查“物种全集”聚焦到追踪“功能指纹”, 识别关键生态功能信号; 在技术层面, 构建 “实时感知-质控验证”协同技术体系, 融合环境DNA、原位成像、智能声学等前沿手段, 并创新迭代校验模式; 在网络层面, 通过研发模块化智能生物感知模块, 将生物感知能力以“即插即用”方式嵌入全球观测网, 实现生物信号的自动化、连续化感知。这一范式转变旨在将生物观测从滞后的科研活动, 升级为支撑海洋生态系统实时健康诊断与早期预警的前瞻性信息基础设施。

为探究辽东湾北部蛤蜊岗大型底栖动物群落特征及其生境质量状况, 于2024年6月在蛤蜊岗海域布设12个站点(含非采捕区、四角蛤蜊采捕区及大竹蛏采捕区), 开展大型底栖动物和环境因子调查。结果显示: (1) 共鉴定出大型底栖动物35种, 以甲壳类(14种)、软体动物(10种)和多毛类(9种)为主, 优势种包括光滑河蓝蛤(Potamocorbula laevis)、四角蛤蜊(Mactra veneriformis)等5种, 群落平均丰度和生物量分别为163.67 ind./m²和284.47 g/m²。(2) 聚类分析与多维尺度分析(NMDS)表明, 非采捕区与四角蛤蜊采捕区群落相似性较高, 而大竹蛏采捕区群落单独归为一支。(3) 丰度-生物量比较曲线(ABC)结果显示群落结构整体稳定, 未受显著干扰。Mantel检验结果显示叶绿素a和水温是影响蛤蜊岗大型底栖动物群落结构的重要环境因子。(4) 基于AMBI与M-AMBI指数的生境质量评估结果表明, 仅个别站点(如3号)受中度或重度扰动, 底栖生境质量整体处于良好状态, 且M-AMBI指数在机械化采捕扰动下的适应性优于单一指数。研究结果揭示了蛤蜊岗底栖生态现状, 为平衡贝类资源开发与生境保护提供了科学依据, 建议优先采用M-AMBI指数进行长期监测与管理评估。

海洋生态系统健康面临严峻压力, 亟需筛选出科学有效的评价指标对其进行评估和预警。浮游生物是生态系统变化的敏感指标, 且在海洋食物网中发挥承上启下的关键作用, 支撑着碳封存和渔业生产等重要的生态系统服务。基于胶州湾2003~2013年历史调查数据, 筛选出两类与环境变化密切相关的浮游动物功能群指标: 传统饵料类浮游生物(大型甲壳类、大型桡足类和小型桡足类)干重生物量, 胶质类浮游生物(水母类、毛颚类、被囊类)干重生物量占比, 分别为代表生产力水平和功能群结构稳定性的关键指标。根据其历史数据的范围和阈值, 划定了分级评价标准。通过构建基于浮游动物功能群指标的二维坐标平面, 根据分级评价标准将胶州湾生态系统历史健康状况划分为良性发展的生态系统和风险发展的生态系统, 具体细分为7类健康状态类型, 分别是物产丰富型、健康持续型、良性发育型、胶质发展型、胶质化型、高风险型、物质匮乏型。研究结果为近海生态系统健康评估体系的建立提供了以浮游动物功能群为评估指标的典型案例。

气候变化和人类活动双重压力叠加影响下, 海洋生态系统正在经历前所未有的变化, 准确评估海洋生态系统质量状况及其时空变化特征, 是迫切需要解决的科学问题。在海洋生态系统质量状况评价体系中, 大型底栖动物因其特有的生理和生态习性, 成为重要的评价依据。然而目前依据大型底栖动物的评价指标较多且单一, 缺乏综合性评估体系, 常常出现评价偏差, 造成海岸带经济开发和生态保护与修复的损失和偏离。针对这个现状, 该研究拟从生态学角度出发, 兼顾群落结构与功能, 构建一个包含生物指数(M-AMBI、BENTIX指数)、群落结构(香农-维纳指数、物种数、类群组成、栖息密度、生物量)、功能和稳定性(功能多样性、稳定性)等3个一级指标和9个二级指标的多维度多指标评价体系, 并根据指标的重要性进行权重赋值, 通过计算大型底栖动物群落生态质量评价指数(macrobenthic community ecological quality index, MCEQI), 进行底栖生态状况评估。该研究应用MCEQI分析了胶州湾大型底栖动物群落生态状况, 证实该指数与单一指数相比, 具有准确性高、信息依据全面、实用性强的优点, 能够更全面准确地反映群落的生态质量状况。