Tiêu chuẩn Việt Nam TCVN 6966-1:2001 chất lượng nước - phân loại sinh học sông - phần 1 - hướng dẫn

Cần phải ghi lại những địa điểm không tìm thấy động vật đáy không xương sống macrô, ví dụ do vì nơi đó quá độc.

Cấp trên cùng của sự phân loại “chất lượng sinh học động vật đáy không xương sống macrô rất tốt”, chứng tỏ điều kiện của địa điểm không có các tác động tự nhiên hay nhân tạo đáng kể hoặc được coi là các tác động đó không đáng kể. Các cấp còn lại đã được xem xét và cho thấy mức tăng dần của các tác động nhân tạo. Cấp trên cùng phải đủ rộng để thoả mãn cho tính thay đổi tự nhiên của các quần xã. Cần phải ước lượng sự thay đổi xẩy ra một cách tự nhiên bằng sự quan sát các địa điểm đối chứng và/hoặc bằng kỹ thuật dự đoán trước. Các cấp chất lượng còn lại cần được chia thành bốn phần để chỉ ra sự gia tăng tác động nhân tạo.

Chú thích - Nếu sự thay đổi tự nhiên tạo ra chất lượng động vật đáy không xương sống macrô thuộc vào cấp chất lượng cao mà cấp này là phần chính của bảng phân loại thì các phân cấp trong các cấp còn lại không cần phải diễn giải nữa, vì lúc đó các phân cấp này không được coi là còn có tác động nhân tạo.

Phụ lục A

(tham khảo)

Phương pháp luận để so sánh phân loại

A.1 Xem xét chung

Việc thực nghiệm so sánh cho phép thực hiện sự chuyển đổi giữa các phân loại mà không cần lấy mẫu và phân tích dữ liệu của mỗi phân loại vào thời điểm cần so sánh. Việc so sánh phải được thực hiện giữa các chỉ số và/hoặc điểm số hơn là giữa các phân loại. Sự so sánh điểm số/chỉ số chỉ phù hợp khi các dữ liệu đã là đúng cho đầy đủ các địa điểm lấy mẫu. Nếu mối quan hệ giữa các chỉ số được thiết lập bằng sử dụng kỹ thuật hồi qui^[22] thì sự chuyển đổi lẫn nhau giữa các phân loại mới có thể thực hiện được.

...

...

...

Chỉ các chỉ số dùng để đánh giá cùng một khía cạnh của tác động nhân tạo là được so sánh với nhau.

Ví dụ, Sprobien^[15] , BMWP - Điểm số trung bình trên danh mục phân loại (ASPT )^[13] và IBGN^[14] có thể làm nổi bật sự ô nhiễm hữu cơ và vì thế là phù hợp cho việc so sánh.

Thực hiện việc so sánh các chỉ số bằng sử dụng các dữ liệu đã sưu tầm được cho đủ toàn bộ phạm vi của mỗi cấp trong phân loại đang được xem xét và từ đó các cấp phân loại được định ra. Một khi các dữ liệu có thể từ tất cả các cấp/chất lượng, của tất cả các hệ thống đang được so sánh thì phải được sử dụng trong việc so sánh.

Khi tiến hành so sánh nhiều hơn hai chỉ số hoặc điểm số thì mỗi chỉ số/điểm số cần được so sánh với chỉ số đơn hoặc điểm số đơn (điểm số/chỉ số đường cơ sở): không nên tạo ra một bảng ma trận của tất cả sự so sánh có thể. Ngoài ra còn khuyến cáo rằng điểm số đường cơ sở phải là những điểm có sai số lấy mẫu và phân tích nhỏ nhất

Cần phải so sánh bằng cách lấy mẫu từng địa điểm dùng tất cả các phương pháp lấy mẫu tương ứng với chỉ số đang được so sánh. Điều quan trọng là các mẫu được lấy cùng thời gian của năm và từ cùng loại sinh cảnh, nếu không thì các biến đổi theo mùa hoặc các thay đổi của vi sinh cảnh sẽ làm tăng mức độ biến đổi giữa các bộ dữ liệu. Lấy mẫu phân tầng, đúng thời gian (theo mùa) và theo loại sinh cảnh  (các chỗ nông, đáy sông, v.v), làm giảm tính đa dạng và vì vậy làm tăng bậc thống kê^[22].

A.2 Xem xét thống kê

Khi không tìm được sự khác biệt cho một chỉ số hoặc điểm số giữa các địa điểm) (giá trị dự kiến và quan sát được) hoặc các năm (dãy thời gian cho cùng một địa điểm), điều quan trọng là để xác định tính xác suất của sai số loại II^[22] (bêta). Đơn giản là đặt câu hỏi, liệu bậc thống kê này (sai số bêta loại I) của phép thử có đủ lớn để tìm ra sự khác biệt nếu nó tồn tại?

Cần phải cẩn thận khi lựa chọn và sử dụng nhiều chỉ số sinh cảnh trong nghiên cứu quan trắc sinh học. Các chỉ thị ô nhiễm đặc trưng có thể rất là hữu ích để phát hiện ra sự cải thiện của chất lượng sinh cảnh, vì chỉ số hay điểm số sẽ thay đổi khi một đơn vị phân loài đơn lẻ của Họ (ví dụ BMWP^[13] ) hoặc biên độ pH (ví dụ điểm số axít hoá)^[18] được lưu lại như là giá trị hiện tại. Tuy nhiên, điều cố hữu trong phương pháp đã đơn giản hoá này là khả năng có các thay đổi không phát hiện thấy (sai số bêta). Ví dụ, nếu sử dụng các phương pháp phân hạng theo điểm số để monitoring sự xuống cấp của sinh cảnh, thì sự thay đổi thực tế trong đa dạng của các loài động vật không xương sống macrô có thể xẩy ra trước khi chuyển đổi điểm số- đặc thù cho địa điểm, phát ra tín hiệu bị tác động^[24]. Việc sử dụng điểm số RIVPACS^[12] và BMWP^[13] để tính toán tỷ số giữa dữ liệu quan sát được và dữ liệu đối chiếu đã cho thấy rằng các phép thử nghiệm có ý nghĩa thống kê có thể làm rõ sự khác biệt giữa các địa điểm hoặc tại một địa điểm đã cho trong mọi thời gian.^[23].

Về các phép thử thống kê: cần phải cẩn thận khi ứng dụng các phép thử về thông số đối với nhiều chỉ số sinh cảnh. Một phương pháp thay thế là tiến hành thử bằng cách sử dụng các qui trình ngẫu nhiên đang là một phương pháp thông dụng hơn.

...

...

...

[1] NEWMAN P.J. Classification of surface water quality.Review of the schemes used in EC Member States. Heinemann, Oxford, 1988.

 [2] ROSENBEG D.M. and RESH V.H. Freshwater biomonitoring and benthic macro invertebrates. Chapman and Hail, London, 1993.

 [3] METCALFE J.L. Biological water quality assessment of running water based on macroinvertebrates cummunities: history and present status in Europe. Environment Pollution,60,pp. 101 - 139, 1989.

 [4] BRITTAIN J.E and SAITVEIT S.J. The use of macroinvertebrates in watercourse monitoring. Vann 1-84,pp. 116-122, 1984 (in Norwegian).

 [5] DE PAUW N. , GHETTI P.F., MANZINI P. and SPAGGIANI R. Biological assessment methods forrunning waters. In: River water quality , Ecological assessment and control, 1992

 [6] ON M 6232. Richtlinien fur die okologische Unteruchung und Bewertung von FlieBgenwassern 2sprachige Fassung. (Guidelines for the ecological study and assessment of water,bilingual edition).

 [7] Bundesministerium fur Land- und Forstwirtschaft, Fauna aquatica austriaca, katalog zur autokologischen Einstufung aquatischer Organismen Osterreichs; Moog O. (ed). Univ. fur Bodenkultur, Abt. Hydrobiol., Fischereiwirtschaft und Aquakultur, 1995.

 [8] Environment Agency Assessing Water Quality - General Quality Aseessment (GQA) scheme for Biology. Environment Agency, Bristol, UK, 1997.

 [9] KNOBEN R.A.E., ROOS C. and VAN OIRSCHOT M.C.M. Biological Assessment methods for watercourse. Vol. 3, UN/ECE Task Force on Monitoring and Assessment Vol. 3, RIZA, Lelystad, 1995.

...

...

...

 [11] REIJNEN R., HARMS W.B., FOPPEN R.P.B., DE VISSER R. and WOLFERT H.P. Ecological networks in river rehabilitation scennarios : A case study for the Low Rhine, Rhine-Econet Report No.58, RIZA, Lelystad, 1995 .

 [12] Wright J.F., FURSE M.T., and ARMITAGE P.D. Use of macroinvertebrate communities to detect environment stress in running water. In: Water quality and stress indicators in marine and freshwater systems: linking levels of organisation, Sutcliffe D.W. (ed). Freshwater Biological Association, pp. 15-34, 1994.

 [13] River Water Quality: the 1980 survey and future outlook. National Water Council, London, 1981.

 [14] Agency de l'eau, Ministere de l'Environnement, Conseil Superieur de la Peejche, Indice biologique global normalise (IBGN) - NF T 90-350 - Cahier technique. Gay Environnement, 1995.

 [15] DIN 38410 Teil 2, Deutsche Einheitsverfahren zur Wasser-, Abwasser- und Schlammuntersuchung: Biologisch-okologische Gewasseruntersuchung des Saprobienindex  (M2),1991.

 [16] PEETER E.T.H.M., GARDENIERS J.J.P. and TOLKAMP H.H. New method to assess the ecological status of surface waters in the Netherlands. Part 1: Running waters. Verh. Internat. Varein. Limnol., 25, pp. 1914-1916, 1994.

 [17] JOHNSON R.K. The indicator concept in freshwater biomonitoring. In: Chironomids (from genes to ecosystems). \Cranston P. (ed). SCIRO, Canberra, pp. 11-26, 1995.

 [18] HELLAWELL J.M. Biological indicators for freshwater pollution and environmental management. Elsevier, London and New York, 1988.

 [19] METCALFE-SMITH J.L. Biological water-quality assessment of rivers: Use of macroinvertebrate communities. In: The rivers Handbook: hydrological and ecological principles Vol. 2, Calow P. and petts G.E. (eds), Blackwell, Oxford, 1994.

...

...

...

 [21] PEETERS E.T.H.M. and GARDENIES J.J.P. Logistic regression as a tool for defining habitat requirements of two common gammarids. Freshwater Biology, 39, pp. 605-615, 1998.

 [22] SOKAL R.R. and ROHLF F.J. Bioemetry, the principles and practice of statistics in biological research. 3rd adn., W.H. Freeman, New York, 1995.

 [23] National rivers authority Biological assessment methods: Controling the quality of biological data. National river authority, Bristol, UK, 1995.

 [24] JOHNSON R. Personal communication.