河流生态系统不仅为人类生存和发展提供最重要的生态功能,还维持着高水平的生物多样性。然而由于人类活动的影响,河流生态系统已经严重退化,其中以水生生物多样性衰退最显著。由于生态系统内生物多样性水平会反应出河流的生态健康状况,从而依据生物多样性可判断河流生态系统退化程度。因此,对生态系统内生物群落多样性的研究是分析河流生态系统诸多问题的基础。鉴于传统形态学生物学分类方法和生物样品采集方法在生物多样性监测和研究中表现出的局限性,本研究利用生物宏基因组技术(DNA meta-barcoding技术)对河流生态系统大型底栖动物群落生物多样性进行评估和监测,分析群落结构状况、环境要素对群落分布特征和生物多样性的影响；以及利用eDNA (environmental DNA)技术对生态系统内特定生物监测。主要研究结果如下：(1)将操作分类单元(Molecular Operational Taxonomic Units, MOTUs)与GenBank、BOLD (Barcode of Life Data)数据库比对后发现,超过84.7%的序列(>97%相似性)可以在目水平上识别,而更高水平(科、属级别)的识别率不超过50%；基于群落结构组成相似性,利用Reads丰度数据和出现/缺失数据均可以准确反映出不同生境状况下的群落空间分布特征,且主坐标轴排序(PCoA)分析表明,组1、组2和组3分别分布于不同的空间内。轴1可以分别解释21.1%的群落结构中Reads丰度变化和18.2%的Reads出现/缺失数据变化。轴2对群落结构中Reads丰度数据和出现/缺失数据变异的解释率分别为13.5%,14.3%。组1中双翅目的MOTUs数最高,之后依次为蜉蝣目和半翅目等；组2中蜉蝣目的MOTUs数最高,之后依次为双翅目等；组3中蜉蝣目的MOTUs数最高,之后依次为半翅目等。单因素方差分析得出,蜉蝣目MOTUs数在各组间存在显著性差异,组2和组3的蜉蝣目MOTUs数显著高于组1。对环境要素的单因素方差分析得出,组2和组3的植被覆盖面积显著高于组1,而农田覆盖面积相反。组1的BOD5、电导率和氨氮浓度均显著高于组2和组3,组1的总磷浓度显著高于组2。此外,基于线性回归模型(dbRDA)分析显示,氨氮和BOD5是影响大型底栖动物群落分布的最显著的环境因子。而且对氨氮BOD5的群落生态阈值分析(Threshold Indicator Taxa Analysis, TITAN)发现,当氨氮浓度超过0.20mg/L, BOD5浓度超过3.50 mg/L时,会引起生物群落内敏感物种的大量丧失。(2)相比于研究区域内自然环境状况和自然环境要素异质性,人为环境压力是致使各组间环境状况和环境异质性存在显著差异的主要贡献者；通过进一步分析认为,人为干扰环境压力对组间群落结构显著差异的影响更大,且干扰强度的增强,群落结构异质性显著性减少后增加；相关性分析得出,水体中随着营养物浓度的增加,α生物多样性显著衰退。此外,基于距离矩阵的多元回归模型(MRM)分析得出,营养物和有机污染物均会对βtotal和βsim有显著影响,其中营养物浓度与βtotal和βsim有显著正相关性,且分别解释22%和14%的变异率,同时表明随着水体中营养物浓度的增加,群落物种的变化速率会显著增大,且物种的流通量显著增大；有机污染物浓度的增加会造成βtotal和βsim相反的作用,分别解释32%和14%的变化。(3)基于eDNA技术方法可有效的进行生物种的监测,将传统生物监测手段与eDNA技术方法相结合,在进行生态系统内生物多样性的监测时可以相互很好的补充。