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地球信息科学学报 >

2017 , Vol. 19 >Issue 1: 70 - 79

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00070

新时期中国土地利用/覆被变化时空特征与生态环境效应专栏

汉江流域湿地变化及其生态健康评价

  • 易凤佳 , 1, 2 ,
  • 黄端 1, 2 ,
  • 刘建红 3 ,
  • 邱娟 1 ,
  • 施媛媛 1, 2 ,
  • 李仁东 , 1*, *
展开
  • 1. 中国科学院测量与地球物理研究所,武汉 430077
  • 2. 中国科学院大学,北京 100049
  • 3. 长江水利委员会长江工程监理咨询有限公司（湖北）,武汉 430010
*通讯作者：李仁东（1962-）,男,湖北公安人,研究员,博士生导师,主要从事遥感与GIS应用研究。E-mail: lrd@asch.whigg.ac.cn

作者简介：易凤佳（1985-）,女,湖北黄冈,博士,主要从事遥感、GIS技术在资源环境中的应用研究。 E-mail:

收稿日期: 2016-07-15

  要求修回日期: 2016-10-27

  网络出版日期: 2017-01-13

基金资助

国家自然科学基金项目（41571487）

收起

The Change of Hanjiang River Basin Wetland and Its Ecological Health Assessment

  • YI Fengjia , 1, 2 ,
  • HUANG Duan 1, 2 ,
  • LIU Jianhong 3 ,
  • QIU Juan 1 ,
  • SHI Yuanyuan 1, 2 ,
  • LI Rendong , 1, *
Expand
  • 1. Institute of Geodesy and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Wuhan 430077
  • 2. University of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. ChangJiang Project Supervision & ConsultancyCo. Ltd (Hubei), ChangJiang Water Resources Commission, Wu han 430010, China;;
*Corresponding author: LI Rendong, E-mail:

Received date: 2016-07-15

  Request revised date: 2016-10-27

  Online published: 2017-01-13

Copyright

《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

摘要

湿地是土地资源类型的重要组成部分,湿地景观格局的变化与气候变化、土地利用变化密切相关。为了获取汉江流域湿地资源现状以及变化特征,科学地诊断湿地生存现状和保护湿地资源,本文基于2000、2005和2010年3期遥感卫星监测数据,分析2000-2010年来汉江流域湿地景观变化特征。运用压力-状态-响应模型分别从3个不同的角度搜集影响汉江流域湿地生态健康状况指标因子,并利用层次分析法获取评价指标权重因子,最终基于模糊层次综合分析模型定量评价汉江流域整体及上中下游湿地生态健康状况。研究结果表明：① 10年间汉江流域湿地总面积呈下降趋势,但汉江流域湿地面积随时间推移变化强度逐渐放缓;② 汉江流域湿地生态健康状况具有明显的空间差异,自西北向东南健康状况由健康向脆弱趋势变化,根据模糊层次综合评价模型得出,汉江上游流域湿地生态健康隶属于健康,中游流域湿地生态健康状况隶属于亚健康,下游区域湿地生态健康状况则隶属于脆弱状态,汉江流域湿地整体景观生态健康状况为亚健康。

关键词： 汉江流域; 遥感监测; 湿地变化; 生态健康评估

本文引用格式

易凤佳 , 黄端 , 刘建红 , 邱娟 , 施媛媛 , 李仁东 . 汉江流域湿地变化及其生态健康评价[J]. 地球信息科学学报, 2017 , 19(1) : 70 -79 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.00070

Abstract

Wetlands are an important part of the land resource types. The change of wetland landscape pattern is closely related to climate change and land use change. In order to obtain the status and characteristics of the change of Hanjiang River Basin wetland resources, we analyzed the characteristics of the landscape change of Hanjiang River Basin wetland during 2000-2010 and scientifically diagnosed the status of wetlands to protect wetland resources based on the monitoring data of remote sensing satellite in 2000, 2005 and 2010. We used pressure-state-response model to collect indicators of ecological health status of Hanjiang River Basin wetland from three different angles and obtained weighting factors of evaluation index using AHP. We finally quantitatively evaluated ecological health status of different wetland regions of Hanjiang River basin as a whole based on fuzzy hierarchy comprehensive analysis model. The results showed that: (1) During the ten years, total area of ​​wetlands of the Hanjiang River basin decreased, but the variation intensity of wetlands of Hanjiang River basin slowed down over time. (2) The ecological health of wetlands of Hanjiang River Basin has significant spatial differences. The trend of ecological health status was healthy in the northwest and fragile in southeast. Based on the results of fuzzy hierarchy comprehensive evaluation model, ecological health of wetlands of upper reaches of Hanjiang River Basin was good while that of middle reaches of Hanjiang River Basin was sub-healthy and that of downstream of Hanjiang River Basin was fragile. The overall ecological health status of wetland landscapes of Hanjiang River Basin was sub-healthy.

Key words： Hanjiang River Basin; remote sensing monitoring; the change of wetland; ecological health assessment

1 引言

利用遥感（RS）和地理信息系统（GIS）技术对湿地景观变化的监测以及湿地生态系统健康评价研究具有重要的作用。国外进行湿地健康评价的具体方法主要有指示物种法和指标体系法。指示物种法依据生态系统的关键物、濒危物种和环境敏感物种的生物量、结构指标、功能指标等来描述生态系统的健康状况[1]。指标体系法是指综合大量的复杂因素进行分析,从生态系统结构和功能演替的角度度量湿地生态系统的健康。通过选取湿地的生物、化学以及形态特征等指标,通过打分或权重将各项指标的累积得分作为评价湿地资源健康状况的依据。最具代表性的指标体系法应用的是澳大利亚的溪流状况指数ISC,它构建了基于河流水位学、形态特征、河岸带状况、水质及水生物5个方面,共计19项指标的评价指标体系[2-3]。
国内湿地生态健康评价中的应用中以指标体系法应用居多[4-7]。针对多层次、多指标的生态系统健康评价方法,通常采用定性评价和定量评价方法相结合,定性评价通过选取对生态环境影响较大的指标,根据指标的优劣程度分析得出健康评价等级。目前生态系统健康评价定量分析方法主要有脆弱度计算法、距离计算法、层次分析法、综合模型法和生态足迹法等[8-9]。安乐生等以黄河三角洲滨海湿地系统为研究对象,基于描述滨海湿地健康条件的4项功能,充分考虑滨海湿地生态地质环境系统的特征及其健康响应因素,建立了黄河三角洲滨海湿地健康条件评价的概念模型和指标体系[5]。蒋卫国等利用遥感与GIS技术建立湿地生态系统健康评价模型,揭示了洞庭湖湿地生态系统健康状况的空间分布规律[6]。孙希宁等通过背景资料收集、野外采样、实验室鉴定与分析,对流域内生态健康等级评价庵里水库湿地生态健康状况[7]。贾慧聪等运用Landsat ETM+遥感影像数据源,提取湿地信息,构建了三江源地区湿地健康的综合评价指标体系,并对三江源地区的湿地健康状况进行评价[10]。
本文通过对比分析以上生态健康评价方法,结合汉江流域湿地景观实际状况,采用模糊层次综合评价模型分别对汉江流域上游、中游以及下游区和整个汉江流域湿地景观生态系统健康进行评价。

2 研究区与数据源

2.1 研究区概况

汉江是长江最大支流,起源于秦岭南麓,干流流经陕西、湖北,在武汉市汇入长江。流域主要地跨陕西省、河南省、湖北省、甘肃省、四川省、重庆省部分地区,共涉及20个地（市）区、78个县（市）。汉江较大的支流有褒河、任河、旬河、夹河、丹江、南河、唐河和白河等。本研究中汉江流域范围指流经陕、豫、鄂3省境内的干流和支流（图1）,位于30°46′~34°12′N,106°02′~114°34′E之间,研究区总面积为16.99万km2,占三省总面积的30.41%[11-12]。其中,为方便湿地健康评价指标数据获取,武汉市整体行政单元均参与数据生产。
Fig. 1 The location of study area

图1 研究区位置

2.2 数据源

利用美国国家航空航天局(Landsat-5 TM) 2000、2005和2010年遥感影像作为监测汉江流域湿地景观分布和动态变化的主要数据来源,空间分辨率为30 m。汉江流域范围涉及的轨道号为Path（123-128）/Row（36-39）（表1）。选取研究区春、夏2个相同或相近时相云量均小于10%的图像产品。
汉江流域湿地生态健康评价中,用于构建AHP的数据源来自于国家统计局统计数据以及汉江流域湿地变化监测。
Tab. 1 TM data track number and the imaging time

表1 TM数据轨道号与成像时间

行列号 年份 行列号 年份
2010 2005 2000 2010 2005 2000
123-36 06.21 06.23 09.13 126-36 02.02 06.12 06.30
123-37 06.21 06.23 09.13 126-37 04.23 06.12 03.26
123-38 12.30 06.23 09.13 126-38 10.16 06.12 09.02
123-39 12.30 06.23 09.13 126-39 10.16 06.12 09.02
124-36 06.28 08.01 05.31 127-36 04.30 10.09 05.20
124-37 05.11 06.14 04.13 127-37 06.17 11.26 05.20
124-38 05.11 06.14 04.13 127-38 03.13 07.21 08.24
124-39 07.30 06.30 10.06 127-39 08.04 07.21 05.20
125-36 05.02 04.02 03.19 128-36 05.23 06.26 07.30
125-37 05.02 04.02 03.19 128-37 05.23 06.26 07.30
125-38 05.02 04.02 03.19 128-38 05.23 03.06 08.31
125-39 05.02 09.09 03.19 128-39 05.23 04.07 08.31
Tab. 2 Ecosystem health assessment system ofwetlands of Hanjiang River Basin

表2 汉江流域湿地生态健康评价体系

目标层 准则层 指标层 评价指标阐释
汉江
流域
湿地
生态
健康
评价
体系		 压力
（P）		 人口密度(P1) 压力指标主要反映区域湿地景观生态所面临生境压迫的自然变化和人为干扰因子
城镇化水平(P2)
干旱指数(P3)
湖泊数量变化率(P4)
湿地面积变化率(P5)
农用化肥使用量(P6)
废水主要污染物排放量(P7)
生活垃圾无害化处理率(P8)
有效灌溉面积(P9)
人均用水量(P10)
人均水资源可利用量(P11)
状态
（S）		 植被覆盖度(S1) 状态指标层选取反映在区域自然资源特征、环境质量水平、社会经济发展和人口因素综合压力条件下汉江流域湿地景观生态健康状况
径流深(S2)
污径比(S3)
灌溉水综合利用系数(S4)
各类湿地景观面积比(S5)
第一产业占GDP比重(S6)
第三产业占GDP比重(S7)
人均GDP(S8)
响应
（R）		 湿地自然保护区面积(R1) 响应指标层反映汉江流域社会系统对压力和状态系统产生的积极举措,主要从政策管理、湿地资源保护、污染防治投入等方面来考虑
节水灌溉率(R2)
工业污染治理投资占GDP
比重(R3)
水利环保投资占GDP
比重(R4)
相关政策法规颁布(R5)

3 研究方法

汉江流域湿地景观变化时空分析中,采用基于向量相似性的变化检测方法,将基准时期（T1）和检测时期（T2）的遥感影像分别与基准时期（T1）的湿地景观矢量图进行套合,获取变化对象。然后,在易康软件平台上,利用特征提取算法提取影像上每一对象的不同特征,组成该对象的特征向量。相似性度量是基于向量相似性变化检测的一个重要环节,该指标的选取决定了变化检测结果的精度。
针对多层次、多指标的生态系统健康评价方法较多,通常采用定性评价和定量评价方法相结合,定性评价通过选取对生态环境影响较大的指标,根据指标的优劣程度分析得出健康评价等级。目前生态系统健康评价定量分析方法主要有脆弱度计算法、距离计算法、层次分析法、综合模型法和生态足迹法等[8-9]。本文通过对比分析以上生态健康评价方法,结合汉江流域湿地景观实际状况,采用模糊层次综合评价模型分别对汉江流域上游中游及下游区域湿地景观生态系统健康进行评价。
模糊层次综合评价模型（FAHP）是一种将模糊综合评价法（Fuzzy Comprehensive Evaluation, FCE）和层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）相结合的评价方法[13-15]。该模型根据模糊数学的隶属度理论将定性评价转化为定量评价,即用模糊数学对受到多种因素制约的事物或对象做出一个总体的评价。模型构建主要步骤为：基于层次分析法确定各个因素的权重及其隶属度度量,然后把模糊评判矩阵与因素的权向量进行模糊运算并进行归一化得到模糊综合评价结果（图2）。
Fig. 2 The flow chart of ecosystem health evaluation of wetlands of Hanjiang River Basin

图2 汉江流域湿地生态健康评价流程图

（1）建立评价因素指标集U,对汉江流域湿地景观生态系统受来自不同方面的n个指标进行评判描述。
U = { x 1 , x 2 , … , x n } （1）
本文共选择了24个指标用于建立评价因素指标集（表2）。
（2）建立评语等级向量C。评语等级是评价者对被评价对象做出的可能的各种总的评价结果组成的集合,用V表示。
V = { v 1 , v 2 , … , v n } （2）
式中：vi代表i个评价结果;n为总的评价结果数。等级向量的确定是采用适当的语言对评价内容进行描述。
关于湿地景观生态健康评价尚无统一的标准,针对不同的研究对象与研究目的,等级划分不同及系统特征的描述均不同。因此,本文借鉴生态学相关理论基础[16-17],结合汉江流域湿地景观实际情况,将其健康程度划分为健康、亚健康、脆弱、病态4个等级（表3）。
Tab. 3 Classification and meaning of ecological health wetland landscapes in Hanjiang River Basin

表3 汉江流域湿地景观生态健康等级划分及内涵

健康等级 系统特征
健康Ⅰ 湿地生态系统保持良好的自然状态,生态功能极其完善;自然、社会、经济因素对湿地景观整体健康状况产生的压力较小;流域湿地景观结构稳定,自我修复能力强,处于可持续状态。相关政策能有效保护流域湿地景观资源,权责明晰,应急响应程度高
亚健康Ⅱ 湿地生态系统自然状态较好;自然、社会、经济因素对湿地景观整体健康状况产生明显压力;流域湿地景观结构较稳定,自我修复能力一般;有相关政策法规对湿地景观进行保护,但不完善,管理响应程度一般
脆弱Ⅲ 湿地景观自然状态受到破坏;自然、社会、经济因素对湿地景观整体健康状况产生较大压力;湿地景观生态功能退化严重,系统尚稳定,但已经接近生态阈值,自我修复能力弱;相关政策法规不能有效保护湿地景观的健康发展,管理滞后
病态Ⅳ 湿地生态系统自然状态受到严重破坏;湿地景观的生境受到极大的外在压力,流域内湿地景观结构不合理,自我修复能力很差;影响流域内人类健康水平;相关政策法规极不完善,无保护力度
（3）构造判断矩阵是层次分析法的关键,它表示同一层级各指标针对上一层某一因素的相对重要性比较。本文借鉴权重赋值标度表,确定各指标的重要性判断值（表4）。为考察层次分析方法分析结构的合理性,需要对判断矩阵进行一致性检验。
Tab. 4 Assignment table of weighting scale

表4 权重赋值标度表

标度aij 定义 标度aij 定义
1 i因素与j因素同等重要 2、4、6、8 以上两判断之间的中间状态对应的标度值
3 i因素比j因素稍微重要
5 i因素比j因素明显重要 倒数 若j因素与i因素比较,得到判断值：
aji =1/aij,,aii=1
7 i因素比j因素强烈重要
9 i因素比j因素绝对重要
（4）隶属度矩阵计算
若评价指标集U中的任一元素x,都有一个数 A(x)∈[0,1]与之对应,则称A为U上的模糊集,A(x)称为x对A的隶属度。隶属度A（x）越接近于1,表示x属于A的程度越高;A（x）越接近于0表示x属于A的程度越低。
（5）建立模糊关系矩阵R,进行单因素评价。在建立了评语等级模糊子集V后,要逐个对被评价对象的每个影响因素进行量化,即确定单因素对汉江流域湿地景观生态健康等级的隶属度,进而得到模糊关系矩阵：
R = R 1 R 2 ⋮ Rn = r 11 r 12 r 13 r 14 r 21 r 22 r 23 r 24 ⋮ ⋮ ⋮ ⋮ r n 1 r n 2 r n 3 r n 4 （3）

4 结果与分析

4.1 汉江流域湿地面积变化特征分析

统计对比汉江流域2000、2005和2010年3期湿地面积数据,获得2000-2010年区域湿地面积变化的总体特征。如表5所示,10年间汉江流域湿地总面积呈下降趋势,前5年湿地净减少225.01 km2,后5年净减少269.83 km2。结果显示,10年间汉江流域湿地面积随时间推移变化强度逐渐放缓,前5年自然湿地类型总面积共减少123.48 km2,而后5年减少91.55 km2。自然湿地类型中,湖泊湿地面积流失强度逐渐变弱,沼泽湿地呈现增加趋势。不同时期水田与水库坑塘湿地人工湿地变化面积数量大,其中2个时期水田减少面积分别占汉江流域湿地变化面积的50.18%和66.07%。
Tab. 5 The changing area and ratios of wetlands in Hanjiang River Basin from 2000 to 2010 (km2; %)

表5 2000-2010年汉江流域湿地面积变化及其比重（面积/km2,比例/%）

湿地类型 2000年 2005年 2010年 2000-2005年
变化面积		 2005-2010年
变化面积
面积 比例 面积 比例 面积 比例
河流湿地 2005.15 8.55 1955.06 8.42 1933.81 8.39 -50.09 -50.09
湖泊湿地 2135.40 9.10 2063.37 8.88 2035.17 8.83 -72.03 -60.17
沼泽湿地 226.21 0.96 224.85 0.97 243.56 1.06 -1.36 18.71
水田湿地 16 235.28 69.22 16 122.36 69.41 16 012.79 69.48 -112.92 -137.58
水库坑塘 2806.69 11.97 2816.76 12.13 2775.64 12.04 10.07 -41.12
运河水渠 44.82 0.19 46.14 0.20 46.56 0.20 1.32 0.42
Fig. 3 Weight distribution of indicators of ecological health evaluation system for wetlands of Hanjiang River Basin

图3 汉江流域湿地生态健康评价系统指标权重分布

4.2 汉江流域湿地生态健康评价

4.2.1 评价指标权重系数确定
在层次分析法yaahp软件平台中,确定层次模型后,分别对准则层、指标层进行矩阵系数确定,判断矩阵一致性C.I.均小于0.1,满足判断矩阵一致性条件。对比准则层间3要素两两之间的矩阵系数,结果显示,压力子系统与状态子系统矩阵系数为1/2,压力子系统与响应子系统系数为2时,状态子系统与响应子系统矩阵系数为3时,获得一致性指标最小值为0.0088,即C.I.≤0.1,判断矩阵具有一致性。结果表明,在汉江流域湿地生态健康评价体系准则因素中,状态因素是最直观反映生态系统健康状况的因子,其次为压力子系统状况,最后是响应子系统。
本文选择层次单排序权重计算求解判断矩阵的最大特征根及其对应的特征向量,该特征向量即为所求各指标的权重系数。判断矩阵每一行元素乘积的计算如式（4）所示。
M i = ∏ j = 1 n b ij ( i = 1 , 2 , … , n ) （4）
计算的n次方根：
W i ¯ = M i ( i = 1 , 2 , … , n ) （5）
将向量归一化,即计算：
W i = W i ¯ ∑ i = 1 n W i ¯ ( i = 1 , 2 , … , n ) （6）
则W=[W1,W2, … ,Wn]T即为所求的特征向量,这也是各因素的相对权重。
最大特征根的计算如式（7）、（8）所示。
λ max = ∑ i = 1 n λ i n （7）
λ i = ∑ j = 1 n a ij ∙ w j w i （8）
汉江流域湿地景观生态健康评价特征向量W为：
W = [ 0.0100 , 0.0112 , 0.0355 , 0.0210 , 0.0238 , 0.0418 , 0.0407 , 0.0169 , 0.0192 , 0.0322 , 0.0445 , 0.1071 , 0.0444 , 0.0982 , 0.0555 , 0.0670 , 0.0269 , 0.0373 , 0.1033 , 0.0276 , 0.023 5 , 0.0634 , 0.0336 , 0.0155 ]
4.2.2 隶属度矩阵计算
根据各类指标对汉江流域湿地景观生态健康程度的响应关系,对单因素指标层进行分类处理,将所有指标因子归类为正向指标和负向指标2大类。正向指标表示湿地景观生态系统健康程度与指标值呈正相关,指标值越大,健康程度越高;负向指标表示湿地景观生态系统健康程度与指标值呈负相关,指标值越大,健康程度越低（表6）。
Tab. 6 Response relationship of indicators to ecological health of wetlands of Hanjiang River Basin

表6 各类指标对汉江流域湿地生态健康程度的响应关系

序号 评价指标 正向指标 负向指标
1 人口密度(P1) √
2 城镇化水平(P2) √
3 干旱指数(P3) √
4 湖泊数量年变化率(P4) √
5 湿地面积年变化率(P5) √
6 单位面积农用化肥使用量(P6) √
7 单位面积废水主要污染物排放量(P7) √
8 生活垃圾无害化处理率%(P8) √
9 有效灌溉面积占播种面积比重(P9) √
10 人均用水量(P10) √
11 人均水资源可利用量(P11) √
12 植被覆盖度(S1) √
13 径流深(S2) √
14 污径比(S3) √
15 灌溉水综合利用系数(S4) √
16 湿地景观面积比重(S5) √
17 第一产业占GDP比重(S6) √
18 第三产业占GDP比重(S6) √
19 人均GDP (S7) √
20 湿地自然保护区面积比重(R1) √
21 节水灌溉率(R2) √
22 工业污染治理投资占GDP比重(R3) √
23 水利环保投资占GDP比重(R4) √
24 科研教育经费占GDP比重(R5) √
若评价指标集U中的任一元素x,都有一个数 A(x) ∈[0,1]与之对应,则称A为U上的模糊集,A(x)称为x对A的隶属度。隶属度A（x）越接近于1,表示x属于A的程度越高,A（x）越接近于0表示x属于A的程度越低。假设第i项指标为xi,第i项指标的第j级健康标准为sj （表7）。
（1）正向指标
①当xi≥sj时,sj为健康Ⅰ的等级值,xi对于健康Ⅰ的隶属度为1,而对其它健康等级的隶属度为0,即
r i 1 = 1 r i 2 = r i 3 = r i 4 = r i 5 = 0 （9）
②当sj<xi≤sj+1时,指标对第j级和j+1级健康程度的隶属度分别为式（10）-（11）所示,其它健康级别则为0。
r i , j = x i - s i , j + 1 s i , j - s i , j + 1 （10）
r i , j + 1 = s i , j - x i s i , j - s i , j + 1 （11）
③当xi≤sj时,sj为病态Ⅳ的等级值,xi对于病态Ⅳ的隶属度为1,而对其它健康等级的隶属度为0,如式（12）所示。
r i 5 = 1 r i 1 = r i 2 = r i 3 = r i 4 = 0 （12）
（2）负向指标
①当xi≤sj时,sj为健康Ⅰ的等级值,xi对于健康Ⅰ的隶属度为1,而对其它健康等级的隶属度为0,如式（13）所示。
r i 1 = 1 r i 2 = r i 3 = r i 4 = r i 5 = 0 （13）
②当sj<xi≤sj+1时,指标对第j级和j+1级健康程度的隶属度分别为：
r i , j = s i , j + 1 - x i s i , j + 1 - s i , j （14）
r i , j + 1 = x i - s i , j s i , j + 1 - s i , j （15）
③当xi≥sj时,sj为病态Ⅳ的等级值,xi对于病态Ⅳ的隶属度为1,而对其它健康等级的隶属度为0,如式（16）所示。
r i 5 = 1 r i 1 = r i 2 = r i 3 = r i 4 = 0 （16）
进行模糊变换时,对比各模糊算子的运算特点,本文选择体现权数作用明显且综合程度较高的M (·, +)算子：
B k = ∑ j = 1 m w j r jk ( k = 1,2 , … , n ) （17）
其中, ∑ j = 1 m w j =1,该算子不仅考虑了所有单因素的影响,而且保留了单因素评价的所有信息。运算过程中不需要对wj和rij施加上限限制,但是wj必须归一化处理。
得到汉江上、中、下游各指标的隶属度矩阵 （R上, R中, R下）如表8所示。
4.2.3 湿地生态健康评价
根据模糊层次综合评价模型得出汉江上游湿地景观生态健康评价结果为：
B上=W·R上=（0.5728 0.1995 0.1645 0.1284） （18）
汉江上游流域湿地景观生态对健康Ⅰ的隶属度为0.5728,对亚健康Ⅱ隶属度为0.1995,对脆弱Ⅲ隶属度为0.1645,对病态Ⅳ的隶属度为0.1284。依据模糊层次分析法评价汉江上游湿地生态健康状况为健康。
根据模糊层次综合评价模型得出汉江中游湿地景观生态健康评价结果为：
B中=W·R中=（0.3064 0.4541 0.2433 0.0857） （19）
汉江中游流域湿地景观生态对健康Ⅰ的隶属度为0.3064,对亚健康Ⅱ隶属度为0.4541,对脆弱Ⅲ隶属度为0.2433,对病态Ⅳ的隶属度为0.0857。由此可见,中游湿地景观生态健康状况为亚健康。
根据模糊层次综合评价模型得出汉江下游湿地景观生态健康评价结果为：
B下=W·R下=（0.3044 0.2839 0.333 0.1688） （20）
汉江下游流域湿地景观生态对健康Ⅰ的隶属度为0.3044,对亚健康Ⅱ隶属度为0.2839,对脆弱Ⅲ隶属度为0.333,对病态Ⅳ的隶属度为0.1688。由此可见,下游湿地景观生态健康状况为脆弱。
综合汉江流域上、中、下游各评价指标值,加权平均求得代表汉江流域整体湿地景观生态健康评价指标值,并计算指标的隶属度,如表9所示。
根据模糊层次综合评价模型得出汉江流域湿地景观生态健康评价结果为：
B总=W·R总=（0.2920 0.5567 0.2098 0.0418） （21）
结果表明：汉江流域湿地景观生态对健康Ⅰ的隶属度为0.292,对亚健康Ⅱ隶属度为0.5567,对脆弱Ⅲ隶属度为0.2098,对病态Ⅳ的隶属度为0.0418。汉江流域湿地景观生态健康状况为亚健康。
汉江流域不同区域湿地景观生态健康状况差异明显,自西北向东南健康状况由健康向脆弱趋势变化。根据模糊层次综合评价模型得出,汉江上游流域湿地生态健康隶属于健康Ⅰ指数远远高于其他健康评价类型;中游流域指标数值隶属于亚健康;下游区域湿地生态健康状况则隶属于脆弱状态。
Tab. 7 Evaluation criteria of ecological health of wetland landscape in Hanjiang River Basin and theindex values of upper, middle and lower reaches of basin wetlands[18-19]

表7 汉江流域湿地景观生态健康评价标准和上、中、下游流域湿地评价指标值[18-19]

评价指标 生态健康评价标准 上、中、下游流域湿地评价指标值
健康Ⅰ 亚健康Ⅱ 脆弱Ⅲ 病态Ⅳ 上游 中游 下游
人口密度/(人/km2) 300 500 700 900 132 268 728
城镇化水平/% 20 30 40 50 21.70 31.81 49.70
干旱指数/% 1 3 5 7 2.60 3.25 2.20
湖泊数量年变化率/% 0.3 0.6 0.9 1.2 0.20 0.78 1.05
湿地面积年变化率/% 0.1 0.3 0.6 0.9 0.18 0.46 0.84
单位面积农用化肥施用量/(kg/hm2) 40 60 80 100 88.98 77.27 68.54
单位面积废水主要污染物排放量/(t/km2) 400 600 800 1000 348.64 755.15 835.90
生活垃圾无害化处理率/% 80 70 60 50 79.80 72 61.40
有效灌溉面积占播种面积比重/% 40 30 20 15 30.69 33.53 29.75
人均用水量/(m3/人) 200 400 600 800 223.53 370.42 503.14
人均水资源可利用量/(m3/人) 2000 1800 1600 1400 1358.77 1891.35 2216.50
植被覆盖度/% 70 50 30 20 78.01 49.84 8.53
径流深/mm 600 300 200 100 553.13 350.3 629.43
污径比 10 20 50 70 4.25 9.71 16.70
灌溉水综合利用系数/(g/(m2·a)) 0.6 0.5 0.35 0.2 0.55 0.43 0.409
湿地景观面积比重/% 40 30 10 5 10.35 21.43 46.18
第一产业占GDP比重/% 10 20 25 30 12 16.55 10.20
第三产业占GDP比重/% 60 50 30 15 44.05 31.72 43
人均GDP/万元 2.5 2 1.5 1 1.78 2.25 2.79
湿地自然保护区面积比重/% 18 15 12 9 16.03 11.47 14.23
节水灌溉率/% 70 50 30 10 62 54 52
工业污染治理投资占GDP比重/% 3.5 3 2.5 2 2.02 2.08 3.76
水利环保投资占GDP比重/% 4 3.5 3 2.5 1.34 2.64 3.43
科研教育经费占GDP比重/% 6 4 3 2 0.05 2.78 4.58
Tab. 8 The membership degree matrix of the indexes of the upper, middle and lower reaches of Hanjiang River Basin

表8 汉江上、中、下游各指标的隶属度矩阵

评价
指标		 上游隶属度矩阵（R上） 中游隶属度矩阵（R中） 下游隶属度矩阵（R下）
健康 亚健康 脆弱 病态 健康 亚健康 脆弱 病态 健康 亚健康 脆弱 病态
P1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0.860 0.140
P2 0.830 0.170 0 0 0 0.819 0.125 0 0 0 0.030 0.970
P3 0.200 0.800 0 0 0.875 0.125 0 0 0.400 0.6 0 0
P4 1 0 0 0 0 0.400 0.600 0 0 0 0.500 0.500
P5 0.600 0.400 0 0 0 0.467 0.600 0 0 0 0.200 0.800
P6 0 0 0.449 0.551 0 0.137 0.863 0 0 0.573 0.427 0
P7 1 0 0 0 0 0.224 0.776 0 0 0 0.821 0.179
P8 0.980 0.020 0 0 0.2 0.800 0 0 0 0.14 0.860 0
P9 0.069 0.931 0 0 0 0.353 0.647 0 0 0.975 0.025 0
P10 0.882 0.118 0 0 0.148 0.852 0 1 0 0.484 0.516 0
P11 0 0 0 0 0.457 0.543 0 0 1 0 0 0
S1 1 0 0 1 0 0.992 0.008 0 0 0 0 1
S2 0.844 0.156 0 0 0.168 0.832 0 0 0 0.234 0.766 0
S3 1 0 0 0 1 0 0 0 0.330 0.670 0 0
S4 1 0 0 0 0 0.533 0.467 0 0 0.393 0.607 0
S5 0 0.018 0.983 0 0 0.572 0.428 0 0 0.451 0.549 0
S6 0.800 0.200 0 0 0.345 0.635 0 0 0.980 0.020 0 0
S7 0 0.703 0.298 0 0 0.086 0.914 0 0 0.650 0.350 0
R1 0 0.551 0.449 0 0.499 0.501 0 0.177 1 0 0 0
R2 0.010 0.090 0 0 0 0 0.823 0 0 0.743 0.257 0
R3 0.600 0.400 0 0 0.200 0.800 0 0.840 0.200 0.8 0 0
R4 0 0 0.040 0 0 0 0.160 0.720 1 0 0 0
R5 0 0.621 0.379 0.960 0 0 0.280 0.220 0 0.287 0.713 0
R6 0 0.536 0.464 0 0 0 0.780 1 0 0 0
Tab. 9 The membership degree of ecological health assessment index of wetland landscape in Hanjiang River Basin

表9 汉江流域湿地景观生态健康评价指标隶属度

评价指标 健康Ⅰ 亚健康Ⅱ 脆弱Ⅲ 病态Ⅳ
人口密度(人/km2) 0.620 0.480 0 0
城镇化水平(P2) 0 0.560 0.440 0
干旱指数(P3) 0.158 0.842 0 0
湖泊数量年变化率(%) 0 0.744 0.256 0
湿地面积年变化率（%) 0 0.356 0.644 0
单位面积农用化肥施用量(kg/hm2) 0 0.087 0.913 0
单位面积废水主要污染物排放量(t/km2) 0 0.767 0.237 0
生活垃圾无害化处理率(%) 0.107 0.893 0 0
有效灌溉面积占播种面积比重(%) 0.132 0.868 0 0
人均用水量(m3/人) 0.172 0.828 0 0
人均水资源可利用量(m3/人) 0.111 0.889 0 0
植被覆盖度(%) 0 0.773 0.227 0
径流深(mm) 0.703 0.297 0 0
污径比 0.978 0.022 0 0
灌溉水综合利用系数(g/(m2·a)) 0 0.753 0.247 0
湿地景观面积比重(%) 0 0.799 0.201 0
第一产业占GDP比重(%) 0.708 0.292 0 0
第三产业占GDP比重(%) 0 0.480 0.520 0
人均GDP(万元） 0.544 0.456 0 0
湿地自然保护区面积比重(%) 0 0.637 0.363 0
节水灌溉率(R2) 0.300 0.700 0 0
工业污染治理投资占GDP比重(%) 0 0.240 0.760 0
水利环保投资占GDP比重(%) 0 0 0 1
科研教育经费占GDP比重(%) 0 0 0.470 0.530

5 结论

本研究中对汉江流域2000、2005和2010年3个时期湿地景观进行监测和分析,发现近10年来汉江流域湿地面积变化十分显著,基于模糊层次综合评价模型,对汉江流域上中下游湿地以及整个流域进行生态健康评价。研究结果表明：
（1）汉江流域湿地总面积变化明显,其中水田湿地数量变化最大。10年间汉江流域湿地总面积呈下降趋势,如河流湿地和湖泊湿地。但汉江流域湿地面积随时间推移变化强度逐渐放缓。
（2）本文基于模糊层次综合分析模型定量评价了汉江流域湿地生态健康状况,运用压力-状态-响应模型选择了24个评价指标。评价指标向量权重分布不均,其中比重较大指标包括植被覆盖度、污径比、湿地面积变化数量和工业污染治理占GDP比重。对评价指标进行正负向分类评价,并分别计算各指标对湿地健康状况的隶属程度。结果显示：汉江上游流域湿地生态健康隶属于健康;中游流域湿地生态健康状况隶属于亚健康;下游区域湿地生态健康状况则隶属于脆弱状态,汉江流域湿地整体景观生态健康状况为亚健康。
致谢：特此感谢易康软件和yaahp层次分析法软件供应商。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
Brown M T, Vivas M B.Landscape development intensity index. Environmental Monitoring and Assessment, 2005,101(1-3):289-309.<a name="Abs1"></a>The condition of landscapes and the ecological communities within them is strongly related to levels of human activity. Human-dominated land uses and especially the intensity of the uses can affect adjacent ecological communities through direct, secondary, and cumulative impacts.Using land use data and a development-intensity measure derived from energy use per unit area, an index of Landscape Development Intensity (LDI) can be calculated for watersheds of varying sizes to estimate the potential impacts from human-dominated activities that are experienced by ecological systems within those watersheds. The intended use of the LDI is as an index of the human disturbance gradient (the level of human induced impacts on the biological, chemical, and physical processes of surrounding lands or waters). The LDI can be used at the scale of river, stream, or lake watersheds or at the smaller scale of individual isolated wetland watersheds. Based on land uses and land cover, the LDI can be applied using available GIS land use/land cover data, aerial photographs, or field surveys.A description of data needs and methods for calculating an LDI index and several applications of the index as a land use based ranking scheme of the human disturbance gradient for watersheds are given.

DOI

[2]
Shen D, Zhong P.Application of ecosystem health assessment in wetland management. Wetland Science and Management, 2008,4(3):30-33.Health assessment of wetlands is one of the key components of wetland research and wetland management. The paper discusses wetland health and its assessment methods, and summarizes application approaches of ecosystem health assessment in wetland management, in order to address the problem that ecosystem health assessment in China not fitted to the rapid development of wetland management. Generally, ecosystem health is the goal and basis of wetland management and ecosystem health assessment can be used to achieve sustainable wetland management. The ecosystem health assessment can be used not only to evaluate and predict the overall state of wetland ecosystem, but also to rank the health situation based on assessment of individual indicators. It can be used to determine the priorities of different wetland management measures, in order to improve the effectiveness of restoration activities and to improve the capacity of integrated wetland management. The ecosystem health assessment is an important tool for wetland management.

[3]
魏梓兴,蔡恭杰,吴婀娜,等.河流管理中引入河流建康状况评价的意义与思考[J].中国水利,2005(17):18-19.评价河流健康状况的方法主要有预测模型法和多指标评价法.河流健康状况评价不仅可以应用于对河流生态系统的整体状况进行综合评估,而且能够确定河流管理行为的有效性,提高河流综合管理能力,对我国正在开展的河流综合整治和管理工作具有重要意义.

DOI

[ Wei Z X, Cai G J, Wu A N, et al.Meanings of Applying River Health Evaluation in River Management[J]. China Water Resources, 2005,17:18-19. ]

[4]
安乐生,刘贯群,叶思源,等.黄河三角洲滨海湿地健康条件评价[J].吉林大学学报:地球科学版,2011,41(4):1157-1165.以黄河三角洲滨海湿地系统为研究对象,基于描述滨海湿地健康条件的4项功能,充分考虑滨海湿地生态地质环境系统的特征及其健康响应因素,建立了黄河三角洲滨海湿地健康条件评价的概念模型和指标体系。以统计监测和遥感数据为基础,采用RS和GIS技术,通过栅格化实现分区评价及其结果的优化整合,探讨了黄河三角洲滨海湿地健康的时空分布规律。结果显示：黄河三角洲滨海湿地现状健康条件处于健康的占14.2%,亚健康的占61.9%,一般病态的占23.9%;近期（2010—2015年）,河口三角洲湿地生境质量会逐步改善,向健康方向发展,而北部和南部部分滩涂区及神仙沟流路等局部地区在自然和人为因素的共同作用下,环境质量会有一定的降低;影响黄河三角洲滨海湿地健康条件的主要因素是全球气候变化背景下的区域水循环关键过程及其时空变化、湿地开发等人类负面干扰和黄河下游生态调度。应继续加大黄河下游生态调度的力度、积极实施生态修复工程,以促进黄河三角洲滨海湿地持续健康发展。

DOI

[ An L S, Liu G Q,Ye S Y.Health Assessment of Coastal Wetlands in the Yellow River Delta[J].Journal of Jinlin University :Earth Science Edition, 2011,41(4):1157-1165. ]

[5]
蒋卫国,潘英姿,侯鹏,等.洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价[J].地理研究,2009(6):1665-1672.湿地与海洋、森林并称为地球三大生态系统,湿地退化速度远大于其他生态系统,从而使得湿地健康评价与分析成为湿地领域研究的重点内容之一.本文以生态系统健康及压力-状态-响应模型为研究方法,综合利用遥感,野外实测和社会统计等多源数据,建立一套湿地生态系统健康评价指标体系,集成利用遥感和地理信息技术建立湿地生态系统健康评价模型,实施湿地压力、状态、响应、健康分析,揭示了洞庭湖湿地生态系统健康状况的空间分布规律.研究结果表明:(1)洞庭湖区31%的湿地面临人类干扰压力较大,19%的湿地状态较好,82%的湿地生态系统发生很大变化.(2)湿地的总面积在人类活动的干预下逐渐缩小,湿地综合健康较差、一般和较好的区域分别占总面积的6%、75%和19%,缺乏健康状况最好及最差的区域.(3)湘阴县、沅江县及岳阳县的湿地生态系统健康状况较好,益阳县较差,安乡县等12个县市一般.

DOI

[ Jiang W G, Pan Y Z, Hou Peng, et al.Assessment and analysis of wetland ecosystem health in Dongting Lake[J].Geographical Research, 2009,6:1665-1672. ]

[6]
孙希宁,武满满,马艳芳.庵里水库湿地生态健康的生物学评价[J].环境科学与技术,2009,32(6):165-168.近三、四十年来,庵里水库湿地受人类活动影响,健康状况退化严 重,危及流域内社会经济的协调发展.通过背景资料收集、野外采样、实验室鉴定与分析,主要利用生物学指标数据的95th百分位标准化指标数据,用简单加和 法计算综合指数,根据流域内生态健康等级评价庵里水库湿地生态健康状况.结果表明:(1)庵里水库湿地生态健康状况一般;(2)不同种类的底栖大型无脊椎 动物对环境的适应能力、耐受力和敏感程度不同,底栖大型无脊椎动物的结构、种类、数量能够客观地反映栖息地健康;(3)利用样点数据百分位进行指数标准化 和生态健康级别划分,能够体现评价标准的区域性特征;(4)限于条件,底栖大型无脊椎动物分类鉴定粗略,进一步降低底栖动物的分类单元是提高生态健康评价 准确性的重要措施之一.研究结果可为庵里水库的生态研究、综合管理提供科学依据.

DOI

[ Sun X N, Wu M M, Ma Y F.Bioassessment of Ecological Health Based on Benthic Macroinvertebrate in Anli Reservoir Wetland[J].Environment Science & Technology, 2009,32(6):165-168. ]

[7]
罗遵兰,赵志平,孙光,等.松花江流域湿地生态系统健康评价[J].水土保持研究,2015,22(1):105-114.为了解松花江流域湿地生态系统健康状况,基于“压力—状态—响应”模型,选取流域2008年年降水量、湿润指数、人口密度、单位面积GDP值、距离道路远 近、区域归一化植被指数(NDVImax)、区域净初级生产力(NPP)、土壤侵蚀强度、土地利用、国家级自然保护区分布10项指标构建流域湿地生态系统 健康评价指标体系,采用加权求和法计算湿地生态系统健康指数,并分析其健康状况.结果表明,从面积大小讲,松花江流域62.62％的湿地生态系统处于健康 水平,37.38％的湿地生态系统处于疾病水平;从空间分布特征讲,健康湿地分布广泛,疾病湿地主要分布在工农业生产相对发达、人口较为集中、湿润水平较 低、植被覆盖较差的平原区域;从行政区湿地平均健康水平方面讲,流域内66.67％的行政区湿地平均健康程度为较健康,16.67％的行政区湿地平均健康 水平分别为疾病及健康.建议针对湿地健康状况开展湿地生态保护与恢复措施.

[ Luo Z L, Zhao Z P, Sun G, et al.Assessment of Wetland Ecosystem Health in Songhua River Basin[J].Research of Soil and Water Conservation, 2015,22(1):105-114. ]

[8]
Bighash P, Murgulet D.Application of factor analysis and electrical resistivity to understand groundwater contributions to coastal embayments in semi-arid and hypersaline coastal settings[J]. Science of The Total Environment, 2015,532:688-701.ABSTRACT Groundwater contributions and sources of salinity to Oso Bay in south Texas were investigated using multivariate statistical analysis of geochemical data and multitemporal electrical resistivity tomography surveys. Both analysis of geochemical data and subsurface imaging techniques identified two commonalities for the investigated system: 1) hypersaline water occurs near the groundwater/surface water interface during wet conditions creating reverse hydraulic gradients due to density effects. The development and downward movement of these fluids as continuous plumes deflect fresher groundwater discharge downward and laterally away from the surface; and 2) more pronounced upwelling of fresher groundwater occurs during drought periods when density inversions are more defined and are expected to overcome dispersion and diffusion processes and create sufficiently large-enough unstable gradients that induce density-difference convection. Salinity mass-balance models derived from time-difference resistivity tomograph and in-situ salinity data reaffirm these findings indicating that groundwater upwelling is more prominent during dry to wet conditions in 2013 (~545.5m(3)/d) and is less pronounced during wet to dry conditions in 2012 (~262.7m(3)/d) for the 224m(2) area surveyed. Findings show that the highly saline nature of water in this area and changes in salinity regimes can be attributed to a combination of factors, namely: surface outflows, evapoconcentration, recirculation of hypersaline groundwaters, and potential trapped oil field brines. Increased drought conditions will likely exacerbate the rate at which salinity levels are increasing in bays and estuaries in semi-arid regions where both hypersaline groundwater discharge and high evaporation rates occur simultaneously. Published by Elsevier B.V.

DOI

[9]
马克明,孔红梅,关文彬,等.生态系统健康评价:方法与方向[J].生态学报,2001,21(12):2106-2116.生态系统为人类提供了自然资源和生存环境两个方面的多种服务功能。生态系统服务功能是人类生存和发展的基础。同时 ,一个生态系统只有保持了结构和功能的完整性 ,并具有抵抗干扰和恢复能力 ,才能长期为人类社会提供服务。因此 ,生态系统健康是人类社会可持续发展的根本保证。生态系统健康是指一个生态系统所具有的稳定性和可持续性 ,即在时间上具有维持其组织结构、自我调节和对胁迫的恢复能力。它可以通过活力、组织结构和恢复力等 3个特征进行定义。影响生态系统健康的原因有很多 ,多为人类活动所致。例如 ,污染物排放、非点源污染、过度捕捞、围湖造田、水土流失、外来种入侵和水资源不合理利用等是影响水生态系统健康的主要原因。评价生态系统健康需要基于功能过程来确定指标 ,特别是评价其受干扰后的恢复能力。包括其完整性、适应性和效率。生态系统健康评价方法尚处于实验和发展阶段 ,有必要对现有成果进行及时总结 ,提出方向 ,以促进生态系统健康研究的发展。生态系统健康评价主要包括指示物种和指标体系两种方法。在生态系统健康研究中 ,指示物种的选择应该谨慎 ,要综合考虑到它们的敏感性和可靠性 ,即要明确它们对生态系统健康指示作用的强弱。在水生态系统研究中 ,已被选择的指示物种有 ,浮

DOI

[ Ma K M, Kong H M, Guan W B, et al.Ecosystem health assessment methods and directions[J]. Acta Ecologica Sinica, 2001,21(12):2106-2116. ]

[10]
贾慧聪,曹春香,马广仁,等.青海省三江源地区湿地生态系统健康评价[J].湿地科学,2011,9(3):209-217.湿地生态系统健康评价是湿地保护的基础,对提高湿地生态环境管理水平具有重要的指导作用。以青海省三江源地区为研究区,采用Landsat ETM+遥感影像为主要数据源,提取湿地信息。基于压力—状态—响应(PSR)模型,构建三江源地区湿地健康的综合评价指标体系;运用层次分析法和地理信息系统空间分析技术,对三江源地区的湿地健康状况进行评价。研究结果表明,三江源地区湿地生态系统健康等级的整体分布呈现由东南向西北降低的趋势,这主要是由压力—状态—响应三者综合作用的结果。三江源地区大部分湿地是健康湿地;很健康的湿地位于东部和中部,其面积为3602km2,占湿地总面积的14.92%;健康的湿地多位于中西部,其面积为9043km2,占湿地总面积的37.47%;亚健康的湿地多位于中东部,其面积为5930km2,占湿地总面积的24.57%;不健康和病态的湿地主要分布在西北部的治多县、曲麻莱县和唐古拉乡境内,其面积分别为4817km2和744km2,分别占湿地总面积的19.96%和3.08%。三江源地区的西北部受人类活动影响较大,湿地生态系统较脆弱,应加强对该区域湿地的生态环境保护和科学管理。

[ Jia H C, Cao C X, Ma G R, et al.Assessment of Wetland Ecosystem Health in the Source Region Yangtze, Yellow and Yalu Tsangpo Rivers of Qinghai Province[J]. Wetland Science, 2011,9(3):209-217. ]

[11]
邓兆仁. 汉江流域水文地理[J].华中师院学报(自然科学版),1981(4):113-121.本文简要地介绍了汉江流域自然环境的基本特点,系统地论述了流域水文特征和变化规律,较深入地分析与研究了河川径流动态与自然地理因素之间的关系,此外还根据流域的自然地理条件及水文地理持性,对流域水文区划作了初步的探讨。

[ Deng Z R.The hydrographical geography of Hanjiang basin[J]. Journal of Huazhong Normal University,1981,4:113-121. ]

[12]
陈华,郭生练,郭海晋,等.汉江流域1951-2003年降水气温时空变化趋势分析[J].长江流域资源与环境, 2006,15(3):340-345. 利用Mann-Kendall检验方法和空间插值方法,分析了1951～2003年汉江流域年和春、夏、秋、冬四季降水和气温变化趋势的时空分布,并重点分析了丹江口水库上游年降水、年平均气温和北半球气温的变化趋势及相互间的联系.分析发现,在显著性水平α=0.1上,近50年来汉江流域大部分地区降水没有明显的变化趋势,气温呈上升趋势.丹江口水库上游降水在1991年发生突变,从20世纪80年代多雨期进入90年代少雨期,80年代平均降水比1951～2003年多年平均降水多9.7%,90年代平均降水比多年平均降水少11.6%;上游平均气温90年代比多年平均气温高0.2℃,而同期北半球的平均气温也比多年平均高了0.3℃,上游气温同北半球气温同步上升,而上游降水变化受北半球气温升高的影响不断减少,两者之间存在反相关系.分析成果有助于进一步研究气候变化对汉江流域水资源和防洪安全的影响,也将为南水北调中线工程的顺利实施提供科学依据.

DOI

[ Chen H, Guo S L, Guo H J, et al. Temporal and spatial trend in the precipitation and temperature from 1951 to 2003 in the Hanjiang basin[J]. Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2006,15(3):340-345. ]

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左伟,王桥,王文杰,等.区域生态安全综合评价模型分析[J].地理科学,2005,25(2):209-214.区域生态安全评价需通过评价模型实现。而此类模型的构建则要克服理论、技术、方法、数据等方面的巨大障碍。文章根据生态环境系统的本质特征,对层次分析方法、灰色系统方法、模糊数学方法、变权方法等常用区域生态安全评价模型进行优化的复合,以期获得更加贴近实际情况的评价结论。在此基础上,构建层次分析-变权-模糊-灰色关联复合模型,作为区域生态安全综合评价的评价模型。

DOI

[ Zuo W, Wang Q, Wang W J, et al.Comprehensive Assessing Models for Regional Ecological Security[J]. Scientia Geographica Sinica, 2005,25(2):209-214. ]

[14]
Ocampo-Duque W, et al.Water quality analysis in rivers with non-parametric probability distributions and fuzzy inference systems: application to the Cauca River, Colombia[J]. Environment international, 2013,52:17-28.The integration of quality monitoring variables is essential in environmental decision making. Nowadays, advanced techniques to manage subjectivity, imprecision, uncertainty, vagueness, and variability are required in such complex evaluation process. We here propose a probabilistic fuzzy hybrid model to assess river quality. Fuzzy logic reasoning has been used to compute a quality integrative index. By applying a Monte Carlo technique, based on non-parametric probability distributions, the randomness of model inputs was estimated. Annual histograms of nine quality variables were built with monitoring data systematically collected in the Colombian Cauca River, and probability density estimations using the kernel smoothing method were applied to fit data. Several years were assessed, and river sectors upstream and downstream the city of Santiago de Cali, a big city with basic wastewater treatment and high industrial activity, were analyzed. The probabilistic fuzzy quality index was able to explain the reduction in quality, as the river receives a larger number of agriculture, domestic, and industrial effluents. The results of the hybrid model were compared to traditional quality indexes. The main advantage of the proposed method is that it considers flexible boundaries between the linguistic qualifiers used to define the status, being the belongingness of quality to the diverse output fuzzy sets or classes provided with percentiles and histograms, which allows classify better the real condition. The results of this study show that fuzzy inference systems integrated to stochastic non-parametric techniques may be used as complementary tools in quality indexing methodologies.

DOI PMID

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Alvarez S, et al.Low-dimensional and comprehensive color texture description[J]. Computer Vision and Image Understanding, 2012,116(1):54-67.Image retrieval can be dealt by combining standard descriptors, such as those of MPEG-7, which are defined independently for each visual cue (e.g. SCD or CLD for Color, HTD for texture or EHD for edges). A common problem is to combine similarities coming from descriptors representing different concepts in different spaces. In this paper we propose a color texture description that bypasses this problem from its inherent definition. It is based on a low dimensional space with 6 perceptual axes. Texture is described in a 3D space derived from a direct implementation of the original Julesz鈥檚 Texton theory and color is described in a 3D perceptual space. This early fusion through the blob concept in these two bounded spaces avoids the problem and allows us to derive a sparse color-texture descriptor that achieves similar performance compared to MPEG-7 in image retrieval. Moreover, our descriptor presents comprehensive qualities since it can also be applied either in segmentation or browsing: (a) a dense image representation is defined from the descriptor showing a reasonable performance in locating texture patterns included in complex images; and (b) a vocabulary of basic terms is derived to build an intermediate level descriptor in natural language improving browsing by bridging semantic gap.

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赵永国. 我国生态环境脆弱带环境灾变特征的初步研究[J].灾害学,1991,6(4):58-62.全文

[ Zhao Y G.A Preliminary Study of Environment Catastrophe Features of Ecotone Zone in China[J]. Journal of Catastrophology, 1991,6(4):58-62. ]

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牛文元. 生态环境脆弱带 ECOTONE 的基础判定[J].生态学报,1989,9(2):97-105.ECOTONE为国际生态界最近重新定义的基本概念之一。本文在诠释生态环境脆弱带的定义之后,对其实质及其空间属性作了较全面的逻辑归纳。在进一步研究的基础上,对于生态环境脆弱带作出了独立的函数表达,并且就生态环境脆弱带的宽度指标、重迭度指标、脆弱度指标、综合性指标,提出了较严格的表述形式。它们吸收了生态界面理论,并把系统生态学中的非稳定性理论,广延为辨识“全球变化”的基本手段,从而在生态学理论与应用两个方面,体现了研究的意义和价值。

[ Niu W Y.The discriminatory index with regard to the weakness, overlapness, and breadth of ECOTONE. Acta Ecologica Sinica, 1989,9(2):97-105.]

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杨建强,崔文林,张洪亮,等.莱州湾西部海域海洋生态系统健康评价的结构功能指标法[J].海洋通报,2003,22(5):58-63.海洋生态系统健康属于一个新的领域,目前尚没有十分明确的定义.生态系统健康评价需要基于生态系统的结构、功能过程来确定指标.本文采用结构功能指标评价分析方法,以莱州湾西部海域为研究对象,利用层次分析法确定了评价因子的层次关系和重要度,建立了海洋生态系统健康综合评价指数模型.评价结果显示,莱州湾西部海域生态系统健康程度总体属一般,部分海域已达较差状态.经过与实际情况在空间以及时间上的对比,说明评价结果基本是合理的,证明了所采用的方法具有一定的应用价值.

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[ Yang J Q, Cui W L, Zhang H L, et al.Marine Ecosystem Health Structure and Function Index Assessment in the West of Laizhou Bay[J]. Marine Science Bulletin, 2003,22(5):58-63. ]

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叶属峰,刘星,丁德文.长江河口海域生态系统健康评价指标体系及其初步评价[J].海洋学报(中文版),2007,29(4):128-136.基于结构功能指标体系评价法,利用层次分析法构建长江河口生态系统健康评价指标体系,并选择2002年至2004年8月生态调查数据对其进行初步的定量评 价.结果表明,可以通过物理化学指标、生态学指标和社会经济学指标三大类30个指标来建立长江河口生态系统健康评价指标体系;2002年至2004年8月 长江河口生态系统的整合健康指数(IHIYRE)分别为3.09,3.17和4.36,均低于系统健康指数值(5),河口生态系统总体上处于健康与不健康 之间(3≤IHIYRE≤5).而且,从目前河口海域的污染现状来看,这一海域的水体富营养化比较严重,且状态比较稳定,使其恢复到健康状态需要投入巨大 的物质和能量.

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[ Ye S F, Liu X, Ding D W.Ecosystem health assessment of the Changjiang River Estuary: Indicator system and its primarily assessment[J]. Acta Oceanologica Sinica, 2007,29(4):128-136. ]

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