信江流域生態(tài)健康預測分析

徐　昕,陳青生,董　壯,賈東遠,李　成

(1.河海大學水利水電學院,江蘇 南京　210098; 2.湖北省水利水電規(guī)劃勘測設計院,湖北 武漢　430064;3.河海大學港口海岸與近海工程學院,江蘇 南京　210098)

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信江流域生態(tài)健康預測分析

徐昕1,2,陳青生1,董壯1,賈東遠1,李成3

(1.河海大學水利水電學院,江蘇 南京210098; 2.湖北省水利水電規(guī)劃勘測設計院,湖北 武漢430064;3.河海大學港口海岸與近海工程學院,江蘇 南京210098)

摘要：將壓力-狀態(tài)-響應(pressure-state-response,PSR)模型、網絡層次分析法(analytic network process, ANP)和元胞自動機—馬爾科夫模型(cellular automaton-Markov, CA-Markov)模型3種方法進行耦合,建立流域生態(tài)健康預測模型?；?990、2000、2010和2020年的資料,選用物元分析法、TOPSIS法以及模糊綜合評價法對信江流域生態(tài)健康進行分析。結果顯示:1990—2000年,信江流域生態(tài)健康狀態(tài)為I等,處于“很健康”水平;2001—2010年,信江流域的生態(tài)健康狀況持續(xù)惡化,達到V等,處于“病態(tài)”水平;但預測結果顯示在21世紀20年代,信江流域健康得到改善并上升至Ⅲ等,達到“亞健康”水平,雖有所好轉,但是仍需重視健康管理和維護。

關鍵詞：壓力-狀態(tài)-響應模型;網絡層次分析法;元胞自動機-馬爾科夫模型;物元分析法;信江流域

隨著生態(tài)環(huán)境的破壞日益加劇，流域生態(tài)健康評價已成為一個涉及內容較廣、影響因素較多的跨領域研究熱點，當前我國關于流域生態(tài)健康評價尚處于起步階段,研究方法還不夠成熟,眾多研究人員提出制定評價標準的迫切性,遺憾的是至今還沒有對評價標準有一個理想的、統(tǒng)一的共識。Beck[1]認為流域水質是流域生命,應當注重流域水質的評價;Conway[2]提出流域土地利用與流域生態(tài)系統(tǒng)健康息息相關;劉國彬等[3]采用層次分析法構建了黃土丘陵區(qū)小流域生態(tài)經濟系統(tǒng)健康評價體系;方慶等[4]基于壓力-狀態(tài)-響應(pressure-state-response,PSR)模型構建了符合唐山地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)特性的健康評價體系;談娟娟等[5]對灤河流域生態(tài)健康演變趨勢進行了嘗試性地探索。盡管針對流域生態(tài)健康評價方法的研究愈來愈多,但涉及流域生態(tài)健康預測分析的研究甚少,筆者在前人研究的基礎上,提出了一種新的流域健康預測分析模型,并將此模型運用于信江流域未來數(shù)年的生態(tài)健康的預測。

1　流域概況

信江是鄱陽湖水系5大河流之一,又名上饒江,古名余水,發(fā)源于浙贛兩省交界的懷玉山南的玉山水和武夷山北麓的豐溪,在上饒匯合后始稱信江。全長313 km,流域面積17 600 km2。信江上游沿岸以中低山為主,地形起伏較大;中游為信江盆地,其邊緣地勢由北、東、南3面漸次向中間降低,并向西傾斜;下游為鄱陽湖沖積平原區(qū),地勢平坦開闊[6]。信江徑流量全年分布很不均衡,季節(jié)性變化較大,最大月徑流量是最小月徑流量的近11倍。

2　研究方法

根據PSR模型建立信江流域生態(tài)健康評價指標體系,選用網絡層次分析法(analytic network process, ANP)對已建立的評價指標進行賦權,最后通過元胞自動機-馬爾科夫模型(cellular automaton-Markov, CA-Markov)模型對評價指標的數(shù)值進行模擬和預測。

2.1PSR模型與評價指標體系的建立

基于PSR模型構建的信江流域生態(tài)健康評價模型由3個一級指標,即壓力指標、狀態(tài)指標和響應指標。其中,壓力指標表征人類經濟和社會活動對流域生態(tài)健康的驅動,綜合考慮影響流域生態(tài)健康的要素[7],將壓力指標分為土地壓力和人口壓力2個二級指標;狀態(tài)指標表征特定時間對應的特定階段流域健康狀態(tài)和變化情況,因此,從景觀生態(tài)學的角度出發(fā),將壓力指標分為活力、組織力、恢復力和效益功能4個二級指標[8];響應指標表征社會和個人如何行動來減輕、阻止、恢復和預防人類活動對流域生態(tài)健康的負面影響,以及對已經發(fā)生的不利于人類生存發(fā)展的流域生態(tài)健康狀況進行的反饋[9],將響應指標分為自然系統(tǒng)響應和社會服務的響應2個二級指標。

由于土地利用類型的變化具有一定的規(guī)律性,而水質指標和人類活動無序而雜亂,所以自然系統(tǒng)響應和社會服務響應的三級指標利用土地利用類型的變化和人均區(qū)域生產總值來預測。自然系統(tǒng)響應主要包括:林地覆蓋率、草地覆蓋率、水域面積、農田與耕地面積和土壤侵蝕指數(shù);社會服務響應包括:人均區(qū)域生產總值以及建設用地面積。由此構建了信江流域生態(tài)健康評價指標體系,見圖1。

圖1　信江流域生態(tài)健康評價指標體系

2.2ANP與權重確立

指標權重體現(xiàn)了各個指標對流域生態(tài)健康的貢獻度的高低,所以權重的確立顯得尤為重要。當前關于權重確立的研究較多，代表性的方法主要包括層次分析法、模糊層次分析法和神經網絡算法等。由于流域生態(tài)健康評價本身具有一定的主觀性,所以在賦權中應考慮到權重的客觀性和準確性,不同于傳統(tǒng)的權重確定方法,筆者選用ANP作為賦權方法,ANP包括控制層和網絡層2部分,應用網絡結構替代層次結構,充分考慮各指標之間的相互影響和依存關系,與系統(tǒng)工程和科學決策的問題特點相符,ANP的具體計算步驟很多研究人員均有詳細的介紹,本文不再贅述。

2.3CA-Markov模型與土地利用變化動態(tài)模擬

CA-Markov模型中存在驅動力分為自然控制因子和社會經濟驅動因子,其中自然控制因子中的植被、土壤以及降水和流域生態(tài)健康息息相關,社會經濟驅動因子包括人口、經濟發(fā)展與政策體制,這些驅動因子大多數(shù)也是影響流域生態(tài)健康發(fā)展和變化的驅動力,考慮土地利用類型的變化與生態(tài)環(huán)境分析的松散耦合,所以選用CA-Markov模型對流域生態(tài)健康進行模擬,具有較強的理論和現(xiàn)實意義。研究數(shù)據主要包括:①美國Landsat衛(wèi)星TM有關信江流域影像數(shù)據;②信江流域行政區(qū)區(qū)劃圖;③信江流域水土保持監(jiān)測和水土保持流失報告;④鄱陽湖流域各市統(tǒng)計年鑒。

圖2　2010年信江流域土地利用類型模擬值和實際值的對比

土地利用類型預測面積/km2面積變化/km2變化幅度/%2020年2010年1990—2000年2001—2010年2011—2020年1990—2000年2001—2010年2011—2020年農田耕地37463943-52-43-203-1.29-1.08-5.14林 地104691042479-5450.76-0.050.43草 地655567-32-888-5.27-1.3915.52水 域357241-84116-3.271.6948.13建設用地2082552053-4710.9926.24-18.43未利用地21-5-11-71.43-50.00100.00

以信江流域1990和2000年的TM遙感影像解譯數(shù)據,分析土地利用類型的動態(tài)變化過程,基于CA-Markov模型,利用IDRISI軟件,得到1990和2010的土地利用轉移面積矩陣以及轉移概率矩陣。筆者首先利用CA-Markov模型對2010年土地利用類型的變化進行模擬,并將結果與實際值進行比對,見圖2。kappa系數(shù)達到0.93,表明一致性較高,誤差小,說明運用CA-Markov模型對信江流域的土地利用類型的變化進行模擬是可信的。

利用2010年的土地利用柵格數(shù)據、適宜性圖集以及土地利用轉移面積矩陣來預測2020年的土地利用變化,見圖3,從而取得了信江流域2020年生態(tài)健康評價指標體系閾值。將模擬結果匯總,得到1990—2020年信江流域土地利用類型變化情況,見表1。

圖3　2020年信江流域土地利用類型預測結果

2.4其他評價指標的預測

將1990—2000年、2001—2010年2個年代范圍的指標值進行采集,對2011—2020年的評價指標值進行統(tǒng)計,部分評價指標如土地墾殖系數(shù)、人口密度以及人均生產總值根據面積比例折算至整個流域,生物第一潛在生產力選用邁阿密模型計算獲取,其他評價指標通過尋求1990、2000和2010年的變化特征插值和神經網絡算法來獲取,從而得到信江流域生態(tài)健康評價指標值和權重，其中，壓力指標、狀態(tài)指標和響應指標的權重分別為0.258 3、0.447 3、0.294 3；三級指標和權重見表2。

3　信江流域生態(tài)健康分析

3.1土地利用與流域生態(tài)健康之間的響應關系

謝高地等[10]為表征區(qū)域生態(tài)環(huán)境質量總體狀況,提出了區(qū)域生態(tài)環(huán)境指數(shù)這一概念,筆者引入這一概念并定義為流域生態(tài)健康指數(shù),以探求不同時期土地利用變化對應的流域生態(tài)健康指數(shù),表達式為

表2　三級指標值及其權重

(1)

式中:EVi為流域生態(tài)健康指數(shù);Di為第i類土地利用類型具有的相對生態(tài)價值;LUi為第i類土地利用類型在不同研究期的面積;TA為流域總面積。

流域生態(tài)健康指數(shù)變化是流域內各種土地利用類型生態(tài)健康變化指數(shù)的綜合反映。若流域生態(tài)健康權重低的土地利用類型向生態(tài)健康權重高的土地利用類型轉變,則流域生態(tài)健康指數(shù)上升,反之則下降。其表達式為

(2)

式中:ECRi為第i類土地利用類型對流域生態(tài)健康的貢獻率;EVt為土地利用類型變化初期的生態(tài)健康指數(shù);EVt+1為土地利用類型變化末期的生態(tài)健康指數(shù);LAi為第i類土地利用類型變化的面積。

根據上文中信江流域1990—2020年土地利用類型轉換矩陣,通過式(1)計算各種土地利用類型的生態(tài)健康指數(shù),再利用式(2)演算出可以造成流域生態(tài)健康惡化和使流域生態(tài)健康改善的不同土地利用轉換類型對流域生態(tài)健康指數(shù)的貢獻率,見表3。

表3　使信江流域生態(tài)健康改善的不同土地利用類型變化的貢獻率

由表3可知,使信江流域生態(tài)健康改善的土地利用類型變化的貢獻率為0.256,反之,導致信江流域生態(tài)健康惡化的土地利用類型變化的貢獻率為0.744,所以隨著土地利用類型的變化,信江流域的生態(tài)健康有所下降,其中農田耕地轉換為水域、農田耕地轉換為草地、農田耕地轉換為林地和林地轉換為水域這4類土地利用類型變化占到有利于信江流域生態(tài)健康改善的主要土地利用類型變化總貢獻率的80.86%,由此可見,水域、草地、林地的變化是流域生態(tài)健康變化的主要因素,“退耕還林”、“退耕還草”、禁止“圍湖造田”和合理規(guī)劃利用水資源是改善流域生態(tài)健康的有效措施。

3.2物元分析模型

物元可拓模型是由我國學者蔡文等創(chuàng)立的新學科，是與數(shù)學、信息論、系統(tǒng)論、控制論等相類似的橫斷學科，用于研究事物拓展的可能性，并以此解決不相容問題。從1983年首次提出，經歷20多年的研究，發(fā)展到目前，已形成一套比較完整的理論體系。物元可拓模型的基本理論是可拓論，可拓論的邏輯細胞為物元，即用“事物名稱、特征、量值”組成的有序三元組?？赏卣摰幕舅枷爰词怯梦镌枋鍪挛铮⒎治龊吞骄窟@些物元及其變化規(guī)律。根據可拓論構建信江流域的物元分析模型，主要步驟可參見文獻[11]。

基于《河流健康評估指標、標準與方法(試點工作用)》[12]和《環(huán)境影響評價技術導則與標準》[13]等已有的國家、行業(yè)、地方或國際標準等,流域健康評價采用分級評分法,將流域健康劃分為5級,即:很健康(Ⅰ)、健康(Ⅱ)、亞健康(Ⅲ)、不健康(Ⅳ)及病態(tài)(Ⅴ)。并依據流域特點,以此確定信江流域生態(tài)健康的經典域和節(jié)域,其中,R1～R5為不同健康等級的經典域,Rp為河流健康的節(jié)域。

3.3多類綜合評價

分別計算信江流域4個典型評價年份生態(tài)健康綜合關聯(lián)度(K),并同時選用TOPSIS和模糊綜合評價兩類評價方法,與物元分析法的結果進行對比,結果見表4。

表4　3種評價方法結果比對

為提高評價結果的準確性,選用3種評價方法對信江流域的生態(tài)健康進行了評價,由表4可知,20世紀90年代,信江流域生態(tài)健康狀態(tài)在3種評價方法的結果均為Ⅰ等,處于“很健康”水平。隨著時間的推移,2001—2010年,草地、林地和水域被利用開發(fā)為建設用地,人類活動對自然產生巨大的干擾和破壞,信江流域的生態(tài)健康持續(xù)惡化。在未來的十年內,隨著人類對流域健康的重視,土地墾殖狀況得到控制和改善,人均區(qū)域生產總值大幅度提升,對河流生態(tài)修復的經濟投入加大。在現(xiàn)代化建設進程中,人與自然和諧相處,在開展人工治理的同時,也不能忽略流域本身的恢復能力,當然林地、草地以及水域的增加,才是流域生態(tài)健康得到有所改善的主要來源。流域生態(tài)系統(tǒng)健康是一個多屬性和多目標的科學決策問題,存在多個驅動力影響流域整體的生態(tài)健康狀況,土地利用類型的變化只是其中的一個影響因子。

物元分析方法更加注重影響因子的分析,能夠對影響流域生態(tài)健康狀況的評價因子進行深度探索和精確剖析,且計算簡潔、分析清晰;TOPSIS法能充分利用原始數(shù)據的信息,充分反映各目標之間的差距、真實客觀地反映實際情況;模糊綜合評價通過精確的數(shù)字手段處理模糊的評價對象,能對蘊藏信息呈現(xiàn)模糊性的資料做出比較科學、合理、貼近實際的量化評價。3種評價方法的結論完全吻合,說明本文的評價結果客觀合理。

4　結　語

筆者嘗試性地耦合PSR、ANP和CA-Markov 3種模型,構建了信江流域生態(tài)健康預測分析模型,據此預測2020年信江流域的生態(tài)健康狀況,并研究了土地利用類型的變化與流域生態(tài)健康之間的響應關系。通過預測獲取的數(shù)據,選用3種評價方法分析信江流域生態(tài)健康水平。結果表明,從1990年至2010年,信江流域的生態(tài)健康持續(xù)惡化,目前,信江流域總體上處于病態(tài)(V),在此時期,流域的生態(tài)系統(tǒng)健康變化顯著、轉變敏感,因此加強河湖管理、維護河湖健康顯得尤為重要。不過,近年來人類對自然環(huán)境越來越重視,隨著人類對流域生態(tài)環(huán)境的修復以及流域本身的進化發(fā)展,信江流域生態(tài)系統(tǒng)健康會朝著良好的方向蓬勃發(fā)展,預測2020年的流域生態(tài)健康會轉變?yōu)閬喗】?Ⅲ)。

由于受數(shù)據資料的限制,筆者無法將全部影響因子一一納入評價指標體系,此外,評價標準量值范圍的界定也需要進一步研究和完善。

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DOI：10.3880/j.issn.1004-6933.2016.04.026

作者簡介:徐昕(1991—),男,碩士研究生,研究方向為環(huán)境水力學。E-mail:xuxin2785@163.com 通信作者:董壯,講師,博士。E-mail:1063904593@ qq.com

中圖分類號：TV211.1

文獻標志碼：A

文章編號：1004-6933(2016)04-0154-06

(收稿日期：2015-07-20編輯：王芳)

Prediction and analysis on ecological health of Xinjiang Basin

XU Xin1,2, CHEN Qingsheng1, DONG Zhuang1, JIA Dongyuan1, LI Cheng3

(1.College of Water Conservancy and Hydropower Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China;2.HubeiProvincialWaterResourcesandHydropowerPlanningSurveyandDesignInstitute,Wuhan430064,China;3.CollegeofHarbour,CoastalandOffshoreEngineering,HohaiUniversity,Nanjing210098,China)

Abstract：A model for prediction of a basin’s ecological health was established through the coupling of three methods, including the pressure-state-response (PSR) model, the analytic network process (ANP) model, and the cellular automaton-Markov (CA-Markov) model.Based on data from the years 1990, 2000, 2010, and 2020, the matter element analysis method, the TOPSIS method, and the fuzzy comprehensive evaluation method were used to analyze the ecological health of the Xinjiang Basin. The results show that, from 1990 to 2000, the ecological health status of the Xinjiang Basin was at the grade I level, which was a very healthy status, and from 2001 to 2010, the basin’s ecological health status continuously deteriorated, reaching the grade V level, which was an unhealthy status. The prediction results show that, in the 2020s, the ecological health status of the Xinjiang Basin will improve, reaching the grade III level, which is a sub-healthy status. Although the status will have improved, it is necessary to pay a high degree of attention to the management and maintenance of the basin’s ecological health.

Key words：PSR; ANP; CA-Markov; method of matter element analysis; Xinjiang Basin