海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力對狀態(tài)影響的整體網(wǎng)分析及應(yīng)用

祁琪，張亦飛，2，劉弢，嚴(yán)成杰，方欣，2

（1.國家海洋局第二海洋研究所　工程海洋學(xué)實驗室，浙江　杭州　310012；2.杭州國海海洋工程勘測設(shè)計研究院，浙江　杭州　310012）

海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力對狀態(tài)影響的整體網(wǎng)分析及應(yīng)用

祁琪1，張亦飛1，2，劉弢1，嚴(yán)成杰1，方欣1，2

（1.國家海洋局第二海洋研究所工程海洋學(xué)實驗室，浙江杭州310012；2.杭州國海海洋工程勘測設(shè)計研究院，浙江杭州310012）

自然變化及人類活動壓力對海洋環(huán)境的影響方式和程度是基于生態(tài)系統(tǒng)海洋管理研究的重要內(nèi)容，利用屬性數(shù)據(jù)、基于DPSIR等概念模型進行分析評價難以反映問題的本質(zhì)。為此，在海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力對狀態(tài)影響特征分析的基礎(chǔ)上，引入整體網(wǎng)方法，利用關(guān)系數(shù)據(jù)進行壓力對狀態(tài)影響的定性和定量分析，用度數(shù)中心性、中間中心性、接近中心性表征壓力和狀態(tài)因素在壓力-狀態(tài)網(wǎng)絡(luò)中的地位和重要性，用影響力指數(shù)表征壓力因素的重要性和狀態(tài)因素受影響的程度。利用美國南佛羅里達海域MARES研究項目（the MARine and Estuarine goal Setting project）提供的數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果顯示該海域12類主要壓力因素中，徑流注入對區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)影響最大，休閑垂釣的影響最小。11個主要狀態(tài)因素中，保護物種、魚類和貝類受到的壓力影響力最大，是兩種最易受到侵害的生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)，上述結(jié)論可以為該海域的生態(tài)修復(fù)工作提供一定的指示。

基于生態(tài)系統(tǒng)的海洋管理；壓力-狀態(tài)關(guān)系；整體網(wǎng)分析；UCINET軟件

approach；UCINET software

基于生態(tài)系統(tǒng)的海洋管理（Marine Ecosystem-Based Management，MEBM）將生態(tài)系統(tǒng)整體作為管理對象，綜合考慮海洋的生態(tài)、經(jīng)濟和社會價值以及海洋資源利用過程中環(huán)境、生態(tài)和人類活動等因素的相互作用，打破單一的部門管理模式，充分考慮眾多利益相關(guān)者的訴求，有利于協(xié)調(diào)日益增長的經(jīng)濟社會發(fā)展需求與有限的海洋生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)之間的矛盾（Sandifer et al，2005；劉慧等，2014），是傳統(tǒng)資源管理范疇的拓展（Curtin et al，2010）。由于海洋生態(tài)系統(tǒng)的復(fù)雜性和不確定性，實施基于生態(tài)系統(tǒng)的海洋管理，首先需要識別影響生態(tài)系統(tǒng)的驅(qū)動力和壓力因素，對生態(tài)系統(tǒng)的現(xiàn)狀進行客觀、科學(xué)的評價。

無論是海洋生態(tài)系統(tǒng)現(xiàn)狀評價，抑或進行環(huán)境和生態(tài)修復(fù)措施研究，大量的分析和研究都明示或隱含地采用基于因果鏈的概念模型（Martins et al，2012；Sekovski et al，2012；Fredrik et al，2007；祁帆等，2007），如“壓力-狀態(tài)-響應(yīng)”模型（Pressure-State-Response，PSR）、驅(qū)動力-狀態(tài)-響應(yīng)模型（Driving force-State-Response，DSR）、“驅(qū)動力-壓力-狀態(tài)-影響-響應(yīng)”模型（Driving force-Pressure-State-Impact-Response，DPSIR）。利用這些概念模型，如DPSIR，進行問題分析和診斷，首先需要將驅(qū)動力、壓力、狀態(tài)、影響和響應(yīng)指標(biāo)結(jié)構(gòu)化，爾后利用綜合評價模型進行現(xiàn)狀評價和生態(tài)環(huán)境修復(fù)措施效果分析。但目前利用指標(biāo)屬性數(shù)據(jù)的處理方法，將生態(tài)系統(tǒng)影響因素和狀態(tài)因素視為簡單的線性關(guān)系，沒有考慮概念模型本身隱含的反饋模式，導(dǎo)致模型結(jié)構(gòu)信息的損失，對正確的生態(tài)環(huán)境問題決策帶來困難（Niemeijer et al，2008）。

社會網(wǎng)絡(luò)（Social Network，SN）是指個體之間依據(jù)社會關(guān)系所構(gòu)成的相對穩(wěn)定的體系（祁帆等，2007），是西方社會學(xué)研究的一個重要分支。由于其在本體論、認(rèn)識論和方法論方面的獨特優(yōu)勢，該方法已廣泛應(yīng)用于社會、經(jīng)濟和生態(tài)等諸多領(lǐng)域（陳銳等，2014；張紅霞等，2014；楊麗花等，2012；阮丹青等，1990；Jiao et al，2014；潘裕娟等，2012）。Smythe等（2014）以美國紐約羅德島基于生態(tài)系統(tǒng)管理的海洋規(guī)劃編制為例，利用社會網(wǎng)絡(luò)分析方法（Social Network Analysis，SNA）研究了部門之間相互合作和相互影響的問題，得出了一些有益的結(jié)論。Liu等（2015）利用SNA研究了香港維多利亞港等海域底質(zhì)中重金屬的同現(xiàn)性問題，認(rèn)為社會網(wǎng)絡(luò)是環(huán)境污染問題研究的有效工具。Weiss等（2012）通過關(guān)鍵利益相關(guān)者調(diào)查資料，建立了儒艮和海龜管理的社會網(wǎng)絡(luò)，分析了利益相關(guān)者知識共享及其對保護政策的影響。從文獻檢索看，總體上，應(yīng)用社會網(wǎng)絡(luò)分析在基于生態(tài)系統(tǒng)的海洋管理方面的研究仍然較少，國內(nèi)未見相關(guān)文獻報道。

按照基于生態(tài)系統(tǒng)海洋管理的原則以及DPSIR等概念模型的特征，本文引入SNA中的整體網(wǎng)分析方法（Whole network approach）進行區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力對狀態(tài)影響問題的研究，目的是探索整體網(wǎng)方法在該領(lǐng)域的適用性，以便為同類理論研究和實踐提供參考。除了本部分內(nèi)容，本文第2部分主要介紹整體網(wǎng)的基本概念及壓力對狀態(tài)影響分析的主要指標(biāo)；第3部分，根據(jù)相關(guān)文獻提供的數(shù)據(jù)，對美國南佛羅里達州海域進行實證分析；最后，提出了研究的主要結(jié)論和進一步研究的方向。

1　原理和方法

1954年巴恩斯通過對挪威一個漁村階級體系的分析，首次把社會網(wǎng)絡(luò)的隱喻轉(zhuǎn)化為社會網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)研究（張文宏等，1999）。SNA研究問題范圍廣泛，內(nèi)容多樣，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)類型分成三層次，即個體網(wǎng)（Ego-network）、局域網(wǎng)（Partial network）和整體網(wǎng)（Whole network）。整體網(wǎng)是由一個群體內(nèi)部所有成員及其相互關(guān)系構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，認(rèn)為個體組成的集合表現(xiàn)出一定的結(jié)構(gòu)，不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對成員的行為產(chǎn)生不同的影響。通過整體網(wǎng)分析可以揭示網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征，解釋成員聯(lián)系的緊密性和成員行為之間的聯(lián)系（劉軍，2014）。

生態(tài)系統(tǒng)的諸多特征及過程可以用其組成部分之間的相互作用網(wǎng)絡(luò)加以表達，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析所能獲得的認(rèn)識遠超過分析其各個組成部分，因此，針對復(fù)雜系統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)思維方法十分重要（Proulx et al，2005）上述觀點是應(yīng)用整體網(wǎng)進行海洋生態(tài)系統(tǒng)研究的邏輯基礎(chǔ)。按照海洋生態(tài)系統(tǒng)的特點，可以認(rèn)為區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力（Pressures，P）和狀態(tài)（States，S）關(guān)系構(gòu)成了一類整體網(wǎng)，而且壓力與狀態(tài)要素兩個群體之間的關(guān)系問題屬于整體網(wǎng)中的2-模網(wǎng)絡(luò)（P-S網(wǎng)）?？梢詰?yīng)用2-模網(wǎng)絡(luò)研究網(wǎng)絡(luò)及成員之間的“微觀與宏觀”、“個體與集體”、“結(jié)構(gòu)與能動”關(guān)系等等內(nèi)容，研究方法包括矩陣法、圖表法、計量法、中心性分析和塊模型法等。

定量研究方面，海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力對狀態(tài)影響問題研究，即是2-模網(wǎng)絡(luò)中壓力和狀態(tài)因素的“權(quán)力”和影響力，可以用度數(shù)中心性（Degree）、中間中心性 （Betweenness）、接近中心性（Closeness） 等指標(biāo)表征。節(jié)點的度數(shù)中心度（Degree centrality）是該節(jié)點直接相連的其他節(jié)點的數(shù)目，度數(shù)中心性高，則該節(jié)點處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置，擁有較大的“權(quán)力”，可以在較大程度上影響其他因素，其計算方法比較簡單，可以參見相關(guān)文獻（劉軍，2014）。

直觀地，當(dāng)一個節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)中的其他節(jié)點的“距離”（接近度）都很短時，該節(jié)點在資源、信息及影響力方面比較強，因此，接近中心度（Closeness centrality）用該節(jié)點與網(wǎng)絡(luò)中其他所有點的捷徑距離之和表示。在P-S網(wǎng)中，一個壓力因素的接近中心度定義為該壓力因素影響到的狀態(tài)因素至其他壓力因素和狀態(tài)距離的函數(shù)，計算公式為：

式（1）中，g是壓力因素數(shù)量，h是狀態(tài)因素數(shù)量，壓力因素k與狀態(tài)因素i鄰接，d（k，j）為壓力因素節(jié)點k和狀態(tài)因素節(jié)點j的捷徑距離。

另一方面，狀態(tài)因素的接近中心度是影響該狀態(tài)因素的所有壓力因素與其他壓力因素的最短距離的函數(shù)，計算公式與公式（1）相似，只是壓力因素和狀態(tài)因素的標(biāo)識作調(diào)換即可（劉軍，2014），在此不再列述。

中間中心度（Betweenness centrality）測量的是行動者對資源的控制程度。如果節(jié)點的中間中心度為0，說明該節(jié)點不能控制其他行動者，處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣；反之，當(dāng)中間中心度為1時，則該節(jié)點位于較多的網(wǎng)絡(luò)路徑上，處于網(wǎng)絡(luò)的核心位置，擁有很大的權(quán)力，可以100%控制其他行動者。中間中心度計算公式為：

式（3）中，bjk(i)=gjk(i)/gik，gik表示節(jié)點j與k之間存在的捷徑數(shù)目，gjk(i)表示節(jié)點j與節(jié)點k之間經(jīng)過節(jié)點i的捷徑數(shù)目，bjk(i)表示節(jié)點i控制節(jié)點j和k交往的能力。

除了定量研究外，2-模網(wǎng)絡(luò)也可以轉(zhuǎn)化成二部圖（Bipartite graphs）和多維量表MDS（Multidimensional scaling of geodesic distances）進行直觀圖示。二部圖中，有向線段表示壓力指標(biāo)對狀態(tài)指標(biāo)的影響，線段越多表示影響越大，節(jié)點圖標(biāo)大小表示該節(jié)點的度數(shù)大小，節(jié)點圖標(biāo)越大，表示其在P-S網(wǎng)中地位越重要。而多維量表MDS則根據(jù)“關(guān)系遠近”制作圖件，距離越近，代表節(jié)點關(guān)系越緊密。

影響力指數(shù)（Influence index）是整體網(wǎng)有關(guān)權(quán)力和影響力研究的另一個重要指標(biāo)。相對于前述2-模網(wǎng)的計算，該指標(biāo)的計算是基于1-模網(wǎng)絡(luò)的，計算指標(biāo)分為只考慮直接影響的常規(guī)影響力指數(shù)和同時考慮直接關(guān)系和間接關(guān)系的影響力指數(shù)，計算方法可參見相關(guān)文獻。

目前，可以利用多種軟件進行社會網(wǎng)絡(luò)分析，如NetMiner、Pajek、Gephi等，這些軟件各有優(yōu)勢，功能與操作有相似之處但也不盡相同。Ucinet （University of California at Irvine Network）能夠適應(yīng)處理多重關(guān)系復(fù)雜問題的中大型數(shù)據(jù)問題分析，綜合性、運算功能和兼容性均較強，本文即利用該軟件進行計算。

2　案例研究與討論

2.1研究區(qū)域及基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

佛羅里達州東瀕大西洋，西臨墨西哥灣，北與亞拉巴馬州和佐治亞州接壤，海岸線總長13500km。研究區(qū)域是從南佛羅里達大陸架到佛羅里達群島，東到比斯坎灣，北至圣露西河。區(qū)域的東北邊界至佛羅利達大陸架附近的佛羅里達群島，這些島嶼位于聲卡島和比斯坎灣的交匯處。南部邊界由佛羅里達群島延伸至杰斐遜堡和海龜國家公園，最南端為佛羅里達凱斯國家海洋保護區(qū)，東面毗鄰墨西哥灣（圖1）。

2009年至2012年，100余名南佛羅里達的科學(xué)家、海洋管理工作者和利益相關(guān)者完成了名為MARES的研究計劃 （MARine and Estuarine goalSetting project） （Cook et al，2014）。該計劃期望在南佛羅里達海洋生態(tài)系統(tǒng)特征界定和基本調(diào)節(jié)過程認(rèn)知方面達成共識，并聚焦于基于海洋生態(tài)系統(tǒng)管理的生態(tài)修復(fù)工作。MARES計劃實施過程中，研究小組提出了區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)問題研究的EBM-DPSER整體概念模型（Kelble et al，2013）。該模型繼承了DPSIR的諸多優(yōu)勢，也注意到模型中壓力因素?zé)o法與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)建立直接聯(lián)系的問題，因此，將模型調(diào)整為DPSER（Driver-Pressure-State-Ecosystem Service-Response）。模型關(guān)注對生態(tài)系統(tǒng)影響的最終壓力因素，從而使生態(tài)修復(fù)措施更加具有針對性。

圖1　研究區(qū)域圖

基于EBM-DPSER模型，研究小組識別了研究區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的壓力、狀態(tài)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)3個模塊的相關(guān)主要因素34個，其中壓力因素12個、狀態(tài)因素11個，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)因素11個（表1）。各因素的定義見文獻（Cook et al，2014）。

表1　研究區(qū)域壓力、狀態(tài)和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)主要因素

通過分析，該區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)中，12項壓力因素與11項狀態(tài)因素之間共計形成132對直接影響關(guān)系。為了識別壓力對狀態(tài)、狀態(tài)與狀態(tài)、狀態(tài)與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響強度，研究小組對25位經(jīng)驗豐富的人員進行問卷調(diào)查，調(diào)查中對每個直接影響關(guān)系設(shè)置2個問題，即：

1.X對Y的直接影響程度；

2.Y被X直接影響的比重。

每個問題的分值區(qū)間為0-5分，取兩個問題分?jǐn)?shù)平均值為此影響關(guān)系的最終得分。通過打分量化匯總以確定系統(tǒng)因素之間的直接影響強度：0分表示無影響，5分為中等強度影響，10為強影響，并得到壓力對狀態(tài)、狀態(tài)與狀態(tài)、狀態(tài)對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)3個影響矩陣。鑒于研究目的，本文只列出Cook等（2014）研究中通過問卷調(diào)查得到的壓力對狀態(tài)的影響矩陣數(shù)據(jù)（表2）。

表2　研究區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力對狀態(tài)的影響矩陣

2.2整體網(wǎng)分析結(jié)果與討論

2.2.1壓力-狀態(tài)關(guān)系的圖形分析

利用圖形表述2-模數(shù)據(jù)，即將壓力因素和狀態(tài)因素看成節(jié)點，因素之間的相互作用關(guān)系看成線，由UCINET6.2軟件生成的壓力-狀態(tài)關(guān)系二部圖如圖2所示。

圖2中，圓形節(jié)點為壓力因素，方形節(jié)點為狀態(tài)因素。該圖顯示，受到影響最多的是保護物種（S1），有7個壓力因素對其產(chǎn)生影響，包括氣候變化（溫度） （P2）、疾?。≒7）商業(yè)捕撈（P11）等，是受到壓力作用因素種類最多的狀態(tài)因素。而受到壓力因素最少的是牡蠣礁（S11），3個壓力因素對其產(chǎn)生影響，包括（河口）徑流注入（P1）、氣候變化（天氣） （P3）和海洋構(gòu)筑物建設(shè)（P5）。從壓力角度看，產(chǎn)生影響最多的是（河口）徑流注入（P1），使包括海洋鳥類（S8）和海草床（S9）、牡蠣礁（S11）等9個狀態(tài)因素受到影響。對外界影響最少的是休閑垂釣（P12），只對魚類和貝類（S2）產(chǎn)生影響。

圖2　壓力與狀態(tài)因素關(guān)系二部圖

在二部圖的基礎(chǔ)上，利用UCINET6.2軟件可以得到壓力、狀態(tài)關(guān)系的多維量表（MultiDimension Scaling，MDS） （圖3）。

圖3　壓力-狀態(tài)因素關(guān)系多維量表

由于MDS是依據(jù)“距離”長短繪圖的，在二維空間中，距離越近的點關(guān)系越緊密。如前文所述，保護物種（S1）同時受到氣候變化（溫度）（P2）、疾病（P7）商業(yè)捕撈（P11）等7類壓力因素的共同影響，但是各種壓力因素的影響程度是不同的，其中與海洋垃圾（P9）“距離”最近，因此定性的可以認(rèn)為對保護物種（S1）影響最大；相反，娛樂性劃船活動（P6）與之“距離”最遠，影響最小。對于其他10個狀態(tài)因素，也可以進行同樣的分析。

3.2.2壓力-狀態(tài)關(guān)系的定量分析

由于海洋生態(tài)系統(tǒng)P-E網(wǎng)中影響關(guān)系復(fù)雜，很多情況下，利用二部圖、多維量表等圖形仍然很難判定這些影響關(guān)系，因此，有必要借助于定量指標(biāo)進行分析。

（1）中心性分析

表3　壓力因素和狀態(tài)因素節(jié)點中心性計算結(jié)果

利用UCINET軟件得到的南佛羅里達海域壓力因素和狀態(tài)因素中心性計算結(jié)果見表3。表中，12個壓力因素中（河口）徑流注入（P1）的度數(shù)中心度最高，為0.909，其接近中心度和中間中心度也最高，分別為0.943和0.218，顯然，（河口）徑流注入（P1）處于P-E網(wǎng)的核心位置，對該海域生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)影響最大。海平面上升（P4）、娛樂性劃船活動（P2）和疾病（P6）的度數(shù)中心度相同，均為0.455，接近中心度和中間中心度值相差不大，說明3個壓力因素在網(wǎng)絡(luò)中的地位相似。另外，休閑垂釣（P12）的度數(shù)中心度、接近中心度和中間中心度值最小，分別為0.091、0.524和0，處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置，對區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響最小。從狀態(tài)因素方面看，11個狀態(tài)因素度數(shù)中心度和接近中心度最高的是保護物種（S1）和魚類和貝類（S2），值分別為0.583和0.762，對它們產(chǎn)生影響的壓力因素最多；兩者比較，魚類和貝類（S2）的中間中心度較高（0.170），因此，魚類和貝類（S2）比較保護物種（S1）處于網(wǎng)絡(luò)更加核心的位置。度數(shù)中心度最低的是牡蠣礁（S11），為0.250，對其產(chǎn)生影響的壓力因子最少，同時接近中心度和中間中心度最低，說明其處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣地位。休閑垂釣（P12）僅對魚類貝類（S2）產(chǎn)生影響，因此，中間中心度為0，也處于網(wǎng)絡(luò)的邊緣位置。

另外，還可以利用UCINET軟件繪制2-模網(wǎng)節(jié)點度數(shù)中心度圖（圖4），圖中節(jié)點的大小表示中心性的大小，該圖使計算結(jié)果更加直觀、明顯。

圖4　壓力、狀態(tài)節(jié)點中心性二部圖

（2）影響力分析

P-E網(wǎng)中，各類因素的影響力可以通過各因素之間的相互影響體現(xiàn)出來。利用UCINET軟件的影響力分析模塊計算出海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力因素在網(wǎng)絡(luò)影響力的大小，也可以計算狀態(tài)因素受到影響的大小（表4）。

表4　海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力與狀態(tài)因素的影響力指標(biāo)

從表4看出，壓力因素方面，影響力值最高的為（河口）徑流注入（P1），其值達到63.45，表示它在區(qū)域海洋生態(tài)生態(tài)系統(tǒng)所有壓力因素中對狀態(tài)的影響最大；而休閑垂釣（P12）的影響力指數(shù)只有8.43，為對區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)影響最小的壓力因素。狀態(tài)因素方面，保護物種（S1）受到影響的值為46.52，是所有11個狀態(tài)因素中受到影響最大的指標(biāo)。上述影響力指數(shù)的分析結(jié)果與采用中心性指標(biāo)的分析結(jié)果一致。

另外，Cook等（2014）從壓力對狀態(tài)的直接影響矩陣以及矩陣相乘方法計算壓力對狀態(tài)的影響，無法考慮壓力在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的傳遞以及二階以上的間接影響，因此得出的結(jié)論存在值得商榷的地方，這也是引入SNA方法的緣由之一。而本文基于SNA的分析，理論基礎(chǔ)扎實，考慮的影響過程更加全面，結(jié)論應(yīng)該更加可靠。

Elliott（2011）研究認(rèn)為，依據(jù)性質(zhì)及來源，海洋生態(tài)系統(tǒng)的壓力可以分為兩類：即內(nèi)生性可管理的壓力（endogenic managed pressures）及外生性不可管理的壓力（exogenic unmanaged pressures）。根據(jù)以上定性和定量分析結(jié)果，基于區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)管理的目標(biāo)，可以對壓力因素采取不同的管理措施。12個壓力因素中，氣候變化（溫度）（P2）、氣候變化（天氣） （P3）和海平面加速上升（P4）對區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)而言，來源于研究系統(tǒng)外，無法對它們的原因加以控制，只能對它們的影響結(jié)果進行管理，屬于外生性不可管理壓力。相反，海洋構(gòu)筑物建設(shè)（P5）、娛樂性劃船活動（P6）來源于研究系統(tǒng)內(nèi)，屬于內(nèi)生性可管理壓力，可以同時對它們的原因和結(jié)果進行控制和管理。而對于徑流注入（P1），當(dāng)研究的范圍既包括流域、河口和海域時，為內(nèi)生性可管理壓力；如果研究區(qū)域不包括流域，無法對壓力的原因進行控制，只能采取措施消減其引起的不良影響。

4　主要結(jié)論

（1）自然變化及人類活動壓力與海洋生態(tài)環(huán)境的相互作用是基于生態(tài)系統(tǒng)海洋管理問題的重要特征，與利用屬性數(shù)據(jù)、基于DPSIR等概念模型進行分析評價的傳統(tǒng)方法相比，基于關(guān)系數(shù)據(jù)的社會網(wǎng)絡(luò)分析，充分考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點之間的直接和間接影響，能更好地揭示生態(tài)系統(tǒng)壓力對狀態(tài)的本質(zhì)，理論基礎(chǔ)更加扎實，方法上更加科學(xué)、合理。

（2）南佛羅里達區(qū)域海洋生態(tài)系統(tǒng)壓力對狀態(tài)影響的整體網(wǎng)分析結(jié)果顯示，12類已經(jīng)識別的主要壓力因素中，徑流注入由于攜帶大量的、來自多種途徑的陸源污染物，對生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)影響最大；休閑垂釣，由于其僅對魚類和貝類生物產(chǎn)生影響，對整個生態(tài)系統(tǒng)的影響最小。11個狀態(tài)因素中，保護物種、魚類和貝類受到的壓力影響力最大，是最易受到侵害的生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)。根據(jù)上述分析結(jié)論，可以有針對性地制定研究區(qū)域海洋資源開發(fā)和海洋環(huán)境保護政策。

（3）社會網(wǎng)絡(luò)分析中，整體網(wǎng)分析研究的內(nèi)容十分豐富，除了中心性分析、影響力分析外，還包括塊模型分析、凝聚子群分析、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計推斷等，因此，后續(xù)工作應(yīng)選擇典型的區(qū)域海洋管理問題開展整體網(wǎng)應(yīng)用的深化研究。

Cook G S,Fletcher P J,Kelble C R,2014.Towards marine ecosystem based management in South Florida：Investigating the connections among ecosystem pressures,states,and services in a complex coastal. Ecological Indicators,44:26-39.

Curtin R,Prellezo R,2010.Understanding marine ecosystem based management:A literature review.Marine Policy,34:821-830.

Elliott M,2011.Marine science and management means tackling exogenic unmanaged pressures and endogenic managed pressures-A numbered guide.Marine Pollution Bulletin,62(4):651-655.

Fredrik W,Oleg P S,Alexander S,et al,2007.Management options and effects on a marine ecosystem:assessing the future of the Baltic. Ambio,36(2-3):230-236.

Jiao J,Wang J,Jin F,et al,2014.Impacts on accessibility of China's present and future HSR network.Journal of Transport Geography,40: 123-132.

Kelble C R,Loomis D K,Lovelace S et al,2013.The EBM-DPSER conceptual model:integrating ecosystem services into the DPSIR framework.PloS one,8(8):1-12.

Liu L,Wang Z,Ju F,et al,2015.Co-occurrence correlations of heavy metals in sediments revealed using network analysis.Chemosphere, 119:1305-1313.

Martins J H,Camanho A S,Gaspar M B,2012.A review of the application of driving forces-Pressure-State-Impact-Response framework to sheries management.Ocean&Coastal Management,69:273-281.

Niemeijer D,De Groot R S,2008.Framing environmental indicators:moving from causal chains to causal networks.Environment Development and Sustainability,10(1):89-106.

Proulx S R,Promislow D E,Phillips P C,2005.Network thinking in ecologyandevolution.TRENDSinEcology&Evoluation,20(6):345-353. Sandifer P A,Rosenberg A A,2005,Practical Recommendations for Improving the Use of Science in Marine Fisheries Management.US Commission on Ocean Policy,197-210.

Sekovski I,Newton A,Dennison W C,2012.Megacities in the coastal zone:Using a driver-pressure-state-impact-response framework to address complex environmental problems.Estuarine,Coastal and Shelf Science,96:48-59.

Smythe T C,Thompson R,Garcia Quijano C,2014.The inner workings of collaboration in marine ecosystem-based management:A social network analysis approach.Marine Policy,50(A):117-125.

Weiss K,Hamann M,Kinney M,et al,2012.Knowledge exchange and policy influence in a marine resource governance network.Global environmental change.22(1):178-188.

陳銳，王寧寧，趙宇，等，2014.基于改進重力模型的省際流動人口的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析.中國人口·資源與環(huán)境，24（10）：104-113.

劉慧，蘇紀(jì)蘭，2014.基于生態(tài)系統(tǒng)的海洋管理理論與實踐.地球科學(xué)進展，29（2）：275-284.

劉軍，2014.整體網(wǎng)分析講義-UCINET軟件實用指南（第二版）.上海：格致出版社，97-107.

潘裕娟，曹小曙，2012.廣州批發(fā)市場的供應(yīng)物流空間格局及其形成機制.地理學(xué)報，67（2）：179-188.

祁帆，李晴新，朱琳，2007.海洋生態(tài)系統(tǒng)健康評價研究進展.海洋通報，26（3）：97-104.

阮丹青，周路，布勞，等，1990.天津城市居民社會網(wǎng)初析-兼與美國社會網(wǎng)比較.中國社會科學(xué)，2：157-176.

楊麗花，佟連軍，2012.基于社會網(wǎng)絡(luò)分析法的生態(tài)工業(yè)園典型案例研究.生態(tài)學(xué)報，32（13）：4236-4245.

張紅霞，周霞，2014.基于社會網(wǎng)絡(luò)分析的湖北省G市征地拆遷領(lǐng)域黑惡勢力生長實證研究.中國土地科學(xué)，28（4）：61-70.

張文宏，阮丹青，潘允康，1999.天津農(nóng)村居民的社會網(wǎng).社會學(xué)研究，2：108-118.

（本文編輯：袁澤軼）

Whole network approach and its application in the effect of marine ecosystem pressures on the states

QI Qi1，ZHANG Yi-Fei1，2，LIU Tao1，YAN Cheng-Jie1，F(xiàn)ANG Xin1，2
（1.Second Institute of Oceanography，State Oceanic Administration，Hangzhou 310012，China；2.Hangzhou Coastal and Offshore Survey，Designand Research Institute，Hangzhou 310012，China）

The impact emanating from natural changes and human activities on the marine environment is one of the most important research contents in the marine ecosystem-based management.Conventional approaches which combine conceptual model，such as DPSIR（Driver-Pressure-State-Impact-Response），and attribute data of indicators to analyze and evaluate the marine ecosystem can not reflect the characteristics of the problems studied.Hence，expecting to get more realistic results，in this paper，the whole network approach is introduced to investigate relationships qualitatively and quantitatively among ecosystem pressures and states.In the analysis，degree centrality，betweenness centrality and closeness centrality are used to indicate the importance of pressures and states in the network，and influence index to indicate the influence and affected state.By using the data from the MARine and Estuarine goal Setting project（MARES）in the South Florida coastal ecosystem，an empirical analysis is conducted，and the results demonstrate that freshwater delivery and recreation fishing are respectively the most and least important in 12 ecosystem pressures.On the other hand，the protected species and fish and shellfish are the most influenced in 11 ecosystem states，which is helpful to the fundamental regulating processes of the South Florida coastal marine ecosystem.

marine ecosystem-based management；relationships between ecosystem pressure and state；whole network

張亦飛，研究員，主要從事海岸工程規(guī)劃及綜合評價研究。電子郵箱：zhang1213@163.com。

P735

A

1001-6932（2016）03-0317-07

10.11840/j.issn.1001-6392.2016.03.010

2015-04-10；

2015-07-02

海洋公益性行業(yè)科研專項（2011009）。

祁琪（1990-），碩士研究生，主要從事海洋空間規(guī)劃研究。電子郵箱：hiweboy@163.com。