福田紅樹(shù)林自然保護(hù)區(qū)一體化動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型

張偉科

(沈陽(yáng)理工大學(xué) 理學(xué)院，沈陽(yáng) 110159)

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福田紅樹(shù)林自然保護(hù)區(qū)一體化動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型

張偉科

(沈陽(yáng)理工大學(xué) 理學(xué)院，沈陽(yáng) 110159)

深圳福田紅樹(shù)林自然保護(hù)區(qū)，由于其容積小，生態(tài)健康更加脆弱，迫切需要更加完善的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、健康評(píng)估和預(yù)警系統(tǒng)。構(gòu)建的一體化模型包含EWE模型、健康評(píng)價(jià)模型和動(dòng)態(tài)預(yù)警模型三部分。其中EWE模型能快速反映生態(tài)系統(tǒng)特征，營(yíng)養(yǎng)狀況和關(guān)系；健康評(píng)價(jià)模型采用壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(PSR)模型，運(yùn)用AHP層次分析法確定各層指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，建立了濕地生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)體系；預(yù)警模型采用多元線性回歸分析法和灰色預(yù)測(cè)法對(duì)未來(lái)三年濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康情況進(jìn)行預(yù)測(cè)。根據(jù)數(shù)據(jù)計(jì)算出濕地生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)值為0.519，屬于亞健康狀態(tài)。通過(guò)四種因素未來(lái)三年的預(yù)測(cè)值，可大致看出是什么因素導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)的健康情況惡化，進(jìn)而有針對(duì)性地對(duì)此項(xiàng)因素進(jìn)行治理。

EWE模型；PSR模型；AHP層次分析法；灰色預(yù)測(cè)

深圳福田紅樹(shù)林自然保護(hù)區(qū)是我國(guó)最小的紅樹(shù)林保護(hù)區(qū)，面積僅有3.68平方公里，也是在城市的中心中國(guó)唯一的國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)。

在深圳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的30年時(shí)間里，城市擴(kuò)張和環(huán)境污染使福田紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)破壞較為嚴(yán)重，紅樹(shù)林濕地面積縮小，灘淤積導(dǎo)致海床上升，摩天大樓阻止候鳥(niǎo)的通道，水體污染導(dǎo)致魚(yú)蝦死亡，外來(lái)物種海桑已經(jīng)對(duì)環(huán)境構(gòu)成了侵犯，導(dǎo)致頻繁爆發(fā)蟲(chóng)害使紅樹(shù)植物不能自然繁殖，生態(tài)問(wèn)題日益突出，整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)和空間結(jié)構(gòu)生態(tài)過(guò)程，自我調(diào)節(jié)和更新能力，恢復(fù)能力等方面，都表現(xiàn)出不穩(wěn)定和不可持續(xù)的跡象[1-2]。

1　動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型整體構(gòu)建思路

濕地生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型是一個(gè)隨著時(shí)間的推移動(dòng)態(tài)采集數(shù)據(jù)，對(duì)采集后的數(shù)據(jù)處理分析，通過(guò)健康評(píng)估來(lái)給出生態(tài)系統(tǒng)的健康程度[3-5]。動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)模型由三個(gè)子模型構(gòu)成，模型之間的關(guān)系如圖1所示。

圖1　模型之間的關(guān)系

1.1生態(tài)系統(tǒng)EWE模型

生態(tài)系統(tǒng)(EWE)模型是基于動(dòng)力學(xué)原理來(lái)直接建設(shè)生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)，其描述了能量轉(zhuǎn)移的內(nèi)部動(dòng)態(tài)模式。最早是由Polovina提出，后來(lái)在Ulanowiez和奧德姆等人的研究成果基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)一個(gè)軟件系統(tǒng)，EWE模型是分析物質(zhì)流和系統(tǒng)組之間的生態(tài)系統(tǒng)功能的穩(wěn)定性和成熟性，主要在不列顛哥倫比亞省漁業(yè)中心和國(guó)際水生生物資源管理中心等科研機(jī)構(gòu)推廣。EWE模型是在特定的時(shí)間內(nèi)一種生態(tài)系統(tǒng)的快照(Snapshot)，并能快速反映生態(tài)系統(tǒng)特征，營(yíng)養(yǎng)狀況和關(guān)系。

1.1.1模型原理

EWE生態(tài)系統(tǒng)模型由許多相互關(guān)聯(lián)的官能團(tuán)組成，官能團(tuán)包括浮游生物，有機(jī)碎片，一些漁類，漁類的年齡組，植物或植物的年齡組等等，每個(gè)官能團(tuán)能夠覆蓋能量轉(zhuǎn)移的生態(tài)系統(tǒng)的全過(guò)程。在建模過(guò)程中生態(tài)系統(tǒng)功能組假設(shè)是相對(duì)穩(wěn)定的，就是生態(tài)系統(tǒng)的總產(chǎn)出和總投入相等。公式如下：

Q=P+R+U

式中：Q代表消耗量；P代表生產(chǎn)量；R代表呼吸量；U代表未消化的食物量。根據(jù)熱力學(xué)理論，EWE模型定義了各功能組的能量輸出和輸入保持不變。用數(shù)學(xué)公式來(lái)定義的生態(tài)系統(tǒng)如下：

Pi=Yi+M2i+Ei+BAi+Pi(1-EEi)

式中：Pi代表功能組i的總生產(chǎn)率；Yi代表功能組i的總捕撈率；M2i代表功能組i的總被捕食死亡率；Ei代表功能組i的凈遷移率(包括遷出率，遷入率)；BAi代表功能組i的生物量累積率；EEi代表功能組i的生態(tài)營(yíng)養(yǎng)轉(zhuǎn)化效率；MOi=Pi(1-EEi)代表功能組i的其它死亡率。

通過(guò)以上線性方程組來(lái)定量各種官能團(tuán)的生態(tài)系統(tǒng)流和各官能團(tuán)之間的相關(guān)能量生物參數(shù)。生物量進(jìn)一步定量描述在食物網(wǎng)中流動(dòng)，以及各種營(yíng)養(yǎng)層次之間的相互作用的機(jī)理。

1.1.2功能組劃分

根據(jù)有關(guān)生態(tài)學(xué)的理論對(duì)模型功能設(shè)置進(jìn)行劃分，生態(tài)特征(食物成分、攝食方式、個(gè)體尺寸、年齡構(gòu)成等)類似進(jìn)行合并以簡(jiǎn)化食物網(wǎng)[6]。

為了得到需要的數(shù)據(jù)，將福田紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)劃分為以下15個(gè)相關(guān)功能組，即：浮游動(dòng)物、甲殼類動(dòng)物、鳥(niǎo)類和碎片、軟體動(dòng)物、灘涂魚(yú)類、多毛類、遷徙動(dòng)物、浮游植物、桐花樹(shù)、秋茄(6歲)、秋茄(20歲)、紅樹(shù)林、無(wú)瓣海桑、海桑。

1.1.3評(píng)價(jià)結(jié)果

福田紅樹(shù)林模型與其他類似的生態(tài)系統(tǒng)模型進(jìn)行比較發(fā)現(xiàn)，福田紅樹(shù)林總生物量/總流量比巴西北部河口紅樹(shù)林系統(tǒng)低很多，比其他濕地生態(tài)系統(tǒng)低得多，這表明在福田紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)，較少的其他生物資源，食物鏈聯(lián)系松散，在相對(duì)簡(jiǎn)單的食物鏈結(jié)構(gòu)失衡的情況下，該系統(tǒng)的自我修復(fù)能力差。

1.2健康評(píng)價(jià)模型

壓力(Pressure)—狀態(tài)(State)—反應(yīng)(Response)模型(PSR)是國(guó)際通用的資源和環(huán)境評(píng)估模型，廣泛應(yīng)用于資源環(huán)境評(píng)估的各個(gè)領(lǐng)域，該模型有一個(gè)非常明確的因果關(guān)系，更科學(xué)地澄清人口、資源、環(huán)境三者之間關(guān)系，即人類對(duì)環(huán)境的活動(dòng)施加了一定的壓力；考慮到經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展造成的空氣污染、光污染、水體污染等等問(wèn)題，間接造成損害和破壞紅樹(shù)林生物多樣性，其中最大的原因是人為因素，因此PSR模型的評(píng)價(jià)體系，非常適合深圳福田紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)的早期預(yù)警系統(tǒng)[7]。

根據(jù)層次分析法的基本原理，綜合紅樹(shù)林健康評(píng)價(jià)的實(shí)際情況和專家的意見(jiàn)，構(gòu)建判斷矩陣，計(jì)算出對(duì)應(yīng)的特征根以及特征向量[8]。將各個(gè)指標(biāo)特征根對(duì)應(yīng)的特征向量值求出，作為該指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的權(quán)重。通過(guò)計(jì)算出的最大特征根的值來(lái)判斷矩陣的一致性。依此類推求出上一層各個(gè)元素的權(quán)重值，通過(guò)各個(gè)層次的權(quán)重乘積來(lái)求出單個(gè)指標(biāo)對(duì)于總目標(biāo)層的權(quán)重值。

根據(jù)層次分析法，按照紅樹(shù)林的實(shí)際情況和專家意見(jiàn)建立判斷矩陣，計(jì)算出相應(yīng)的特征根和特征向量。對(duì)應(yīng)于所確定的特征根和特征向量，將特征根對(duì)應(yīng)的特征向量求出。通過(guò)計(jì)算最大特征根的值來(lái)判斷矩陣的一致性。依此類推求出上一層各個(gè)元素的權(quán)重值，通過(guò)各個(gè)層次的權(quán)重乘積來(lái)求出單個(gè)指標(biāo)對(duì)于總目標(biāo)層的權(quán)重值。

生態(tài)系統(tǒng)的健康評(píng)價(jià)值的計(jì)算公式：

(1)

式中：I是系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)值；Wi是第i個(gè)指標(biāo)的權(quán)重；Ii是第i個(gè)指標(biāo)無(wú)量綱化后的值；n是指標(biāo)項(xiàng)數(shù)。

將數(shù)據(jù)帶入式(1)，能夠得出系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)值，可以大致看出濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康情況。

要更清楚地了解生態(tài)系統(tǒng)的健康情況，需要對(duì)照下面的濕地生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(見(jiàn)表1)，此標(biāo)準(zhǔn)將健康情況分為“病態(tài)、不健康、亞健康、健康、很健康”五個(gè)級(jí)別。能合理地與系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)值相協(xié)調(diào)，準(zhǔn)確顯示濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康情況。

表1　濕地生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

1.3動(dòng)態(tài)預(yù)警模型

動(dòng)態(tài)預(yù)警模型主要是評(píng)估福田紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況，采取積極有效的措施，防止環(huán)境退化，為生物多樣性提供更好的生態(tài)服務(wù)。

可以通過(guò)對(duì)紅樹(shù)林生態(tài)系統(tǒng)長(zhǎng)期連續(xù)的觀測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的實(shí)物量與價(jià)值量評(píng)估[9]。

采用AHP層次分析法確定每個(gè)指標(biāo)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)健康估計(jì)值的權(quán)重系數(shù)，故將復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)問(wèn)題分解成四個(gè)相互聯(lián)系、不同次序的層次，即目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、因素層和指標(biāo)層(見(jiàn)表2)。

表2　評(píng)價(jià)體系的層次結(jié)構(gòu)

目標(biāo)層：指標(biāo)體系的最高層次，即生態(tài)系統(tǒng)的健康評(píng)價(jià)值。

準(zhǔn)則層：分為壓力子系統(tǒng)、狀態(tài)子系統(tǒng)、響應(yīng)子系統(tǒng)。是根據(jù)影響生態(tài)系統(tǒng)健康的方式劃分。壓力子系統(tǒng)是指影響濕地生態(tài)系統(tǒng)的作用力，分為人為和自然兩種壓力，直接造成濕地生態(tài)系統(tǒng)的興盛或衰敗。狀態(tài)子系統(tǒng)是指表現(xiàn)濕地生態(tài)系統(tǒng)的當(dāng)前狀態(tài)的指標(biāo)，濕地生態(tài)系統(tǒng)當(dāng)前的狀態(tài)可以由這些指標(biāo)推測(cè)出來(lái)。響應(yīng)子系統(tǒng)是指根據(jù)當(dāng)前濕地生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)，人類所作出的響應(yīng)，濕地生態(tài)系統(tǒng)未來(lái)的趨勢(shì)由此系統(tǒng)限制。

因素層：即組成準(zhǔn)則層的各個(gè)因素。

指標(biāo)層：指標(biāo)體系最基本的層次，根據(jù)因素層和指標(biāo)選取原則進(jìn)行篩選。

根據(jù)指標(biāo)篩選的原則和對(duì)實(shí)際的考慮，構(gòu)建了福田紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

2　計(jì)算實(shí)例

要建立預(yù)警系統(tǒng)，就必須先知道未來(lái)濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康情況或者發(fā)展趨勢(shì)。在預(yù)警過(guò)程中，整體預(yù)測(cè)生態(tài)系統(tǒng)的健康評(píng)價(jià)值顯然是沒(méi)必要也是不可能的，故只選用生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)子系統(tǒng)的評(píng)價(jià)值來(lái)代表濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康情況。而生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)可由保護(hù)區(qū)水質(zhì)、保護(hù)區(qū)大氣質(zhì)量、植被覆蓋率、大型底棲動(dòng)物密度等四個(gè)因素來(lái)大致決定。

2.1健康評(píng)價(jià)的指標(biāo)數(shù)據(jù)

2.1.1指標(biāo)無(wú)量綱化

評(píng)價(jià)體系的指標(biāo)多而雜，指標(biāo)之間有著很大區(qū)別，比如具有不同的類型，不同的數(shù)量級(jí)。即存在著不可公度性，因此在使用數(shù)據(jù)之前需要做一定的預(yù)處理工作，以便可以帶入評(píng)價(jià)公式。評(píng)級(jí)體系的指標(biāo)大致可以分為以下兩類：

1)極大型指標(biāo)：指標(biāo)數(shù)據(jù)越大，說(shuō)明濕地生態(tài)系統(tǒng)越健康。其中有狀態(tài)子系統(tǒng)的活力、組織、服務(wù)功能的全部指標(biāo)和響應(yīng)子系統(tǒng)的全部指標(biāo)。

2)極小型指標(biāo)：指標(biāo)數(shù)據(jù)越小，說(shuō)明濕地生態(tài)系統(tǒng)越健康。其中有壓力子系統(tǒng)的全部指標(biāo)和狀態(tài)子系統(tǒng)的恢復(fù)力的全部指標(biāo)。

在對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)處理之前，需找到一個(gè)參照標(biāo)準(zhǔn)值，因有的指標(biāo)沒(méi)有給出公認(rèn)的參照值，所以以1989年深圳福田紅樹(shù)林生態(tài)環(huán)境受到較小干擾時(shí)的指標(biāo)的數(shù)據(jù)作為參照指標(biāo)數(shù)據(jù)。下面分別給出兩種類型指標(biāo)的無(wú)量綱化方法。

對(duì)于1)類指標(biāo)的無(wú)量綱處理方法：

X無(wú)量綱化=X實(shí)際/X參照值

(2)

對(duì)于2)類指標(biāo)的無(wú)量綱處理方法：

X無(wú)量綱化=X參照值/X實(shí)際

(3)

2.1.2權(quán)重的確定

本評(píng)價(jià)體系選用AHP層次分析法確定每個(gè)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)。利用Matlab軟件使用層次分析法程序計(jì)算出個(gè)各層權(quán)重。通過(guò)一致性檢測(cè)后，輸出結(jié)果即是該組的權(quán)重系數(shù)。如沒(méi)通過(guò)一致性檢測(cè)，則須重構(gòu)建該組的判斷矩陣。計(jì)算程序界面見(jiàn)圖2。

圖2　AHP計(jì)算程序界面

按照表2評(píng)價(jià)體系的層次結(jié)構(gòu)模型，根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)資料的分析，得出12組判斷矩陣和權(quán)重系數(shù)如下：

(1)壓力子系統(tǒng)、狀態(tài)子系統(tǒng)、響應(yīng)子系統(tǒng)的判斷矩陣

(2)自然壓力、人為壓力的判斷矩陣

(3)紅樹(shù)林病蟲(chóng)害次數(shù)、年極端溫度、未來(lái)入侵物種數(shù)的判斷矩陣

(4)周邊生活，工業(yè)污水排放量、大氣重度污染年天數(shù)率、噪音超過(guò)80dB的年天數(shù)率、人類土地利用強(qiáng)度、基圍魚(yú)塘面積的年均增長(zhǎng)率的判斷矩陣

(5)活力、恢復(fù)力、組織、服務(wù)功能的判斷矩陣

(6)植被覆蓋率、葉綠素濃度的判斷矩陣

(7)水體污染綜合指數(shù)、土地污染綜合指數(shù)的判斷矩陣

(8)底棲動(dòng)物均勻度、昆蟲(chóng)的多樣性指數(shù)、浮游植物多樣性指數(shù)、浮游動(dòng)物多樣性指數(shù)、紅樹(shù)林植物多樣性指數(shù)、棲息鳥(niǎo)類多樣性指數(shù)的判斷矩陣

(9)瀕危鳥(niǎo)類的多樣性指數(shù)、候鳥(niǎo)多樣性指數(shù)的判斷矩陣

(10)系統(tǒng)功能響應(yīng)、社會(huì)響應(yīng)的判斷矩陣

(11)濕地面積增多率的判斷矩陣

[1]

1;

(12)污水治理率、環(huán)境污染治理投資額占總財(cái)政支出的比率的判斷矩陣

最終計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表3。

進(jìn)一步通過(guò)對(duì)權(quán)重系數(shù)施行無(wú)量綱化后得到2014年福田紅樹(shù)林健康評(píng)價(jià)的指標(biāo)數(shù)據(jù)如表4所示。

表3　評(píng)價(jià)體系各指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)

2.2多元線性回歸模型

要預(yù)測(cè)未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值，須找到狀態(tài)評(píng)價(jià)值和保護(hù)區(qū)水質(zhì)、保護(hù)區(qū)大氣質(zhì)量、植被覆蓋率、大型底棲動(dòng)物密度的關(guān)系?？梢岳胹pss軟件的多元線性回歸分析功能完成。具體步驟如下：

(1)計(jì)算歷年生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值。

(2)將狀態(tài)評(píng)價(jià)值與歷年四種因素的數(shù)據(jù)輸入到spss軟件中。

(3)選擇分析-回歸-線性，將狀態(tài)評(píng)價(jià)值選為因變量，其余五項(xiàng)選為自變量。

(4)在輸出頁(yè)，找到系數(shù)表格，系數(shù)一欄就是線性回歸系數(shù)。

最終獲得多元線性回歸方程，即

I狀態(tài)=?1G1+?2G2+?3G3+?4G4+β

(4)

式中：I狀態(tài)是生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值；Gi是保護(hù)區(qū)水質(zhì)、保護(hù)區(qū)大氣質(zhì)量、植被覆蓋率、大型底棲動(dòng)物密度的無(wú)量綱化數(shù)據(jù)；?i是保護(hù)區(qū)水質(zhì)、保護(hù)區(qū)大氣質(zhì)量、植被覆蓋率、大型底棲動(dòng)物密度的線性回歸系數(shù)；β是線性回歸方程的常數(shù)項(xiàng)。

表4　2014年福田紅樹(shù)林健康評(píng)價(jià)的指標(biāo)數(shù)據(jù)

2.2.1相關(guān)數(shù)據(jù)

從深圳福田歷年年鑒中收集到所需要的數(shù)據(jù)。具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表5和表6。

表5　福田紅樹(shù)林保護(hù)區(qū)歷年健康狀態(tài)評(píng)價(jià)值

2.2.2建立多元線性回歸方程

根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)，使用SPSS的多元線性回歸分析功能，得出濕地生態(tài)系統(tǒng)狀態(tài)健康值和保護(hù)區(qū)水質(zhì)、大氣質(zhì)量、植被覆蓋率、大型底棲動(dòng)物密度的線性回歸方程。即

I狀態(tài)=0.212G1+0.058G2+5.248G3+0.012G4-0.813

(5)

表6　福田紅樹(shù)林保護(hù)區(qū)歷年數(shù)據(jù)

2.2.3檢驗(yàn)多元線性回歸方程

再將數(shù)據(jù)帶入方程檢驗(yàn)線性回歸系數(shù)是否合適，得到表7。

表7　健康狀態(tài)評(píng)價(jià)值的真實(shí)值與預(yù)測(cè)值

通過(guò)表7的數(shù)據(jù)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，預(yù)測(cè)值和真實(shí)值十分接近，說(shuō)明線性回歸方程對(duì)評(píng)價(jià)值和四種因素的關(guān)系擬合很好，線性回歸系數(shù)可用。

2.3灰色預(yù)測(cè)

找到生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值和保護(hù)區(qū)水質(zhì)、保護(hù)區(qū)大氣質(zhì)量、植被覆蓋率、大型底棲動(dòng)物密度的關(guān)系后，需要通過(guò)預(yù)測(cè)這五個(gè)因素的值，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值。

鑒于此刻能使用的數(shù)據(jù)較少，須預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)與時(shí)間有關(guān)，所以使用灰色預(yù)測(cè)方法對(duì)五個(gè)因素的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。具體步驟如下：

1)做級(jí)比檢驗(yàn)

以過(guò)去十年的某個(gè)因素的數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)時(shí)間序列，即：

X(0)=(X(0)(1),X(0)(2),…,X(0)(10))

(6)

求級(jí)比λ(k):

(7)

根據(jù)級(jí)比公式(7)得出九個(gè)級(jí)比λ(k)。

若λ(k)∈(e-2/(n+1)，e2/(n+1))即λ(k)∈(0.8338,1.1994)，k=2,3,…,10；n=10。則數(shù)列可以作為模型GM(1,1)的數(shù)據(jù)進(jìn)行灰色預(yù)測(cè)。

2)GM(1,1)建模

對(duì)原始數(shù)X(0)據(jù)作一次累加生成數(shù)列：

(8)

均值數(shù)列為

(9)

建立灰微分方程為

X(0)(k)+aZ(1)(k)=b

(10)

對(duì)灰微分方程白化：

(11)

(12)

由矩陣方程得

(13)

由最小二乘法得

u=(，

(14)

求解得

(15)

(16)

3)檢驗(yàn)預(yù)測(cè)值

(1)殘差檢驗(yàn)

計(jì)算殘差：

(17)

如果ε(k)<0.2，則可認(rèn)為達(dá)到一般要求；如果ε(k)<0.1，則認(rèn)為達(dá)到較高要求。

(2)級(jí)比偏差值檢驗(yàn)

用發(fā)展系數(shù)求出相應(yīng)的級(jí)比偏差：

(18)

如果θ(k)<0.2，則可認(rèn)為達(dá)到一般要求；如果θ(k)<0.1，則認(rèn)為達(dá)到較高要求。

2.3.1預(yù)測(cè)四種因素的值

利用灰色預(yù)測(cè)算法和收集到數(shù)據(jù)，使用Matlab軟件預(yù)測(cè)未來(lái)三年保護(hù)區(qū)水質(zhì)、大氣質(zhì)量、植被覆蓋率、大型底棲動(dòng)物密度四種因素的值見(jiàn)表8。計(jì)算程序界面如圖3所示。

圖3　灰度預(yù)測(cè)計(jì)算程序界面

表8　未來(lái)三年四種因素的預(yù)測(cè)值

四種因素的灰度預(yù)測(cè)模型的計(jì)算殘差分別為：保護(hù)區(qū)水質(zhì)=0.1691，大氣質(zhì)量=0.0172，植被覆蓋率=0.0293，大型底棲動(dòng)物密度=0.2963。

2.3.2狀態(tài)評(píng)價(jià)值的預(yù)測(cè)

將預(yù)測(cè)到的數(shù)據(jù)帶入到回歸線性方程中得到未來(lái)三年的濕地生態(tài)系統(tǒng)的狀態(tài)評(píng)價(jià)值。具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表9。

表9　狀態(tài)評(píng)價(jià)值的預(yù)測(cè)值

2.3.3狀態(tài)評(píng)價(jià)值的分析

從保護(hù)區(qū)水質(zhì)的預(yù)測(cè)值可以看出，保護(hù)區(qū)水體污染會(huì)越來(lái)越嚴(yán)重，如果不人工干預(yù)治理，保護(hù)區(qū)水質(zhì)極有可能跌到Ⅲ類水的水平。狀態(tài)評(píng)價(jià)值也是一直在下降，因?yàn)楸Ｗo(hù)區(qū)水質(zhì)、大氣質(zhì)量、植被覆蓋率、大型底棲動(dòng)物密度四項(xiàng)因素的值都在下降，即福田紅樹(shù)林濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康情況在全面下降。對(duì)于現(xiàn)在這種情況，應(yīng)該對(duì)濕地生態(tài)系統(tǒng)的健康情況發(fā)出預(yù)警，提示管理人員對(duì)治理方案做出調(diào)整或加強(qiáng)管理力度。

2.4生態(tài)健康評(píng)估和早期預(yù)警

預(yù)測(cè)出未來(lái)三年生態(tài)系統(tǒng)的四種因素的數(shù)據(jù)后，帶入多元線性回歸方程得到未來(lái)三年生態(tài)系統(tǒng)的狀況評(píng)價(jià)值，通過(guò)同前十年的狀況評(píng)價(jià)值比較和觀察未來(lái)三年生態(tài)系統(tǒng)的狀況評(píng)價(jià)值的趨勢(shì)，若比前十年的狀況評(píng)價(jià)值相差甚遠(yuǎn)，或者未來(lái)三年間狀況評(píng)價(jià)值一直降低，則對(duì)生態(tài)系統(tǒng)的健康情況發(fā)出預(yù)警。通過(guò)四種因素未來(lái)三年的預(yù)測(cè)值，可大致看出是什么因素導(dǎo)致生態(tài)系統(tǒng)的健康情況惡化。進(jìn)而有針對(duì)性的對(duì)此項(xiàng)因素進(jìn)行治理。

針對(duì)不同因素，給出如下建議：

針對(duì)水質(zhì)：

①加強(qiáng)污水治理強(qiáng)度，增加紅樹(shù)林生態(tài)水與深圳灣海水的交換；②對(duì)福田紅樹(shù)林內(nèi)的水污染源分別進(jìn)行截流，修建生態(tài)工藝的污水處理系統(tǒng)，采用污水集中處理；③處理后的水填充到基圍魚(yú)塘，調(diào)節(jié)魚(yú)塘的水位和水質(zhì)；④降低河道護(hù)岸標(biāo)高，加強(qiáng)河口水體交換能力，利用潮汐能與上下游水位的落差，沖刷干流內(nèi)淤積的泥沙。

針對(duì)植被，進(jìn)行植被修復(fù)?？梢酝ㄟ^(guò)以下幾種方式來(lái)實(shí)現(xiàn)：植物萃取、植物揮發(fā)、根系過(guò)濾、植物鈍化、植物降解。

針對(duì)大氣，要提高濕地系統(tǒng)的氮沉降量，其值的降低對(duì)福田紅樹(shù)林的退化有很大的影響，與人類活動(dòng)，降水強(qiáng)度及頻次，風(fēng)向都有關(guān)，要保持對(duì)其的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，并控制對(duì)其影響較大的因素。

3　結(jié)束語(yǔ)

采用評(píng)價(jià)模型和預(yù)警模型聯(lián)立的方法構(gòu)建生態(tài)系統(tǒng)一體化模型。其中評(píng)價(jià)模型采用PSR模型，多方面、全方位考慮影響生態(tài)系統(tǒng)健康水平的因素，建立了全面、完整、科學(xué)的生態(tài)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

預(yù)警模型綜合了多元線性回歸分析算法和灰色預(yù)測(cè)算法，分析出生態(tài)系統(tǒng)狀況評(píng)價(jià)值與四種因素的線性關(guān)系并建立其線性回歸方程，然后預(yù)測(cè)四種因素在未來(lái)三年的趨勢(shì)，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)出未來(lái)三年生態(tài)系統(tǒng)狀況評(píng)價(jià)值。

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(責(zé)任編輯：馬金發(fā))

Integrated Dynamic Monitoring Model of Futian Mangrove Nature Reserve

ZHANG Weike

(Shenyang Ligong University,Shenyang 110159,China)

Due to small volume of Mangrove Nature Reserve and fragile ecological health,a dynamic monitoring wetland ecosystem health assessment and early warning systems is established urgently.Integrated model contains EWE Model,EWE Model can quickly reflect ecosystem characteristics,nutritional status and relationships.Health Evaluation Model uses pressure-state-response(PSR)model to establish a Wetland Ecosystem Health Assessment System and determine the weight of each layer index weight coefficient by using AHP Model.Dynamic Warning Model uses multiple linear regression analysis and gray prediction method to predict the next three years of the health of wetland ecosystems.According to the data the value of the wetland ecosystem evaluation is calculated,that is 0.519.It belongs to the sub-health state.By four factors and predicted value of the next three years,it can be seen roughly what factors led to the deterioration of the health of the ecosystem,targeting govern this factor.

EWE model;PSR model;AHP model;gray prediction method

2015-09-29

張偉科(1965—)，男，講師，研究方向：智能計(jì)算。

O157.5

A