基于GIS的我國渤海1952~2016年赤潮時空分布

宋南奇,王 諾,吳 暖,林婉妮

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基于GIS的我國渤海1952~2016年赤潮時空分布

宋南奇,王 諾*,吳 暖,林婉妮

(大連海事大學交通運輸工程學院, 遼寧 大連 116026)

收集了渤海海域自1952年有赤潮發(fā)生記錄以來長達65a的相關資料,采用地理信息系統(tǒng)(GIS)技術研究了該海域赤潮發(fā)生的時空分布特征,并對其危害程度進行了評估.研究結果表明,渤海赤潮發(fā)生最頻繁的區(qū)域為渤海灣北部、遼東灣西部和東部的海域;渤海共發(fā)生赤潮189次,其中影響面積超過1000km2的有21次;2000年以后,赤潮發(fā)生頻率在明顯增加;在6、7和8月份赤潮發(fā)生次數最多,分別占總次數的26%、22%和21%;由夜光藻、中肋骨條藻和原甲藻引發(fā)的赤潮次數分別為65、11和10次;發(fā)生在渤海灣西部、遼東灣西部以及黃河口海域的赤潮對海洋生態(tài)危害最大.首次以可視化的方法全方位展現和認識了渤海海域65a來赤潮發(fā)生的范圍、分布與特點,實現了對該地區(qū)發(fā)生赤潮信息的整合與處理.這一方法對其他海域赤潮研究亦具有借鑒價值.

環(huán)境；赤潮；地理信息系統(tǒng)；渤海；時空分布

赤潮是海洋中某些浮游藻類、原生動物或細菌,在一定的環(huán)境條件下,爆發(fā)性繁殖或聚集而引起海洋水體變色的一種有害生態(tài)異?，F象.它不僅破壞海洋漁業(yè)資源和生產,惡化海洋環(huán)境,影響濱海旅游業(yè),而且還可能通過被赤潮污染的海產品造成人體中毒,甚至死亡[1-4].目前,赤潮己成為世界沿海國家普遍面臨的海洋環(huán)境災害之一.如何預防赤潮災害,盡可能減少赤潮災害造成的損失已成為人們越來越關注的重要問題.

渤海是我國唯一的半封閉內海,也是重要的魚蝦蟹生息場所,具有十分重要的生態(tài)價值.自上世紀90年代初期以來,渤海發(fā)生赤潮的頻次和規(guī)模逐年上升.頻繁發(fā)生的赤潮嚴重影響了該海域的養(yǎng)殖、旅游以及生態(tài),已經成為該海域最主要的海洋災害之一[5-7].因此,為減少赤潮對該海域生態(tài)的損害,加強對赤潮的監(jiān)測與管理,研究其發(fā)生的時空特征并評估其對漁業(yè)資源的風險是十分必要的.

目前,已有大量關于赤潮的研究,但這些研究大都局限于針對某一次赤潮在面積、位置、誘發(fā)物種以及經濟損失方面進行分析[8-15],而系統(tǒng)地針對整個海域赤潮的長期演變規(guī)律與時空分布特征卻鮮有研究.從環(huán)境保護的管理角度,后者的研究更為重要,也更為困難.

鑒于地理信息系統(tǒng)(GIS)已大量地應用于環(huán)境方面[16-18],尤其在研究赤潮方面具有明顯的技術優(yōu)勢[19-20],本文在對渤海長達半個世紀的調查以及詳盡統(tǒng)計分析的基礎上,利用GIS技術分析1952~2016年渤海赤潮的時空分布特征,全面評估赤潮造成的傷害,以可視化的方法展現和認識渤海赤潮發(fā)生的范圍、分布以及特征,可為渤海地區(qū)的赤潮監(jiān)測與管理提供借鑒.

1 數據與方法

1.1 研究區(qū)域

渤海海域面積75618km2,位于北緯37°0′~ 41°0′、東經116°35′~122°0′,三面環(huán)陸,東面以渤海海峽與黃海相連,海峽口寬59海里,由萊州灣、渤海灣、遼東灣和渤海中部等4個部分所組成(圖1).

圖1 渤海及各海灣位置

1.2 數據收集

本文收集并整理了自1952~2016年渤海發(fā)生赤潮的歷史記錄,這些數據主要來自于中國海洋環(huán)境質量公報(1998~2016)、中國海洋災害公報(2000~2016)、渤海沿岸省市的海洋環(huán)境質量公報以及相關的研究論文.由于時間過于久遠,統(tǒng)計載體落后,因而早期的個別年份只能查到當年發(fā)生赤潮的次數與面積,缺少赤潮發(fā)生的地點、規(guī)模與誘發(fā)生物種類,因此,個別年份發(fā)生赤潮的部分信息可能不完整,但在統(tǒng)計規(guī)律上,少量數據的缺失并不影響總體上分析赤潮的演變趨勢和本文研究的主要結論.

1.3 數據處理與分析方法

本研究借助地理信息系統(tǒng)軟件(ArcGIS 10.3)對65a來渤海海域赤潮的時間和空間分布特征進行分析.GIS技術具有強大的管理和分析空間地理數據的能力,能夠對復雜的赤潮原始記錄進行數據管理和分析.盡管赤潮覆蓋的海域一般是具有一定規(guī)模的多邊形水面,但在本研究中仍用“點”來代替,這樣做的原因是由于GIS技術能有效地分析點數據的特征規(guī)律.分析中,本文采用國際通用的GCS-WGS-1984坐標系,將每1a的赤潮記錄獨立創(chuàng)建為1個圖層,每1次赤潮的信息(如位置、面積等)都儲存在圖層文件的屬性表中.采用GIS技術的核密度估計法來分析65a來渤海赤潮發(fā)生的頻率.

2 渤海赤潮時空分布特征

2.1 空間分布特征

為了識別赤潮頻繁發(fā)生的海域,本研究采取將65a中各年度發(fā)生赤潮的圖層進行疊加的方法,形成了一系列的點分布圖,利用核密度估計法(KDE)在地圖上標出赤潮發(fā)生的密度分布.所謂核密度估計法,是一種估計隨機變量概率密度的非要素方法,用以反映空間點的相對集中程度.具體做法是:在地圖上標記1個核,即預先定義的具有連續(xù)半徑的圓.假定靠近核中心的點比遠離中心的點具有更大的權重.隨著圓形在整個海域移動,每1個點的密度都可以計算出來.通過對不同半徑移動圓的測試,最終將半徑確定為0.1°(經緯度的單位,約為8.8km).該半徑對于點的分析來說是較大的,但卻可以使更多的赤潮得以覆蓋,從而產生一個更加平滑的密度分布圖.上述過程通過Arcgis軟件空間分析模塊實現,計算結果按等間隔由低到高劃分為5個等級(即低、中低、中、中高和高).

圖2為通過計算得到的1952~2016年渤海赤潮發(fā)生的頻率圖2.由圖2可知,渤海的赤潮基本分布于近岸海域,發(fā)生最頻繁的海域為渤海灣的北部、遼東灣的西部和東部海域.

圖2 渤海赤潮發(fā)生的頻率分布(1952~2016)

圖3為渤海發(fā)生赤潮的空間分布圖.據統(tǒng)計,在1952~2016年期間,渤?？偣舶l(fā)生赤潮189次,其中,影響面積小于50km2有99次,50~100km2之間的有12次,100~500km2之間的有33次,500~ 1000km2之間的有7次,超過1000km2的有21次(具體位置見圖3和表1).將赤潮發(fā)生的時間按不同時段統(tǒng)計后發(fā)現,在1952~1999年的48a間,赤潮面積超過1000km2的僅發(fā)生10次;而在2000~2014年的15a間,赤潮面積超過1000km2的便已經發(fā)生了11次,較大規(guī)模的赤潮發(fā)生頻率在明顯增加.

圖3 渤海赤潮發(fā)生的空間分布(1952~2016)

表1 渤海發(fā)生面積大于1000km2赤潮的記錄(1952~2016)

2.2 時間分布特征

2.2.1 年度變化特征 圖4為1952~2016年渤海每年發(fā)生赤潮的次數統(tǒng)計.數據表明,從1952~1989年,渤海僅發(fā)生3次赤潮,分別是1952年5月在黃河口附近海域(37°48′N,119°18′E)發(fā)生的影響面積達1460km2的赤潮,赤潮優(yōu)勢種為夜光藻;1977年在渤海灣海河口發(fā)生的560km2持續(xù)時間達50d之多的微小原甲藻赤潮;以及1989年8月在渤海灣南部海域發(fā)生的1300km2的赤潮,優(yōu)勢種為裸甲藻.20世紀90年代,渤?？偣舶l(fā)生赤潮21次.2000~2016年,赤潮總次數達到165次,是20世紀以前48年總和的8倍.

圖4 渤海赤潮發(fā)生的次數年度變化(1952~2016)

圖5 渤海海域赤潮發(fā)生時間統(tǒng)計(1952~2016)

圖5為渤海赤潮在不同時間段的分布情況.圖中顯示:2000年以后,渤海的赤潮分布范圍更加廣泛且逐漸由近岸海域向渤海中部擴散,其中遼東灣東部和西部海域的赤潮分布最為密集.這一結果與近年來長江口[21,22]、珠江口[23]附近海域赤潮發(fā)生的時間分布特征相似.

2.2.2 季節(jié)變化特征 65a來的統(tǒng)計表明,渤海赤潮的發(fā)生具有明顯的季節(jié)性.圖6為每個月赤潮發(fā)生的比例.由圖可知,每年赤潮發(fā)生次數最多的時間段是6月,約占26%;7月和8月赤潮發(fā)生的次數基本相同,分別是22%和21%;11月是1952~2016年間赤潮發(fā)生次數最少(1%)的月份.

圖6 渤海海域各月赤潮發(fā)生比例(1952~2016)

統(tǒng)計分析還發(fā)現,每年赤潮的高發(fā)時間也在不斷變化.在1952~2002年間,渤海每年發(fā)生赤潮的時段為5~9月,最早的赤潮發(fā)生于5月中旬,最晚發(fā)生于9月末.2003年以后,最早的赤潮已提前至4月中旬,最晚延遲至11月中旬,這表明赤潮發(fā)生的時間跨度已有所加大(圖7).值得注意的是,65a間,渤海在1~3月和12月份的冬季沒有出現過赤潮.

圖7 渤海海域發(fā)生赤潮的季節(jié)性分布(1952~2016)

2.2.3 赤潮物種的分布特征 據不完全統(tǒng)計,在1952~2016年期間,渤海海域共發(fā)現赤潮物種計23種.從遺漏的情況看,約有45次赤潮沒有記錄誘發(fā)物種,約占赤潮發(fā)生總數的26%.在已有統(tǒng)計中,渤海赤潮的優(yōu)勢種類主要為:夜光藻、中肋骨條藻、紅色中縊蟲、球型棕囊藻、叉角藻、裸甲藻、原甲藻等(表2).其中,夜光藻赤潮共發(fā)生了65次,占有優(yōu)勢種類記錄的赤潮總數的47%,其次是原甲藻11次;中肋骨條藻、紅色中縊蟲和球型棕囊藻引起的赤潮次數分別為10次、7次和5次.

表2 渤海主要赤潮物種(1952~2016)(以首次出現時間排序)

此外,65a來,渤海赤潮優(yōu)勢種類隨時間的推移變化明顯.21世紀以前(1952~1999年),在發(fā)現有赤潮優(yōu)勢種類記錄的14次赤潮中,以夜光藻為優(yōu)勢種類的赤潮10次,以叉角藻為優(yōu)勢種類的赤潮2次,原甲藻(560km2)和裸甲藻(1300km2)赤潮各1次.進入本世紀以后,赤潮優(yōu)勢種類明顯增多,除了夜光藻、中肋骨條藻以外,一些對海洋生物有毒害作用、甚至可能會產生貝類毒素(PSP)的赤潮生物也紛紛出現,例如球型棕囊藻、海洋卡盾藻、米氏凱倫藻等,而這些種類在1999年之前并沒有在渤海引發(fā)過赤潮.

2.3 赤潮風險評估

本研究采用的赤潮風險模型主要針對赤潮對漁業(yè)資源造成的危害,其評價模型為[18]:

H=′′′′/(1)

式中:H表示赤潮造成的相對危害;表示赤潮的優(yōu)勢種密度,個/L;表示赤潮是否有毒性;表示赤潮的發(fā)生面積,km2;表示赤潮的持續(xù)時間,d;表示赤潮的發(fā)生位置是否處于漁業(yè)和養(yǎng)殖活動區(qū)域;表示距離海岸線的距離,km.

假定當赤潮發(fā)生時,如果優(yōu)勢種密度、毒性及發(fā)生的面積均較大、持續(xù)的時間較長、且位于漁業(yè)和養(yǎng)殖活動區(qū)域,則產生的危害就相對較大;當赤潮發(fā)生距離海岸線較遠時,則危害較小.式(1)中和的設定采用經驗值,赤潮種有毒性時設為1,否則為0.5;如赤潮發(fā)生位于養(yǎng)殖活動區(qū),則為1,否則為0.由于赤潮優(yōu)勢種密度()數量級較高(106),所以本文采用其對數變換后的值進行計算.對于缺少統(tǒng)計數據的赤潮,則將式(1)中的、和分別設為1′106個/L、1km2和1d.模型評價結果由低至高按幾何間隔[24]劃分為5個等級,表示赤潮對漁業(yè)資源造成的危害相對大小.

圖8 渤海赤潮對漁業(yè)資源危害分布示意(1952~2016)

利用arcgis軟件按式(1)進行計算的結果見圖8.由圖8可知,渤海海域發(fā)生的赤潮對渤海灣西部、遼東灣西部和萊州灣黃河口海域的危害最大(圖8).這一結果可為政府決策提供有效信息:如果在赤潮危害較大的海域建設水產養(yǎng)殖區(qū),那么就應該有針對性的制定減少發(fā)生赤潮的措施及應急方案.

2.4 討論

60a來渤海赤潮次數變化的原因較多,目前尚無明確的定論,但已有研究認為以下因素可能會有一定影響.首先是科學研究的開展.總體上說,我國對赤潮的科學研究遲于歐美等國.1977年以前,我國關于赤潮的研究報告和論文總共不到10篇.1978年以后,我國政府和科學家開始加強對赤潮的科學研究工作,隨后在全國范圍內開展了赤潮研究,從而獲取了大量赤潮調查數據[25].其次是監(jiān)測工作的大力開展.1989年渤海黃驊海域發(fā)生大面積赤潮后,我國政府開始重視赤潮監(jiān)測工作,并成立專門的海洋赤潮監(jiān)測小組,通過現場調查、航空調查和衛(wèi)星遙感等多種手段進行定期監(jiān)測,使得1990年以后的赤潮數據比較完整,可以反映赤潮發(fā)生的基本情況[26].渤海沿岸地區(qū)的經濟發(fā)展是1990年后渤海赤潮次數變化的一個主要因素[27].近20a來,渤海周邊地區(qū)城市化發(fā)展十分迅速,渤海沿岸省市已成為我國人口聚集的主要地區(qū)之一.據統(tǒng)計,2015年渤海沿岸13個省市的人口總量約7千萬,比1990年增加17%,年均增長率達1.7%;渤海沿岸13個城市的GDP從1990年的0.16萬億元,增長到2015年的5.6萬億元,年均增長率為17%,遠高于我國城市經濟增長的平均水平.人口和經濟的快速增長,導致沿岸地區(qū)的生活污水和工業(yè)廢水排放量大幅增長.1990年,城市生活污水和工業(yè)廢水排放總量僅為12億t,到2015年已增至80億t,增長了7.2倍.這些污水通過地下管道或地表河流流入渤海,導致渤海海洋環(huán)境惡化,從而引發(fā)赤潮.除上述因素外,部分學者認為溫度、光照和鹽度等因素也會在一定條件下誘發(fā)赤潮[28-29].總之,渤海赤潮的發(fā)生受眾多因素的影響,還有待于深入研究.

3 結論

3.1 在空間分布上,渤海灣北部、遼東灣西部和東部是渤海重點發(fā)生赤潮的海域.在1952~2016年間渤海發(fā)生的189次赤潮中,影響面積小于50km2有109次,50~100km2之間的有15次,100~ 500km2之間的有35次,500~1000km2之間的有9次,超過1000km2的達21次.

3.2 在時間分布上,渤海在1952~1989年的37年間僅發(fā)生了3次赤潮;在1990~1999年的10a間共發(fā)生赤潮21次,主要集中于1990年(7次)與1999年(7次);2000年以后17a間共發(fā)生赤潮165次,這一數字是1952~1999年48a赤潮總數的8倍,而且超大面積的赤潮均在2000年以后頻繁發(fā)生,赤潮的分布范圍更加廣泛,且逐漸由近岸海域向渤海中部擴散.

3.3 統(tǒng)計發(fā)現,渤海赤潮發(fā)生具有明顯的季節(jié)性.重點發(fā)生赤潮的時間段為每年的6~8月.2003年以前,最早的赤潮發(fā)生于5月中旬,最晚發(fā)生于9月末.而在2003年以后,最早的赤潮已提前至4月中旬,最晚的延遲至11月中旬.

3.4 渤海赤潮優(yōu)勢種類隨時間的推移變化明顯.渤海主要的赤潮優(yōu)勢種類為:夜光藻、球形棕囊藻、叉角藻、紅色中縊蟲、中肋骨條藻、裸甲藻、利馬原甲藻等23種.其中,球型棕囊藻、海洋卡盾藻、米氏凱倫藻等在1999年之前從未在渤海引發(fā)過赤潮.

3.5 赤潮的風險評估結果表明,渤海灣西部、遼東灣西部和萊州灣黃河口海域的赤潮對漁業(yè)資源的危害較大.因此,在制定赤潮的監(jiān)測與管理方案時應重點考慮上述區(qū)域.

[1] 郭 皓,丁德文,林鳳翱,等.近20a我國近海赤潮特點與發(fā)生規(guī)律[J]. 海洋科學進展, 2015,33(4):547-558.

[2] 王初升,唐森銘,宋普慶.我國赤潮災害的經濟損失評估[J]. 海洋環(huán)境科學, 2011,30(3):428-431.

[3] 李雪丁.福建沿海近10a赤潮基本特征分析[J]. 環(huán)境科學, 2012,33(7):2210-2216.

[4] Wu F C, Meng W, Zhao X L, et al. China Embarking on Development of its Own National Water Quality Criteria System [J]. Environmental Science & Technology, 2010,44(21):7992-7993.

[5] 張青田.中國海域赤潮發(fā)生趨勢的年際變化[J]. 中國環(huán)境監(jiān)測, 2013,29(5):98-102.

[6] 洛 昊,馬明輝,梁 斌,等.中國近海赤潮基本特征與減災對策[J]. 海洋通報, 2013,(5):595-600.

[7] 林鳳翱,盧興旺,洛 昊,等.渤海赤潮的歷史、現狀及其特點[J]. 海洋環(huán)境科學, 2008,27(S2):1-5.

[8] 匡翠萍,謝華浪,蘇 平,等.基于FBM法追蹤秦皇島海域赤潮遷移擴散[J]. 中國環(huán)境科學, 2016,36(8):2505-2515.

[9] 劉 艷,趙衛(wèi)紅,苗 輝.2011年春季東海赤潮演替過程中海水中的游離態(tài)多胺[J]. 中國環(huán)境科學, 2015,35(11):3452-3461.

[10] Tang D, Kawamura H, Oh I S, et al. Satellite evidence of harmful algal blooms and related oceanographic features in the Bohai Sea during autumn 1998 [J]. Advances in Space Research, 2006,37(4):681-689.

[11] Stephen V C, Hockey P. Evidence for an increasing incidence and severity of Harmful Algal Blooms in the southern Benguela region [J]. South African Journal of Science, 2007,103(5/6):223-231.

[12] 龐 勇,聶 瑞,歐林堅,等.紅色中縊蟲赤潮中浮游植物細胞堿性磷酸酶的研究[J]. 海洋環(huán)境科學, 2015,34(5):736-742.

[13] 劉桂英,葛 坤,宋 倫,等.米氏凱倫藻的研究進展[J]. 海洋科學, 2015,39(9):117-122.

[14] 尹翠玲,張秋豐,劉 洋,等.2012年渤海灣赤潮監(jiān)控區(qū)赤潮發(fā)生及富營養(yǎng)化狀況[J]. 海洋湖沼通報, 2014,1:137-142.

[15] 吳 婷,韓秀榮,趙 倩,等.赤潮爆發(fā)對東海赤潮高發(fā)區(qū)典型斷面氮的影響[J]. 海洋環(huán)境科學, 2013,32(2):196-200.

[16] 曾業(yè)隆,周 全,江 栗,等.基于遙感與GIS的青藏高原典型電網工程生態(tài)環(huán)境敏感性分析 [J]. 中國環(huán)境科學, 2017,37(8):3096-3106.

[17] 于云江,楊 彥.基于GIS的松花江沿岸某區(qū)淺層地下水污染特征及人群暴露風險評價 [J]. 中國環(huán)境科學, 2013,33(8):1487-1494.

[18] 孫兆彬,安興琴,陶 燕,等.基于GIS和大氣數值模擬技術評估蘭州市PM10的人群暴露水平 [J]. 中國環(huán)境科學, 2012,32(10): 1753-1757.

[19] Wu Z X, Yu Z M, Song X X, et al. The spatial and temporal characteristics of harmful algal blooms in the southwest Bohai sea [J]. Continental Shelf Research, 2013,59(2):10-17.

[20] Zhao D Z, Zhao L, Zhang F S, et al. Temporal occurrence and spatial distribution of red tide events in China's coastal waters [J]. Human and Ecological Risk Assessment, 2004,10(5):945-957.

[21] 劉錄三,李子成,周 娟,等.長江口及其鄰近海域赤潮時空分布研究[J]. 環(huán)境科學, 2011,32(9):2497-2504.

[22] Liu L S, Zhou J, Zheng B H, et al. Temporal and spatial distribution of red tide outbreaks in the Yangtze River Estuary and adjacent waters, China [J]. Marine Pollution Bulletin, 2013, 72(1):213-221.

[23] 韋桂秋,王 華,蔡偉敘,等.近10年珠江口海域赤潮發(fā)生特征及原因初探[J]. 海洋通報, 2012,34(4):466-474.

[24] Wang J, Wu J. Occurrence and potential risks of harmful algal blooms in the East China Sea [J]. Science of The Total Environment, 2009,407(13):4012-4021.

[25] 蘇紀蘭.中國的赤潮研究[J]. 中國科學院院刊, 2001,16(5): 339-342.

[26] 趙冬至.我國赤潮災害分布規(guī)律與衛(wèi)星遙感探測模型[D]. 華東師范大學, 2004.

[27] Tong S Q, Song N Q, Yan H K, et al. Management measures and recommendations in improving the Bohai Sea environment over the last quarter century [J]. Ocean & Coastal Management, 2014,91(2):80-87.

[28] 張福星,姚玉娟,馬林芳.溫州沿海赤潮發(fā)生的水文氣象條件及赤潮特征分析[J]. 海洋預報, 2016,33(5):89-94.

[29] 朱德弟,陸斗定,王云峰,等.2005年春初浙江近海的低溫特征及其對大規(guī)模東海原甲藻赤潮發(fā)生的影響[J]. 海洋學報(中文版), 2009,31(6):31-39.

Temporal and spatial distribution of harmful algal blooms in the Bohai Sea during 1952~2016 based on GIS.

SONG Nan-qi, WANG Nuo*, WU Nuan, LIN Wan-ni

(College of Transportation Engineering, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China),, 2018,38(3)：1142~1148

The data of harmful algal blooms (HABs) from 1952 to 2016in the Bohai Sea was collected. Geographic Information System (GIS) technique was employed to analyze the temporal and spatial characteristics of these HAB events, and it was further applied to evaluate the harm caused by these HAB events. It was found that, there were three red tide-prone areas: northern Bohai Bay, western and eastern Liaodong Bay; The HAB events occurred 189total times, 21of which were larger than 1000km2in areal extent; After 2000, the frequency of HAB outbreaks increased significantly; During the months of June, July and August, the HAB occurrence in the Bohai Sea was 26%, 22% and 21%, respectively; Outbreaks of the dominant HAB species Noctiluca scintillans, Skeletonema costatum, and Prorocentrum minimum occurred 65, 11 and 10, respectively; The western Bohai Bay, western Liaodong Bay and Yellow River estuary suffered serious harm caused by HAB events. A visual approach was utilized in present study to fully identify the scope, distribution, and characteristics of HABs in the Bohai Sea over the past 65years, thus the integration and treatment of HAB events were achieved. The approach can serve as a reference for the monitoring and management of HAB events in other sea areas.

environment；harmful algal blooms (HABs)；GIS；Bohai Sea；temporal and spatial distribution

X145

A

1000-6923(2018)03-1142-07

宋南奇(1990-),男,遼寧大連人,大連海事大學博士研究生,研究方向為海洋經濟與環(huán)境.發(fā)表論文4篇

2017-07-26

國家海洋軟科學項目(JJYX201612-1)

* 責任作者, 教授, wangnuodlmu@126.com