信江流域生態(tài)健康預(yù)測分析

徐　昕,陳青生,董　壯,賈東遠(yuǎn),李　成

(1.河海大學(xué)水利水電學(xué)院,江蘇 南京　210098; 2.湖北省水利水電規(guī)劃勘測設(shè)計(jì)院,湖北 武漢　430064;3.河海大學(xué)港口海岸與近海工程學(xué)院,江蘇 南京　210098)

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信江流域生態(tài)健康預(yù)測分析

徐昕1,2,陳青生1,董壯1,賈東遠(yuǎn)1,李成3

(1.河海大學(xué)水利水電學(xué)院,江蘇 南京210098; 2.湖北省水利水電規(guī)劃勘測設(shè)計(jì)院,湖北 武漢430064;3.河海大學(xué)港口海岸與近海工程學(xué)院,江蘇 南京210098)

摘要：將壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(pressure-state-response,PSR)模型、網(wǎng)絡(luò)層次分析法(analytic network process, ANP)和元胞自動(dòng)機(jī)—馬爾科夫模型(cellular automaton-Markov, CA-Markov)模型3種方法進(jìn)行耦合,建立流域生態(tài)健康預(yù)測模型。基于1990、2000、2010和2020年的資料,選用物元分析法、TOPSIS法以及模糊綜合評(píng)價(jià)法對信江流域生態(tài)健康進(jìn)行分析。結(jié)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(dá)到V等,處于“病態(tài)”水平;但預(yù)測結(jié)果顯示在21世紀(jì)20年代,信江流域健康得到改善并上升至Ⅲ等,達(dá)到“亞健康”水平,雖有所好轉(zhuǎn),但是仍需重視健康管理和維護(hù)。

關(guān)鍵詞：壓力-狀態(tài)-響應(yīng)模型;網(wǎng)絡(luò)層次分析法;元胞自動(dòng)機(jī)-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(píng)價(jià)已成為一個(gè)涉及內(nèi)容較廣、影響因素較多的跨領(lǐng)域研究熱點(diǎn)，當(dāng)前我國關(guān)于流域生態(tài)健康評(píng)價(jià)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(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的迫切性,遺憾的是至今還沒有對評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)有一個(gè)理想的、統(tǒng)一的共識(shí)。Beck[1]認(rèn)為流域水質(zhì)是流域生命,應(yīng)當(dāng)注重流域水質(zhì)的評(píng)價(jià);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(guān);劉國彬等[3]采用層次分析法構(gòu)建了黃土丘陵區(qū)小流域生態(tài)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)健康評(píng)價(jià)體系;方慶等[4]基于壓力-狀態(tài)-響應(yīng)(pressure-state-response,PSR)模型構(gòu)建了符合唐山地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)特性的健康評(píng)價(jià)體系;談娟娟等[5]對灤河流域生態(tài)健康演變趨勢進(jìn)行了嘗試性地探索。盡管針對流域生態(tài)健康評(píng)價(jià)方法的研究愈來愈多,但涉及流域生態(tài)健康預(yù)測分析的研究甚少,筆者在前人研究的基礎(chǔ)上,提出了一種新的流域健康預(yù)測分析模型,并將此模型運(yùn)用于信江流域未來數(shù)年的生態(tài)健康的預(yù)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(jù)PSR模型建立信江流域生態(tài)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,選用網(wǎng)絡(luò)層次分析法(analytic network process, ANP)對已建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán),最后通過元胞自動(dòng)機(jī)-馬爾科夫模型(cellular automaton-Markov, CA-Markov)模型對評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)值進(jìn)行模擬和預(yù)測。

2.1PSR模型與評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

基于PSR模型構(gòu)建的信江流域生態(tài)健康評(píng)價(jià)模型由3個(gè)一級(jí)指標(biāo),即壓力指標(biāo)、狀態(tài)指標(biāo)和響應(yīng)指標(biāo)。其中,壓力指標(biāo)表征人類經(jīng)濟(jì)和社會(huì)活動(dòng)對流域生態(tài)健康的驅(qū)動(dòng),綜合考慮影響流域生態(tài)健康的要素[7],將壓力指標(biāo)分為土地壓力和人口壓力2個(gè)二級(jí)指標(biāo);狀態(tài)指標(biāo)表征特定時(shí)間對應(yīng)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(xué)的角度出發(fā),將壓力指標(biāo)分為活力、組織力、恢復(fù)力和效益功能4個(gè)二級(jí)指標(biāo)[8];響應(yīng)指標(biāo)表征社會(huì)和個(gè)人如何行動(dòng)來減輕、阻止、恢復(fù)和預(yù)防人類活動(dòng)對流域生態(tài)健康的負(fù)面影響,以及對已經(jīng)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(jìn)行的反饋[9],將響應(yīng)指標(biāo)分為自然系統(tǒng)響應(yīng)和社會(huì)服務(wù)的響應(yīng)2個(gè)二級(jí)指標(biāo)。

由于土地利用類型的變化具有一定的規(guī)律性,而水質(zhì)指標(biāo)和人類活動(dòng)無序而雜亂,所以自然系統(tǒng)響應(yīng)和社會(huì)服務(wù)響應(yīng)的三級(jí)指標(biāo)利用土地利用類型的變化和人均區(qū)域生產(chǎn)總值來預(yù)測。自然系統(tǒng)響應(yīng)主要包括:林地覆蓋率、草地覆蓋率、水域面積、農(nóng)田與耕地面積和土壤侵蝕指數(shù);社會(huì)服務(wù)響應(yīng)包括:人均區(qū)域生產(chǎn)總值以及建設(shè)用地面積。由此構(gòu)建了信江流域生態(tài)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,見圖1。

圖1　信江流域生態(tài)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.2ANP與權(quán)重確立

指標(biāo)權(quán)重體現(xiàn)了各個(gè)指標(biāo)對流域生態(tài)健康的貢獻(xiàn)度的高低,所以權(quán)重的確立顯得尤為重要。當(dāng)前關(guān)于權(quán)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法等。由于流域生態(tài)健康評(píng)價(jià)本身具有一定的主觀性,所以在賦權(quán)中應(yīng)考慮到權(quán)重的客觀性和準(zhǔn)確性,不同于傳統(tǒng)的權(quán)重確定方法,筆者選用ANP作為賦權(quán)方法,ANP包括控制層和網(wǎng)絡(luò)層2部分,應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)替代層次結(jié)構(gòu),充分考慮各指標(biāo)之間的相互影響和依存關(guān)系,與系統(tǒng)工程和科學(xué)決策的問題特點(diǎn)相符,ANP的具體計(jì)算步驟很多研究人員均有詳細(xì)的介紹,本文不再贅述。

2.3CA-Markov模型與土地利用變化動(dòng)態(tài)模擬

CA-Markov模型中存在驅(qū)動(dòng)力分為自然控制因子和社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)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(guān),社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)因子包括人口、經(jīng)濟(jì)發(fā)展與政策體制,這些驅(qū)動(dòng)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(qū)動(dòng)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(jìn)行模擬,具有較強(qiáng)的理論和現(xiàn)實(shí)意義。研究數(shù)據(jù)主要包括:①美國Landsat衛(wèi)星TM有關(guān)信江流域影像數(shù)據(jù);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(bào)告;④鄱陽湖流域各市統(tǒng)計(jì)年鑒。

圖2　2010年信江流域土地利用類型模擬值和實(shí)際值的對比

土地利用類型預(yù)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(nóng)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(shè)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(jù),分析土地利用類型的動(dòng)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(zhuǎn)移面積矩陣以及轉(zhuǎn)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(jìn)行模擬,并將結(jié)果與實(shí)際值進(jìn)行比對,見圖2。kappa系數(shù)達(dá)到0.93,表明一致性較高,誤差小,說明運(yùn)用CA-Markov模型對信江流域的土地利用類型的變化進(jìn)行模擬是可信的。

利用2010年的土地利用柵格數(shù)據(jù)、適宜性圖集以及土地利用轉(zhuǎn)移面積矩陣來預(yù)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(píng)價(jià)指標(biāo)體系閾值。將模擬結(jié)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(yù)測結(jié)果

2.4其他評(píng)價(jià)指標(biāo)的預(yù)測

將1990—2000年、2001—2010年2個(gè)年代范圍的指標(biāo)值進(jìn)行采集,對2011—2020年的評(píng)價(jià)指標(biāo)值進(jìn)行統(tǒng)計(jì),部分評(píng)價(jià)指標(biāo)如土地墾殖系數(shù)、人口密度以及人均生產(chǎn)總值根據(jù)面積比例折算至整個(gè)流域,生物第一潛在生產(chǎn)力選用邁阿密模型計(jì)算獲取,其他評(píng)價(jià)指標(biāo)通過尋求1990、2000和2010年的變化特征插值和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來獲取,從而得到信江流域生態(tài)健康評(píng)價(jià)指標(biāo)值和權(quán)重，其中，壓力指標(biāo)、狀態(tài)指標(biāo)和響應(yīng)指標(biāo)的權(quán)重分別為0.258 3、0.447 3、0.294 3；三級(jí)指標(biāo)和權(quán)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(yīng)關(guān)系

謝高地等[10]為表征區(qū)域生態(tài)環(huán)境質(zhì)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(shí)期土地利用變化對應(yīng)的流域生態(tài)健康指數(shù),表達(dá)式為

表2　三級(jí)指標(biāo)值及其權(quán)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(jià)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(nèi)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(quán)重低的土地利用類型向生態(tài)健康權(quán)重高的土地利用類型轉(zhuǎn)變,則流域生態(tài)健康指數(shù)上升,反之則下降。其表達(dá)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(xiàn)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(jù)上文中信江流域1990—2020年土地利用類型轉(zhuǎn)換矩陣,通過式(1)計(jì)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(zhuǎn)換類型對流域生態(tài)健康指數(shù)的貢獻(xiàn)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(xiàn)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(xiàn)率為0.256,反之,導(dǎo)致信江流域生態(tài)健康惡化的土地利用類型變化的貢獻(xiàn)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(nóng)田耕地轉(zhuǎn)換為水域、農(nóng)田耕地轉(zhuǎn)換為草地、農(nóng)田耕地轉(zhuǎn)換為林地和林地轉(zhuǎn)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(xiàn)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(xué)者蔡文等創(chuàng)立的新學(xué)科，是與數(shù)學(xué)、信息論、系統(tǒng)論、控制論等相類似的橫斷學(xué)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(jīng)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(xì)胞為物元，即用“事物名稱、特征、量值”組成的有序三元組。可拓論的基本思想即是用物元描述事物，并分析和探究這些物元及其變化規(guī)律。根據(jù)可拓論構(gòu)建信江流域的物元分析模型，主要步驟可參見文獻(xiàn)[11]。

基于《河流健康評(píng)估指標(biāo)、標(biāo)準(zhǔn)與方法(試點(diǎn)工作用)》[12]和《環(huán)境影響評(píng)價(jià)技術(shù)導(dǎo)則與標(biāo)準(zhǔn)》[13]等已有的國家、行業(yè)、地方或國際標(biāo)準(zhǔn)等,流域健康評(píng)價(jià)采用分級(jí)評(píng)分法,將流域健康劃分為5級(jí),即:很健康(Ⅰ)、健康(Ⅱ)、亞健康(Ⅲ)、不健康(Ⅳ)及病態(tài)(Ⅴ)。并依據(jù)流域特點(diǎn),以此確定信江流域生態(tài)健康的經(jīng)典域和節(jié)域,其中,R1～R5為不同健康等級(jí)的經(jīng)典域,Rp為河流健康的節(jié)域。

3.3多類綜合評(píng)價(jià)

分別計(jì)算信江流域4個(gè)典型評(píng)價(jià)年份生態(tài)健康綜合關(guān)聯(lián)度(K),并同時(shí)選用TOPSIS和模糊綜合評(píng)價(jià)兩類評(píng)價(jià)方法,與物元分析法的結(jié)果進(jìn)行對比,結(jié)果見表4。

表4　3種評(píng)價(jià)方法結(jié)果比對

為提高評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性,選用3種評(píng)價(jià)方法對信江流域的生態(tài)健康進(jìn)行了評(píng)價(jià),由表4可知,20世紀(jì)90年代,信江流域生態(tài)健康狀態(tài)在3種評(píng)價(jià)方法的結(jié)果均為Ⅰ等,處于“很健康”水平。隨著時(shí)間的推移,2001—2010年,草地、林地和水域被利用開發(fā)為建設(shè)用地,人類活動(dòng)對自然產(chǎn)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(nèi),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(chǎn)總值大幅度提升,對河流生態(tài)修復(fù)的經(jīng)濟(jì)投入加大。在現(xiàn)代化建設(shè)進(jìn)程中,人與自然和諧相處,在開展人工治理的同時(shí),也不能忽略流域本身的恢復(fù)能力,當(dāng)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(gè)多屬性和多目標(biāo)的科學(xué)決策問題,存在多個(gè)驅(qū)動(dòng)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(gè)影響因子。

物元分析方法更加注重影響因子的分析,能夠?qū)τ绊懥饔蛏鷳B(tài)健康狀況的評(píng)價(jià)因子進(jìn)行深度探索和精確剖析,且計(jì)算簡潔、分析清晰;TOPSIS法能充分利用原始數(shù)據(jù)的信息,充分反映各目標(biāo)之間的差距、真實(shí)客觀地反映實(shí)際情況;模糊綜合評(píng)價(jià)通過精確的數(shù)字手段處理模糊的評(píng)價(jià)對象,能對蘊(yùn)藏信息呈現(xiàn)模糊性的資料做出比較科學(xué)、合理、貼近實(shí)際的量化評(píng)價(jià)。3種評(píng)價(jià)方法的結(jié)論完全吻合,說明本文的評(píng)價(jià)結(jié)果客觀合理。

4　結(jié)　語

筆者嘗試性地耦合PSR、ANP和CA-Markov 3種模型,構(gòu)建了信江流域生態(tài)健康預(yù)測分析模型,據(jù)此預(yù)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(yīng)關(guān)系。通過預(yù)測獲取的數(shù)據(jù),選用3種評(píng)價(jià)方法分析信江流域生態(tài)健康水平。結(jié)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(shí)期,流域的生態(tài)系統(tǒng)健康變化顯著、轉(zhuǎn)變敏感,因此加強(qiáng)河湖管理、維護(hù)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(fù)以及流域本身的進(jìn)化發(fā)展,信江流域生態(tài)系統(tǒng)健康會(huì)朝著良好的方向蓬勃發(fā)展,預(yù)測2020年的流域生態(tài)健康會(huì)轉(zhuǎn)變?yōu)閬喗】?Ⅲ)。

由于受數(shù)據(jù)資料的限制,筆者無法將全部影響因子一一納入評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,此外,評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)量值范圍的界定也需要進(jìn)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?yàn)榄h(huán)境水力學(xué)。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(hào)：TV211.1

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：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