近岸海域環境質量評價方法研究現狀及探討*

王曉娟

(福建省近岸海域環境監測站，福建 莆田 351100)

1 概述

日益增強的人類活動對近岸海域海洋環境的影響顯著[1]，環境問題日益復雜，人們對環境問題及其規律的認識也日益深化。時代的發展要求環境監測不能僅僅停留在獲取數據、簡單分析的層面，應透過數據分析環境問題的本質，這也是順應現代生態文明建設的需要。實際上，近岸海域監測數據時常不能直接反映大家關心的“熱點”問題以及決策者對信息的需求。因為數據是一個個獨立的實體，而信息是數據通過加工、合成、組織后才可得到的產品。有人對數據與信息之間的差異作出精辟的論述：“數據變成信息需要條件，更需要知識”[2]。這個轉化過程的實現就需要環境質量評價工作來完成。本文將從近岸海域環境質量評價方法研究的現狀來探討這個問題。

2 近岸海域環境質量評價方法

近岸海域環境質量評價標準與方法的研究，國內始于上世紀70年代，可查到的研究最早見于80年代初[3]。評價方法主要有單因子評價法、指數法、基于生態系統的綜合評價法，以及模糊集理論、灰色關聯分析等。

2.1 單因子評價法

單因子評價法以參數中質量最差的等級確定評價結果，在我國近岸海域監測評價中得到廣泛應用[4，5]，如《2018年中國生態環境狀況公報》[6],按照《海水水質標準》(GB3097—1997)，進行單因子評價。我國已有《海水水質標準》(GB3097—1997)、《海洋沉積物質量標準》(GB18668—2002)、《海洋生物質量》(GB18421—2001)等多個要素的評價標準，現實中每個評價標準都是完全獨立的，對于同一片海域的評價結果也不盡相同，而且不同標準的參數之間也缺少必要的銜接。

2.2 指數法

綜合指數法是指在單因子指數基礎上，結合一定計算方法(算數平均、加權平均、平方和的平方根、本底值等)得到一個綜合指數，最終可以得到環境的污染程度，既便于比較，對于環境質量結果的表述也更有說服力。20世紀60年代綜合指數評價法即有應用，對水質的綜合評價起到了積極的作用，如在海水評價中廣泛利用的有機污染指數(P)、富營養化指數(E)、生物評價中的多樣性指數(H′)、均勻度指數(J)、大型底棲動物污染指數(MPI)以及潛在生態危害指數等[7-10]。王以斌等進行了水質因子的相關性評價，表明富營養化指數和有機污染指數存在顯著正相關，葉綠素a與營養鹽和COD存在顯著正相關[1],這對于有針對性地制定環境治理措施有積極的意義。Hakanson潛在生態危害指數考慮了沉積物中重金屬區域的背景值的差異、遷移轉化規律以及評價區域的敏感性，成為國內外沉積物質量評價中應用最為廣泛的方法之一。王偉等通過Hakanson潛在生態危害指數，認為芝罘灣大部分海域環境質量較好，但有少范圍達到重污染級別[11]。徐國鋒等計算Hakanson潛在生態危害指數等，評價象山港毛蚶種苗區表層沉積物中鎘的潛在生態危害最大，但種苗區整體上重金屬屬于輕微生態等級，養殖環境良好[12]。王倩利用內梅羅污染指數、富營養化指數和有機污染指數，確定欽州茅尾海水的污染等級和污染因子[7]。

2.3 基于生態系統的綜合評價法

無論是單因子評價還是著眼于要素(海水、沉積物、生物、生物體)的綜合指數評價，都不是對環境質量的總體評價，已逐漸不滿足海洋環境綜合管理的需求。基于生態系統的綜合評價法是一種總體評價方法，一般認為影響較大的生態系統綜合評價方法是在歐盟水框架指令(WFD)下提出的生態狀況綜合評價方法[13]以及美國EPA提出的近岸海域狀況綜合評價方法[14]。WFD選擇生物、水文和理化指標作為評價要素，認為生物要素優于理化和水文要素，強調分區，首先確定各區域的背景值，再綜合各類指標與背景值比較，參照最差指標評價等級作為要素等級的原則。美國EPA的近岸海域狀況綜合評價方法選擇海水、沉積物、濱海濕地、底棲生物指數和魚類組織五類要素，認為各項要素同等重要，根據各要素得分進行算術平均，進而確定海域綜合狀況級別。2005年，原國家海洋局以行業標準的形式發布了《近岸海洋生態健康評價指南》(HY/T087-2005),規范了我國珊瑚礁生態系統、海草床生態系統、紅樹林生態系統、河口與海灣生態系統的生態健康評價方法。此后，國內開展近岸海域生態環境健康評價的研究也多起來。張秋豐[15]對天津近岸海域綜合評價認為，天津市近岸海域的生態系統處于亞健康狀態。王保棟等[16]選擇生物、沉積物、水質和生物體質量對膠州灣的生態環境狀況評價，認為20世紀90年代以來基本在“良/中”級水平，且逐漸趨于好轉。

2.4 模糊評價法

近岸海域環境系統本身極其復雜，充滿不確定性，很多環境因素難以度量，具有隨機性、模糊性、不相容性等特征，僅僅考慮最差參數來確定評價等級是不夠嚴謹的，因此關注模糊性問題的模糊數學理論在水質綜合評價中得到廣泛應用。

模糊評價法是基于模糊數學理論發展而來，可歸結為Fuzzy集合論中的隸屬函數的建立和隸屬度的計算，其通過建立因子或要素的隸屬度函數計算其隸屬度，再將各因子或要素的權值與隸屬度列成Fuzzy矩陣進行復合運算，結果與哪一類評價標準的隸屬度最大，則判斷其屬于該類級別。此法也不局限于一個點位，可以在點位、斷面和海域三個層次上進行評價。近岸海域水質邊界模糊，難以清晰的定量判斷，模糊評價法很好地解決了這個問題，使得評價結果趨于客觀和可靠。王化泉等通過實際數據的例子說明了模糊評價方法的計算過程[18]，趙昕以渤海為例，通過模糊評價方法得出2007年渤海水域對第四級水質隸屬度最大，為0.456，水質總體質量較差[19]。吳海燕應用模糊評價法對福建省同安灣、泉州灣、東山灣、興化灣和羅源灣的海水和沉積物進行綜合評價[20]。

2.5 灰色系統評價法

海水水質監測數據的不連續性,以及所得數據時空范圍的特異性,使得海洋環境質量的評價具有灰色性。灰色系統評價方法注意到了環境系統的灰色性,可以反映監測序列(參考序列)和水質標準各級序列(比較序列)的關聯性和模糊隸屬關系,評價結果與實際符合程度較高。其基本思想是：計算實際監測濃度與評價標準之間的關聯度，根據關聯度的大小確定水質屬于哪類級別。局限性在于不能清晰地判斷出主要污染因子，評價值趨于均化,分辨率較低等。利用灰色系統理論的評價方法有灰色關聯評價法、灰色聚類分析、灰色決策評價法等[21]。付會等以青島某海區海水水質評價為例，闡明了灰色關聯分析法在海洋環境評價中的應用[22]。

2.6 人工神經網絡法

近岸海域環境質量評價是根據特定的評價標準選擇方法對環境質量進行評級的過程，其實質上是模式識別和系統辨識問題。人工神經網絡理論廣泛應用于圖象處理模式識別中，模擬人腦思考的過程，自學習有代表性的樣本，經過自適應、自組織的多次訓練后，具有了對樣品學習的記憶能力，再將監測數據輸入系統中后，依靠系統已掌握的知識信息可以做出迅速的評價[23]，從而掌握事物的本質。與其他評價方法相比，人工神經網絡法具有很強的客觀性與通用性，人工神經網絡模型有多種，如BP、BPN、RBFN，在地表水[24]、地下水[25]等中均有廣泛的應用，在海水中的應用不多，例如楊紅等用BP人工神經網絡方法對長江口外生態的綜合評價[26]。

2.7 其他方法

在環境質量評價中，除了上述6種常見的方法，還有物元分析法[27]、加權歐式距離法[28]、分形插值模型[29]、組合權重法[30]等,這幾種方法在地表水中應用較多，少見于近岸海域環境質量的評價。

3 結論與探討

3.1 幾種方法比較

單因子評價法比較簡單，綜合指數評價法應用最為廣泛，基于生態系統的綜合評價方法更具系統性，但這三種方法均以最差參數確定評價結果為基礎，容易忽視其他因子的污染情況。模糊集理論針對環境數據的不確定性，有效解決了評價邊界模糊和監測誤差對評價結果的影響，但是無法比較同一級別的樣本孰優孰劣。灰色分析法能比較同一級別的不同樣本之間環境質量優劣，但是存在分辨率低的問題[21]。人工神經網絡方法具有計算速度快、評價客觀的優點，但是對于協同性較差的樣本，評價結果易出現均化[31]。總之，目前較為常見的近岸海域環境質量評價方法各有優劣，應根據監測數據的實際情況來選擇使用哪種方法。

3.2 地理信息技術豐富了結果的表現形式

地理信息技術(GIS)的應用，使近岸海域環境質量評價結果表現形式更生動、更形象。胡莉燁[32]建立了基于ArcGIS Enginei的海洋環境監測系統，通過數學模型對相關數據統計與分析，確定主要污染因子，可視化表征海洋環境質量。陳星亮等[33]在可視化基礎上，又進一步運用了ArcGIS的動態顯示功能，實現了近岸海域環境質量評價與預警的結合。

3.3 數理統計軟件提高了評價效率

近些年，數理統計軟件(如SPSS、Stata等)的應用和推廣，大大降低了人們對統計學理論的掌握要求，只需要了解適用的條件、結果的解釋，便可以進行快速評價,大大提高了環境監測人員利用統計理論評價近岸海域環境質量的便捷性，以及評價工作的科學性、合理性和精確性，逐漸實現從單純的監測數據到有效的環境信息的轉化。

為獲得更加合理、準確的評價結果，人們在工作和研究中，需要根據研究目的和管理要求，選擇適當的評價方法。有人說，現代社會任何一門學科，如果擺脫了數學的精確理論，都不會是一門精彩的學科。近岸海域環境質量評價工作也是如此，不僅越來越精確，也越來越客觀實際，此外還統籌了監測、水文、天氣、地形、人口與經濟等各相關因素，借助現代數理統計和地理空間技術實現評價與預警的一體化、智能化和動態可視化。隨著社會的進步和近岸海域開發的深入，對近岸海域環境質量評價的要求會逐漸提高，相應對評價方法的研究也將逐步深化。