一种流域生态系统健康状况评估方法与流程

1.本发明涉及流域生态系统的监测评价技术领域，具体涉及一种流域生态系统健康状况评估方法。


背景技术：

2.生态环境和流域生态健康是当今人类共同面对且需优先解决的重大问题,生态系统健康评价也己成为生态学研究的热点课题。随着人类社会经济的发展,人类活动对生态系统的干扰范围不断扩大,地球生系统也正因此受到严重胁迫,如河湖水富营养化、土壤的酸化及盐碱化、贫瘠土地沙漠化、植被退化等,人类活动不仅危害了生态系统健康,而且也在逐渐危及人类自身的健康。生态系统健康评价是一种全新研究生态系统的方法,自20世纪90年代以来,倍受专家学者、各部门以及科研单位的关注,成为生态学范畴研究热点,也是生态学最具活力的研究前沿课题之一。经过十几年的发展，国内外学者已经建立了生态系统健康评价的综合性框架，定义了主要的因素、标准和方法，发展了用于生态系统健康评价的模型和相关方法，对各类生态系统健康的研究取得了一定的成果，但生态系统健康评价还处于实验和摸索阶段，尚未形成十分成熟的方法，特别对影响因子与生态系统健康状况的关联、耦合关系，研究较少。随着人们对环境问题的关注，以及新技术、新方法的运用，生态系统健康评价研究将有新的突破。
3.流域是个独立的地貌单元,其拥有生态完整性,是一个自然、经济、社会的复合生态系统。但随着社会经济高速发展和各类水利工程的竣工,流域完整性受到人类干扰,工农业和生活污染物对河流的污染越发严重。由于从河流水库超量引水造成河流自身水量不能够满足生态用水的最低需求,各种水利工程的建设、城区对河道的景观改造等导致天然河流非连续化和渠道化。植被破坏、水土流失,这些因素已严重影响到流域生态系统的健康和流域经济的健康发展。因此，流域生态系统健康的研究已日益受到人类的重视，不同国家和地区已越来越把以流域为单元，建立生态系统健康的评价体系、恢复流域生态系统或从生态系统健康的角度综合整治流域环境作为流域开发的重要措施，系统健康的评价方法，对认识流域生态系统的健康程度，监测其演变规律，优化系统的结构与功能，以及对流域综合开发与管理及流域可持续发展具有重要的理论意义和指导意义。
4.山西省河流众多，流域面积在100km2以上的河流有240多条，其中流域面积大于4000km2的有8条。汾河是山西境内第一大河，是黄河第二大支流，全长716km，流域面积39471km2，纵贯山西南北，流经太原、临汾和运城三大盆地，至河津和万荣注入黄河，是山西人民的“母亲”河。汾河流域是山西省工业集中、农业发达的地区，在山西省的经济发展中具有举足轻重的作用，同时沿途人口稠密，厂矿众多，是山西省主要的粮棉产地。此外，汾河是山西省工农业生产和人民生活用水的主要水源，其流域取水总量，占全省水利用总量的46％。长期以来，在汾河流域的开发建设中，由于忽略了经济建设与环境协调发展的关系，致使汾河水体受到污染,植被的破坏、水土流失的加剧、土地退化等，这些因素已严重影响到流域生态系统的健康和流域经济的健康发展。在汾河上中游流域健康评估工作过程中，
我们逐步认识到河湖健康评估工作是一项需要长期探索的工作。由于汾河本身的独特性和复杂性，全国统一的河湖健康评估体系中某些指标及标准并不完全适用于汾河。随着汾河治理开发和保护工作不断取得新的成效以及汾河生态环境方面的新的问题和矛盾不断显现，健康评估的方向和重点也应随之不断调整。因此，亟待在已有工作基础上，完善流域健康评估指标体系和评价方法，建立起符合汾河及其它流域的实际、可操作性强的健康评估指标体系显得尤为必要。


技术实现要素：

5.本发明为解决目前统一的河湖健康评估体系中某些指标及标准并不完全适用于任意流域的技术问题，从而提供一种流域生态系统健康状况评估方法。
6.为解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案为：一种流域生态系统健康状况评估方法，包括以下步骤：
7.步骤一，指标体系的构建：
8.(1)候选指标的确定：在研究区内设置多个采样点，从水体理化特征和河流生态系统状况两个方面选取了多项反映河流特征的状态指标作为河流健康评价的候选指标；
9.(2)对各个采样点的候选指标进行测定，分析指标对河流健康等级判别的能力，将不敏感或有歧义的指标删除掉，分析指标对河流生态系统的特征贡献率，利用pca法对候选指标所测得的数据进行统计分析，按照累计方差超过70％的原则提取主成分，通过最大方差旋转法选择载荷值大于0.6的指标进入下一轮筛选，然后分析指标的独立性，选取其中相对独立且重要的指标作为评价指标；
10.步骤二，基于步骤一的评价指标体系进行如下两方面的生态系统健康状况评估：
11.第一方面，流域生态系统健康综合评价使用改进的灰色关联度方法，采用基于点到区间距离关联系数公式的灰色关联度方法；计算过程中，将河流健康具体分为5个等级：健康、亚健康、一般、较差和极差；将各采样点标准化后的实测数据作为参考数列，评价标准值作为比较区间，利用灰色关联度方法分别计算各采样点与5个健康等级标准间的灰色关联度值，依据最大隶属度的原则选择最大关联度值所属健康等级，便可确定所评价采样点的河流流域生态系统健康综合状况；
12.第二方面，采用熵值赋权法确定各指标的权重。
13.进一步的，步骤一中反映水体水体理化特征的指标共有25个，包括电导率，ph，do，氧化还原电位，bod5，石油类，氟化物、氰化物、六价铬、tp、nh
3-n、tn、no
2-‑
n、no
3-‑
n、阴离子表面活性剂、pahs、cod
cr
、hg、as、zn、cr、cd、pb、cu、ni。
14.进一步的，步骤一中反映河流生态系统状况的指标有2个，包括底栖动物多样性综合指数和鱼类多样性综合指数。
15.进一步的，步骤一(2)中分析指标的独立性的方法采用spss 19.0统计软件进行，包括为对候选指标进行正态分布检验，然后分别采用pearson相关性分析及spearman秩相关性分析符合与不符合正态分布的候选指标，依据显著性水平来确定各指标间信息重叠程度，结合实际经验，选取其中相对独立且重要的指标作为评价指标。
16.进一步的，步骤二中的改进的灰色关联度方法步骤如下：
17.a确定参考数列和比较数列
18.设x0＝{x0(k)|k＝1,2,
…
n}为参考数列(又称母数列)
19.设xi＝{xi(k)|k＝1,2,
…
n}(i＝1,2,
…
,m)为比较数列(又称子数列)
20.对参考数列及比较数列，均需作生成处理。
21.b求关联系数
22.数列x0与xi关联系数为
[0023][0024]
定义xi(k)＝ai(k),bi(k)，则
[0025][0026]
式中，δi(k)＝|x0(k)-xi(k)|为第k个时刻x0与xi的绝对差，ai(k)与bi(k)为指标k第i个级别之上限与下限；d为分辨系数，d越小，分辨力越大，一般取d＝0.5。
[0027]
根据(1)式，可求出xi(k)与对应x0(k)的关联系数，即
[0028]
a1＝{a1(k)|k＝1,2,
…
n}
[0029]
c求关联度
[0030]
一般用平均值法，即关联度vi为
[0031][0032]
d按关联度大小排序
[0033]
将关联度按大小排序，得灰关联序，关联度越大，说明两者越接近。
[0034]
进一步的，步骤二中采用熵值赋权法确定各指标的权重方法步骤如下：
[0035]
a原始数据标准化
[0036]
由n个评价对象、m个评价指标构成判断矩阵r＝(x
ab
)(a＝1，2，
…
，n；b＝1，2，
…
，m)。当指标值越大越好时，有
[0037]rab
＝[x
ab
－min(x
ab
)]/[max(x
ab
)－min(x
ab
)]
[0038]
当指标值越小越好时，有
[0039]rab
＝[max(x
ab
)－x
ab
)]/[max(x
ab
)－min(x
ab
)]
[0040]
其中:x
ab
代表第a个评价对象第b个评价指标的值，max(x
ab
)代表第a个评价对象中的最大值；min(x
ab
)代表第a个评价对象中的最小值。
[0041]
b定义熵
[0042]
对n个评价对象的m个指标中，第b个指标的熵定义为
[0043][0044]
其中:hb代表第b个指标的熵，f
ab
为第a个评价对象第b个评价指标标准值的比重，
当f
ab
＝0时，则f
ab lnf
ab
＝0。
[0045]
c定义熵权
[0046]
在定义了第b个指标熵的条件下，可以求得第b个指标的熵权(wb)
[0047][0048]
其中:wb代表第b个指标的权重值，0≤wb≤1，与现有技术相比本发明具有以下有益效果：
[0049]
本发明方法所建立的综合评价指标体系能够从水体物理、化学、生态系统、水生生物生存环境等方面整体反映汾河流域生态系统的自然属性，精确度很高。
[0050]
利用水质指标快速评价流域生态环境，可随时根据水文站定期监测的水质指标，快速评估流域生态环境是否发生变化，有利于提高流域管理的效率。同时定量解释指标体系内的水质指标对于流域生态环境的压力响应，便于溯源追因。
附图说明
[0051]
图1为实施例1的汾河上中游流域采样点分布图。
具体实施方式
[0052]
以下结合具体实施例对本发明作进一步说明。
[0053]
实施例1
[0054]
本实施例基于汾河流域自身的特性，根据实地调研，采样监测等调查结果，建立适应于汾河流域生态系统健康评估特定的指标体系和评估方法。
[0055]
(1)指标体系的构建
[0056]
①
候选指标的确定
[0057]
研究区内共设置37个采样点，采样点布设位置见图1。
[0058]
从水体理化特征和河流生态系统状况等两个方面选取了27个反映河流特征的状态指标作为河流健康评价的候选指标。其中，反映水体物理化学性质的指标共有25个，包括电导率，ph，do，氧化还原电位，bod5，石油类，氟化物、氰化物、六价铬、tp、nh
3-n、tn、no
2-‑
n、no
3-‑
n、阴离子表面活性剂、pahs、cod
cr
、hg、as、zn、cr、cd、pb、cu、ni；反映河流生态系统状况的指标有2个，底栖动物多样性综合指数，鱼类多样性综合指数。
[0059]
②
指标筛选方法
[0060]
指标筛选遵循三个原则：指标可以明显响应人类活动干扰；指标间相互独立、信息不重复；能够全面反映河流健康的不同特征属性。具体筛选过程如下：分析指标对河流健康等级判别的能力，将不敏感或有歧义的指标删除掉。分析指标对河流生态系统的特征贡献率。利用pca法对27项所测得的指标数据进行统计分析，按照累计方差超过70％的原则提取主成分，通过最大方差旋转法(varimax)选择载荷值大于0.6的指标进入下一轮筛选。分析指标的独立性。首先对余下的候选指标进行正态分布检验，然后分别采用pearson相关性分析及spearman秩相关性分析符合与不符合正态分布的候选指标，依据显著性水平来确定各指标间信息重叠程度。最后结合专家以及实际经验，选取其中相对独立且重要的指标作为
评价指标。在spss 19.0统计软件中完成上述全部分析过程。
[0061]
③
结果与分析
[0062]
研究区下游表现出典型的有机污染和营养物超标，主要污染物为no3‑‑
n，nh
3-n，bod5，cod
cr
，阴离子表面活性剂，tn和tp等，这些指标的最大值均以属于劣v类水质。其中tn超标最多，均值是劣v类等级值的7.3倍，详见表1。
[0063]
表1候选指标信息表
[0064][0065][0066]
由于氰化物和六价铬含量在所有采样点中的变化范围较小，河流健康状况较难直接反映，故判定其不具备对河流健康状况的响应能力，将其从候选指标中删除。
[0067]
采用pca法分析余下25个指标，得到kmo值为0.623，bartlett球度检验值为753.158，相伴概率为0，故认为基于37个样本的25个候选指标体系适用于进行pca分析。结果显示，按照特征值大于1且累计方差大于70％的原则，提取到6个主成分(见表2)。
[0068]
表2候选指标主成分分析结果
[0069][0070][0071]
第一主成分包括底栖多样性综合指数，氨氮，阴离子表面活性剂，tp，tn，as，电导率，综合反映了汾河流域河流水环境特征组成要素，即营养物、生物要素、重金属等，是汾河河流生态系统特征变化的主要限制因子，其中营养盐和重金属的贡献率较大。
[0072]
第二主成分包含硝态氮，亚硝态氮，氟化物，cr和cu。
[0073]
第三主成分包含codcr，bod5，hg；第四主成分包含zn，cd，pb；第五主成分包含pahs，ni，do，主要是重金属污染和有机污染。
[0074]
第六主成分包含石油类，ph。
[0075]
根据上述分析，筛选出了共计23个指标，这些指标都是对河流生态特征贡献率较大的指标。鱼类多样性综合指数载荷值较低，但是考虑到鱼类是汾河流域生态系统重要组成，同时也是国内外河流健康评价的常用指标，因此保留该指标，并与上述23个指标一并进入下一步筛选过程。
[0076]
分别采用pearson相关和spearman秩相关检验，分析指标的相关性见表3。结果表明，鱼类多样性指数，石油类和锌与其他指标间的相关性较差，说明这三类指标相对独立，可以保留。底栖动物多样性综合指数属于能够反映河流生态系统特征的极为重要的指标，
因此也予以保留。在水体物理指标中，溶解氧与底栖动物多样性综合指数，bod5等显著相关，保留该指标。在水体化学指标中，总氮与氨氮，bod5等显著相关；硝态氮与亚硝态氮，铬等显著相关；codcr与总磷，电导率等显著相关；鉴于总氮，总磷，硝态氮，codcr，bod5能够较为全面地反映有机污染和营养物方面的特征，因此保留这些指标进入综合评价。阴离子表面活性剂与氨氮，总磷等显著相关；氟化物与亚硝态氮，汞等显著相关，主要反映生活污染的特征。此外，污染指标中重金属铬，铜，镉与其他重金属之间的相关性较高，保留这些指标参与下一步综合评价。根据上述筛选过程，得到底栖动物多样性指数，鱼类多样性指数，石油类，溶解氧，硝态氮，codcr，bod5，总氮，总磷，氟化物，阴离子表面活性剂，锌，铬，铜，镉这15个指标进入河流健康综合评价。
[0077]
该方法所建立的综合评价指标体系能够从水体物理、化学、生态系统、水生生物生存环境等方面整体反映汾河流域生态系统的自然属性，精确度很高。
[0078][0079]
(2)基于多指标体系的生态系统健康状况评估
[0080]
①
评估方法采用下面两个方面进行：
[0081]
第一方面：河流健康综合评价使用改进的灰色关联度方法，灰色关联度方法是一种多指标分析方法，依据各指标的样本数据，利用灰色关联度来描述样本与评价标准间的相似程度。关联度越大，说明样本越接近所表征的健康状态，反之亦然。鉴于河流健康评价中评价标准不是一个具体数值，而是一个区间，因此本次评价采用基于点到区间距离关联系数公式的灰色关联度方法。
[0082]
改进的灰色关联度方法步骤如下：
[0083]
a确定参考数列和比较数列
[0084]
设x0＝{x0(k)|k＝1,2,
…
n}为参考数列(又称母数列)
[0085]
设xi＝{xi(k)|k＝1,2,
…
n}(i＝1,2,
…
,m)为比较数列(又称子数列)
[0086]
对参考数列及比较数列，均需作生成处理。
[0087]
b求关联系数
[0088]
数列x0与xi关联系数为
[0089][0090]
定义xi(k)＝ai(k),bi(k)，则
[0091][0092]
式中，δi(k)＝|x0(k)-xi(k)|为第k个时刻x0与xi的绝对差，ai(k)与bi(k)为指标k第i个级别之上限与下限；d为分辨系数，d越小，分辨力越大，一般取d＝0.5。
[0093]
根据(1)式，可求出xi(k)与对应x0(k)的关联系数，即
[0094]
a1＝{a1(k)|k＝1,2,
…
n}
[0095]
c求关联度
[0096]
一般用平均值法，即关联度vi为
[0097][0098]
d按关联度大小排序
[0099]
将关联度按大小排序，得灰关联序，关联度越大，说明两者越接近。
[0100]
计算过程中，将河流健康具体分为5个等级：健康、亚健康、一般、较差和极差。将各采样点标准化后的实测数据作为参考数列，评价标准值作为比较区间，利用灰色关联度方法分别计算各采样点与5个健康等级标准间的灰色关联度值，依据最大隶属度的原则选择最大关联度值所属健康等级，便可确定所评价采样点的河流流域生态系统健康综合状况。该方法最大的特色在于能够分别对各采样点进行健康评估，灵活性强，管理者可依据各采样点情况提出相应的治理措施，治理效率高；而按照《流域生态健康评估技术指南》中提出的方法，只能对整个流域的健康状况给出一个评价，针对性不强。
[0101]
第二方面：采用熵值赋权法确定各指标的权重。计算方法如下：
[0102]
a原始数据标准化
[0103]
由n个评价对象、m个评价指标构成判断矩阵r＝(x
ab
)(a＝1，2，
…
，n；b＝1，2，
…
，m)。当指标值越大越好时，有
[0104]rab
＝[x
ab
－min(x
ab
)]/[max(x
ab
)－min(x
ab
)]
[0105]
当指标值越小越好时，有
[0106]rab
＝[max(x
ab
)－x
ab
)]/[max(x
ab
)－min(x
ab
)]
[0107]
其中:x
ab
代表第a个评价对象第b个评价指标的值，max(x
ab
)代表第a个评价对象中的最大值；min(x
ab
)代表第a个评价对象中的最小值。
[0108]
b定义熵
[0109]
对n个评价对象的m个指标中，第b个指标的熵定义为
[0110][0111]
其中:hb代表第b个指标的熵，f
ab
为第a个评价对象第b个评价指标标准值的比重，当f
ab
＝0时，则f
ab lnf
ab
＝0。
[0112]
c定义熵权
[0113]
在定义了第b个指标熵的条件下，可以求得第b个指标的熵权(wb)
[0114][0115]
其中:wb代表第b个指标的权重值，0≤wb≤1，
[0116]
②
评估结果
[0117]
根据已建立的指标体系，按照熵值赋权法确定的各指标权重，结果见表4。
[0118]
表4研究区生态系统健康评价标准体系及各指标权重
[0119][0120]
评价指标的权重决定了各个指标因子对流域生态系统健康状况的贡献大小。由表4可以说明,生物指标，有机污染指标，其他污染指标，营养物指标是影响流域生态系统健康的主要因子，其中生物指标对流域生态系统健康的影响最大。
[0121]
采用改进的灰色关联度方法，计算出各采样点的流域生态系统健康关联度，计算结果列于表5。
[0122]
表5各采样点的流域生态系统健康关联度
[0123]
[0124][0125]
在评价过程中，灰色关联评价结果受分辨系数高低的影响，分辨系数高对应分辨率便低，本次计算分辨系数取0.05，计算取得各采样点相对于5个健康等级的关联度矩阵，按照最大隶属度原则确定各采样点河流健康评价等级。如表6所示，汾河上中游流域“健康”与“亚健康”等级采样点为13个，占35％；“一般”等级采样点为7个，占19％；“较差”和“极差”等级采样点为17个，占46％。
[0126]
表6汾河上中游流域生态系统健康综合评价结果
[0127]