福田红树林自然保护区湿地生态系统模型框架的构建及应用实例研究2Word格式文档下载.docx
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具体预测值如下:
年份
201520162017
状态评价值的预测值
0.51450.50560.497234
针对这种状态,文章提出诸如增强与深圳湾海水交互能力等建议。
关键字:
生态系统健康评价;
PSR模型;
AHP层次分析法;
多元线性回归;
灰色预测
1.问题的重述与分析
1.1
问题背景
福田红树林自然保护区是我国面积最大的红树林自然保护区,也是我国唯一个处于城市腹地的国家级自然保护区。
湿地生态系统的生态健康更加脆弱,迫切需要构架湿地生态系统的动态监测、生态系统评估及预警系统来支撑其保护、管理工作。
1.2
问题提出
要为福田红树林湿地构建一体化生态系统模型框架,为生态系统动态监测提供大数据管理支撑平台,为生态系统健康评估及预警提供动态模拟分析支撑平台。
并且解决以下两个问题。
问题1:
如果福田红树林自然保护区采用你们设计的模型框架来构建湿地动态监测和健康评估预警系统,你们如何根据模型框架的数据构成要求设计保护区未来的生态环境监测方案?
你们对自己模型框架的后续完善工作有何建议?
问题2:
请查阅相关资料、收集数据,选取一个你们认为当下福田红树林最迫切需要解决的生态系统问题,基于你们构建的模型框架从健康预警的角度出发对其生态发展趋势进行预测分析,并给出具体的保护、管理建议。
1.3问题分析
为福田红树林湿地构建的一体化生态系统模型框架需要满足三个条件,分别是
a.可以对湿地生态系统健康进行评价。
其中评价指标不仅需要包含生物因子,还要包含环境因子,甚至要包含人为因子。
b.可以对湿地生态系统健康进行预测,并发出预警。
c.可以动态监测生态系统。
根据需求,可以得出,一体化模型框架需要包含评价模型和预警模型两个模型。
评价模型选用PSR模型。
因湿地生态系统健康需要从多方面多角度进行评价,既要有生物和环境因素,还要有人为因素。
而PSR模型从“压力-状态-响应”三方面出发,指标包含生物、环境。
人为的因素。
十分适合湿地生态系统的健康评价[1]。
预警模型利用多元线性回归方程建立生态系统健康与保护区水质,保护区大气质量,植被覆盖率,大型底栖动物密度四种指标的线性关系。
并通过灰色预测算法预测出未来三年内这些指标的变化情况,将其值带入回归方程得出未来三年生态系统的健康预测值,以此来对生态系统的健康做出预警。
问题一:
构建出一体化模型后,需要对一体化模型所需数据进行采集,根据数据采集计划安排保护区未来的生态环境监测方案。
并对一体化模型框架进行完善。
问题二:
收集一体化模型所需数据,选择一个环境要素,利用一体化模型的预测模型,可以预测未来三年内的生态系统健康情况,并对结果进行分析。
2.模型的假设
(1)模型建立期间所用指标的数据俱看作已采集到。
(2)预警模型预测期间,福田红树林湿地自然保护区不发生任何大的诸如地震、海啸等自然灾害。
(3)模型建立期间,不考虑能量流动所造成的偏差。
3.符号及说明
符号
符号说明
Wi
Ii
IP
IS
IR
I
?
j+
Gj
第i个指标的权重系数
第i个指标无量纲化后的值
压力子系统的评价值
状态子系统的评价值
响应子系统的评价值
总生态系统的评价值
第j个因素的回归系数
第j个因素的无量纲化后的值
4.评价模型的建立——PSR模型
4.1
评价体系的构建
(1)指标体系构建的原则
一个生态系统的健康情况跟各式各样的指标有关,指标的选取直接关系着构建的生态系统健康评价体系的准确性和科学性。
在借鉴其他指标体系的基础上[2],本文构建了选取福田红树林湿地自然保护区生态系统健康评价指标时所要遵循的几个原则,如下:
a.完备性原则。
生态系统十分复杂,选取指标时,应注意到选取的指标合到一起应能代表整个生态系统的特征。
b.可操作性原则。
指标选取时,应考虑到指标是否可以量化。
因为评价结果需要通过公式计算,指标只有量化之后,才能带入公式计算.
c.不重复性原则。
所选取的指标不能重复描述同一个生态系统的特征。
选取的指标须能够相互独立,代表不同的一个或几个生态系统特征。
(2)指标体系层次结构设计
因欲利用AHP层次分析法确定每个指标对生态系统健康估计值的权重系数,故将复杂的生态系统问题分解成四个相互联系、不同次序的层次。
即目标层、准则层、因素层和指标层[2]。
目标层:
指标体系的最高层次,即生态系统的健康评价值。
准则层:
分为压力子系统、状态子系统、响应子系统。
是根据影响生态系统健康的方式划分。
压力子系统是指影响湿地生态系统的作用力,分为人为和自然两种压力,直接造成湿地生态系统的兴盛或衰败。
状态子系统是指表现湿地生态系统的当前状态的指标,湿地生态系统当前的状态可以由这些指标推测出来。
响应子系统是指根据当前湿地生态系统的状态,人类所作出的响应,湿地生态系统未来的趋势由此系统限制。
因素层:
即组成准则层的各个因素。
指标层:
指标体系最基本的层次,根据因素层和指标选取原则进行筛选。
(3)指标的筛选
根据指标筛选的原则和对实际的考虑,构建了福田红树林湿地生态系统评价指标体系[1][3][4]。
表格4.1.1
评价体系的层次结构
准则层因素层指标层
压力子系统自然压力红树林病虫害次数
年极端温度
外来入侵物种数
人为压力周边生活,工业污水排放量
大气综合污染指数
噪音超过80分贝的年天数率
人类土地利用强度
基围鱼塘面积的年均增长率
状态子系统活力植被覆盖率
叶绿素浓度
恢复力水体综合污染指数
土地综合污染指数
组织底栖动物均匀度
昆虫的多样性指数
浮游植物多样性指数
浮游动物多样性指数
红树林植物多样性指数
栖息鸟类多样性指数
服务功能濒危鸟类的多样性指数
候鸟多样性指数
响应子系统系统功能响应湿地面积增多率
社会响应污水治理率
环境污染治理投资额占总财政支出的比率
4.2
指标无量纲化
评价体系的指标多而杂,指标之间有着很大区别,比如具有不同的类型,不同的数量级。
即存在着不可公度性,因此在使用数据之前需要做一定的预处理工作,以便可以带入评价公式。
评级体系的指标大致可以分为一下两类:
a.极大型指标:
指标数据越大,说明湿地生态系统越健康。
其中有状态子系统的活力,组织,服务功能的全部指标和响应子系统的全部指标。
b.极小型指标:
指标数据越小,说明湿地生态系统越健康。
其中有压力子系统的全部指标和状态子系统的恢复力的全部指标。
在对指标数据处理之前,须找到一个参照标准值,因有的指标没有给出公认的参照值,所以以1989年深圳福田红树林生态环境受到较小干扰时的指标的数据作为参照指标数据。
下面分别给出两种类型指标的无量纲化方法:
对于a类指标的无量纲处理方法[3]:
X无量纲化
=
X实际/X参照值
对于b类指标的无量纲处理方法:
X无量纲化=
(X实际/X参照值)^(-1)
4.3
权重的确定
本评价体系选用AHP层次分析法确定每个指标的权重系数。
主要步骤如下:
(1)建立层次结构模型
在评价体系构建时,已建立了层次结构模型。
见表格4.1.1。
(2)构建判断矩阵
根据专家建议和相关文章分析[2],总结出12组判断矩阵,见附录。
(3)确定权重系数
利用matlab软件使用层次分析法程序(程序代码见附录)计算出个各层权重。
通过一致性检测后,输出结果即是该组的权重系数。
如没通过一致性检测,则须重建构建该组的判断矩阵。
最终计算结果如下:
表格4.3.1
评价体系各指标的权重系数
准则层因素层指标层指标权重系数
压力子系统(0.22)自然压力(0.4)红树林病虫害次数(0.3854)0.03391
年极端温度天数(0.2779)0.02446
外来入侵物种数(0.3367)0.02930
人为压力(0.6)周边生活,工业污水排放量(0.1687)0.02227
大气综合污染指数(0.1608)0.02123
噪音超过80分贝的年天数率(0.0862)0.01138
人类土地利用强度(0.2617)0.03454
基围鱼塘面积的年均增长率(0.3226)0.04258
状态子系统(0.67)活力(0.286)植被覆盖率(0.6)0.11497
叶绿素浓度(0.4)0.07665
恢复力(0.523)水体综合污染指数(0.5)0.17521
土地综合污染指数(0.5)0.17521
组织(0.095)底栖动物均匀度(0.5)0.03183
昆虫的多样性指数(0.1)0.00637
浮游植物多样性指数(0.1)0.00637
浮游动物多样性指数(0.1)0.00637
红树林植物多样性指数(0.15)0.00955
栖息鸟类多样性指数(0.05)0.00318
服务功能(0.095)濒危鸟类的多样性指数(0.3)0.01909
候鸟多样性指数(0.7)0.04456
响应子系统(0.11)系统功能响应(0.5)湿地面积增多率
(1)0.05500
社会响应(0.5)污水治理率(0.7)0.03850
环境污染治理投资额占总财政支出的比率(0.3)0.01650
4.4
综合评价
生态系统的健康评价值的计算公式:
(2)
其中I是系统健康评价值,Wi是第i个指标的权重,Ii是第i个指标无量纲化后的值,n是指标项数[2]。
将数据带入到公式
(2)中,能够得出系统健康评价值,可以大致看出湿地生态系统的健康情况。
4.
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