第28卷 第6期
2009年11月地 理 研 究GEO GRA P HICAL RESEA RC H Vol 128, No 16Nov 1, 2009
洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价
蒋卫国1,2, 潘英姿3,4, 侯 鹏1,2, 李 雪1,2, 季 维5, 郑建蕊6
(11北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室, 北京100875;
21北京师范大学民政部/教育部减灾与应急管理研究院, 北京100875;
31北京师范大学地理学与遥感科学学院, 北京100875; 41中国环境科学研究院, 北京100012;
51密苏里大学地球科学系, 堪萨斯城, 美国; 61西南大学三峡库区生态环境教育部重点实验室, 重庆400715)
摘要:湿地与海洋、森林并称为地球三大生态系统从
-状态-响应模型为研究方法, 、, 建立一套
, 模型, , 揭示了洞庭湖湿地生态系统健康状况的空间
:(1) 洞庭湖区31%的湿地面临人类干扰压力较大, 19%的湿地状
82%。(2) 湿地的总面积在人类活动的干预下逐渐缩
小, 湿地综合健康较差、一般和较好的区域分别占总面积的6%、75%和19%, 缺乏健康状
况最好及最差的区域。(3) 湘阴县、沅江县及岳阳县的湿地生态系统健康状况较好, 益阳县
较差, 安乡县等12个县市一般。
关键词:洞庭湖; 湿地; 生态系统; 健康; 评价
文章编号:100020585(2009) 0621665208
1 前言
湿地与海洋、森林并称为地球三大生态系统, 是支撑人类社会持续发展不可或缺的基础。由于湿地退化速度远大于其他生态系统[1], 并且湿地生态系统健康状况影响着与其相连的陆地生态系统和水域生态系统健康, 进而影响区域或流域的生态安全[2], 湿地生态系统健康研究已经受到广泛关注, 成为生态系统健康研究领域的新方向[3]。美国环保局在20世纪90年代从响应指标、暴露指标、栖息环境指标、干扰因子等方面开展了河口湿地生态健康方面评价工作, 并将其结果应用于湿地管理和规划[4]。澳大利亚联邦科学与工业研究组织针对流域环境的特点, 从环境背景、环境变化趋势、经济变化趋势等方面建立了流域健康诊断指标体系, 从而实现了对流域湿地生态系统健康的量化评价[5]。崔保山等对国内外湿地生态系统健康评价研究进展进行综合分析, 探讨了湿地生态系统健康的各种表述和确定指标, 较详细地阐述了湿地生态系统健康的时间尺度特征, 并建立了湿地生态系统健康评价指标体系的理论、方法与案例[6]。随着遥感和地理信息技术的日趋成熟, 遥感和地理信息技术被广泛地应用到湿地健康评价中。Ji 和Ma 开发了基于GIS 的湿地脆弱度 收稿日期:2009204217; 修订日期:2009208220
基金项目:国家自然科学基金(40701172) , 北京市科技计划项目(D[1**********]801) , 国家科技支撑项目
(2008BAC34B01) 和河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放基金。
作者简介:蒋卫国(19762) , 男, 湖南衡阳人, 博士, 讲师。从事遥感与GIS 在湿地生态与水文的应用研究。
E 2mail :jwg @ires 1cn
1666地 理 研 究28卷评估模型, 对城市湿地在潜在的人类干扰下的健康状况进行了定量分析[7]。蒋卫国利用3S 技术和压力-状态-响应模型(PSR ) 提出了一套湿地生态系统健康评价指标体系、评价方法及评价模型, 并对湿地生态系统健康进行评价结果及其时空格局进行了分析[8]。Kevin 等在全球尺度上讨论了对地观测遥感技术对全球湿地监测和评价作用[9]。
传统的湿地健康评价主要利用直接观测和模型模拟的方法开展[10], 在宏观尺度上相对不足。近些年, 尽管对河流、湖泊、水库等类型湿地从流域和景观角度建立了湿地生态系统健康评价指标[11～13], 但是此类研究评价对象主要针对于单一湿地类型, 而对多种湿地类型组成的复杂湿地生态系统健康研究得较少, 完整的评价体系。, 综合遥感与地理信息系统技术、, 从湿地水文、湿地生态、, , 研模型, 2211 洞庭湖位于中国湖南省东北部, 是湘、资、沅、澧四水交汇区, 是长江中游重要吞吐湖泊, 为我国第二大淡水湖。洞庭湖区内湖泊、河道纵横, 洲滩广泛发育, 水草广布, 具有典型的湿地特征。洞庭湖区包括东洞庭湖国家级自然保护区、西洞庭湖城市湿地公园、南洞庭湖国际湿地自然生态保护区, 其周边地区是我国的湿地保护和恢复重点区域。本文选取的洞庭湖区范围包括湖南省的岳阳市、岳阳县、临湘市、华容县、南县、沅江市、汨罗市、湘阴县、益阳市、益阳县、澧县、临澧县、津市市、安乡县、常德市、汉寿县等16个县市, 总面积约为258万hm 2(图1)
。
图1 研究区域示意图
Fig 11 Study region
212 数据来源
研究主要数据为多源遥感数据、基础地理数据、湿地监测数据及社会经济统计数据,
6期蒋卫国等:洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价 1667基础地理数据主要包括国家1∶25万数字地形图数据、行政区边界、数字高程等要素。其中, 以1995年及2000年的美国L ANDSA T 卫星遥感图像为基础提取了湿地类型、土地利用与植被指数等指标; 以土地利用数据为基础提取了人类干扰度、土地利用变化、景观指数及弹性度指数等指标; 以湿地监测数据为基础分析了湿地蓄水深度、土壤中污染物含量等指标; 以社会经济统计数据为基础分析了湿地人口及社会干扰等指标。
3 研究方法与技术
311 研究理论
采用O ECD (联合国经济合作开发署) -状态-响应2State 2Re 2sponse , PSR ) 框架模型[14,15], 地具有一定的压力, , 的变化做出响应, [] , 湿地生态系统健康状态由系统活力、。湿地生态系统健康(Wetland E 2co h , W E H ) 的表现形式为:
W E H =P ×S ×R
式中, W E H 为生态系统健康指标, P 为系统压力, S 为系统状态, R 为系统响应。 湿地生态系统健康状态(Wetland Ecosystem Healt h State , WEHS ) 的表现形式为:
W E H S =V ×O ×R ×F
式中, W E H S 为生态系统健康状态指标, V 为系统活力; O 为系统组织指数, 是系统组织的相对程度0～1间的指数. 它包括结构和多样性; R 为系统弹性指数, 是系统弹性的相对程度0～1间的指数; F 为湿地生态系统的服务功能, 是服务功能的相对程度0～1间的指数。
312 指标体系
在联合国经济合作开发署建立的压力-状态-响应(PSR ) 框架模型的基础上, 从湿地水文、湿地生态、湿地环境、遥感与地理信息系统等方面, 根据湿地生态系统健康评价指标的选取原则、评价模型、评价要素的可表1 湿地生态系统健康评价指标体系操作性, 建立湿地生态系统健康评价指标体T ab 11 The index of w etlands ecosystem health 系, 明确指标定义、指标特征、指标获取方PSR 指标评价指标指标获取方式式及来源、指标相关参数、指标量化标准等人口密度社会经济数据压力指标() 内容表1。人类干扰指数土地利用数据 压力指标主要是反映自然因素和人类活活力植被指数遥感数据计算动对湿地生态环境的干扰, 由于自然干扰没多样性指数湿地数据派生
斑块标准差湿地数据派生有固定的规律, 且难以有效地度量, 本文中组织斑块密度湿地数据派生只考虑人类活动的影响, 选用人口密度和人状态指标平均分维度湿地数据派生类干扰指数作为压力指标。状态指标用来反
弹性平均弹性度湿地数据推算映湿地生态系统自身的结构和功能, 从活
蓄水量监测资料计算力、组织、弹性、服务功能4个方面来度功能污染物负荷监测资料计算量。生态系统的活力是指它的活动性、新陈
响应指标湿地变化面积比例土地数据推算代谢和初级生产力, 主要是生态系统的生产
1668地 理 研 究28卷能力, 大量的遥感研究表明, 植被的生产能力与植被指数具有明显的正相关, 因此, 选择植被指数值作为衡量生产能力的主要指标。组织主要是指系统的复杂性, 常通过生物多样性和结构的复杂性来反映, 在本文中主要通过景观多样性、斑块标准差、斑块密度、平均分维度等景观指数指标反映组织指标。健康的湿地生态系统应在受到压力的情况下, 有能力保持结构和功能的稳定, 在评价过程中, 根据不同地物覆盖对湿地生态弹性的贡献不同, 把不同湿地类型进行生态弹性分级用来反映湿地生态系统的恢复力。湿地的功能包括生产功能和服务功能, 本文选择湿地的蓄水功能及污染物去除功能来表示湿地的功能。响应指标即湿地生态系统受到人类干扰时, 出现的一系列变化, 本文中选择湿地变化面积比例作为一个指标。
313 参数反演与提取
利用多源遥感信息、, 地等土地利用类型进行提取, 、湿地组织结构、, 参数。
, 通过各种计算方法, 得到洞庭湖区个县市的人口密度、人类干扰指数、植被指数、多样性指数、斑块标准差、斑块密度、平均分维度、平均弹性度、蓄水量、污染物负荷及湿地变化面积比例等11个评价指标的矢量数据层及属性数据库。
314 评价方法
对事物的优劣进行评价, 有相对评价方法与绝对评价方法两种方法, 考虑到对于许多指标的绝对值尚无成熟的定论, 本研究对单指标的分析采用相对评价的方法。根据各区域相对的优劣程度, 确定单指标的分值, 再加权求和, 得到综合评价值:
n
X =
i =1W i ×Pi ∑
式中X 为被评价对象得到的综合评价值, 取值范围为0～1, n 为评价指标个数, W i 为第i 评价指标的权重, Pi 为第i 指标标准化后的值。最终按照综合评价值的高低排序, 将各县市湿地生态系统的健康指数按照等间距划分为五级:一级为湿地面临的压力很大、结构状态很差、变化响应很大、健康状况极差, 二级为湿地面临的压力较大、结构状态较差、变化响应较大、健康状况较差, 三级为湿地面临的压力、结构状态、变化响应、健康状况等都一般, 四级为湿地面临的压力较少、结构状态较好、变化响应较少、健康状况相对较好, 五级为湿地面临的压力很少、结构状态很好、变化响应很少、健康状况相对很好。
湿地生态系统健康评价的11个指标的权重采用层次分析法及专家判断进行确定, 它们的权重依次为:0115、0115、0112、01054、01054、01036、01036、0112、0109、0109、011。315 技术路线
以多源遥感数据、基础地理数据、湿地监测数据及社会经济数据等为基础, 通过数据处理与分析、评价指标体系建立、评价指标参数反演与提取, 建立用于湿地生态系统健康评价的数据集, 结合层次分析法、综合评价法及压力-状态-响应(PSR ) 概念框架模型等评价方法, 利用地理信息系统技术, 建立湿地生态系统健康评价模型, 对其评价结果进行综合分析。具体的技术路线如图2。
6期蒋卫国等:洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价 1669
图2 技术路线
Fig 12 Flow chart
4 结果分析
表2 湿地生态系统健康等级构成百分比(%) 根据湿地生态系统健康综合
T ab 12 The percent of w etlands ecosystem health class 评价结果, 利用地理信息系统软
评价结果一级二级三级四级五级件制作湿地生态系统面临的压力
压力62544250图、状态图、变化响应图及湿地
状态03843190生态系统综合健康图(图3～图
响应8206666) , 并统计湿地生态系统五个等健康0675190级分布面积百分比(表2) 。
从空间分布格局来看:洞庭湖区湿地生态系统压力分布不规律, 沅江市、岳阳县、临湘市与临澧县的湿地生态系统面临人类干扰及承受人口压力相对较少, 益阳市、益阳县、岳阳市、南县与安乡县的湿地生态系统面临人类的压力较大, 其他县市面临人类干扰压力适中。洞庭湖区湿地生态系统状态以沅江市及湘阴县为中心向四周逐渐变差, 这表明沅江市及湘阴县湿地初级生产活力较好、湿地内部组织结构完整、湿地斑块丰富多样、湿地恢复弹性较好、湿地蓄水及净化功能较强, 而其他县市相对来说湿地生态系统状态较差。
洞庭湖区湿地生态系统变化响应以沅江市为中心向四周逐渐变大加剧。洞庭湖区湿地生态系统综合健康以沅江市、湘阴县与岳阳县为中心向四周逐渐变差。洞庭湖区湿地生态系统的综合健康集中在三级, 即湿地生态系统的结构完整, 系统尚可维持, 但敏感性强, 已有少量的生态异常出现, 需要有关部门及时调整管理方针, 切实保护湿地生态系统。沅江市、湘阴县与岳阳县生态系统健康较好, 这表明该区域的湿地生态系统在较少的人类干扰压力下、系统内部组织结构完整、湿地的生产及服务功能较好、湿地变化响应较少、湿地健康可持续。益阳县湿地健康较差, 湿地生态系统已经出现缺陷并开始退化, 如不加以
1670地 理 研 究28卷重视, 该地区的湿地生态系统健康将继续恶化, 进而影响人类的生活和健康。
洞庭湖湿地生态系统健康状况构成中, 洞庭湖区31%的湿地面临人类干扰压力较大, 19%的湿地状态较好, 82%的湿地生态系统发生很大变化。据遥感统计, 1995～2000年洞庭湖区有1460hm 2湿地转变为非湿地, 湿地的总面积在人类活动的干预下逐渐缩小。湿地综合健康较差(二级) 、一般(三级) 和较好(四级) 的区域分别占总面积的6%、75%和19%, 缺乏健康最好及最差的区域, 3/4区域的湿地健康一般。这说明整个洞庭湖区湿地生态系统健康不是很好, 受到人类干扰影响较大、湿地生产与服务功能有所退化、湿地破坏较严重, 应该高度重视洞庭湖区湿地生态系统的保护、治理与恢复, 促进湿地生态系统健康可持续发展。
5 结论
本文根据湿地生态系统的特点, 以湿地生态系统健康为基础理论, 综合利用遥感、野外实测和社会统计等多源数据, 以压力—状态—响应模型为主线, 设计了湿地生态系统健
6期蒋卫国等:洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价 1671康评价指标体系和评价模型, 实现了洞庭湖湿地生态系统健康的评价, 并探讨了该区域湿地生态健康的时空分布规律及其影响因素, 为湿地资源保护与利用提供一定的科学依据。 洞庭湖区湿地生态系统健康较差、一般和较好的区域分别占总面积的6%、75%和19%, 健康状况集中在三级(相对一般) , 尽管该区域的湿地生态结构基本完整且系统尚可维持, 但已有少量的生态异常出现, 并且该区域的湿地生态系统对人类干扰的敏感性较强, 受到人类干扰影响较大、湿地生产与服务功能退化趋势较严重, 应该高度重视洞庭湖区湿地生态系统的保护、治理与恢复, 促进湿地生态系统健康可持续发展。
致谢:, 中, 参考文献:
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1672地 理 研 究28卷
Assessment and analysis of w etland ecosystem
health in Dongting Lake
J IAN G Wei 2guo 1,2, PAN Y ing 2zi 3,4, HOU Peng 1,2, L I Xue 1,2,
J I Wei 5, ZH EN G Jian 2rui 6
(11Key Laboratory of Environment Change and Natural Disaster , MO E , Beijing Normal ,
Beijing 100875, China ; 2. Academy of Disaster ,
MOCA &MO E , Beijing Normal , 31School of Geography , Beijing , , 4. Chinese Research Academy of 100012, China ;
5. G of Kansas City , Missouri , USA ;
, Southwest University , Chongqing 400715, China )
are one of t he mo st important ecosystems on Eart h and t he major fea 2t ure of t he landscape in almo st all part s of t he world , which is very important to t he sus 2tainable develop ment of ant hropogenic society at a regional or global scale. Taking Dongting Lake as a st udy region , t his paper firstly established evaluation indicators of wetland healt h concerning hydrology , ecology and environment according to t he feat ure of wetlands and principle of PSR (Pressure 2State 2Response ) model. Seco ndly , multi 2tempo 2ral remote sensing data were acquired by TM (Thematic Mapper ) sensor onboard of Amer 2ican Landsat satellite system , geograp hical data , land use/cover data , field detection data and social statistic data. Thirdly , special information of each evaluatio n indicator was ex 2t racted from different data sources and analyzed. Finally , a PSR model supported by GIS was used to evaluate and analyze wetland ecosystem healt h. The result s show t hat t he are 2as wit h better , generic and worse healt h co nditions account for 19%, 75%and 6%of t he total area respectively , and t hat t here are no areas wit h best and worst healt h conditio ns. The wetland eco system healt h co ndition is better in Xiangyin County , Yuanjiang County and Yueyang County. The healt h condition of Y iyang County is worse. The ot her counties belong to t he average grade of healt h.
K ey w ords :Dongting Lake ; wetland ; eco system ; healt h ; assessment
第28卷 第6期
2009年11月地 理 研 究GEO GRA P HICAL RESEA RC H Vol 128, No 16Nov 1, 2009
洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价
蒋卫国1,2, 潘英姿3,4, 侯 鹏1,2, 李 雪1,2, 季 维5, 郑建蕊6
(11北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室, 北京100875;
21北京师范大学民政部/教育部减灾与应急管理研究院, 北京100875;
31北京师范大学地理学与遥感科学学院, 北京100875; 41中国环境科学研究院, 北京100012;
51密苏里大学地球科学系, 堪萨斯城, 美国; 61西南大学三峡库区生态环境教育部重点实验室, 重庆400715)
摘要:湿地与海洋、森林并称为地球三大生态系统从
-状态-响应模型为研究方法, 、, 建立一套
, 模型, , 揭示了洞庭湖湿地生态系统健康状况的空间
:(1) 洞庭湖区31%的湿地面临人类干扰压力较大, 19%的湿地状
82%。(2) 湿地的总面积在人类活动的干预下逐渐缩
小, 湿地综合健康较差、一般和较好的区域分别占总面积的6%、75%和19%, 缺乏健康状
况最好及最差的区域。(3) 湘阴县、沅江县及岳阳县的湿地生态系统健康状况较好, 益阳县
较差, 安乡县等12个县市一般。
关键词:洞庭湖; 湿地; 生态系统; 健康; 评价
文章编号:100020585(2009) 0621665208
1 前言
湿地与海洋、森林并称为地球三大生态系统, 是支撑人类社会持续发展不可或缺的基础。由于湿地退化速度远大于其他生态系统[1], 并且湿地生态系统健康状况影响着与其相连的陆地生态系统和水域生态系统健康, 进而影响区域或流域的生态安全[2], 湿地生态系统健康研究已经受到广泛关注, 成为生态系统健康研究领域的新方向[3]。美国环保局在20世纪90年代从响应指标、暴露指标、栖息环境指标、干扰因子等方面开展了河口湿地生态健康方面评价工作, 并将其结果应用于湿地管理和规划[4]。澳大利亚联邦科学与工业研究组织针对流域环境的特点, 从环境背景、环境变化趋势、经济变化趋势等方面建立了流域健康诊断指标体系, 从而实现了对流域湿地生态系统健康的量化评价[5]。崔保山等对国内外湿地生态系统健康评价研究进展进行综合分析, 探讨了湿地生态系统健康的各种表述和确定指标, 较详细地阐述了湿地生态系统健康的时间尺度特征, 并建立了湿地生态系统健康评价指标体系的理论、方法与案例[6]。随着遥感和地理信息技术的日趋成熟, 遥感和地理信息技术被广泛地应用到湿地健康评价中。Ji 和Ma 开发了基于GIS 的湿地脆弱度 收稿日期:2009204217; 修订日期:2009208220
基金项目:国家自然科学基金(40701172) , 北京市科技计划项目(D[1**********]801) , 国家科技支撑项目
(2008BAC34B01) 和河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放基金。
作者简介:蒋卫国(19762) , 男, 湖南衡阳人, 博士, 讲师。从事遥感与GIS 在湿地生态与水文的应用研究。
E 2mail :jwg @ires 1cn
1666地 理 研 究28卷评估模型, 对城市湿地在潜在的人类干扰下的健康状况进行了定量分析[7]。蒋卫国利用3S 技术和压力-状态-响应模型(PSR ) 提出了一套湿地生态系统健康评价指标体系、评价方法及评价模型, 并对湿地生态系统健康进行评价结果及其时空格局进行了分析[8]。Kevin 等在全球尺度上讨论了对地观测遥感技术对全球湿地监测和评价作用[9]。
传统的湿地健康评价主要利用直接观测和模型模拟的方法开展[10], 在宏观尺度上相对不足。近些年, 尽管对河流、湖泊、水库等类型湿地从流域和景观角度建立了湿地生态系统健康评价指标[11～13], 但是此类研究评价对象主要针对于单一湿地类型, 而对多种湿地类型组成的复杂湿地生态系统健康研究得较少, 完整的评价体系。, 综合遥感与地理信息系统技术、, 从湿地水文、湿地生态、, , 研模型, 2211 洞庭湖位于中国湖南省东北部, 是湘、资、沅、澧四水交汇区, 是长江中游重要吞吐湖泊, 为我国第二大淡水湖。洞庭湖区内湖泊、河道纵横, 洲滩广泛发育, 水草广布, 具有典型的湿地特征。洞庭湖区包括东洞庭湖国家级自然保护区、西洞庭湖城市湿地公园、南洞庭湖国际湿地自然生态保护区, 其周边地区是我国的湿地保护和恢复重点区域。本文选取的洞庭湖区范围包括湖南省的岳阳市、岳阳县、临湘市、华容县、南县、沅江市、汨罗市、湘阴县、益阳市、益阳县、澧县、临澧县、津市市、安乡县、常德市、汉寿县等16个县市, 总面积约为258万hm 2(图1)
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图1 研究区域示意图
Fig 11 Study region
212 数据来源
研究主要数据为多源遥感数据、基础地理数据、湿地监测数据及社会经济统计数据,
6期蒋卫国等:洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价 1667基础地理数据主要包括国家1∶25万数字地形图数据、行政区边界、数字高程等要素。其中, 以1995年及2000年的美国L ANDSA T 卫星遥感图像为基础提取了湿地类型、土地利用与植被指数等指标; 以土地利用数据为基础提取了人类干扰度、土地利用变化、景观指数及弹性度指数等指标; 以湿地监测数据为基础分析了湿地蓄水深度、土壤中污染物含量等指标; 以社会经济统计数据为基础分析了湿地人口及社会干扰等指标。
3 研究方法与技术
311 研究理论
采用O ECD (联合国经济合作开发署) -状态-响应2State 2Re 2sponse , PSR ) 框架模型[14,15], 地具有一定的压力, , 的变化做出响应, [] , 湿地生态系统健康状态由系统活力、。湿地生态系统健康(Wetland E 2co h , W E H ) 的表现形式为:
W E H =P ×S ×R
式中, W E H 为生态系统健康指标, P 为系统压力, S 为系统状态, R 为系统响应。 湿地生态系统健康状态(Wetland Ecosystem Healt h State , WEHS ) 的表现形式为:
W E H S =V ×O ×R ×F
式中, W E H S 为生态系统健康状态指标, V 为系统活力; O 为系统组织指数, 是系统组织的相对程度0～1间的指数. 它包括结构和多样性; R 为系统弹性指数, 是系统弹性的相对程度0～1间的指数; F 为湿地生态系统的服务功能, 是服务功能的相对程度0～1间的指数。
312 指标体系
在联合国经济合作开发署建立的压力-状态-响应(PSR ) 框架模型的基础上, 从湿地水文、湿地生态、湿地环境、遥感与地理信息系统等方面, 根据湿地生态系统健康评价指标的选取原则、评价模型、评价要素的可表1 湿地生态系统健康评价指标体系操作性, 建立湿地生态系统健康评价指标体T ab 11 The index of w etlands ecosystem health 系, 明确指标定义、指标特征、指标获取方PSR 指标评价指标指标获取方式式及来源、指标相关参数、指标量化标准等人口密度社会经济数据压力指标() 内容表1。人类干扰指数土地利用数据 压力指标主要是反映自然因素和人类活活力植被指数遥感数据计算动对湿地生态环境的干扰, 由于自然干扰没多样性指数湿地数据派生
斑块标准差湿地数据派生有固定的规律, 且难以有效地度量, 本文中组织斑块密度湿地数据派生只考虑人类活动的影响, 选用人口密度和人状态指标平均分维度湿地数据派生类干扰指数作为压力指标。状态指标用来反
弹性平均弹性度湿地数据推算映湿地生态系统自身的结构和功能, 从活
蓄水量监测资料计算力、组织、弹性、服务功能4个方面来度功能污染物负荷监测资料计算量。生态系统的活力是指它的活动性、新陈
响应指标湿地变化面积比例土地数据推算代谢和初级生产力, 主要是生态系统的生产
1668地 理 研 究28卷能力, 大量的遥感研究表明, 植被的生产能力与植被指数具有明显的正相关, 因此, 选择植被指数值作为衡量生产能力的主要指标。组织主要是指系统的复杂性, 常通过生物多样性和结构的复杂性来反映, 在本文中主要通过景观多样性、斑块标准差、斑块密度、平均分维度等景观指数指标反映组织指标。健康的湿地生态系统应在受到压力的情况下, 有能力保持结构和功能的稳定, 在评价过程中, 根据不同地物覆盖对湿地生态弹性的贡献不同, 把不同湿地类型进行生态弹性分级用来反映湿地生态系统的恢复力。湿地的功能包括生产功能和服务功能, 本文选择湿地的蓄水功能及污染物去除功能来表示湿地的功能。响应指标即湿地生态系统受到人类干扰时, 出现的一系列变化, 本文中选择湿地变化面积比例作为一个指标。
313 参数反演与提取
利用多源遥感信息、, 地等土地利用类型进行提取, 、湿地组织结构、, 参数。
, 通过各种计算方法, 得到洞庭湖区个县市的人口密度、人类干扰指数、植被指数、多样性指数、斑块标准差、斑块密度、平均分维度、平均弹性度、蓄水量、污染物负荷及湿地变化面积比例等11个评价指标的矢量数据层及属性数据库。
314 评价方法
对事物的优劣进行评价, 有相对评价方法与绝对评价方法两种方法, 考虑到对于许多指标的绝对值尚无成熟的定论, 本研究对单指标的分析采用相对评价的方法。根据各区域相对的优劣程度, 确定单指标的分值, 再加权求和, 得到综合评价值:
n
X =
i =1W i ×Pi ∑
式中X 为被评价对象得到的综合评价值, 取值范围为0～1, n 为评价指标个数, W i 为第i 评价指标的权重, Pi 为第i 指标标准化后的值。最终按照综合评价值的高低排序, 将各县市湿地生态系统的健康指数按照等间距划分为五级:一级为湿地面临的压力很大、结构状态很差、变化响应很大、健康状况极差, 二级为湿地面临的压力较大、结构状态较差、变化响应较大、健康状况较差, 三级为湿地面临的压力、结构状态、变化响应、健康状况等都一般, 四级为湿地面临的压力较少、结构状态较好、变化响应较少、健康状况相对较好, 五级为湿地面临的压力很少、结构状态很好、变化响应很少、健康状况相对很好。
湿地生态系统健康评价的11个指标的权重采用层次分析法及专家判断进行确定, 它们的权重依次为:0115、0115、0112、01054、01054、01036、01036、0112、0109、0109、011。315 技术路线
以多源遥感数据、基础地理数据、湿地监测数据及社会经济数据等为基础, 通过数据处理与分析、评价指标体系建立、评价指标参数反演与提取, 建立用于湿地生态系统健康评价的数据集, 结合层次分析法、综合评价法及压力-状态-响应(PSR ) 概念框架模型等评价方法, 利用地理信息系统技术, 建立湿地生态系统健康评价模型, 对其评价结果进行综合分析。具体的技术路线如图2。
6期蒋卫国等:洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价 1669
图2 技术路线
Fig 12 Flow chart
4 结果分析
表2 湿地生态系统健康等级构成百分比(%) 根据湿地生态系统健康综合
T ab 12 The percent of w etlands ecosystem health class 评价结果, 利用地理信息系统软
评价结果一级二级三级四级五级件制作湿地生态系统面临的压力
压力62544250图、状态图、变化响应图及湿地
状态03843190生态系统综合健康图(图3～图
响应8206666) , 并统计湿地生态系统五个等健康0675190级分布面积百分比(表2) 。
从空间分布格局来看:洞庭湖区湿地生态系统压力分布不规律, 沅江市、岳阳县、临湘市与临澧县的湿地生态系统面临人类干扰及承受人口压力相对较少, 益阳市、益阳县、岳阳市、南县与安乡县的湿地生态系统面临人类的压力较大, 其他县市面临人类干扰压力适中。洞庭湖区湿地生态系统状态以沅江市及湘阴县为中心向四周逐渐变差, 这表明沅江市及湘阴县湿地初级生产活力较好、湿地内部组织结构完整、湿地斑块丰富多样、湿地恢复弹性较好、湿地蓄水及净化功能较强, 而其他县市相对来说湿地生态系统状态较差。
洞庭湖区湿地生态系统变化响应以沅江市为中心向四周逐渐变大加剧。洞庭湖区湿地生态系统综合健康以沅江市、湘阴县与岳阳县为中心向四周逐渐变差。洞庭湖区湿地生态系统的综合健康集中在三级, 即湿地生态系统的结构完整, 系统尚可维持, 但敏感性强, 已有少量的生态异常出现, 需要有关部门及时调整管理方针, 切实保护湿地生态系统。沅江市、湘阴县与岳阳县生态系统健康较好, 这表明该区域的湿地生态系统在较少的人类干扰压力下、系统内部组织结构完整、湿地的生产及服务功能较好、湿地变化响应较少、湿地健康可持续。益阳县湿地健康较差, 湿地生态系统已经出现缺陷并开始退化, 如不加以
1670地 理 研 究28卷重视, 该地区的湿地生态系统健康将继续恶化, 进而影响人类的生活和健康。
洞庭湖湿地生态系统健康状况构成中, 洞庭湖区31%的湿地面临人类干扰压力较大, 19%的湿地状态较好, 82%的湿地生态系统发生很大变化。据遥感统计, 1995～2000年洞庭湖区有1460hm 2湿地转变为非湿地, 湿地的总面积在人类活动的干预下逐渐缩小。湿地综合健康较差(二级) 、一般(三级) 和较好(四级) 的区域分别占总面积的6%、75%和19%, 缺乏健康最好及最差的区域, 3/4区域的湿地健康一般。这说明整个洞庭湖区湿地生态系统健康不是很好, 受到人类干扰影响较大、湿地生产与服务功能有所退化、湿地破坏较严重, 应该高度重视洞庭湖区湿地生态系统的保护、治理与恢复, 促进湿地生态系统健康可持续发展。
5 结论
本文根据湿地生态系统的特点, 以湿地生态系统健康为基础理论, 综合利用遥感、野外实测和社会统计等多源数据, 以压力—状态—响应模型为主线, 设计了湿地生态系统健
6期蒋卫国等:洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价 1671康评价指标体系和评价模型, 实现了洞庭湖湿地生态系统健康的评价, 并探讨了该区域湿地生态健康的时空分布规律及其影响因素, 为湿地资源保护与利用提供一定的科学依据。 洞庭湖区湿地生态系统健康较差、一般和较好的区域分别占总面积的6%、75%和19%, 健康状况集中在三级(相对一般) , 尽管该区域的湿地生态结构基本完整且系统尚可维持, 但已有少量的生态异常出现, 并且该区域的湿地生态系统对人类干扰的敏感性较强, 受到人类干扰影响较大、湿地生产与服务功能退化趋势较严重, 应该高度重视洞庭湖区湿地生态系统的保护、治理与恢复, 促进湿地生态系统健康可持续发展。
致谢:, 中, 参考文献:
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1672地 理 研 究28卷
Assessment and analysis of w etland ecosystem
health in Dongting Lake
J IAN G Wei 2guo 1,2, PAN Y ing 2zi 3,4, HOU Peng 1,2, L I Xue 1,2,
J I Wei 5, ZH EN G Jian 2rui 6
(11Key Laboratory of Environment Change and Natural Disaster , MO E , Beijing Normal ,
Beijing 100875, China ; 2. Academy of Disaster ,
MOCA &MO E , Beijing Normal , 31School of Geography , Beijing , , 4. Chinese Research Academy of 100012, China ;
5. G of Kansas City , Missouri , USA ;
, Southwest University , Chongqing 400715, China )
are one of t he mo st important ecosystems on Eart h and t he major fea 2t ure of t he landscape in almo st all part s of t he world , which is very important to t he sus 2tainable develop ment of ant hropogenic society at a regional or global scale. Taking Dongting Lake as a st udy region , t his paper firstly established evaluation indicators of wetland healt h concerning hydrology , ecology and environment according to t he feat ure of wetlands and principle of PSR (Pressure 2State 2Response ) model. Seco ndly , multi 2tempo 2ral remote sensing data were acquired by TM (Thematic Mapper ) sensor onboard of Amer 2ican Landsat satellite system , geograp hical data , land use/cover data , field detection data and social statistic data. Thirdly , special information of each evaluatio n indicator was ex 2t racted from different data sources and analyzed. Finally , a PSR model supported by GIS was used to evaluate and analyze wetland ecosystem healt h. The result s show t hat t he are 2as wit h better , generic and worse healt h co nditions account for 19%, 75%and 6%of t he total area respectively , and t hat t here are no areas wit h best and worst healt h conditio ns. The wetland eco system healt h co ndition is better in Xiangyin County , Yuanjiang County and Yueyang County. The healt h condition of Y iyang County is worse. The ot her counties belong to t he average grade of healt h.
K ey w ords :Dongting Lake ; wetland ; eco system ; healt h ; assessment