文章信息
- 永智丞, 刘吉平, 司薇
- YONG Zhicheng, LIU Jiping, SI Wei
- 向海退化盐沼湿地修复效果评估
- Assessment of rehabilitation effect of the degraded salt marsh wetlands in Xianghai
- 生态学报. 2020, 40(20): 7401-7409
- Acta Ecologica Sinica. 2020, 40(20): 7401-7409
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201901090078
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文章历史
- 收稿日期: 2019-01-09
- 网络出版日期: 2020-08-27
2. 吉林师范大学资源保护与利用研究所, 四平 136000
2. Institute of Resource Conservation and Utilization, Jilin Normal University, Siping 136000, China
湿地是地球上水陆间相互作用的独特生态系统, 是地球上生产力最高的生态系统之一[1]。它具有重要而独特的生态环境与经济功能, 可以改变小气候、防止洪水和为各种动物、植物提供栖息地, 对人类具有重大意义[2]。世界湿地面积仅占地球表面积的6%, 却为世界上20%的生物提供生境[3]。现今越来越多的湿地遭到破坏, 退化湿地的保护与修复引起广大学者和社会的关注[4]。针对退化湿地, 国内外开展了大量湿地修复工程, 但对于修复效果评估缺乏统一的方法, 对于退化湿地修复效果评价较少[5-7]。我国对退化湿地的生态修复效果的研究主要集中于富营养化湖泊及城市湿地的生态修复效果评估方面[8-9], 而在国际上, 继《国际湿地公约》颁布以来, 美国开展了大量相关工作, 并取得一定的成效, 例如采用基底恢复技术, 同时对湿地恢复效果进行评估[10]。美国的水利科技部、农业部也对此展开大量研究[11-12]。国内现有的针对退化湿地修复效果评估体系中, 大部分存在评价指标过于单一, 主要针对某个或某几个指标进行评价, 缺乏综合评价, 同时缺乏系统而完善的评价指标体系[13-14]。近年来, 在湿地修复与重建技术多采用见效快、作用期短的工程措施, 而对于作用期长、效果稳定的生物修复措施的研究多集中于定性研究, 量化数据缺乏[15-17]。本文以向海自然保护区中的仙鹤岛作为研究区域, 以遥感与地理信息系统为技术支撑, 以2015和2017年野外植物样方、生态环境调查数据为基础, 利用层次分析法构建湿地修复效果评估模型, 构建3个综合指标和19个评价因子在内的湿地评价指标体系, 为湿地恢复与管理提供支持。
1 研究区与方法 1.1 研究区概况向海位于松嫩平原西部, 科尔沁草原中部(图 1), 地理坐标为:122°05′—122°31′E, 44°85N—45°19′N。北邻洮南市, 西接内蒙古自治区科尔沁右翼中旗, 东距通榆县城67km, 北距白城市95km, 包括向海乡全部、同发牧场、兴隆山、四井子以及乌兰花香的一部分, 地貌类型主要以平原为主。该地气候主要为温带季风气候, 雨热同期, 降水量较少, 多年平均降水量为370—450mm, 多年平均蒸发量为900—1100mm。全年的蒸发量大于降水量, 水分的亏损量较大。向海保护区在20世纪70年代末期, 湿地的面积为32359hm2, 而目前湿地面积减少了近1/3[18], 造成了生物多样性减少, 土地盐碱化等问题。
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图 1 向海自然保护区以及仙鹤岛位置图 Fig. 1 Location Map of Xianghai Nature Reserve and Xianhe Island |
本文选择仙鹤岛作为研究示范区(122°20′12″—122°20′25″E, 45°1′24″—45°1′32″N), 选取5.61hm2的湿地作为湿地修复示范区, 对向海退化湿地修复效果进行评估。仙鹤岛位于向海自然保护区中部的实验区且为旅游景区, 人为破坏程度较强, 水文连通性差, 土地盐碱化较为严重, 多围栏放牧, 湿地破坏严重, 对湿地生物生境造成威胁。本文2015年通过生物、工程措施对向海自然保护区的仙鹤岛进行改造, 通过香蒲、芦苇、睡莲等植物移栽方式进行植物修复, 对向海退化湿地修复效果进行评估。
1.2 研究方法 1.2.1 指标选取基于压力-状态-响应机制, 选取反映湿地修复效果的评价指标。“压力-状态-响应”机制(Pressure-State-Response, 简写为P-S-R)是由联合国经济合作和开发组织(OECD)联合国环境规划署(UNEP)共同提出的环境概念模型[19]。在“压力-状态-响应”机制中, “压力”指人类农业生产、生活和发展畜牧业对湿地环境造成的负担, “状态”指人类过度的农业生产以及发展畜牧业对湿地状态造成的变化, 这种变化又影响着湿地生态修复, “响应”指人类通过各种管理策略对这些变化和压力做出反应, 使湿地沿着健康的方向发展。
水禽数量是反映湿地修复效果的重要指标, 水禽数量的多少直接反映当地湿地生态环境的好坏[20];湿地斑块数量等指标直接反映湿地现状, 鱼类对湿地水环境要求较敏感[21];植物生物量和植物盖度等指标是反映湿地修复效果的重要因素;水质综合污染指数是评价水环境质量的一种重要指标, 是反映湿地环境好坏的风向标[22-23]。本文在湿地修复效果评价中主要运用水禽数量、水质综合污染指数、植物生物量等指标形成“压力-状态-响应”模型进行分析, 综合评价湿地生态系统。结合向海地区的仙鹤岛实际情况及可获取情况, 根据各指标的量化特征, 明确所包含因素、各因素之间的相互关系, 将农田率、盐碱率、放牧牛羊数作为压力指标;将斑块类型面积、分形维数、斑块数量、斑块密度、斑块聚集度、土壤盐度指数、水质综合污染指数为状态指标;将植物盖度、植物生物量、植物物种丰富度、水禽种类、水禽数量、鱼类重量、NDVI指数、Simpson多样性指数、Shannon-wiener多样性指数作为响应指标。
1.2.2 模型的构建本文基于压力-状态-响应机制[24], 选取反映湿地修复效果的指标进行监测, 所监测的指标包括压力指标、状态指标以及响应指标。在此基础上利用层次分析方法, 构建湿地修复效果评估模型, 对退化湿地修复效果进行评估。以遥感与地理信息系统为技术支撑, 以2015和2017年野外植物样方和生态环境调查数据为基础, 利用层次分析法构建湿地修复效果评估模型, 对湿地修复效果评估技术进行评价。根据上述压力-状态-响应指标, 结合公式对其进行数据标准化, 使得数值处于0—1之间。
标准化:
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式中, i为样本数, m为年份
1.3 数据获取与处理首先对2015年和2017年遥感影像进行解译, 获得土地利用图, 分为林地、草地、水域、农田、盐碱地等类型土地。盐碱率、农田率等指标, 根据土地利用图计算得出;分形维数、湿地斑块数量等湿地景观指标, 通过Fragstats等软件计算得出;NDVI等指数通过ENVI软件计算得出;植物生物量、植物盖度等指标, 利用植物样方调查手段得出, 具体见表 1。通过对2015年与2017年各评价监测指标进行数据标准化处理, 得到2015年与2017年仙鹤岛典型植物群落的评价指标值, 并结合公式对其进行标准化, 其中负向指标需要取其数值的倒数再进行标准化, 计算出修复示范区典型植物群落的面积与修复示范区面积之比, 然后与其指标权重相乘并累加, 从而得到修复示范区的湿地修复效果值。
指标 Index |
获取与处理方式 Acquisition and processing mode |
|
压力指标 | 盐碱率 | 研究区向外缓冲5000m的盐碱地面积比上缓冲区的面积 |
Pressure index | 农田率 | 研究区向外缓冲5000m的农田面积比上缓冲区的面积 |
放牧牛羊栏数 | 每年5—8月, 每月3次, 每次3d对仙鹤岛修复示范区的放牧牛羊数进行统计。 | |
状态指标 Status index |
斑块类型面积 | ![]() CA为某一种湿地类型的面积;aij表示湿地斑块ij的面积;i为某种湿地类型;j为某单个斑块 |
分形维数 | FRAC=2ln(P/4)/ln(A) P为斑块周长, A为斑块面积 |
|
湿地斑块数量 | NP=Ni Ni 为景观中i类型斑块数 |
|
湿地斑块密度 | PD=N/A×10000×100 N为第i类景观要素的总面积;A为所有景观的总面积 |
|
湿地斑块聚集度 | gii为相应景观类型的相似邻接斑块数量 | |
土壤盐度指数 | 每年5—8月进行土壤样品采集并通过土壤盐分测定仪获得 | |
水质综合污染指数 | 每年5—8月实地测量计算 Pi=Ci/Si 式中Pi为i污染物的污染指数;Ci为i污染物实测浓度平均值(mg/L或个/L);Si为i污染物评价标准值(mg/L或个/L)。 |
|
响应指标 Response index |
植物盖度 | 利用植物样方调查手段计算植被在地面的面积占统计区总面积的百分比 |
植物生物量 | 利用植物样方调查手段计算单位面积的湿地范围内存在的湿地植物的总质量 | |
植物物种丰富度 | 利用植物样方调查手段计算R=S式中, R为物种丰富多样性, S为每个样地出现的物种数 | |
水禽种类 | 每年5—8月在示范区定期进行观测并记录, 得出水禽种类 | |
水禽数量 | 每年5—8月在示范区进行实地测量并记录, R=S式中, R为物种丰富多样性, S为每个样地出现的物种数 | |
鱼类重量 | 每年5—8月对仙鹤岛修复示范区及周围湖泊内鱼类重量进行测定, 捕捞采用60cm×60cm的地笼, 傍晚布设地笼, 待第2d清晨收笼, 将所收集的鱼类装入盛有95%酒精的自封袋中, 带回实验室统一称重 | |
NDVI指数 | NDVI=(NIR-R)/(NIR+R) (—1≤NDVI≤1)进行总和标准化, NIR代表近红外波段的反射率信息, R代表红波段反射率信息。 |
|
Simpson多样性指数 | ![]() |
D为Simpson多样性指数, S为物种数目, Pi为个体数占群落中总个体数的比例 |
Shannon-wiener多样性指数 | ![]() |
H′为Shannon-wiener多样性指数, S为物种数目, Pi为第i种植物的重要值 |
将所有要素按照最高层(目标层)—若干中间层(准则层)—最底层(措施层)的原则排列起来, 绘制层次结构图(图 2)。
![]() |
图 2 层次分析法结构示意图 Fig. 2 The schematic diagram of the analytic hierarchy process |
本文将PSR模型引入到湿地修复效果评估中来, 结合湿地修复效果评估的需要, 根据该模型层次结构(图 2), 通过构造判断矩阵、层次单排序、层次总排序以及一致性检验等步骤, 采用层次分析法分别计算各评价指标对湿地修复效果评估的权重, 通过一致性检验, 得到以下计算结果(表 2—表 5), 并最终得出每个评价指标的最终权重值(表 6)。
压力指标 Pressure index |
状态指标 Status index |
响应指标 Response index |
Wi | |
压力指标Pressure index | 1.00 | 0.33 | 0.25 | 0.12 |
状态指标Status index | 3.00 | 1.00 | 0.50 | 0.32 |
响应指标Response index | 4.00 | 2.00 | 1.00 | 0.56 |
CR=0.0176<0.1 |
压力指标 Pressure index |
盐碱率 Salinization rate |
农田率 Farmland rate |
放牧牛羊数量 Number of cattle and sheep |
Wi |
盐碱率Salinization rate | 1.00 | 0.33 | 0.50 | 0.16 |
农田率Farmland rate | 3.00 | 1.00 | 2.00 | 0.54 |
放牧牛羊数量Number of cattle and sheep | 2.00 | 0.50 | 1.00 | 0.30 |
CR= 0.0088<0.1 |
状态指标 Status index |
斑块类 型面积 |
分形 维数 |
斑块 数量 |
斑块 密度 |
斑块 聚集度 |
植物 生物量 |
植物 盖度 |
水质综合 污染指数 |
土壤盐度 指数 |
Wi |
斑块类型面积Patch type area | 1.00 | 2.00 | 2.00 | 2.00 | 2.00 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.0938 |
分形维数Fractal dimension | 0.50 | 1.00 | 2.00 | 2.00 | 0.50 | 0.33 | 0.33 | 0.33 | 0.33 | 0.0576 |
斑块数量Number of plaques | 0.50 | 0.50 | 1.00 | 2.00 | 0.50 | 0.33 | 0.25 | 0.25 | 0.25 | 0.0448 |
斑块密度Patch density | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 1.00 | 0.50 | 0.33 | 0.25 | 0.33 | 0.17 | 0.0379 |
斑块聚集度Plaque aggregation | 0.50 | 2.00 | 2.00 | 2.00 | 1.00 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.33 | 0.0769 |
植物生物量Plant biomass | 2.00 | 3.00 | 3.00 | 3.00 | 2.00 | 1.00 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.1253 |
植物盖度Plant coverage | 2.00 | 3.00 | 4.00 | 4.00 | 2.00 | 2.00 | 1.00 | 0.50 | 0.50 | 0.1558 |
水质综合污染指数 Comprehensive pollution index of water quality |
2.00 | 3.00 | 4.00 | 3.00 | 2.00 | 2.00 | 2.00 | 1.00 | 0.50 | 0.1760 |
土壤盐度指数Soil salinity index | 2.00 | 3.00 | 4.00 | 6.00 | 3.00 | 2.00 | 2.00 | 2.00 | 1.00 | 0.2320 |
CR=0.0272<0.1 |
响应指标 Response index |
水禽 种类 |
水禽 数量 |
鱼类 重量 |
植物 生物量 |
植物 盖度 |
植物物种 丰富度 |
NDVI 指数 |
Simpson 多样性 指数 |
Shannon- wiener 多样性指数 |
Wi |
水禽种类Waterfowl species | 1.00 | 0.50 | 0.25 | 0.50 | 0.25 | 0.50 | 0.33 | 0.33 | 0.33 | 0.0388 |
水禽数量Number of waterfowl | 2.00 | 1.00 | 0.25 | 0.50 | 0.33 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.33 | 0.0512 |
鱼类重量Fish weight | 4.00 | 4.00 | 1.00 | 3.00 | 2.00 | 3.00 | 2.00 | 2.00 | 2.00 | 0.2269 |
植物生物量Plant biomass | 2.00 | 2.00 | 0.33 | 1.00 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.0674 |
植物盖度Plant coverage | 4.00 | 3.00 | 0.50 | 2.00 | 1.00 | 3.00 | 2.00 | 2.00 | 2.00 | 0.1801 |
植物物种丰富度 Plant species richness |
2.00 | 2.00 | 0.33 | 2.00 | 0.33 | 1.00 | 0.50 | 0.50 | 0.50 | 0.0752 |
NDVI指数NDVI index | 3.00 | 2.00 | 0.50 | 2.00 | 0.50 | 2.00 | 1.00 | 0.50 | 0.50 | 0.1004 |
Simpson多样性指数 Simpson diversity index |
3.00 | 2.00 | 0.50 | 2.00 | 0.50 | 2.00 | 2.00 | 1.00 | 0.50 | 0.1171 |
Shannon-wiener多样性指数 Shannon-wiener diversity index |
3.00 | 3.00 | 0.50 | 2.00 | 0.50 | 2.00 | 2.00 | 2.00 | 1.00 | 0.1429 |
CR=0.0271<0.1 |
目标层Target layer | 准则层Criteria layer | 对象层Object layer | 权重Weight |
湿地修复效果评估 | 压力指标 | 盐碱率 | 0.0199 |
Assessment of wetland restoration effect | 农田率 | 0.0658 | |
放牧牛羊数量 | 0.0362 | ||
状态指标 | 斑块类型面积 | 0.0300 | |
分形维数 | 0.0184 | ||
斑块数量 | 0.0143 | ||
斑块密度 | 0.0121 | ||
斑块聚集度 | 0.0246 | ||
土壤盐度指数 | 0.0741 | ||
水质综合污染指数 | 0.0563 | ||
植物盖度 | 0.1503 | ||
植物生物量 | 0.0777 | ||
响应指标 | 植物物种丰富度 | 0.0420 | |
水禽种类 | 0.0217 | ||
水禽数量 | 0.0286 | ||
鱼类重量 | 0.1267 | ||
NDVI指数 | 0.0561 | ||
Simpson多样性指数 | 0.0654 | ||
Shannon-wiener多样性指数 | 0.0798 |
通过计算可知, 压力指标权重为0.1219, 状态指标权重为0.2298, 响应指标权重为0.6483。由此说明, 在湿地修复效果评估体系中, 响应指标对其影响较大。在压力指标中, 农田率和放牧牛羊数所占比重均超过0.03, 这说明农田率和放牧牛羊数这两个指标在压力指标中影响较大, 表明人类过度的农业生产活动和放牧牲畜对湿地环境产成了一定的压力。在状态指标中, 土壤盐度指数和水质综合污染指数所占比重均超过0.05, 这说明土壤盐度指数和水质综合污染这两个指标在状态指标中影响较大, 表明由于人类的过度农业活动和过度放牧对土壤质量和水体质量造成了不良的变化。在响应指标中, 植物盖度在评价指标中权重较大, 超过了0.15, 这说明了植物盖度这个指标在湿地修复效果评估中影响较大, 表明在湿地修复过程中, 通过香蒲、芦苇等植物移栽方式进行植物修复, 进而恢复湿地生境的植被覆盖率和植被多样性。而盐碱率、分形维数、斑块数量和斑块密度在评价指标中权重较小, 均不超过0.02, 这说明了盐碱率、分形维数等这四个指标在湿地修复效果评估中影响较小。
2.2 评价指标监测结果通过1.3数据获取与处理方法得出仙鹤岛典型植物样方等评价指标的监测结果, 如表 7。
指标index | 2015年 | 2017年 | 变化率Change rate /% |
盐碱率Salinization rate/% | 0.6198 | 0.3198 | -48.40 |
农田率Farmland rate/% | 13.1257 | 6.4335 | -50.99 |
放牧牛羊数Number of cattle and sheep/头 | 196 | 174 | -11.22 |
斑块类型面积Patch type area/hm2 | 1.882 | 1.9446 | 3.33 |
分形维数Fractal dimension | 1.3277 | 1.3113 | -1.24 |
斑块数量Number of plaques | 18 | 18 | 0 |
斑块密度Patch density/(个/km2) | 176.3686 | 176.3686 | 0 |
斑块聚集度Plaque aggregation | 94.7197 | 94.7764 | 0.06 |
土壤盐度指数Soil salinity index | 1384 | 1262 | 8.82 |
水质综合污染指数Comprehensive pollution index of water quality | 1.15 | 1.05 | -8.70 |
植物盖度Plant coverage/% | 21.17 | 30.87 | 45.83 |
植物生物量Plant biomass/g | 74.17 | 93.07 | 25.48 |
植物物种丰富度Plant species richness | 2.00 | 2.33 | 16.67 |
水禽种类Waterfowl species/种 | 13 | 21 | 61.54 |
水禽数量Number of waterfowl/(只/次) | 146 | 205 | 40.41 |
鱼类重量Fish weight/(g/次) | 645.4 | 758.2 | 17.48 |
NDVI指数NDVI index | 0.2757 | 0.3362 | 21.94 |
Simpson多样性指数Simpson diversity index | 0.4469 | 0.4952 | 10.81 |
Shannon-wiener多样性指数Shannon-wiener diversity index | 0.6377 | 0.7389 | 15.87 |
由表 7可知, 与2015年相比, 仙鹤岛修复样方2017年植被盖度由2015年的21.17%增长到30.87%, 增长了9.7%, 增长率为45.83%。仙鹤岛植物群落指标均呈现增长趋势, 为较好的变化特征, 说明该区湿地植物长势较好, 植被覆盖率提高, 植物多样性有所恢复。与2015年相比, 仙鹤岛2017年水禽种类由2015年的13种增长到21种, 增长了8种, 增长率为61.54%, 说明该区湿地生态环境得到明显改善。与2015年相比, 2017年仙鹤岛修复示范区农田率、盐碱率均呈现下降趋势, 说明退耕还湿对退化湿地的修复有较好的效果, 退化湿地修复效果较为明显。
2.3 湿地修复效果与2015年相比, 2017年修复示范区湿地修复效果值由0.4481最终增长到0.5537, 增长率达到了23.5662%(见表 8)。
年份Year | 郊果值Effect value |
2015 | 0.4481 |
2017 | 0.5537 |
变化率Change rate /% | +23.5662 |
通过向海自然保护区生态移民、禁牧政策以及控制游客数量等保护区的其他管理条例, 2017年修复示范区湿地的放牧牛羊数、农田率等指标有所下降;通过湿地恢复工程, 与2015年相比, 2017年修复示范区湿地的植物盖度、鱼类重量等指标有所增加。修复示范区修复效果值的增加, 主要是由于压力和响应指标这两个综合指标起着重要作用。
3 结论与讨论 3.1 结论(1) 本文构建了内陆盐沼湿地修复效果评估模型, 该模型基于压力-状态-响应机制, 采取层次分析方法, 将农田率、盐碱率、放牧牛羊数作为压力指标;将斑块类型面积、分形维数、斑块数量、斑块密度、斑块聚集度、植物盖度、植物生物量、土壤盐度指数、水质综合污染指数为状态指标;将NDVI指数、水禽数量、水禽种类、鱼类重量、植物生物量、植物盖度、植物物种丰富度、Simpson多样性指数、Shannon-wiener多样性指数作为响应指标, 其评价方法可以有效地评价退化湿地修复效果。
(2) 与2015年相比, 2017年修复示范区湿地修复效果值最终增长率达到了23.5662%, 表明该湿地修复效果明显。湿地修复效果值的增加, 主要是由于受到农田率、盐碱率等指标的负作用影响以及植物盖度、鱼类重量等指标因素所起到的正作用影响。
3.2 讨论本文利用层次分析法构建湿地修复效果评估模型, 构建了3个综合指标和19个评价因子在内的湿地评价指标体系, 综合评价湿地生态系统, 在选取指标方面, 每一层的指标都可以在一定程度上客观的反映退化湿地生态修复效果, 例如压力指标中的农田率与盐碱率在恢复后对湿地恢复的压力减少, 恢复效果值明显增加等。
李伟等[25]在对北京翠湖湿地的生境恢复及效果评估过程中就采用了综合的指标进行评估。研究区内湿地水环境质量提升, 湿地基质质量提升, 湿地植被种类和盖度明显增加, 湿地水禽种类和数量增加, 这些综合评价指标都可以反映湿地生境的恢复程度。而层次分析法是基于综合湿地指标并根据恢复指标赋予权重进行计算最后得出恢复效果值, 更具有可信度。满卫东等[26]在1990—2015年三江平原生态功能区水禽栖息地恢复评价研究中, 综合遥感和地理信息系统技术、熵值法与水禽栖息地适宜性评价方法来确定指标的权重, 能够对水禽栖息地适宜性进行快速、有效的评估, 并可以客观、科学地掌握三江平原生态功能区不同时期水禽栖息地适宜性级别的时空演变特征。刘奕彤等[27]在对基于鸟类栖息地的江口鸟洲湿地适宜性评价中以保护鸟类栖息地为基础选取9个影响指标, 构建湿地适宜性评价体系, 更具客观性和真实性。而本文构建了3个综合指标和19个评价因子在内的湿地评价指标体系, 选取指标全面, 综合评价湿地生态系统。
由于受到经费和时间等方面的限制, 本文构建的内陆盐沼湿地修复效果评估模型还不够完善, 一些监测指标的选取还有欠缺, 例如水文—土壤养分等指标还很缺乏。在将来的退化湿地修复效果评价方面, 需要进一步监测水文指标和土壤养分等指标, 并借鉴国外现有的湿地修复理论与评估方法, 进一步连续跟踪监测生态修复示范区内各种生物生境特征的季节变化和年际变化, 积累更多的实际监测数据, 采用更加系统的评价指标体系, 在后续工作需加强跟踪监测, 针对不同时期不同样地进行对比, 更为全面地对生态修复效果进行科学评估。
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