文章信息
- 艾锦辉, 方小山, 张雪霏, 范存祥
- AI Jinhui, FANG Xiaoshan, ZHANG Xuefei, FAN Cunxiang
- 湿地公园健康评价指标体系构建与应用———以广州海珠国家湿地公园二期为例
- Construction and application of wetland park health evaluation index system: a case study on the phase Ⅱ of Guangzhou Haizhu National Wetland Park
- 生态学报. 2024, 44(14): 6111-6129
- Acta Ecologica Sinica. 2024, 44(14): 6111-6129
- http://dx.doi.org/10.20103/j.stxb.202310152233
-
文章历史
- 收稿日期: 2023-10-15
- 网络出版日期: 2024-05-11
2. 亚热带建筑与城市科学全国重点实验室, 广州 510640;
3. 广州市景观建筑重点实验室, 广州 510640;
4. 广州海珠湿地国家长期科研基地, 广州 510640
2. State Key Laboratory of Subtropical Building and Urban Science, Guangzhou 510640, China;
3. Guangzhou Municipal Key Laboratory of Landscape Architecture, Guangzhou 510640, China;
4. Guangzhou Haizhu wetland National Long-term Scientific Research Base, Guangzhou 510640, China
湿地被誉为“地球之肾”, 具有独特的水文、土壤、植被和生物特征[1—2], 在城市自然环境中扮演着不可或缺的角色, 发挥着调节城市气候、涵养水源、维持碳循环、保持生物多样性等重要作用, 并提供着不可替代的生态服务功能[3—10]。在快速城市化背景下, 建设湿地公园是保护和管理湿地的重要举措[11]。近年来城市区域内湿地公园建设如火如荼, 但因城市化和人口聚集受到严重破坏, 导致湿地减少与损失速率加快[12—13], 如高度城市化的珠三角地区湿地公园数量逐年增加, 至2021年已建成120处[14], 却始终面临外部干扰与环境限制。虽然湿地保护恢复工作陆续开展并引起重视[15], 但由于缺乏对湿地公园健康的评估方法, 管理方或设计者往往难以科学且有效地指导湿地公园建设与优化, 亟需一种有效方法评估湿地公园健康以实现可持续发展, 这对其保护、规划与管理起重要作用[16—18]。
为此, 国内外学者开展了大量相关研究。在国外, 研究对象多为大尺度湿地生态系统, “健康”概念经历了土地[19]、景观[20]、生态系统健康[21]等发展演变, 认为健康的生态系统可以为人类提供持续且良好的生态系统服务功能, 并在时间维度上具有维持活力、组织结构和对外部胁迫的恢复能力等特征, 强调其稳定性、功能性与可持续性[22]。评价方法上多应用美国环保署(EPA)根据研究尺度提出的景观、快速和集中现场评估3级评价方法[23], 确立相应评价指标体系评估湿地健康状态, 并将评估结果运用于湿地管理与规划工作中。21世纪后, 不断进步的技术手段与数学方法被运用于湿地健康评价工作中, 如Hasani等[24]提出一种基于模糊推理系统(FIS)的新的AI模型评估方法对伊朗Kanibarazan和Choghakhor湿地进行评估;Singh等[25]运用多时相遥感数据动态评估印度新拉姆萨尔湿地健康状态;Steinbach等[26]运用GIS与遥感技术, 以湿地利用强度(WUI)作为指标自动评估东非湿地健康状态。
在国内, 研究对象涉及湿地生态系统与湿地公园, 指示物种法与指标体系法作为健康评价的主要手段被广泛运用。其中, 指示物种法强调湿地生态功能的健康状态, 如Yang等[27], Liu等[28]分别以植物生物完整性指数(V—IBI)、景观多指标指数(LMI)评估鄱阳湖湿地健康状态。指标体系法则更关注不同因素作用下对湿地健康的综合影响(表 1)。
评价体系 Evaluation model |
主要内容 Content |
优势 Strengths |
劣势 Weaknesses |
应用 Application |
参考文献 References |
PSR模型 PSR model |
含导致系统变化的驱动因素、结构和功能状态指标, 以及人类为改变系统状态或对人类行为的反应而采取的措施, 并衍生出PSER、DPSIR、DPSIRM等模型 | 易操作、易调整关系明确 | 目标导向不明确, 难以细致指导湿地公园设计 | 大尺度 | [29—34] |
湿地公约监测指南 Ramsar convention monitoring guidelines |
关注湿地生态系统的生态特征变化, 包括已发生、正在发生或将要发生, 涉及水、土壤、植被等具体指标 | 考虑过程变化 | 仅关注湿地生态特征, 缺乏其他内容与地域性 | 多尺度 | [35] |
VOR模型 VOR model |
生态系统活力-组织力-恢复力, 综合考虑生物物理、社会经济、人类健康等范畴, 以及一定的时间、空间范畴 | 反映区域生态系统内各子系统的健康状态 | 以遥感数据指标为主, 针对性较差 | 中小尺度 | [36—37] |
生态特征-功能整合性-社会政治环境 Functional integrity-ecological character-social environment model |
基于湿地生态系统自身属性, 含湿地协调发展的外在功能表现、生态系统结构和内在功能、政策法规和公众参与等因素对湿地的重视和理解程度 | 考虑湿地生态系统属性特点 | 指标类型与数量较多, 缺乏外部与人为干扰 | 区域尺度 | [9, 38—39] |
结构-功能指标法 Structure-function index method |
考虑物种类群的组织水平、尺度、指示物种间的相互作用等, 并借鉴一些常规的化学、湖沼学、生理学、生态学和毒理学手段 | 关注湿地内部要素、结构与功能 | 缺乏人类与社会因素 | 中小尺度 | [40] |
其他综合评价指标体系 Other comprehensive evaluation index models |
基于不同评价目的, 构建包含多种不同准则或因素的健康评价模型, 如“环境-景观-社会”、“水环境-土壤-生物-景观-社会”、“生境-景观-服务”、“要素-景观-社会”、“物理-生物-化学”等 | 涵盖多种评价角度与目的, 从多种角度考虑湿地健康 | 模型多样, 标准不一, 且缺乏一定设计指导性 | 多尺度 | [41—46] |
PSR模型即压力-状态-响应模型;PSER模型即压力-状态-效应-响应模型;DPSIR模型即驱动力-压力-状态-影响-响应模型;DPSIRM即驱动力-压力-状态-影响-响应-管理模型;VOR模型即生态系统活力-组织-恢复力模型 |
如多位学者[29—34]均采用PSR模型(压力-状态-响应)对其研究对象开展健康评价。付元祥等[41]、李春涛等[42]分别构建涵盖环境、景观、社会三方面的评价模型对云南洱源西湖、合肥塘西河等湿地公园开展景观健康评价。张洺也等[43]从水环境、土壤、生物、景观和社会5方面评估宁夏阅海国家湿地公园健康状态。Fang等[44]基于PSR模型, 提出一种有效的生境-景观-服务(HLS)的概念模型, 进一步拓宽评价体系的多元化。在相关规范与技术导则上, 可知湿地公园建设与管理多为“建设前评估-规划设计-建设后评估反馈”的模式, 评估方法以定量化为主, 评估内容广泛, 强调整体、全面且多元以了解湿地公园健康状态, 但其主要目的仅是完成验收, 时效往往为一年、三年乃至五年一次, 即“满足标准即可”, 而湿地公园的发展是长期、持续且动态的, 需加强健康评价对湿地公园设计与管理的指导性。综上, 目前仍存在评价体系众多、指标庞杂、标准不一等问题[6, 47—48], 较少考虑湿地公园特性, 未形成标准的、适用于湿地公园的综合健康评价体系[49]。因此, 构建城市区域湿地公园综合健康评价体系成为必要。
海珠国家湿地公园(以下简称“海珠湿地”)是我国特大城市中心区最大的, 也是广州首个国家湿地公园, 被誉为“广州绿心”, 处于珠三角水鸟生态廊道的主廊道上[50—51], 它的建设与发展对于完善和优化广州城市生态网络体系具有重要意义。湿地公园健康对于其可持续发展至关重要, 评价其健康状态并分析影响因素有助于更好地认识和协调湿地公园与社会经济发展之间的关系[46, 52]。本研究以历经多次改造修复的海珠湿地核心区域二期为研究对象, 一是基于“健康”内涵、PSR模型与专家反馈, 构建了适用且可操作的城央湿地公园健康评价指标体系, 为处于珠三角乃至华南地区高密度城区且面临外部干扰的湿地公园提供了一个利于管理与设计优化指导的综合健康评价指标体系;二是对二期进行健康评价, 明确其健康状态并分析主要影响因素, 进而提出针对性优化建议, 为海珠湿地保护修复、可持续发展规划和区域湿地公园健康评估与优化提供参考。
1 研究区概况海珠湿地(113°18′40″—113°21′50″E, 23°02′58″—23°04′53″N)位于广州市海珠区东南部, 占地面积约1100hm2, 其中湿地面积为937.46hm2, 呈现以珠江三角洲河涌、内湖等湿地与半自然果林镶嵌交混的复合湿地系统, 内有39条大小河道纵横交错, 并通过石榴岗河、塘涌等与珠江相连[53](图 1)。
![]() |
图 1 海珠国家湿地公园二期场地平面图 Fig. 1 Site plan of the Guangdong Guangzhou Haizhu National Wetland Park (GGHNWP) Ⅱ |
海珠湿地按海珠湖、一、二、三和四期依次建设与发展。其中, 二期于2014年开放, 面积约203hm2, 位于石榴岗河以南、新光快速以东, 具有悠久发展历史和独特生态价值的垛基果林湿地面积占比达73.5%。对比其他分期, 二期以“自然、野趣、多样性”为定位, 已在土华涌北侧、南丫围涌等区域开展试点改造修复工作[54], 现处于生态修复后期, 对其进行健康评价具有典型性, 既是对多年来已进行修复实践工作的二期健康状态监测, 也是对未来二、三、四期保护、修复与改造设计的重要指导依据。
2 数据来源与研究方法 2.1 数据来源(1) 实地调研。2023年2月11日至17日于二期进行野外数据采集, 水体数据通过在主要水道、果林水渠、排水口等设置15个测点(图 2), 现场测量水深、水位、流速等数据, 取样沉淀后观察测量不同测点水质情况, 做颜色、气味、pH、COD、TDS等检测, 并记录有关生态功能中水文调节、净化能力、洪水调控的相关设施;土壤数据通过现场测量辨别并记录土壤类型及其理化性质(颜色、性状、pH等);动、植物数据通过管理方统计资料并采用《全国湿地资源调查技术规程》中的方法进行现场调研记录, 获取本土树种、水生植物、本土与入侵植物情况等数据, 并记录相关鸟类栖息地;结构数据采用中国科学院遥感与数字地球研究所网站2021年卫星遥感影像(Landsat), 分辨率为30 m, 运用ENVI 5.3、ArcGIS 10.2、Fragstats 4.2等软件进行几何校正、影像增强、裁剪等预处理, 依据影像特征、场地平面与实际调研确定。
![]() |
图 2 调研路线与测点位置 Fig. 2 Research route and location of sampling points |
(2) 统计资料。生态功能数据通过实地调研、软件处理及相关统计资料, 获取水陆面积比、水文调节能力、水位等数据;科研宣教、经济生产功能数据通过访谈管理者与相关统计资料如《海珠年鉴》, 对内部科研、宣教设施、人数及基础与配套设施、生产效益、收入支出比值进行统计。
(3) 问卷调查。通过对管理方、游客进行问卷调查, 发放200份问卷并回收195份, 结合现场调研, 了解湿地恢复工程实施情况、游客对于海珠湿地、垛基果林的认知与保护意愿及法规贯彻力度、管理机构与方式;游客容量则通过面积法与现场测量进行估算。
2.2 湿地公园健康评价指标体系构建 2.2.1 评价指标体系构建湿地公园是十分复杂的“自然-经济-社会”复合系统, 评价体系应在可操作情况下涵盖结构、功能、社会等因素[55—56], 以表征内部指标的相互关系与层次结构和外部指标的影响。在遵循指导性、整体性、地域性、可操作与易获取、可定量化、可被管理方及设计者认可与应用等原则的基础上, 本研究基于湿地“健康”内涵、指标梳理与相关评价模型, 以稳定性对应湿地结构、功能性对应湿地功能、可持续性对应外部社会等因素, 并邀请华南相关专家进行两轮指标筛选反馈, 构建了城央湿地公园综合健康评价指标体系, 共包含3准则11因素40指标(表 2)。一级准则层为稳定性、功能性、可持续性;二级因素层明确评价客体, 稳定性包括水体、土壤、植物、动物、结构等5方面湿地内部组成元素与结构;功能性包括生态、安全、科研宣教、经济生产等湿地主要服务功能;可持续性涵盖湿地保护与湿地管理两方面。该体系综合考虑湿地结构、功能与社会可持续等内外部因素, 体现了生态系统健康的自然、经济和社会因素之间的关系。
目标层 Target level |
准则层 Criterion level |
因素层 Factor level |
指标层 Index level |
指标说明 Indicator instructions |
数据来源 Data sources |
湿地公园健康A Wetland park health A |
B1稳定性 | C1水体特征 | D1水质类别 | 通过pH、COD、水体可见度等要素, 基于地表水环境质量标准[57]对湿地水文做出评价, 得到水质等级 | 水样检测、调查数据 |
D2水体富营养化程度 | 表征水体污染程度, 通过水体透明度进行初步判断 | ||||
D3水深 | 构成湿地环境的主要因素, 可通过器材观测与测量 | ||||
D4流速 | 影响水体内pH、营养盐等物质的分布, 通过自制器材测量获取数据 | ||||
C2土壤特征 | D5土壤性状 | 考虑土壤的有机质、盐分含量等指标, 珠江三角洲土壤耕层平均有机质含量为2.08%[58], 结合土壤类型划分来衡量, 定性定量进行评判 | 土壤检测、调查数据 | ||
D6土壤pH | 表示土壤的酸碱度 | ||||
D7土壤透水率 | 指土壤的入渗水量与渗透速率, 可表征水文与植物环境的状况 | ||||
C3植物特征 | D8本土树种比例 | 反映地域植被特色, 以覆盖率百分比定量描述其健康状态 | 调查、统计数据 | ||
D9植物多样性 | 以园内植物物种种类与整个珠三角区域植物种数的比值来定量衡量 | ||||
D10水生植物比例 | 包括耐湿、挺水、浮水、沉水及漂浮植物, 其变化可影响水文、水质情况。以定性定量相结合的方式进行评判 | ||||
D11入侵物种 | 入侵物种会威胁场地生物多样性与湿地健康状态, 以入侵物种种类数量代表湿地的受入侵程度 | ||||
D12树木健康状况 | 通过树冠缺损率、叶色、虫害、枯枝数量、树木损伤及干基腐朽情况进行定性研究, 本研究中特指果树健康状况 | ||||
C4动物特征 | D13鸟类种类 | 以园内鸟类种数占地区总种数的比例进行定量描述 | 调查、统计数据 | ||
D14鸟类栖息地条件 | 鸟类多样性因栖息地环境的良好营造而增加, 通过园内栖息地面积、退化率与现状定性评判 | ||||
C5结构特征 | D15斑块密度 | 单位面积斑块数, 即PDi =NPi/A×10000×100, 其中PD为景观类型i的斑块密度, NPi为景观类型i的斑块数量, A为i的总面积(个/100hm2) | 遥感影像、调查数据 | ||
D16斑块类型 | 通过现场调研定性描述, 观察并记录不同外貌或性质且具有一定内部均质的空间单元 | ||||
D17景观多样性指数 | 反映景观要素、结构组成与功能复杂程度的定量指标, 即, ![]() |
||||
D18景观均匀度指数 | 各斑块类型数量或面积分布的均匀程度, 即SHEI= ![]() |
||||
D19廊道类型 | 不同于两侧基质的狭长线性地带 | ||||
D20廊道宽度 | 不同于两侧基质的地带宽度 | ||||
D21廊道密度 | 廊道数量与区域总面积的比值, CDi=Li/Ai, CDi为廊道密度, Li为总廊道长度, Ai为区域总面积 | ||||
B2功能性 | C6生态功能 | D22水文调节 | 以坑塘加沟渠面积占整个园区面积的比值表示 | 调查、统计数据 | |
D23净化能力 | 可结合周边水质与浮岛情况进行评判, 以净化污水为主 | ||||
D24水陆面积比 | 指园内湿地水域和陆地的比值, 比值高低影响湿地公园的生态效益 | ||||
C7安全功能 | D25水位 | 表示水位高度与波动情况 | 调查、统计数据 | ||
D26洪水调控 | 通过调研现场工程来定性评判, 如筑堤、筑闸等 | ||||
D27侵蚀控制 | 湿地土壤的风、水蚀变化率等状况 | ||||
C8科研宣教功能 | D28科研设施 | 以科研投资的花费或实际经济效益来估算 | 调查数据 | ||
D29科研人数 | 以在湿地进行科研的人数以及科研合作机构数量评判 | ||||
D30宣教设施 | 以宣传教育设施数量、投入成本等表示 | ||||
C9经济生产功能 | D31生产性植物比例 | 以生产性植物占比表示 | 调查、统计数据 | ||
D32生产效益 | 湿地公园年收获量及变化率 | ||||
D33收入支出比值 | 收入与支出的比例, 反映经营情况 | ||||
B3可持续性 | C10湿地保护 | D34湿地法规贯彻力度 | 表示针对该区域湿地的法规制定与实施情况 | 调查数据 | |
D35管理机构健全程度 | 表示湿地管理机构以及管理人员和技术人员岗位的健全程度 | ||||
D36湿地恢复工程实施 | 表示受损湿地恢复工程的实施情况 | ||||
D37人类干扰指数 | 以建设用地面积占总面积的比重来表反映湿地受人类活动影响的强度 | ||||
C11湿地管理 | D38基础配套设施建设 | 表示湿地管理站、道路系统、监测设施等设施情况以及是否根据公园规范湿地公园设施设计结合不同的公园规模及湿地公园设计规范、设施建设要求进行设置 | 调查数据 | ||
D39湿地保护意识 | 表示湿地科研知识、保护教育思想在游客、周边居民中的普及程度 | ||||
D40游人容量 | 一定时空范围内湿地公园所能容纳的游人数量 |
层次分析法(AHP)是一种多目标决策分析方法, 广泛运用于生态评价中[59]。通过邀请15位华南地区专家(湿地生态专家、管理者、设计师各5位, 多为广东省湿地保护协会专家委员会成员), 根据1—9级标度法对两两指标的相对重要性进行评判, 并利用yaahp 10.3软件构建判断矩阵计算指标权重(图 3, 表 3)。其中, λmax为判断矩阵最大特征根, CR为判断矩阵一致性, 需检验CR是否通过一致性检验, 即CR<0.1[60—61]。所有矩阵均通过一致性检验(表 4—7)。
![]() |
图 3 湿地公园健康评价模型构建 Fig. 3 Construction of wetland park health evaluation system |
标度Scale | 含义Meaning | 标度Scale | 含义Meaning | |
1 | 表示A、B两因素相比, A与B同等重要 | 7 | 表示A、B两因素相比, A比B强烈重要 | |
3 | 表示A、B两因素相比, A比B稍重要 | 9 | 表示A、B两因素相比, A比B极端重要 | |
5 | 表示A、B两因素相比, A比B明显重要 | 2, 4, 6, 8 | 表示上述相邻评分判断的中间值 | |
说明:如果是B对A的重要性则是标度的倒数 |
A | B1 | B2 | B3 | A | B1 | B2 | B3 | |
B1 | 1.000 | 1.875 | 2.458 | B3 | 0.407 | 0.545 | 1.000 | |
B2 | 0.533 | 1.000 | 1.833 | λmax=3.013, CR=0.000 < 0.1 |
B1 | C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | B1 | C1 | C2 | C3 | C4 | C5 | |
C1 | 1.000 | 2.625 | 2.367 | 2.500 | 1.442 | C4 | 0.400 | 1.101 | 0.471 | 1.000 | 1.317 | |
C2 | 0.381 | 1.000 | 1.358 | 0.908 | 1.158 | C5 | 0.694 | 0.863 | 0.615 | 0.759 | 1.000 | |
C3 | 0.423 | 0.736 | 1.000 | 2.125 | 1.625 | λmax=5.200, CR=0.050 < 0.1 |
B2 | C6 | C7 | C8 | C9 | B2 | C6 | C7 | C8 | C9 | |
C6 | 1.000 | 5.000 | 4.625 | 5.375 | C8 | 0.216 | 0.395 | 1.000 | 2.153 | |
C7 | 0.200 | 1.000 | 2.533 | 3.325 | C9 | 0.186 | 0.301 | 0.465 | 1.000 | |
λmax=4.188, CR=0.063 < 0.1 |
B3 | C10 | C11 | B3 | C10 | C11 | |
C10 | 1.000 | 1.000 | C11 | 1.000 | 1.000 | |
λmax=2.000, CR=0.000 < 0.1 |
由于评价指标数量较多且不同, 缺乏一定可比性。为使研究更科学合理, 本文综合国家标准规范[57]、已有成果[2, 9, 17, 31, 38—39, 44, 62—66]历史资料及专家评判制定各指标健康分级评价标准(表 8), 按照很健康(Ⅰ), 健康(Ⅱ), 亚健康(Ⅲ), 脆弱(Ⅳ), 疾病(Ⅴ)5个等级分别赋予5—1的分值。
指标Index | 评价级别Evaluation level | ||||
很健康/(Ⅰ) Relatively healthy |
健康/(Ⅱ) Healthy |
亚健康/(Ⅲ) Subhealthy |
脆弱/(Ⅳ) Unhealthy |
疾病/(Ⅴ) Morbid |
|
D1 | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅳ | Ⅴ |
D2 | 透明度在0.9—1.2m | 透明度在0.7—0.9m | 透明度在0.5—0.7m | 透明度在0.2—0.5m | 透明度小于0.2m |
D3 | 0.5—2m | 2—2.5m | 2.5—3m | 3—3.5m | >3.5m或<0.5m |
D4 | >0.3m/s | 0.2—0.3m/s | 0.15—0.2m/s | 0.08—0.15m/s | <0.08m/s |
D5 | 有机质含量在﹥15g/kg;全含氮量阈值范围>3% | 有机质含量在13—15g/kg;全含氮量阈值范围2.5%—3% | 有机质含量在11—13g/kg;全含氮量阈值范围2%—2.5% | 有机质含量在9—11g/kg;全含氮量阈值范围1.5%—2% | 有机质含量在 < 9g/kg;全含氮量阈值范围 < 1.5% |
D6 | pH值在5.5—7 | pH值在4—5.5或7—9 | pH值在2.5—4或9—10.5 | pH值在<2.5或>10.5 | 植物无法存活 |
D7 | >0.35cm/h | 0.225—0.35cm/h | 0.125—0.225cm/h | 0.025—0.125cm/h | <0.025cm/h |
D8 | >40% | 30%—40% | 20%—30% | 10%—20% | <10% |
D9 | >40% | 30%—40% | 20%—30% | 10%—20% | <10% |
D10 | 覆盖度在15%—20%且多样性>40% | 覆盖度在20%—35%且多样性在30%—40% | 覆盖度在25%—30%且多样性在20%—30% | 覆盖度在30%—40%且多样性在10%—20% | 覆盖度<15%或>40%或多样性<10% |
D11 | 0—1种 | 1—2种 | 3—4种 | 4—6种 | 6—7种 |
D12 | 树冠饱满, 叶色正常, 无虫害、枯枝、树干损伤腐朽等 | 树冠缺损率5%—10%, 叶色正常, 虫害<10%, 枯枝较少, 树干损伤腐朽<5% | 树冠缺损率10%—25%, 叶色较正常, 虫害在25%—50%, 枯枝少, 树干损伤腐朽<10% | 树冠缺损率<75%, 叶色不正常, 虫害在50%—75%, 枯枝较多, 树干损伤腐朽<20% | 树冠缺损率>75%, 叶色不正常, 虫害>75%, 枯枝多, 树干损伤腐朽>20% |
D13 | 科数>15, 属数>49, 种数>93 | 科数14—15, 属数46—49, 种数83—93 | 科数10—14, 属数31—46, 种数56—83 | 科数5—10, 属数16—31, 种数29—56 | 科数 < 5, 属数 < 16, 种数 < 29 |
D14 | >30ha, 破坏或者退化率 < 2% | 破坏或者退化率2%—5% | 破坏或者退化率5%—8% | 破坏或者退化率8%—12% | < 1.5ha, 破坏或者退化率>12% |
D15 | 0—2个/km2 | 2—10个/km2 | 10—20个/km2 | 20—40个/km2 | >40个/km2 |
D16 | 修复保育区>33%, 功能活动区 < 20% | 修复保育区25%—33%, 功能活动区20%—25% | 修复保育区10%—25%, 功能活动区25%—33% | 修复保育区 < 10%或功能活动区>33% | 无明确分区 |
D17 | >2 | (1.8, 2] | (1.6, 1.8] | (1.4, 1.6] | (0, 1.4] |
D18 | >0.8 | (0.7, 0.8] | (0.6, 0.7] | (0.5, 0.6] | (0, 0.5] |
D19 | 种类、宽度明显, 园路有三级分级 | 种类、宽度明显, 二级分级 | 种类明显, 二级分级 | 种类明显, 无分级 | 种类单一, 无分级 |
D20 | >30m | 20—30m | 10—20m | 5—10m | 0—5m |
D21 | (0.038, 0.05] | (0.028, 0.038] | (0.018, 0.028] | (0.01, 0.018] | [0.002, 0.01] |
D22 | >20% | 15%—20% | 10%—15% | 5%—10% | < 5% |
D23 | 浮岛数量占汇水面积>5% | 浮岛数量占汇水面积在3%—5% | 浮岛数量占汇水面积在1%—3% | 浮岛数量占汇水面积在0—1% | 浮岛数量占汇水面积为0 |
D24 | (14, 19] | (10, 14] | (6, 10] | (2, 6] | (0, 2] |
D25 | 年变化幅度在0.1—0.3m | 年变化幅度在0.3—0.5m | 年变化幅度在0.5—0.7m | 年变化幅度在0.7—0.9m | 年变化幅度在>0.9m |
D26 | 强 | 较强 | 一般 | 较弱 | 无调控能力 |
D27 | 无水土流失, 侵蚀变化率≤0 | 水土流失不明显, 0—3% | 部分水土流失, 3%—6% | 较严重, 6%—9% | 很差, >9% |
D28 | 经费多, 足够科研设施 | 较多, 少数设施 | 适中, 少数设施 | 较低, 设施无法满足 | 基本无经费, 无设施 |
D29 | ≥15%的生态或科学人员 | <15%的生态或科学人员 | 无生态人员, 但有≥15%的科学人员 | 无生态人员, 但有<15%的科学人员 | 无相关领域科研人员 |
D30 | 投入经费多, 形式多样, 可见度高, 参与游客数量多 | 投入经费较多, 形式以展示为主, 可见度较高, 参与游客数量较多 | 投入经费适中, 形式较为单一, 游客参与度一般 | 较低投入经费较低, 形式较为单一, 可见度低, 游客很少参与 | 基本没有经费投入, 形式只有展示形式, 仅有一两处可见, 游客基本不参与 |
D31 | >20% | 15%—20% | 10%—15% | 5%—10% | < 5% |
D32 | 年收获量增加, 一般>6% | 年收获量保持稳定增加, 介于2%—6% | 年收获量介于-2%—2% | 年收入量逐渐减少, 介于2%—6% | 产品年收入量减少幅度较大, 减少率>6% |
D33 | 呈正增长模式且>6% | 呈正增长模式且介于2%—6% | 介于-2%—2% | 呈负增长模式且介于2%—6% | 呈负增长模式且>6% |
D34 | 认真贯彻 | 比较认真 | 部分贯彻 | 简单对付 | 完全搁置 |
D35 | 管理机构合理, 人员素质高, 配置科学 | 较合理, 素质较高 | 一般, 且人员缺乏必要培训 | 素质不高, 管理不善 | 落后或无管理机构 |
D36 | 规模大 | 规模较大 | 规模一般 | 规模较小 | 无恢复工程 |
D37 | < 5% | 5%—15% | 15%—25% | 25%—30% | >30% |
D38 | 完全满足湿地公园常规设施标准 | 个别不符合 | 基本符合 | 少数符合 | 不符合 |
D39 | 强, >50%的周边人群具有保护意识 | 较强, 40%—50%的周边人群具有保护意识 | 一般, 30%—40%的周边人群具有保护意识 | 较差, 20%—30%的周边人群具有保护意识 | 差, <20%的周边人群具有保护意识 |
D40 | >250m2/人 | 200—250m2/人 | 150—250m2/人 | 100—150m2/人 | 50—100m2/人 |
根据各指标评分与权重, 采用加权平均法计算湿地公园综合健康指数(CEI), 进而判定其整体健康水平, 公式如下:
![]() |
式中, Wi为第i个指标的归一化权重, Pi为第i个指标的评分。
3 结果与分析 3.1 各评价指标的权重评价指标权重越大, 反映该指标越重要, 对湿地公园健康状态的影响也越大。由表 9可知, 在准则层中, 权重排序为稳定性(0.5094)>功能性(0.3046)>可持续性(0.1860), 即稳定性为影响湿地公园健康的主要准则。从稳定性看, 水体特征权重值是土壤、植物、动物、结构等特征权重值的2倍左右, 反映水体作为主要构成要素对湿地公园整体健康影响程度之深;从功能性看, 生态功能权重较大, 体现湿地以生态为主这一基本原则;从可持续性看, 湿地管理和湿地保护对湿地健康的长期维持同等重要。
准则层 Criterion level |
权重值 Weight |
因素层 Factor level |
权重值 Weight |
归一化权重 Normalized weight |
指标层 Index level |
权重值 Weight |
归一化权重 Normalized weight |
排序 Rank |
B1 | 0.5094 | C1 | 0.3461 | 0.1763 | D1 | 0.4453 | 0.0785 | 1 |
D2 | 0.3046 | 0.0537 | 5 | |||||
D3 | 0.1371 | 0.0242 | 17 | |||||
D4 | 0.1129 | 0.0199 | 20 | |||||
C2 | 0.1650 | 0.0841 | D5 | 0.4330 | 0.0364 | 7 | ||
D6 | 0.2540 | 0.0213 | 19 | |||||
D7 | 0.3130 | 0.0263 | 15 | |||||
C3 | 0.1948 | 0.0992 | D8 | 0.2007 | 0.0199 | 20 | ||
D9 | 0.3366 | 0.0334 | 10 | |||||
D10 | 0.1701 | 0.0169 | 23 | |||||
D11 | 0.1606 | 0.0159 | 25 | |||||
D12 | 0.1320 | 0.0131 | 30 | |||||
C4 | 0.1463 | 0.0745 | D13 | 0.4881 | 0.0364 | 7 | ||
D14 | 0.5119 | 0.0381 | 6 | |||||
C5 | 0.1478 | 0.0753 | D15 | 0.1903 | 0.0143 | 29 | ||
D16 | 0.1536 | 0.0116 | 31 | |||||
D17 | 0.1939 | 0.0146 | 28 | |||||
D18 | 0.1307 | 0.0098 | 34 | |||||
D19 | 0.1105 | 0.0083 | 35 | |||||
D20 | 0.1105 | 0.0083 | 35 | |||||
D21 | 0.1105 | 0.0083 | 35 | |||||
B2 | 0.3046 | C6 | 0.5902 | 0.1798 | D22 | 0.3311 | 0.0595 | 3 |
D23 | 0.3569 | 0.0642 | 2 | |||||
D24 | 0.3119 | 0.0561 | 4 | |||||
C7 | 0.2121 | 0.0646 | D25 | 0.4645 | 0.0300 | 12 | ||
D26 | 0.2972 | 0.0192 | 22 | |||||
D27 | 0.2383 | 0.0154 | 26 | |||||
C8 | 0.1229 | 0.0374 | D28 | 0.3111 | 0.0116 | 31 | ||
D29 | 0.2963 | 0.0111 | 33 | |||||
D30 | 0.3926 | 0.0147 | 27 | |||||
C9 | 0.0748 | 0.0228 | D31 | 0.3364 | 0.0077 | 39 | ||
D32 | 0.3501 | 0.0080 | 38 | |||||
D33 | 0.3136 | 0.0071 | 40 | |||||
B3 | 0.1860 | C10 | 0.5000 | 0.0930 | D34 | 0.2849 | 0.0265 | 14 |
D35 | 0.3073 | 0.0286 | 13 | |||||
D36 | 0.1759 | 0.0164 | 24 | |||||
D37 | 0.2319 | 0.0216 | 18 | |||||
C11 | 0.5000 | 0.0930 | D38 | 0.3449 | 0.0321 | 11 | ||
D39 | 0.3736 | 0.0347 | 9 | |||||
D40 | 0.2815 | 0.0262 | 16 |
在因素层中, 权重排序为:生态功能(0.1798)>水体特征(0.1763)>植物特征(0.0992)>湿地保护(0.0930)=湿地管理(0.0930)>土壤特征(0.0841)>结构特征(0.0753)>动物特征(0.0745)>安全功能(0.0646)>科研宣教功能(0.0374)>经济生产功能(0.0228)。生态功能、水体特征和植物特征的权重位居前三。在指标层中, 水质类别、净化能力、水文调节、水陆面积比、水体富营养化程度的权重位居前五, 分别为0.0785、0.0642、0.0595、0.0561、0.0537。各指标权重如下(表 9, 图 4—7)。
![]() |
图 4 因素层指标权重 Fig. 4 Distribution of the normalized weight for factor level |
![]() |
图 5 B1稳定性指标权重 Fig. 5 Distribution of the normalized weight for stability (B1) |
![]() |
图 6 B2功能性指标权重 Fig. 6 Distribution of the normalized weight for functionality (B2) |
![]() |
图 7 B3可持续性指标权重 Fig. 7 Distribution of the normalized weight for sustainability (B3) |
通过向专家、管理方及游客派发评测问卷进行对照与评价, 经计算得二期综合健康指数为3.7735, 呈“健康”状态。各指标评分如下(表 10、图 8)。
准则层 Criterion level |
分值 Value |
因素层 Factor level |
分值 Value |
指标层 Index level |
分值 Value |
准则层 Criterion level |
分值 Value |
因素层 Factor level |
分值 Value |
指标层 Index level |
分值 Value |
|
B1 | 3.4419 | C1 | 2.1067 | D1 | 2 | D21 | 3 | |||||
D2 | 1 | B2 | 3.7834 | C6 | 3.6151 | D22 | 4 | |||||
D3 | 5 | D23 | 5 | |||||||||
D4 | 2 | D24 | 2 | |||||||||
C2 | 4.3739 | D5 | 5 | C7 | 3.6544 | D25 | 3 | |||||
D6 | 5 | D26 | 4.4 | |||||||||
D7 | 3 | D27 | 4 | |||||||||
C3 | 3.5452 | D8 | 5 | C8 | 4.1244 | D28 | 4.4 | |||||
D9 | 5 | D29 | 4 | |||||||||
D10 | 1 | D30 | 4 | |||||||||
D11 | 1 | C9 | 3.9863 | D31 | 5 | |||||||
D12 | 4 | D32 | 3 | |||||||||
C4 | 5.0000 | D13 | 5 | D33 | 4 | |||||||
D14 | 5 | B3 | 4.6655 | C10 | 4.6759 | D34 | 4.8 | |||||
C5 | 3.8492 | D15 | 4 | D35 | 5 | |||||||
D16 | 5 | D36 | 4.8 | |||||||||
D17 | 3 | D37 | 4 | |||||||||
D18 | 4 | C11 | 4.6550 | D38 | 4 | |||||||
D19 | 4 | D39 | 5 | |||||||||
D20 | 4 | D40 | 5 |
![]() |
图 8 海珠湿地二期因素层健康评分 Fig. 8 Health score of indexs at factor level in GGHNWP Ⅱ |
由图 9可知, 水体特征呈“亚健康”状态, 并处于“脆弱”状态的边缘, 植物、结构特征呈“健康”状态, 土壤、动物特征呈“很健康”状态。其中, 二期水质类别呈“脆弱”阶段, 水体富营养化程度颇高, 垛基果林沟渠或水塘内水体在未与石榴岗河或土华涌及其支涌相互流通时多呈现静水状态, 一定程度上影响其生态功能;土壤特征中, 因长期且持续的堆泥成垛, 土壤熟化程度高, 土层厚且含有机物多;植物特征中, 二期植物种类繁多, 但水生植物比例较低, 且因引种大量植物及工程车辆来往导致入侵植物种类繁多, 影响场地自身植物结构;动物特征中, 经过相应规划实施与鸟类生境营造取得显著成效, 鸟类种类繁多;结构特征中, 因对场地形态进行较大改造, 斑块数增多, 密度大, 景观较为破碎。
![]() |
图 9 B1稳定性指标健康评分 Fig. 9 Health score of indexs for stability (B1) |
由图 10可知, 生态、安全、科研宣教、经济生产等功能均处于“健康”状态及以上。其中, 科研宣教功能处于健康与很健康的边缘。生态功能中, 水陆面积比得分仅为2, 除石榴岗河与土华涌外, 二期内部水域多数为沟渠和少数改造水塘, 需在不影响场地形态结构的前提下扩大水域范围, 增强水源流动;安全功能中, 除主要河涌外, 内部沟渠水位水深受到影响, 进而影响水生植物的生存环境;科研宣教功能中, 海珠湿地联合高等院校、科研机构、职能部门和NGO组织构建科研监测平台及其设置的监测测点为相关科研人员提供较多便利, 但在宣教设施上, 场地内目前有一定互动设施, 如二期南侧入口的互动装置, 但数量较少, 可进一步通过增设有趣的互动设施提高人们对海珠湿地及垛基果林的认知与关注度;经济生产功能上, 二期果树占比高, 果实产品常以公益或活动形式消耗, 一定程度上影响其收入来源。
![]() |
图 10 B2功能性指标健康评分 Fig. 10 Health score of indexs for functionality (B2) |
由图 11可知, 湿地保护与湿地管理呈“很健康”的状态。二期拥有健全且科学的管理机构, 认真落实相应法规与恢复实践工程, 内部设置大量科普展示牌向游客展示湿地、垛基果林、雨水花园等专业名词, 寓教于乐, 提高游客及周边居民湿地保护意识。然而在基础设施上, 评分虽为健康状态, 但经问卷反馈, 部分游客表示场地范围过大, 尽管有小巴士这一交通工具, 但仅可观赏却无法真正游玩, 建议优化游线或提供共享交通工具, 完善配套服务。
![]() |
图 11 B3可持续性指标健康评分 Fig. 11 Health score of indexs for sustainability (B3) |
与现有湿地健康评价体系相比, 本研究构建的“稳定性-功能性-可持续性”湿地公园健康评价指标体系, 在指标选用上, 40个指标通过文献梳理及多位广东省湿地保护协会成员专家经两轮筛选确定, 并在已有研究中多次使用, 如水质[37—38]、景观多样性[2, 65]、鸟类种类[34]、土壤性状[58]等, 均为可表征湿地生态系统健康的有效指标。其次, 基于“健康”内涵, 关注湿地公园内部结构要素稳定性、功能是否正常、是否受外部因素影响其可持续发展等方面并构建评价体系, 指标多数可量化, 可得到综合且全面的、具有指导性的评估结果, 对管理方与设计者具有积极影响。最后, 以所在团队曾运用不同模型进行健康评价的江门新会小鸟天堂国家湿地公园规划设计项目进行对比验证(表 11), 运用“稳定性-功能性-可持续性”评价模型的健康评分为2.8475, 与其余4种方法所得评分近似, 健康状态基本相同[44, 62], 进一步验证了该体系的可操作性、有效性与科学性。
时间Time | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2021年 | 2023年 | |
评价体系Evaluation model | 生态特征-功能整合性-社会政治环境 | PSR模型 | 结构-功能指标法 | 生境-景观-服务 | 稳定性-功能性-可持续性 | |
健康评分Health score | 0.6720 | 0.6390 | 2.8435 | 0.4643 | 2.8473 | |
健康状态Health status | 亚健康 | 健康与亚健康的边缘 | 亚健康 | 亚健康 | 亚健康 | |
评价级别Evaluation level | 很健康 | (0.9, 1.0] | (0.8, 1.0] | (4, 5] | 以模糊综合评价法计算隶属度函数 | (4, 5] |
健康 | (0.7, 0.9] | (0.6, 0.8] | (3, 4] | (3, 4] | ||
亚健康 | (0.5, 0.7] | (0.4, 0.6] | (2, 3] | (2, 3] | ||
脆弱 | (0.3, 0.5] | (0.2, 0.4] | (1, 2] | (1, 2] | ||
疾病 | [0, 0.3] | [0, 0.2] | [0, 1] | [0, 1] |
湿地生态系统是一个复杂的非线性系统, 系统结构与功能相互依存, 结构是功能的基础, 功能是结构的表现[9, 67]。从稳定性、功能性与可持续性探讨湿地公园健康, 使结构、功能、可持续三者有机融合, 在准则层, 稳定性(0.5094)是影响湿地公园健康状态的主要准则, 其后为功能性与可持续性, 说明建设湿地公园过程中应注重水体、土壤、动植物、结构等要素的状态。在因素层, 生态功能、水体、植物特征是关键因素, 三者相互影响, 良好的水体环境与植物状况是发挥湿地生态功能的基础, 而湿地保护与湿地管理等外部人为因素是使湿地公园健康可持续发展的重要手段。在指标层, 进一步凸显影响湿地公园健康状态的水体环境和生态功能的关键指标。对于海珠湿地或区域内其他湿地公园, 二期以湿地保育区、合理利用区、宣教展示区为主要功能, 强调自然野趣与生物多样性, 三、四期多为湿地保育区与恢复重建区, 以自然教育和农业示范为目标, 各期内部组分、功能近似且湿地类型相同, 而其他对象的结构与功能也均影响其健康状态, 因此, 在实践应用该体系时, 可根据评价对象适当调整部分指标及其健康阈值再加以运用, 进而从湿地公园各组成要素健康状态, 尤其是水体特征、生态功能和人为保护与管理等方面管护并优化湿地公园。
4.2 基于健康评价的海珠湿地二期优化管理建议健康评价是为了明确湿地公园健康状态与处于恶化或不良状态的预警指标, 从而指导湿地管理与优化, 以便更好的保护与利用湿地资源[68—69]。本研究构建的评价体系具有可操作、易获取且被相关人员应用等特点, 能够有效地将湿地公园健康评价指标与设计元素对应, 故基于二期评分较低指标与游客反馈, 首先, 针对水质、水体富营养化等问题, 通过水文恢复与水环境修复等举措进行优化, 其中水文恢复包括恢复水文连通性、水系控制、水道分级与重构等;水环境修复强调水质改善与水体置换等措施。二期内部分河涌及果林内部沟渠淤塞, 水文连通性降低, 故通过拓宽水道、挖除淤积物进行生态清淤, 实现水文连通。其后, 结合潮汐特征, 改变二期内部河涌水体流态, 变“往复流动”为“整体单向流动”, 提高水体自净能力, 利用水闸等基础设施的联合调控, 涨潮时引外江水入内水网, 通过水动力作用将内部水网水体排出, 进行水体置换, 进一步改善内部水网水质。
其次, 针对果树、水生、入侵植物等问题, 依据果树健康状态将果林划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ类区域, 采取“保护+提升+改造”三种措施并分区管护;在水生植物实际营建中, 需以乡土水生植物为主, 如可选择芦苇、菖蒲等体量较大的水生植物, 同时定期进行景观巡视和养护;对于生长旺盛的外来物种, 应采取物理与化学方法加以人工干预, 如二期中常见的薇甘菊, 可利用三叶鬼针草或幌伞枫的植物化感抑制作用进行生物防治[70]。
最后, 针对游线、活动及宣教设施设置等问题, 在场地南侧拓宽道路, 使主路环线闭合, 联通各个景点, 提供共享自行车站点满足游人需求;同时, 增加海珠湖公园与右下侧出入口, 提高二期可达性;设施上, 建议优化科普展示牌形式, 增加互动可能, 如南侧入口处设置的互动科普墙;活动规划上, 需持续地发挥海珠湿地“城市公共空间”的属性, 加强与高等院校、科研机构、NGO组织、职能部门的合作交流, 以特色观赏、体验、文化主题活动为载体提升游客湿地保护意识(图 12)。
![]() |
图 12 运行机制与活动策划 Fig. 12 Operation mechanism and event planning |
受时间精力及疫情等因素所限, 指标数据获取存在一定局限性, 单次评价无法全面判断湿地公园是否已达成熟状态, 后期需结合定期且持续的数据监测进行相应调整。研究展望为今后可在区域其他湿地公园实践应用并调整本研究评价体系, 也为相似研究评价体系构建、指标选取与完善提供参考。随着生态文明建设的不断推进, 针对区域乃至全国的湿地健康评估是确保其可持续发展的重要手段, 未来可进一步建立适用于各区域、各尺度、各类型湿地公园的、不同层面的健康评估体系, 以期更好地实现湿地资源的保护、管理与合理利用。
5 结论(1) 本研究构建的湿地公园健康评价体系包含3准则11因素40指标, 准则层权重排序为稳定性(0.5094)>功能性(0.3046)>可持续性(0.1860), 稳定性是影响湿地公园健康状态的主要准则。
(2) 海珠湿地二期综合健康指数为3.7735, 呈“健康”状态。在因素层中, 除水体特征健康评分为2.1067, 呈“亚健康”状态外, 其余10个因素均处于“健康”或“很健康”状态。
(3) 在因素层和指标层中, 影响二期健康状态的主要因素是生态功能与水体特征, 其中, 权重排序前5的主要指标为水质类别、净化能力、水文调节、水陆面积比、水体富营养化程度。
(4) 基于评价结果, 优化建议从水体修复、植物管护、园区管理等方面提升二期健康状态, 助力高品质国家湿地公园建设。
致谢: 广东省湿地保护协会胡慧建研究员、屈明教授级高工、刘小冬副教授和许自力老师、雷金睿副研究员对本文指标筛选和湿地公园健康评价指标体系构建工作给予帮助;广州海珠国家湿地公园对基础资料搜集及实地调研过程给予帮助,特此致谢。[1] |
李文, 王鑫, 潘艺雯, 刘以珍, 何亮, 张欢, 应智霞, 刘颖, 葛刚. 不同水淹深度对鄱阳湖洲滩湿地植物生长及营养繁殖的影响. 生态学报, 2018, 38(9): 3014-3021. DOI:10.5846/stxb201703280540 |
[2] |
徐烨, 杨帆, 颜昌宙. 基于景观格局分析的雄安城市湿地生态健康评价. 生态学报, 2020, 40(20): 7132-7142. DOI:10.5846/stxb201912202744 |
[3] |
陈展, 尚鹤, 姚斌. 美国湿地健康评价方法. 生态学报, 2009, 29(9): 5015-5022. |
[4] |
Na X D, Zang S Y, Zhang N N, Cui J. Impact of land use and land cover dynamics on Zhalong wetland reserve ecosystem, Heilongjiang Province, China. International Journal of Environmental Science and Technology, 2015, 12(2): 445-454. DOI:10.1007/s13762-013-0398-6 |
[5] |
Sharma B, Rasul G, Chettri N. The economic value of wetland ecosystem services: Evidence from the Koshi Tappu Wildlife Reserve, Nepal. Ecosystem Services, 2015, 12: 84-93. DOI:10.1016/j.ecoser.2015.02.007 |
[6] |
钱逸凡, 刘道平, 楼毅, 陈火春, 周固国, 陈国富. 我国湿地生态状况评价研究进展. 生态学报, 2019, 39(9): 3372-3382. DOI:10.5846/stxb201805181093 |
[7] |
Yang X, Liu S, Jia C, Liu Y, Yu C C. Vulnerability assessment and management planning for the ecological environment in urban wetlands. Journal of Environmental Management, 2021, 298: 113540. DOI:10.1016/j.jenvman.2021.113540 |
[8] |
刘瑞清, 李加林, 孙超, 孙伟伟, 曹罗丹, 田鹏. 基于Sentinel-2遥感时间序列植被物候特征的盐城滨海湿地植被分类. 地理学报, 2021, 76(7): 1680-1692. |
[9] |
舒远琴, 宋维峰, 马建刚. 哈尼梯田湿地生态系统健康评价指标体系构建. 生态学报, 2021, 41(23): 9292-9304. DOI:10.5846/stxb202010222696 |
[10] |
蒋卫国, 张泽, 凌子燕, 邓雅文. 中国湿地保护修复管理经验与未来研究趋势. 地理学报, 2023, 78(9): 2223-2240. |
[11] |
张嫣, 纪芳华, 裘鸿菲, 张群. 基于生态敏感性与适宜性耦合的湿地公园边界规划探究--以武汉东湖国家湿地公园为例. 中国园林, 2019, 35(11): 81-86. |
[12] |
郭子良, 张曼胤, 崔丽娟, 杨思, 王贺年, 魏圆云, 李梦洁. 中国国家城市湿地公园的建设现状及其趋势分析. 湿地科学与管理, 2018, 14(1): 42-46. |
[13] |
Mao D H, Wang Z M, Song K S, Yang H. Rescue urban wetlands for flood resilience. Nature, 2023, 624(7990): 42-42. |
[14] |
广东省自然资源厅, 广东省林业局. 广东省自然保护地规划(2021-2035). 2021.
|
[15] |
方小山, 王艺锦. 珠江三角洲城市群地区湿地公园生境营造途径思考. 西部人居环境学刊, 2019, 34(3): 42-52. |
[16] |
Fennessy M S, Jacobs A D, Kentula M E. An evaluation of rapid methods for assessing the ecological condition of wetlands. Wetlands, 2007, 27(3): 543-560. DOI:10.1672/0277-5212(2007)27[543:AEORMF]2.0.CO;2 |
[17] |
徐浩田, 周林飞, 成遣. 基于PSR模型的凌河口湿地生态系统健康评价与预警研究. 生态学报, 2017, 37(24): 8264-8274. DOI:10.5846/stxb201611152317 |
[18] |
游清徽, 刘玲玲, 方娜, 阳文静, 张华, 李菊媛, 吴燕平, 齐述华. 基于大型底栖无脊椎动物完整性指数的鄱阳湖湿地生态健康评价. 生态学报, 2019, 39(18): 6631-6641. DOI:10.5846/stxb201806041248 |
[19] |
Leopold A, Flader S, Callicott J B. The river of the mother of God and other essays. Madison, Wis.: University of Wisconsin Press, 1991.
|
[20] |
Leopold A. Wilderness as a land laboratory. Living Wild, 1941, 63(3): 65-69. |
[21] |
Lee B J. An ecological comparison of the McHarg method with other planning initiatives in the Great Lakes Basin. Landscape and Planning, 1982, 9(2): 147-169. DOI:10.1016/0304-3924(82)90004-1 |
[22] |
Rapport D J, Costanza R, McMichael A J. Assessing ecosystem health. Trends in Ecology & Evolution, 1998, 13(10): 397-402. |
[23] |
United States Environmental Protection Agency Assessmentand Watershed Protection Division. Elements of a state water monitoring and assessment program. Revue Fran aise Dallergie, 2003, 6(1): 57. |
[24] |
Hasani S S, Mojtahedi A, Reshadi M A M. Development of a novel fuzzy logic-based wetland health assessment approach for the management of freshwater wetland ecosystems. Wetlands, 2021, 41(8): 100. DOI:10.1007/s13157-021-01499-2 |
[25] |
Singh M, Sinha R. Hydrogeomorphic indicators of wetland health inferred from multi-temporal remote sensing data for a new Ramsar site (Kaabar Tal), India. Ecological Indicators, 2021, 127: 107739. DOI:10.1016/j.ecolind.2021.107739 |
[26] |
Steinbach S, Hentschel E, Hentze K, Rienow A, Umulisa V, Zwart S J, Nelson A. Automatization and evaluation of a remote sensing-based indicator for wetland health assessment in East Africa on national and local scales. Ecological Informatics, 2023, 75: 102032. DOI:10.1016/j.ecoinf.2023.102032 |
[27] |
Yang W J, You Q H, Fang N, Xu L T, Zhou Y, Wu N X, Ni C Y, Liu Y, Liu G H, Yang T, Wang Y Q. Assessment of wetland health status of Poyang Lake using vegetation-based indices of biotic integrity. Ecological Indicators, 2018, 90: 79-89. DOI:10.1016/j.ecolind.2017.12.056 |
[28] |
Liu D D, Liu L L, You Q H, Hu Q W, Jian M F, Liu G H, Cong M Y, Yao B, Xia Y, Zhong J, Yang W J. Development of a landscape-based multi-metric index to assess wetland health of the Poyang Lake. Remote Sensing, 2022, 14(5): 1082. DOI:10.3390/rs14051082 |
[29] |
秦趣, 代稳, 刘兴荣. 乌蒙山区城市人工湿地生态系统健康评价--以六盘水明湖国家湿地公园为例. 水生态学杂志, 2013, 34(5): 43-46. |
[30] |
赵衡, 闫旭, 王富强, 康萍萍. 基于PSR模型的三门峡库区湿地生态系统健康评价. 水资源保护, 2020, 36(4): 21-25, 74. |
[31] |
杨利, 杨静涵, 石道良. 神农架大九湖国家湿地公园景观健康变化研究. 湖南师范大学自然科学学报, 2021, 44(4): 26-33. |
[32] |
Tong L L, Mao X F, Song X H, Wei X Y, Tang W J, Deng Y F, Yu H Y, Deng Z, Xiao F, Zhou H K, Yin X N. PSR-BP neural network-based health assessment of the Huangshui Plateau urban wetlands in China. Frontiers in Ecology and Evolution, 2022, 10: 866597. DOI:10.3389/fevo.2022.866597 |
[33] |
Liu Y J, Yang P, Zhang S Q, Wang W Y. Dynamic identification and health assessment of wetlands in the middle reaches of the Yangtze River basin under changing environment. Journal of Cleaner Production, 2022, 345: 131105. DOI:10.1016/j.jclepro.2022.131105 |
[34] |
王浩楠, 余凡, 李军. 长江经济带湿地生态系统健康评价与预测. 水文, 2023, 43(1): 78-83. |
[35] |
陈克林. 《拉姆萨尔公约》──《湿地公约》介绍. 生物多样性, 1995, 3(2): 119-121. |
[36] |
Khatun R, Das S. Exploring ecosystem health of wetlands in Rarh tract of West Bengal through V-O-R model. Ecological Informatics, 2022, 72: 101840. DOI:10.1016/j.ecoinf.2022.101840 |
[37] |
周启刚, 彭春花, 刘栩位, 向宇峰, 周浪. 基于VOR模型的三峡库区消落带2010-2020年生态系统健康评价. 水土保持研究, 2022, 29(5): 310-318. |
[38] |
崔保山, 杨志峰. 湿地生态系统健康评价指标体系Ⅰ. 理论. 生态学报, 2022, 22(7): 1005-1011. |
[39] |
崔保山, 杨志峰. 湿地生态系统健康评价指标体系Ⅱ. 方法与案例. 生态学报, 2022, 22(8): 1231-1239. |
[40] |
沈文君, 沈佐锐, 王小艺. 生态系统健康理论与评价方法探析. 中国生态农业学报, 2004, 12(1): 164-166. |
[41] |
付元祥, 李玥, 韩莹莹, 杨钺, 马国强. 云南洱源西湖国家湿地公园景观健康评价. 林业资源管理, 2017(4): 135-141. |
[42] |
李春涛, 陈海玲, 陈婉莹. 合肥市塘西河湿地公园景观健康评价. 中国城市林业, 2020, 18(3): 34-39. |
[43] |
张洺也, 王雪宏, 佟守正, 张冬杰, 齐清, 安雨, 马正虎. 宁夏阅海国家湿地公园生态系统健康评价. 环境科学与技术, 2022, 45(S1): 247-253. |
[44] |
Fang X S, Liu S, Chen W Z, Wu R Z. An effective method for wetland park health assessment: a case study of the Guangdong Xinhui national wetland park in the Pearl River Delta, China. Wetlands, 2021, 41(4): 44. DOI:10.1007/s13157-021-01418-5 |
[45] |
Wu C Y, Chen W, Cao C X, Tian R, Liu D, Bao D M. Diagnosis of wetland ecosystem health in the Zoige wetland, Sichuan of China. Wetlands, 2018, 38(3): 469-484. DOI:10.1007/s13157-018-0992-y |
[46] |
Liu W W, Guo Z L, Jiang B, Lu F, Wang H N, Wang D A, Zhang M Y, Cui L J. Improving wetland ecosystem health in China. Ecological Indicators, 2020, 113: 106184. DOI:10.1016/j.ecolind.2020.106184 |
[47] |
周静, 万荣荣. 湿地生态系统健康评价方法研究进展. 生态科学, 2018, 37(6): 209-216. |
[48] |
舒远琴, 宋维峰. 我国湿地生态系统健康评价研究进展. 亚热带水土保持, 2020, 32(2): 21-25. |
[49] |
赵志江, 崔丽娟, 朱利, 李伟. 指标体系法在我国湿地生态系统健康评价研究中的应用进展. 湿地科学与管理, 2018, 14(4): 9-13. |
[50] |
滕熙, 林晨薇, 何芹, 王俊森. 城央型湿地公园规划策略研究--以广州海珠湿地为例. 南方建筑, 2020(6): 91-95. |
[51] |
Yang X T, Liu W, Li S S, Ma Z H, Chen C M, Gu W Q, Qu M, Zhang C X, Tao J, Ding Z F, Xu Y C, Hu H J. Restoration of urban waterbird diversity: A case study of the construction of a waterbird ecological corridor in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area, Southern China. Global Ecology and Conservation, 2022, 39: e02277. DOI:10.1016/j.gecco.2022.e02277 |
[52] |
舒远琴, 宋维峰, 马建刚. 哈尼梯田生态系统健康评价与预测. 湿地科学, 2022, 20(2): 251-258. |
[53] |
陈梦芸, 林广思. 城市中心区湿地生物多样性提升策略研究--以海珠湿地为例. 中国园林, 2022, 38(10): 20-25. |
[54] |
梁曦亮, 梁欣. 保护、修复与利用海珠湿地二期的实践思考. 广东园林, 2020, 42(1): 50-55. |
[55] |
崔保山, 杨志峰. 湿地生态系统健康研究进展. 生态学杂志, 2001, 20(3): 31-36. |
[56] |
钱逸凡, 刘道平, 楼毅, 陈火春, 周固国, 陈国富. 我国湿地生态状况评价研究进展. 生态学报, 2019, 39(9): 3372-3382. DOI:10.5846/stxb201805181093 |
[57] |
国家环境保护总局, 国家质量监督检验检疫总局. GB 3838-2002地表水环境质量标准. 北京: 中国环境科学出版社, 2002.
|
[58] |
程汝饱. 珠江三角洲土壤的有机质状况. 土壤学报, 1985, 22(2): 198-202. |
[59] |
雷金睿, 陈宗铸, 陈毅青, 陈小花, 李苑菱, 吴庭天, 申益春. 海南省湿地生态系统健康评价体系构建与应用. 湿地科学, 2020, 18(5): 555-563. |
[60] |
高静湉, 王晓云, 李卫平, 于玲红, 苗春琳, 樊爱萍. 包头南海湿地生态系统健康评价. 湿地科学, 2017, 15(2): 207-213. |
[61] |
孙宝娣, 崔丽娟, 李伟, 康晓明. 基于不同受益者的双台河口湿地生态系统主导服务功能. 生态学杂志, 2017, 36(1): 164-171. |
[62] |
陈伟智. 江门新会小鸟天堂国家湿地公园健康评价及设计优化研究[D]. 广州: 华南理工大学, 2017.
|
[63] |
蒋卫国, 潘英姿, 侯鹏, 李雪, 季维, 郑建蕊. 洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价. 地理研究, 2009, 28(6): 1665-1672. |
[64] |
叶有华, 虞依娜, 彭少麟, 沈杏艳, 侯玉平, 张素梅, 梁玉钻. 澳门松山公园树木健康评估. 热带亚热带植物学报, 2009, 17(2): 131-136. |
[65] |
崔国发, 孙锐. 湿地自然保护区保护优先性评价技术. 北京: 中国林业出版社, 2014.
|
[66] |
刘京. 基于RS与GIS的土地利用/覆盖及其生态环境质量评价--以黄土高原延河流域为例[D]. 杨凌: 西北农林科技大学, 2002.
|
[67] |
林波, 尚鹤, 姚斌, 陈展, 刘小楠. 湿地生态系统健康研究现状. 世界林业研究, 2009, 22(6): 24-30. |
[68] |
Pantus F J, Dennison W C. Quantifying and evaluating ecosystem health: a case study from Moreton Bay, Australia. Environmental Management, 2005, 36(5): 757-771. |
[69] |
袁兴中, 叶林奇. 生态系统健康评价的群落学指标. 环境导报, 2001(1): 45-47. |
[70] |
张波. 城市湿地的修复、利用与持续发展--广东海珠国家湿地公园一、二期保护建设. 广东园林, 2015, 37(2): 49-53. |