文章信息
- 戴文渊, 陈年来, 李金霞, 张芮
- DAI Wenyuan, CHEN Nianlai, LI Jinxia, ZHANG Rui
- 基于SENCE概念框架的区域水生态安全评价研究——以甘肃地区17流段为例
- Regional water ecological security evaluation based on SENCE conceptual framework-taking 17 flow sections in Gansu province as an example
- 生态学报. 2021, 41(4): 1332-1340
- Acta Ecologica Sinica. 2021, 41(4): 1332-1340
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201909041843
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文章历史
- 收稿日期: 2019-09-04
- 修订日期: 2020-07-31
2. 甘肃农业大学水利水电工程学院, 兰州 730070
2. College of Water Conservancy And Hydropower Engineering, Gansu Agricultural University, Lanzhou 730070, China
作为生态环境至关重要的因素, 水生态安全格局是生态安全格局的关键组成部分, 对社会经济发展具有重要意义。近年来, 随着水生态文明理念深入发展, 开展水生态保护, 构建水生态安全保障体系是一项迫切的工作任务, 水生态安全评价相关研究引起人们的广泛关注。甘肃深居内陆腹地, 水资源相对匮乏, 水旱灾害频繁, 生态系统功能“局部改善、整体退化”局面还在持续, 生态环境恶化趋势整体上还未得到遏制。尤其近年来, 水资源供需矛盾突出, 水污染现象日益严重, 甘肃地区各流段水生态安全整体状况如何, 水生态安全的影响因子主要有哪些还不清楚, 因此对甘肃地区各流段水生态安全状况进行评价显得尤为重要[1-2]。
水生态安全评价是一个多指标, 带有模糊性的综合评价过程, 是一个多学科交叉领域。水生态安全没有公认的定义, 指标体系构建比较复杂, 实践应用中主观意识强, 不同学者有不同的见解[3-10]。国内外学者关于水生态安全评价方面已经初步建立了一些基本模型和方法步骤[11-17], 但基本都是基于PSR(压力-状态-响应)及其扩展模型, 以人为选择方式分类, 能够清楚地表明系统中的因果关系, 但缺乏对系统结构和决策过程的有效把握, 指标权重主要根据层次分析法和专家打分法获得, 具有较大主观性, 同时缺少对评价指标体系的分析优化方面研究。分析前人相关研究, 需要完善以下3个方面:①水生态安全评价模型的建立要根据实际情况, 考虑水生态安全的经济、社会、资源、环境方面的综合因素;②水生态安全评价是一个多学科交叉研究领域, 研究复合生态系统问题需要运用生态学相关知识和理论;③前人的很多研究都很少涉及评价指标体系的优化问题, 而对初步建立的评价指标体系的优化校准是一个非常重要的步骤[18-24]。因此, 本文改进了构建水生态安全评价指标体系的概念框架, 采用了基于SENCE(社会-经济-自然复合生态系统)概念框架[25], 充分体现了人为因素与自然因素对水生态安全的综合影响, 运用改进生态位理论及模糊系统分析优化其初步评价指标体系, 最大限度降低评价指标体系的误差, 使其更具科学性。本研究中, 通过2016—2018年间17流段的实证研究, 进一步校验评价方法和指标体系, 对评价结果进行水生态安全状况分析及影响因子分析, 其评价结果为研究区防灾减灾、保障生态安全、风险决策等工作提供了科学依据。
1 研究区概况 1.1 研究区域甘肃省地处我国西北内陆中腹地带, 位于32°31′N—42°57′N、92°13′E—108°46′E之间, 平面形态总体为“哑铃”形, 呈北西—南东走向分布。甘肃省境内水资源主要分属黄河、长江、内陆河3个流域, 9个水系, 年总地表径流量174.5亿m3, 流域面积27万km2。本文选取典型代表的流域Ⅲ级区—17个流段开展水生态安全状况调查和评估, 包括河西内陆河中3个流段, 黄河流域12个流段, 长江流域2个流段。由于甘肃境内流域绝大部分地区黄土覆盖, 植被稀疏, 水土流失严重, 河流含沙量大, 水功能区水质达标率78%左右;水资源供需矛盾突出, 利用率低;对下泄生态水没有量的概念, 生态保护区违法违规开发矿产资源情况突出, 还存在诸多影响地区水生态安全状况的不利因素。
1.2 数据收集及统计分析本研究中, 流域分区按三级划分, 全省共划分17个流域三级区, 划分方式与甘肃水资源公报一致。对甘肃境内流域三级区17个流段进行调查和评价, 水资源、水环境相关数据主要来源于2016—2018年甘肃省水文局相关统计资料及《甘肃省水资源公报》(2016—2018), 与水相关的社会经济数据部分来源于《甘肃省统计年鉴》(2016—2018), 部分水管理类数据来源于甘肃省政府水利部门公开信息及年度报告。
研究中调查数据处理及统计分析采用MATLAB R2014a和Microsoft Office Excel 2003软件完成, 采用Auto CAD 2007及Microsoft Office Excel 2003制图。
2 研究方法基于SENCE概念框架从与水有关的经济、社会、资源、环境方面构建水生态安全评价指标体系, 在满足科学性和系统性的同时, 能客观反映区域水生态安全状况和问题, 但不能全面展现系统间相互作用过程, 因而利用生态学中生态位理论在评价指标优先调控方面优势[26], 结合模糊系统分析, 对评价指标体系进行优化, 运用优化后的评价指标体系对各流段水生态安全状况进行模糊综合评价。
2.1 SENCE概念框架SENCE概念框架[25]是由人类社会、经济活动和自然条件共同组合而成的生态功能统一体, 即SENCE复合生态系统(经济-社会-自然复合生态系统), 该复合生态系统是由水生态环境、与水相关的经济和社会各系统相互作用耦合形成的统一体, 是环境和人类活动及历史发展过程相互作用的产物, 其在满足科学性和系统性的同时, 能客观反映区域水生态安全的状态和问题, 是一种新的水生态安全研究方式, 具有积极的现实指导意义。水生态安全的概念偏宏观, 基于SENCE(社会-经济-生态复合系统)概念框架将局限在农产品交易商品中的虚拟水扩展至整个区域的一、二、三产的研究中去, 使得通过个人、部门、行业、城市甚至整个国家的角度去评价其水资源利用效果成为可能, 结合理论基础、实践经验、以往相关研究进行评价指标频次分析, 从自然资源、水环境、社会发展、经济发展4个方面构建甘肃地区17流段的水生态安全初步评价指标体系(表 1)。
优化前指标编号 Pre-optimization index number |
优化后编号 Index number after optimization |
评价指标 Evaluation index |
优化前指标编号 Pre-optimization index number |
优化后编号 Index number after optimization |
评价指标 Evaluation index |
优化前指标编号 Pre-optimization index number |
优化后编号 Index number after optimization |
评价指标 Evaluation index |
||
B1 | C1 | 人口 | B12 | C11 | 年平均降水量 | B23 | C18 | 农田灌溉水量 | ||
B2 | C2 | GDP | B13 | C12 | 河川基流量 | B24 | C19 | 林木渔畜用水量 | ||
B3 | C3 | 工业增加值 | B14 | C13 | 地表水资源量 | B25 | C20 | 工业用水量 | ||
B4 | C4 | 耕地面积 | B15 | C14 | 地下水资源量 | B26 | C21 | 建筑业用水量 | ||
B5 | C5 | 农田有效溉面积 | B16 | C15 | 水资源总量 | B27 | C22 | 居民生活用水量 | ||
B6 | C6 | 农田实灌面积 | B17 | 产水系数 | B28 | C23 | 生态环境用水量 | |||
B7 | C7 | 粮食产量 | B18 | 产水模数 | B29 | C24 | 经济社会用水量 | |||
B8 | C8 | 牲畜 | B19 | 蓄水量 | B30 | C25 | 城镇居民生活废污水量 | |||
B9 | C9 | 年平均水量 | B20 | 引水量 | B31 | C26 | 废污水排放量 | |||
B10 | C10 | 流域计算面积 | B21 | C16 | 地表水源供应量 | B32 | C27 | 达标排放量 | ||
B11 | 径流深 | B22 | C17 | 地下水源供应量 | B33 | C28 | 节水灌溉面积 |
Hutchinson认为, 生态位是一个n维超体积变量, 它的n个坐标轴包括决定某一物种生存状态的关键物理环境因子[27-28]。对于水生态安全评价中一个流段或指标的生态位宽度越大, 说明该指标对当前水生态安全评价指标体系的适应性强, 对水生态安全状况影响不大, 不是控制性指标;反之, 则适应性差, 需要考虑优先调控。生态位计算简单、可操作性强, 生态位理论能够较全面展现系统间相互作用过程, 在分析优先调控指标上有优势, 提供了一种新的思路[26], 已成为众多理论与野外研究基础。本文应用Levins生态位宽度模型, 将模糊数学中的隶属度概念引入生态位的计算中[29], 计算各流段属于各资源轴不同梯度的概率, 将Levins生态位宽度模型改进为:
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(1) |
式中, Bi为流段i的生态位宽度;Pij为流段i在梯度j上的数量占所属梯度总数量的比例, %; R为梯度的等级总数;γij为流段i在梯度j上的隶属度, 取值范围为[0, 1]。
2.3 模糊系统分析数据标准化:在水生态安全初步评价指标体系建立后, 需要对指标数据标准化处理, 按统一的“标准”进行调整, 消除由于单位不同造成的影响, 指标数据标准化处理按公式(2)、(3)进行。
对于越大越安全的指标:
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(2) |
对于越小越安全的指标:
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(3) |
式中, yij为第i行j列标准化数据;maxxi为第i行最大值;minxi为第i行最小值。
建立模糊矩阵R:将标准化的数据xik和xjk代入式(5)。
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(4) |
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(5) |
式中, xik为第i样本(流段)第k项指标(水生态安全评价指标)的无量纲参数;xjk为第j样本第k项指标的无量纲参数;m为样本总数;由此构造的矩阵(γij)n×n称为模糊矩阵。
建立模糊相关矩阵U:
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(6) |
aij为矩阵元, i=1, 2, …, n。
模糊相关程度分析:根据所建立的模糊相关矩阵, 以最大矩阵元作为置信水平λ, 求得各指标的置信水平;根据模糊矩阵最大矩阵元定理, 由(7)式得到指标的权重:
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(7) |
式中, Wi为第i指标权重;λi为第i指标置信水平;i=1, 2, …, n。
2.4 模糊综合评价运用已经建立优化后的水生态安全评价指标体系, 进行水生态安全模糊综合评价, 得到的评价向量是因素权重向量与模糊矩阵合成的结果。即:
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(8) |
式中, Y为评价向量(y1, y2, ..., yn为各年综合评价指数);R为标准化的评价指标矩阵(标准化数据组成的矩阵);X为评价权重向量(评价指标权重组成的向量);T为向量转置符号。
3 实证研究——甘肃地区17流段水生态安全状况评价 3.1 基于改进生态位理论的水生态安全评价指标体系优化根据2.2生态位理论计算甘肃境内各流域在33个资源轴上的生态位宽度, 由式(1)得到各流段及指标的生态位宽度值, 如表 2示(以疏勒河、黑河、石羊河、黄河河源至玛曲段、玛曲至龙羊峡段、大通河享堂以上、湟水、大夏河、洮河段为例)。
项目及编号 Bullets and numbering |
1疏勒河 | 2黑河 | 3石羊河 | 4黄河河源 | 5黄河玛曲至龙羊峡段 | 6大通河享堂以上 | 7湟水 | 8大夏河 | 9洮河 | |
资源轴 | B1 | 1.0000 | 9.9397 | 11.1150 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 9.9482 |
Resource axes | B2 | 1.0000 | 14.2330 | 8.8119 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 |
B3 | 8.6495 | 7.0969 | 18.1197 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B4 | 1.0000 | 12.5780 | 9.7762 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B5 | 8.6300 | 1.0000 | 7.0439 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B6 | 8.7865 | 1.0000 | 12.4947 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B7 | 1.0000 | 12.9321 | 8.8119 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 7.8125 | |
B8 | 8.7912 | 1.0000 | 10.4161 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 10.3084 | |
B9 | 8.2293 | 8.5833 | 11.2789 | 9.4386 | 19.8633 | 1.0000 | 1.0000 | 12.1976 | 10.1627 | |
B10 | 1.0000 | 9.1315 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B11 | 1.0000 | 10.6294 | 11.2774 | 1.0000 | 1.0000 | 8.4994 | 1.0000 | 2972.9012 | 9.6491 | |
B12 | 8.6641 | 8.6075 | 11.1105 | 9.3457 | 23.1367 | 1.0000 | 1.0000 | 26.1488 | 8.1731 | |
B13 | 16.3368 | 7.1427 | 9.3333 | 8.1916 | 16.9724 | 1.0000 | 1.0000 | 16.2424 | 8.5377 | |
B14 | 7.0540 | 7.0690 | 8.6903 | 8.1857 | 19.8633 | 1.0000 | 1.0000 | 16.8899 | 8.0528 | |
B15 | 7.9762 | 1.0000 | 8.3138 | 8.2080 | 17.0349 | 1.0000 | 1.0000 | 15.9125 | 8.4765 | |
B16 | 7.0267 | 7.1877 | 7.4282 | 8.1916 | 19.8927 | 1.0000 | 1.0000 | 16.7678 | 8.0405 | |
B17 | 11.1195 | 8.8654 | 9.2430 | 1.0000 | 1.0000 | 9.3845 | 41.1483 | 688.6226 | 8.4463 | |
B18 | 1.0000 | 9.8642 | 9.4386 | 1.0000 | 1.0000 | 8.5470 | 1.0000 | 2596.7463 | 9.6467 | |
B19 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B20 | 1.0000 | 1.0000 | 39.8644 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 41.6336 | 21.4906 | 10.8953 | |
B21 | 9.8823 | 1.0000 | 14.2330 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 33.6372 | 14.0575 | |
B22 | 11.3067 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B23 | 10.6027 | 1.0000 | 9.6942 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B24 | 7.6464 | 1.0000 | 10.1973 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B25 | 8.8934 | 7.8576 | 8.3499 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B26 | 1.0000 | 9.6890 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B27 | 1.0000 | 11.8091 | 9.8838 | 1.0000 | 1.0024 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 7.9515 | |
B28 | 8.7676 | 1.0000 | 8.2776 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B29 | 10.2132 | 1.0000 | 9.8823 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B30 | 1.0000 | 8.8785 | 7.9010 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B31 | 7.6980 | 9.6310 | 8.4357 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0846 | 1.0000 | 1.0000 | |
B32 | 12.5530 | 7.9882 | 7.2322 | 1.0000 | 1.0000 | 25.6193 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | |
B33 | 9.6271 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 1.0000 | 24.3254 | 8.8481 | |
平均值 | 6.3774 | 6.1428 | 9.4441 | 2.3806 | 4.3565 | 2.4561 | 3.4505 | 195.8449 | 5.0305 |
由式(1)计算得出各指标的生态位宽度值, 指标B11(径流深)、B17(产水系数)、B18(产水模数)、B19(蓄水量)、B20(引水量)的生态位宽度相对最大, 分别为218.334、60.8046、191.4819、11.432、11.7171。表明以上指标在当前水生态安全评价指标体系中具有较好的适应性, 对各流段的水生态安全状况影响不大, 为次要影响因子, 因而在优化评价指标体系中将这5个指标剔除, 由33指标构成的初步评价指标体系优化后得到了28指标构成的优化评价指标体系(表 1)。分析发现, 甘肃地区各流段调水及蓄水状况水平接近, 差异不明显, 不是限制性因子, 整体上对水生态安全状况影响相对较小。
3.2 模糊系统分析确定主要影响因子根据2.3模糊系统分析过程, 由公式(7)计算各评价指标的权重(表 3示), 得到优化后水生态安全评价指标体系的指标权重。
指标体系编号 Index system number |
权重 Weight |
指标体系编号 Index system number |
权重 Weight |
指标体系编号 Index system number |
权重 Weight |
指标体系编号 Index system number |
权重 Weight |
|||
C1 | 0.0179 | C8 | 0.0168 | C15 | 0.0758 | C22 | 0.0134 | |||
C2 | 0.0090 | C9 | 0.0635 | C16 | 0.0817 | C23 | 0.0799 | |||
C3 | 0.0128 | C10 | 0.0046 | C17 | 0.0845 | C24 | 0.0028 | |||
C4 | 0.0147 | C11 | 0.0771 | C18 | 0.0009 | C25 | 0.0103 | |||
C5 | 0.0031 | C12 | 0.0772 | C19 | 0.0000 | C26 | 0.0108 | |||
C6 | 0.0023 | C13 | 0.0762 | C20 | 0.0147 | C27 | 0.0764 | |||
C7 | 0.0170 | C14 | 0.0732 | C21 | 0.0062 | C28 | 0.0771 |
模糊系统分析结果显示, 指标C11(年平均降水量)、C12(河川基流量)、C16(地表水源供应量)、C17(地下水源供应量)、C23(生态环境用水量)、C28(节水灌溉面积)的指标权重相对较大, 累计指标权重占总评价指标体系的47.75%, 为影响流段水生态安全状况的主要影响因子。这是由于降水及地表水资源为生产生活提供了直接水源供应;增加生态环境用水, 改善了生态环境;提高节水能力建设的同时也提高了用水效率。表明增加供水, 提高用水效率对提高水生态安全状况至关重要, 也验证了评价指标体系的科学性。指标C5(农田有效灌溉面积)、C6(农田实灌面积)、C18(农田灌溉水量)、C19(林木渔畜用水量)、C24(经济社会用水量)指标权重相对较小, 累计指标权重占评价指标体系的0.91%, 为影响甘肃地区流域水生态安全的次要影响因子。这表明实践中用水量的增加并不一定会降低水生态安全状况, 进一步说明了增加供水, 提高用水效率对改善水生态安全状况有重要作用。
3.3 模糊综合评价-分析水生态安全状况根据2.4模糊综合评价过程, 由公式(8)计算得到甘肃地区各流段2016—2018年间水生态安全评价指标体系优化前水生态安全评价向量Y1及优化后评价向量Y2:
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参照2016年水利部等部门联合发布的《江河生态安全调查与评估技术指南》, 2013年环境保护部发布的《流域生态健康评估技术指南》, 参考前人相关研究成果[30-32], 将水生态安全状况模糊综合评价结果分为5级:当0.8≤y < 1时, 水生态安全状况为一级(优);0.6≤y < 0.8时, 为二级(良好);0.4≤y < 0.6时, 为三级(一般);0.2≤y < 0.4时, 为四级(较差);0≤y < 0.2时, 为五级(差)。根据上述水生态安全状况分级标准对流段进行分级显示, 优化前的评价指标体系模糊综合评价结果中, 2016—2018年达到良好以上流段占比分别为76.5%、88.2%、76.5%, 其余流段水生态安全状况一般;优化后评价指标体系中, 流段水生态安全状况良好以上占比分别为35.3%、41.2%、35.3%, 一般占比分别为57.8%、52%、46.1%, 较差流段占比分别为23.5%、11.8%、11.8%。
分析发现, 各流段水生态安全状况各异(如图 2示), 运用优化后评价指标体系模糊综合评价, 结果显示, 各流段的水生态安全状况大致呈正态分布, 大部分流段水生态安全状况一般, 良好以上和较差占比较小, 这也与甘肃境内实际水生态安全状况的相对脆弱性实际相符, 优化后的评价指标体系模糊综合评价指数整体降低, 相当于提高了水生态安全状况实际建设要求;各流段水生态安全综合指数年际变化均小于0.1且在同一个安全等级范围内, 保持相对稳定, 说明评价指标体系也具有较好的稳定性。
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图 1 评价指标相关分析 Fig. 1 Correlation analysis of evaluation indexes |
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图 2 模糊综合评价结果 Fig. 2 The fuzzy comprehensive evaluation results |
水生态安全评价是一个多领域交叉学科, 也是一个持续变化, 需要不断优化更新的过程, 有很多学者从水质、水量、水灾害、水管理等层面分别进行水生态安全评价[33-36]。水生态安全评价指标体系的构建要从复合生态系统内部考虑, 分析经济、社会、自然因素综合影响, 随着生态文明、水生态文明理念的深入发展, 从经济-社会-自然复合生态系统角度看待水生态安全问题将是一个新的发展方向。选择易于统计监测指标作为评价指标, 考虑水生态安全具有动态变化的特点, 需要不断分析优化评价指标体系, 以适应实际评估工作需要。
模糊系统分析结果表明, 影响甘肃地区17流段水生态安全状况指标中, 年平均降水量、河川基流量、地表水源供应量、生态环境用水量、节水灌溉面积等指标影响较大, 这与靳春玲等人[33-36]研究成果基本一致, 表明增加供水, 提高用水效率对提高水生态安全状况具有重要意义。同时注重生态环境用水, 保护生态环境, 发展兼具生态保护及良好经济效益的生态节水农业模式, 将是今后发展的趋势。在改进生态位理论确定调控指标过程中发现, 增加蓄水, 跨流域调水, 增加引水量等措施, 对水生态安全状况影响不大, 这可能由于各流段调水及蓄水状况差异不明显, 不是限制性因子。
从近三年甘肃地区17流段的水生态安全状况变化趋势看, 优化后的评价指标体系模糊综合评价结果显示, 各流段水生态安全状况年际变化不大, 均小于0.1, 基本保持稳定状态, 水生态安全状况优良差大致呈正态分布, 绝大部分流段水生态安全模糊综合评价指数在0.4—0.6之间, 水生态安全状况一般, 评价结果较为中肯, 从侧面也说明了优化后的水生态安全评价指标体系具有较好的稳定性、可操作性和科学性。
本文通过结合改进生态位理论及模糊数学相关理论, 为流域水生态安全评价提供了新思路, 为地区环境保护绩效考核、水生态安全保护及监测、生态工程的实施提供了科学依据。本研究不足之处主要有两点, 一是水生态安全评价是一个多指标模糊综合评价过程, 指标的模糊性和不确定性决定了其评价过程的复杂性, 引入生态学相关理论一定程度加大了评价过程的复杂度, 增加了工作量;二是水生态安全评价指标体系随着时代发展需要与时俱进, 评价过程只能从宏观上确定方向, 但不同区域间没有一个完全通用的评级体系。随着科技的进步, 该评价指标体系还有很大的改进优化空间, 不断提高评价的精确度和简洁度。
5 结论运用优化后的评价指标体系对甘肃地区17个流段2016—2018年间水生态安全状况模糊综合评价, 模糊综合评价指数介于0.32—0.63之间, 流段水生态安全状况良好以上占比分别为35.3%、41.2%、35.3%, 一般占比分别为57.8%、52%、46.1%, 较差占比分别为23.5%、11.8%、11.8%, 评价结果大致呈正态分布, 且年际间变化小于0.1, 表明优化后的评价指标体系具有较好的可操作性和稳定性。整体上看(图 2), 河西内陆河3个流段的水生态安全状况相对最差, 黄河12个流段水生态安全状况相对最好, 因此, 加强内陆河流域水生态安全调控对提高甘肃水生态安全状况具有重要现实指导意义。
通过运用改进生态位理论结合模糊系统分析, 结果表明, 年平均降水量、河川基流量、地表水源供应量、生态环境用水量、节水灌溉面积等指标累计指标权重达47.75%, 是影响水生态安全状况的主要影响因子。因此, 增加供水, 提高用水效率, 发展节水灌溉农业对提高甘肃地区各流段水生态安全状况具有重要作用。
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