美国流域生态健康评价体系的发展和实践

为了达到《清洁水法》规定的水质目标,美国环境部门在过去20多年的实践中逐步发展形成了涵盖整个流域,包括水文、化学、生物等多重指标在内的全国性流域综合生态健康评价体系.该体系已经成为美国流域水质管理系统的重要组成部分,为水环境保护和水生生态系统恢复提供了有力支持.本文从法律行政框架、生态功能分析、生态健康指标、综合评价体系和流域监测系统等方面系统总结了美国环境管理部门,特别是联邦环境保护局在流域生态健康评价方面的发展和实践;并介绍了美国水生资源调查采用的河流、湖泊、河口、海湾、湿地流域健康评价系统.在此基础上,根据我国水环境保护和治理的实际情况,提出了建立流域生态健康科学评价和决策支持体系建议.     

气候变化下青海湖流域生态健康评价研究

全球变化与人类活动对陆地生态系统产生了深远的影响,对气候变化表现极其敏感的青海湖流域在此过程中系统内、外环境及生态健康状况均发生了一定变化。相关研究表明,近50年流域气候环境暖湿化程度不断加深, 2004年以来青海湖流域降水显著增多。基于此,以青海湖流域为研究对象,从流域内、外部环境特征两方面出发选取共10个指标构建生态健康评价指标体系,采用AHP及专家打分法确定指标权重,将各指标图层叠加得出流域2000年、2005年和2010年生态健康状况图,用以探讨流域生态健康状况及变化趋势,结果表明:(1)暖湿期以来流域内部环境指标改善明显,其中年降水量、NDVI及NPP指数显著增长,但随着社会经济发展外部环境带来的压力也在逐步增大;(2)流域三期生态健康状况均以不健康、亚健康及健康状态为主且空间上健康等级均大致由东—西逐渐递减;(3)2000—2010年生态健康综合指数由0.542上升至0.547,生态健康变化稳定呈上升趋势,流域中西部、东南部地区生态健康状况改善明显,而东部及西南部局部地区有所恶化。气候变化对青海湖流域生态健康状况产生了一定影响,了解这一变化过程对青海湖流域生态环境规划管理与...     

流域生态系统健康评价方法

介绍了流域生态系统健康的定义、特征及其研究尺度,讨论了流域生态系统健康评价的科学基础及目标,着重阐述了流域生态系统健康评价的方法。流域生态系统健康评价主要有两种方法：一是指示物种评价法,二是指标体系评价法。流域生态系统健康的综合评价必须包括生态学、物理化学、社会经济和人类健康四个范畴。还对流域生态系统健康评价指标的度量进行了初步的探讨,最后提出了流域生态系统健康评价存在的问题及今后的研究趋势。     

生态系统健康评价方法初探

生态系统是维持人类环境的最基本单元,生态系统功能主要体现在两个方面：一是生态服务功能（service);二是价值功能（goods)这两种功能是人类生态和发展的基础,生态系统健康是保证生态系统功能正常发挥的前提,结构和功能的完整性,具有抵抗干扰和恢复能力（resilience)、稳定和可持续性是生态系统健康的特征,生态系统健康评价需要基于生态系统的结构、功能过程来确定指标,包括生态系统的完整性,适应性和效率,生态系统健康评价主要有两种方法：一是指示物种评价,二是结构功能指标评价,结构功能指标评价包括单指标评价,复合指标评价和指标体系评价,指标体系评价中又包括自然指标体系评价,社会－经济－自然复合生态系统指标体系评价,本文针对生态系统健康的不同评价方法进行了对比研究,同时,针对不同的生态系统类型应选择其健康评价方法方面进行了简要的阐述。     

图们江流域河流生态系统健康评价

河流是重要的自然生态系统,也是重要的生态廊道之一,图们江流域河流生态系统的健康状况,对维护跨国界流域的水环境的管理和可持续发展有着重要的意义。基于河流水文、河流形态、河岸带状况、水体理化参数以及河流生物5个层面选取22个指标构建了图们江流域河流生态系统健康评价指标体系,运用层次分析法和加权平均法对其进行了健康评价。评价结果表明,虽然该地区处于"健康"级别,但也有28%的地区处于"亚健康"状态。河流健康综合指数(RHI`)与河流生物指标、水体理化指标、河流形态指标、河岸带指标等4项呈显著相关(P0.05),相关系数依次为0.847、0,757、0.740、0.547。研究结果表明图们江流域水生生物的生存环境遭到严重破坏、水体污染严重,河岸带生态退化、城市化影响严重等一系列影响河流健康的问题。     

应用SWAT模型研究潮河流域土地利用和气候变化对径流的影响

为定量分析潮河流域土地利用和气候变化对流域径流变化的影响,应用SWAT模型对流域上游至下游的大阁、戴营和下会3个水文站径流进行模拟,采用情景法分析径流对土地利用和气候变化的响应。在模型校准期和验证期采用两个参数:p因子和r因子来评价模拟的拟合度及不确定性。结果表明,3个水文站在校准期和验证期的p因子值分别为:0.70和0.77,0.87和0.82,0.92和0.78,r因子值分别为0.63和0.90,0.97和0.79,0.88和0.92,评价整个流域模拟有效性的模型目标函数g最佳值为0.66,说明该模型对潮河流域的产水量模拟具有很好的适用性。以1981—1990年为基准期,1991—2000年流域土地利用变化造成年径流量减少了4.10 mm,而气候变化导致年径流增加了29.68 mm;2001—2009年土地利用变化造成年径流量减少2.98mm,气候变化造成年径流量减少了14.30 mm。与1999年土地利用条件模拟径流值相比,几种极端情景法模拟分析结果表明:灌木林地情景下年径流增加了158.2%,草地情景下年径流增加了4.1%,林地和耕地情景下年径流分别减少23.7%和41.7%;不同气候变异情景模拟结果显示,径流对降水的变化敏感性高于对温度变化的敏感性,降水每增加10%,径流平均增加23.9%。温度每增加12%,径流平均减少6%。因此,在气候变化背景下,优化土地利用结构与方式是实现流域水资源科学管理的途径之一。     

基于流域底栖动物完整性指数评价延河的水生态健康

延河流域位于黄土高原丘陵沟壑区,水土流失严重。流域中下游人类活动干扰强烈导致生态环境脆弱。流域内不同地貌单元(峁梁丘陵沟壑区、峁状丘陵沟壑区、破碎塬区)水土流失状况不同,本研究于2021年4月(春季)和10月(秋季)对流域底栖动物群落进行调查,通过构建底栖动物生物完整性指数(B-IBI)对流域水生态进行健康评价,并探究不同地貌单元对底栖动物生物完整性的影响。共鉴定底栖动物4门73属113种,两季度中水生昆虫均为绝对优势类群。对26个候选指标进行筛选发现：春季B-IBI由优势分类单元个体相对丰度、科级耐污指数(FBI)、捕食者个体相对丰度3个指标构成;秋季B-IBI由蜉蝣目分类单元数、FBI、捕食者个体相对丰度3个指标构成。B-IBI评价结果显示,上游干支流83.3%的采样点处于健康状态,而中下游干支流仅有28.6%的采样点处于健康状态,流域春季健康状况优于秋季。Kruskal-Wallis非参数检验表明,破碎塬区秋季底栖动物密度、物种数和B-IBI均显著低于春季,且在秋季时显著低于峁梁丘陵沟壑区、峁状丘陵沟壑区,丰水期集中降雨导致水土流失加剧是造成这种差异的主要原因。冗余分析结果显示,...     

流域生态风险评价研究进展

流域生态风险评价是流域生态环境保护与管理的重要研究内容,与一般的区域生态风险评价相比,具有其独特的流域特征。在已有研究基础上,对流域生态风险评价进行了概念界定与特征分析,并按照风险源、生态受体、生态终点的分类标准对流域生态风险评价进行了类型划分,简要评述了流域生态风险评价的相关研究主题,并尝试构建反映流域时空尺度变化规律的生态风险评价概念模型。最后针对流域生态风险评价的研究现状,重点讨论了目前存在的不足及未来的研究趋向。     

基于Budyko假设的潮河流域气候和植被变化对实际蒸散发的影响研究

由于参数较少且具有明确的物理学意义,基于水热平衡理论的Budyko假设常用于定量分析以及评价气候变化和植被变化对实际蒸散发的影响,对研究流域水量平衡和能量分配具有重要意义。依据位于我国北方密云水库上游的潮河流域1961—2015年的水文气象数据,选取了4种基于Budyko假设的模型来研究潮河流域水热耦合平衡关系,确定了该流域最适用模型以及模型参数最优值,并且采用情景设置法分析了流域实际蒸散发对气候以及植被变化的响应。结果表明:(1)与经典Budyko模型相比,采用流域下垫面参数修正的Budyko模型计算实际蒸散发的精度更高。其中,傅抱璞模型精度最高,决定系数、相对误差、纳什效率系数和均方根误差分别为0.85、4.30%、0.82和27.66 mm;(2)对傅抱璞模型下垫面参数ω进行优化,确定适用于潮河流域的模型参数取值为2.54,优化后的傅抱璞模型能够更好地反映流域实际蒸散发的变化特征;(3)情景模拟表明,气候变化和植被变化的共同作用导致潮河流域实际蒸散发的上升。其中,气候变化是引起流域蒸散发变化的主要驱动因素。     

北京市居住区林木健康评价

为了揭示北京市居住区林木健康变化特征及影响因素,提供北京市居住区林木健康经营对策。对北京市85个居住区林木进行健康特征调查,在建立林木健康评价模型评价林木健康状况的基础上,采用方差分析法和多重比较法分析不同类型居住区林木健康差异。结果表明:不同类型居住区林木健康指标差异显著(P0.05),各指标变化规律不完全一致;不同类型居住区地表覆盖情况、光污染程度、树干倾斜度、栽植截干、树势、冠形、干形等方面普遍较差。北京市居住区林木健康指数在0.60—0.80之间,健康等级呈现右偏正态分布特点,健康林木比例为3. 65%,亚健康林木(56. 07%)最多,其次是中等健康林木(36.68%),不健康林木有3.50%,濒死林木仅占0.10%。居住区林木健康指数在不同区域和不同来源间差异不显著(P0.05),在不同时期间差异显著(P0.05),健康指数大小分别为:三—四环=四—五环五—六环二环内=二—三环;福利房商品房保障房;2009—2013年2003—2008年=1998—2002年=1991—1997年1956—1990年。北京市居住区林木生长处于亚健康状态,潜在影响因子如地表覆盖情况、光污染程度、树干倾斜度等指标是限制北京市居住区林木生长的重要因子。适当减小夜间照明影响、增加有机地表覆盖、避免过度的修枝截干和加强林木养护管理是当前北京市居住区林木健康生长的保障。     

巢湖流域水质生物学评价——以大型底栖动物为例

由于长期暴露在自然环境中,底栖动物可整合不同时间尺度的物理、化学及生物信息,能反映污染物质对其造成的协同危害特征,因而被广泛应用于水体健康评价。为了弄清巢湖流域水体污染状况,于2009年4月对巢湖流域大型底栖动物进行采样调查。59个采样点中,鉴定出大型底栖动物共23种,其中:环节动物门6种,占26.1%;节肢动物门8种,占34.8%;软体动物门9种,占39.1%。尽管不同栖息环境中底栖动物的优势种有较大变化,但霍甫水丝蚓(Limnodrilus hoffmeisteri)、苏氏尾鳃蚓(Branchiura sowerbyi)和铜锈环棱螺(Bellamya aeruginosa)为整个巢湖流域优势物种。河流综合生物污染指数评价结果表明,巢湖流域水体均已受到不同程度的污染,南淝河的污染程度>白石山河>派河>巢湖湖体>柘皋河>杭埠河>裕溪河>丰乐河,这一结果与水质指标评价结果基本一致。     

基于灾害视角的区域生态安全评价机理与方法——以辽河流域为例

随着人类活动对生态环境形成了巨大压力,频繁且类型众多的灾害构成对生态安全的现实或潜在的巨大威胁。目前人们主要针对确定性因素,基于"压力-状态-响应"(P-S-R)机理框架进行生态安全评价研究,评价结果反映区域总体的安全状态。但是在实际生产生活中人们关注的不仅是确定性因素的影响,还包括不确定性生态隐患因素的影响;不仅关注生态安全的现时状态,而且还关注生态安全未来的发展趋势。生态安全是动态性的,其演变过程、趋势和风险更重要。生态安全是地域性的,具体地域需要具体分析。针对生态安全特点和P-S-R框架研究的不足,研究结合地理科学和安全科学的基本理论,从灾害视角探讨了区域生态安全评价机理与方法:①根据评价对象各组成部分之间的相互关系与相互影响构建区域生态安全状态-隐患综合评价指标体系;②根据多目标决策乘法准则,提出状态-隐患耦合指数评价方法;③针对不同的安全影响要素空间递变特点以及数据的来源途径,探讨了"行政单元-动态格网"交互赋值技术;④以辽河流域为例,基于GIS网格技术进行了生态安全"可视化"空间差异评价。评价结果与实地考察基本一致,说明了这种研究方法具有一定的科学性,为制定区域生态化发展战略和规划提供了决策支持,也为建设生态安全预警系统奠定了基础。     

区域生态安全预警指数——以辽河流域为例

生态安全不仅体现在某个时间段的状态上,还与安全隐患密切相关,区域生态安全是安全状态、隐患因素、演变趋势、时间、空间以及安全主体的函数.只有将其状态和隐患结合起来研究,才能科学而正确地对生态安全未来演变趋势做出判断,实现生态安全危险状态的预警.文章以辽河流域为例提出预警指数测算方法:①确立生态安全状态--隐患综合评价指标体系.②采用数学方法计算安全状态指数.③采用安全评价方法计算隐患指数.④根据多目标决策准则,采用状态指数和和隐患指数的并合方法计算预警评价的结果指数.评价结果与实地考察情况基本一致,可以为决策部门提供生态安全预警依据.     

草地植物群落最优分类数的确定——以黄河三角洲为例

植被生态学研究中常需要将样地-物种属性数据划分为多个具有生态意义的集群,在植被分类过程中不仅要在分类方法上做选择,还要确定该植被数据分多少类最合适.有很多指标来确定群落划分中的最优分类数,但都没有得到一致的认可.将黄河三角洲227个样地数据用ward等级聚类法进行了分类.为了找到最优的分类数和判断指标,用不同的判断标准对植被数据分为2到15类时进行分析.主要从3个方面对最优分类数进行判断:1)比较集群内的同质性和集群间的异质性;2)基于集群的物种组成、环境变量的不同,确定集群与环境的相关性;3)基于物种在不同集群内的频度与多度.判断指标主要包括:average silhouette width指数、Goodman and Kruskal's Gamma系数、Dunn指数、集群分布的熵、wb.ratio指数、Calinski and Harabasz 指数、C-index指数、partana指数、biserial指数.用多响应置换过程对集群间物种组成和环境差异显著性进行分析.用指示物种从生态角度对各集群进行判别,并对指示物种的显著性进行了分析.不同判断标准得到的黄河三角洲最优分类数不同,得到的最优分类数包括分为2、5、7、和15类;多方面综合判断,认为在分为7类时最好.群落分类中应该有较优的断点,划分类较少时,集群特征不明确;划分类较多时,集群特征虽然更明确,但可能会导致较多的小集群,且小集群间环境差异不显著.7类较优,能满足物种组成差异、环境差异、群落内和群落间差异、所含信息量多的要求.分为2-6类时应该都是有意义的,只是所代表的群落特征不同.各判断标准中,dunn、silhouette、Calinski和Harabasz指数和指示物种能比较有效的判断最优分类数.不同的分类方法和物种属性数据的得到的结果有待进一步研究.     

多尺度生态系统健康综合评价——以宁波市为例

以宁波市为例,从市域、所辖县(市/区)、生态系统3个尺度,划分出城市、森林、河流、农田、湖库及海岸带六类生态系统,选定56个指标因子建立了宁波市生态系统健康评价体系,并采用生态系统健康指数法进行了多尺度综合评价。结果显示:(1)宁波市生态系统处于亚健康状态,(2)县(市/区)生态系统中慈溪、象山和镇海为亚健康偏向预警水平,主城区(海曙区、江东区和江北区)、北仑、余姚、鄞州、奉化和宁海为一般健康水平;(3)对宁波市生态系统健康影响的生态系统类型主要是海岸带、河流和农田,县(市/区)主要是慈溪、镇海和象山,影响因子主要是海岸带初级生产力、海水综合污染指数、河流水环境质量和农田系统生产力。根据评价结果,提出重点在农田、河流和海岸带相关方面制定管理措施和开发政策。同时本研究表明,多尺度综合评价方法有助于生态环境管理部门全面直观认识不同尺度上生态系统健康状态,并具体分析主要的影响因子,进行区域生态环境管理的科学决策。     

基于树叶凋落物分解速率的溪流生态系统健康评价——以广东横石水河为例

用Gessner等提出的树叶凋落物分解模式对横石水河的功能完整性和生态系统健康进行评价,对比了藜蒴和荷木2个树种的树叶凋落物在横石水河各污染样点和未受污染样点的分解速率.结果表明：藜蒴和荷木树叶凋落物在研究区污染样点的分解速率均显著低于清洁样点（P<0.05）;根据Gessner模式,各污染样点的环境得分均为0,而各清洁样点的环境得分均为2,表明横石水河污染河段的健康状态已受到严重破坏.研究区生态系统健康的生物学评价与水质分析结果一致,表明树叶凋落物分解模式是一个合适的评价河流状态的指数.     

基于周丛藻类群落结构的新疆额尔齐斯河生态健康评价

周丛藻类对水环境变化较为敏感,可迅速而灵敏的反映水质健康状况。本研究于2019年对额尔齐斯河周丛藻类群落结构和水环境特征进行了系统调查,并运用周丛藻类生物完整性指数(Periphytic algae index of biotic integrity, P-IBI)对生态健康进行了评价。结果表明:额尔齐斯河周丛藻类有6门41属102种,以硅藻门为主。周丛藻类密度和生物量的时间变化趋势为:9月>7月>5月,空间分布趋势为中下游>上游、支流>干流。主成分分析(PCA)与典范对应分析(CCA)显示,影响周丛藻类群落结构的主要环境因子有水温、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、硝酸盐氮、pH、悬浮物,不同月份的环境影响因素有所差异。额尔齐斯河周丛藻类多样性指数(H′)、丰富度指数(D)、Pielou均匀度指数(J)的平均值分别为3.52、3.02、0.75,显示额尔齐斯河流域整体水质为寡污或无污。P-IBI分析结果显示:5个采样点为健康状态,1个采样点为亚健康状态,3个采样点为一般状况,1个采样点极差,表明额尔齐斯河整体生态健康状况趋于良好。本研究可为额尔齐斯河的水环境监测提供...     

基于城市群的流域生态补偿机制研究——以长江流域为例

跨较大空间范围流域内的城市群因地理区位、自然资源禀赋和社会经济结构等要素相似而使城市群内流域生态补偿机制的设计具有相似性,但不同城市群的流域生态补偿机制设计却因上述要素的不同而存在较大差异。而且,仅研究单个城市生态系统及其协作管理不能从根本上解决区域(包括城市群中流域、流域中城市群)生态环境问题。从城市群视角出发,研究区域协调发展能够提高城市间合作程度和政策制定的协调度,并为流域生态环境治理和生态系统服务供求平衡研究提供了一条新思路。以长江流域为例,研究典型城市群的流域生态补偿机制,对比不同城市群与城市群之间生态补偿机制设计的异同,形成基于城市群的长江流域生态补偿机制设计创新。为创新基于城市群的流域生态补偿长效机制和协调流域城市群生态环境保护体制提供政策建议。     

山西文峪河上中游森林群落多样性

基于山西文峪河上中游森林群落的野外调查数据,选取植物生活型、生活史、固氮类型、传粉途径、种子传播途径等14个植物功能性状,计算丰富度指数(R)、多样性指数(H')、均匀度指数(E)等物种多样性指数和功能丰富度指数(FRic)、功能均匀度指数(FEve)、功能分歧度指数(FDiv)等功能多样性指数,并用TWINSPAN对森林群落进行分类,Spearman秩相关分析多样性指数间及其与环境因子间的相关性,对山西文峪河上中游森林群落多样性进行研究。结果表明:青杄林种数最多(R=27),辽东栎油松林和油松林种数最少(R=16);白桦林的H'和E最大,油松林的H'和E最小。山杨白桦林的FRic值最大,白杄林的FRic值最小;青杄林的FEve值最大,山杨白桦林的FEve值最小;山杨林的FDiv值最大,白桦林的FDiv值最小。文峪河上中游森林群落物种多样性指数与功能多样性指数间相关性不显著(P0.05),仅FDiv与H'呈显著负相关关系(P0.05);物种多样性指数间呈极显著相关关系(P0.01),功能多样性指数间相关性不显著(P0.05),仅FRic与FEve呈显著负相关关系(P0.05);随着海拔增加,物种多样性指数增加(P0.05或P0.01),但功能多样性指数减小(P0.01或P0.05)。     

沿江地区土地利用生态风险评价——以长江三角洲南京地区为例

基于改进的相对生态风险模型,从风险源强度、受体暴露度以及风险效应三方面构建土地利用生态风险评价指标体系,以子流域为单元分析南京地区土地利用生态风险空间分异及影响因素,结果表明:综合生态风险值总体分布较分散,高风险区位于江北八百河流域、老山北坡及南坡河系、石臼湖流域,风险源强和受体暴露度较高,风险效应值较低,潜在生态风险很高,应重点实施环境治理,强化土地生态环境建设;较高风险区位于一干河、二干河、句容河、秦淮中游、江宁河、向阳河、固城湖、境外常州太湖流域,风险源强和受体暴露度中等,应加强环境治理,强化土地利用规划引导与集约利用;较低和低风险区包括境外沿江八卦洲、沿江靖安板块、沿江秦淮河、沿江汤水河、沿江滁河、横溪河、牛首河、前进河、马鞍山长江流域,风险源强和受体暴露度较低,风险效应值低,主要分布于沿江以及山地丘陵河流上游地区,沿江流域近年排污治理力度较大有效保证了低风险源强值,而山地丘陵河流上游植被覆盖度一般较高,人为影响相对较弱,应注重生态环境维护和土地集约利用;其他流域综合生态风险中等,应加强生态环境监测,防止生态环境恶化。