湖北省湖泊营养物生态分区技术方法研究

2011-09-23高如泰姜甜甜席北斗许其功王海军巴桑次仁

环境科学研究 2011年1期

关键词：富营养化湖泊分区

高如泰，姜甜甜，席北斗*，许其功，张慧，王海军，巴桑次仁

1.中国环境科学研究院，北京 100012

2.中国科学院武汉水生生物研究所，湖北武汉 430072

3.西藏自治区环境科学研究所，新疆拉萨 850000

湖北省湖泊营养物生态分区技术方法研究

高如泰1，姜甜甜1，席北斗1*，许其功1，张慧1，王海军2，巴桑次仁3

1.中国环境科学研究院，北京 100012

2.中国科学院武汉水生生物研究所，湖北武汉 430072

3.西藏自治区环境科学研究所，新疆拉萨 850000

提出一种基于主成分分析、聚类分析、判别分析和空间自相关的分区模型，用于对湖北省湖泊营养物生态分区的尝试.运用主成分分析法对众多指标进行降维处理，产生彼此互补又能综合反映湖区情况的新指标，构建了湖北省湖泊营养物生态分区指标体系.在此基础上，根据各区域新指标值结合聚类模型进行湖泊流域的初步分类，利用判别分析完成非湖泊流域的类别归属判别，运用空间自相关分析方法对区域各因素的空间分布格局进行量化分析，以揭示零散分类区块在空间地域分布上的关联和差异，最后根据关联结果确定边界完成分区并进行特征描述.结果表明，利用该分区技术方法体系可以尽量避免人为因素干扰，得到更为客观的分区结果，具有良好的适应性和可行性.

湖泊营养物;生态分区;主成分分析;聚类分析;判别分析;空间自相关

Abstract:The objective of this research is to present an ecoregionalmodel based on principle components analysis(PCA)，cluster analysis(CA)，discriminant analysis(DA)and spatial autocorrelation analysis(SAA).The model was applied to establish the ecoregions of lake nutrients in Hubei Province.First，principle components analysis was applied to reduce the feature space dimensionality of the indices，and to build new comp lementary indices which could synthetically reflect the conditions of lakes and build an index system of ecoregions of lake nutrients in Hubei province.Then，initial classification of lake drainage area was carried out by cluster analysis.The categories of non-lake drainage areas could be identified by discrim inant analysis.Spatial distributing pattern of principal components in the region were analyzed quantitatively by spatial autocorrelation method.The association and difference of spatial characters between classification districts and the scattered regions were achieved.Therefore，the divisional boundary was established，and the ecoregion of lake nutrients was accomplished.These results indicated that the ecoregion model was appropriate and feasible to achieve the objective results of ecoregion，and could avoid human interference.

Keywords:lake nutrients;ecoregion;principle components analysis;cluster analysis;discriminant analysis;spatial

autocorrelation在全球范围内已有30% ～40%的湖泊遭受到不同程度的富营养化影响.近年来我国湖泊富营养化形势严峻，受影响湖泊从20世纪80年代后期的41%升至90年代后期的77%［1］.根据一些发达国家在湖泊富营养化防治与管理方面的先进经验，积极开展湖泊生态分区、营养物基准和富营养化控制标准等工作，已成为当前湖泊富营养化控制与管理的重要发展趋势［2-3］.其中，湖泊营养物生态分区是湖泊营养物基准和富营养化控制标准制订的基础，也是开展湖泊水环境“分区、分类、分级、分期”综合管理的先决条件.目前，我国还缺乏统一的湖泊营养物生态分区技术方法体系，现有水生态区域多以水体现状使用功能和行政区为基础进行划分，在湖泊营养物生态分区方面几乎处于空白［4-7］.国外已有部分国家开展了在生态分区基础上进行的水生态分区，并正在逐步进行湖泊营养状态分区评价标准和基准研究，但尚未取得完整系统的成果［8-16］.我国湖泊众多，尤其是不同区域自然地理状况与湖泊富营养化差异性显著，国外现有的湖泊营养物分区技术方法难以适用我国，需要加以优化改进.因此，迫切需要根据我国湖泊区域差异性特点，科学地进行湖泊营养物生态分区.

目前，我国正在开展不同尺度的营养物生态分区研究工作.由于全国湖库资料调查不足且收集困难，而湖北省的湖泊资料较为完善，因此，笔者以湖北省作为湖泊营养物生态分区的研究对象，拟建立湖泊营养物生态分区指标体系，探索研究分区技术方法，初步完成湖北省湖泊营养物生态分区，旨在为探索适合我国湖泊营养物生态分区的指标体系和分区技术方法，完成全国湖泊营养物生态分区和科学地制订我国湖泊营养物基准和富营养化控制标准提供理论基础.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

湖北省位于长江中游地区，北纬 29°05′～33°20′，东经108°21′～116°07′，面积18.59×104km2.该区属亚热带季风性湿润气候，全省平均气温在15～17℃，最冷月(1月)平均气温为2～4℃，最热月(7月)为 27～29℃，全省平均日照1 150～2 245 h，无霜期230～300 d，年均降水量800～1 600 mm.该区处于中国地势第二级阶梯向第三级阶梯过渡地带，地貌类型多样，略呈由西北向东南倾斜的趋势.植被具有南北过渡特征，是中国生物资源较丰富的省份之一.

湖北省地跨长江和汉江两大水系，水力资源居全国第4位，地表水体积居全国第10位.在长江、汉江两岸的冲积平原上，分布着众多的大小湖泊，形成“江汉湖群”，是全国著名的淡水湖泊密集分布地区之一，星罗棋布的湖泊展示出水乡泽国独有的自然景观，并在蓄洪、灌溉、旅游和水产养殖等方面发挥着重要作用.

1.2 研究方法

1.2.1 分区的原理及原则

湖泊营养物生态分区是以湖泊流域内不同尺度的湖泊生态系统及其营养物影响因素为研究对象，应用空间自相关、生态格局与尺度等原理与方法，对湖泊及其周围陆地系统进行区域分类，其目的是反映湖泊营养物在不同空间尺度下的分布格局.与一般意义上的生态分区和水文分区等自然地理分区不同，湖泊营养物生态分区过程需更多地考虑自然因素与湖泊营养物之间的因果关系，力图通过不同尺度下的地形、气候、水文以及地貌类型等要素来反映湖泊营养物的基本特征.

分区遵循的原则主要包括:①相似性原则，即根据区划指标的一致性与差异性进行分区;②区域相关原则，即在空间尺度上，任一类生态环境安全问题都与该区域甚至更大范围的自然环境与社会经济因素相关;③保持小流域完整性，从分区的管理目的出发，作为省级尺度的分区不宜打破小流域尺度，即以湖泊流域为最小分区单元，实现“自下而上”的分区，相应地分区指标值的获取也是以湖泊流域为单位.

1.2.2 分区方法

采用主成分分析法建立湖泊营养物分区指标体系，以SPSS和ArcGIS等技术为平台，综合运用聚类分析、判别分析、空间自相关等定量分析法对湖泊营养物生态分区技术进行研究(见图1).

首先，应用主成分分析法建立分区综合指标值，之后采用聚类分析法对湖泊流域进行初步分区，利用判别分析对其他非湖泊流域进行归类，结合空间自相关分析法完成整个区域的流域归属分析.最终，利用空间融合技术，结合专家经验分析确定分区边界，完成湖泊营养物生态分区图.

其中，空间自相关分析是检验某要素的属性值是否显著地与其相邻空间点上的属性值相关联的重要指标，可以分为正相关和负相关2种类型，正相关表明某单元的属性值变化与其相邻空间单元具有相同变化趋势，负相关则相反.空间数据分析方法包括:①全局统计(Global Statistics)，是对属性值在整个区域的空间特征的描述;②局域统计(Local Statistics)，用来衡量每个空间要素属性在“局部(一般为相邻)”的相关性质.表征全局空间自相关的指标和方法［17-19］很多.笔者选择常用的 Moran’sI统计进行全局统计，采用 Local Moran’sI统计进行局域统计.

图1 湖泊营养物生态分区技术方法Fig.1 Sketch map of ecoregion techniques of lake nutrients

Moran’sI系数取值在［－1，1］之间.如果I为正，则区域变量在空间分布上呈现正的空间相关性;如果I为负，则反之.其计算公式［19］:

式中，n为研究区内不规则空间单元的个数;xi和xj分别表示某现象或某属性特征在空间地域单元i和j上的观测值(j≠i);¯x是研究对象x的平均值;wij是空间权重矩阵.

对计算结果进行标准化可以更好地判断相关的正负性和显著性.其标准化形式Z(I)采用Moran’sI的数学期望E(I)和方差VAR(I)进行计算［20］.

局域空间相关性指标的计算公式:

式中，zi，zj为观测值的标准化形式(平均值为0，标准差为1).可见，I值由zi及其相邻接区域观测值的平均值来决定.

1.2.3 数据来源

分区过程需要大量的空间数据和属性数据支撑.其中，湖泊小流域边界的提取是在1∶100 000的湖北省的DEM数据库的基础上，用 ArcGIS空间分析模块中的水文分析功能来实现的;温度和降水量数据采集自该区的17个气象站点近30年的监测资料;土壤质地数据来自《中国土种志》［21］;土地利用类型数据提取自湖北省的土地利用现状图(1:250 000);吸附态氮磷负荷指标值通过吸附态氮磷模型计算获得，计算公式［22］:

式中，a为单位换算常数;LSkt为颗粒态氮磷污染物负荷，kg/km2;CSkt为土壤固态氮磷污染物质量分数，mg/kg;Xkt为土壤流失量，t/km2;TSkt为污染物富集比;Sd为流域泥沙输移比.

2 结果

2.1 分区指标体系的建立

指标的选择是分区的基础与关键，所选指标应该是影响水生态系统特征、能够反映水生态与周围陆地生态相关关系的关键性因素，并与分区对象及其等级层次保持一致.

根据湖北省境内自然地理和资源相关状况的调查分析，区域内的气候、地貌、土壤类型及植被的类型差异对湖泊水文、形态等物理条件的影响，导致了不同的湖泊生境条件，造成湖泊生态系统的组成与结构不同，进而影响了湖泊营养物的状况.因此，借鉴美国分区经验并结合实际情况［9］，选取气候、海拔高度、土壤、植被和土地利用方式5个因素来反映区域内自然要素的影响规律.而对于湖泊营养物生态分区来说，吸附态氮磷负荷可以代表较难治理的面源污染背景状况，应成为有别于其他分区的标志性指标.该研究选择的湖北省湖泊营养物生态分区指标如表1所示，所选指标在ArcGIS中按小流域进行区统计获得指标值，并转换成栅格格式以便于运算.

将原始数据标准化后进行主成分分析，原有指标被浓缩为4个综合指标，分别代表了营养物状况、土地利用和海拔、气候和植被、土壤质地等因素，累计贡献率达到87.97%，从而形成了一个新的指标体系.

表1 湖北省湖泊营养物生态分区的指标体系Table 1 The indicator system of ecoregion of Lake Nutrients in Hubei Province

2.2 分区方法应用

对主成分分析得分形成的综合指标值进行系统聚类(Hierarchical Cluster Analysis)分析，得到湖泊流域的初步聚类结果(见图2).在此基础上，采用典型判别分析法对非湖泊流域的类别归属进行判定，以保证所有的小区域(湖泊流域和非湖泊流域)都具有类别归属(见图3).

图2 快速聚类湖泊流域分类Fig.2 The classified map of K-means cluster of lake basin

虽然图3中湖泊营养物生态区域划分的整体趋势明显，但还存在一些零散不连续的区块，未完全实现分区的目的.该研究采用空间相关性分析来解决这一问题，在ArcGIS中运用空间统计功能中的分析模块进行空间自相关的分析.结果表明，自相关分析中，Moran’sI为 0.22，且检验值(Z值)为28.54，大于显著水平1%所对应的临界值2.58，表明聚类结果与空间位置具有显著相关性.进一步以流域指标的主成分综合得分为指标，进行局部空间自相关的分析，得到局部自相关系数和检验值，以此作为判断零散区块归属的基础，以实现相同类别的区块在空间分布上的连续性(见图4).利用ArcGIS中的空间融合功能对流域图中的相同类别流域进行融合，根据湖北省实际边界图对小流域进行叠加、合并、融合和校准，得到最终的生态分区(见图5).

图3 非湖泊流域判别分析分类Fig.3 The classified map of discriminant analysis of nonlake basin

图4 空间自相关分析分类Fig.4 The classified map of spatial autocrrelation analysis

2.3 分区特征描述

Ⅰ区位于荆州市的中南部，平均海拔42 m，年均降水量966 mm，年均气温16.7℃，植被覆盖率76.3%，在该区内土壤侵蚀强度适中，吸附态氮、磷分别为1.27和0.71 kg/km2.由于Ⅰ区水热等条件相对偏低，潜在富营养化程度在湖北省内也相对较低.主要湖泊有上津湖、牛浪湖和崇湖等.

图5 湖北省湖泊营养物生态分区Fig.5 The ecoregion map of lake nutrients in Hubei province

Ⅱ区包括荆门市南部、天门市西部、仙桃市大部和孝感市、武汉市的部分地区，平均海拔40 m，年均降水量1 200 mm，年均气温16.9℃，植被覆盖率 75.5%，吸附态氮、磷分别为 2.39和 1.26 kg/km2，该分区潜在富营养化程度居中.主要湖泊有汈汊湖、汉阳东湖、排湖、五湖等.

Ⅲ区包括天门市的东部和孝感市的西南部，平均海拔38 m，年均降水量1 170 mm，年均气温17.0℃，植被覆盖率81.5%，吸附态氮、磷分别为1.55和0.82 kg/km2，该分区潜在富营养化程度居中.主要湖泊有花严湖、龙骨湖、张家湖等.

Ⅳ区范围较大，位于湖北省的西部和北部地区，以山地丘陵为主，平均海拔579 m，年均降水量966 mm，年均气温16.2℃，植被覆盖率90.6%，吸附态氮、磷分别为4.01和2.12 kg/km2，虽然水热等条件相对偏低，但由于地形起伏大，土壤侵蚀引起的吸附态氮磷含量较高，导致潜在富营养化程度在湖北省内相对较高.主要分布有南湖、长湖、陈家湖、陶家湖、烂泥湖等湖泊.

Ⅴ区位于湖北省东北部的黄冈地区，平均海拔240 m，年均降水量 1 410 mm，年均气温17.0℃，水热条件适宜藻类生长，植被覆盖率87.2%，吸附态氮、磷分别为 5.83和 3.08 kg/km2，潜在富营养化程度在湖北省内相对较高.该区主要包括东湖、赤东湖、鸭儿湖、严西湖等湖泊.

Ⅵ区位于湖北省的东部和南部，包括荆州、咸宁、武汉和黄石等地区的大部，以及黄冈的西部和南部，平均海拔91 m，年均降水量1 370 mm，年均气温17.1℃，植被覆盖率87.2%，吸附态氮、磷分别为1.60和0.84 kg/km2，该分区潜在富营养化程度居中.该区湖泊分布较多，主要有洪湖、梁子湖、斧头湖、大冶湖等.

Ⅶ区位于湖北省的东南部，包括咸宁市的东部和黄石市的南部，平均海拔203 m，年均降水量1 465 mm，年均气温17.3℃，植被覆盖率85.6%，吸附态氮、磷分别为3.64和1.92 kg/km2，潜在富营养化程度在湖北省内相对较高.主要分布有网湖、朱婆湖等湖泊.

3 讨论

对湖泊生态系统的层次结构与湖泊营养物影响因素的分析是实施分区的关键，在分区体系上，美国已完成了全国的3级水生态分区体系，目前正在开展4级和5级分区工作，美国的营养物生态分区是将第三级水生态区归纳为14个生态集中区.而笔者尝试对我国湖泊营养物的分区技术方法进行研究，尚有待于对分区体系进一步完善，以便更加系统地反映湖泊营养物生态分区的层次结构，并实现不同尺度上的分区.

3.1 分区指标的选取是分区工作的关键

分区指标直接影响到最终分区的尺度性、准确性和实用性，并且根据分区尺度的不同，分区指标应具有等级性和层次性.在现有的水生态分区研究中，指标选取多以生物、植被、土壤、地形、气候、土地利用、水质等为主，并兼顾其他指标［8-16］.但已有的研究很少考虑在大区域尺度下分区指标如何体现湖泊富营养化特征.由于环境要素之间存在着相互关联性，且在不同的区域这些因素的相互作用不同，因此，需要对其进行具体分析，从而筛选出主导性指标应用于分区工作.笔者除了选取大尺度生态分区较常用的气候、地貌、土壤类型及植被的类型等指标外，还考虑到吸附态氮、磷负荷作为较难治理的面源污染背景状况代表，对湖泊富营养化过程有直接影响，因此，该指标应成为有别于其他分区的标志性指标.

3.2 分区技术方法体系的建立至关重要

目前，我国还缺乏统一的湖泊营养物生态分区技术方法体系，对现有水生态区域的划分多以水体现状使用功能和行政区为基础进行划分，在湖泊营养物生态分区方面处于空白［4-7］.国外已有部分国家开展了在生态分区基础上进行水生态分区，并正在逐步进行湖泊营养状态分区评价标准和基准研究，但尚未取得完整成果［8-16］.

分区方法可分为定性分析和定量分析分区方法:定性分析分区方法主要有经验法、指标法、主导因素法、重叠法、类型法和综合法;定量分析分区方法是用高等数学和数理统计的方法进行分区，主要有聚类分析法、判别法、系统评价层次分析法、主成分分析法和人工神经网络等，其他还包括相关分析法、对应分析法及 GIS空间分析法等［23-24］，但目前常用的方法在确定分区边界时很难保证其客观性和重现性.

美国开展的州一级水生态分区，通常是对各指标图进行空间叠置，然后通过专家判定来确定分区的边界［25］.由于分区时涉及到气候、地质地貌、土壤、植被、水文等不同领域，各指标在分区中都起着重要作用，因此，在确定分区主导因素以及确定分区边界时受专家主观因素的影响和制约，且不同领域间易产生分歧［26］.笔者运用聚类、判别及空间自相关分析的组合方法，对分区方法进行了探索，基本实现了定量化的分区，并可重复运用，很大程度上避免了人为因素的主观性.

由于该研究的对象均为空间数据，如果仅从经典统计学的角度来解释具有明显空间结构的数据的话，不但可能损失大量有用的信息，而且可能得出模糊或不合理的结论，给结果的应用带来困难.特别是对一些零散不连续的区块的归属问题，前人所做的研究大多采用一些专家判定等较为主观的方法来进行后期处理，以得到较为理想的结果［4-7，16，21］.该研究尝试使用空间相关性分析来解决这一问题，以期所得到的分区结果更加客观.

3.3 分区结果的校验将是后续工作的重点

笔者开展的工作主要作为分区技术方法的示范研究，对于分区结果，目前有学者通过对水生生物的种类和数量、生态景观、地学等相关领域的研究来对水生态分区进行相互校验［27-29］.由于该研究主要是针对湖泊富营养化开展的营养物生态分区，根据Chla调控的研究，磷往往被认为是限制藻类发展的最关键的营养物［30］.根据长江中下游湖泊浮游藻类控制研究，TP可在统计上被认为影响这些湖泊中 Chla水平的最关键因子［31］.因此，笔者拟选择Chla/TP作为湖北省湖泊营养物生态分区的验证指标，其中TP作为因变量，Chla代表的一般性的浮游藻类生物量作为结果，共同表征湖泊的营养状况.目前，该研究正在加大调查和监测力度，以获取更多湖泊的数据，形成完整的分区检验.

4 结论

a.湖泊营养物生态分区是湖泊管理的重要单元，划分基础在于对湖泊营养物与自然要素之间的影响关系的识别.笔者选取气候、海拔、土壤质地、植被类型、土地利用、吸附态氮磷负荷为指标，构建了湖泊营养物生态分区指标体系.该体系通过对影响因素的筛选和评价来认识人类活动对湖泊生态系统及湖泊营养物的影响机理与关键所在，以便更好地为湖泊富营养化的控制和治理服务.

b.针对我国缺乏统一的湖泊营养物生态分区技术方法体系的现状，提出一种基于主成分分析、聚类分析、判别分析、空间自相关和GIS技术的分区模型，对分区方法进行了探索，并以湖北省为例进行了湖泊营养物生态分区的尝试，将湖北湖区分成7个湖泊营养物生态区，结果可以基本实现定量化的分区，并可重复运用，很大程度上避免了分区过程的主观性.

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Study on Ecoregion Techniques of Lake Nutrients in Hubei District

GAO Ru-tai1，JIANG Tian-tian1，XIBei-dou1，XU Qi-gong1，ZHANG Hui1，WANG Hai-jun2，BASANG Ci-ren3

1.Chinese Research Academy of Environmental Sciences，Beijing 100012，China

2.Institute of Hydrobiology，Chinese Academy of Sciences，Wuhan 430072，China

3.Environmental Protection Research Institute of Tibet Autonomous Region，Lhasa 850000，China

X524

1001－6929(2011)01－0043－07

2010－09－06

2010－10－12

国家水体污染控制与治理科技重大专项(2009ZX07106－001)