基于主客观赋权模糊综合评价法的湖泊水生态系统健康评价

吴易雯，李莹杰，张列宇，过龙根，李 华，席北斗，王 雷，李曹乐

(1：中国环境科学研究院国家环境保护地下水污染模拟与控制重点实验室，北京 100012)(2：中国科学院水生生物研究所，武汉 430072)(3：武汉理工大学资源与环境工程学院，武汉 430070)(4：广东省浩蓝环保水污染治理院士工作站，广州 510000)

基于主客观赋权模糊综合评价法的湖泊水生态系统健康评价

吴易雯1,4，李莹杰1,3，张列宇1，过龙根2，李 华2，席北斗1，王 雷1，李曹乐1

(1：中国环境科学研究院国家环境保护地下水污染模拟与控制重点实验室，北京 100012)(2：中国科学院水生生物研究所，武汉 430072)(3：武汉理工大学资源与环境工程学院，武汉 430070)(4：广东省浩蓝环保水污染治理院士工作站，广州 510000)

运用湖泊营养状态指数判断湖泊的富营养化状态，并根据湖泊的水质、沉积物和水生生物群落的现状和特点，运用主观赋权法中的层次分析法和客观赋权法中的熵权法结合模糊综合评价法，对长江中游地区江汉湖群37个湖泊的水生态系统进行健康状态评价. 对湖泊富营养化的调查结果表明，海口湖处于中营养状态，18个湖泊处于富营养化状态，18个湖泊处于超富营养化状态. 湖泊生态系统健康评价的研究结果表明， 37个湖泊中，处于健康状况“优”的湖泊只有海口湖，处于健康状况“良”的湖泊有5个，分别为东西汊湖、花马湖、梁子湖、童家湖和涨渡湖，其余31个湖泊均处于健康状况“差”的状态. 经过与湖泊营养状态指数的对照，本研究结果表明，由主观赋权的专家评分的层次分析法结合模糊综合评价法对江汉湖群湖泊水生态健康状态的评价效果相比客观赋权的熵权模糊综合评价法更贴合实际.

营养状态指数；熵权法；层次分析法；模糊综合评价；健康评价；江汉湖群

湖泊为人类提供水资源、生物资源和环境资源，在供给水源、调节径流、渔业生产等方面起着不可替代的作用，是人类生产生活的重要基础之一[1-2]. 我国长江中下游地区湖泊分布密集，其中面积大于1 km2的湖泊总面积占相同级别中国湖泊总面积的24.2%[3]. 该地区社会经济的飞速发展以及人类活动导致湖泊水体富营养化的现象日益严重，湖泊水生态系统遭到破坏，这最终将反馈给人类并制约社会经济的可持续发展[4]. 因此，对湖泊进行水生态系统健康评价，将有助于我们掌握湖泊的生态系统结构和功能现状，为湖泊水体修复和保护以及湖泊生态安全管理提供理论依据和支持.

“生态系统健康”这个概念自Schaeffer等于1988年提出后，已经逐渐成为当前环境与生态系统管理研究的一个热点问题[5]. 目前关于生态系统健康的定义，广为接受的是Costanza等的理论，即如果一个生态系统是稳定和持续的，并且能够维持其组织结构，在一段时间后能够自动从胁迫状态恢复过来，那么这个生态系统就是健康的[6]. 在众多生态系统健康评价的方法中，多指标综合评价法能够通过各指标的权重确定多个指标的排序[7]，进而对事物有一个全面而客观的评价. 权重的计算方法主要包括主观赋权法和客观赋权法，其中主观赋权法有层次分析法、直接构权法和极值迭代法等；客观赋权法有熵权法、均方差法和极差法等[8]. 主观赋权法根据决策者的主观意向确定权重，受决策者的主观经验影响较大，因此主观性较强. 在构造判断矩阵时，标度值的确定易受评价者的经验等个人因素的影响[9]. 客观赋权法是根据实际数据经过数学理论和算法确定权重，不受决策者主观因素的影响[10]. 但是客观赋权法评价时没有考虑到评价指标间的差异性，与人们比较认可的评价结果常存在较大差异[11]. 为了观察主观赋权法和客观赋权法对于浅水湖泊生态系统健康评价过程中的适用性，本研究以长江中游地区江汉湖群为例，调查现阶段江汉湖群37个湖泊的水质及水生态现状，运用富营养化指数法(trophic state index,TSI)判断湖泊的富营养化状态，然后使用主观赋权法中的层次分析法和客观赋权法中改进的熵权法分别结合模糊综合评价法对湖泊水生态系统进行健康状态评价. 希望通过本研究和评价结果对主观赋权的层次分析赋权法和客观赋权的熵权法进行比较，得出适合富营养化浅水湖泊的水生态系统健康评价的方法，并为湖泊的生态系统健康管理和修复提供一定的理论依据.

1 材料和方法

1.1 研究区域概况和样点设置

所调查的湖泊主要位于长江中游地区的江汉平原(29°05′～33°20′N，108°21′～116°07′E)，年平均气温为16～16.8℃. 汉江和长江在此地区交汇，调查的湖泊主要分布于两江沿岸处. 这些湖泊主要是受河流的冲击作用(如洪湖)和地壳运动 (如梁子湖和斧头湖等)[12]影响而形成的. 棕红壤，黄棕壤和水稻土是该区域的主要土壤类型[13]. 本研究于2014年8月至9月初(夏末秋初)调查了37个面积大于10 km2的湖泊(图1). 每个湖泊采集3个水样和2个沉积物样本，共采集到111个水样和74个沉积物样品.

图1 本研究调查湖泊的分布(1-保安湖，2-豹澥湖，3-策湖，4-赤东湖，5-崇湖，6-磁湖，7-大冶湖，8-东西汊湖，9-斧头湖，10-海口湖，11-汉阳东湖，12-洪湖，13-后湖，14-花马湖，15-黄盖湖，16-梁子湖，17-龙感湖，18-鲁湖，19-牛浪湖，20-牛山湖，21-三湖，22-三山湖，23-上津湖，24-上涉湖，25-太白湖，26-汤逊湖，27-童家湖，28-网湖，29-武湖，30-西凉湖，31-野潴湖，32-淤泥湖，33-玉湖，34-长湖，35-涨渡湖，36-钟祥南湖，37-朱婆湖；图中除6-磁湖、10-海口湖、15-黄盖湖、28-网湖、32-淤泥湖、33-玉湖、34-长湖和36-钟祥南湖外，其余湖泊位点与文献[14]相同)Fig.1 Distribution of the investigated lakes

1.2 样品采集及处理

采样位点使用GPS定位，用1.0 L的柱状采水器采集水体表面以下0.5 m处水样，用1/16 m2彼得森采泥器采集表层沉积物样品. 用于浮游植物鉴定的水样使用鲁哥试剂现场固定，用于浮游动物鉴定的水样使用甲醛固定，带回实验室静置用于后续分析. 底栖动物的调查采用彼德森采泥器采样后，现场用 60目钢筛淘洗泥样后挑出底栖动物，装入100 ml 聚乙烯瓶，加入 8%福尔马林液固定样品后带回实验室鉴定[15]. 水生植被覆盖度和生物量的调查采用目测法[16]. 用于水体化学指标检测的水样，现场添加浓硫酸并调整到pH<2后带回实验室分析. 用于理化分析的湖泊沉积物样品经过真空干燥机干燥后，储存在4℃的冰箱内备用.

反映系统结构(如浮游植物、浮游动物和底栖动物生物量)指标的计数和鉴定方法参照文献[17-19]，反映系统多样性的Shannon-Wiener多样性指数(H′)计算公式为[20]：

(1)

式中，S为物种总数，pi为物种i的重要值.

1.3 评价方法

1.3.1 湖泊的富营养化状态评价 湖泊的富营养化状态评价，采用相崎守弘等的修正的营养状态指数(TSIM)法[26]. 该方法采用指数0～100对湖泊的营养状态进行分级，TSI(∑)<40为贫营养，40 ≤TSI(∑)<50为中营养，50≤TSI(∑)<70为富营养，TSI(∑)≥70为超富营养[27]. 修正的营养状态指数(TSIM)法评价湖泊营养状态指数的计算公式为:

(2)

(3)

(4)

TSI(∑)=0.54TSIM(Chl.a)+0.297TSIM(SD)+0.163TSIM(TP)

(5)

式中，Chl.a为水体叶绿素a浓度(μg/L)，SD为湖泊水体透明度(m)，TP为水体总磷浓度(mg/L).

1.3.2 湖泊水生态系统健康状态评价

1)评价指标体系的建立

欧盟水框架指令(EU Water Framework Directive，简称 WFD)[28]的水生态系统健康评价体系主要包括3大类因素，12类质量要素和23项参数，涵盖水生态系统中的生物因素、物理化学因素和水利形态因素. 该指标体系涵盖指标数量众多，在湖泊调查过程中指标全部获取过程较为繁琐. 美国国家环境保护局(U. S. Environmental Protection Agency，简称EPA)[29]关于水生态的健康评价体系包括水质、生物学、栖息地和微生物4大类指标，13个详细指标. 该指标体系对水体的水文状况以及水力形态因素没有过多涉及，但加入了微生物的生态毒理学指标. 本研究主要参照欧盟WFD和美国EPA水生态的健康评价指标体系，结合江汉湖群浅水湖泊现状，建立了一套水生态系统健康评价的候选指标体系(表1).

表1 健康评价候选指标体系

根据相关性分析结果，最终筛选出9个具有代表性的独立指标，即水体TN浓度、水体TP浓度、浮游植物蓝藻比例、底栖动物多样性指数、桡足类平均生物量、水生植被覆盖度、沉积物TN含量、沉积物NaOH-P/TP 百分比和LOI含量. 由于我国现阶段尚没有一个系统的湖泊健康评价指标体系的分型标准，因此本研究的水质理化指标TN、TP浓度和水生生物学指标Chl.a浓度的指标分型采用欧盟水框架指令中对湖泊分型的结果. 沉积物的3个理化指标是根据调查长江中下游位于湖北、湖南、安徽、江西和江苏5个省份的100个面积大于10 km2湖泊后采用聚类分析后的结果，计算其95%的置信区间来确定各健康状态分型的临界值. 水生生物指标中的桡足类浮游动物平均生物量、水生植物覆盖度、底栖动物多样性指数主要是调查了上述100个湖泊的现状后根据其生态学意义进行划分来确定各健康状态分型的临界值. 本研究将湖泊健康状况分为“优”、“良”、“中”和“差”4级，对应的评价标准分别为Ⅰ类、Ⅱ类、Ⅲ类和Ⅳ类，各分项指标如表2所示.

2)指标权重的确定方法

A)层次分析法：层次分析法(Analytic Hierarchy Process，AHP)是一种把复杂问题划分为相互联系的层次的分析法，它可以降低很多因素的不确定程度，使复杂问题条理化，使决策者保持思维过程和决策过程原则的一致性[30]. 基于湖泊水生态系统健康的评价要求，本研究建立起一套关于水生态系统的各因子递进层次结构模型(图2)，由专家根据经验对每一层次上的因素进行逐对比较，得到其关于上一层次因子重要性比较的标度.

表2 湖泊生态系统的健康评价体系

根据指标优选的结果，按照AHP法的思想建立起一个3层次的湖泊水生态系统健康评价指标体系(图2). 第1层是目标层，即湖泊生态系统健康程度；第2层是要素层，包括水环境质量、沉积物环境质量、水生态系统结构与功能等；第3层是标准层，即每一个评价要素由哪些具体指标来表达. 其中目标层由要素层和标准层共同决定. 在AHP法的评估应用中，要素层是在目标与指标之间建立联系的中间层，主要用于将目标分解到指标并确定指标权重. 根据层次模型(图2)，分别邀请中国科学院水生生物研究所和中国环境科学研究院浮游植物、浮游动物、底栖动物领域的专家对各要素层逐层逐项进行比较和评分. 矩阵中各元素的重要性由相应的因素i和j进行比较来确定(即采用1～9分的重要性比较标度). 重要性比较标准根据专家意见评分确定. 使用层次分析软件Yaahp 6.0确定权重，最后综合各专家针对各指标的权重值后，汇总计算出各个指标的平均权重.

图2 层次分析法模型Fig.2 Analytic hierarchy process model

B)改进的熵权法：在信息论中，熵是系统无序程度的一种度量，系统的无序程度越小，其信息熵越大，信息的效用值越大[30]. 熵权法即是一种客观的、利用信息熵法计算权重的方法，它能尽量消除各因素权重的主观性，使评价结果符合实际. 运用改进的熵权法确定指标权重的主要步骤参见余波等[31]的方法.

3)评价模型

模糊综合评价法(fuzzy comprehensive evaluation method)是模糊数学中最基本的数学方法之一，是以隶属度来描述模糊界限的. 该方法最早是由我国学者汪培庄[32]提出的，其优点是：数学模型简单，容易掌握，对多因素、多层次的复杂问题评判效果比较好. 湖泊生态系统健康是一个动态性的综合概念，采用模糊综合评价具有明显的优势. 具体的评价程序参见潘峰等[30]的方法，其中隶属度用隶属函数f(x)表示，且0≤f(x)≤1. 根据各指标评价等级选取降半梯形分布法来计算隶属分布函数[33].

2 结果与讨论

2.1 江汉湖群富营养化状态评价

调查的37个湖泊的富营养化评价结果(表3)表明，仅海口湖的TSI(∑)<50，属于中营养状态湖泊. 其余36个湖泊均为不同程度的富营养化状态湖泊，其中18个湖泊的TSI(∑)在50～70范围之间，属于富营养状态湖泊，分别为豹澥湖、东西汊湖、梁子湖、三湖、童家湖、西凉湖、涨渡湖、保安湖、崇湖、大冶湖、斧头湖、花马湖、黄盖湖、龙感湖、鲁湖、牛山湖、三山湖和武湖. 其余18个湖泊的TSI(∑)≥70，属于超富营养化湖泊，分别为赤东湖、玉湖、野潴湖、磁湖、策湖、太白湖、淤泥湖、上涉湖、牛浪湖、汤逊湖、洪湖、长湖、朱婆湖、网湖、上津湖、后湖、汉阳东湖和钟祥南湖.

表3 湖泊营养状态评价

*表示SD、Chl.a浓度和TP浓度数据来源于文献[14].

2.2 基于熵权-模糊综合评价法的湖泊水生态系统健康状态评价

信息熵确定权重的计算，参照文献[31]，结合取得的9个评价指标的数据以及信息熵的计算模型，经过计算得到NaOH-P/TP、沉积物TN含量、有机质含量、水体TP浓度、水体TN浓度、桡足类平均生物量、浮游植物Chl.a浓度、底栖动物多样性指数和沉水植物覆盖度9个指标的权重分别为0.0906、0.0766、0.0729、0.1044、0.0484、0.1969、0.0999、0.0396和0.2706.

评价结果举例：保安湖的隶属函数计算结果B=[0.09467 0.45384 0.22650 0.22497].

根据最大隶属度原则，保安湖在第Ⅱ类湖泊即健康状态为“良”的隶属度为0.45384，在4个隶属度中最大，故保安湖的健康状况确定为“良”. 其余36个湖泊，均按照此方法计算和判断得到.

由改进的熵权法结合模糊综合评价法评价得到，37个湖泊中，处于健康状况“优”的湖泊有1个，即太白湖. 处于健康状况“良”的湖泊有7个，分别为保安湖、花马湖、梁子湖、龙感湖、三山湖、武湖和野潴湖. 处于健康状况“中”的湖泊有5个，分别为东西汊湖、海口湖、黄盖湖、童家湖和玉湖. 其余24 个湖泊均处于健康状况“差”的状态，分别为豹澥湖、策湖、赤东湖、崇湖、磁湖、大冶湖、斧头湖、汉阳东湖、洪湖、后湖、鲁湖、牛浪湖、牛山湖、三湖、上津湖、上涉湖、汤逊湖、网湖、西凉湖、淤泥湖、长湖、涨渡湖、钟祥南湖、朱婆湖(图3).

图3 熵权模糊综合评价结果Fig.3 The results of entropy weight combined with fuzzy comprehensive evaluation

2.3 基于层次分析-模糊综合评价法的湖泊水生态系统健康状态评价

根据各指标的重要性进行专家评分后，利用层次分析软件Yaahp 6.0来确定各项指标的权重. 计算结果如表4所示.

表4 层次分析法确定的项指标权重

由层次分析法结合模糊综合评价法评价结果可知，处于健康状况“优”的湖泊仅1个，即海口湖. 处于健康状况“良”的湖泊有5个，分别为东西汊湖、花马湖、梁子湖、童家湖和涨渡湖. 没有处于健康状况“中”的湖泊. 其余31个湖泊均处于健康状况“差”的状态，分别为保安湖、豹澥湖、策湖、赤东湖、崇湖、磁湖、大冶湖、斧头湖、汉阳东湖、洪湖、后湖、黄盖湖、龙感湖、鲁湖、牛浪湖、牛山湖、三湖、三山湖、上津湖、上涉湖、太白湖、汤逊湖、网湖、武湖、西凉湖、野猪湖、淤泥湖、玉湖、长湖、钟祥南湖、朱婆湖(图4).

图4 层次分析模糊综合评价结果Fig.4 The results of analytic hierarchy process with fuzzy comprehensive evaluation

2.4 两种赋权评价方法的比较

两种权重赋值法结合模糊综合评价法对湖泊健康程度的评价结果比较得知，在两种算法下，湖泊状况一致的湖泊共计25个. 没有处于健康状况“优”和“中”的湖泊. 处于健康状况“良”的湖泊有2个，分别为梁子湖和花马湖. 处于健康状况“差”的湖泊有23个.

张红叶等对洱海流域湖泊生态系统健康评价的研究结果表明，在响应型生态系统中，生态系统健康指数EHI评价的结果与营养状态指数评价结果一致[34]. 这也为本研究中以湖泊营养状态指数为参照提供了参考依据. 以TSI(∑)标准值分类，对评价结果不同的湖泊进行判断选择. 调查的37个湖泊中，处于超富营养化状态的湖泊有18个. 用对于层次分析模糊综合评价为“优”的海口湖来说，其综合营养指数为49.81，属于中营养化状态，水质指标较为良好，信息熵模糊综合评价中是状态“中”. 对用改进的熵权模糊综合评价为“优”状态的湖泊，例如太白湖来说，其综合营养指数为74.53，属于超富营养化状态，水质指标较差，而层次分析模糊综合评价中是状态“差”. 而对于层次分析模糊综合评价为“差”，而信息熵模糊综合评价中状态为“良”的湖泊，龙感湖、三山湖、武湖和野潴湖来说，其TSI(∑)分别为67.79、60.75、61.82和73.49，由此可以看出，前3个湖泊处于富营养化中期阶段，野潴湖已经处于超富营养化阶段. 显然，层次分析法确定指标权重更适合江汉湖群湖泊的健康评价. 同时，针对层次分析模糊综合评价为“良”的湖泊，东西汊湖、花马湖、梁子湖、童家湖和涨渡湖来说，其TSI(∑)分别为52.71、62.30、56.28、55.76和56.63，均在63以下. 而信息熵模糊综合评价中状态为“良”的湖泊，保安湖、花马湖、梁子湖、龙感湖、三山湖、武湖和野潴湖，其TSI(∑)分别为 67.83、62.30、58.28、67.79、60.75、61.82和73.49，其TSI(∑)的范围在58～74之间，相比层次分析法的范围要宽泛许多. 通过比较，本研究结果表明对于江汉湖群来说，由专家评分的层次分析模糊综合评价法对于湖泊健康状态评价的效果好于客观赋权的熵权模糊综合评价法.

3 讨论

长江中下游地区分布着众多浅水湖泊，湖泊的富营养化问题是该区域湖泊水环境面临的主要问题. 湖泊富营养化导致湖泊生态系统结构改变和功能退化，进而影响到人类的生产生活环境. 因此，对该地区处于不同富营养化阶段湖泊的生态系统进行健康评价非常有必要. 依照Costanza生态系统健康理论的 6 个方面，即自我平衡、没有疾病、多样性和复杂性、稳定性、活力和系统组成成分平衡[34]，本研究构建了包含表征湖泊水质、沉积物和生物群落的9个指标的健康评价指标体系. 由于所调查的湖泊均为浅水湖泊，水深不超过6 m，且湖泊面积不大，渔业养殖在湖泊中较为普遍. 作为湖泊水生态系统中重要的生物指标，鱼类种类及其生物量受人为影响较大，因此本研究中未将该指标纳入指标体系内. 鱼类作为淡水生态系统的重要组成部分，在河流健康评价中作为指示生物被应用得较多. 但是在浅水湖泊中，渔业养殖作业，由于养殖网格导致的风浪阻滞使得污染物不易扩散和饵料不易投加，导致水质恶化，浮游动植物群落以及水生植被组成发生改变，进而影响到湖泊的经济价值. 因此，在湖泊管理的过程中，可以在分析湖泊健康状态“中”和“差”成因的过程中，考虑将鱼类指标纳入管理范围内.

在多指标综合评价体系中，指标体系的筛选会根据评价对象和背景数据所指示的时空状态的不同而改变， 指标权重的确定也对健康评价有重要的影响[2]. 本研究使用了主观赋权法中的专家评分层次分析法和客观赋权法中的改进的熵权法确定权重，然后结合模糊综合评价法对富营养化湖泊进行健康评价. 由于信息熵法确定权重是在客观条件下，由评价指标值构成的判断矩阵来确定指标权重，它能尽量消除各因素赋权的主观性. 对于某项指标，指标值间的差异越大，该指标信息熵就越小，被赋予的权重值就越高，表明该指标在综合评价中所起的作用越大[36]，如果差异为零，则该指标在综合评价中不起作用. 在本研究中，由于水生植物覆盖度这个指标数值之间差异过大，使得该指标用熵权法计算所得的权重为0.2706，在所有指标中权重最大，进而对湖泊的健康评价计算的结果影响也比较大. 但是，此时的熵权并不表示该指标在生态系统中的实际重要性系数，而是各指标在竞争意义上的相对激烈程度[37]，显然与实际生态系统中水生植物对生态系统健康的影响作用不符. 如太白湖和野潴湖的沉水植物覆盖度分别为76.17%和72.1%，熵权法的评价结果分别为“优”和“良”，然而这两个湖泊的其他8个参评指标的数值均处于评价体系(表2)的Ⅲ类和Ⅳ类. 湖泊的营养状态指数也分别达到了74.53和73.49，处于超富营养化状态. 相比之下，专家评分的层次分析法确定的各个指标的权重结合了专家的深厚经验，虽然会带有个人主观性[38]，但是可以通过增加不同领域的专家的数量统计专家对生态系统的共同认知，进而使得指标之间的重要性更贴近于客观情况. 本研究中，层次分析法目标层的3个要素和标准层次的9个指标的条理清晰，所得指标权重层层相扣. 层次分析法结合模糊综合评价法对37个湖泊的评价结果表明，31个健康状态为“差”的湖泊囊括了调查的所有处于超富营养化状态的湖泊，评价结果更贴近客观实际. 而营养状态指数主要是基于水体SD、Chl.a浓度和TP浓度 3个指标综合计算得出，主要反映湖泊水体的营养状态和生产力水平[26]. 对于湖泊水生态系统来说，虽然水体的营养状态只表征了生态系统的一部分，但是水体营养盐的改变能够诱导引起一系列生态系统结构组成和功能变化. 因此，本研究尝试通过湖泊营养状态指数的评价作为湖泊的水生态系统的健康状况评价的参照和初步判断.

从评价结果来看，所评价的37个湖泊中，84%的湖泊生态系统健康状况都令人堪忧. 分析其原因有三：一是生物群落构成的时间差异性. 湖泊水生态系统的生物组分与非生物组分的组成和结构特征在不同时间尺度上具有较大差异. 本研究采样时间为2014年夏末秋初，温度较高，湖泊初级生产力也较高，而水生植物也具有一定的生长周期，其分布和生物量还受水深、基质、水动力和水体透明度等多种自然因素的控制[39]，这些都影响着健康评价的结果. 二是评价指标权重的影响. 本研究的层次分析法评价指标体系中，水质的指标权重为0.4540，在目标层的3个要素中所占权重最大. 这其中，TN 和TP 的权重均为0.2270.由此可见，湖泊外源污染物的输入，包括渔业养殖[40]的饵料和营养盐的投放，通过影响湖泊水体N和P对湖泊生态系统健康的影响也是最为严重的. 第三，从评价方法上来说，健康评价的指标体系主要是根据生态系统的活力、生产力、组织和恢复力3个方面建立的[6]，其中反映生态系统结构恢复力的生态学指标如种群恢复时间、抗干扰能力和生长范围等是较不容易获取的[41]，本研究也没有将其纳入考虑范围，从一定程度上来说评价还是受到了限制. 在后续指标体系的建立过程中，还可以考虑加入反映生态系统健康的综合指标(如优势度和生物完整性指数)[34]，作为生态系统中生物群落健康状态的表征. 同时，对于指标权重的确定，在后续研究过程中，可以考虑将将主观的专家经验同客观的数学分析方法进一步结合，例如使用主观的层次分析法，将人类的思维加工整理融入其中，根据客观实际建立一个较为贴切的层次结构，然后将主观的专家评分法和客观的熵权法或主成分分析法等结合起来确定各个层次指标的权重. 也可以考虑将主、客观方法确定的权重结合起来计算出一个组合权重[37]，以减少和克服两种权重各自的局限性.

致谢：本研究实验样品采集及处理得到了中国科学院水生生物研究所多位老师和同学以及中国科学院武汉植物园的常锋毅师兄的大力帮助，在此表示感谢.

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Assessment of lakes ecosystem health based on objective and subjective weighting combined with fuzzy comprehensive evaluation

WU Yiwen1,4, LI Yingjie1,3, ZHANG Lieyu1**, GUO Longgen2, LI Hua2, XI Beidou1, WANG Lei1& LI Caole1

(1:StateEnvironmentalProtectionKeyLaboratoryofSimulationandControlofGroundwaterPollution,ChineseResearchAcademyofEnvironmentalSciences,Beijing100012,P.R.China)(2:InstituteofHydrobiology,ChineseAcademyofSciences,Wuhan430072,P.R.China)(3:CollegeofResourceandEnvironmentalEngineering,WuhanUniversityofTechnology,Wuhan430070,P.R.China)(4:CnhomelandEnvironmentalProtectionWaterPollutionGovernanceAcademicianWorkstation,Guangzhou510000,P.R.China)

This study investigated 37 lakes of the Jianghan lake group in the middle reach of the Yangtze River. Trophic state index (TSI) was applied to define the trophic status of the lakes. According to water quality, sediment quality and aquatic biological communities, the analytic hierarchy process (AHP) and entropy weight method combined with fuzzy comprehensive evaluation based on fuzzy mathematics methods were applied to evaluate the aquatic ecosystem health. The lakes trophic evaluation showed that Lake Haikou was in the mesotrophic status, 18 lakes were in eutrophic status, and 18 lakes were in hyper-eutrophic status. The assessment of lake ecosystem health turned out that only Lake Haikou was in the “high” health status. Five lakes were in “good” health status: Lakes Dongxicha, Huama, Liangzi, Tongjia and Zhangdu. The rest 31 lakes were all in “poor” health status. According to theTSI, for the ecosystem health assessment of the Jianghan lake group, AHP combined with fuzzy comprehensive evaluation was proved to be a better method than the entropy weighting method.

Trophic state index; entropy weight method; analytic hierarchy process; fuzzy comprehensive evaluation; health assessment; Jianghan lake group

国家水体污染控制与治理科技重大专项(2012ZX07101-002)资助. 2016-03-30收稿；2016-11-21收修改稿. 吴易雯(1985～)，女，博士； E-mail： wu_yiwen@163.com.

； E-mail： zhanglieyu@163.com.

DOI 10.18307/2017.0507