基于psr模型的漳江口红树林自然保护区湿地生态系统动态评价模型

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1、基于PSR模型的漳江口红树林自然保护区湿地生态系统动态评价模型【摘要】本文基于PSR理论，根据漳江口红树林生态系统的基本情况，建立了该生态系统的基本框架。基于该框架，结合熵权法和层次分析法建立了璋江口红树林湿地动态评价模型，得出动态评价模型当中各个因素的权值，模型当中的权值降低了定权的主观性，不至于使定权脱离实际情况，可满足漳江口红树林生态系统科学管理的实时需要。【关键词】璋江口红树林；熵值取权法；层次分析；PSR模型引言漳江口红树林国家级自然保护区位于福建省漳州市云霄县漳江入海口，是福建省最为重要的湿地生态系统。然而，目前全国各地的红树林湿地生态系统正在遭受

2、不同程度的砍伐、污染、长期的洪水以及海平面变化等活动的威胁，纵观全球，大约一半以上的红树林面积已经消失，由此看出对漳江口红树林的生态健康评价是非常必要的，但是目前的生态健康评价主要采用基于抽样监测数据和专家经验的静态方法，仅仅围绕静态生物因素而没有覆盖到大气、噪声等环境因素，而且静态监测时间、空间离散度较大，无法满足漳江口红树林生态系统科学管理的实时需要，所以，建立针对该生态系统的动态评价模型具有重要意义。一、漳江口红树林湿地生态系统框架的建立（一）漳江口红树林自然保护区湿地生态系统分析漳江口红树林国家级自然保护区是以濒危动植物物种和东南沿海优质、水产种质资源

3、等为保护对象的湿地生态系统类型保护区。区内有鸟类约154种，是国际候鸟迁徙途中的重要驿站。漳江口红树林区内有高等植物约224种，其中红树植物5科6属6种。区内的浮游植物和浮游动物主要集中在基围鱼塘，浮游植物以硅藻门种类为主，浮游动物主要以原生动物、轮虫、枝角类和桡足类为主。底栖动物主要生活在红树林下碎屑和滩涂中，主要为甲壳动物、软体动物和弹涂鱼类。（二）影响评价对象因素集的选取因素集是以影响评判对象的各种因素为元素所组成的一个普通集合。从群落结构生物安全性、群落稳定性生境理化指标和社会反映三方面考虑，运用yaahp软件，对在考虑范围内的指标进行分析，得到以下的

4、框架模型：二、PSR理论概述与动态评价系统的具体实现(一)PSR理论概述与指标选取“压力一状态一响应”(Pressure-State-Response，PSR)模型是目前广泛应用于包括湿地在内的各种生态环境质量评价中，PSR模型仍然是用于环境指标组织和环境现状回报最有效的框架。由于受到人类干扰和管理，红树林湿地生态系统属于社会经济自然的复合生态系统。根据红树林湿地生态系统健康的内涵，在动态评价时除考虑自然指标外，必需考虑社会经济指标和反映其服务功能变化的指标。同时，对于该生态系统动态评价的研宄，极大程度上是为分析其受人类干扰的情况，找出主要干扰因子，实现更好地

5、管理，故评价指标中压力一响应指标不可缺少。因此，红树林湿地生态系统动态评价指标体系的构建，可引入PSR模型，一般来讲，红树林湿地生态系统评价指标的选取应该遵循下列原则：(1)科学合理性原则.(2)完整性与层次性原则.(3)可操作性原则.(4)避免重复的原则.由上述分析，本文在熟悉该生态系统自身特点的基础上，结合红树林生态系统影响因子的分析及湿地生态系统健康评价指标研宄，以PSR模型为线，构建漳江口红树林湿地生态系统动态评价指标体系。具体的评价指标与图一各因素相对应。根据上述分析，我们采用R型因子分析的方法，在评价体系涉及的19个具体的评价指标中提取若干指标，以

6、便于后面的建模分析。我们选取十个指标进行最终评价。这十个指标分别是:人口数量及密度、噪音与车流量、鸟类、水资源、浮游植物、空气、法律、外来物种、土壤和科普教育。(二)基于层次分析分析法与熵值取权法的红树林评价模型构建与求解我们在上述分析中己经建立模型选出了十项指标用于该生态系统评价模型的构建，评价模型构建的核心是定权。由于层次分析法是最为常用的定权方法，但由于其主观性太强，因此我们采用层次分析法与熵值取权法相结合的方式进行模型的求解。(1)熵值取权法信息熵是系统无序程度的量度。它是通过判断各个因素的变化剧烈程度来决定该因素在最终目标中所占的权重。某项指标的指标

7、值变异程度越大，信息熵越小，该指标的信息量越大，该指标的权重越大；嫡权法的评价矩阵与层次分析法类似，由于红树林湿地生态系统评价指标体系中各指标的量纲、数量级及指标正逆方向的确定差异化程度不同，首先需要对原始指标体系的指标数据做标准化处理。红树林生态系统评价指标体系中第i地区第j个指标rij的信息熵是：上式k=lnm为常数，m是研究区域的总地块数目；由上述分析可以看出红树林生态系统评价指标体系中第i地区第j个指标的信息熵值ej比较小。表明这个指标的指标值表现差异性较大，提供的信息量相对较多其在指标体系中的其权重应较大。在具体应用时，根据红树林生态系统评价指标体系

8、中各三级指标的信息熵的大小进行综合加权