基于遥感影像和P-S-R模型的湿地生态健康评估

基于遥感影像和P-S-R模型的湿地生态健康评估

唐建文

中国有色金属工业西安勘察设计研究院有限公司 西安市 710000

摘要：为了研究湿地健康状态与其影响因素的关系，本文以黄河三角洲湿地遥感图像数据为基础，以P—S—R模型为框架创建了一个能够用于评估湿地健康状况的分析评估指标体系，之后又采用熵权模糊物元理论对研究区湿地进行综合分析评估。

关键词：黄河三角洲，熵权模糊物元模型

1 引言

随着社会经济的持续快速发展，遥感技术应用于各个领域中，也成为研究湿地生态系统动态变化的理想工具[1]。在本研究中，以我国黄河三角洲的某河口区为例，依据遥感图像数据构建了湿地区域生态健康评估体系，并借助熵权模糊物元评估模型进行评估。

2 研究区介绍及数据来源

黄河三角洲具有独特的生态类型，同时还有滨海湿地、三角洲湿地以及河口湿地等特点，可为研究和分析湿地区域生态系统成因、演化及发展提供重要参考。

本研究结合地理学知识分析了地物光谱的纹理特征和响应特征，借助决策树模型分析研究区影像。而后利用ArcGIS软件统计研究区湿地面积，如表1所示。

表1 研究区不同年份各类湿地面积表（hm2）

3 研究方法分析

3.1 框架体系的构建

常用的框架体系构建方法包括距离和协调指数法、压力—状态—响应模型（P—S—R模型）法等[1]。压力—状态—响应模型是由联合国政府在上世纪90年代提出的，在该模型中，以生态环境和社会经济协调统一为出发点来描述生态系统健康发展与社会、经济等方面的相关关系，为湿地生态系统指标体系的创建提供了基础[2-4]。图1中给出了本文采用的P—S—R模型框架示意图。

图1 P—S—R模型框架示意图

3.2 湿地生态系统健康指标评估体系

综合考虑P—S—R模型和研究区情况构建起了健康指标评估体系，如图2所示。

图2 研究区生态健康状况评估指标体系图

3.3 熵权模糊物元模型

3.3.1 模糊物元构建及计算[5]

物元R的三要素包括事物M、特征C和量值X等，可用式R=(M,C,C(M))表示。若X具有模糊性则称该物元为模糊物元，用特征C的个数n及对应量值数n表示模糊物元的维数，即：

其中，表示m个事物的n维模糊物元，、和分别表示第i个特征、第j个事物以及对应的量值。

事物的特征值相对于该项特征最优值的隶属程度（即比值）被称为从优隶属度。按照特征值大小与最优值大小关系可将其分为反向指标和正向指标两种。两者的计算公式如下：

反向指标： ； 正向指标：。

其中，表示从优隶属度，和分别表示正向指标中的最大值和反向指标中的最小值。可得到从优隶属度矩阵如下所示：

得到从优隶属度模糊物元矩阵后，从中找出反向指标中的最小值和正向指标中的最大值，得到标准事物M0的n维模糊物元，并将复合物元和标准模糊物元组成差平方复合物元，其计算公式如下所示：。其中表示中反向指标的最小值和正向指标的最大值。得到的差平方自复合模糊物元如下所示：

3.3.2 各评估指标权重的确定

在以往的研究中多采用主观的方法确定各评估指标的权重值，这样不同的学者面对同样的问题可能得到不同的分析评估结果。具体计算过程如下：

1. 对进行归一化处理，可得到判断矩阵M，可表示为。其中分别表示事物中同一分析评估指标的最大值与最小值。
2. 依据熵的定义确定评估体系中各评估指标的熵，可用下式表示。

，其中，其中m、n分别表示评估体系中事物个数与分析评估指标个数

3. 计算各评估指标的权重值，可用下式表示，其中。
4. 借助欧式贴近度评估标准结各评估指标进行综合分析评估，如下式所示，，其中，式中字母含义同前。

4 结果与结论

4.1 研究区健康综合得分情况分析

根据图表结果分析，其中压力指标主要从耕地压力和人口压力两个方面考虑；状态指标主要包括蓄水总容量、景观多数性指数（SIDI）、景观密度（PD）、平均斑块分维数（MPFD）、弹性指数和NDVI指数等；响应指标则主要考虑来水量和人均湿地面积两个方面。从而可得到2003年、2007年和2014年三个年度研究区生态系统健康评估指标系统体系（表2）。

表2 湿地生态系统健康状况分析评估指标

4.2 研究区水量调度情况对湿地系统健康状况影响评估

综上所述，受水量调度的影响，研究区湿地类型分布和湿地总面积有着明显的增加，保证黄河三角洲地区生态需水量的供应要求，有效地遏制了湿地生态系统的萎缩，有利于研究区生态系统平稳稳定的发展。

参考文献：

[1]陈奕, 许有鹏, 宋松.基于“压力—状态—响应”模型和分形理论的湿地生态健康评价[J]. 环境污染与防治, 2010, 32(6): 27-31.

[2]麦少芝, 徐颂军, 潘颖君.PSR模型在湿地生态系统健康评价中的应用[J]. 热带地理, 2005, 25(4): 317-321.

[3] 周晓光. 基于熵权的模糊物元决策[J]. 系统管理学报,2009,18(4):454-458.

[4]黄娅婷.基于熵权模糊物元模型的节水灌溉工程优选[J]. 广东水利水电, 2011, 4): 9-11.

[5]屈明洋, 魏永霞, 张忠学.基于熵权的模糊物元模型在水田节水灌溉技术评价中的应用;现代节水高效农业与生态灌区建设, F, 2010:857-862