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        基于GIS的區(qū)域水環(huán)境壓力分區(qū)研究

        2011-09-19 10:53:56田富姣
        水土保持研究 2011年5期
        關(guān)鍵詞:環(huán)境壓力水資源量分區(qū)

        張 培,田富姣

        (1.鄭州大學 環(huán)境政策規(guī)劃評價研究中心,鄭州450002;2.鄭州大學 環(huán)境技術(shù)咨詢工程公司,鄭州450002;3.鄭州大學 水利與環(huán)境學院,鄭州450002)

        水環(huán)境壓力是一個作用因素繁多、內(nèi)涵十分復雜的概念,目前國內(nèi)外對其鮮有專門的研究。袁洪鋒認為水環(huán)境壓力是水環(huán)境影響于人口、社會與經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展的阻力,形成水環(huán)境壓力的因素有自然因素和非自然因素[1]。顧曉薇等人定義環(huán)境壓力為人類活動引起的能夠造成環(huán)境服務(wù)功能退化的對環(huán)境狀態(tài)的擾動力[2];王恒認為環(huán)境壓力是人類的各種活動對其周圍的環(huán)境所施加的影響力,這種影響力介入、擾亂或改變了宏觀和微觀的自然過程,致使環(huán)境狀態(tài)發(fā)生“非自然”變化,引起環(huán)境功能的退化,對人類的生存、生活條件和健康帶來不利影響,進而制約社會、經(jīng)濟的發(fā)展[3]。結(jié)合環(huán)境壓力的內(nèi)涵,筆者認為水環(huán)境壓力是人類社會經(jīng)濟活動對水環(huán)境所施加的影響,這種影響包括水資源的過度開發(fā)、水體的污染、水環(huán)境系統(tǒng)功能的退化等。

        GIS技術(shù)作為一種可視化的數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、管理工具,已經(jīng)被廣泛地應(yīng)用到分區(qū)規(guī)劃中,為分區(qū)規(guī)劃進一步科學化、精確化和合理化提供了可能,同時GIS技術(shù)強大的空間分析功能,極大地增強了分區(qū)規(guī)劃的科學性、目的性和現(xiàn)實意義。水環(huán)境壓力分區(qū)是基于人類活動對水環(huán)境所產(chǎn)生的影響而提出的,目的是識別出不同區(qū)域水環(huán)境壓力特征。本研究以漯河和平頂山地區(qū)(以下簡稱研究區(qū)域)為研究對象,運用GIS技術(shù)建立研究區(qū)域子流域單元表征指標數(shù)據(jù)庫,并應(yīng)用分區(qū)指標對研究區(qū)域進行水環(huán)境壓力分區(qū),識別不同區(qū)域水環(huán)境壓力狀況,為區(qū)域水環(huán)境管理目標與措施制定提供科學依據(jù)和決策支持[4-5]。

        1 水環(huán)境壓力分區(qū)指標體系

        指標體系的確定應(yīng)該盡可能體現(xiàn)水環(huán)境壓力分區(qū)的目的與特色,并反映出不同區(qū)域水環(huán)境壓力的空間差異性規(guī)律。水環(huán)境壓力分區(qū)應(yīng)該遵循流域完整性、綜合性與主導性、相似性與差異性以及地域發(fā)生學與共軛性原則[6],指標在選取的過程中應(yīng)遵循科學性、全面性、獨立性、代表性、適用性、簡明性和可操作性的原則,采用理論推導法、專家選取法和文獻頻數(shù)法從人口壓力要素、社會經(jīng)濟壓力要素、水資源壓力要素、水環(huán)境污染壓力要素和生態(tài)環(huán)境壓力要素等方面進行分析,選取表征各要素層的指標建立區(qū)域水環(huán)境壓力分區(qū)指標體系,如表1所示。

        表1 水環(huán)境壓力分區(qū)指標體系

        2 研究區(qū)域與研究方法

        2.1 研究區(qū)概況

        研究區(qū)域位于河南省中南部,北緯33°08′-33°59′,東經(jīng)112°14′-114°16′,總面積10 499 k m2。東部和中部以平原為主,西部和西北部以山地為主,自西北向東南方向傾斜,全境最高海拔2 153 m,最低50.1 m,地形地貌多樣。2009年研究區(qū)域總?cè)丝?61.77萬人,人口密度為725.56人/k m2,城鎮(zhèn)化率為40.93%,人均GDP為22 555.36元。研究區(qū)域全年水資源總量22.087億 m3,總用水量14.060 3億m3,人均用水量184.7 m3,單位 GDP用水量81.83 m3/萬元。2009年研究區(qū)域全年廢水排放量30 584.3萬t,COD排放量49 926.02 t。

        2.2 研究方法及技術(shù)路線

        在大量資料收集、文獻閱讀和現(xiàn)場調(diào)研的基礎(chǔ)上,以SRT M 30 m分辨率的高程圖為基礎(chǔ),在ARCGIS軟件的支撐下對研究區(qū)域進行流域提取,獲取研究區(qū)域子流域單元;通過數(shù)字化研究區(qū)域行政區(qū)劃圖將收集到的數(shù)據(jù)分配到各子流域單元,建立子流域單元表征指標數(shù)據(jù)庫,形成表征指標專題圖;對表征指標進行相關(guān)分析選取具有代表性的指標參與分區(qū),將分區(qū)指標專題圖進行疊加,運用ERDAS軟件將疊加結(jié)果聚為2-10類,運用偽F檢驗方法選出最佳聚類數(shù),并參考研究區(qū)域湖庫節(jié)點完整性對聚類結(jié)果進行調(diào)整,最終形成研究區(qū)域水環(huán)境壓力分區(qū)結(jié)果。研究區(qū)域水環(huán)境壓力分區(qū)技術(shù)路線如圖1所示。

        圖1 研究區(qū)域水環(huán)境壓力分區(qū)技術(shù)路線

        3 結(jié)果與分析

        3.1 相關(guān)分析

        由于各表征指標的單位不同,不同指標之間沒有可比性,因此在進行相關(guān)分析和聚類分析前需要對不同量綱指標的初始數(shù)據(jù)進行標準化處理,把所有指標數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成統(tǒng)一的含義。表征指標標準化量化公式為[9-10]

        Ci=(Xi-min Xi)/(max Xi-min Xi)

        式中:Ci——第i個指標標準化后的值;Xi——第i個指標的原始值;max Xi——第i個指標原始值中的最大值;min Xi——第i個指標原始值中的最小值。

        選用多個表征指標對研究區(qū)域進行水環(huán)境壓力分區(qū)能夠盡可能全面地表達出區(qū)域所受到的各種壓力影響,但并非指標越多越好。由于一些表征指標之間存在較大的重復性,會造成水環(huán)境壓力分區(qū)過程中的冗余,因此本研究利用相關(guān)分析對表征指標進行篩選。相關(guān)系數(shù)r表示兩個指標之間的相關(guān)性,-1≤r≤1,r的絕對值越接近1,說明兩個指標之間的相關(guān)性越強。本研究運用SPSS軟件對量化后的子流域單元表征指標數(shù)據(jù)進行相關(guān)分析,結(jié)果如表2所示。

        表2 表征指標的相關(guān)性分析

        從表2中可以看出,人口密度指標綜合性最強,富含信息量最大,其與城市化率、人均水資源量、用水負荷、廢水排放強度、單位水資源COD排放量、化肥施用強度、土地墾殖率、土地利用程度綜合指數(shù)等8個指標都有非常強的相關(guān)性,其相關(guān)系數(shù)基本上都在0.6以上,說明人口密度指標能較好地綜合反映各相關(guān)指標所表達的信息量,具有很強的代表性,故選取人口密度作為分區(qū)指標,則與其相關(guān)性強的指標不再考慮;剩余的指標有人口增長率、人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、單位面積水資源量和單位GDP耗水量,這5個指標中,單位面積水資源量和單位GDP耗水量這兩個指標綜合性比較強,富含信息量比較大,單位面積水資源量與人口增長率、人均GDP、城市化率、單位GDP耗水量等4個指標具有很強的相關(guān)性,單位GDP耗水量與人均GDP、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市化率、單位面積水資源量等4個指標具有很強的相關(guān)性,同時這兩個指標之間又具有很強的相關(guān)性,因此需要從這兩個指標中選取其一。

        從表2中可以看出,這兩個指標的綜合性相似,且與其相關(guān)指標的相關(guān)程度也大體一致,本研究運用變異性分析來篩選確定,變異系數(shù)越大,說明空間差異特征越明顯,因此選擇變異系數(shù)大的指標。變異系數(shù)=標準差/均值,通過計算得知單位面積水資源量的變異系數(shù)為0.88,單位GDP耗水量的變異系數(shù)為0.76,故選取單位面積水資源量指標作為分區(qū)指標,則與其相關(guān)的指標不再選?。蛔詈笫S喈a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)一個指標,將其納入到分區(qū)指標中。綜上所述,最終確定的分區(qū)指標是:人口密度、單位面積水資源量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

        3.2 聚類分析

        運用ERDAS軟件將研究區(qū)域子流域單元分區(qū)指標專題圖進行疊加,基于非監(jiān)督分類方法(ISODATA)將研究區(qū)域分區(qū)2-10類,如附圖1所示。

        盡管運用ERDAS軟件將研究區(qū)域劃分為2-10類,但是無法確定哪一種分區(qū)結(jié)果為最好的分類方案,因此需要選擇一種檢驗方法以從眾多的分類方案中選擇最好的一種。很多文獻對最佳聚類個數(shù)的確定,提出了相應(yīng)的檢驗指標以確定聚類個數(shù)在局部或整體最優(yōu),用于檢驗判斷最佳聚類個數(shù)的指標有R2統(tǒng)計量、半偏相關(guān)統(tǒng)計量、偽F統(tǒng)計量(PFS)、偽t2統(tǒng)計量等[11]。本研究應(yīng)用偽F統(tǒng)計量(PFS)來確定研究區(qū)域水環(huán)境壓力分區(qū)最佳聚類方案。偽F統(tǒng)計量計算公式為

        式中:G——聚類個數(shù);n——聚類單元數(shù);PG——分類數(shù)為G個類時的總類內(nèi)離差平方和;T——所有變量的總離差平方和。

        偽F統(tǒng)計量評價分為G個類的效果,如果分為G個類合理,則類內(nèi)離差平方和(分母)應(yīng)該較小,類間平方和(分子)相對較大??紤]PFS值隨著分類G值的增大,PG總是趨于下降,而(T-PG)總是趨于上升,但這并不使PFS值始終上升,因為隨著G值的增大,比值(n-G)/(G-1)卻不斷下降。因此可以預知,在規(guī)定的聚類數(shù)范圍內(nèi),PFS可能在某一G值處達到最大值,而這個最大值正是我們所要尋找的最佳分類數(shù)。

        根據(jù)偽F統(tǒng)計量的計算公式分別對這9種聚類方案的三個分區(qū)指標計算其F值,結(jié)果如圖2所示。

        對一個樣本點數(shù)為n的數(shù)據(jù)對象可能有的最佳聚類個數(shù)上限,很多研究者使用經(jīng)驗規(guī)則為或2l n n下取整[12]。雖然此結(jié)論無明顯的理論指導,但很多專家已在使用,也有間接旁證文獻和實例應(yīng)用[13]。根據(jù)此最佳聚類數(shù)取值經(jīng)驗規(guī)則,本研究子流域單元個數(shù)為33個,其最佳分類數(shù)目的取值范圍應(yīng)在2-6類,從圖2中可以看出,隨著聚類個數(shù)的增多,分區(qū)指標PFS值加權(quán)平均后的值逐漸增大至8類后開始降低,8類處為一個最大值點,同時6類處為一個拐點。結(jié)合經(jīng)驗公式及圖2,確定本研究區(qū)域最佳聚類個數(shù)為6,因此將研究區(qū)域聚為6類。

        圖2 各種聚類方案分區(qū)指標PFS值趨勢

        3.3 聚類結(jié)果調(diào)整

        從附圖1中可以看出,研究區(qū)域水環(huán)境壓力6類分區(qū)方案中研究區(qū)域被分成11部分。同時,研究區(qū)域內(nèi)包含三個較大的水庫,分別為白龜山水庫、昭平臺水庫和燕山水庫,一個完整的湖庫具有相似的生態(tài)系統(tǒng)特征,因此不能將其分裂開,在進行分區(qū)時應(yīng)保證湖庫節(jié)點的完整性,即要保證一個湖庫完全位于一個分區(qū)內(nèi)。在現(xiàn)有的6類分區(qū)方案中,白龜山水庫跨越16號、29號和30號子流域單元,也即是橫跨3個分區(qū),因此需要對這3個分區(qū)進行調(diào)整,調(diào)整的原則是將白龜山水庫劃入其落入面積最大的區(qū)域內(nèi),也即是將其劃到16號子流域單元中;昭平臺水庫跨越11號,25號和30號子流域單元,橫跨兩個分區(qū),按照同樣的原則,將昭平臺水庫劃到11號子流域單元所在的分區(qū);燕山水庫完全落于27號子流域單元內(nèi),因此不需要對其進行調(diào)整。經(jīng)過調(diào)整后的研究區(qū)域水環(huán)境壓力分區(qū)結(jié)果如附圖2所示。

        3.4 結(jié)果分析

        研究區(qū)域水環(huán)境壓力各分區(qū)特征如表3所示。

        表3 研究區(qū)域水環(huán)境壓力分區(qū)結(jié)果分析

        4 結(jié) 論

        本研究選擇漯河、平頂山地區(qū)作為研究案例,主要是由于這兩個地區(qū)無論從地形地貌、經(jīng)濟發(fā)展,還是從污染物排放、生態(tài)建設(shè)等方面都有著很大的差異性,有利于更好地研究人類活動對水環(huán)境產(chǎn)生的壓力。

        本研究通過參閱大量的文獻,初步建立研究區(qū)域的指標體系,在運用地理信息系統(tǒng)提取研究區(qū)域子流域單元的基礎(chǔ)上建立表征指標數(shù)據(jù)庫,并運用相關(guān)分析方法結(jié)合變異分析選擇出人口密度、單位面積水資源量和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)作為研究區(qū)域的分區(qū)指標;在GIS和RS的輔助下,建立研究區(qū)域的聚類方案,并運用PFS方法選擇出了最優(yōu)聚類數(shù)目,同時在保證湖庫節(jié)點完整性的基礎(chǔ)上對最優(yōu)聚類結(jié)果進行了調(diào)整,最終將研究區(qū)域分區(qū)6類11個區(qū),并闡述了各分區(qū)的特點。

        本研究嘗試運用GIS技術(shù)對研究區(qū)域進行水環(huán)境壓力分區(qū),并取得了較好的效果。但是,在分區(qū)過程中發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)獲取和子流域單元提取是一個關(guān)鍵點和難點,如何保證流域提取結(jié)果與現(xiàn)狀相符及數(shù)據(jù)可得性是未來要研究的重點。

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