广西浅海养殖生态压力评价体系

王大鹏等

摘要：将广西北部湾主要浅海养殖海域分为22个养殖集中区，建立了包含3个层次的浅海养殖生态压力评价体系，该体系包括2个一级指标、7个二级指标和37个三级指标，综合了李嘉图5分制标尺专家打分法、灰色系统分析法、改进的TOPSIS技术和层次分析法，对22个浅海养殖集中区的生态环境压力进行评价和排序。评价结果指出了目前广西北部湾浅海养殖生态压力的分布情况，对浅海养殖业规划和布局的调整具有较强的指导意义。

关键词：广西；浅海养殖；生态压力评价体系；TOPSIS；灰色系统

中图分类号： S967.2文献标志码： A文章编号：1002-1302（2015）02-0225-05

收稿日期：2014-04-14

基金项目：海洋公益性行业科研专项（编号：201005012）；广西重点实验室系统性研究课题（编号：12-A-02-01）；广西重点实验室开放课题（编号：GXKL-AQUA-2011-02）。

作者简介：王大鹏（1981—），男，辽宁开原人，硕士，副研究员，主要从事养殖生态学研究。E-mail：oucwdp@163.com。

通信作者：何安尤，高级工程师。E-mail：heanyou2000@aliyun.com。广西北部湾海域岸线总长1 595 km，海域面积1 283万hm2，20 m等深线以内浅海面积约65万hm2，适宜水产养殖的约57万hm2。近20年来，随着养殖规模的不断扩大，在获取经济效益的同时，对生态环境的压力也不断扩大。如何定量评估浅海养殖产业对浅海生态环境造成的压力，是关系到养殖产业可持续发展的重要课题。国内外对生态环境压力的定量评价提出了很多方法，如用于评价区域可持续发展状态的生态足迹分析法[1]和绿色核算法[2]、基于能量利用效率的能值分析法[3]、基于产业区环境状态的污染物排放指标法[4]和环境质量法[5]等。这些方法对养殖生态压力评估具有很高的参考价值，但其指标体系并不适用于浅海养殖业。由于浅海养殖品种多、模式不一，其分布也较散乱，难以获得准确的统计数据。因此，建立一个指标数据获得性较强且能够将各类浅海养殖模式造成的生态压力进行统一对比评估的评价体系是本试验的主要研究内容。

1养殖集中区的筛选与划分

广西浅海养殖模式包括筏式养殖、底播养殖和网箱养殖，筏式养殖品种主要是近江牡蛎和马氏珠母贝，底播养殖品种有文蛤、象鼻螺、栉江珧等，网箱养殖品种有鲈鱼、鲷科鱼类、美国红鱼等。根据自然控制因子如河口位置、海水深度、底质条件、养殖面积、养殖品种等，在广泛征询专家、业内人士和当地渔民情况下，将广西北部湾主要浅海养殖海域分为22个养殖集中区，详见表1。

2评价指标体系的构建

2.1指标选取

指标体系分为目标层、基础层和指标层，第一层为目标

2.2数据来源

通过现场调查指标体系中的养殖传统和养殖现状指标后，使用专家打分法获得定量数据，各养殖区具有生产许可的种苗场、注册登记养殖场、原种场、良种场、水产品冷冻加工厂等社会环境指标相关内容，由沿海3市水产畜牧兽医局提供，水质、海洋生态、底质数据来自广西908专项调查提供的参数平面分布图，将平面分布图导入GIS软件，调整参考坐标系后，用插值法得到各养殖区域的相关数据，气候条件来自当地统计资料。表2广西浅海养殖压力评价体系

2.3社会、经济压力指标评分标准的建立

社会、经济压力指标评分标准见表3。

3压力评价

3.1评价方法

构建养殖压力评价分层评价体系后，对社会、经济压力指标采用养殖区所在乡镇的相关数据，运用模糊数学的灰色统计方法对调查数据进行统计和0-1标准化处理，得出反映各指标相对重要度的权重；自然生态属性指标除气候环境指标外均为观测指标，对观测数据依据高优或低优数据，按照以下公式进行标准化。

3.2C层指标权重的确定

C层指标的权重情况如表4所示。

3.3D层指标权重的确定

社会、经济指标的D层指标权重采用主观权重，由各专家和业内人士给出相对重要性判断矩阵，经过灰色统计得出最终的指标判断矩阵，计算出综合各位专家和业内人士的各指标权重，结果如表5所示。

4结论与讨论

4.1关于评价中数据分析方法的选择

本研究对养殖区生态压力的分析共结合了3种方法，在整体上采用层次分析法，将指标体系分为3个层次进行分析。其中，对指标体系中主观性较强的指标如社会经济条件指标首先选择国际通用并流行的李嘉图5分制标尺[6]进行专家打分，为克服专家打分法可靠性与灵敏性较差的缺点，采用灰色系统分析方法[7]对结果进行分析，该方法的优点是：要求样本量少；不要求样本有较好的分布规律；计算工作量少；不会出现量化结果与定性分析结果不符的情况；通过采用灰色统计方法进行数据处理，将定性的社会经济条件转变为定量数据，较好地纳入了评价体系，并保证数据的处理能客观地反映现实情况。对客观性较强的指标如水质、底质和生态指标采用改进的TOPSIS技术进行数据处理[8-9]，其主要优点包括：一是在评价D层指标权重时引入信息熵理论进行客观赋权，以避免各种水质、底质、生态指标权重计算的主观性；二是为去除传统TOPSIS技术理想解和负理想解距离同向性的问题，用垂直距离代替传统的欧式距离，从而提高结果的可信度。

4.2评价体系指标合理性及数据易得性分析

对水环境进行评价体系的构建多考虑水质和底质2个方面，如通过底质指标评价筏式养殖对沉积环境的压力[10]，通过水质指标评价工业发展对湖泊生态的压力[11]等，本研究建立的评价体系指标相对较多 包含了养殖历史、养殖现状、社会环境、水质指标、生态指标、底质指标、气候条件7个二级指标，其中包含三级指标共37个，囊括了滩涂养殖对生态环境各方面的压力。这些指标数据均有很强的易得性，其中各项社会经济条件指标均是各级水产养殖管理单位的必须统计项目，从养殖报表中容易获得各年度数据及发展趋势变化。在自然生态因子中，气候指标可查阅海洋环境统计年报；而水质、底质和生态指标可在条件允许时进行现场测定获得准确值，也可如本研究一样借用大规模海洋专项调查结果，通过GIS软件中插值的方法获得各养殖区的数据。endprint

4.3评价结果的准确性及其意义

评价结果中生态压力较高的浅海养殖区均为养殖历史较长、养殖面积较大的养殖区，如山口南面浅海养殖区、西村-营盘南面浅海养殖区、澫尾岛南侧浅海养殖区和涠洲岛周边都是传统的贝类养殖区，老化现象严重，表明评价结果准确度较高。由于评价所得的生态压力均为各养殖区之间的相对压力，因此，评价给出的排序结果指出了目前广西北部湾浅海养殖生态压力的分布情况，对浅海养殖业规划和布局的调整具有较强的指导意义。

参考文献：

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