指标体系法在我国湿地生态系统健康评价研究中的应用进展

赵志江 崔丽娟 朱利 李伟

（1 北京市顺义区汉石桥湿地自然保护区管理办公室，北京 101309；2 中国林业科学研究院湿地研究所，北京 100091）

湿地生态系统兼具水陆特征，湿地功能的有效发挥直接关系到人类自身的持续发展（崔丽娟等,2006）。湿地生态系统健康评价已成为湿地研究的前沿与热点问题之一。在我国研究初期，学者关注的重点主要集中在湿地生态系统健康的概念、诊断、恢复、尺度、预警等方面（杨波, 2004）。随着时间推移和理论技术的进步，基于单因素和多因素的湿地生态系统健康评价研究不断涌现，但评价指标体系主要基于生态系统的特征和功能指标，缺乏经济、社会等综合指标（吴良冰等, 2009）。近些年，随着新技术的广泛应用与评价方法的交叉融合，湿地生态系统健康评价体系日臻完善，应用领域不断拓展（上官修敏等, 2013）。本文主要从湿地生态系统健康评价的指标体系构建、指标权重确定和标准化处理、健康等级划分和综合评价等方面进行系统梳理，为今后各类型湿地开展健康评价提供技术参考。

1 湿地生态系统健康评价概述

生态系统健康不仅关乎生物功能，还关乎经济社会发展、人类与动物健康。生态系统健康评价一方面强调生态系统维持生物功能的能力，一方面强调实现合理和可持续的人类目标的能力(Stratford et al,2016)。生态系统健康的概念与人类健康紧密相连，强调“没有疾病”(Schaeffer et al,1988)，且具有能为人类提供必要服务的生物完整性(Cairns et al,1995)。湿地生态系统健康主要强调湿地生态系统的长期稳定性，并在外界胁迫下容易恢复（李文华等,2004)。湿地生态系统健康评价属于生态系统健康评价在湿地领域的应用实践，力图通过定量计算，研判在特定时空尺度上湿地生态系统的健康程度，并识别出限制因素，提出湿地保护与恢复技术措施或对策建议。指示物种法和指标体系法是当前开展湿地生态系统健康评价的主要方法，指示物种法在国外应用比较广泛，我国研究应用主要集中在指标体系法（林波等,2009;上官修敏等,2013）。

2 评价指标体系构建

2.1 构建方法

基于PSR框架模型（Pressure-State-Response，压力－状态－响应）进行指标体系构建是目前应用最为广泛的方法。PSR模型由国际经济合作与发展组织（OECD）在上世纪90年代确立，主要用于对生态环境相关重要指标进行分析研究（麦少芝等,2005），该模型在进行湿地生态系统评价时得到了国内外学者的广泛认同（徐浩田等, 2017），其基础框架模型见图1。也有学者在应用PSR模型时，进行了一定程度的优化和细分，例如喻立等（2014）运用DPSIR模型（Driving Forces-Pressure-State-Impact-Response，驱动力－压力－状态－影响－响应）对宁夏沙湖湿地健康进行了评价，Zhang等(2016)运用DPSIRM模型（Driving Pressure State Impact Response Management，驱动力－压力－状态－影响－响应－管理）对微山湖、昭阳湖、独山湖和南阳湖的生态健康状况进行了评价。另一类常用方法是基于湿地生态系统自身属性的指标体系构建方法(崔保山等,2002)，该构建方法在相关研究中也得到了很好的应用（王薇等, 2012; 张茹松等,2013; 白祥等, 2014; 周林飞等, 2015; 冯倩等,2016; 钱逸凡等, 2016; 吴春莹等, 2017）。

图1 压力-状态-响应（PSR）框架模型（引自徐浩田等，2017）Fig. 1 Pressure-state-response (PSR) framework model (quoted from Xu Haotian et al (2017))

除上述两种方法外，部分学者还针对特定湿地生态系统，运用其他指标体系构建方法进行了研究。陈展等（2012）利用IBI参数法构建了适用于白洋淀湿地健康评价的参数体系。李蕊等（2016）利用主成分分析法筛选出了茅尾海湿地生态系统健康评价体系。王书可等（2015）构建了基于人类、自然扰动与湿地免疫力、服务功能等的评价体系。宋创业等（2016）从土壤、水环境、芦苇群落及酶活性的角度构建了芦苇湿地生态系统的评价体系。尹艺洁等（2017）结合行业规范构建了包括水环境、生物残毒、栖息地以及生物状况等因素在内的针对特定湿地生态系统的评价指标体系。

2.2 指标体系构成

基于PSR框架模型的评价指标体系基本由目标层、准则层、因素层、指标层组成。目标层即为总体评价，由压力、状态、响应三个准则层构成。因素层为准则层的进一步划分，各因素层的具体指标归类详见表1（朱卫红等, 2012; 任晶等, 2012;Dai et al, 2013; 郝文渊等, 2013; 毛旭锋等,2013; 李晖等, 2013; 彭涛等, 2014; Jia et al,2015; 罗遵兰, 2015; 张永利等, 2015; 刘培等,2016; 陈子月等, 2016; 王贺年等, 2016; 徐浩田等, 2017; 赵嵩颖等, 2017）。可以看出，不同学者在应用PSR框架模型时，对模型的理解和运用上存在一定差异，导致相同的指标被划归在不同的准则层。

基于湿地生态系统自身属性的评价指标体系可分为总目标层、亚类目标层、具体指标层。总目标层即为生态系统健康评价，亚类目标层分为生态特征（自然环境）健康目标、整体功能健康目标、社会环境健康目标，具体指标归类详见表2（崔保山等, 2002; Zhang et al,2008; 王薇等, 2012; 张茹松等,2013; 白祥等, 2014; 周林飞等,2015; 钱逸凡等, 2016; 吴春莹等,2017）。

表1 基于PSR框架模型的湿地生态系统健康评价指标体系Table 1 The index system of wetland ecosystem health assessment based on the PSR model

表2 基于湿地生态系统自身属性的健康评价指标体系Table 2 The index system of health assessment based on the properties of wetland ecosystem

由表1和表2可以看出，虽然两种指标体系的构建方法不尽相同，但各单项指标具有很高的一致性，例如表1中的人类压力指标与社会响应指标同表2中的社会环境指标基本一致，表2中的生态特征指标与表1中的环境状态、生物状态、景观状态指标接近相同，两表中的功能指标高度类似。

由其他方法构成的指标体系，因为研究对象和研究目的的特殊性，其指标体系存在较大的差异性，在此不再赘述。

3 指标权重确定与标准化处理

3.1 指标权重确定

层次分析法（AHP）是目前应用最广的指标权重确定方法，该方法根据指标评价的实际情况和专家意见，用定量的形式判断各元素两两之间的相对重要性，用特征向量作为对应权重（刘子刚等, 2009;Zhang et al, 2016）。除层次分析法外，部分学者采用变异系数法（朱爽等, 2016）、主成分分析法（李蕊等, 2016）、熵权法（陈子月等, 2016）、熵权法与层次分析法相结合（Dai et al, 2013）、结构方程模型与因子载荷归一化（王书可等, 2015）、等值权重法（罗遵兰等, 2015）、因子分析法（郝文渊等, 2013）、专家法（任晶等, 2012）等确定指标权重。

3.2 指标标准化处理

隶属度法（郭艳丽, 2011; 朱卫红等, 2012;张茹松等, 2013; 喻立等, 2014; 王贺年等,2016; 赵嵩颖等, 2017）是目前较为通用的标准化处理方法之一，该方法通过构建隶属度向量实现指标的标准化。除此方法外，标准分级赋分法应用也较为广泛（陈展等, 2012; 王薇等, 2012; 张永利等, 2015; 刘培等, 2016），该方法将各指标实际值与评价标准分级进行类比，确定各指标的得分值。除上述两种主要标准化方法外，还有单因子评价法（徐浩田等, 2017）、规范公式法（钱逸凡等, 2016）、极值法（Dai et al, 2013; 宋创业等, 2016）、极差法（白祥等, 2014）、相对距离法（Zhang et al, 2016）、逻辑斯蒂增长模型法（李晖等, 2014）等。

4 健康等级划分和综合评价

4.1 健康等级标准划分

评价指标等级一般划分为5级，基本可以概括为很健康（0.8～1）、健康（0.6～0.8）、亚健康（0.4～0.6）、一般病态（0.2～0.4）、疾病（＜0.2）。因研究对象的差异性和学者对健康与否的理解不同，在具体表述时略有差异，包括健康、亚健康、脆弱、疾病、恶劣（崔保山等, 2002），或很健康、健康、较健康、一般病态、疾病（冯倩等, 2016），或优、良好、一般、较差、极差（向丽雄等,2015），或I级、II级、III级、IV级、V级（王书可等, 2015），或V1、V2、V3、V4、V5（王铁良等, 2013），或良好、较好、警戒、较差、极差（毛旭锋等, 2013），虽然表述方式不尽相同，但基本含义一致。也有学者将评价指标分为3个（Zhang et al, 2008）或4个等级（Dai et al, 2013）。

湿地生态系统总体健康评价的等级划分与评价指标的等级划分基本一致，与评价指标相对应，湿地健康等级一般划分为很健康（0.8～1.0）、健康（0.6～0.8）、亚健康（0.4～0.6）、一般病态（0.2～0.4）、疾病（＜0.2）。各健康等级的基本特征为：①很健康：自然状态良好，活力极强，结构合理，功能完善；②健康：自然状态较好，活力较强，结构较合理，功能较完善；③亚健康：自然状态改变，具备一定活力，结构发生变化，功能尚能发挥；④一般病态：自然状态破坏，活力较低，结构出现缺陷，功能退化；⑤疾病：自然状态严重破坏，活力极低，结构极不合理，功能严重退化。

4.2 综合评价

综合评价主要包括模糊综合评价（郭艳丽,2011）与加权求和（蒋卫国等, 2005; 徐浩田等, 2017）两种方法。模糊综合评价方法是通过构建权重向量与模糊关系矩阵得到综合评价向量，进而结合评判等级向量得到综合评价值，确定健康评价等级。加权求和方法是将评价指标的标准化值或得分值加权求和后，得到综合评价值，然后根据湿地健康评价等级划分标准确定健康程度。除上述两种方法外，部分学者还有利用物元可拓（朱爽等, 2016）、联系度函数（王书可等, 2015）、级别特征值（周林飞等, 2015）、BP神经网络（Mo et al, 2009）、集对分析与三角模糊数（彭涛等,2014）等方法进行探讨。

5 总结与展望

（1）在应用PSR框架模型时，研究人员对相同指标的归类不尽相同，例如有学者将人口指标归到压力准则层，也有学者将其归到状态准则层；有学者将景观多样性归到状态准则层，也有学者将其归到响应准则层 ；有学者将自然灾害归到压力准则层，也有学者将其归到状态准则层。在今后的研究中，应尽量将同一指标归属到同一准则层中。

（2）基于PSR框架模型与基于湿地生态系统自身属性的构建方法，是构建评价指标体系的主要方法。二者构建原则和过程不同，但单项指标的重合度较高，在今后开展相关研究时，应综合考虑两种构建方法，使构建的指标体系更具普适性，为下一步建立统一的行业标准奠定基础。

（3）随着数学方法的不断应用，不同的权重确定方法与综合评价方法不断涌现，为精确评判湿地生态系统的健康水平提供了有力支撑，今后应该充分探讨不同的评价方法对评价结果产生的影响，为更加客观公正的评价提供理论依据。