下洼小流域水土保持生态效应评价指标敏感性研究

王万香

(朝阳县水土保持局，辽宁 朝阳 122000)

0 引 言

一般地，敏感性是指参评指标反映区域生态效应的能力，科学分析指标敏感性可为修订参评指标提供指导，并为指标的考察及其适用性评估提供依据。目前，国内诸多学者深入探究了指标敏感性，如蔡甲冰等以冬小麦缺水问题为例，运用通经分析原理评价了指标敏感性程度；梁欢欢等将MCDA敏感性分析模块与OAT方法有机结合，通过改变指标权重验证分析了其赋值准确性，为决策者风险管理提出有效的防控措施；周同等以绿色建筑为例，对其评价指标敏感性利用得分率统计法进行分析，并深入探究了较弱敏感性指标的成因及其应对策略；迟国泰等利用主成分分析法探究了财务报表的指标敏感性，在此基础上提出更加适用的指标权重计算及指标筛选方法；张鹏、刘永杰等对煤矿突出危险性和瓦斯突出预测性指标的敏感性，利用主成分分析法与灰色关联优选法进行了系统分析[1-6]。然而，现有文献资料涉及生态效应指标敏感性的较少，有关研究尚处于初期阶段。鉴于此，文章对生态效应指标敏感性利用主成分分析法进行深入探究，以期为综合评价生态效益、科学优选参评指标以及合理确定因子权重提供科学依据。

1 研究方法

充分考虑区域水土保持特点及其土壤侵蚀类型，从多个方面优选出能够反映生态效应的评估指标，并利用监测站监测、遥感影响及现场采样等方法确定实测数据。为更加直观的描述不同参评指标间的非线性复杂关系，拟对所有数据运用主成分法降维处理，用不相关的几个少数综合变量替代原多维变量，经线性组合获取反映原始数据的主成分，这些主成分所携带的信息互不重叠，并且能够包含绝大部分的原始数据信息[7]。其基本原理为:设n个样本所包含的指标(变量)有p项，从而构造p×n阶矩阵X，线性组合X1、X2、…、Xp等p个向量，其表达式为:

Zi=li1X1+li2X2+Λ+lipXp

(1)

式中:Xi、lij为n维向量与组合系数；Zi为彼此不相关的主成分i。对此，可按以下流程实现主成分分析:

步骤一:根据n个样本所包含的p项指标(变量)实测数据，构造p×n阶初始矩阵，经统一处理确定标准化矩阵。

步骤二:采用相关系数构造实对称矩阵R，并利用公式(2)求解矩阵R的特征向量以及特征值，即:

|R-λiI|=0

(2)

式中:I、λi为矩阵R的单位向量与特征值；然后按照从小到大的次序排列特征值，即0≤λ1≤λ2≤…λp，并求解所有特征值λi所对应的向量ei，其中i=1，2，…，p。

步骤三:累计方差贡献率r与主成分贡献率ωi的计算式如下:

(3)

(4)

通常情况下，主成分分析保留信息量较大的主成分，即累计方差贡献率为70%-90%的成分，文章保留的前k项主成分的累计方差贡献率达90%。

步骤四:文章利用以下公式计算指标敏感性与主成分荷载lij，即:

(5)

(6)

式中:eij为特征向量ej的第j个数值；βj为评价结果受参评指标xj的影响程度，βj值越大则参评指标xj的敏感性越高，其重要性也就越大；反之，则参评指标的敏感性越低，对评价结果的影响越小。

2 实例应用

2.1 流域概况

下洼小流域属大凌河水系，地处E41°20'45"-41°22'06"、119°53'53"-119°56'09"之间，位于朝阳县乌兰河硕乡境内。该地区以低山丘陵为主，年均径流深112mm，年降水量515mm，受地理环境与季风气候等影响降水量年际变化较大，年内分配不均匀且多集中在7、8、9三个月。小流域总土地面积430.23hm2，其中坡耕地155.86hm2、疏林地91.04hm2、荒地85.28hm2、林地69.18hm2、果园8.58hm2、城镇居民及工况用地20.29hm2，土壤类型以褐土为主，成土母质为各类母岩风化物及红土层或黄土，包括草甸土、碳酸盐褐土、淋溶褐土和褐土。流域内沟壑纵横，干沟平均比降为2.50‰，支沟平均比降为10.16‰，沟壑大部分分布于7°以上的坡地，沟壑密度为1.50km/km2。地势海拔105-370m，相对高差265m，在降水冲刷作用下土壤侵蚀问题突出。水土流失以中度水蚀为主，侵蚀面积为340.76hm2，其中轻度、中度和强烈侵蚀面积为41.79hm2、285.71hm2、13.26hm2，土壤侵蚀模数为1989t/km2·a。

根据小流域土壤侵蚀现状、地貌形态特征、自然环境条件、水保措施配置原则和社会经济情况，以实现粮食安全、兴建水保林、恢复林草植被为重点，综合治理小流域水土流失。2018年下洼小流域实施的水保措施有:采取保土耕作措施减少坡耕地土壤侵蚀危害；实施水平槽整地等措施改善荒山缓坡立地条件，为恢复、保护生态系统功能奠定基础；实行封育治理措施提高疏林地的林草覆盖率，减少径流冲刷和土壤侵蚀。通过在人、畜活动频繁处以及封育治理区设置铁丝围栏，防止封育治理区受人、畜的破坏，充分发挥自然系统的自修复能力提升小流域的林草覆盖率。工程建设规模:综合治理面积250hm2，其中经济林(水平槽)50.00hm2，封育治理工程 91.04hm2，保土耕作 108.96hm2，作业路4.06km，围栏2965m。

项目实施后在拓宽产业结构、增强农业基础设施的同时，项目的实施可以更加科学利用和合理开发自然资源，转变传统的农业粗放经营模式，减少破坏林草资源，为保护天然林及实现自然资源的永续利用奠定基础。此外，可改变原来的劣质地貌，增加工程区绿化程度，优化农村生态环境、人居环境和农民生活条件，减轻自然灾害和水、土、肥的流失。项目实施后有利于提高土地使用价值、增加生物产量与植被面积，带动农林木各项效益和更高层次流域建设发展。

2.2 敏感性计算

结合流域内水土流失成因、水保措施特点、治理工程规模和土壤侵蚀现状，选择代表性指标进行敏感性分析[8]，各参评指标实测值如表1所示。

表1 生态效应指标实测数据

将所有参评指标实测数据利用Z-score法标准化处理[9]，其表达式为:

(6)

表2 参评指标标准化数据

根据标准化后的数据与主成分分析原理构造相关系数矩阵，并利用前文所述公式求解特征向量及特征值，然后采用公式(3)、(4)和矩阵特征值，可以求出累计方差贡献率如表3所示。

表3 特征向量及累计方差贡献率

从表3看出，前2项主成分的累计贡献率达到97.06%，所以选用第一、第二主成分进行敏感性分析。将各指标敏感性及主成分荷载利用公式(5)、(6)进行计算，如表4所示。

表4 指标敏感性与主成分荷载

2.3 结果与分析

结合表4计算结果，按照熊小到大的次序排列指标敏感性为:x5沙尘暴日

因此，该方法较传统的层次分析法及专家评分法，能够更加客观的确定指标权重，评价结果不受决策者的主观判断影响，为小流域生态效应评价提供科学指导。在每个指标敏感性计算时该方法能够保证结果客观性，可有效解决传统方法权重计算不合理及敏感性较弱的问题。根据生态效应评价指标敏感性优选出适用小流域的参评因子，通过监测较高敏感性指标预测未来一段时间变化趋势，为决策者制定行之有效的水保方案和治理措施提供指导。

3 结 论

根据下洼小流域水保措施特点及其土壤侵蚀现状，对其生态效应指标敏感性利用主成分分析法进行探究，并合理确定所有参评指标的敏感程度，可为小流域水保方案优化设计以及鉴定其实施效果提供决策依据。针对敏感性较弱的指标，还需要进一步探究其成因、应对策略，为生态效应总体评价中敏感性较弱指标的筛选提供依据。