ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis
2001—2017年中国近海水域赤潮发生规律及其影响因素
张善发 王茜 关淳雅 沈小雪 李瑞利†
北京大学深圳研究生院环境与能源学院, 深圳518055; † 通信作者, E-mail: liruili@pkusz.edu.cn
摘要 通过收集整理2001—2017年相关数据, 对我国近海海域赤潮爆发规律及影响因素进行初步探究。结果表明, 我国近海海域赤潮发生规律呈先增后减趋势, 2001—2005 年, 近海赤潮面积和频次大幅度增加, 2006—2017年则明显减少。2008—2017年, 我国发生赤潮608 次, 引发赤潮的第一优势物种有65种。其中,东海原甲藻(Prorocentrum donghaiense)是引发赤潮次数最多的生物, 共计106次。各海区赤潮的影响因素有差异: 渤海区赤潮面积变化主要受营养盐和总氮影响, 东海区赤潮面积和次数变化与营养盐、总氮、总磷和亚硝态氮显著相关, 南海区赤潮面积变化与污染物入海量和CODCR显著正相关(P<0.05)。为进一步减少赤潮爆发, 提出我国近海海域赤潮防治建议: 建设在线监测站点, 采取因区制宜的管控措施, 加强源头排污管理,完善应急响应体系, 进行海洋生态修复。关键词 赤潮; 爆发规律; 影响因素; 管理对策
北京大学学报(自然科学版)第56卷 第6期 2020年11月
21世纪以来, 我国沿海地区人类活动日益增强, 导致沿海地区赤潮灾害频发[1–3], 已成为海洋地区主要的生态灾害之一[1]。赤潮是在一定的环境条件下, 海洋中的某些浮游微藻、原生动物或细菌等在短时间内突发性链式增殖或高度聚集, 从而引起水色变化的灾害性海洋生态异常现象[4–7]。赤潮会导致鱼类和贝类等海洋生物大量死亡[8–12], 对海洋生态和养殖业造成威胁。此外, 有害藻类产生的藻毒素会在鱼类体内积累, 通过食物链最终危害到人类的身体健康[13–14]。20世纪90年代起, 我国每年大面积的赤潮爆发已造成数十亿元的经济损失[5,10]。我国近海主要分为渤海区、黄海区、东海区和南海区四大海域, 沿海区域具有经济发达、人口稠密和污染物排放量大等特点[1,15], 对海洋的生态环
[16–17]境造成较大压力 。人类活动排放的废水主要包括工业废水、农业施肥过程中的废水、城市生活污水和水产养殖废水等[7], 其中含高浓度的COD和N, P等营养物质, 会通过河流汇入海洋, 是近海海域发生富营养化, 从而引发赤潮的主要原因[18]。近年来, 我国沿海地区的赤潮问题受到越来越多的关注, 相关的初步研究主要涉及部分海区赤潮发生时间, 赤潮藻种群组成以及水体营养盐含量特征等方面。就部分海区赤潮发生时间而言, 我国东海赤潮在春季和夏季出现明显的峰值特征[19], 华南近海赤潮高发期集中在春季[20], 温州近岸海域的赤潮集中发生在夏季[21]。就引发赤潮的优势物种而言, 广东汕尾周边海域赤潮的主要优势藻种为球形棕囊藻[22];香港地区周边海域的赤潮藻主要有鞭毛藻和硅藻[23];东海海域的赤潮藻主要有东海原甲藻[24]。就水体中营养盐含量特征而言, 广东深圳大鹏湾水体中可溶性无机氮和无机磷含量均超过富营养阈值; 广东湛江港内水体中可溶性无机氮和无机磷含量长期处于赤潮富营养阈值[20]; 位于长江口的嵊泗马鞍列岛周边水体无机氮和有机污染物含量超标,容易引发赤潮[25]; 陆地向黄渤海输入氮的持续增
[26]加, 导致赤潮发生频率和面积显著增加 。因此,氮磷含量不同是造成赤潮种类差异较大的重要因素。为了全面地理解我国沿海赤潮问题, 并提出有针对性的防治建议, 有必要从时空分布特征、赤潮藻种群组成特征以及水体富营养化特征3个方面系统地探究我国近海主要海域赤潮爆发的规律, 并解析其主要影响因素。
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本研究通过收集整理海洋环境公报数据, 探究21 世纪以来我国近海赤潮爆发规律, 分析赤潮爆发的相关因素, 并提出赤潮防治建议。
1 研究方法1.1 数据来源
本研究所用数据来源于《中国海洋环境状况公报》(2001—2017)、《北海区海洋环境公报》(2010 —2017)、《东海区海洋环境公报》(2010—2017)和《南海区海洋环境状况公报》(2010—2016)。主要指标包括: 1) 赤潮相关指标(赤潮面积、赤潮次数和赤潮优势物种); 2) 污染物指标(CODCR、营养盐、污染物入海量、总氮、总磷、氮磷比、亚硝态氮、硝态氮和氨氮); 3) 富营养化指标(各季节富营养化程度、各季节富营养化面积)。
1.2数据处理与分析
本文采用Excel软件和SPSS软件对数据进行分析和制图, 利用皮尔逊相关性分析法分析赤潮面积、赤潮次数分别与CODCR、营养盐、污染物入海量、总氮、总磷、氮磷比、亚硝态氮、硝态氮和氨氮的相关性(P<0.05)。
2 结果与讨论2.1 近海海域赤潮的时空分布特征
如图1所示, 2002—2017 年, 我国共发生赤潮1177 次, 涉及海域面积 161526 km2。2001—2005年, 全国海域范围内发生赤潮的面积大幅度增加, 2006—2017年赤潮面积则呈明显减少的趋势。赤潮发生频次也与赤潮面积的变化基本上一致。
由图2可知, 2002—2017 年, 我国东海区、南
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Frequency of red tide organisms in China’s offshore waters
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Table 3
Management policies of each sea area from 2009 to 2017
张善发等
度增加, 在 2006—2017年明显减少, 赤潮发生的频次也与赤潮面积的变化基本上一致。各海域的赤潮变化规律与全国赤潮变化规律存在显著差异: 东海区赤潮面积和频次呈下降趋势, 但在2015年达到最低值之后又有上升趋势; 渤海区和南海区的赤潮面积和赤潮频次无明显的变化; 黄海区的赤潮频次波动式下降, 但赤潮面积却在波动式地上涨。
我国近海海域引发赤潮的第一优势物种有65种。其中, 东海原甲藻是引发赤潮次数最多的生物,共计106次。其他主要优势物种包括夜光藻、中肋骨条藻、米氏凯伦藻、红色赤潮藻、具齿原甲藻、赤潮异湾藻、红色中缢虫、锥状施克里普藻、球形棕囊藻和多纹膝沟藻等。
各海区的赤潮变化规律分别与污染物入海量、CODCR、营养盐、总氮、总磷和亚硝态氮等影响因素显著相关(P<0.05), 且存在地域差异: 渤海区赤潮面积变化与营养盐和总氮的量显著正相关; 东海区赤潮面积变化与营养盐、总氮、总磷和亚硝态氮显著相关, 赤潮次数变化与营养盐、总氮和总磷显著相关; 南海区赤潮面积变化则与污染物入海量和 CODCR显著正相关。
针对上述现状, 我们提出建议: 建设在线监测站点, 实施因区制宜的管控措施, 加强源头排污管理, 完善应急响应体系, 进行海洋生态修复等。2001— 2017 [10] [11]年中国近海水域赤潮发生规律及其影响因素
242–255 Niu Zhiguang, Xu Weian, Na Jing, et al. How longterm exposure of environmentally relevant antibiotics may stimulate the growth of Prorocentrum lima: a probable positive factor for red tides. Environmental Pollution, 2019, 255(Part 1): 113149 Xiao Xi, Li Chao, Huang Haomin, at al. Inhibition effect of natural flavonoids on red tide alga Phaeocystis globosa and its quantitative Structure-activity relationship. Environmental Science and Pollution Research International, 2019, 26(23): 23763–23776宋琍琍, 龙华, 余骏, 等. 赤潮对浙江省海洋渔业的危害及防治对策. 中国水产, 2010(5): 14–16 Wen Shiyong, Song Lili, Long Hua, et al. Nutrientbased method for assessing the hazard degree of red tide: a case study in the Zhejiang coastal waters, East China Sea. Environmental Earth Sciences, 2013, 70 (6): 2671–2678庞景贵, 周军, 康辰香, 等. 赤潮历史记载及其成因与危害. 海洋信息, 2011(4): 16–18齐丛飞. 我国海洋环境管理制度研究[D].北农林科技大学, 2009 Weisberg R W, Liu Y G, Lembke C, et al. The coastal ocean circulation influence on the 2018 West Florida Shelf K. brevis red tide bloom. Journal of Geophysical Research: Oceans, 2019, 124(4): 2501–2512洛昊, 马明辉, 梁斌, 等. 中国近海赤潮基本特征与减灾对策. 海洋通报, 2013, 32(5): 595–600董彬. 渤海污染的现状与对策分析. 生态科学, 2012, 31(5): 596–600 Amy D, Allan F, Molly N, et al. Red tide. The Science Teacher, 2019, 87(1): 35–41 Liu Lusan, Zhou Juan, Zheng Binghui, et al. Temporal and spatial distribution of red tide outbreaks in the Yangtze River Estuary and adjacent waters, China. Marine Pollution Bulletin, 2013, 72(1): 213–221郭皓, 丁德文, 林凤翱, 等. 近20 a我国近海赤潮特点与发生规律. 海洋科学进展, 2015, 33(4): 547–558易斌, 陈凯彪, 周俊杰, 等. 2009年至 2016年华南近海赤潮分布特征. 海洋湖沼通报, 2018(2): 23–31郜钧璋, 刘亚林, 林义, 等. 近 10年温州近岸海域赤潮灾害特征分析. 海洋湖沼通报, 2017(4): 86–90王永生, 黄建平. 海洋资源赤潮发生规律初探. 资源节约与环保, 2014(2): 157–159 Huang Jiansheng, Liu Hao, Yin Kedong. Effects of meteorological factors on the temporal distribution of杨凌: 西
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1. 中国农业大学土地科学与技术学院, 北京 100193; 2. 自然资源部农用地质量与监控重点实验室, 北京 100193; 3. 中国城市规划设计研究院西部分院, 重庆 401121; 4. 重庆市江津区规划和自然资源局, 重庆 402260; † 通信作者, E-mail: yanggao@cau.edu.cn
摘要 以重庆市江津区为例, 从乡村振兴战略的角度, 通过构建“乡村发展现状评价–乡村类型划分–脱贫攻坚项目实施预评价”分析框架, 进行项目实施之前的预诊断, 甄别乡村发展优势与短板, 研究其与脱贫攻坚项目的匹配情况, 得到如下结果。1)江津区全区统筹规划的评价平均值为0.080, 乡村聚集程度较低, 高值区主要分布在北部与东部; 基础设施的评价平均值为0.819, 基础设施建设较好, 形成一条南部两翼低值环绕带;人居环境的评价平均值为0.713, 形成一条南部高值环绕带与一条北部低值带。2) 江津区241个乡村根据发展现状可以划分为15种类型, 数量最多的“规划一般－基建一般－环境一般”类型乡村有64个, 零散分布在北部, 该类型乡村实施的脱贫攻坚项目数量为12个, 明显多于其他类型乡村。3) 江津区脱贫攻坚项目的实施地集中在西部与南部。从江津区全域和每个项目实施地的乡村发展类型来看, 改善统筹规划和基础设施类的脱贫攻坚项目与全区乡村发展现状的匹配度较高, 但改善人居环境的脱贫攻坚项目仅有3个。关键词 乡村振兴; 脱贫攻坚; 发展评价; 江津区
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implementation of each project, the improvement of the integrated planning and infrastructure poverty alleviation project has a higher matching degree with the rural development, but the poverty alleviation project to improve the living environment is only 3. Key words rural revitalization; poverty alleviation; development evaluation; Jiangjin District
乡村贫困是长期以来备受世界各国关注的焦点问题[1]。作为我国贫困治理工作的指导性思想, 精准扶贫、精准脱贫是推动我国农村发展、提高生产力发展水平和实现乡村振兴的重要手段。受自然环境、资源禀赋和交通条件等多因素综合影响, 我国农村贫困特征多样, 致贫原因复杂。因此, 如何因地制宜地开展脱贫攻坚, 提升扶贫的靶向性和针对性, 高速且高质地实现“脱真贫”与“真脱贫”[2], 是新时期创新扶贫开发战略的关键问题。
目前, 国内已形成个体与整体并重的精准扶贫研究体系, 学者们从区域与宏观两方面入手, 研究不同区域的贫困类型, 并提出政策建议。刘彦随等[3]从县域贫困化分异的主导因素和动力机制出发,利用地理探测器模型和多元线性回归与空间叠置等分析方法, 通过划分农村贫困化的地域类型, 提出精准扶贫的对策建议。王介勇等[4]从精准识别、精准管理和相关配套制度改革等方面, 提出精准扶贫政策的创新路径。随着精准扶贫战略重要性的日渐凸显, 研究重点开始向扶贫项目实施之前的区域评价转移, 旨在制定具有当地特色的扶贫政策, 促进乡村振兴与精准脱贫的协调发展。林明水等[5]基于“成因–结果”模型, 构建福建省乡村旅游扶贫重点村的生态脆弱性评价指标体系, 开展生态脆弱性评价及其驱动因子分析, 为避免扶贫重点村落入“贫困陷阱”, 开展旅游扶贫提供科学的决策依据。周李磊等[6]以全国 717个贫困区为研究对象, 构建贫困区生态系统服务与贫困人口生计系统耦合评价指标, 采用灰色关联法分析两者间的耦合关系及时空分异规律, 以期为精准扶贫提供科学参考。现有研究多通过建立指标体系开展扶贫工作绩效评价, 或基于当地自然、社会和经济条件评价扶贫工作的成效, 在脱贫攻坚项目实施前的评价方面存在欠缺, 对当地乡村发展现状及区域实际需要的呼应不足, 与乡域自身禀赋衔接不够, 很容易造成贫困对象的识别偏离[7–8], 从而降低扶贫的效率。因此, 在乡村精准扶贫过程中, 从统筹规划、基础设施建设和人居环境等乡村振兴关键内容出发, 诊断其发展现状及其与脱贫攻坚项目的匹配情况, 有
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助于拓宽精准识别和精准扶贫的实施思路, 发挥区域比较优势, 对助力禀赋呈异质性的地区实现全面振兴具有重要意义。
江津区位于重庆市西南部, 是传统农业大区,地形复杂多样, 区域内发展禀赋异质性明显。2017年, 江津区城镇人均可支配收入达到33331 元, 而农村人均可支配收入仅是城镇的一半, 为 16695元。为带动全区消除贫困, 江津区2018年计划实施脱贫攻坚项目413 个, 力图通过项目实施实现2020年扶贫村与全国同步迈入全面小康社会的目标。本文以重庆市江津区为案例, 通过构建“乡村发展现状评价–乡村类型划分–脱贫攻坚项目实施预评价”理论框架, 从乡村振兴战略入手, 评价江津区乡村发展现状, 在甄别乡村发展短板的基础上, 研究脱贫攻坚项目与乡村发展现状的匹配情况, 为江津区脱贫攻坚项目的精准实施提供科学支撑, 助力精准扶贫与乡村振兴工作的协调推进。
1 数据与方法1.1 研究区概况
重庆市江津区(E105°49'—106°36', N28°32'— 29°27')与四川省和贵州省毗邻, 地处长江要津, 是长江经济带上游重要的交通运输枢纽。江津区地势北低南高, 主要呈丘陵兼低山地貌, 平均高程为459.5 m (图1)。土地利用类型以耕地为主, 同时拥有四面山、大圆洞和骆崃山等旅游资源。2017年年末, 江津区有市级贫困村15 个, 建卡贫困人口为 25779人, 占全区人口的1.88%, 2018年完成脱贫的有2567人。在既有的地方实践中, 已初步形成江津花椒特色农产品和富硒农产品等多个具有特色的扶贫项目。
1.2 研究方法1.2.1 “乡村发展现状评价–乡村类型划分–脱贫攻坚
项目实施预评价”理论框架的构建
乡村是经济社会发展的重要基础, 立足乡村实际, 探寻符合自身本底的城乡融合发展之路是目前乡村振兴战略实施的重中之重[9]。《乡村振兴战略规划(2018—2022)》中明确提出统筹规划、基础设
朱文洁等 乡村振兴视角下重庆市江津区乡村发展现状与脱贫攻坚项目匹配分析
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其中, Qxj表示土地利用类型为 的栅格x的生境质量; Hj表示土地利用类型j的生境适宜性; Dxj表示土地利用类型或生境类型为j的栅格x的生境退化程度; z表示模型的默认设置参数, 一般为2.5; k表示半饱和常数, 一般设置为0.5; R表示胁迫因子的总数量; Yr表示胁迫因子r的栅格总数量; ωr表示胁迫因子r对生境威胁的标准化权重; ry表示栅格y中胁迫因子r的影响; βx表示栅格x受法律、社会等保护的程度; Sjr表示土地利用类型或生境类型j对胁迫因子r的敏感性; irxy表示胁迫因子r所在栅格y与生境所在的栅格x之间的线性距离函数; dxy表示栅格x与栅格y之间的线性距离; drmax表示胁迫因子 r 在空间上对生境产生影响的最大距离。将计算得到的3个指标进行标准化处理: Xij X X =
ij X X X Xij X =
ij X X ij其中, 表示栅格j现状i的标准化值, Xij 表示栅格j现状i 的原始值, Xmax与Xmin分别为现状i的最大值与最小值。乡村集聚程度与生境质量为正向指标, 乡村可达性为逆向指标。标准化值越接近1, 说明对应的乡村发展现状越好。以村为统计单元进行分区统计, 得到平均值, 将其作为衡量村级三类乡村发展现状的评价值。同时, 利用自然断点法, 将江津区3种评价指标分为4等, 更加直观地分析三类乡村发展现状的空间特征。
1.2.3
)。(5)
根据刘彦随等[28]对乡村优势的划分方法, 将评价值大于等于该类评价值平均值与0.5倍标准差之和的现状划分为乡村发展优势, 评价值小于该类评价值平均值与1.5倍标准差之差的现状划分为乡村发展短板, 其余为乡村发展现状一般。据此将江津区的 241个乡村分为“规划优势/一般/短板–基建优势/一般/短板–环境优势/一般/短板”的不同组合类型, 共27类。
1.2.4
( (
乡村发展的优势与短板划分脱贫攻坚项目匹配分析
),以 2018年江津区脱贫攻坚项目库为基础, 对每个项目的绩效目标进行分类, 确定每个项目对统筹
江津区乡村聚集程度的平均值为0.080, 整体聚集程度较低, 但具有明显的高值区(图3), 主要分布在北部与东部。江津区乡村可达性的平均值为 0.819, 北部乡村的可达性普遍高于南部, 低值区集中在南部的四面山镇、四屏镇、柏林镇和中山镇, 形成江津区南部两翼低值环绕带。生境质量具有明显的空间分异性, 平均值为0.713。从整体上看, 江津区南部的生境质量普遍高于北部。生境质量高值区集中在江津区南部的四面山镇、四屏镇和中山镇, 形成一条典型的南部生境质量高值环绕带。生境质量低值区集中在江津区北部的双福街道、德感街道和珞璜镇, 形成一条“U”型的北部生境质量低值带, 与江津区北部城市经济功能区域的“一轴两翼”空间格局基本上吻合。
按照自然断点法, 将江津区三类乡村发展现状分为优、高、中、低4个等级, 结果(图4)显示, 江津区 35.92%的乡村为中等聚集程度, 所占比例最大, 面积达 1019.19 km2; 低等聚集程度的乡村占比为 19.28%, 集中在江津区南部的四面山镇、四屏镇和柏林镇; 优等聚集程度的乡村集中在江津区北部和东部, 占比最少, 为 12.36%; 46.75%的乡村为优
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Fig. 3
Table 2
北京大学学报(自然科学版)第56卷 第6期 2020年11月
村, 这些乡村实施该类项目的数量最少。江津区没有实施同时改善统筹规划和人居环境现状、基础设施和人居环境现状的项目。改善其他现状的项目主要是面向江津区全区的养老保险区级补助和节日慰问金等, 共有47个, 占11.38%。单一改善人居环境现状的项目与综合改善统筹规划和基础设施现状的项目数量相差不大, 分别为3 个和 9 个, 占比为0.73%和2.18%。在所有项目类型中, 同时改善三类现状的项目占比最少, 仅为0.24%。
2.3江津区乡村发展类型划分
如表3所示, 江津区241个乡村根据发展现状可以划分为15种类型。其中, 处于“规划一般–基建一般–环境一般”类型的乡村共有 64 个, 占比26.56%, 明显多于其他类型, 零散分布在江津区北部的白沙镇、珞璜镇、嘉平镇等。同时, 该类型乡村实施脱贫攻坚项目的数量为12个, 明显多于其他类型乡村。其次是“规划一般–基建优势–环境一般”类型的乡村, 共有53 个, 占比 21.99%, 主要集中在江津区北部的石门镇、油溪镇、先锋镇和西湖镇等。“规划优势–基建优势–环境一般”类型的乡村共有38 个, 占比 15.77%, 集中分布在长江两岸, 尚未实施脱贫攻坚项目。“规划一般–基建一般–环境优势”类型的乡村共有23个, 占 9.54%, 主要集中分布在江津区南部的嘉平镇和蔡家镇, 其中10个乡村实
Table 3
Development types of villages in Jiangjin District施脱贫攻坚项目。其余“规划一般–基建短板–环境优势”、“规划优势–基建一般–环境一般”、“规划优势–基建一般–环境短板”、“规划优势–基建优势–环境短板” 和“规划短板–基建短板–环境优势”等类型乡村数量较少, 仅有14个脱贫攻坚项目在上述类型乡村实施。
2.4江津区乡村发展现状与脱贫攻坚项目匹配情况
从项目实施地的发展类型来看, 脱贫攻坚项目普遍在“规划一般–基建一般–环境优势”和“规划一般–基建一般–环境一般”类型的村庄实施(图 6)。在25个改善统筹规划的项目实施地中, 有5个乡村是统筹规划发展短板, 不存在统筹规划发展优势乡村; 在 42个改善基础设施的项目实施地中, 有6个村庄是基础设施发展短板, 不存在统筹规划发展优势乡村; 在3个改善人居环境的项目实施地中, 所有乡村呈现人居环境发展优势。以实施项目乡村、未实施项目乡村与江津区各村为统计单元, 分别计算三类发展现状的平均值(表 4), 分析江津区各个乡村与脱贫攻坚项目的匹配度, 判断脱贫攻坚项目是否针对发展现状短板靶向实施。实施改善统筹规划现状项目的乡村, 对应的统筹规划平均值为0.061, 明显低于未实施项目乡村的平均值与江津区各个乡村的平均值。实施改善基础设施现状项目的乡村, 对应的基础设施平均值为 0.680, 同样明显低于未实施项目乡村的平均值与江津区各个乡村的平均值。实施改善人居环境项目的村庄, 对应的人居环境平均值为0.787, 高于未实施项目村庄和江津区各个村庄的平均值。从江津区各个乡村来看, 脱贫攻坚项目与统筹规划、基础设施乡村发展现状的匹配度较高, 实施项目乡村的发展现状平均值均低于未实施项目乡村和江津区各区。改善人居环境的脱贫攻坚项目的实施数量较少, 仅有3个, 不能充分地体现其与实施乡村发展短板之间的匹配关系。综上所述可以推断, 江津区在清晰地认识自身本底的前提下, 将自身禀赋与脱贫攻坚项目靶向结合, 有针对性地选择统筹规划与基础设施发展存在短板的乡村, 实施对应的脱贫攻坚项目, 发挥区域比较优势, 助力精准扶贫。无论在数量还是靶向性方面, 改善人居环境的脱贫攻坚项目都存在提升空间。今后, 可以着重优化乡村的人居环境, 助力江津区的全面振兴。
朱文洁等 乡村振兴视角下重庆市江津区乡村发展现状与脱贫攻坚项目匹配分析
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有针对性地实施改善人居环境的脱贫攻坚项目。对于具有不同发展现状的乡村, 可以按照不同类型进行差异化优化与提升, 统筹乡村空间开发利用和保护, 调整空间结构, 优化空间布局[32]。三类发展现状均为短板的乡村在空间上具有一定的聚集性, 对于面积较小、难以提升的乡村(如金泉村面积仅为4013 m2), 可以选择撤村合并; 对于面积较大、可以提升的乡村(如龙华镇的燕坝村、农庆村和五台村位置相邻), 可以采取村与村之间合作的方式, 达到共同提升的目的。对于短板与优势共存的乡村,可以在优化巩固, 形成独具特色优势的同时, 提升短板, 力图全面发展。例如基础设施建设较好的大同村和关溪村, 可以开展具有当地特色的精准旅游扶贫工作, 提高旅游扶贫效率和实现旅游扶贫目标[33–34]。同时, 不同类型的乡村之间优势互补, 形成聚合力①, 有利于精准扶贫工作新格局的形成, 将精准扶贫落实到现实生产之中。综合考虑当地的自然环境、资源禀赋和交通条件等因素, 有利于因地制宜地开展乡村规划工作。
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北京大学学报(自然科学版)
结论
本文基于“乡村发展现状评价–乡村类型划分–脱贫攻坚项目实施预评价”的研究框架, 对江津区的统筹规划、生态环境与基础设施三类发展现状进行优势短板评价。同时将江津区的脱贫攻坚项目与三类发展现状相联系, 研究两者间的匹配关系, 得到如下结论。
1) 江津区全区统筹规划的平均值为0.080, 基础设施的平均值为 0.819, 人居环境的平均值为0.713。从整体上看, 江津区的乡村聚集程度较低,高值区主要分布在的北部和东部; 基础设施建设较好, 形成一条南部两翼低值环绕带; 人居环境处于中等偏上水平, 形成一条典型的南部生境质量高值环绕带与一条“U”型的北部生境质量低值带。
2) 根据发展现状, 将江津区241个乡村划分为15种类型, 数量最多的“规划一般–基建一般–环境一般”类型乡村共有64个, 零散地分布在江津区北部; 该类型乡村实施的脱贫攻坚项目数量为12 个,明显多于其他类型乡村。
3) 江津区脱贫攻坚项目的实施地集中在西部
和南部。从江津区全域和每个项目实施地的乡村发展类型来看, 改善统筹规划与基础设施类的脱贫攻坚项目与全区乡村发展现状的匹配度较高, 但改善人居环境的脱贫攻坚项目仅有3个。
区别于以往扶贫项目实施后的绩效评估, 本研究着重扶贫项目实施前的预评估。由于乡村发展现状具有多种评价因素[35], 难以系统地衡量各个表征要素[36],今后可将研究向多种要素表征延伸。
朱文洁等 乡村振兴视角下重庆市江津区乡村发展现状与脱贫攻坚项目匹配分析
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1. 北京大学遥感与地理信息系统研究所, 北京 100871; 2. 中山大学大气科学学院, 珠海 519082; 3. 南方海洋科学与工程实验室, 珠海 519082; 4. Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, College Park 20740; 5. European Commission, Joint Research Centre, Ispra 21027; 6. Numerical Terradynamic Simulation Group, University of Montana, Missoula 59812; † 通信作者, E-mail: wuhuan3@mail.sysu.edu.cn
摘要 针对无资料流域径流预报的难点, 探讨水文模型参数优化的共性问题, 综述区域化方法和遥感方法的研究现状。首先从水文模型参数优化面临的共性问题, 即水文地理数据生成、目标函数构建和优化方法选择等问题出发, 分析其对参数优选结果的影响, 并归纳出当前广泛认可的解决方案。然后结合区域化方法的技术原理和研究进展, 着重论述测站密度对区域化方法性能的影响, 并分析该方法在中国的适用性。接着从研究区域、水文模型结构、遥感资料以及率定目标等方面归纳总结遥感方法优化水文模型参数的最新研究进展。最后对区域化方法和遥感方法的优缺点及未来发展前景进行对比分析, 为中国无资料或缺资料流域径流预报实践提供参考。关键词 水文模型; 径流预报; 无资料流域; 区域化方法
姜璐璐等 基于遥感与区域化方法的无资料流域水文模型参数优化方法综述
流域出口径流量是流域内气象、植被、土壤和地形等多种要素综合作用的结果。径流量的变化对水文系统的演化起主导作用, 会对资源环境和区域经济发展产生重大影响, 径流量时间序列是水文长期预报研究中的重要课题[1‒6]。在水循环实际观测的所有变量中, 径流量是相对容易获得的可靠变量,可具有较长时间的连续观测资料, 且数据误差小于5%[7]。获取径流量的动态时空分布具有重要的科学意义和应用价值。然而, 地面径流观测站十分匮乏。截至2019年6月, 全球径流数据中心(Global Runoff Data Center, GRDC)仅拥有7657个日径流观测站(分布如图1所示)[8]。缺乏径流测站资料的地区集中在流域上游、无人为调控的流域以及发展中国家或经济落后地区[9]。造成径流测站资料缺乏的主要原因如下: 1)径流测站造价和维护费用昂贵, 一般情况下, 美国地质调查局(United States Geological Survey, USGS)单个径流测站的建造价格和年维护费用各需约两万美元[10]; 2)径流测站的数据共享意愿低, 156个国家中, 有 48个自 1984年后不再为GRDC提供数据[10]; 3)受经济和政策因素的影响, 20世纪80年代以来, 美国、加拿大及俄罗斯等多个国家和地区的水文测站数量明显下降[10], 不发达地区和发展中国家缺乏安装和维护水文站的软、硬件条件; 4) 偏远无人区、山区和高寒地带等环境苛刻地区, 水文站的安装和维护存在极大的困难。流域水文模型是认识复杂水循环过程和获取径流量动态时空分布的最有效工具。尤其是分布式水
文模型, 将流域气象、土壤、植被和水文等特征要素离散化, 可以较准确地描述水文物理过程[1,4‒5]。由于模型参数的不确定性是水文模型径流预报不确定性的重要来源, 因此需要利用实测数据来确定未知参数的取值。在有测站流域, 通常采用优化算法,使得径流量的观测值与模拟值尽可能接近, 据此来寻找最优参数。如何在缺测站流域优化水文模型参数, 提高径流预报的准确性, 是当今水文科学界的研究热点和面临的挑战。国际水文科学协会(International Association of Hydrological Sciences, IAHS) 2003—2012 年开展无资料流域水文模拟(predictions in ungauged basin, PUB)计划, 取得一些研究进
[11‒12]展 。其中,将水文信息从有测站流域移植到无测站流域的区域化方法是解决PUB问题的基础方法, 获得广泛的应用。然而, 测站密度或流域水文特征因子与未知参数相关性的强弱对区域化方法
[9,13]的模拟性能影响很大 。与之相比, 遥感方法不依赖径流测站资料, 而是利用遥感资料估算的蒸散发和土壤湿度等直接率定无径流测站流域的水文模型参数, 逐渐成为国际上水文模型参数优化的研究热点和前沿。本文首先讨论水文模型参数优化面临的共性问题, 并指出可行的解决方案, 然后综述无资料流域区域化方法和遥感方法的技术原理和研究进展, 最后分析和总结两种方法的优缺点及适用范围。
1水文模型参数优化的共性问题
研究区域缺乏水文观测站时, 可以使用区划方
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法和遥感技术来优化模型参数, 两种方法的技术路线如图2所示。区划方法通过空间相似性、物理相似性或回归方法, 将有资料流域中径流率定得到的参数信息传递到无资料流域; 遥感方法使用遥感蒸散发和土壤湿度等资料, 直接分布式地率定模型参数。在模型优化过程中, 水文地理数据、目标函数和优化方法的选择都会对参数率定结果带来不确定性[4]。
1.1 DRT水文地理数据集
利用水文模型进行汇流计算时, 必须采用与产流模型同尺度的河网参数化方法。低分辨率的水文地理信息通常由高分辨率的数字高程模型(digital elevation model, DEM)升尺度后计算获得, 而升尺度算法的效率和DEM的精度对水文地形参数化引起的水文模拟不确定性影响很大。DRT (dominant river tracing)升尺度算法是 Wu 等[14]2011年提出的一种用于高分辨率水文网络的分级主干汇水路径跟踪算法, 其基本输入数据为高分辨率水文信息, 如1 km的 HYDROSHEDS (hydrological data and maps based on Shuttle elevation derivatives at multiple scales)和 HYDRO1K等基于高分辨率DEM直接获取的水文数据。早期的升尺度化方法采用先对DEM
升尺度、后计算水文信息的策略, 会导致复杂地形平坦化, 升尺度后低分辨率DEM计算的水文信息无法准确地描述流域特征。DRT算法充分利用高分辨率水文信息后再升尺度, 所生产的尺度自适应的低分辨率(如 1/16°, 1/8°, 1/4°, 1/2°, 1°和 2°)水文地理数据能与高分辨率的水文信息特征保持高度一致。DRT水文地理数据集[15]常作为通用的流域基础输入数据耦合到国际上大尺度水文模型中, 如美国华盛顿大学的VIC (variable infiltration capacity)模型[16]、美国马里兰大学的 DRIVE (dominant river tracing-routing integrated with VIC environment model)模型
[1]以及欧盟委员会和欧洲中期天气预报中心的GLOFAS (The Global Flood Awareness System)模型[17]等。
将 DRT水文地理数据集科学地应用到水文模型径流预报中, 能最大程度地减少研究人员自行升尺度过程中可能发生的错误, 提高汇流演算的精度。目前, DRT水文地理数据集在中国流域径流预报中尚未得到有效的利用。因此, 本文以长江流域为例, 分析其在中国的适用性。大通水文站距河口624 km, 是长江干流的最后一个控制站, 累计汇流面积为 170.54 km2 (数据来自 GRDC), 是国家一类
姜璐璐等 基于遥感与区域化方法的无资料流域水文模型参数优化方法综述
水文站, 对长江下游地区的径流监测起着重要的作
[18]用 。我们利用DRT水文地理数据集, 选取水文模拟中常用的1/16°, 1/8°和 1/4°这 3种空间分辨率,提取汇流到大通站的河流网络及流域边界线, 如图3所示, 其中长江流域高分辨率水文参考数据(流域边界和河流)来自中国国家地球系统科学数据中心湖泊‒流域分中心(http://lake.geodata.cn)。从河流网络与流域形状来看, 不同空间分辨率的DRT水文地理数据集均与高分辨率流域水文地理信息保持高度一致。从DRT水文地理数据集提取的大通站控制的上游汇流累积面积在1/16°, 1/8°和 1/4°的空间分辨率上分别是168.03, 168.14和 168.50 km2, 与从高分辨率水文信息提取的参考汇流累积面积的误差均
在 1.5%以内,准确性。
1.2
充分显示出DRT水文地理数据集的
目标函数
水文模型参数优化过程中, 使用目标函数来描述模拟结果与实际观测数值的接近程度, 目标函数的选取对参数优化的结果有一定程度的影响[19‒20]。参考 Bennett 等[20]对环境模型性能评价函数的分析和总结, 本文将目标函数计算方法划分为基于相对误差的和基于相关系数的两类, 并对常用目标函数的计算公式、取值范围和最优值进行汇总, 如表1所示。
基于相对误差构造的方法中, 主要有均方根误差RMSE (root mean square error)、平均绝对误差
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Table 1第56卷 第6期 2020年11月
Summary of objective functions and their equations, value ranges and optimal values n i 1
姜璐璐等 基于遥感与区域化方法的无资料流域水文模型参数优化方法综述
结果如图 4 所示。
经过650次迭代计算(图4中圆圈)后, SCE-UA算法找到参数的全局最优解, 目标函数在此收敛(图 4中五角星)。VIC模型也存在明显的异参同效现象, 即在确定最优参数时, 有多组不同的参数值可以使模型得到相同的效率系数(图 4中正方形)。Beven 等[24]最早对这一问题进行系统的研究, 指出模型结构的不确定性或模型结构过于简化、模型参数冗余或模型参数相关性太强以及模型输入数据(尤其是降水资料)存在较大偏差等因素都可能造成异参同效现象。异参同效现象带来的模型解的不确定性是水文科学领域的另一个研究热点和难点, 由于水文模型是高度复杂的非线性系统, 因此异参同
[25]效问题无法在短期内得以解决 。近期的研究发
现, 加入土壤湿度或蒸散发等遥感资料, 与实测径流一起构建多率定目标函数, 可以在一定程度上削弱异参同效现象带来的径流预报的不确定性[26‒29]。
2基于区域化方法间接地传递水文模型参数
区域化方法是目前解决无资料流域水文预报问题常用的方法, 其本质是将水文信息从有测站流域移植到无测站流域, 实现时间序列、区域分类或统计关系的外推[13]。在实践中可以分为 3 类: 1) 基于空间近似性的方法, 寻找与无测站流域邻近的有测站流域; 2) 基于物理相似性的方法, 寻找与无测站流域有相同水文属性(土壤、地形、植被和气候等)的有测站流域; 3) 基于回归关系的方法, 在有测站
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流域寻找模型参数和流域特征之间的回归关系, 将有测站流域的特征带入该回归关系, 求解无测站流域的水文模型参数, 是通用的区域化方法[13]。
PUB计划实施以来, 近百项研究针对不同的国家或地区、气候条件、植被土壤类型以及流域集水面积展开实验, 已有许多研究者详细地总结区域化
[12]方法的理论突破与研究进展, 如 Blöschl 等 、Hrachowitz等[11]、Razavi 等[9]、Parajka 等[30]和于瑞宏等[13], 本文对此不赘述。
Oudin 等[31]以法国 913个有测站的流域为实验区域, 使用四参数的GR4J概念性水文模型, 研究3种区域化方法的径流模拟性能以及局限性。他们首先计算两套参考数据, 当所有流域采用同一套经验参数时, 日径流NSE效率系数中值为0.67。在利用测站数据率定后, 模型的日径流模拟NSE效率系数中值优于0.8。接着评估测站密度对区域化方法的性能影响, 当测站密度过低时, 基于空间相似性或物理相似性的方法失效; 当测站密度为 5000~ 20000 km2/站时,3 种区域化方法的日径流模拟性能与使用经验参数模型的性能一致; 当将越来越多的测站作为有资料测站加入实验时, 回归方法的径流模拟性能仍保持在较低水平, 而基于空间近似性方法的性能随着测站密度的增加而明显提高, 最终优于基于物理相似性的方法, 但总体上仍劣于测站径流率定参数后的模型。区域化方法适用的广泛性仍然是水文科学领域面临的严重挑战[9,11‒13,30], 不同的实验区域, 不同的水文模型, 或不同的区域化方法, 得到的结果均有差异。总体来说, 基于空间相似性或物理近似性的方法受水文模型结构和研究区气候的影响较小, 而基于回归关系的方法多适用于集总式水文模型和某些暖温带气候区[9,13]。Bao 等[32]在中国选取55个流域(集水面积从2582 km2至 121972 km2不等), 使用分布式VIC水文模型来评估不同区域化方法的性能, 实验结果显示基于回归关系方法的性能不如基于空间相似性或物理近似性的方法。
中国横跨湿润、半湿润和干旱气候区, 流域下垫面条件空间异质性高, 宜采用分布式水文模型和基于空间相似性或物理近似性的区域化方法, 但这两种方法对测站密度要求高。世界气象组织(World Meteorological Organization, WMO)推荐的“温带、内陆和热带平原区”的水文站网容许密度最稀为1000~2500 km2/站 [33]。根据何惠[34]的统计, 截至
1158 2009年, 中国有基本水文站3183 个, 平均站网密度为 3203 km2/站, 西部地区仅为6117 km2/站; 全国集水面积大于500 km2 的河流有3742 条, 但只有40%的河流有径流观测站, 且仅有22%的测站设立在河口附近(完整地计算整个流域的流量)。根据李海源
[33]等 的统计, 长江流域目前站网密度为2132 km2/站, 流域内有967条集水面积大于500 km2的河流, 43%的河流设有水文站, 只有一半的水文站设立在流域出口。区域化方法是目前无资料流域水文预报的基础方法, 受水文站网密度过稀等条件影响, 依赖于实测径流资料的区域化方法在中国适用的广泛性有待进一步研究。
3 基于遥感资料直接率定水文模型参数
遥感资料已经广泛地应用到水文模型径流预报研究中, 如提供卫星降水资料等气象要素驱动水文模型, 提供DEM、土地覆盖类型和植被分布类型等多种流域下垫面信息, 提供土壤湿度和蒸散发等
[35]水循环参数资料用于参数优化或数据同化 。其中, 利用遥感水循环参数资料来约束水文模型参数是国际上近十年来提高无资料流域水文预报的前沿与热点, 但目前中国对这一技术的应用较为罕见。土壤湿度和蒸散发等水循环要素的地面资料测量精度高, 但站点十分稀少。涡度相关仪(Eddy Covariance, EC)是直接测量地面蒸散发的有效工具,可以在不同的陆地生态系统布设, 组成观测网络来研究流域的水热通量变化。但是, 蒸散发地面测站建设成本高, 站点十分有限。截至2016 年5 月, 在服务的国际通量观测网络FLUXNET仅有526个测站, 中国通量观测网络 CHINAFLUX 仅有 79 个测站。卫星遥感影像种类丰富, 时空分辨率逐步提高,能有效地弥补地面测量资料应用到水文模型参数优化中时“以点带面”的缺陷。遥感资料与水文模型有效地结合, 可以提高无资料流域水文预报精度。土壤湿度能够调节蒸散发量和地表流量, 对流
[36‒37]域水热平衡具有重要影响 。Parajka 等[38]2006年选择澳大利亚320个流域为研究区(流域面积从10 km2到 9770 km2不等), 最早将遥感土壤湿度资料应用到集总式水文模型HBV (Hydrologiska Byrans Vattenbalansavdelning)的参数优化中。他们使用遥感土壤湿度数据 ERS-1/2 SCAT (European remote sensing-1/2 satellite scatterometer )作为率定目标,待优化的参数为11个与积雪、土壤湿度和径流计
算相关的参数。结果显示, 将遥感土壤湿度资料加入模型参数优化中, 不会明显地降低径流模拟的准确度, 但能够使土壤水分计算的结果在空间上更具连续性。
在陆面水文循环过程中, 蒸散发也具有极重要的分量, 在年均尺度上约占降水总量的70%, 在干旱区占降水总量可以高达90%[39]。Immerzeel 等[40]在 2008年选择印度Bhima流域为研究区(流域面积为 45678 km2), 最早将遥感蒸散发资料应用到分布式水文模型 SWAT (soil and water assessment tool)模型参数优化中。以SEBAL (surface energy balance algorithm for land)算法和 MODIS (moderate-resolution imaging spectroradiometer)卫星遥感资料估算的蒸散发作为率定目标, 待优化的参数为6~53 个与径流和地下水计算相关的参数。参数优化后的模型蒸散发模拟效率确定性系数 R2 从 0.41 提升到0.80。但是, Bhima流域自然径流量受到人类活动
Table 2姜璐璐等 基于遥感与区域化方法的无资料流域水文模型参数优化方法综述
的严重影响, 故无法直接评估率定后模型的径流模拟性能。
[38] [40]在 Parajka 等 和 Immerzeel 等 的研究之后,共计二十余篇文献报道遥感土壤湿度或蒸散发资料能否提高流域水文预报的准确度的研究成果, 如表2和3所示。
利用遥感技术, 可以直接对土壤湿度进行反演,光学遥感资料与微波遥感影像反演土壤湿度的原理和算法有很大的区别。微波辐射不受云层和大气影响, 并且能穿透植被, 可以测量5 cm深度的土壤水分,空间覆盖范围广, 已经成为大范围及全球尺度土壤湿度监测的重要工具[37]。微波遥感反演土壤湿度的基本原理是, 土壤介电常数主要受土壤水分的影响, 而土壤介电常数又决定土壤表面微波的发射率和后向散射特性[37]。目前应用最广泛的全球微波土壤湿度产品有ASCAT[57], AMSR-E[58], SMOS[59]和SMAP[60]等(表 2)。Babaeian 等[37]和潘宁等[61]等都
Literature reviews on integrating remote sensed soil moisture data in hydrological model calibration
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Table 3第56卷 第6期 2020年11月
Literature reviews on integrating remote sensed evapotranspiration data in hydrological model calibration
姜璐璐等 基于遥感与区域化方法的无资料流域水文模型参数优化方法综述
本上采取以下策略: 以遥感资料为单率定目标, 或同时以遥感资料和实测径流作为双率定目标, 与直接利用实测径流率定水文模型参数的方法进行比较。遥感方法的性能与区域化方法的类似之处在于, 不同的实验区域和遥感资料, 或不同的水文模型, 模型的模拟性能都不一致。但是, 与直接利用径流优化水文模型参数的方法相比, 以遥感资料及实测径流作为双率定目标的方法可以提高蒸散发或土壤湿度的模拟性能, 尤其能体现空间上的连续性,同时也能保持径流模拟的性能。仅以遥感蒸散发或土壤湿度作为单率定目标时, 模型性能远低于直接利用径流率定参数的方法。Jiang等[23]充分地考虑模型输入、模型输出、模型结构以及模型植被参数叶面积指数(leaf area index, LAI)的不确定性对径流预报结果不确定性的影响, 选择美国西北太平洋地区 28个不受人类活动影响的有自然径流量的流域为实验区域, 利用实测降水资料驱动大尺度分布式水文模型VIC模型, 并利用同时期的LAI资料表征植被的覆盖情况, 进一步探讨遥感蒸散发资料优化水文模型参数的性能, 发现基于遥感资料的方法可明显地提高径流预报能力, 并且, 在降水合理的情况下, 可以在40%~68%的流域与以径流为率定目标的方法有类似的性能。
4分析与结论
在进行水文模型参数优化时, 水文地理数据、目标函数和优化方法的选择会给模型参数率定结果带来不确定性。Wu等[14‒15]的 DRT水文地理数据集在不同尺度下都能对中国长江流域的河流网络及流域界线进行准确的描述。因此, 在进行大尺度流域水文模拟时, 有效地利用该数据集将简化数据准备工作, 并能够提高汇流演算的精度。根据需要合理地构建目标函数, 对高、低流量模拟的效果特别关注时, 采用基于误差的方法构造的目标函数; 在对时间序列内的所有模拟同等重视时, 使用相关系数方法构造的目标函数。此外, Moriasi等[19]定义的模型效率指标得到水文科学界的广泛认可, 可以用来定性地评价模拟径流与实测径流在月份尺度上的拟
[21]合效果。Duan 等 的 SCE-UA全局优化算法收敛速度快, 算法稳健性强。利用测站径流优化分布式水文模型参数时, 异参同效现象明显, 由此带来的模型解的不确定性是短时间内无法攻克的难题。然而, 近期的研究表明, 加入水循环要素的遥感资料
与径流测站资料一起来约束模型参数, 可以在一定程度上削弱异参同效现象。
受经济及政策因素的影响, 中国水文站网的发展属于稳中有升但升幅不大的状态, 发展动力有所减退[34]。许多流域, 尤其是西部欠发达地区, 在未来很长的一段时间内仍面临无资料流域水文预报的难题, 区域化方法和遥感方法是解决这一问题的主要手段。
区域化方法是常用的无资料流域径流预报方法,基于空间近似性、物理相似性和回归方法是实现水文区域化的主要技术手段。回归方法最为常用, 但是, 当流域特征因子、模型参数以及流域的水文相关性比较弱的时候, 该方法性能有限, 且对流域特征因子的选取主观性较强。基于空间相似性和物理相似性的方法可以很好地与分布式水文模型配合,适用于复杂下垫面和气候条件下的参数移植, 但这两种方法对测站密度较为敏感。遥感方法是无资料流域径流预报研究领域中处于国际前沿的方法, 基于遥感蒸散发和土壤湿度资料的水文模型参数优化方法受到广泛的关注。利用遥感资料的空间分布特征对模型进行分布式率定,可以使优化后的参数在空间上也具有分布性, 且容易实现并行计算, 提高运算速度。但是, 受模型结构和遥感资料不确定性的影响, 该技术手段目前还无法取代区域化方法。
总的来说, 区域化方法仍是实现无资料流域径流预报最重要的方法, 但对其中的流域特征因子选取、径流资料率定时的异参同效现象以及模型结构的不确定性等科学问题还需进一步研究。在测站十分匮乏的经济欠发达地区以及流域上游的高山地区, 遥感方法具有独特的优势。随着遥感资料不确定性的进一步降低, 遥感方法将在全球尺度的洪水和干旱模拟中得到广泛的应用。
北京大学学报(自然科学版) [3] [4] [5] [6]第56卷 第6期 2020年11月
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