南沙红树林湿地公园水环境质量时空差异分析——基于改进后倍斜率聚类分析的视角
宋焱1,2,, 徐颂军1,, 刘贤赵2, 张勇2, 邱鹏华3, 牛安逸1, 许观嫦1
1. 华南师范大学地理科学学院,广东 广州 510631
2. 湖南科技大学地理科学系,湖南 湘潭 411201
3. 海南师范大学地理与旅游学院,海南 海口 571158

作者简介:宋焱(1980-),女,湖南长沙人,博士研究生,主要从事旅游环境生态与景观生态研究。E-mail:songyanscnu@163.com

徐颂军,教授。E-mail:xusj@scnu.edu.cn
摘要

于2007年和2014年的丰水期和枯水期分别测量了南沙红树林湿地公园一期、二期及其附近河涌8个采样点的水体温度、pH、DO、COD、BOD5、TP和TN等物化指标。通过对比监测结果和倍斜率聚类评价结果发现:研究区水质总体上处于-Ⅲ级或-Ⅳ级的“尚清洁”状态;红树林湿地公园一期2008年对外开放后至2014年,水环境指标中pH变化范围不大,DO、COD含量有所下降,BOD5、TP和TN含量均呈增加趋势;2007年南沙红树林湿地公园一期采样点W1、W2、W3水质优于河涌采样点W7和W8,河涌采样点W7和W8水质优于红树林湿地公园二期采样点W4、W5、W6;2014年南沙红树林湿地公园二期采样点W4、W5、W6水质优于红树林湿地公园一期采样点W1、W2、W3和河涌采样点W7、W8;8个采样点中水质改善最明显的是二期采样点W6,水质下降最明显的是一期采样点W3;丰水期河涌水质2014年较2007年有所好转,但红树林湿地公园水质无论枯水期亦或丰水期,多数情况下优于河涌水质;研究区域水环境质量的时空差异总规律为2007~2014年南沙红树林湿地公园二期水质好转,一期水质有所下降。

关键词: 倍斜率聚类法; 水环境质量评价; 红树林湿地; 时空差异分析; 广州南沙;
Time and Space Differences of Water Environmental Quality of the Mangrove Wetland Park in Nansha:Based on the Improved Twice-slope Clustering Method
Song Yan1,2,, Xu Songjun1,, Liu Xianzhao2, Zhang Yong2, Qiu Penghua3, Niu Anyi1, Xu Guanchang1
1. College of Geography Science,South China Normal University,Guangzhou 510631, Guangdong,China
2. Department of Geography Science,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201, Hunan, China
3.College of Geography and Tourism,Hainan Normal University,Haikou 571158, Hainan,China
Abstract

This study constructs the wider twice-slope clustering membership functions of the clustering index — dissolved oxygen (DO), based on the nondimensionalization of the monitoring results of water environment and the pollution classification standard. The physical chemistry indexes (e.g., temperature, pH, DO, COD, BOD5, TP and TN) of eight sampling sites were measured in the Nansha Mangrove Wetland Park, and the brook nearby at the abundant, medium and dry seasons in 2007 and 2014. The comparison of the monitoring and evaluation results of the eight sampling points in 2007 and 2014 shows the following findings: on the whole, the water quality in the study area is in the health or sub-health state (level Ⅱ-Ⅲ or level Ⅱ-Ⅳ). Since its opening to outside as a tourist scenic spot, the Mangrove Wetland Park has shown some changes in the indexes of water environment in 2008-2014. The monitoring results demonstrate that the change in pH is very small. At the same time, the DO has decreased, while the BOD5 has increased. A decrease is also observed in the COD content, by contrast, the TP and TN contents have shown a trend of increase. In 2007, the water quality of the sampling points W1, W2 and W3 in the Nansha Mangrove Wetland Park was better than that of the sampling points W7 and W8 in the brook. The water quality of the sampling points W7 and W8 in the brook was better than that of the sampling points W4, W5 and W6 in the Nansha Mangrove Wetland Park . In 2014, the water quality of the sampling points W4, W5 and W6 showed a dramatic improvement and was better than that of the sampling points W1, W2 and W3 in the Nansha Mangrove Wetland Park and the sampling points W7 and W8 in the brook. Among the eight sampling sites, W6 in the Nansha Mangrove Wetland Park showed the greatest improvement, while the sampling point W3 in the Nansha Mangrove Wetland Park observed the greatest declining in water quality. Although the water quality of the brook was improved at abundant season in 2014, the water quality of the Mangrove Wetland Park, at either abundant or dry seasons, is at least not less than and in most cases superior to the water quality of the brook. The general rule of the time and space differences of the water environmental quality in the study area is that the water quality of the Mangrove Wetland Park has been improved, while that of the Mangrove Wetland Park shows declining a trend in 2007-2014.

Keyword: twice-slope clustering method; water environmental quality assessment; mangrove wetland tourist area; time and space differences; Guangzhou Nansha;

水环境作为红树林湿地环境的基本构成要素之一,极易受到旅游开发等社会活动的影响和破坏。因此,进行红树林湿地旅游景区水环境质量评价研究就显得尤为重要,具有重要的理论与实践意义。国内外学者主要采用灰色聚类法[1-4]、相关加权指数法[5]、水质综合污染指数法[6,7]和模糊综合评价法[8,9]等方法进行湿地旅游景区水环境质量评价。倍斜率聚类法作为一种环境质量评价新方法,以模糊数学[10,11]和灰色系统[12,13]等作为基本理论依据,最早由丁进宝[14]运用于对大气质量进行评价,之后该方法也主要是针对大气环境,鲜有针对水环境质量的倍斜率聚类分析。究其原因在于难以确定DO隶属函数表达式及其取值范围。故本人于2012年开始尝试修正DO隶属函数表达式[15]。实际应用中发现:函数值fjkX)仍然容易出现大于1的情况,不能确定各实测值在DO隶属函数图形中的具体位置;且因未对水环境因子的监测结果和污染分级标准进行无纲量化处理,故当聚类系数相同时,无法对级别相同的多个采样点进行水质优劣评价。为了弥补上述领域研究相对欠缺的现状,本研究选取广州市面积最大、素有“广州之肾”之称的南沙红树林湿地公园一期和二期工程作为研究对象,以一期开园前和二期开园后等2个时间段作为研究节点,尝试进一步改进倍斜率聚类分析方法的同时,评价南沙红树林湿地旅游开发及深度开发后的区域水环境质量,寻求其时空差异规律,以期为红树林湿地的合理保护与开发提供借鉴。

1 研究区域概况

南沙红树林湿地公园位于南沙区万顷沙镇19涌东西围,北、西江约16 条干支流流经境内,加上东北部、西南部和中部的虎门、洪奇门和蕉门等四大口门,区域水资源总量达76.9 m3/s,664万m3/d[16]。年降水量1 542 mm,多年平均丰水年降水量为2 035 mm,多年平均枯水年降水量1 095 mm,多年平均径流量10.51亿m3,湿地蓄水约11亿m3[17]。1998年以来,人工种植的红树植物主要有无瓣海桑(Sonneratia apetala)、海桑(Fructrs sonneratiae caseloaris)、老鼠簕(Acanthus ilicifolius)、秋茄(Kandelia candel)、桐花树(Aegiceras comiculatum)、木榄(Bruguiera gymnorrhiza)、水黄皮(Pongamia pinnata)等12科16种,其中真红树10种[18,19]。2008年南沙红树林湿地公园一期工程正式对外开发,水域面积约200 hm2。南沙湿地二期工程于2008年开始建设,位于一期湿地的西部,面积达373 hm2[20],水域大小与一期接近,2013年4月28日开园。根据万顷沙镇政府统计:2008年国庆小长假,百万葵园游客6~7万人次,湿地公园游客8 000人次,19涌共接待游客10万人次;2010年国庆小长假,百万葵园游客11.22万人次,湿地公园游客4.64万人次,19涌总接待游客13.15万人次[21];而2013年4月28日~5月5日的五一小长假,百万葵园和南沙湿地公园一期、二期等旅游景区游客则超过82万人次[22]

2 数据来源与评价方法
2.1 数据来源

采样点主要分布在南沙红树林湿地公园一、二期及其外围河涌等地(图1),其中W1、W2和W3位于南沙红树林湿地公园一期,W4、W5和W6位于南沙红树林湿地公园二期,另取二期河涌W7和一、二期交界处的河涌W8作为对照。采样次数为4次:一期开园前2007年8月上旬的丰水期、一期开园前2007年12月上旬的枯水期、二期开园后2014年1月上旬的枯水期、2014年6月下旬的丰水期。红树林采样点于船头位置,河涌采样点选择水流平缓、冲刷较弱的地方,采用有机玻璃采水器取样。每个采样点根据选定的测试指标及其可兼容性情况,分别进行取样,每个采样点采样量约12瓶,每瓶取样量约350~1 000 mL。每次采样时先用采样点的水样冲洗3遍已用蒸馏水清洗并晾干的聚乙烯瓶,再采集水样,冷藏保存待分析。所有采样点均采用高精度GPS进行准确定位,并摄像拍照备查。

图1 研究区采样点分布示意图 Fig.1 Distribution diagram of sampling sites in case study area

2007年水温(T)、DO和pH等现场数据分别用温度计、JBP-607型便携式溶解氧分析仪和PHB-4型便携式pH计等进行测定。2014年水温(T)、DO和pH等水样指标由美国YSI公司生产的Proplus便携式多参数水质测定仪现场测得。以上仪器每次采样之前均经过严格的校正。BOD5采用稀释与接种法(GB/T 7488)测定;COD采用重铬酸钾法(GB/T 11914)测定;TP采用钼酸铵分光光度法(GB11893-89)测定;TN采用过硫酸钾氧化-紫外分光光度法(本方法与GB11894-89等效)测定。为了减小实验误差,每个采样点取保存方式相同的水样3瓶,重复测3次,取其平均值。

2.2 水环境质量评价方法

2.2.1 隶属函数表达式的确定

与其它污染物不同,DO值越大越好而非越大越差,故DO指标的倍斜率隶属函数表达式可通过加绝对值符号进行相应改进,如式(1)、(2)、(3),作此处理后,各实测值都能在隶属函数图形中找到其具体位置,不会出现fjkX)>1的情况。当fjkX)<0时,则规定fjkX)=0[23]。其他指标的倍斜率隶属函数表达式详见参考文献[15]。

设各采样点DO指标有h个污染级别,且记k =1,2,……,h,则各采样点DO指标关于级别k的隶属函数为fkX),其中X为各采样点DO指标的实测浓度。当k=1时,DO指标的第1类隶属函数表达式为:

f 1 ( X ) = 1 X S 1 1 - X - S 1 S h S 1 - S h X < S 1 0 X < S 1 - S h (1)

k=h-1时,DO指标的第k类(k =1,2,……,h-1)隶属函数表达式为:

f k ( X ) = 1 - S k - 1 - X 2 S h X S k - 1 1 S k X < S k - 1 1 - X - S k S h S k - S h X < S k 0 X < S k - S h (2)

k=h时,DO指标的第h类隶属函数表达式为:

f h ( X ) = 1 - S h - X 2 S h X S h 1 X < S h (3)

式中Sh为DO指标在k级别的最高标准值,Sk-1Sk分别为DO指标在k级别的下限值和上限值。将实测浓度和污染分级标准进行无纲量化处理后代入式(1)、(2)、(3),可得DO指标的6级环位标准隶属函数矩阵。

2.2.2 聚类权重值的确定

设某一采样点有h个污染级别和m个污染物指标,且记k=1,2,……,h; j=1,2,……,m,λjk为污染物jk级别上的无纲量化水质污染分级标准,则各污染物各级别的聚类权重值Wjk由下式计算[1]

W jk = 1 λ jk j = 1 m 1 λ jk (4)

2.2.3 聚类系数与判别原则

假设有n个采样点,记i =1,2,……,n,第i个采样点与污染级别k之间的聚类系数ηik的函数表达式为[1]

η ik = 1 m j = 1 m f jk ( X ) × W jk (5)

若下列表达式 η ik = max 1 k h { η ik }, i∈[1,2,3,……,n],k∈[1,2,3,……,h]成立,则根据聚类系数最大原则,判别各采样点所属水质污染等级。

2.2.4 评价标准

根据全国水资源评价和调查统一规定的全国水系水质分级标准和地表水环境质量国家标准(GB3838-2002),本文将DO、COD、BOD5、TP、TN共 5种污染物划分为6级质量标准,见表1。

表1 水环境质量标准(mg/L) Table 1 The water environmental quality standard(mg/L)
3 结果与分析
3.1 水质监测结果分析

针对南沙红树林湿地公园一期和二期8个采样点,主要监测pH、DO、COD、BOD5、TP、TN等6种水环境指标,监测结果如图2,因pH值变化范围不大,故未作为倍斜率聚类法水环境质量评价的指标。由图2可知,总的特征为DO、COD、TP、TN等枯水期含量明显高于丰水期。其中DO含量:2014年1月份枯水期(各采样点平均含量8.951 mg/L)高于2007年12月枯水期(各采样点平均含量8.063 mg/L),而2014年6月份丰水期(各采样点平均含量5.193 mg/L)则低于2007年丰水期(各采样点平均含量5.980 mg/L);COD含量:2014年水文周期内各采样点数值均低于2007年;BOD5含量:2014年水文周期内基本都高于2007年;TP、TN含量:红树林湿地公园一期2014年水文周期内监测值高于2007年,红树林湿地公园二期2014年水文周期内监测值低于2007年。红树林样点较河涌样点,DO值更高,TP、TN含量较低,而COD、BOD5含量相差不大。

图2 2007年、2014年南沙红树林湿地水环境因子含量变化 Fig.2 Water environmental factors variation in Nansha Mangrove Wetland in 2007 and 2014

3.2 基于倍斜率聚类法的水环境质量评价结果分析

3.2.1 各样点聚类系数及水质污染等级的确定

采用平均标准方法对水环境因子的监测结果和污染分级标准进行无纲量化处理,然后将无纲量化监测结果代入式(1)、(2)、(3)和其他指标倍斜率隶属函数表达式,则可列出各污染物6级环位标准的倍斜率隶属函数矩阵。将无纲量化水质污染分级标准代入式(4),可得出各污染物各级别的聚类权重值。隶属函数矩阵和聚类权重值代入式(5)即可求出各采样点各污染级别的聚类系数,由最大聚类系数对应级别,可判断各时期各采样点所属污染等级(见表2)。

表2 2007年、2014年各采样点最大聚类系数及水质污染等级判别结果 Table 2 The results of the biggest clustering coefficient and its pollution level in each sampling sites in 2007 and 2014

3.2.2 南沙红树林湿地水环境质量时空差异分析

表2可知,枯水期:红树林湿地公园一期2014年较2007年水质有所下降,采样点W1由级下降为级,采样点W2由级下降为级;红树林湿地公园二期2014年较2007年水质有所好转,采样点W5由级上升为级,采样点W6由级上升为级;河涌水质2014年较2007年亦有所下降,采样点W7由级下降为级。丰水期监测结果与枯水期类似:红树林湿地公园一期2014年较2007年水质有所下降,采样点W3由级下降为级;红树林湿地公园二期2014年较2007年水质有所好转,采样点W4由级上升为级,采样点W6由级上升为级;可喜的是2014年较2007年河涌水质亦有所好转,采样点W7和W8均由级上升为级。总体特征为红树林湿地公园建设期和旅游开发初期(二期)水质好转,红树林湿地公园旅游深度开发期(一期)水质有所下降。

表2红树林与河涌水质污染等级判别结果显示:红树林湿地公园二期建设前的丰水期(2007年8月),河涌水质(级)与红树林湿地公园一期(级)比较,水质稍差,但比红树林湿地公园二期水 质(级)更好。红树林湿地公园二期建成后的丰水期(2014年6月),河涌水质与红树林湿地公园一期、二期的水质基本保持相同污染等级(级)。红树林湿地公园二期建设前的枯水期(2007年12月),河涌水质(-Ⅳ级)与红树林湿地公园一期(-Ⅲ级)比较,水质稍差,但比红树林湿地公园二期水质(级)更好。红树林湿地公园二期建成后的枯水期(2014年1月),河涌水质(级)与红树林湿地公园一期、二期的水质(-Ⅲ级)相比较,水质稍差。总体特征为红树林湿地公园水质无论枯水期亦或丰水期,多数情况下是优于河涌水质,充分体现了红树林生态系统净化水质的功能。

纵观2007年、2014年红树林湿地公园一期、二期和河涌等处8个采样点的水质污染等级可知,水质得到最明显改善的是二期采样点W6,由2007年丰水期和枯水期的级提升到2014年枯水期和丰水期均为级的水平。水质下降最明显的是一期采样点W3,由2007年丰水期和枯水期的级下降到2014年枯水期和丰水期的级、级和级水平。再次验证2007~2014年南沙红树林湿地公园二期水质好转,一期水质有所下降的水环境质量时空差异规律。

3.2.3 各时段各采样点水质优劣排序分析

倍斜率聚类法不仅可以用于确定单个采样点所属水质污染等级,还可以进行多个采样点水质优劣的评判分析。其判别原则为级别不相同者,级别愈低水质愈好;级别相同者,聚类系数愈小水质愈好[23]。且因水环境因子的监测结果和污染分级标准均经过无纲量化处理,故聚类系数相同的情况不会出现,更有利于对级别相同的多个采样点进行水质优劣评价。

表2显示,2007年8月8个采样点中4个级水质,2个为级水质,2个为级水质,其水质优劣排序为W3>W1>W5>W2>W7>W8>W4>W6。2007年12月8个采样点中4个级水质,1个为级水质,3个为级水质,其水质优劣排序为:W4>W7>W2>W3>W1>W5>W8>W6。2014年1月8个采样点中2个级水质,3个为级水质,3个为级水质,其水质优劣排序为:W5>W3>W2>W4>W6>W7>W8>W1。2014年6月8个采样点中6个级水质,1个为级水质,3个为级水质,其水质优劣排序为:W8>W7>W1>W5>W2>W4>W6>W3。总的说来,2007年南沙红树林湿地公园一期采样点W1、W2、W3水质优于河涌采样点W7和W8,河涌采样点W7和W8水质优于红树林湿地公园二期采样点W4、W5、W6。2014年南沙红树林湿地公园二期采样点W4、W5、W6水质优于红树林湿地公园一期采样点W1、W2、W3和河涌采样点W7、W8。此研究结论与之前的2007~2014年南沙红树林湿地公园水环境质量时空差异规律较为一致。

4 讨论
4.1 倍斜率聚类分析方法的改进

DO与其它污染物不同,其值并非越大越差而是越大越好。鉴于前人未对此类水环境指标的倍斜率隶属函数表达式进行定义,作者2012年开始尝试通过对一般污染物倍斜率隶属函数表达式加绝对值符号等形式构建DO倍斜率隶属函数表达式,目的在于确定各实测值在DO隶属函数图形中的具体位置,以避免出现fjkX)>1的情况。但实际应用中发现:参考文献[15]中的DO倍斜率隶属函数表达式的函数值fjkX)仍然容易出现大于1的情况,故本文试图对DO倍斜率隶属函数表达式进行进一步修正。修正结果如式(1)、(2)、(3),与参考文献[15] 的主要不同之处在于当k=h-1, S k - S h X < S k 时,DO指标的第k类(k =1,2,……,h-1)隶属函数表达式为: 1 - X - S k S h ;当k=h, X S h 时,DO指标的第h类隶属函数表达式为: 1 - S h - X 2 S h ,这样可以避免计算结果超出上限值1。由表2可知,改进后的倍斜率聚类分析方法用于评价红树林湿地公园水环境质量效果良好。评价结果显示该区域水质总体上处于“尚清洁”的健康或亚健康状态(-Ⅲ级或-Ⅳ级),与实际情况较为接近,并能得到很好的解释。且因对水环境因子的监测结果和污染分级标准等都进行了无纲量化处理,故不会出现聚类系数相同的情况,研究区域8个采样点的4期数据均可进行水质优劣评价。

4.2 与等斜率灰色聚类法的比较

通过比较发现(如表3),倍斜率聚类法与等斜率聚类法的评价结果基本一致,反映的红树林湿地公园水环境质量时空规律相同,但是对于个别年份的个别采样点,等斜率聚类法则容易出现评价偏差。如2014年1月的采样点W2,等斜率聚类法判为级,而本法判为级。从2014年1月采样点W2的各污染物浓度来看,BOD5浓度位于级中心处,TP浓度位于级中心处,TN浓度位于级中心处,显然综合来看,W2判为级更为合理。倍斜率聚类分析方法作为等斜率聚类分析方法的进一步延伸,修正等斜率聚类法的“平顶等腰梯形”式函数为“平顶不等腰”式函数,保证污染物j左斜率体现的高级别的贡献率大于右斜率体现的低级别的贡献率,评价过程不受主要污染物控制,但兼顾了其重要影响,评价结果准确性增强,监测信息利用率更高,这些说明倍斜率聚类分析法能为红树林湿地旅游景区水环境质量评价提供新思路。

表3 倍斜率聚类法与等斜率聚类法水质污染等级判别结果比较 Table 3 The discriminant result comparison of the water quality pollution levels between the twice-slope clustering method and the equal-slope clustering method
4.3 旅游开发对红树林湿地水质监测结果的影响

2008年红树林湿地公园一期作为旅游景区对外开放后至2014年,水环境指标中DO值有所下降,BOD5监测值有所增加,即随着游客数量的增加和旅游开发强度的增强,生活污水及游船等旅游设施使得各类有机污染物在湿地水体中的含量倍增,水体中的氧平衡被破坏,有机污染物在水中分解所消耗的溶解氧亦呈现递增的态势。COD含量降低说明,随着旅游开发的推进,适合红树林生长的相对还原的湿地水环境状况正在逐步被破坏,水体中具有还原性能的亚硝酸盐、亚铁盐和硫化物等的含量有所减少。另外,红树林湿地公园一期对外开发5 a后,水环境中TP和TN含量均呈增加趋势,说明红树林作为旅游景区进行开发,其娱乐功能增强的同时生态功能却在下降,红树林净化水体中营养元素的功能未能得到体现。而红树林湿地公园二期经过5 a的恢复建设后,水环境中TP和TN的含量较2007年均有所降低,说明红树林发挥了其净化水中营养盐的功能[24]。红树林样点与河涌样点水质监测结果的比较亦充分说明红树林湿地生态系统强大的生态调节功能。

4.4 红树林湿地公园建设阶段与水质污染等级之间的相互关系

红树林湿地公园从开始建设至开放初期,随着红树植物种植数量的增加和植株面积的拓展对水质污染物的净化效果明显,不仅仅湿地公园自身的水环境得到净化,与之相连的河涌的水环境亦得到净化。2007年、2014年丰水期红树林湿地公园一期、二期与河涌水质评价结果的差异分析能较好的解释上述论断。二期建设前,一期水质较河涌好,河涌水质较二期好。二期建设完成后,不仅仅二期自身的水质由-Ⅳ级提升到-Ⅲ级,超过一期水质,且围绕二期的河涌的水质亦由级提升到级。而红树林湿地公园建设进入深度开发期后,随着游客数量的增加和旅游基础、娱乐设施的完善,其水质有所下降,但总体水环境状况尚好,基本处于健康或亚健康状态。2007年、2014年红树林湿地公园一期丰水期水质由级下降为Ⅱ-Ⅳ级,枯水期水质由Ⅱ-Ⅲ级下降为Ⅱ-Ⅳ级,水质下降幅度不大,且略优于同时期的河涌水质,说明红树植物积极的生态功能可部分地抵消其娱乐功能对水环境的影响破坏。

4.5 河涌水质好转的原因分析

2007年、2014年的枯水期虽然河涌水质基本处于级水平,但可喜的是2014年丰水期河涌水质有所好转,采样点W7和W8均由2007年的级上升为级。原因之一为红树林湿地公园二期的恢复建设对所连水体的净化作用。原因之二为南沙河涌的综合整治工程。主要包括蕉门河综合整治工程、芦湾村排水渠整治工程、大岭村排水渠整治工程、金洲涌综合整治工程等4项工程。建设内容包括景观建设、堤岸整治、河道清淤和截污等。南沙河涌总长7.17 km,2009年投资0.59亿元,2010年投资0.21亿元[25]。原因之三为南沙新区对农村生活污水实施集中生化处理,主要采取珠江管理区雨污分流、万顷沙“生态沟”、南沙街有动力生化处理等3种模式。原因之四为南沙新区按照国家关停小火电政策,关闭无任何脱硫设施的工业企业,推行清洁生产。

5 结论

1) 对DO指标倍斜率聚类隶属函数表达式进行修正,对水环境因子的监测结果和污染分级标准进行无纲量化处理等,完善了倍斜率聚类法,为红树林湿地旅游景区水环境质量评价提供新方法。与等斜率聚类法评价结果的比较则进一步验证该方法的科学性、准确性和先进性。

2) 红树林湿地恢复的同时水质好转,红树林湿地开发的同时水质有所下降。南沙红树林湿地公园二期恢复建设7 a后至2014年,其采样点水质优于红树林湿地公园一期采样点和河涌采样点。8个采样点中水质得到最明显改善的是二期采样点W6,水质下降最明显的是一期采样点W3。红树林湿地公园一期2008年作为旅游景区对外开放后至2014年,营养盐及有机污染综合指标中DO、COD含量有所下降,BOD5、TP和TN含量均有所增加,水质总体呈下降趋势。

3) 红树林对区域水质及所连水体的净化功效明显。无论枯水期亦或丰水期,多数情况下红树林湿地公园水质优于河涌水质。二期建设完成后,不仅仅二期自身的水质由2007年的-Ⅳ级提升到2014年的-Ⅲ级,超过一期水质,且围绕二期的河涌水质亦由2007年丰水期的级提升到2014年丰水期的级。

4) 广州南沙红树林湿地公园受旅游开发活动影响明显,但总体水环境状况尚好,基本处于健康或亚健康状态。水环境质量时空差异总规律为:红树林湿地公园建设期和旅游开发初期(二期)水质好转,红树林湿地公园旅游深度开发期(一期)水质有所下降。

The authors have declared that no competing interests exist.

Reference
[1] 赵志坚. 灰色聚类法在水环境质量评价中的应用[J].四川环境,1997,16(3):50-52.
用灰色聚类法对乐山市境内的岷江、大渡河、体泉河的水环境质量进行评价,并与水质距离评价法、综合污染指数法进行比较。结果表明,灰色聚类法也是一种对水环境质量评价的实用方法。
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[2] 宿伟萍,王继富,刘兴土,.基于灰色聚类法的大庆市油田开发区湿地水环境质量评价[J].中国农学通报,2011,27(32):315-319.
探讨灰色聚类法在水质评价中的科学性,为大庆市油田开发区湿地水环境质量评价提供了方法学参 考,并为松花江中下游水环境保护提供了相关依据。首先,分析了灰色聚类法、单因子污染指数法的基本原理,然后采用相关数学方法对各监测断面水质监测数据进 行评价。结果表明,除万宝泡东北侧进水口、出水口桥下的水质为Ⅱ类水质标准,龙凤湿地安肇新河为Ⅲ类水质标准,水质较好外,其余监测点水质均为Ⅴ类水质标 准,水体污染严重。研究实例表明,相对于单因子污染指数法,灰色聚类法对水环境质量数据具有更高的利用能力及客观性。由于大庆市油田开发区周边有很多重要 的湿地保护区,因此大庆市油田开发区湿地水质污染问题已不容忽视。
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湿地水环境系统是一个灰色系统.将灰色聚类法应用到湿地水环境质量评价中,建立了一套比较完善、适合于湿地的水环境质量评价体系.以地表水环境质量标准GB3838—2002为依据,污染程度共分为5个等级.利用白化权函数描述水质分级界限,利用倒数法确定聚类权,构建了综合评判灰色数学模型,并运用此模型对扎龙湿地水环境质量进行评价与分析.评价结果证实,无论是空间上还是时间系列上,扎龙湿地水环境污染都比较严重.这种污染主要是由缺水型污染、超标型污染和内源型污染三者共同作用而形成的,其中缺水是主导因素.
DOI:10.3321/j.issn:1000-8608.2007.02.017      [本文引用:0]
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为了探讨人类活动对水体重金属 和毒性元素含量的影响,测量了污水泡8个样点的Mn、Fe、Cu、Zn、Cd、Pb等重金属和As、Se等毒性元素质量浓度。在综合考虑各种水质评价方法 的基础上,采用灰色关联分析方法对水中重金属和毒性元素污染情况进行了评价。结果显示,水中重金属和毒性元素污染并不严重,8个采样点中有7个样点符合Ⅰ 类水体标准,1个样点为Ⅱ类水体。其原因是污水泡附近没有工业区,排出的污水属生活污水,污染并非重金属和毒性元素造成。
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分析了扎龙湿地水环境污染的现状,对扎龙湿地水质、水生生物进行了评价,其主要污染物为总氮、高猛酸盐指数和总磷.其水生生物评价总结果表明:底栖运动、着生藻类和水生生物综合评价在扎龙湖均为重污染.对此,提出了建立科学的资源与环境生态水利体系等可持续利用的措施.
DOI:10.3969/j.issn.2095-008X.2005.01.034      [本文引用:1]
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[7] 张景平,黄小平,江志坚,.珠江口海域污染的水质综合污染指数和生物多样性指数评价[J].热带海洋学报,2010,29(1):69-76.
<p>利用水质综合污染指数和生物多样性指数分别对珠江口海域2006年7月和2007年3月调查的数据进行污染程度评价, 并讨论利用多样性指数评价的合理性。结果表明珠江口海域的污染等级处于中度污染至严重污染之间, 其中利用水质化学因子进行综合评价的结果为严重污染, 利用生物多样性指数进行评价的结果为轻中污染至重污染。本研究认为利用浮游动物多样性指数评价海域水质污染程度比利用浮游植物或底栖生物的多样性指数评价海域水质污染程度更加合理, 但其评价标准仍有待更多的调查来验证和修正。同时, 利用不同类群生物的多样性指数对海洋水质与生态环境质量进行评价有时会存在一定差异。因此在实际评价中不能单从一种指数结果就轻易下定论, 结合理化监测结果, 才能得到符合实际的结论。</p>
DOI:      [本文引用:1]
[Zhang Jingping, Huang Xiaoping, Jiang Zhijian, et al.Assessment of the pearl river estuary pollution by water comprehensive pollution index and biodiversity index. Journal of Tropical Oceanography, 2010, 29(1): 69-76.]
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模糊数学方法采用隶属度函数描 述环境因子与评价标准之间的相关程度,体现了评价标准界限的模糊性,使评价结果更接近客观实际。论文结合洪泽湖实际污染特征,以溶解氧、高锰酸盐指数、五 日生化需氧量、氨氮、总氮、总磷、挥发酚、石油类为评价因子,应用模糊综合评价模型,对2000-2008年洪泽湖水环境质量进行了2级综合评价。结果表 明,湖区除2003年是Ⅳ类水质外其余几年均为Ⅴ类水质,污染严重,且随着时间的推移水质继续恶化。洪泽湖主要污染因子为总氮和总磷。各监测点中,老山乡 和高良涧镇监测点水质最差。论文分析了影响洪泽湖水质的主要因素,提出了相应的治理对策。
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This paper is a summary of the efforts of Working committee 4 (WC4) for the Great Lakes–St. Lawrence River Basin water levels reference study. A fuzzy relation analysis (FRA) model was used to analyze (including ordering, rating, ranking, and screening) numerous disparate alternatives that had accumulated over the course of WC4’s study. Compared with other multicriteria methods for impact assessment uncertainty, the FRA has advantages in data availability, computational requirements, and results interpretation. Relative strengths and weaknesses or different alternatives were evaluated by relating their impacts to a number of evaluation subcriteria. The results indicated that reasonable solutions have been generated, which were helpful for governments/stakeholders to obtain insights into the interrelationships between different system components. They, with results of other International Joint Commission research projects, also provided useful bases for assessing the relative effectiveness of different governmental actions to reduce the adverse impacts of fluctuating lake levels.
DOI:10.1061/(ASCE)0733-9496(1999)125:1(41)      [本文引用:1]
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<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">A grey fuzzy optimization model is developed for water quality management of river system to address uncertainty involved in fixing the membership functions for different goals of Pollution Control Agency (PCA) and dischargers. The present model, Grey Fuzzy Waste Load Allocation Model (GFWLAM), has the capability to incorporate the conflicting goals of PCA and dischargers in a deterministic framework. The imprecision associated with specifying the water quality criteria and fractional removal levels are modeled in a fuzzy mathematical framework. To address the imprecision in fixing the lower and upper bounds of membership functions, the membership functions themselves are treated as fuzzy in the model and the membership parameters are expressed as interval grey numbers, a closed and bounded interval with known lower and upper bounds but unknown distribution information. The model provides flexibility for PCA and dischargers to specify their aspirations independently, as the membership parameters for different membership functions, specified for different imprecise goals are interval grey numbers in place of a deterministic real number. In the final solution optimal fractional removal levels of the pollutants are obtained in the form of interval grey numbers. This enhances the flexibility and applicability in decision-making, as the decision-maker gets a range of optimal solutions for fixing the final decision scheme considering technical and economic feasibility of the pollutant treatment levels. Application of the GFWLAM is illustrated with case study of the Tunga&ndash;Bhadra river system in India.</p>
DOI:10.1016/j.advwatres.2006.04.003      [本文引用:1]
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Abstract A previously developed fuzzy waste load allocation model (FWLAM) for a river system is extended to address uncertainty involved in fixing the membership functions for the fuzzy goals of the pollution control agency (PCA) and the dischargers using the concept of grey systems. The model provides flexibility for the PCA and the dischargers to specify their goals independently, as the parameters for membership functions are considered as interval grey numbers instead of deterministic real numbers. An inexact or a grey fuzzy optimization model is developed in a multiobjective framework, to maximize the width of the interval valued fractional removal levels for providing latitude in decision-making and to minimize the width of the goal fulfillment level for reducing the system uncertainty. The concept of an acceptability index for order relation between two partially or fully overlapping intervals is used to get a deterministic equivalent of the grey fuzzy optimization model developed. The improvement of the optimal solutions over a previously developed grey fuzzy waste load allocation model (GFWLAM) is shown through an application to a hypothetical river system. The fuzzy multiobjective optimization and fuzzy goal programming techniques are used to solve the deterministic equivalent of the GFWLAM.
DOI:10.1016/j.jenvman.2005.10.009      PMID:16545902      [本文引用:1]
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借斜率聚类法依据灰色系统理论和模糊数学理论的有关基本原理,以宽域式结构建立隶属函数,函数的左侧斜率小于右侧斜率。以大气环境质量评价为例说明了该法的具体应用,并与模糊综合评判法和灰色聚类法进行了比较。结果表明,该法更为合理、实用。
DOI:10.1007/BF02943514      [本文引用:1]
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为了探讨倍斜率聚类法在湿地旅 游景区水环境质量评价中的应用,构建了包括聚类指标溶解氧(DO)等在内的宽域式倍斜率聚类隶属函数,测量了南沙湿地公园和附近6个采样点的水体温度、 pH值、DO、BOD5、COD、TP和NH+4等物化指标。结果表明,南沙湿地公园水域整体处于"尚清洁"状态,内部3个采样点均为Ⅱ级水质标准,但与 外围的2个采样点的Ⅰ级水质标准相比,水质稍有下降。外围的另外1个采样点虽也处于Ⅱ级,但已接近Ⅲ级水平,在6个采样点中水质最差。评价结果与南沙湿地 公园的实际较为接近,表明用倍斜率聚类法能较好地评价湿地旅游景区的水环境质量。
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本文对广州南沙地区的地貌类型、水文地质情况、软粘土的特性等方面进行了详细论述,对南沙的地质条件和分布情况进行了分析,为工程建设的设计与施工等提供依据。
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根据研究区遥感解译图和历史资料以及实地调研数据,从湿地面积和景观结构、湿地水文状况和湿地生物多样性3方面对广州南沙南部地区湿地生态系统生态特征现状进行了一系列分析.
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广州湿地面积大,类型多,生长着不同区系的植物种类,是维护湿地生态系统功能和极有生态价值的生物群体.广州湿地植物从生长环境不同分湿生、水生、沙生和滩涂红树林植被等4个类型,20多个群落,分属133科291属431种,从区系上分有热带、亚热带及温带植物成分,从南到北分布于各类型湿地中,湿地植物具有净化湿地环境和维护生物多样性等重要功能.
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The species composition and characteristics of mangrove flora in the world were reviewed and discussed. The results suggested that the world's mangrove plants have 84 species (including 12 varieties) in 24 genera and 16 families. Of which, true mangrove plants have 70 species (including 12 varieties) in 16 genera and 11 families, and semi_mangrove plants 14 species in eight genera and five families. The Eastern Group has 74 species (including 12 varieties) in 18 genera and 14 families, characterized by the genera Aegiceras , Osbornia , Aegialitis , Bruguiera , Ceriops , Kandelia , Scyphiphora and Nypa etc. The Western Group has only 10 species in six genera and five families, characterized by the endemic one_species family, Pelliceraceae, and the genus Laguncularia . The mangrove flora of China is composed of 26 species (including one variety) in 15 genera and 12 families, four of which are endemic. Hainan is most rich in mangrove species, making up about 96.2% of the Chinese total; Guangdong ranks second, making up about 42.3%. It has been demonstrated that Rhizophora stylosa was mistaken for R. mucronata in Taiwan by previous authors.
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湿地是具有多种环境功能的生态系统,不但具有丰富的资源潜力,还具有巨大的环境调节功能、广 泛的生态功能以及环境生态效益,被誉为“地球之肾”。正是由于湿地的这些特殊性,决定了湿地生态系统容易受到干扰,遭受破坏。阐述了国家新区南沙湿地生态 旅游资源的开发现状和生态效益,并在此基础上提出了南沙湿地生态旅游资源开发的可行策略,以期为南沙新区的可持续发展提供参考,也为其他相关地区提供借 鉴。
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分析近20年来珠江河口水环境变异的特征,探讨珠江河口水环境与水生物相互联系和相互作用的关系。结果表明,珠江河口形态、地貌、水文情势和入河污染物等变异改变了珠江河口水生物的栖息条件,削弱了河口生态系统的自动调节修复能力和稳定性,对河口生态系统的物质循环、能量流动和发育演化平衡构成了重大影响。
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