发明内容
本发明从湿地生态服务功能及其价值维护的角度入手,提出一种面向生态服务功能维持的湿地生态需水计算方法,该技术可实现以维护特定生态服务功能价值为目标的湿地关键水文要素的定量评估,不仅可以克服传统计算方法中仅以水量或水位作为湿地生态需水计算成果的不足,更加适应湿地水文复杂的特征;同时也可增强人们对湿地生态需水调控的认同感与归属感,降低湿地生态需水调控管理的难度。本发明解决该技术问题所采用的技术方案如下:首先,对湿地生态服务功能价值进行定量评估,筛选可量化的湿地关键水文要素;然后,对湿地生态服务功能与关键水文要素进行灰色绝对关联分析与优势分析,确定水文要素的重要性排序;最后,采用三次样条函数对各关键水文要素与湿地生态服务功能总价值进行插值,确定满足最优生态服务功能价值的湿地水文要的素阈值范围。其具体的步骤如下:
(1)湿地生态服务功能价值核算
湿地生态服务功能主要包括物质生产、休闲娱乐、科学研究、调蓄洪水、涵养水源、固碳释氧、生物栖息地、营养循环等,其价值估算可分别采用市场价值法、旅行费用法、Costanza系数法、影子工程法、影子价格法、碳税法、替代费用法、成果参照法等。特定湿地生态系统具有其相应的主导生态服务功能,可采用上述方法分别计算各类生态服务功能价值。
在此基础上,本技术中采用综合价格指数消除通胀的影响,见公式(1):
ESV=ESV′/D (1)
式中,ESV为标准化的湿地生态服务功能价值,ESV′为计算得到的湿地生态服务功能价值,D为综合价格指标。
(2)湿地关键水文要素筛选
湿地水文要素复杂,其生态需水要素包含水面面积、水位(水深)、水文连接度等水文状态指标和水位波动、来水大小、频率、持续时间、换水周期等水文过程指标。采用主成份分析法对湿地关键水文要素进行筛选。
首先,取n年统计数据,每年均有p个水文要素,形成数学矩阵X。先对变量进行标准化,使每一个变量的数学期望为零,得到标准化数据矩阵Z。
X=x11x12...x1px21x22...x2p............xn1xn2...xnp---(2)]]>
Z=z11z12...z1pz21z22...z2p............zn1zn2...znp=[z1z2z3......zp]---(3)]]>
然后,对标准化数据进行处理,求解协方差矩阵,即为原始变量的相关系数矩阵R。从特征方程R-λI=O解出λ1≥λ2≥λ3…λp>O及其相应的特征向量ui(i=1,2,…,p),得到特征向量矩阵U。
rij=Sij=Σt=1n(xti-x‾i)(xti-x‾j)Σt=1n(xti-x‾i)2Σt=1n(xtj-x‾j)2,(i,j=1,2,...,p)---(4)]]>
根据主因子分析,Y=U′Z,式中Y是一组新的彼此之间不相关但又是由原始变量X1,X2,...,Xp组合的新变量矩阵。
U=y1y2...yp·λ1.0λ2............0λp·y1/λ1y2/λ2...yp/λp---(5)]]>
令f1=y1/λ1,f2=y2/λ2,...,fp=yp/λp]]>
所以
Z=UY=λ1u11λ2u12...λpu1pλ1u21λ2u22...λpu2p............λ1up1λ2up2...λpupp·f1f2...fp---(6)]]>
根据实际问题,选取q个主因子,q需要满足
1pΣk=1q-1λk≤Q≤1pΣk=1qλk]]>
一般令Q=85%~95%。
取则有Z=AF+ε,式中:
A=a11a12...a1qa21a22...a2q............ap1ap2...apq=λ1u11λ2u12...λqu1qλ1u21λ2u22...λqu2q............λ1op1λ2up2...λqupq---(7)]]>
ϵ=ϵ1ϵ2...ϵp=λq+1u1q+1λq+2u1q+2...λpu1pλq+1u2q+1λq+2u2q+2...λpu2p............λq+1upq+1λq+2upq+2...λpupp·fq+1fq+2...fp---(8)]]>
F=f1f2...fp---(9)]]>
最后,通过主因子旋转和主因子得分,获得主因子F关于变量X的线性组合,并选择对主因子贡献比较大的若干个变量作为该湿地的关键水文要素。
Fij=b1xi1+b2xi2+…+bpxip(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m) (10)
(3)水文要素的重要性排序
采用灰色绝对关联分析计算湿地生态服务功能价值与水文要素关系的密切程度,进而采用优势分析,对影响湿地生态服务功能价值的水文因子进行重要性排序,识别出需优先满足的关键水文要素。具体可按如下过程进行计算:
设初始水文参数为Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(k),…,xi(n)),生态服务功能序列为Yj=(yj(1),yj(2),…,yj(k),…,yj(n)),则:
1)生成处理数据序列
a)、将数据序列样本值无量纲化:如果数据序列的样本值单位不统一,通过均值化算子P1的作用生成处理数据序列和使得序列样本值无量纲化。
Xi1=XiP1=(xi1(1),xi1(2),...,xi1(k),...,xi1(n))---(11)]]>
Yj1=YjP1=(yj1(1),yj1(2),...,yj1(k),...,yj1(n))---(12)]]>
式中,xi1(k)=xi(k)/(1n·Σk=1nxi(k)),]]>yj1(k)=yj(k)/(1n·Σk=1nyj(k)).]]>
b)将数据系列样本值始点零化。对经过和均值化算子作用而得到的系统数据序列和分别经过初始点零化算子P0作用得到其相应的零化数据序列,即:
Xi0=Xi1P0=(xi0(1),xi0(2),...,xi0(k),...,xi0(n))---(13)]]>
Yj0=Yj1P1=(yj0(1),yj0(2),...,yj0(k),...,yj0(n))---(14)]]>
式中,xi0(k)=xi1(k)-xi1(1),]]>yj0(k)=yj1(k)-yj1(1),k=1,2,3,...,n.]]>
2)计算灰色绝对关联度矩阵
水文要素i与生态服务功能价值j之间的灰色绝对关联度εji可按如下公式计算:
ϵji=1+|ysj|+|xsi|1+|ysj|+|xsi|+|xsi-ysj|---(15)]]>
式中,|xsi|=|Σk=2n-1xi0(k)+12xi0(n)|,i=1,2,3,...,m;]]>|ysj|=|Σk=2n-1yj0(k)+12yj0(n)|,j=1,2,3,...,s;]]>
|xsi-ysj|=|Σk=2n-1[xi0(k)-yj0(k)]+12[xi0(n)-yj0(n)]|.]]>
因此,由灰色绝对关联度εji构成的灰色绝对关联矩阵为As×m:
As×m=ϵ11ϵ12...ϵ1mϵ21ϵ22...ϵ2m............ϵs1ϵs2...ϵsm---(16)]]>
3)优势分析计算
对于灰色绝对关联度矩阵As×m,若存在满足
Σj=1mϵjl≥Σj=1mϵji---(17)]]>
则称水文要素xl对湿地生态服务功能价值的影响大于水文要素xi对湿地生态服务功能价值的影响。
(4)水文要素阈值范围的确定
采用Matlab平台的三次样条插值函数对湿地生态服务功能价值与水文要素进行插值,并进行曲线拟合,获得满足生态服务价值最大化的湿地生态需水阈值范围。