刘聚涛;高俊峰;赵家虎;黄佳聪;姜加虎
【摘 要】通过对太湖蓝藻水华灾害分析,借鉴赤潮灾害评价指标,采取蓝藻水华面积和Chla浓度作为灾害程度分级评价指标,应用层次分析法确定权重,结合隶属度函数,采用模糊综合评价建立太湖蓝藻水华灾度分级评价方法,定量描述蓝藻水华灾害程度.结合2008年太湖蓝藻水华灾害事件对该方法进行验证.结果表明,2008年太湖监藻水华灾害规模主要为小型、中型和大型,无重大和特大蓝藻水华灾害发生;其中小型蓝藻水华灾害在各月都有分布,中型和大型蓝藻水华灾害主要分布在5月和7～9月.评价结果表明该方法具有一定的科学性和适用性.
【期刊名称】《中国环境科学》
【年(卷),期】2010(030)006
【总页数】4页(P829-832)
【关键词】蓝藻水华灾害;灾害程度;评价方法;太湖欲望号列车
【作 者】刘聚涛;高俊峰;赵家虎;黄佳聪;姜加虎
【作者单位】中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏,南京,210008;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏,南京,210008;中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏,南京,210008;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏,南京,210008;中国科学院研究生院,北京,100049;中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏,南京,210008
【正文语种】中 文
【中图分类】X524
Abstract：Referring to the indices of red tide hazard evaluation, cyanobacteria bloom area and Chla concentration was took as evaluation indices and a hazard degree evaluation method was established based on the analysis of cyanobacteria bloom hazard in Taihu Lake. AHP method was applied to determine the weights and fuzzy comprehensive evaluation method was adopted to quantitatively estimate the hazard deg
ree. Cyanobacteria bloom hazards in Taihu Lake in 2008 were evaluated through the above method. The hazards of Taihu Lake in 2008 were mainly small, medium and large, and there were no significant and serious cyanobacteria bloom. In the different hazards, the small hazard distributed each month, and the medium and large hazards were mainly distributed in May and from July to December. The evaluation method could be successfully applied in the scientific research and field operation.
Key words：cyanobacteria bloom hazard；hazard degree；evaluation method；Taihu Lake
从20世纪80年代后期开始,太湖北部的梅梁湾频繁暴发蓝藻水华[1-2],2000年以来,蓝藻水华的持续时间增加,几乎全年都有发生.2001年开始,南部沿岸蓝藻水华频发,且集聚面积逐年扩大,持续时间越来越长.2003年之后,蓝藻水华开始向湖心扩散[3].劳埃德
灾害程度分级是灾害预防和灾后减灾措施实施的重要依据.目前对于蓝藻水华的研究多集中于其发生机理研究[4-7],尚未有关于蓝藻水华灾害程度分级标准及评价方法的研究.本研究采用蓝藻水华面积和Chla浓度作为灾害程度分级评价指标,应用层次分析法确定权重,结合隶
属度函数,采用模糊综合评价建立太湖蓝藻水华灾度分级评价方法,并以2008年太湖部分蓝藻水华灾害事件验证该评估方法的适用性,定量描述蓝藻水华灾害程度,为蓝藻水华预防、减灾提供依据.
1.1太湖蓝藻水华灾害程度评价指标体系
招贴设计论文借鉴与蓝藻水华灾害性质和类型相似的赤潮灾害研究成果确定蓝藻水华灾害程度评价指标体系.在赤潮灾害评价中,通常采用赤潮面积、中毒人数和经济损失3个指标来划分[8-9].与赤潮灾害相比,蓝藻水华暴发时,对人类直接影响是蓝藻水华堆积腐烂形成异味,严重时可能导致湖区水厂停水,造成饮用水源危机,而在其他情况下,蓝藻水华暴发的直接影响是湖泊水环境和水生态恶化,因此,在蓝藻水华灾害评价仅选取蓝藻水华面积为评价指标.同时,Chla可表征水体藻类的生物量大小和水华暴发的趋势[10-11],因此,采用蓝藻水华面积和Chla浓度2个指标来对蓝藻水华灾害程度进行评价.
1.2太湖蓝藻水华灾害程度分级标准
陈宝成事件1987～2003年,太湖Chla浓度1987年最低(7mg/m3),1990年最高(43mg/m3),其中1993,200
0, 2002年分别为30,39,33mg/m3,其他年份都小于30mg/m3[12-16].根据太湖蓝藻水华面积调查,并结合实地调查资料和数据,同时征询不同专家意见,对太湖蓝藻水华灾害进行分级,如表1所示.
1.3权重确定方法
采用层次分析法(AHP)[17]确定权重.在专家确定法的基础上,进行数学分析,判断最大特征值的一致性,当一致性检验值(CR)＜ 0.10时,认为层次总排序结果具有较满意的一致性并接受该分析结果,从而确定指标的权重.
1.4隶属度函数
以隶属度大小表达隶属度资格时,隶属度数值愈大,隶属资格愈高.常用的求隶属度方法为随等级升高因子标准数值增大的因子用“降半梯形分布图”法[18-19],评价因子相应于不同级别的隶属度函数表达式如下.
vip客户管理式中: rij表示因子i对j级蓝藻水华灾害程度的隶属度; Ci表示第i个因子的实测指标;Sij表示第i个因子的第j级标准值.
1.5综合评估模型
在确定单因素模糊评价矩阵R和权重集W之后,采用模糊综合评价方法[18-19]进行计算.
B=W·R=[b1,b2,…,bm] (4)
根据最大隶属度原则,若bj=max(b1,b2,…,bm),则评价对象级别应该为第j级.
2.1数据
蓝藻水华面积通过频率为每天1次的分辨率为250m×250m的MODIS遥感影像,采用近红外波段Band2＞0.1,并且Band2/Band4＞1的方法[20]提取.Chla浓度来源于太湖生态站每周2次常规监测数据,根据蓝藻水华预报模型[21]模拟监测日期后2～3d的Chla浓度分布,结合遥感影像统计蓝藻水华面积范围内Chla浓度,并计算其均值,从而确定该天蓝藻水华暴发时Chla浓度.
2.2权重确定
在太湖蓝藻水华灾害评价指标的基础上,通过蓝藻水华面积和Chla浓度指标的对比,构造判
断矩阵,该矩阵的一致性检验值CR为0.0000＜0.10,权重的确定具有可信性,太湖蓝藻水华灾害指标中,蓝藻水华面积、Chla浓度权重分别为0.69,0.31.则太湖蓝藻水华灾害指标权重的矩阵为:W=[0.69 0.31].
2.3隶属度函数计算
由于隶属度函数无法对没有上限的分级进行评价,因此对于特大灾害的隶属度的确定存在一定问题.根据蓝藻水华暴发状况,分别设1200km2和150mg/m3作为面积和Chla浓度的上限,如果超过该数值,则对于特大灾害的隶属度为1,其他灾害级别的隶属度为0;若面积属于(900,1200]范围内和Chla浓度位于(120,150]区间,则分别计算该指标对于重大蓝藻水华灾害和特大蓝藻水华灾害的隶属度.
以2008年5月5日为例,蓝藻水华面积为462 km2, Chla浓度为107.8mg/m3,根据模糊综合评价模型中隶属度函数,蓝藻水华面积指标分别隶属于中型蓝藻水华灾害和大型蓝藻水华灾害,Chla浓度分别隶属于大型蓝藻水华灾害和重大蓝藻水华灾害,采用式(1)～式(3)分别计算蓝藻水华面积和浓度的隶属度,则2008年5月5日实测指标隶属度矩阵为:
2.4太湖蓝藻水华灾害程度评估
根据模糊综合评价方法,采用W=·BR计算各次蓝藻水华灾害事件对各级别灾害的隶属度.2008年5月5日的模糊综合评价结果为:
根据最大隶属度原则,2008年5月5日蓝藻水华灾害应属于中型蓝藻水华灾害.
其他日期蓝藻水华灾害事件计算方法相同.根据评价结果,结合最大隶属度原则,2008年不同类型蓝藻水华灾害评价结果见表2.由表2可见,2008年太湖蓝藻水华灾害程度主要为小型、中型和大型蓝藻水华灾害,并无重大和特大蓝藻水华灾害发生.这可能是由于2007年5月份太湖蓝藻水华灾害发生后,太湖流域采取了如人工捞藻、引江济太等措施[22]来削减和稀释太湖蓝藻水华暴发所需营养物质浓度,同时,采取一定的措施来密切关注和监测蓝藻水华状况,一定程度上减小了大面积蓝藻水华灾害发生的机率和风险,因此2008年蓝藻水华灾害规模并无重大和特大型蓝藻水华灾害.
根据2008年4～9月太湖蓝藻水华灾害统计结果(表3),小型蓝藻水华灾害在各月都有分布,中型和大型蓝藻水华灾害主要分布在5月和7～9月.4月份,太湖蓝藻水华属于复苏阶段[7],蓝藻生物量处于增加阶段,并且温度相对较低,蓝藻水华灾度较小;由于太湖流域受季风气候影响,6月份多阴雨天气,降雨量较大,太湖水位相对较高,对蓝藻密度具有一定的稀释作用,一定
程度上减小了蓝藻大规模聚集的程度,因此6月份蓝藻水华灾度较小;5月、7～9月,由于藻类生物量较大,并且有适合藻类生长的温度,因此蓝藻水华灾害灾度相对较大.
借鉴赤潮灾害分级评价指标,通过对蓝藻水华灾害指标分析,确定太湖蓝藻水华灾害程度分级的标准以及评价方法,并采用2008年太湖不同类型蓝藻水华灾害对该方法进行验证.结果表明,2008年太湖蓝藻水华灾害程度主要为小型、中型和大型,无重大和特大蓝藻水华灾害发生,其中小型蓝藻水华灾害在各月都有分布,中型和大型蓝藻水华灾害主要分布在5月和7～9月.该评价结果表明该方法具有一定的科学性和适用性.
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