近17年鄱阳湖区生态系统健康时空变化研究
3．2 生态系统健康评价指标体系
3．2．1 指标体系的建立区域生态系统状况是由
自然背景条件、人类开发利用活动和环境管理共同作用形成的结果(叶亚平等，2000)．在生态系统健康研究历程中，研究者设计了多个评价指标体系的概念模型，其中以联合国经济合作开发署(OECD)建立的压力-状态-响应(P-S-R) 框架模型应用最为广泛．本文根据鄱阳湖区生态环境的特点及人类开发利用活动情况，依据整体性、代表性、可比性、可操作性和可定量化等指标选取原则，通过压力-状态-响应概念模型框架进行指标体系的构建．最终形成了具有目标层、准则层和指标层共3个层次14个指标的鄱阳湖区生态系统健康评价指标体系，具体如表1 所示．
表1 鄱阳湖区生态系统健康评价指标体系
注:江西统计年鉴为1990 年、2000 年和2007 年3 年统计数据; TM 遥感解译数据为1989 年、1999 年和2006 年3 年数据．
3．2．2 指标的含义及计算方法
本研究所涉及的指标包括人口密度、垦殖指数、化肥施用强度、工业化指数、城镇化指数、林草覆盖率、水面率、景观多样性指数、景观破碎化指数、平均斑块面积、生态弹性度、保护区面积比、环保投入率、污水处理率，各项指标的具体含义及计算方法如下．
人口密度:表示人口对生态系统的影响程度，人口密度越大，意味着人类对生态系统施加的压力越大(徐明德等，2010)．计算方法为:
式中，D为人口密度(人·km-2 )，R为区域人口数量(人)，A为区域土地总面积(km2 )．
垦殖指数:表示区域农业活动对生态系统的干扰强度，垦殖指数越大，意味着农业活动对生态系统的干扰越大，系统就越脆弱(徐明德等，2010)．计算方法为:
式中，I耕为垦殖指数，A耕为区域内耕地面积(hm2 )，A为区域土地总面积(hm2 )．
化肥施用强度:反映生态环境遭受人类污染的程度，也反映系统的外部投入给环境带来的压力(韩美等，2006)．计算方法为:
式中，f 化肥为区域化肥施用强度(kg·hm-2 )，Q化肥为区域化肥施用量(kg)．
工业化指数:表征工业发展对生态系统干扰的强度，工业化指数值越高，表明区域工业越发达，对生态环境造成的压力就越大．其计算方法为:
式中，I工为工业化指数，M2为区域第二产业增加值(万元)，M为区域生产总值(万元)．
城镇化指数:表征城镇发展对生态系统干扰的强度，城镇化指数越高，表示生态环境承受的城市化压力越大(徐明德等，2010)．计算方法为:
式中，I城为城镇化指数，A建设为区域建设用地面积(hm2 )．
林草覆盖率:反映生态系统的物质生产功能和部分生态服务功能，林草覆盖率越大，表示系统的物质生产和生态服务功能越强(刘晓曼等，2011)．计算方法为:
式中，I林草为林草覆盖率，A林草为区域林地与草地的面积(hm2 )．
水面率:在一定程度上反映了区域水资源的丰歉状况，水面率越高，表示地区水资源越丰富(颜利等，2008)．计算方法为:
式中，I 水为水面率，A水为区域水体面积(hm2)．
景观多样性指数:反映生态系统景观结构组成和空间配置，数值越大，表示系统景观类型越丰富，系统抗干扰能力越强，系统的稳定性越好(刘晓曼等，2011)．计算方法为:
式中，SHDI为景观多样性指数，Pi表示景观类型i占区域景观总面积的比例，m 表示区域景观类型数．
景观破碎度指数:表示区域土地被分割的破碎程度，破碎度越大，生态系统越脆弱，对生态系统中生物和资源的保护越不利(刘晓曼等，2011)．计算方法为:
式中，F为景观破碎度指数，n为土地类型数目，mi为第i 类地物的斑块数量．
平均斑块面积:一定程度上反映系统内土地的破碎程度，平均斑块面积越大，越有利于物种的繁殖、扩散、迁徙和保护(白军红等，2008 )．计算方法为:
式中，MPS为平均斑块面积(hm2 )，N 表示区域的斑块数．
生态弹性度:表征生态系统对干扰的缓冲与调节能力，数值越大，说明系统的生态弹性限度越高(刘晓曼等，2011)．计算公式为:
式中，ERES为生态弹性度，n为地类数，Ai是地类i 的覆盖面积(hm2 ) ; Ti为地类i 的弹性分值，可通过覆盖度、生产力或专家评分等方法获得，在此参考已有研究成果(高吉喜，2001; 张宝秀等，2008)，并结合湖区实际情况进行确定，各地类的弹性分值如表2 所示．
表2 不同土地类型生态弹性度赋值表
保护区面积比:反映区域有意识地对生态环境进行管理和保护、防止生态环境恶化和生态功能退化的力度(韩美等，2006)．计算方法为:
式中，I保护区为保护区面积比，A保护区为区域保护区面积(hm2 )．
环保投入率:反映区域对生态环境改善或生态环境治理的重视程度(韩美等，2006)．计算方法为:
式中，t 环保为环保投入率，M环保为区域环保投入资金(万元)，M为区域生产总值(万元)．
污水处理率:反映地区对污水治理的程度，其决定着进入水体的污染物总量．污水处理率的大小将直接影响着河流或湖泊的水质状况和水域生态系统的健康(韩美等，2006)．计算方法为:
式中，I污为污水处理率，Q′为处理的污水量(104 t)，Q为区域排放的污水量(104 t)．
3．2．3 指标标准化处理
由于评价指标类型复杂多样，且具有不同量纲，无法直接利用上述指标进行综合计算，需要对各指标进行标准化处理．本文采用极差法，并将取值范围设定在0 ～ 10 之间，与生态系统健康呈正相关指标，即具有积极意义的指标，按公式(15) 计算; 与生态系统健康呈负相关指标，即具有消极意义的指标，按公式(16) 计算．
δij = 10×(Xij-Xjmin)/(Xjmax-Xjmin) (15)
δij = 10×(Xjmax-Xij)/(Xjmax-Xjmin) (16)
式中，δij表示第i 年第j 项指标的标准化值，Xij表示第i 年第j 项指标的原始值，Xj max表示第j 项指标在研究时段内的最大值，Xj min表示第j 项指标在研究时段内的最小值．
文中所有指标中，具有积极意义的指标为:林草覆盖率、水面率、景观多样性指数、平均斑块面积、生态弹性度、保护区面积比、环保投入率、污水处理率; 具有消极意义的指标为:人口密度、垦殖指数、城镇化指数、工业化指数、化肥施用强度、景观破碎化指数．
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