CN112557614A - 一种区域海洋生物指数和污染承载指数的评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开的区域海洋生物指数和污染承载指数的评价方法，包括以下步骤：确定生物指数评价体系和污染承载指数评价体系、选取海域勘测点、获取原始勘测数据、确定各指标特征值、获得各指标实际值、对指标数值进行标准化取值处理、确定各指标权重、确定两个评价体系的评价标准并探寻两者间的内在联系等步骤。本发明是一种将海洋环境指数化并定量评价海洋生物多样性和污染情况的科学分析法，能够最大限度地真实反映海水生态环境质量和水体能够承受的污染物的最大容量，对区域海洋生物多样性和水质状况做出科学***性的定量判断，最重要的是能够发掘出海洋生物多样性与水质状况的相互关系，对于海洋环境的保护和渔业的发展提供了科学的参考依据。
Description
技术领域
本发明涉及区域海洋环境评价领域，具体是一种区域海洋生物指数和污染承载指数的评价方法。
背景技术
海洋生态环境是海洋生物生存和发展的基本条件，是人类生命支持***的关键部分，也是人类社会经济发展的重要基础，具有重大的生态效益及经济效益。随着临海城市城镇化和工业化的快速发展，各种产业的经济规模也不断扩大，产业发展迎来了新机遇，但海洋生态环境也面临着巨大挑战。工业、城市污水未经处理大量排放，导致海水中COD、BOD、氨氮及重金属含量激增，海洋功能区受损，赤潮等环境灾害频发，对区域水生态环境产生了巨大的威胁。此外，由于人类对近海渔业资源的过度开发，导致海水内生物多样性锐减，渔业资源结构性恶化，严重影响海洋渔业的可持续发展。海洋水环境保护与经济发展之间的矛盾日益突出，人与自然的水资源冲突不断加剧，这成为了当前制约海洋经济协调发展的重要因素。
近年来，对海洋环境的研究日益深化，在生态安全的管理原则、生态安全指标体系、生态环境现状、生态环境修复这几个领域有了很大进展，这一系列的研究，为未来进一步研究提供参考，使得海洋生态***的结构和功能在一定范围内维持相对稳定，同时获取最佳的综合经济效益，这也是贯彻和落实科学发展观，走可持续发展道路的内在要求。
然而在目前的研究领域，还未存在***性定量评价海洋生物多样性和污染情况的方法，这对于海洋环境的治理与预测是不利的。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，针对现有技术的不足，提供一种区域海洋生物指数和污染承载指数的评价方法。
本发明解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种区域海洋生物指数和污染承载指数的评价方法，包括以下步骤：
S1、确定生物指数评价体系和污染承载指数评价体系
将生物指数评价体系划分为生物指数目标层和生物指数指标层，其中，生物指数目标层为区域海洋生物指数，生物指数指标层由浮游植物种类、浮游植物密度、浮游动物种类、浮游动物密度、底栖生物种类和底栖生物密度这6项指标所组成，底栖生物包括底栖动物和底栖植物；
将污染承载指数评价体系划分为污染承载指数目标层和污染承载指数指标层，其中，污染承载指数目标层为区域海洋污染承载指数，污染承载指数指标层由化学需氧量、溶解氧量及活性磷酸盐、亚硝酸盐、硝酸盐、氨氮、无机氮、石油类、重金属铜和重金属铅浓度这10项指标组成；
S2、选取海域勘测点
在选定海域预先布设若干初级采样点，对该海域的进行初步调查，再根据初步调查结果，以初级采样点为基点，按照网格式布点规则确定目标采样点，通过无线电导航布设目标采样点标志；
S3、获取原始勘测数据
运用便携式水质检测仪，对目标采样点所在的海域各点进行初步数据测量，初步测量项目包括溶解氧量、pH值和水温；后利用浮游生物采样网采集目标采样点所在的海域各点的浮游生物样品，并利用底泥采集器和有机玻璃采水器采集目标采样点所在的海域各点的底泥样品和海水样品，将采集的样品固定后带回实验室做进一步处理分析；
在实验室内，检测并获取目标采样点所在的海域内各指标的原始勘测数据：对于生物指数指标层内的指标，浮游植物种类、浮游植物密度、浮游动物种类和浮游动物密度的测定需将适量样品吸取至载玻片，制成定性样本片，后运用浮游生物鉴定计数仪进行测定，底栖生物种类和底栖生物密度的测定需要先将定量底泥进行淘洗，用筛网进行过滤后，在放大镜或体视显微镜下鉴定种类，总种数的90～95％应鉴定到种，并根据得到的种类数目计算底栖生物密度；对于污染承载指数指标层内的指标，通过重铬酸钾法测定海水样品的化学需氧量，采用磷钼蓝法测定海水样品的活性磷酸盐浓度，采用重氮偶合分光光度法测定海水样品的亚硝酸盐浓度，采用酚二磺酸分光光度法测定海水样品的硝酸盐浓度，采用水杨酸分光光度法测定海水样品的氨氮浓度，采用紫外测油仪测定海水样品的石油类浓度，采用石墨炉原子吸收光谱测定海水样品的重金属铜浓度和重金属铅浓度；
无机氮是硝酸盐氮、亚硝酸盐和氨氮的总和，无机氮的计算公式如下：
c(N)＝14×10-3[c(NO3-N)+c(NO2-N)+c(NH3-N)] (1)
式(1)中：c(N)为无机氮浓度，以N计，单位为mg/L；c(NO3-N)为用监测方法测出的海水样品中硝酸盐的浓度；c(NO2-N)为用监测方法测出的海水样品中亚硝酸盐的浓度；c(NH3-N)为用监测方法测出的海水样品中氨氮的浓度；
S4、确定各指标特征值
根据期刊文献和生态环境局发布的历年海洋环境公报中公开的海水特征资料，海水特征资料包括目标采样点所在海域的区域海洋水文要素信息以及往年该区域的各项指标数据，确定各指标特征值，确定的各指标特征值如下：
| 指标 | 特征值 |
| COD(mg/L) | 1.00～2.00 |
| DO(mg/L) | 5.00～10.00 |
| 活性磷酸盐(mg/L) | 0.02～0.08 |
| 亚硝酸盐(mg/L) | 0.00～0.05 |
| 硝酸盐(mg/L) | 0.50～1.00 |
| 氨氮(mg/L) | 0.01～0.05 |
| 无机氮(mg/L) | 0.00～0.02 |
| 石油类(mg/L) | 0.00～0.04 |
| 重金属铜(μg/L) | 1.00～4.00 |
| 重金属铅(μg/L) | 0.20～1.00 |
根据确定的各指标特征值，对获取的污染承载指数指标层内指标的原始勘测数据进行优选汇总得到优选的指标数值，剔除与海水特征相差较大的数据，不在特征值范围内的原始勘测数据予以剔除；
S5、求得各指标在各目标采样点的原始勘测数据的平均值，该平均值即为该指标在第j年的实际值；
S6、重复S2～S5步骤5次以上，即：测定时间周期为一年一次，连续测定5次以上；
S7、将生物指数指标层内的指标和污染承载指数指标层内的指标分别划分为正向指标和负向指标，其中，如果某项指标优选的指标数值越大则对海水生态环境质量越有利，则定义该指标为正向指标；如果某项指标优选的指标数值越大则对海水生态环境质量越不利，则定义该指标为负向指标；
根据正向指标和负向指标的定义，生物指数指标层内的正向指标为：浮游植物种类、浮游动物种类、底栖生物种类、底栖生物密度，负向指标为：浮游动物密度、浮游植物密度；污染承载指数指标层内的正向指标为：溶解氧量，负向指标为：化学需氧量及活性磷酸盐、亚硝酸盐、硝酸盐、氨氮、无机氮、石油类、重金属铜和重金属铅浓度；
对5次以上连续测定得到的所有优选的指标数值进行标准化取值处理，使标准化取值处理的结果映射在[0，1]区间内，标准化取值处理分为正向指标的标准化取值处理和负向指标的标准化取值处理，具体公式如下：
正向指标的标准化取值处理：
负向指标的标准化取值处理：
式(2)和式(3)中，bij为第i项指标第j年的实际值，bij’为第i项指标第j年的标准值，max(bij)和min(bij)分别为第i项指标在5次以上连续测定得到的优选的指标数值中的最大值和最小值；设定标准化参数K为0.9；
S8、确定各指标权重
依据标准化取值处理的计算结果，采用熵权法确定各指标的权重：对于某项指标，用信息熵来判断该指标的离散程度，信息熵越小，则该指标的离散程度越大，对综合评价的影响(即权重)就越大；确定各指标权重的具体流程为：
S8.1、确定各指标的特征比重，具体公式如下：
式(4)中，cij为第i项指标第j年的特征比重，n为所取年数；
S8.2、确定各指标的信息熵，具体公式如下：
式(5)中，Hi为第i项指标的信息熵；
S8.3、确定各指标的权重，具体公式如下：
式(6)中：wi为第i项指标的熵权，m为生物指数指标层或污染承载指数指标层内指标的数量，m＝6或10；
S8.4、基于各指标的权重，计算区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy，其中，区域海洋生物指数CX根据水体中生物指数指标层内生物种类和数目表达海水生态环境质量，是运用数学公式求得的反映水体生物多样性的数值，该数值越大，则代表海洋生态环境越好；区域海洋污染承载指数Cy是基于污染承载指数指标层内各项指标并依据数学公式求得的反映水体污染承载能力的数值，即水体能够承受的污染物的最大容量，该数值越大，则代表海洋生态环境越好；区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的计算公式如下：
式(7)和式(8)中，Wi为各指标的权重；
S9、根据区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的计算结果，对生物指数评价体系和污染承载指数评价体系进行定量分析，确定评价标准，即：将各个年份的区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy根据阈值分为以劣、良、优三等表示的评价结果，并将评价结果绘制成图，分析数年间区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的变化趋势，基于各指标的标准化取值探究影响区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的关键指标，并将区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy进行对比分析，探寻两者间的内在联系。
作为优选，步骤S2中的初步调查的内容为水质参数的测定和海洋水深、海底底质底形的测定，其中，水质参数包括化学需氧量、溶解氧量、活性磷酸盐、无机氮、pH值和水温，测定方法与S3中相应指标的检测方法相同，测定得到的数据应符合期刊文献和生态环境局发布的历年海洋环境公报中公开的海水特征资料，且对测定得到的数据经过SPSS进行显著性分析，若P＞0.05则表明各组指标差异性不显著，符合选点要求，将初级采样点确定为基点；海洋水深利用回声探测仪来测定，水深需符合底泥采集器的最大采集深度；海底底形根据海区等深线图进行确定，海底底形应相对平坦；海底底质情况根据现场底质调查结果或已知的公开资料判断，底质应松散粘稠以易于底泥采集器采集。
作为优选，步骤S9中确定的评价标准具体如下：
| 域值(C<sub>X</sub>) | 等级 |
| C<sub>X</sub>＜0.4000 | 劣 |
| 0.4000≤C<sub>X</sub>＜0.6000 | 良 |
| 0.6000≤C<sub>X</sub>＜0.8000 | 优 |
| 域值(C<sub>Y</sub>) | 等级 |
| C<sub>Y</sub>＜0.4000 | 劣 |
| 0.4000≤C<sub>Y</sub>＜0.6000 | 良 |
| 0.6000≤C<sub>Y</sub>＜0.8000 | 优 |
与现有技术相比，本发明具有如下优点：本发明是一种将海洋环境指数化并定量评价海洋生物多样性和污染情况的科学分析法。本发明方法能够最大限度地真实反映海水生态环境质量和水体能够承受的污染物的最大容量，对区域海洋生物多样性和水质状况做出科学***性的定量判断，最重要的是能够发掘出海洋生物多样性与水质状况的相互关系，对于海洋环境的保护和渔业的发展提供了科学的参考依据。
附图说明
图1为象山港的地理位置图；
图2为象山港的区域生物指数评价体系的组成图；
图3为象山港的区域污染承载指数评价体系的组成图；
图4为2015～2019年象山港的区域海洋生物指数变化情况；
图5为2015～2019年象山港的区域海洋污染承载指数变化情况；
图6为2015～2019年象山港的生物指数指标层的指标变化情况；
图7为2015～2019年象山港的污染承载指数指标层的指标变化情况。
具体实施方式
以下结合附图实施例对本发明作进一步详细描述。
采用本发明方法，对浙江省宁波市的象山港(地理位置图见图1)2015～2019年的区域海洋生物指数和污染承载指数进行评价，具体包括以下步骤：
S1、确定生物指数评价体系和污染承载指数评价体系
将生物指数评价体系划分为生物指数目标层和生物指数指标层，其中，生物指数目标层为区域海洋生物指数，生物指数指标层由图2所示的浮游植物种类、浮游植物密度、浮游动物种类、浮游动物密度、底栖生物种类和底栖生物密度这6项指标所组成，底栖生物包括底栖动物和底栖植物；生物指数评价体系的具体信息见表1；
将污染承载指数评价体系划分为污染承载指数目标层和污染承载指数指标层，其中，污染承载指数目标层为区域海洋污染承载指数，污染承载指数指标层由图3所示的化学需氧量、溶解氧量及活性磷酸盐、亚硝酸盐、硝酸盐、氨氮、无机氮、石油类、重金属铜和重金属铅浓度这10项指标组成；污染承载指数评价体系的的具体信息见表2；
表1象山港区域海洋生物指数评价体系
表2象山港区域海洋污染承载指数评价体系
S2、选取海域勘测点
根据勘测目标，在(121°31′10″-121°39′10″E，29°29′00″-29°30′50″N)海域范围内预先布设若干初级采样点，对该海域进行初步调查，再根据初步调查结果，以初级采样点为基点，按照网格式布点规则确定20个目标采样点，通过无线电导航布设目标采样点标志，目标采样点标志的布置情况见表3；
表3目标采样点位置
S3、获取原始勘测数据
运用便携式水质检测仪，对目标采样点所在的海域各点进行初步数据测量，初步测量项目包括溶解氧量、pH值和水温；后利用浮游生物采样网采集目标采样点所在的海域各点的浮游生物样品，并利用底泥采集器和有机玻璃采水器采集目标采样点所在的海域各点的底泥样品和海水样品，将采集的样品固定后带回实验室做进一步处理分析；
在实验室内，检测并获取目标采样点所在的海域内各指标的原始勘测数据：对于生物指数指标层内的指标，浮游植物种类、浮游植物密度、浮游动物种类和浮游动物密度的测定需将适量样品吸取至载玻片，制成定性样本片，后运用浮游生物鉴定计数仪进行测定，底栖生物种类和底栖生物密度的测定需要先将定量底泥进行淘洗，用筛网进行过滤后，在放大镜或体视显微镜下鉴定种类，总种数的90～95％应鉴定到种，并根据得到的种类数目计算底栖生物密度；对于污染承载指数指标层内的指标，通过重铬酸钾法测定海水样品的化学需氧量，采用磷钼蓝法测定海水样品的活性磷酸盐浓度，采用重氮偶合分光光度法测定海水样品的亚硝酸盐浓度，采用酚二磺酸分光光度法测定海水样品的硝酸盐浓度，采用水杨酸分光光度法测定海水样品的氨氮浓度，采用紫外测油仪测定海水样品的石油类浓度，采用石墨炉原子吸收光谱测定海水样品的重金属铜浓度和重金属铅浓度；
无机氮是硝酸盐氮、亚硝酸盐和氨氮的总和，无机氮的计算公式如下：
c(N)＝14×10-3[c(NO3-N)+c(NO2-N)+c(NH3-N)] (1)
式(1)中：c(N)为无机氮浓度，以N计，单位为mg/L；c(NO3-N)为用监测方法测出的海水样品中硝酸盐的浓度；c(NO2-N)为用监测方法测出的海水样品中亚硝酸盐的浓度；c(NH3-N)为用监测方法测出的海水样品中氨氮的浓度；
S4、确定各指标特征值
根据期刊文献和生态环境局发布的历年海洋环境公报中公开的海水特征资料，海水特征资料包括目标采样点所在海域的区域海洋水文要素信息以及往年该区域的各项指标数据，确定各指标特征值，确定的各指标特征值如下：
| 指标 | 特征值 |
| COD(mg/L) | 1.00～2.00 |
| DO(mg/L) | 5.00～10.00 |
| 活性磷酸盐(mg/L) | 0.02～0.08 |
| 亚硝酸盐(mg/L) | 0.00～0.05 |
| 硝酸盐(mg/L) | 0.50～1.00 |
| 氨氮(mg/L) | 0.01～0.05 |
| 无机氮(mg/L) | 0.00～0.02 |
| 石油类(mg/L) | 0.00～0.04 |
| 重金属铜(μg/L) | 1.00～4.00 |
| 重金属铅(μg/L) | 0.20～1.00 |
根据确定的各指标特征值，对获取的污染承载指数指标层内指标的原始勘测数据进行优选汇总得到优选的指标数值，剔除与海水特征相差较大的数据，不在特征值范围内的原始勘测数据予以剔除；
S5、求得各指标在20个目标采样点的原始勘测数据的平均值，该平均值即为该指标在第j年的实际值；
S6、重复S2～S5步骤5次，即：测定时间周期为一年一次，时间段为2015～2019年，连续测定5次；
S7、将生物指数指标层内的指标和污染承载指数指标层内的指标分别划分为正向指标和负向指标，其中，如果某项指标优选的指标数值越大则对海水生态环境质量越有利，则定义该指标为正向指标；如果某项指标优选的指标数值越大则对海水生态环境质量越不利，则定义该指标为负向指标；
根据正向指标和负向指标的定义，生物指数指标层内的正向指标为：浮游植物种类、浮游动物种类、底栖生物种类、底栖生物密度，负向指标为：浮游动物密度、浮游植物密度；污染承载指数指标层内的正向指标为：溶解氧量，负向指标为：化学需氧量及活性磷酸盐、亚硝酸盐、硝酸盐、氨氮、无机氮、石油类、重金属铜和重金属铅浓度；上述指标属性汇总见表1和表2；
对5次连续测定得到的所有优选的指标数值进行标准化取值处理，使标准化取值处理的结果映射在[0,1]区间内，标准化取值处理分为正向指标的标准化取值处理和负向指标的标准化取值处理，具体公式如下：
正向指标的标准化取值处理：
负向指标的标准化取值处理：
式(2)和式(3)中，bij为第i项指标第j年的实际值，bij’为第i项指标第j年的标准值，max(bij)和min(bij)分别为第i项指标在5次连续测定得到的优选的指标数值中的最大值和最小值；设定标准化参数K为0.9；
生物指数评价体系和污染承载指数评价体系中各指标的标准化取值计算结果见表4；
表4各项指标的标准化取值计算结果
S8、确定各指标权重
依据标准化取值处理的计算结果，采用熵权法确定各指标的权重：对于某项指标，用信息熵来判断该指标的离散程度，信息熵越小，则该指标的离散程度越大，对综合评价的影响(即权重)就越大；确定各指标权重的具体流程为：
S8.1、确定各指标的特征比重，具体公式如下：
式(4)中，cij为第i项指标第j年的特征比重，n为所取年数；
S8.2、确定各指标的信息熵，具体公式如下：
式(5)中，Hi为第i项指标的信息熵；
S8.3、确定各指标的权重，具体公式如下：
式(6)中：wi为第i项指标的熵权，m为生物指数指标层或污染承载指数指标层内指标的数量，m＝6或10；
生物指数评价体系和污染承载指数评价体系中各指标权重计算结果见表5；
表5各指标权重计算结果
S8.4、基于各指标的权重，计算区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy，其中，区域海洋生物指数CX根据水体中生物指数指标层内生物种类和数目表达海水生态环境质量，是运用数学公式求得的反映水体生物多样性的数值，该数值越大，则代表海洋生态环境越好；区域海洋污染承载指数Cy是基于污染承载指数指标层内各项指标并依据数学公式求得的反映水体污染承载能力的数值，即水体能够承受的污染物的最大容量，该数值越大，则代表海洋生态环境越好；区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的计算公式如下：
式(7)和式(8)中，Wi为各指标的权重；
区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的计算结果见表6；
表6区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的计算结果
| 目标层 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 |
| 区域海洋生物指数C<sub>X</sub> | 0.5437 | 0.6761 | 0.6464 | 0.4869 | 0.2658 |
| 区域海洋污染承载指数C<sub>Y</sub> | 0.6606 | 0.7024 | 0.4942 | 0.3471 | 0.3119 |
S9、根据表6中的区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的计算结果，对象山港的区域海洋生物指数评价体系和污染承载指数评价体系进行定量分析，确定评价标准，即：将各个年份的区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy根据阈值分为以劣、良、优三等表示的评价结果，并将评价结果绘制成图，分析数年间区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的变化趋势，基于各指标的标准化取值探究影响区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的关键指标，并将区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy进行对比分析，探寻两者间的内在联系；其中，确定的评价标准具体如下：
| 域值(C<sub>X</sub>) | 等级 |
| C<sub>X</sub>＜0.4000 | 劣 |
| 0.4000≤C<sub>X</sub>＜0.6000 | 良 |
| 0.6000≤C<sub>X</sub>＜0.8000 | 优 |
| 域值(C<sub>Y</sub>) | 等级 |
| C<sub>Y</sub>＜0.4000 | 劣 |
| 0.4000≤C<sub>Y</sub>＜0.6000 | 良 |
| 0.6000≤C<sub>Y</sub>＜0.8000 | 优 |
对象山港的区域海洋生物指数评价体系和污染承载指数评价体系的分析结果见图4和图5；对于象山港的区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的评价结果具体如下：
| 目标层 | 2015年 | 2016年 | 2017年 | 2018年 | 2019年 |
| 区域海洋生物指数C<sub>X</sub> | 良 | 优 | 优 | 良 | 劣 |
| 区域海洋污染承载指数C<sub>Y</sub> | 优 | 优 | 良 | 劣 | 劣 |
由图4可见，在2015～2019年间区域海洋生物指数Cx呈下降趋势，指标从2015年的0.5437(等级良)降低到2019年的0.2658(等级劣)，这表明五年来象山港区域海洋生物多样性出现了很大程度的恶化。
由图5可见，在2015～2019年间区域海洋污染承载指数CY呈下降趋势，指标从2015年的0.6606(等级优)减小到2019年的0.3119(等级劣)，这表明五年来象山港区域海洋污染情况越来越严重。
通过对比图4和图5可以发现，区域海洋生物指数Cx和区域海洋污染承载指数CY趋势基本保持一致，这表明该区域内海洋生物多样性的恶化很大程度上归因于该区域海洋污染情况的影响，两者存在非常明确的因果关系，这就要求当地环保部门必须优先解决海水污染问题，才能进一步改善区域海洋的生物多样性。
为了进一步明确各指标层对生物指数和污染承载指数的影响程度，分析了各评价体系受指标层中各指标的影响情况，具体详见图6～7。
观察图6可以发现浮游植物密度的变化趋势基本和区域海洋生物指数Cx的变化趋势相符，这表明浮游植物密度和是象山港区域海洋生物指数Cx恶化最关键的因素。
观察图7可知石油类的变化趋势基本和区域海洋污染承载指数CY的变化趋势相符，这表明石油类是影响象山港区域海洋污染承载指数CY变化最关键的因素，这就要求当地环保部门应加大石油类污染物的治理与监测。
如图1所示，象山港位于浙江北部沿海，东临太平洋，地处120°03'E～121°25'E、29°24'N～29°48'N范围内，是一个由东北向西南深入内陆的狭长半封闭型海湾。全港纵深60多千米，港内汇水区域达1445km2，港内平均水深约20m，最深处可达55m，是一个理想的深水避风港。象山港自然环境优良，水产资源丰富，是浙江乃至中国重要的水产养殖基地和生态涵养地。然而，由于港内临港工业基础设施建设以及沿岸陆源排污口污水排放量的急剧增加，加大了重金属及氨氮等污染物的流入。另外由于象山港半封闭且狭长，水动力交换能力差，环境容量小，污染物的降解和扩散速度较慢，致使象山港本就脆弱的海洋生态环境受到了严重的危害。
本实施例涉及的2015～2019年象山港区域海洋化学需氧量(COD)、溶解氧(DO)、活性磷酸盐、亚硝酸盐、硝酸盐、氨氮、无机氮、石油类、重金属铜、重金属铅等指标依照《GB12763.4-91海洋调查规范海水化学要素观测》中规定的各项代表性污染指标进行选取，对于评价海水水质具有代表性意义。
Claims (3)
1.一种区域海洋生物指数和污染承载指数的评价方法，其特征在于包括以下步骤：
S1、确定生物指数评价体系和污染承载指数评价体系
将生物指数评价体系划分为生物指数目标层和生物指数指标层，其中，生物指数目标层为区域海洋生物指数，生物指数指标层由浮游植物种类、浮游植物密度、浮游动物种类、浮游动物密度、底栖生物种类和底栖生物密度这6项指标所组成，底栖生物包括底栖动物和底栖植物；
将污染承载指数评价体系划分为污染承载指数目标层和污染承载指数指标层，其中，污染承载指数目标层为区域海洋污染承载指数，污染承载指数指标层由化学需氧量、溶解氧量及活性磷酸盐、亚硝酸盐、硝酸盐、氨氮、无机氮、石油类、重金属铜和重金属铅浓度这10项指标组成；
S2、选取海域勘测点
在选定海域预先布设若干初级采样点，对该海域的进行初步调查，再根据初步调查结果，以初级采样点为基点，按照网格式布点规则确定目标采样点，通过无线电导航布设目标采样点标志；
S3、获取原始勘测数据
运用便携式水质检测仪，对目标采样点所在的海域各点进行初步数据测量，初步测量项目包括溶解氧量、pH值和水温；后利用浮游生物采样网采集目标采样点所在的海域各点的浮游生物样品，并利用底泥采集器和有机玻璃采水器采集目标采样点所在的海域各点的底泥样品和海水样品，将采集的样品固定后带回实验室做进一步处理分析；
在实验室内，检测并获取目标采样点所在的海域内各指标的原始勘测数据：对于生物指数指标层内的指标，浮游植物种类、浮游植物密度、浮游动物种类和浮游动物密度的测定需将适量样品吸取至载玻片，制成定性样本片，后运用浮游生物鉴定计数仪进行测定，底栖生物种类和底栖生物密度的测定需要先将定量底泥进行淘洗，用筛网进行过滤后，在放大镜或体视显微镜下鉴定种类，总种数的90～95％应鉴定到种，并根据得到的种类数目计算底栖生物密度；对于污染承载指数指标层内的指标，通过重铬酸钾法测定海水样品的化学需氧量，采用磷钼蓝法测定海水样品的活性磷酸盐浓度，采用重氮偶合分光光度法测定海水样品的亚硝酸盐浓度，采用酚二磺酸分光光度法测定海水样品的硝酸盐浓度，采用水杨酸分光光度法测定海水样品的氨氮浓度，采用紫外测油仪测定海水样品的石油类浓度，采用石墨炉原子吸收光谱测定海水样品的重金属铜浓度和重金属铅浓度；
无机氮是硝酸盐氮、亚硝酸盐和氨氮的总和，无机氮的计算公式如下：
c(N)＝14×10-3[c(NO3-N)+c(NO2-N)+c(NH3-N)](1)
式(1)中：c(N)为无机氮浓度，以N计，单位为mg/L；c(NO3-N)为用监测方法测出的海水样品中硝酸盐的浓度；c(NO2-N)为用监测方法测出的海水样品中亚硝酸盐的浓度；c(NH3-N)为用监测方法测出的海水样品中氨氮的浓度；
S4、确定各指标特征值
根据期刊文献和生态环境局发布的历年海洋环境公报中公开的海水特征资料，海水特征资料包括目标采样点所在海域的区域海洋水文要素信息以及往年该区域的各项指标数据，确定各指标特征值，确定的各指标特征值如下：
根据确定的各指标特征值，对获取的污染承载指数指标层内指标的原始勘测数据进行优选汇总得到优选的指标数值，剔除与海水特征相差较大的数据，不在特征值范围内的原始勘测数据予以剔除；
S5、求得各指标在各目标采样点的原始勘测数据的平均值，该平均值即为该指标在第j年的实际值；
S6、重复S2～S5步骤5次以上，即：测定时间周期为一年一次，连续测定5次以上；
S7、将生物指数指标层内的指标和污染承载指数指标层内的指标分别划分为正向指标和负向指标，其中，如果某项指标优选的指标数值越大则对海水生态环境质量越有利，则定义该指标为正向指标；如果某项指标优选的指标数值越大则对海水生态环境质量越不利，则定义该指标为负向指标；
根据正向指标和负向指标的定义，生物指数指标层内的正向指标为：浮游植物种类、浮游动物种类、底栖生物种类、底栖生物密度，负向指标为：浮游动物密度、浮游植物密度；污染承载指数指标层内的正向指标为：溶解氧量，负向指标为：化学需氧量及活性磷酸盐、亚硝酸盐、硝酸盐、氨氮、无机氮、石油类、重金属铜和重金属铅浓度；
对5次以上连续测定得到的所有优选的指标数值进行标准化取值处理，使标准化取值处理的结果映射在[0,1]区间内，标准化取值处理分为正向指标的标准化取值处理和负向指标的标准化取值处理，具体公式如下：
正向指标的标准化取值处理：
负向指标的标准化取值处理：
式(2)和式(3)中，bij为第i项指标第j年的实际值，bij’为第i项指标第j年的标准值，max(bij)和min(bij)分别为第i项指标在5次以上连续测定得到的优选的指标数值中的最大值和最小值；设定标准化参数K为0.9；
S8、确定各指标权重
依据标准化取值处理的计算结果，采用熵权法确定各指标的权重：对于某项指标，用信息熵来判断该指标的离散程度，信息熵越小，则该指标的离散程度越大，对综合评价的影响(即权重)就越大；确定各指标权重的具体流程为：
S8.1、确定各指标的特征比重，具体公式如下：
式(4)中，cij为第i项指标第j年的特征比重，n为所取年数；
S8.2、确定各指标的信息熵，具体公式如下：
式(5)中，Hi为第i项指标的信息熵；
S8.3、确定各指标的权重，具体公式如下：
式(6)中：wi为第i项指标的熵权，m为生物指数指标层或污染承载指数指标层内指标的数量，m＝6或10；
S8.4、基于各指标的权重，计算区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy，其中，区域海洋生物指数CX根据水体中生物指数指标层内生物种类和数目表达海水生态环境质量，是运用数学公式求得的反映水体生物多样性的数值，该数值越大，则代表海洋生态环境越好；区域海洋污染承载指数Cy是基于污染承载指数指标层内各项指标并依据数学公式求得的反映水体污染承载能力的数值，即水体能够承受的污染物的最大容量，该数值越大，则代表海洋生态环境越好；区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的计算公式如下：
式(7)和式(8)中，Wi为各指标的权重；
S9、根据区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的计算结果，对生物指数评价体系和污染承载指数评价体系进行定量分析，确定评价标准，即：将各个年份的区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy根据阈值分为以劣、良、优三等表示的评价结果，并将评价结果绘制成图，分析数年间区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的变化趋势，基于各指标的标准化取值探究影响区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy的关键指标，并将区域海洋生物指数CX和区域海洋污染承载指数Cy进行对比分析，探寻两者间的内在联系。
2.根据权利要求1所述的一种区域海洋生物指数和污染承载指数的评价方法，其特征在于，步骤S2中的初步调查的内容为水质参数的测定和海洋水深、海底底质底形的测定，其中，水质参数包括化学需氧量、溶解氧量、活性磷酸盐、无机氮、pH值和水温，测定方法与S3中相应指标的检测方法相同，测定得到的数据应符合期刊文献和生态环境局发布的历年海洋环境公报中公开的海水特征资料，且对测定得到的数据经过SPSS进行显著性分析，若P＞0.05则表明各组指标差异性不显著，符合选点要求，将初级采样点确定为基点；海洋水深利用回声探测仪来测定，水深需符合底泥采集器的最大采集深度；海底底形根据海区等深线图进行确定，海底底形应相对平坦；海底底质情况根据现场底质调查结果或已知的公开资料判断，底质应松散粘稠以易于底泥采集器采集。
3.根据权利要求1所述的一种区域海洋生物指数和污染承载指数的评价方法，其特征在于，步骤S9中确定的评价标准具体如下：
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113109533A (zh) * | 2021-04-14 | 2021-07-13 | 武汉军轩天防科技有限公司 | 基于物联网和大数据分析的水体水质在线智能监测分析处理方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003143962A (ja) * | 2001-11-16 | 2003-05-20 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 沿岸域環境モニタリング方法及びそれを用いた環境マッピング方法 |
| CN101944160A (zh) * | 2010-08-31 | 2011-01-12 | 环境保护部华南环境科学研究所 | 基于层次分析法和综合评价法建立的近岸海域生态环境综合评价方法 |
| CN105956406A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-09-21 | 浙江省舟山海洋生态环境监测站 | 近岸海域生态***健康评价方法 |
| CN106021887A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 浙江省舟山海洋生态环境监测站 | 河口与海湾生态***健康评价方法 |
| CN107679703A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-02-09 | 天津大学 | 一种海岸带生态安全评价方法 |
| RU2670208C1 (ru) * | 2016-04-18 | 2018-10-19 | Общество с ограниченной ответственностью "Транснефть - Порт Козьмино" (ООО "Транснефть-Порт Козьмино") | Способ биологического мониторинга состояния экосистем акватории бухты Козьмина с использованием в качестве тест-объектов морских гидробионтов |
| AU2020102177A4 (en) * | 2020-04-26 | 2020-10-15 | National Marine Environmental Monitoring Center | Method for Evaluating Ecological Vulnerability of Island |
-
2020
- 2020-12-07 CN CN202011413757.5A patent/CN112557614A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003143962A (ja) * | 2001-11-16 | 2003-05-20 | National Institute Of Advanced Industrial & Technology | 沿岸域環境モニタリング方法及びそれを用いた環境マッピング方法 |
| CN101944160A (zh) * | 2010-08-31 | 2011-01-12 | 环境保护部华南环境科学研究所 | 基于层次分析法和综合评价法建立的近岸海域生态环境综合评价方法 |
| RU2670208C1 (ru) * | 2016-04-18 | 2018-10-19 | Общество с ограниченной ответственностью "Транснефть - Порт Козьмино" (ООО "Транснефть-Порт Козьмино") | Способ биологического мониторинга состояния экосистем акватории бухты Козьмина с использованием в качестве тест-объектов морских гидробионтов |
| CN105956406A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-09-21 | 浙江省舟山海洋生态环境监测站 | 近岸海域生态***健康评价方法 |
| CN106021887A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 浙江省舟山海洋生态环境监测站 | 河口与海湾生态***健康评价方法 |
| CN107679703A (zh) * | 2017-09-08 | 2018-02-09 | 天津大学 | 一种海岸带生态安全评价方法 |
| AU2020102177A4 (en) * | 2020-04-26 | 2020-10-15 | National Marine Environmental Monitoring Center | Method for Evaluating Ecological Vulnerability of Island |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113109533A (zh) * | 2021-04-14 | 2021-07-13 | 武汉军轩天防科技有限公司 | 基于物联网和大数据分析的水体水质在线智能监测分析处理方法 |
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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