Evaluation of Social Perception on Water Issues in Cameron Highlands (Malaysia) by Principle F
“社会责任”核心素养评估研究——基于SOLO分类评价理论和哥特曼量表法
第36卷第6期2020 年中学生物学Middle School BiologyVol.36 No.62020文件编号：1003 - 7586(2020 )06 - 0045 - 03“社会责任”核心素养评估研究—基于S O L O分类评价理论和哥特曼量表法黄徐丰(惠州学院生命科学学院广东惠州516007)摘要基于SOLO分类理论，建构了社会责任生物学学科核心素养的层级，并依据该分层指标以及 SOLO开放试卷设计理念和哥特曼量表分析法，编制了一套社会责任素养试题，以期为我国高中生社会 责任素养的培养和评价提供启示和参考。
关键词社会责任SOLO分类理论哥特曼量表法中图分类号G633.911研究背景《普通高中生物学课程标准(2017年版)》（以下简 称《新课标》)提出生物学课程是以提高学生生物学核 心素养为宗旨的学科课程,指出生命观念、科学思维、科学探宄、社会责任是本学科核心素养的基本组成。
社会责任不仅是中国学生核心素养构成的18个要点 之一，也是生物学学科核心素养的组成部分。
由此可 见,社会责任在跨学科和学科核心素养的构成中都具 有重要地位,教师需要给予高度关注并加以落实，同时 也要先准确地评定学生现有水平，定位学生的发展阶 段,找到合适的发展路径。
然而,社会责任素养难以直 观、定量地测量和评价。
本研宄基于SOLO分类理论，建构了社会责任生物学学科核心素养的层级,在此基 础上编制了一套符合高中生认知发展水平的试题，并 利用哥特曼量表分析法对试题质量进行检验。
2 S0L0分类评价理论SOLO分类是彼格斯等人根据皮亚杰的认知发展 理论提出的、一种以等级描述为特征的质性评价方 法。
其将学习结果划分为以下5个结构水平:①前结 构水平:学生没有真正理解学习内容，找不到任何解决 问题的方法;②单点结构水平:只凭一个相关的线索就 得出结论:③多点结构水平:学生使用两个或两个以上 的有效信息来解决问题，但缺乏有机整合能力;④关联 结构水平：能在多个有效信息之间建立联系并有效整 合;⑤抽象拓展结构水平：学生能摆脱现有材料的限本文是国家社会科学基金教育学一般项目“以学习为中心的评估理论建构研究”(课題编号为B H A180125)的研究成果。
Water Quality Research and Evaluation for Campus Landscape Water Based on ArcGIS
Email: cqjtulichunlong@
Abstract
In order to understand pollution characteristics and laws of campus landscape water, combined with conventional monitoring index of eutrophication, were analyzed and evaluated by single factor index, nemerow index method, trophic state index method and arcgis spatial method of ArcGis for winter dry season water quality conditions of campus landscape water (Jing Lake) in a university of Chongqing. The results showed that the sites of the chl-a and CODMn exceed 83% and 17%, while TN and TP met the GB3838-2002 water quality standards, TN even up to grade III. The content of chla and TN, TP have a significant linear correlation, and the order of each factor contribute to the eutrophication are chl-a, TP, SD and CODMn, and TN. The artificial lake water quality standard maining sites are in the surface water grade V except 3# region of grade III in winter dry season, has shown moderate eutrophication, needs to be improved. Keywords: ArcGis; Campus Landscape Water; Trophic State Index; Eutrophication
变化环境下的水源涵养能力评估研究进展
第 1 期水 利 水 运 工 程 学 报No. 1 2022 年 2 月HYDRO-SCIENCE AND ENGINEERING Feb. 2022 DOI:10.12170/20210820001贾雨凡，杨勤丽，胡非池，等. 变化环境下的水源涵养能力评估研究进展[J]. 水利水运工程学报，2022（1）：37-47. （JIA Yufan, YANG Qinli, HU Feichi, et al. Prospect and progress of water conservation capacity evaluation in a changing environment[J]. Hydro-Science and Engineering, 2022（1）: 37-47. （in Chinese））变化环境下的水源涵养能力评估研究进展贾雨凡1, 2, 3，杨勤丽4，胡非池4，鞠琴1，王国庆2, 3, 5(1. 河海大学水文水资源学院, 江苏南京 210098； 2. 水利部应对气候变化研究中心, 江苏南京 210029； 3. 长江保护与绿色发展研究院, 江苏南京 210098； 4. 电子科技大学资源与环境学院, 四川成都 611731； 5. 南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室, 江苏南京 210029)摘要: 水源涵养功能属于生态学与水文学的交错领域，是近年来的研究热点。
水源涵养功能包涵广泛，水源涵养能力是针对不同区域特点和具体研究对象对水源涵养功能的量化评估。
将水源涵养能力定义为一个区域的最大持水能力，与区域的气候、土壤、植被等因素有关，并且由区域持或蓄的水量应能够补给地表或地下水，为区域的工农业发展提供相对稳定的水源，讨论了区域水源涵养能力的组成和影响因素，分析了变化环境下气候条件和人类活动对水源涵养能力的影响。
此外，水源涵养能力表征在干旱区和湿润区有所不同。
211235487_基于InVEST模型的伊洛河流域水源涵养能力评估
第37卷第3期2023年6月水土保持学报J o u r n a l o f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .37N o .3J u n .,2023收稿日期:2022-09-26资助项目: 十四五 国家重点研发计划项目(2021Y F C 3201104);国家自然科学基金项目(U 2243228,52121006,41961124007) 第一作者:贾雨凡(2000 ),女,硕士研究生,主要从事水文水资源方面的研究㊂E -m a i l :J y f 20000509@163.c o m 通信作者:王国庆(1971 ),男,博士,教授,主要从事气候变化㊁水文水资源等方面的研究㊂E -m a i l :g q w a n g@n h r i .c n 基于I n V E S T 模型的伊洛河流域水源涵养能力评估贾雨凡1,2,3,王国庆2,3,4(1.河海大学水文水资源学院,南京210098;2.河海大学水安全与水科学协同创新中心,南京210098;3.长江保护与绿色发展研究院,南京210098;4.南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,南京210029)摘要:水源涵养是生态系统最重要的服务功能之一,黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要强调聚焦重点区域,恢复重要生态系统,对强化水源涵养能力提出了新的要求㊂收集并分析伊洛河流域1975-2019年的气象及下垫面资料,采用I n V E S T 模型产水模块计算1975-2019年伊洛河流域每5年1期共9个时段的产水量,采用流速系数㊁土壤饱和导水率等对产水量进行修正,估算流域的水源涵养量,具体分析伊洛河流域降水㊁产水与水源涵养的特征及其相关关系㊂结果表明:1975-2019年,伊洛河流域多年平均水源涵养量为11.3mm ,多年平均产水量为143.2mm ,产水量及水源涵养量整体呈现先增后减的变化趋势,在1980-1984年达到峰值;流域水源涵养能力空间分布特征为上游植被丰富㊁土石山区水源涵养能力强,中下游相对较弱;对流域气象要素单相关及复相关分析,水源涵养能力与降水显著正相关,与参考作物蒸散发相关性不显著;流域内土地利用变化在一定程度上影响水源涵养能力空间分布,上游水源涵养高值区及退耕还林还草区受影响显著㊂研究结果可为相似流域水源涵养能力的评估提供参考㊂关键词:水源涵养能力;I n V E S T 模型;伊洛河流域中图分类号:Q 948.1 文献标识码:A 文章编号:1009-2242(2023)03-0101-08D O I :10.13870/j.c n k i .s t b c x b .2023.03.014A s s e s s m e n t o fW a t e rC o n s e r v a t i o nC a p a c i t y ofY i l u o R i v e rB a s i nB a s e do n t h e I n V E S T M o d e lJ I A Y u f a n 1,2,3,WA N G G u o q i n g2,3,4(1.C o l l e g e o f H y d r o l o g y a n d W a t e rR e s o u r c e s ,H o h a iU n i v e r s i t y ,N a n j i n g 210098;2.C o o p e r a t i v e I n n o v a t i o nG e n t e r f o rW a t e rS a t e f y a n d H y d r oS c i e n c e ,H o h a iU n v e r s i t y ,N a n j i n g 210098;3.Y a n g t z e I n s t i t u t e f o rC o n s e r v a t i o na n dD e v e l o p m e n t ,N a n j i n g 210098;4.S t a t eK e y L a b o r a t o r y o fH y d r o l o g y -W a t e rR e s o u r c e s a n d H y d r a u l i cE n g i n e e r i n g ,N a n j i n g H y d r a u l i cR e s e a r c hI n s t i t u t e ,N a n j i n g 210029)A b s t r a c t :W a t e r c o n s e r v a t i o n i s o n e o f t h em o s t i m p o r t a n t s e r v i c e f u n c t i o n s o f t h e e c o s ys t e m ,a n d t h e o u t l i n e o f t h eY e l l o w R i v e rB a s i nE c o l o g i c a l P r o t e c t i o na n d H i g h -q u a l i t y D e v e l o p m e n tP l a ne m p h a s i z e s f o c u s i n g on k e y a r e a s a n d r e s t o r i n g i m p o r t a n t e c o s y s t e m s ,w h i c h p u t s f o r w a r d n e wr e q u i r e m e n t s f o r s t r e n g t h e n i n g w a t e r c o n s e r v a t i o n c a p a c i t y .W e c o l l e c t e d a n d a n a l y z e dm e t e o r o l o gi c a l a n d s u b s u r f a c e d a t a o f t h eY i l u oR i v e r b a s i n f r o m1975t o 2019,c a l c u l a t e d t h ew a t e r y i e l do f t h eb a s i n f o r a t o t a l o f n i n e t i m e p e r i o d s i ne v e r y f i v e -y e a r p e r i o dd u r i n g 1975t o2019u s i n g th ew a t e r y i e l dm o d u l eo f t h e I n V E S T m o d e l ,a n d t h ew a t e r c o n s e r v a t i o n w a s o b t a i n e d b y u s i n g t h e f l o wr a t e c o e f f i c i e n t a n d s o i l s a t u r a t i o n c o n d u c t i v i t y t o c o r r e c t t h ew a t e r yi e l d .T h i s s t u d y s p e c i f i c a l l y a n a l y z e dt h ec h a r a c t e r i s t i c sa n dc o r r e l a t i o n sb e t w e e n p r e c i p i t a t i o n ,w a t e r y i e l da n dw a t e r c o n s e r v a t i o n i n t h eY i l u oR i v e rB a s i n .T h er e s u l t ss h o wt h a t f r o m 1975t o2019,t h ea n n u a l a v e r a gew a t e r c o n s e r v a t i o n i n t h eY i l u oR i v e rB a s i n i s 11.3mm ,a n d t h e a n n u a l a v e r a g ew a t e r y i e l d i s 143.2mm ,a n d t h e o v e r a l lw a t e r y i e l da n d w a t e rc o n s e r v a t i o ns h o w at r e n do f f i r s t i n c r e a s i n g a n dt h e nd e c r e a s i n g ,r e a c h i n ga p e a kf r o m 1980t o1984.T h es p a t i a ld i s t r ib u t i o n o f w a t e rc o n s e r v a t i o nc a p a c i t y int h er i v e rb a s i ni s c h a r a c t e r i z e db y a b u n d a n t v e g e t a t i o n i n t h e u p s t r e a ma n d s t r o n g w a t e r c o n s e r v a t i o n c a p a c i t yi nm o u n t a i n o u s a r e a s o f e a r t h a n d r o c k ,w h i l e t h em i d d l e a n d l o w e r r e a c h e s a r e r e l a t i v e l y w e a k .T h e r e s u l t s o f s i n g l e -c o r r e l a t i o n a n d c o m p l e xc o r r e l a t i o n a n a l y s i so f m e t e o r o l o gi c a le l e m e n t si nt h e b a s i n s h o w t h a tt h e w a t e rc o n s e r v a t i o n Copyright ©博看网. All Rights Reserved.c a p a c i t y i s s i g n i f i c a n t l yp o s i t i v e l y c o r r e l a t e dw i t h p r e c i p i t a t i o n,b u t n o tw i t he v a p o t r a n s p i r a t i o no f r e f e r e n c e c r o p s.T o a c e r t a i ne x t e n t,t h e c h a n g eo f l a n du s e i n t h e r i v e rb a s i na f f e c t s t h e s p a t i a ld i s t r i b u t i o no fw a te r c o n s e r v a t i o n c a p a c i t y,a n d t h e a r e a sw i t hh i g hv a l u e o fw a t e r c o n s e r v a t i o n i n t h e u p p e r r e a c h e s a n d t h e a r e a s w h e r ef a r m l a n di sr e t u r n e dt of o r e s ta n dg r a s s l a n da r es i g n i f i c a n t l y a f f e c t e d.Th er e s u l t sc a n p r o vi d ea r e f e r e n c e f o r t h e a s s e s s m e n t o fw a t e r c o n s e r v a t i o n c a p a c i t y i n s i m i l a r r i v e r b a s i n s.K e y w o r d s:w a t e r c o n s e r v a t i o n c a p a c i t y;I n V E S T m o d e l;Y i l u oR i v e rB a s i n联合国政府间气候变化专门委员会(i n t e r g o v e r n-m e n t a l p a n e l o n c l i m a t e c h a n g e,I P C C)第六次评估报告[1]明确指出,2010 2019年全球平均气温较1850 1900年升高1.07ħ,气候变化已是毋庸置疑的事实[2]㊂工业革命以来,随着科学技术的发展,人类活动对于生态环境的影响日趋显著㊂如何应对人类活动和气候变化共同影响下的变化环境成为生态及水文等多学科多领域的研究重点㊂水源涵养作为水文生态交叉学科 生态水文学的研究范畴,是生态系统服务功能的重要内容之一㊂水源涵养功能是一个动态的㊁不断发展的概念[3-4],主流观点[5]认为,水源涵养功能是指生态系统在特定时间㊁特定条件下的保水能力,进一步可细分为狭义和广义2种定义㊂狭义的水源涵养功能通常指林地㊁草地等生态系统拦蓄降水㊁调节径流的功能;广义的水源涵养功能则考虑森林㊁草地㊁林地㊁沼泽㊁湖泊多种生态系统,以及水㊁土㊁气多种生态因子,涵盖拦蓄降水㊁调节径流㊁净化水质㊁水土保持㊁减少植被退化㊁改善下垫面条件㊁保护生物多样性㊁调节气候等多方面的生态环境保护功能㊂厘清水源涵养能力的概念和内涵㊁系统分析影响水源涵养能力的驱动因素㊁科学认识水源涵养能力评价方法的适应条件,不仅是环境科学㊁生态科学和水文科学交叉研究的核心内容,而且对生态恢复措施建设㊁区域水土保持和水资源合理调配具有相当重要的意义[6]㊂如何有效评估生态系统水源涵养能力是水源涵养功能研究的重点㊂主流的评估方法包括传统水文学方法和水文模型法2大类[7]㊂传统方法注重试验,结果相对准确,但多以点尺度为主,无法很好反映空间分布情况㊂典型的方法如林冠截留剩余量法[8]㊁降水储存法㊁年径流量法[9]等均存在类似缺陷㊂相对完善的是综合蓄水能力法,该法统筹考虑林冠层㊁枯落物层和土壤层,将3个层面的总拦蓄降水作为森林水源涵养量,全面分析森林生态系统的各个水文过程㊂但由于层次较多,实测资料需求复杂,实际操作存在困难[10]㊂与传统方法相对的水文模型法则在大尺度研究中具有显著优势,但计算准确度受计算资料的精度和长度控制,对资料的要求较高[11]㊂目前,国内外学者常用的水文模型包括美国农业部水土保持局开发的S C S模型[12]㊁生态系统服务和权衡的综合评估模型[13]㊁温度植被干旱指数模型[14]和S WA T模型[15]等,以斯坦福大学环境研究所㊁世界自然保护基金会等联合开发的I n V E S T模型在水源涵养评估领域应用最为广泛㊂通过收集到的气象站点数据及下垫面资料分析伊洛河流域降水的演变特征㊂在此基础上,采用I n V E S T 模型产水模块对伊洛河流域1975 2019年每5年1期的产水量进行计算㊂对计算得到的产水量数据,采用土壤饱和导水率㊁流速系数等进行修正,得到伊洛河流域9期平均水源涵养量并分析其时空分布特征,以期为流域水源涵养能力的评估与提升提供参考㊂1材料与方法1.1研究流域伊洛河流域发源于河南省栾川县(34ʎ49'30ᵡN, 111ʎ28'01ᵡE),是黄河三门峡以下最大的支流,同时也是河南省境内最大的黄河支流㊂河流分有伊河㊁洛河两支,全长447k m,总面积18881k m2㊂流域大部分隶属于华北山地丘陵区和华北平原区,上游为土石山区,植被丰富;下游多低山丘陵㊁河谷平原㊂伊洛河地处湿润半湿润区,是黄河流域重要的水源涵养区之一,属大陆性季风气候区,夏季炎热多雨,冬季寒冷多雪[16]㊂研究区域多年平均降水量为660mm,其中6 9月汛期降水占全年的60%㊂从空间分布上看,上游降水相对丰沛,下游偏少[17]㊂流域多年平均参考作物蒸散发为1100mm,东西部蒸散较中部偏少㊂研究区域地理位置及气候站点分布情况见图1㊂图1伊洛河流域地理位置及气象站点分布研究采用地理空间数据云提供的D E M(90mˑ90 m)数据和基于美国陆地卫星L a n d s a tT M影像的1k m 栅格数据,将流域的主要土地利用分为耕地㊁林地㊁草201水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.地㊁水体㊁建设用地以及未利用地6种类型㊂收集整理研究区域及周边共11个气象站点逐日降水资料㊁最高和最低气温资料,采用改进H a r g r e a v e s公式计算参考作物蒸散发(E T0)[18]㊂土壤数据采用国家科技基础条件平台 国家地球系统科学数据中心 土壤分中心(h t t p://s o i l.g e o d a t a.c n)提供的资料[19]㊂植物可利用水量由周文佐[20]提出的土壤质地相关公式计算㊂1.2I n V E S T模型I n V E S T模型是由斯坦福大学环境研究所㊁世界自然保护基金会等联合开发的生态系统服务评估与权衡模型,模型产水模块基于B u d y k o水热耦合公式及水量平衡方程对区域各网格产水进行评估,其基本原理见图2㊂I n V E S T模型产水模块计算的基本公式为:Y x=(1-A E T x P x)㊃P x(1)式中:A E T x表示栅格单元x的实际蒸散发(mm); P x栅格单元x的年降水量(mm)㊂图2I n V E S T模型产水模块水量平衡示意产水水量平衡公式中土地利用为植被的实际蒸散由Z h a n g等[21]提出的B u d y k o水热耦合公式计算,公式为:A E T xP x=1+P E T xP x-[1+(P E T xP x)ωx]1ωx(2)式中:A E T x表示潜在蒸散发量(mm);ωx表示自然气候-土壤性质的非物理参数㊂其他土地利用/覆被类型(开放水域㊁城市㊁湿地)的实际蒸散发通过参考作物蒸散发直接计算,由降水量决定其最大值,计算公式为:A E T x=M i n(K c(l c)㊃E T0,P x)(3)式中:K c(l c)为特定土地利用类型对应的植被蒸散系数,通过生物物理系数表进行匹配㊂模型得到的产水还需利用地形指数等将其进行修正为水源涵养量[22],修正公式为:WR=M i n(249/V,1)ˑM i n(1,0.9ˑT I/3)ˑM i n(1,K/300)ˑY(4)式中:WR为研究区域水源涵养量(mm);T I为地形指数;V为流速系数;K为土壤饱和导水率(c m/ d a y);Y为模型计算的产水量(mm)㊂地形指数通过流域D E M计算得到,公式为:T I=l o g(D/SˑP)(5)式中:D为集水区栅格数量,无量纲;S为土层深度(mm);P为百分比坡度,由流域D E M计算得到㊂流速系数根据植被类型查阅参考文献[23]获得,水田㊁水体㊁建设用地取2012,林地㊁草地㊁岩石及裸地分别取200,500,1500㊂土壤饱和导水率采用C o s b y土壤传递公式计算[24],公式为:K s=1.148ˑ10(-0.6+1.26ˑ10-2c2-6.4ˑ10-3c1)(6)式中:K s为土壤饱和导水率(m/d);c1㊁c2分别为土壤的黏粒和砂粒含量(%)㊂研究区域土壤饱和导水率计算结果见图3㊂图3伊洛河流域土壤植被参数空间分布2结果与分析2.1伊洛河流域降水演变特征伊洛河流域多年平均降水量为669m m,由图4可知,1975 2019年流域年降水量及其5年滑动平均过程,年降水量呈现非显著性下降趋势,降水量最低值为443m m,出现于1997年;最大值为944m m,出现于1984年㊂从滑动平均过程来看,1983年前后明显偏高,达940 m m,此后,年降水量总体稳定在660m m左右㊂对研究区域各栅格单元的降水及参考作物蒸散发45年数据进行线性拟合,拟合斜率即为研究时段内流域降水及蒸散变率㊂由降水变率的空间分布情况(图5a)可知,年降水量呈现自西南向东北㊁自上游向下游递减的空间格局;从多年平均降水量的空间分布(图5b)来看,1975 2019年伊洛河降水量在流域下游表现出较显著的下降趋势,而在上游则有所增加,二者互相抵消,流域整体降水量变化不大㊂301第3期贾雨凡等:基于I n V E S T模型的伊洛河流域水源涵养能力评估Copyright©博看网. All Rights Reserved.图41975-2019年伊洛河流域年降水量变化过程降水是影响流域水源涵养能力的重要气象要素,由图6可知,1975 2019年伊洛河流域5年平均降水量的空间分布情况,伊洛河源头区2005年以前降水呈现明显的先增加后减少的趋势,此后稳定在675m m左右㊂其中,2000 2004年源头区降水显著减少,流域下游降水显著增加,呈现出与整体相反的趋势㊂对该特殊规律进行进一步分析发现,上游华山站在2001 2002年降水量均在600m m以下,明显低于该站多年平均值(783 m m)㊂相对应的是,中游孟津站在2003年降雨则罕见地达到1000m m以上㊂这一降水分布规律同时对该时段产水及水源涵养造成一定的影响㊂图5伊洛河流域多年平均降水量及年降水变率的空间分布图6伊洛河流域降水空间分布情况2.2伊洛河流域产水量时空变化以5年为1个时段,将1975 2019年划分为9个时段,采用伊洛河流域气象资料5年平均栅格数据及对应时段末年份的土地利用资料,输入I n V E S T 模型计算流域的5年平均产水量㊂由于缺少1979年的土地利用资料,1975 1979年土地利用资料采用1980年的资料替代㊂研究采用伊洛河流域控制站黑石关站多年平均天然径流数据对模型产水模块进行校准㊂图7和图8分别为伊洛河流域产水量的年代际变化过程和流域9个时段产水量的空间分布状况㊂由图7可知,伊洛河流域多期平均产水量为143.2 m m㊂其中,1980 1984年流域产水量最高,达222.1m m; 1995 1999年产水量最低,仅为107.3m m㊂流域整体产水量呈现先增后减的趋势,1985年及1980年降水量较高,对应的产水在1980 1984年达到峰值㊂同理可见, 1985 1994年连续的降水减少使产水在1990 1994年跌入低谷㊂从年际变化上看,产水和降水呈现高度一致,表明模型在产水模拟上准确性较高㊂由图8可知,流域产水量在1975 2019年间呈现相似的规律为上游降水丰沛的地区产水量高,中下游产水相对较少㊂源头区产水量呈现先减少后略增加的趋势㊂2000 2004年受华山站附近降水的减少及孟津降水剧烈增加的影响,源头区产水呈现明显的降低趋势,2005年以后降水恢复平均水平,源头区产水逐步回升㊂产水的9期空间分布规律基本与降水分布对应,进一步论证I n V E S T模型在该流域的适应性㊂401水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.图7 伊洛河流域降水量及产水量过程2.3 伊洛河流域水源涵养量时空分布研究采用土壤饱和导水率㊁流速系数等对模型计算的产水量进行修正,进而估算各期水源涵养量㊂图9和图10分别为伊洛河流域水源涵养量年代际变化过程和9个时段水源涵养量的空间分布特征㊂伊洛河流域多年平均水源涵养量11.30m m ㊂其中,1980 1984年水源涵养量最大,达18.98m m ;1995 1999年水源涵养量最低,仅为8.26mm ㊂水源涵养量在45年间变化趋势与产水量基本一致,水源涵养量与产水量比值在8%左右,波动不大,且该比值与降水量的正相关关系㊂图8 伊洛河流域产水量空间分布图9 伊洛河流域水源涵养量及降水量年代际变化过程图10为伊洛河流域水源涵养量的空间分布情况,伊洛河水源涵养高值区出现在流域上游西北部,低值区广泛分布于流域中部和东北部地区,整体呈现自东向西增加趋势,这一趋势与降水空间变化基本一致㊂此外,流域内不同地区水源涵养量存在较大的差异㊂降水量大且蒸散相对较小的地区水源涵养能力显著高于其他地区㊂相反,从年际分布上看,流域水源涵养量整体下降,1975 1984年以后出现明显下降趋势㊂3 讨论为进一步分析水源涵养量时空分布变化的原因,研究对评估过程各要素进行具体分析㊂水源涵养能力的空间分布主要受气候条件和土地利用变化的影响㊂由图9可知,水源涵养量较高的时期降水量较大,随着降水减少和温度逐年上升,流域水源涵养量出现逐期下降的趋势㊂为量化体现降水对水源涵养量的影响程度,对二者进行单相关和偏相关分析,由图11可知,气象要素与水源涵养量的相关系数分布情况,降水量在流域绝大部分地区与水源涵养量存在显著的正相关关系㊂为分析人类活动影响下土地利用变化对流域水源涵养功能的影响过程,选取受人类活动影响前的土地利用资料(1980年)计算当前气象条件(20152019年)背景下的伊洛河流域水源涵养量(图12)㊂结果显示,流域整体水源涵养量变化不大,平均水源涵养量较变化前降低0.08mm ,仅占2020年水源涵养的0.15%㊂表1为1980-2019年间流域土地利用501第3期 贾雨凡等:基于I n V E S T 模型的伊洛河流域水源涵养能力评估Copyright ©博看网. All Rights Reserved.的变化情况,由表1可知,1980 2020年虽然耕地和林地草地总面积变化幅度不大,但相互转化面积较多㊂西部水源涵养高值区和退耕还林还草区水源涵养量变化相对剧烈,其余地区则变化较小㊂图10伊洛河流域水源涵养量空间分布注:a㊁b㊁c㊁d分别为降水量与水源涵养量单相关系数分布㊁参考作物蒸散发与水源涵养量单相关系数分布㊁降水量与水源涵养量偏相关系数分布㊁参考作物蒸散发与水源涵养量偏相关系数分布㊂图11气象要素相关分析图12水源涵养量变化量分布基于水文模型对区域水源涵养能力进行大时空尺度评估是生态系统服务功能中水源涵养研究的未来发展方向㊂其中,I n V E S T模型在湿润半湿润地区水源涵养能力评估具有良好的适应性,能够有效反映区域水源涵养的空间分布情况㊂不同学者采用I n-V E S T模型的水源涵养评估存在一定的差异,刘树锋等[26]在杨溪河流域的研究显示流域水源涵养在一定程度上高于流域产水;刘宥延等[27]在黄土高原评估的水源涵养则占产水的12%左右㊂本文计算的水源涵养量大约占产水的8%,该占比随降水波动轻微变化㊂水源涵养与产水的数量关系主要受产水修正公601水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.式中参数取值的影响,修正公式中的流速系数与土壤饱和率和地形指数为主要控制指标㊂针对不同地区选取不同流速系数和地形指数可能对水源涵养评估结果产生较大的影响㊂表1伊洛河流域土地利用变化年份农田面积/k m2占比/%林地面积/k m2占比/%草地面积/k m2占比/%水体面积/k m2占比/%建设用地面积/k m2占比/%未利用地面积/k m2占比/%1980644434.94889848.25262114.213561.931230.6710.01 1990642034.75894048.38265814.393371.821200.6520.01 1995635834.36888248.00269714.583842.081820.9800 2000634934.31887347.95270614.623892.101861.0100 2005628933.99887547.97271214.664142.242131.1500 2010626633.91887248.02270014.614132.242241.2120.01 2015619233.46886547.91272414.724492.432731.4800 2020590831.91881647.62284615.375633.043802.05004结论为进一步分析水源涵养量时空分布变化的原因,研究对评估过程各要素进行具体分析,水源涵养能力的空间分布主要受气候条件和土地利用变化的影响㊂本文根据I n V E S T模型[25]输入数据对降水量㊁蒸散发和土地利用类型3种水源涵养能力影响因素进行分析㊂由降水与水源涵养逐期演变(图9)可见,水源涵养量较高时期降水量较大,随着降水减少和温度逐年上升,流域水源涵养量出现逐期下降趋势㊂温度升高在I n V E S T模型产水计算中主要体现为参考作物蒸散发的变化,为量化体现降水和参考作物蒸散发对水源涵养量的影响程度,对二者分别进行单相关和偏相关分析,由图11气象要素与水源涵养量的相关系数分布情况可知,降水量在流域绝大部分地区与水源涵养量存在显著正相关关系,参考作物蒸散发的影响相对较小㊂为分析人类活动影响下土地利用变化对流域水源涵养功能的影响过程,研究选取受人类活动影响前土地利用资料(1980年)计算当前气象条件(2015-2019年)背景下的伊洛河流域水源涵养量(图12)㊂结果显示,流域整体水源涵养量变化不大,平均水源涵养量较变化前降低0.08mm,仅占2020年水源涵养量的0.15%㊂由1980-2019年流域土地利用的变化情况(表1)可知,1980-2020年建设用地和水体增加显著,农田面积有所减少,林地草地总面积变化幅度不大,但二者和耕地间相互转化较多㊂由于伊洛河流域1980年至今各土地利用类型相互转换多,总量变化少,因此,研究模拟的水源涵养量空间分布变化大,总量下降不显著㊂与土地利用变化相对应的西部水源涵养高值区和退耕还林还草区水源涵养量变化剧烈,其余地区变化较小㊂参考文献:[1]I n n v a eS,V i s tG,T r o m m a l d M,e t a l.H e a l t h p o l i c y-m a k e r s'p e r c e p t i o n s o f t h e i r u s e o f e v i d e n c e:As y s t e m a t i c r e v i e w[J].J o u r n a l o fH e a l t hS e r v i c e sR e s e a r c ha n dP o l i c y,2002,7(4): 239-244.[2]赵晓涵,张方敏,卢琦,等.未来气候情景内蒙古蒸散和产水量的变化特征[J].水土保持学报,2022,36(4):151-159. [3]张佳楠,张建军,张海博,等.晋西黄土区典型林分水源涵养能力评价[J].北京林业大学学报,2019,41(8):105-114. [4]张彪,李文华,谢高地,等.森林生态系统的水源涵养功能及其计量方法[J].生态学杂志,2009,28(3):529-534.[5]周佳雯,高吉喜,高志球,等.森林生态系统水源涵养服务功能解析[J].生态学报,2018,38(5):1679-1686. [6] H u W M,L i G,G a oZH,e t a l.A s s e s s m e n t o f t h e i m-p a c to ft h e p o p l a re c o l o g i c a lr e t r e a t p r o j e c to n w a t e rc o n s e r v a t i o n i n t h eD o n g t i n g L a k ew e t l a n dr e g i o nu s i n gt h e I n V E S T m o d e l[J].S c i e n c eo ft h e T o t a lE n v i r o n-m e n t,2020,733:e139423.[7]宫渊波,麻泽龙,陈林武,等.嘉陵江上游低山暴雨区不同水土保持林结构模式水源涵养效益研究[J].水土保持学报,2004,18(3):28-32.[8]侯晓臣,孙伟,李建贵,等.森林生态系统水源涵养能力计量方法研究进展与展望[J].干旱区资源与环境, 2018,32(1):121-127.[9]李文华,何永涛,杨丽韫.森林对径流影响研究的回顾与展望[J].自然资源学报,2001,16(5):398-406. [10]王晓学,沈会涛,李叙勇,等.森林水源涵养功能的多尺度内涵㊁过程及计量方法[J].生态学报,2013,33(4):1019-1030.[11]贾雨凡,杨勤丽,胡非池,等.变化环境下的水源涵养能力评估研究进展[J].水利水运工程学报,2022(1):37-47.[12]聂忆黄.基于地表能量平衡与S C S模型的祁连山水源涵养能力研究[J].地学前缘,2010,17(3):269-275.[13] R e d h e a d JW,S t r a t f o r dC,S h a r p sK,e t a l.E m p i r i c a lv a l i d a t i o no f t h e I n V E S Tw a t e r y i e l d e c o s y s t e ms e r v i c e701第3期贾雨凡等:基于I n V E S T模型的伊洛河流域水源涵养能力评估Copyright©博看网. All Rights Reserved.m o d e l a t an a t i o n a l s c a l e[J].S c i e n c eo f t h eT o t a lE n v i-r o n m e n t,2016,569/570:1418-1426.[14] S a n d h o l t I,R a s m u s s e nK,A n d e r s e n J.As i m p l e i n t e r-p r e t a t i o no ft h es u r f a c et e m p e r a t u r e/v e g e t a t i o ni n d e xs p a c e f o r a s s e s s m e n t o f s u r f a c em o i s t u r e s t a t u s[J].R e-m o t eS e n s i n g o fE n v i r o n m e n t,2002,79(2):213-224.[15] A r n o l dJG,S r i n i v a s a nR,M u t t i a hRS,e t a l.L a r g ea r e a h y d r o l o g i c m o d e l i n g a n d a s s e s s m e n t;P a r t I,M o d e l d e v e l o p m e n t[J].J o u r n a l o f t h eA m e r i c a n W a t e rR e s o u r c e sA s s o c i a t i o n,1998,34(1):73-89. [16]郭屹立,卢训令,丁圣彦.伊洛河河岸带生态系统草本植物功能群划分[J].生态学报,2012,32(14):4434-4442. [17]贺瑞敏,王国庆,张建云.环境变化对黄河中游伊洛河流域径流量的影响[J].水土保持研究,2007,14(2):297-298.[18]胡庆芳,杨大文,王银堂,等.H a r g r e a v e s公式的全局校正及适用性评价[J].水科学进展,2011,22(2):160-167. [19]国家地球系统科学数据中心.国家科技基础条件平台[R/O L].(2022-12-02)h t t p://w w w.g e o d a t a.c n. [20]周文佐.基于G I S的我国主要土壤类型土壤有效含水量研究[D].南京:南京农业大学,2003. [21] Z h a n g L,H i c k e lK,D a w e s W R,e ta l.A r a t i o n a lf u n c t i o na p p r o a c hf o re s t i m a t i ng m e a na n n u a le v a p o-t r a n s p i r a t i o n[J].W a t e rR e s o u r c e s R e s e a r c h,2004,40(2):1-14.[22]余新晓,周彬,吕锡芝,等.基于I n V E S T模型的北京山区森林水源涵养功能评估[J].林业科学,2012,48(10):1-5.[23] A l l e nR G.C r o p e v a p o t r a n s p i r a t i o n-G u i d e l i n e s f o r c o m p u-t i n g c r o p w a t e r r e q u i r e m e n t s-F A OI r r i g a t i o n a n dd r a i n-a g e p a p e r56[M].R o m e:F A O-F o o da n d A g r i c u l t u r eO r g a n i z a t i o no f t h eU n i t e dN a t i o n s,1998. [24] C o s b y BJ,H o r n b e r g e rG M,C l a p p RB,e t a l.As t a-t i s t i c a l e x p l o r a t i o no f t h e r e l a t i o n s h i p s o f s o i lm o i s t u r ec h a r a c t e r i s t i c s t ot h e p h y s i c a l p r o p e r t i e so fs o i l s[J].W a t e rR e s o u r c e sR e s e a r c h,1984,20(6):682-690. [25]顾铮鸣,金晓斌,沈春竹,等.近15年江苏省水源涵养功能时空变化与影响因素探析[J].长江流域资源与环境,2018,27(11):2453-2462.[26]刘树锋,陈记臣,关帅,等.基于I n V E S T模型的未来土地利用变化对水源涵养功能的影响:以杨溪河流域为例[J].安徽农业科学,2020,48(15):67-70. [27]刘宥延,刘兴元,张博,等.基于I n V E S T模型的黄土高原丘陵区水源涵养功能空间特征分析[J].生态学报,2020,40(17):6161-6170.(上接第100页)[22]高君亮,高永,吴波,等.戈壁地表土壤颗粒的空间变异特征研究[J].土壤,2019,51(1):135-141. [23]曹媛,孟明,王磊,等.宁夏中部干旱带天然草地土壤颗粒空间分布特征[J].中国水土保持,2021(2):56-59.[24]杨振奇,秦富仓,李旻宇,等.砒砂岩区不同土地利用类型土壤入渗性能及其影响因素研究[J].生态环境学报,2020,29(4):733-739.[25]杨振奇,秦富仓,李龙,等.砒砂岩区小流域土壤有机质空间分布特征及其影响因素[J].农业工程学报,2019,35(17):154-161.[26]王晨沣.不同近地表土壤水文条件下黄壤坡面细沟间侵蚀过程机理[D].北京:北京林业大学,2019. [27]张合兵,聂小军,程静霞.137C s示踪采煤沉陷坡土壤侵蚀及其对土壤养分的影响[J].农业工程学报,2015,31(4):137-143.[28]高光耀,傅伯杰,吕一河,等.干旱半干旱区坡面覆被格局的水土流失效应研究进展[J].生态学报,2013,33(1):12-22.[29]于国强,李占斌,李鹏,等.不同植被类型的坡面径流侵蚀产沙试验研究[J].水科学进展,2010,21(5):593-599. [30]余新晓,张晓明,武思宏,等.黄土区林草植被与降水对坡面径流和侵蚀产沙的影响[J].山地学报,2006(1):19-26.[31]王冬冬,高磊,陈效民,等.红壤丘陵区坡地土壤颗粒组成的空间分布特征研究[J].土壤,2016,48(2):361-367. [32]钱秋颖,秦富仓,李龙,等.自然降雨条件下坡面侵蚀地表粗糙度的空间异质性[J].水土保持学报,2021,35(3):46-52.[33]石建省,叶浩,王强恒,等.水岩作用对内蒙古南部砒砂岩风化侵蚀的影响分析[J].现代地质,2009,23(1):171-177.801水土保持学报第37卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.。
基于Meta_分析的土壤呼吸对降水改变的非对称响应
第４４卷第７期２０２４年４月生态学报ＡＣＴＡＥＣＯＬＯＧＩＣＡＳＩＮＩＣＡＶｏｌ．４４，Ｎｏ．７Ａｐｒ．，２０２４基金项目：海南大学科研启动基金项目（ＲＺ２２００００１１３３）；国家自然科学青年基金（４２２００７０８７０）；海南省自然科学青年基金（４２２ＱＮ２６４）收稿日期：２０２３⁃０５⁃２４；㊀㊀网络出版日期：２０２４⁃０１⁃１２∗通讯作者Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ：ｌｉｃｏｎｇｄａｉ１９９３＠１６３．ｃｏｍＤＯＩ：１０．２０１０３／ｊ．ｓｔｘｂ．２０２３０５２４１１００赵智慧，陈俏艳，程思源，戴黎聪．基于Ｍｅｔａ分析的土壤呼吸对降水改变的非对称响应．生态学报，２０２４，４４（７）：２８８６⁃２８９７．ＺｈａｏＺＨ，ＣｈｅｎＱＹ，ＣｈｅｎｇＳＹ，ＤａｉＬＣ．Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｂａｓｅｄｏｎｍｅｔａ⁃ａｎａｌｙｓｉｓ．ＡｃｔａＥｃｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ，２０２４，４４（７）：２８８６⁃２８９７．基于Ｍｅｔａ分析的土壤呼吸对降水改变的非对称响应赵智慧，陈俏艳，程思源，戴黎聪∗海南大学生态与环境学院，海口㊀５７０２２８摘要：气候变暖已经引起全球降水格局改变㊂土壤呼吸作为陆地生态系统向大气释放ＣＯ２最大的碳库，对降水变化的响应将进一步影响碳循环，从而对全球气候变化产生反馈㊂尽管以往已有大量关于土壤呼吸与降水变化关系的相关研究，但存在较大争议㊂因此，亟待进一步深入探究土壤呼吸对降水改变的响应㊂基于此，研究Ｍｅｔａ分析方法，整合了来自ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ英文数据库和中国知网文献数据库（ＣＮＫＩ）的２８４篇已发表的论文和３６７组数据，进而分析全球中低纬度地区土壤呼吸对降水改变的响应㊂研究结果表明，土壤呼吸对降水改变的响应呈现出非对称特征，降水量增加能够提高１６．７％的土壤呼吸，而降水量减少则会抑制１７．８８％的土壤呼吸㊂研究还发现，不同生态系统和气候区域的土壤呼吸对降水改变的响应存在较大差别㊂其中，降水量增加能够提高草地生态系统２２％的土壤呼吸，比森林生态系统土壤呼吸高出１２％；而降水量减少则会削弱草地生态系统２８％的土壤呼吸，这要比森林生态系统土壤呼吸还高１６％㊂与湿润地区相比，降水量的增加对干旱地区土壤呼吸的促进作用更加明显㊂而降水量的减少对干旱地区和湿润地区土壤呼吸的影响均无显著差异㊂此外，本研究也证实了土壤呼吸对不同降水强度和年限的响应也存在差异㊂在不同降水强度上，无论增加降水还是减少降水，重度增减雨的土壤呼吸均改变最大，即：重度增减雨（＞７５％）＞中度增减雨（２５％ ７５％）＞轻度增减雨（＜２５％）；在不同降水年限上，长期增雨对土壤呼吸的促进作用尤为突出，但长期减雨对土壤呼吸影响无显著差异㊂研究结果可为未来气候情景下陆地生态系统土壤呼吸变化的准确预测以及模型模拟和改进提供重要的科学依据和理论基础㊂关键词：土壤呼吸；非对称效应；整合分析；降水改变；随机效应模型Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｂａｓｅｄｏｎｍｅｔａ⁃ａｎａｌｙｓｉｓ㊀ＺＨＡＯＺｈｉｈｕｉ，ＣＨＥＮＱｉａｏｙａｎ，ＣＨＥＮＧＳｉｙｕａｎ，ＤＡＩＬｉｃｏｎｇ∗ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｃｏｌｏｇｙａｎｄＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，ＨａｉｎａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｈａｉｋｏｕ５７０２２８，ＣｈｉｎａＡｂｓｔｒａｃｔ：Ｗａｒｍｉｎｇｈａｓａｌｒｅａｄｙｃａｕｓｅｄｃｈａｎｇｅｓｉｎｇｌｏｂａｌｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｐａｔｔｅｒｎｓ．Ｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ，ａｓｔｈｅｌａｒｇｅｓｔｃａｒｂｏｎｒｅｓｅｒｖｏｉｒｏｆＣＯ２ｒｅｌｅａｓｅｄｂｙｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓｔｏｔｈｅａｔｍｏｓｐｈｅｒｅ，ｗｉｌｌｆｕｒｔｈｅｒａｆｆｅｃｔｔｈｅｃａｒｂｏｎｃｙｃｌｅｉｎｒｅｓｐｏｎｓｅｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓ，ｔｈｕｓｐｒｏｄｕｃｉｎｇｆｅｅｄｂａｃｋｔｏｇｌｏｂａｌｃｌｉｍａｔｅｃｈａｎｇｅ．Ａｌｔｈｏｕｇｈｔｈｅｒｅｗｅｒｅａｌｏｔｏｆｓｔｕｄｉｅｓｏｎｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｉｎｔｈｅｐａｓｔ，ｔｈｅｒｅａｒｅａｌｏｔｏｆｃｏｎｔｒｏｖｅｒｓｉｅｓ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｉｔｉｓｕｒｇｅｎｔｔｏｆｕｒｔｈｅｒｅｘｐｌｏｒｅｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅ．Ｈｅｒｅ，ｔｈｅｍｅｔａ⁃ａｎａｌｙｓｉｓｍｅｔｈｏｄｗａｓｕｓｅｄｔｏｉｎｔｅｇｒａｔｅ２８４ｐｕｂｌｉｓｈｅｄｐａｐｅｒｓａｎｄ３６７ｓｅｔｓｏｆｄａｔａｆｒｏｍｔｈｅＥｎｇｌｉｓｈｄａｔａｂａｓｅｏｆＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄｔｈｅＣｈｉｎａＮａｔｉｏｎａｌＫｎｏｗｌｅｄｇｅＮｅｔｗｏｒｋＬｉｔｅｒａｔｕｒｅＤａｔａｂａｓｅ（ＣＮＫＩ）ｔｏａｎａｌｙｚｅｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｉｎｍｉｄｄｌｅａｎｄｌｏｗｌａｔｉｔｕｄｅｓａｒｏｕｎｄｔｈｅｗｏｒｌｄ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｐｒｅｓｅｎｔｅｄａｓｙｍｍｅｔｒｉｃｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ，ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｃｒｅａｓｅｄｔｈｅｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｂｙ１６．７％，ｗｈｉｌｅｔｈｅｄｅｃｒｅａｓｅｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｈｉｂｉｔｅｄｔｈｅｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｂｙ１７．８８％．Ｔｈｅｓｔｕｄｙａｌｓｏｆｏｕｎｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｓｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｔｏｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｓａｎｄｃｌｉｍａｔｅｚｏｎｅｓｗｅｒｅｑｕｉｔｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．Ａｍｏｎｇｔｈｅｍ，ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｏｕｌｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｂｙ２２％，ｗｈｉｃｈｗａｓ１２％ｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍ．Ｗｈｉｌｅｔｈｅｄｅｃｒｅａｓｅｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｗｉｌｌｗｅａｋｅｎｔｈｅｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｏｆｇｒａｓｓｌａｎｄｅｃｏｓｙｓｔｅｍｂｙ２８％，ｗｈｉｃｈｗａｓ１６％ｈｉｇｈｅｒｔｈａｎｔｈａｔｏｆｆｏｒｅｓｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍ．Ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｔｈｈｕｍｉｄａｒｅａｓ，ｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｈａｄａｇｒｅａｔｅｒｅｆｆｅｃｔｏｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎａｒｉｄａｒｅａｓ．Ｂｕｔｔｈｅｄｅｃｒｅａｓｅｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｈａｄｎｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎａｒｉｄａｎｄｈｕｍｉｄａｒｅａｓ．Ｉｎａｄｄｉｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｓｔｕｄｙａｌｓｏｉｎｄｉｃａｔｅｄｔｈａｔｔｈｅｒｅｗｅｒｅｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｉｎｔｈｅｒｅｓｐｏｎｓｅｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｔｏｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓａｎｄｙｅａｒｓ．Ｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｉｅｓ，ｒｅｇａｒｄｌｅｓｓｏｆｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｏｒｄｅｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ，ｔｈｅｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｏｆｈｅａｖｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｄｔｈｅｍｏｓｔ．ｔｈａｔｉｓ，ｈｅａｖｙｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ（＞７５％），ｍｏｄｅｒａｔｅｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎａｎｄｄｅｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ（２５％ ７５％），ａｎｄｓｌｉｇｈｔｒａｉｎｆａｌｌｄｅｃｒｅａｓｅｄａｎｄｉｎｃｒｅａｓｅｄ（＜２５％）；Ｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｙｅａｒｓ，ｔｈｅｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｈａｄｔｈｅｍｏｓｔｐｒｏｍｉｎｅｎｔｅｆｆｅｃｔｏｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ，ｗｈｉｌｅｌｏｎｇ⁃ｔｅｒｍｄｅｃｒｅａｓｅｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｈａｄｎｏｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｏｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｃａｎｐｒｏｖｉｄｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｌｙｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃｂａｓｉｓａｎｄｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌｂａｓｉｓｆｏｒａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｏｆｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｏｆｔｅｒｒｅｓｔｒｉａｌｅｃｏｓｙｓｔｅｍａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｏｆｍｏｄｅｌｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｆｕｔｕｒｅｃｌｉｍａｔｅｓｃｅｎａｒｉｏｓ．ＫｅｙＷｏｒｄｓ：ｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ；ｎｅｇａｔｉｖｅａｓｙｍｍｅｔｒｉｃｅｆｆｅｃｔ；ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄａｎａｌｙｓｉｓ；ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅ；ｒａｎｄｏｍｅｆｆｅｃｔｓｍｏｄｅｌ全球ＣＯ２浓度的不断增加导致气温持续上升㊂在气候变暖的影响下，全球水循环过程也随之加快，主要表现为降水量的减少和降水在全球范围内的分配更加不均匀以及极端降水事件频发等方面［１］㊂在此背景下，全球降水的空间分配格局也发生了变化，集中体现在降水在不同生态系统和气候区的差异㊁降水强度上差异显著以及降水年际变化明显且具有持续性等方面［２］㊂降水格局的改变是全球变化主要内容之一，对土壤呼吸的影响将进一步影响全球气候变化进程［３ ４］㊂水分是植物和微生物生长和活动的关键指标，也是陆地生态系统和气候区域水文过程的核心要素［５］㊂其中，草地生态系统土壤呼吸对降水改变较为敏感［６ ７］，干旱地区土壤呼吸对降水变化响应尤为强烈［８］㊂而降水强度和年限变化也会影响生态系统过程［９ １０］，如碳循环和储存等㊂因此，剖析土壤呼吸在不同生态系统和气候区的响应差异以及降水强度和降水年限对土壤呼吸的影响具有重要意义㊂土壤呼吸作为陆地生态系统中仅次于光合作用的第二大碳通量［１１］，被广泛用于表征与土壤碳循环相关的功能［１２］㊂因此，了解土壤呼吸对降水改变的响应机制对于维持全球碳平衡及其对气候变化的反馈意义重大［１３］㊂近年来，关于土壤呼吸对降水改变响应方面的研究虽然已有大量报道，但研究结果存在较大差异㊂以往研究表明，不同生态系统中土壤呼吸对降水变化的响应大致呈线性关系［１４ １６］㊂但也有一部分的研究结果显示，森林和草地土壤呼吸对降水变化响应呈现为高度非线性或者不对称性㊂其中，草地土壤呼吸对降水变化的响应为负不对称；而在森林生态系统中，中度降水和极端降水变化之间还存在明显差异㊂在中度降水变化下，森林土壤呼吸表现为正不对称，而在极端降水变化下，森林土壤呼吸表现为负不对称［１０，１７］㊂例如，Ｗｕ等认为土壤细菌丰度与降水变化呈线性相关，而土壤呼吸对降水变化呈负不对称响应［１８］㊂还有研究表明，土壤呼吸对降水变化是线性关系还是非对称响应主要取决于实验地点降水前的初始水量以及操纵降水水平［１９］㊂由此可见，对于土壤呼吸与降水改变关系的研究结论仍存在较大争议，有待进一步展开深入化㊁系统化研究㊂总体而言，以往在土壤呼吸对降水改变响应方面开展了诸多研究，并取得了重要进展㊂然而，仍存在两个方面的不足：其一，研究尺度单一且范围较小㊂过去研究主要在站点尺度，基于单一站点数据研究单一生态系统和气候区域土壤呼吸对降水改变的响应，缺乏宏观全球尺度的研究㊂其二，以往研究主要关注降水量改变对土壤呼吸的影响，没有考虑降水特性变异对土壤呼吸的影响，特别是降水强度和降水年限的改变㊂全球中低纬度土壤呼吸对降水改变产生什么响应？响应机制如何？是否存在响应不对称现象？这些问题目前仍不７８８２㊀７期㊀㊀㊀赵智慧㊀等：基于Ｍｅｔａ分析的土壤呼吸对降水改变的非对称响应㊀清楚㊂基于此，本研究采用Ｍｅｔａ分析方法，通过收集来自ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ英文数据库和中国知网文献数据库（ＣＮＫＩ２８４篇已发表的论文中的３６７组数据），研究了土壤呼吸及其影响因素对降水变化的响应，旨在探究全球中低纬度地区土壤呼吸对降水变化（增雨／减雨）的响应特征以及是否存在非对称响应，以期为未来气候情景下陆地生态系统土壤呼吸变化的准确预测以及模型模拟和改进提供重要的科学依据和理论基础㊂１㊀研究方法１．１㊀数据收集本研究基于ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ英文数据库和中国知网文献数据库（ＣＮＫＩ）中已发表文章中的数据进行研究㊂在英文数据库中以 ｇｒａｓｓｌａｎｄ ＯＲ ｆｏｒｅｓｔ ＯＲ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ＡＮＤ ｄｒｏｕｇｈｔｒｅｇｉｏｎ ＯＲ ａｒｉｄａｒｅａ ＡＮＤ ｈｕｍｉｄｒｅｇｉｏｎ ＯＲ ｍｏｉｓｔａｒｅａ ＡＮＤ ｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ ＡＮＤ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅ ＯＲ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ＯＲ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｃｒｅａｓｅ 作为关键词进行检索，在中文数据库通过检索关键词 草地 ㊁ 森林 或 生态系统 和 干旱地区 ㊁ 湿润地区 和 降水增加 ㊁ 降水减少 ㊁ 降水改变 和 土壤呼吸 中英文论文共搜索到２８４篇并下载全文㊂通过以下原则进行文章筛选：１）研究对象为草地或森林生态系统，研究指标包括土壤呼吸；２）包含增加降水或减少降水处理，降水处理年限大于１年以上的研究工作；３）文章中图或表报道了均值㊁样本量㊁标准差或者标准误㊂本研究所收集的降水改变对土壤呼吸影响，主要针对不同生态系统㊁气候区域（湿润地区ȡ５００ｍｍ和干旱地区＜５００ｍｍ）㊁降水强度㊁降水年限方面㊂其中，生态系统包括森林生态系统和草地生态系统，这主要因为目前该方面的研究主要集中在这两个生态系统；气候区域包括干旱和湿润地区；降水强度包含轻度降水（＜２５％）㊁中度降水（２５％ ７５％）㊁重度降水（＞７５％）；根据收集的文章并参考以往发表的文献［９］，降水年限分为短期降水（ɤ１年）㊁中期降水（２ ３年）长期降水（４ １１年）㊂本论文总计获得２８４篇文献，包含３６７组研究数据，对于文中已发表的图片数据，采用ＷｅｂＰｌｏｔＤｉｇｉｔｉｚｅｒ软件进行数据提取，具体取样点空间分布参看图１㊂图１㊀全球采样点空间分布图Ｆｉｇ．１㊀Ｇｌｏｂａｌｓａｍｐｌｉｎｇｐｏｉｎｔｓｐａｔｉａｌｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎｍａｐ１．２㊀平均效应值及效应值异质性检验方法（１）土壤呼吸对单一处理效应值（反应比）的计算：８８８２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀ｌｎＲ＝ｌｎｘｅｘｃ＝ｌｎ（ｘｅ）－ｌｎ（ｘｃ）（１）式中，ｌｎＲ为效应值；ｘｅ和ｘｃ分别为处理组和对照组的平均值㊂当ｌｎＲ＝０时，表示降水添加并未引起对照组和处理组土壤呼吸的任何变化，当ｌｎＲ＜０时，则表明降水添加对土壤呼吸存有负向效应，而当ｌｎＲ＞０时，是指降水添加对土壤呼吸产生了正向效应㊂（２）各处理研究组内方差的计算：Ｖｉ＝Ｓ２ａＮａｘ２ａ＋Ｓ２ｂＮｂｘ２ｂ（２）式中，Ｖｉ为研究组内方差；Ｓａ与Ｓｂ分别为处理组和对照组的标准差㊂为能够在同一完整的降水梯度上更加容易地比较出土壤呼吸的变化，本研究把数据库中所有的研究降水变化中值（４０％）当做标准，利用公式（３）把所有的降水处理标准化至增加亦或是减少同年降水量的４０％［１６］㊂如若没有同年降水量的数据，就将平均年降水量来取代㊂Ｘｎｔ＝Ｘｃ＋（Ｘｔ－Ｘｃ）Ｐˑ４０（３）（３）单一研究结果的权重值计算公式为：ｗ∗ｉ＝１／（ｖｉ＋ｒ２)（４）式中，ｗ∗ｉ为权重值；ｖｉ与ｒ２分别为研究组内方差和研究组间方差㊂（４）Ｍｅｔａ分析降水增加处理效应的平均效应值计算采用随机效应模型方法，计算公式为：ｙ＝ðｋｉ＝１ｗ∗ｉｙｉðｋｉ＝１ｗ∗ｉ（５）式中， ｙ为平均效应值；ｙｉ为单一研究的效应值㊂（５）平均效应值的总体标准误差计算公式为：ＳＥ＝㊀１ðｋｉ＝１ｗ∗ｉ（６）式中，ＳＥ为标准误差；ｉ和ｋ分别为研究结果ｉ到ｋ㊂（６）用标准误差估算平均效应值的９５％置信区间，计算公式为：ＣＩ＝ ｙʃＳＥ（７）式中，ＣＩ为置信区间㊂（７）效应值数据的整体异质性检验计算：Ｑｔ＝ðｋｉ＝１ｗ∗ｉｙｉ－ ｙ()２（８）式中，Ｑｔ为异质性检验值㊂如果数据均质，那么Ｑｔ应服从自由度为ｋ－１的卡方分布，此时无需引入解释变量；反之则需引入㊂１．３㊀数据统计分析本研究采用随机效应模型进行Ｍｅｔａ分析，分别计算单个研究的效应值和平均效应值㊂当平均效应值的９５％置信区间和 ０ 没有交叉时，表示降水处理对土壤呼吸有显著影响，即认为降水处理对土壤呼吸的影响达到显著水平，大于０时表示降水处理对土壤呼吸有正效应，小于０则表示产生负效应；当该研究的效应值整体异质性较强时，即Ｑｔ值较大时（Ｐ＜０．０５），则通过混合效应模型并引用解释变量对异质性展开数据分析，然后采用发表偏爱性诊断 漏斗图检测该模型的偏爱性，当Ｐ＞０．０５表示漏斗形状对称，表示受发表偏爱性影响９８８２㊀７期㊀㊀㊀赵智慧㊀等：基于Ｍｅｔａ分析的土壤呼吸对降水改变的非对称响应㊀小㊂所有数据分析和作图在Ｒ语言平台中利用ｍｅｔａｆｏｒ程序包完成㊂图２㊀降水改变与土壤呼吸响应比相关关系㊀Ｆｉｇ．２㊀Ｔｈｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅａｎｄｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅｒａｔｉｏ２㊀结果与分析２．１㊀降水改变与土壤呼吸关系降水改变与土壤呼吸具有较好的二次函数相关关系（图２）㊂从图２可以看出，增加降水促进土壤呼吸，而减少降水抑制土壤呼吸㊂同时，随着降水量的不断增加，土壤呼吸呈现逐渐上升趋势，即降水改变与土壤呼吸响应呈现很好的正相关关系㊂总体而言，在改变相同降水条件下（ʃ４０％），降水增加引起的土壤呼吸增加量小于降水减少引起的土壤呼吸减少量，即土壤呼吸呈现为负的非对称性㊂此外，降水量减少同一数量时，湿润地区的土壤呼吸响应更加显著；而降水量增加同一数量时，对干旱地区土壤呼吸促进作用更加突出㊂２．２㊀降水年限变化与土壤呼吸关系降水年限变化包括降水年限的增加与降水年限的减少㊂本研究将降水年限分为短期降水（ɤ１年）㊁中期降水（２ ３年）上和长期降水（４ １１年）㊂本研究结果表明，降水年限变化与土壤呼吸也呈现二次函数相关关系（图３）㊂在增加降水年限中，土壤呼吸与降水年限表现为正相关关系，即降水年限增加越长，土壤呼吸促进作用越显著，且增加降水年限主要集中在短期降水和中期降水上，长期降水分布较为分散㊂与之相反，在减少降水年限中，土壤呼吸与降水年限呈现出负相关关系，随着年限的增加，土壤呼吸对降水减少的抑制作用越明显，降水减少也主要广泛分布在短期降水和中期降水上，以减少降水第５年作为分界点，随后长期降水呈现零星分布㊂图３㊀降水年限变化与土壤呼吸响应关系Ｆｉｇ．３㊀Ｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｙｅａｒｓａｎｄｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｒｅｓｐｏｎｓｅ２．３㊀不同生态系统土壤呼吸对降水改变的响应为了解不同生态系统土壤呼吸对降水改变的响应，本研究比较了森林生态系统和草地生态系统对于降水０９８２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀改变响应的差异（图４）㊂研究发现降水增加显著促进了土壤呼吸，降水减少抑制了土壤呼吸，且降水改变在不同生态系统类型土壤呼吸上差别较大㊂在增加相同降水量情形下，降水增加促进森林生态系统和草地生态系统土壤呼吸，分别提高了１０％（ｎ＝３１，Ｐ＜０．０５）和２１％（ｎ＝１４８，Ｐ＜０．００１）㊂很明显，降水增加对草地生态系统土壤呼吸的促进作用大于森林生态系统㊂此外，在同时降水减少条件下，降水减少分别抑制了森林生态系统和草地生态系统１０％（ｎ＝１１４，Ｐ＜０．００１）和２７％的土壤呼吸（ｎ＝７０，Ｐ＜０．００１）㊂由此可以看出，相比于森林生态系统，降水减少对草地生态系统土壤呼吸的影响更加突出㊂２．４㊀不同气候区土壤呼吸对降水改变的响应本研究中所包含的气候区为干旱地区和湿润地区㊂由图５可知，干旱地区和湿润地区土壤呼吸对降水改变响应存在显著差异㊂在降水量增加同样的情形下，降水增加能够促进湿润地区和干旱地区土壤呼吸，分别提高１０％（ｎ＝５１，Ｐ＜０．０１）和２０％（ｎ＝１３０，Ｐ＜０．００１）㊂很明显，降水增加对干旱区的土壤呼吸促进作用更明显；而在降水量减少相同的情况下，降水减少抑制了湿润区和干旱区的土壤呼吸，引起湿润区和干旱区的土壤呼吸分别下降了２０％（ｎ＝１４２，Ｐ＜０．００１）和２０％（ｎ＝４４，Ｐ＜０．００１）㊂图４㊀降水改变对不同生态系统类型土壤呼吸影响㊀Ｆｉｇ．４㊀Ｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓｏｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｅｃｏｓｙｓｔｅｍｔｙｐｅｓ图５㊀降水改变对不同气候地区土壤呼吸影响㊀Ｆｉｇ．５㊀Ｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｓｏｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｃｌｉｍａｔｅｒｅｇｉｏｎｓ２．５㊀不同降水强度对土壤呼吸的影响本研究中降水改变强度分为轻度（＜２５％）㊁中度（２５％ ７５％）㊁重度（＞７５％）三种类型㊂由图６可知，在同时增加降水的情况下，轻度增雨提高了１０％土壤呼吸（ｎ＝６３，Ｐ＜０．０１）；中度增雨提高了２０％的土壤呼吸（ｎ＝８７，Ｐ＜０．００１）；重度增雨提高了２８％的土壤呼吸（ｎ＝３１，Ｐ＜０．００１）㊂土壤呼吸对中度增雨和重度增雨的响应显著性相同（Ｐ＜０．００１），但重度增雨对土壤呼吸的促进作用更突出，即：重度增雨＞中度增雨＞轻度增雨㊂在降水减少相同的情形下，轻度减雨抑制了２％的土壤呼吸量（ｎ＝４３，Ｐ＞０．０５）；中度减雨抑制了２０％的土壤呼吸（ｎ＝１０８，Ｐ＜０．００１）；重度减雨抑制了３３％的土壤呼吸（ｎ＝３５，Ｐ＜０．００１）㊂土壤呼吸对中度减雨和重度减雨均达到显著性水平（Ｐ＜０．００１），但重度减雨对土壤呼吸的抑制作用更强，即：轻度减雨＜中度减雨＜重度减雨㊂综上，无论是降水增加还是减少，重度增减雨对土壤呼吸的改变均最大㊂２．６㊀不同降水年限对土壤呼吸的影响本研究的降水年限分为短期降水（ɤ１年）㊁中期降水（２ ３年）和长期降水（４ １１年）３种类型㊂由图７可知，降水年限的长短对土壤呼吸响应存在差异㊂在降水增加相同量的情况下，短期增雨促进了１０％的土壤呼吸（ｎ＝８５，Ｐ＜０．００１）；中期增雨促进了２０％的土壤呼吸（ｎ＝８５，Ｐ＜０．００１）；长期增雨促进了２９％的土壤呼吸（ｎ＝１１，Ｐ＜０．００１）㊂土壤呼吸对短期增雨㊁中期增雨和长期增雨显著性相同（Ｐ＜０．００１）㊂但长期增雨对土壤呼吸的促进作用更加显著，即：长期增雨＞中期增雨＞短期增雨㊂在降水减少相同量的情景下，短期减雨和中１９８２㊀７期㊀㊀㊀赵智慧㊀等：基于Ｍｅｔａ分析的土壤呼吸对降水改变的非对称响应㊀图６㊀不同降水改变强度对土壤呼吸影响Ｆｉｇ．６㊀Ｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｉｎｔｅｎｓｉｔｙｃｈａｎｇｅｓｏｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ期减雨都抑制了２０％的土壤呼吸（Ｐ＜０．００１）；而长期减雨抑制了２１％的土壤呼吸（ｎ＝８，Ｐ＞０．０５）㊂由此可见，轻度减雨㊁中度减雨和重度减雨对土壤呼吸的抑制作用并没有显著差异，但减少降水对短期减雨和中期减雨的显著性比较强，对长期减雨不明显㊂图７㊀不同降水年限对土壤呼吸影响Ｆｉｇ．７㊀Ｔｈｅｉｍｐａｃｔｏｆｄｉｆｆｅｒｅｎｔｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｙｅａｒｓｏｎｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ２．７㊀降水年限改变和土壤呼吸关系的异质性检验由表１可知，降水年限改变和土壤呼吸关系的组间平方和（ＳＳ）为１８３３０８．６０５，自由度（ｄｆ）为８，均方（ＭＳ）为２２９１３．５７６，组内平方和（ＳＳ）为４００５８０３．９８８，自由度（ｄｆ）为７６，均方（ＭＳ）为５２７０７．９４７㊂整体平方和为４１８９１１２．５９３，自由度（ｄｆ）为８４，检验统计量（Ｆ）为．４３５，显著性水平（Ｐ⁃ｖａｌｕｅ）为．８９７，能够看出显著性水平（Ｐ⁃ｖａｌｕｅ）＞０．０５，可以认为方差（ＡＮＯＶＡ）齐㊂方差齐则可以进行下一步的方差分析㊂３㊀讨论３．１㊀不同生态系统土壤呼吸对降水变化的响应土壤呼吸不仅是全球碳循环的关键过程，还是陆地生态系统碳收支中最大的碳通量㊂近年来，关于陆地生态系统土壤呼吸对降水改变响应的相关研究已有大量报道［６ ８，１５］㊂在生态系统中，草地和森林是两种极其２９８２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀重要的植被类型，占全球陆地总面积的三分之二，两者的土壤呼吸对降水变化响应是否有所不同是当下研究热点［１７］㊂先前研究均表明，降水增加能够促进土壤呼吸，尤其是草地生态系统［５，７，１６］㊂这与本研究结论相一致，即在降水增加相同的条件下，草地生态系统土壤呼吸对降水改变的响应大于森林生态系统㊂这主要是由于草地生态系统较为干旱，增加降水可以显著提高水分有效性，促进植物根系和土壤微生物的活性［２０］，从而提高土壤呼吸；与此同时，还能够促进草地植物对地下碳分配［２１］㊂而森林生态系统本身就具有良好的持水能力，土壤水分并不是其主要驱动因子，且森林中土壤湿度相对比较高，使得微生物和根系生物量受降水影响比较小［２２］，降水增加只能轻微促进森林土壤呼吸且不显著㊂表１㊀降水改变年限和土壤呼吸关系的单因素方差分析Ｔａｂｌｅ１㊀Ｏｎｅ⁃ｗａｙＡＮＯＶＡａｎａｌｙｓｉｓｏｆｔｈｅｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｂｅｔｗｅｅｎｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎｃｈａｎｇｅｙｅａｒｓａｎｄｓｏｉｌｒｅｓｐｉｒａｔｉｏｎ方差分析ＡｎａｌｙｓｉｓｏｆＶａｒｉａｎｃｅ平方和Ｓｕｍｏｆｓｑｕａｒｅｓ自由度Ｄｅｇｒｅｅｏｆｆｒｅｅｄｏｍ均方Ｍｅａｎｓｑｕａｒｅ检验统计量Ｆｏｒｍｕｌａｔｅｓｔ显著性水平Ｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙ⁃ｖａｌｕｅ组间Ｉｎｔｅｒｇｒｏｕｐ１８３３０８．６０５８２２９１３．５７６０．４３５０．８９７组内Ｉｎｔｅｒｃｌａｓｓ４００５８０３．９８８７６５２７０７．９４７总数Ｔｏｔａｌ４１８９１１２．５９３８４㊀㊀方差分析：ＡＮＯＶＡ，平方和：ＳＳ，自由写：ｄｆ，均方：ＭＳ，检验统计量：Ｆ，显著性水平：Ｐ⁃ｖａｌｕｅ此外，本研究还发现，在降水减少相同的情形下，降水减少对森林生态系统土壤呼吸的抑制作用小于草地生态系统，这与Ｌｕｏ等研究结果相似［２３］㊂这主要归因于土壤质地的不同㊂森林的土壤质地较好，具有较强的持水能力，能够缓解适度减少降水对植物潜在负面影响［２４］；而草地生态系统土壤质地比较粗，土壤持水能力比较差，而且土壤孔隙多，这导致土壤中原有水分会快速淋溶或者蒸发，使得根系生物量减少，造成根系死亡率高和分解率低［２５］，严重抑制土壤呼吸㊂整体来看，草地和森林两种生态系统对降水改变的响应呈现为非对称响应㊂这可能主要由于土壤水分㊁微生物和根系活动对降水减少的敏感性高于对降水增加的敏感性［２６ ２７］㊂３．２㊀不同气候区域土壤呼吸对降水变化的响应土壤呼吸对降水变化的响应不仅会受土壤本身的理化性质㊁土壤结构和植被类型的影响，还受气候区域类型影响［２８］㊂本研究结果显示，降水增加相同的情况下，干旱地区土壤呼吸对降水改变响应大于湿润地区，这与以往研究结果相一致［２９ ３０］㊂这主要是因为在干旱地区，水分是影响植被生长的主要限制因子［３１］，降水增加可以使土壤水分含量增多，提高植物和微生物活性，促进植物根系生长和凋落物的积累［３２］，进而提升根系对土壤呼吸的贡献［３３］㊂相比于干旱地区，降水增加对湿润地区土壤呼吸促进作用并不突出，这是由于湿润地区本身水分比较充足，增加降水可以快速使其达到饱和状态，甚至水分过多会导致土壤透气性极差，降低氧气含量，从而抑制植物和微生物生长［３４］㊂此外，本研究还发现，与湿润地区相比，降水减少对干旱地区土壤呼吸的抑制作用并不显著，这可能是因为干旱地区植物和微生物长期受土壤水分的限制，已经产生一定的抵抗力和适应性［３５］，其土壤微生物会采取休眠或部分死亡策略应对干旱胁迫［３６］，进而导致干旱地区土壤呼吸对减少降水并不敏感［３７］㊂而湿润地区多为森林生态系统，先前长期生存在水分较为充足的环境下，减少降水会其无法短时间内适应环境，进而导致土壤微生物量降低，根系生物量或地下碳分配减少［３８］，从而抑制住土壤呼吸㊂３．３㊀不同降水强度对土壤呼吸的影响本研究通过整合全球中低纬度的数据发现，不同强度的增雨都能促进土壤呼吸，即土壤呼吸与增雨强度表现为正相关关系，这与Ｄｏｎｇ［３９］和Ｗａｎｇ［４０］的研究结论相同㊂但也有研究表明，轻度增雨并不能促进土壤呼吸［４１］，这可能是由于轻度增雨仅轻微润湿了土壤表层，并没有渗透到深层土壤，并且由于蒸发作用，水分迅速流失，对植物根系和微生物呼吸速率影响较小［４２］㊂同时，增雨强度对土壤呼吸影响还受根系类型影响［４３］㊂一般来说，浅根植物根系靠近地表，对短期增雨能够快速做出响应，而深根植物需要较长时间通过根系将深层土壤水分重新分配到干燥的表层［４４］，因此，对短期增雨不敏感㊂以往研究表明，中度增雨能够促进土壤根系生长［４５］和微生物活性［４６］，进而提高土壤呼吸速率，这也与本研究结果相符㊂与之相反的是，有学者提出，重３９８２㊀７期㊀㊀㊀赵智慧㊀等：基于Ｍｅｔａ分析的土壤呼吸对降水改变的非对称响应㊀４９８２㊀生㊀态㊀学㊀报㊀㊀㊀４４卷㊀度增雨会抑制土壤呼吸［４７］，出现这种现象的原因可能是因为重度增雨会导致土壤水分过于饱和，使得土壤透气性较差㊁微生物代谢活动受阻并限制了ＣＯ２的传输［４８］，进而削弱土壤呼吸㊂此外，本研究还发现，在减少降水中，轻度减雨对土壤呼吸并没有显著影响，这与Ｆａｙ等研究结论相同［４９］；而中度减雨和重度减雨对土壤呼吸抑制作用较为明显㊂轻度减雨对土壤呼吸速率影响较小是因为土壤呼吸对适度干旱已经产生了一定的适应性［５０］；而中度减雨和重度减雨却会造成土壤含水量降低，过低的土壤含水量会引起可溶性底物无法扩散，进而阻碍植物生长和微生物活性，导致ＣＯ２排放量减少［５１］，最终抑制土壤呼吸㊂３．４㊀不同降水年限对土壤呼吸的影响土壤呼吸对降水改变的响应与降水持续年限密切相关，且不同降水年限对土壤呼吸的响应存在较大差别［５２］㊂研究的整合分析结论得到了先前研究的支持，即：在同时增加降水的情况下，降水年限越长，其对土壤呼吸的促进作用越显著［５３ ５４］㊂这主要是因为增加降水年限可以持续提高植物生产力和微生物活性，从而加快碳吸收能力，使土壤呼吸始终保持上升状态［５５］㊂此外，本研究还发现在减少降水情形下，短期减雨和中期减雨均显著抑制土壤呼吸，而长期减雨对土壤呼吸影响很小，这与在西双版纳热带雨林连续进行多年减雨实验结果基本一致［５６］㊂这主要是由于以下几个方面的原因：首先，研究区域的土壤条件［５７］㊁植被类型［５８］和水热状况［５９］不同会导致实验结果存在显著差异㊂例如：张京磊通过模拟长期减少降水对暖温带锐齿栎林土壤呼吸的影响发现：长期减少降水能够增加栎林的自养呼吸［６０］㊂这是因为栎林是当地最优物种，其对水分胁迫具有很好的适应能力［６１］㊂其次，还有可能是因为土壤呼吸是由自养呼吸（根系活动）和异养呼吸（土壤有机质分解）［３８］组成，且这两者对长期减雨的响应并不一致，但在诸多研究中都没有对此进行明确的区分，进而造成不同的研究结果㊂此外，还有可能与研究区域土壤湿度较高有关，湿度较高的地区土壤呼吸对含水量变化不显著［５１］，或者长期减雨对微生物的生理功能影响具有一定的滞后性［６２］㊂与之相反的是，一些研究结果表明：长期减雨会抑制土壤呼吸［６３ ６４］㊂出现此现象的原因主要归因于：长期减少降水会使土壤一直处于缺水状态，不仅限制了土壤水分和有机质的扩散和分解［６５］，还会阻碍土壤ＣＯ２的传输以及严重影响植物地下部分和微生物生命活动［６６］，从而抑制土壤呼吸㊂因此，未来全球气候变化背景下，应当加强土壤呼吸对减雨持续年限的响应研究，以便更加准确的预测土壤ＣＯ２的释放㊂４㊀结论本研究采用Ｍｅｔａ分析方法，整合来自ＷｅｂｏｆＳｃｉｅｎｃｅ英文数据库和中国知网文献数据库（ＣＮＫＩ）２８４篇已发表的论文中的３６７组数据，分析了全球中低纬度地区土壤呼吸对降水改变的响应，获得以下结论：１）土壤呼吸对降水改变的响应呈现出非对称特征㊂降水增加能够促进土壤呼吸，而减少降水会抑制土壤呼吸㊂在降水变化量相同的情形下，降水增加引起的土壤呼吸增加量低于降水减少引起的土壤呼吸减少量㊂２）土壤呼吸对降水改变的响应在草地生态系统和森林生态系统中存在差异㊂草地土壤呼吸对降水改变的响应大于森林㊂降水量增加引起草地生态系统土壤呼吸提高２２％，比森林生态系统高１２％；而降水量的减少引起草地生态系统土壤呼吸减少２８％，比森林生态系统高１６％㊂３）相同降水条件下，干旱地区土壤呼吸对降水改变的响应小于湿润地区㊂对于不同降水强度，无论是增加降水还是减少降水，重度增减雨土壤呼吸皆改变最大㊂此外，在降水增加相同时，不同降水年限对土壤呼吸的影响表现为：长期增雨＞中期增雨＞短期增雨；但在降水减少相同时，不同降水年限对土壤呼吸的抑制作用并没有显著差异㊂本研究结果存在两个局限性㊂一方面，以往研究主要集中在全球的中纬度和低纬度地区，高纬度地区的研究相对较少，从而导致我们收集的数据主要分布在中低纬度，结论也只能适用于中低纬度，并未能扩展到全球㊂然而，高纬度寒区土壤呼吸对降水（水分）的响应很可能不同于中低纬度地区㊂因此，在未来的研究中需要进一步研究高纬度寒区降水变化对土壤呼吸的影响㊂另一方面，由于先前研究主要集中在草地和森林生态。
基于空间视角的水资源经济环境效率评价_陈磊
因素对生产效率的影响，规模效率用于反映规模
因素对生产效率的影响[10]。若令式（1）中的λ满足
Eλ = 1的约束条件，即为规模收益可变的 SBM 模
型，所求目标值θ0PTE为DMU0的纯技术效率，其中E为
单位向量。规模效率可表示为θ
SE 0
=
θ TE 0
θ0PTE。Coo-
per 等认为，可以通过 DMU 的规模收益状态来衡
本文采用 SEM 来进行中国 WEE 效率之间的空间
效应分析，模型表示如下：
[ ] Yit = Xit β + εit,εit = λWεit + μit,μit~N 0, σ2
(2)
式中，Yit, Xit, βit分别表示地区i在时期 t 的因变量、
自 变 量 、变 量 系 数 ；εit, μit分 别 表 示 残 差 和 随 机 扰 动；λ，W 表示空间误差相关系数和空间权重矩阵。
律的空间权重矩阵，着重分析整体技术效率的空间分异规律。探讨 3 种 WEE 效率之间的空间相关性；并运用空
间误差模型（SEM）分别对这些效率间的率的瓶颈在于
纯技术效率；② 区域间的 3 种 WEE 效率都存在显著的空间误差相关；③ 技术创新性、外资依存度、产业结构、产
地理科学
SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA
基于空间视角的水资源经济环境效率评价
陈 磊，吴继贵，王应明
（福州大学经济与管理学院，福建 福州 350116）
摘要：基于 2008~2012 年中国水资源-经济-环境（WEE）系统的省际面板数据，运用考虑非期望产出的数据包络
分析（DEA）方法测算 WEE 系统的整体技术效率、纯技术效率、规模效率和规模收益情况；构建基于万有引力定
210984847_基于AHP-熵权法与物元可拓理论的大中型水库工程社会稳定风险评估方法研究
文章编号:1006 2610(2022)06 0071 08基于AHP-熵权法与物元可拓理论的大中型水库工程社会稳定风险评估方法研究王黎阳1,马 凌1,王鹏飞1,张璐瑶2(1.中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司,西安 710065;2.西安建筑科技大学资源工程学院,西安 710055)摘 要:为保障大中型水库工程实施过程中的社会稳定,针对以往评估中评价指标的不确定性和一般模糊评估方法确定权重的不合理性,建立了AHP-熵权法综合评价模型,对指标间的相关性分析以及对评估指标的基础数据质量高低进行评判确定综合权重;引入物元可拓理论得出评价指标可靠性的综合关联度,根据最大隶属度选择原则评估大中型水库工程社会稳定风险等级;提出了基于AHP-熵权法与物元可拓理论的大中型水库工程社会稳定风险评估方法,并基于QJ 水电站建设工作实例论证所构造方法的可行性与有效性,结果表明:评估结果与实际情况一致,该风险评估方法准确㊁可靠,可为大中型水库工程社会稳定风险评估提供科学依据㊂关键词:水利水电工程;社会稳定风险评估;AHP-熵权法;可拓学理论中图分类号:TV62;X820.4 文献标识码:A DOI :10.3969/j.issn.1006-2610.2022.06.012Study on Social Stability Risk Assessment Method of Large and Medium -sized Reservoir Projects basedon AHP -entropy Weight Method and Matter -element Extension TheoryWANG Liyang 1,MA Ling 1,WANG Pengfei 1,ZHANG Luyao 2(1.PowerChina Northwest Engineering Corporation Limited ,Xi'an 710065,China ;2.School of Resources Engineering ,Xi'an University of Architecture and Technology ,Xi'an 710055,China )Abstract :In order to ensure the social stability during the implementation of large and medium-sized reservoir projects ,a social stability risk as⁃sessment method for large and medium-sized reservoir projects based on AHP-entropy weight method and matter-element extension theory is pro⁃posed.Aiming at the un-certainty of the evaluation indicators in the previous evaluation and the unreasonableness of the weights determined by the general fuzzy evaluation method ,a comprehensive evaluation model of AHP-entropy weight method is established.The matter-element exten⁃sion theory is introduced to obtain the comprehensive correlation degree of the reliability of the evaluation indicators ,and the social stability risk assessment level of large and medium-sized reservoir projects is determined according to the principle of maximum membership degree selection.The feasibility and effectiveness of the proposed method are demonstrated based on the construction case of QJ hydropower station ,and the results show that the assessment results are consistent with the actual situation ,and the risk assessment method is accurate and reliable ,which can pro⁃vide scientific basis for the social stability risk assessment of large and medium-sized reservoir projects.Key words :water conservancy and hydropower projects ;social stability risk assessment ;AHP-entropy weight method ;matter-element exten⁃sion theory 收稿日期:2022-07-28 作者简介:王黎阳(1995-),男,陕西省西安市人,工程师,主要从事水库移民规划设计㊁后期扶持监测评估及项目社会影响评价工作.0 前 言根据‘大中型水利水电工程建设征地移民补偿和移民安置条例“(国务院令第679号)㊁‘国家发展改革委重大固定资产投资项目社会稳定风险分析暂行办法“(发改投资[2012]2492号)㊁‘国家发展改革委办公厅关于印发重大固定资产投资项目社会稳定风险分析篇章和分析报告编制大纲(试行)的通知“(发改办投资[2013]428号),从源头上预防大中型水库建设过程中可能出现的不稳定因素,社会稳定风险评估已经成为必不可少的前置条件㊂因此,构建一种适用于新时期大中型水库建设的社会稳定风险评估方法是对大中型水库工程的合法性㊁17西北水电㊃2022年㊃第6期===============================================合理性㊁可行性和可控性评估的重要途径㊂对此在评价中,应考虑多个因素对大中型水库建设的影响,做出全面的综合评价,保障地方持续发展,促进库区㊁移民安置区和地方经济㊁社会及生态环境的协调发展[1]㊂目前,关于大中型水库工程社会稳定风险评估已经引起国内外学者的广泛关注,王鹏飞等使用模糊综合评价法对水库移民社会风险进行了定量评估[2];张丹等建立了风险评估的模糊灰关联故障树模型[3];陈艳等提出针对水库移民安置风险定性评估采用了德尔菲法[4];上述研究多集中于单一风险因素识别㊁分析,忽略了大中型水库工程建设的社会稳定风险因素具有模糊性和随机性,未深入考虑多种风险因素复杂耦合作用,难以从系统角度评判风险水平,未达到综合评价大中型水库工程社会稳定风险评估的目的,具有一定局限性㊂鉴于此,本文通过构建大中型水库社会稳定风险评价指标体系,应用AHP-熵权法确定评价指标权重,建立基于物元可拓理论的风险评价具体模型,提出基于AHP-熵权法与物元可拓理论的大中型水库工程社会稳定风险评估方法,以期为大中型水库社会稳定风险评估提供方法支持㊂1 建立AHP熵权法组合权重模型1.1 风险评价流程图1为大中型水库社会稳定风险评估的具体流程㊂首先,收集大中型水库工程建设相关资料,包括工程建设预可行性研究报告㊁可行性研究报告和对应批复意见,移民安置总体规划㊁环境保护与水土保持㊁建设选址等相关前置专题报告和对应批复意见,当地政府办㊁统计局㊁发展和改革委员会㊁林业局㊁交通局㊁水利局㊁气象局㊁自然资源局㊁旅游局㊁农业农村局㊁住建局㊁新闻媒体中心等相关政府部门报告和突发公共事件综合应急预案等文件;其次,通过识别㊁分析风险因素,确定各个因素间的相互关系,构建大中型水库社会稳定风险评估指标体系;再次,采用AHP-熵权法构造判断矩阵,计算各项评价指标的信息熵,确定指标权重;然后,根据物元可拓理论确定经典域㊁节域,建立待评物元,计算评价指标关于各风险等级的关联度;最后,基于指标权重和指标风险关联度,确定大中型水库社会稳定风险等级,并据此针对设计单位提交的报告数据提出需要补充的侧重点,针对项目业主提出整体工程建设风险需要关注的风险耦合效应关键点,以及针对地方政府的风险管控措施需要完善的遗漏点㊂图1 大中型水库社会稳定风险评估流1.2 AHP-熵权法1.2.1 AHP法模糊评价法等单一权重计算方法具有片面性, AHP(Analytic Hierarchy Process)法又名层次分析法,与决策有关的元素分解成目标㊁准则㊁方案等多个层次,以建立判断矩阵的方式确定层次中诸因素的相对重要性[5],再综合判断来确定决策诸因素相对重要性的总排序,AHP法有效避免专家确定权重过程中人为因素的影响,使权重赋值更加全面合理㊂其计算步骤为:(1)建立问题的递阶层次结构本文以图2所示的3层评价指标体系为例建立综合评价模型㊂自上而下通常包括目标层㊁准则层和方案层,其中目标层是指层次结构中的最高层次,是大中型水库社会稳定风险评估所追求的最高目标㊂准则层是指评判方案优劣的准则,即风险影响大类,可再细分为子准则层㊁亚准则层㊂方案层是指可实行的方案,即具体的工程社会稳定风险影响因素㊂(2)构造判断矩阵采用普适性较强的九级标度两两比较评分标准确定判断准则,评价大中型水库社会稳定风险因素之间风险水平的相对重要性㊂AHP评价指标体系27王黎阳,马凌,王鹏飞,张璐瑶.基于AHP-熵权法与物元可拓理论的大中型水库工程社会稳定风险评估方法研究===============================================见表1㊂图2 AHP 评价指标体系表1 AHP 评价指标体系两因素相比分值i 因素比j 因素同样重要1i 因素比j 因素稍微重要3i 因素比j 因素明显重要5i 因素比j 因素重要得多7i 因素比j 因素绝对重要9i 因素比j 因素比较处于以上两个结果之间2,4,6,8j 因素比i 因素是因素i 比因素j 比较结果的倒数以上各数的倒数建立判断矩阵:A =(a ij )n ×m(1)公式(1)中:a ij 为A i 比A j 的重要程度㊂(3)计算相对权重由判断矩阵计算被比较元素相对权重.根据特征向量计算公式如下:AW =λmax W(2)公式(2)中:λmax 为最大特征根,W 为权重向量,计算得到W ,并将其归一化,可以得到各指标对应的权重㊂(4)一致性检验计算各层元素组合权重,并进行一致性检验㊂为了检验各评价指标之间重要程度的协调性,避免出现A 1比A 2重要,A 2比A 3重要,而A 3又比A 1重要这样的矛盾情况出现,还要进行矩阵的一致性检验㊂即计算一致性标准C.I.=λmax -n n -1(3) 当λmax =1,C.I.=0为完全一致;C.I.值越大,判断矩阵的完全一致性越差,一般只要C.I.≤0.1,认为判断矩阵的一致性可以接受,否则重新进行两两比较判断㊂并引入修正值R.I ,本文为取更合理的C.R.为衡量判断矩阵一致性的指标,公式如下:C.R.=C.I.R.I.(4) 即只要C.R.≤0.1,认为判断矩阵的一致性可以接受[6]㊂1.2.2 熵权法熵权法是一种客观赋权方法,在具体使用过程中,根据各指标的数据的分散程度,利用信息熵计算出各指标的熵权,再根据各指标对熵权进行一定的修正,从而得到较为客观的指标权重[7]㊂将其应用到大中型水库社会稳定风险评估方面,如果某项风险因素指标的变异程度越大,信息熵就越小,表明该针对项风险因素相关的资料文件提供的信息量就越多,因此在综合评价中所起的作用也就越大;反之,某项风险因素指标变异程度越小,信息熵就越大,表明针对该项风险因素相关资料文件提供的信息量就越少,在综合评价中所起的作用越小[8]㊂因此,再具体的评价过程,针对工程项目设计提供的相关报告质量以及完整度,利用熵权法来计算各个指标的权重,具体步骤如下:(1)构造水平矩阵基于AHP 法的指标体系,构建熵权法的水平矩阵R′㊂R′=[r′ij ]n ×m(5)公式(5)中:r′ij 为第j 个指标下的第i 个被评价对象的值㊂(2)水平矩阵标准化对水平矩阵进行标准化处理得到矩阵R R =[r ij ]n ×m(6) 计算每个指标的信息熵:因为大中型水库社会稳定风险评估涉及到的风险因素数据信息,越完备越好,所以此处采用正向指标计算㊂r ij =max(r′ij )i-r′ijmax(r′ij )i-min(r′ij )i(7) 计算每个指标的信息熵为:H j =-k ∑m if ij ln f ij(8)f ij =r ij∑mir ij ,k =1ln m(9) (3)计算指标的权重计算出各个指标的信息熵为H 1,H 2, ,H n ,通过信息熵计算各指标的权重㊂W i =1-H in -∑H i(i =1,2, ,n )(10)37西北水电㊃2022年㊃第6期===============================================1.2.3 AHP -熵权法AHP 法反应评价指标之间相互作用下的影响,熵权法反应评价指标的客观信息完整度,把AHP 法与熵权法获得的权重结合起来,采用线性加权的方法确定评价指标的综合权重㊂计算方法为:w i =αw′i +(1-α)w″i 0≤α≤1(11) 其中α为风险偏好系数,取值为0≤α≤1[9],文本根据大中型水库社会稳定风险历来主观评估经验,取0.5㊂2 可拓学评价模型的建立物元可拓理论能够系统㊁科学地表示多因素作用关系,通过定性描述评价对象与定量计算评价对象关联性,解决评价对象的不确定性矛盾问题㊂在大中型水库社会稳定风险评估中可以确定每个指标和结合AHP-熵权法得到的每层指标的风险水平,以及最终的综合风险水平㊂物元是描述事物的有序三元组N ={Q ,C ,V },其中Q 为事物名称,C 为特征集,V 为特征量值[10-12]㊂其步骤为:(1)划分风险等级,根据‘国家发展改革委办公厅关于印发重大固定资产投资项目社会稳定风险分析篇章和分析报告编制大纲(试行)的通知“(发改办投资[2013]428号)文件,采用3个等级评价大中型水库社会稳定风险水平,依次为Ⅰ级 低风险”㊁Ⅱ级 中风险”㊁Ⅲ级 高风险”,大中型水库社会稳定风险等级见表2[13]㊂表2 大中型水库社会稳定风险等级等级量值范围风险水平Ⅰ级(0,3〛低风险Ⅱ级(3,6〛中风险Ⅲ级(6,9〛高风险(2)确定经典域N j ,经典域N j 定义为:N j =(Q j ,C ,V j )=Q j C 1 (a j 1,b j 1) C 2 (a j 2,b j 2) C m (a jm ,b jm æèççççöø÷÷÷÷)(12)公式(12)中:Q j 为大中型水库社会稳定风险评价所划分的风险等级;C 为风险评价指标集;V j 为C 关于Q j 的量值范围;b ij ,a ij 为指标集C 在Q j 风险等级的上下限值㊂(3)确定节域N d ,节域N d 定义为:N d =(Q ,C ,V d )=Q C 1 (a d 1,b d 1) C 2 (a d 2,b d 2) C m (a dm ,b dm æèççççöø÷÷÷÷)(13)公式(13)中:V d 为风险评价指标集C 关于大中型水库社会稳定风险等级域Q 的量值范围;b di ,a di 为指标集C 在总风险等级的上下限值㊂(4)确定待评物元N i ,待评物元N i 定义为:N i =(R i ,C i ,v ip )=R i C i 1 v i 1 C i 2 v i 2 C im v æèççççöø÷÷÷÷im (14)公式(14)中:R i 为大中型水库社会稳定风险因素第i 个二级指标,C i ={C i 1,C i 2, ,C im }为R i 的三级指标集,v ip 为R i 的三级指标C i 的量值㊂(5)计算关联度,在物元可拓理论中引入距的概念,计算三级指标量值v ip 与经典域V j ㊁节域V d 之间的距离ρ(v ip ,V j )㊁ρ(v ip ,V d ):ρ(v ip ,V j )=v ip -a ji +b ji 2-12(b ji -a ji )(15)ρ(v ip ,V d )=v ip -a di +b di 2-12(b di -a di )(16) 据此,计算三级指标关于各风险等级的关联度K j (C jp ):K j (C jp )=-ρ(v ip ,V j )-1,ρ(v ip ,V d )-ρ(v ip ,V j )=0ρ(v ip ,V j )ρ(v ip ,V d )-ρ(v ip ,V j ),ρ(v ip ,V d )-ρ(v ip ,V j )≠ìîíïïï0(17) 二级指标关于各风险等级的关联度矩阵K (C i )可由式(10)得出:K (C i )=∑iw ip K (C ip )(18)公式(18)中:w ip 表示三级指标权重;K (C ip )=(K j (C ip ))表示三级指标关于各风险等级的关联度矩阵㊂基于二级指标权重w i 和二级指标关于各风险等级的关联度矩阵K (C i ),计算大中型水库社会稳定风险关联度矩阵K (C ):K (C )=∑iw ip K (C i )(19) (6)确定风险等级,若K j (C )=max K (C ),{j =1,2, ,5},则判定待评对象风险等级为j 级[14]㊂47王黎阳,马凌,王鹏飞,张璐瑶.基于AHP-熵权法与物元可拓理论的大中型水库工程社会稳定风险评估方法研究===============================================3 实例分析QJ 水电站是N 河段规划的第6座梯级电站,位于D 县上游约13.6km 的N 河干流上㊂需要对项目可能存在的社会稳定风险进行分析和评价㊂3.1 项目风险因素分析分别从征地拆迁及补偿㊁经济社会影响㊁环境影响㊁项目组织与施工管理安全以及媒体舆论5个方面对本项目存在的社会稳定风险因素进行分析㊂通过实地调查和资料收集,本项目5个风险大类中存在16个主要风险影响因素,将其分为3个层次,即目标层㊁准则层和方案层,形成本项目社会稳定风险分析指标体系[15]㊂图3 QJ 水电站社会稳定风险分析指标体系3.2 采用AHP 法计算评价指标权重采用AHP 法确定权重的关键是判断矩阵的构造,5名专家对各层模型内指标进行两两比较,按照AHP 的比例尺度(见表3)得到指标间的判断矩阵㊂通过对5位专家构造的判断矩阵进行加权平均,得到每层模型的判断矩阵,并求解各判断矩阵得出相应的权重向量,最终结果如表4~8所示㊂表4~8直观显示了项目社会稳定风险因素中各指标的风险重要性程度㊂表3 目标层QJ 水电站社会稳定风险判断矩阵及权重向量AA 3A 1A 2A 4A 5W iA 3123220.3328A 11/212220.2365A 21/31/211/320.1122A 41/21/23140.2271A 51/21/21/21/410.0914 注:表格中字母含义为:A 为QJ 水电站社会稳定特征风险;A 1为征地拆迁及补偿;A 2为经济社会影响;A 3为环境影响;A 4为项目组织与施工管理安全;A 5位媒体舆论㊂表4 准则层征地拆迁及补偿风险判断矩阵及权重向量A 1A 11A 12A 13W iA 1111/31/20.5396A 123130.1634A 1321/310.2970 注:表格中字母含义为:A 1为征地拆迁及补偿;A 11实物指标与补偿标准;A 12安置区建设过程中的风险;A 13迁移人口安置方案㊂表5 准则层经济社会影响风险判断矩阵及权重向量A 2A 21A 22W iA 2111/30.2500A 22310.7500 备注:表格中字母含义为:A 2为经济社会影响;A 21当地宗教㊁习俗受影响;A 22对周边交通的影响㊂表6 准则层环境影响风险判断矩阵及权重向量A 3A 31A 32A 33W iA 3111/31/20.1571A 323130.5936A 3321/310.2493 注:表格中字母含义为:A 3为环境影响;A 31人居环境影响;A 32生态环境影响;A 33环境地质影响㊂57西北水电㊃2022年㊃第6期===============================================表7 准则层项目组织与施工管理安全风险判断矩阵及权重向量A4A41A42A43A44A45A46W iA4111/234340.2830 A422135320.3125 A431/31/3121/21/40.0713 A441/41/51/211/41/50.0426 A451/31/324120.1456 A461/41/2451/210.1450 备注:表格中字母含义为:A4为项目组织与施工管理安全;A41安全㊁卫生与职业健康;A42施工期流动人口管理和公共安全;A43当地群众参工参建;A44务工人员管理及工资发放;A45特殊仓库管理; A46建设期各类事故纠纷㊂表8 准则层媒体舆论风险判断矩阵及权重向量A5A51A52W iA51120.6667A521/210.3333 备注:表格中字母含义为:A5为媒体舆论;A51媒体舆论导向;A52媒体舆论影响㊂(1)QJ水电站社会稳定特征风险,一致性比例:0.0774;对 QJ水电站社会稳定特征风险”的权重:1.0000;λmax:5.3468㊂(2)征地拆迁及补偿,一致性比例:0.0088;对 QJ水电站社会稳定特征风险”的权重:0.2365;λmax:3.0092㊂(3)经济社会影响,一致性比例:0.0000;对 QJ水电站社会稳定特征风险”的权重:0.1122;λmax:2.0000㊂(4)环境影响,一致性比例:0.0516;对 QJ水电站社会稳定特征风险”的权重:0.3328;λmax: 3.0536㊂(5)项目组织与施工管理安全,一致性比例: 0.0800;对 QJ水电站社会稳定特征风险”的权重: 0.2271;λmax:6.5038㊂(6)媒体舆论,一致性比例:0.0000;对 QJ水电站社会稳定特征风险”的权重:0.0914;λmax: 2.0000㊂(7)方案层中要素对决策目标的排序权重,将得到的准则层权重向量归一化,得到方案层中要素对决策目标的排序权重,如表9所示,最终得到QJ 大中型水库社会稳定风险评价指标权重,如表10所示㊂3.3 采用熵权法计算评价指标权重本文收集了可行性研究专题报告以及地方相关政府部门的应急预案,结合报告提供的数据信息,按建立的报告质量标准进行评分,采用公式将准则层和因素层各项指标因素构成的原始数据矩阵进行标准化处理,得标准化将矩阵,然后计算各项评价指标的信息熵及客观权重,如表11所示㊂表9 方案层中要素对决策目标的排序权重评价指标权重生态环境影响0.198实物指标与补偿标准0.128对周边交通的影响0.084环境地质影响0.083施工期流动人口管理和公共安全0.071迁移人口安置方案0.070安全㊁卫生与职业健康0.064媒体舆论导向0.061人居环境影响0.052安置区建设过程中的风险0.039特殊仓库管理0.033建设期各类事故纠纷0.033媒体舆论影响0.030当地宗教㊁习俗受影响0.028当地群众参工参建0.016务工人员管理及工资发放0.010表10 QJ水电站社会稳定特征风险因素AHP法权重计算结果一级指标指标权重二级指标指标权重征地拆迁及补偿A10.237A11A12A130.1280.0390.070经济社会影响A20.112A21A220.0280.084环境影响A30.333A31A32A330.0520.1980.083项目组织与施工管理安全A40.227A41A42A43A44A45A460.0640.0710.0160.0100.0330.033媒体舆论A50.091A51A520.0610.030 注:表格中字母含义为:A11实物指标与补偿标准;A12安置区建设过程中的风险;A13迁移人口安置方案;A21当地宗教㊁习俗受影响; A22对周边交通的影响;A31人居环境影响;A32生态环境影响;A33环境地质影响;A41安全㊁卫生与职业健康;A42施工期流动人口管理和公共安全;A43当地群众参工参建;A44务工人员管理及工资发放;A45特殊仓库管理;A46建设期各类事故纠纷;A51媒体舆论导向;A52媒体舆论影响㊂3.4 采用AHP-熵权法计算评价指标综合权重联立综合权重公式与最小二乘函数公式,并将侧重数据之间相互关系的AHP法权重和侧重数据信息来源质量的熵权法权重代入,求出β=0.5,最终算出QJ水电站社会稳定特征风险因素评价指标的综合权重,如表12所示㊂67王黎阳,马凌,王鹏飞,张璐瑶.基于AHP-熵权法与物元可拓理论的大中型水库工程社会稳定风险评估方法研究===============================================表11 QJ水电站社会稳定特征风险因素熵权法权重计算结果评价指标信息熵值权重实物指标与补偿标准0.6680.084安置区建设过程中的风险0.6710.083迁移人口安置方案0.6740.083当地宗教㊁习俗受影响0.6830.080对周边交通的影响0.7270.069人居环境影响0.6420.090生态环境影响0.7670.059环境地质影响0.5590.111安全㊁卫生与职业健康0.8600.035施工期流动人口管理和公共安全0.8500.038当地群众参工参建0.8490.038务工人员管理及工资发放0.8560.036特殊仓库管理0.8560.036建设期各类事故纠纷0.8590.036媒体舆论导向0.6830.080媒体舆论影响0.8400.040表12 QJ水电站社会稳定特征风险因素AHP-熵权法权重计算结果评价指标AHP法准则层权重指标层权重熵权法信息熵值权重AHP-熵权法综合权重实物指标与补偿标准 0.1280.6680.0840.106安置区建设过程中的风险0.2370.0390.6710.0830.061迁移人口安置方案 0.0700.6740.0830.076当地宗教㊁习俗受影响对周边交通的影响0.1120.0280.6830.0800.0540.0840.7270.0690.077人居环境影响生态环境影响环境地质影响0.3330.0520.6420.0900.0710.1980.7670.0590.1280.0830.5590.1110.097安全㊁卫生与职业健康施工期流动人口管理和公共安全当地群众参工参建务工人员管理及工资发放特殊仓库管理建设期各类事故纠纷0.2270.0640.8600.0350.0500.0710.8500.0380.0540.0160.8490.0380.0270.0100.8560.0360.0230.0330.8560.0360.0350.0330.8590.0360.034媒体舆论导向媒体舆论影响0.0910.0610.0300.6830.8400.0800.0400.0710.0353.5 计算关联度根据所划分的QJ水电站社会稳定特征风险等级与量值范围,确定经典域㊁节域,通过多位专家按照风险量值标准评价三级指标风险性,取均值后得到指标初始风险值,为{4.200,2.300,3.100;2.600, 1.500;2.000,4.000,3.600;3.400,2.200,1.700, 1.000,0.500,1.500;2.600,3.100},据此建立待评物元,计算三级指标关于各风险等级的关联度㊂以A11为例,A11初始风险值为4.2,则: A11初始风险值与经典域之间的距离:ρ(v11,V1)=1.2ρ(v11,V2)=-1.2ρ(v11,V3)=1.8 A11初始风险值与节域之间的距离:ρ(v11,V d)=-4.2 计算该指标关于各风险等级的关联度:KⅠ(A11)=ρ(v11,V1)ρ(v11,V d)-ρ(v11,V1)=-0.222KⅡ(A11)=ρ(v11,V2)ρ(v11,V d)-ρ(v11,V2)=-0.400KⅢ(A11)=ρ(v11,V3)ρ(v11,V d)-ρ(v11,V3)=-0.300 同理,可求得因素层其他三级指标关于各风险等级的关联度,如表13所示㊂表13 三级指标风险关联度以及风险水平三级指标等级Ⅰ级Ⅱ级Ⅲ级风险水平实物指标与补偿标准-0.2220.400-0.300中风险安置区建设过程中的风险0.438-0.233-0.617低风险迁移人口安置方案-0.0310.033-0.483中风险当地宗教㊁习俗受影响0.182-0.133-0.567低风险对周边交通的影响0.500-0.500-0.750低风险人居环境影响 1.000-0.333-0.667低风险生态环境影响-0.2000.333-0.333中风险环境地质影响-0.1430.200-0.400中风险安全㊁卫生与职业健康-0.1050.133-0.433中风险施工期流动人口管理和公共安全0.571-0.267-0.633低风险当地群众参工参建 3.250-0.433-0.717低风险务工人员管理及工资发放0.000-0.667-0.833低风险特殊仓库管理-0.500-0.833-0.917低风险建设期各类事故纠纷0.500-0.500-0.750低风险媒体舆论导向0.182-0.133-0.567低风险媒体舆论影响-0.0310.033-0.483中风险进而可求得准则层其他二级指标关于各风险等级的关联度,如表14所示㊂最终QJ水电站社会稳定风险等级的关联度,如表15所示㊂77西北水电㊃2022年㊃第6期===============================================表14 二级指标风险关联度以及风险水平二级指标等级Ⅰ级Ⅱ级Ⅲ级风险水平征地拆迁及补偿0.00080.0307-0.1061中风险经济社会影响0.0483-0.0457-0.0884低风险环境影响0.03150.0384-0.132中风险项目组织与施工管理安全0.1128-0.081-0.1519低风险媒体舆论0.0118-0.0083-0.0572低风险表15 QJ水电站社会稳定风险关联度以及风险水平指标等级Ⅰ级Ⅱ级Ⅲ级风险水平QJ水电站社会稳定特征风险0.0423-0.0061-0.1165低风险4 结 论(1)通过大中型水库工程分析和社会稳定风险因素识别,构建了大中型水库社会稳定风险评价指标体系,应用AHP-熵权法对评价指标进行赋权,建立了基于物元可拓理论的大中型水库社会稳定风险评估模型,为保证大中型水库工程建设的社会稳定提供方法支撑㊂(2)采用AHP法与熵权法相结合的方法确定综合权重,分析了评价指标间的相互关联影响以及隶属关系,熵权法弥补了针对评价指标研究资料存在遗漏不足的信息质量的影响,提高了权重确定的准确性㊂(3)采用物元可拓理论用形式化的工具从定性和定量两个角度去研究大中型水库社会稳定风险问题,辩证地反映评价指标的真实状态,科学得出每一个层级的风险等级㊂(4)应用AHP-熵权法和物元可拓理论建立评价模型,对QJ水电站进行社会稳定风险评估,从征地搬迁及补偿㊁经济社会影响㊁环境影响㊁项目组织与施工管理安全和媒体影响5个维度选取了16个评价指标,构建了评价指标体系,通过AHP-熵权法对评价指标进行了综合赋权,并根据物元可拓理论实现了3层指标社会稳定风险的关联度以及风险水平计算㊂根据评估结果显示,QJ水电站社会稳定风险等级为 低风险”,与QJ水电站实际情况一致㊂(5)根据评价指标权重与风险等级,确定大中型水库工程建设风险管控薄弱环节,提出针对性安全措施,为大中型水库社会稳定风险预警提供科学参考,防止因素恶化,确保工程安全,维护社会稳定㊂参考文献:[1] 耿涛,周银珍,粱福庆.水库移民的社会风险及其对策研究[J].人民长江,2005,36(08):57-59.[2] 王鹏飞.水库移民社会稳定风险评估的定量化探求[C]//中国水电工程顾问集团公司.中国水电工程顾问集团公司2011年青年技术论坛论文集.北京:中国水利水电出版社,2012:587-594.[3] 张丹.水利水电工程社会稳定风险的识别与评估[J].中国农村水利水电,2021(10):136-139,144.[4] 陈艳.水库移民风险评估与管理研究[D].南京:河海大学,2005.[5] Saaty T L.A scaling method for priorities in hierarchical structures[J].Journal of mathematical psychology,1977,15(03):234-281.[6] 马砺,刘晗,白磊.基于AHP和熵权法的古建筑火灾风险评估[J].西安科技大学学报,2017,37(04):537-543. [7] 徐轶,蔡耀军,任翔,等.堰塞湖应急处置方案评价方法及决策模型研究[J].水利水电快报,2021,42(12):107-113. [8] Shannon C E.A note on the concept of entropy[J].Bell SystemTech.J,1948,27:379-423.[9] 高金花,高晓珊,廉冀宁,等.基于AHP-熵权法的农业节水技术综合效益评价[J].农机化研究,2019,41(12):58-63. [10] 谢尊贤,李艳艳,吴晓茹,等.基于物元多级可拓模型的档案馆火灾安全风险评价[J].安全与环境学报,2019,19(01):21-28.[11] 章清,王生新,汪鹏飞,等.基于熵权可拓理论的管道坡面水毁危险性评价[J].中国安全科学学报,2017,27(12):110-115.[12] Zongyun Song,Jian Zhang,XInli Xiao,et al.Multi-energycombined peak dispatching system synthetic benefit evaluationbased on variable weight theory and matter-element extensionmodel[J].International Journal of Energy Sector Management,2019,13(03):713-725.[13] 刘斯琦.地方重大决策中的社会稳定风险评估机制研究以F水电站为例[D].南昌:南昌大学,2014. [14] Li X,Zhang L,Zhang R,et al.A semi-quantitative methodolo⁃gy for risk assessment of university chemical laboratory[J].Jour⁃nal of Loss Prevention in the Process Industries,2021,72:104553.[15] 付军明,卢冬生,谢辉,等.基于多层次模糊理论的高速公路社会稳定风险分析研究[J].交通科技,2014(01):143-146.87王黎阳,马凌,王鹏飞,张璐瑶.基于AHP-熵权法与物元可拓理论的大中型水库工程社会稳定风险评估方法研究===============================================。
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Ａｐｒ．２０１０，Ｖｏｌｕｍｅ ４，Ｎｏ．４（Ｓｅｒｉａｌ Ｎｏ．２９） Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＩＳＳＮ １ ９３４－８９３２，ＵＳＡ …Ｈ赫
Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｏｃｉａｌ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｏｎ Ｗａｔｅｒ Ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ｃａｍｅｒｏｎ Ｈｉｇｈｌａｎｄｓ（Ｍａｌａｙｓｉａ）ｂｙ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ Ｆａｃｔｏｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ
Ｋ．Ｗ．Ｔａｎ ａｎｄ Ｍ．Ｂ．Ｍｏｋｈｔａｒ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅｆｏ，Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ａｎｄ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ（ＬＥＳＴＡｍ），Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｋｅｂａｎｇｓａａｎ Ｍａｌａｙｓｉａ，Ｓｅｌａｎｇｏｒ ４３６００。Ｍａｌａｙｓｉａ
Ｒｅｃｅｉｖｅｄ：Ｆｅｂｒｕａｒｙ ２１，２０１０／Ａｃｃｅｐｔｅｄ：Ａｐｒｉｌ １，２０ｌ０／Ｐｕｂｌｉｓｈｅｄ：Ａｐｒｉｌ ２０，２０ｌＯ Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｅａｌｉｎｇ ｗｉｔｈ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｉｓｓｕｅｓ ｒｅｑｕｉｒｅｓ ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ．Ｉｔ ｉｓ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｔｏ ｅｒｅａｔｅ ａ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｖｅ ｐａｒｔｎｅｒｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ａｎｄ ｇｏｖｅｒｎｍｅｎｔ ｔｏｗａｒｄｓ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｕｒｖｅｙ ｉｓ ａｎ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｓｔｅｐ ｔｏ ｇａｔｈｅｒ ｔｈｅ ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｖｉｅｗ ｆｒｏｍ ｌｏｃａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ．Ｈｏｗｅｖｅｒ．ｉｔ ａｌｗａｙｓ ｇｅｎｅｒａｔｅｓ ａ ｌａｒｇｅ ａｎｄ ｃｏｍｐｌｅｘ ｄａｔａｓｅｔ ｔｈａｔ ａｒｅ ｄｉｆｎｃｕｌｔ ｔｏ ｂｅ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｄ ｂｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｅｒ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｉｓ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ．ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ａｎ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｂｉｌｉｔｙ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｅｒ．Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ Ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ Ｆａｃｔｏｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＦＡ）ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ ｏｆ ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｕｒｖｅｙ ｄａｔａｓｅｔ ｂｙ ｒｅｖｅａｌｉｎｇ ｕｎｄｅｒｌｙｉｎｇ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ．Ａ ｔｏｔａｌ ｏｆ １ ０６ ｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔｓ ｗｅｒｅ ｉｎｔｅｒｖｉｅｗｅｄ；ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ ６８ ｍａｌｅ ａｎｄ ３８ ｆｅｍａｌｅ ｒｅｓｐｏｎｄｅｎｔｓ ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｆｉｒｓｔ ａｐｐｌｉｅｄ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｂａｓｉｃ ｓｃｏｒｅ ｆｏｒ ｅａｃｈ ｖａｒｉａｂｌｅ．ａｎｄ ｔｈｅｓｅ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｒｅ ｓｏｉｌ ｅｒｏｓｉｏｎ（６８．９％），ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ（６５．１％１．ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｏｆ ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ（６１．０％），ｗａｔｅｒ ｓｈｏｒｔａｇｅ（５０％），ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｓｏｌｉｄ ｗａｓｔｅ ｐｒｏｂｌｅｍ（４６．２％），ｗａｔｅｒ ｂｏｒｎｅ ｄｉｓｅａｓｅｓ（２３．６％），ｉｌｌｅｇａｌ ｌａｎｄ ｃｌｅａｒｉｎｇ（２１．７％），ｌｅｇａｌ ｌａｎｄ ｃｌｅａｒｉｎｇ（１５．１％），ｕｎｃｏｎｔｒｏｌｌｅｄ ｒｉｖｅｒ ｗａｔｅｒ ａｂｓｔｒａｃｔｉｏｎ ｉｎ ｕｐｓｔｒｅａｍ（５４．７％）），ｐｏｏｒ ｓｏｌｉｄ ｗａｓｔｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ（３４．０％），ｌｏｗ ａｗａｒｅｎｅｓｓ ｏｆ ｌｏｃａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ（６ ｌ－３％），ｈａｐｈａｚａｒｄ ｐｌａｎｎｉｎｇ ａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ（７４．５％）ａｎｄ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｍｉｓｔａｋｅ（３７．Ｏ％１．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＰＦＡ ｒｅｓｕｌｔ，ａ ｔｏｔａｌ ｏｆ ｆｏｕｒ ｒｏｔａｔｅｄ ｆａｃｔｏｒｓ ｗｅｒｅ ｅｘｔｒａｃｔｅｄ，ｒｅｐｒｅｓｅｎｔｉｎｇ ｄｉｆｉｅｒｅｎｔ ａｓｐｅｃｔｓ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｒｅｌａｔｅｄ ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ｃａｍｅｒｏｎ Ｈｉｇｈｌａｎｄｓ．Ｆａｃｔｏｒ １ ２，３ ａｎｄ ４ ｗｅｒｅ ｓｕｍｍａｒｉｓｅｄ ｔｏ ｆｏｕｒ ｔｏｐｉｃｓ ｎａｍｅｌｙ：（１）ｗａｔｅｒ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｉｌｌｅｇａｌ ｓｏｌｉｄ ｗａｓｔｅ ｄｉｓｐｏｓａｌ ａｎｄ ｌｏｗ ａｗａｒｅｎｅｓｓ ｏｆ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ，（２）ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｎｅｇａｔｉｖｅ ｉｍｐａｃｔｓ ｏｎ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｓｕｃｈ ａｓ ｗａｔｅｒ ｓｈｏｒｔａｇｅ ａｎｄ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｄｅｔｅｒｉｏｒａｔｉｏｎ，（３）ｌａｎｄ ｃｌｅａｒｉｎｇ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｌｅａｄｉｎｇ ｔｏ ｓｅｒｉｏｕｓ ｌａｎｄ ｅｒｏｓｉｏｎ（４）ｈｕｍａｎ ｈｅａｌｔｈ ｐｒｏｂｌｅｍ ｄｕｅ ｔｏ ｅ－ｃｏｌｉ ｂａｃｔｅｒｉａｌ ｐｏｌｌｕｔｉｏｎ ａｎｄ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｍｉｓｔａｋｅ ｏｎ ｌａｎｄ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｉｎ Ｃａｍｅｒｏｎ Ｈｉｇｈｌａｎｄｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ，ｐｒｉｎｃｉｐａｌ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ，ｌｏｃａｌ ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ｗａｔｅｒ ｉｓｓｕｅｓ，ｃａｍｅｒｏｎ ｈｉｇｈｌａｎｄｓ １．Ｉｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｗａｔｅｒ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ ＩＳ ｔｈｅ ａｄｍｉｎｉｓｔｒａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｅｃｏｎｏｍｉｃ，ｓｏｃｉａｌ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｔｈａｔ ｉｓ ｉｎ ｐｌａｃｅ ｔｏ ｍａｎａｇｅ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｄｅｌｉｖｅｒｙ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｓｅｒｖｉｃｅｓ， ａｔ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌｅｖｅｌｓ ｏｆ ｓｏｃｉｅｔｙ【１］．Ａｍｏｎｇ ｔｈｅ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｔｏ ｄｅｖｅｌｏｐ ｇｏｏｄ ｗａｔｅｒ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ ａｒｅ ｉｎｃｌｕｓｉｖｅｎｅｓｓ，ａｃｃｏｕｎｔａｂｉｌｉｔｙ，ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ，ｔｒａｎｓｐａｒ— ｅｎｃｙ，ｐｒｅｄｉｃｔａｂｉｌｉｔｙ ａｎｄ ｒｅｓｐｏｎｓｉｖｅｎｅｓｓ［２】．Ｔｈｅｒｅ ａｒｅ
Ｋ．Ｗ．Ｔａｎ（１ ９８０．） ｍａｌｅ，ＭＳｃ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｉｅｌｄｓ：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ａｎｄ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ．Ｅ．ｍａｉｌ：ｗｅｎｇ１０６＠ｙａｈｏｏ．ｅｏｍ． Ｃ０ｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ：Ｍ．Ｂ．Ｍｏｋｈｔａｒ（１９６２一），ｍａｌｅ， ｐｒｏｆｅｓｓｏｒ，Ｐｈ．Ｄ．，ｒｅｓｅａｒｃｈ ｆｉｅｌｄｓ：ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｗａｔｃｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｈｅａｌｔｈ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａＩ ｃｈｅｍｉｓｔｒｙ， ｃｈｅｍｉｃａｌ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ．Ｅ—ｍａｉｌ：ｍａｚｌｉｎ ｕｋｍ．ｍｙ．
ｇｒｏｗｉｎｇ ａｒｇｕｍｅｎｔｓ ｔｈａｔ ｇｏｖｅｒｎａｎｃｅ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｃａｎ ｂｅ ｍｏｒｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｗｉｔｈ ｂｒｏａｄｅｒ ｐｕｂｌｉｃ ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ． Ａｓ ｍｅｎｔｉｏｎｅｄ， ｉｎｃｌｕｓｉｖｅｎｅｓｓ，ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｒａｎｓｐａｒｅｎｃｙ ａｒｅ ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｒｅｑｕｉｒｅｄ ｉｎ ａｃｈｉｅｖｉｎｇ ｇｏｏｄ ｗａｔｅｒ ｇｏｖｅｍａｎｃｅ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｇａｉｎ ｐｕｂｌｉｃ ｐａｒｔｉｃｉｐａｔｉｏｎ， ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ ｔｈｅ ｏｐｉｎｉｏｎ ｆｒｏｍ ｌｏｃａｌ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｉｓ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ａｃｈｉｅｖｅ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ａｎｄ ｓｈｏｕｌｄ ｎｏｔ ｂｅ ｎｅｇｌｅｃｔｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｌａｎｎｉｎｇ ｐｒｏｃｅｓｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｕｒｖｅｙ ａｌｗａｙｓ ｇｅｎｅｒａｔｅｓ ａ ｌａｒｇｅ ｄａｔａ ｓｅｔ．Ｔｈｉｓ ｌａｒｇｅ ａｎｄ ｃｏｍｐｌｅｘ ｓｕｒｖｅｙ ｄａｔａ ｉｓ ｎｏｔ ｅａｓｙ ｔｏ ｂｅ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔｅｄ ａｎｄ ｕｎｄｅｒｓｔｏｏｄ ｂｙ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｅｒ．Ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｏｖｅｒｃｏｍｅ ｔｈｉｓ ｄｉｆｆｉｃｕｌｔｙ，ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ｍｅｔｈｏｄｓ ａｒｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ４６ Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ Ｓｏｃｉａｌ Ｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ ｏｎ Ｗａｔｅｒ Ｉｓｓｕｅｓ ｉｎ Ｃａｍｅｒｏｎ Ｈｉｇｈｌａｎｄｓ ｆＭａｌａｙｓｉａ） ｂｙ Ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ Ｆａｃｔｏｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ
ｄｅｖｅｌｏｐ ａｎ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔａｂｉｌｉｔｙ ｍｏｄｅｌ ｆｏｒ ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｅｒ． Ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＦＡ）ｓｕｃｈ ａｓ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＣＡ）ａｎｄ ｐｒｉｎｃｉｐｌｅ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＰＦＡ） ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｒｅｃｏｇｎｉｚｅｄ ａｓ ｐｏｗｅｒｆｕｌ ｍｅｔｈｏｄｓ ｔｈａｔ ｃｏｕｌｄ ｂｅ ｕｓｅｄ ｔｏ ｒｅｄｕｃｅ ｔｈｅ ｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌｉｔｙ ｏｆ ａ ｄａｔａ ｓｅｔ ｃｏｎｓｉｓｔｉｎｇ ｏｆ ｌａｒｇｅ ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｉｎｔｅｒ—ｒｅｌａｔｅｄ ｖａｒｉａｂｌｅｓ， ｗｈｉｌｅ ｒｅｔａｉｎｉｎｇ ａｓ ｍｕｃｈ ａｓ ｐｏｓｓｉｂｌｅ ｔｈｅ ｖａｒｉａｂｉｌｉｔｙ ｐｒｅｓｅｎｔ ｉｎ ｄａｔａｓｅｔ［３］．Ｔｈｉｓ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ｉｓ ａｃｈｉｅｖｅｄ ｂｙ ｔｒａｎｓｆｏｒｍｉｎｇ ｔｈｅ ｄａｔａ ｓｅｔ ｉｎｔｏ ａ ｎｅｗ ｓｅｔ ｏｆｖａｒｉａｂｌｅ［４］． Ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ ｃｈａｎｇｅ ｂｙ ｄａｔａ ｒｅｄｕｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｒｅ— ｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ｃａｎ ｂｅ ａｐｐｒｏａｃｈｅｄ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｆａｃｔｏｒ ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｉｎ ｐａｓｔ ｙｅａｒｓ，ＦＡ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｕｓｅｄ ａｓ ａｎ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｔｏｏｌ ｆｏｒ ｖａｒｉｏｕｓ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｓｔｕｄｉｅｓ ｉｎｃｌｕｄｉｎｇ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ａｎｄ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｔａｔｉｏｎｓ．Ｏｕｙａｎｇ ａｐｐｌｉｅｄ ＰＣＡ ａｎｄ ＰＦＡ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｎｅｓｓ ｏｆ ｔｈｅ ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ－ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｎｅｔｗｏｒｋ ｉｎ ａ ｒｉｖｅｒ ｗｈｅｒｅ ｔｈｅ ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｖａｒｉａｂｌｅｓ ａｒｅ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｔａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｌｏｗｅｒ Ｓｔ． Ｊｏｈｎｓ Ｒｉｖｅｒ ｉｎ Ｆｌｏｒｉｄａ，ＵＳＡ［５］．Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｓｕｇｇｅｓｔｅｄ ｔｈａｔ Ｆａｃｔｏｒ Ａｎａｌｙｓｉｓ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ａｒｅ ｕｓｅｆｕｌ ｔｏｏｌｓ ｆｏｒ ｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ ｏｆ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｓｔａｔｉｏｎｓ ａｎｄ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ．Ｍｅｎｄｄｉｇｕｃｈｉａ ｅｔ ａ１．ａｐｐｌｉｅｄ ＦＡ ａｎｄ ｃｌｕｓｔｅｒ ａｎａｌｙｓｉｓ（ＣＡ）ｔｏ ｉｄｅｎｔｉｆｙ ｔｈｅ ｆｏｕｒ ｚｏｎｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｇｕａｄａｌｑｕｉｖｉｒ Ｒｉｖｅｒ ｉｎ Ｓｐａｉｎ ｗｉｔｈ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ［６］．ＦＡ ａｎｄ ＣＡ ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｄ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｄａｔａ ｔｈａｔ ｗｅｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｆｒｏｍ ｅａｃｈ ｚｏｎｅ ａｎｄ ｉｄｅｎｔｉｆｉｅｄ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｐｏｌ ｌｕｔｉｏｎ ｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ ｅａｃｈ ｚｏｎｅ． Ｓｉｎｇｈ ｅｔ ａ１．ａｐｐｌｉｅｄ ＰＣＡ，ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ｐａｒｔｉａｌ ｌｅａｓｔ ｓｑｕａｒｅｓ（ＰＬＳ）ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅ ｔｈｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｕｒｆａｃｅ ａｎｄ ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ ｓａｍｐｌｅｓ， ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｏｎ ｇｒｏｕｎｄｗａｔｅｒ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｉｎｆｌｕｅｎｃｅ ｏｆ ｎａｔｕｒａｌ ａｎｄ ａｎｔｈｒｏｐｏｇｅｎｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ＰＣＡ ｃｏｕｌｄ ｎｏｔ ｇｒｏｕｐ ｃｌｅａｒｌｙ ａｎｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｅ ｔｈｅ ｓａｍｐｌｅｓ ｔｙｐｅｓ；ａ ｖｉｓｉｂｌｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓａｍｐｌｅｓ ｏｆ ｔｗｏ ｗａｔｅｒｓｈｅｄｓ ｗａｓ ｏｂｔａｉｎｅｄ ｉｎ ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ［４】．Ａｄｄｉｔｉｏｎａｌｌｙ， ａｃｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ Ｓｈｉｎａ ｅｔ ａ１．，ＦＡ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ ｈａｖｅ ｂｅｅｎ ｕｓｅｄ ｔｏ ｅｓｔｉｍａｔｅ ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ｈｅａｖｙ ｍｅｔａｌ ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ［７】；Ｓｉｍｅｏｎｏｖ ｅｔ ａ１．ａｓｓｅｓｓｅｄ ｔｈｅ ｌａｒｇｅ ｄａｔａ ｍａｔｒｉｘ ｏｆ ｓｕｒｆａｃｅ ｗａｔｅｒ ｑｕａｌｉｔｙ ｉｎ Ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｇｒｅｅｃｅ［８】；Ｔａｕｌｅｒ ｅｔ ａ１．ｉｎｖｅｓｔｉｇａｔｅｄ ｔｈｅ ｍａｊｏｒ ｈｅｒｂｉｃｉｄｅ ｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎｓ ｃａｕｓｉｎｇ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｏｂｓｅｒｖｅｄ ｄａｔａ［９】．Ｔｈｅｓｅ ｓｔｕｄｉｅｓ ｈａｖｅ ｐｒｏｖｉｄｅｄ ｇｏｏｄ ｅｘａｍｐｌｅ ｏｆ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｏｆ ＦＡ． Ｔｈｉｓ ｓｔｕｄｙ ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｄ ｔｈｅ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｏｆＦＡ（ＰＦＡ） ｏｎ ｔｈｅ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｕｒｖｅｙ ｉｎ Ｃａｍｅｒｏｎ Ｈｉｇｈｌａｎｄｓ， Ｍａｌａｙｓｉａ．Ｔｈｅ ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｖｅ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ＰＦＡ ｗｅｒｅ ａｐｐｌｉｅｄ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ｃｏｍｍｕｎｉｔｙ ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｕｒｖｅｙ ｉｎ Ｃａｍｅｒｏｎ Ｈｉｇｈｌａｎｄｓ Ｄｉｓｔｒｉｃｔ．Ｔｈｅ ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅｓ ｗｅｒｅ：（１）ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ａｎｄ ｉｎｔｅｒｐｒｅｔ ｔｈｅ ｏｐｉｎｉｏｎ ｓｕｒｖｅｙ ｄａｔａ（２）ｔｏ ｇｒｏｕｐ ｅａｃｈ ｗａｔｅｒ ｐｒｏｂｌｅｍ ｗｉｔｈ ｉｔｓ ｃａｕｓｅｓ．