王萬(wàn)香

(朝陽(yáng)縣水土保持局，遼寧 朝陽(yáng) 122000)

0 引 言

一般地，敏感性是指參評(píng)指標(biāo)反映區(qū)域生態(tài)效應(yīng)的能力，科學(xué)分析指標(biāo)敏感性可為修訂參評(píng)指標(biāo)提供指導(dǎo)，并為指標(biāo)的考察及其適用性評(píng)估提供依據(jù)。目前，國(guó)內(nèi)諸多學(xué)者深入探究了指標(biāo)敏感性，如蔡甲冰等以冬小麥缺水問(wèn)題為例，運(yùn)用通經(jīng)分析原理評(píng)價(jià)了指標(biāo)敏感性程度；梁歡歡等將MCDA敏感性分析模塊與OAT方法有機(jī)結(jié)合，通過(guò)改變指標(biāo)權(quán)重驗(yàn)證分析了其賦值準(zhǔn)確性，為決策者風(fēng)險(xiǎn)管理提出有效的防控措施；周同等以綠色建筑為例，對(duì)其評(píng)價(jià)指標(biāo)敏感性利用得分率統(tǒng)計(jì)法進(jìn)行分析，并深入探究了較弱敏感性指標(biāo)的成因及其應(yīng)對(duì)策略；遲國(guó)泰等利用主成分分析法探究了財(cái)務(wù)報(bào)表的指標(biāo)敏感性，在此基礎(chǔ)上提出更加適用的指標(biāo)權(quán)重計(jì)算及指標(biāo)篩選方法；張鵬、劉永杰等對(duì)煤礦突出危險(xiǎn)性和瓦斯突出預(yù)測(cè)性指標(biāo)的敏感性，利用主成分分析法與灰色關(guān)聯(lián)優(yōu)選法進(jìn)行了系統(tǒng)分析[1-6]。然而，現(xiàn)有文獻(xiàn)資料涉及生態(tài)效應(yīng)指標(biāo)敏感性的較少，有關(guān)研究尚處于初期階段。鑒于此，文章對(duì)生態(tài)效應(yīng)指標(biāo)敏感性利用主成分分析法進(jìn)行深入探究，以期為綜合評(píng)價(jià)生態(tài)效益、科學(xué)優(yōu)選參評(píng)指標(biāo)以及合理確定因子權(quán)重提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究方法

充分考慮區(qū)域水土保持特點(diǎn)及其土壤侵蝕類(lèi)型，從多個(gè)方面優(yōu)選出能夠反映生態(tài)效應(yīng)的評(píng)估指標(biāo)，并利用監(jiān)測(cè)站監(jiān)測(cè)、遙感影響及現(xiàn)場(chǎng)采樣等方法確定實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。為更加直觀的描述不同參評(píng)指標(biāo)間的非線性復(fù)雜關(guān)系，擬對(duì)所有數(shù)據(jù)運(yùn)用主成分法降維處理，用不相關(guān)的幾個(gè)少數(shù)綜合變量替代原多維變量，經(jīng)線性組合獲取反映原始數(shù)據(jù)的主成分，這些主成分所攜帶的信息互不重疊，并且能夠包含絕大部分的原始數(shù)據(jù)信息[7]。其基本原理為:設(shè)n個(gè)樣本所包含的指標(biāo)(變量)有p項(xiàng)，從而構(gòu)造p×n階矩陣X，線性組合X1、X2、…、Xp等p個(gè)向量，其表達(dá)式為:

Zi=li1X1+li2X2+Λ+lipXp

(1)

式中:Xi、lij為n維向量與組合系數(shù)；Zi為彼此不相關(guān)的主成分i。對(duì)此，可按以下流程實(shí)現(xiàn)主成分分析:

步驟一:根據(jù)n個(gè)樣本所包含的p項(xiàng)指標(biāo)(變量)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)造p×n階初始矩陣，經(jīng)統(tǒng)一處理確定標(biāo)準(zhǔn)化矩陣。

步驟二:采用相關(guān)系數(shù)構(gòu)造實(shí)對(duì)稱(chēng)矩陣R，并利用公式(2)求解矩陣R的特征向量以及特征值，即:

|R-λiI|=0

(2)

式中:I、λi為矩陣R的單位向量與特征值；然后按照從小到大的次序排列特征值，即0≤λ1≤λ2≤…λp，并求解所有特征值λi所對(duì)應(yīng)的向量ei，其中i=1，2，…，p。

步驟三:累計(jì)方差貢獻(xiàn)率r與主成分貢獻(xiàn)率ωi的計(jì)算式如下:

(3)

(4)

通常情況下，主成分分析保留信息量較大的主成分，即累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為70%-90%的成分，文章保留的前k項(xiàng)主成分的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)90%。

步驟四:文章利用以下公式計(jì)算指標(biāo)敏感性與主成分荷載lij，即:

(5)

(6)

式中:eij為特征向量ej的第j個(gè)數(shù)值；βj為評(píng)價(jià)結(jié)果受參評(píng)指標(biāo)xj的影響程度，βj值越大則參評(píng)指標(biāo)xj的敏感性越高，其重要性也就越大；反之，則參評(píng)指標(biāo)的敏感性越低，對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果的影響越小。

2 實(shí)例應(yīng)用

2.1 流域概況

下洼小流域?qū)俅罅韬铀?，地處E41°20'45"-41°22'06"、119°53'53"-119°56'09"之間，位于朝陽(yáng)縣烏蘭河碩鄉(xiāng)境內(nèi)。該地區(qū)以低山丘陵為主，年均徑流深112mm，年降水量515mm，受地理環(huán)境與季風(fēng)氣候等影響降水量年際變化較大，年內(nèi)分配不均勻且多集中在7、8、9三個(gè)月。小流域總土地面積430.23hm2，其中坡耕地155.86hm2、疏林地91.04hm2、荒地85.28hm2、林地69.18hm2、果園8.58hm2、城鎮(zhèn)居民及工況用地20.29hm2，土壤類(lèi)型以褐土為主，成土母質(zhì)為各類(lèi)母巖風(fēng)化物及紅土層或黃土，包括草甸土、碳酸鹽褐土、淋溶褐土和褐土。流域內(nèi)溝壑縱橫，干溝平均比降為2.50‰，支溝平均比降為10.16‰，溝壑大部分分布于7°以上的坡地，溝壑密度為1.50km/km2。地勢(shì)海拔105-370m，相對(duì)高差265m，在降水沖刷作用下土壤侵蝕問(wèn)題突出。水土流失以中度水蝕為主，侵蝕面積為340.76hm2，其中輕度、中度和強(qiáng)烈侵蝕面積為41.79hm2、285.71hm2、13.26hm2，土壤侵蝕模數(shù)為1989t/km2·a。

根據(jù)小流域土壤侵蝕現(xiàn)狀、地貌形態(tài)特征、自然環(huán)境條件、水保措施配置原則和社會(huì)經(jīng)濟(jì)情況，以實(shí)現(xiàn)糧食安全、興建水保林、恢復(fù)林草植被為重點(diǎn)，綜合治理小流域水土流失。2018年下洼小流域?qū)嵤┑乃４胧┯?采取保土耕作措施減少坡耕地土壤侵蝕危害；實(shí)施水平槽整地等措施改善荒山緩坡立地條件，為恢復(fù)、保護(hù)生態(tài)系統(tǒng)功能奠定基礎(chǔ)；實(shí)行封育治理措施提高疏林地的林草覆蓋率，減少?gòu)搅鳑_刷和土壤侵蝕。通過(guò)在人、畜活動(dòng)頻繁處以及封育治理區(qū)設(shè)置鐵絲圍欄，防止封育治理區(qū)受人、畜的破壞，充分發(fā)揮自然系統(tǒng)的自修復(fù)能力提升小流域的林草覆蓋率。工程建設(shè)規(guī)模:綜合治理面積250hm2，其中經(jīng)濟(jì)林(水平槽)50.00hm2，封育治理工程 91.04hm2，保土耕作 108.96hm2，作業(yè)路4.06km，圍欄2965m。

項(xiàng)目實(shí)施后在拓寬產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、增強(qiáng)農(nóng)業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的同時(shí)，項(xiàng)目的實(shí)施可以更加科學(xué)利用和合理開(kāi)發(fā)自然資源，轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)粗放經(jīng)營(yíng)模式，減少破壞林草資源，為保護(hù)天然林及實(shí)現(xiàn)自然資源的永續(xù)利用奠定基礎(chǔ)。此外，可改變?cè)瓉?lái)的劣質(zhì)地貌，增加工程區(qū)綠化程度，優(yōu)化農(nóng)村生態(tài)環(huán)境、人居環(huán)境和農(nóng)民生活條件，減輕自然災(zāi)害和水、土、肥的流失。項(xiàng)目實(shí)施后有利于提高土地使用價(jià)值、增加生物產(chǎn)量與植被面積，帶動(dòng)農(nóng)林木各項(xiàng)效益和更高層次流域建設(shè)發(fā)展。

2.2 敏感性計(jì)算

結(jié)合流域內(nèi)水土流失成因、水保措施特點(diǎn)、治理工程規(guī)模和土壤侵蝕現(xiàn)狀，選擇代表性指標(biāo)進(jìn)行敏感性分析[8]，各參評(píng)指標(biāo)實(shí)測(cè)值如表1所示。

表1 生態(tài)效應(yīng)指標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)

將所有參評(píng)指標(biāo)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)利用Z-score法標(biāo)準(zhǔn)化處理[9]，其表達(dá)式為:

(6)

表2 參評(píng)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)與主成分分析原理構(gòu)造相關(guān)系數(shù)矩陣，并利用前文所述公式求解特征向量及特征值，然后采用公式(3)、(4)和矩陣特征值，可以求出累計(jì)方差貢獻(xiàn)率如表3所示。

表3 特征向量及累計(jì)方差貢獻(xiàn)率

從表3看出，前2項(xiàng)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)到97.06%，所以選用第一、第二主成分進(jìn)行敏感性分析。將各指標(biāo)敏感性及主成分荷載利用公式(5)、(6)進(jìn)行計(jì)算，如表4所示。

表4 指標(biāo)敏感性與主成分荷載

2.3 結(jié)果與分析

結(jié)合表4計(jì)算結(jié)果，按照熊小到大的次序排列指標(biāo)敏感性為:x5沙塵暴日

因此，該方法較傳統(tǒng)的層次分析法及專(zhuān)家評(píng)分法，能夠更加客觀的確定指標(biāo)權(quán)重，評(píng)價(jià)結(jié)果不受決策者的主觀判斷影響，為小流域生態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)提供科學(xué)指導(dǎo)。在每個(gè)指標(biāo)敏感性計(jì)算時(shí)該方法能夠保證結(jié)果客觀性，可有效解決傳統(tǒng)方法權(quán)重計(jì)算不合理及敏感性較弱的問(wèn)題。根據(jù)生態(tài)效應(yīng)評(píng)價(jià)指標(biāo)敏感性?xún)?yōu)選出適用小流域的參評(píng)因子，通過(guò)監(jiān)測(cè)較高敏感性指標(biāo)預(yù)測(cè)未來(lái)一段時(shí)間變化趨勢(shì)，為決策者制定行之有效的水保方案和治理措施提供指導(dǎo)。

3 結(jié) 論

根據(jù)下洼小流域水保措施特點(diǎn)及其土壤侵蝕現(xiàn)狀，對(duì)其生態(tài)效應(yīng)指標(biāo)敏感性利用主成分分析法進(jìn)行探究，并合理確定所有參評(píng)指標(biāo)的敏感程度，可為小流域水保方案優(yōu)化設(shè)計(jì)以及鑒定其實(shí)施效果提供決策依據(jù)。針對(duì)敏感性較弱的指標(biāo)，還需要進(jìn)一步探究其成因、應(yīng)對(duì)策略，為生態(tài)效應(yīng)總體評(píng)價(jià)中敏感性較弱指標(biāo)的篩選提供依據(jù)。