江曲圖，丁潔瓊，葉觀瓊*，曾江寧

( 1.浙江大學(xué) 海洋學(xué)院，浙江 舟山 316021；2.自然資源部第二海洋研究所 海洋生態(tài)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， 浙江 杭州310012)

1 引言

黨的十九大以來，我國海洋生態(tài)環(huán)境狀況整體改善，但近岸海域環(huán)境狀況空間差異較大，海域污染問題不容忽視。作為世界上人口最多且處于建設(shè)期的發(fā)展中國家，我國的生產(chǎn)活動(dòng)強(qiáng)度較高，資源消耗較大，陸域及海上的人類生產(chǎn)活動(dòng)不可避免的對海洋生態(tài)環(huán)境造成直接或間接影響，例如人類陸地生活產(chǎn)生的廢水、垃圾隨河流入海，海洋成為了人類活動(dòng)產(chǎn)生的廢液、廢渣的“匯”；漁業(yè)捕撈活動(dòng)及海上開采工程不斷地利用海洋資源為人類生產(chǎn)食物及制造能源和物品，也同時(shí)威脅著海洋資源的儲(chǔ)量及生境的安全；海上航運(yùn)給人們制造便利物流客運(yùn)的同時(shí)也產(chǎn)生了噪音、污染[1]；高強(qiáng)度的工業(yè)生產(chǎn)排放大量溫室氣體加劇全球氣候變暖，導(dǎo)致海表溫度異常、海洋熱容量增加等。近幾十年來，我國海洋生態(tài)系統(tǒng)在人類活動(dòng)和氣候變化的影響下發(fā)生了重大變化，例如1978-2016年，我國近海漁業(yè)捕撈資源呈衰退甚至枯竭之勢，典型海洋生態(tài)系統(tǒng)珊瑚礁、海草床等生境喪失比例達(dá)70%以上[2-4]，海岸帶濕地總喪失率高達(dá)58%左右[5]。如何識(shí)別海域人類活動(dòng)密集度，量化全球氣候變化背景下各種人為活動(dòng)對海域生境的累積影響，是減少海洋環(huán)境污染、緩解用海強(qiáng)度以及確定保護(hù)區(qū)優(yōu)先區(qū)和進(jìn)行有效生態(tài)修復(fù)的前提。2008年，Halpern等[6-7]首次繪制了全球范圍內(nèi)人類活動(dòng)對海洋生態(tài)系統(tǒng)的累積影響空間化分布圖，結(jié)果表明，全球沒有不受到人類活動(dòng)影響的海域，且41%的海域受到強(qiáng)烈程度干擾。該項(xiàng)研究開創(chuàng)了海洋生態(tài)系統(tǒng)累積影響評(píng)估的先河，引起了科學(xué)家對于累積影響空間量化評(píng)估研究的熱潮，其構(gòu)建的生態(tài)系統(tǒng)多尺度空間模型在全球各局部地區(qū)如地中海[8]、波羅的海[9]、加拿大[10]、英國[11]等得到廣泛應(yīng)用。此外Parravicini等[12]開發(fā)的地理空間模型和Knights等[13]構(gòu)建的暴露-效應(yīng)模型也從距離遠(yuǎn)近及人類活動(dòng)壓力的強(qiáng)度、頻率等方面進(jìn)行影響的量化評(píng)估，但目前上述模型的應(yīng)用都不如Halpern等[6-7]的生態(tài)系統(tǒng)多尺度空間模型廣泛。而目前尚未有關(guān)于人類活動(dòng)對我國近海全局海域影響強(qiáng)度定量化的全面研究，因此本文基于生態(tài)系統(tǒng)多尺度空間模型，利用海洋高分辨率時(shí)空數(shù)據(jù)分析各類人為活動(dòng)及氣候因子對我國近岸海域海洋生態(tài)系統(tǒng)的累積影響狀況及程度，最終得到1 km×1 km空間分辨率的累積暴露度及影響度，可直觀了解我國近海人海矛盾現(xiàn)狀，促進(jìn)基于生態(tài)系統(tǒng)的管理政策制定、海洋空間的有效開發(fā)利用以及資源合理配置等。

2 材料與方法

2.1 研究區(qū)域概況

本文研究區(qū)域?yàn)槲覈糠纸懞Ｓ?。具體范圍如圖1所示，該區(qū)域自北向南跨越溫帶、亞熱帶以及熱帶，海洋生態(tài)系統(tǒng)多樣，靠近我國11個(gè)沿海省市及自治區(qū)陸地，人類活動(dòng)最為頻繁且強(qiáng)烈。考慮人類活動(dòng)主要處于近陸海域和各類數(shù)據(jù)的可獲取性，南海海域及臺(tái)灣省海域未納入本研究區(qū)域。

圖1 中國部分近陸海域人類活動(dòng)累積影響研究區(qū)域Fig.1 Study on the cumulative impact of human activities in some coastal seas of China

2.2 研究方法

根據(jù)Halpern等[6-7]和Beauchesne等[10]提出的空間量化模型，本研究通過以下兩個(gè)指標(biāo)來進(jìn)行人類活動(dòng)和氣候變化對于海洋生態(tài)系統(tǒng)累積影響的空間評(píng)估，即累積暴露度（Cumulative Exposure, CE）和累積影響度（Cumulative Impact，CI）。累積暴露度定義為多種壓力因子標(biāo)準(zhǔn)化（0～1）后的協(xié)同作用，即將研究海域劃分成1 km×1 km網(wǎng)格，暴露度即為各網(wǎng)格承載的壓力因子總和。累積影響度定義為各網(wǎng)格承載的壓力因子對其不同生境的影響力總和。前者衡量的是多種壓力的累加總和，后者考慮生境脆弱度下的多重壓力影響度，CE和CI計(jì)算式分別為

式中，Si表示人類活動(dòng)直接或間接的影響因子，即壓力因子（Stressors）；Hj為不同類型海洋生態(tài)系統(tǒng)，即不同海洋生境類型（Habitats）；i和j表示特定類別的壓力因子和海洋生境；m和n分別為海洋生境和壓力因子的總數(shù)目； μi,j為脆弱性矩陣，表示不同壓力因子對不同生境的影響權(quán)重。

基于上述空間化模型，本文搜集了我國近海人類活動(dòng)及氣候變化影響因子的各類高分辨率時(shí)空數(shù)據(jù)及各類生境的分布數(shù)據(jù)，時(shí)間尺度方面盡量選取以2015年為基準(zhǔn)或最新的數(shù)據(jù)集，空間尺度及量級(jí)方面首先以1 km×1 km的研究區(qū)柵格對不同分辨率壓力數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣和掩膜，其次對所有壓力因子進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換，最后基于標(biāo)準(zhǔn)化后的1 km×1 km柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行空間量化分析（圖2）。

圖2 累積影響空間化評(píng)估示意圖Fig.2 The schematic diagram of spatial assessment of cumulative impact

2.3 生態(tài)系統(tǒng)累積影響評(píng)價(jià)指標(biāo)

2.3.1 生態(tài)壓力因子

為量化人類活動(dòng)和氣候變化對海洋生態(tài)系統(tǒng)直接或間接的影響，本文從海洋漁業(yè)、海洋航運(yùn)、陸源及近海、氣候變化4個(gè)方面，選取16個(gè)生態(tài)壓力因子，其空間及時(shí)間分辨率，量化過程和數(shù)據(jù)來源如表1所示。標(biāo)準(zhǔn)化轉(zhuǎn)換前絕大部分各壓力因子數(shù)值分布均呈現(xiàn)右偏分布（圖3），極端高值部分較少，為避免極端值的影響和對中值部分的低估，更好地進(jìn)行比較以及計(jì)算，首先對所有壓力因子均進(jìn)行對數(shù)轉(zhuǎn)換，然后以數(shù)據(jù)分布的99分位數(shù)作為上限值進(jìn)行0～1 標(biāo)準(zhǔn)化[14]。

圖3 16個(gè)生態(tài)壓力因子未轉(zhuǎn)換前數(shù)值分布頻率直方圖Fig.3 Frequency histogram of the numerical distribution of 16 pressure factors before conversion

表1 生態(tài)壓力因子（N=16）描述及數(shù)據(jù)來源Table 1 Description of each stress factor (N=16) and data source

2.3.2 典型海洋生境及脆弱性

我國大陸及海島海岸線綿延3.2×104km，海域遼闊，分布有各類海洋生態(tài)系統(tǒng)（圖4），具有食物供給、氣候調(diào)節(jié)、文化娛樂等多種服務(wù)功能，潛在價(jià)值巨大。本研究基于數(shù)據(jù)的完整性、及時(shí)性、公開性和可獲取性，將承載壓力的主要海洋生態(tài)系統(tǒng)分成9類（表2），分別是：海岸（H1）、潮灘濕地（H2）、紅樹林（H3）、鹽沼地（H4）、海草床（H5）、珊瑚礁（H6）、近岸淺水及底棲生境（H7）、近海表層生境（H8）和近海深層生境（H9）。

表2 海洋生境（N=9）分類及數(shù)據(jù)來源Table 2 Classification and source of various marine habitats (N=9)

生境空間分布的量化過程以1和0表示1 km×1 km網(wǎng)格有和無該類生境，并覆蓋整個(gè)研究區(qū)域。海岸是根據(jù)矢量邊界數(shù)據(jù)向外延得到的；潮灘數(shù)據(jù)來源于https://www.intertidal.app網(wǎng)站；紅樹林、鹽沼地、海草床和珊瑚礁為矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化處理后并以研究區(qū)域邊界進(jìn)行掩膜后的數(shù)據(jù)；近岸淺水及底棲生境、近海表層生境和深層生境根據(jù)ETOPO1數(shù)據(jù)按水深進(jìn)行劃分，各生態(tài)系統(tǒng)具體空間分布如圖4所示，其脆弱性基于前人相關(guān)研究確定權(quán)重矩陣[6-7]（表3）。

表3 不同生境對應(yīng)不同壓力因子的脆弱性矩陣Table 3 Vulnerability matrix corresponding to different stress factors in different habitats

圖4 典型海洋生態(tài)系統(tǒng)空間分布Fig.4 Spatial distribution of typical marine ecosystems

3 結(jié)果

3.1 空間累積暴露度

標(biāo)準(zhǔn)化處理后，根據(jù)公式（1）和公式（2）進(jìn)行暴露度及影響度計(jì)算，得到我國近岸海域總體暴露度空間分布情況（圖5）。如圖所示，累積暴露度總體呈現(xiàn)近岸高于遠(yuǎn)海，并向外海一側(cè)逐步遞減，這與其他地區(qū)的研究結(jié)果也一致[6,10,28]，即近岸海域更加暴露于人類活動(dòng)所帶來的各類壓力，因?yàn)榻逗Ｓ虻娜祟惢顒?dòng)最為頻繁劇烈，而且大部分污染排放口、航運(yùn)捕撈活動(dòng)也多集中于該區(qū)域，但總體來看，平均貢獻(xiàn)度較高的壓力因子為氣候變化（海洋熱浪19.56%、海平面上升19.44%、海洋酸化19.22%）和海洋航運(yùn)（16.79%）。但這并不表明遠(yuǎn)離陸地的海域所受壓力就不大，由圖5a可知，累積暴露度值域?yàn)?.3～12.3，即所有區(qū)域均遭受人類活動(dòng)壓力因子的影響，只是離岸遠(yuǎn)海區(qū)域暴露度相對較小，以自然斷點(diǎn)法將其值域劃分為低暴露（3.3～4.3）、中等暴露（4.3～5.3）、高暴露（5.3～6.6）和極端暴露（6.6～12.3），結(jié)果表明，我國近海分別有6.72%和12.3%的海域處于高暴露和極端暴露水平。從局部區(qū)域看，我國沿海發(fā)達(dá)地區(qū)所在海域如渤海海域、長三角海域、珠三角海域等累積暴露度較高（圖5b至圖5d），其平均暴露度分別為5.06、5.52和4.51（圖5e至圖5g）。長三角海域暴露度水平最高，高值區(qū)域集中于長江出?？诤Ｓ?、浙江省舟山海域以及南部河口和海灣區(qū)域；而對于渤海海域，高值區(qū)域多集中于天津近岸海域、萊州灣、遼東灣等地；珠三角海域相對來說累積暴露度較小，主要是珠江口及近海河口區(qū)域。

圖5 我國近海人類活動(dòng)壓力累積暴露度(a)、渤海海域(b)、長三角海域(c)、珠三角海域(d)的局部放大圖以及其壓力值頻次分布(e-g)Fig.5 Accumulated exposure to pressure from human activities in the coastal seas of China (a), and the Bohai Sea (b), the Changjiang River Delta (c), a partial enlarged view of the Zhujiang River Delta (d), and represent the frequency distribution of pressure values(e-g), respectively

從承受壓力因子數(shù)目來看，所有區(qū)域遭受的壓力因子均大于6種（圖6），且各壓力因子在不同地區(qū)的貢獻(xiàn)度存在空間差異。以渤海、長三角和珠三角海域橫斷面為例，氣候變化因子如海洋熱浪、海洋酸化、海平面上升整體貢獻(xiàn)度最高，約占50%，且對于離岸海域影響度大于近岸海域，隨離岸距離的增大而呈現(xiàn)一定上升趨勢。基于渤海近封閉的空間形狀，整個(gè)區(qū)域各壓力因子貢獻(xiàn)度變化相對不大；而長三角海域在離岸200 km范圍左右所受壓力影響最為頻繁，其中100～200 km時(shí)，赤潮災(zāi)害貢獻(xiàn)度達(dá)到最高，而在150～250 km時(shí)，漁業(yè)捕撈活動(dòng)貢獻(xiàn)度達(dá)到最高，同時(shí)人口密度及營養(yǎng)鹽污染的貢獻(xiàn)度相比于其他地區(qū)非常高；珠三角橫斷面各壓力因子多集中于0～100 km近岸區(qū)域，漁業(yè)捕撈、航運(yùn)、陸源及氣候等壓力因子貢獻(xiàn)相當(dāng)，而大于100 km后則由氣候變化及航運(yùn)壓力因子主導(dǎo)?？傮w而言，近岸海域受各類壓力因子的協(xié)同作用，因此其生態(tài)系統(tǒng)受到的影響狀況更為復(fù)雜，而離岸海域多暴露于航運(yùn)及氣候變化壓力因子的影響。

圖6 我國近海人類活動(dòng)壓力累積影響因子數(shù)量（a）及其對總累積暴露度的貢獻(xiàn)百分比（b-d）Fig.6 The cumulative number of factors affecting the pressure of human activities in the coastal seas of China (a) and their contribution to the total cumulative exposure (b-d)

3.2 空間累積影響度

如圖7所示，累計(jì)影響度得分為4.1～19.4，以自然斷點(diǎn)法將其值域劃分為影響較低（4.1～5.7）、影響中等（5.7～7.7）、影響較高（7.7～10.5）和影響極高（10.5～19.4），結(jié)果表明，我國近海分別有22.8%和7.6%的海域受影響程度較高和極高，約占整個(gè)研究海域的1/3。整體上，我國近岸海域如渤海、山東東部海域、江蘇北部海域、長江口東部海域及珠江口區(qū)域累積影響度較高，海南南部附近海域以及遠(yuǎn)洋區(qū)域累積影響度較低，其中浙江及上海近海區(qū)域影響最為嚴(yán)重，此區(qū)域人口密度非常大，是我國重要的港口水域以及漁業(yè)養(yǎng)殖捕撈區(qū)域，生產(chǎn)活動(dòng)強(qiáng)烈，海洋生態(tài)系統(tǒng)受到嚴(yán)重的影響。對4個(gè)典型壓力因子累積影響強(qiáng)度與離岸距離進(jìn)行分析，從典型區(qū)域橫斷面來看，拖網(wǎng)捕撈壓力因子在3個(gè)區(qū)域影響度表現(xiàn)各異，在長三角海域呈現(xiàn)先增大后減小趨勢，而在珠三角海域呈現(xiàn)線性減小趨勢，在渤海區(qū)域則表現(xiàn)為波動(dòng)性變化趨勢；航運(yùn)壓力因子則均具有倒U型特征，即先增大后減小，其中渤海區(qū)域航運(yùn)影響度最大，珠三角區(qū)域航運(yùn)壓力因子影響度減小幅度相比于其他兩個(gè)區(qū)域較大；而海洋熱浪與營養(yǎng)鹽污染壓力因子變化趨勢正好相反，前者隨離岸距離增加而增大，后者隨離岸距離增加而減小并趨近于零，渤海區(qū)域海洋熱浪影響度較其他區(qū)域高，而長三角海域營養(yǎng)鹽影響度最大。從4類生態(tài)壓力因子影響度分布看，海洋漁業(yè)和陸源近海壓力因子影響度整體集中于近岸海域，尤其是浙江近海和江蘇近岸海域，而海洋航運(yùn)與氣候變化壓力因子則表現(xiàn)為遠(yuǎn)海大于近岸海域，氣候變化因子影響度在我國東南部海域較為強(qiáng)烈（圖8）。

圖7 人類活動(dòng)壓力對我國近海海洋生態(tài)系統(tǒng)的累積影響度（a）和4種特定人類活動(dòng)壓力因子(拖網(wǎng)捕撈、海上航運(yùn)、海洋熱浪及營養(yǎng)鹽污染)的橫斷面圖（b）Fig.7 The cumulative impact of human activity pressure on China’s coastal marine ecosystems (a), and a cross-sectional view of four specific human activity pressure factors (trawling fishing, maritime navigation, ocean heat waves, and nutrient pollution) (b)散點(diǎn)為各網(wǎng)格點(diǎn)得分，各趨勢線為局部加權(quán)回歸擬合線The point is the score of each grid point, and each trend line is the locally weighted regression fitting line

圖8 海洋漁業(yè)（壓力因子數(shù)目為6）、海洋航運(yùn)（壓力因子數(shù)目為2）、陸源及近海（壓力因子數(shù)目為5）及氣候變化（壓力因子數(shù)目為3）累積影響度空間分布Fig.8 Spatial distribution of cumulative influence of marine fisheries (number of pressure factors is 6), ocean shipping (number of pressure factors is 2), land-source and offshore (number of pressure factors is 5), and climate change (number of pressure factors is 3)

4 討論

4.1 人類活動(dòng)和氣候變化多重壓力

本研究首次量化了多重壓力對我國整個(gè)近海海域的影響，并得到了高分辨率的空間分布，其中累積暴露度對多種生態(tài)壓力因子的數(shù)量及強(qiáng)度進(jìn)行空間估計(jì)，而累積影響度以海洋生態(tài)系統(tǒng)的反饋，即以其與生態(tài)壓力因子的作用關(guān)系為視角，綜合分析了不同海洋生態(tài)系統(tǒng)的累積影響。對于海洋生態(tài)系統(tǒng)面臨的多重壓力，我們考慮了漁業(yè)、航運(yùn)、污染排放等直接的人類活動(dòng)，同時(shí)也綜合考慮了氣候變化如海表溫度升高、海洋酸化等的影響，由于在某種程度上，當(dāng)今全球變暖、海平面升高等都是由于人類活動(dòng)（生產(chǎn)生活所產(chǎn)生的溫室氣體排放）所造成的，相當(dāng)于氣候變化也是人類活動(dòng)的一種間接體現(xiàn)形式，同時(shí)氣候變化也會(huì)加劇某些人類活動(dòng)對于生態(tài)系統(tǒng)的影響，多重壓力互相作用并具有復(fù)雜的影響機(jī)制[29]。例如Smale等[30]研究海洋熱浪對于全球生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值的影響時(shí)，利用不包含氣候變化因子的人類活動(dòng)累積影響分布與海洋熱浪進(jìn)行空間疊置分析發(fā)現(xiàn)，過度捕撈及海洋污染等會(huì)加劇海洋熱浪的影響，反之亦然。本文參考各類經(jīng)典區(qū)域案例[10-11]，在累積影響評(píng)估中綜合考慮人類活動(dòng)直接或間接因子（包括典型的氣候變化因子），以獲得更為全面的評(píng)估結(jié)果，但在實(shí)際應(yīng)用中，仍可將兩者區(qū)分開使用。

4.2 重點(diǎn)海域的管理和保護(hù)

我國渤海、長三角和珠三角等重點(diǎn)海域受人類活動(dòng)多重壓力影響最大、壓力因子數(shù)量最多，如何規(guī)范化人類活動(dòng)，達(dá)到合理的制約和保護(hù)，對于我國生態(tài)文明建設(shè)非常重要，也是平衡人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與海洋生態(tài)健康的關(guān)鍵，因此累積影響空間量化評(píng)估在國土空間規(guī)劃和生態(tài)保護(hù)領(lǐng)域具有較大應(yīng)用潛力。例如，F(xiàn)ernandes等[31]利用Marxan軟件與累積影響決策工具相結(jié)合的方法，對葡萄牙海域的優(yōu)先保護(hù)區(qū)進(jìn)行選劃，實(shí)現(xiàn)了科學(xué)化的高效益海域保護(hù)規(guī)劃。我國海域遼闊，累積影響度分布圖提供了綜合性的人海矛盾空間量化結(jié)果，便于直觀了解整個(gè)海域人類活動(dòng)影響狀況，為精細(xì)化管理的政策制定提供科學(xué)支撐。此外，累積暴露度分布圖可用于探測人類活動(dòng)足跡的熱點(diǎn)區(qū)域，例如我國長三角海域漁業(yè)捕撈、航運(yùn)等影響較大，而氣候變化因子在南部珠三角附近海域影響程度較為強(qiáng)烈，且從離岸距離的多重壓力橫截面貢獻(xiàn)度來看，各海域多重壓力影響范圍及數(shù)量均不一致。實(shí)際應(yīng)用中，可根據(jù)不同區(qū)域人類活動(dòng)多重壓力的類型、強(qiáng)度及數(shù)量等，制定綜合高效的生態(tài)系統(tǒng)管理策略和保護(hù)措施[32-33]，另外基于各重點(diǎn)海域的地理特征、生態(tài)狀況、地區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況等，可進(jìn)行高精度時(shí)空數(shù)據(jù)更新，實(shí)現(xiàn)區(qū)域海域的累積影響評(píng)估，或根據(jù)特定管理目標(biāo)進(jìn)行模型重構(gòu)，建立針對特定海洋物種或生境的生態(tài)管理體系。

4.3 空間量化模型的適用性和改進(jìn)

本研究所采用的空間量化模型操作簡單、易于理解，但其作為探索性應(yīng)用研究，在生態(tài)壓力數(shù)據(jù)完整性和匹配度、權(quán)重設(shè)定以及多重壓力疊加關(guān)系等方面仍具有較大的改進(jìn)空間：（1）生態(tài)壓力因子指標(biāo)的完善，本文僅選取了16種代表性生態(tài)壓力因子，而更多的因子未納入考慮，例如，海洋漁業(yè)包括海洋捕撈、海水養(yǎng)殖、遠(yuǎn)洋漁業(yè)，其中我國海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，海水養(yǎng)殖在海洋漁業(yè)的比重近些年來越來越大，是近海非常重要的一種人類活動(dòng)。有研究表明，我國海水養(yǎng)殖是近海海域營養(yǎng)鹽的集中來源，可造成嚴(yán)重的海水富營養(yǎng)化，其營養(yǎng)物輸出量相當(dāng)于河流向海洋的排放量[34]。此外，海上構(gòu)筑物（如鉆井平臺(tái)、風(fēng)電設(shè)施、海底管道及跨海橋梁等）[35]、微塑料、放射性污染等均會(huì)對地方海域造成較大影響，進(jìn)一步完善生態(tài)壓力因子的類別和選取，獲取或生產(chǎn)更多的空間數(shù)據(jù)集可使評(píng)估結(jié)果更為完整和符合實(shí)際狀況；（2）時(shí)空數(shù)據(jù)的匹配度，由于可獲取數(shù)據(jù)的有限性，本研究計(jì)算所用的生態(tài)壓力因子數(shù)據(jù)年份不盡相同，但年際間的壓力因子往往隨時(shí)間存在動(dòng)態(tài)變化，例如由于新冠疫情等不確定性因素，會(huì)導(dǎo)致相鄰年份漁業(yè)捕撈、海上航運(yùn)等存在巨大差異，由此造成結(jié)果誤差較大，未來在數(shù)據(jù)充足的情況下可開展時(shí)間尺度上的累積影響動(dòng)態(tài)評(píng)估。此外，生態(tài)壓力因子的空間分辨率不一致、來源不一，多為遙感或模型預(yù)測結(jié)果，也存在一定誤差，例如漁業(yè)捕撈、海洋熱浪等均是基于遙感數(shù)據(jù)獲取，而海洋污染、赤潮等數(shù)據(jù)是基于點(diǎn)位數(shù)據(jù)模型化預(yù)測得到，海洋酸化及海平面上升壓力因子?xùn)鸥駭?shù)據(jù)的空間分辨率遠(yuǎn)低于其他因子；（3）累加關(guān)系及權(quán)重的優(yōu)化，不同生態(tài)壓力因子之間可能存在協(xié)同、拮抗以及非線性累積效應(yīng)，然而當(dāng)前研究采用的仍是基于不同權(quán)重的線性累加計(jì)算形式。此外，本研究采用的權(quán)重矩陣參考了前人的研究，但實(shí)際上我國現(xiàn)實(shí)情況與其他區(qū)域存在一定差異，不同海域生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性也有所不同。近岸海域生態(tài)系統(tǒng)處于陸海交會(huì)處，受到陸地和海洋的雙重影響，是累積影響度最大的區(qū)域，其生態(tài)系統(tǒng)種類繁多，脆弱性也具有較大空間化差異。因此未來對于多重壓力的非線性累積作用關(guān)系仍需深入研究，同時(shí)進(jìn)一步研究總結(jié)我國不同生態(tài)系統(tǒng)對于不同壓力的反饋機(jī)制、構(gòu)建非線性空間量化模型以及將專家判斷與實(shí)際情況相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)主客觀相結(jié)合的科學(xué)賦權(quán)，使評(píng)估結(jié)果更為準(zhǔn)確。

5 結(jié)論

本文基于空間量化模型，探究了人類活動(dòng)對我國近海海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響，論證了方法的可行性，揭示了我國海域受人類活動(dòng)影響的主要特征是高暴露度區(qū)域集中于近岸的河口海灣區(qū)域，約有6.72%和12.3%的海域處于高暴露和極端暴露水平，長三角地區(qū)累積暴露度得分最高；累積影響度高的地區(qū)集中于浙江、福建沿海以及天津近海、渤海口和珠江口等海域，約有22.8%和7.6%的海域受影響程度較高和極高，約占整個(gè)研究海域的1/3。近岸海域生態(tài)系統(tǒng)主要受陸源污染、漁業(yè)捕撈等壓力因子影響，而離岸海域則主要受氣候變化及海上航運(yùn)等影響，其中氣候變化因子是對海洋生態(tài)系統(tǒng)影響度最為強(qiáng)烈的壓力因子。高分辨率空間分布結(jié)果圖可為海域管理及生態(tài)修復(fù)提供科學(xué)參考，但現(xiàn)階段我國海域高分辨率數(shù)據(jù)的缺失以及各類影響評(píng)估研究的缺乏均會(huì)影響結(jié)果的準(zhǔn)確性。因此，未來我國近海高分辨率、高精度海洋生態(tài)環(huán)境數(shù)據(jù)產(chǎn)品的研發(fā)對于量化人類活動(dòng)對海洋生態(tài)系統(tǒng)的影響非常關(guān)鍵，對于提高空間制圖精度，改善海域空間管理具有重要意義，其中時(shí)間及空間尺度的連續(xù)性數(shù)據(jù)合成或模擬對實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)化評(píng)估與加深時(shí)空關(guān)聯(lián)性研究起到關(guān)鍵性作用。此外，可加強(qiáng)對不同生態(tài)系統(tǒng)的自然稟賦、脆弱性等研究，提供科學(xué)化確權(quán)支撐，人海相互作用的內(nèi)在關(guān)系、耦合度等也有待進(jìn)一步深入研究，以實(shí)現(xiàn)空間量化模型的更新和改進(jìn)，實(shí)際應(yīng)用于海域科學(xué)管理中。