全 文 ：基于遥感方法的大洋河口湿地环境污染
风险时空动态模糊评价*
孙永光摇 赵冬至**摇 张丰收摇 卫宝泉摇 初佳兰摇 苏摇 岫
(国家海洋环境监测中心海洋遥感室, 辽宁大连 116023)
摘摇 要摇 利用大洋河河口湿地不同历史时期高分辨率影像数据,借助层次分析法、遥感技术
和 GIS空间分析技术,对大洋河河口环境污染风险综合水平进行时空评价,并探讨典型人类
活动对其动态变化的影响.结果表明: 大洋河河口环境污染风险综合水平在 1958—2008 年间
呈上升趋势;在空间分布上,由陆向海环境污染风险综合水平呈下降趋势,并呈带状分布;旅
游开发活动基本不会导致区域环境污染风险的加剧,而人类居住、交通运输和围海养殖会加
剧区域环境污染风险综合水平.研究结论可为河口区域海域使用规划、生态功能区划和污染
物防治提供参考.
关键词摇 大洋河口摇 环境污染风险摇 遥感监测摇 时空评价
文章编号摇 1001-9332(2012)11-3180-07摇 中图分类号摇 P941. 7; X835摇 文献标识码摇 A
Spatiotemporal dynamic fuzzy evaluation of wetland environmental pollution risk in Dayang
estuary of Liaoning Province, Northeast China based on remote sensing. SUN Yong鄄guang,
ZHAO Dong鄄zhi, ZHANG Feng鄄shou, WEI Bao鄄quan, CHU Jia鄄lan, SU Xiu (National Marine
Environmental Monitoring Center, Dalian 116023, Liaoning, China) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2012,
23(11): 3180-3186.
Abstract: Based on the aerial image data of Dayang estuary in 2008, and by virtue of Analytic Hi鄄
erarchy Process (AHP), remote sensing technology, and GIS spatial analysis, a spatiotemporal
evaluation was made on the comprehensive level of wetland environmental pollution risk in Dayang
estuary, with the impacts of typical human activities on the dynamic variation of this comprehensive
level discussed. From 1958 to 2008, the comprehensive level of the environmental pollution risk in
study area presented an increasing trend. Spatially, this comprehensive level declined from land to
ocean, and showed a zonal distribution. Tourism development activities unlikely led to the increase
of the comprehensive level, while human inhabitation, transportation, and aquaculture would exac鄄
erbate the risk of environmental pollution. This study could provide reference for the sea area use
planning, ecological function planning, and pollutants control of estuary region.
Key words: Dayang estuary; environmental pollution risk; remote sensing monitoring; spatiotem鄄
poral evaluation.
*国家 “908冶专项 (908鄄01鄄WY01)和海洋公益性行业科研专项
(200805064,2012418005)资助.
**通讯作者. E鄄mail: dzzhao@ nmemc. gov. cn
2012鄄01鄄17 收稿,2012鄄08鄄17 接受.
摇 摇 环境污染风险监测与评价是防止污染事故、控
制潜在污染的有效手段之一[1-2] . 目前国内外关于
环境风险评价进行了大量的研究工作[3-8],集中于
区域水环境污染风险评价[9]、土壤面源污染风险评
价[10-11]、地下水污染风险评价[12]、土地污染风险评
价[13]、城市重金属污染评价[14]及生态因子污染风
险评价[15]等方面,评价方法多以单一指数模型或者
综合污染指标来评价区域环境污染风险[10],数据主
要以地面实地调查数据为主,从污染因子迁移转化
规律及污染阈值给出风险评价结果. 然而环境风险
评价具有空间复杂性、综合性、模糊性的特点[16],如
何对环境污染风险进行空间评价与监测一直未得到
深入研究.而遥感技术的发展为从区域时空尺度进
行环境污染风险监测与评价提供了可能.
河口湿地作为错综复杂的自然因素和人为因素
共同作用的区域[17],其环境污染风险空间监测与评
应 用 生 态 学 报摇 2012 年 11 月摇 第 23 卷摇 第 11 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Nov. 2012,23(11): 3180-3186
价更显重要.本研究将从遥感监测手段入手,探讨如
何在河口区域尺度上利用遥感技术监测和评价环境
污染风险综合水平.选择大洋河河口作为研究对象,
以 1958 年航摄数据、2008 年 Spot5 影像数据作为数
据源,借助层次分析法( analytic hierarchy process,
AHP)及 GIS空间分析技术,探讨大洋河河口地区环
境污染风险综合水平时空动态监测和评价. 为海域
使用规划与管理政策制定提供决策依据,与以往研
究有所不同的是,本次环境风险评价从污染源危害
性监测和污染对象脆弱性监测入手. 力求探讨:1)
大洋河口环境污染风险时空动态;2)构建环境污染
风险综合水平评价模型;3)典型人类活动与环境污
染风险的空间联系.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区与数据源
1郾 1郾 1 研究区概况 摇 大洋河 (39毅 00忆—39毅 48忆 N,
123毅31忆—123毅43忆 E)源于鞍山市岫岩县,流经丹东
市的凤城和东港市,由东港孤山镇和黄土坎镇入海,
河长 202 km,年均径流量 31伊109 m3 [18] .大洋河河口
主要位于东港市的小甸子、新立、黄土坎、孤山、菩萨
庙、海洋红农场和黄土坎农场区域范围内,面积约为
411 km2,是丹东地区主要的农业生产基地,分布着
面积广阔的水稻田和水产养殖场. 区域内的大孤山
及大鹿岛是具有悠久历史文化的旅游风景区.同时,
发育有典型的芦苇等湿地植被,形成了面积广阔的
河口滨海湿地生态景观.
1郾 1郾 2 遥感数据源摇 数据源为 1958 年和 2008 年两
期航空、Spot5 高分辨率影像,1958 年为航摄数据,
共计获得全覆盖研究区的航摄数据 17 幅,空间分辨
率为 2郾 0 m;2008 年为全彩色 Spot5 高分辨率卫星
合成影像 2 幅,空间分辨率为 5 m(图 1),拍摄时间
为 2008 年相同季节;卫星影像预处理后,采用地面
控制点方法(60 km伊60 km的卫星影像上,平均取 4
行,每行设置 4 ~ 5 个控制点,在重点研究区域适当
增加控制点)进行图像精校正,将几何误差控制在
0郾 5 ~ 1 个像元以内[18] .
1郾 2摇 研究方法
1郾 2郾 1 景观分类 摇 依据河口地区特殊的地理单元,
结合《滨海湿地信息分类体系》 [18],滨海湿地信息可
分为 22 个子类型(表 1).通过目视解译进行矢量信
息的分类提取.在 GIS 9郾 3 支持下,采用人工目视判
读方法,对聚类分类结果进行类型判定和斑块核定.
对复杂类型或疑点区进行标记,对野外校验给予解
图 1摇 大洋河河口位置及 2008 年 Spot5 影像
Fig. 1摇 Geographical location and Spot5 data of Dayang estuary
in 2008郾
决.信息提取完成后进行拓扑查错,获得研究区景观
类型(图 2).
1郾 2郾 2 环境污染风险度评价
1)评价指标体系摇 选择层次分析法(AHP) [19]
对大洋河河口环境污染风险综合水平进行评价. 目
标层为环境污染风险综合水平指数(S),准则层分
为污染危害性和污染对象脆弱性[9] . 指标层按照准
则层进行选择,污染风险危害性指标具体选择:距居
民点距离、距工矿企业距离、距农耕地距离;易污染
对象分为:水环境、潮滩底栖生境、林地、芦苇群落 4
个脆弱性生态因子,具体污染评价指标的分级赋值
见表 2.
摇 摇 2)评价因子权重 摇 评价因子权重主要取决于
各评价因子的重要程度以及指标之间的相互关系,
本文首先利用专家打分法确定两两指标间的重要程
度,进一步获得指标间的重要性判断矩阵,并进行判
断矩阵一致性检验(CR),经检验环境污染风险评价
层 CR 值为 0郾 0010,准则层判断矩阵 CR 分别为
0郾 0386 和 0郾 0359,各层一致性 CR 均小于 0郾 1[19],
满足评价因子总排序一致性要求,借助 Yaahp 软件
最终获得各评价因子权重(表 2).
摇 摇 3)环境污染风险综合评价(S) 摇 根据各指标权
重,本文采用加权求和的方法对大洋河河口地区环
境污染风险综合水平进行评价,环境污染风险综合
水平评价指数(S)计算公式为:
S =移
n
i = 1
viw i (1)
式中:S为环境污染风险综合评价指数;n 为评价因
子数量;vi为第 i 个评价因子赋值;w i为第 i 个评价
因子权重.
181311 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 孙永光等: 基于遥感方法的大洋河口湿地环境污染风险时空动态模糊评价摇 摇 摇 摇 摇
表 1摇 景观类型及编码
Table 1摇 Landscape type and code
类型
Landscape type
含义
Definition
编码
Code
浅海 Neritic sea 低潮 6 m 以外浅海水域 Sea water which was 6 m away from low tidal levels B21
河漫滩 Flood plain 河漫滩、江心洲、沙洲 River flood plain or river islands B112
泥滩 Mud flat 高潮被淹没、低潮裸露的泥滩地 Silt or mud beach submerged at high tide and bared at
low tide
B12401
水下三角洲 Subaqueous delta 水下三角洲 Subaqueous delta B131
潮汐通道 Tidal creek 潮沟 Tidal creeks B12102
芦苇湿地 Reed marsh 芦苇沼泽 March with reed growing on it A13305
河流 River 一、二级永久性河流 1st or 2nd class permanent rivers B121
岛 Island 基岩岛 Rock island B321
水库坑塘 Reservoir 人工水库 Man鄄made reservoir C133
灌排沟渠 Man鄄made penstock 人工水渠, 兼具道路功能 Water channels or penstock, serving sometimes as roads C131
林地 Forest 自然林、人工林、稀疏林 Natural, artificial and scattered forest A211
果园 Orchard 果园 Orchard A214
围海养殖 Captive aquaculture 在浅海区域的圈围养殖区域 Aquacultural water in shallow ocean C232
滩涂养殖 Pond 滩涂鱼、虾、蟹养殖水面 Fishery water or farming pond for fish on mud flat C231
水田 Paddy field 水稻田 Paddy field C11101
旱地 Farm land 旱生作物用地 Farmland grown xerophilous crops C11102
盐田 Salt industry 盐业用地 Brine pan for salt C221
交通用地 Traffic land 主干公路、一般公路、田埂 Main highway, common highway, field ridge C123
居民点 Residential 农村居民地 Suburban areas for residence C121
港口码头 Dock 渔业码头、商贸码头 Ports for fish or trade C212
工矿用地 Industrial land 矿山开采、油气开采、工业企业用地 Refinery, oil pipes, industry and company land C122
旅游基础设施 Tourism infrastructure 旅游设施用地 Infrastructure for tourist C241
图 2摇 大洋河 1958 和 2008 年景观类型
Fig. 2摇 Landscape types of Dayang estuary in 1958 and 2008郾
2摇 结果与分析
2郾 1摇 单因子环境污染风险空间分异特征
环境污染风险单因素空间分布是综合水平空间
分异的基础[20-23] . 以 2008 年单因素环境污染风险
为例,从图 3 可以看出,大洋河口地区污染因子危害
强度呈现带状分布,且从污染危害范围强度上呈现
农耕用地>居民点污染>工矿企业污染,说明大洋河
河口区域仍处于以农耕活动为主,城市化与工业化
水平不高,随着该区域经济的不断发展,其城市化与
工业化污染可能会呈现升高趋势 郾 相对而言,易污
染对象因子能够更多体现区域自然环境的脆弱性状
态,芦苇湿地作为河口湿地重要生态系统其空间脆
弱性呈空间聚集性,相对集中于水鄄陆交汇处,而其
他易污染因子空间分布较为分散,说明不同的易污
染因子脆弱性空间分异存在差异性.
2813 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
表 2摇 评价因子分级及权重
Table 2摇 Level and weight of evaluation factors
分级
Level
不易污染
Difficult to
be polluted
轻易污染
Less difficult
to be polluted
中易污染
Easy to
be polluted
高易污染
Easier to
be polluted
极易污染
Vulnerable
to be polluted
0郾 2 0郾 4 0郾 6 0郾 8 1 wi
污染危害性 A >5000 m 4000 m 3000 m 2000 m <1000 m 0郾 36
Pollution danger B >7500 m 6000 m 4500 m 3000 m <1500 m 0郾 19
C >1000 m 800 m 600 m 400 m <200 m 0郾 13
污染脆弱性 D >1000 m 800 m 600 m 400 m <200 m 0郾 09
Pollution vulnerability E >2500 m 2000 m 1500 m 1000 m <500 m 0郾 03
F >5000 m 4000 m 3000 m 2000 m <1000 m 0郾 05
G >1000 m 800 m 600 m 400 m <200 m 0郾 12
A:距居民点距离 Distance to residential; B:距工矿企业距离 Distance to industrial land; C:距农耕用地距离 Distance to farm land or paddy field; D:
距潮沟距离 Distance to tidal creek; E:距林地距离 Distance to forest; F:距芦苇湿地距离 Distance to reed marsh; G:距水体距离 Distance to sea or
river郾
图 3摇 大洋河 2008 年单因子污染风险评价
Fig. 3摇 Pollution risk levels of single鄄factor in Dayang estuary in 2008郾
A:距居民点距离 Distance to residential; B:距工矿企业距离 Distance to industrial land; C:距农耕用地距离 Distance to farm land or paddy field; D:
距潮沟距离 Distance to tidal creek; E:距林地距离 Distance to forest; F:距芦苇湿地距离 Distance to reed marsh; G:距水体距离 Distance to sea or
river郾
图 4摇 大洋河 1958、2008 年环境污染风险综合水平指数(S)空间分布
Fig. 4摇 Comprehensive level index of environmental pollution risk (S) of Dayang estuary in 1958 and 2008郾
381311 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 孙永光等: 基于遥感方法的大洋河口湿地环境污染风险时空动态模糊评价摇 摇 摇 摇 摇
2郾 2摇 环境污染风险综合水平时空动态
2郾 2郾 1 时序动态摇 大洋河河口环境污染风险综合水
平在 1958—2008 年间呈增加趋势(图 4). 1958 年不
易污染区域占研究区总面积的 46郾 6% ,到 2008 年
下降至 9郾 0% ,不易污染区域面积呈明显减少趋势;
高易污染和极易污染区域 1958 年占研究区总面积
的 10郾 3% , 2008 年则上升到 33郾 4% ;轻易污染面积
增加了 35郾 3% ,而中易污染面积则降低了 20郾 8%
(图 5),这主要是由于研究区中易污染区域在几十
年间随着人类活动强度的增加,逐渐转化为高易污
染和极易污染区域. 从统计数据来看,1958—2008
年环境污染风险总体水平呈上升趋势.
2郾 2郾 2 空间分异特征摇 环境污染风险综合水平空间
分异特征与污染源及污染对象脆弱性空间分布具有
紧密联系.对比不同时期评价结果,研究区呈相似的
规律性,在河口地区,环境污染风险等级由陆向海呈
图 5 摇 大洋河 1958—2008 年环境污染风险综合水平指数
(S)面积
Fig. 5 摇 Areas of comprehensive level index of environmental
pollution risk (S) in Dayang estuary between 1958 and 2008郾
图 6 摇 大洋河 1958—2008 年环境污染风险综合水平指数
(S)动态变化
Fig. 6摇 Dynamics of comprehensive level index of environmental
pollution risk (S) in Dayang estuary during 1958 and 2008郾
变化值=S2008 -S1958 Change value=S2008 -S1958 郾
带状分布,并呈逐渐降低趋势(图 4).进一步将两期
环境污染风险综合水平结果进行叠加运算发现,环
境污染风险指数增加的区域主要分布于向陆区域
(图 6),集中于居民点、交通用地、农业用地及人类
活动开发区域;而在外河口区域基本呈现未变化状
态,而相对环境污染风险综合水平降低的区域主要
集中于旅游基础设施建设区域,说明旅游基础设施
开发活动在一定程度上会降低环境污染风险综合
水平.
2郾 3摇 典型人类活动对环境污染综合水平的影响
环境污染风险综合水平的空间分异与人类活动
密不可分,本文利用空间相关性统计获得典型人类
活动与环境污染风险变化间的相关关系. 选择 4 种
典型人类活动进行评价,包括:人类居住活动、围海
养殖活动、交通活动和旅游开发活动.从相关分析结
果中发现,环境污染风险综合水平指数升高区域除
与旅游开发活动呈正相关外,人类居住活动、围海养
殖和交通用地均与其呈负相关(表 3). 说明旅游开
发活动在一定程度上不会导致环境污染风险程度的
增加,而人类居住活动、围海养殖和交通用地则会导
致环境污染风险程度的升高,空间上距三者越近的
区域其环境污染风险程度越高,主要是由于居民点
污染物排放、围海养殖造成的水体污染及交通用地
导致的面源污染所致.
表 3摇 典型人类活动与环境污染风险综合水平指数的相关
关系
Table 3摇 Correlation of human activities with change value
of comprehensive level index of environmental pollution risk
(S)
H1 H2 H3 H4 Sc
H1 1郾 000 0郾 863** 0郾 938** -0郾 079* -0郾 363**
H2 0郾 863** 1郾 000 0郾 880** 0郾 178** -0郾 272**
H3 0郾 938** 0郾 880** 1郾 000 0郾 010 -0郾 302**
H4 -0郾 079* 0郾 178** 0郾 010 1郾 000 0郾 402**
Sc -0郾 363**-0郾 272** -0郾 302** 0郾 402** 1郾 000
*P<0郾 05; ** P<0郾 01郾 H1:距居民点距离 Distance to residential;
H2:距养殖塘距离 Distance to aquacutural or pond; H3:距交通用地距
离 Distance to traffic land; H4:距旅游基础设施距离 Distance to
tourism infrastructure; Sc:变化值 Change value郾
3摇 讨摇 摇 论
3郾 1摇 环境污染风险遥感时空动态监测
GIS和遥感技术的推广应用促进了国内外区域
污染模型化预测与评价研究工作,并已成为目前区
域污染监测研究的热点[10, 24-26],前人在结合地面调
查的基础上构建区域污染风险预测模型,并取得了
4813 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 23 卷
一定成果,但其污染风险评价尚需依赖于地面调查
数据或污染物排放数据. 本研究尝试通过遥感方式
对区域环境污染风险综合水平进行模糊监测,主要
是针对区域主要环境污染风险源危害性与易污染对
象脆弱性进行遥感监测,虽精度较地面调查低,但可
说明区域污染风险空间分布趋势. 可通过遥感数据
获得历史时期区域环境污染风险分布趋势,形成区
域时空对比,而地面调查数据污染风险监测无法完
成历史数据的重建. 本文对区域污染源危害性与易
污染对象脆弱性进行的空间环境污染风险评价能够
反映单因子污染风险的时空分布状况(图 3),可为
区域生态功能区划、海域使用规划及污染物治理措
施规划提供参考.
3郾 2摇 环境污染风险遥感评价方法
以往环境污染风险评价均在现场调查数据基础
上,利用单因子评价模型和综合评价模型,对某一污
染物或综合污染水平进行评价[24-26],随着遥感技术
的发展,本文从一个全新的角度———不借助于地面
调查数据,主要应用遥感技术,借助高精度影像数
据,结合层次分析法,构建遥感技术的环境污染风险
综合水平评价方法,从遥感监测污染源危害性和易
污染对象脆弱性空间分布入手,评价区域环境污染
风险综合水平.评价结果显示利用该方法能够获得
环境污染风险空间分布趋势,虽精度不如地面调查
数据的预测模型的精度高,但足以在空间上反映环
境污染风险综合水平的分异规律.
3郾 3摇 典型人类活动与环境污染风险的关系
人类活动对区域环境的影响是当今全球变化研
究的主流之一[27],全球环境变化受人类的影响,人
类活动越是改变、支配甚至取代自然生态系统,越会
增加气候变化和环境变化的脆弱性[28] .本研究初步
探讨了典型人类活动与环境污染风险之间的空间相
关性,对不同人类活动方式对环境污染风险的影响
进行了初步分析,在研究中发现,并非人类活动均对
环境具有负面影响,例如,旅游开发活动在一定程度
上不会导致环境污染风险程度的增加,说明人类开
发活动与环境污染之间可持续发展模式的存在,建
立有序开发模式是环境保护和发展的必由之路.
4摇 结摇 摇 语
利用研究区历史时期高分辨率影像 (航空、
Spot5)数据,初步尝试借助遥感和 GIS 技术对大洋
河河口环境污染风险综合水平进行了评价. 结果表
明:1)大洋河河口环境污染风险综合水平在 1958—
2008 年间呈上升趋势;2)空间分布上,由陆向海环
境污染风险综合水平呈下降趋势,并呈带状分布;
3)旅游开发活动在一定程度上不会导致区域环境
污染风险综合水平的加剧,而人类居住活动、交通运
输和围海养殖则会加剧区域环境污染风险综合水
平.以上结论可为河口区域海域使用规划、生态功能
区划和污染物防治措施规划提供参考.
研究过程中也存在一些不足之处:1)单因子环
境污染风险赋值标准未进行深入分析,因可参考文
献有限且尚无统一标准,本文在确定各因子赋值标
准时采用了专家打分法和主观判断法,希望在以后
的研究中,能够更加深入探讨单因子的赋值标准.
2)本文从环境污染源危害性和污染对象脆弱性两
个方面进行了环境风险综合评价,未将土壤湿地参
数、NDVI指数等纳入评价指标体系中去,主要原因
在于利用遥感监测的土壤湿地参数和 NDVI 指数等
生态学参数与污染风险间的联系机理尚不明确. 因
此,在以后的研究中将关注遥感监测的生态学参数
与环境污染风险之间的内在联系,为遥感监测和评
价区域环境污染风险奠定理论基础.
参考文献
[1]摇 Li JB, Huang GH, Zeng GM, et al. An integrated fuzzy
stochastic modeling approach for risk assessment of
groundwater contamination. Journal of Environmental
Management, 2007, 82: 173-188
[2] 摇 Zhu H鄄N (祝慧娜), Yuan X鄄Z (袁兴中), Liang J
(梁摇 婕), et al. An integrated model for assessing the
risk of water environmental pollution based on fuzziness.
China Environmental Science (中国环境科学), 2011,
31(3): 516-521 (in Chinese)
[3]摇 Uricchio VF, Giordano R, Lopez N. A fuzzy knowledge鄄
based decision support system for groundwater pollution
risk evaluation. Journal of Environmental Management,
2004, 73: 189-197
[4]摇 Farkas A, Erratico C, Vigano L. Assessment of the en鄄
vironmental significance of heavy metal pollution in sur鄄
ficial sediments of the River Po. Chemosphere, 2007,
68: 761-768
[5]摇 Ghrefat H, Yusugf N. Assessing Mn, Fe, Cu, Zn and
Cd pollution in bottom sediments of Wadi Al鄄Arab Dam,
Jordan. Chemosphere, 2006, 65: 2114-2121
[6]摇 Li R鄄Z (李如忠), Shi Y (石 摇 勇). Uncertainty as鄄
sessment of heavy metal pollution risk in the estuarine
wetland of Tangxi River in Chaohu Lake. Research of
Environmental Sciences (环境科学研究), 2009, 22
(10): 1156-1163 (in Chinese)
[7] 摇 Li F鄄Y (李凤英), Bi J (毕 摇 军), Qu C鄄S (曲常
胜), et al. Whole鄄process environmental risk assess鄄
ment and management and its application. China Envi鄄
581311 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 孙永光等: 基于遥感方法的大洋河口湿地环境污染风险时空动态模糊评价摇 摇 摇 摇 摇
ronmental Science (中国环境科学), 2010, 30 (6):
858-864 (in Chinese)
[8]摇 Jiang W鄄Y (蒋文燕), Tang Q鄄H (汤庆合), Li H鄄Z
(李怀正), et al. Development of composite environ鄄
ment risk evaluation method for chemical enterprises and
its application. China Environmental Science (中国环境
科学), 2010, 30(1): 133-138 (in Chinese)
[9]摇 Zhu H鄄N (祝慧娜), Yuan X鄄Z (袁兴中), Zeng G鄄M
(曾光明), et al. An integrated fuzzy model based on
interval numbers for assessment of environmental health
risks of water sources. Acta Scientiae Circumstantiae (环
境科学学报), 2009, 29 (7): 1527 - 1533 ( in Chi鄄
nese)
[10]摇 Lei N鄄Z (雷能忠), Huang D鄄P (黄大鹏). Research
on risk assessment of agricultural non鄄point source pollu鄄
tion with GIS. Chinese Agricultural Science Bulletin (中
国农学通报), 2007, 23(12): 381-385 (in Chinese)
[11]摇 Magette WL. Monitoring / / Ritter WF, Shirmohammadi
A, eds. Agricultural Non鄄point Source Pollution. Lon鄄
don: LEWIS Publishers, 2000: 204-327
[12]摇 Ding H鄄T (丁昊天), Yuan X鄄Z (袁兴中), Zeng G鄄M
(曾光明). Health risk assessment from heavy metals in
groundwater of Changsha鄄Zhuzhou鄄Xiangtan district
based on fuzzy theory. Research of Environmental Sci鄄
ences (环境科学研究), 2009, 22(11): 1323 -1328
(in Chinese)
[13]摇 Xie H鄄L (谢花林), Li X鄄B (李秀彬). Spatial assess鄄
ment and zoning regulations of ecological importance
based on GIS for rural habitation in Changgang Town,
Xinguo County. Acta Ecologica Sinica (生态学报),
2011, 31(1): 230-238 (in Chinese)
[14]摇 Gao J鄄J (高继军), Zhang L鄄P (张力平), Huang S鄄B
(黄圣彪). Preliminary health risk assessment of heavy
metals in drinking waters in Beijing. Environmental Sci鄄
ence (环境科学), 2004, 25(2): 47-50 (in Chinese)
[15]摇 Steinemann A. Rethinking human health impact assess鄄
ment. Environmental Impact Assessment Review, 2000,
20: 627-645
[16]摇 Hamed MM. Stochastic modeling concepts in groundwa鄄
ter and risk assessment: Potential application to marine
problems. Spill Science and Technology Bulletin, 2000,
6: 125-132
[17]摇 Sun Y鄄G (孙永光), Li X鄄Z (李秀珍), Guo W鄄Y (郭
文永), et al. Contribution rates of landscape driving
factors in coastal reclamation zone based on CLUE鄄S
model validation. Chinese Journal of Applied Ecology
(应用生态学报), 2011, 22(9): 2391-2398 (in Chi鄄
nese)
[18]摇 Wu T (吴摇 涛), Zhao D鄄Z (赵冬至), Zhang F鄄S (张
丰收), et al. Changes of wetland landscape pattern in
Dayang River estuary based on high鄄resolution remote
sensing image. Chinese Journal of Applied Ecology (应
用生态学报), 2011, 22 (7): 1833 - 1840 ( in Chi鄄
nese)
[19]摇 Xu S鄄B (许树柏). Analytic Hierarchy Process. Tian鄄
jin: Tianjin University Press, 1998 (in Chinese)
[20]摇 Yan L (颜摇 磊), Xu X鄄G (许学工), Xie Z鄄L (谢正
磊), et al. Integrated assessment on ecological sensitiv鄄
ity for Beijing. Acta Ecologica Sinica (生态学报),
2009, 29(6): 3117-3125 (in Chinese)
[21]摇 Liu J鄄C (刘建昌), Yan Y (严 摇 岩), Liu F (刘 摇
峰), et al. Risk assessment and safety evaluation using
system normative indexes integration method for non鄄
point source pollution on watershed scale. Environmental
Science (环境科学), 2008, 29(3): 599-606 (in Chi鄄
nese)
[22]摇 Khan FI, Husain T. Risk assessment and safety evalua鄄
tion using probabilistic fault tree analysis. Human and
Ecological Risk Assessment, 2001, 7: 1909-1927
[23]摇 Ouyang Z鄄Y (欧阳志云), Wang X鄄K (王效科), Miao
H (苗 摇 鸿). China爷 s eco鄄environmental sensitivity
and its spatial heterogeneity. Acta Ecologica Sinica (生
态学报), 2000, 20(1): 9-12 (in Chinese)
[24]摇 Mohammed H, Yohannes F, Zeleke G. Validation of
agricultural non鄄point source (AGNPS) pollution model
in Kori watershed, South Wollo, Ethiopia. International
Journal of Applied Earth Observation and Geoinforma鄄
tion, 2004, 6: 97-109
[25]摇 Corwin DL, Logue K. Modeling non鄄point source pollu鄄
tion in Vadose zone with GIS. Environmental Science
and Technology, 1997, 8: 2157-2175
[26]摇 Mitchel JK, Engel BA, Srinivasan R, et al. Validation
of AGNPS for small watersheds using an integrated AG鄄
NPS / GIS system. Journal of the American Water Re鄄
sources Association, 1993, 29: 833-842
[27]摇 Cai Y鄄L (蔡运龙), Lu D鄄D (陆大道), Zhou Y鄄X (周
一星), et al. Chinese progress and international trends
of geography. Acta Geographica Sinica (地理学报),
2004, 59(6): 803-810 (in Chinese)
[28]摇 Song C鄄Q (宋长青), Leng S鄄Y (冷疏影), L俟 K鄄J
(吕克解). The subject position and role of geography
in global change study. Advances in Earth Science (地球
科学进展), 2000, 15(3): 318-320 (in Chinese)
作者简介 摇 孙永光,男,1979 年生,博士,助理研究员. 主要
从事湿地生态系统、海岸带生态遥感研究, 发表论文 15 篇.
E鄄mail: ygsun@ nmemc. gov. cn
责任编辑摇 肖摇 红
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