全 文 ：
摇 摇 摇 摇 摇 生 态 学 报
摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 (SHENGTAI XUEBAO)
摇 摇 第 33 卷 第 6 期摇 摇 2013 年 3 月摇 (半月刊)
目摇 摇 次
专论与综述
基于遥感技术的森林健康研究综述 高广磊,信忠保,丁国栋,等 (1675)…………………………………………
Agent农业土地变化模型研究进展 余强毅,吴文斌,杨摇 鹏,等 (1690)…………………………………………
个体与基础生态
辽东湾北部近海沙蜇的动态分布 王摇 彬,秦宇博,董摇 婧,等 (1701)……………………………………………
口虾蛄 proPO基因全长 cDNA的克隆与组织表达 刘海映,刘连为,姜玉声,等 (1713)…………………………
中缅树鼩头骨及下臼齿几何形态与环境的关系 朱万龙,贾摇 婷,黄春梅,等 (1721)……………………………
亚热带 3 种树种凋落叶厚度对其分解速率及酶活性的影响 季晓燕,江摇 洪,洪江华,等 (1731)………………
浙北地区常见绿化树种光合固碳特征 张摇 娇,施拥军,朱月清,等 (1740)………………………………………
两种高质牧草不同生育期光合生理日变化及光响应特征 郭春燕,李晋川,岳建英,等 (1751)…………………
基于 WOFOST作物生长模型的冬小麦干旱影响评估技术 张建平,赵艳霞,王春乙,等 (1762)………………
基于线粒体 DNA控制区的斑翅草螽不同地理种群遗传分化研究 周志军,尚摇 娜,刘摇 静,等 (1770)………
圈养尖吻蝮雌体大小、窝卵数和卵大小之间的关系 胡明行,谭群英,杨道德 (1778)……………………………
应用寄生蜂和不育雄虫防控田间橘小实蝇 郑思宁,黄居昌,叶光禄,等 (1784)…………………………………
青蒿素对外生菌根真菌化感效应 李摇 倩,袁摇 玲,王明霞,等 (1791)……………………………………………
种群、群落和生态系统
海湾生态系统健康评价方法构建及在大亚湾的应用 李纯厚,林摇 琳,徐姗楠,等 (1798)………………………
上升流和水团对浙江中部近海浮游动物生态类群分布的影响 孙鲁峰,柯摇 昶,徐兆礼,等 (1811)……………
半干旱区生态恢复关键生态系统识别———以内蒙古自治区和林县为例
彭摇 羽,高摇 英,冯金朝,等 (1822)
…………………………………………
……………………………………………………………………………
太岳山油松人工林土壤呼吸对强降雨的响应 金冠一,赵秀海,康峰峰,等 (1832)………………………………
重庆酸雨区马尾松林凋落物特征及对干旱胁迫的响应 王轶浩,王彦辉,于澎涛,等 (1842)……………………
景观、区域和全球生态
城市典型水域景观的热环境效应 岳文泽,徐丽华 (1852)…………………………………………………………
外来树种桉树引种的景观生态安全格局 赵筱青,和春兰 (1860)…………………………………………………
基于耕地生态足迹的重庆市耕地生态承载力供需平衡研究 施开放,刁承泰,孙秀锋,等 (1872)………………
大气 CO2 浓度升高对稻田根际土壤甲烷氧化细菌丰度的影响 严摇 陈,许摇 静,钟文辉,等 (1881)…………
资源与产业生态
基于可变模糊识别模型的海水环境质量评价 柯丽娜,王权明,孙新国,等 (1889)………………………………
亚热带养殖海湾皱瘤海鞘生物沉积的现场研究 闫家国,齐占会,田梓杨,等 (1900)……………………………
黄土高原典型苹果园地深层土壤氮磷钾养分含量与分布特征 张丽娜,李摇 军,范摇 鹏,等 (1907)……………
旱作农田不同耕作土壤呼吸及其对水热因子的响应 张丁辰,蔡典雄,代摇 快,等 (1916)………………………
商洛低山丘陵区农林复合生态系统中大豆与丹参的光合生理特性 彭晓邦,张硕新 (1926)……………………
外源油菜素内酯对镉胁迫下菊芋幼苗光合作用及镉富集的调控效应 高会玲,刘金隆,郑青松,等 (1935)……
基于侧柏液流的测定对 Granier原始公式系数进行校正 刘庆新,孟摇 平,张劲松,等 (1944)…………………
研究简报
湿地自然保护区保护价值评价方法 孙摇 锐,崔国发,雷摇 霆,等 (1952)…………………………………………
干热河谷印楝和大叶相思人工林根系生物量及其分布特征 高成杰,唐国勇,李摇 昆,等 (1964)………………
海滨沙滩单叶蔓荆对沙埋的生理响应特征 周瑞莲,王摇 进,杨淑琴,等 (1973)…………………………………
宁夏贺兰山、六盘山典型森林类型土壤主要肥力特征 姜摇 林,耿增超,张摇 雯,等 (1982)……………………
学术争鸣
小兴安岭十种典型森林群落凋落物生物量及其动态变化 侯玲玲,毛子军,孙摇 涛,等 (1994)…………………
中国生态学学会 2013 年学术年会征稿通知 (2002)………………………………………………………………
第七届现代生态学讲座、第四届国际青年生态学者论坛通知 (玉)………………………………………………
中、美生态学会联合招聘国际期刊主编 (印)………………………………………………………………………
期刊基本参数:CN 11鄄2031 / Q*1981*m*16*328*zh*P* ￥ 90郾 00*1510*34*
室室室室室室室室室室室室室室
2013鄄03
封面图说: 亭亭玉立的白桦树———白桦为落叶乔木,可高达 25m,胸径 50cm。 其树冠呈卵圆形,树皮白色,纸状分层剥离;叶三
角状、卵形或菱状卵形;花单性,雌雄同株。 白桦树喜光,耐严寒,对土壤适应性强,喜酸性土,沼泽地、干燥阳坡及湿
润阴坡都能生长。 常与红松、落叶松、山杨、蒙古栎混生。 白桦的天然更新好,生长较快,萌芽强,在人为的采伐迹地
或火灾、风灾等自然损毁的迹地里,往往由白桦首先进入,为先锋树种,而形成白桦次生林。 白桦分布甚广,我国大、
小兴安岭及长白山均有成片纯林,在华北平原和黄土高原山区、西南山地亦为阔叶落叶林及针叶阔叶混交林中的常
见树种。
彩图及图说提供: 陈建伟教授摇 北京林业大学摇 E鄄mail: cites. chenjw@ 163. com
第 33 卷第 6 期
2013 年 3 月
生 态 学 报
ACTA ECOLOGICA SINICA
Vol. 33,No. 6
Mar. ,2013
http: / / www. ecologica. cn
基金项目:国家 908 专项(LN鄄908鄄02鄄04); 教育部人文社会科学研究项目(11YJC630202)
收稿日期:2012鄄03鄄25; 摇 摇 修订日期:2013鄄01鄄14
*通讯作者 Corresponding author. E鄄mail: qmwang@ nmemc. gov. cn
DOI: 10. 5846 / stxb201208251203
柯丽娜,王权明,孙新国,孙才志,周惠成,王方雄.基于可变模糊识别模型的海水环境质量评价.生态学报,2013,33(6):1889鄄1899.
Ke L N, Wang Q M,Sun X G, Sun C Z, Zhou H C, Wang F X. The seawater environment quality evaluation research base on variable fuzzy pattern
recognition model. Acta Ecologica Sinica,2013,33(6):1889鄄1899.
基于可变模糊识别模型的海水环境质量评价
柯丽娜1,2,王权明3,*,孙新国2,孙才志1,周惠成2,王方雄1
(1. 辽宁省自然地理与空间信息科学重点实验室,大连摇 116029;2. 大连理工大学水利工程学院, 大连摇 116024;
3. 国家海洋环境监测中心, 大连摇 116023)
摘要: 海水环境质量评价可以视为是一个具有确定性的评价指标和评价标准与具有不确定性的评价因子及其含量变化相结合
的分析过程,各评价指标含量具有中介过渡性,构建了基于可变模糊集合理论的海水环境质量评价方法(简称“VFEM冶),并以
莱州湾海水水质为研究对象,应用提出的可变模糊评价模型对该区域海水水质状况进行评价,实例应用表明,该模型通过可变
模型参数变化(a, p),以线性模型与非线性模型相结合,将最后稳定结果作为海洋水质环境的最后评价结果,从而确定水质评
价等级,评价结果更为可信,同时该模型通过级别特征值精确区分各水质采样点的水质优劣,对各水质采样点的水质级别有更
准确的定位,为海水环境质量综合评价提供了一种合理而适用的方法。
关键词:可变模糊识别; 海水环境质量; 模型; 莱州湾
The seawater environment quality evaluation research base on variable fuzzy
pattern recognition model
KE Lina1,2, WANG Quanming3,*,SUN Xinguo2, SUN Caizhi1, ZHOU Huicheng2, WANG Fangxiong1
1 Liaoning Key Laboratory of Physical Geography and Geomatics,Dalian 116029, China
2 School of Hydraulic Engineering Dalian University of Technology, Dalian 116024,china
3 National Marine Environment Monitoring Center, Dalian 116023, China
Abstract: With the development of marine economy industries, huge quantity of sewage with only preliminary treatment is
disposed into the nearby coastal areas and has deteriorated the water quality of the near coastal region. Seawater quality has
received increasing scientific attention. Seawater environment quality evaluation is the process of analyzing combinations of
certain evaluation indexes and evaluation criteria with the uncertain valuation factors and changes in their content, which is
a complicated and uncertain system with coupled multifactor and multilevel effects. In this paper, the variable fuzzy model
method is introduced for the comprehensive evaluation of seawater environment quality, a seawater environment quality
assessment model based on multi鄄objective variable fuzzy set theory (VFEM)was developed. The water quality status of
Laizhou Bay of China was quantitatively studied, the results indicated that VFEM is a promising tool for evaluating the
seawater quality status,which can perform well and accurately evaluate the comprehensive status of the seawater environment
quality through the change of variable model parameters (a, p),combining the linear models and nonlinear models, taking
the stable result as the final evaluation of the seawater quality, and determine the level of water quality evaluation.
Therefore, the evaluation result is more reliable than other modeled results. In addition, the assessment model of seawater
environment quality based on multi鄄objective variable fuzzy set theory can accurately classify the water quality of the
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sampling points to rank the water quality grade of every sampling point more precisely. This approach can also provide new
concepts and means of improving and perfecting the study of seawater environment quality evaluations.
Key Words: unity of opposite;variable fuzzy recognition;seawater environment quality;model
随着海洋经济产业的迅速发展,沿海各市对海洋开发利用的程度越来越高,各种港口泊位、人工岛、防波
堤和围填海等涉海、用海工程建设项目越来越多,排入海中的污染物逐年增加,营养化趋势日益加剧,赤潮频
繁发生,许多经济鱼类消失,使海水养殖业遭受巨大损失,海水水质成为人们普遍关注的焦点。 自上世纪 50
年代以来,国内外学者对水体环境质量进行了深入的研究,各类水质监测评价方法逐步建立与规范。 以文
献[1]为代表的国外学者探讨了水质评价模型的不确定性,文献[2]介绍了美国水质标准的发展过程,文献[3]采
用主成分分析法借助地理信息系统对海湾地区环境质量进行了评价;文献[4鄄6]从空间上对水质进行评价研
究,文献[7鄄8]从生态系统角度对水质评价进行研究。 文献[9鄄10]分别对近海水质从颗粒有机碳分布到富营养化
等方面进行评价研究,文献[11鄄16]等国内学者分别用单因子评价法、BP 人工神经网络、“三元法冶、模糊综合、灰
色聚类法和基于支持向量机理论法等方法对不同区域海水水质进行评价。 总体来看,这些模型和方法各有优
缺点。 单因子评价法[11]过分强调个别受污染较重因子的影响,使综合评价结果往往过保护;BP 神经网络
法[12]通过训练误差反馈反复修改网络权重,虽然一定程度上避免了评价者的主观影响,但往往导致花费时间
多、收敛速度慢,且容易导致产生很多局部最小点;灰色聚类法在权重确定上过度依赖于不同级别的评价标
准[15];主成分分析法[3,17]本质上是一种排序评价方法,但在特征向量的选取上往往存有争议。 海水水质评价
可以视为是一个具有确定性的评价指标和评价标准与具有不确定性的评价因子及其含量变化相结合的分析
过程,各评价指标含量具有中介过渡性,属于模糊概念,传统的大多数水质评价方法往往将评价标准或参照标
准处理成点的形式存在一定的不足,目前,在实践工作中,模糊综合评价法的应用日益广泛,它解决了经典数
学模型中只能以“非此即彼冶来描述确定性问题的局限,采用“亦此亦彼冶的模糊集合理论来描述非确定性问
题[18]。 但模糊综合评判法[14,19鄄22]在评价过程中存在一定的不确定性,且模型难以自我调整与自我验证。 因
此,为了科学地对海水水质进行评价,本文提出了基于可变模糊集合理论[23鄄25]的海水水质评价方法(以下简
称“VFEM冶),该方法通过变化模型及其参数,能够合理地确定样本指标对各级指标标准区间的相对隶属度和
相对隶属函数,有效地解决环境评价中边界模糊及监测误差对评价结果的影响问题[19]。 本文将以莱州湾海
水水质为研究对象,应用提出的 VFEM模型对该区域海水水质状况进行评价,合理确定海水水质评价样本的
水质等级,提高样本等级评价的可信度,为海水环境质量综合评价提供了一种合理而适用的方法。
1摇 模型与方法
1. 1摇 可变模糊集定理简介
20 世纪 90 年代,陈守煜[23]在札德模糊集合的基础上提出相对隶属度概念,建立工程模糊集。 设论域 U
中任意元素 u的对立模糊概念(事物、现象)或对立的基本模糊属性以
～
A与
～
Ac 表示。 在连续统区间[1,0](对
～
A )与[0,1](对
～
Ac )的任一点上,对立基本模糊属性的相对隶属度分别为 滋
～A
(u) 、 滋Ac(u) ,且:
滋
～A
(u) + 滋Ac(u) = 1 (1)
其中:0臆 滋
～A
(u) 臆1,0臆 滋Ac(u) 臆1。
令:
A
抑
= {u,滋
～
A(u),滋Ac(u) | u 沂 U} (2)
A
抑
称为 u的对立模糊集。 左端点:P1: 滋～A
(u) = 1, 滋Ac(u) = 0;右端点 Pr: 滋～A
(u) = 0, 滋Ac(u) = 1(图 1 所
示)。 在连续统区间左、右端点 P1 与 Pr 之间必存在确定的中介点 Pm,该点的对立模糊概念(事物、现象)或对
立基本模糊属性的相对隶属度相等:
滋
～A
(u) = 滋Ac(u) = 0. 5 (3)
0981 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33 卷摇
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Pm 为对立统一矛盾性质的转化点,则在 P1寅Pm 区间: 滋～A
(u) > 滋Ac(u) ;在 Pm寅Pr 区间, 滋～A
(u) < 滋Ac(u) 。
图 1摇 对立模糊集 A
抑
示意图
Fig. 1摇 Schematic diagram of opposite fuzzy sets
1. 2摇 基于可变模糊识别模型的海水环境质量评价方法(VFEM)
根据可变模糊集的概念和可变模糊识别模型[23]的原理,结合海水水质评价标准建立基于可变模糊识别
模型的海水环境质量评价方法。
1. 2. 1摇 指标数据规格化处理
参考《中华人民共和国海水水质标准》(GB 3097—1997),将海水水质分为五类:玉类海水、域类海水、芋
类海水、郁类海水、劣郁类海水,第玉、域、芋、郁类海水分别为 GB3097—1997 中的前四类海水,超过郁类的定
为劣郁类海水,各水质评价指标标准浓度或物理特征见《中华人民共和国海水水质标准》(GB 3097—1997)。
设有待识别的 n个海水水质评价样本集,依据 m个海水水质指标 i(根据研究区海域污染现状从《中华人
民共和国海水水质标准》(GB 3097—1997)选择主要评价因子)的特征值,按 h(h = 1,2,…,5)个级别的指标
标准对评价样本进行识别,其指标特征值与指标标准值分别为 X和 Y。 对指标进行规格化处理:
rij =
0 xij逸yi5(递增型),xij臆yi5(递减型)
yi5-xij
yi5-yi1
递增型或递减型
1 xij逸yi5(递增型),xij臆yi5(递减型
ì
î
í
ï
ïï
ï
ïï )
(4)
sih =
0 yi5 = yih
yi5 - yij
yi5 - yi1
递增型或递减型
1 yi1 = y
ì
î
í
ï
ïï
ï
ïï
ih
(5)
式中,rij 为海水水质评价样本 j指标 i特征值对评价级别的相对隶属度;yi1,yih,yi5 分别为指标 i的 1 级、h级、
5 级海水水质标准特征值;sih 为级别 h指标 i标准特征值 yih 的规格化数。
1. 2. 2摇 对象 u对级别 h的综合相对隶属度
设 n个海水水质评价样本集依据 m个指标、h(h = 1,2,…,5)个级别的海水水质等级标准模式的特征值
矩阵( rij)进行识别,得到评价对象指标 i的特征值对各个级别 h的指标相对隶属度矩阵为:
U = (uhj) 摇 h=1,2,…,5;j=1,2,…,n (6)
满足条件
移
5
h = 1
uhj = 1 , 0 臆 uhj 臆1 ,移
n
j = 1
uhj > 0 (7)
为求解最优模糊矩阵。 构造目标函数为:全体对象对于各标准模式间的加权广义距离平方和最小,即:
min F(uhj }){ =移
n
j = 1
min 移
5
h = 1
u2hj 移
m
i = 1
(w ij rij - sih )[ ]p
琢
{ }p (8)
构造拉格朗日函数,最终求得样本对于 h级评价标准的最优相对隶属度模糊识别理论模型为:
1981摇 6 期 摇 摇 摇 柯丽娜摇 等:基于可变模糊识别模型的海水环境质量评价 摇
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uhj =
0 h < a j 或 h > b j
1
移
b j
k = aj
移
m
i = 1
w ij( rij - sih[ ])
移
m
i = 1
w ij( rij - sik[ ]) p
ì
î
í
ïï
ïï
ü
þ
ý
ïï
ïï
p 琢p
a j 臆 h 臆 b j,dhj 屹0
1 dhj =
ì
î
í
ï
ï
ï
ïï
ï
ï
ï
ïï 0
(9)
式中, h为级别,h=1,2,…,5; a j为决策 j的级别下限值; b j为决策 j的级别上限值; dhj为决策 j与级别 h之间
差异的广义权距离;其余符号同前。
通常情况下, 琢和 p可有以下 4 种搭配:
琢 = 1,p = 1; 琢 = 1,p = 2; 琢 = 2,p = 1; 琢 = 2,p = 2
(1) 琢 = 1,p = 1
uhj = (dhj·z j)
-1 (10)
其中 dhj =移
m
i = 1
w ij( rij - sih[ ]) z j =移
b j
h = aj
(dhj)
-1 (11)
(2) 琢 = 1,p = 2
dhj = 移
m
i = 1
w ij( rij - sih[ ]){ }2
1
2 (12)
uhj 、 z j 同式(10)、(11)。
(3) 琢 = 2,p = 1
dhj = 移
m
i = 1
w ij( rij - sih[ ]{ })
2
(13)
(4) 琢 = 2,p = 2
dhj =移
m
i = 1
w ij( rij - sih[ ]) 2 (14)
其中,a=1,p=1,式(11)表现为线性相关;a=1,p=2、a=2,p=1、a=2,p=2,式(12)、(13)、(14)表现为非
线性相关,其中式(14)为式(12)的二次函数,因此其收敛或夸张的作用更为剧烈,表现为强非线性相关。 具
体在实际工作中,根据评价对象的特点,选择合适的评价模型:当评价对象间表现为弱非线性时,采用公式
(11);表现为一般线性相关时,采用公式(12)或公式(13);表现为强线性相关时,采用公式(14);当非线性程
度难以确定时,采用公式(11)、(12)、(13)、(14)的平均值。
1. 2. 3摇 级别特征值计算
在模糊概念分级条件下,用最大隶属原则对级别归属进行识别,容易导致最后评价结果的错判,应用文
献[26]提出的级别特征值公式,充分表达 h与 uhj 分布列的整体特征,利用级别变量 h 隶属于各等级的相对隶
属度信息,作为可变模糊集理论判断、识别、决策的准则。
H(u) =移
5
h = 1
uhj(u0)h (15)
再根据 H(u) 值最终判定海水水质综合评价级别,类别判断准则见表 1。
2摇 VFEM方法验证
参照《中华人民共和国海水水质标准》(GB 3097—1997),这里仅列出 COD(化学耗氧量)、DO(溶解氧)、
无机氮、活性磷酸盐、油类 5 个项目的水质指标标准值(表 2)
根据表 2,用如下方法随机生成由 54 个样本点组成的评价标准样本系列。
2981 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33 卷摇
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表 1摇 海水水质级别判断准则
Table 1摇 The judgment criteria regarding the level of seawater environment quality
H值 (0. 75,1. 25] (1. 25,1. 5] (1. 5,1. 75] (1. 75,2. 25] (2. 25,2. 5] (2. 5,2. 75] (2. 75,3. 25]
等级 Rank 玉类 玉与域类间,偏玉类
玉与域类间,偏
域类 域类
域与芋类间,偏
域类
域与芋类间,偏
芋类 芋类
H值 (3. 25,3. 5] (3. 5,3. 75] (3. 75,4. 25] (4. 25,4. 5] (4. 5,4. 75] (4. 75,5]
等级 Rank 芋与郁类间,偏芋类
芋与郁类间,偏
郁类 郁类
郁与劣郁类间,
偏郁类
郁与劣郁类间,
偏劣郁类 劣郁类
表 2摇 海水水质评价指标标准值
Table 2摇 The standard values of the seawater quality evaluation index
评价指标
Evaluation index
指标标准值 Standard values / (mg / L)
玉类 域类 芋类 郁类 劣郁类
COD化学耗氧量 x1臆 2 3 4 5 >5
溶解氧 DO x2 > 6 5 4 3 臆3
无机氮 Inorganic nitrogen x3臆 0. 2 0. 3 0. 4 0. 5 >0. 5
活性磷酸盐 Reactive phosphate (以 P 计) x4臆臆 0. 015 0. 030 0. 030 0. 045 >0. 045
石油类 Oils x9臆 0. 05 0. 05 0. 30 0. 50 >0. 50
(1)5 个海水水质等级玉类、域类、芋类、郁类和劣郁类海水分别对应水质标准等级值 1、2、3、4 和 5 级。
(2)构造各等级各指标水质标准变化区间:对劣郁类海水,取各指标右端点值为其左端点值的 2 倍,各指
标标准值变化区间为:化学耗氧量(5,10]、无机氮(0. 5,1]、活性磷酸盐(0. 045,0. 09]、石油类(0. 5,1]、溶解
氧[0,3]; 对玉类海水,各指标标准值变化区间为:化学耗氧量[0,2]、溶解氧[6,9)、无机氮为(0,0. 2]、 活性
磷酸盐为(0,0. 015]、石油类(0,0. 05];域类、芋类、郁类海水分别取其对应水质标准等级值与前一级别指标
标准值之间的变化区间,这样所有水质标准都有一个变化区间。
(3)利用均匀随机数在各水质指标等级变化区间范围内随机产生 10 个水质指标值。
(4)为充分反映水质评价标准表中各指标的边界值的意义,取各指标的边界值各两次,水质等级值取与
该边界值有关的两个水质等级值的算数平均值,如表 3 所示
(5)为了便于跟前人所作研究结果进行比较,此处各指标的权重取等权重,即均为 0. 2,利用所建立的
VFEM模型计算结果列入表 3。
表 3摇 海水水质等级的标准值和 VFEM模型的计算值的对比结果
Table 3摇 Comparison of the seawater quality standard values with the values calculated by the VFEM model
序号 No.
水质指标 Seawater index
化学耗氧量
COD
/ (mg / L)
溶解氧
DO
/ (mg / L)
无机氮
Inorganic nitrogen
/ (mg / L)
活性磷酸盐
Reactive phosphate
/ (mg / L)
石油类
Oils
/ (mg / L)
水质等级 The level value
标准值
Standard
VFEM模型计算值
Calculated
1 0. 235 8. 276 0. 082 0. 004 0. 012 1. 000 1. 04
2 1. 589 9. 923 0. 025 0. 006 0. 015 1. 000 1. 08
3 0. 692 7. 123 0. 033 0. 011 0. 021 1. 000 1. 19
4 1. 542 10. 052 0. 061 0. 006 0. 016 1. 000 1. 08
5 1. 697 8. 610 0. 106 0. 002 0. 015 1. 000 1. 11
6 0. 074 7. 585 0. 038 0. 012 0. 017 1. 000 1. 15
7 0. 896 11. 279 0. 055 0. 011 0. 020 1. 000 1. 09
8 0. 135 8. 169 0. 069 0. 007 0. 011 1. 000 1. 04
9 1. 344 6. 895 0. 107 0. 008 0. 015 1. 000 1. 16
10 1. 458 9. 368 0. 038 0. 013 0. 021 1. 000 1. 18
11 2. 000 6. 000 0. 200 0. 015 0. 025 1. 500 1. 73
3981摇 6 期 摇 摇 摇 柯丽娜摇 等:基于可变模糊识别模型的海水环境质量评价 摇
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摇 摇 续表
序号 No.
水质指标 Seawater index
化学耗氧量
COD
/ (mg / L)
溶解氧
DO
/ (mg / L)
无机氮
Inorganic nitrogen
/ (mg / L)
活性磷酸盐
Reactive phosphate
/ (mg / L)
石油类
Oils
/ (mg / L)
水质等级 The level value
标准值
Standard
VFEM模型计算值
Calculated
12 2. 494 5. 458 0. 261 0. 021 0. 029 2. 000 2. 01
13 2. 125 5. 425 0. 277 0. 016 0. 036 2. 000 1. 98
14 2. 398 5. 197 0. 206 0. 018 0. 042 2. 000 1. 99
15 2. 058 5. 021 0. 286 0. 019 0. 032 2. 000 2. 06
16 2. 992 5. 001 0. 219 0. 019 0. 048 2. 000 2. 14
17 2. 488 5. 006 0. 234 0. 021 0. 028 2. 000 2. 05
18 2. 566 5. 411 0. 279 0. 017 0. 028 2. 000 1. 98
19 2. 459 5. 946 0. 260 0. 018 0. 032 2. 000 1. 96
20 2. 559 5. 234 0. 272 0. 020 0. 041 2. 000 2. 10
21 2. 486 5. 117 0. 265 0. 019 0. 045 2. 000 2. 09
22 3. 000 5. 000 0. 300 0. 0225 0. 050 2. 500 2. 39
23 3. 255 4. 223 0. 382 0. 028 0. 261 3. 000 3. 12
24 3. 356 4. 156 0. 344 0. 025 0. 135 3. 000 2. 97
25 3. 427 4. 272 0. 325 0. 023 0. 113 3. 000 2. 85
26 3. 338 4. 722 0. 355 0. 025 0. 186 3. 000 2. 94
27 3. 647 4. 661 0. 315 0. 029 0. 145 3. 000 2. 95
28 3. 598 4. 978 0. 375 0. 027 0. 242 3. 000 3. 01
29 3. 458 4. 255 0. 376 0. 024 0. 281 3. 000 3. 09
30 3. 397 4. 233 0. 356 0. 029 0. 136 3. 000 3. 02
31 3. 525 4. 115 0. 330 0. 027 0. 248 3. 000 3. 08
32 3. 255 4. 983 0. 362 0. 026 0. 274 3. 000 2. 97
33 4. 000 4. 000 0. 400 0. 030 0. 300 3. 500 3. 47
34 4. 856 3. 222 0. 424 0. 031 0. 458 4. 000 3. 92
35 4. 159 3. 156 0. 458 0. 037 0. 422 4. 000 3. 97
36 4. 256 3. 948 0. 455 0. 042 0. 354 4. 000 3. 89
37 4. 128 3. 447 0. 475 0. 043 0. 359 4. 000 3. 96
38 4. 239 3. 250 0. 440 0. 033 0. 378 4. 000 3. 90
39 4. 215 3. 019 0. 435 0. 034 0. 344 4. 000 3. 90
40 4. 961 3. 965 0. 412 0. 043 0. 444 4. 000 3. 93
41 4. 057 3. 948 0. 472 0. 032 0. 425 4. 000 3. 79
42 4. 265 3. 224 0. 495 0. 044 0. 483 4. 000 4. 05
43 4. 158 3. 216 0. 417 0. 038 0. 458 4. 000 3. 94
44 5. 000 3. 000 0. 500 0. 045 0. 500 4. 500 4. 15
45 5. 127 2. 447 0. 591 0. 085 0. 856 5. 000 4. 67
46 6. 001 2. 137 0. 631 0. 065 0. 555 5. 000 4. 68
47 7. 463 1. 068 0. 999 0. 069 0. 681 5. 000 4. 97
48 5. 938 0. 543 0. 552 0. 065 0. 752 5. 000 4. 79
49 9. 730 0. 003 0. 584 0. 081 0. 842 5. 000 4. 90
50 5. 112 2. 105 0. 723 0. 061 0. 852 5. 000 4. 76
51 5. 031 1. 016 0. 610 0. 056 0. 687 5. 000 4. 66
52 9. 230 1. 930 0. 556 0. 081 0. 568 5. 000 4. 77
53 8. 142 2. 003 0. 671 0. 065 0. 823 5. 000 4. 92
54 5. 220 0. 010 0. 803 0. 081 0. 945 5. 000 4. 85
表 4 给出了该样本系列标准等级值与 VFEM模型计算出的海水水质等级之间的对比分析结果,VFEM模
型相比其他方法更为准确、收敛性较好,具有令人满意的精度,尤其在 a = 2,p = 1 时,VFEM 模型精度最高,更
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适合于多指标、多级别、非线性海水环境质量综合评价。
表 4摇 海水水质评价标准等级值与各评价方法计算等级值的对比分析
Table 4摇 Comparison between the evaluation level values by VFEM with those of other models
评价方法
Evaluation model
误差绝对值(级)落在下列区间的百分比
The absolute error (grade) occurring in each range / %
[0,0. 1] [0, 0. 2] [0, 0. 3] [0, 0. 4] [0, 0. 5] [0, 0. 6]
均绝对差 /级
Average
absolute
difference
平均相对
误差 / %
Average
relative error
BP 神经网络
BP neural network[12]
36. 41 67. 81 78. 89 89. 46 92. 12 100 0. 31 9. 18
模糊综合评判 Fuzzy
comprehensive evaluation[14]
35. 67 69. 79 83. 67 91. 27 95. 19 100 0. 26 6. 51
集对分析
Set pair analysis[18]
45. 67 71. 56 88. 38 94. 12 98. 29 100 0. 18 3. 74
可变模糊 a=1,p=1 44. 44 79. 63 94. 44 100 100 100 0. 13 3. 07
评价法 a=1,p=2 38. 89 72. 22 88. 89 96. 30 100 100 0. 15 3. 71
Fuzzy recognition a=2,p=1 81. 48 90. 74 96. 30 98. 15 100 100 0. 06 1. 30
a=2,p=2 70. 37 88. 89 94. 44 98. 15 100 100 0. 09 1. 87
3摇 实例应用
3. 1摇 莱州湾概况
莱州湾位于渤海南部,是渤海三大海湾之一,西起黄河口,东至龙口市屺姆岛,宽 96km,海岸线长
319郾 06km,面积 6966km2,沿岸有黄河、小清河等 10 余条河流入海,是黄、渤海多种经济鱼虾类的主要产卵场、
孵幼场和索饵场[27]。 莱州湾海域每年接受陆源污水大约 2 亿多吨,占山东省沿岸污水排放量的 11%左右,受
纳海上污染物质大约 10 万多吨,大部分水域无机氮浓度劣于四类海水水质标准,局部海域活性磷酸盐浓度劣
于第四类海水水质标准,水体中富营养化严重,已经影响了该海域初级生产力及渔业生产力的提高,给莱州湾
生态环境和生物群落造成严重危害[28]。
3. 2摇 材料与方法
本文利用了莱州湾 2010 年 8 月的 20 个监测点的水质监测数据(监测点位置见图 2),监测项目有水温、
盐度、pH、溶解氧、COD、营养盐、重金属、叶绿素 a 等,所有样品均按《海洋监测规范》规定的方法采集、处理、
保存、运输和分析。
3. 3摇 评价指标与分级标准
结合莱州湾海水污染现状[27鄄28],选择主要评价因子:COD(化学耗氧量)、DO(溶解氧)、无机氮、活性磷酸
盐、油类 5 个项目,水质标准采用《中华人民共和国海水水质标准》(GB 3097—1997),超过郁类的定为劣郁类
海水。
3. 4摇 莱州湾海水水质综合评价
莱州湾海水水质评价样本集数据 X为:
X=
1. 57210 6. 33110 0. 48385 0. 01027 0. 07410
2. 40941 5. 77574 0. 75243 0. 00755 0. 08520
. . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . .
1. 62615 7. 24533 0. 03539 0. 00258 0. 04881
1. 40875 7. 31602 0. 02669 0. 00707 0.
é
ë
ê
ê
ê
ê
ê
ê
ê
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ù
û
ú
ú
ú
ú
ú
ú
ú
ú07937
参照海水水质标准(GB 3097—1997) 及莱州湾海水水质的实际情况[27鄄28],确定莱州湾海水水质综合评
价指标标准值矩阵 Y为:
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图 2摇 莱州湾位置及监测站位
Fig. 2摇 The location map of monitoring points in Laizhou Bay
Y=
0 2. 25 3. 5 4. 75 6
7. 70479 5. 75 4. 5 3. 25 0
0 0. 225 0. 35 0. 475 0. 82029
0 0. 016875 0. 02625 0. 04125 0. 06
0 0. 03125 0. 175 0. 45 0.
é
ë
ê
ê
ê
ê
ê
êê
ù
û
ú
ú
ú
ú
ú
úú7
为确定 5 项评价指标权重向量,采用考虑权重折衷系数的权重确定方法[29],以专家确定的主观权重 P =
(p1,p2,…pm) 对客观权重进行修正,即 w = [(1 - 琢)qi + 琢pi] , 琢 为权重折衷系数,0臆 琢 臆1。 P = (p1,p2,
…pm) 为主观权重,满足移
m
i = 1
pi = 1, pi 逸0,应用文献[29]提出的指标重要性排序一致性定理及其语气算子与相
对隶属度关系表确定; Q = (q1,q2,…qm) ,为客观向量,满足移
m
i = 1
qi = 1,0臆 qi 臆1,由样本的属性值求出,采用
文献[30]提出的改进的熵权法确定,则根据文献[29]由 uhj , 琢 , q构成模糊循环迭代模型,给定初始 uhj =0, 琢 =
0. 5, 着 =10-3 经过循环迭代计算,从而得到权重折衷系数 琢 =0. 39,由此得到实际的综合权重 W为:
W(COD,DO,无机氮,活性磷酸盐,油类) = (0. 1705,0. 1387,0. 2558,0. 2278,0. 2071)
采用公式(9)计算莱州湾海水水质评价对象 x对级别 h的综合相对隶属度向量。 这里选 琢 = 1,p = 1,x1
对级别 h的综合相对隶属度归一化向量为
uh0 = (0. 1483,0. 1482,0. 2273,0. 1511,0. 1736)
应用公式(15)计算海水水质评价样本 x1 当 琢 = 1,p = 1时的级别特征值为 H(u)= 2. 40,同理可得, xi( i=
2,3,…,20) 当 a=1,p=1;a=1,p=2; a=2,p=1;a=2,p=2 时的级别特征值,见表 5(表 5 中的评价等级采用
a=2,p=1 时的计算结果)。
从表 5 可以看出,运用 VFEM对莱州湾海水水质进行评价,与模糊综合评价方法结果基本一致,可变模糊
评价方法随着 a与 p模型参数的变化,4 种模型水质采样点水质级别基本稳定在一个较小的级别范围,最后
将最可靠结果作为采样点的评价等级,评价结果较为可信,仅 2 号点与 6 号点两个采样点的评价等级与模糊
综合评价方法略有出入,现就 2 号点、6 号点、20 号点的评价结果进行分析。
对于 2 号采样点,VFEM方法评价为域类与芋类之间偏域类,而模糊综合评价结果为芋类海水。 分析 2
号采样点各指标含量分布情况,其 COD监测值为 2. 4094mg / L,为超过玉类标准,处于域类标准范围之内;溶
解氧为 5. 7757mg / L,为玉类海水范围之内;无机氮为 0. 7524mg / L,超过郁类海水标准范围,为劣郁类海水;活
6981 摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 33 卷摇
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性磷酸盐为 0. 00755mg / L,为处于玉类海水标准范围之内; 石油类为 0. 0852mg / L,为处于芋类海水水质标准
范围之内, COD、DO、无机氮、活性磷酸盐、石油类对水质综合级别的影响权重分别为(0. 1705、0. 1387、
0郾 2558、0. 2278、0. 2071),模糊综合评价方法根据各水质级别的隶属度(0、0. 4577、0. 4857、0. 0566、0),确定其
综合等级为芋类海水,而 VFEM模型当 a=2,p=1 时确定其综合平均级别特征值为 2. 29,相比较 VFEM 模型
更符合 2 号点的实际情况,同理,6 号点、20 号点的情况与 2 号点情况相类似,因此表 5 中海水水质级别特征
值评价结果能够反映莱州湾采样点海水水质污染轻重的实际情况,评价结果比较可信。
表 5摇 莱州湾海水水质综合评价结果
Table 5摇 The comprehensive evaluation results of seawater environment quality in Laizhou Bay
点号 NO.
VFEM
琢=1
籽=1
琢=1
籽=2
琢=2
籽=1
琢=2
籽=2
稳定范围
Stability range
平均值
Average
评价等级
Assessment grade
模糊综合评价
Fuzzy
comprehensive
evaluation
1 2. 40 2. 60 2. 24 2. 66 2. 24—2. 66 2. 47 域类 域类
2 2. 69 2. 90 2. 29 2. 82 2. 29—2. 90 2. 67 域与芋类间偏域类 芋类
3 1. 61 1. 67 1. 54 1. 51 1. 51—1. 67 1. 58 玉与域类间偏域类 域类
4 1. 49 1. 56 1. 40 1. 43 1. 40—1. 56 1. 47 玉与域类间偏玉类 玉类
5 1. 53 1. 54 1. 52 1. 50 1. 50—1. 54 1. 52 玉与域类间偏域类 域类
6 1. 53 1. 61 1. 41 1. 43 1. 41—1. 61 1. 50 玉与域类间偏玉类 域类
7 2. 37 2. 59 2. 17 2. 53 2. 17—2. 59 2. 42 域类 域类
8 2. 45 2. 65 2. 23 2. 63 2. 23—2. 65 2. 49 域类 域类
9 1. 73 1. 82 1. 62 1. 66 1. 62—1. 82 1. 71 玉与域类间偏域类 域类
10 1. 63 1. 65 1. 64 1. 58 1. 58—1. 65 1. 62 玉与域类间偏域类 域类
11 1. 58 1. 62 1. 54 1. 50 1. 50—1. 62 1. 56 玉与域类间偏域类 域类
12 3. 13 3. 19 3. 23 3. 49 3. 13—3. 49 3. 26 芋类 芋类
13 2. 16 2. 26 2. 02 2. 09 2. 02—2. 26 2. 13 域类 域类
14 1. 61 1. 62 1. 64 1. 57 1. 57—1. 64 1. 61 玉与域类间偏域类 域类
15 1. 56 1. 60 1. 53 1. 52 1. 52—1. 60 1. 55 玉与域类间偏域类 域类
16 1. 43 1. 46 1. 32 1. 35 1. 32—1. 46 1. 39 玉与域类间偏玉类 玉类
17 2. 38 2. 34 2. 48 2. 39 2. 34—2. 48 2. 40 域与芋类间偏域类 域类
18 1. 69 1. 70 1. 73 1. 69 1. 69—1. 73 1. 70 玉与域类间偏域类 域类
19 1. 46 1. 51 1. 35 1. 37 1. 35—1. 51 1. 42 玉与域类间偏玉类 玉类
20 1. 54 1. 63 1. 36 1. 40 1. 36—1. 63 1. 48 玉与域类间偏玉类 域类
分析表 5 中模糊综合评价法与 VFEM结果出现偏差的原因,模糊综合评价法依据最大隶属度原则进行水
质等级的判定与分区,这样在过渡水质的级别归属问题上(如 2 号点,对各水质级别的隶属度分别为(0、
0郾 4577、0. 4857、0. 0566、0),势必会丢失大量有用信息,直接影响评价与分区的客观性,导致最后结果的错判。
另外,模糊综合评判法按照海水水质分级标准进行隶属度的求取,小于某一阀值的评价因子往往被定为一个
级别,这样常常导致同一级别范围内水质的优劣差异体现不出来,而 VFEM模型以级别特征值评价结果反映
海水水质污染轻重的实际情况,级别特征值即是各采样点水质等级的精确描述,能够精确区分各水质采样点
水质情况的优劣,对水质采样点的水质级别有更准确的定位。
4摇 结论与讨论
本文提出了基于可变模糊集理论的海水水质评价模型方法,该模型通过可变模型参数变化(a,p),将线
性模型与非线性模型相结合,以最稳定级别特征值作为海洋水质环境的最后评价结果,从而区分各水质采样
点的水质优劣,确定水质评价等级,评价结果相对于 BP 神经网络模型、模糊综合评判模型、集对分析模型等
方法更为准确可信,更适合于多指标、多级别、非线性的海水环境质量综合评价。
对于可变模糊评价模型,权重设置的合理性是决定评价结果可靠性的一个重要因素,本文采用考虑权重
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折衷系数的权重确定方法将主观权重与客观权重相结合,为权重的设置提供了一个参考,未来在实际海洋环
境评价中如何更加合理地进行指标权重的设置,以及根据级别特征值进行海水水质级别的划分是多目标可变
模糊评价模型应用于海水水质评价应用需要进一步完善的部分。 各种不同的水质评价方法有着不同的侧重
点,如果能够合理地设置评价模型各影响因素的权重,可变模糊评价模型不失为一个较好的多目标辅助决策
模型,可在其它系统评价中推广应用。
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9981摇 6 期 摇 摇 摇 柯丽娜摇 等:基于可变模糊识别模型的海水环境质量评价 摇
ACTA ECOLOGICA SINICA Vol. 33,No. 6 March,2013(Semimonthly)
CONTENTS
Review and Monograph
Forest health studies based on remote sensing: a review GAO Guanglei, XIN Zhongbao, DING Guodong, et al (1675)……………
Progress of agent鄄based agricultural land change modeling: a review YU Qiangyi,WU Wenbin,YANG Peng,et al (1690)……………
Autecology & Fundamentals
Dynamic distribution of Nemopilema nomurai in inshore waters of the northern Liaodong Bay, Bohai Sea
WANG Bin,QIN Yubo, DONG Jing, et al (1701)
……………………………
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Full length cDNA cloning and tissue expression of prophenoloxidase from Oratosquilla oratoria
LIU Haiying, LIU Lianwei, JIANG Yusheng, et al (1713)
………………………………………
…………………………………………………………………………
Morphometrics investigation of the skulls, mandibles and molar in Tupaia belangeri from Yunnan, Guizhou, Guangxi
ZHU Wanlong, JIA Ting, HUANG Chunmei, et al (1721)
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…………………………………………………………………………
Effects of litter thickness on leaf litter decomposition and enzyme activity of three trees in the subtropical forests
JI Xiaoyan,JIANG Hong,HONG Jianghua,et al (1731)
……………………
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The photosynthetic carbon fixation characteristics of common tree species in northern Zhejiang
ZHANG Jiao,SHI Yongjun,ZHU Yueqing,et al (1740)
………………………………………
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Diurnal changes in the photosynthetic characteristics of two high yield and high quality grasses during different stages of growth
and their response to changes in light intensity GUO Chunyan, LI Jinchuan, YUE Jianying, et al (1751)………………………
Evaluation technology on drought disaster to yields of winter wheat based on WOFOST crop growth model
ZHANG Jianping, ZHAO Yanxia,WANG Chunyi, et al (1762)
……………………………
……………………………………………………………………
Genetic diversity of Conocephalus maculatus of different geographic populations based on mitochondrial DNA control region analysis
ZHOU Zhijun, SHANG Na, LIU Jing, et al (1770)
…
………………………………………………………………………………
Relationships among female body size, clutch size, and egg size in captive Deinagkistrodon acutus
HU Minghang, TAN Qunying, YANG Daode (1778)
……………………………………
………………………………………………………………………………
The field control of Bactrocera dorsalis (Hendel) with parasitoid and sterile male
ZHENG Sining, HUANG Juchang,YE Guanglu, et al (1784)
……………………………………………………
………………………………………………………………………
Allelopathic effects of artemisinin on ectomycorrhizal fungi LI Qian, YUAN Ling, WANG Mingxia, et al (1791)……………………
Population, Community and Ecosystem
Establishment of integrated methodology for bay ecosystem health assessment and its application in Daya Bay
LI Chunhou, LIN Lin, XU Shannan, et al (1798)
…………………………
…………………………………………………………………………………
The influence of upwelling and water mass on the ecological group distribution of zooplankton in Zhejiang coastal waters
SUN Lufeng, KE Chang,XU Zhaoli,et al (1811)
……………
……………………………………………………………………………………
Identification of key ecosystem for ecological restoration in semi鄄arid areas: a case study in Helin County, Inner Mongolia
PENG Yu, GAO Ying, FENG Jinzhao, et al (1822)
…………
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The great rainfall effect on soil respiration of Pinus tabulaeformis plantation in Taiyue Mountain
JIN Guanyi, ZHAO Xiuhai, KANG Fengfeng, et al (1832)
………………………………………
………………………………………………………………………
The litter鄄fall characteristics and their response to drought stress in the Masson pins forests damaged by acid rain at Chongqing,
China WANG Yihao, WANG Yanhui, YU Pengtao, et al (1842)…………………………………………………………………
Landscape, Regional and Global Ecology
Thermal environment effect of urban water landscape YUE Wenze, XU Lihua (1852)…………………………………………………
Landscape ecological security pattern associated with the introduction of exotic tree species Eucalyptus
ZHAO Xiaoqing, HE Chunlan (1860)
………………………………
………………………………………………………………………………………………
Ecological balance between supply and demand in Chongqing City based on cultivated land ecological footprint method
SHI Kaifang,DIAO Chengtai,SUN Xiufeng,et al (1872)
………………
……………………………………………………………………………
Effect of elevated CO2 on methanotrophs in the rhizosphere of rice plant YAN Chen, XU Jing,ZHONG Wenhui,et al (1881)………
Resource and Industrial Ecology
The seawater environment quality evaluation research base on variable fuzzy pattern recognition model
KE Lina, WANG Quanming,SUN Xinguo, et al (1889)
………………………………
……………………………………………………………………………
An in situ study on biodeposition of ascidian (Styela plicata) in a subtropical aquaculture bay, southern China
YAN Jiaguo, QI Zhanhui, TIAN Ziyang, et al (1900)
………………………
……………………………………………………………………………
Distribution of soil NPK nutrient content in deep soil profile of typical apple orchards on the Loess Plateau
ZHANG Lina,LI Jun, FAN Peng,et al (1907)
…………………………
………………………………………………………………………………………
Soil respiration and its responses to soil moisture and temperature under different tillage systems in dryland maize fields
ZHANG Dingchen, CAI Dianxiong, DAI Kuai, et al (1916)
……………
………………………………………………………………………
Photosynthetic characteristics of soybean and salvia in an agroforestry system in the Hilly Region, Shangluo, China
PENG Xiaobang, ZHANG Shuoxin (1926)
…………………
…………………………………………………………………………………………
Regulation of exogenous brassinosteroid on growth and photosynthesis of Helianthus tuberosus seedlings and cadmium biological
enrichment under cadmium stress GAO Huiling, LIU Jinlong, ZHENG Qingsong, et al (1935)…………………………………
Calibration coefficients of Granier original formula based on sap flow of Platycladus orientalis
LIU Qingxin,MENG Ping, ZHANG Jinsong, et al (1944)
…………………………………………
…………………………………………………………………………
Research Notes
An evaluation index system classifying the conservation value of wetland nature reserves based on AHP
SUN Rui, CUI Guofa, LEI Ting, et al (1952)
………………………………
………………………………………………………………………………………
Root biomass and its distribution of Azadirachta indica and Acacia auriculiformis plantations in the Dry鄄hot Valley
GAO Chengjie, TANG Guoyong, LI Kun, et al (1964)
…………………
……………………………………………………………………………
Physiological response of Vitex trifolia to sand burial in the sand coast ZHOU Ruilian, WANG Jin, YANG Shuqin, et al (1973)…
Soil fertility under different forest types in the Helan and Liupan Mountain ranges of Ningxia Province
JIANG Lin, GENG Zengchao, ZHANG Wen, et al (1982)
………………………………
…………………………………………………………………………
Opinions
Dynamic of litterfall in ten typical community types of Xiaoxing忆an Mountain, China
HOU Lingling,MAO Zijun,SUN Tao, et al (1994)
…………………………………………………
…………………………………………………………………………………
《生态学报》2013 年征订启事
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高级专业学术期刊,创刊于 1981 年,报道生态学领域前沿理论和原始创新性研究成果。 坚持“百花齐放,百家
争鸣冶的方针,依靠和团结广大生态学科研工作者,探索自然奥秘,为生态学基础理论研究搭建交流平台,促
进生态学研究深入发展,为我国培养和造就生态学科研人才和知识创新服务、为国民经济建设和发展服务。
《生态学报》主要报道生态学及各分支学科的重要基础理论和应用研究的原始创新性科研成果。 特别欢
迎能反映现代生态学发展方向的优秀综述性文章;研究简报;生态学新理论、新方法、新技术介绍;新书评价和
学术、科研动态及开放实验室介绍等。
《生态学报》为半月刊,大 16 开本,300 页,国内定价 90 元 /册,全年定价 2160 元。
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第 33 卷摇 第 6 期摇 (2013 年 3 月)
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