博斯腾湖流域水系连通评价及优化调控

为探究博斯腾湖流域生态环境综合状况,基于2000—2018年博斯腾湖大小湖的水质、水量、生物数据,利用模糊综合评价法评估了该流域的水系现状,分析了博斯腾湖大小湖与开都河的水量状况,并初步提出了水系的优化调控方法。研究结果表明:2000—2018年开都河径流量、博斯腾湖大小湖水位总体上呈现先减小后增大的趋势,2014年后,博斯腾湖流域的水量开始盈余;博斯腾湖流域水系生态需水保障程度整体较差,呈现先恶化后逐渐恢复的趋势。针对博斯腾湖水系连通现状,提出了增加路径、原位加强、节点调控3种博斯腾湖水系网络的基本调控方式,通过水量调控可以满足博斯腾湖大小湖生态需水,增加孔雀河生态输水。3种调控方式的有机结合可为改善博斯腾湖水质,满足孔雀河下游的工农业和生活用水提供更好保障。     

栖息地适宜度评价方法研究进展

栖息地模拟法是根据指示物种所需的物理生境条件确定河流流量,评价栖息地适宜度,为水生生物提供一个适宜的物理生境。与其他方法相比,栖息地模拟法考虑了生物本身对物理生境的要求,需要建立物种-生境评价指标。文章总结了目前用于描述物种—生境关系的栖息地适宜度评价方法,包括栖息地适宜度指数、多元统计方法、模糊逻辑方法、人工神经网络、对多物种和群落的统计分析,归纳了各个方法的进展和应用情况,重点分析了统计学方法在评估栖息地适宜度时的优势和不足。栖息地适宜度指数有二元、单变量、多变量3种格式,前2种方法只考虑单一因子,实际应用中多变量格式应用较多。多变量格式方法直观、所需数据容易获取、实际操作性强,是栖息地定量化的经典方法,也是目前应用最多的方法,然而其对专家经验依赖较多,主观性较强。近些年来,多元统计方法在栖息地适宜度评价方面的应用不断增加,它考虑物理变量之间的相互作用和相关性。模糊逻辑法在处理栖息地模拟中的不确定性方面具有优势,能更好地利用专家知识,更合理的处理建模过程中测量的不准确性和不确定性,同时也考虑了多个变量之间的相互作用,但是当考虑的变量数增加时,模糊规则的数量会迅速增加,给计算带来不便。人工神经网络能够隐性地找出响应变量和环境变量之间的复杂关系,但是其解释能力不足,并需要大量的实测数据对其进行训练,实际应用受到限制。通过排序分析或梯度分析可以对多物种和群落进行统计分析。这些方法都各有优劣,在实际应用中,应结合实际情况选择最合适的栖息地适宜度评价方法。