生态风险评价研究现状（精选7篇）
生态风险评价研究现状 第1篇
关键词：区域,生态风险评价,不确定性
区域生态风险评价方法与污染物的生态风险评价相似, 也大致包括暴露评价、危害评价和风险表征等内容[1]。暴露评价、生态效应评价分别与风险表征直接联系, 风险表征需要暴露评价、生态效应评价的支持, 暴露评价、生态效应评价是风险评价的基础。目前, 生态风险研究主要是对水生生态系统的风险评价, 对于陆地生态系统的评价也只是集中在几种典型有毒有害物质方面, 比如对农药、重金属等的研究。尽管对于风险压力的分类有物理压力、化学压力和生物压力 (如转基因植物) 等, 但目前风险评价几乎都集中在有毒有害化学物品方面, 对物理性胁迫的生态风险评价研究较少, 尤其是对于陆地生态系统。论文将地质灾害风险评价方法与 (景观) 生态学、环境科学、生态毒理学等理论相结合, 提出了区域生态风险评价方法。
1 区域风险评价框架体系
1.1 评价范围的确定
区域中人类活动规模、风险源数目及影响范围较大, 评价具有综合性与整体性特点, 确定区域生态风险评价范围是决定评价工作量的重要因素之一。进行区域生态风险评价范围的确定应该重点考虑区域社会和自然环境的完整性, 必须对研究区域有所了解, 如对社会、经济和自然环境条件进行分析。确定评价范围时尽可能考虑周围地区的敏感性因素或者重要的保护对象, 如自然保护区、珍稀动物植物物种保护区、水源、自然灾害多发区 (如泥石流、洪涝灾害等) 、文物保护区以及人口密集区等。根据评价目的和可能出现的风险压力以及压力对环境影响的范围, 恰当地确定研究区的边界, 为了保持区域生态风险的完整性, 一般应该延长至主要道路、河流或者行政边界。
1.2 风险源分析
风险源分析可以分为风险识别和风险源描述。根据评价目的或者野外观测到的生态效应找出具有风险的因素, 就是风险识别。风险源描述就是指对各种风险源进行定性、定量分析, 确定风险发生的概率、强度、时间和地点。比如对水污染源分析包括污水来源、排水量、排水水质、排水规律等, 通过这些分析来确定污染因子;对大气污染源如烟囱的分析包括烟囱高度、排气量、排气温度和排放规律等;对于汽车尾气污染源主要分析车流量, 在此基础上估算尾气污染物排放量;对于固体废弃物分析的主要内容为识别区域中固体废物的来源以及产量, 分析固废特性, 特别是有毒有害特性;对于自然灾害如洪涝、干旱、地震等的描述只能从历史资料中统计它们发生的频率、强度及作用范围, 对于崩塌-滑坡、泥石流、地面沉降等地质灾害可从它们的历史纪录、基础条件和激发条件进行分析, 评价其发生的危险性和可能性。
区域生态风险评价中, 受体受到多个风险压力的作用, 可采用风险度指标来度量风险源的特征:P=∑βjPj+∑ζiPi, 其中:P为风险度, Pj为j类风险的发生概率/速率 (比如滑坡、沉降、干旱、洪涝以及人类开发干扰等) , βj为j类风险的权重;Pi为i类风险强度 (比如农药、重金属等有毒有害物质) , 通过毒理试验确定有害物的危险程度, 为有害物质浓度与确定安全阀值的浓度之比, ζi为i类风险的权重。
1.3 暴露评价
暴露被定义为生物与某化学物质或物理因子的暴露, 暴露评价研究各风险压力在区域中与风险受体之间的接触暴露关系, 分析环境中压力的时-空分布和压力与受体之间的接触方式和范围。区域生态风险评价的暴露评价相对难以进行, 因为风险源与受体都具有空间分异的特点, 不同种类和级别的影响会复合叠加, 从而使风险源与受体之间的关系更加复杂。
1.4 危害评价
危害评价是生态风险评价的核心, 其目的是确定风险源对风险受体及区域生态系统的损害程度。对生物体来说, 危害评价就是毒性评价, 研究风险压力如有害物质浓度与受体响应之间的关系, 多大浓度在多长时间下受体有多大危害程度。当受体扩展到高层次如群落、生态系统时, 根据实际情况评价风险压力的影响。
1.5 评价终点
评价终点与生态风险评价的关联取决于它们对敏感的生态完整性反映的程度。它是环境胁迫因子对某一受体的特殊典型危害或潜在危害表现。根据评价环境的特征选择出适当的指标作为评价终点, 要能够体现出要保护环境的价值, 因此应该选择具有社会价值、生物学价值、对危险因子比较敏感、可操作性又易于预测和测量的指标作为评价终点。
1.6 风险表征
风险表征是生态风险评价的综合阶段, 是指风险压力对生态系统或其中的生物个体、种群、群落等组成部分有无潜在的不利影响, 或这种潜在的不利影响大小的判断和表达式。
1.7 生态风险管理
生态风险评价的最终目的在于生态风险决策管理, 生态风险管理 (ERM) 是整个生态风险评价的最后一个环节, 是指根据生态风险评价的结果, 确定可接受风险度和可接受损害水平, 综合社会、经济、效益分析选用适当的技术, 将生态风险减少到目前公认的可接受水平。生态风险管理的具体目标是做出相应的管理决策, 对于生态风险管理的结果可返回进入下一轮的风险评价以不断改进管理政策。
2 区域风险评价表征方法与指标
2.1 风险表征方法
生态风险值是区域生态风险损失的统计分析, 风险值包含风险源的强度、频率, 风险受体的特征、风险源对受体的危害等信息, 风险值是这些信息指标的综合。采用风险值来度量风险源的危险强度和受体的损失程度, 即:
R=PYS+Q, 其中:R为受体的风险值, P为物理压力的风险度, YS是生境系统受体的潜在生态损失度指数;Q是有害物质商值。区域生态风险评价研究中, 每个斑块受到不同种类、不同级别的风险源的叠加作用。
2.2 风险表征指标
受体就是风险承受者, 在生态风险评价中指生态系统中已受到或可能受到某种污染物或其它胁迫因子有害影响的组成部分。区域中物理压力主要是通过破坏、损毁目标生物的生境而造成生态损失, 因此以生境生态系统为受体可对区域物理压力所形成的风险进行评价。本研究采用生态指数、生态脆弱度指数和潜在生态损失度指数来计算不同类型斑块生态风险值的大小。
2.2.1 潜在生态损失度指数 (YS)
潜在生态损失度是指受体遭受风险压力发生损毁的难易程度以及可能的生态损失程度。潜在生态损失度指数是指各斑块内的生态指数和生态脆弱度指数的综合, 潜在生态损失性指数计算公式:YSi=Ei*CRi, 其中YSi:i斑块潜在生态损失度指数, Ei:i斑块生态指数, CRi:i斑块生态脆弱度指数。
2.2.2 生态指数 (E)
生态指数反映各斑块的生态完整性、生态重要性及自然性的大小。付在毅等对辽河三角洲湿地区域进行生态风险评价时采用了生态指数, 较好地反映了湿地区域不同生态系统的生态意义和地位。区域生态风险评价中度量生态指数的指标有物种原生性指数、生物多样性指数、自然度三个指数:物种原生性指数用区域某斑块中本土物种数占斑块总物种数的百分比表示:Oi=Ci/C, 其中:Oi为i斑块的物种原生性指数, Ci为i斑块中本土物种数, C为斑块中总物种数。
生物多样性指数用某一斑块中物种数占整个区域中物种数的比例来表示:Vi=Ni/N其中:Vi为i斑块的生物多样性指数, Ni为i斑块中物种数, N为整个区域物种数。
自然度与干扰强度呈负相关, 干扰强度表示人类的干扰作用, 可用单位面积斑块内的廊道 (公路、沟渠等) 长度来表示:Di=Li/Si, 其中:Di为受干扰强度, Li为i斑块内廊道 (公路、铁路、沟渠) 的总长度, Si为i斑块总面积。则Zi=1/Di表示i斑块的自然度。
根据以上公式计算出Oi、Vi和Zi三个指数后, 进行归一化处理, 并加权合成各斑块的生态指数:Ei=a Oi+b Vi+c Zi, 其中, Ei是i斑块的生态指数, a、b、c是各指标的权重, a+b+c=1。
2.2.3 生态脆弱度指数 (CR)
景观或生态系统的脆弱性是各种环境因子相互作用相互影响的结果, 一定的气候条件下, 区域各斑块生态系统的脆弱性主要表现在地形地貌、植被退化、生物生产能力降低、水土流失、土壤质量降低等方面, 一般通过调查植被状况和土壤性质可以反映出生态脆弱度。生态脆弱度计算公式:
公式中CRi为i斑块生态脆弱度, CRi值越大表明斑块的生态脆弱度越大F (A) 至F (E) : (A) 项到 (E) 项无量纲化后的数值, F=1为最大值a1至a5为 (A) 到 (E) 项的权重。由物理事件风险的发生概率/速率 (滑坡、干旱、洪涝以及人类开发干扰等) 和事件风险强度可以计算出风险度, 风险度与潜在生态损失度乘积可以得到风险值。
3 不确定性分析
生态风险评价过程中存在很大不确定性。比如评价终点的外推模型, 从一种生物的毒性反应外推到另一种生物的毒性效应或由一种有害化合物毒性外推到另一种化合物毒性, 其中就存在不确定性, 这是因为评价过程中研究者对危害程度或所考虑系统的知识不完全而产生的风险组成部分。不确定性存在并不是说会使得风险评价无效或者不能进行风险决策, 只有承认不确定性的存在, 才可以使评价结果更可信。
4 结束语
区域生态风险评价研究利用环境学、生态学、生态毒理学、生物学等多学科的综合知识, 分析和评价区域污染物暴露危害发生的概率、不确定性的灾害和事件对区域生态系统及其组分的损伤, 在评价过程中要求对不确定性因素进行定性和定量化研究。与单一确定地点的生态风险评价相比, 区域生态风险评价是在景观空间异质性区域内对多风险源及受体的研究, 建立区域风险分布图, 为各级政府部门、环境决策部门提供科学依据, 在区域可持续发展中指导环境决策者进行环境风险管理, 把风险减少到最小, 促进区域环境-社会-经济的协调发展。
参考文献
[1]张学林, 王金达, 张博等.区域农业景观生态风险评价初步构想[J].地球科学进展, 2000, 15 (6) :712-716.
修复土地再用生态风险评价方法研究 第2篇
摘要：针对污染土壤的修复技术研究已经取得了很多重要的结果,但是对修复效果的评价研究却相对较少.实际上,在对污染土壤进行物理、化学以及生物修复后,再用前需要根据再用目的`对可能残留的污染物或修复剂是否会产生生态安全和人类健康问题进行风险评价.本文着重从修复场地原位观察法、实验室模拟观察法、微宇宙法和现场经验与推导法四方面讨论了如何能够有效、灵敏地诊断污染物对生态系统产生的潜在危害,归纳了生态毒理学实验在评价修复土地再用风险中的作用;并对修复土地再用生态风险评价的发展前景进行了展望,提出了针对性的建议.作 者：刘家女 周启星 LIU Jia-nv ZHOU Qi-xing 作者单位：刘家女,LIU Jia-nv(南开大学环境科学与工程学院,环境污染过程与基准教育部重点实验室,天津300071)
周启星,ZHOU Qi-xing(南开大学环境科学与工程学院,环境污染过程与基准教育部重点实验室,天津300071;中国科学院沈阳应用生态研究所,中国科学院陆地生态过程重点实验室,辽宁,沈阳,110016)
期 刊：生态科学 Journal：ECOLOGICAL SCIENCE 年，卷(期)：, 29(3) 分类号：X171 Q14 关键词：污染土壤 生态风险评价 方法学 生态毒理
生态风险评价研究现状 第3篇
关键词：降雨量；地形；水系；生态风险评价
生态风险评价（Ecological Risk Assessment，ERA）即调查生态系统及其组分的风险源，预测风险出现的概率及其可能出现的负面效果，并据此提出相应的舒缓措施。区域生态风险评价是整个生态风险研究的重要组成部分，而流域是一类复杂的自然地理区域，它是以地表水和地下水为主要纽带，密切连接特定区域水循环、土地覆被、生态系统等自然支撑系统的综合生态地域系统。近年来我国经济高速增长，高能耗、资源型、劳动密集型的经济发展方式致使环境事故多发，人们开始关注生态环境健康问题。生态风险评价作为风险管理的科学依据和技术支持，得到迅速发展并成为研究热点。
1.区域概况
南流江位于东经109°30′-110°53′，北纬20°38′-23°07′之间，被玉林人称为母亲河，古称合浦水，发源于广西北流市大容山最高峰莲花顶北面的草甸溪涧间，向南流经玉林玉州、博白、合浦、浦北等县，是广西沿海诸河流之一，在合浦县党江注入北部湾，全长287公里，流域面积9704平方公里，多年年平均流量166立方米秒，集雨面积6592平方公里，多年平均径流量56.1亿立方米，汛期4-9月径流量45.3亿立方米，占总径流量的80.7%。是广西南部独自流入大海诸河中，流程最长、流域面积最广、水量最丰富的河流。自然条件优越，经济相对发达。
2.理论与方法
本研究从自然灾害危险度角度，选取洪涝灾害对南流江流域进行生态风险评估，选取洪涝灾害发生强度、频率、范围等指标来评估流域生态风险大小。
2.1指标内涵
流域洪水灾害是一种突发性强、发生频率高、危害严重的灾害[1]。洪水灾害是指由于大气降水的异常运动所引起的，会给人类正常生产、生活带来巨大祸患和损失。洪水灾害包括两个方面的含义：一是洪水的发生，二是灾害的形成。南流江流域由于地处低纬度地区，暴雨天气系统主要以热带气旋为主，锋面、辐合带及高空槽、西南低压等天气系统为辅，洪水类型属与暴雨洪水型[2]。洪水灾害风险的形成受不同因子的影响，有形成洪水的致灾因子和承受灾害的承灾因子。根据洪水灾害本身的自然属性，选取降雨量、地形、水系，这三个因子作为洪水灾害的致灾因子。
由于不同风险源发生概率、强度等与具体风险源的形成机理和作用过程有关，不同类型的风险源危险度的量化方法亦不相同。因此，在进行风险源危险度评估时应根据具体风险源的特点进行选择。本研究中根据不同风险源的危害程度进行赋值。洪涝灾害害等主要根据历史记录、图片等资料记载，统计其发生频率和范围计算获得。由于不同风险源量化单元不同，为进行统一表征，需要将这些数据“投影”到网格上，最终以网格数据结构为基础，实现各种代数和逻辑运算。
2.2降雨量对洪水灾害风险的影响
降雨量对洪水灾害的影响与降水的多少有关，降水量以年度降水量来表征，[3]，但是洪灾的形成不仅仅与降水量的多少有关，还与降水变率有关，即降水的逐年变化的量。降水变率较大，则逐年量降水不稳定，易发生洪涝，降水变率较小，则不易产生洪灾。本研究采用相对降水变率来计算降水变率，以x_表示几年内降水的多年平均值，X1，X2，X3，…Xi表示某年的降水量，则相对降水变率是降水距平百分率绝对值的和除以年数的商即相对变率，公式为：
（v_）=∑ni=1xi-x_n*x_=vx_*100%
合浦县多年平均降雨量25535mm，多年平均降水变率184%；北海市多年平均降雨量25276mm，多年平均降水变率183；陆川县多年平均降雨量25815mm，多年平均降水变率174%；灵山县多年平均降雨量21543mm，多年平均降水变率210%；浦北县多年平均降雨量23605mm，多年平均降水变率208%；博白县多年平均降雨量24658mm，多年平均降水变率174%；北流市多年平均降雨量20741mm，多年平均降水变率174%；玉州区多年平均降雨量20818mm，多年平均降水变率203%；兴业县多年平均降雨量16857mm，多年平均降水变率203%。利用ArcGIS的Data Management工具集中的Add XY Coordinates工具，把气象台站的数据定位到研究区的矢量图内，得到降雨数据和降水变率的数据在矢量图的地理位置，利用ArcGIS中的反距离权重插值法（Inverse Distance Weighted，IDW）对多年平均降雨量和多年平均降水变率数据进行空间插值，得到南流江流域多年平均降雨量分布。
2.3地形对洪水灾害风险的影响
地形与洪水灾害风险关系密切，地形高程越低，变化程度越小，越容易发生洪水，洪水灾害的风险性也越高。采用分辨率为30米的GDEM数据来分析南流江流域的坡度情况，得到南流江流域坡度等级。坡度等级越低，表示地形越平坦，越容易发生洪水；坡度等级越高，表示地形越陡峭，洪水对此的影响性越小[4]。
2.4水系对洪水灾害风险性的影响
南流江水系的分布在一定程度上决定了本区域遭遇洪水侵袭的难易程度，运用ArcGIS中的分析工具集Analysis Tools中的缓冲区分析工具Buffer，分别对不同级别的河流做不同距离的缓冲区分析，得到南流江流域河网缓冲区图。
2.5流域洪水灾害综合评价
根据降雨量、地形、水系对南流江流域洪涝灾害风险性的影响，运用层次分析法AHP，经专家决策，得到降雨量对洪水灾害的风险影响的权重为0.4，地形的权重为0.3，水系的权重为0.3，然后采用叠加分析法计算南流江流域综合洪水灾害风险值，如图1。
图1 洪水灾害综合风险评价图
由图可知，流域洪水灾害的高风险地区在河流干流的东南方向，即北流市中部和陆川县北部地区，其主要原因是该地区降水变率较大，容易发生洪涝灾害；相对而言浦北地区地处山区，远离河流干流，降水变率较低，是流域洪水灾害的低风险地区。
3.研究不足与发展趋向
随着地理信息系统、遥感等信息技术的快速发展，生态风险评价的概念模型与评估方法不断完善，风险源已由化学污染物逐步向非化学污染物，如土地利用、生物入侵等复合风险源演化，评价范围也由小尺度区域向流域、景观等大尺度范围扩张。流域生态风险评价是以湖泊、河流及其流域为整体单元对其自然生态环境及社会经济发展进行的综合评价，较传统的以行政区为单元的研究思路更有利于流域生态环境的综合保护与管理。但基于资料、技术和工具的局限以及流域生态系统复杂多样的特点，流域生态风险评价至今尚未形成统一的评价体系。目前，一些流域生态风险评价没有真正上升到流域尺度，不能提供全面的评价信息和确定相应的管理标准，生态风险评价在流域尺度上的定量研究还有待于进一步探索和发展。
参考文献：
[1]杜鹃，何飞，史培军.湘江流域洪水灾害综合风险评价[J].自然灾害学报，2006，15（6）：38-44.
[2]刘均明.南流江洪水预报方案与防洪减灾对策[J].广西水利水电，2006，（4）：94-97.
[3]李谢辉.渭河下游河流沿线区域生态风险评价及管理研究[D].甘肃兰州：兰州大学，2008.
[4]王子.广西南流江流域生态风险评价研究[D].广西南宁：广西师范学院，2014.
生态风险评价研究现状 第4篇
1 企业技术创新生态系统运行风险类型
企业技术创新生态系统是一个崭新的研究领域, 它是借用自然生态系统的理论赋予技术创新 “生态化”的新内涵。通过新的研究视角, 使企业技术创新迈入了新的发展时代, 与传统技术创新的只片面的追求经济增长, 导致某些社会状况和创新环境恶化, 进而弱化了技术创新的动力和作用不同, 企业技术创新生态系统构建的是一个同时满足经济效益、社会效益和生态效益最大化的体系, 其核心是以经济增长为中心, 经济与外界环境、人、社会全面协调发展为目标的综合创新系统[2]。核心企业是指在企业技术创新生态系统中处于战略和资源的核心位置, 具有选择、控制和领导合作伙伴的能力, 拥有其他企业不具备或者难以模仿的核心技术能力, 为系统搭建创新网络平台, 维持和管理系统的发展和技术创新活动, 为自身和系统内其他创新单元提供能量[3]。企业技术创新生态系统运行风险是指企业技术创新生态系统在运行过程中, 外界环境的变化以及系统内事故的发生导致系统整体利益损失的不确定性。根据定义可知, 风险不仅是损失发生的可能性, 而且还是损失的不确定性。从某种角度讲, 核心企业选择合作伙伴的过程也是企业技术创新系统形成和发展的过程。核心企业依据互补性、兼容性、信息对称性等原则对合作伙伴进行遴选。其中, 互补性原则的意义在于整合异质资源, 兼容性和信息对称性原则的意义在于尽可能地降低风险, 使合作顺利、高效地进行下去。在企业技术创新生态系统中, 企业可以通过合作分担风险, 但是, 也正是因为合作产生了企业技术创新生态系统运行过程中的 “自稔性”风险。根据风险产生的原因不同, 本文将企业技术创新生态运行风险分为如下几类:
1. 1 企业融合风险
在企业技术创新生态系统中, 各成员企业本着整合异质资源、优化技术结构的目的进行合作, 通过共享资源和信息, 实现共生共存、协同发展。但是, 构成企业技术创新生态系统的企业可能来自不同地域, 文化习惯和经济体制存在差异。不同文化背景或不同经济体制下, 企业之间的合作容易产生管理界限不清、信息交流不畅以及决策延迟等问题, 导致合作创新过程中产生摩擦。另外, 系统内成员的分工将不断深化, 并致力于发展各自领域的核心专长, 存在 “背对背” 研发的可能性, 长期发展下去会导致技术融合产生障碍, 造成合作创新失败。
1. 2 机会主义风险
信息不对称是机会主义风险发生的主要原因。在建立合作关系时, 一方为了寻求合作机会夸大自身能力, 使另一方的评价出现误差, 造成逆向选择。导致核心企业所依据的互补性原则失效。另外, 信息不对称会造成合作协议不完备, 降低对合作各方的约束力并增加机会主义行为的发生概率。当在合作过程中出现合同范围之外的问题、并且涉及双方利益得失时, 一些企业可能为了谋取自身利益而做出损害系统的事情。另外, 欺骗行为、盗取核心技术、 “搭便车”和 “柠檬问题”都是较常见的机会主义风险。
1. 3 核心资源流失风险
核心资源包括承载核心技术的知识以及掌握核心技术的骨干员工。为使企业技术创新生态系统的整体利益最大化, 各成员企业间互通有无、共享知识和信息。但是, 成员企业之间通常处于 “竞争-合作”共存的状态, 合作企业一旦通过知识共享掌握了关键技术或资源, 合作需求就会变弱甚至消失。另外, 知识、技术等一些软资源往往存在于企业骨干员工的头脑中。系统外的一些企业可以通过高薪聘请等方式挖走系统内的骨干员工。骨干员工的流失会造成此消彼长的局势, 并为该企业技术创新生态系统塑造 “劲敌”。
1. 4 外部环境风险
外部环境风险包括政策风险、市场风险、自然灾害等。宏观政策, 如法律法规、方针、政策等发生变化会对企业技术创新生态系统技术创新项目产生影响, 如果负面影响过大会导致系统技术创新项目终止[4]; 通常, 市场接受创新产品的时间、新产品生命周期及市场开发所需要资源投入强度难以确定, 这些都造成了极大的市场风险, 这种风险具有未知性和不确定性。因此, 对市场的认识不足, 如消费者难以接受创新产品、市场需求发生变化、市场竞争激烈、市场容量过小、市场处于衰退期、模仿的创新产品或替代产品的出现等都会成为市场风险的诱因; 自然灾害包括地震、海啸、洪灾、火灾等, 这些风险具有不可抗性。
1. 5 创新单元风险
创新单元风险是指在企业技术创新系统运行过程中, 某个成员企业自身经营不善而导致整个系统技术创新项目终止或创新成本增加。企业技术创新生态系统围绕技术创新项目运行, 核心企业将技术创新项目分为若干个子项目并由不同的创新单元完成。其中, 一些创新单元将负责一些重要的技术创新子项目, 这些子项目能否顺利完成将决定总项目能否完成, 从整体角度来说, 也决定企业技术创新生态系统能否正常运行。创新单元自身存在的风险, 如决策风险、管理风险、生产风险、财务风险等, 都可能扩展成为系统风险。
1. 6 风险评价指标体系构建
基于上述风险类型分析, 结合各种风险的产生机理和形成要素, 设立具体的风险指标。企业技术创新生态系统运行风险评价指标体系[5 - 6]如表1所示:
2 基于BP方法的风险评价实证研究
本研究通过JDJ公司的帮助进行问卷调查, 共收回调查问卷35 份, 剔除的问卷主要包括答题时间小于5 分钟的问卷、有缺失数据的问卷以及所有问题答案相同的问卷, 剩余有效问卷为30 份, 有效率为85. 7% 。在验证过风险评价指标的效度和信度后, 利用与JDJ公司相关的30 家企业的调查数据对JDJ企业技术创新生态系统进行风险评价。
2. 1 样本数据的选取
本文选取30 个熟悉该企业技术创新生态系统的专家对企业技术创新生态系统风险运行评价指标体系的二级指标进行打分, 其结果作为BP神经网络模型的训练和检测样本。同时, 设定了各二级指标的权重系数, 如表2。随后, 本文根据以上指标权重对30 个专家打分进行加权平均得到BP神经网络模型的期望输出, 如表3 所示。
2. 2 网络结构的确定
2.2.1各层神经元数目的确定。
本文运用确定隐含层节点数的经验公式计算隐含层单元个数, 其中, a为[1,10]之间的常数, n为隐含层神经元数目, m为输出层单元数[7]。为了得到更好的网络性能, 一般是通过对不同隐含层神经元数目进行训练并通过误差比较来确定隐含层的神经元数目。由于通过以上经验公式确定隐含层单元个数时, a取1, 2, 9, 10的网络性能较差[8], 因此, 本文将a从3到7逐个实验, 并对a取不同值所对应的BP神经网络进行对比分析, 得到误差曲线。结果显示当a取5时, 网络性能较好。如图1所示。
2.2.2网络学习参数的选取。
学习速率决定每一次循环训练中所产生的权值和阈值变化量。过大学习速率可能导致系统的不稳定, 而过小的学习速率则可能导致训练时间过长, 收敛速度较慢, 但能保证网络的误差值不能跳出误差表面的低谷而最终趋于最小误差值。所以, 在一般情况下倾向于选取较小的学习速率以保证系统的稳定性, 学习速率的选取范围一般在0.01~0.8之间。在一个神经网络的设计过程中, 网络一般要经过几个不同的学习速率的训练, 通过观察每一次训练后误差平方和的下降速率来判断所选定的学习速率是否合适。如果下降很快, 则说明学习速率合适; 若出观振荡现象, 则说明学习速率过大。对于每一个具体网络都存在一个合适的学习速率, 但对于较复杂网络, 在误差曲面的不同部位可能需要不同的学习速率。为了减少寻找学习速率的训练次数以及训练时间, 本文采用变化的自适应学习速率, 使网络的训练在不同的阶段自动设置学习速率的大小[9]。
2. 3 企业技术创新生态系统运行风险评价
将调查问卷整理得到的30 个样本数据输入到经过训练并检测的BP神经网络模型, 对JDJ企业技术创新生态系统运行风险进行评价, 结果见表4。
对表4 中系统运行风险进行平均, 发现序号为2, 5, 8, 16 的数据明显高于平均值, 说明这几个问卷打分有误, 不能代表该企业技术创新生态系统运行风险的最终评价结果。对其余26 组数据的风险评价结果进行分析发现, 系统运行风险评价得分均落在[0. 2, 0. 4], 对照企业技术创新生态系统的运行风险等级, 即超高风险运行状态[0. 8, 1]、高风险运行状态[0. 6, 0. 8 ]、 较高风险运行状态[0. 4, 0. 6]、低风险运行状态[0. 2, 0. 4] 和正常运行状态[0, 0. 2], 说明JDJ企业技术创新生态系统处于低风险运行状态。在此基础上, 本文对该系统处于低风险运行状态进行深入分析发现, 企业融合风险得分明显高于其他风险得分, 说明该企业技术创新生态系统存在企业融合困难的问题。
3 结果分析
3. 1 企业技术创新生态系统固有的抗风险能力分析
核心企业根据信息对称性原则、资源和技术互补性原则以及兼容性原则进行合作伙伴选择, 在很大程度上规避了一些风险。因为核心企业在进行合作伙伴选择之初, 对各个潜在合作伙伴都进行了综合评价, 其中包括技术创新能力以及技术互补性, 另外也对核心企业与潜在合作伙伴进行合作所带来的风险进行了分析。在核心企业与合作企业签订合约时, 合约内容中针对违约行为的描述和违约发生的处理办法做了细致设计, 以此尽可能地避免在合作过程中因违约造成的损失。在企业技术创新生态系统运行过程中, 核心企业对其合作伙伴进行控制, 对各个合作伙伴的行为实施跟踪, 能够有效地避免合作企业的违约行为。通过以上方式, 系统降低了机会主义风险事件的发生概率。而为了防范核心资源的流失, 对于企业技术创新生态系统而言, 不论是核心企业还是系统成员企业都具备良好的知识产权保护意识。该系统的成员对关键技术实施保护、控制, 使得关键技术难以让系统外的竞争对手模仿, 保持了该企业技术创新生态系统的竞争优势。除此之外, 系统内的关键技术人员具有良好的薪酬待遇, 防止了系统外企业为获取关键技术挖走系统内的关键技术人员。该企业技术创新生态系统还时刻关注系统外部环境的变化, 包括宏观政策、宏观经济状况和市场环境, 并能够根据外部环境变化做出及时调整。在企业技术创新生态系统中, 核心企业为控制创新单元风险, 要求各成员企业及时更新生产设备及生产工艺, 定期对生产技术人员和管理人员进行培训, 以保证各成员企业正常运行。
3. 2 企业技术创新生态系统的企业融合风险分析
虽然, 企业技术创新生态系统具有一定的抗风险能力以及规避办法, 但仍不可避免企业融合风险, 主要是企业文化差异使得企业融合出现问题。JDJ公司综合考虑了成本、市场、技术、核心资源等原因将企业设在北方, 而部分供应商和分销商等合作伙伴分布在南方。由于南北方的地域文化差异较大, 造成管理、协调和沟通出现障碍。地域文化的差异较多的体现在权力文化上。从权力距离方面看, 南方企业尤其是东南沿海地区和珠江三角洲地区的企业, 权力距离较小。这是因为在改革开放以后, 这部分地区率先接受了市场经济的洗礼, 部分企业迅速与世界标准接轨, 吸取了先进的管理经验, 使权力在运用时趋于合法化, 并受到善意判断的制约。北方地区的企业, 包括西部地区的企业, 早年间受到国有制经济的严重束缚, 历史包袱过大, 并且国有制改革的步伐比较迟缓, 导致企业的生产技术和管理理念落后。目前, 仍有许多企业延续着家长式的领导, 决策权过于集中。虽然, 近些年随着经济的发展和外资的不断进入, 引发了一系列的改革, 但是整体上的权力文化观念依旧没有改变, 因此, 北方企业的权力距离较大。另外, 南北方企业家对企业文化的理解也存在差异。例如, 北方企业的管理者多数都有过国有企业的工作经历, 他们注重企业的全局观念, 而在细节管理上略显不足; 南方企业的管理者多数都有过创业、白手起家或者小作坊的经历, 他们在管理上比较细腻, 对细节非常看重, 并且南方企业多有家族式的管理模式。这些都是造成南北方企业文化差异的地方, 也是给JDJ企业技术创新生态系统带来企业融合风险的主要原因。
摘要：基于核心企业视角, 归纳企业技术创新生态系统运行风险的类型, 包括企业融合风险、机会主义风险、核心资源流失风险、外部环境风险和创新单元风险;建立企业技术创新生态系统运行风险评价指标体系, 明确各风险类型中具体的参评指标;通过实地调研数据, 应用BP神经网络法进行实证研究。结果表明, 文中构建的风险评价指标体系, 能够有效地评价企业技术创新生态系统的运行风险, 有利于系统进行风险控制。
关键词：企业技术创新生态系统,运行风险,评价体系,实证
参考文献
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[5]陈建新, 资明贵、刘志龙.BP神经网络在企业技术创新风险评价中的应用[J].科技管理研究, 2007 (10) :88
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洞庭湖流域区域生态风险评价 第5篇
洞庭湖流域区域生态风险评价
对于生态系统,灾害性事件的产生多为外界胁迫因素与系统内部生态结构不稳定性因素共同作用的结果,因此对流域生态风险进行评价时应充分考虑系统内部的生态结构与外界的胁迫性因素.目前国内外对于外界胁迫性因素的研究多集中在自然灾害(如洪涝灾害)以及外界污染物主要集中在重金属类的排入,而事实上,其他类型的.污染物,如氮、磷等也将对生态系统产生一定的危害,由于这些污染物浓度在个别地区超标程度较高并可能对受体产生巨大的影响,因此将该类污染物作为一类重要因素纳入生态风险评价体系中是非常必要的,而由此得出的评价结果也更为系统和全面.以洞庭湖地区的东、南、西三部分作为研究区域,根据其特殊的背景,将工业污染、农业污染及血防污染作为其污染类风险源,引入由氮毒性污染指数、磷毒性污染指数、重金属类毒性污染指数共同构成的毒性污染指数与自然灾害指数和系统本身的生态指数,包括生物指数、多样性指数、物种重要性指数以及脆弱性指数完成了对洞庭湖流域的区域生态风险评价.
作 者：卢宏玮 曾光明 谢更新 张硕辅 黄国和 金相灿 刘鸿亮 作者单位：湖南大学环境科学与工程系,长沙,410082刊 名：生态学报 ISTIC PKU英文刊名：ACTA ECOLOGICA SINICA年，卷(期)：23(12)分类号：X171.4关键词：生态风险评价 洞庭湖 污染
生态风险评价研究现状 第6篇
本文拟采用水资源、主要景区分布,植被盖度、人类干扰、地震、土地利用分类等静态指标,以GIS为技术手段,尝试研究建立山区生态风险评价体系,以期得出可表征区域生态风险实际情况的结论,为后续相关研究提供参考。
1 生态风险综合评价方法
1.1 生态风险综合评价基本方法
参考现有的生态风险评价研究,根据风险的定义以及风险度量的基本公式[5,6]:
式中:R为灾难或事故的风险;P为灾难或事故发生的概率;D为灾难或事故可能造成的损失。
对于一个特定的灾害或事故x,它的风险可以表示为:
对于一组灾害或事故,风险可以表示为:
根据以上公式,得出生态风险评价的基本公式:
式中:Rb为生态风险值;Pb为由人类活动和地质灾害所引起的灾害发生的概率;Db为潜在生态损失指数。
1.2 本研究生态风险综合评价方法
1.2.1 研究区域的界定
采用土地利用分类的方法,将区域的界定分区分成以下几类:耕地、园地、林地、牧草地、其他农用地、城镇用地、农村居民点用地、独立工矿用地、特殊用地、交通设施用地、未利用地、水域(依据为2005年制北京土地利用现状图)。
1.2.2 受体分析
受体是指暴露于压力之下的生态实体,受体在风险评价中指生态系统中可能受到来自风险源的不利作用的组成部分[7]。对于风险受体的分析,由于受体对环境的响应程度以及其对人类自然的重要性不同,故对各区域按照其对生态的重要性进行评价[8],但是单项生态系统服务功能评价的指标很难获得,因此本文选择比较容易获取的指标作为受体分析的参考。
1.2.3 风险源分析
针对本研究,风险源即为由人类活动所引起的水源污染、空气污染,生活垃圾污染和开发建设项目(矿区)以及由于地质灾害所造成的泥石流,崩塌与滑坡以及其他地质灾害。
1.2.4 暴露与灾害分析
暴露分析是研究各种风险源在评价区域中的分布、流动及其与风险受体之间的接触暴露关系,是指风险源对区域的影响范围、影响程度,其有害成分在受体的空间分布,形态变化,在水体的分布规律等[9]。危害分析是生态风险评价的重要部分,其目的是确定风险源 对生态系 统及其风 险受体的 损害程度。风险源产生的压力会影响或降低生态环境因子的质量和功能,影响生物个体的正常生长和繁育,降低生物产品的品质,甚至导致死亡,降低生物多样性,危及人类社会的安全和经济的正常发展。
针对于本研究特点,采用生态易损性指数F这一指标对风险源对风险受体的影响进行分析。采取专家打分法将区域按照土地利用类型进行分类,然后对其生态的易损性进行打分。
1.2.5风险综合评价
结合延庆山区自身特点及本研究中对各因子的标准化校正,本文对式(4)进行修改,修改后的公式为:
式中:R为生态风险值;E为生态重要性指数;P为由人类活动和地质灾害所引起的灾害发生的概率;F为生态易损性指数。
本文中生态重要性指数选取:水资源指标、主要景区分布指标,植被盖度指标和人类干扰指标4个指标为对象;生态危险性指标选取地震作为极端自然灾害的代表;生态易损性指标则是以土地利用分类表述该区域的生态脆弱性从而表示其易损性。
2 延庆山区生态风险评价体系研究
2.1 研究区自然概况
延庆县位于北京市西北部,三面环山一面临水,是北京市重要的生态屏障,位于东经115°44′~116°34′,北纬40°16′~40°47′。属大陆性季风气候,年平均气温在8 ℃左右,该地区水资源丰富,植被覆盖率达到60%。
2.2 数据来源
主要数据来源于延庆县行政区划图、土地利用分布图、土壤类型分布图、水系分布图、土壤质地分布图,北京市景区分布图、地震烈度分布图、年平均风 功率密度 色斑图,1:5万DEM和2010年ETM+影像。主要处理软件为ArcGIS9.3和ENVI4.8。
评价过程所有数据都采用WGS84坐标系,并且经过投影矫正以及几何校正。
2.2.1 延庆县生态重要性计算
(1)延庆县公路 分布。利用ArcGIS9.3,将经过矫 正坐标的延庆县行政区划图矢量化,利用ArcGIS缓冲区分析模块对公路进行缓冲,缓冲等级为4级,每一级缓冲距离为100m,并进行重要性分级。
(2)延庆县水系 分布。利用ArcGIS9.3,将经过矫 正坐标的延庆县水系分布图矢量化,利用ArcGIS缓冲区分析模块对水系进行缓冲,缓冲等级为4级,每一级缓冲距离为50m,并进行重要性分级。
(3)延庆景区分 布。利用ArcGIS9.3,将经过矫 正坐标的北京市景区分布图矢量化,标记位于延庆县内的景区位置,对景区内以及景区外赋以不同的字段,并进行重要性分级。
(4)延庆县植被覆盖度。利用ENVI4.8,将经过矫正坐标的2010年ETM+影像(栅格大小为30m×30m)进行NDVI计算,并选取5%和90%的NDVI值作为植被覆盖度的最大值和最小值,通过ArcGIS9.3中的重分类模块以及栅格计算模块对植被覆盖度进行等级划分。
(5)综合分析方法。不同指标对各重要性因素的影响、贡献度不同。采用表1的分级办法对各项指标进行等级划分。
然后利用ArcGIS9.3中的叠加 分析,对四个指 标进行叠加,对于同一地点存在四个指标的不同等级,采用取最大值的方法,选取同一地点存在的最大等级作为该地点的生态重要性等级。得到延庆县生态重要性评价图如图1。
2.2.2 延庆县危险性指数计算
(1)延庆县地震 带分布。利用ArcGIS9.3,将经过矫 正坐标的北京市地震烈带分布图矢量化,标记不同区域的地 震烈带,并进行危险性等级划分。
(2)延庆县高程 与坡度分 布。利用ArcGIS9.3,将经过矫正坐标的延庆县数字高程图(栅格大小为30m×30m)进行空间分析,提取坡度以及高程数据,并利用ArcGIS9.3中的重分类模块以及栅格要素转换模块对提取的坡度和高程进行再分类以及图层属性转换,并根据分隔值进行危险性等级划分。
(3)延庆风带分 布。利用ArcGIS9.3,将经过矫 正坐标的北京市年平均风功率密度色斑图矢量化,标记不同区域的年平均风功率,并进行危险性等级划分。
(4)延庆土壤质 地分布。利用ArcGIS9.3,将经过矫 正坐标的延庆县土壤质地分布图矢量化,并根据卡庆斯基的分类定义,将不同种土壤质地分不同危险等级,进行危险性等级划分。
(5)综合分析方 法。不同指标 对研究区 域的影响 程度不同。采用表2的办法(经标准化处理)对各项指标进行等级的划分以及权重的分配。
利用ArcGIS9.3中的叠加分析,对五个指标进行叠加,对于同一地点存在五个指标的不同权重分配,采用相加的方法,将累加得到的权重作为该地点的危险性指数,得到延庆县危险性评价图如图2。
2.2.3 延庆县易损性指数计算
利用ArcGIS9.3,将经过矫正坐标的延庆县土地利用分类图进行矢量化,并根据GB/21010-2007的分类标准对土地利用实行一级分类,由于研究区域内存在大面积的旱地,所以将旱地提高一个等级,最后根据各土地利用状况的易损程度对其进行易损性分类如图3。
2.2.4 延庆县生态风险等级计算
利用ArcGIS9.3,将延庆县生态重要性评价图,危险性评价图以及易损性评价图进行叠加分析,采用专家打分法对三者进行权重的分配并经过标准化处理,分配结果见表3,得到的延庆县生态风险评价图见图4。
3 结论与讨论
(1)从延庆县生态风险等级图可以看出,延庆县生态风险等级大多在危险级别以上,西部等级要高于东部等级。
高危险的地区仅在部分地区出现,这说明对于整个延庆县来说,生态危险不容忽视,但是也没有到了极端的情况,只要合理的应对还是可以改善生态环境,降低生态风险等级;中度危险区集中分布在中、西部;安全和较安全地区基本分布在延庆县西南部以及南部,东南部边界地区。
总的来说,从整个延庆县出发,对于生态风险的预防,应着重保护中部以及西部地区,其次是北部地区,最后是东部和南部地区;从行政区划上看,张山营镇和延庆镇以及附近村镇应该是优先治理的区域。
研究结果基本符合延庆县实际情况,说明生态风险评价的框架基本正确。
(2)虽然本文所得的生态风险评价等级只是在研究区域内的,无绝对值的意义,和研究区外的评价结果无可比性,也无法达到实时应用,但是也可以在一定程度上表征 某区域的生态风险情况。
摘要：以延庆县山区为研究区域,通过GIS的技术手段,采用具有代表性的静态指标作为风险评价因子,构建山区生态风险评价体系,以求能够快速准确地对山区进行风险评价,并为后续相关研究提供参考。
生态风险评价研究现状 第7篇
对湿地公园建设项目进行合理的现状调查与评价[2,3], 一方面能够有效的预测项目建设期间可能对建设地点原有生态系统产生的影响, 并根据影响的性质及程度提出有效的保护措施;另一面能够预测出公园建成后可能出现的环境问题, 可以及时采取相应的预防措施。从而使湿地公园建设对建设地点环境带来的效益利大于弊。
我们在这里对北湖湿地公园水生作物起步区建设, 进行了生态现状调查与评价。通过对调查结果以及评价结论的分析, 探究了评价过程中采用的生态学方法在湿地公园建设项目生态现状调查与评价中的适用性。对湿地公园建设项目生态现状调查与评价方法的选择提供了一些建议。希望能为从事湿地公园建设项目生态现状评价的人员选择评价方法提供一些帮助。
1 现状调查
1.1 植物现状调查方法
1.1.1 样方法
生态现状调查时, 对调查范围内的植物现状调查时一般采用样方法[4]。样方, 即从调查的对象整体中选取出的部分个体的集合。对样方中的个体数量进行统计, 从而计算得出个体种群密度的方法。样方的大小应能够包含绝大部分的植物, 样方的大小会因植株的大小而不同, 通常乔木层样方大小20m×20m, 灌木层样方大小5m×5m, 草本样方大小1m×1m。当设置的样方边线上正好有植株时, 一般而言边线上的植株只计相邻两条样方边线上的植物, 另两条边线上的植物不计入样方。
1.1.2 样线法
植物现状调查时也可以使用到样线法。样线法, 即在调查范围内取一条或多条直线, 沿着线路记录所见到的植物, 根据记录的数据分析调查范围的植物群落结构。
1.2 植物现状调查结果
我们对北湖湿地公园进行实地调查, 主要采用了样方法和样线法相结合的方法。对不同生境, 逐一进行线路调查, 记录各个区域的生境类型和植被类型, 记录调查区域出现的植物种类。同一群系内选择有代表性的典型地段布设至多个样方, 记录样方的经纬度、海拔等, 同时记录样方内的植物物种、高度、大小、多度、盖度等。经调查, 调查区内分布有少量的耕地及菜地, 主要作物为水稻、小麦、玉米、红薯、马铃薯等。调查区域内植物群落样方调查统计见表1。
1.3 植物现状分析
湿地公园的建设区域内, 存在着水源和陆地, 在不同的生境中群系的分布是不同的。实际进行调查时, 通过走样线的方式, 了解调查区内群系的分布情况。在不同的群系中采取做样方的形式, 对不同群系的植物分布进行了调查。由于湿地公园评价范围并不太大, 我们通过样线法与样方法的结合, 可以较为详细和全面的了解湿地公园建设区域的植物现状。
通过对区域植物群落类型及其分布范围的分析, 结合湿地区域的遥感图, 我们绘出了评价区域植物分布图。
由植物分布图可以看出, 评价区域内植被类型的主要由灌丛和灌草丛、落叶阔叶林、沼泽和水生植被组成, 局部区域也有农田作物的分布。同时, 各植被类型的分布情况在植物分布图上也一目了然。
2 动物现状调查及分析
2.1 动物现状调查方法
2.1.1 样线法
与植物现状调查相似, 动物现状调查时也可以使用样线法, 在调查范围内取一条或多条直线, 沿着线路记录见到所需调查动物的次数, 从而计算得出调查范围内该物种的数量以及分布情况。
2.1.2 样方法
样方法在动物现状调查时也有使用, 在调查和范围内选取一定个数的样方, 并对样方内动物个数进行统计, 从而得出调查动物的种群密度。但动物的活动范围一般较大, 因而样方在动物现状调查时存在着一定的局限性, 因而在动物数量调查时, 样方法适用于活动范围较小的动物、如昆虫等。
2.1.3 标记重捕法
标记重捕法是常用的动物数量调查的方法。首先在调查范围内对需要调查的动物进行捕捉, 对捕捉到的个体做上标记并计数, 然后将其放生。一段时间过后, 在调查范围内再次进行捕捉, 统计出捕捉到的个体数量和其中带有标记的个体数量, 然后可以计算出所调查动物的种群数量。采用标记重捕法时应善待动物, 对捕捉到的动物进行标记时应采取适当的标记方法, 对动物个体标记时影响到个体的正常生命活动可能会导致动物个体的死亡。同时, 对个体进行标记时也不能过于明显, 过于明显的标记可能会使标记个体更容易被其天敌发现。
2.2 动物现状调查结果
北湖湿地公园建设区域内的河流由于受调水闸坝隔断, 来水不稳定, 污染严重等影响, 没有鱼类存在, 其他水生动物极少。因此我们仅调查评价范围内的陆生动物, 对湿地公园范围内的鸟类、兽类、两栖类、爬行类的种类、分布、数量及其生境状况进行了调查。
经调查, 评价范围内鸟类包含19科33种, 兽类包含2科4种, 两栖类包含2科5种, 爬行类包括3科5种。我们根据动物的生境特征和生活方式等对调查范围内的鸟类、兽类、两栖类和爬行类进行了类型划分。
(1) 鸟类按生活方式和栖息习性可分为鸠鸽类、鸣禽类、攀禽类。鸠鸽类常见的有斑鸠、珠颈斑鸠等;鸣禽类常见的有家燕、白鹡鸰等;攀禽类常见的有大杜鹃等。 (2) 兽类按生活习性分为地下生活型和地面生活型, 地下生活型常见的有四川短尾鼩;地面生活型常见的有小家鼠等。 (3) 两栖类型、水栖类型、水陆两栖类型。陆栖类型常见有华西蟾蜍等;水栖类型常见有黑斑侧褶蛙等;水陆两栖类型常见有泽陆蛙。 (4) 爬行类根据其生活习性和调查范围的生境特征可分为农居环境类型、灌草丛类型、森林及林缘类型。农居环境类型常见的有蹼趾壁虎等;灌草丛类型常见的有铜蜓蜥等;森林及林缘类型常见的有王锦蛇等。
2.3 动物现状分析
北湖湿地公园属于城市湿地公园建设, 建设地点受到人类干扰较严重, 评价区域内兽类一般为小型兽类, 小型兽类个体较小, 采用捕捉法进行调查较为方便。如果评价区域类有大型兽类的存在, 采用捕捉法明显就不太合适了, 大型兽类采用直接观察的方法调查会比较直观于简洁。评价区域内的小型兽类, 我们仅进行了捕捉, 并没有对其进行标记重捕, 因而所获得的数据, 不能较确切的反应评价区域内的兽类种群数量, 仅对评价区域的兽类的种类有所了解。
动物相对植物有着较强的行动能力和应激性。当项目的建设对动物的生境和正常生命活动产生影响时, 其可能会迁移到其他的地方躲避项目建设带来的影响。北湖公园项目的动物现状调查时, 样线法对鸟类、两栖类、爬行类的调查, 虽然调查结果不能较准确的反应出鸟类、两栖类、爬行类的种群数量。但是通过样线法的调查, 可以反应出鸟类、两栖类、爬行类的生境和在各种生境下分布的数量情况。捕捉法对小型兽类的调查, 同样可以反应小型兽类的生境及分布情况。在知道评价区域内动物的生境以及分布情况的情况时, 虽然对其种群数量没能明确的掌握, 我们可以采取对其生境进行保护的方法, 从而保护其中的动物。另外, 由于北湖公园建设范围内, 部分地区有居民居住, 动物调查时对采用访谈法对当地居民进行询问也是不错的选择。
由上可知, 动物现状调查时, 调查方法会随着调查的关注点不同而变化。北湖公园项目, 我们采用样线法和捕捉法, 在不进行详细的种群数量调查的情况下, 针对性的调查了解了评价区域内鸟类、两栖类、爬行类以及兽类的种类和分布的生境情况, 可以为生态现状评价提供依据, 方法的选择是可行的。
3 结语
生态现状调查与评价, 是建设项目环境生态影响评价的重要步骤。对于湿地公园类型的项目进行植物调查时, 样线法和样方法的使用较为普遍;进行动物调查时样线法和捕捉法比较适用。
以上分析与讨论的方法, 可以为其它湿地公园建设项目提供一些参考。然而在湿地公园建设项目中, 不同项目建设地点的差异较大, 进行现状调查和评价时, 所选用的方法和侧重点也会存在一定的差异。因而以上讨论的方法并不能完全适合所有湿地公园类型的生态现状调查与评价。在进行湿地公园建设项目现状调查与评价时方法的选择, 应根据实际的情况合理的选择。
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