高如泰，姜甜甜，席北斗*，許其功，張 慧，王海軍，巴桑次仁

1.中國環(huán)境科學研究院，北京 100012

2.中國科學院武漢水生生物研究所，湖北 武漢 430072

3.西藏自治區(qū)環(huán)境科學研究所，新疆 拉薩 850000

湖北省湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)技術方法研究

高如泰1，姜甜甜1，席北斗1*，許其功1，張 慧1，王海軍2，巴桑次仁3

1.中國環(huán)境科學研究院，北京 100012

2.中國科學院武漢水生生物研究所，湖北 武漢 430072

3.西藏自治區(qū)環(huán)境科學研究所，新疆 拉薩 850000

提出一種基于主成分分析、聚類分析、判別分析和空間自相關的分區(qū)模型，用于對湖北省湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)的嘗試.運用主成分分析法對眾多指標進行降維處理，產生彼此互補又能綜合反映湖區(qū)情況的新指標，構建了湖北省湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)指標體系.在此基礎上，根據各區(qū)域新指標值結合聚類模型進行湖泊流域的初步分類，利用判別分析完成非湖泊流域的類別歸屬判別，運用空間自相關分析方法對區(qū)域各因素的空間分布格局進行量化分析，以揭示零散分類區(qū)塊在空間地域分布上的關聯和差異，最后根據關聯結果確定邊界完成分區(qū)并進行特征描述.結果表明，利用該分區(qū)技術方法體系可以盡量避免人為因素干擾，得到更為客觀的分區(qū)結果，具有良好的適應性和可行性.

湖泊營養(yǎng)物;生態(tài)分區(qū);主成分分析;聚類分析;判別分析;空間自相關

Abstract:The objective of this research is to present an ecoregionalmodel based on principle components analysis(PCA)，cluster analysis(CA)，discriminant analysis(DA)and spatial autocorrelation analysis(SAA).The model was applied to establish the ecoregions of lake nutrients in Hubei Province.First，principle components analysis was applied to reduce the feature space dimensionality of the indices，and to build new comp lementary indices which could synthetically reflect the conditions of lakes and build an index system of ecoregions of lake nutrients in Hubei province.Then，initial classification of lake drainage area was carried out by cluster analysis.The categories of non-lake drainage areas could be identified by discrim inant analysis.Spatial distributing pattern of principal components in the region were analyzed quantitatively by spatial autocorrelation method.The association and difference of spatial characters between classification districts and the scattered regions were achieved.Therefore，the divisional boundary was established，and the ecoregion of lake nutrients was accomplished.These results indicated that the ecoregion model was appropriate and feasible to achieve the objective results of ecoregion，and could avoid human interference.

Keywords:lake nutrients;ecoregion;principle components analysis;cluster analysis;discriminant analysis;spatial

autocorrelation在全球范圍內已有30% ～40%的湖泊遭受到 不同程度的富營養(yǎng)化影響.近年來我國湖泊富營養(yǎng)化形勢嚴峻，受影響湖泊從20世紀80年代后期的41%升至90年代后期的77%［1］.根據一些發(fā)達國家在湖泊富營養(yǎng)化防治與管理方面的先進經驗，積極開展湖泊生態(tài)分區(qū)、營養(yǎng)物基準和富營養(yǎng)化控制標準等工作，已成為當前湖泊富營養(yǎng)化控制與管理的重要發(fā)展趨勢［2-3］.其中，湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)是湖泊營養(yǎng)物基準和富營養(yǎng)化控制標準制訂的基礎，也是開展湖泊水環(huán)境“分區(qū)、分類、分級、分期”綜合管理的先決條件.目前，我國還缺乏統(tǒng)一的湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)技術方法體系，現有水生態(tài)區(qū)域多以水體現狀使用功能和行政區(qū)為基礎進行劃分，在湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)方面幾乎處于空白［4-7］.國外已有部分國家開展了在生態(tài)分區(qū)基礎上進行的水生態(tài)分區(qū)，并正在逐步進行湖泊營養(yǎng)狀態(tài)分區(qū)評價標準和基準研究，但尚未取得完整系統(tǒng)的成果［8-16］.我國湖泊眾多，尤其是不同區(qū)域自然地理狀況與湖泊富營養(yǎng)化差異性顯著，國外現有的湖泊營養(yǎng)物分區(qū)技術方法難以適用我國，需要加以優(yōu)化改進.因此，迫切需要根據我國湖泊區(qū)域差異性特點，科學地進行湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū).

目前，我國正在開展不同尺度的營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)研究工作.由于全國湖庫資料調查不足且收集困難，而湖北省的湖泊資料較為完善，因此，筆者以湖北省作為湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)的研究對象，擬建立湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)指標體系，探索研究分區(qū)技術方法，初步完成湖北省湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)，旨在為探索適合我國湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)的指標體系和分區(qū)技術方法，完成全國湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)和科學地制訂我國湖泊營養(yǎng)物基準和富營養(yǎng)化控制標準提供理論基礎.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

湖北省位于長江中游地區(qū)，北緯 29°05′～33°20′，東經108°21′～116°07′，面積18.59×104km2.該區(qū)屬亞熱帶季風性濕潤氣候，全省平均氣溫在15～17℃，最冷月(1月)平均氣溫為2～4℃，最熱月(7月)為 27～29℃，全省平均日照1 150～2 245 h，無霜期230～300 d，年均降水量800～1 600 mm.該區(qū)處于中國地勢第二級階梯向第三級階梯過渡地帶，地貌類型多樣，略呈由西北向東南傾斜的趨勢.植被具有南北過渡特征，是中國生物資源較豐富的省份之一.

湖北省地跨長江和漢江兩大水系，水力資源居全國第4位，地表水體積居全國第10位.在長江、漢江兩岸的沖積平原上，分布著眾多的大小湖泊，形成“江漢湖群”，是全國著名的淡水湖泊密集分布地區(qū)之一，星羅棋布的湖泊展示出水鄉(xiāng)澤國獨有的自然景觀，并在蓄洪、灌溉、旅游和水產養(yǎng)殖等方面發(fā)揮著重要作用.

1.2 研究方法

1.2.1 分區(qū)的原理及原則

湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)是以湖泊流域內不同尺度的湖泊生態(tài)系統(tǒng)及其營養(yǎng)物影響因素為研究對象，應用空間自相關、生態(tài)格局與尺度等原理與方法，對湖泊及其周圍陸地系統(tǒng)進行區(qū)域分類，其目的是反映湖泊營養(yǎng)物在不同空間尺度下的分布格局.與一般意義上的生態(tài)分區(qū)和水文分區(qū)等自然地理分區(qū)不同，湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)過程需更多地考慮自然因素與湖泊營養(yǎng)物之間的因果關系，力圖通過不同尺度下的地形、氣候、水文以及地貌類型等要素來反映湖泊營養(yǎng)物的基本特征.

分區(qū)遵循的原則主要包括:①相似性原則，即根據區(qū)劃指標的一致性與差異性進行分區(qū);②區(qū)域相關原則，即在空間尺度上，任一類生態(tài)環(huán)境安全問題都與該區(qū)域甚至更大范圍的自然環(huán)境與社會經濟因素相關;③保持小流域完整性，從分區(qū)的管理目的出發(fā)，作為省級尺度的分區(qū)不宜打破小流域尺度，即以湖泊流域為最小分區(qū)單元，實現“自下而上”的分區(qū)，相應地分區(qū)指標值的獲取也是以湖泊流域為單位.

1.2.2 分區(qū)方法

采用主成分分析法建立湖泊營養(yǎng)物分區(qū)指標體系，以SPSS和ArcGIS等技術為平臺，綜合運用聚類分析、判別分析、空間自相關等定量分析法對湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)技術進行研究(見圖1).

首先，應用主成分分析法建立分區(qū)綜合指標值，之后采用聚類分析法對湖泊流域進行初步分區(qū)，利用判別分析對其他非湖泊流域進行歸類，結合空間自相關分析法完成整個區(qū)域的流域歸屬分析.最終，利用空間融合技術，結合專家經驗分析確定分區(qū)邊界，完成湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)圖.

其中，空間自相關分析是檢驗某要素的屬性值是否顯著地與其相鄰空間點上的屬性值相關聯的重要指標，可以分為正相關和負相關2種類型，正相關表明某單元的屬性值變化與其相鄰空間單元具有相同變化趨勢，負相關則相反.空間數據分析方法包括:①全局統(tǒng)計(Global Statistics)，是對屬性值在整個區(qū)域的空間特征的描述;②局域統(tǒng)計(Local Statistics)，用來衡量每個空間要素屬性在“局部(一般為相鄰)”的相關性質.表征全局空間自相關的指標和方法［17-19］很多.筆者選擇常用的 Moran’sI統(tǒng)計進行全局統(tǒng)計，采用 Local Moran’sI統(tǒng)計進行局域統(tǒng)計.

圖1 湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)技術方法Fig.1 Sketch map of ecoregion techniques of lake nutrients

Moran’sI系數取值在［－1，1］之間.如果I為正，則區(qū)域變量在空間分布上呈現正的空間相關性;如果I為負，則反之.其計算公式［19］:

式中，n為研究區(qū)內不規(guī)則空間單元的個數;xi和xj分別表示某現象或某屬性特征在空間地域單元i和j上的觀測值(j≠i);ˉx是研究對象x的平均值;wij是空間權重矩陣.

對計算結果進行標準化可以更好地判斷相關的正負性和顯著性.其標準化形式Z(I)采用Moran’sI的數學期望E(I)和方差VAR(I)進行計算［20］.

局域空間相關性指標的計算公式:

式中，zi，zj為觀測值的標準化形式(平均值為0，標準差為1).可見，I值由zi及其相鄰接區(qū)域觀測值的平均值來決定.

1.2.3 數據來源

分區(qū)過程需要大量的空間數據和屬性數據支撐.其中，湖泊小流域邊界的提取是在1∶100 000的湖北省的DEM數據庫的基礎上，用 ArcGIS空間分析模塊中的水文分析功能來實現的;溫度和降水量數據采集自該區(qū)的17個氣象站點近30年的監(jiān)測資料;土壤質地數據來自《中國土種志》［21］;土地利用類型數據提取自湖北省的土地利用現狀圖(1:250 000);吸附態(tài)氮磷負荷指標值通過吸附態(tài)氮磷模型計算獲得，計算公式［22］:

式中，a為單位換算常數;LSkt為顆粒態(tài)氮磷污染物負荷，kg/km2;CSkt為土壤固態(tài)氮磷污染物質量分數，mg/kg;Xkt為土壤流失量，t/km2;TSkt為污染物富集比;Sd為流域泥沙輸移比.

2 結果

2.1 分區(qū)指標體系的建立

指標的選擇是分區(qū)的基礎與關鍵，所選指標應該是影響水生態(tài)系統(tǒng)特征、能夠反映水生態(tài)與周圍陸地生態(tài)相關關系的關鍵性因素，并與分區(qū)對象及其等級層次保持一致.

根據湖北省境內自然地理和資源相關狀況的調查分析，區(qū)域內的氣候、地貌、土壤類型及植被的類型差異對湖泊水文、形態(tài)等物理條件的影響，導致了不同的湖泊生境條件，造成湖泊生態(tài)系統(tǒng)的組成與結構不同，進而影響了湖泊營養(yǎng)物的狀況.因此，借鑒美國分區(qū)經驗并結合實際情況［9］，選取氣候、海拔高度、土壤、植被和土地利用方式5個因素來反映區(qū)域內自然要素的影響規(guī)律.而對于湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)來說，吸附態(tài)氮磷負荷可以代表較難治理的面源污染背景狀況，應成為有別于其他分區(qū)的標志性指標.該研究選擇的湖北省湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)指標如表1所示，所選指標在ArcGIS中按小流域進行區(qū)統(tǒng)計獲得指標值，并轉換成柵格格式以便于運算.

將原始數據標準化后進行主成分分析，原有指標被濃縮為4個綜合指標，分別代表了營養(yǎng)物狀況、土地利用和海拔、氣候和植被、土壤質地等因素，累計貢獻率達到87.97%，從而形成了一個新的指標體系.

表1 湖北省湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)的指標體系Table 1 The indicator system of ecoregion of Lake Nutrients in Hubei Province

2.2 分區(qū)方法應用

對主成分分析得分形成的綜合指標值進行系統(tǒng)聚類(Hierarchical Cluster Analysis)分析，得到湖泊流域的初步聚類結果(見圖2).在此基礎上，采用典型判別分析法對非湖泊流域的類別歸屬進行判定，以保證所有的小區(qū)域(湖泊流域和非湖泊流域)都具有類別歸屬(見圖3).

圖2 快速聚類湖泊流域分類Fig.2 The classified map of K-means cluster of lake basin

雖然圖3中湖泊營養(yǎng)物生態(tài)區(qū)域劃分的整體趨勢明顯，但還存在一些零散不連續(xù)的區(qū)塊，未完全實現分區(qū)的目的.該研究采用空間相關性分析來解決這一問題，在ArcGIS中運用空間統(tǒng)計功能中的分析模塊進行空間自相關的分析.結果表明，自相關分析中，Moran’sI為 0.22，且檢驗值(Z值)為28.54，大于顯著水平1%所對應的臨界值2.58，表明聚類結果與空間位置具有顯著相關性.進一步以流域指標的主成分綜合得分為指標，進行局部空間自相關的分析，得到局部自相關系數和檢驗值，以此作為判斷零散區(qū)塊歸屬的基礎，以實現相同類別的區(qū)塊在空間分布上的連續(xù)性(見圖4).利用ArcGIS中的空間融合功能對流域圖中的相同類別流域進行融合，根據湖北省實際邊界圖對小流域進行疊加、合并、融合和校準，得到最終的生態(tài)分區(qū)(見圖5).

圖3 非湖泊流域判別分析分類Fig.3 The classified map of discriminant analysis of nonlake basin

圖4 空間自相關分析分類Fig.4 The classified map of spatial autocrrelation analysis

2.3 分區(qū)特征描述

Ⅰ區(qū)位于荊州市的中南部，平均海拔42 m，年均降水量966 mm，年均氣溫16.7℃，植被覆蓋率76.3%，在該區(qū)內土壤侵蝕強度適中，吸附態(tài)氮、磷分別為1.27和0.71 kg/km2.由于Ⅰ區(qū)水熱等條件相對偏低，潛在富營養(yǎng)化程度在湖北省內也相對較低.主要湖泊有上津湖、牛浪湖和崇湖等.

圖5 湖北省湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)Fig.5 The ecoregion map of lake nutrients in Hubei province

Ⅱ區(qū)包括荊門市南部、天門市西部、仙桃市大部和孝感市、武漢市的部分地區(qū)，平均海拔40 m，年均降水量1 200 mm，年均氣溫16.9℃，植被覆蓋率 75.5%，吸附態(tài)氮、磷分別為 2.39和 1.26 kg/km2，該分區(qū)潛在富營養(yǎng)化程度居中.主要湖泊有汈汊湖、漢陽東湖、排湖、五湖等.

Ⅲ區(qū)包括天門市的東部和孝感市的西南部，平均海拔38 m，年均降水量1 170 mm，年均氣溫17.0℃，植被覆蓋率81.5%，吸附態(tài)氮、磷分別為1.55和0.82 kg/km2，該分區(qū)潛在富營養(yǎng)化程度居中.主要湖泊有花嚴湖、龍骨湖、張家湖等.

Ⅳ區(qū)范圍較大，位于湖北省的西部和北部地區(qū)，以山地丘陵為主，平均海拔579 m，年均降水量966 mm，年均氣溫16.2℃，植被覆蓋率90.6%，吸附態(tài)氮、磷分別為4.01和2.12 kg/km2，雖然水熱等條件相對偏低，但由于地形起伏大，土壤侵蝕引起的吸附態(tài)氮磷含量較高，導致潛在富營養(yǎng)化程度在湖北省內相對較高.主要分布有南湖、長湖、陳家湖、陶家湖、爛泥湖等湖泊.

Ⅴ區(qū)位于湖北省東北部的黃岡地區(qū)，平均海拔240 m，年均降水量 1 410 mm，年均氣溫17.0℃，水熱條件適宜藻類生長，植被覆蓋率87.2%，吸附態(tài)氮、磷 分別為 5.83和 3.08 kg/km2，潛在富營養(yǎng)化程度在湖北省內相對較高.該區(qū)主要包括東湖、赤東湖、鴨兒湖、嚴西湖等湖泊.

Ⅵ區(qū)位于湖北省的東部和南部，包括荊州、咸寧、武漢和黃石等地區(qū)的大部，以及黃岡的西部和南部，平均海拔91 m，年均降水量1 370 mm，年均氣溫17.1℃，植被覆蓋率87.2%，吸附態(tài)氮、磷分別為1.60和0.84 kg/km2，該分區(qū)潛在富營養(yǎng)化程度居中.該區(qū)湖泊分布較多，主要有洪湖、梁子湖、斧頭湖、大冶湖等.

Ⅶ區(qū)位于湖北省的東南部，包括咸寧市的東部和黃石市的南部，平均海拔203 m，年均降水量1 465 mm，年均氣溫17.3℃，植被覆蓋率85.6%，吸附態(tài)氮、磷分別為3.64和1.92 kg/km2，潛在富營養(yǎng)化程度在湖北省內相對較高.主要分布有網湖、朱婆湖等湖泊.

3 討論

對湖泊生態(tài)系統(tǒng)的層次結構與湖泊營養(yǎng)物影響因素的分析是實施分區(qū)的關鍵，在分區(qū)體系上，美國已完成了全國的3級水生態(tài)分區(qū)體系，目前正在開展4級和5級分區(qū)工作，美國的營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)是將第三級水生態(tài)區(qū)歸納為14個生態(tài)集中區(qū).而筆者嘗試對我國湖泊營養(yǎng)物的分區(qū)技術方法進行研究，尚有待于對分區(qū)體系進一步完善，以便更加系統(tǒng)地反映湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)的層次結構，并實現不同尺度上的分區(qū).

3.1 分區(qū)指標的選取是分區(qū)工作的關鍵

分區(qū)指標直接影響到最終分區(qū)的尺度性、準確性和實用性，并且根據分區(qū)尺度的不同，分區(qū)指標應具有等級性和層次性.在現有的水生態(tài)分區(qū)研究中，指標選取多以生物、植被、土壤、地形、氣候、土地利用、水質等為主，并兼顧其他指標［8-16］.但已有的研究很少考慮在大區(qū)域尺度下分區(qū)指標如何體現湖泊富營養(yǎng)化特征.由于環(huán)境要素之間存在著相互關聯性，且在不同的區(qū)域這些因素的相互作用不同，因此，需要對其進行具體分析，從而篩選出主導性指標應用于分區(qū)工作.筆者除了選取大尺度生態(tài)分區(qū)較常用的氣候、地貌、土壤類型及植被的類型等指標外，還考慮到吸附態(tài)氮、磷負荷作為較難治理的面源污染背景狀況代表，對湖泊富營養(yǎng)化過程有直接影響，因此，該指標應成為有別于其他分區(qū)的標志性指標.

3.2 分區(qū)技術方法體系的建立至關重要

目前，我國還缺乏統(tǒng)一的湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)技術方法體系，對現有水生態(tài)區(qū)域的劃分多以水體現狀使用功能和行政區(qū)為基礎進行劃分，在湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)方面處于空白［4-7］.國外已有部分國家開展了在生態(tài)分區(qū)基礎上進行水生態(tài)分區(qū)，并正在逐步進行湖泊營養(yǎng)狀態(tài)分區(qū)評價標準和基準研究，但尚未取得完整成果［8-16］.

分區(qū)方法可分為定性分析和定量分析分區(qū)方法:定性分析分區(qū)方法主要有經驗法、指標法、主導因素法、重疊法、類型法和綜合法;定量分析分區(qū)方法是用高等數學和數理統(tǒng)計的方法進行分區(qū)，主要有聚類分析法、判別法、系統(tǒng)評價層次分析法、主成分分析法和人工神經網絡等，其他還包括相關分析法、對應分析法及 GIS空間分析法等［23-24］，但目前常用的方法在確定分區(qū)邊界時很難保證其客觀性和重現性.

美國開展的州一級水生態(tài)分區(qū)，通常是對各指標圖進行空間疊置，然后通過專家判定來確定分區(qū)的邊界［25］.由于分區(qū)時涉及到氣候、地質地貌、土壤、植被、水文等不同領域，各指標在分區(qū)中都起著重要作用，因此，在確定分區(qū)主導因素以及確定分區(qū)邊界時受專家主觀因素的影響和制約，且不同領域間易產生分歧［26］.筆者運用聚類、判別及空間自相關分析的組合方法，對分區(qū)方法進行了探索，基本實現了定量化的分區(qū)，并可重復運用，很大程度上避免了人為因素的主觀性.

由于該研究的對象均為空間數據，如果僅從經典統(tǒng)計學的角度來解釋具有明顯空間結構的數據的話，不但可能損失大量有用的信息，而且可能得出模糊或不合理的結論，給結果的應用帶來困難.特別是對一些零散不連續(xù)的區(qū)塊的歸屬問題，前人所做的研究大多采用一些專家判定等較為主觀的方法來進行后期處理，以得到較為理想的結果［4-7，16，21］.該研究嘗試使用空間相關性分析來解決這一問題，以期所得到的分區(qū)結果更加客觀.

3.3 分區(qū)結果的校驗將是后續(xù)工作的重點

筆者開展的工作主要作為分區(qū)技術方法的示范研究，對于分區(qū)結果，目前有學者通過對水生生物的種類和數量、生態(tài)景觀、地學等相關領域的研究來對水生態(tài)分區(qū)進行相互校驗［27-29］.由于該研究主要是針對湖泊富營養(yǎng)化開展的營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)，根據Chla調控的研究，磷往往被認為是限制藻類發(fā)展的最關鍵的營養(yǎng)物［30］.根據長江中下游湖泊浮游藻類控制研究，TP可在統(tǒng)計上被認為影響這些湖泊中 Chla水平的最關鍵因子［31］.因此，筆者擬選擇Chla/TP作為湖北省湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)的驗證指標，其中TP作為因變量，Chla代表的一般性的浮游藻類生物量作為結果，共同表征湖泊的營養(yǎng)狀況.目前，該研究正在加大調查和監(jiān)測力度，以獲取更多湖泊的數據，形成完整的分區(qū)檢驗.

4 結論

a.湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)是湖泊管理的重要單元，劃分基礎在于對湖泊營養(yǎng)物與自然要素之間的影響關系的識別.筆者選取氣候、海拔、土壤質地、植被類型、土地利用、吸附態(tài)氮磷負荷為指標，構建了湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)指標體系.該體系通過對影響因素的篩選和評價來認識人類活動對湖泊生態(tài)系統(tǒng)及湖泊營養(yǎng)物的影響機理與關鍵所在，以便更好地為湖泊富營養(yǎng)化的控制和治理服務.

b.針對我國缺乏統(tǒng)一的湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)技術方法體系的現狀，提出一種基于主成分分析、聚類分析、判別分析、空間自相關和GIS技術的分區(qū)模型，對分區(qū)方法進行了探索，并以湖北省為例進行了湖泊營養(yǎng)物生態(tài)分區(qū)的嘗試，將湖北湖區(qū)分成7個湖泊營養(yǎng)物生態(tài)區(qū)，結果可以基本實現定量化的分區(qū)，并可重復運用，很大程度上避免了分區(qū)過程的主觀性.

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Study on Ecoregion Techniques of Lake Nutrients in Hubei District

GAO Ru-tai1，JIANG Tian-tian1，XIBei-dou1，XU Qi-gong1，ZHANG Hui1，WANG Hai-jun2，BASANG Ci-ren3

1.Chinese Research Academy of Environmental Sciences，Beijing 100012，China

2.Institute of Hydrobiology，Chinese Academy of Sciences，Wuhan 430072，China

3.Environmental Protection Research Institute of Tibet Autonomous Region，Lhasa 850000，China

X524

A

1001－6929(2011)01－0043－07

2010－09－06

2010－10－12

國家水體污染控制與治理科技重大專項(2009ZX07106－001)

高如泰(1972－)，男，河北唐山人，博士，grthu@126.com.

*責任作者，席北斗(1969－)，男，安徽碭山人，研究員，博士，主要研究水環(huán)境信息管理，xibeidou@263.net