CN108876167A - 一种基于dpsir模型的滨海湿地生态安全评价方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，包括以下步骤：建立基于DPSIR概念模型的滨海湿地生态安全评估模型；构建滨海湿地生态安全评价指标体系；查阅指标体系中的各指标数据，对指标数据进行标准化处理；计算各指标的权重；对滨海湿地生态安全综合评价，确定湿地生态安全的水平。本发明有效的将社会经济指标和生态及景观指标相结合，使用熵值法客观计算指标权重，全面客观的对滨海湿地生态安全定量评价，依据现有数据合理分析，对湿地生态安全状况进行预警，为合理开发利用湿地资源，更好的保护湿地生态系统生态服务功能提供技术支撑，为相关部门针对湿地健康状况制定管理政策和保护措施提供理论依据。
Description
技术领域
本发明属于生态环境保护技术领域，具体涉及一种基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法。
背景技术
滨海湿地是介于海洋和大陆间的复杂生态系统，由区域气候、地形、水文、土壤、植被等因素构成，有较高的生产力，重要的国土资源和自然资源。滨海湿地具有多种生态服务功能，不仅为人类提供水产品、原盐等原材料，还可以净化水质、调节气候、促淤造陆，为动植物提供栖息地，保持生物多样性，具有巨大生态价值和经济价值，对维持当地生态平衡及区域可持续发展具有重要意义。由于社会经济快速发展，城市化进程加快，湿地生态系统承受的压力也越来越大，面临面积减少、服务功能退化、生物多样性减少等各种问题。湿地生态安全对生态平衡和经济的可持续发展构成了严重威胁，对滨海湿地生态安全进行评价，是对湿地生态系统完整性及对各种风险下维持其健康可持续能力的识别与判断研究，是目前亟待解决的问题。
关于湿地生态安全评价方法主要分为模拟模型法、景观分析法、RS与GIS联用方法、指标体系法等。生态安全评价的指标主要包括国际经济合作与发展组织(OECD)提出的“压力—状态—响应”(PSR)评价体系。此外，还有联合国可持续发展委员会(UNCSD)的驱动力—状态—响应(DSR)评价体系；欧洲环境署则在PSR基础上添加了“驱动力”(drivingforce)和“影响”(impact)两类指标构成了DPSIR评价体系。
从目前已有的研究看，对于湿地生态安全的评估及预警体系的研究还相对薄弱。现有的技术通常是对湿地生态安全进行定性的评估，得出粗略的预警结论，可靠度及精度不高。使用PSR模型为基础建立的评价指标体系，评价指标过于简单，常用层次分析方法(AHP) 对指标进行量化分析，评价过程过于主观，导致评价结果的不合理。而且，对于滨海湿地这一特殊湿地类型，缺少针对性的生态安全评价方法。
综上所述，现有技术中，对湿地生态安全评价不够全面，缺乏可靠性，而且缺少针对滨海湿地相关研究。
发明内容
发明目的：针对现有技术存在的不足，本发明的目的是提供一种结构简单，操作方便的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法。
技术方案：为了实现上述发明目的，本发明采用的技术方案如下：
一种基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，包括以下步骤：
(1)建立基于DPSIR概念模型的滨海湿地生态安全评估模型；
(2)构建滨海湿地生态安全评价指标体系；
(3)查阅指标体系中的各指标数据，对指标数据进行标准化处理；
(4)计算各指标的权重；
(5)对滨海湿地生态安全综合评价，确定湿地生态安全的水平。
作为优选，基于DPSIR概念模型的滨海湿地生态安全评估模型包括“驱动力”、“压力”、“状态”、“影响”和“响应”五个因素。
作为优选，滨海湿地生态安全评价指标体系以“驱动力”、“压力”、“状态”、“影响”和“响应”为准则层构建而成。
作为优选，滨海湿地生态安全评价指标体系中，各准则层的指标因素为：
“驱动力”准则层下的指标因素包括社会、经济和人口；
“压力”准则层下的指标因素包括资源环境状况、污染负荷和自然灾害；
“状态”准则层下的指标因素包括湿地水资源、植被、土壤、物种和景观；
“影响”准则层下的指标因素包括供给服务、调节服务、支持服务和文化服务；
“响应”准则层下的指标因素包括资金投入状况、污染治理效果和监管能力。
作为优选，“驱动力”准则层下的具体指标为：
社会因素中的指标包括城市化水平和区域开发指数；经济因素中的指标包括人均GDP、 GDP增长率、第三产业比重和渔业产值比重；人口因素中的指标包括人口密度和人口增长率；
“压力”准则层下的具体指标为：资源环境状况因素中的指标包括人均水资源量、人均用水量和人均耕地面积；污染负荷因素中的指标包括生活污水排放量、工业废水排放量、工业废气排放量和工业固废产生量；自然灾害中的指标包括酸雨频率；
“状态”准则层下的具体指标为：湿地水资源因素中的指标包括地表水资源量、水域面积比重和地表水功能达标率；植被因素中的指标包括植被覆盖度和入侵植被覆盖度；土壤因素中的指标包括土壤有机质含量；物种因素中的指标包括保护鸟类种类；景观因素中的指标包括景观多样性指数、均匀度指数和斑块个数。
“影响”准则层下的具体指标为：供给服务因素中的指标包括物质生产和供水；调节服务因素中的指标包括水质净化、水源涵养、气候调节、固碳和大气调节；支持服务因素中的指标包括促淤造陆、生物多样性保护和保持土壤；文化服务因素中的指标包括旅游休闲和文教科研；
“响应”准则层下的具体指标为：资金投入状况因素中的指标包括环保投入占GDP比重；污染治理效果因素中的指标包括工业固废综合利用率、污水集中处理率、垃圾无害化处理率和空气质量达标率；监管能力因素中的指标包括湿地管理水平、长效机制构建和湿地保护率。
作为优选，所查阅的指标数据包括社会统计数据和遥感数据，将指标数据的绝对值转化为相对值并分为正向指标和负向指标，正向指标和负向指标的标准化处理公式如下：
正向指标：
负向指标：
式中：xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标；
m是年份数，n是评价指标数量；
max{xij,…,xnj}和min{xij,…,xnj}是第j项评价指标的最小值和最大值。
作为优选，采用熵值法确定指标权重，具体步骤如下：
第j项指标下第i年占该指标的比重：
计算第j项评价指标的熵值：
式中：xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标；
Pij是第j项指标下第i年占该指标的比重；
m是年份数，n是评价指标数量；
计算指标的差异性系数：
dj＝1-ej (5)
式中：ej是第j项评价指标的熵值；
计算各项指标的权重：
式中：dj是指标的差异性系数；
n是评价指标数量。
作为优选，根据各指标的权重，计算生态安全指数(ESI)，生态安全指数(ESI)定量的反映湿地的安全状态，对湿地的安全状态进行生态安全等级的划分，可以确定湿地生态安全的水平，通过综合评价总体反映滨海湿地整体的生态安全状况。
作为优选，所述生态安全指数(ESI)的计算方式如下：
式中，Wj是各项指标的权重；
xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标。
作为优选，所述生态安全等级划分为安全、比较安全、预警、脆弱、极度脆弱五个等级。
作为优选，ESI值越大，表示湿地越安全，ESI值越小，表示湿地越脆弱。
有益效果：与现有技术相比，本发明具有以下优点：
本发明基于DPSIR概念模型构建滨海湿地生态安全评价指标体系，避免传统PSR模型的片面性，有效的将社会经济指标和生态及景观指标相结合，使用熵值法客观计算指标权重，全面客观的对滨海湿地生态安全定量评价。本发明依据现有数据合理分析，对湿地生态安全状况进行预警，为合理开发利用湿地资源，更好的保护湿地生态系统生态服务功能提供技术支撑，为相关部门针对湿地健康状况制定管理政策和保护措施提供理论依据。
附图说明
图1为本发明的滨海湿地生态安全评估思路图；
图2为本发明的DPSIR模型评估框架示意图。
具体实施方式
下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图1和2所示，一种基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，
一种基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，主要包括以下步骤：
(1)建立基于DPSIR概念模型的滨海湿地生态安全评估模型；
(2)构建滨海湿地生态安全评价指标体系；
(3)查阅指标体系中的各指标数据，对指标数据进行标准化处理；
(4)计算各指标的权重；
(5)对滨海湿地生态安全综合评价，确定湿地生态安全的水平。
步骤(1)，建立基于DPSIR概念模型的滨海湿地生态安全评估模型：
基于DPSIR概念模型的滨海湿地生态安全评估模型包括“驱动力”、“压力”、“状态”、“影响”和“响应”五个因素。“驱动力”是指由于人类社会的经济发展，对滨海湿地生态系统结构及功能存在现实或者潜在的威胁，是造成湿地生态环境发生变化的间接因素，包括来自社会、经济、人口等因素；“压力”是在驱动力作用下，人类活动对湿地的反作用力，表现在资源环境压力、污染负荷和自然灾害等；“状态”直接反映湿地生态健康状况，来源于对现有湿地水资源、植被、土壤、物种、景观的分析及描述；“影响”反映湿地目前所处的状态对其生态服务功能的影响，表现在供给服务、调节服务、支持服务和文化服务；“响应”能够反映当地相关部门及社会为了维护湿地，改善湿地生态系统其状态而进行的资金投入、污染治理力度、监管能力；
步骤(2)，构建滨海湿地生态安全评价指标体系：
根据DPSIR概念模型，从以上五个因素作为准则层来构建湿地生态安全评价指标体系。即滨海湿地生态安全评价指标体系以“驱动力”、“压力”、“状态”、“影响”和“响应”为准则层构建而成。
滨海湿地生态安全评价指标体系中，各准则层的指标因素为：“驱动力”准则层下的指标因素包括社会、经济和人口；具体的，社会因素中的指标包括城市化水平和区域开发指数；经济因素中的指标包括人均GDP、GDP增长率、第三产业比重和渔业产值比重；人口因素中的指标包括人口密度和人口增长率。城市化水平和区域开发指数表示社会发展压力以及城市扩张压力；人均GDP、GDP增长率、第三产业比重和渔业产值比重表示经济发展水平和产业结构；人口密度和人口增长率表示人口及增长对湿地生态安全的威胁。
“压力”准则层下的指标因素包括资源环境状况、污染负荷和自然灾害；具体的，资源环境状况因素中的指标包括人均水资源量、人均用水量和人均耕地面积；污染负荷因素中的指标包括生活污水排放量、工业废水排放量、工业废气排放量和工业固废产生量；自然灾害中的指标包括酸雨频率。人均水资源量、人均用水量、和人均耕地面积表示资源环境压力状况；生活污水排放量、工业废水排放量、工业废气排放量和工业固废产生量表示污染负荷造成的压力；酸雨频率表示湿地面临自然灾害的压力。
“状态”准则层下的指标因素包括湿地水资源、植被、土壤、物种和景观；具体的，湿地水资源因素中的指标包括地表水资源量、水域面积比重和地表水功能达标率；植被因素中的指标包括植被覆盖度和入侵植被覆盖度；土壤因素中的指标包括土壤有机质含量；物种因素中的指标包括保护鸟类种类；景观因素中的指标包括景观多样性指数、均匀度指数和斑块个数。地表水资源量、水域面积比重和地表水功能达标率表示湿地水资源健康状态；植被覆盖度、入侵植被覆盖度表示湿地植被健康状态；有机质含量表示土壤健康状态；保护鸟类种类表示湿地物种安全状态；景观多样性指数、均匀度指数、斑块个数表示湿地景观健康状态。
“影响”准则层下的指标因素包括供给服务、调节服务、支持服务和文化服务；具体的，供给服务因素中的指标包括物质生产和供水；调节服务因素中的指标包括水质净化、水源涵养、气候调节、固碳和大气调节；支持服务因素中的指标包括促淤造陆、生物多样性保护和保持土壤；文化服务因素中的指标包括旅游休闲和文教科研。物质生产和供水表示湿地安全对供给服务的影响；水质净化、水源涵养、气候调节、固碳和大气调节表示湿地安全对调节服务的影响；促淤造陆、生物多样性保护和保持土壤表示湿地安全对支持服务的影响；旅游休闲和文教科研表示湿地安全对文化服务的影响。
“响应”准则层下的指标因素包括资金投入状况、污染治理效果和监管能力。具体的，资金投入状况因素中的指标包括环保投入占GDP比重；污染治理效果因素中的指标包括工业固废综合利用率、污水集中处理率、垃圾无害化处理率和空气质量达标率；监管能力因素中的指标包括湿地管理水平、长效机制构建和湿地保护率。环保投入占GDP比重表示资金投入状况；工业固废综合利用率、污水集中处理率、垃圾无害化处理率和空气质量达标率表示湿地污染治理效果；湿地管理水平、长效机制构建和湿地保护率表示对于湿地安全的监管能力。
以杭州湾滨海湿地为例，本发明的滨海湿地生态安全评价指标体系，具体内容如下表2 所示：
表2杭州湾滨海湿地生态安全评价体系
步骤(3)，查阅指标体系中的各指标数据，对指标数据进行标准化处理：
查阅的指标数据包括社会统计数据和遥感数据，由于以上指标的计量单位不统一，将指标数据的绝对值转化为相对值并分为正向指标和负向指标，由于正向指标数值越高越好，负向指标数值越低越好，因此用不同算法随正向指标和负向指标进行标准化处理，公式如下：
正向指标：
负向指标：
式中：xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标；
m是年份数，n是评价指标数量；
max{xij,…,xnj}和min{xij,…,xnj}是第j项评价指标的最小值和最大值。
以杭州湾滨海湿地为例，通过查阅2000-2015年《慈溪市国民经济和社会发展统计公报》、2000-2010年《宁波市统计年鉴》、2000-2010年《宁波市环境状况公报》、2000-2010年《宁波市水资源公报》、2000-2010年《中国环境统计年鉴》等相关统计年鉴，查阅慈溪市总体规划及大量文献，针对指标体系中的46个指标涉及的内容，整理出各指标各年的相关数据，根据本发明技术方案中的标准化处理方法，对正向指标和负向指标进行标准化处理，处理结果如表3所示。
步骤(4)，计算各指标的权重：
确定各指标的权重是评价过程中最重要的一环，能够反映指标本质的属性，也能反映决策者的主观评价，是主客观结合的结果。熵值法根据指标值矩阵确定权重，具有较强的客观性，本发明使用熵值法确定指标权重，具体步骤如下。
第j项指标下第i年占该指标的比重：
计算第j项评价指标的熵值：
式中：xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标；
Pij是第j项指标下第i年占该指标的比重；
m是年份数，n是评价指标数量；
计算指标的差异性系数：
dj＝1-ej (5)
式中：ej是第j项评价指标的熵值；
计算各项指标的权重：
式中：dj是指标的差异性系数；
n是评价指标数量。
以杭州湾滨海湿地为例，根据步骤(4)查找得到的数据，根据技术方案中熵值法计算方法，计算指标权重。针对本发明实施例的指标权重计算结果详见表2。
表2杭州湾滨海生态安全评估指标数据及权重
步骤(5)，对滨海湿地生态安全综合评价，确定湿地生态安全的水平：
根据各指标的权重，计算生态安全指数(ESI)，生态安全指数(ESI)定量的反映湿地的安全状态，对湿地的安全状态进行生态安全等级的划分，可以确定湿地生态安全的水平，通过综合评价总体反映滨海湿地整体的生态安全状况。通过下列公式计算出滨海湿地的生态安全指数，从而得到定量化评价结果。ESI值越大，表示湿地越安全，ESI值越小，表示湿地越脆弱。
生态安全指数(ESI)的计算方式如下：
式中，ESI是生态安全指数；
Wj是各项指标的权重；
xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标。
生态安全指数定量的反映湿地的安全状态，通过对其进行分级，可以确定湿地生态安全的水平。通过参考相关文献基础上，咨询相关专家确定生态安全等级。生态安全等级划分为安全、比较安全、预警、脆弱、极度脆弱五个等级，具体内容如下表3所示：
表3湿地生态安全的分级标准
以杭州湾滨海湿地为例，根据各指标标准化处理后数据及权重，计算得到2000年、2005 年、2010年和2015年杭州湾滨海湿地生态安全指数(ESI)分别为0.4030、0.3878、0.3343 和0.4924，生态安全等级处于预警、脆弱、脆弱和预警等级，呈下降后上升趋势。
2000-2005年湿地生态安全水平降低，从预警状态恶化到脆弱状态，这与多方面因素有关。根据慈溪市市域总体规划数据可知，2005年城市化水平为59.5％，是2000年的4.17倍，说明在此五年间，城市急剧扩张对湿地生态安全造成压力。2001年杭州湾跨海大桥立项开工，启动区域开发建设，占用大量滨海湿地(滩涂、藨草、互花米草、淡水草本沼泽等)面积。此阶段GDP增长率高达15％，人均GDP由17221.36元增长到36971.08元，经济快速发展，过分利用湿地资源，影响其湿地安全。生活污水、工业废水、工业废气排放量和工业固废产生量在此时间明显增加，增加湿地的污染负荷。地表水资源量降低，入侵植被(互花米草)面积增加，景观破碎度增加，也在一定程度上降低了湿地生态状态。湿地生态安全降低直接影响了物质生产、供水、水质净化、固碳、大气调节、保持土壤等生态服务功能。湿地生态安全已经达到脆弱等级，却没有引起足够重视，湿地管理水平较低，并未构建长效管理机制。
2005-2010年湿地生态安全等级为脆弱，ESI指数进一步降低到0.3878。2005年6月设立浙江慈溪出口加工区，在此五年间，慈溪市GDP增长保持在15％以上，2010年人均GDP是2005年的两倍，生活污水排放量是2005年的2.34倍，工业废气是2005年的1.63倍，植被覆盖度降低了20％，入侵植被覆盖度增加了一倍。这说明该区域在政策主导下，经济保持高速发展，区域开发建设加剧，湿地面积不断减少，湿地气候调节、固碳、大气调节和促淤造陆生态服务功能的价值降低。虽然湿地生态安全状态有所恶化，但已经引起相关部门的重视，建立了杭州湾湿地自然保护区，自2006年以来，对5000亩围垦地进行全封闭管理，植被恢复良好，鸟类数量增加。另外宁波市为保护湿地，于2008年8月决定成立湿地保护与利用规划工作领导小组，为湿地及其生态系统的保护、管理和合理利用提供了科学依据。
2010-2015年湿地生态安全得到提升，由脆弱等级恢复到预警状态。在此阶段，GDP增长速率变缓，人均GDP和城市化水平所有增加，2015年生活污水排放量是2010年的2.6倍，工业污水排放量降低了38％，酸雨频率降低了51％，水域面积有所增加，湿地促淤造陆及旅游科研生态服务价值增加。湿地生态安全已经得到广泛关注和重视，加强湿地保护，改善湿地生态状况，维护湿地生态功能和生物多样性，促进湿地资源可持续利用，2010年环保占GDP比重轻微降低，但是投入金额是2010年1.29倍。随着湿地污染负荷降低，从中央到地方对湿地保护重视程度增加，杭州湾滨海湿地的生态安全指数正在提高。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (11)
1.一种基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)建立基于DPSIR概念模型的滨海湿地生态安全评估模型；
(2)构建滨海湿地生态安全评价指标体系；
(3)查阅指标体系中的各指标数据，对指标数据进行标准化处理；
(4)计算各指标的权重；
(5)对滨海湿地生态安全综合评价，确定湿地生态安全的水平。
2.根据权利要求1所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：基于DPSIR概念模型的滨海湿地生态安全评估模型包括“驱动力”、“压力”、“状态”、“影响”和“响应”五个因素。
3.根据权利要求2所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：滨海湿地生态安全评价指标体系以“驱动力”、“压力”、“状态”、“影响”和“响应”为准则层构建而成。
4.根据权利要求3所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：滨海湿地生态安全评价指标体系中，各准则层的指标因素为：
“驱动力”准则层下的指标因素包括社会、经济和人口；
“压力”准则层下的指标因素包括资源环境状况、污染负荷和自然灾害；
“状态”准则层下的指标因素包括湿地水资源、植被、土壤、物种和景观；
“影响”准则层下的指标因素包括供给服务、调节服务、支持服务和文化服务；
“响应”准则层下的指标因素包括资金投入状况、污染治理效果和监管能力。
5.根据权利要求4所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：
“驱动力”准则层下的具体指标为：社会因素中的指标包括城市化水平和区域开发指数；经济因素中的指标包括人均GDP、GDP增长率、第三产业比重和渔业产值比重；人口因素中的指标包括人口密度和人口增长率；
“压力”准则层下的具体指标为：资源环境状况因素中的指标包括人均水资源量、人均用水量和人均耕地面积；污染负荷因素中的指标包括生活污水排放量、工业废水排放量、工业废气排放量和工业固废产生量；自然灾害中的指标包括酸雨频率；
“状态”准则层下的具体指标为：湿地水资源因素中的指标包括地表水资源量、水域面积比重和地表水功能达标率；植被因素中的指标包括植被覆盖度和入侵植被覆盖度；土壤因素中的指标包括土壤有机质含量；物种因素中的指标包括保护鸟类种类；景观因素中的指标包括景观多样性指数、均匀度指数和斑块个数。
“影响”准则层下的具体指标为：供给服务因素中的指标包括物质生产和供水；调节服务因素中的指标包括水质净化、水源涵养、气候调节、固碳和大气调节；支持服务因素中的指标包括促淤造陆、生物多样性保护和保持土壤；文化服务因素中的指标包括旅游休闲和文教科研；
“响应”准则层下的具体指标为：资金投入状况因素中的指标包括环保投入占GDP比重；污染治理效果因素中的指标包括工业固废综合利用率、污水集中处理率、垃圾无害化处理率和空气质量达标率；监管能力因素中的指标包括湿地管理水平、长效机制构建和湿地保护率。
6.根据权利要求1所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：所查阅的指标数据包括社会统计数据和遥感数据，将指标数据的绝对值转化为相对值并分为正向指标和负向指标，正向指标和负向指标的标准化处理公式如下：
正向指标：
负向指标：
式中：xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标；
m和n是年份数和评价指标数量；
max{xij,…,xnj}和min{xij,…,xnj}是第j项评价指标的最小值和最大值。
7.根据权利要求1所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：采用熵值法确定指标权重，具体步骤如下：
第j项指标下第i年占该指标的比重：
计算第j项评价指标的熵值：
式中：xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标；
Pij是第j项指标下第i年占该指标的比重；
m是年份数，n是评价指标数量；
计算指标的差异性系数：
dj＝1-ej (5)
式中：ej是第j项评价指标的熵值；
计算各项指标的权重：
式中：dj是指标的差异性系数；
n是评价指标数量。
8.根据权利要求1所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：根据各指标的权重，计算生态安全指数，生态安全指数定量的反映湿地的安全状态，对湿地的安全状态进行生态安全等级的划分，可以确定湿地生态安全的水平，通过综合评价总体反映滨海湿地整体的生态安全状况。
9.根据权利要求8所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：所述生态安全指数的计算方式如下：
式中，ESI是生态安全指数；
Wj是各项指标的权重；
xij(i＝1,2,3…m；j＝1,2,3…n)为第i年第j项评价指标；
m是年份数，n是评价指标数量。
10.根据权利要求8所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：所述生态安全等级划分为安全、比较安全、预警、脆弱、极度脆弱五个等级。
11.根据权利要求9所述的基于DPSIR模型的滨海湿地生态安全评价方法，其特征在于：ESI值越大，表示湿地越安全，ESI值越小，表示湿地越脆弱。
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