根据水生态功能分区的目的与原则课题提出了基于水陆耦合原理的分区指标筛选方法，构建了“指标数据标准化-相关分析-排序分析-确定指标”的逐步耦合筛选指标技术，该技术主要运用陆域分区指标与水域特征指标的相关分析与排序分析方法，根据指标间相关系数与显著性分析筛选分区指标。通过对陆域分区指标（地质、土壤、气候、植被、地形、NDVI）进行标准化和定量处理，将陆域分区指标与水生态指标（水质、水量、水文）进行Person或Spearman相关分析（CA），保留水陆指标间具有显著相关指标，将保留指标再次进行典范对应分析（CCA）进行排序，根据陆域指标在第一轴和第二轴的相关系数大小分别确定水生态一级二级分区指标，最终达到客观、有效地实现流域水生态功能分区的目的。

二、工艺流程

该技术主要内容包括两部分，即分区备选指标数据标准化以及基于相关与排序分析方法的指标筛选。

（1）流域水生态功能一级二级区分区备选指标数据标准化

为了筛选流域水生态功能一级二级区划的主要分区指标，首先需构建影响流域水生态系统结构和功能特征的陆域生态影响指标体系，陆域指标体系包括自然背景指标，包括区域自然地理基本要素（地质、土壤、气候、植被、地形、NDVI等），备选指标包括海拔、坡度、坡向、土壤pH、颗粒组成、有机质含量、全氮、全磷、盐基饱和度、温度、降水、干燥度、湿润度、NDVI等，其中对于地形、NDVI指标的栅格数据采用属性值为依据进行分析，对于气象观测站点数据，则采用空间插值方法生成栅格数据，然后将栅格数据转化为矢量数据进行量化。

（2）流域水生态功能一级二级分区指标筛选

对陆域分区指标（地质、土壤、气候、植被、地形、NDVI）与水域指标（水质、水量、水文）进行Person或Spearman（数据是否符合正态分布）分析，将P值小于0.05的指标进行保留，将保留指标再次进行典范对应分析（CCA）进行排序，根据陆域指标在第一轴和第二轴的相关系数大小分别确定水生态一级二级分区指标。

三、关键技术方法

在流域水生态功能分区指标筛选中采用的关键技术包括：

（1）“3S”（GPS、GIS、RS）空间信息化及DEM数字高程分析技术

尤其GIS空间叠加分析技术和DEM数字高程处理分析技术，是流域水生态功能分区进行定量判别和指标筛选的关键技术内容。 充分利用GIS提供的叠置分析、缓冲区分析等功能，实现多源数据的准确、快速处理和分析，GIS数据标准可帮助构建水生态功能分区的指标体系和编码体系，为建立全数字的、无缝拼接的、适时更新的水生态功能分区数据库奠定基础。

（2）基于水陆耦合原理的水生态功能一级二级分区指标筛选技术

 a 非典型约束性排序方法-相关分析（Component Analysis， CA）

     将陆域分区备选指标（地质、土壤、气候、植被、地形、NDVI）与水域指标（水质、水量、水文）进行正态分布分析，符合正态分布的对应指标间进行Person相关分析，不符合正态分布的对应指标间进行Spearman相关分析，分析结果中P值代表了指标间相关分析是否具有显著性，将P值小于0.05的陆域分区备选指标进行保留，表明该指标可反映水域特征指标可进行多指标的排序分析。

b 典型约束性排序方法-典范对应分析技术（Canonical Correspondence Analysis， CCA）

典范对应分析是由对应分析CA/RA修改而产生的新方法。它是把CA/RA和多元回归结合起来，每一步计算结果都与环境因子进行回归，而详细地研究水生态系统与环境的关系。基于陆域和水域耦合作用关系采用CCA排序法对相关分析保留指标进行筛选，根据不同陆域生态指标对水域生态指标的解释率（F值）和相关系数大小进行排序，将在第一轴解释率和相关系数较大陆域分区指标确定为一级分区指标，而在第二轴解释率和相关系数较大的陆域分区指标确定为二级分区指标。

四、技术创新点

以往指标与因子的相关分析多用于单一的陆域或水域生态因子之间，多指标与水陆相关耦合分析应用于水生态功能分区还属首次，该技术应用Person或Spearman相关分析以及CCA排序分析的多元统计方法，根据水域生态因子（水质、水量、水文等）与陆地环境特征因子（地质、土壤、气候、植被、地形、NDVI等）的相关系数与相关显著性进行逐步筛选，以此构建了流域水生态功能分区的一级二级指标体系，为流域一级二级水生态功能分区提供了有效技术支持。