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3.近海生态灾害防控措施及体制研究进展
3.1近海生态灾害的防控预警措施概况
在灾害防控方面赤潮与绿潮灾害防控在技术和机制方面都有很大的相似之处这里进行以赤潮为例综合论述。目前赤潮防治技术主要分为三大类即物理方法、化学方法以及生物方法，物理方法主要是指对浮游物质的捕捞过滤，化学方法又分为直接灭杀法、絮凝剂沉淀法、天然矿物絮凝法，生物方法中有微生物法、植物拮抗作用抑制法、海洋生物防治法。为了进一步提高赤潮治理效果,许多研究者对各种化学方法进行了改进。尹平河等和赵玲（2002）等为了充分发挥杀藻的高效性,克服其在赤潮治理中易造成了十局部浓度过高,药效时间短等缺点,将具有一定可溶性的掺铜玻璃微粒用于对赤潮藻的去除实验研究,结果表明,可在水中缓慢地释放并文持微量矿十去除赤潮藻,药效时间得以明显延续。目前,越来越多的研究者将目光投向了赤潮的生物防治技术。生物方法治理赤潮具有方法简单、不易引起污染等优点。目前已经成为赤潮治理研究的热点之一。
国内，黄伟健（1993，1996）等对大鹏湾海水采用因子分析法研究了海水中理化因子对夜光藻生长的影响，并建立了夜光藻种群密度变化率动态模型；黄奕华（1997）等以逐步回归、主成分分析及判别的方法分析了大棚湾中肋骨条藻与环境因子的关系；夏综万（1997）等将海洋动力学与赤潮生物动力学相结合，建立了一个赤潮发生的仿真模型。但就目前来说，这些模型都还没有真正用于赤潮的预测预警。在国外，人工智能技术正作为一个前沿技术被用于赤潮预测预警。机器学习被应用于生态系统时间序列的预测与建模（Fridrich R,2001）。Hugh Wilson(2001)利用人工神经网络在赤潮的预测计算中取得了比较好的结果。沈菲等（2003）运用优化后的人工神经网络进行了赤潮的预测，另外还有Joseph(2002)等对神经网络的输入变量选择上作了一些研究。Jason Robbin（2001）尝试将近化学习应用于赤潮的预测研究中。Arthur E.Mynett(2002)将模糊逻辑（Fussy Logic）用于赤潮的预测。
3.2近海生态灾害防控主要结论与研究展望
近海生态灾害预报技术无论是在深度上还是在广度都有了较大进步，但预报过程过多地专注于灾害影响子中的单个因子研究，忽略了引发灾害各因子之间的联系与响应，从而使预报方法具有一定的片面性和局限性。另外,卫星遥感技术虽然取得了显著的成效，但其建设成本和运转成本极高，并且受天气影响较大，需要跨部门、跨地区协调运作，并且图像分辨率为数十米以上，难以在地方湖泊、管理机构、企业和科研单位进行作业。总之，现有预报技术大多没有把赤潮的发生机理考虑在内，缺乏物理过程基础，有着很大的局限性。另一方面，赤潮减灾对策还是以预防为主。但是，当前的赤潮预报技术很难满足准确预报的需求，我国自世纪年代起陆续建立了由台站、浮标、船舶、飞机和卫星组成的立体化监测网络,在社会经济发展中发挥了巨大作用。但随着海洋经济的快速发展以及海洋应急管理工作的需要,现有的基础建设仍较为薄弱,突出反映在观测站点分布、观测设备、观测手段以及信息的传输等已不能适应形势发展的需要。在我国“一案三制”应急管理体系下，建立针对近海灾害的应急管理体系，改变传统的职能型应急管理体制，建立基于应急管理流程的应急体制，对解决应急管理各部门之间的“条、块”问题具有重要意义。因此，我们要以系统的观点基于应急管理流程重新设计应急主体角色及其分工，建立起统一领导下的，各部门分工合作，协调配合[24]。我国的海洋灾害应急管理体系尚不成熟,难以满足我国海洋经济高速发展对海洋灾害应急工作的要求。例如,我国沿海18000m长的海岸线上只有60余个岸站,分布也不甚合理海上观测数据稀缺,不能实现大面积、连续的海况观测观测仪器设备相对落后,观测技术有待发展,观测自动化程度低监测数实时传输能力需进一步增强预报预警技术函待发展[25]。对此,我们必须正视现实,分析应急管理中存在的问题,以利于我国海洋灾害应急管理体系的不断完善。