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遥感技术与应用, 2019, 34(4): 874-885 doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2019.4.0874

遥感应用

基于遥感与GIS技术的黄河宁蒙河段洪泛湿地生态环境脆弱性定量评价

夏热帕提·阿不来提null,1,2, 刘高焕,1, 刘庆生1, 黄翀1

1. 中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101

2. 中国科学院大学,北京 100049

Assessment of Ecological Vulnerability of the Riverine Wetlands in the Upstream Reach of the Yellow River based on RS and GIS Technology

Ablat Xarapat,1,2, Liu Gaohuan,1, Liu Qingsheng1, Huang Chong1

1. State Key Laboratory of Resources and Environment Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China

2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

通讯作者: 刘高焕(1959-),男,内蒙古呼和浩特人,研究员,主要从事区域生态评估与环境变化模拟研究。E⁃mail:liugh@lreis.ac.cn

收稿日期: 2018-07-14   修回日期: 2019-04-20   网络出版日期: 2019-09-19

基金资助: 资源与环境信息系统国家重点实验室自主创新项目.  08R8A010YA
国际科技合作专项项目.  2012DFG22050
中国科学院战略性先导专项项目.  XDA0505601

Received: 2018-07-14   Revised: 2019-04-20   Online: 2019-09-19

作者简介 About authors

夏热帕提·阿不来提(1986-),女,新疆伊犁人,博士研究生,主要从事湿地生态模拟研究E⁃mail:xrpt@lreis.ac.cn , E-mail:xrpt@lreis.ac.cn

摘要

黄河上游是黄河四大洪泛湿地集中分布区之一,属于典型的生态环境脆弱地区,加上人为活动影响程度的不断加剧,洪泛湿地生态环境受到剧烈影响,迫切需要对该区湿地生态环境脆弱性进行全面评估。基于遥感与地理信息技术,选取30个洪泛湿地生态脆弱性指标,利用DPSIR模型和层次分析相结合的方法,对黄河上游洪泛湿地1986~2014年生态环境脆弱性变化进行定量评价。结果显示,1986~2014年黄河上游洪泛湿地生态环境脆弱性呈现先增加后降低的“凸”字形格局。从垂直于河流流向的横断面分布看,脆弱性呈现从河流中心向河流两翼逐渐降低的梯度分布特征;从研究河段上游到下游,洪泛湿地生态环境脆弱性变化具有显著空间异质性特征,其中下河沿、头道拐河段脆弱性变化幅度较小,青铜峡到三河湖口河段脆弱性变化幅度相对较显著。

关键词: 遥感与地理信息技术 ; 脆弱性 ; DPSIR模型 ; 层次分析法 ; 洪泛湿地 ; 黄河上游

Abstract

Assessment of river wetland ecosystem vulnerability in the Upstream of the Yellow River play an important role for river wetland health assessment, functional orientation and river wetland environmental, it also has a great significance to whole Yellow River ecosystems health status, material exchange and energy flow of water-land ecosystem. In this study, we selected 30 indices,used analytic hierarchy process and the DPSIR Model, analyzed riverine wetlands ecosystem vulnerability in the Upstream Reach of the Yellow River from 1986 to 2014. Results indicated that the vulnerability of the floodplain wetland ecosystem in study reach began to recovered after uniform scheduling of entire river. The vulnerability of riverine wetlands ecosystem gradually decreased from the main channel center line to floodplain margin areas. The vulnerability of the riverine wetlands has a various zonal distribution characters from Upstream to Downstream of the study reach between 1986~2014. Among in, the vulnerability of the Xiaheyan and the Toudaoguai reaches appeared to stable states, the vulnerability changing of the Reach from the Qingtongxia to the Sanhehukou is significantly obvious rather than other reaches.

Keywords: Floodplain wetlands vulnerability ; Analytic hierarchy process ; DPSIR Model ; Analytic hierarchy process ; Riverine wetland ; The Upstream of the Yellow River

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本文引用格式

夏热帕提·阿不来提null, 刘高焕, 刘庆生, 黄翀. 基于遥感与GIS技术的黄河宁蒙河段洪泛湿地生态环境脆弱性定量评价. 遥感技术与应用[J], 2019, 34(4): 874-885 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2019.4.0874

Ablat Xarapat, Liu Gaohuan, Liu Qingsheng, Huang Chong. Assessment of Ecological Vulnerability of the Riverine Wetlands in the Upstream Reach of the Yellow River based on RS and GIS Technology. Remote Sensing Technology and Application[J], 2019, 34(4): 874-885 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2019.4.0874

1 引 言

洪泛湿地是水陆相互作用形成而发展的独特生态系统, 具有水量调节、净化水质、水土保持和维持区域生物多样性等重要生态功能[1]。洪泛湿地健康状态直接影响水域与陆地生态系统之间的物质循环和能量流动。作为高度动态的典型生态脆弱性区域,洪泛湿地生态环境脆弱性程度与空间异质性成为学术界关心的热点话题。

国内外学者从不同的角度对洪泛湿地健康状况进行了一定的研究,评价内容主要涉及湿地环境质量和功能[2,3]、生态环境敏感度[4]、变异性[5,6]和适应性[7,8],生态响应和社会经济发展[9]等诸多方面。评价方法上,由于各学者研究对象和目的不同,评价方法也各有差异,相关研究方法包括综合指数法、主成分分析法、函数模型法、人工神经网络模型法、决策树分析法[10]、基于GIS的面相对象分析法[11,12,13]、空间多准则评估法及图层叠加法等多种方法类型。

黄河上游是黄河流域重要湿地集中分布区之一,也是属于全国主要农产品生产基地之一、典型生态环境脆弱区,水资源贫乏、生产用水矛盾极为突出。然而近些年来,围绕维持黄河健康发展总目标及加强自然湿地保护要优先保护源区和河口等重要湿地的号召,黄河流域湿地生态环境脆弱性评价已进行了较多研究, 但主要集中于黄河三角洲[14,15,16,17,18]、黄河源区[19]以及黄河下游部分人类活动影响较深刻的地区[20]。而黄河上游洪泛湿地研究则仅有部分湿地信息的提取、湿地定义以及现状调查[21]的研究。事实上,自20世纪50年代以来,随着沿黄地区社会经济的不断发展,因不同程度的水库调控、河流水沙侵蚀、生态用水不足、水污染、河流阻隔等因素,导致黄河上游流域湿地呈现日渐萎缩、水源涵养及生态功能逐渐下降的态势。因此,迫切需要基于各类环境要素对黄河上游河段开展湿地生态环境脆弱性系统评价及研究。对黄河上游洪泛湿地健康评估功能定位及环境效应具有重要参考价值,同时也对维持整个黄河流域生态平衡以及河流可持续发展具有重要现实意义。

基于遥感与GIS技术,利用DPSIR模型与层次分析相结合的方法,对黄河上游开展湿地生态环境脆弱性进行全面评价,以探讨研究区1986~2014年期间的洪泛湿地生态环境脆弱性时空变化特征,并开展该区洪泛湿地生态环境脆弱性时空分异特征分析,相关研究成果能够为黄河流域生态环境平衡及其河流可持续发展评估提供科学参考依据与决策支持。

2 研究区概况

黄河上游洪泛湿地位于黄河上游未端─宁蒙河段,即上起宁夏回族自治区中宁县下讫内蒙古自治区托克托县,全程1 237 km(图1)。研究区属于典型的干旱半干旱大陆性气候,降雨少,蒸发大,降雨量主要集中在春夏季。河段河道展宽、比降平缓(约为2.5‰)、以高度动态的游荡性河道为主,两岸分布着大面积的引黄灌区和以黄河漫滩侧渗补给为主的洪漫湿地,是黄河洪漫湿地和人工湿地主要分布区之一。湿地自然植被类型相对单一,芦苇、香蒲等挺水植被较多,河心滩以苔草为主,同时也分布稀疏灌木[21,22]。该河段汇入黄河的支流众多,其中流域面积大于1 000 km2的一级支流共有10条。水利水电工程为研究区水文情势改变的主要因素之一。

图1

图1   研究区概况

Fig.1   Location of the study area


研究区分布有3个黄河重要的鱼类保护及其栖息地,分别为黄河卫宁段兰州鲇国家级水产种质资源保护区、黄河青石段大鼻吻鮈国家级水产种质资源保护区、黄河鄂尔多斯黄河鲇鱼国家级水产种质资源保护区。自然湿地保护区中宁夏青铜峡库区湿地与内蒙古杭锦淖尔沿黄滩涂湿地保护区被列入为黄河重要生态保护目标的湿地保护区名单。

研究区属于宁蒙工农业交错地带,除粮食、棉花和油料等经济农作物大量生产之外,还拥有焦炭、电力、冶金、建材和化工等高消耗能的产业结构。研究区内工业园区约有30个。随着研究区社会经济的快速发展,研究区工农业污水入河量逐渐增大,面源污染问题日渐突出。

3 数据与方法

3.1 数据来源与预处理

所采用数据包括水文数据、气候数据、社会经济数据、地形数据与土地利用/覆被数据等。

(1) 水文数据:包括1986、2006和2014年下河沿、石嘴山、巴彦高勒、三湖河口和头道拐等黄河流域委属水文站(水利部黄河水利委员会(后续简称黄委)所属)年均汛期(4~10月)径流量和输沙量,年均水温、河宽、水深、淤积量与冰厚数据;1986、2006、2014年黄河上游流域面积大于1 000 km2的黄河支流年均径流量与输沙量数据;1986、2006和2014年黄河上游灌溉区各灌渠年均引/排水量数据,1969~1986、1987~2006、2007~2014年大于1 500 m3/s的洪峰流量出现频次和小于200 m3/s的低流量出现频次。其中,汛期径流量和输沙量选取研究区汛期(4~10月)的平均径流量和输沙量。引排水量比是指引水渠年均流量与排水渠年均流量的比值。水文数据均来自于黄河水文年鉴(河口镇以上黄河上游河段)。

流量过程变异程度:反映评估河段监测断面以上流域水资源开发利用对评估河段河流水文情势的影响程度[22]。计算公式如下:

FD=m=112qm-QmQm212Qm=112m=112Qm

其中:qm为评估年实测月净流量,Qm为评估年天然月径流量,为评估年1~12月天然径流量均值。

(2) 气候数据:基于研究区各气象站点1986、2006、2014年(4~10月)月均气温和降雨量点状数据(来自于中国气象数据网(http://data.cma.cn))。

(3) 社会经济数据:包括研究区所属的县(旗)\市(盟)\区 1986、2006和2014年人均GDP、原煤产量、湿地保护区面积、化肥施用量、工业废水处理量数据,分别来自于1987、2007和2015年“宁夏统计年鉴”、“内蒙古统计年鉴”、“中国环境统计年鉴”、“中国环境年鉴”、“内蒙古经济社会调查年鉴”、“辉煌30年”、“宁夏经济普查年鉴”。

(4) 地形数据:从数字高程模型数据(DEM)中获取(空间分辨率为30 m),数据来自于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)。堤坝与主河槽中心距离数据分别从研究区1986、2006、2014年枯水期Landsat遥感卫星数据中测量获得。测量方法是在河流中心线上以500 m为单位选点,从点到离它最近堤坝的距离测量而获取。

(5) 土地利用/覆被数据:主要为1986、2006和2014年汛期Landsat 卫星解译的数据(空间分辨率为30 m),数据来源为地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)和美国地质调查局(http://glovis.usgs.gov)。本文采用目视解译法提取研究区土地利用/覆被类型(沼泽湿地、河流、湖泊、耕地、建设用地和人工湿地)以及对分类结果进行拓扑检查。结合野外调查数据、历史高分辨率遥感影像,利用混淆矩阵法对分类结果进行精度验证,总精度为83.26%,Kappa系数为0.853。基于Landsat遥感影像红和近红外波段,在ENVI软件环境下,计算得到1986、2006和2014年归一化植被指数(NDVI)。主河槽动态区面积则由1986、2006、2014年汛期影像中提取的各时段所有河流水面面积后,利用ArcGIS软件叠加处理获取的。

数据网格化:为将所有数据整理成为可用于计算脆弱性的统一的格式标准,在ArcGIS环境下,对不同类型的各指标数据统一转换成空间分辨率为500 m的矢量面状数据。

3.2 评价方法

本文洪泛湿地生态环境脆弱性评价包括评价指标确定、评价指标标准化、指标权重赋值、脆弱性指数的标准化、指标指数的计算与标准化处理以及评价指标的分级。

3.2.1 评价指标体系构建及权重赋值

基于研究目标,以黄河上游洪泛湿地生态环境脆弱性分析作为总目标层,根据研究区湿地面临的主要生态水文问题,选取驱动力、压力、状态、影响和响应等5个方面作为准则层。以评价指标选取的完整性、主导性、科学性、可操作性及数据易获取性为原则[29],结合黄河上游洪泛湿地实际情况,通过咨询专家意见并参考相关研究[29,30,31,32],构建符合黄河上游社会―生态系统发展特征以及揭示当地洪泛湿地生态脆弱性的评价指标体系。评价指标体系涉及地形、气候、水文和社会经济等各因素共30个指标。在指标权重确定方法上,采用专家打分确定指标权重(W),运用相对重要性判断值1~9作为标度,两两比较不同指标(P_ij)之间的重要性,分层构建判断矩阵,随后进行一致性检验;如果CR≤0.1,表明计算结果对原矩阵具有满意的一致性。

“驱动力”是引发区域生态环境脆弱性的内在原因。根据黄河上游气候特征,选取4~10月平均气温与降雨量来反映气候因素对湿地生态环境脆弱性的影响。黄河上游洪泛湿地主要集中在地势平缓的冲积平原上,在河势摆动过程中慢慢形成而发展的。因此地形条件作为本研究首要考虑的驱动力因素,以数字高程数据来表达研究区地形情况。此外,随着社会经济水平的不断提高,上游大尺度水资源开发、沿黄地区常住人口的增加、建设用地面积的迅速扩展成为黄河上游洪泛湿地生态环境脆弱性变化的重要人文要素。因此对于“驱动力”而言,本文选取极端流量出现频次作为反应水利水电工程对湿地水文环境脆弱性驱动因素,将城镇面积与人均GDP来表达沿黄地区社会经济发展对洪泛湿地生态环境驱动力(表1)。

表 1   黄河上游湿地生态环境脆弱性评价“驱动力”指标集

Table 1  Indicators of driving force on valnerability asseasment of river wetlands ecosystem located

目标层(A准则层(B)要素层(C指标层指标说明权重(W)

刘家峡以下

黄河上游

洪泛湿地

生态水文

环境

脆弱性

评价

驱动力(D)气候变化4~10月平均降雨量研究区汛期平均降雨量0.069
4~10月平均气温研究区汛期平均气温0.077
地形起伏海拔高度地区地貌地形情况0.058
社会经济发展城镇化率城镇面积与区域总面积的比值0.043
人均GDP表征县域经济发展的水平0.038
水利工程≤200流量频次研究期内≤200的流量出现次数0.119
≥1 500洪峰流量频次研究期内≥1 500的流量出现次数0.106

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“压力”是驱动力隐性作用下的显性表现,是施加在社会―生态系统上并促使其自然生态系统的现行状态发生变化的直接原因[33]。近30 a,黄河上游干流以抗洪防旱为目的已建水利水电工程共有22座,改变了河流水沙及汛期数量年际与季节分配,导致水沙关系恶化,明显增大了支流径流输沙量对干流水文情势变化贡献率。因此,选取汛期径流量,输沙量,凌汛冰厚、冰覆盖面积和支流水沙量作为水利工程对洪泛湿地生态脆弱性影响的显性表现形式。此外,由于黄河上游冲积平原是我国主要的粮食、油料产地之一,社会经济水平迅速提高引起的耕地面积不断扩展,灌溉需求量的日益增加,加上当地老百姓对生态环境保护意识的不足,河道内滩地原始状态被受到严重破坏,原本生态脆弱区域生态环境更进一步恶化。研究区矿产资源丰富,已形成以煤炭为主导的工业产业链[34]。经过退水渠进入黄河干流的化肥和洗煤以及煤炭产业中形成的工业污染也是影响黄河干流水质的主要污染源,因此本文选取灌溉面积、灌溉引排比、原煤产量、工业污染排放量和面污染入河量来分别表达农业开发和工业生产对洪泛湿地生态环境脆弱性压力的代表性指标(表2)。

表 2   黄河上游洪泛湿地脆弱性评价压力指标集

Table 2  Indicators of pressure on valnerability asseasment of river wetlands ecosystem located

目标层(A准则层(B)要素层(C指标层(P)指标说明权重(W

刘家峡以下

黄河上游

洪泛湿地

生态水文

环境脆弱

性评价

压力(P)

水文情势

变化

干流汛期月均径流量黄河干流4~10月月平均径流量0.066
干流月均沙量黄河干流月平均沙量0.057
冰厚各断面年平均冰面厚度0.027
冰面覆盖度河段冰面覆盖面积与河段总面积的比值0.032
支流年均径流量黄河支流年平均径流量0.018
支流年均输沙量黄河支流年平均输沙量0.016
水利建设流量过程变异程度表征水利水电工程对河流生态环境影响程度0.048

堤坝与主河槽中心

距离

表征河道面积的变化情况0.021
人工湿地覆盖河段人工湿地面积与河段总面积的比值0.005
农业开发灌区引排水量比河段灌区年平均引水量与排水量的比值0.013
农田有效灌区面积河段正常灌溉农田面积0.011
工业生产原煤产量表征工业生产水平0.009
环境污染工业污染物排放量表征地区工业污染情况0.005
面污染入河量表征地区灌溉化肥施用等污染物排放程度0.005

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“状态”是指生态系统各因素的直观反映和现实表现,是“影响”和“响应”的驱动因子和现实基础[33]。夏热帕提等[35]分析黄河上游洪泛湿地指出在自然和人为驱动力背景下,黄河上游洪泛湿地近30 a萎缩了29%。因此本文选取湿地覆盖面积、湿地归一化植被指数(NDVI)和湿地稠密稀疏比例3个指标,作为研究区湿地生态在压力与驱动力作用下的“状态”指标集(表3)。

表 3   黄河上游湿地生态环境脆弱性评价状态、影响、响应指标集

Table 3  Indicators of status, impact, response on valnerability asseasment of river wetlands ecosystem located

目标层(A准则层(B)要素层(C指标层(P)指标说明权重(W)

刘家峡以下

黄河上游

洪泛湿地

生态水文

环境脆弱

性评价

状态(S)湿地状态湿地分布河段湿地面积0.043
湿地植被生长湿地归一化植被指数0.012
湿地稠密/稀疏植被覆盖面积比例

湿地归一化植被指数(NDVI)大于0.2

和小于0.2的比值

0.010
影响(I)栖息地淤积量表征新成滩地程度0.034
动态河道面积年内变化多变的河道面积0.083
河道形态干流河宽水深比黄河干流断面河流宽度与河流深度的比值0.014
响应(R)生态保护湿地保护区河段湿地保护区面积0.018
水质保护区河段水质保护区面积0.010
污染控制废水治理表征地区生态环境污染治理强度0.002

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“影响”是压力和驱动引起的生态环境状态的改变对生态环境的反馈。黄河上游洪泛湿地对原本脆弱生态系统的水土保持,主河槽稳定性具有重要的生态意义,同时也为沿黄动植物提供良好的栖息地和生长环境。洪泛湿地状态的变动某种程度上影响该地区河道形态、动植物栖息地以及主河槽动态。因此选取河流年均淤积量、动态河道面积和干流河宽长宽比来反映洪泛湿地状态对研究区生态环境带来的动态变化过程(表3)。

“响应”是体现人类面临生态问题所采取的对策和措施[36]。如近年来,黄河上游对日益突出的生态问题采取了一系列有效措施,包括全力保留原有的生态环境的同时提高湿地生态环境保护意识,最大程度地减少人为活动对洪泛湿地生态环境的不良影响,坚持持续退耕还林还草、大力推广使用天然畜肥、限制沿黄工厂污染物排放量、有效控制工农业污染物入河量、保证下游水质等。因此选取湿地保护区规模、水资源保护区面积来反映当地对洪泛湿地生态环境健康发展的响应措施,选取年废水治理量来表达沿黄各地保护黄河干流水质以及减少周围生态环境间接影响的措施。“状态”、“影响”及“响应”层的具体指标内涵及权重见表3

3.2.2 评价指标体系的量化

本文脆弱性变化评价包括评价单元的确定、评价指标的标准化、给予指标权重、脆弱性指数的标准化处理、指标指数的计算与标准化处理以及评价指标的分级等6个步骤。评价单元是层次分析方法分析的基础,为了减少数据处理的工作量和提高研究成果的准确性,利用ArcGIS软件Fishnet工具,将研究区分割成500 m×500 m的网格,作为脆弱性分析的最小评价单元。生态脆弱性评价所涉及的各指标量纲和单位的不同,取值的范围缺乏可比性,此外评价指标与脆弱性程度呈现出关系的方向不同,因此需要对每个指标值进行标准化处理[37]。归一化的指标范围均0~1之间,值越接近于1脆弱性越强,越趋于0则脆弱性越弱。

yij=xij-min xijmax xij-min xijmax xij-xijmax xij-min xij

其中: yij为第i个时期第j个指标标准化后的数值,xij为第j个时期第i个指标原始数据的数值,min xij为第j个时期第i个指标原始数据最小值,max xij为第j个时期第i个指标原始数据的最大值。

在ArcGIS软件环境下,根据各项指标的标准化值与权重,运用加权求和法得到每一个评价单元的生态环境脆弱性指数(EFI)[38],计算公式如下:

EFI=i=1nyij×wi

其中: wi为第i 个指标的权重,yij为第 j 个时期第 i 个评价指标的标准化值,EFI为生态环境脆弱度指数,EFI 数值越低,表明生态系统越稳定,脆弱性越低,反之,EFI 数值越高,表明生态系统易被破坏,脆弱性越高。

对上述生态脆弱度指数进行标准化处理以统一不同时期评价结果的可比性范围。标准化处理的公式如下:

EVI=EFI-EFIminEFImax-EFImin

其中:EVI 为标准化后的生态脆弱性指数,其取值范围在 0~1 之间, FEImin为 3个时期生态环境脆弱度指数的最小值,EFImax为3 个时期生态环境脆弱度指数的最大值。

最后根据国内外生态脆弱性评价分级标准与黄河上游湿地生态实际情况,利用等间距法将湿地脆弱性划分为5个强度等级,即0<EVI<0.3为潜在脆弱区,0.3<EVI<0.5为轻度脆弱区,0.5<EVI<0.7为中度脆弱湿地,0.7<EVI<0.9为高度脆弱湿地,0.9<EVI<1为极度脆弱湿地。

3.2.3 指标脆弱性贡献值

反映单位脆弱性主要影响因素,首先计算各指标在总脆弱性指标中占比,根据脆弱性占比从大到小的排列,获取累计脆弱性指数占比大于等于85%的各指标脆弱性进行统计。

Hj=i=1nEVIijEVIj×100%

其中:Hj为j单元各指标脆弱性累计贡献率,EVIij为第i指标在第j单元的脆弱性值,EVIj为第j单元所有指标脆弱性值总和。

3.2.4 河流横断面脆弱性计算

将研究区脆弱性分布结果以河流中心线为中心,以500 m为单位,利用ArcGIS—缓冲区分析工具,首先形成河流两翼离河流中心线距离分别为250 m的缓冲区,然后以此缓冲区作为中心分别在河流两翼形成距离为500 m的条带性缓冲区,分别计算各条带区脆弱性平均值(Pi), i为各条带区ID。如图2所示。

图2

图2   河流横断面脆弱性计算

Fig.2   Valnerability calculation method of river cross section


4 结果与分析

4.1 生态环境脆弱性时段分异特征分析

通过对比1986、2006、2014年黄河上游洪泛湿地生态环境脆弱性结果(图3和表5)可知,2006年研究区脆弱性普遍最高,平均脆弱性为0.65。1986年生态环境状况虽然相对较好,多为中轻度脆弱,但脆弱性指数0.6以上的单元数占总单元数的33.1 %。2014年脆弱性整体有所改善,平均脆弱性为0.5,属于中度脆弱,整体脆弱性呈现普遍降低趋势。从近30 a的脆弱性变化状况来看,研究区生态脆弱性呈现出“凸”字形 —— “两端低、中间高”的时间分布格局。

图3

图3   1986~2014年研究区湿地生态环境脆弱性分布图

Fig.3   The valnerability distribution map of river wetlands ecosystem of the study area

from 1986 to 2014


表 4   1986~2014年不同脆弱性等级统计

Table 4  Different vanerability degree stastics from 1986 to 2014

平均脆弱性等级平均脆弱性单元数/个单元数/总单元数(%)
198620062014198620062014198620062014
总区0.550.650.5017 21416 66316 645100
潜在脆弱区00.180.01036100.20
轻度脆弱区0.370.330.371 6335752 0579.83.512.4
中度脆弱区0.500.550.5010 0703 23813 29360.519.579.9
高度脆弱区0.690.690.644 99412 4831 29430.0757.8
极度脆弱区0.850.83051733103.11.90

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1986~2014年可称为黄河上游洪泛湿地生态环境脆弱性的过渡期,经历了半原生状态—恶化—治理的过程。水资源开发大大改变了黄河水文情势的原始状态,导致黄河廊道湿地生态环境变化,原来被洪水淹没的洪泛地,逐渐变成滩地,失去了原有天然湿地生态功能。洪峰流量的减少、河流输沙能力的下降,导致主河槽面积从1986年的1 076 km2减少到2014年的628 km2,萎缩了41.5%。虽然全河统一调度后出现汛期水量有所回升,低流量频次明显减少,但还是远远不如原生状态。1986~2006年黄河滩涂湿地面积平均每年以3 km2速度退缩,虽然2007年后速度有所减缓,但只有助于改善河水淹没区湿地生态环境。

近30 a,随着沿黄各地区人均GDP的猛增,城市化速度的加快,黄河洪泛湿地生态环境健康带来更多新的挑战。据统计,研究区城镇面积从1986年的36.8 km2增加到2014年的130.8 km2,并且社会经济水平的提高,优越的土地和矿产资源条件,吸引了更多邻居贫困地区人口,增加了研究区人口密度,同时形成了全国主要的粮食生产基地和工业生产线。资料显示,黄河沿黄各地区年均引水量从1986年的242.7亿m3猛增到2014年的372.3亿m3,与此同时来源不同的污染物入河量也更加突出。2014年宁夏和内蒙古自治区沿黄各地区工业废水排放量分别约为0.91和0.92亿t,是1986年内蒙古与宁夏自治区工业排放量的406.6%,807.6%。近年来,国家以及当地政府加强了黄河洪泛湿地保护措施,减少外界因素对湿地生态环境的不良影响。2007年后,宁蒙河段先后建立了4个洪泛湿地生态保护区以及若干国家级水产种质资源保护区,其中杭锦淖尔湿地自然保护区被列入为国家湿地保护建设项目,积极开展远程监控、禁止放牧、防护围栏等一系列地方性保护措施,为保护区湿地生态环境稳定发展提供了良好条件。同时大力推广黄河流域湿地生态环境生态功能,提高人民保护生态环境意识,协调农业发展与生态用水之间的关系,加大湿地生态环境污染源治理力度,有效控制黄河水质恶化及其对沿黄洪泛湿地生态环境的破坏。

4.2 生态环境脆弱性河流横断面分异特征

以4个重点水文站点为河段分段的起始点,根据2.4节的方法,获取4个河段垂直水流方向的所有横断面的平均湿地生态脆弱性指数分布,如图4所示。从4个河段断面脆弱性分布情况来看,脆弱性从主河槽往两翼逐渐减少,河道内生态脆弱性与河道外生态脆弱性存在0.05~0.21的差别。

图4

图4   河段脆弱性横断面分布图

Fig.4   Valnerability distrubution map of river cross section


根据4个横断面脆弱性分布,发现各横断面脆弱性存在一致的规律性:生态环境脆弱性从主河槽到河流两翼呈现逐渐降低,即河道内脆弱性指数均大于河道外。

根据洪泛湿地以距离黄河干流距离与动态特征不同,洪泛湿地可分为河道内滩涂湿地和河道外湖泊湿地等两种。河水对河道内滩涂湿地的影响具有随机、频繁、直接等特征,河道外湖泊湿地主要以汛期洪水补水为主,石嘴山以下河段洪泛湿地还将凌汛雍水也作为主要补水来源之一,气候、社会经济活动的影响在河道外湖泊湿地生态环境的恶化中占一定的比例,因此相比河道内湿地,河道外湿地生态相对稳定。统计不同时期老滩和主河槽不同脆弱性等级的覆盖范围(表6)可知,刘家峡以下黄河湿地生态脆弱性在时间上的变化主要来自于老滩湿地生态脆弱性的变化。

4.3 生态环境脆弱性纵向分异特征

通过变异系数来衡量洪泛湿地在1986~2014年的变化程度及分区,如图5所示。变异系数在空间的差异将整个研究区分6个河段,即下河沿、石嘴山、巴彦高勒、三河湖口、青铜峡和头道拐。其中下河沿与头道拐河段近30 a湿地生态脆弱性变化幅度明显低于其余4个河段。

图5

图5   脆弱性差异系数分布图与主要指标对脆弱性贡献程度

Fig.5   Variable coefficient of valnerability and stastics of index contribution rate of each reach


遵循指标获取的科学性、综合性、易获性原则选取了影响黄河上游湿地生态环境的30个自然与人为因素构建指标体系,指标体系的整体性和完善性较好,但仍有进一步完善的空间。如生态环境的变化影响中,由于数据获取的困难,本文暂时未能考虑上游湿地生态环境脆弱性的变化对下游生态环境的直接影响因素,也未对研究区动植物群体与湿地生态环境的双向作用进行考虑。同时,对于洪泛湿地生态环境高度动态的脆弱性区域,由于数据时间尺度的局限性,年内河流径流量动态变化对洪泛湿地生态环境的影响暂时未能加入考虑。此外,对于社会经济的影响而言,本文暂时未能进一步分析社会经济因素对洪泛湿地生态环境脆弱性在河流横向差异上的贡献。这些都需要将来在大量数据收集的基础上开展深入研究。

为了进一步分析变异系数空间分布特征,统计各河段1986~2014年脆弱性累计贡献率大于85%的指标脆弱性占比统计结果如图5所示,各河段降雨量、洪峰极端流量、流量过程变异系数在各期变异系数中均占主导地位,但具有显著的区域差异性。这是因为不同等级的水库调控导致河流极端流量变化以及水沙关系的重新分配,流量过程变异系数的改变。除此之外,湿地面积的变化也是导致部分河段生态脆弱性变化的直接原因。由图5可知,巴彦高勒与三河湖口河段2014年湿地面积脆弱性指数分别占总脆弱性指数的14.4%和20.9%。石嘴山、三河湖口等人类活动影响较深刻地区的脆弱性变化受当地社会经济因素的影响相对较大,石嘴山河段2006年的人均GDP脆弱性指数在总脆弱性指数中具有明显的占比。此外,石嘴山河段作为黄河凌汛开始河段,气候和水文情势变化引起的冰厚和冰面面积年际变化差异显著,因而直接影响该河段湿地生态环境脆弱性变异。

5 结 语

黄河上游是黄河4大湿地集中分布区之一,是典型的生态脆弱区,洪泛湿地生态环境脆弱性评价对该地区以及整个黄河流域健康发展具有重要的参考价值。本文基于遥感与GIS技术,利用DPSIR模型,构建了包括海拔高度、干流汛期径流量、干流年均输沙量、动态河槽水深水宽比、湿地植被生长状态和面污染入河量等30个指标的洪泛湿地生态环境脆弱性指标体系,采用层次分析法,通过湿地生态环境状态引起的内在驱动力及其表现出的显示原因,对其采取的措施等一系列因果关系,对黄河上游洪泛湿地生态环境脆弱性动态过程特征进行了定量分析。得到的主要结论如下:

(1)整体上,1986~2014年黄河上游湿地呈现出先恶化又恢复的逆转变化趋势,生态脆弱性有明显好转。

(2)横向上,黄河上游洪泛湿地生态环境脆弱性呈现垂直于河流横断面从主河槽中心向河流两翼的减少趋势,河道内滩涂湿地的生态环境脆弱性明显高于河道外湖泊湿地。河道外湖泊湿地生态环境相对较稳定。

纵向上,黄河上游洪泛湿地脆弱性变化具有明显空间分布特征,两端变化慢,中间快。下河沿和头道拐河段近30 a变化相对较慢,相比较而言,青铜峡、石嘴山、三河湖口以及巴彦淖尔河段脆弱性变化较显著。

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