閆 欣,牛振國
1 中國科學(xué)院空天信息研究院,遙感科學(xué)國家重點實驗室,北京 100094 2 中國科學(xué)院大學(xué)電子電氣與通信工程學(xué)院,北京 100049
作為“地球之腎”的濕地生態(tài)系統(tǒng),在為眾多野生動植物提供棲息地的同時,也為人類提供多種生態(tài)服務(wù),如涵養(yǎng)水源、調(diào)蓄洪水、調(diào)節(jié)氣候、降解污染、固碳釋氧、控制侵蝕、營養(yǎng)循環(huán)等。濕地生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的連通性是維系濕地上述功能的重要指標(biāo)之一,但日益增強的人類活動使得濕地生態(tài)格局發(fā)生改變,割斷了不同濕地斑塊間的聯(lián)系,導(dǎo)致濕地連通性急劇下降,進而導(dǎo)致濕地功能出現(xiàn)了不同程度的退化。
水安全和生態(tài)環(huán)境是“雄安新區(qū)”面臨的關(guān)鍵問題之一[1]。白洋淀水資源量的時空分布本質(zhì)上受控于流域的自然地理特征,也受到流域間人為調(diào)水的影響。但多年來為滿足農(nóng)業(yè)發(fā)展的需要,白洋淀流域上游大量修建水庫,下游農(nóng)灌用水量也不斷增加,地表水已開發(fā)90%以上,超負荷開采地下水、占用河道問題越來越嚴(yán)重[2]。對濕地的開發(fā)占用極大影響了濕地的連通性,進而影響了濕地功能的發(fā)揮。保護和恢復(fù)濕地,增強濕地連通性,對于提高水生態(tài)安全具有重要意義[3]。分析白洋淀流域的濕地連通性,對于提高雄安新區(qū)的水安全和生態(tài)環(huán)境建設(shè)將具有重要的參考價值。
本文以白洋淀流域整體為研究對象,基于最新(2017年)的多源高分辨率遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù),①提取白洋淀流域河道及濕地生態(tài)網(wǎng)絡(luò)信息;②結(jié)合地形等資料,分析白洋淀流域的濕地分布現(xiàn)狀;③在此基礎(chǔ)上評價白洋淀流域濕地的連通性。
雖然目前國內(nèi)外關(guān)于濕地連通性的研究較多,但沒有建立專門的評價指標(biāo)體系。像最小成本路徑模型[4- 7]、形態(tài)學(xué)空間格局分析法(MSPA)[7-8]、整體連通性指數(shù)(IIC)[9]、障礙影響指數(shù)[5]、圖論算法[9-11]、多指標(biāo)評價法[12]、景觀指數(shù)方法[13]等多種方法被廣泛應(yīng)用在綠地、水文等生態(tài)領(lǐng)域的連通性研究中,均從不同角度反映了濕地連通性的研究內(nèi)容??傮w而言,濕地的連通性研究包括濕地的水文連通性和景觀連通性兩方面的內(nèi)容。
水文連通性的狹義概念是指流域內(nèi)物質(zhì)以水為媒介,在空間異質(zhì)性景觀或斑塊內(nèi)(間)進行傳輸?shù)谋憷潭?是指空間上的連通狀態(tài)[14]。長江水利委員會[15]將水文連通性定義為河道干支流、湖泊及其他濕地等水系的連通情況,體現(xiàn)水流的連續(xù)性和水系的連通狀況。評估水文連通性對于了解濕地生態(tài)系統(tǒng)中沉積物和其他污染物的水流和水文傳輸是非常必要的。Van Looy[16]利用圖論理論對河流廊道與河網(wǎng)進行建模,分析其結(jié)構(gòu)與功能連通性。由于濕地(尤其是河流)獨特的空間分布特征,可以將河流和水系看作景觀中的廊道和網(wǎng)絡(luò),利用廊道與網(wǎng)絡(luò)的分析方法比較不同條件下河流廊道與水系網(wǎng)絡(luò)的特征指標(biāo),以反映水文結(jié)構(gòu)連通的情況。如今水文連通性已經(jīng)被廣泛運用于描述河流、濕地景觀的空間連接。
然而,只有水文連通性無法定量描述不同斑塊之間的物理聯(lián)系及生態(tài)行為、生態(tài)功能和生態(tài)過程上的有機聯(lián)系。景觀格局與生態(tài)過程是相互聯(lián)系、相互影響的,景觀連通性作為景觀格局分析中的一大研究熱點,可以很好的指示斑塊間的連接程度。Merriam[17]最初基于生態(tài)學(xué)角度引入景觀連通性的概念,來解釋物種分布和景觀結(jié)構(gòu)之間的交互作用在決定生境斑塊之間生物遷移的作用。鄔建國[18]從景觀生態(tài)學(xué)的角度認識連通性概念,定義為斑塊間通過廊道、網(wǎng)絡(luò)而連結(jié)在一起的程度。景觀格局的分析方法主要采用數(shù)量研究方法,其定量分析可以從景觀指數(shù)的變化上反映出來[19]。景觀指數(shù)是反映景觀構(gòu)成、組合、聯(lián)系等方面的簡單定量指標(biāo),在景觀生態(tài)學(xué)及地理學(xué)領(lǐng)域已經(jīng)得到廣泛應(yīng)用[20]。采用不同景觀指數(shù)可以開展?jié)竦氐纳鷳B(tài)特征和景觀結(jié)構(gòu)的評價[21-22]。如宮兆寧等[22]利用景觀指數(shù)方法分析了北京濕地20多年濕地景觀動態(tài)變化特征。景觀連通性是景觀指數(shù)中專門反映景觀斑塊連通程度方面的定量指標(biāo),包括SPLIT、DIVISION、COHESION等計算景觀連通性、景觀分離度、景觀破碎度、分維數(shù)等,都可以用來定量描述景觀的連接狀況。
白洋淀流域(38°7′43″—39°39′56″N,114°10′50″—116°8′51″E)屬于大清河流域,上游有5座大型水庫,分為南北兩大支流。如圖1所示,南部支流中,橫山嶺水庫、口頭水庫、王快水庫分別通過磁河、沙河注入潴龍河,最后注入白洋淀;西大洋水庫通由唐河注入白洋淀;中部支流中,由漕河注入白洋淀;北部支流中安各莊水庫通由中易水河與北拒馬河、南拒馬河等由白溝引河注入白洋淀。白洋淀流域處于華北平原,降水相對集中,在夏秋兩季的7—8月份,屬于典型溫帶大陸性季風(fēng)氣候。白洋淀及其所在大清河上游流域跨越太行山和華北平原,在春夏時分有來自太行山的高山融水匯入流域。
白洋淀流域濕地的遙感分類使用2017年9月20日的Sentinel- 2B遙感影像為數(shù)據(jù)源, “哨兵(Sentinel)”系列地球觀測衛(wèi)星是歐盟委員會和歐洲航天局共同倡議的全球環(huán)境與安全監(jiān)測系統(tǒng)(即哥白尼計劃)的重要組成部分,目的是幫助歐洲監(jiān)測陸地和海洋環(huán)境并滿足其應(yīng)對自然災(zāi)害等安全需求。Sentinel- 2B衛(wèi)星攜帶高分辨率多光譜成像裝置,共有13個波段(表1)。本文使用的波段為10米分辨率的第2、3、4、8波段。
本研究在對哨兵影像數(shù)據(jù)進行大氣和幾何校正的基礎(chǔ)上,采用4、3、2波段進行彩色合成,采用支持向量機(Support Vector Machines, SVM)分類方法進行研究區(qū)土地利用/覆蓋類型的分類。支持向量機是一種基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化的分類器,通過解二次規(guī)劃問題,尋找將數(shù)據(jù)分為兩類的最優(yōu)超平面,其理論最初來自于對數(shù)據(jù)分類問題的處理?;诮y(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的支持向量機算法具有理論完備、全局優(yōu)化、適應(yīng)性強、推廣能力好等優(yōu)點,是機器學(xué)習(xí)研究的新熱點。它在最小化經(jīng)驗風(fēng)險的同時,有效提高了算法的泛化能力,具有良好的應(yīng)用價值和發(fā)展前景[23]。
訓(xùn)練和驗證樣本的選取。通過目視解譯與對照Google Earth高分辨率影像相結(jié)合的方式(圖2),對8種地物類型進行樣本判別選取,共計選取樣本總量5199個,其中67%用于監(jiān)督分類,33%用于混淆矩陣精度驗證。
表1 Sentinel- 2圖像數(shù)據(jù)基本參數(shù)
圖2 谷歌影像河堤示例Fig.2 An example of the Google image embankment(Ⅰ):谷歌地球高分真彩色影像,經(jīng)度115°34′17″至115°34′45″,緯度39°02′34″至39°02′48″,成像日期2018年2月3日;(Ⅱ):實際河堤照片
國家林業(yè)和草原局于1999年發(fā)布的中國濕地分類標(biāo)準(zhǔn)將我國濕地分為近海與海岸濕地、沼澤濕地、湖泊濕地、河流濕地與人工濕地五大類,依據(jù)白洋淀流域內(nèi)土地利用/覆蓋狀況以及影像分辨率,本文將流域內(nèi)土地利用/覆蓋劃分為河流、洪泛區(qū)、湖泊、沼澤、溝渠、耕地、林地、建設(shè)用地等八種類型(表2)。
平原地區(qū)的河道在濕地網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中具有重要的意義,但是由于季節(jié)性降水等原因,河道的識別和提取具有很大的挑戰(zhàn)。河堤是平原地區(qū)識別河道的重要標(biāo)志。根據(jù)《中華人民共和國河道管理條例(2017年)》,有堤防的河道,范圍為兩岸堤防之間的水域、沙洲、灘地(包括可耕地)、行洪區(qū),兩岸堤防及護堤地。無堤防的河道,其范圍根據(jù)歷史最高洪水位或者設(shè)計洪水位確定。由于河道是潛在的洪水泛濫區(qū)域,任何開發(fā)都存在一定的風(fēng)險。
河道的提取。由于河堤堤身材料的復(fù)雜性及遙感影像不同地物光譜特征具有一定的相似性,使得河道自動提取難度很大。為了有效識別河道和保證提取的精度,以0.23m空間分辨率的谷歌影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),采用LocaSpaceViewer軟件,以人工目視判讀的方法進行河道的識別和提取。對于有河堤的河道,沿著河堤進行識別和勾繪;對沒有河堤的河道的提取,依據(jù)河道與周圍土地利用/覆蓋類型的光譜差異以及經(jīng)驗知識進行判別,不確定的區(qū)域進行標(biāo)記,后期進行實地調(diào)查,保證能夠識別的河道都能被提取。識別的河道包括主河道以及各個分級河道、廢棄河道等,且所有河道保持連續(xù)。
表2 白洋淀流域土地利用/覆蓋類型
本文將濕地連通性從水文連通性和景觀連通性兩個方面進行分析。狹義上的水文連通性,是指河流中水體的連通狀況,主要考慮河道干支流與流域內(nèi)湖泊等水系的連通情況。景觀連通性主要取決于景觀的組成特征和空間分布格局,反映某種斑塊類型的不同斑塊之間的物理聯(lián)系。因此可以看作水文連通性是從水文形態(tài)學(xué)的角度對流域中河流廊道連通性的定量描述,而景觀連通性是從景觀生態(tài)學(xué)的角度對流域中濕地斑塊連通性的定量描述。
3.2.1水文連通性
目前水文連通性的評價方法是多指標(biāo)評價法,評價體系構(gòu)建一般采用的指標(biāo)是節(jié)點度數(shù)β、實際結(jié)合度指標(biāo)γ等[24]。其中節(jié)點度數(shù)又被稱為連接率指標(biāo),是指與該節(jié)點相關(guān)聯(lián)的邊的個數(shù),反映了節(jié)點與其他節(jié)點連接的難易程度,節(jié)點度數(shù)越高,連接越容易,連通性越高。γ指數(shù)是一個網(wǎng)絡(luò)中實際廊道數(shù)目與最大可能連接廊道數(shù)目之比,γ指數(shù)以拓撲空間為基礎(chǔ),主要揭示節(jié)點與連接數(shù)的關(guān)系,反映網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度,便于計算,不反映實際距離、線性程度、廊道的方向及節(jié)點的確切位置。其計算公式為:
(1)
(2)
式中,N是河網(wǎng)節(jié)點數(shù),L代表河網(wǎng)中的河鏈數(shù),是指現(xiàn)存的由河流廊道抽象成的線段數(shù)目,連接兩個節(jié)點。Lmax為最大可能連接廊道的數(shù)目。如果有3個節(jié)點,那么最多只有3條連接廊道;但若有4個節(jié)點,則另外增加3個連接廊道,總數(shù)為6。假設(shè)無新的交叉形成,則每增加一個節(jié)點,最大可能的連接廊道數(shù)以3的倍數(shù)增加。γ取值為0—1,0表示節(jié)點沒有連線,1表示每個節(jié)點都相互連通,對于網(wǎng)絡(luò)連接來說,γ多在1/3到1之間取值,接近1/3時,網(wǎng)絡(luò)呈樹狀;接近1時,網(wǎng)絡(luò)近似于最大平面網(wǎng)絡(luò)。即指數(shù)越大,表明網(wǎng)絡(luò)的連接度越好。
3.2.2景觀連通性
通常在三個水平上計算景觀指數(shù),分別為斑塊水平、斑塊類型水平和景觀水平。斑塊(水平)指數(shù)是基于單個斑塊的指數(shù);斑塊類型(水平)指數(shù)是針對某類斑塊中所有斑塊的指數(shù);景觀(水平)指數(shù)是針對整個景觀中所有類型斑塊的指數(shù)。由于白洋淀流域面積較大,單一景觀類型的小斑塊較多,計算斑塊級別的數(shù)據(jù)量大但意義不大,因此本文只在類型水平與景觀水平上(表3)對流域內(nèi)自然濕地、人工濕地及河道內(nèi)景觀進行景觀連通性分析。
表3 景觀連通性指數(shù)
分類結(jié)果表明白洋淀流域土地利用/覆蓋的總體分類精度為84.25%,Kappa系數(shù)為0.82,具有較好的精度,錯分誤差較小,可供研究使用。
圖3 2017年白洋淀流域坡度圖(Ⅰ)和土地利用/覆蓋圖(Ⅱ)Fig.3 Distribution map of slope (Ⅰ) and land use/cover (Ⅱ) maps in 2017
遙感監(jiān)測顯示,2017年白洋淀流域土地利用/覆蓋以耕地和林地為主,而各類濕地面積占13.90%,建設(shè)用地占7.31%(表4)。濕地類型中沼澤面積最大,洪泛區(qū)面積次之,溝渠約占1%,湖泊與河流比例均不足0.5%。河道內(nèi)主要土地利用類型為濕地,沼澤、洪泛區(qū)、湖泊類型居多,溝渠與河流類型偏少。
表4 白洋淀流域內(nèi)土地利用/覆蓋類型和河道內(nèi)各類用地面積及所占比例/km2
圖4 白洋淀流域河道3km范圍內(nèi)土地利用/覆蓋分布圖Fig.4 Map of 3km buffer zone of river course of Baiyangdian basin
為分析人類活動對濕地的影響,以河道為中心,分別在兩側(cè)建立1km、2km、3km的范圍的緩沖區(qū),對基于Sentinel影像提取的土地利用/覆蓋分類結(jié)果進行統(tǒng)計分析(圖4)。隨著緩沖區(qū)范圍的增大,非濕地類型所占比例逐漸增加,濕地類型所占比例逐漸減少。河道兩側(cè)1—3km緩沖區(qū)范圍內(nèi)的土地利用類型主要是耕地類型,其次是濕地,沼澤與洪泛區(qū)是主要的濕地類型,開闊水體面積較少。
結(jié)合GDEM 30m分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù),利用ArcGIS10.2軟件對白洋淀流域進行坡度計算,得到坡度分布圖。結(jié)合土地利用/覆蓋分類圖(圖3)以及不同土地利用/覆蓋類型的坡度、高程分布(表5、表6)可以看出除林地有近60%的面積分布在10°至30°的山區(qū)外,其余土地利用/覆蓋類型主要分布在0°至2°的區(qū)域上。而高程統(tǒng)計值顯示近80%的湖泊、大型水庫分布在100m至300m高度上,沼澤的分布比較均勻,主要在20m至300m的較高海拔區(qū)域,建設(shè)用地、洪泛區(qū)與耕地類型主要集中在20m至100m區(qū)域,河流、溝渠主要集中在0m至100m的區(qū)域內(nèi)。
表5 白洋淀流域不同土地利用/覆蓋類型坡度分布/%
表6 白洋淀流域不同土地利用/覆蓋類型高程分布/%
4.1.2白洋淀流域的河道分布及河道占用
圖5 2017年白洋淀流域河道分布圖Fig.5 Distribution of river course of Baiyangdian basin in 2017
根據(jù)人工目視解譯結(jié)果,白洋淀流域河道總長度約為2440km,總面積為514km2(圖5),占流域面積的1.55%。以坡度10°和高程100m為界,將流域內(nèi)河道劃分為山區(qū)河道和平原河道。統(tǒng)計得到山區(qū)河道共有177km2,長度為866km,呈東北-西南向分布,多位于林地與耕地交界處;平原河道面積共337km2,其長度為1574km。
由表4可以看出,河道內(nèi)耕地面積比例達27.34%,接近三分之一的河道屬于耕地,河道占用情況嚴(yán)重。河道內(nèi)洪泛區(qū)與沼澤的面積遠高于明水面積,與白洋淀流域的河流基本處于斷流狀態(tài)有關(guān)。一方面反映了北方河流季節(jié)性顯著的特性;另一方面,與水資源利用強度大密切相關(guān)。與此同時河道內(nèi)還存在部分建設(shè)用地,包括了河道內(nèi)修筑的河堤河壩等水工建筑物和其他與水利無關(guān)的建設(shè)用地。通過對河道內(nèi)建設(shè)物進行人工目視解譯,計算出非水利建筑物面積5.51km2,占總建設(shè)用地的12.23%。
河道內(nèi)不同濕地類型面積與白洋淀流域整體濕地相比,流域內(nèi)約有1/3的河流和3/4的湖泊分布在河道內(nèi),河道內(nèi)的沼澤面積占整個流域沼澤面積3%左右??梢钥闯?流域內(nèi)大部分水體被人類控制,而沼澤濕地等則較少。
本文從河道整體、河道內(nèi)濕地、河道內(nèi)水體(包括河流和湖泊)三個方面對河道水文連通性進行分析。河道水文連通性是假設(shè)河道沒有任何占用,將河道作為一個整體計算其水文連通性,河道水文連通性可以表征不受影響的情況下的原始水文連通性。河道濕地的水文連通性分析,是將河道內(nèi)所有濕地類型(包括沼澤、洪泛濕地和水體等)作為一個整體,計算水文連通性。排除了耕地、建設(shè)用地與林地等非濕地類型。此種情況表示河道水系受人類開發(fā)占用后河道的水文連通性。河道內(nèi)水體的水文連通性是只考慮河道內(nèi)現(xiàn)狀地表水體類型(包括河流與湖泊)時的水文連通性,它反映的是現(xiàn)狀情況下(如地表水被大量開發(fā)利用)的河道的水文連通性。這三個不同的水文連通性可以代表人類活動對河道的影響程度。河道的開發(fā)占用和水資源的高強度利用,是現(xiàn)狀下河道的水文連通性狀況,人類影響最強;而河道水文連通性代表了沒有人類活動的直接和間接影響下的水文連通性;河道內(nèi)濕地的水文連通性介于上述二者之間。
經(jīng)計算河道的河鏈數(shù)為2592,節(jié)點數(shù)為2528,求得實際結(jié)合度指標(biāo)γ為0.34,節(jié)點度最小值為1,最大值為5,平均節(jié)點度數(shù)為2.91,標(biāo)準(zhǔn)差為0.689。實際結(jié)合度指標(biāo)與節(jié)點度數(shù)在三種情況下均為最高,節(jié)點度數(shù)越高表示與該節(jié)點相關(guān)聯(lián)的邊的個數(shù)越多,即節(jié)點與其他節(jié)點連接越容易,而γ越大表示該網(wǎng)絡(luò)越接近最大平面網(wǎng)絡(luò),其連接度也越好。另外節(jié)點度數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差最小,說明節(jié)點度數(shù)的值處于相對較高且穩(wěn)定的狀態(tài)??傮w來看河道的水文連通性在三者中是最好的。
河道內(nèi)濕地的河鏈數(shù)為19174,節(jié)點數(shù)為20583,求得實際結(jié)合度指標(biāo)γ為0.31,節(jié)點度最小值為1,最大值為5,平均節(jié)點度數(shù)β為2.47,標(biāo)準(zhǔn)差為0.898。從數(shù)值上看,河道內(nèi)濕地的河鏈數(shù)與節(jié)點數(shù)遠遠高于其他兩種情況下的數(shù)值,由此可見其內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)十分復(fù)雜,但實際結(jié)合度指標(biāo)、節(jié)點度數(shù)及節(jié)點度數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差均介于河道整體與河道內(nèi)河流湖泊之間,說明在水文連通性方面,河道內(nèi)濕地的連通性處于中等。
河道內(nèi)河流湖泊的河鏈數(shù)為1296,節(jié)點數(shù)為1436,求得實際結(jié)合度指標(biāo)γ為0.30,節(jié)點度最小值為1,最大值為4,平均節(jié)點度數(shù)β為1.81,標(biāo)準(zhǔn)差為0.998。河流湖泊的河鏈數(shù)、節(jié)點數(shù)在三者中是最少的,這是因為在當(dāng)前氣候與人類活動的影響下導(dǎo)致的地表水嚴(yán)重匱乏,流域內(nèi)的幾大河流均出現(xiàn)很大程度的斷流現(xiàn)象,只有水庫、堤壩等截留了一部分地表徑流,導(dǎo)致水體分布不連續(xù)且比較分散。實際結(jié)合度指標(biāo)與節(jié)點度數(shù)在三者之中最低,表明節(jié)點間連接的容易程度與網(wǎng)絡(luò)連接度最差。節(jié)點度數(shù)遠低于上述兩者但標(biāo)準(zhǔn)差最大,說明節(jié)點度數(shù)的值較不穩(wěn)定。總體來看只有河流湖泊參與計算的河道實際水文連通性最差。
從上述結(jié)果可以看到河道的水文連通性最好,河道內(nèi)濕地的水文連通性次之,河道內(nèi)河流湖泊的水文連通性最差,與理論分析結(jié)果一致。由于將河道作為整體表示的是在不受人類影響的假設(shè)條件下水文連通性最好的狀態(tài),可以作為衡量其他條件下水文連通性大小的標(biāo)準(zhǔn)。河道內(nèi)本應(yīng)全部為濕地類型卻因人類活動的影響,出現(xiàn)不同程度的濕地退化與占用,導(dǎo)致其連通性降低。而地表徑流更是少之又少,天然入淀河流只占極少一部分,白洋淀只能靠“引黃濟淀”、“引岳濟淀”等跨流域調(diào)水緩解干淀危機,連通性出現(xiàn)大幅度降低,與理想狀態(tài)相比節(jié)點度數(shù)的值減少了1/3,實際結(jié)合度指標(biāo)比河道內(nèi)濕地的計算值略低,但也遠低于理想狀態(tài)。表明當(dāng)前白洋淀流域的實際水文連通性狀況不容樂觀,需要引起足夠的重視。
利用ArcGIS10.2軟件對流域和河道內(nèi)的濕地在類型級別進行景觀分析,對流域內(nèi)的自然濕地、人工濕地與河道進行景觀級別的分析(表7)。景觀連接的過程可以看作是生境破碎化的反過程,景觀連通性將影響物種在生境斑塊中運動的順利程度。從斑塊類型水平對河道和流域內(nèi)的濕地類型進行分析,可以掌握具體濕地類型的連通狀況,將決定該種斑塊類型是否可被某個生物體占據(jù)利用以及影響到生物體在該類型斑塊中轉(zhuǎn)移的能力,其連通性大小也會對生物多樣性高低產(chǎn)生影響。從景觀水平對自然濕地、人工濕地與河道進行連通性分析可以從流域尺度上把握其整體的連通性。
表7 景觀指數(shù)計算結(jié)果
分離度越高表明斑塊間的距離越大,斑塊分布越離散,連通性越低。由景觀指數(shù)結(jié)果可以看出,在類型級別上,流域內(nèi)各濕地類型的SPLIT和DIVISION值顯示出一致性,由大到小排序為沼澤、溝渠、洪泛區(qū)、河流、湖泊。雖然湖泊的分布比較分散,但由于湖泊內(nèi)部的像素比較聚集所以總體上計算的湖泊分離度的值最小,連通性最強。本文河流表示的是狹義上的地表徑流,分布與洪泛區(qū)類似,多小規(guī)模出現(xiàn),斑塊間的距離比較小,所以其景觀連通性也相對較好。而沼澤與溝渠的分布比較廣泛,幾乎遍布整個流域,斑塊與斑塊間的距離較遠,其連通性最差。河道內(nèi)濕地類型的分離度值與流域內(nèi)各濕地類型計算的值略有差異,但也可以明顯看出沼澤的分離度仍然最高,河流、溝渠次之,洪泛區(qū)、湖泊最低,連通性好壞與分離度的值成反比。而景觀級別上的SPLIT與DIVISION值也表現(xiàn)出了一致性,即自然濕地的分離度最高,人工濕地次之,河道的分離度最低。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的主要原因是自然濕地的斑塊類型與數(shù)量遠遠多于人工濕地,且分布更加廣泛,而人工濕地也就是溝渠類型在人類的控制下,一般不會出現(xiàn)部分溝渠有水、部分溝渠無水的情況,連通性較好。河道由于是人工勾繪,不出現(xiàn)不連續(xù)的情況,所以其連通性最好。
從上述計算可以看出在濕地類型方面湖泊的連通性最好,溝渠、洪泛區(qū)、河流的連通性次之,沼澤的連通性最差。從景觀級別看河道的連通性最好,人工濕地次之,自然濕地最差。表明對河道與人工濕地進行管理可以有效促進加強濕地的連通性,保持河道與溝渠良好的連通性對增強流域的供水安全與洪水防控安全有重要意義。而自然濕地尤其是沼澤類型不易進行管控,導(dǎo)致其景觀連通性很差。建議濕地管理部門在進行決策時多關(guān)注沼澤等自然濕地的連通性問題。
水生態(tài)安全是“雄安新區(qū)”面臨的關(guān)鍵生態(tài)環(huán)境問題之一。白洋淀承接了流域內(nèi)9條河流水體的匯入,規(guī)劃在淀區(qū)周圍的“雄安新區(qū)”的水生態(tài)安全不僅直接受淀區(qū)濕地生態(tài)環(huán)境的影響,也間接受到流域內(nèi)濕地生態(tài)功能狀況的影響。因此整個流域濕地的連通性對于“雄安新區(qū)”水安全起著關(guān)鍵性的作用。
由于長期的開發(fā),2017年白洋淀流域內(nèi)濕地面積只占流域面積的13.90%。白洋淀流域內(nèi)的水體在很大程度上被人類控制。通過人工目視解譯提取的河道分布表明,到2017年,白洋淀流域河道總長度約為2440km,河道面積為514km2。流域內(nèi)27%的河流與73%的湖泊分布在河道內(nèi)。同時河道被開發(fā)占用顯著。近三分之一的河道被農(nóng)田占用,以河道為中心,向兩側(cè)不同距離范圍增大,非濕地類型所占比例逐漸增加。河道的開發(fā)占用不僅妨礙了河道的輸水功能,農(nóng)田中的農(nóng)藥進入河道也會污染水質(zhì),若遇洪水更會使人民生命財產(chǎn)受到威脅。
人類對濕地的影響分為直接的開發(fā)占用和間接的水資源的高強度利用。在假設(shè)不考慮人為情況下,白洋淀河道具有較好的水文連通性。但受到人類活動影響后河道的水文連通性下降?,F(xiàn)狀情況下河道的水文連通性與河道沒有受到干擾時候的連通性水平相比,減少了三分之一。同時在流域整體上看,受人類活動影響,流域內(nèi)濕地破碎,自然濕地的景觀連通性最差,人工濕地略好于自然濕地。
流域內(nèi)濕地的連通性降低,不僅會直接降低甚至破壞濕地的生態(tài)和環(huán)境功能,進而對流域水安全帶來極大威脅;同時對于流域內(nèi)的耕地等也存在潛在的威脅。對濕地進行合理恢復(fù)和管理將有助于提高白洋淀流域濕地的連通性,對流域內(nèi)的濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能發(fā)揮、動植物生境保護以及景觀規(guī)劃等都具有重要影響作用。將白洋淀流域作為整體,通過提高濕地的連通性,增強流域內(nèi)濕地的生態(tài)和環(huán)境功能,將有助于增強雄安新區(qū)以及白洋淀流域的水生態(tài)和環(huán)境安全。