相瑩瑩

(北京裕華綠色環(huán)境服務(wù)中心,北京 100029)

密云水庫(kù)、官?gòu)d水庫(kù)是北京市最主要的兩大水源供應(yīng)地,在保障首都生態(tài)圈生態(tài)安全中發(fā)揮著極其重要的作用,而河北省則是這兩大水庫(kù)上游流域的匯水區(qū)[1-2]。京冀地區(qū)的生態(tài)環(huán)境問題主要是水資源短缺。如果按照國(guó)際公認(rèn)的標(biāo)準(zhǔn),人均水資源量低于500m3為極度缺水地區(qū)。京冀地區(qū)的人均水資源不足300m3,而北京市的人均水資源僅為119 m3[3]。為了保護(hù)飲用水水源地,京冀合作建設(shè)生態(tài)清潔小流域,推進(jìn)永定河、北運(yùn)河、潮白河、大清河等跨界河流的綠色生態(tài)河流廊道治理,加大密云水庫(kù)、官?gòu)d水庫(kù)等水庫(kù)生態(tài)修復(fù)和污染治理力度[2]。為了從根本上改善京冀水源涵養(yǎng)林區(qū)的生態(tài)環(huán)境狀況,兩地政府于2009年7月啟動(dòng)京冀水源保護(hù)林建設(shè)工程,截至2018年已完成了9個(gè)縣(區(qū))的水源保護(hù)林建設(shè)。

有關(guān)學(xué)者開展了京冀水源保護(hù)林區(qū)生態(tài)環(huán)境狀況相關(guān)的研究,研究主要集中在生態(tài)服務(wù)價(jià)值、生態(tài)效益補(bǔ)償和發(fā)展模式等方面[4-8],針對(duì)單個(gè)區(qū)域的重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū)開展了生態(tài)效益評(píng)價(jià)工作[2,8-9],然而,缺少對(duì)該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)整體狀況全面、科學(xué)、準(zhǔn)確的把握。本文基于2009—2018年遙感數(shù)據(jù),通過對(duì)工程區(qū)的植被覆蓋狀況進(jìn)行縱向和橫向?qū)Ρ?以及對(duì)工程區(qū)圖斑的地表狀態(tài)變化開展監(jiān)測(cè)分析,以期了解并分析生態(tài)工程背景下京冀生態(tài)水源保護(hù)林區(qū)近10 年生態(tài)系統(tǒng)變化狀況,從而為科學(xué)評(píng)估生態(tài)工程的生態(tài)效應(yīng)及后續(xù)生態(tài)工程的滾動(dòng)實(shí)施提供參考。

1 研究區(qū)概況

京冀生態(tài)水源保護(hù)林工程區(qū)位于河北省境內(nèi)的官?gòu)d水庫(kù)、潮河、白河、黑河、桑干河、清水河等“一庫(kù)五河”流域重點(diǎn)集水區(qū),涉及張家口市的懷來、赤城、涿鹿、崇禮、沽源等5縣(區(qū)),以及承德市的豐寧、灤平、承德、興隆等4縣,9縣(區(qū))總面積約3.49萬km2。2009—2011年,在潮河、白河和永定河主河道及主要支流兩側(cè)的第一重山脊范圍內(nèi),集中連片地營(yíng)造生態(tài)水源保護(hù)林1.33萬hm2。2012年,為鞏固建設(shè)成果,加大建設(shè)力度,啟動(dòng)二期規(guī)劃工程。截至2018年,水源林工程圖斑1萬多個(gè),面積6萬hm2。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)源選擇

依據(jù)京冀生態(tài)水源保護(hù)林工程區(qū)范圍內(nèi)圖斑的植被變化情況,考慮植被生長(zhǎng)物候期特點(diǎn),同時(shí)考慮工程的實(shí)施時(shí)間,根據(jù)監(jiān)測(cè)尺度的要求,遙感監(jiān)測(cè)從宏觀和微觀2個(gè)尺度選取數(shù)據(jù)源。從宏觀尺度考慮,收集2009—2018年8月共10期分辨率為250m的MODIS數(shù)據(jù)。通過對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行大氣校正、格式轉(zhuǎn)換、重投影、圖像的空間拼接、重采樣和濾波處理,采用最大合成法(MVC)得到年NDVI 數(shù)據(jù)；從微觀尺度,監(jiān)測(cè)工程區(qū)域圖斑內(nèi)造林效果和受干擾狀況,考慮監(jiān)測(cè)時(shí)相及數(shù)據(jù)的可獲取性等因素,選取各年度實(shí)施前后的高分影像進(jìn)行對(duì)比。

2.2 監(jiān)測(cè)指標(biāo)與方法

1)宏觀尺度。NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)歸一化植被指數(shù),又稱標(biāo)準(zhǔn)化植被指數(shù)。長(zhǎng)期以來被用來監(jiān)測(cè)植被變化情況,也是遙感估算植被覆蓋度研究中最常用的植被指數(shù)。是植物生長(zhǎng)狀態(tài)以及植被空間分布密度的最佳指示因子,與植被分布密度呈線性相關(guān)。首先進(jìn)行NDVI計(jì)算,計(jì)算公式為:

NDVI=(NIR-R)/(NIR+R)

式中:NIR為近紅外波段；R為紅外波段。

利用MODIS數(shù)據(jù)的NDVI計(jì)算工程區(qū)域?qū)嵤┣?、?shí)施后的植被指數(shù)及動(dòng)態(tài)變化,為工程實(shí)施效果的評(píng)價(jià)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2)微觀尺度。利用高分辨率遙感影像,依據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和遙感的識(shí)別能力,對(duì)已實(shí)施圖斑前、后進(jìn)行逐個(gè)對(duì)比(2018年的新造林圖斑成效無法監(jiān)測(cè),因此本文微觀部分只對(duì)2009—2017年進(jìn)行對(duì)比分析)。結(jié)合野外現(xiàn)地核實(shí)的138個(gè)圖斑,建立實(shí)施效果監(jiān)測(cè)指標(biāo)(表1):a.效果顯著,地表有明顯的成林痕跡(有無受干擾)；b.效果不顯著,地表無明顯的成林痕跡。利用GIS軟件疊加兩時(shí)相遙感影像以及項(xiàng)目圖斑邊界數(shù)據(jù),主要利用遙感軟件中“拉簾”等功能對(duì)兩期影像光譜特征及紋理特征進(jìn)行人工對(duì)比判讀,確認(rèn)是否有明顯造林效果。

表1 實(shí)施效果監(jiān)測(cè)指標(biāo)Tab.1 Performance monitoring indicators

3 結(jié)果與分析

3.1 宏觀尺度

基于2009—2018年8月份相同日期(8月31日)的植被指數(shù)數(shù)據(jù)對(duì)京冀生態(tài)水源林工程實(shí)施區(qū)縣的植被長(zhǎng)勢(shì)變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)。2009—2018年,平均植被指數(shù)呈總體增長(zhǎng)趨勢(shì),總體漲幅達(dá)17.6%。其中沽源縣、崇禮區(qū)、豐寧縣和赤城縣等4縣(區(qū))的植被增加幅度均超過了平均增長(zhǎng)水平；灤平縣、涿鹿縣和承德縣等3個(gè)縣的增幅也超過10%；興隆縣和懷來縣增幅相對(duì)較小,如圖1所示。

圖1 植被指數(shù)變化統(tǒng)計(jì)圖Fig.1 Statistical map of vegetation index change

2009—2018年平均植被指數(shù)出現(xiàn)持續(xù)上升又微降最后繼續(xù)提升的變化特征。近10年來工程區(qū)的總體植被覆蓋狀況始終保持在一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定的增長(zhǎng)水平,總體植被水平呈上升趨勢(shì)。2009—2013年間,工程區(qū)植被覆蓋水平持續(xù)穩(wěn)步提升,直至2014年河北大部分地區(qū)遭受2003年以來最嚴(yán)重夏旱干擾,植被狀況出現(xiàn)略微下降但仍然保持在一個(gè)較高覆蓋水平,工程實(shí)施5年來,已經(jīng)逐漸開始發(fā)揮水源涵養(yǎng)和植被保護(hù)等方面的作用。2017年8月河北省強(qiáng)降雨天氣頻發(fā),降雨日數(shù)為近6年最多,工程區(qū)植被覆蓋狀況也達(dá)到歷史新高,如圖2所示。

圖2 平均植被指數(shù)對(duì)比圖Fig.2 Comparison of average vegetation index

3.2 微觀尺度

基于高分遙感影像數(shù)據(jù)和野外現(xiàn)地核實(shí)數(shù)據(jù),對(duì)2009—2017年工程逐個(gè)圖斑進(jìn)行了工程實(shí)施前、后效果監(jiān)測(cè),按照工程圖斑造林效果顯著(有無受干擾)和不顯著進(jìn)行分析。經(jīng)統(tǒng)計(jì)分析,2009—2017年度工程圖斑共8 976個(gè)。實(shí)施前、后工程區(qū)造林效果顯著的圖斑有8 849個(gè)(占98.59%),造林面積5.30萬hm2,占總?cè)蝿?wù)面積的99.38%,其中有924個(gè)(占10.29%)效果顯著的圖斑呈現(xiàn)不同程度地被干擾跡象；造林效果不顯著的圖斑有127個(gè)(占1.41%),造林面積合計(jì)320 hm2,占總?cè)蝿?wù)面積的0.62%。經(jīng)外業(yè)核實(shí),主要原因是工程區(qū)造林苗木規(guī)格較小,受灌木雜草信息干擾較大,目前在影像上判斷造林效果難度較大。2009—2017各個(gè)年度的工程造林圖斑,成效顯著的圖斑占比均在96%以上,總體上造林成效明顯,如表3所示。

表3 工程圖斑實(shí)施效果遙感監(jiān)測(cè)統(tǒng)計(jì)表Tab.3 Statistical table of remote sensing monitoring on the implementation effect of engineering drawings

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文從宏觀和微觀2個(gè)尺度對(duì)2009—2018年張家口、承德2市共9個(gè)縣(區(qū))水源林項(xiàng)目區(qū)開展了實(shí)施效果監(jiān)測(cè),監(jiān)測(cè)結(jié)果如下:1)從總體植被指數(shù)分析,2009—2018年工程實(shí)施區(qū)范圍內(nèi)平均植被指數(shù)呈總體增長(zhǎng)趨勢(shì),總體增漲幅達(dá)17.6%,表明工程區(qū)植被恢復(fù)效果明顯,實(shí)施水源林工程對(duì)植被狀況恢復(fù)具有明顯促進(jìn)作用；2)從工程圖斑的地表狀態(tài)變化來看,造林效果顯著的圖斑占比均在96%以上,受干擾現(xiàn)象呈逐年下降趨勢(shì),總體上,工程年限越久,工程實(shí)施效果越突出。

4.2 建議

1) 加強(qiáng)遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)的定量化研究。本文主要應(yīng)用MODIS植被指數(shù)(宏觀尺度)和有無明顯地表變化(微觀尺度)等遙感指標(biāo)進(jìn)行工程實(shí)施進(jìn)度和效果狀況的表征監(jiān)測(cè)分析,受工程區(qū)復(fù)雜地質(zhì)地形條件和影像分辨率、時(shí)相等因素影響,可能會(huì)干擾遙感監(jiān)測(cè)的精度。因此,下一步考慮結(jié)合地面核查結(jié)果,通過相關(guān)性分析等手段多選一些遙感定量指標(biāo),加強(qiáng)遙感監(jiān)測(cè)指標(biāo)的定量化研究。

2) 創(chuàng)建集PC端和移動(dòng)端的市區(qū)三級(jí)一體化綜合管理平臺(tái)。京冀生態(tài)水源保護(hù)林工程已實(shí)施10年,積累了豐富的數(shù)據(jù)資源和較成熟的遙感業(yè)務(wù)應(yīng)用模式。建議針對(duì)跨區(qū)域跨省市項(xiàng)目管理的難點(diǎn),創(chuàng)建一套基于PC端和移動(dòng)端的集實(shí)施部門(區(qū)縣)—監(jiān)管單位—監(jiān)理單位于一體的綜合管理平臺(tái),形成上報(bào)—審批—整改—監(jiān)理的有效監(jiān)管機(jī)制,充分發(fā)揮信息化手段在跨區(qū)域跨省市項(xiàng)目管理中的支撐作用。