呂英爍, 王瑤函,鄭 曦

北京林業(yè)大學園林學院,北京 100083

北京市平原區(qū)是由永定河、潮白河等沖洪積物堆積形成的山前傾斜平原,呈現(xiàn)西北高、東南低的形態(tài)特點。隨著《北京城市總體規(guī)劃(2016—2035年)》[1]的發(fā)布,平原區(qū)成為首都社會經(jīng)濟發(fā)展的核心區(qū)域,分布著眾多重要發(fā)展區(qū)域(順義空港區(qū)、北京經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)等)和發(fā)展新區(qū)(通州、順義)。此外,由于平原地區(qū)受到首都核心功能區(qū)的輻射帶動作用,形成了人口和產(chǎn)業(yè)的重點聚集區(qū),所以其對于城市生態(tài)安全尤為重要。平原區(qū)的地勢特點造成了山前地帶坡度陡、徑流量大的弊端,在強降雨條件下,會導致洪水迅速下泄,給中部與東南部造成了極大危險。同時城市建設和發(fā)展需求導致城市水系結構的功能衰退,加劇了洪水的威脅。為了北京城市的生態(tài)安全,開展北京平原區(qū)雨洪減緩的研究勢在必行。

對于雨洪災害的緩解,相關學者提出建立堤壩[2]、加高河堤[3]、加寬河道[4]等傳統(tǒng)工程性措施。但由于缺乏適宜的規(guī)劃理念及宏觀調控,只在局部緩減了一定的雨洪,并未提高區(qū)域整體的防洪韌性。除此之外,傳統(tǒng)工程性措施還存在經(jīng)濟成本偏高、易造成生態(tài)系統(tǒng)破壞的缺點,不利于城市的可持續(xù)發(fā)展。因此,相關學者提出區(qū)域性的雨洪消減問題應采取全局的非工程性措施來優(yōu)化綠色空間結構、降低雨洪風險。主要包括洪水脆弱性評估[5-6]、洪水風險圖繪制[7]、預警系統(tǒng)建立[8]、低影響開發(fā)[9-10]、景觀格局優(yōu)化[11-15]等措施。景觀格局優(yōu)化是指通過景觀單元的空間結構與配置的變化,改變土地覆被,從而對土壤的下滲能力、地表蒸發(fā)量、樹冠截留水量產(chǎn)生影響,改變水分在空間的重新分配,實現(xiàn)對雨洪的控制。這種方式被認為是實現(xiàn)多流域雨洪管理的有效而生態(tài)的方式。

研究表明,景觀格局是影響地表徑流和空間變化的重要因素。其中林地通過根系吸水和氣孔蒸騰直接產(chǎn)生水文影響,也通過垂直方向的冠層結構和水平方向的群落寬度對下滲、產(chǎn)匯流等過程產(chǎn)生作用,所以林地景觀格局對陸地水文過程有著重要調控作用[16]。如Verburg等[11]通過模擬景觀指數(shù)導向下的最佳雨洪消減的空間布局, 得出林地斑塊的面積和形狀會對子流域的徑流產(chǎn)生影響。Wu等[17]利用地理加權回歸模型分析了景觀格局對深圳不同區(qū)域洪水災害的影響程度,認為在海拔較低的建成區(qū),林地聚集度的增加對洪澇災害有減緩作用。Gao等[18]通過模擬造林過程中林地景觀格局與水文特征的變化,發(fā)現(xiàn)造林時斑塊適當分散,有利于根系對徑流的截留與蒸騰作用。林炳青等[19]采用SWAT模型模擬流域景觀格局和水文過程,發(fā)現(xiàn)徑流與景觀格局相關性極大,林地面積的減少會降低流域對強降水的截留能力。目前景觀格局對于雨洪特征的影響研究存在選取指數(shù)類型較單一、未合理劃分研究區(qū)域等問題。因此需根據(jù)發(fā)展特征和相關政策的實施范圍進行合理的區(qū)域劃分,通過不同類型景觀指數(shù)與雨洪特征的分析,確定不同區(qū)域能高效發(fā)揮森林生態(tài)功效以減緩雨洪影響的景觀格局因子。

目前水文模型大致分為集總式水文模型和分布式水文模型[20]。分布式水文模型將流域按不同地形、土壤類型、土地利用,劃分為若干個水文單元,適用于本次研究。目前探討土地利用改變所導致的景觀格局對徑流特征影響的分布式模型應用較廣泛的有HEC(Hydrology Engineering Center)系列、SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型等。其中HEC-HMS的水文結果主要基于土地利用類型的面積來計算,無法準確評估格局變化對流域水文的影響[21]。SWAT可以模擬復雜流域的水文與物質循環(huán)變化過程,也用于流域尺度各種土地管理措施對水文影響的模擬[22]。SWAT構建的土壤數(shù)據(jù)庫和氣候數(shù)據(jù)庫可為數(shù)據(jù)較少、面積較大的區(qū)域提供便利性,相關學者已在北京地區(qū)的大尺度流域進行過一定的適用性模擬研究[23-24],證實了該方法的有效性。

綜上,本文以北京平原造林政策的實施為例,采用SWAT水文模擬,研究了百萬畝造林前后林地格局變化與雨洪特征的關系。通過分析造林前后的林地格局,模擬徑流量變化,探討景觀指數(shù)與徑流量之間的關系,總結影響徑流量的最主要的林地景觀格局特征,為之后的平原造林工作提出雨洪消減方面的建議。

1 研究數(shù)據(jù)及方法

1.1 平原造林項目概況

北京平原區(qū)總面積為6338km2,約占北京總面積的38%,其范圍主要為東南部的平原地區(qū)和西北部的延慶盆地,是城市發(fā)展的核心區(qū)域,其生態(tài)環(huán)境的安全與健康直接關系到北京市70%人口的生態(tài)福祉。然而,平原區(qū)的森林資源與山區(qū)相比有極大差距,現(xiàn)存的森林資源大多以小斑塊為主,生態(tài)資源與人口極度不匹配[25]。為了有效提高森林資源體量,2012—2017年間,北京市先后實施了百萬畝平原造林工程和重點區(qū)域綠化工程。截至2017年底,累計完成造林78000hm2,平原區(qū)的森林覆蓋率由2011年的14.85%提高到2017年的27.81%,全市森林覆蓋率由2011年的37.6%提高到2017年的43%[26]。

依據(jù)北京圈層發(fā)展特點[27]及《北京城市總體規(guī)劃》(2016—2035年)[1],以三環(huán)、五環(huán)、六環(huán)路為界,把平原區(qū)分為核心區(qū)、中心區(qū)、近郊區(qū)和遠郊區(qū)四部分,研究區(qū)域地理位置、氣象站點及水系分布如圖1所示。

圖1 平原區(qū)研究范圍

1.2 數(shù)據(jù)采集及預處理

1.2.1土地利用數(shù)據(jù)

考慮到造林工程以春、秋兩季施工為主,本研究采用了30m×30m精度的一期2011年11月23日Landsat7 ETM影像、三期2013年9月4日、2015年10月9日、2017年11月15日Landsat8 OLI影像作為數(shù)據(jù)源。在遙感圖像處理平臺Envi 5.3進行快速大氣校正后,采用最大似然法進行非監(jiān)督與監(jiān)督分類,根據(jù)我國遙感監(jiān)測土地利用/覆蓋分類體系的《土地利用現(xiàn)狀分類GB/T21010—2017》并結合平原造林工程的建設數(shù)據(jù),將用地劃分為建設用地、水域、林地、草地、耕地、未利用土地6種主要類型,如圖2所示。分類精度驗證表明2011、2013、2015、2017年的Kappa系數(shù)分別為0.8719、0.8212、0.8653、0.8442,符合一般要求[28]。

圖2 研究范圍土地利用類型

1.2.2土壤數(shù)據(jù)與降雨數(shù)據(jù)

本研究采用世界土壤數(shù)據(jù)庫提供的1∶100萬土壤數(shù)據(jù)(HWSD)。研究區(qū)域內土壤類型分為12種,主要土壤成分為68.3%的潮土、21.6%的褐土以及3.7%的棕壤土,其余由砂姜黑土、水稻土等組成。土壤質地多為輕壤土、砂壤土和中壤土。利用通用土壤流失方程(USLE方程)與SPAW(Soil Plant Air Water)模型建立土壤物理屬性表[29],研究區(qū)不同屬性的土壤共25類。

因研究區(qū)域范圍較大,存在氣候數(shù)據(jù)的差異,本文采用格點數(shù)據(jù)插值的CFSR (Climate Forecast System Reanalysis)[30]數(shù)據(jù)來減小實驗誤差,并通過北京市各氣象站點數(shù)據(jù)進行驗證。研究區(qū)域內十四個氣象站點共同構建了氣候屬性數(shù)據(jù)庫。

1.3 研究方法

1.3.1景觀格局分析

選取面積指標、密度大小及差異指標、邊緣指標、形狀指標及聚散性指標四類作為林地類型水平上的景觀格局指標。其中面積指標包括斑塊類型面積(CA)、斑塊所占景觀面積比例(PLAND)和最大斑塊占景觀面積指數(shù)(LPI),密度大小及差異指標包含斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD),聚散性指標包含散布與并列指標(IJI)、分離度指數(shù)(SPLIT)和聚合度指數(shù)(AI),表1列舉了各個指標的含義[31]。根據(jù)所獲取的不同時間節(jié)點的土地利用圖,在景觀格局計算軟件Fragstats4.2中對4個區(qū)域進行了計算,并應用Fragstats中的移動窗口功能,選取120m寬的正方形移動窗口[32],以避免分辨率降低、受到尺度和粒度的影響。

表1 所選景觀指數(shù)

1.3.2SWAT模型構建及參數(shù)率定與驗證

將從地理空間數(shù)據(jù)云獲取的30m精度的DEM數(shù)據(jù)與河流水系數(shù)據(jù)導入SWAT軟件中。通過軟件運算,本研究區(qū)域共劃分成424個子流域(圖3)。并將軟件提取的河流長度、子流域面積等特征與上述氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)等相關聯(lián),進一步劃分出8742個水文響應單元(HRUs)。

圖3 研究區(qū)域SWAT概化模型

進行SWAT分析前,對模型進行了參數(shù)的率定與驗證。利用SWAT-CUP,結合東大橋、口頭、八號橋水文站及附近氣象站2000—2010年逐月數(shù)據(jù),采用多站校準檢驗的方法,多次迭代確定模型參數(shù)值,減少模擬誤差。并利用決定系數(shù)R2(公式1)與納什效率系數(shù)Ens(公式2)進行結果檢驗[33]。

(1)

(2)

式中,Qo,i為實測流量值,Qp,i為模擬流量值,Qavg為實測流量平均值,Qpavg為模擬流量平均值。R2與Ens均在0—1之間變動,越接近于1模擬精度越高[34]。

為研究1.2.1中4個年份情景下徑流變化的差異性,本文選取了北京典型年份的降雨數(shù)據(jù)(2012年),不僅可以統(tǒng)一降雨條件,且該年夏季雨量較大(7·21暴雨),能更好的研究景觀格局對雨洪的響應關系[35]。

1.3.3相關與回歸分析

選取7月典型暴雨季,進行4個年份、4個不同區(qū)域內所有匯流點徑流量與峰值流量的統(tǒng)計。利用統(tǒng)計分析軟件SPSS進行相關性分析,顯著相關的指數(shù)類型進入下一步的主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)[36]。在確定主成分進行降維時,選取了特征值大于1且累計貢獻率至少達到85%的景觀格局指數(shù)類別[37],與徑流量共同構建回歸模型。

2 結果與分析

2.1 模型的校準與驗證

對平原區(qū)流域進行校正時,設定2000—2001年為模型預熱期,2002—2005年為模型校準期,2006—2010為模型驗證期。河道實測徑流數(shù)據(jù)用于模型的校準和驗證,從圖4可以看出模擬結果比較理想,滿足應用要求。

圖4 研究區(qū)域率定與驗證期降雨量及徑流模擬結果

2.2 林地景觀格局的變化

2.2.1四個區(qū)域林地景觀格局變化

在林地類型水平上計算了4個區(qū)域的林地面積占比,并將前述10個景觀指數(shù)進行了歸一化處理。圖5表示不同區(qū)域林地面積占比與景觀指數(shù)變化,以下分別討論不同景觀指數(shù)的變化特點。

圖5 不同區(qū)域林地面積占比與景觀指數(shù)變化圖

(1)面積指標與邊緣指標

隨著百畝造林工程的實施,林地面積指數(shù)(CA/PLAND/LPI)受造林面積的影響,在4個區(qū)域發(fā)生了不同程度的變化。核心區(qū)與中心區(qū)面積先增加后下降再略為增加,但整體變化不大。2017年底核心區(qū)林地面積相對于2011年增加0.13%,中心區(qū)林地轉入2.52%。這兩個區(qū)域位于五環(huán)內,受城市發(fā)展與造林政策矛盾影響嚴重,變化逐年波動。近郊、遠郊區(qū)的林地面積逐年上升,二道綠隔多個大公園的建設使得近郊區(qū)林地轉入10.65%。因造林規(guī)劃較為集中的分布在六環(huán)路兩側、環(huán)渤海基地及新機場等,所以遠郊區(qū)增長比例較大,為17.05%。同時林地總邊緣長度(TE)受面積的影響較大,呈現(xiàn)出相同的變化趨勢。

(2)密度大小及差異指標

林地斑塊數(shù)量(NP)與斑塊密度(PD)除核心區(qū)先增加后減少再增加外,其他均呈持續(xù)增長的變化特點。由于核心區(qū)建設密度與需求較大,又受留白增綠、見縫插綠等政策的影響,該指標發(fā)生波動變化。其他區(qū)域均增多,其中近郊、遠郊區(qū)在2013年后增多,主要是由于重點村拆遷騰退、道路與河流兩側重點造林項目的實施。

(3)形狀指標

形狀指數(shù)(LSI)在4個區(qū)域變化相似——先增加后減少再增加,總的來說邊界形狀的復雜程度均有所增加。該指數(shù)在2013年最大,2011年最小。其中中心區(qū)與近郊區(qū)增長比例較小,核心區(qū)與遠郊區(qū)在2013年增長較大,證明這兩個區(qū)域可能在該年受其他景觀要素斑塊割裂嚴重,也受自然活動如大興區(qū)暴雨災害等影響明顯。

(4)聚散性指標

散布與并列指標(IJI)整體大小關系為核心區(qū)<中心區(qū)<近郊區(qū)<遠郊區(qū),間接表征了人類活動影響的劇烈程度與周邊景觀類型的豐富度。該指標在4個區(qū)域的變化不一致,除遠郊區(qū)外其他區(qū)域在2013年均呈上升趨勢,造林數(shù)量的增多使其與其他類型的并列度增多。而遠郊區(qū)規(guī)劃重點區(qū)域林地的建設,降低了并列度。聚合度指數(shù)(AI)在4個區(qū)域的變化較小,表明林地斑塊聚集程度基本不變。分離度指數(shù)(SPLIT)在核心與中心區(qū)先下降后上升,重點區(qū)域林地的建設降低了分離度,而城市化又使得林地斑塊再次分散。近郊區(qū)與遠郊區(qū)先基本不變又大幅度降低,大幅度降低是因2013年重點造林工程,使得斑塊更集中、分離度更小。

2.2.2平原區(qū)整體林地景觀格局變化

圖6為研究區(qū)域整體的景觀指數(shù)變化結果,可以發(fā)現(xiàn)整體林地面積呈上升趨勢,由2011年的14.85%增加到2013年的23.55%,到2015年變?yōu)?5.89%,2017年達到了27.81%。面積指標(CA、PLAND、LPI)、數(shù)量及密度指標(NP、PD)、邊緣指標(TE)受近郊與遠郊區(qū)相關指數(shù)變化的影響呈上升趨勢。其中最大林地斑塊面積指數(shù)(LPI)雖有所提升但仍位于較低水平,表明林地內部種類的豐度較低,破碎度在增加,人類活動干擾方向與強度仍較明顯。分離度指數(shù)(SPLIT)不斷減小,表明近郊與遠郊區(qū)重點工程的集中性實施使得整體林地斑塊的分散度降低。形狀指標(LSI)及聚散性指數(shù)(IJI)變化較為離散,沒有很強的規(guī)律性,但總的來說,至2017年底區(qū)域整體受近郊與遠郊的影響較大,林地斑塊的形狀、周邊類型變得更豐富。聚合度指數(shù)(AI)先減小再增大,與四個區(qū)域變化相似,說明不同區(qū)域的造林工程使得斑塊增多、分離度增強,而后又因重點區(qū)域的建設聚集度增大。

圖6 研究區(qū)域林地面積占比與景觀指數(shù)變化圖

2.3 北京平原造林工程對雨洪減緩的影響

雨水徑流是指降雨后不會下滲的雨水,對雨洪危害的評估通常采用徑流總量和峰值來確定。

2.3.1四個區(qū)域的徑流變化

圖7為研究區(qū)域不同年份夏季暴雨產(chǎn)流與徑流空間變化圖。在百萬畝造林工程的實施下,北京平原區(qū)徑流量發(fā)生重大空間變化。受建成區(qū)不透水面的比例影響,徑流產(chǎn)量最多的區(qū)域仍位于核心區(qū)、中心區(qū)及近郊區(qū)。由于匯流作用,徑流量大的地區(qū)仍位于城市下游近郊、遠郊區(qū)的北部與東部。產(chǎn)流量有明顯減少的包括核心與中心區(qū)的東部、近郊區(qū)的東南部。由于朝陽區(qū)內十八里店和南磨房等鄉(xiāng)、環(huán)二環(huán)綠廊、大興區(qū)南海子郊野公園和通州區(qū)臺湖組團等多個公園與綠地的建設、二道綠隔的拆遷騰退,形成了良好的綠色生態(tài)屏障,極大改善了這些區(qū)域的生態(tài)安全狀況。產(chǎn)流量增加的區(qū)域有近郊區(qū)內的順義區(qū),近遠郊區(qū)內的永定河流域以及遠郊區(qū)的延慶盆地中部,這是因城市的擴張,綠色空間讓步于建設用地開發(fā)所導致的。

圖7 產(chǎn)流與徑流特征變化圖

圖8為不同年份下4個區(qū)域的夏季暴雨徑流統(tǒng)計,表2為徑流總量相對于前一年的變化比例。2011—2017年間,4個區(qū)域徑流統(tǒng)計量逐年變化的大致趨勢相同,均先降低后增高再降低,但變化的幅度不同。2013年4個區(qū)域的徑流總量與峰值量均比2011年的要小,其中中心區(qū)與核心區(qū)的降低幅度最大,為5.40%和4.88%,遠郊區(qū)與近郊區(qū)降低比例較小,為2.57%、1.87%。但隨著城市建設強度的加強、建設區(qū)域的擴散,2015年4個區(qū)域的徑流總量與峰值流量呈現(xiàn)增長趨勢。其中遠郊區(qū)增長幅度最大為9.53%,其他依次為核心區(qū)、近郊區(qū)及中心區(qū)。伴隨著造林收尾工作的進行與城市建設強度的限制,2017年4個區(qū)域的徑流總量與峰值量有所控制,降低幅度最大為1.19%。

表2 不同區(qū)域隨時間的徑流變化比例

圖8 不同區(qū)域徑流特征變化圖

此外,第一輪造林實施期間,2013年徑流總量與峰值量為4年最低水平。核心區(qū)、中心區(qū)兩個區(qū)域徑流量雖有減少后又增加的波動變化,但均小于造林前2011年的徑流量。由此可見,第一輪造林時間內,盡管這兩個區(qū)域仍處于不斷擴張的趨勢,但林地的建設保障了這兩個區(qū)域的雨洪安全。近郊區(qū)、特別是遠郊區(qū)在2013年雨洪減緩后,數(shù)據(jù)有所增加且遠大于2011年數(shù)值,表明城市建設的副作用大于林地對雨洪的消減作用,危險加劇。

2.3.2平原區(qū)整體徑流變化

如圖9統(tǒng)計了平原區(qū)整體的徑流總量及峰值流量的變化?？梢园l(fā)現(xiàn)總體趨勢與四個區(qū)域變化趨勢相同,從2011年到2013年明顯降低,月徑流總量由491382237m3降為479450501m3,雨洪災害減弱。2015年又增多至513340724m3,此時雨洪風險加強。隨后略微下降,變?yōu)?11899022m3,雨洪風險稍有控制,但仍大于2011年。峰值流量的變化與徑流總量的變化相似,2011年峰值流量為6.46m3/s,2013年下降為6.42m3/s,在2015年增長到6.89m3/s,2017年略有下降為6.87m3/s。在2013年至2015年雨洪風險出現(xiàn)了增加的趨勢,主要是受城市擴張、人類活動的影響,耕地、林地轉出變?yōu)榻ㄔO用地,沒有得到很好的控制,且造林工程仍處于尚未完成階段,無法完全發(fā)揮生態(tài)功效。

圖9 研究區(qū)整體徑流特征變化圖

圖10為4組不同區(qū)域的徑流總量柱狀圖。可以發(fā)現(xiàn)暴雨季徑流總量關系為遠郊區(qū)(341581709—311859504m3)>近郊區(qū)(153424109 —157247525m3)>中心區(qū)(10292475—10879500m3)>核心區(qū)(3874413—4073230m3),這是由于劃分區(qū)域的面積、地形、匯流等差異所致。

圖10 不同區(qū)域不同時間下徑流變化圖

2.4 林地景觀格局變化與雨洪特征的關系

有研究表明土地利用格局和生態(tài)過程之間是高度尺度依賴的[38],學者針對不同尺度下的景觀格局與徑流量進行相關性分析,發(fā)現(xiàn)景觀指數(shù)與徑流特征在不同尺度下會有不同類型的相關性[12]。于是本研究利用SPSS軟件對2.2得出的分區(qū)景觀指數(shù)和2.3的徑流總量進行了分析,表3統(tǒng)計了相關系數(shù)。從表3可以看出,選取的十個景觀指數(shù)與核心區(qū)徑流量均具有較強相關性,其中與林地斑塊的散布與并列度(IJI)、數(shù)量與密度(NP、PD)指數(shù)顯著相關,與景觀形狀(LSI)、聚合度(AI)指數(shù)較為相關。中心區(qū)林地與總邊緣長度(TE)、斑塊類型面積(CA、PLAND)、分離度(SPLIT)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、最大斑塊占景觀面積(LPI)、聚合度(AI)指數(shù)具有很強的相關性。近郊區(qū)徑流量與林地斑塊的分離度(SPLIT)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、散布與并列指數(shù)(IJI)、最大斑塊面積指數(shù)(LPI)之間的相關系數(shù)較大。與遠郊區(qū)顯著相關的有聚合度(AI)、最大斑塊占景觀面積指數(shù)(LPI),與斑塊數(shù)量與密度(NP、PD)也較為相關,其他影響較小。

因景觀指數(shù)之間本身存在一定的相關性,應對各個區(qū)域進行因子分析法的處理。為避免主因子遺漏景觀格局指數(shù)信息,將表3中相關性系數(shù)大于0.5的所有指數(shù)代入主因子分析[39],并選取特征值大于1、累積貢獻率大于85%的1—2個主因子,代表所有變量的信息。

表3 各區(qū)景觀指數(shù)與徑流量相關性分析結果

表4統(tǒng)計了徑流量與景觀格局回歸模型的函數(shù)。進入主因子的10個景觀格局指數(shù)在核心區(qū)可以歸納為1個主因子,命名為林地數(shù)量與形狀因子(X1),對核心區(qū)景觀格局累積貢獻為96.382%。主因子中景觀形狀指數(shù)、總邊緣長度、數(shù)量與密度指標貢獻率超過0.990。進一步建立徑流量—林地數(shù)量與形狀因子的線性回歸模型,相關性系數(shù)R2為0.933,通過共線性診斷和Durbin-Watson診斷,判定模型有效。進入中心區(qū)的9個指數(shù)歸納為1個主因子,命名為林地面積因子(X1),累積貢獻為90.129%,其中總邊緣長度、林地斑塊所占景觀面積比例、類型面積貢獻率超過0.990。構建線性回歸模型,R2為0.989。進入近郊區(qū)的5個相關景觀格局指數(shù)可歸納為2個主因子,分別命名為林地聚合因子(X1)與林地形狀因子(X2),累積貢獻為96.506%。主因子X1中的聚合度、最大斑塊面積指標、分離度、散布與并列指數(shù),主因子X2中景觀形狀指數(shù)貢獻率均超過0.900。構建線性回歸模型,R2為0.985。進入遠郊區(qū)的8個景觀指數(shù)可歸納為1個主因子,命名為林地面積與聚合因子(X1),林地斑塊并列度(X2),累積貢獻為88.960%。主因子X1中的最大斑塊面積指標、斑塊數(shù)量與密度、斑塊面積、分離度、聚合度指標貢獻率均超過0.900。構建線性模型,R2為0.900。根據(jù)相關回歸分析,林地斑塊的數(shù)量密度、形狀對核心區(qū)徑流量有著重要的影響,林地的面積對中心區(qū)的徑流量相關性最大,林地聚合程度和形狀嚴重影響近郊區(qū)的徑流量,林地面積大小、聚合程度對遠郊區(qū)徑流量的影響最大。

表4 徑流量與景觀格局的主成分荷載矩陣及回歸模型

3 討論

研究發(fā)現(xiàn),2013年的徑流總量與峰值量為四年最低水平,之后林地面積雖仍在增加、但四個區(qū)域的徑流量卻呈上升趨勢。與已有研究的林地增加可在一定程度上減緩徑流量的結論似乎不一致[11,15]。為此,本文設定：以2011年的土地利用為基準,保持建設用地等類型不變、林地以真實情況增加,生成特定情景下的2013、2015、2017年土地利用類型圖,帶入SWAT中進行1.3.2降雨條件的模擬。徑流總量及峰值流量的結果如圖11所示，四個區(qū)域均呈降低趨勢,2011—2013年的降低幅度最大,核心區(qū)、中心區(qū)、近郊區(qū)、遠郊區(qū)徑流總量的降幅分別為5.6%、5.9%、5.0%、11.9%。2013—2017徑流減少較小,分別為2.9%、1.7%、2.3%、3.0%。這主要是由于2011—2013期間,百萬畝造林使得平原區(qū)林地面積增長了8.71%,基本完成了第一批造林的主體[40],而2013—2017年四年間面積增幅為4.26%,為部分造林掃尾工作,因此徑流量發(fā)生了不均等變化。此外,特定情境中遠郊區(qū)徑流總量的下降總幅度是最大的,為14.50%,且對比2.3可知遠郊區(qū)徑流總量的上升也是整個平原區(qū)徑流風險增大的主要原因,說明城市化過程中六環(huán)外新擴張區(qū)的比例主導著平原區(qū)徑流風險的變化?？赡苁怯捎诹h(huán)內特別是核心與中心區(qū),現(xiàn)狀建設密度較高,大規(guī)模地表覆被的變化較難實現(xiàn),但六環(huán)外可擴張的區(qū)域較大且下游匯流量大、難控制,易造成區(qū)域整體雨洪風險的上升?！侗本┏鞘锌傮w規(guī)劃(2016—2035年)》提出降低平原地區(qū)開發(fā)強度、優(yōu)化結構,在對中心城區(qū)疏解騰退的同時,也應關注六環(huán)外發(fā)展建設需求與造林生態(tài)效應的平衡點,在優(yōu)化林地結構獲取最大雨洪減緩效益的同時,尋求建設強度的動態(tài)閾值,促進城市生態(tài)與經(jīng)濟的同步發(fā)展。

圖11 特定情境下不同區(qū)域徑流特征變化圖

以上特定情境的結果表明城市化嚴重影響著城市的雨洪風險。在研究期內,林地對雨洪的減緩作用與建設擴張帶來的副作用共同影響著平原區(qū)的雨洪風險,而本研究模擬徑流量是二者影響強度大小關系的綜合作用結果,與已有研究中城市擴張導致雨洪風險增大[41-42]、林地可有效減緩雨洪[11,19]的結論基本一致。其中核心區(qū)、中心區(qū)因建設較為飽和、有相關政策的開發(fā)限制等,造林對徑流的減緩強度較大。而近郊區(qū)、特別是遠郊區(qū)建設擴張的副作用大于林地對雨洪的減緩作用,影響了區(qū)域整體的雨洪安全。因此,適當控制城市擴張強度、優(yōu)化林地空間結構、尋求造林生態(tài)效益與擴張發(fā)展需求的平衡點將有助于進一步提升平原區(qū)的雨洪安全。此外,雨洪減緩量雖主要受林地景觀格局的影響,但也與結構類型[43-44],如林層結構、樹種組成、冠層結構等有一定關系。因本次研究區(qū)域較大,土地利用分類籠統(tǒng)分成六大類,具有一定的局限性。在后續(xù)研究中宜在土地利用類型上進行細化,為林地規(guī)劃建設提供更多參考。

4 結論與建議

4.1 結論

本文研究了2011—2017年林地動態(tài)演變對夏季暴雨徑流的影響,通過SWAT水文模擬及相關性分析明確近年雨洪風險的空間變化及各區(qū)域相關的造林指數(shù),主要結論有：

(1)第一輪造林期間,林地面積雖有波動但總的來說各區(qū)和整體均有改善。重點區(qū)域林地的建設使得整體斑塊更聚集、分離度更小、形狀更復雜,但局部(核心與中心區(qū))存在因建設擴張所導致的斑塊更破碎、與其他類型斑塊并列度減少、邊緣形狀更簡單的現(xiàn)象。

(2)各區(qū)與整體徑流特征變化趨勢一致。因受城市建設及人類活動的影響,呈現(xiàn)先減小后增多再減小的波動變化,但總體而言核心區(qū)、中心區(qū)造林帶來的雨洪緩解作用大于建設擴張所帶來的負作用。而近郊、特別是遠郊區(qū),綠色空間讓步于建設用地開發(fā),使得這兩個區(qū)域徑流量增大,從而導致平原區(qū)的雨洪風險變大,因此遠郊區(qū)擴張強度成為整個平原區(qū)雨洪風險的重要因素。

(3)不同區(qū)域造林減緩徑流的關鍵性景觀指數(shù)不同。林地斑塊的數(shù)量密度、形狀對核心區(qū)徑流量有著影響,林地的面積與中心區(qū)雨洪風險的相關性最大,林地斑塊的聚合度和形狀影響著近郊區(qū)的徑流量,林地面積、斑塊聚合程度對遠郊區(qū)雨洪影響最大。

4.2 建議

2012—2017年間,北京市先后實施了百萬畝平原造林和重點區(qū)域綠化建設工程。2018年1月,《北京市新一輪百萬畝造林綠化行動計劃》經(jīng)審議通過,提出到2022年,全市新增森林濕地100萬畝。建設任務在百萬畝造林工程的基礎上查缺補漏,在平原區(qū)、淺山區(qū)和山區(qū)共同實施。根據(jù)本文研究結論,為第二輪造林高效發(fā)揮雨洪減緩功能提出以下建議：

(1)核心區(qū)在控制開發(fā)強度的前提下,利用疏解整治,大力建設留白增綠、小微綠地和城市休閑公園項目,提高林地斑塊的數(shù)量與密度,林地邊緣形態(tài)盡可能的復雜,增加與其他類型斑塊的并列度。

(2)中心區(qū)在推進一道綠隔建設的同時,于區(qū)域內的豐臺、海淀、朝陽區(qū)北部進行防洪重點林地的建設,提高中心區(qū)林地面積與最大林地斑塊面積。

(3)近郊區(qū)應重點關注五環(huán)到六環(huán)內潮白河與北運河水系由于匯流所導致的徑流量過大的風險,保持近郊區(qū)東部朝陽區(qū)內雨洪降低的良好趨勢。同時減少林地斑塊的聚合度,提高林地斑塊形狀的復雜性。

(4)遠郊區(qū)應在嚴控開發(fā)強度的前提下,重視遠郊區(qū)內潮白河水系的匯流風險、永定河流域及延慶盆地近年徑流量增長風險。大力提高林地面積,增強林地斑塊的密度、減少聚合度。

致謝：感謝北京市氣象局姜濱老師對本論文中氣象數(shù)據(jù)的支持與貢獻。