基于遙感與GIS的青藏高原典型電網(wǎng)工程生態(tài)環(huán)境敏感性分析

曾業(yè)隆,周 全,江 栗,張揚(yáng)建,俎佳星,譚 偉

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基于遙感與GIS的青藏高原典型電網(wǎng)工程生態(tài)環(huán)境敏感性分析

曾業(yè)隆1,2,周 全3,江 栗3,張揚(yáng)建2,4*,俎佳星2,5,譚 偉1

(1.貴州大學(xué)林學(xué)院,貴州貴陽(yáng) 550025；2.中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測(cè)與模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100101；3.國(guó)家電網(wǎng)公司西南分部,四川成都 610041；4.中國(guó)科學(xué)院青藏高原地球科學(xué)卓越創(chuàng)新中心,北京 100101；5.中國(guó)科學(xué)院大學(xué),北京 100049)

為了評(píng)估電網(wǎng)工程對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響,以概念圖的形式確定并表達(dá)了電網(wǎng)工程特定活動(dòng)直接或間接作用于復(fù)雜自然環(huán)境帶來(lái)的生態(tài)環(huán)境影響,基于RS與GIS技術(shù),構(gòu)建并定量化了敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用空間主成分方法對(duì)青藏高原典型電網(wǎng)工程開展應(yīng)用.結(jié)果顯示:研究區(qū)的總體生態(tài)環(huán)境敏感程度很高且集聚效應(yīng)顯著,重度和極度敏感區(qū)集中分布(高-高空間關(guān)聯(lián)模式)在研究區(qū)中部的雅魯藏布大峽谷和東南部的高山河谷地帶.依據(jù)生態(tài)環(huán)境敏感程度分布狀況形成的電網(wǎng)工程極度敏感標(biāo)段,重度敏感標(biāo)段,中度敏感標(biāo)段和輕度敏感標(biāo)段應(yīng)利用不同自然條件采取相應(yīng)的措施降低工程對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響.該方法可為復(fù)雜自然條件下其他大型工程建設(shè)的生態(tài)環(huán)境影響評(píng)價(jià)提供借鑒.

遙感；GIS；電網(wǎng)工程；青藏高原；生態(tài)環(huán)境影響評(píng)價(jià)；敏感性

輸變電工程的建設(shè)和聯(lián)網(wǎng)一方面能滿足電能供應(yīng),促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,另一方面會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生破壞,特別是在一些環(huán)境脆弱的區(qū)域.如,增強(qiáng)傳輸電壓形成的靜電效應(yīng)和磁場(chǎng)效應(yīng)會(huì)造成無(wú)線電干擾、電磁噪聲和空氣污染[1-2];工程施工引起土地利用變化、水土流失與植被破壞[3-5]等.

青藏高原處于我國(guó)地勢(shì)的第一階梯,地形高差巨大、地質(zhì)構(gòu)造復(fù)雜、氣候獨(dú)特[6],在全球環(huán)境變化和人類活動(dòng)的綜合影響下,表現(xiàn)出較強(qiáng)的脆弱性,是我國(guó)最大的生態(tài)脆弱區(qū)[7].其呈現(xiàn)出生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性降低、資源環(huán)境壓力增大的問(wèn)題,突出表現(xiàn)為冰川退縮顯著[8-9]、水土流失嚴(yán)重[10]、自然災(zāi)害增多[11]、土地退化形勢(shì)嚴(yán)峻(凍土退化、土地沙化及草地退化)、生物多樣性威脅加大與珍稀生物資源減少等,嚴(yán)重影響了青藏高原區(qū)域生態(tài)安全屏障功能的發(fā)揮[12].因此,在青藏高原進(jìn)行人類工程活動(dòng),要謹(jǐn)慎處理好生態(tài)環(huán)境問(wèn)題[13-17].

西南電網(wǎng)的構(gòu)建能夠促進(jìn)擁有豐富能源資源的西南地區(qū)資源優(yōu)勢(shì)加速轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì),優(yōu)化中東部地區(qū)能源結(jié)構(gòu),取得經(jīng)濟(jì)、環(huán)保、社會(huì)等綜合效益.然而,西南電網(wǎng)工程的線路往往跨越地形條件復(fù)雜、特殊且脆弱的生態(tài)系統(tǒng)功能區(qū),對(duì)生態(tài)環(huán)境影響評(píng)價(jià)的要求很高,尤其是在青藏高寒自然環(huán)境地區(qū):線路空間規(guī)模較大,自然地理?xiàng)l件限制,空間分布數(shù)據(jù)獲取困難,傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法投入高、周期長(zhǎng)、效率低[18].

近年來(lái),遙感技術(shù)與GIS技術(shù)在大型工程的環(huán)境影響應(yīng)用中提供了豐富且即時(shí)的空間數(shù)據(jù)來(lái)源,強(qiáng)大而有效的空間分析方法,迅速地提高了分析的準(zhǔn)確度和時(shí)效性,得到廣泛的應(yīng)用.國(guó)外學(xué)者利用空間信息技術(shù)對(duì)跨區(qū)域的大型工程環(huán)境影響評(píng)價(jià)進(jìn)行了深度探索[19-21],國(guó)內(nèi)學(xué)者利用空間技術(shù)在輸變電工程[3,22],鐵路、公路工程,三峽工程[27-29]和水利水電工程[30-32]等方面也得到了有效應(yīng)用.青藏高原自然條件極其復(fù)雜,運(yùn)用空間技術(shù)對(duì)大型工程進(jìn)行環(huán)境評(píng)估能明顯提高評(píng)估效率和準(zhǔn)確度:董仁才等[23]利用ArcGIS平臺(tái)的Model Builder對(duì)青藏鐵路沿線部分路段進(jìn)行了生態(tài)環(huán)境敏感性評(píng)價(jià)建模,同時(shí)利用地面調(diào)查評(píng)估結(jié)果驗(yàn)證了該GIS模型判斷生態(tài)敏感區(qū)域的可靠性;茍亞青等[33]利用多源遙感數(shù)據(jù)對(duì)青藏公路格爾木至拉薩段改建完善工程進(jìn)行環(huán)境影響評(píng)價(jià), 提出評(píng)價(jià)大型線性工程施工期干擾強(qiáng)度的新指標(biāo)和新思路,驗(yàn)證結(jié)果顯示該方法能有效提高變化信息的分析精度;柴明堂等[34]分別采用模糊C-均值聚類(FCM)和改進(jìn)標(biāo)度的層次分析(AHP)兩種不同的方法對(duì)青藏工程走廊(唐北段)內(nèi)的凍土工程地質(zhì)條件進(jìn)行了評(píng)價(jià),兩種方法的評(píng)價(jià)結(jié)果具有較好的一致性,均能較好地評(píng)價(jià)青藏工程走廊內(nèi)的工程地質(zhì)條件.目前常用層次分析法[35-38]、投影尋蹤法[39-40]、主成分分析法[41-42]結(jié)合空間技術(shù)進(jìn)行區(qū)域空間尺度的環(huán)境影響評(píng)價(jià),而國(guó)內(nèi)應(yīng)用遙感與GIS方法進(jìn)行大型工程的環(huán)境影響評(píng)價(jià)方法并沒(méi)有一致的標(biāo)準(zhǔn),體現(xiàn)在:(1)復(fù)雜自然環(huán)境中,評(píng)價(jià)體系中各指標(biāo)的生態(tài)環(huán)境影響針對(duì)性不強(qiáng),多集中在土地利用變化和地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估,數(shù)據(jù)的空間定量化存在局限;(2)難以界定各指標(biāo)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn);(3)因子的權(quán)重過(guò)多依賴專家打分,主觀性較強(qiáng).基于此,本項(xiàng)目在充分分析電網(wǎng)工程特定活動(dòng)作用于環(huán)境帶來(lái)的生態(tài)影響的基礎(chǔ)上,利用遙感與GIS技術(shù),形成并空間定量化了敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,運(yùn)用空間主成分(SPCA)方法,對(duì)西南電網(wǎng)典型工程——西藏藏中聯(lián)網(wǎng)工程、川藏鐵路拉薩至林芝段供電工程進(jìn)行生態(tài)環(huán)境敏感性分析,為工程建設(shè)提供科學(xué)依據(jù).

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

西藏藏中聯(lián)網(wǎng)工程起于昌都市芒康縣,止于林芝地區(qū)林芝縣;川藏鐵路拉薩至林芝段起于拉薩市柳梧新區(qū),止于林芝地區(qū)林芝縣;工程需新建、擴(kuò)建變電站14座,新建線路總長(zhǎng)超2000km,經(jīng)過(guò)多個(gè)國(guó)家級(jí)、省級(jí)自然保護(hù)區(qū)(圖1).本文以這兩個(gè)工程500kV線路(芒康-沃卡)為例.

工程線路主要經(jīng)過(guò)青藏高原東南部,該地區(qū)位于歐亞板塊與印度洋板塊的縫合線處,構(gòu)造運(yùn)動(dòng)活躍,地質(zhì)災(zāi)害多發(fā).已有研究[43]表明,近20幾年的394次西藏泥石流、滑坡事件中,出現(xiàn)最多在西藏東南部的林芝地區(qū)、昌都地區(qū),占全部次數(shù)的56%.區(qū)域內(nèi)的地形地貌多為高山峽谷,山勢(shì)高大且起伏明顯,平均海拔約3500~4500m,河流沖刷侵蝕作用強(qiáng)烈,加劇了該地區(qū)的地形起伏程度.氣候類型多為溫帶半濕潤(rùn)氣候,受地形影響,氣候垂直差異明顯,來(lái)自印度洋的水汽沿雅魯藏布江爬升導(dǎo)致該區(qū)濕季降水豐沛.森林、濕地、草原及冰川等自然景觀多樣,但生態(tài)環(huán)境脆弱,一旦破壞使其退化,很難再恢復(fù).

1.2 電網(wǎng)工程生態(tài)環(huán)境影響因子識(shí)別與敏感性指標(biāo)體系建立

通過(guò)概念模型來(lái)確定并表達(dá)了電網(wǎng)工程特定活動(dòng)直接或間接作用于環(huán)境帶來(lái)的生態(tài)影響(圖2).復(fù)雜地形電網(wǎng)工程施工期間的行為可以概括為3種:(1)爆破;(2)土石開挖、堆放、回填;(3)構(gòu)筑新結(jié)構(gòu).這些行為直接作用于地表巖層和地貌、徑流、土壤、植被、土地利用,使其原有的形態(tài)發(fā)生變化,甚至改變了某些固有性質(zhì);在大面積施工作業(yè)而防護(hù)不當(dāng)?shù)那闆r下,電網(wǎng)工程建設(shè)對(duì)地形穩(wěn)定性、降水下滲強(qiáng)度、地表粗糙度、土壤侵蝕量、植被覆蓋與生產(chǎn)力、景觀穩(wěn)定度等環(huán)境因素產(chǎn)生二級(jí)效應(yīng),破壞了原有環(huán)境要素的穩(wěn)定結(jié)構(gòu),且各二級(jí)效應(yīng)過(guò)程相互影響;隨著時(shí)間的推移,生態(tài)環(huán)境要素的穩(wěn)定狀態(tài)達(dá)到臨界值后,便會(huì)引發(fā)地質(zhì)災(zāi)害、水土流失、植被退化與景觀格局干擾等生態(tài)環(huán)境問(wèn)題,從而形成電網(wǎng)工程生態(tài)環(huán)境敏感性空間分布格局.揭示這種敏感性格局一方面能評(píng)估輸電工程建設(shè)對(duì)復(fù)雜生態(tài)環(huán)境的影響,從而采取相應(yīng)措施減少生態(tài)環(huán)境的破壞;另一方面能提前規(guī)避生態(tài)環(huán)境敏感區(qū)域,降低電網(wǎng)工程建設(shè)的施工安全風(fēng)險(xiǎn)與投資成本.

根據(jù)概念模型及能夠被空間量化的原則,形成表1所示的敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系.“+”表示該空間因子對(duì)生態(tài)環(huán)境影響因子起積極貢獻(xiàn)作用;“-”表示該空間因子對(duì)生態(tài)環(huán)境影響因子起消極貢獻(xiàn)作用;“Null”表示該空間因子為分類數(shù)據(jù),對(duì)生態(tài)環(huán)境影響因子的貢獻(xiàn)方式取決于分類數(shù)據(jù)的性質(zhì).

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

DEM數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/)SRTM數(shù)據(jù)集,分辨率為90m,覆蓋西藏全境.對(duì)DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行拼接,重投影,重采樣,按照西藏邊界進(jìn)行裁剪.

西藏地區(qū)1:100萬(wàn)土壤類型分布柵格圖來(lái)源于寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://westdc.westgis. ac.cn),分辨率為1km.先對(duì)土壤類型分布柵格進(jìn)行重投影,再利用ENVI軟件將其轉(zhuǎn)為矢量數(shù)據(jù).

土地覆被數(shù)據(jù)來(lái)源于地理空間數(shù)據(jù)云網(wǎng)站(http://www.gscloud.cn/)Globcover2009_V2.3_Gl-obal數(shù)據(jù)集,分辨率為300m,覆蓋全球.對(duì)土地覆被數(shù)據(jù)進(jìn)行重采樣,按照西藏邊界進(jìn)行裁剪.

NDVI(每8d), NPP(每a)數(shù)據(jù)均來(lái)源于NASA官網(wǎng)(https://ladsweb.nascom.nasa.gov) MODIS數(shù)據(jù)集,時(shí)間范圍2000~2014年,分辨率為1km,覆蓋西藏全境.運(yùn)行MRT軟件對(duì)NDVI和NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行批量重投影,重采樣,按照西藏邊界進(jìn)行裁剪.

38個(gè)氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)來(lái)源于西藏氣象局,包括逐月氣溫,逐月降水量,時(shí)間范圍1980-2014年.對(duì)氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)進(jìn)行整理,得到多年平均的年降水量和夏季(6~8月)降水量數(shù)據(jù).

本文所有柵格數(shù)據(jù)均統(tǒng)一為Albers投影坐標(biāo)系,1km分辨率.

1.4 敏感性指標(biāo)提取

地質(zhì)災(zāi)害敏感性.利用ArcGIS提取研究區(qū)的海拔、坡度、地表粗糙度、坡度變率、坡向、年降水量和夏季降水量.其中,地表粗糙度按照文獻(xiàn)[44]的方法進(jìn)行提取;坡向分為平地、正陰坡、半陰坡、半陽(yáng)坡和正陽(yáng)坡,并按各坡向性質(zhì)對(duì)可能誘發(fā)地質(zhì)災(zāi)害的貢獻(xiàn)率分為1~5級(jí)(表2,數(shù)值越大,貢獻(xiàn)越大);利用克里金插值方法提取年降水量和夏季降水量.

水土流失敏感性.以水土流失通用方程[45-46](USLE)為理論基礎(chǔ),按參考文獻(xiàn)[47]對(duì)西藏地區(qū)的水土流失敏感性進(jìn)行估算.其中,先計(jì)算西藏地區(qū)逐個(gè)氣象臺(tái)站的降水侵蝕力,再進(jìn)行克里金插值,經(jīng)裁剪后得到降水侵蝕力因子;以西藏土壤分布圖為底圖,參考已有文獻(xiàn)[47-48]的K值并將其賦值到對(duì)應(yīng)的土壤類型屬性中,經(jīng)裁剪后得到土壤可蝕性因子;選用3′3窗口分別計(jì)算西藏地區(qū)DEM的最大值和最小值,再求兩者的差值,經(jīng)裁剪后得到坡度坡長(zhǎng)因子;將西藏地區(qū)2009年的土地利用類型數(shù)據(jù)進(jìn)行重新組合,得到水體、闊葉林、建設(shè)用地、針葉林、灌木、永久冰雪、灌草地、草地、耕地、稀疏植被與裸地;再按照覆蓋因子對(duì)水土流失敏感性的影響分為5級(jí)并賦值(表2,數(shù)值越大,貢獻(xiàn)越大),數(shù)值越高,貢獻(xiàn)越大,經(jīng)裁剪后得到地表覆蓋因子.

表1 敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

注:“+”表示該空間因子對(duì)生態(tài)環(huán)境影響因子起積極貢獻(xiàn)作用,“-”表示該空間因子對(duì)生態(tài)環(huán)境影響因子起消極貢獻(xiàn)作用,“Null”表示該空間因子為分類數(shù)據(jù),對(duì)生態(tài)環(huán)境影響因子的貢獻(xiàn)方式取決于分類數(shù)據(jù)的性質(zhì).

表2 坡向因子與地表覆蓋因子等級(jí)賦值

植被退化敏感性.利用ArcGIS對(duì)西藏地區(qū)近15年NDVI、NPP數(shù)據(jù)進(jìn)行均值計(jì)算,經(jīng)裁剪后得到植被覆蓋因子和植被凈初級(jí)生產(chǎn)力因子.

景觀格局干擾敏感性.運(yùn)行Fragstats 4.1軟件按照3000m×3000m的搜索半徑對(duì)重新組合后的西藏地區(qū)2009年土地利用類型數(shù)據(jù)進(jìn)行景觀層次的DIVISION指數(shù)和SHDI指數(shù)計(jì)算,經(jīng)裁剪后得到景觀分割指數(shù)因子和香農(nóng)多樣性指數(shù)因子.

1.5 敏感性分析方法

由于各空間環(huán)境因子的量綱不同,若采用重分類的方式去除量綱的影響,則會(huì)因不同的分類方法,不同的分類等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn),摻雜更多的主觀因素.這里采用極差標(biāo)準(zhǔn)化對(duì)各因子去除量綱的影響,可以一定程度上避免主觀因素的干擾.

式中:X＇是變量標(biāo)準(zhǔn)化后的值,取值范圍在[0,1];為原始變量,min為原始變量的最小值,max為原始變量的最大值;式(1)適用于對(duì)生態(tài)環(huán)境影響因子起積極貢獻(xiàn)作用的空間因子指標(biāo),式(2)適用于對(duì)生態(tài)環(huán)境影響因子起消極貢獻(xiàn)作用空間因子指標(biāo).

一般來(lái)說(shuō),評(píng)價(jià)模型中各空間環(huán)境變量之間存在一定的相關(guān)性和冗余[49],不能真實(shí)地反映評(píng)價(jià)結(jié)果,比如降水量和夏季降水量.空間主成分分析(SPCA)具有優(yōu)于常規(guī)正交函數(shù)的某些優(yōu)點(diǎn)[50],將原始變量屬性空間變換為新的多變量屬性空間,其軸相對(duì)于原始空間旋轉(zhuǎn),使得新空間中的軸不相關(guān),前幾個(gè)主成分包含了原始數(shù)據(jù)大部分的信息,實(shí)現(xiàn)了較小信息損失量前提下,對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行變換、降維.另外,還可以根據(jù)特征值的貢獻(xiàn)率得到各主成分變量的權(quán)重,相對(duì)于層次分析法來(lái)說(shuō)更具客觀性.因此,本文利用ArcGIS提供的SPCA工具進(jìn)行生態(tài)環(huán)境敏感性評(píng)價(jià).

生態(tài)環(huán)境敏感指數(shù)的計(jì)算方法如下:

式中:ESI是生態(tài)環(huán)境敏感指數(shù),值越大,越敏感;是主成分的貢獻(xiàn)率;是主成分,是保留的主成分的數(shù)量;是第個(gè)主成分的特征值.

各環(huán)境變量的空間主成分結(jié)果如表3所示.一般選取累計(jì)貢獻(xiàn)率大于85%的主成分[51-52]作為計(jì)算指標(biāo).因此,本文選取前6個(gè)主成分進(jìn)行計(jì)算權(quán)重,在ArcGIS中進(jìn)行加權(quán)疊加,按照自然斷點(diǎn)法[50,53]對(duì)敏感性綜合指標(biāo)分成5個(gè)等級(jí):潛在敏感、輕度敏感、中度敏感、重度敏感和極度敏感.

由于環(huán)境要素在一定范圍內(nèi)表現(xiàn)出相似性,其生態(tài)環(huán)境敏感性存在空間依賴關(guān)系,敏感性等級(jí)隨著測(cè)定距離的縮小而變得更相似或更為不同,也就是空間自相關(guān).具體地說(shuō),空間自相關(guān)系數(shù)是用來(lái)度量由電網(wǎng)工程引起的生態(tài)敏感性在空間上的分布特征及其對(duì)鄰域的影響程度.本文在ArcGIS中計(jì)算局部Moran’s I指數(shù)來(lái)研究敏感性的內(nèi)部空間表達(dá).

式中,x和x分別為位置和位置對(duì)應(yīng)的屬性值;是所有屬性值的平均值;為標(biāo)準(zhǔn)方差;為參與計(jì)算的單元總數(shù);w為空間權(quán)重.

表3 坡各主成分的特征值、貢獻(xiàn)率、累積貢獻(xiàn)率與主成分權(quán)重

注:—為沒(méi)有主成分.

2 結(jié)果與討論

2.1 區(qū)域敏感性分級(jí)

圖3顯示:研究區(qū)生態(tài)環(huán)境敏感程度總體很高,中度及中度以上等級(jí)占該區(qū)國(guó)土面積的67.15%,以重度敏感為主,面積比例為24.66%.重度和極度敏感區(qū)主要分布在中部和東南部的高山河谷地帶:這里地勢(shì)起伏明顯,坡度陡峭,溝壑廣布,降水豐沛,致使地表的降水侵蝕和土壤侵蝕嚴(yán)重,極易發(fā)生地質(zhì)災(zāi)害和水土流失;特別是在雅魯藏布大峽谷附近區(qū)域,夏季印度洋水汽沿雅魯藏布江抬升降水量較其他區(qū)域偏多,加劇了該地區(qū)地質(zhì)環(huán)境的不穩(wěn)定性.與之相反,潛在和輕度敏感區(qū)則主要分布在地勢(shì)起伏小,坡度緩和,降水較少的西部和東北部地區(qū).

2.2 電網(wǎng)工程標(biāo)段敏感性

為了進(jìn)一步分析電網(wǎng)工程施工對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響,本文以輸電線路50km緩沖區(qū)為邊界,以工程標(biāo)段的中點(diǎn)為輸入,構(gòu)造泰森多邊形,對(duì)標(biāo)段多邊形所在的敏感分級(jí)指數(shù)進(jìn)行面積統(tǒng)計(jì)(表4).按照生態(tài)環(huán)境敏感程度和面積分布,標(biāo)段多邊形可以分為4類:以多邊形內(nèi)區(qū)域極度敏感性為優(yōu)先級(jí),連續(xù)3個(gè)或3個(gè)以上標(biāo)段的面積大于1000km2,歸類為極度敏感標(biāo)段(15-22);以重度敏感性為優(yōu)先級(jí),連續(xù)3個(gè)或3個(gè)以上標(biāo)段的面積大于1000km2,在被不同等級(jí)分隔開、總面積接近的情況下,重度敏感面積較大且中度敏感面積較小歸類為重度敏感標(biāo)段(3-5),重度敏感面積較小且中度敏感面積較大歸類為中度敏感標(biāo)段(23-25);其他標(biāo)段歸類為輕度敏感標(biāo)段.

極度敏感標(biāo)段主要為高山地貌,海拔在2800~5200m之間,地形高差巨大,山勢(shì)陡峻;受構(gòu)造和降水影響,巖體破碎,河谷沖刷切割作用強(qiáng)烈,河谷深切,溝谷縱橫;穿越易貢國(guó)家地質(zhì)公園、雅魯藏布大峽谷國(guó)家自然保護(hù)區(qū)、工布自然保護(hù)區(qū)和色拉季國(guó)家森林公園等植被較發(fā)育的生態(tài)敏感區(qū).重度敏感標(biāo)段以高原區(qū)低山丘陵和高山峽谷地貌為主,海拔在3500~4500m之間,地形起伏較大,嶺谷懸殊,植被較發(fā)育,遠(yuǎn)離特殊及重要生態(tài)敏感區(qū).中度敏感標(biāo)段和輕度敏感標(biāo)段地勢(shì)起伏較小;坡度緩和,生態(tài)敏感性整體較弱.

2.3 敏感性空間自相關(guān)分析

敏感性等級(jí)的Moran’s I有4種空間關(guān)系:HH和LL模式下的敏感性格局空間差異較小,集聚效應(yīng)明顯,對(duì)應(yīng)的生態(tài)環(huán)境要素空間依賴關(guān)系密切,但相比于LL模式,HH關(guān)系下的生態(tài)環(huán)境受外界干擾后極易發(fā)生損害;HL和LH模式則顯示敏感性格局空間差異大,集聚效應(yīng)較弱.由圖4可知,生態(tài)環(huán)境敏感性的集聚效應(yīng)比較顯著,￡0.05的面積占60.95%.其中高-高(HH)空間關(guān)聯(lián)模式分布在雅魯藏布大峽谷和東南高山河谷地帶,并且覆蓋電網(wǎng)線路極度敏感標(biāo)段的絕大部分區(qū)域,說(shuō)明該地區(qū)的自然環(huán)境要素低聯(lián)系非常緊密,相互影響,對(duì)外界的擾動(dòng)極其敏感;該模式下的電網(wǎng)工程施工應(yīng)按照極度敏感標(biāo)段和重度敏感標(biāo)段的標(biāo)準(zhǔn)去遵循,避免產(chǎn)生大范圍連續(xù)的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題.研究區(qū)自然環(huán)境要素較穩(wěn)定的西部和東北部地區(qū)呈現(xiàn)低-低(LL)空間關(guān)聯(lián)模式;在該模式下進(jìn)行工程施工,仍然要提高警惕,按照相關(guān)要求降低對(duì)生態(tài)環(huán)境的干擾.低空間集聚模式(HL和LH)僅零星分布,敏感性等級(jí)相互影響不大.

表4 電網(wǎng)工程各標(biāo)段敏感性等級(jí)的面積統(tǒng)計(jì)(km2)

2.4 不同敏感標(biāo)段的施工措施探討

極度敏感標(biāo)段范圍內(nèi)的線路施工期間,需要充分考慮地形、地貌的關(guān)系,避免大檔距、大高差、相鄰檔距相差懸殊地段,避開嚴(yán)重覆冰地段和微地形地段,避讓自然保護(hù)區(qū)的核心功能區(qū);依托318國(guó)道及其他重要道路優(yōu)化電網(wǎng)線路,改善交通條件;慎重選擇爆破方式和地點(diǎn),避免大開挖、大爆破,減小對(duì)基底土層的擾動(dòng);依托有利地形減少土石方的開挖量,保持邊坡穩(wěn)定,減少林區(qū)砍伐量,盡量不破壞自然植被;剝離的表土、草皮和其他植被單獨(dú)堆放,并做好擋護(hù)和苫蓋;回填土按要求進(jìn)行分層夯實(shí),并清除摻雜的草、樹根等雜物.

重度敏感標(biāo)段范圍內(nèi)的線路,受地形、交通等條件限制較為嚴(yán)重,新修施工便道時(shí)應(yīng)當(dāng)依據(jù)地形采用機(jī)械施工與人工施工相結(jié)合的方法,在道路兩側(cè)設(shè)置臨時(shí)排水溝,對(duì)臨時(shí)堆土做好擋護(hù)和苫蓋,減少地表擾動(dòng)和植被破壞;及時(shí)回填土石方和恢復(fù)原有植被,有效控制線路對(duì)水土流失的不利影響.中度敏感標(biāo)段和輕度敏感標(biāo)段雖然對(duì)生態(tài)環(huán)境敏感度較弱,但在施工期間仍需按照相關(guān)要求降低對(duì)生態(tài)環(huán)境的干擾.

2.5 評(píng)估模型探討

生態(tài)環(huán)境敏感性研究對(duì)大型工程環(huán)境評(píng)估具有重要的理論和方法論價(jià)值,這將無(wú)疑減少工程施工對(duì)環(huán)境敏感區(qū)與環(huán)境保護(hù)區(qū)的破壞,提升環(huán)境保護(hù)力度,也將有益于降低工程建設(shè)的成本耗費(fèi).然而,人類工程對(duì)生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)的干擾是復(fù)雜的,存在眾多不確定性的問(wèn)題,這對(duì)敏感性評(píng)價(jià)研究提出了新的挑戰(zhàn):

(1)評(píng)價(jià)指標(biāo)的空間定量化.本文在選擇建模變量之前對(duì)工程特性及環(huán)境條件進(jìn)行了充分分析,但部分可能對(duì)生態(tài)環(huán)境敏感性起重要作用的環(huán)境變量,還未能進(jìn)行空間定量化(如生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定性因子,動(dòng)植物群落結(jié)構(gòu)因子以及人類活動(dòng)因子等).另外,在給定的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題中存在“動(dòng)態(tài)”概念,如植被退化,如何利用變量的變化趨勢(shì)建立具有動(dòng)態(tài)概念的指標(biāo)體系,是尚待深入研究的問(wèn)題.

(2)敏感性評(píng)價(jià)的多尺度研究.尺度問(wèn)題在眾多學(xué)科研究領(lǐng)域都具有重要地位,生態(tài)環(huán)境敏感性系統(tǒng)本身也具有多尺度、多層次性.本研究是在1km的空間尺度下進(jìn)行的,即使能展現(xiàn)整體的敏感性空間格局,但缺少必要的細(xì)節(jié)刻畫,需要對(duì)空間指標(biāo)進(jìn)行降尺度研究.隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)與遙感技術(shù)的發(fā)展,可以建立樣方尺度、景觀尺度和區(qū)域尺度立體觀測(cè)網(wǎng)絡(luò),基于數(shù)據(jù)同化理論,將小尺度精確觀測(cè)數(shù)據(jù)、中大尺度遙感數(shù)據(jù)和大尺度模型模擬數(shù)據(jù)相結(jié)合建立高精度觀測(cè)系統(tǒng);同時(shí)將環(huán)境因子歸一化,對(duì)整合的環(huán)境因子進(jìn)行生態(tài)環(huán)境分析和評(píng)估,從而簡(jiǎn)化環(huán)境因素的噪聲效應(yīng),更利于集中有針對(duì)性地開展生態(tài)環(huán)境敏感性評(píng)估,最終達(dá)到生態(tài)環(huán)境分析系統(tǒng)的多源數(shù)據(jù)和多尺度分析的自由轉(zhuǎn)換.

3 結(jié)論

3.1 以概念圖的形式確定并表達(dá)了電網(wǎng)工程特定活動(dòng)直接或間接作用于環(huán)境帶來(lái)的生態(tài)影響,形成并空間定量化了敏感性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系;除NPP指標(biāo)較復(fù)雜外,其他指標(biāo)均可以由更高空間分辨率生產(chǎn),指標(biāo)體系可移植性強(qiáng).將空間主成分方法應(yīng)用于生態(tài)環(huán)境敏感性評(píng)價(jià),實(shí)現(xiàn)了較小信息損失量前提下,對(duì)空間數(shù)據(jù)進(jìn)行變換、降維,還可以根據(jù)特征值的貢獻(xiàn)率得到各主成分變量的權(quán)重,相對(duì)于層次分析法來(lái)說(shuō)更具客觀性.

3.2 研究區(qū)的總體生態(tài)環(huán)境敏感程度很高,重度和極度敏感區(qū)主要分布在中部的雅魯藏布大峽谷和東南部的高山河谷地帶;根據(jù)生態(tài)環(huán)境敏感程度的分布狀況,電網(wǎng)工程標(biāo)段可以分為極度敏感標(biāo)段,重度敏感標(biāo)段,中度敏感標(biāo)段和輕度敏感標(biāo)段,各類型標(biāo)段應(yīng)依據(jù)不同自然條件采取相應(yīng)的措施降低工程對(duì)生態(tài)環(huán)境的影響.

3.3 區(qū)域生態(tài)環(huán)境敏感性的集聚效應(yīng)較顯著,高-高(HH)空間關(guān)聯(lián)模式分布在雅魯藏布大峽谷和東南高山河谷地帶,并且覆蓋電網(wǎng)線路極度敏感標(biāo)段的絕大部分區(qū)域.

3.4 該評(píng)價(jià)方法可移植性強(qiáng),不但可以得出較為客觀的區(qū)域敏感性評(píng)價(jià)結(jié)果,還能根據(jù)工程標(biāo)段內(nèi)部的敏感性空間分異采取相應(yīng)的工程措施,適用于青藏高原及其他復(fù)雜地形背景下跨區(qū)域電網(wǎng)工程,同時(shí)亦可為其他跨區(qū)域線性工程提供借鑒.

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Eco-environmental Sensitivity Analysis of Typical Power Grid Engineering on Tibetan Plateau Based on RS and GIS.

ZENG Ye-long1,2, ZHOU Quan3, JIANG Li3, ZHANG Yang-jian2,4*, ZU Jia-xing2,5,TAN Wei1

(1.College of Forestry, Guizhou University, Guiyang 550025, China；2.Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing, 100101, China；3.Southwest Branch of State Grid Corporation of China, Chengdu 610041, China；4.Chinese Academy of Sciences Center for Excellence in Tibetan Plateau Earth Sciences, Beijing 100101, China；5.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China)., 2017,37(8)：3096~3106

In order to assess the impact of power grid engineering on the ecological environment, the direct and indirect eco-environmental impacts of the power grid project in the complex natural environment was evaluated using a conceptual model. Based on RS and GIS technology, the sensitivity evaluation index system was constructed. The ecological environment sensitivity to the construction of the Typical Power Grid Engineering was evaluated by using the spatial principal component analysis method on the Tibetan Plateau. The results showed that the overall ecological environment of the study area was highly sensitive and the agglomeration effect (HH spatial correlation pattern) was significant. The severe and extreme sensitive areas were concentrated in the Yarlung Zangbo Grand Canyon, the middle of the study area, and the Alpine Valley in the southeast zone. For regions assigned to each ecological environmental vulnerability level, (i.e. the extreme sensitive, the severe sensitive, the medium sensitive and the light sensitive), corresponding measures should be taken to reduce the impacts of the project on the ecological environment. The index method proposed by this study can be used to evaluate the ecological environment impacts of other large-scale projects under complex natural conditions.

RS；GIS；Power Grid Engineering；Tibetan Plateau；Eco-environmental impact assessment；Sensitivity

X171

A

1000-6923(2017)08-3096-11

曾業(yè)隆(1992-),男,廣西欽州人,貴州大學(xué)碩士研究生,主要研究方向?yàn)樯仲Y源監(jiān)測(cè)與生態(tài)過(guò)程遙感建模.

2017-01-05

國(guó)家電網(wǎng)公司西南分部科技項(xiàng)目;中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(XDA05050404-3);中國(guó)科學(xué)院國(guó)際合作局對(duì)外合作重點(diǎn)項(xiàng)目(131C11KYSB20160061)

* 責(zé)任作者, 研究員, zhangyj@igsnrr.ac.cn