白鹤滩水电站坝址区域生态环境质量评价

陈 文 夫，王 玮，陈 洋，邓 鑫 欣，张 勇

(1.中国三峡建工(集团)有限公司，北京 100038； 2.长江水利委员会 长江流域水土保持监测中心站，湖北 武汉 430010)

0 引 言

生态环境质量是指自然为适宜个体与种群提供持续生存发展条件的能力，一定程度上体现了自然环境的优劣，因此常被用来衡量地域内的生态系统服务功能和生物多样性[1-2]。伴随大规模人类活动和自然条件变化导致的土地利用方式、强度及空间格局的改变会对自然环境带来重大影响，进而对区域乃至全球的生物多样性和生态系统服务状况造成深远影响，因此生态环境质量评价对区域生物多样性研究及其生态环境保护工作具有十分重要的意义[3-5]。

长期以来，中国进行生态环境质量评估采用的数据源以区域数据和环境监测数据为主，基于专家打分模型等对非定性评估因子加以量化和判断其权重，以行政区划(市或县)为评价单元进行评价[6-7]。但由于方式类型复杂多变、数据收集难度较大、评估因子繁杂和结论往往受人为影响较大，使得结果精度不高。近年来，随着对地观测技术的发展，研究者开始将对地观测手段[8]和生态环境质量评价结合[9]，利用遥感影像获取遥感生态指数能够快速、准确和定量地对研究区生态环境质量进行评价[10]，大大推动了生态质量评价领域的发展。尽管大多数生态环境质量评价方法可较为客观地对研究区生态进行评价，但大多数学者都是针对较大空间尺度下进行研究，多为省域[11]、保护区[12-13]、多个县域[14]等尺度下对生态环境质量进行分析，很少针对较小空间尺度下研究区的生态环境质量进行探讨与分析。

水电站工程的建设，一方面推动了社会经济的发展，承担当地防洪、抗旱和发电等功能，另一方面大规模的人为活动也会对当地的生态环境造成一定程度的破坏，如植被破坏、生物多样性减少、水土流失和水体污染等问题[15]。金沙江作为长江的上游河道，流域面积占长江流域总面积的26%，具有得天独厚的自然环境，是中国巨大的森林生态宝库，同时也是中国重要的水电建设区[16]。近年来，随着白鹤滩水电站的兴建，生态移民、城市化发展、基础设施建设等，导致土地资源使用方法也出现了很大改变，与之有关的自然环境质量问题也出现了变化。本文基于哨兵号(Sentinel-2)遥感观测数据，在小尺度上开展白鹤滩水电站建设对当地的土地利用和生态环境质量影响的研究。从生物适宜性(生物丰度)、植被生长状况(植被覆盖度)、土壤退化(土壤退化指数)和水资源(土壤湿度指数)等方面，探讨水力发电厂项目建成后对地区生态环境质量的影响，进而分析白鹤滩水电站地区的生态环境质量的空间差异性，并为其土地资源的合理优化配置和生态环境的保护提供了参考依据。

1 研究区概况

本文参考白鹤滩水电站建设工程扰动范围，结合当地“V”形高原深谷地貌，在囊括工程建设区的前提下，以两侧山岭为分水线划定小流域研究区范围(见图1)。白鹤滩水电站坝址地处云南省昭通市巧家县大寨乡和四川省凉山州宁南县白鹤滩镇交汇处，地势北高南低，向东侧倾斜，面积51.52 km2，属亚热带气候区，年平均气温21.7 ℃，多年平均降水量715.9 mm，多年平均蒸发量2 306.7 mm，汛期为6～9月。区域内森林植被覆盖稀疏，大部分区域陡坡为旱地或灌丛草坡，左岸森林覆盖率为25.0%，右岸森林覆盖率为29.4%，水土流失以中度、强烈侵蚀为主，并伴有滑坡、泥石流等极强烈和剧烈侵蚀。土壤类型按海拔由低到高呈明显的垂直分布规律：燥红土、红壤、黄棕壤、棕壤、暗棕壤、亚高山草甸土、高山寒漠土。

图1 研究区地理位置概况

2 材料与方法

2.1 试验数据

以2017～2021年5期的Sentinel-2多光谱影像作为研究的主要数据源，均来源于欧空局哥白尼数据中心(https：∥earthexplorer.usgs.gov)。利用Sen2cor工具对数据进行预处理后，借助ArcGIS平台，以高分辨率遥感地面测量观测技术为基础，通过目视解译对影像进行地物识别并对其进行数字化处理，最后经过2次实地考察进行野外判读修正不确定地类，最终获取研究区精确的土地利用现状，其空间分辨率为20 m，分类精度可达85%以上。按照研究区内的资源开发利用状况，将研究区内土地利用划定为7个一级地类农田、森林、草原、城乡建设用地、交通用地、水域和水利基础设施用地、其他土地，以及13个二级地类旱地、有林地、灌木丛地、其余草原、小城镇建筑用地、乡村建筑用地、采矿用地、其余城乡建设用地、人为扰动、农村道路、其他交通用地、河湖库塘、裸土地。

2.2 研究方法

2.2.1生态环境质量指数

目前，对生态环境质量的评估方法还未统一，而是按照研究学者观点的不同以及在不同的科研范围和地域背景条件下，选取了不同的指标，依据中国环境保护总局制定的HJ/T 192-2015《生态环境状况评价技术标准》[17]和相关文献[18-19]，植被生长情况、生物适宜性、水资源、土壤退化和污染承载5大主要方面因素常被用来评估区域的生态环境质量，其中，生物适宜性由生物丰度(Biological Richness Index)表示，代表了研究区内生物丰贫程度[20]。植被生长状况则由植被覆盖度(Vegetation Coverage Index，NDVI)表示，其不仅反映了区域内植被生长状况和植被密度，还一定程度上反映了植被的分布情况[21]。土地退化指标由土壤亮度指数(Normalized Differential Soil Index，NDSI)表示，根据土壤背景反射率的差异性从而对土地的退化程度进行表征[22]。水资源指标由土壤湿度指数(Normalized Difference Moisture Index，NDMI)表示，其对湿度、含水量等信息十分敏感，故常被应用到生态环境监测当中[23]。由于研究区属于工程建设区域，故不考虑污染承载指标，且选取的4个指已涵盖了大部分生态环境信息，能够较为合理地评估生态环境质量。

研究首先以Sentinel-2影像作为数据源，借助ArcGIS 10.5软件，运用空间分析(spatial analysis)模块下的栅格计算器(Raster calculator)功能，获取NDVI、NDSI和NDMI指数；借助5期2017～2021年的土地利用类型数据，利用InVEST模型，提取生物丰度指数；最后基于提取的4个生态因子，通过栅格计算器计算出生态质量指数(Ecological Index，EI)。基于上述指标实现对白鹤滩水电站区域2017～2021年来生态环境质量的综合评价，并结合所掌握的资料和实地情况，探讨结果的准确性和合理性以及土地利用类型变化与生态环境质量之间的相关性，以期为白鹤滩研究区土地资源的合理优化配置及水土流失防治工作提供参考依据。

(1) 生物丰度指数。生物丰度指数作为衡量研究区内生物数量的指标，反映了生物的多寡程度，计算生物丰度需要获取生物多样性指数和生境质量指数，其中当生物多样性指数数据缺失时，可用生境质量指数直接表示生物丰度[23-24]。本研究基于InVEST模型中生物多样性模块，通过提取威胁源栅格数据和确定相关敏感性因子指数，综合得到研究区的生物丰度指数。

InVEST模型以生境质量在空间上存在着明显的相关性为前提，评估生境质量时综合考虑了土地利用方式和土地利用类型的空间分布带来的影响[25]，获取生境质量得分需先计算退化风险指数。土地利用类型j中栅格x的退化风险指数计算公式为

(1)

(2)

(3)

式中：Dxj为退化风险指数；R为威胁源类别数量；Wr为各威胁源的权重；Yr为各威胁源图层在土地利用类型图中的栅格数量；r与y为土地利用类型图中每个栅格上威胁源的数量；Sjr为j类型土地上覆被对威胁源r的敏感性；irxy为栅格y中的威胁源r对栅格x的影响；dxy为栅格x(生境)与栅格y(威胁源)的距离，drmax为各威胁源r所代表的影响范围；βx为法律保护程度，一般不作考虑，取值为1。

生境质量的公式基于生境退化程度Dxj，生境质量的计算公式为

(4)

式中：Qxj为土地利用类型图j中栅格x的生境质量；Hj为土地利用类型图j的生境属性；z表示归一化常量；k是半饱和常数，k值一般默认为生境退化程度最大值的1/2，值为模型默认参数，可设置为2.5。生境质量的值域在0～1之间，其数值随着生态环境质量的变好而逐渐增大。而其他变量(威胁源和土地利用类型等)则需要在了解研究区具体情况再做调整，如不同威胁源的影响距离需要考虑当地自然环境因素、人为活动强度和土地类型情况进行调整并确定其具体权重。

模型在对威胁源的选择以及模型参数确定时综合考虑了模型的使用手册、国内外相关学者的研究结果[17，24-25]和研究区的实际情况，最后确定了威胁源表(见表1)和敏感度表(见表2)。

表1 各威胁源最大影响距离、权重及其空间衰退类型

表2 生境适宜性及其对不同威胁源的相对敏感程度赋值

(2) 植被覆盖度。植被覆盖度指数反映了研究区内植被生长状况。植被覆盖度指数和自然环境质量状况呈现紧密的正相关，在不受其他因素影响的情况下，植被覆盖度越高的区域，生态环境质量越好，反之，生态环境质量越差[21]。本文采用Sentinel-2遥感影像获取归一化植被指数，以此反映研究区内的植被覆盖度情况。其计算方法为

(5)

式中：NIR，Red分别为近红外波段和红波段。利用公式(5)计算得到白鹤滩水电站区域的植被覆盖指数，其值域范围在-1～1之间。

(3) 土地退化指数。土地退化指数指区域内侵蚀(包括重力、风力、水力等作用带来的侵蚀)的土地面积与区域土地总面积的比值。

生态环境质量会受到土地退化程度的影响，一般情况下，在不受外界因素影响下，土地退化程度较为严重的区域，其生态环境质量较差，反之，则生态环境质量较好[22]。本文采用土壤亮度指数代表土壤退化程度。其计算方法为

(6)

式中：对于Sentinel-2卫星，Red为第4波段的亮度值；Green为第3波段的亮度值；NDSI的值域范围为-1～1，其值越大，表示评价单元土地的裸露程度越严重。

(4) 土壤湿度指数。土壤湿度间接反映了土壤中水分含量的多寡和作物水分情况。土壤湿度指数一般是利用缨帽变换的湿度分量(TC3)计算得到，或是利用NDMI指数公式求取，通过查阅文献发现[23]，两种方法得到的结果都呈现出非线性函数关系，但结合地物类型分析，NDMI优于TC3，故采用NDMI来表示研究区内的水文丰富程度。其计算方法为

(7)

式中：对于Sentinel-2卫星，Green为第3波段的亮度值；SWIR1为第11波段的亮度值；NDMI的值域范围为-1～1，其值越大，表明评价单元的土壤湿度越大。

2.2.2生态环境评价

不同指标侧重于衡量生态环境质量的不同方面，为了衡量综合的生态环境质量，生态环境质量评价要求评价指标因子值域在0～100之间，所以需要将不同的生态环境质量评价因子进行标准化，NDSI、NDMI和NDVI指数的标准化公式为

(8)

式中：N归一化为NDSI、NDMI和NDVI指数归一化处理后的值，N原始值为归一化处理前的值。

而生物丰度指数其取值范围在0～1之间，其归一化公式为

(9)

式中：Q归一化为生物丰度归一化后的值，Q原始值为归一化处理前的值，max(Qxj)为土地利用类型图j中栅格x的最大生境质量指数。

基于标准化后的各项生态环境质量因子，通过参照相关的文献[18-19]和《生态环境状况评价技术规范》[17]中的生态环境状况指数模型，进行权重赋值，最后采用综合得分法，计算生态环境综合指数，具体公式为

0.15(100-NDSI)]

(10)

式中：EI为单个栅格的生态环境质量；N为总栅格数量；Q为当前栅格的生物丰度指数。

3 结果与分析

3.1 生态环境质量空间分析

基于ArcGIS10.2空间分析工具中的栅格计算器可以提取生态环境质量指标，以及通过生态环境质量数据的统计直方图，同时考虑生态环境质量综合指标的空间分布特点并按照生态环境质量指标的分类标准，将生态环境质量指标划分为差(0～20)、较差(20～35)、一般(35～55)、良好(55～75)、优(75～100)5级，见图2。

图2 2017～2021年间生境质量空间分布

从研究区5期生态环境质量指数图可以得出(见图2)：在白鹤水电站的2017～2021年的建设过程中，其生态环境质量均值分别为47.34，48.20，48.54，49.20和49.86，呈现出稳步上升的趋势(见图3)，上升幅度分别为1.82%，0.71%，1.36%和1.34%。结合当地文献资料和施工阶段的建设措施表明，在工程建设期间，各工程单位高度重视水土流失防治工作，并严格遵循了“三同时”规定，在建设的同时，水污染治理工程也同步设计、同期施工、同步投入应用，修建了大量水土保持临时或永久防护措施和大范围地进行植被恢复工作，使得大部分水土流失得到控制，潜在的土壤流失情况均在可控范围内。 2017～2021年的生态环境虽然因部分必要的旱地和灌木林地被占用，对生态环境造成一定程度的扰动，但总体的生态环境质量呈现缓慢上升的趋势。

图3 2017～2021年间年平均生态质量指数

其中，2017～2018年的生态环境质量上升幅度最大，从47.34增加为48.20，增幅为1.82%。生态质量上升的区域主要集中在白鹤滩水电站坝址区域，其原因主要是在工程建设初期，虽然水土保持措施和相关设施并未大范围投入使用，但初期建设扰动面积也较小，水土保持措施发挥了主要作用，所以生态环境质量上升幅度最大。

2018～2020年，生态环境质量上升趋势变缓，生态环境指数由48.2上升到49.2，水力发电厂地区的生态环境情况总体向好。虽然在这一阶段施工扰动面积也不断扩大，处在对生态建设造成负面影响较为严重的时期，但随着前期建设的大量生态保护措施的全面实施以及保护效果的有效发挥，无论表土保护度、水土侵蚀防治率、水土流失控制比、拦渣度、林地树木植被修复度、森林树木覆盖率等6个主要生态效益指数均满足了建设期条件，起到了较好的生态效益，所以水电站区域生态环境整体向好，受施工扰动影响变化趋势有所变缓。到了2021年，生态环境质量指数由2020年的49.2上升到49.86，变化范围主要集中在水力发电站大坝、水电厂上下游小块地区，以及东北小块地区，由等级一般转为较差，这主要是由于建设末期部分的生产生活设备正在拆迁，对附近植被、土地等产生了一定程度的影响，而东北小块地区生态变差则是由于受附近居民活动的影响，生态环境质量改善的地方主要集中在河流上下游河道部分，2021年6月白鹤滩水电站开始关闸蓄水，第一台机组投入运行，水位有所上涨，沿河道部分地区被水淹没，河流水域面积大幅度增加，有利于维护湿地生态系统平衡、调节流域小气候、保护流域生态功能。

2017年，生态质量较差区域主要分布在以河流上游水域为中心的周边区域以及东北区域，河流、东南区域生态环境质量较好，主要是因为伴随着水电站的建设，施工生产生活设施、弃渣场等建筑沿河而建，导致河流上游周边生态质量降低，而区域东北部主要为城镇建筑用地，因为人为影响，生态质量较差。东南部区域主要为林地，有着较大面积的植被覆盖，生态环境质量较好。到2020年，白鹤滩水电站经过4 a的建设，相关设施和人为活动的面积逐渐增大，由于前期修筑的植被护坡、钢筋石笼挡墙、框格梁植草护坡和底部结合排水沟等工程措施水土保持措施的全面实施及其防护效益的充分发挥，其河流周边区域的生态质量等级虽有部分生态一般向较差转变，但整体呈现向好趋势，生态质量变好区域主要呈现为中部向上下游扩散。

到2021年，白鹤滩水电站6月下闸蓄水并第一台机组投产发电，部分相关建筑被拆除，随着水电站投入使用，上游水域大范围面积增加，其中水域面积从原来的1.57 km2增加为5.7 km2，增长了264.08%，从原来的占研究区总面积的3.06%增加为11.07%。河流在西南地区作为特殊的生态资源，具有十分重要的生态功能价值，对生态环境质量的恢复具有重要作用，所以研究区域内河流上游生态环境质量呈现在大范围转好趋势。

由表3可以看出：2017年，研究区域内生态状况总体以等级一般居多，面积占比71.36%，其次为良好等级，占比18.11%，生态级别较差的区域面积占比最小，为10.52%，其中值得注意的是生态等级为差和优占比为0，这可能是由于西南地区特有的地理位置、自然生态资源禀赋和人为活动导致的。到了2018年，研究区内的生态环境质量出现较为明显的改变，具体表现为等级一般的面积占比基本不变，从原来的71.36%增加为72.45%，增加了1.52%，而生态环境质量为良好的区域面积占比有所增加，从原来的18.11%上升到20.11%，增加了11.04%，生态环境质量较差的区域的面积占比则从原来的5.42%下降到3.83%，下降了29.3%，表明在白鹤滩水电站的建设过程中生态环境质量一般的区域受到的影响较小，而原来较差和良好的区域也因为工程初期扰动面积较小和水土防治工程发挥部分作用而生态环境质量向好。从2018～2020年，生态环境质量呈现整体上升的趋势，其中生态环境质量较差区域面积占比表现为先增后减，从2018年的7.44%至2019年增加到8.11%再到2020年的1.65%；生态环境质量为一般的区域具体表现为先减后增，面积占比从2018年的72.45%下降到2019年的70.43%，于2020年上升至76.63%；而生态质量为良好的区域则表现为持续上升的趋势，从2018年的20.11%增加到21.72%，增幅为8.01%，说明在建设过程中施工方对区域的生态环境质量十分重视，大量的水土防治措施充分发挥其生态效益，区域内生态环境状态有所改善，即使这一时期施工强度有所增加，部分生态环境状况较好区域受到干扰，但依旧呈现上升趋势。到2021年，研究区内生态质量发生了较大的变化，生态质量等级一般的区域面积占比骤减，从原来的76.63%降为66.69%，降幅为12.97%，与其相反的是生态质量为良好和较差的区域骤增，分别从原来的占总面积的21.72%，1.65%增至27.35%，5.96%，增幅为25.92%，261.18%。通过查阅资料和实地调查发现，在2021年中，由于施工后期部分厂区设施拆除，使得部分区域生态质量从一般向较差转变，但面积占比较小，仅为总面积的5.96%，而生态质量等级一般转向良好则是由于水土保持措施持续发挥作用和2021年6月白鹤滩水电站开闸蓄水后，河流上游水位上升，水域面积增加，导致上游河面及其周边生态环境质量一般的区域转变为良好等级。

表3 研究区各等级EI的面积和比例

3.2 生态环境质量综合指数与土地利用关系

2017～2021年间，研究区生态质量变好的区域面积为11.30 km2，占总面积的21.55%。其中，生态质量改善以增加一级为主，面积达到10.64 km2；生态质量恶化的区域面积为2.55 km2，占总面积的4.68%，生态质量恶化以降低一级为主，面积为2.49 km2；大范围区域内的生态质量不变，面积为39.48 km2，占总面积的73.77%。

从图4可知，研究区内生态环境质量呈现出小区域零散变差，大范围整体向好的趋势。结合2017～2021年的土地利用类型图(见图5)可以发现，生态等级下降的零散区域的土地利用主要为旱地和农村居民地，部分生态等级下降的区域集中在东北区域的农村聚集地和沿河流周边分布的采矿用地、交通运输用地和其他建筑用地，人为活动是导致生态环境质量逐渐变差的原因。而研究区内生态环境质量总体保持不变的区域主要的土地利用类型为有林地、灌木林地、其他草地和原有水域区域。生态质量变好的区域，主要集中分布在河流的上下游，且以河道为中心向两侧延伸，其中下游沿河道零星分布，上游出现大面积的生态质量转好情况，主要原因一方面为工程建设以来开展的水土保持防治措施一直发挥其生态效益，使得河流周边区域的生态整体向好且向两侧扩散，另一方面则是水域面积的增加，促使生态环境质量为较差和一般的区域向良好转变，总体呈现生态环境质量变好的趋势。

图4 2017～2021年间EI等级变化的空间分布

图5 2017～2021年土地利用类型空间分布

4 结 论

本研究从绿度、生物适应性、土壤退化程度和湿度等方面，分别选择了NDVI、生物丰度指数、NDSI、NDMI指标，对白鹤滩水电站区域2017～2021年的生态环境指数(EI)及其空间分布展开研究，并综合相关资料和5 a的土地利用类型变化对EI的适用性做出评估。结果表明：

(1) 2017～2021年间，研究区内EI均值整体呈现上升趋势，表明在水电站的建设过程中虽然强制的土地利用类型的变更导致生态质量逐渐变差，但水土流失防治措施一直发挥其生态效益且处于主导地位，使得在工程建设过程中总体生态质量呈现上升趋势。

(2) 据EI变化数据分析，调查区域主要是由一般级别向良好和较差级别过渡。再根据土地利用类型数据分析，表明水电站的修建对原来生态质量情况一般的地区影响更大，对原来生态质量情况较差的地区影响则较小，而良好等级的面积增大主要由于蓄水后水域面积的增大和水土保持措施的开展导致的。所以在今后的治理程中，依旧需要加紧治理生态环境等级为较差的区域，重视生态环境质量为一般的区域。

(3) 从EI空间分布规律可以看出，区域生态质量变化与土地利用类型变化密切相关，所以想要在今后继续改善白鹤滩水电站坝区的生态环境状况，须充分考虑人为活动等因素的影响，在水土保持治理规划过程中更多地融入生态理念，促使项目区与周边地区实现生态融合与协调发展。