深埋隧洞施工地下水水位变化对植被的影响研究

摘要：

滇中引水工程输水线路长、调水规模大，工程沿线地下水复杂，隧洞施工不可避免地会改变地下水的水位和走向，进而可能影响沿线的植被结构和功能。为探索深埋隧洞施工地下水水位对植被的影响，选取滇中引水工程大理段、楚雄段的两个典型地下水监测点分析典型监测点地下水水位变化特征，通过气象监测数据分析研究区域的降雨和蒸发情况，结合现场样方调查、无人机拍摄等方法，研究了监测点的植被变化特征。结果表明：两个监测点位周边植被在生长季末期依然保持较好的状态，在气候变化和工程建设等人类活动综合影响下，深埋隧洞施工地下水水位变化对植被的影响有限。研究成果可为隧洞施工的生态环境保护提供参考。

关键词：

深埋隧洞； 地下水水位； 植被影响； 现场样方调查； 无人机； 滇中引水工程

中图法分类号：X82

文献标志码：A

DOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2025.01.018

文章编号：1006-0081（2025）01-0104-07

0 引 言

地下水贯穿整个植被生长过程，对于维持生物多样性与生态系统过程至关重要［1］。地下水水位变化会影响植被群落的结构和功能，对植被的萌发、生长以及繁殖起着关键作用［2-5］，如缺水环境蒸腾植被的根系能够直接从地下水获取生态需水量。地下水排泄量还能通过维持河流、湖泊与湿地的枯季水流来维持植被的结构与功能；此外，地表植被的组成、结构、分布及长势与地下水水位变化间接影响的土壤水、土壤含盐量有着密切的关系［6-8］。

目前，大部分研究采用样带调查、遥感反演等方法探究植被格局动态与地下水相互作用关系及其反馈机制［9-11］。程东会等［12］通过实地调查采样获取了鄂尔多斯高原中部哈头才当水源地的植被种群、植被覆盖度、地下水埋深等指标，分析了该区域地表植被与地下水埋深的关系；孙宪春等［8］分析了银川平原的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）和地下水埋深的相关性。LYU等［13］分析了陕北风沙滩区海流兔河流域影响地表植被覆盖度的地下水埋深范围，结果表明，当地下水埋深小于10 m时，部分月份的NDVI 均值和峰值与地下水埋深存在显著相关关系。

滇中引水工程是水利部确定的172项重大节水供水工程中的标志性工程，包括水源工程和输水工程。线路途经丽江、大理、楚雄、昆明、玉溪、红河6个市（州），其中隧洞总长612 km，占比92%。工程以城镇生活与工业供水为主，兼顾农业和生态用水，多年平均引水量为34.03亿m3。工程输水线路长、调水规模大，沿线地形地貌多样，地下水复杂，施工区植被恢复难度大。工程沿线部分区域属于岩溶地区，隧洞施工对地下水的影响是工程的主要环境风险。隧洞施工不可避免地改变地下水的水位和走向，会造成局部区域地下水水位的下降，进而可能影响沿线部分区域的植被结构和功能。本研究在收集前期有关地下水资料的基础上，选择两个典型地下水监测点位，分析典型地下水监测点位的地下水水位变化特征，结合现场样方调查、无人机拍摄等方法，解析了两个典型点位的植被变化特征，初步分析了滇中引水工程深埋长隧洞地下水水位变化对植被的影响，以期为深埋长隧洞施工的生态环境保护提供参照和依据。

1 研究区域和方法

1.1 研究点位

根据滇中引水工程前期工作资料，以及施工中地下水监测季报、年度监测报告成果，选取大理段、楚雄段的两个典型地下水监测点位开展相关研究。根据滇中引水工程特征，分别在丽江大理Ⅰ段设置1个气象监测站点，楚雄段设置1个气象站点，分别为香炉山隧洞降雨与蒸发自动监测站和柳家村隧洞降雨与蒸发量自动监测站。研究点位的位置信息见表1。

1.2 研究方法

1.2.1 气象站点监测

1.2.1.1 监测分析方法

自动气象监测站点降雨量观测与蒸发量观测同时进行，每日08∶00观测一次，前一日08∶00至当日08∶00观测的降雨和蒸发量，为前一日的降雨和蒸发量。有降水之日应在20∶00巡视仪器运行情况，暴雨时适当增加巡视频次。炎热干燥的时期，应在降水停止后立即进行观测。监测设备的性能需适应工程区域范围的场地环境，并满足相关监测的要求，监测设备需适应环境温度-20～70 ℃，降雨量与蒸发量的观测、记录时间以北京时间为准。降雨量测量单位采用mm，量程一般为0～8 mm，测量精度应控制在1 mm以内，测量分辨率不应低于测量精度；蒸发量测量单位采用mm，量程一般为0～250 mm，测量精度应控制在1以内，测量分辨率不应低于测量精度。

1.2.1.2 计算方法

干旱指数是用来衡量一个地区气候干旱程度的指标，它通过计算年蒸发能力和年降水量的比值来反映气候的干湿程度。具体来说，干旱指数的计算公式为

r=E0/P（1）

式中：r为干旱指数；E0=K（E-601）（K一般取值0.9），E0为年蒸发能力，通常以E-601水面蒸发量代替，mm；P是年降水量，mm。从中国干旱指数综合分带情况来看，rlt;0.5表示处于十分湿润带，0.5≤rlt;1.0则表示处于湿润带，1.0≤rlt;3.0表示处于半湿润带。

1.2.2 植被样方调查方法

在实地调查的基础上，确定典型的群落地段，采用法瑞学派的样地调查方法来进行群落调查。根据以往在该区域进行植被研究的经验，选择QHJCZK1、ZK1603共2个点位进行调查。森林是地下水影响植物群落监测的重点，调查样方的面积一般为30 m×20 m（长×宽），观测记录包括乔木层、灌木层、草本层和层间植物。

（1） 群落外貌特征：根据建群种生活型来确定，如乔木、灌木、草本，针叶或阔叶，常绿或落叶等。

（2） 群落分层结构：群落组成，乔木层盖度，灌木层盖度，草本层盖度。

1.2.3 无人机植被监测

1.2.3.1 数据获取

无人机高光谱影像通过大疆Mavic 3M多光谱无人机获取。机身配有光强传感器和RTK模块，摄像头除了4/3英寸（约3.39 cm）的2 000万像素摄像头外，还有4颗500万像素的多光谱摄像头，分别是（860±26） nm的近红外摄像头、（730±16） nm的红边摄像头、（650±16） nm的红色摄像头以及（560±16） nm的绿色摄像头，可以实现高精度的测航工作。影像采集于2023 年 10月底，为秋冬季。无人机飞行任务在正午时间 11∶00～13∶00，天气晴朗无风。无人机飞行前进行白板标定，飞行高度设置为 80 m，飞行速度为8 m/s。正反方向重叠度设置为 80%，空间分辨率为3 cm。获取无人机高光影像后进行图像拼接和辐射校正，以提取每个波段的光谱反射率。

1.2.3.2 植被覆盖度计算

（1） 植被指数。其又称光谱植被指数，是指由遥感传感器获取的多光谱数据，经线性和非线性组合而构成的对植被有一定指示意义的各种数值。

（2） 归一化植被指数NDVI。其又称标准化植被指数，是植被指数的其中一种，也是植被覆盖度遥感估算方法中最常见、最经典的植被指数。所以本文是通过NDVI来估算植被覆盖度。

计算公式为

NDVI=NIR-RNIR+R（2）

式中：NIR为近红外波段，R为红波段。

本文在像元二分模型的基础上研究计算植被覆盖度的模型：

FVC=NDVI-NDVIsoilNDVIveg-NDVIsoil（3）

式中：FVC为植被覆盖度，NDVIsoil为完全是裸土或无植被覆盖区域的NDVI值，NDVIveg则代表完全被植被所覆盖的像元的NDVI值，即纯植被像元的NDVI值。两个值的计算公式为：

NDVIsoil=FVCmax·NDVImin-FVCmin·NDVImaxFVCmax-FVCmin（4）

NDVIveg=（1-FVCmin）·NDVImax-（1-FVCmax）·NDVIminFVCmax-FVCmin（5）

利用这个模型计算植被覆盖度的关键是计算NDVIsoil和NDVIveg。这里有两种假设：

当区域内可以近似取FVCmax=100%，FVCmin=0，公式（2）可变为：

FVC=NDVI-NDVIminNDVImax-NDVImin（6）

式中：NDVImax 和NDVImin分别为区域内最大和最小的NDVI值。由于不可避免存在噪声，NDVImax和NDVImin一般取一定置信度范围内的最大值与最小值，置信度的取值主要根据图像实际情况来定。

当区域内不能近似取FVCmax=100%，FVCmin=0，

有实测数据的情况下，取实测数据中的植被覆盖度的最大值和最小值作为FVCmax和FVCmin，这两个实测数据对应图像的NDVI作为NDVImax和NDVImin；没有实测数据的情况下，取一定置信度范围内的NDVImax和NDVImin。FVCmax和FVCmin根据经验估算。本文以区域内NDVI统计值的95%和5%作为NDVImax和NDVImin。

2 结果和讨论

2.1 地下水水位、气象及植被群落变化

2.1.1 QHJCZK1监测点

QHJCZK1监测点的孔口高程为2 310.29 m，孔底高程为1 959.21 m，距隧洞直线距离约为50 m。2021年1月，监测初期地下水埋深为199.18 m。2021年1月至2023年9月，XLSJCZK1位点地下水变化特征为初期小范围波动，之后有一次上升下降又上升的变化过程，最后呈下降趋势；总体看来，该点位水位变化幅度较小，仅下降了6.13 m；2021年1月至2022年5月，水位一直维持在2 113 m左右；之后两个月水位增加约24 m，然后两个月又降低约30 m到2 107.91 m；到2022年11月，水位再次上升到2 137 m左右；2023年3～9月水位则呈下降趋势到2 104.98 m。2023年植被生长季末期，该监测点地下水水位埋深约为205.3 m。QHJCZK1监测点地下水水位变化见图1。

通过对香炉山隧洞降雨与蒸发自动监测站降雨量、蒸发量数据分析（图2），2021年度，香炉山隧洞总蒸发量为969.46 mm；总降雨量1 052.94 mm，降雨量主要集中在5～10月，降雨量为982.17 mm，月平均蒸发量80.79 mm，月平均降雨量87.75 mm。2022年度，香炉山隧洞降雨与蒸发自动监测站总蒸发量为836.55 mm，总降雨量1 148.66 mm，降雨量主要集中在5～10月，降雨量为714.39 mm；月平均蒸发量69.91 mm，月平均降雨量95.72 mm。2023年度，香炉山隧洞降雨与蒸发自动监测站总蒸发量为895.26 mm，比2022年度增加了58.71 mm，总降雨量1 210.15 mm，比2022年度增加61.49 mm，降雨量主要集中在5～10月，降雨量为1 039.29 mm，比2022年度增加324.90 mm。2021、2022、2023年干旱指数分别为0.82，0.66，0.67。

该监测点植被类型为针阔落叶阔叶混交林，植被群落是云南松-铁仔-毛轴蕨群落（图3（a））。乔木层组成主要是云南松（Pinus yunnanensis）、珍珠花（Lyonia ovalifolia），覆盖率达50%以上；灌木层组成主要是铁仔（Myrsine africana）、华西小石积（Osteomeles schwerinae）、爆杖花（Rhododendron spinuliferum）等，覆盖率达60%以上。草本优势种为毛轴蕨（Pteridium revolutum），草本层覆盖度较低仅为30%，这是由于调查时间为秋冬季，一些草本植物进入干枯期，物种单一所致。但从整体来看，该监测点位周边的植被覆盖度较高，约为75%。从无人机监测数据来看，该点位周边30 m范围真彩色合成影像表明该点位周边植被生长状况较好（图3（b）），除去裸地和露出岩石区域NDVI均值约为0.78（图3（c）），植被冠层覆盖度约为0.61（图3（d））。

2.1.2 ZK1603监测点

ZK1603监测点的孔口高程为2 340.14 m，孔底高程为1 929.21 m，距隧洞直线距离约为60 m。2021年1月，监测初期地下水埋深为25.97 m。总体看来，该点位水位变化幅度较大，下降了108.88 m。从2021年开始到2023年9月，HDJCZK1点位地下水变化特征呈下降趋势。2021年1月水位为2 314.17 m，之后每月小幅下降约2 m到2022年10月的2 231.89 m，之后两月上升约7 m到2 038 m左右，最后一直下降到2 205.29 m。2023年生长季末期，该监测点地下水水位埋深约为138.85 m。ZK1603监测点地下水水位变化见图4。

通过柳家村隧洞气象自动监测站降雨量、蒸发量数据分析（图5），2021年度，总蒸发量为1 197.70 mm，总降雨量659.11 mm，降雨量主要集中在5～10月，降雨量为610.70 mm，月平均蒸发量99.81 mm，月平均降雨量54.93 mm。2022年度，柳家村隧洞气象自动监测站总蒸发量为949.08 mm；总降雨量819.785 mm，降雨量主要集中在5～10月，降雨量为725.605 mm；月平均蒸发量 79.09 mm，月平均降雨量68.32 mm。2023年度，柳家村隧洞气象自动监测站总蒸发量为935.16 mm，比2022年度减少13.92 mm，总降雨量891.15 mm，比2022年度增加71.365 mm，降雨量主要集中在5～10月，降雨量为761.2 mm，比2022年度增加35.595 mm。2021年干旱指数为1.64，2022年干旱指数为1.04，2023年干旱指数为0.94。

该监测植被类型为针叶常绿阔叶混交林，植被群落是云南松-马桑-紫茎泽兰群落（图6（a））。乔木层组成主要是云南松（Pinus yunnanensis）、杉木（Cunninghamia lanceolata）、白柯（Lithocarpus dealbatus），覆盖率达80%以上；灌木层组成主要是铁仔（Myrsine africana）、白柯（Lithocarpus dealbatus）、野拔子（Elsholtzia rugulosa）、川梨（Pyrus pashia）等，覆盖率达60%以上；草本层组成主要是紫茎泽兰（Ageratina adenophora），草本层覆盖度40%。结合点位与周边植被生长发育来看，目前该点植被覆盖度约为90%。从无人机监测数据来看，该点位周边30 m范围真彩色合成影像表明该点位周边乔木及灌丛生长状况均较好（图6（b）），该区域范围内NDVI均值约为0.86（图6（c）），该区域内植被冠层覆盖度约为0.69（图6（d））。

2.2 讨 论

植被生长受到地下水埋深的影响，张高强等［14］发现浑善达克沙地的地表植被适生的地下水埋深为 1.5～8.0 m。齐蕊等［15］研究结果表明该区域地下水埋深为1～3 m时，对高覆盖度植被的出现最为有利，当地下水埋深大于7 m时，其对地表植被的生长特性基本无影响；本文中两个监测位点的管道埋深都较深，QHJCZK1点位孔口高程比初始水位高199.18 m，ZK1603点位孔口高程比初始水位高25.97 m，这对植被影响可能较小。已有研究表明，气候条件（气温、降水等）是影响植被群落空间分布和覆盖度的因素之一［16-18］。

香炉山隧洞气象自动监测站的数据表明，该区域的干旱指数从2021～2023年都大于0.5且小于1，处于湿润带，说明该区域气候较为湿润，降雨可以补充较多的水分。柳家村隧洞气象自动监测站的数据表明，该区域从最初2021年的干旱指数为1.64，处于半湿润带，到2023年的干旱指数为0.94转变为湿润带，说明近年来该区域气候也有向湿润变化的趋势。尽管云南省应急管理厅的公告显示，大理、楚雄等在4，5月都出现了不同程度的干旱预警，监测点的地下水水位都有或多或少的下降，但是从整体来看该区域干旱指数较低，处于半湿润带或者湿润带，表明降雨量得到了有效的补充。该研究是在秋冬转换季开展的现场调查，植被状况依然维持较好（覆盖度较高），两个监测点附近深埋隧洞施工对植被的影响较小。考虑到后续施工隧洞的封堵，降水补给后地下水水位逐步得到恢复，地下水水位下降的情况会得到进一步的缓解。

3 结 语

虽然在2023年，大理、楚雄等研究区域出现过较短时间的干旱预警，但是从全年来看，研究区域仍然处于半湿润或者湿润带，两个监测点位周边植被在生长季末期依然保持较好的状态，在气候变化和工程建设等人类活动综合影响下，深埋隧洞施工地下水水位变化对植被的影响有限。下一步，还需要进一步关注浅埋段隧洞施工地下水水位变化对植被的影响。针对发现的植被影响点位，开展土壤水分、植物生理指标等监测，如叶片光合-光响应、蒸腾速率和树干液流的日变化等，更深入地揭示“地下水-土壤水-植被”的关系。

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（编辑：李 晗）

Influence study of groundwater level change on vegetation in deep-buried tunnel construction

XU Chunsen1，ZHU Zhenya1，WANG Jianwen2，JING Zhaoxia1，XU Wenjie3，LI Min2，YU Hang3

（1.Changjiang Water Resources Protection Institute，Wuhan 430051，China； 2.Construction Administration Bureau of Central Yunnan Water Diversion Project，Kunming 650051，China； 3.Yunnan Geological Engineering Second Survey Institute Co.，Ltd.，Kunming 650218，China）

Abstract：

The water diversion project in central Yunnan Province has a long water transmission line，a large scale of water transfer，and complex groundwater along the project.Tunnel construction had inevitably changed the water level and direction of groundwater，which may affect the structure and function of vegetation along the line.In order to explore the influence of groundwater level on vegetation in deep tunnel construction，two typical groundwater monitoring sites，Dali section and Chuxiong section were selected to analyze the characteristics of groundwater level change in typical monitoring points，and the rainfall and evaporation in this area were analyzed by meteorological monitoring data.Combined with on-site sample investigation and UAV shooting，the vegetation change characteristics of the monitoring sites were analyzed.The results showed that the vegetation around the two monitoring points was still in good condition at the end of the growing season，and the influence of groundwater level change on vegetation was limited under the comprehensive influence of climate change and human activities such as engineering construction.The research results can provide a reference for the ecological environment protection of tunnel construction.

Key words：

deep-buried tunnel； groundwater level； influence on vegetation； on-site sample investigation； UAV； water diversion project in central Yunnan Province