区域尺度生态保护红线划定
——以京津冀地区为例

刘军会,马 苏,高吉喜,邹长新,王晶晶,刘志强,王丽霞 (.中国环境科学研究院,北京 000；.环境保护部南京环境科学研究所,江苏 南京 00；.生态环境部环境规划院,北京 000；.中国人民大学,北京 0087)

生态保护红线是指在生态空间范围内具有特殊重要生态功能、必须强制性严格保护的区域.围绕生态保护红线划定方法,国内学者以省、市、县等行政区为研究对象开展了大量探索性研究.参照《生态保护红线划定指南》[1],全国31个省(自治区、直辖市)组织专家学者开展了本辖区的生态保护红线划定工作;此外,市级[2-7]、县级[8-10]行政区生态保护红线划定研究也取得了大量结果.以行政区划为研究对象开展的生态保护红线划定,便于数据收集和后期管理;但由于划定主体不同、对红线认识不同,加之同级行政区范围差异大,评价数据精度、时效性不一致,造成跨行政区的红线分布存在明显的不连续、空白或边界错乱现象,割裂了山脉、河流、湿地、植被等自然地理要素的空间完整性,难以形成生态保护红线全国“一张图”.为打破行政区划制约,应根据我国地域分异特征,将区域、流域作为一个整体,统一划定生态保护红线,并在省级层面进行衔接,确保跨行政区的红线边界连续、完整.

京津冀地理位置相邻,同处海河流域,山相连、水相通.其中,北京、天津地区80%以上的用水来自于冀北的桑干河、洋河、潮白河和滦河,行政区域之间生态关系紧密.京津冀地区生态地位重要,是华北平原重要的生态屏障.燕山山地是滦河、潮白河等河流的发源地,具有重要的水源涵养功能;太行山山地是海河水系的发源地和全国水土流失重点治理区,具有重要的水源涵养和水土保持功能;冀北坝上高原是风沙逼近北京、天津的主要通道和重要沙源地之一,具有重要的防风固沙功能.同时,京津冀地区生态环境非常脆弱,是我国东部地区资源环境与发展矛盾最为突出的地区,土地沙化、水土流失、生态空间退缩、城市热岛效应等生态问题突出,当前生态安全形势依然十分严峻.

京津冀协同发展已经上升为国家重大发展战略,核心是京津冀三地作为一个整体协同发展.统一划定京津冀区域生态保护红线是促进京津冀协同发展的重要组成,有利于在区域层面实现对京津冀生态空间的统一管控.本研究以京津冀地区陆域作为一个整体,利用遥感和GIS技术,搭建统一的工作平台,建立评价指标和评价模型,开展区域生态系统服务重要性和生态敏感性评价,确立分级赋值标准,定量揭示京津冀地区生态系统服务重要性和生态敏感性的空间分布特征;再利用全国第二次土地调查等明确的地块边界,采用交互矢量化方法,将生态系统服务极重要区和生态环境极敏感区划为生态保护红线.统一划定京津冀地区生态保护红线,有利于从区域层面构建生态安全格局、推动重要生态空间协调保护和实施统一监管.

1 数据获取与处理

气象数据:覆盖京津冀地区 2000～2015年降雨量、温度、风速和大风日数等资料来源于中国气象科学数据共享服务网中的中国地面气候资料数据集(http://cdc.cma.gov.cn/).气象数据包括研究区各气象站点的编号、经纬度和海拔,以及每个气象站点在相应分析时间尺度内的降雨量(0.1mm)、温度(0.1)℃、风速(0.1m/s).根据各气象站点的经纬度信息,采用ArcGIS的Kriging空间插值法,获取研究区的气象数据栅格图像.

遥感数据:研究区2000～2015年归一化植被指数(NDVI)来源于美国国家航空航天局(NASA)的EOS/MODIS数据产品(http://e4ft101.cr.usgs.gov/),空间分辨率为 250m,时间分辨率为 16d.为消除异常值的影响,采用最大合成法(MVC)合成月NDVI数据,再将月NDVI合成年最大NDVI影像[10],获取京津冀地区2000～2015年逐年及逐月NDVI影像.

高程数据:数字高程模型(DEM)来自于地理空间数据云网站(http://www.gscloud.cn),空间分辨率 30m,用以提取坡度等地形数据.

土壤数据:土壤数据来源于中国科学院南京土壤研究所的中国1:100万土壤数据库,属性数据库包括土壤表层黏粒、粉沙、沙粒、有机质含量等属性字段.

其他数据:2015年京津冀地区的土地利用数据、植被NPP数据来源于全国生态环境现状调查数据库;第二次全国土地调查数据来源于国土资源部.

为统一京津冀地区评价尺度,本研究中所用数据均统一转换成阿尔伯斯等面积圆锥投影,采用克拉索夫斯基椭球体,评价栅格单元为250m×250m.

2 研究方法

2.1 生态评价方法.

依据京津冀地区生态环境现状、主导生态系统服务功能定位和自然环境演变过程中出现的生态问题,选取水源涵养、水土保持、防风固沙3类生态系统服务以及土地沙化、水土流失2类典型生态问题,构建评价指标和评价模型,开展区域生态系统服务重要性和生态敏感性评价,定量揭示京津冀地区生态系统服务重要性和生态敏感性的空间分布特征.

2.1.1 水源涵养服务重要性评价 水源涵养是生态系统通过其特有的结构与水相互作用,对降水进行截留、渗透、蓄积,并通过蒸散发实现对水流、水循环的调控.以水源涵养量作为生态系统水源涵养重要性评价指标,采用水量平衡方程来计算水源涵养量,计算公式为:

式中: TQ为总水源涵养量,m3; Pi为降雨量,mm; Ri为地表径流量,mm; ETi为蒸散发,mm; Ai为i类生态系统面积,km2; i为研究区第i类生态系统类型, j为研究区生态系统类型数.降雨量因子、蒸散发因子栅格图像根据各气象站点的经纬度信息,采用 ArcGIS的Kriging空间插值法获取.地表径流量由多年平均降雨量乘以地表径流系数获得,各类型生态系统地表径流系数根据经验值确定.生态系统面积因子根据全国生态状况遥感调查与评估成果中的生态系统类型数据集提取.

2.1.2 水土保持服务重要性评价 水土保持是生态系统通过其结构与过程减少由于水蚀所导致的土壤侵蚀的作用.以水土保持量,即潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量的差值,作为生态系统水土保持重要性的评价指标.采用修正通用水土流失方程(RUSLE)计算水土保持量,公式如下:

式中: Ac为水土保持量,t/(hm2⋅a); Ap为潜在土壤侵蚀量; Ar为实际土壤侵蚀量;R为降雨侵蚀力因子,MJ⋅mm/(hm2⋅h⋅a); K 为 土 壤 可 蚀 性 因 子 ,t⋅hm2⋅h/(hm2⋅MJ⋅mm); L、S 为地形因子,L 表示坡长因子,S 表示坡度因子;C为植被覆盖因子.降雨侵蚀力因子根据王万忠等[12]利用降水资料计算的中国 100多个城市的R值,采用ArcGIS的内插法绘制研究区R栅格分布图.采用EPIC模型[13-14]计算K值,该模型在土壤侵蚀预测模块中采用土壤有机碳和粒径组成资料来估算土壤可蚀性K值;坡度、坡长是反映地形对土壤侵蚀影响的 2个因子,坡度是主要影响因子,一般来说,在其他条件相同的情况下,＞35°的坡地土壤侵蚀量最大[15],坡度根据研究区数字高程模型(DEM)在GIS系统下直接生成.植被覆盖度信息提取是在对光谱信号进行分析的基础上,通过建立归一化植被指数与植被覆盖度的转换关系,直接提取植被覆盖信息[16].

2.1.3 防风固沙服务重要性评价 防风固沙是生态系统通过防风、固沙、阻沙以及对风沙土的改良作用等途径对地表土壤形成保护,减少风蚀输沙量.以潜在风蚀量与实际风蚀量的差值作为生态系统减少风蚀的防风固沙量.采用董治宝[17]提出的风蚀流失模型计算防风固沙量,公式为:

式中: Q为防风固沙量,t; θ为坡度,°; V为风速,m/s;VCR为植被覆盖度,%; SDR为人为地表结构破损率,%;H为空气相对湿度,%;d为土壤平均粒径,mm; F为土体硬度,N/cm2; t为时间,s; x,y为距离参照点距离,km.风速、空气相对湿度栅格图由气象站点数据空间插值生成;坡度图由DEM提取;人为地表结构破损率不考虑,设为 1;土壤平均粒径、土体硬度由土壤数据库提取;时间(s)为 2000～2015年扬沙天数年平均值;植被覆盖度根据研究区NDVI提取.

2.1.4 水土流失敏感性评价 根据通用水土流失方程的基本原理,选取降水侵蚀力、土壤可蚀性、坡度坡长和植被覆盖等作为评价指标.将反映各因素对水土流失敏感性的单因子评估数据,用GIS技术进行乘积运算,公式如下:

式中: SSi为i空间单元水土流失敏感性指数,Ri、Ki、LSi、Ci分别为降雨侵蚀力、土壤可蚀性、坡长坡度、植被覆盖度.指标计算方法同上.

2.1.5 土地沙化敏感性评价 土地沙化主要受气候干燥程度影响表现为气候干燥,植物生长困难,地表植被覆盖度低.干燥气候减缓了地表土壤形成过程,使地表结构分散,易受风蚀,土壤的抗风蚀沙漠化能力与土壤水分含量成正比[18-19].选取干燥度指数、起沙风天数、土壤质地、植被覆盖度作为土地沙化敏感性评价指标,公式如下:

式中: Di为i评估区域土地沙化敏感性指数; Ii、Wi、Ki、Ci分别为评估区域干燥度指数、起沙风天数、土壤质地和植被覆盖.干燥度指数采用修正的谢良尼诺夫公式[20]计算;根据刘连友等[21]研究结果,沙质壤土、壤质沙土和固定风沙土的起动风速分别为 6.0、6.6和5.1m/s,本研究选用冬春季节大于6m/s起沙风天数指标评价土地沙化敏感性;土壤质地数据通过 1:100万土壤数据获取.

2.2 分级赋值标准

在 ArcGIS软件中,运用栅格计算器,输入公式“Int([某一要素评估的栅格数据]/[某一要素评估栅格数据的最大值]×100)”,得到归一化后的生态系统服务重要性、生态敏感性评价栅格图;再利用ArcGIS提供的自然断点分类方法,将生态系统服务重要性评价结果划分为一般重要、轻度重要、中度重要、高度重要和极重要5个等级,将生态敏感性评价结果划分为一般敏感、轻度敏感、中度敏感、高度敏感和极敏感5个等级.具体分级赋值标准见表1.

表1 生态系统服务重要性、生态敏感性评价分级赋值标准Table 1 Classification of ecosystem service importance and ecological environmental sensitivity

2.3 红线边界确定

生态保护红线划定是在综合考虑区域生态系统服务重要性、生态敏感性评价基础上,将生态系统服务极重要区和生态环境极敏感区划为生态保护红线.为使生态评价结果落到实地,精确界定生态保护红线边界,需经过以下步骤处理:首先,利用ArcGIS中的聚合工具将邻近的图斑聚合为相对完整连片的大块图斑,聚合距离为 250m,最小孔洞大小为 1km2;其次,将面积小于 1km2的独立图斑扣除,降低斑块破碎化程度;最后,本研究利用全国第二次土地调查数据(该数据明确了每个地块的类型、面积、权属和分布信息,比例尺较大,准确率较高)与综合评价图进行空间叠加,对具体地块进行人工判读和补充勾绘,通过尺度转换,将低分辨率的评价栅格数据转换为高分辨率的生态保护红线矢量数据,形成边界清晰、生态系统相对完整和易于管理的生态保护红线.

3 结果与讨论

3.1 划定结果

图1 水源涵养服务极重要区Fig.1 The extremely important area of water conservation service

京津冀地区水源涵养服务极重要区面积5.17万km2,占研究区总面积的23.85%,主要包括永定河、潮白河、滦河、辽河和海河等主要河流源头区,以及密云水库、官厅水库、怀柔水库、北大港水库、于桥水库、东七里海水库、团泊洼水库等饮用水水源保护区和水源涵养区(图 1).水土保持服务极重要区面积4.87万km2,占研究区总面积的22.48%,主要分布在西部太行山山地、永定河上游的间山盆地区、燕山山地以及滦河上游山川河谷地区等(图 2).防风固沙服务极重要区面积 1.05万 km2,占研究区总面积的4.84%,主要分布冀北塞罕坝、冀西北间山盆地(图3).水土流失极敏感区面积0.99万km2,占研究区总面积的 4.56%,主要分布在保定市和石家庄市西部的太行山地、冀西北间山盆地以及北部燕山山地的部分区域(图 4).土地沙化极敏感区面积 0.57万 km2,占研究区总面积的 2.62%,主要分布在张家口市的坝上高原地区和冀西北间山盆地(图5).

图2 水土保持服务极重要区Fig.2 The extremely important area of soil conservation service

图3 防风固沙服务极重要区Fig.3 The extremely important area of sand fixation service

图4 水土流失极敏感区Fig.4 The extremely sensitive area of soil erosion

图5 土地沙化极敏感区Fig.5 The extremely sensitive area of land desertification

京津冀地区生态系统服务极重要区、生态环境极敏感区的总面积为 12.65万 km2,扣除二者相互重叠部分,生态保护红线面积为6.68万km2,占研究区总面积的30.9%.空间上,生态保护红线总体呈“两屏一带”分布格局(图6),其中“两屏”为北部燕山和西部太行山生态屏障,主要生态功能为水源涵养和水土保持;“一带”为坝上防风固沙带,主要生态功能为防风固沙.红线范围涵盖了境内主要河流的源头区、水土流失重点治理区和沙化土地治理区.从北京市、天津市和河北省的跨行政区衔接看,位于相邻省、市边界的生态保护红线衔接自然顺畅,不存在明显的不连续、空白或边界错乱区域,保证了区域生态系统完整性.从不同省市看,北京市生态保护红线主要分布在北部燕山山地和西部太行山山地,生态功能定位为水源涵养和水土保持;天津市生态保护红线主要分布在北部蓟州山地丘陵区和中南部平原湿地,生态功能定位为水源涵养和生物多样性维护;河北省生态保护红线主要分布在东北部燕山山地、西部太行山山地和北部坝上防风固沙带,主要生态功能为水源涵养、水土保持和防风固沙.

图6 生态保护红线分布Fig.6 Spatial distribution of ecological conservation redline in Beijing-Tianjin-Hebei Area

3.2 划定效果分析

京津冀地区 2015年生态系统类型分析发现,生态保护红线范围内的林地、草地面积分别为4.44万km2和0.75万 km2,二者面积合计占生态保护红线总面积的 77.9%,比红线之外的林地草地面积比例(22.2%)高55.7%.

植被净初级生产力(NPP)表示绿色植物在单位面积、单位时间内通过光合作用将植被可吸收的太阳能转换成植物有机碳量的能力[22-24].研究区NPP分析发现,2015年生态保护红线范围内的植被 NPP平均值为 471.0gC/(m2.a),比红线之外的研究区植被NPP 平均值(381.3gC/(m2⋅a))高 23.5%.

通过对研究区主导生态系统类型、面积比例和植被NPP分布特征分析可知,京津冀地区生态保护红线范围内的生态系统重要性远高于红线外的区域,划定结果符合“以较小面积获取较大服务”原则,适于作为京津冀地区最重要、需要严格管控的生态空间.

3.3 不确定性分析

本研究在基础数据处理过程中主要采用了遥感影像解译和GIS空间内插方法,研究结果精度会受到数据处理误差的影响;斑块聚合、独立细小斑块扣除、人工判读与补充勾绘等处理精度,都会影响到生态保护红线划定结果.由于数据收集难度大,缺乏准确边界,本研究未将自然保护区、风景名胜区、森林公园、河湖湿地等生态保护地纳入生态保护红线.此外,划定结果尚需开展实地核查,并征求地方政府与相关领域专家意见,提高划定方法的可操作性.

4 结论

4.1 京津冀地区山相连、水相通,将京津冀地区作为一个研究整体,打造统一工作平台,共同划定京津冀地区生态保护红线,既保障了跨省市红线衔接自然顺畅和生态系统完整性,又可以为北京市、天津市、河北省生态保护红线划定提供参考,同时对于推动整个区域重要生态空间协调保护和实施统一监管具有重要实践意义.

4.2 京津冀地区生态保护红线总面积 6.68万 km2,占研究区总面积的30.9%;空间上,生态保护红线总体呈“两屏一带”分布格局,其中“两屏”为北部燕山和西部太行山生态屏障,“一带”为坝上防风固沙带;红线范围涵盖了研究区境内主要河流源头区、水土流失重点治理区和沙化土地治理区.

4.3 生态保护红线范围内的森林、草地面积合计占比达 77.9%,比红线之外的区域高 55.7%;生态保护红线范围内的植被 NPP平均值为 471.0gC/(m2.a),比红线外的植被NPP平均值高23.5%,生态保护红线划定结果符合“以较小面积获取较大服务”原则,适于作为京津冀地区最重要、需要严格管控的生态空间.

4.4 自上而下演绎评价和自下而上归纳协调相结合是划定生态保护红线的一种有效途径.国家层面应加强生态保护红线划定顶层设计,依据我国地域分异特征,在全国划分出若干个重点区域和流域,搭建统一工作平台,制定统一划定标准,分别提出京津冀地区、青藏高原、长江流域、黄河流域、珠江流域等重点区域、流域的生态保护红线分布建议,并与相关的省(自治区、直辖市)生态保护红线划定结果进行衔接,提升红线边界确定的科学性.