湿地可恢复性评价方法及其应用
——以天津滨海新区为例

吕金霞，王文杰，蒋卫国，陈征，荔琢，邓雅文

1.地表过程与资源生态国家重点实验室，北京师范大学地理科学学部 2.环境演变与自然灾害教育部重点实验室，北京师范大学地理科学学部 3.中国环境科学研究院 4.生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心

随着全球范围内生物多样性保护意识的增强，针对湿地退化的状况，世界各国积极开展湿地恢复的理论和实践研究。可恢复性一词来源于生态学并逐渐扩展到多个学术领域。生态系统可恢复性于1973年被正式提出，Holling[1]将可恢复性定义为“系统维持能力以及吸收变化和干扰后依然保持种群间或状态变量间同样关系的能力的一种度量”。Pimm[2]则认为生态系统可恢复性是指系统受干扰后回到平衡状态所需的时间。1975年题为“受损生态系统恢复”的会议在美国召开，自此包括湿地恢复的生态系统修复研究逐渐发展和兴盛起来。美国国家环境保护局(US EPA)对湿地恢复的研究，主要是在清洁湖泊项目中通过修复湿地对污水进行净化，为了重现湿地受损前的结构、功能和理化性质等状态，研究人员采用了生态修复的技术和手段对受损湿地进行修复[3- 4]。

国内对湿地生态系统的恢复与重建的研究开展得较晚。目前湿地修复主要集中在生态修复措施和技术研究，包括湿地基质改造[5- 6]、水文恢复[7- 9]、水环境恢复[10- 11]和湿地生境恢复[12- 14]等方面，而对湿地可恢复性评价研究较少，且缺乏在自然条件下湿地可恢复性的宏观定量研究。张杰等[15]从水资源的角度，从水的自然和社会循环关系方面提出了水环境的可恢复性原理和方略；陈燕飞等[16]通过评价影响水环境可恢复性的5个驱动因子，构建了湿地可恢复性定量模型，研究了汉江中下游流域河流水环境的可恢复性；欧阳宁雷[17]从流域尺度出发，通过提取湿地生态指标参数，基于湿地最小需水量评价了2008年海河流域湿地可恢复性；胡文秋等[18- 19]从地形、水文、土壤、植被和社会经济5个方面选择评价指标，利用Robert湿地恢复潜力估算模型，对黄河三角洲湿地恢复力进行定量评价。已有的湿地区域可恢复研究重点集中在湿地可恢复适宜性和湿地恢复潜力等方面，而鲜见对湿地恢复的难易程度进行评价。笔者探究了自然条件下湿地可恢复性，构建了在湿地受损区和湿地所在区域2个尺度的湿地可恢复性评价方法，并对天津滨海新区湿地可恢复性进行评价和分析，以期为该区湿地修复提供理论支撑。

1 技术路线

湿地可恢复性评价的技术路线如图1所示。

基于多期土地利用数据和长时间序列Landsat影像，通过土地利用转移矩阵方法，获取湿地类型完全转化为其他土地利用类型的区域，由于该区域湿地性质发生改变，因此定义为湿地丧失区；通过湿地要素反演和趋势分析方法，获取湿地内水体、植被和土壤受损区，即湿地要素受损区；利用湿地丧失区和湿地要素受损区的恢复性差异，构建湿地受损区可恢复性评价方法，定量评价受损湿地的可恢复性。此外，为了揭示湿地所在区域的可恢复性，以县或区尺度为区域范围，选取地形条件、城镇化影响和生态重要性指标，利用源- 汇理论和最小累积阻力模型构建湿地所在区域可恢复性方法，定量评价湿地所在区域尺度的可恢复性。从湿地受损区和湿地所在区域2个尺度定量评价湿地可恢复性，通过对比分析不同尺度湿地的可恢复性，以期为湿地修复工作的选址提供基础。

2 评价方法

2.1 基于受损区的湿地可恢复性评价

湿地受损区的可恢复性评价是利用空间叠置和综合判别分析方法，基于湿地类型丧失区和湿地要素受损区，通过分析湿地受损程度的差异，获取湿地可恢复性。基于长时间序列的Landsat影像数据，分别选取水体、植被和土壤湿度来表征湿地，并利用归一化水体指数(NDWI)[20]、归一化植被指数(NDVI)[21]和土壤湿度指数(SMMI)[22]分别表示这3个湿地要素。

E=F(NDVI,NDWI,SMMI)

(1)

式中：E为湿地要素受损趋势；F为表示湿地要素受损趋势的函数。湿地要素受损趋势按照受损程度分为显著退化、显著改善和不显著3类。其表达式为：

(2)

式中，f(E)为湿地要素受损程度赋值。根据湿地不同要素的受损趋势，确定湿地综合受损趋势，以此定义湿地恢复的难易程度。湿地要素受损趋势统计见表1。湿地丧失区由于湿地性质发生不可逆的受损，可恢复性最难。综合湿地丧失区和湿地要素受损区的可恢复性评价，湿地受损区的可恢复性难易程度分为5级，依次为最难恢复区、较难恢复区、中等恢复区、较易恢复区和最易恢复区。

2.2 基于最小累积阻力模型的区域可恢复性评价

2.2.1源- 汇单元划分

源- 汇理论是景观生态学研究中的一项基本理论。陈利顶等[23]基于大气污染中的源- 汇理论，发展并完善了景观生态学的基本理论和概念。从源与汇的景观类型来看，源景观是指在格局与过程研究中，那些能促进生态过程发展的景观类型；汇景观是那些能阻止或延缓生态过程发展的景观类型。

运用景观生态学的源- 汇理论将湿地可恢复性生态过程与格局相联系。湿地在环境较为优良的区域需克服的阻力最小，在环境较为脆弱的区域需克服的阻力最大，在环境较为敏感的区域需克服的阻力介于二者之间。结合湿地分布和开发特征，将湿地保护源分为3个等级(表2)[24]。由表2可知，河流水面和沼泽区域受到人为开发活动有限，整体生态功能最高，可恢复性等级最高；水库水面和坑塘水面可恢复性等级次之；沟渠、水田等水面受到人为开发的程度较高，可恢复性等级较低。

表2 湿地保护源划分

2.2.2区域可恢复性评价指标权重

区域可恢复性评价中，区域范围一般设定为县或区的尺度。由于可恢复性阻力评价体系具有明显层次结构，根据影响湿地可恢复性阻力对象之间的相互关系，可构筑基于最小累积阻力模型的区域可恢复性评价层次结构。阻力模型包括湿地所在区域的地形条件、城镇化影响和生态重要性3个层次10个指标。

根据区域可恢复性评价原理、指标选取原则、评价模型，利用层次分析法，分别确定每个层次中各指标的权重，提出10个指标的等级赋值，建立区域尺度湿地可恢复性评价指标体系[18](表3和图2)。

表3 区域可恢复性阻力评价指标体系权重及等级赋值

图2 基于最小累积阻力模型的区域可恢复性指标体系Fig.2 Wetland restorability evaluation system based on minimum cumulative resistance model

为了确定源景观在经过不同介质克服的阻力，在GIS技术的支持下，通过利用最小累积阻力模型来表达景观介质对源景观空间的影响，即景观阻力面的建立，以此评价区域可恢复性阻力。最小累积阻力模型考虑源景观、距离和景观界面特征。

(3)

式中：MCR为区域可恢复性阻力；Dij为从源景观j到空间某一个景观单元i的实地距离；Kj为湿地源景观j的保护优先等级。

最小累积阻力模型实质是对某景观从源到空间某一点的某一路径易达性的评估[24]。因此，阻力模型能够反映景观单元运动的潜在可能性及趋势，阻力越大，湿地恢复的难度越大，湿地的可恢复性越小，反之越大。最后按照阻力标准方差分类类别与栅格数目的线性关系，利用其突变过程特征，将区域可恢复性的等级分为3级，包括较易恢复、中恢复和难恢复。利用该模型可以评价湿地恢复过程中的阻力，判断湿地恢复的难易程度。

3 评价应用

3.1 研究区概况

天津滨海新区位于天津市东部沿海地区、环渤海经济圈的中心地带，地处华北平原北部(117°20′E～118°00′E，38°40′N～39°00′N)，属暖温带季风型大陆气候，一年四季分明。滨海新区总面积为2 270 km2，包括北大港湿地自然保护区、天津市海洋牧场示范区、蓟运河营城段芦苇湿地、天然淤泥滩涂湿地，以及黄港一库、黄港二库、北塘水库等湿地。

本文数据主要采用1984—2015年32景Landsat影像和1980s—2015年7期土地利用数据(数据的空间分辨率为30 m)，以及分别来源于美国地质勘探局(USGS)和中国科学院地理科学与资源研究所刘纪远团队的土地利用数据。基于这2种数据分析了湿地要素和类型的受损情况，进而分析受损湿地的可恢复性。

3.2 湿地受损区可恢复性分析

根据湿地受损区的受损类型和湿地要素受损程度[25]，获取了湿地丧失区的空间分布如图3所示。

图3 1980s—2015年天津滨海新区湿地丧失区Fig.3 Loss area of wetland in Tianjin Binhai New Area from 1980s to 2015

按照湿地受损区可恢复性评价方法，通过判别和综合叠加分析了不同湿地类型可恢复的容易程度，按照可恢复性等级划分，得到滨海新区湿地受损区可恢复性空间分布，结果如图4所示。

图4 基于受损区的天津滨海新区湿地可恢复性评价Fig.4 Restorability evaluation of wetland damaged area in Tianjin Binhai New Area

由图4可知，在滨海新区面积占比最大的是稳定湿地区，面积为640.30 km2，占比为37.15%；其次是最难恢复区，面积为381.85 km2，占比为22.15%，主要是水田被侵占和城市扩张引起的；较难恢复区面积为348.32 km2，占比为20.21%。最难恢复区和较难恢复区占比合计约42.36%，说明整个区域的可恢复性程度较低。中等恢复区、较易恢复区和最易恢复区面积分别为201.86、109.09和42.26 km2，占比分别为11.71%、6.33%和2.45%。

3.3 湿地所在区域可恢复性分析

利用标准分差的统计学原理，对阻力进行分类，共有8个类别，每类之间间隔1/2方差，如表4所示。 滨海新区湿地恢复阻力的空间格局如图5所示。由图5可知，滨海新区湿地恢复阻力的空间格局呈中间小、周围大的分布特征，区域可恢复性阻力较小，周围的城市建设用地聚居区域呈现高阻力分布，反映了集中的人口和生产行为对湿地恢复显著的阻力效应。

表4 最小阻力标准方差分类(12方差间隔)

Table 4 The minimum resistance value standard deviation classification table (1/2 interval size)

表4 最小阻力标准方差分类(12方差间隔)

阻力分类类别方差区间栅格数目∕个0～6711x+2.25s60629

注：x为阻力值平均数；s为标准差。

阻力的标准方差分类类别与栅格数目的关系如图6所示。由图6结合图3可以看出，分类类别2、3呈现突变过程，从类别4开始逐渐趋于稳定。较易恢复区定义为分类类别1、2的区域，区域阻力阈值为2 546，较易恢复区阈值代表湿地核心区的最小阻力，即湿地的最大恢复范围。同时以标准方差为依据，选取了2种安全水平的恢复区阈值：中等安全水平的恢复区阻力阈值为10 047，分类类别为3、4、5、6；高等安全水平的恢复区阻力阈值为6 297，分类类别为3、4。

在设定的中等和高等安全水平2种情境下，将滨海新区湿地可恢复性等级分为3级，包括较易恢复、中等恢复和难恢复，其基于最小累积阻力模型的湿地可恢复性分区如图7所示。由图7可知，中等和高等安全水平下，滨海新区较易恢复区面积均为1 695.65 km2，占比为82.02%；中等安全水平下，中等恢复区和难恢复区面积分别为304.25和67.55 km2，占比分别为14.71%和3.27%；高等安全水平下，中等恢复区和难恢复区面积分别为242.75和129.05 km2，占比分别为11.74%和6.24%。

图5 基于最小累积阻力模型的天津滨海新区湿地可恢复性阻力Fig.5 Restorability resistance value of wetland in Tianjin Binhai New Area based on minimum cumulative resistance model

图7 基于最小累积阻力模型的天津滨海新区湿地可恢复性分区Fig.7 Wetland restorability partition in Tianjin Binhai New Area based on minimum cumulative resistance model

图6 天津滨海新区标准方差分类类别与栅格数目的关系Fig.6 Relationship between standard variance classification categories and number of grids in TianjinBinhai New Area

3.4 2个尺度湿地可恢复性对比

为了分析在受损区尺度和所在区域尺度下，湿地可恢复性大小的相互关系，将受损区可恢复性等级图与区域可恢复性等级图进行叠置，得到滨海新区湿地可恢复性对比如图8所示。由图8可知，滨海新区受损湿地可恢复性中较易恢复区面积为1 432.39 km2，占比为83.05%。说明区域尺度上，在湿地覆盖的区域及周边区域，湿地恢复的难度系数较非湿地区域小，较易恢复。在湿地受损区尺度内，由于湿地类型发生转换和湿地要素受损导致的湿地区域的消失或受损，湿地可恢复性划分较细，可以在实际操作中更好地确定湿地修复的位置、顺序和方案。

图8 2个尺度湿地可恢复性对比Fig.8 The comparison chart of wetland restorability

通过2种可恢复性评价方法的比较可知，在区域尺度上，维护湿地面积的稳定是湿地恢复工作的重点，其有利于减少局部区域湿地恢复的难度。在受损区尺度内，可针对湿地丧失区，采取引水调水等修复手段，同时修复湿地水体、植被和土壤湿度要素受损区，也是保证湿地重建、维护湿地功能的根本。因此在今后的湿地修复工作中，做好湿地在不同尺度的评估工作对于湿地修复的设计、管理和维护至关重要，也是湿地修复的重要保障。

4 结语

(1)根据湿地受损区的受损类型和湿地要素受损程度，获取了天津滨海新区受损湿地可恢复性。滨海新区湿地处于最难和较难恢复区的面积较大，分别为381.85和348.32 km2，总占比达42.36%，且该区域受到城市扩张的影响较大，恢复难度较大。

(2)基于最小累积阻力模型的天津滨海新区湿地可恢复性评价结果表明，在中等和高等安全水平2种情境下，滨海新区湿地较易恢复区面积最大，为1 695.65 km2，占比为82.02%。

湿地可恢复性评价结果表明，在区域尺度上，保持湿地面积的稳定，是湿地可恢复性的根本，也是实现湿地修复的重要保障。同时因地制宜采取生态修复措施，重点修复现有湿地区域的生态环境，实现湿地环境与城市发展的协调统一。