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景观退化模型:景观优先度的环境影响评价

2019-02-18吴瑞雪李玉环

价值工程 2019年3期
关键词:景观格局环境影响评价泰安

吴瑞雪 李玉环

摘要:景观退化评价可以在景观规划中发挥至关重要的作用。为提高景观规划决策过程的透明度,将项目规模评估的规模扩大到更具战略性的地方层面,加强与决策者的有效沟通,提出了该环境影响评估模型。该模型基于等式,LD =ΣkI/ V,其中LD表示景观分区的退化系数,ΣkI表示人类活动的累积影响,V量化了该地的脆弱性。LD的价值在于为相关部门制定相应的保护计划的决策提供了支持。景观退化模型的发现适用于可持续性评估,并且可对提案的经济性进行综合评估。

Abstract: Landscape degradation assessment can play a vital role in landscape planning. In order to improve the transparency of the landscape planning decision-making process, the scale of project scale assessment was expanded to a more strategic local level, and effective communication with decision makers was strengthened, and the environmental impact assessment model was proposed. The model is based on the equation, LD = ΣkI / V, where LD represents the degradation factor of the landscape partition, ΣkI represents the cumulative effect of human activity, and V quantifies the vulnerability of the area. The value of LD is to support the decision-making of relevant departments to develop appropriate protection plans. The findings of the landscape degradation model apply to sustainability assessments and provide a comprehensive assessment of the economics of the proposal.

关键词:景观退化模型;环境影响评价;景观格局;泰安

Key words: landscape degradation model;environmental impact assessment;landscape pattern;Taian

中图分类号:X820.3 文献标识码:A 文章编号:1006-4311(2019)03-0128-04

1 介绍

我国环境影响评价(EIA)系统缺乏透明度有两个原因:项目的位置和项目的规模的重要性。因此,针对我国环境影响评价体系中对景观规划缺乏考虑的问题,提出了解决景观退化状况的方法。

1.1 景观退化评价(LDA)

景观退化评价是一种可以获得物理内容或特征的图像以及对相关值的理解的方法[1]。景观退化评价可以被描述为累积效应评价(CEA),其关注环境并考虑由人类活动对退化景观造成的所有影响。

景观和视觉效果可能是环境影响评价系统解决的最主观因素,因此评价方法的透明度至关重要。景观主导了视觉影响的定位或接收的定制评估标准,而我国规划中对于长期保护生物多样性和可持续发展至关重要。

景观影响与景观的结构,特征以及质量的变化有关。在这方面,景观的脆弱性是评估环境“完整性”的最重要参数之一。景观的脆弱性取决于该地区的生态特征和所遇到的生态系统类型。然而,在评估一个地区的脆弱性时,地形数据的准确性和规模问题总是隐含的,通常不会以明确的方式进行讨论。

1.2 景观退化模型(LDM)

提出景观退化评价方法是解决决策过程缺乏透明度的第一步。景观规划的整体性为决策者提供物理环境条件。景观退化模型已作为累积效应评估方法引入,以解决部分环境影响评价缺陷并评估区域内水平的景观退化。

除了在景观层面的方法中引入环境影响评估之外,本文的主要目标是通过建立一个透明的定量的框架来解决与景观水平相关的决策,从而解决我国缺乏基于景观的累积效应评价方法,本文的次要目标是通过考虑景观退化和栖息地脆弱性(作为环境影响评估过程中的生态物质)作为优先考虑景观区划的措施,来帮助解决无所不在的环境影响评估问题。

2 方法

景观退化模型包括的一系列人类影响活动(kI)仍然是影响当前退化景观,权重因子(kI)和自然栖息地脆弱性(V)的要素。这些参数在景观退化模型中用作LD =ΣkI/ V。在景观退化模型中,采用景观退化因子而不是使用环境影响因子,环境影响因子是环境影响评价中的因子,用于确定影响。在这里,景观退化因子代表了我国景观的独特组成部分,以及它的自然元素[2]。

我们所要研究的区域介于东经116°20′-117°59′,北纬35°38′-36°28′之间,总面积7761平方千米,如图1

所示。

3 人类活动的累积影响

经过大量的实地调查和文献查阅,人类活动对每个区域的影响被划分如下:DF:森林损失总面积;PA:农药的使用量;SC:汽车报废点数;G:垃圾倾倒场数;YS:汽车报废点数和垃圾倾倒场数組合;XF:发达城市化土地的总面积;ZQ:采石场活动的总面积;DP:人口/农田面积(人口密度);IP:人造不透水表面的总面积;IR:农村公路的长度;EC:可收集的濒危物种的数量;FF:道路环绕的森林斑块数量(森林破碎化)。

3.1 参数解释及计算方法

DF,XF,FF和ZQ的数据是从Landsat8影像中提取和计算的。G和SC是通过实地考察和查阅资料来估算的。YS的值等于G和SC的总和。隧道,池塘,水稻田和裸露的岩石不被视为人为的不透水表面,通过将每种类型道路的长度乘以相应的宽度来计算每个区域的道路的不透水表面,即IP值。

3.2 计算人类活动的影响(表1)

3.3 kI的计算

kI给出了人类对景观退化的累积影响,其中k表示每种活动的强度系数。对于轻度,中度,重度和非常严重的活动,分别使用预定的加权方案2,4,6和8分配活动强度(k)。

为了对每次影响进行排名,应计算中位数以描绘每次影响的规模。在这方面,计算三个中值以将数据分成四段。首先,使用每个区域中每项活动的最小值和最大值确定整个数据范围的中位数。然后确定下半部中位数(定义为最小和全范围中位数之间的中位数)和上半部中位数(定义为整个范围中位数和最大值之间的中位数)。最后,将每个区域的累积景观退化活动量与四段范围进行比较,并确定每个活动对6个区域中每个区域的影响强度(见表2)。

4 自然栖息地脆弱性(V)

根据生态系统最重要的变量权重,栖息地的脆弱性可分别为1,2或3,分别为非常脆弱、脆弱和半脆弱。“半脆弱”的分类适用于受人类影响较小的区域(例如,城市化可能性较小的陡坡)。在这方面,栖息地的脆弱性是根据栖息地的坡度,海拔高度,坡向,土壤以及植被密度来计算的。

坡度分为0-8°、8-24°和24-90°三组。高程范围约1590米,随后被分为三个等高群,0-530米、530-1060米和1060-1590米。坡向分为东南、南、西南;西、西北;北,东北,东三组。土壤被分为了棕壤、褐土和潮土三种[3]。最后,对于植被覆盖,使用了由0到255个灰度色度组成的卫星图像,分为0-85,85-170,170-225三组。

大量研究表明,植被光谱反射率的值与测量时的总植物量有关。这些值被分配给被提取的像素,并为每个研究单元划分为三个漏洞组。最后,在每个研究单元和每个地形特征中,使用Microsoft Excel进行加权平均法来估计自然栖息地的脆弱性。必须承认,这种方法忽略了参数的缺失。

5 结果

本文介绍的景观退化模型采用了农村景观规划的两个基本参数:人类景观退化活动(S kI)和自然栖息地的脆弱性(V)。这些参数通过实地考察和查阅大量文献获得并经相应软件处理所得,见表3,如方法部分所述。

为决策者提供一套量化指标来判断受影响的区域(作为关键区域或非关键区域),将每个区域的景观退化模型名义图表分类为类别和标准。这种分类是使用Jongman(2002)描述的聚类概念完成的。“集群”一词表示一类数据,无论其选择的边界有多么随意。在景观退化模型方法中使用这种聚类背后的核心思想是,由此产生的分类将为决策者提供两条信息:受影响区域所属的类别以及该类别中的程度。这种在一个类中显示受影响区域大小的必要性是在此累积效应评价过程中采用聚类概念的唯一原因。表4列出了LD的分类,由于规模的重要性,景观的结构属性可以定义为从地方到全球的尺度。因此,为了揭示规模如何影响景观退化模型的结果,将6个区域合并为3个区域类别,简单来说就是将泰山区、岱岳区划为区域A,将肥城市、东平县划为区域B,将宁阳县、新泰市划为区域C,最后,重新计算了三个较大的研究单位的LD,见表5。

6 讨论

在本文中,景观退化模型将景观退化的状态传达到更高的景观规划尺度(从项目层面到更具战略性的层面)。景观退化模型的应用及其对景观区室降解系数的进一步分类,这将增加和改善我国环境影响评价规模及其数量性质,使我国能够进行更可靠的战略性效果评估。因为景观退化模型不仅是关注项目,而是考虑人类退化活动对景观层面的影响。景观水平是决策者部署政策和计划的水平,特别是,当计算LD时,预见到景观水平的累积效应评估的约束。在环境影响评估过程中纳入景观退化的问题是在我国各级组织和政府之间建立景观层面对话的基本要素之一。应当鼓励我国的管理者和政府官员重视自然环境和乡村景观的各个层面。这几个指数的汇编代表了景观退化模型的强度,因为研究区域内人类的LD值和降解活动是直接相关的。

退化模型的弱点,一般是环境影响评估的弱点,是几个影响变量的汇编,每个影响变量都有不同的排序强度系统。尽管尝试将信息结合起来为环境影响评价提供最终得分通常是合适的,但这些技术经常被批评为包含任意或隐藏的价值判断。例如,东平县的森林破碎(FF)强度评估为I4,而砍伐森林评估为I1。如果不了解哪些数据有用或无意义或哪些模型适用或不适当,我们将无法采取行动。价值判断遍及人类活动的各个方面,环境影响评估也不例外。使用聚类概念描绘各种影响因子是非常有用的;但是,如果没有此程序,则无法将LD数据转换为类别和标准,并将景观退化模型结果显示在决策支持表中。分配用于描述景观退化模型中类别和标准的任意阈值在与专注于能源和污染领域的高度专业化的环境影响评价方法形成鲜明对比。与能源和污染项目的环境影响评估相比,景观退化模型的另一个弱点在于景观退化评价价值的绝对和相对性质。例如,农村退化景观中的采石场实践可能意味着该区域的成功,或者可能为各项基础建设节省资金。因此,无论是否合适,景观退化评估应支持环境或景观规划[4]。

根据地形特征(V)和影响程度对各区域的脆弱性进行评估,并根据目前对每个因素的最大评估量对生境的脆弱性进行优先排序。因此,为使环评过程具有生态学意义,利用地形地貌景观特征(坡度、海拔、地形、土石特征、植被密度等)評价地形特征(V)。由于已有大量的GIS数据,该模型可用于全国的景观退化现状评估和支持景观规划。为了在世界范围内使用该模型,必须根据不同区域和不同的人类活动修改人类景观退化活动清单。

景观退化模型的优势是它能够累积量化受影响的景观。这些景观格局的量化可以帮助确定工作单位的优先级,从最低程度到最高程度的景观脆弱性或退化。虽然新的方法更具有物质性,但研究的规模也可能影响对结果的解释,类似于任何其他环境影响评估。例如,在编制新区域后,泰山区被认为几乎不受干扰,仍然倾向于需要进一步康复。如果濒危物种位于正在考虑进行城市化的区域(或附近)[5],则可以使用LD数据建议进一步保护或改变发展计划。似乎没有完美的规模选择,因为不同类型的行为者都有不同的偏好,并且对每种尺度选择使用不同的论据。因此,景观退化模型的另一个优势是关于人类压力对景观的详细信息的适用性,这个详细的评估对缺乏定量分析的环境影响评估中的一般科学严谨性做了补充。景观退化模型将在从环境影响评价演变为可持续性评估的范式中发挥重要作用,可以建议评估提案的经济,环境和社会影响的综合或全部成本[6]。

7 结论

景观退化模型涵盖更广泛的评估范围,在任何层面上,环境影响评价都采用比战略层面更广泛的管理措施,这些措施不仅包括项目层面的措施,还包括位置(景观)措施。景观退化模型可以将详细信息从站点级别转移到更高级别进行决策。景观退化模型通过各区域的优先次序为景观提供了一个量化框架,其中农村景观比其他景观更容易暴露,因此需要进行景观恢复。从积极的方面来说,景观退化模型在政策制定层面的有效性比那些与具体项目决策更为深远。用于支持景观退化模型的两个因素是人类景观退化活动和自然栖息地脆弱性,因此,他能够在LD中提取和量化多维自然环境数据和人类影响活动数据。这里提出的模型可以通过对当地居民进行问卷调查来补充,以核实居民对景观退化影响的容忍度,可以用来更准确地描绘影响的大小。

参考文献:

[1]Azari Dehkordi, F. & Nakagoshi, N.(2003) Rehabilitation of Shibateranthis pinnatifida Maxim., a GIS approach, Hikobia, 14, pp.9-14.

[2]郭春利,陈凯,王忠.泰安市水土保持生态环境建设实践与探索[J].水土保持研究,2003,10(4).

[3]孙希华.基于 GIS 的济南市土壤侵蚀潜在危险度评价研究[J].水土保持学报,2003,17(6):47-50.

[4]马克平.试论生物多样性的概念[J].生物多样性,1993,1(1):20-22. MA Keping. Discuss the Concept of Biodiversity. Chinese Biodiversity[J]. 1993, 1(1): 20-22.

[5]房用,孟振农,朱宪珍.山东森林植物资源及应用[M].北京:中国国际广播出版社,2006:491-495.

[6]吴风华,楊久东,李小光,等.3S 技术在耕地保护中的应用研究[J].国土资源情报,2005,2(1):47-50.

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