近年来, 针对我国城市化进程中水资源匮乏、内涝灾害、径流污染等日益频发的水生态问题, 在国外各类雨洪管理体系的影响下^[1], “海绵城市”理念应运而生^[2], 力求探索能够适应环境变化与自然灾害的城市建设策略。然而国内以适应性景观为基础的“海绵城市”, 在探析与实践中过于注重对于具体措施与技术的引入, 对本质的雨洪生态过程缺乏宏观性、整体性的探究。黄硕和郭青海^[3]在综述城市水环境效益时, 也明确提出生态过程与洪涝的关系鲜少受到重视。基于此, 引入将生态过程与景观空间格局相结合的“源-汇”景观理论, 探究在具有动态性的雨洪过程中, 不同景观用地类型是如何随不同降雨时间在“源”“汇”之间进行转换的？本文以北运河流域为例, 找寻北京城区洪涝的内因, 为城市洪涝灾害的防治规划提供指导意义。

“源-汇”景观理论是景观生态学中的一项基本理论, “源”景观是指能促进生态过程发展的景观单元, “汇”景观是那些能阻止延缓生态过程发展的景观单元^[4]。目前该理论在大尺度下的生物多样性保护、城市热岛效应、土壤侵蚀、农业污染等非点源污染控制等领域应用前景广阔^[5-11], 其中常有研究将雨洪径流过程作为非点源污染的载体, 但具有典型“源-汇”特征的洪涝过程本身尚未与“源-汇”景观理论相结合。此外在“源”“汇”景观的判别方法上, 很多研究中“源”景观与“汇”景观大多凭借主观经验而定义, 直接将景观用地类型简单划分为“源”与“汇”两类, 从而进行后续研究与测算, 例如景观格局指数的定量判定^[12-14]。初始“源-汇”景观的判别对后续结果有巨大影响, 却少有学者从环境空间的异质性角度研究“源-汇”景观的特性^[15]。但已有学者开始日趋强调动态性与相对性特征^[16-17], 这也正是雨洪过程所急需的。

对于雨洪过程的相关研究, 已有学者开始从概念上强调水系统所具备的变化性与不确定性^[18-20]。国外多集中于洪水弹性评价上, 建立多项指标的评价体系^[21-23], 但此种方法强调的是景观单元因子叠加的垂直过程, 忽视了对景观水平过程的分析。因此, 本文借助能够实现生态过程模拟的最小累计阻力模型能够将大尺度空间下的主要环境因子与降雨的径流过程进行结合, 以此探究雨洪过程及不同用地类型“源-汇”景观随着时间与空间的动态演变过程。

1 研究区域概况

北运河是流经北京及天津东郊的一条河流, 为京杭大运河的北段^[24]。其源于北京市昌平区及海淀区一带, 后向南流入通州区, 流经河北, 在天津市汇入海河。北运河对北京城市防洪除涝安全具有重要地位, 北京市城区涝水通过通惠河、凉水河、清河和坝河等城区排涝河道汇入北运河下泄^[25], 北运河流域是京城五大流域中至关重要的一部分, 其覆盖北京东西城、朝阳、海淀、昌平范围及顺义、通州、大兴、丰台、石景山等局部范围, 核心城市建设多集中于此区域内, 为更好地分析城区范围内洪涝问题, 选取其作为模拟与探究对象。

2 研究方法 2.1 “源”景观与“汇”景观

根据源汇理论可知, 在雨洪过程中, “源”景观是促进径流过程的景观单元, “汇”景观是阻碍径流过程的景观单元。常规认知中, 通常是将居住用地、公建用地、道路用地、工业与设施用地等建设用地划分为“源”景观, 城市绿地、林用地、农用地、荒地等非建设用地划分为“汇”景观, 在本文中则力求通过外部的环境景观因子综合考量, 以反应各景观单元的异质性(表 1), 则可进一步确定促进与阻碍雨洪过程的环境景观因子, 求得雨洪径流动力与地表景观阻力的值。为反应雨洪过程中“源-汇”景观时空间的动态转化, 有以下定义：如果北运河流域内的某一景观单元在某一时刻(某一降雨条件下)雨洪径流动力值＞地表景观阻力值, 即“源”值＞“汇”值, 这一景观单元在这一时刻定义为“源”景观；如果流域内的某一点在某一时刻(某一降雨强度下)雨洪径流动力值＜地表景观阻力值, 即“源”值＜“汇”值, 这一点在这一时刻则定义为“汇”景观。

2.2 数据来源与预处理

本次研究所需的数据类型包括：①地形：北京DEM数据, 来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)的GDEMV2 30 m分辨率数字高程数据产品, 同时生成坡度slope数据；②土壤：来源于北京市国土局。③植被：北运河流域范围内近十五年来的遥感影像图片, 来源于地理空间数据云的Landsat 7/Landsat 8卫星数字产品, 利用遥感图像处理软件进行解译, 得到NDVI值。④气象：多年平均降雨量分布量矢量数据来源于北京市国土局；⑤土地利用：来源于北京市城市规划设计研究院的2014年数据, 将土地利用类型划分为居住用地、公建用地、道路用地、工业与设施用地、城市绿地、林用地、农用地、荒地八大类, 用以后续验证与比对工作。

2.3 基于最小累积阻力模型的“源-汇”景观空间演变 2.3.1 最小累积阻力模型

最小累积阻力模型(minimal cumulative resistance, MCR)是耗费距离模型的衍生应用, 最初用来反映物种从源到目的地运动过程中所需耗费的最小代价^[26], 后被广泛应用于生态领域, 如物种保护、生态空间识别、景观格局分析等^[27-29]。该模型考虑源、空间距离和阻力基面3方面因素, 一般数学表达式为

(1)

式中, MCR为最小累积阻力值, D_ij表示物种从源j到景观单元i的空间距离；R_i表示景观单元i对运动过程的阻力系数；min表示被评价的景观斑块对于不同的源取累积阻力最小值；f函数是未知的, 表示最小累积阻力与生态过程的正相关关系。该模型可通过ArcGIS软件中的成本距离模块实现。

最小累计阻力模型虽起源于物种扩散过程的研究, 但并不局限于特定具体的生态过程^[30]。对于北运河流域在降雨条件下发生的雨洪径流过程, 在景观层面上可看作是由降雨最初到达地面时所产生的初始径流“源”迁移并扩张到全流域范围最终至北运河所需克服景观阻力做功的过程。同时, 也可看作是雨洪径流动力与地表景观阻力相博弈的过程。雨洪径流过程将受到促进与阻碍径流过程的各景观因子作用, 由此所形成的阻力面可反映雨水径流的水平空间运动趋势。

2.3.2 提取初始径流

径流是在降雨之后, 经过土壤下渗、植物截留、大气蒸发等物理过程后, 流经流域地面形成的水流。因此, 在雨洪过程中, 最初产生径流的“源”即应是最初到达地面的降雨, 且物理过程中损耗最小的部分, 即初始“源”存在于降雨量大、高程高、植被覆盖少、土壤下渗率低的地区。鉴于此, 本文利用ArcGIS软件中的相关工具, 对北运河流域内所有景观单元的降雨、高程、植被、土壤等四项因子的栅格离散值进行1、3、5、7、9五个等级的划分赋值, 构建地理因子叠加的垂直过程(表 2), 得到容易成为初始径流的空间数值分布图, 依据分类的最大值提取初始径流作为源数据, 使其占比低于所有土地类型径流系数的最小值(0.1—0.2)即可。

2.3.3 径流过程的景观因子指标选取

北运河流域的雨水径流过程中, 影响其过程的环境景观因素复杂多样, 主要包括地形地貌、土壤、植被、气象、水文等多方面, 它们通过其大小不同的作用力影响着雨洪径流过程。本文在相关文献的参考下, 依据对径流过程的影响程度, 选取了6个关键的景观因子指标, 分别为相对高程、坡度、降雨侵蚀力、植被覆盖度、地表粗糙度、土壤抗蚀性。各因子指标及说明见表 3。

其中, 降雨侵蚀力、相对高程、坡度对径流过程有促进作用, 即为景观阻力面构建中的负向因子, 也可用以衡量雨洪径流动力；相反, 植被覆盖度、地表粗糙度、土壤抗蚀性则会延缓径流过程, 为景观阻力面的正向因子, 用以衡量地表景观阻力, 当促进作用大于阻碍作用时, 即“源”作用明显, 反之则“汇”作用明显。

2.3.4 不同降雨时间条件下的景观阻力面及“源-汇”景观空间演变

依据对雨洪径流过程的作用方向, 将上述各因子的栅格离散值进行统计学上的线性归一化, 然后同时赋予各因子的阻力系数。阻力系数值的设定是相对的, 只要能够相对地反映不同阻力因子间的差异性就可以用来进行成本距离的计算^[35-36]。本文设定1为最小阻力系数, 100为最大阻力系数, 构建景观因子阻力评分表, 具体系数结合具体因子的变化规律而设定, 见表 4。同时利用专家打分法赋予上述各因子的不同权重, 借助最小累积阻力模型分别进行正向因子与负向因子的空间叠加, 以此得到综合影响北运河流域径流过程的景观阻力面, 并通过成本距离工具可获得流域范围内代表雨洪径流动力的“源”值空间分布MCR_源与代表地表景观阻力的“汇”值空间分布MCR_汇, 将两者进行差值运算, MCR_源-MCR_汇＞0的景观单元, 则为“源”景观；MCR_源-MCR_汇＜0的景观单元, 则为“汇”景观, 由此可判别空间上的“源-汇”景观变化。

在上述过程中, 相对高程、坡度、地表粗糙度、植被覆盖度、土壤抗蚀性均为恒定值或平均值, 只有降雨侵蚀力会随着不同降雨时间降雨量估算值的变化而变化。因此, 计算不同降雨时间下的降雨侵蚀力带入模型中, 即可得到“源-汇”景观空间演变与降雨时间的关系。本文中选取降雨重现期P=2、5、10、20、50、100的6种不同降雨强度, 用以探讨“源-汇”景观的动态性及演变趋势。

2.4 与现有土地利用图及城市洪涝积水点分布图叠加分析

为解决城市洪涝问题, 本文重点在于研究“源”景观的变化趋势, 即在某一降雨强度下易发生径流与洪涝灾害的景观单元。在得到不同降雨重现期的“源-汇”景观分布图后, 从“源”景观单元中提取现有土地利用的各用地类型, 从而对各景观类型的“源”景观占比进行分析。同时, 可将“源”景观单元与网络上的北京暴雨积水点分布图加以叠加, 用以验证数据及模拟结果的正确性。

3 结果与分析 3.1 初始径流分布

依据ArcGIS中地理因子叠加的垂直过程分析与栅格直方图的分类, 得到最大值分类中作为初始径流的景观单元, 数值约占总数的1%。得到初始径流的空间分布如图 1, 其中白色区域为初始径流, 即北运河流域中, 最先形成径流的区域集中于北侧的蟒山山地以及北五环西北侧的百望山及阳台山山地, 均属于降雨量大且山体海拔较高的地带。根据地理形势可以判断, 北运河流域中雨水径流几乎是由北向南, 由西向东的过程。其中, 百望山与阳台山山地离北五环城区距离较近, 向城区扩散径流的风险更大, 且因植被与土壤性质等自然因素, 无法及时截留与下渗, 易成为山体径流的源头, 造成北京城区内涝加重。

3.2 雨洪“源-汇”景观时间演变探究 3.2.1 不同降雨时间下各景观用地类型“源”景观比例动态变化

根据模拟及表 5统计的“源”景观动态变化可知, 所有景观类型“源”景观的比例, 均随着降雨重现期的增加而增大：城市绿地用地由0.21%升至52.19%, 在P=20的时候, 有20%以上的绿地是会产生径流的“源”景观；荒地由0.58%升至52.72%；林用地则由2.8%升至88.37%, 在5年一遇的重现期中即上升至10%, 之后随降雨强度变大而出现陡增趋势, P=10时达到50%；居住用地由1.28%增至60.56%；公建用地由2.55%增至75.30%, 为所有建设用地中涨幅最大；农用地涨幅较缓, 由0.14%涨至24.49%, P≤10以前, “源”景观占比不及3%；道路用地由1.13%升至67.49%；可以判断, 绿地用地、居住用地、建筑用地等景观类型在重现期小于5年的情况下, 自身消纳雨水的功能良好, 基本不超过5%。

依据图 2所示, 在重现期在5年一遇一下时, “源”转化率不高。超过5年以后, “源-汇”景观转化趋势明显升高, 由3.79%上升到17.67%, 重现期P=20时, 升至35.7%。在50年一遇的降雨强度时, 二者几乎达到相同比例, 当100一年一遇的暴雨强度下, 易形成洪涝的景观单元数量超过消纳雨水的景观单元。

3.2.2 不同降雨时间下各景观用地类型“源-汇”景观演变原因探究

由图 3可以更加直观清晰判断各景观类型之间“源”景观比例的比较, 以及强降雨强度下各景观类型之间的变化趋势。当降雨重现期P=2或P=5时, 除林地小幅增多外, 各景观类型的“源”景观增加不大, 同时随着降雨强度增强, 林用地逐渐大幅拉开与其他用地的“源”景观比例, 林地在北运河流域内几乎分布于丘陵地区, 基本可以判断：降雨强度越强的情况下, 山体径流越强烈, 尤其针对北方地区的乔灌木植被类型, 植被覆盖的截留作用难以减缓径流过程。重现期P＞5时, 公建用地成为“源”景观占比第二的景观类型, 是由于商业、行政办公等公建用地中常有体量大、密度高的建筑群, 不利于径流的消解；道路用地则为占比第三多的“源”景观, 道路的植被覆盖度低, 因此北京城市路面需要合理的排水系统消纳与收集。居住用地及工业与设施用地则占比相当, 比其他建设用地略低, 这是由于居住用地中所要求的绿化率指标, 使得小区绿地起到一定的阻碍径流作用, 而工业及设施用地建筑占地密度相对较小。建设用地的变化趋势比较类似, P≤10的降雨条件下, 有小幅度的“汇”景观转化为“源”景观, 随着降雨强度的增大, “源”景观比例上升变快, 至50年一遇或100年一遇的降雨强度下保持缓升状态。城市绿地的“源”景观占比较低, 但其变化幅度与工业用地相比, 也几乎有同趋势的上涨, 因此绿地在强降雨条件下的消纳雨水能力有待进一步的观察与实验, 荒地则因杂草截留作用较大与绿地变化相差无几。相反总体而言, 农用地则成为暴雨强度下消解能力最强的景观类型, 得益于西北侧与靠近北运河周边南侧农田的合理布局。

3.3 雨洪“源-汇”景观空间演变探究

对比图 4中北运河流域不同降雨条件下的“源-汇”景观空间分布, 小降雨强度下, 重现期P=2时, “源”景观几乎仍集中于初始径流的地域。P=5时, 北侧的林地“源”景观小幅度增多, 且西五环西侧的石景山区开始出现“源”景观, 此处在多次北京暴雨中有严重积水；当降雨强度较强时, “源”景观明显增多：P=10时, 流域西侧与北侧的林用地均成为“源”景观单元, 同时中心城区由西向东蔓延至二环以内, 随后当P=20时, 北四环西北侧的西二旗及回龙观附近有明显的“源”景观出现, 而南边也开始有从二环蔓延至南三环与南四环的趋势；P=50和P=100的暴雨强度下, “源”景观扩张幅度逐渐减弱, 差别已不太明显, 但在50年一遇的降雨强度下, 四环以内基本都成为“源”景观, 且在北京城东西轴线上, 由西向东全部扩散开来, 而四五环之间的南侧与西北角则有可以汇聚积水的“汇”景观单元, 得益于五环周边曾为阻止城市扩张所建设的楔形绿地, 其能消纳部分雨水。中心城区五环外以北的“源”景观较南边更多, 且更为分散, 这是由于海淀区人口密集, 城市扩张趋势更明显, 五环外以南目前仍几乎是少有人活动的农用地。但从北侧大量的“源”景观(几乎为居住用地与设施用地)看来, 功能配置不合理的城市建设也是不可取的。观察其随降雨强度变化的动态过程, 发现径流过程大体上以由西向东、由北向南的趋势扩散, 且多为山体径流。

3.4 模拟格局与现有暴雨积水点验证

在北京2012年“7·21”暴雨、2014年“7·16”暴雨中, 比对多张中心城区暴雨积水点的分布图, 得到以下与模拟过程相一致的验证：①均体现出了城区内涝积水点西多东少、北多南少的特征；②易在暴雨期产生严重积水的地方也基本为最初的“源”景观分布, 如五环西侧的石景山区及五环北侧的西二旗及回龙观片区；②京城东西主轴线上常分布着有诸多的积水点, 与“源”景观分布相符；④在周边容易积水的情况下, 南四环至南五环的南侧鲜少有积水。可知四环以外的区域模拟结果基本准确。

同时, 模拟结果也有与实际相差较多的部分, 是由于此模型为自然降雨排水情况下的模拟过程, 没有考虑任何人为干预因素。相差最大的区域为二环以内：模拟中, 在中强度降雨条件下, 二环以内几乎全部为“源”景观, 但在暴雨积水分布图中鲜少有积水点, 可看出老城区的排水与防洪系统布局规划良好, 可成为之后深入探寻洪涝解决办法时的有利参考。

4 结论与讨论

本文创造性地将“源-汇”景观理论用于雨洪径流过程中, 利用最小累积阻力模型模拟北运河流域中不同降雨时间下的“源-汇”景观空间演变, 为探寻城市洪涝过程的“源-汇”景观动态变化提供了一种定量化的分析方法与识别模式。现有结论如下：

1) 北运河流域中, 作为初始“源”且最先形成径流的区域集中于蟒山山地以及百望山及阳台山山地, 均属于降雨量大且山体海拔较高的地带, 且因植被与土壤性质等自然因素, 无法及时截留与下渗, 易成为山体径流的源头, 造成北京城区内涝加重。

2) 北运河流域中, 大部分景观类型在小于5年一遇的降雨强度下, 有良好的消纳能力, 当降雨强度大于5年一遇时, 径流明显增多, 重点地区需要重点防患。林用地是“源”景观占比最高的景观类型, 降雨强度强的情况下, 植被覆盖的截留作用难以减缓径流过程, 应加强林地周边防护；北京城市路面也需要合理的排水系统干预；绿地在强降雨条件下的消纳雨水能力有待进一步的观察与实验；合理布局的农用地则成为暴雨强度下消解能力最强的景观类型。自然排水条件下, 产生径流的景观类型难易程度排序为：林地＞道路＞公共建筑用地＞工业及设施用地＞居住用地＞荒地＞绿地＞农田；

3) 北京城区内涝积水点体现出西多东少、北多南少的特征, 径流过程随降雨强度的增大, 以由西向东、由北向南的趋势扩散。自然排水条件下的模拟结果经验证, 以目前实际中的暴雨积水点的吻合度较高。

依据现有的结果与结论, 北京城内洪涝灾害的成因不仅仅源于降雨强度大, 有很大的成分可能来源于北运河流域北侧与西侧的山体径流, 是否能够通过更多合理的手段与对策解决高山林地的径流问题, 以及加强内涝严重地方的排水与蓄水问题, 将是后续亟需展开研究的课题。

另外要强调的是, 本文存在一定的局限性：一方面, 本次雨洪过程模拟完全基于自然排水条件下, 对于城区核心范围内的洪涝变化过程几乎不可实现, 从而影响了量化数据的准确性。城市中雨水汇集排放会有明确的汇水分区, 在后续研究中, 应当结合城市管网数据以及SWMM工具, 将城市排水系统纳入模拟的一部分, 能使得实验结果更真实有效, 并进一步结合汇水分区来探讨不同区域的雨洪特征；另一方面, 对于构建景观阻力面时, 环境因子的选择以及专家打分法赋值富有一定的主观性, 各因子间存在不同的权重影响, 从而影响到阻力赋值, 并对最终的格局状态产生影响^[37], 因此在后续研究中因对因子的选择、赋值的权重等所产生的“源-汇”景观格局影响进行延伸拓展分析。