湖泊科学   2021, Vol. 33 Issue (6): 1832-1843.  DOI: 10.18307/2021.0617.
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研究论文——水文与水资源保护

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蒋先逞豪, 李瑞利, 杜杰, 江鎞倩, 石聪, 毛鹏, 邱国玉, 沈小雪, “8.8”大地震后九寨沟世界遗产地湖泊淤积与沼泽化现状评价. 湖泊科学, 2021, 33(6): 1832-1843. DOI: 10.18307/2021.0617.
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Jiang Xianchenghao, Li Ruili, Du Jie, Jiang Biqian, Shi Cong, Mao Peng, Qiu Guoyu, Shen Xiaoxue. Assessment of the current situation of lake siltation and swamping in the Jiuzhaigou World Natural Heritage Site after the earthquake. Journal of Lake Sciences, 2021, 33(6): 1832-1843. DOI: 10.18307/2021.0617.
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基金项目

“九寨沟世界自然遗产地植被演替与景观生态环境保护”项目(5132202020000046)资助

通信作者

沈小雪, E-mail: shenxiaoxue@pku.edu.cn

文章历史

2021-01-11 收稿
2021-04-12 收修改稿

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“8.8”大地震后九寨沟世界遗产地湖泊淤积与沼泽化现状评价
蒋先逞豪1 , 李瑞利1 , 杜杰2 , 江鎞倩1 , 石聪1 , 毛鹏1 , 邱国玉1 , 沈小雪1     
(1: 北京大学深圳研究生院环境与能源学院, 深圳 518055)
(2: 九寨沟管理局, 九寨沟 623402)
摘要:地震及其伴生地貌过程破坏山体植被和土壤,产生的松散物源进入湖泊可能会带来泥沙淤积与沼泽化的风险.为探明九寨沟"8.8"大地震后湖泊淤积与沼泽化现状,以及松散物源的影响,本研究选取九寨沟景区内4个淤积与沼泽化程度不同的湖泊,进行了实地勘查,采用植被指标为主、促淤效应为辅的沼泽化综合评价方法进行现状评价;同时,结合无人机获取的湖泊周边环境和受灾程度信息,探讨了地震后伴生地貌过程及产物对九寨沟湖泊淤积与沼泽化的影响.结果表明:(1)四个湖泊的沼泽化发展模式均是由岸边向湖心推进.(2)各湖淤积与沼泽化程度空间分布特征存在差异,按发展程度从高到低依次表现为:五花海沼泽化程度最高,西北侧处于沼泽化后期(沼泽化指标值为[3, 4]);镜海次之,局部处于沼泽化盛期(沼泽化指标值为[1.5,3]);犀牛海再次,仅出入水口处于沼泽化前期(沼泽化指标值为[1.5,2.5]);箭竹海最低,整体处于沼泽化前期(沼泽化指标值为[0,1.5]).(3)松散物源输入造成湖岸淤积程度增加、促进水生植被扩张,是造成九寨沟湖泊淤积和沼泽化发展的重要原因.管理者需重点关注小微湖泊、出入水口、受灾点的沼泽化发展情况.
关键词湖泊    淤积    沼泽化    九寨沟    松散物源    “8.8”大地震    
Assessment of the current situation of lake siltation and swamping in the Jiuzhaigou World Natural Heritage Site after the earthquake
Jiang Xianchenghao1 , Li Ruili1 , Du Jie2 , Jiang Biqian1 , Shi Cong1 , Mao Peng1 , Qiu Guoyu1 , Shen Xiaoxue1     
(1: School of Environment and Energy, Peking University Shenzhen Graduate School, Shenzhen 518055, P. R. China)
(2: Jiuzhaigou Administration Bureau, Jiuzhaigou 623402, P. R. China)
Abstract: The earthquake and its associated geomorphic processes destroy mountain vegetation and soil. The loose material may bring the risk of siltation and swamping after entering the lake. To investigate the current situation of lake siltation and swamping in Jiuzhaigou after the earthquake as well as the impact of the loose materials, this study selected four lakes in Jiuzhaigou scenic area with different siltation and swamping and then conducted the field surveys. The comprehensive evaluation method of swamping was adopted to evaluate the current situation utilizing vegetation indicators as the main principle and siltation promotion effect as the subsidiary principle. Meanwhile, the unmanned aerial vehicle was used to acquire the information of the surrounding environment as well as the damage degree of the lake and the impact of loose material from seismic damage on the siltation and swamping of Jiuzhaigou lakes were further discussed. The results show that: (1) The swamping development model of the four lakes all evolved from the shore to the center of the lake. (2) The spatial distribution characteristics of siltation and swamping degree of various lakes are different, and the degree of development from high to low is shown as follows: Lake Colorful has the highest swamping degree with the northwest side being in the late stage of swamping (index value[3, 4]). Lake Mirror ranks the second with part of it having a high level of swamping (index value[1.5, 3]). The next is Lake Rhino with only the inlet and outlet of the lake being in the early stage of swamping (index value[1.5, 2.5]). Last is the Lake Arrow Bamboo with an overall swamping degree being in the early stage (index value[0, 1.5]). (3) The large amount of loose material caused by seismic damage increases the siltation of the lakeshore and promotes the expansion of aquatic vegetation, which is the main reason for the development of siltation and swamping of Jiuzhaigou lakes. Managers in charge should focus on the development of swamping on small lakes, inlets, outlets, and disaster-stricken spots.
Keywords: Lake    sediment deposition    swamping    Jiuzhaigou    loose material    earthquake on August 8th    

湖泊湿地是世界上最常见的生态系统之一,提供众多生态服务,包括作为饮用或灌溉水源、景观休闲、控制洪水、调节气候等功能[1]. 近年来,由于人类对于水资源的不合理利用以及环境的严重破坏,我国湖泊湿地面临一系列严峻的生态问题[2]. 其中,湖泊淤积与沼泽化的风险受到重视,表现为泥沙淤积抬高湖床为植物提供适宜生长空间[3-4],大量水生植物生长和堆积加速湖泊沼泽化进程[5],同时植物残体的堆积进一步抬高湖底,植物最终覆盖湖面导致湖泊衰亡[6-8].

九寨沟国家自然保护区有百余个高山湖泊[9],凭借绝美的景色,在2015年吸引了高达500万人次的游客[10]. 在有限区域内大量的游客加重了当地的环境压力,如水体藻类、营养物质和湖泊沉积物的增加等[11]. 同时,频发的地质灾害对湖泊的退化也有重要影响. 地震及其引发的次生灾害(崩塌、滑坡、泥石流等)严重破坏了山体的植被和土壤,产生大量的松散堆积物[12];在重力和降雨的影响下,这些松散物源入湖将使湖泊面临严重的淤积与沼泽化风险[13-15]. 在旅游活动频繁和自然灾害多发的双重影响下,九寨沟湖泊的淤积与沼泽化问题将日益严重. 2017年8月8日九寨沟的里氏7.0级大地震及其后伴生地貌过程与产物对九寨沟湖泊产生了明显影响. 在此背景下,对九寨沟湖泊淤积与沼泽化现状的评价对景区震后恢复效果与后续管理工作具有重要指导作用.

在湖泊沼泽化风险的定量评价方面,吴庆龙等[16]提出“植被为主、促淤效应为辅”的原则,对东太湖沼泽化进行了定量描述. 兰书斌等[6]在南四湖、于淑玲等[7]在小兴凯湖都直接沿用该方法,朱金格等[17]基于此原则将生物量引入植被指标中,而金红华[18]对东太湖的评价中还考虑了水质指标,这些研究为不同湖泊沼泽化的评价与防治工作提供了参考. 对处于震后九寨沟湖泊淤积与沼泽化的现状评价和成因分析,将为进一步的减於缓沼措施提供科学依据. 因此,本研究于2020年6月选择九寨沟核心景区不同淤积与沼泽化程度的4个湖泊为研究对象,采取植被指标和淤积指标结合的原则评价湖泊淤积与沼泽化现状,并结合湖泊周围自然环境、受灾情况的无人机图像,分析伴生地貌过程及产物对湖泊淤积与沼泽化的影响,进而探讨有效的减淤缓沼对策.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

九寨沟国家自然保护区(32°53′~33°20′N,103°46′~104°05′E) 位于四川省阿坝藏族羌族自治州九寨沟县的西南部,青藏高原东北向四川盆地开始过渡的边缘地带. 作为长江嘉陵江源头的支流,自然保护区位于白水河流域的西部,核心区域面积为720 km2. 九寨沟地貌为高山峡谷区,地势南高北低,海拔1996~4764 m[19]. 九寨沟属于上游流域,降水是唯一水源. 根据诺日朗保护站(海拔2380 m)的记录,年平均降水量为646 mm. 景区内年均气温为7.3℃,最热月(7月)和最冷月(1月)平均气温分别为16.8和-3.7℃[20]. 当地代表性土壤为半湿润、半干旱暖温带基带山地淋溶褐土,随海拔增加还分布着山地棕壤和山地暗棕壤等[21]. 主要的土地利用类型为林地和草地,主要植物群落分布在温带和寒带,亚热带植物较少[22]. 湖滨水生植物丰富,主要包括芦苇(Phragmites communis)、华北剪股颖(Agrostis clavata)、香蒲(Typha orientalis)和灯心草(Juncus effuses)等[23].

1.2 样点设置

湖泊是九寨沟谷底的主要地貌类型,是以原有谷底的构造、流水和喀斯特地貌为基础[24],由气候、水动力条件、水化学特征、生物等因素共同促使石灰华沉积、堰塞河道而形成的[25-26]. 因此,湖泊选择和样点设置过程中组织了专家野外现场确认,选取了4个不同淤积与沼泽化程度的湖泊作为研究对象,包括五花海、镜海、犀牛海和箭竹海(图 1表 1). 样点设置综合考虑野外可达性和湖泊特征,间距多为100~200 m,具体为:五花海面积最小、湖泊周边可达性强、存在明显地灾物源输入、异质性强,样点数为16个;镜海和犀牛海面积大,湖边可达性弱,样点间距有微调,样点数分别为16和13个;箭竹海西侧大部分区域由于山体滑坡无法通行,样点数有限,为8个. 于2020年6月完成了对每个湖泊的淤泥深度,植被种类及其生长密度的现场测定,同时记录GPS数据;2020年7月完成了无人机影像处理、淤积与沼泽化评价和空间插值.

图 1 研究区位置 Fig.1 Location of the study area
表 1 九寨沟研究区内湖泊基本参数* Tab. 1 Basic parameters of the lakes in Jiuzhaigou study area
1.3 无人机影像获取与处理

利用大疆精灵4 Pro四轴旋翼专业级无人机采集九寨沟无人机可见光图像. 同时,为增加后期摄影测量建模的精度和可靠性,基于DJI GS Pro软件(大疆,V2.0.14) 实现无人机的自动巡航拍摄,飞行高度设定为地面以上20~120 m,相机拍摄的航向重叠度为85 %,旁向重叠度为75 %,拍摄间隔为2 s. 在飞行期间,每次拍照时,无人机的位置信息(经纬度、高度等) 会被记录到照片中,用于后期建模. 其中,五花海、犀牛海和箭竹海用于三维建模的照片数量分别为807、1054、1033张;镜海没有生成三维模型. 基于Context Capture软件(Bentley,V10.15.0.21),对无人机可见光图像进行影像匹配、自动空中三角测量,最后提取出TIFF格式的数字正射影像图.

1.4 淤积与沼泽化评价方法

自从吴庆龙等[16]提出以植被为主、促淤效应为辅的沼泽化程度量化方法后,不少学者沿用该方法或在此基础上适当调整量化指标,并运用到不同湖泊的沼泽化研究中,如南四湖[6]、太湖[17]、乌梁素海[28]等. 该方法是以植被指标和淤积指标为评价指标,两者的加和即为沼泽化综合指数. 其优势在于从湖泊沼泽化演替的客观规律出发,而不考虑湖泊本身的特殊性,在不同湖泊的实证研究效果好. 具体的,不同类型植被的分解速度及其残骸的堆积速度不同,最终表现为湖底淤高程度的差异,因此水生植被的类型、生长密度、淤积指标等均是沼泽化程度的重要参考标准. 此外,本研究湖泊还存在松散物源短时大量输入的现象,淤积指标更需纳入.

淤积指标(Dzzh)通过研究区域的最小淤泥深度h1和最大淤泥深度h2及样点处的淤泥深度h得出:

$ D_{\rm z z h}=\left(h-h_{1}\right) /\left(h_{2}-h_{1}\right) $ (1)

基于不同植被类型,将植被指标(Vzzh)划分为4个级别,Vzzh={0,1,2,3},其中,0代表无大型植物;1、2、3分别代表沉水植物、浮叶植物、挺水植物占优势[16]. 考虑到水生植物生物量直接关系到其残体湖底的堆积量和分解量,朱金格等[17]将生物量作为植被指标的一部分. 同时,挺水植物和浮叶植物生物量高,促淤效应高于沉水植物[29]. 因此,为了更准确地评价水生植被对湖泊淤积与沼泽化的贡献,以及最大程度降低科研活动对自然遗产地的影响,九寨沟湖泊的植被指标按上述分类的标准加权求和:

$ V_{\rm z z h}=P_{1}+2 P_{2}+3 P_{3} $ (2)

式中,P1P2P3分别代表样点处沉水植物、浮叶植物和挺水植物所占比例.

沼泽化程度的综合指标为:

$ S_{\rm z z h}=D_{\rm z z h}+V_{\rm z z h} $ (3)

式中,Szzh=[0, 1]表示湖泊健康,无沼泽化趋势,Szzh=[1, 2]表示湖泊处于沼泽化前期,Szzh=[2, 3]表示湖泊处于沼泽化盛期,Szzh=[3, 4]表示湖泊处于沼泽化后期.

1.5 空间插值分析

各采样点的沼泽化评价在平面上是离散分布的,不便于分析湖泊的整体情况. 而基于“地理学第一定律”的基本假设:空间位置上距离越近的点具有相似特征值的可能性越大,反之则越小[30]. 因此,本研究通过离散数据利用反距离权重插值法得到湖泊淤积与沼泽化程度的空间分布特征图.

1.6 最大似然分类

将不同年份处于6月生长季在中午时段拍摄的图片分别导入到ArcMap软件(Esri, V10.7),基于最大似然分类法将湖泊分为有水生植被覆盖区和无水生植被覆盖区[31]. 分类后通过属性表中分别对应的像素值计算水生植被覆盖率,即水生植被覆盖区的像素值和总像素值之比.

2 结果与讨论 2.1 震后恢复期九寨沟湖泊周边环境特征

旅游活动或自然灾害是影响九寨沟核心景区内湖泊健康状态的主要因素[32]. 尤其是地质灾害影响巨大,泥石流进入湖泊,大量的沉积物可能污染水体,影响美感同时加快湖泊的沼泽化发展[33]. 基于无人机获取震后九寨沟湖泊周围地理环境信息,有助于直观分析伴生地貌过程及产物对该区湖泊淤积与沼泽化的影响.

震后九寨沟4个不同淤积与沼泽化程度湖泊的俯视图如图 2所示. 可见,4个湖泊中,五花海四周被高山森林环绕,周边存在两处明显滑坡;属浅水型湖泊,依稀可见湖岸边的沉积物和湖中的沉水藻类(图 2a). 其余3个湖泊都呈狭长型,一侧有一条沿湖公路,另一侧有一条人行栈道. 犀牛海两侧有多处滑坡(图中未完全展现),但由于公路、栈道的阻隔且犀牛海本身水深较深,因此淤积现象不明显(图 2b). 箭竹海受强烈的泥石流滑坡冲击,东侧栈道全毁,部分直接倾倒至湖岸上;西侧4/5的栈道被毁致无法深入采样,且在可观测范围内发现一处巨大泥石流痕迹,倾泻入湖造成明显淤积现象(图 2c). 镜海湖泊面积最大,受灾程度最小(图 2d).

图 2 震后九寨沟不同淤积与沼泽化程度的湖泊俯视图:(a) 五花海正射影像图;(b) 犀牛海正射影像图;(c) 箭竹海正射影像图;(d) 镜海无人机航拍图(部分) Fig.2 The overhead view of Jiuzhaigou lakes with different siltation and swamping after the earthquake: (a) Lake Colorful's digital orthophoto map; (b) Lake Rhino's digital orthophoto map; (c) Lake Arrow Bamboo's digital orthophoto map; (d) Lake Mirror's unmanned aerial vehicle image(partial)
2.2 九寨沟湖泊淤积与沼泽化评价

震后九寨沟4个湖泊的淤积与沼泽化程度的空间分布特征如图 3~6所示. 4个湖泊的淤积与沼泽化程度存在差异,表现为:箭竹海(整体为[0, 1.5]) < 犀牛海(出入水口为[1.5, 2.5]) < 镜海(局部为[1.5, 3]) < 五花海(西北侧为[3, 4]). 淤积与沼泽化空间分布特征总体表现为:五花海淤积与沼泽化分布范围广;镜海仅局部呈“点源式”沼泽化蔓延趋势;犀牛海进出水口表现出比湖泊主体稍高的沼泽化趋势;箭竹海深受地灾影响,但基于当前评价方法能观测的范围内未出现严重的淤积与沼泽化. 各湖泊淤积与沼泽化的具体特征如下.

图 3 五花海淤积与沼泽化程度:(a) 空间分布特征;(b) 各采样点指标值 Fig.3 Siltation and swamping degree of Lake Colorful: (a) spatial distribution characteristics; (b) the index value of each sampling site
图 4 镜海淤积与沼泽化程度:(a) 空间分布特征;(b) 各采样点指标值 Fig.4 Siltation and swamping degree of Lake Mirror: (a) spatial distribution characteristics; (b) the index value of each sampling site
图 5 犀牛海淤积与沼泽化程度:(a) 空间分布特征;(b) 各采样点指标值 Fig.5 Siltation and swamping degree of Lake Rhino: (a) spatial distribution characteristics; (b) the index value of each sampling site
图 6 箭竹海淤积与沼泽化程度:(a) 空间分布特征;(b) 各采样点指标值 Fig.6 Siltation and swamping degree of Lake Arrow Bamboo: (a) spatial distribution characteristics; (b) the index value of each sampling site
2.2.1 五花海

属于浅水型湖泊的五花海,其淤积与沼泽化程度最严重、分布范围广且空间异质性最强,呈“岸边侵入式”发展模式. 五花海处于沼泽化盛期、后期的区域占整个湖泊面积的比例最高(达5/16),主要出现在湖泊的西北侧(wha-12、wha-13和wha-14样点,沼泽化后期) 和东南侧(wha-5和wha-6样点,沼泽化盛期)(图 3). 同时,入水口(西南侧) 和出水口(东北侧) 邻近区域处于沼泽化前期,出水口wha-15和wha-16样点处的沼泽化指标均为0(图 3);五花海是4个湖泊中唯一一个淤积与沼泽化指标从0变化到接近4的湖泊. 五花海淤积与沼泽化程度从西北侧到东南侧、岸边到湖心呈明显下降趋势,即由湖岸向湖心推进的“岸边侵入式”沼泽化发展模式. 就水流方向而言,从西南侧入水口到东北侧出水口,沼泽化程度先逐渐增加至湖心处属沼泽化前期,再逐渐降低至出水口.

五花海各样点的沼泽化综合评价指标中淤积和植被指标变化趋势并不一致,多数样点中植被指标是沼泽化的主要贡献,尤其是沼泽化综合指标较高的样点,如wha-12、wha-13、wha-14样点等(图 3). 根据现场调研发现,未体现此特点的样点,如wha-8和wha-9,主要受到滑坡物源的影响,出现滑落岩石等破坏植物、掩盖淤泥的现象,导致沼泽化综合指标偏低.

2.2.2 镜海

本研究中面积最大的狭长型湖泊—镜海,局部沼泽化较严重,呈现出“点源式”向外蔓延的趋势. 镜海淤积与沼泽化程度较严重的区域主要在jhb-3、jhb-4和jhb-5样点处,沼泽化综合指标处在[2.5,3.5]的区间内,属于沼泽化的中后期;除以上3个样点,其他区域的沼泽化程度大多在[0, 1]内,无沼泽化迹象. 出入水口狭窄导致水流速度相对快,沿水流方向淤积与沼泽化指标呈先增大后逐渐减小的分布特征.

镜海有植被区域的淤积和植被指标的变化趋势大致趋同,尤其是沼泽化程度较高的jhb-3、jhb-4和jhb-5样点的2种指标都较高(图 4),这说明镜海的沼泽化进程与植被的周期更新有较强的相关性,如肖维阳等[34]发现九寨沟宽叶香蒲枯死的植株堆积于湖中是加快湖泊沼泽化的重要因素. 此外,现场调研发现,除局部沼泽化严重区域外,镜海湖岸两侧的植被指标都较低,北侧靠近森林,水深较深、且以石质为主,不适宜水生植被定植;南侧靠近公路,仅有一些沉水植被分布,存在沼泽化发展隐患(如jha-4).

2.2.3 犀牛海

犀牛海淤积与沼泽化指标多处于[0,1.5]范围内,淤积与沼泽化风险小;而出入水口的沼泽化综合指标较高([1.5,3]),为沼泽化的前期或盛期. 犀牛海沿水流方向综合指标值的变化趋势与前2个湖泊相反,由入水口的最大值到湖中央逐渐减小,再逐渐增大到出水口处.

湖泊的西侧靠近公路,东侧靠近森林里的人形栈道(图 5). 湖岸两侧坡度大、水深大,几无水生植被的生长迹象,所以整个湖的主体部分没有明显的沼泽化趋势. 入水口处的样点xnb-5紧邻上游一片长满挺水植物的“放牧滩”,相应的植被指标和淤积指标都很高,所以表现出犀牛海最高的沼泽化程度. 丁照宇[35]也指出犀牛海的泥沙来源是由于上游有一个泥石流堆积扇,湖水从扇前流过不断将碎屑物搬运至犀牛海中沉积. 出水口处的样点xnb-1挺水植被密度高且植被的周期性更新死亡导致淤积指标接近最高值1,因此表现较高的沼泽化程度.

犀牛海植被指标高的样点淤积指标也相对高,如上游的xnb-4、xnb-5和下游的xnb-1、xnd-2及xnd-3. 这也反映出水生植被对湖泊演替的重要影响,加速了沼泽化的进程.

2.2.4 箭竹海

受地灾物源输入影响最明显的箭竹海,其淤积与沼泽化程度在4个湖泊中反而最低,仅在入水口、出水口的小部分区域处于沼泽化前期([0.5,1.5]. 箭竹海与犀牛海类似,自南向北,从入水口至出水口处,沼泽化综合指标值呈先降低后增加的趋势. 此外,箭竹海受灾严重,湖滨植物被破坏,淤泥被地灾物源(岩石等)覆盖,淤积指标与植物指标的变化趋势并不一致.

沼泽化综合指标偏低主要是由于:(1) 地震损毁导致样点设置受限,箭竹海沼泽化评价结果存在低估现象. 受地震滑坡的影响,箭竹海西侧人行栈道已坍塌,自样点jza-5开始无法通行,而现场远距离观察发现进水口西侧存在明显沼泽化现象. 东侧紧邻公路,沿路皆为严重的泥石流滑坡,实地勘察时发现公路及以往的栈道都被滑坡冲毁,样点设置受限,且有砾石滑入. (2) 大量地灾物源输入,使得岸边的水生植物完全被覆盖,与之对应的是图 6中呈现的样点jzb-2和jzb-3的植被指标都为0,沼泽化综合指标数值偏低. (3) 地灾物源中较大岩石块堆积于湖岸导致淤泥深度测量偏小. 因此,箭竹海沿公路滑坡侧的区域多表现出较低的沼泽化程度. 地灾导致的短时间内大量物源输入会快速抬升湖泊边缘的湖床高度,导致湖岸线内缩,湖泊面积减小,最终可能导致湖泊衰亡. 因此,箭竹海的“健康”表现仅反映了在地质灾害背景下沼泽化综合评价的方法存在一定局限性,但是通过无人机影像图从另一方面验证了地灾对箭竹海的巨大影响,所以箭竹海的淤积与沼泽化情况也不容忽视.

3 九寨沟湖泊淤积与沼泽化成因分析 3.1 九寨沟湖泊沼泽化的演变模式

九寨沟湖泊遵循经典的沼泽化演替模式:伴随湖滨水生植被的生长、死亡,残骸沉积,湖水变浅,植物逐渐侵入湖心[36],即沼泽化从湖岸开始发展向湖心推进. 这是因为湖岸最先接纳来自地表径流或自然凋落物的营养负荷且其水深较浅,因此可为植物提供适宜的生长栖息地. 如图 7所示为五花海样点wha-14附近的沼泽化发展情况,样点至红线区域、红线至黄线区域的优势物种分别为挺水植被和沉水植被,黄线以外植被密度显著下降,故湖岸至湖心的沼泽化程度呈逐渐降低的趋势. 这与图 3的空间分布特征一致. 因此,对于湖泊的沼泽化防控,也应该是以湖岸为重点,如定期的湖岸凋落物清理,湖泊周围的径流、沉积物隔离带的修建等.

图 7 五花海样点wha-14附近沼泽化发展趋势 Fig.7 The development trend of swamping near wha-14 site in Lake Colorful
3.2 地灾物源输入

湖泊的地理环境是湖泊沼泽化演进的关键性的长期影响因素. 九寨沟的湖泊分布在高山峡谷区,山地形态垂直变化大. 碎屑和泥石流是九寨沟湖泊沼泽化发展最重要的物质来源,如地震和泥石流是高水土流失速率和湖泊沉积主要的因素[31]. 九寨沟“8.8”地震灾后调查结果表明,五花海500 m缓冲区范围内的松散物源约4878 m3[14]. 本研究基于Context Capture软件对五花海三维模型的测绘结果表明其面积约为90000 m2. 因此,若这些松散物源全部汇入湖中,将使湖床平均抬升约5.4 cm;而首当其冲的湖岸区接受到的松散物源将远超湖心区,淤积情况会更加严重. 同时,震后若出现连续降雨引发的泥石流,对于湖泊而言都是非常巨大的冲击,进一步造成严重的沉积物淤积及湖床抬深,最终加剧湖泊的消亡.

值得指出的是,如图 2“红色标记”处,五花海有2处严重的滑坡,分别位于西北侧和南侧,却对应2种“不同的”沼泽化结果. 南侧的滑坡小但没有阻拦,现场调查发现其下方对应样点wha-8处有大量巨石堆积于湖岸,水生植物被压毁且淤泥也被覆盖于石块之下,因此沼泽化综合指标值低. 而西北侧的滑坡有防控工程措施,对下方湖泊的物源输入有限,所以水生植被自然生长而沼泽化程度相应的高. 然而,虽然南侧滑坡导致其下方湖泊沼泽化指标值低,但这并非意味着大量物源输入抑制了沼泽化演进. 相反地,大量沉积物入湖,造成湖床抬升,湖泊面积逐渐减小,也是湖泊走向衰亡的表现.

3.3 植被扩张

湖泊沼泽化最直接的表现即是水生植被的扩张,而植被的生长依赖于湖中营养物质的负荷[18],因此,营养负荷的输入是湖泊沼泽化的重要驱动因素之一. 九寨沟内仅千余名居民、无工业、农牧业被禁止[37]. 同时,根据徐季雄[38]综合各种水质评价方法的结果来看,九寨沟主要湖泊的多数水体处于贫营养化;污染最严重的五花海也仅是沿岸区域轻度污染. 综上,九寨沟景区湖泊内本身无污染源,即使地震伴生地貌及产物会增加“(内)源”的暴露,但也只有1~2年的影响[39],且人类活动带入的(外源)污染有限,因此营养负荷对九寨沟植被扩张的影响有限.

植被扩张与湖泊的水深也密切相关,浅水区可为各种类型的植被提供有利的栖息地,扩张的植被通过蒸腾作用消耗大量的水加之植物残骸的堆积将会进一步降低水深,导致湖泊退化[40]. 同时如上文所述,九寨沟大量地灾物源入湖致使湖岸淤积严重,这也会扩大湖岸的浅水区面积从而加剧植被的扩张. 本研究中受灾明显、水深最浅(4.6 m)的五花海的沼泽化发展程度远超受灾程度相对轻、平均水深超过10 m的镜海和犀牛海. 图 8为同一个拍摄角度下的五花海在不同年份的水生植被覆盖率变化,深色为水生植被覆盖区域. 基于最大似然分类法的分析结果表明,五花海的水生植被覆盖率在2008年和2013年(震前) 相差不大,都在70 % 左右,在2020年(震后) 急剧增加至90 % 左右. 而犀牛海等水深较深的湖泊/区域,水生植被定植和生长受限,因而,其沼泽化发展的风险较低. 综上,在湖泊淤积与沼泽化治理过程中,需重点关注五花海等浅水型湖泊,尤其要抑制水生植物加速湖泊沼泽化、陆化的趋势.

图 8 同一俯视位置下不同年份五花海的水生植物覆盖率变化:2008年(a)、2013年(b)、2020年(c);基于ArcGIS的最大似然分类结果:2008年(d)、2013年(e)、2020年(f) Fig.8 Changes in the coverage of aquatic plants in Lake Colorful under the same overhead position: 2008(a), 2013(b), 2020(c); Maximum likelihood classification results based on ArcGIS: 2008(d), 2013(e), 2020(f)
4 结论与建议

本研究中九寨沟4个湖泊沼泽化发展模式一致,即为“岸边侵入式”. 不同湖泊的淤积与沼泽化程度及其空间分布特征也有所不同:五花海面积小、水深浅表现出最高且分布范围最广的沼泽化程度,最严重处沼泽化综合指标值达[3, 4],属沼泽化后期;犀牛海和镜海浅水区面积占比小故水体大部分区域的沼泽化程度相对低,但镜海有局部([1.5,3]) 沼泽化蔓延的趋势,属沼泽化盛期,犀牛海的出入水口处沼泽化综合指标值为[1.5,2.5],属沼泽化前期;箭竹海受滑坡物源影响大,表观的沼泽化综合指标值最小,为[0,1.5],属沼泽化前期,但其淤积与沼泽化情况仍不容忽视. 九寨沟地灾频发,大量松散物源的输入会显著增加湖岸淤积程度;湖岸的浅水区又能为水生植被提供适宜的生长空间,导致植被扩张. 因此地震后伴生地貌过程和产物所引发的大量沉积物入湖是九寨沟湖泊淤积与沼泽化最重要的影响因素.

对于保护区管理者而言,浅水湖泊应该纳入重点关注对象. 而鉴于九寨沟世界自然遗产地的定位,大型的人为工程势必会破坏其原生自然的美感,因此湖泊的治理措施需尽可能减小人为干扰. 结合“岸边侵入式的”沼泽化演替模式及九寨沟湖泊所处特殊地形,有必要采取“外防内控”的治理措施. “外防”是湖泊之外的“防范”,考虑到游客产生的垃圾和自然灾害的物源入湖,可尝试在湖岸的周围设置小型隔离带(连续强降雨和大型泥石流滑坡不纳入考虑),将栈道径流及山体物源与湖泊分隔;“内控”是湖泊本身的“去污”,对于湖面的植物残骸、凋落物等定期的打捞清理,简单且行之有效地减小湖泊的营养负荷.

致谢: 感谢九寨沟管理局对我们野外调查的大力支持. 同时也感谢北京大学环境与能源学院秦龙君、丁俊杰、熊博文等提供无人机相关数据支持.

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