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长江流域是指长江干流和支流流经的广大区域，横跨中国东部、中部和西部三大经济区，共19个省、市和自治区，是世界第三大流域，流域总面积180万km2，占中国国土面积的18.8%。长江流域具有丰富的自然资源，依托长江黄金水道，孕育了发达的长江经济带。长江经济带拥有珍贵的岸线资源。长江岸线是口岸、产业及城镇布局的重要载体，而河岸植被缓冲带是长江流域的生态屏障和污染物入江的最后防线，不仅生物多样性丰富，生态系统服务功能价值高，而且是修复和建设长江绿色生态廊道的关键所在[1]。河岸植被缓冲带是流域保护的一项重要措施。国外的研究主要集中在河岸带生态恢复、河岸植被演替、河岸缓冲带对氮磷的净化机制、土地利用对河岸带的影响、河岸带管理和河岸缓冲带模拟研究等方面[2-6]。中国对河岸植被缓冲带的研究起步较晚，截至目前主要对河岸植被缓冲带的生态功能、截污效果、退化河岸带的生态修复，以及河岸带生态系统管理等方面[7-10]进行了研究，但大部分研究局限于定性介绍和小尺度的定位研究，缺乏流域尺度系统性的定量研究。本研究对长江流域河岸植被缓冲带的主要生态功能进行了研究，分析了目前长江流域河岸植被缓冲带面临的影响因素，并提出了植被缓冲带构建技术，以期为长江流域河岸植被缓冲带的构建技术提供科学依据，对长江经济带社会经济的可持续发展具有重要意义。
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长江干流(宜宾以下)未被占用的自然岸线为4 995.9 km，其中对长江水生生态系统有重要意义的河岸带仅1 528.5 km，这部分自然岸线极为稀缺[11]。在长江流域尤其是中下游地区，河网密集，湖泊众多，河岸植被建设对当地水土保持、净化水质和景观绿化等具有特别重要的意义。河岸植被缓冲带又称植被过滤带、河岸缓冲带和保护带等。目前，对于河岸植被缓冲带还没有统一的定义，多数学者采用狭义的定义：指河水—陆地交界处的两边，直至河水影响消失为止的地域[12]。从景观生态学角度看，河岸植被缓冲带是陆域和水域生态系统共同影响的生态交错带，具有独特的生态系统特征和生态服务功能。不同植被类型对污染物的拦截能力不同。孙金伟等[13]按照植被缓冲带的组成将其划分为草地缓冲带、灌木缓冲带、林木缓冲带和以上几种植被构成的复合缓冲带。河岸植被缓冲带结构复杂，时空异质性强，具有一定的脆弱性、过渡性与边缘性。有学者认为[14]：河岸植被缓冲带具有纵向空间的镶嵌性、横向空间的过渡性以及垂直空间的成层性和时间分布的动态性四维的空间结构特征，具有明显的边缘效应。左俊杰等[15]根据上海的河道特征、护岸类型、河岸带绿化及周边土地利用状况，将河岸带生态系统分为一级挡墙结构、二级挡墙结构、特殊结构型和自然或近自然结构4种类型，并提出了针对性的改造建议。河岸植被缓冲带的结构特征是影响生态系统服务功能的主要因素，因此对其类型和特征进行研究具有重要意义。
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河岸植被缓冲带是河流生态系统的重要组成部分，是“绿色基础设施”，主要生态功能包括防止河岸侵蚀、截留泥沙、净化水质，以及保障湿地生物多样性、提高生物安全性和维护生态系统完整性等。
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无植被保护的河岸，极易受到洪水冲刷，导致河岸后退，河床抬高，河道堵塞，严重影响河流的通航和泄洪功能。河岸植被缓冲带的缓洪护岸功能是通过植被根系固持土壤、凋落物覆盖地表以及林冠截留降水，增强河岸的抗侵蚀能力，拦蓄地表径流，拦截泥沙，减缓河流流速和消减洪峰，从而减少河岸水土流失的生态过程。有学者[16]对三峡库区河岸植被缓冲带4种草本植物根系进行研究发现：不同土层的根长密度为0.24~20.89 cm·cm−3，0~10 cm土层的根长密度显著大于10 cm以上土层；雀稗Paspalum paspaloides的根系抗拉强度最高，为62.6 MPa。表明植物根系对河岸土壤具有加固作用。此外，河岸植被对洪水期河流的演化过程有重要影响，杨树青等[17]采用自然模拟实验，通过改变河岸植被单双岸布设方式，控制河岸植被覆盖率分别为0% 、20% 、40% 、80%，模拟河流演化过程。结果表明：双岸植被覆盖的河道主流稳定性较单岸植被覆盖好；植被覆盖率越高，水流对河床的局部扰动越强烈，河流演变达到稳定状态周期越长。
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河岸植被缓冲带能够过滤河岸两旁地表径流内的营养物质(如氮、磷等)、有机物质(如腐殖酸、亲水性氨基酸等)和有毒有害物质(如重金属、农药等)，并在各种物理、化学和生物过程作用下，减轻对河流水体的污染。
河岸植被可以缓流落淤，减少水中悬浮物，起到改善水质的作用。姚程等[18]利用长江下游2种土壤，开展了5种植物对底泥稳固作用的研究。结果表明：植物使底泥孔隙度减少，细小粒径(＜50 μm)土壤增加，有利于底泥沉积，改善上覆水指标，从而减少水中的悬浮颗粒物。河流中适量的氮、磷是河岸两旁植被的营养物质，但过量将导致水体富营养化。国际上一般认为：湖水中总磷质量浓度达0.02 mg·L−1、总氮质量浓度达0.20 mg·L−1将导致水体富营养化发生。植被缓冲带植物和微生物吸收以及土壤吸附和反硝化作用，可以截留大量输入河流中的氮素[19]。王琼等[20]归纳总结了河岸植被缓冲带对氮污染物的削减作用。黄晓艺等[21]以太湖蠡湖区和贡湖湾区的13个主要出入湖河口为研究对象，发现有机物和氮污染严重，总氮、铵氮(NH+ 4-N)、总磷、高锰酸盐指数(CODMn)的质量浓度分别为0.48~4.17、0.26~1.09、0.04~0.29、5.80~18.30 mg·L−1，且不同水生植物对氮磷的吸收量从大到小排序为芦苇Phragmites australis、茭草Zizania latifolia、香蒲Typha orientalis、水鳖Hydrocharis dubia。另外，农业面源污染成为水污染的最主要来源。有学者总结分析了植被缓冲带对农业面源污染物的截留净化功能[22-23]。孙东耀等[24]模拟了不同浓度面源污染的农田径流。结果表明：不同植被组合对径流量及总磷的消减效果从大到小依次为草本、灌草、灌木，其中草本植物缓冲带对径流量的消减率达86.93%，在高、低浓度进水时对总磷浓度的消减率分别为95.20%、80.69%。河岸植被缓冲带对氮磷的截留转化效率受污染物量和形态、植被年龄、群落结构，以及季节、气候、土壤等综合因素的影响，因此在不同的研究区域，研究结果有较大差异。
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河岸植被缓冲带是水陆生态交错带，也是两栖动物觅食、越冬和迁移的重要通道，并且丰富的植被可向河流和陆地输入大量的枯枝落叶和果实等凋落物，为水生、陆生和两栖类生物提供了良好的生境和充足的食物，有利于保护物种多样性。河岸带具有独特的时空特征和边缘效应，河岸水位随着洪水和干旱交替出现并呈周期性变化，进而影响着河岸带干、湿环境的交替分布，在不同的时间和地点为种间竞争营造了不同的生境条件，也形成了栖息地和植被的多样性及时间变化性。
河岸生境是许多重要野生动植物(如鸟类、寄生蜂等)的庇护区和繁殖地，对珍稀和濒危物种的保护具有重要意义。植被缓冲带内挺水植物和沉水植物为产黏性卵的鱼类提供重要的附着基质，湖滨滩地形成了洞庭湖、鄱阳湖、太湖等一大批重要的渔业基地。在鄱阳湖122种鱼类中，依靠湖洲草滩湿地繁殖的鱼类占70%~80%[25]。多样的河岸植物和凋落物为植食性无脊椎动物提供了充足的食物来源，复杂的植物群落结构也是无脊椎动物良好的避难场所[26]。河岸植被缓冲带为有益昆虫和传粉昆虫提供了栖息地，农田附近的河岸植被缓冲带中生存的掠食性异翅目Heteroptera昆虫和成虫越冬的鞘翅目Coleoptera昆虫，可为春季农作物害虫(如蚜虫Aphidoidea)提供第一道重要的防线。因此，河岸植被缓冲带有可能加强自然虫害控制和授粉服务，并对产量产生积极影响。总之，河岸植被缓冲带生态系统生境复杂，生物多样性丰富，具有很高的生态保护价值。
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中国人口众多，社会经济发展迅速，快速的城市化进程、大量水利工程建设、外来物种的引入和农业、工业发展带来的污染物排放等，导致长江河岸植被缓冲带退化、生物多样性降低和水体富营养化等生态环境问题，对长江流域的生态安全以及社会经济的可持续发展构成了严重威胁。
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河岸植被缓冲带是生态交错带，是生态风险较大的区域，具有较高的生物多样性和生态脆弱性，人类活动的加剧会降低本地物种的多样性，且极容易受到外来植物的入侵。
据调查，长江上游重庆段两岸的外来入侵植物共13科28属32种，菊科Asteraceae植物最多，共包含13种；其次为苋科Amaranthaceae，包含4种。其中大狼杷草Bidens frondosa、鬼针草Bidens pilosa、苏门白酒草Conyza sumatrensis、喜旱莲子草Alternanthera philoxeroides、野胡萝卜Daucus carota在调查区广泛分布且数量较多。风险评价结果显示：32种入侵植物中21.88%的危险程度较高[27]。此外，葛刚等[28]在长江中游鄱阳湖国家级自然保护区的实地调查中，初步确定有外来入侵植物12科16属19种，其中菊科最多，有4种，危害较为严重的外来入侵种有裸柱菊Solvia anthemifolia、野胡萝卜、野老鹳草Geranium carolinianum和喜旱莲子草等4种。在长江下游上海青浦河滨岸带生态系统中，发现外来入侵植物14科24种，其科、种数分别占到该生态系统所有植物科、种数的48.3%与26.1%，从分布状况与危害程度上看，加拿大一枝黄花Solidago canadensis、小飞蓬Comnyza canadensis、钻形紫菀Aster subulatus、白花三叶草Trifolium repens、喜旱莲子草、凤眼莲Eichhornia crassipes和水盾草Cabomba caroliniana这7种外来入侵植物对河流滨岸带生态系统的影响尤为严重[29]。
由于外来入侵植物具有适应性和繁殖能力强、传播扩散迅速等特点，而河流是传播体有效扩散的通道，部分入侵植物通过与本地植被的竞争，逐渐改变原生态系统的结构和功能，并降低生态系统的恢复能力[30]，同时改变河岸的水分循环、生物地球化学循环，进而导致生境质量退化，对河岸带生态系统的健康和生态功能的正常发挥造成严重威胁。但有学者认为[31]：尽管外来入侵物种可能会导致河岸现存植被退化，却丰富了土壤种子库的物种多样性，能为本地植物群落的恢复再生提供适度的潜力。另外，河岸带韧性植物群落对外界干扰的响应机制复杂，是该领域研究的重点和难点。目前，人们对外来生物入侵机制及造成的生态环境效应和河岸带生态系统植被群落动态变化规律还不太清楚，还需进一步开展长期观测和系统研究。
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大量水利工程的修建，改变了水文特性、传播过程、地貌特征以及河流的连通性，从而引起植被物种丰富度、植物组成和分布的变化[32]。大坝对河流的屏障效应还会限制种子的传播，并影响植物的发芽和定植，进而导致大坝上游和下游的物种丰富度异变。如KWON等[33]发现：水库消落带的物种丰富度低于其上游溪流湿地。由于三峡大坝的修建，降低了鄱阳湖和洞庭湖的洪水位，进入枯水季的时间提前，导致湖草分布带下移，水生植被表现出一定的萎缩。此外，不同湿地类型主要分布高程也逐渐降低，如2005—2010年洞庭湖水滩-湖草分界点高程由23.15 m降至22.85 m，湖草-芦苇分界点高程由25.03 m降至23.90 m[26]。
在城镇区域，由于对河岸植被缓冲带生态系统的结构特征和生态功能的认识不够，为追求景观效果，部分自然植被群落类型已经被人工“园林化”，造成河道的白化、硬化、渠道化。这些硬质护岸破坏了自然水陆交互作用，导致河道生态服务功能减弱。虽然河道的渠化、硬化有益于防洪治水，但也造成了水土分离、水与生物分离，阻断了河道和岸线生态系统之间的相互作用，破坏了水生、湿生动植物的生境和栖息地，使河岸带动植物种类减少甚至消亡，并导致河道生态系统失衡与生态功能受损。
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环境保护部、国家发展和改革委员会、水利部联合颁发的《重点流域水污染防治规划(2016—2020年)》指出：长江流域工业废水污染物主要为重金属(铬、铜)，城镇生活污水污染物主要为营养盐[总氮、总磷、重铬酸盐指数(CODCr)]，农业面源污染主要为持久性有机污染物[多溴二苯醚 (PBDEs)、六氯环己烷 (HCHs)][34]。张雪等[35]评估了长江下游流域水体重金属污染风险。结果表明：铬、铅、铜、汞、砷的残留均值分别为4.276、1.866、5.762、0.016、1.421 μg·L−1，证实了重化工业高度密集的长江下游地区受铬、铜污染较严重。刘明丽[36]发现：同国内外其他水体中的污染相比，长江水体中多溴二苯醚和有机氯农药(六六粉和滴滴涕)处于中高水平，质量浓度范围及平均值分别为0.33~10.36 (3.49)、91.03~152.13(112.03)、11.71~54.53(31.43) μg·L−1；长江沉积物中六氯环己烷 (HCHs)处于中等污染水平，质量分数范围及平均值为4.75~45.12和15.47 ng·g−1。另外，被认为是污染物的微塑料(一般定义为直径小于5 mm的塑料，其形状主要分为碎片、纤维、颗粒和泡沫)吸收有毒化学物质或病原体，然后通过食物链转移至生物体内[37]。SU等[38]已在太湖沉积物和地表水中检测到微塑料，分别达11.0~234.6个·kg−1和3.4~25.8个·L−1。然而，目前对于微塑料缺乏成熟的检测方法和标准丰度描述单位；微塑料对于生物的毒理反应尚不明确，迁移累积造成的生态环境效应有待研究。总之，长江流域不同江段的水质已经受到中轻度污染，并且重金属和微塑料对人体健康有极大威胁，需要进行长期监测与研究，为长江水体的污染问题提供解决方案。
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河岸植被缓冲带的空间位置选择很重要。如果选址不合理，那么地表径流和污染物会绕过河岸植被缓冲带直接进入河流。河岸植被缓冲带垂直于地表径流方向，通常设置在河岸下坡区域，且连续分布比间断分布的截流截污效率更高[39]；在河岸的等高线上设置多条多年生植被缓冲带，比直接设置在河流旁的植被缓冲带效果更好[40]。
河岸植被缓冲带空间结构体系分为纵向空间结构和横向空间结构[41]。针对长江流域上中下游不同区段，应设置不同类型的植被缓冲带。上游山高坡陡，以保持水土、固堤护岸为主；中游地势缓和、淤积严重，以涵养水源、消浪减能为主；下游地势平缓，人为活动频繁，以截污净化水质和美化环境为主。在横向空间结构方面，根据岸坡常淹水区—周期性淹水区—陆地区的特点，适地适树，因地制宜地设置水生植物群落、湿生植物群落和陆生森林植物群落。比如，在常水位以下可以种植芦苇、香蒲等水生植物，在常水位附近种植杞柳Salix integra、紫穗槐Amorpha fruticosa等湿生灌木，在常水位以上至高水位可以种植耐水湿的中山杉Taxodium zhongshansha、池杉Taxodium ascendens、垂柳Salix babylonica和乌桕Sapium sebiferum等乔木树种。
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河岸植被缓冲带宽度原则上应根据径流分布、径流量、污染负荷量、缓冲带立地条件以及植被类型等因素确定，但生态建设中缓冲带宽度还受其他因素制约，如河岸特性、水文状况、资金投入和业主要求等。此外，由于长江流域岸线跨度大，河岸结构复杂等原因，长江流域河岸植被缓冲带宽度应根据不同河岸带的特点和功能来确定。当河岸植被缓冲带的功能是固岸护坡而侵蚀不严重时，宽度可窄些，一般10~15 m即可；当河岸侵蚀作用严重时，植被缓冲带宽度至少20 m。当河岸植被缓冲带的功能是过滤沉淀物质和吸收污染物质时，在高宽比小于15%的斜坡中，15 m左右宽的草地缓冲带可以截留大量颗粒物和污染物；在较为陡峭斜坡或者土壤渗透能力较差的岸段，缓冲带宽度应达40 m或更宽。当河岸植被缓冲带的功能是保护渔业时，植被缓冲带宽度至少40 m。当河岸植被缓冲带是野生动植物栖息地时，缓冲带的宽度应根据保护物种而定，通常120 m是所能接受的最小值[42]。
河岸植被缓冲带宽度确定方法可以大致分为：基于复杂数学模型的宽度确定方法[REMM模型(riparian ecosystem management model)、CREAMS模型(the chemicals，runoff，and erosion from agricultural management systems)和VFSMOD模型(the vegetative filter strip model)、基于简单数学模型的宽度确定方法(Phillips水文模型、Phillips时间模型、Mander模型、Nieswand模型和SWAT模型)和其他确定方法[缓冲带宽度设计工具(VSFMOD模型)、基于GIS的方法]等。坡度是对缓冲区宽度设置影响最大的因素。SWIFT[43]发现：植被缓冲带宽度与坡度之间存在线性关系，缓冲带的坡度每增加1%，宽度就要相应增加0.12~0.42 m。这样才能平衡径流速度和侵蚀能力。所以，应根据河岸带具体情况确定坡度和植被缓冲带宽度。
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河岸植被缓冲带植物配置应从垂直和水平方向考虑。水域垂直方向上配置不同沉水、浮水和挺水植物群落，陆地垂直方向上配置不同的乔、灌、草、藤植被结构，提高生态系统的稳定性；在水平方向上，按照不同河段自然演替模式，先种植当地先锋物种对河岸进行稳固，然后再种植其他适应性和生态功能性强的物种恢复缓冲带的植被。通过合理配置不同植物，选择适宜密度，通过相互适应和竞争，保证河岸植被缓冲带的植物群落共生与健康稳定。
河岸植被缓冲带植物的选择应遵循如下原则：①适地适树原则。针对长江流域不同河岸特点，选择适应性广、保持水土和净化环境能力强的植物，最大限度地发挥植被缓冲带的生态功能。优先选择乡土植物，适当引进外来物种。②乔灌草藤相结合原则。充分利用草、藤本植物速生、覆盖率高，灌木和乔木植物冠幅大、根系深的特点，增加植物群落的覆盖度，有效发挥林分遮阴效应和林冠截留作用，防治土壤侵蚀。③常绿与落叶树种混交原则。常绿树种和落叶树种混交可以形成明显的季相变化，既增加地表覆盖，具有遮阴作用，又能拦截污染物和防治水土流失。④阳性和阴性植物相结合原则。为提高光能利用率，丰富生物多样性，在植物群落配置过程中，应将喜光植物和耐阴植物有机结合起来。⑤物种共生相容原则。根据生态位理论和互利共生原则，选用的植物应在空间和营养生态位上具有一定的差异性，避免种间激烈竞争，保证植物群落的稳定性。⑥景观生态相结合原则。以遵循自然规律为出发点，在最大限度维持原有地貌的基础上，尽可能结合长江流域不同河岸带生态环境特征、园林景观以及当地文化进行设计，建设美丽长江岸线，使人类生活与生态环境和谐协调。
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加强河湖水域岸线管理保护，恢复河湖水域岸线生态功能。各级河长制定经济激励措施，鼓励人们认领并负责河岸带的恢复与管理。河岸植被缓冲带的管理对发挥其生态功能至关重要，尤其是营养积累潜力。在植被缓冲带建成前期，部分未建成的岸段会出现汇流，进而产生“木桶效应”；待植被缓冲带建成后，草地对营养物质的截留吸收，会形成氮库，需要定期收割和清理。另外，建立河流及河岸带的在线信息库，监测河岸带植被建设情况和健康信息，以推动河岸植被缓冲带建设，促使公众更加关注河流及河岸带健康。最后，还可颁布相关的法律、法规，依法管理。
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河岸植被缓冲带是“绿色基础设施”，生态功能巨大，但随着经济的快速发展、城市化进程的加快以及外来物种的入侵等，导致长江流域河岸植被缓冲带退化、生物多样性降低和水体富营养化等生态环境问题，对该流域的生态安全以及社会经济的可持续发展构成了严重威胁。当前，亟需对长江流域河岸植被缓冲带进行深入、系统研究。为此提出以下建议：①开展河岸植被缓冲带遮阴效应的过程及机制研究。河岸植被缓冲带起到缓冲极端天气的作用，是一种潜在、有价值的气候缓解措施。目前，中国关于长江流域植被缓冲带的遮阴效应研究较少，应根据遮阴效应的研究结果，讨论遮阴的利弊问题以及遮阴效应与缓冲极端气候的联系。②开展极端气候条件下生态功能研究。虽然目前对河岸带多种污染物的截留效果以及净化机制进行了研究，但随着全球极端气候的增加，有必要进一步利用模型模拟极端气候条件下(暴雨、干旱等)河岸植被缓冲带的截流减污效应，为植被缓冲带的构建提供参考依据。③开展景观和流域尺度研究。在研究尺度上，目前多以微观与中观为主，针对景观尺度和流域尺度的研究成果缺乏，应利用遥感影像和各气象站点数据，从景观和流域尺度研究自然和人为活动对河岸植被缓冲带生态过程和生态功能的影响，探讨河岸植被缓冲带综合治理和管理模式。④建立植被缓冲带综合评价体系。应用遥感技术、地理信息系统、全球定位系统、计算机模拟等数字化手段，对河岸植被缓冲带地形、水文、植被和人为活动等进行实时监控，结合野外观察和采样分析，综合评价河岸植被缓冲带的结构和生态功能。
Research progress on ecological function and construction technology of riparian vegetation buffer strips in the Yangtze River Basin
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摘要: 长江流域河岸植被缓冲带是河岸生态系统的重要组成部分，对长江流域污染防治和生态环境建设具有重要影响。综述了河岸植被缓冲带的主要生态功能，分析了长江流域河岸植被缓冲带面临的环境影响因素，阐述了河岸植被缓冲带构建技术，并对未来研究提出展望。河岸植被缓冲带的主要生态功能为缓洪护岸、截污净化和保护生物多样性等。目前，长江流域河岸植被缓冲带面临的主要影响因素为外来物种入侵、大量硬质工程建设和农业、工业发展带来的污染物排放等。长江流域河岸植被缓冲带的构建技术应根据不同河岸带的特点和功能来确定，并加强对河岸植被缓冲带的管理。未来研究应集中于：①开展河岸植被缓冲带遮阴效应的过程及机制研究，根据遮阴效应的研究结果，讨论遮阴的利弊问题，以及遮阴效应与缓冲极端气候的联系。②开展极端气候条件下生态功能研究，利用模型模拟极端气候条件下(暴雨、干旱等)河岸植被缓冲带的截留减污效应，为植被缓冲带的构建提供参考依据。③开展景观和流域尺度研究，结合遥感影像和各气象站点数据，从景观和流域尺度研究自然和人为活动对河岸植被缓冲带生态过程和生态功能的影响，探讨河岸植被缓冲带综合治理和管理模式。④建立植被缓冲带综合评价体系，应用数字化手段对河岸植被缓冲带实时监控，结合野外观察和采样分析，综合评价河岸植被缓冲带的结构和生态功能。参43Abstract: The riparian vegetation buffer strip in the Yangtze River Basin is an important part of the riparian ecosystem and has an important impact on pollution prevention and ecological environment construction in the Yangtze River Basin. The paper summarized the main ecological functions of the riparian vegetation buffer strips, analyzed the environmental impact factors faced by the riparian vegetation buffer strips in the Yangtze River Basin, expounded the construction technology of the riparian vegetation buffer strips, and proposed prospects for future research. The main ecological functions of the riparian vegetation buffer strips were flood mitigation and revetment, sewage interception and purification, and biological diversity protection. At present, the main influencing factors facing the riparian vegetation buffer strips in the Yangtze River Basin were the invasion of alien species, the construction of a large number of hard engineering projects, and pollutant emission caused by agricultural and industrial development. The construction technology of the riparian vegetation buffer strips in the Yangtze River Basin should be determined according to the characteristics and functions of different riparian strips, and the management of the riparian vegetation buffer strips should be strengthened. Future research should focus on the following aspects: (1) Research on the process and mechanism of the shading effect of riparian vegetation buffer strips. Based on the research results of the shading effect, the advantages and disadvantages of shading and the relationship between shading effect and buffering extreme climate are discussed. (2) Ecological function research under extreme climatic conditions. Models are used to simulate the interception and pollution reduction effects of riparian vegetation buffer strips under extreme climatic conditions (rainstorm, drought, etc.), so as to provide a reference for the construction of vegetation buffer strips. (3) Landscape and watershed scale study. With the help of remote sensing images and data from various meteorological stations, the impact of natural and human activities on the ecological processes and ecological functions of the riparian vegetation buffer strips is studied from landscape and watershed scale in order to explore the comprehensive treatment and management model of riparian vegetation buffer strips. (4) Establishment of a comprehensive evaluation system for the vegetation buffer strips. The structure and ecological function of the riparian vegetation buffer strips are comprehensively evaluated by real-time monitoring of the riparian vegetation buffer strips with the help of digital means, combined with field observation and sample analysis. [Ch, 43 ref.]
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Key words:
- Yangtze River Basin /
- riparian /
- vegetation buffer strip /
- ecological function /
- construction technology
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森林在陆地生态系统中发挥着重要的碳汇作用。森林生物量的空间精准量化对了解陆地碳储量、碳收支、碳平衡，以及它们与全球气候变化之间的关系具有重要意义[1-3]。森林地上生物量(AGB)为林木干、枝、叶的有机体干质量，不含林木根部、灌木、草本及林下枯枝落叶，是森林生物量的主体部分。近年来，采用遥感技术反演森林AGB展露出巨大的潜力，光学、激光雷达(LiDAR)、被动微波雷达和合成孔径雷达(SAR)等多种遥感数据用于森林AGB的估测，使得森林AGB估测的区域尺度性、经济性及精度等不断提升[3-7]。其中，SAR不受天时、天气的影响，且微波波长较长，在森林中具有较强的穿透能力，因此在获取森林密度、树高、AGB等森林垂直结构因子方面极具潜力[2, 8-10]。SAR估测森林AGB的能力有赖于其工作频率的高低，大量研究证实了低频波段后向散射对森林AGB变化的敏感性更强。在常用于森林监测的微波波段中，频率较低的P波段SAR后向散射系数对森林AGB变化最为敏感[11-13]。目前P波段的研究多基于机载数据展开，且研究区多位于国外，而国内相关研究则开展较少。CARTUS等[1]基于AfriSAR、BioSAR和TropiSAR机载飞行试验，使用P、C、L波段联合进行了森林AGB反演，结果表明P波段与森林结构因子的树干、树枝的相关性较高，P波段的加入有力地提高了反演的准确度和精度。LIAO等[14]使用TropiSAR机载P波段数据，采用层析方法(TomoSAR)将相干幅度、干涉相位和后向散射特征建模对法属圭亚那热带雨林AGB进行了反演，结果表明树高特征的引入可有效提高森林AGB反演精度，决定系数(R2)最高可达0.7。冯琦等[10]使用国产机载P波段数据结合坡度因子，在考虑当地入射角和坡度的情况下建立对数统计模型，对内蒙古根河市生态站的寒温带针叶林进行森林AGB的反演，最高反演精度R2为0.634、均方根误差(RMSE)为12.07 t·hm−2。
现有采用P波段SAR数据进行的森林AGB估测，多集中在采用P波段的后向散射信息、相位和相干性信息，而对于极化信息的利用则较少。由于SAR信息的差异，使得其用于森林AGB估测的方法也差异明显，如采用后向散射信息估测森林地上生物量，多采用线性回归参数模型；而采用相位和相干性信息利用层析技术进行森林AGB估测则多基于植被微波散射模型或电磁波信号模型进行反演。线性回归模型简单灵活，但通常无法表征P波段特征与森林AGB变化之间的复杂关系；植被散射模型或者电磁波信号模型能够体现森林与P波段电磁波之间的部分物理作用机制，但模型较复杂，应用推广困难。
近年来，随着极化SAR数据的丰富，可提取的极化SAR特征涌现，非参数模型被广泛应用于SAR极化特征农作物生长参数的定量反演，并表现出较强的反演能力和较好的应用推广性。鉴于P在森林监测中的潜力，其极化特征在森林AGB估测中并未深入探索，参数模型过于简单、植被微波散射模型理解过于困难，本研究以中国北方典型寒温带森林作为研究对象，使用机载P波段SAR数据，提取多种极化特征，在分析其P波段极化散射特征的基础上，探索采用参数和非参数模型进行森林AGB估测的可行性，旨在明确P波段森林的极化散射特征，探索采用P波段极化SAR数据进行森林AGB估测具体应用的有效方法。
1. 研究区概况
研究区为位于内蒙古呼伦贝尔盟的根河市大兴安岭森林生态系统国家野外科学观测研究站(大兴安岭生态站)，50°49′~50°51′N，121°30′~121°31′E。该研究站是中国纬度最高的森林生态研究站，面积为102 km2。研究区气候类型为典型的寒温带大陆性季风气候。研究区地势相对平缓，区域内80%的坡度小于15°，海拔高度分布在800~1 200 m，森林覆盖率大于75%，主要树种为兴安落叶松Larix gmelinii、白桦Betula platyphylla、樟子松Pinus sylvestris var. mongolica等。
2. 数据获取与预处理
2.1 P波段SAR数据获取与预处理
采用的P波段SAR数据由机载CAMSAR系统获得[15]。通过协议方式获取根河实验区机载P波段全极化(HH/HV/VV/VH) SLC数据。该数据是2013年9月以“奖状Ⅱ”飞机平台，以CASMSAR系统右视观测获取的全极化SAR数据。获取过程中飞行方向为自西向东，飞行高度为5 807 m，获取时间为2013年9月13—16日，极化方式为HH/HV/VH/VV，产品模式为SLC，幅宽为6 km × 7 km，中心入射角为55.058°，距离向分辨率为0.666 m，方位向分辨率为0.625 m。机载P波段SAR数据的预处理关键步骤包括多视处理、正射校正、入射角校正和极化方位角校正。多视视数在距离向和方位向均为3，数据的正射校正、入射校正参考文献[10]；极化方位角校正过程和算法见文献[16]。P波段SAR数据预处理结果、森林AGB抽样点及林分概况见图1。
图 1 P波段SAR数据(A)及其覆盖区样点分布(B)、林分概况(C)Figure 1 P band SAR data (A), the distribution of samples (B) and stand examples (C)2.2 激光雷达(LiDAR)数据获取与预处理
LiDAR获取的数字表面模型(DSM)、数字高程模型(DEM)用于P波段SAR数据的地理编码，由冠层高度模型(CHM)获取的LiDAR森林AGB数据用于反演模型的训练及验证。本研究获取的机载LiDAR数据是将Leica机载雷达系统荷载于“运-5”飞机平台上，于2012年8—9月在根河实验区开展飞行任务。该原始数据密度为5.6个·m−2的点云数据，激光中心波谱值为1550 nm，在初始点云数据的基础上，提取了研究区域高精度的DEM (图2A)、CHM (图2B)和森林AGB(图2C)等衍生产品。DSM、DEM、CHM数据的详细生成方法参考文献[17]，高精度LiDAR森林AGB的详细提取过程与方法参考文献[10,18]。
为保证建模样本和验证样本能够代表整个研究区的森林AGB水平，以高精度LiDAR森林AGB图为基础，按照750 m的空间采样间隔，在ArcGIS中采用交互人工干预(去除道路及裸露地物)的方法选取113个样点(图1B)作为森林AGB反演模型的训练与验证。机载P波段SAR数据覆盖区森林林相不均匀，平均AGB较低，约46.7 t·hm−2，且大于100 t·hm−2的采样点仅有5个。113个样点AGB以10 t·hm−2间隔得分布情况(图1B)：0~10 t·hm−2，3个；＞10~20 t·hm−2，14个；＞20~30 t·hm−2，17个；＞30~40 t·hm−2，17个；＞40~50 t·hm−2，18个；＞50~60 t·hm−2，14个；＞60~70 t·hm−2，10个；＞70~80 t·hm−2，8个；＞80~90 t·hm−2，7个；＞90 t·hm−2，5个。
3. 方法
3.1 森林P波段极化散射特征分析
极化目标分解方法是从全极化数据中提取地物极化信息的有效方法，目前多种极化分解参数在森林类型识别中表现出巨大的潜力。本研究采用目前常用的极化后向散射系数、常用的3种极化分解方法提取极化SAR特征，并基于此分析森林的极化散射特征。提取P波段HH、HV和VV等3个极化的后向散射系数，基于3个后向散射系数的雷达植被指数(RVI)、极化辨别率参数(PDR)；基于Freeman-Durden三分量分解的体散射分量(FVOL)、单次散射分量(FODD)、二次散射分量(FDBL)、体地散射比分量(FD1/FD2，1表示地散射分量是ODD和DBL的和，2表示地散射分量仅为ODD)；基于Yamaguchi的体散射分量(YVOL)、单次散射分量(YODD)、二次散射分量(YDBL)、螺旋体散射分量(YHLX)；基于H-A-ALPHA极化分解的极化散射熵(entropy)、反熵(anisotropy)、散射角(alpha)、目标方位向角(beta)、相位差角1(gamma)、相位差角2(delta)。3种极化分解方法参考文献[19-20]。由于本次飞行试验时并未布设角反射器用于定标，因此本研究使用的后向散射系数值仅有相对含义。
森林在P波段极化特征响应分析的目的是为了确定P波段对森林AGB动态变化敏感的极化特征参数，从而确定有效的极化特征参数进行森林AGB的估测。将研究区的森林AGB划分为A (表示生物量在0~30 t·hm−2变化时对应后向散射系数的箱线变化，均值约20 t·hm−2)，B (31~50 t·hm−2，40 t·hm−2)，C (51~70 t·hm−2，60 t·hm−2)，D (71~90 t·hm−2，80 t·hm−2)，E (＞91 t·hm−2，100 t·hm−2)等5个变化等级，分别制作各等级相应P波段SAR提取参数值的箱线图，分析研究区各极化特征参数对森林AGB动态变化的响应，进而分析其极化散射特征。为了定量的分析各极化特征与森林AGB变化的关系，计算了它们之间的皮尔逊相关系数及显著性水平。
3.2 森林AGB估测方法
3.2.1 多元线性逐步回归模型
多元线性逐步回归模型(MLR)是森林AGB估测中最常用、最经典的方法之一。与常规的线性回归模型相比，MLR可同时完成模型输入参数的优选，进而提高森林AGB估测的效率和精度。MLR是将自变量逐个引入，每次判断自变量对因变量影响的显著性，并对模型中的自变量进行检验，逐个从模型中剔除不显著的变量，从而得到最优模型。即在保证显著性值在0.05以下的情况下，筛选相关性高的特征变量，进而得到因变量的最优估计。MLR的实现算法详见文献[21]。
3.2.2 KNN、SVR、RF非参数模型
KNN[22-25]、SVR[22, 24]和RF[24, 26]是森林AGB估测中常用的非参数模型，与参数模型相比，无固定的模型结构，通常通过数据驱动的方法来确定模型结构并用于森林AGB的估测，因此也称为机器学习方法。在森林AGB估测中，这3种方法各有优势，因此选取这3种方法来探究非参数方法在P波段森林AGB估测中的潜力。
3.3 P波段森林AGB估测结果精度验证
反演结果精度的定量评价通过反演结果与真值之间的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、估测精度(Acc)来表征。这4个参数的计算公式参考文献[27]。
4. 结果与分析
4.1 森林P波段极化散射特征分析
本研究获取的P波段中心波长为64 cm，该波段在森林中的穿透性较强。由图3可知：P波段20个SAR特征均表现出对研究区森林AGB变化的敏感性。P波段3种极化方式后向散射系数对森林AGB在0~110 t·hm−2内动态变化的响应与已有研究[28]相似，即后向散射系数的值均随着森林AGB的升高而缓慢增长。在各森林AGB水平中，HH、HV和VV散射能量强度相差并不明显，并且从箱线图(图3)的中值可以看出：HH的单调增长趋势较其他2个极化明显，且异常值较少。这可能是由于P波段波长较长，比较粗树干等圆柱体形状的散射体为森林中的散射体，使得去极化特征明显降低，因此同极化的HH和VV后向散射能量对AGB变化的敏感性明显高于HV[29]。此外，由后向散射系数计算的RVI也随着森林AGB增加而单调增加且未出现饱和现象，并且通过箱线图的宽度变化可以看出：各水平RVI箱宽变化不明显，说明该值对森林结构的变化不敏感，而对森林AGB的变化比较敏感。相比RVI，PDR非单调增长，在不同森林AGB水平，占主导散射的散射体会发生明显变化[30-31]，该现象也可由Freeman-Durden中各个参数随森林AGB变化的响应加以说明。P波段Freeman-Durden分解相关特征中，除FODD和FDBL外，均随着森林AGB的增加而增加，并且2种体地散射比的值均远远大于1。Yamaguchi分解特征对森林AGB的响应趋势与Freeman-Durden分解相关特征的趋势基本一致。P波段H-A-ALPHA分解提取的参数中，散射熵(entropy)随着森林AGB增加而单调增加，而alpha则敏感性不明显。但beta、gamma和delta对森林AGB变化的敏感性则高于散射角alpha。P波段森林的极化散射特征随森林AGB的变化与已有研究中短波长的研究差异明显，说明现有的极化分解建模方法与该森林AGB水平P波段的散射特征有明显差异。
由表1可知：极化分解中表征体散射分量的极化特征与森林AGB变化的显著性较低或不存在显著性，而二次散射特征分量则与森林AGB变化具有强相关性且显著性水平最高。这说明在本研究区，树干与地表形成的二次散射对森林AGB的变化最为敏感，且目前极化分解中的体散模型并不适合P波段研究区森林AGB水平下森林的散射机制。表1的定量分析结果与图4的定性分析结果对比可知：由于各极化参数的值域范围差异明显，图3对森林AGB敏感性较明显的参数在定量分析时相关性并不一定最高，因此图4的分析仅可作为初步参考，对于森林AGB敏感的极化特征参数的分析，仍需要采用皮尔逊系数进行相关性定量分析。
表 1 P波段SAR极化特征与森林AGB相关性分析Table 1 Correlation coefficients of polarization feature and forest AGB特征 R P 特征 R P 特征 R P HH 0.401** 0 F_VOL −0.129 0.173 alpha −0.734** 0 HV −0.249** 0.008 Y_DBL 0.719** 0 beta 0.037 0.696 VV −0.322** 0 Y_ODD 0.323** 0 delta 0.221* 0.018 FD1 −0.453** 0 Y_VOL −0.213* 0.024 gamma 0.314** 0.001 FD2 −0.448** 0 Y_HLX 0.187* 0.047 PDR 0.629** 0 F_DBL 0.650** 0 entropy −0.136 0.151 RVI −0.374** 0 F_ODD 0.303** 0.001 anisotropy 0.436** 0 说明：R代表Pearson相关系数；P代表显著性水平，**代表0.01水平上显著；*代表0.05水平上显著 
图 4 4种模型森林AGB估测与LiDAR抽样点散点图Figure 4 Scatter plots of estimated and LiDAR forest AGB of four models4.2 森林AGB估测结果分析
从表2可知：4种模型中，MLR模型估测结果精度最低，RF精度最高；而KNN和SVR模型的估测精度则相近，R2相同，RMSE、MAE和Acc也基本相同，比RF估测结果的最高值仅低约2%。
表 2 基于4种模型的P波段SAR 森林AGB估测结果Table 2 P band SAR forest AGB inversion using four models波段 反演模型 模型参数 R2 RMSE Acc/% MAE P MLR 显著性为0.0008 0.43 19.16 63.55 16.99 KNN K值为11，欧氏距离 0.54 17.04 71.18 13.44 SVR 惩罚系数7.0 0.54 17.09 71.15 13.45 RF 决策树数为100，树深度为11 0.60 15.98 72.97 12.60 从图4可看出：在整个森林AGB分布中，MLR估测结果分布较其他3种非参数方法分散，在森林AGB大于80 t·hm−2时出现了明显的饱和低估现象。其他3种方法尽管也有低估的现象，但是饱和现象并不明显。此外，本研究中4种方法估测结果的相对误差约30%，而以往区域性森林AGB的估测误差为37%~67%[32]，采用P波段HV后向散射系数的估测结果中，同质性森林地区的相对误差约13%，而异质性地区相对误差则约60%[28]。在采用L-波段极化分解参数进行森林AGB反演研究中，在森林AGB水平低于120 t·hm−2时，后向散射的特征优于3种极化分解的特征，这与本研究中P波段的研究结果基本一致[33]。4种方法的估测结果中均出现了低值高估和高值低估的现象，这与以往采用不同遥感数据源进行森林AGB估测的结果一致[32]。图5中，RF的残差分布最接近高斯分布，尽管峰值出现在10 t·hm−2左右，由于其值分布较窄，因此具有较高的估测精度。KNN和SVR的残差分布图均较为连续，并且分布区间明显高于MLR，但由于正值占比较大，因此总体上呈现高估现象。MLR估测结果的残差分布图在10和20 t·hm−2出现了2个明显的峰值，且所有残差值的分布范围较宽，解释了其估测精度低于其他3种方法的原因。在ENGHART等[34]基于C和L-波段参数和非参数方法森林AGB估测的研究中，也发现MLR的估测结果要略低于非参数模型。然而参数和非参数模型的适用性还受到训练样本大小的影响，因此在训练样本较大时可选择非参数模型进行估测，当样本较小时则可优先选择MLR方法进行森林AGB估测[32]。
图 5 森林AGB估测结果与LiDAR抽样点差值直Figure 5 Histograms of difference between forest AGB estimation results and LiDAR sampling points为了进一步分析P波段极化特征对森林AGB估测的潜力，本研究将研究区森林AGB划分为不同的等级，然后采用4种估测模型中估测结果最优的RF模型进行估测，估测结果见表3。在本研究中将森林AGB划分为3组，其中第1组分别以30、60 t·hm−2为边界划分为3个子组；而第2组和第3组分别以40和50 t·hm−2为界划分为2个子组。由表3可知：分组界限不同，估测精度有明显的差异，分组划分越详细，估测精度(Acc)越高；此外，3种分组情况的估测结果均表明：在森林AGB平均值约45 t·hm−2，最高值不超过120 t·hm−2时，P波段在森林AGB水平较高的分组估测精度较高，如在第1组中，森林AGB大于30 t·hm−2分组的估测精度比小于30 t·hm−2分组的估测精约高5%；而在以50 t·hm−2为分组界限的2组中，森林高AGB组的估测精度比低AGB组的估测精度约高出6%。表3的结果分析表明：待估森林的AGB水平对P波段极化特征进行森林AGB估测的估测精度有明显影响，且P波段极化信息更适合森林AGB较高区域森林AGB的估测。
表 3 基于4种模型的P波段SAR 森林AGB反演情况Table 3 P band SAR forest AGB inversion based on four models序号 AGB分段/
(t·hm−2)R2 RMSE/
(t·hm−2)Acc/% 1 0~30 0.55 4.92 76.12 30~60 0.13 7.95 81.85 ＞60 0.25 14.89 81.57 2 0~50 0.47 8.46 72.15 ＞50 0.30 15.80 78.19 3 0~40 0.48 6.52 74.36 ＞40 0.36 16.21 74.82 5. 结论
针对P波段极化SAR数据在森林AGB估测中的潜力，提取了20个P波段极化SAR参数，探索了森林AGB估测中常用的MLR、KNN、SVR和RF方法在使用P波段极化SAR数据进行森林AGB估测的潜力。结果表明：P波段极化SAR信息在森林AGB估测中具潜力，但估测精度受到待估区域森林AGB水平高低的影响；4种估测方法中，非参数方法的估测结果明显优于MLR估测。P波段森林AGB估测结果中，同样存在AGB低值高估和高值低估的现象，其原因仍需要进一步探索。此外由于本研究区的森林AGB均值为45 t·hm−2，最高值低于120 t·hm−2，所以P波段极化信息在AGB高于120 t·hm−2的森林覆盖区中对森林AGB的估测能力仍有待进一步研究。
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