Runoff-sediment relationship and driving force of typical watershed in the third sub-region of hilly loess area, northwestern China
-
摘要: 流域水沙演变过程是构建区域水土流失模型及评价水土保持措施效益的基础。为探讨气候与下垫面变化对流域水沙变化的影响,以黄土丘陵沟壑区第Ⅲ副区罗玉沟流域为例,采用水文要素累积距平、Mann-Kendall趋势性检验和双累积曲线等方法,分析了1986—2010年间流域水沙关系演变过程及驱动因素,并定量分析了驱动因素的影响。结果表明:1)流域径流量在1993年发生突变,其中1994—2010年(后期)较1986—1993年(前期)不同降水水平年的径流量和输沙量减少率大多超过50%;2)土地利用结构优化可改变流域水沙过程和水沙量,而沟道淤地坝工程的运行改变了水沙搭配关系,使流域单位径流输沙量显著降低;3)降水和土地利用变化对流域径流减少贡献率分别为18.48%和81.52%;降水和土地利用变化对泥沙减少贡献率则分别为27.15%和72.85%。Abstract: Research on the relationship between runoff and sediment in the watershed is the foundation of constructing the models of regional water loss and soil erosion and evaluating the benefit of soil and water conservation measures. To investigate the effect of climate and land use change on runoff-sediment relationship, we selected Luoyugou Watershed, a typical small watershed in the hilly loess region, northwestern China, as study object. Hydrological element cumulative anomaly, Mann-Kendall trend test, double mass curve and other methods were applied to analyze the evolution process of the relationship between runoff and sediment and its driving forces in the period of 1986—2010 as well as the quantitative effects of driving factors. The results were as follows: 1) An abrupt change of runoff in the watershed happened in 1993, and runoff and sediment yield during the period of 1994—2010 was reduced by more than 50% compared with that during the period of 1986—1993 under different rainfall conditions. 2) Optimization on land use structures would positively influence the hydrological process and sediment yield. Those warping dams are helpful to reduce significantly the sediment yield in a given unit of runoff through altering the relationship between runoff and sediment. 3) Precipitation and the change of landuse caused by human activities contributed to reductions in runoff by 18.48% and 81.52%, and in sediment yield by 27.15% and 72.85%, respectively.
-
城市森林在减缓城市热岛效应、净化环境、调节气候、涵养水源和保护城市生物多样性等方面具有重要作用。城市森林的数量与质量也越来越成为当代城市与城市之间比较与竞争的核心基础力量[1]。2017年中共中央国务院批复了《北京城市总体规划（2016—2035年）》，提出“健全市域绿色空间体系，建设城市森林，让森林进入城市”的目标，2019年《北京森林城市发展规划（2018—2035）》通过评审，以问题和需求为导向，根据国际城市生态环境建设发展趋势、对标国家森林城市评价指标要求，提出了城区林木树冠覆盖率、大斑块森林比例等特色指标。
“林木树冠覆盖”是国外研究城市森林最常用的评价指标，被广泛应用于城市树木冠层评估和管理决策之中[2-3]。由于引进较晚，国内对“城市林木树冠覆盖”的消化、吸收还远远不够，系统介绍“林木树冠覆盖”内涵、研究现状及趋势的文献综述仅有1篇[4]，相关的研究也仅处于起步阶段。围绕城市公园、居住区、事业单位等城市功能单元内部林木树冠覆盖的现状及潜力及其在城市热岛缓解、空气净化、生物多样性保护等方面的显著作用的研究相对较多[5-7]，对校园等此类城市功能单元内部城市森林的树冠覆盖与城市森林结构现状关注较少。实际上，城市发展的压力越来越大，确定和培育可改善城市生态环境问题和促进生物多样性保护等的多种类型的城市生态景观斑块的必要性逐渐凸显[8]，校园城市森林应该被给予更多的关注，尤其是在校园数量众多的北京，校园城市森林是北京城区城市森林不可忽视的组成部分。此外，城市森林的建设不仅服务于城市生态环境的改善，更重要的是满足特定群体的需求，校园城市森林作为城市中最中坚力量的青年学生群体的最直接需求，不应该被忽视。校园城市森林与学生成长、健康之间的关系已经得到广泛的证明，例如，一些研究结果表明，在森林学校成长的儿童更加自信、自尊和独立，且更容易培养热爱自然和亲近自然的习惯，更富有同理心[9]；树冠覆盖率较高的中小学相比树冠覆盖率低的中小学其学生具有更高的平均成绩[10]；大学中容易接触到森林环境的学生，通常较少有压力、愤怒和抑郁等负面情绪的困扰，心理状态更加健康，从而更利于取得学术成就[11]；在校园森林环境中行走50分钟的年轻人表现出明显的压力和愤怒减少，积极情绪增加[12]。本文旨在通过探究校园城市森林的数量与质量基础现状，为进一步丰富城市森林内涵，提高未来的校园环境绿化质量提供理论依据和实践参考，同时期望未来校园城市森林的建设及城市森林功能的拓展得到重视，能够真正满足城市青年群体的需求。
1. 研究区概况与研究方法
1.1 研究区概况
本次的研究区域边界为北京市六环路以内的区域，土地总面积2 273.16 km2，该区域为典型的暖温带半湿润大陆性季风气候，年均气温11.6 ~ 14 ℃，年均降水量590 ~ 630 mm。该区域植被以城市绿地和农业植被为主，土壤类型以潮土、褐土为主，另有少量的砂姜黑土、水稻土、粗骨土、棕壤和风沙土分布。北京市高校众多，本研究以北京市基础地理信息数据库下载的2016年校园分布点状图为依据，以经过精校正的2013年9月份分辨率为0.5 m的World-View-2遥感影像为基础，结合实地勾绘，完成了北京市六环以内全部大学、中学和小学校园的边界矢量化工作，统计结果显示研究区范围内共有大学179所，中学327所，小学478所，共计984所，学校总占地面积43.89 km2，其中大、中、小学占地面积分别为31.39、7.33、5.17 km2。
1.2 研究方法
1.2.1 林木树冠覆盖研究
城市林木树冠覆盖（urban tree canopy，简称UTC）是指当从空中鸟瞰时，树木的叶片、枝条和树干所覆盖的地表区域。它是目前国际上最通用的城市森林建设与评价指标，一般分为现实林木树冠覆盖（existing urban tree canopy，简称EUTC）和潜在林木树冠覆盖（possible urban tree canopy，简称PUTC）两类[2-3]。EUTC是指现状情况下林木树冠覆盖的土地面积，用于衡量研究区域内林木树冠覆盖的总量信息；PUTC指的是可以用于种植树木但目前还未实施种植的土地区域，一般指裸土地和草地，该指标能够很好的指示后期可用于生态开发和建设的空间规模[4]。
本文对校园林木树冠覆盖采取普查的方式，对北京市六环范围内所有的大学、中学和小学进行了林木树冠覆盖的统计。应用基于面向对象解译平台eCognition软件，对0.5 m分辨率的World -View- 2卫星影像进行土地覆盖分类，得到了2013年北京市校园树冠覆盖栅格与矢量图，通过检验该影像的分类结果总体精度达到了96.02%，Kappa系数达到了0.923 1；树冠覆盖分级的划分标准参照刘秀萍[6]的方法：以树冠覆盖率均值作为基准，上下依次加减0.5、1、1.5倍标准差精准估算取“半整”所得值作为分界点，为所得林木树冠覆盖值进行分级。最终学校林木树冠覆盖分级为：< 1.5%（极低覆盖度），1.5% ~ 12.0%（低覆盖度），12.0% ~ 22.5%（中覆盖度），22.5% ~ 33.0%（高覆盖度），≥ 33.0%（极高覆盖度）。对城市森林斑块的分类标准，参照吴泽民等[13]的分类方法，将林木树冠覆盖斑块分为5级：≤ 500 m2（小斑块），500 ~ 2 000 m2（中斑块），2 000 ~ 10 000 m2（大斑块）、10 000 ~ 50 000 m2（特大斑块），> 50 000 m2（巨斑块）。
EUTCR=EUTCA×100% (1) PUTCR=PUTCA×100% (2) 式中：EUTCR表示区域现实林木树冠覆盖率，EUTC表示在研究区域内现实林木树冠覆盖的面积，PUTCR表示区域潜在林木树冠覆盖率，PUTC表示在研究区域内潜在林木树冠覆盖的面积，A表示研究区总面积。EUTCR值越大，表明区域内城市森林面积占比越大，也意味着该区域内的生态服务功能也更强，PUTCR值越大，表明区域内今后可开发的潜在绿化面积越大。
1.2.2 城市森林结构
根据空间分布均衡的原则对984所学校随机抽样，分别抽取大学、中学、小学各34（共计53个校区）、45、47所（图1），对被抽取学校采用典型样地调查法，每个研究对象选取2 ~ 5个20 m × 20 m标准样方，若条件不允许，则根据实际情况确定样方数量和取样单位（样方、样带等），但要保证每个样方的面积与标准样方保持一致。对样方内乔木层以及灌木层树种的名称、数量、胸径（乔木）或地径（灌木）、树高、冠幅进行调查，对由于绿地面积过小或者只有一些散生木生长，不能满足样地调查的学校则采用普查法，对校园的全部树木进行每木检尺，采用普查的学校共涉及到63所，其中中学26所，小学37所。以调查数据为依托，分析校园城市森林的物种多样性以及乔木胸径、冠幅、树高结构特征，并参照吴泽民[13]的方法对胸径、树高、冠幅进行等级划分，对空间结构进行更深入的研究（表1）。
![]()
图 1 北京六环内全部学校与学校抽样点分布图Figure 1. Distribution map of the schools and sampling school points within the Sixth Ring Road of Beijing表 1 乔木胸径、冠幅、树高分级Table 1. Grading standards of arbor DBH, crown width and tree height等级编号
Grade No.胸径等级
DBH class/cm树高等级
Tree height (H) class/m冠幅等级
Crown width (G) class/m1 DBH < 10 H < 5 G < 2 2 10 ≤ DBH < 20 5 ≤ H < 10 2 ≤ G < 4 3 20 ≤ DBH < 30 10 ≤ H < 15 4 ≤ G < 6 4 30 ≤ DBH < 40 15 ≤ H < 20 6 ≤ G < 8 5 40 ≤ DBH < 50 H ≥ 20 8 ≤ G < 10 6 DBH ≥ 50 G ≥ 10 R=S (3) H=−n∑i=1pilnpi (4) J=H/lnS (5) 式中: R表示物种丰富度指数，S表示群落中的总物种数；H表示物种多样性Shannon-Wiener指数，n为种的总和，Pi为样方中属于i种所占的比例；J表示Pielou均匀度指数。
2. 结果与分析
2.1 林木树冠覆盖
2.1.1 总体特征
校园整体EUTCR为27.62%，PUTCR为2.93%，若将潜在林木树冠覆盖区域全部用于绿化，理论上能达到的最大树冠覆盖率为30.55%，依然低于北京城区整体树冠覆盖水平39.53%[14]。大部分学校处于1.5% ~ 22.5%的中、低覆盖度等级，其中还有1.93%的学校林木树冠覆盖不到1.5%。林木树冠覆盖高于22.5%，即处于高和极高覆盖度水平的学校仅占27.13%（表2）。
表 2 校园林木树冠覆盖等级统计Table 2. Statistical analysis in levels of school tree canopy coverage项目
Item极低覆盖度
Severe low coverage level低覆盖度
Low coverage level中覆盖度
Medium coverage level高覆盖度
High coverage level极高覆盖度
Severe high coverage level覆盖范围
Coverage range/%< 1.5 1.5 ~ 12.0 12.0 ~ 22.5 22.5 ~ 33.0 ≥ 33.0 数量总计
Total number19 339 359 181 86 数量占比
Rate to total number/%1.93 34.45 36.48 18.39 8.74 不同级别校园EUTCR表现为：大学（31.91%） > 小学（17.08%） > 中学（16.52%），PUTCR表现为：大学（3.87%） > 中学（0.62%） > 小学（0.42%）。中、小学二者之间EUTCR值差别不大，均在17%左右，但与大学校园EUTCR水平差距较大，差值达14%左右；除此之外，大学还有3.87%的绿化潜力，而中小学绿化潜力均极小，不到1%。这与实地调研结果相一致，中学与小学校园面积本身较小，建筑、学生活动空间如操场以及道路通行空间等不透水地表占据了校园大部分面积，现有绿化空间不足，潜在可利用的绿化空间微乎其微。
从各类学校在不同林木树冠覆盖度等级的分布来看（图2），大学整体绿化情况显著优于中小学。大部分大学校园林木树冠覆盖集中在12.0% ~ 33.0%的中、高覆盖度等级，处于极高覆盖度等级的学校数量占到24.58%。中学和小学则均以低于12.0%的低、中覆盖度水平为主，其中还有1.53%的中学和2.93%的小学林木树冠覆盖低于1.5%，处于极低覆盖度水平，处于极高覆盖度等级水平的中学和小学分别只有2.45%、7.11%。
![]()
图 2 不同类别校园林木树冠覆盖等级分布Figure 2. Coverage level distribution of forest canopy in different kinds of schools2.1.2 林木树冠覆盖斑块等级
不同级别校园EUTC斑块平均面积表现为（表3）：大学（1 051.33 m2）> 中学（353.55 m2）> 小学（286.55 m2），大学EUTC斑块面积平均值远高于中小学，差值达700 m2左右。不同级别校园EUTC斑块均以500 m2以下的小斑块为主，大学校园EUTC斑块在较大等级上的数量分布明显高于中小学，其中大学EUTC斑块在高于50 000 m2的巨斑块等级上也有分布，比例为0.21%，中小学则均为0。整体来看，中学和小学校园林木树冠覆盖斑块在各等级的数量分布差异不大。
表 3 UTC斑块规模数量分布比例Table 3. Distribution pattern of UTC patches in different school categories% 项目
Item小斑块
Small patch
(≤ 500 m2)中斑块
Medium patch
(500 ~ 2 000 m2)大斑块
Large patch
(2 000 ~ 10 000 m2)特大斑块
Extra large patch
(10 000 ~ 50 000 m2)巨斑块
Huge patch
(> 50 000 m2)大学 University 77.76 15.11 5.52 1.40 0.21 中学 High school 84.06 13.03 2.82 0.09 0.00 小学 Primary school 87.22 10.79 1.86 0.13 0.00 2.1.3 人均林木树冠覆盖率
大学整体人均UTC均值为6.45 m2，标准差为6.56。有25.86%的学校人均UTC小于2 m2，82.76%的学校人均UTC在10 m2以下，样本中有4所大学人均UTC超过了20 m2，依次为清华大学（26.90 m2），北京农学院（26.64 m2），北京体育大学（21.59 m2），北京大学（20.19 m2）（表4）。
表 4 大学校园人均UTC分级Table 4. Distribution of per capita UTC in university campus项目
Item≤ 2 m2 2 ~ 5 m2 5 ~ 10 m2 10 ~ 15 m2 15 ~ 20 m2 > 20 m2 总计 Total 学校数量 School number 15 12 21 4 2 4 58 学校数量占比 Proportion of school/% 25.86 20.69 36.21 6.90 3.45 6.90 100 2.2 北京城区校园城市森林结构
2.2.1 校园物种多样性
学校整体物种丰富度指数（R）、多样性Shannon-Wiener指数（H）、均匀度Pielou指数（J）平均值分别为6.30、1.55、0.91（表5）。物种丰富度和均匀度整体均较高。大学整体物种丰富度高于中学和小学，中学和小学不仅物种丰富度低且变差系数大，这表明中小学内部校园绿化参差不齐，差距较大。
表 5 校园城市森林各项多样性指数Table 5. Diversity indexes of urban forests in different school categories项目
Item丰富度指数
Richness index (R)Shannon-Wiener指数
Shannon-Wiener index (H)Pielou指数
Pielou index (J)平均值
Average变差系数
Coefficient of variation平均值
Average变差系数
Coefficient of variation平均值
Average变差系数
Coefficient of variation大学 University 8.90 0.35 1.93 0.22 0.91 0.04 中学 High school 6.70 0.49 1.59 0.33 0.87 0.20 小学 Primary school 6.10 0.54 1.52 0.35 0.92 0.09 全部学校 Total school 6.30 0.53 1.55 0.35 0.91 0.11 2.2.2 乔木水平径级结构、垂直树高结构、冠幅结构
由图3a和表6可知，北京六环内校园树木平均胸径为23.74 cm，有4.80%的树木胸径小于10 cm，这些小径级树种主要有龙爪槐（Sophora japonica f. pendula）、鸡爪槭（Acer palmatum）、紫薇（Lagerstroemia indica）、黄栌（Cotinus coggygria）等；23.49%的树木胸径大于30 cm，其中胸径大于50 cm的大径级树种占到了7.16%，主要树种组成为毛白杨（Populus tomentosa）、泡桐（Paulownia fortunei）、悬铃木（Platanus hispanica）、雪松（Cedrus deodara）、国槐（Sophora japonica）、加杨（Populus × canadensis）、刺槐（Robinia pseudoacacia）、臭椿（Ailanthus altissima）、紫玉兰（Magnolia liliflora）、枣树（Ziziphus jujuba）、银杏（Ginkgo biloba）、垂柳（Salix babylonica）、丝棉木（Euonymus maackii）、栾树（Koelreuteria paniculata）和白蜡（Fraxinus chinensis），其中不乏二级古树，如雪松、国槐、枣树、银杏等。不同类别学校树木平均胸径表现为小学（25.59 cm） > 大学（23.56 cm） > 中学（23.20 cm），大学、中学还有小学均表现出随着胸径等级的增大树木数量分布呈先升高后降低的变化趋势，3类学校树木数量均在10 ~ 20 cm胸径等级分布最多，小学在大于50 cm的大径级等级的数量分布高于大学和中学。
表 6 校园城市森林乔木平均水平Table 6. Average level of urban forest trees in different school categories项目
Item平均胸径
Average
DBH/cm平均冠幅
Average crown width/m平均树高
Average tree height/m大学
University23.56 6.03 7.7 中学
High school23.2 5.86 7.82 小学
Primary school25.59 6.14 8.41 全部学校
Total school23.74 6.02 7.8 校园整体树木平均高度为7.80 m，如表6所示，不同类别学校树木平均树高排序为小学（8.41 m） > 中学（7.82 cm） > 大学（7.70 cm）。其中分布在5 ~ 10 m等级的树木数量最多（图3b），达到了43.92%。高于15 m的树种占到6.08%，主要有毛白杨、悬铃木、栾树、泡桐、圆柏（Sabina chinensis）、雪松、加杨、国槐、白蜡、梧桐（Firmiana platanifolia）、梨树（Pyrus ussuriensis）、水杉（Metasequoia glyptostroboides）、鹅掌楸（Liriodendron chinensis）、垂柳、旱柳（Salix matsudana）、紫玉兰、白皮松（Pinus bungeana）、核桃（Carya cathayensis）、桑树（Morus alba）、枣树、臭椿、银杏、刺槐、小叶杨（Populus simonii）。无论是大学、中学还是小学均表现出随着高度等级的增大乔木数量分布先升高后降低的趋势，且3类学校树木数量均在5 ~ 10 m树高等级分布最多。在树高大于20 m等级的数量分布表现为大学高于中学和小学。
校园整体树木平均冠幅为6.02 m，如图3c，小冠幅（< 2 m）树种占比最少，只有2.32%，冠幅在4 ~ 6 m等级的树木数量最多，达到了29.74%，冠幅大于10 m的树种占到9.89%，组成树种中数量占比较高的主要有国槐、毛白杨、悬铃木、雪松、泡桐、加杨。各类别学校平均冠幅表现为小学（6.14 m） > 大学（6.03 m） > 中学（5.86 m），大学、中学和小学均表现出随着冠幅等级的增大乔木数量分布呈现先升高后降低的变化趋势，其中大学和小学在4 ~ 6 m胸径等级数量分布最多，中学在2 ~ 4 m胸径等级分布数量最多，但中学在大冠幅（> 10 m）等级的数量分布百分比高于大学和小学。
3. 讨 论
3.1 林木树冠覆盖
林木树冠覆盖是衡量校园树木数量和范围最简单、最直观的指标，研究校园林木树冠覆盖对于了解校园城市森林现状和建设潜力具有重要意义。从目前研究结果来看，校园整体EUTCR为27.62%，与我们对北京城区其他社区类功能单元林木树冠的研究结果对比来看（居住区29.67%，企事业单位26.88%），学校绿化的平均状况表现并不出众，与北京城区其他社区类功能单元的平均绿化情况相类似。但是不同级别校园之间绿化差异较大，大学显著优于中学和小学，对于各类别校园林木树冠覆盖具体应该达到多少最合适，目前国内外并没有提出一个具体的标准。我国在2013年正式发布的《绿色校园评价标准》中明确提出各大高校以及中小学学校绿地率应高于国家及相关地区标准，不低于35%，大学人均公共绿地面积不低于2 m2。虽然绿地率与林木树冠覆盖从概念上讲有一定的差异，但是从本文对校园林木树冠覆盖的计算结果也一定程度上能推测出大部分学校未达到绿色校园的标准，尤其是中小学EUTCR仅处在16% ~ 18%水平，绿量明显不足，中小学绿化水平较差的现状无论在国内还是在国外都普遍存在，比如美国洛杉矶小学校园EUTCR均值仅为11.0%[15]，加拿大多伦多为13.6%[10]。作为中小学生户外活动的主要场所，缺乏庇荫和绿色的环境对青少年的健康成长极其不利，因此，校园环境亟待加强绿化建设。但是从校园整体绿化潜力来看，只有2.93%，这也是今后校园城市森林建设的难点，尤其是中小学，绿化潜力不到1%。造成校园绿化现状的问题有很多，其中包括基址条件的限制、规划和设计中存在的问题等等[16]，要想改善现状，最重要的一点就是应该运用更集约化的理念和方法对校园中的空间进行整合，将松散无序的绿化空间条理化，整体化[17]，增强树冠斑块的整体连通性，增加大树冠斑块占比，提高空间利用效率的同时增强树冠斑块的生态效益[18]；除此以外，构建复层群落，采用更多样化的绿化形式，努力拓展三维绿量也是今后校园环境建设的一个主要方向。
3.2 校园面积、建设时间是影响校园林木树冠覆盖和城市森林结构的重要因素
校园面积对校园林木树冠覆盖以及城市森林结构的影响不容忽视。对校园面积和树冠覆盖面积做散点图，二者呈明显的正相关性，可拟合为y=0.342 3x−0.512 6的方程，R2高达0.94（图4），且SPSS分析结果显示，校园面积与其内部林木树冠斑块的平均面积在0.01水平上呈显著正相关，说明校园面积越大的学校，其内部树冠覆盖面积也相对较大，树冠覆盖斑块的平均面积也相对较大；研究还表明校园面积与物种多样性呈显著正相关（P < 0.005），校园面积较大的学校物种多样性越高，大学校园物种多样性均值明显高于中小学。
此外，校园建设时间对校园林木树冠覆盖以及城市森林结构也有显著影响。以大学为例，在实际调研的大学中有13个学校涉及到2个或者3个分校区。对各学校本部校区以及新校区的树冠覆盖以及城市森林结构指标进行统计和对比，其中涉及到2个新校区的学校，采用将2个新校区各项指标数值取均值的处理来代表其新校区水平与本部校区进行对照（表7）。
表 7 新旧校区各项指标比较Table 7. Comparison in each index between old and new campuses项目
Item丰富度指数
Richness
index (R)Shannon-Wiener指数
Shannon-Wiener
index (H)Pielou指数
Pielou
index (J)现实树冠覆盖率
Existing canopy
coverage (EUTCR)/%潜在树冠覆盖率
Potential canopy
coverage (PUTCR)/%老校区 Old campus 5.42 1.46 0.90 30.79 0.00 新校区 New campus 4.91 1.20 0.74 27.76 0.08 差值 D-value − 0.51 − 0.26 − 0.16 − 3.03 0.08 结果表明物种丰富度指数（R）、Shannon-Wiener指数（H）以及Pielou指数（J）3项指标新校区相比老校区均有所下降，减少量分别为0.50、0.26和0.16；从UTC水平值来看，新校区EUTCR值相比老校区降低3.03%，但PUTCR提高0.08%。
3.3 校园城市森林建设需要在增量提质的基础上注重功能的拓展
城市森林的建设不仅仅服务于城市生态环境的改善，更重要的是需要满足特定群体的需求，传播文化知识。校园城市森林是校园环境中最有生命力和感召力的部分，是校园历史和文化的重要载体，对于打造校园特色，保障校园丰富多彩的物质与文化生活、促进校园的可持续发展发挥着不可替代的作用[19]。此外，校园森林的主要服务对象为正在成长期的青年学生群体，长期生活在绿色的校园环境中对中小学及大学生的认知、情感、人际和身体健康的积极影响被许多研究广泛证实，“森林学校”在许多国家被广为接受并有所发展[20]，近几年来在中国也有所建设和发展，表明了中国家长对学生自然环境教育的日益重视。从目前校园城市森林的现状来看，不仅需要增量，还需要提质，比如，虽然大部分大学校园物种多样性水平较高，但整体变差系数大，校园绿化水平参差不齐。在实地调研中也发现，各校园在树种的选择上同质化现象严重，没有打造出主题突出、特色鲜明、景观优美的校园森林群落[21]；新校区出现整体绿量下降，物种多样性降低的现象，这说明在新一轮高校校园扩张建设过程中，绿地系统规划和植物种植设计仍然没有得到应有的重视，对未来城市森林整体发展极为不利，是校园城市森林建设亟待遏制和扭转的现象。中小学物种丰富度偏低，说明中小学应该成为未来校园城市森林景观质量提升的重点建设区域，在潜在绿化空间有限的情况下，增加草本植物的多样性也不失为一种有效的方法。在增量和提质的基础上还需要对城市森林在特定场所下应该发挥的功能有所拓展，比如校园环境的自然教育功能。目前我国自然教育主要是依托各类城市公园、植物园等校外载体来开展[22]，且教师队伍专业性不强和教育资源不足等问题突出，自然教育长期囿于学校外部来开展，难以为学校自然教育常态化实施提供资源保障。学校作为教育的主战场，校园城市森林作为城市森林的最主要组成部分，是学生日常接触最密切的绿色资源，其自然教育功能的拓展和开发却一直被忽视。为有效保障和维持青少年群体的自然教育，对校园自身内部城市森林教育功能的深度挖掘应该成为日后校园城市森林建设的重点内容[23]。
4. 结 论
北京市六环以内校园整体EUTCR为27.62%，低于北京城区整体EUTCR水平，但还有2.93%的提升潜力，且潜力区主要分布在大学，中小学EUTCR及PUTCR水平均较低。
大学校园整体物种多样性较高，中小学相比大学校园物种多样性偏低；无论大学、中学还是小学内部物种多样性变差系数均较大，校园绿化水平参差不齐。
北京城区学校森林平均胸径、冠幅、树高分别为23.93 cm、6.02 m、7.80 m，其中胸径在10 ~ 20 cm，冠幅在4 ~ 6 m以及树高在5 ~ 10 m等级的青、壮年树木数量占比最多，树冠自然扩展的潜力较强，是今后提高校园林木树冠覆盖的后备力量。
大学新建校区相比本部校区物种丰富度明显有所下降，不利于校园森林群落长期的稳定性；新建校区PUTCR值明显增加，校园绿化潜力相比老校区更大。
校园城市森林树冠覆盖率，树冠覆盖斑块大小，树木胸径平均值均与校园面积显著相关。
-
[1] 张守红,刘苏峡,莫兴国,等.降雨和水保措施对无定河流域径流和产沙量影响[J].北京林业大学学报,2010,32(4):161-168. [1] ZHANG S H, LIU S X,MO X G, et al. Impacts of precipitation variation and soil and water conservation measures on runoff and sediment yield in the Wuding River Basin,middle reaches of the Yellow River [J]. Journal of Beijing Forestry University,2010,32(4):161-168.
[2] 宋晓猛,张建云,占车生,等.气候变化和人类活动对水文循环影响研究进展[J].水利学报,2013,44(7):779-790. [2] SONG X M, ZHANG J Y, ZHAN C S, et al. Review for impacts of climate change and human activities on water cycle [J]. Journal of Hydraulic Engineering,2013,44(7):779-790.
[3] BOOTH D B, KARR J R, SCHAUMAN S, et al. Reviving urban streams: land use, hydrology, biology and human behavior [J]. Journal of the American Water Resources Association,2004,40(5):1351-1364.
[3] WANG L X, ZHANG Z Q. Impacts of forest vegetation on watershed runoff in dryland areas[J]. Journal of Natural Resources,2001,16(5):439-444.
[4] YUAN Z H, YAN J P, LIU Y F. Analysis of the runoff and sediment development distribution and influencing factor of Fenhe River during the last 50 years [J]. Progress in Geography,2008,27(5):57-63.
[4] 王礼先,张志强.干旱地区森林对流域径流的影响[J].自然资源学报,2001,16(5):439-444. [5] WAN Z W, AN C H, LI Q G. Variation characteristics and design condition of the Yellow River water and sediment[J]. Yellow River,2013,35(10):26-29.
[5] BARNETT T P, ADAM J C, LETTENMAIER D P. Potential impacts of a warming climate on water availability in snow dominated regions[J].Nature,2005,438(7066):303-309.
[6] CHU C J, LI Y L. Variation of runoff and sediment and their driving factors of the Yellow River mainstream in the past 60 years[J]. Journal of Soil and Water Conservation,2013,27(5):41-47.
[6] PIAO S L, CIAIS P, HUANG Y, et al. The impacts of climate change on water resources and agriculture in China[J]. Nature,2010,467(7311):43-51.
[7] 原志华,延军平,刘宇峰.1950年以来汾河水沙演变规律及影响因素分析[J].地理科学进展,2008,27(5):57-63. [7] YANG X, YAN J P, LIU B Y. The analysis on the change characteristics and driving forces of Wuding River runoff[J]. Advance in Earth Sciences,2005,20(6):637-642.
[8] 万占伟,安催花,李庆国.黄河水沙变化及设计水沙条件[J].人民黄河,2013,35(10):26-29. [8] LIU E J, ZHANG X P, XIE M L,et al. Hydrologic responses to vegetation restoration and their driving forces in a catchment in the loess hilly-gully area: a case study in the upper Beiluo River [J]. Acta Ecologica Sinica,2015,35(3):1-12.
[9] 楚纯洁,李亚丽.近60年黄河干流水沙变化及其驱动因素[J].水土保持学报,2013,27(5):41-47. [9] ZHANG M L, ZHANG L L, LEI M. Construction of soil erosion monitoring system in Luoyugou Catchment of subdistrict Ⅲof loess hilly and gully area[J].Bulletin of Soil and Water Conservation,2009,29(2):65-69.
[10] 杨新,延军平,刘宝元.无定河年径流量变化特征及人为驱动力分析[J].地球科学进展,2005,20(6):637-642. [10] WU F Z. Land use change and driving forces research of Luoyugou Watershed in the Loess Plateau[D]. Beijing:Beijing Forestry University,2010.
[11] 刘二佳,张晓萍,谢名礼,等.生态恢复对流域水沙演变趋势的影响及其程度分析:以北洛河上游为例[J].生态学报,2015,35(3):1-12. [11] HAN J C. Hydrological response on land use change in Luoyugou Watrershed[D]. Beijing:Beijing Forestry University,2011.
[12] FU G, CHARLES S P, VINEY N R, et al. Impacts of climate variability on stream-flow in the Yellow River [J]. Hydrol Process,2007,21(25):3431-3439.
[12] ZHU Q A, ZHANG W C, ZHAO D Z. Topography-based spatial daily precipitation interpolation by means of PRISM and Thiessen polygon analysis[J]. Scientia Geographica Sinica,2005,25(2):233-238.
[13] FU Z B, WANG Q. The definition and detection of the abrupt climatic change[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences,1992,16(4):482-493.
[13] 张满良,张琳玲,雷鸣.黄土丘陵沟壑第Ⅲ副区罗玉沟流域水土流失监测体系建设[J].水土保持通报,2009,29(2):65-69. [14] 伍飞舟.黄土区罗玉沟流域土地利用变化及驱动力研究[D].北京:北京林业大学,2010. [14] ZHU Q L, ZHANG L Z, YU G R, et al. The spatial and temporal variability characteristics of precipitation in the Yellow River basin of recent 30 years[J]. Journal of Natural Resources,2005,20(4):477-482.
[15] WEI F Y. Modern diagnosis and prediction of climate statistics[M]. 2nd ed. Beijing: Meteorological Press,2007:36-69.
[15] 韩洁春.罗玉沟流域土地利用变化的水文响应研究[D].北京:北京林业大学,2011. [16] ZHAO W W, FU B J,CHEN L D, et al. Effects of land-use pattern change on soil and water loss at the catchment scale in the hilly and gully area of the Loess Plateau of China[J]. Acta Ecologica Sinica,2004,24(7):1358-1364.
[16] 朱求安,张万昌,赵登忠.基于PRISM和泰森多边形的地形要素日降水量空间插值研究[J].地理科学,2005,25(2):233-238. [17] 符淙斌,王强.气候突变的定义和检测方法[J].大气科学,1992,16(4):482-493. [17] ZHANG L L. Study of comprehensive management of Luoyugou Watershed and its effectiveness[J]. Yellow River,2013,34(12):96-99.
[18] LIU C, WANG Z Y, SUI J Y. Analysis on variation of seagoing water and sediment load in main rivers of China [J]. Journal of Hydraulic Engineering,2007,38(12):1444-1452.
[18] 祝青林,张留柱,于贵瑞,等.近30年黄河流域降水量的时空演变特征[J].自然资源学报,2005,20(4):477-482. [19] ZHENG M G, CAI Q G, WANG C F, et al. Effect of vegetation and other measures for soil and water conservation on runoff-sediment relationship in watershed scale[J]. Journal of Hydraulic Engineering,2007,38(1):47-53.
[19] RAN L S, WANG S J, FAN X L. Channel change at Toudaoguai Station and its responses to the operation of upstream reservoirs in the upper Yellow River[J]. Journal of Geographical Sciences,2010,20(2):231-247.
[20] LI Z J, LI X B, XU Z M. Impacts of water conservancy and soil conservation measures on annual runoff in the Chaohe River Basin during 1961—2005 [J].Journal of Geographical Sciences,2010,20(6):947-960.
[20] ZHENG M G, CAI Q G, CHEN H. Effect of vegetation on runoff-sediment relationship at different spatial scale levels in gullied-hilly area of the Loess Plateau,China[J]. Journal of Hydraulic Engineering,2007,27(9):3572-3581.
[21] JIANG Z S,WANG Z Q, LIU Z. Quantitative study on spatial variation of soil erosion in a small watershed in the loess hilly region[J]. Jounrnal of Soil and Water Conservation,1996,2(1):1-9.
[21] 魏风英. 现代气候统计诊断与预测技术[M].2版.北京:气象出版社,2007:36-69. [22] 赵文武,傅伯杰,陈利顶,等.黄土丘陵沟壑区集水区尺度土地利用格局变化的水土流失效应[J].生态学报,2004,24(7):1358-1364. [22] LI Z J, LI X B. Impacts of precipitation changes and human activities on annual runoff of Chao River Basin during past 45 years [J]. Scientia Geographica Sinica,2008,28(6):809-813.
[23] GAO P, MU X M, WANG F. Changes in streamflow and sediment discharge and the response to human activities in the middle reaches of the Yellow River[J].Hydrology and Earth System Sciences,2011,15(1):1-10.
[23] ZHAO Y, YU X X,ZHENG J K, et al. Quantitative effects of climate variations and land-use changes on annual stream flow in Chaobai River Basin [J]. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2012,28(22):252-260.
[24] 张琳玲.罗玉沟流域综合治理措施配置及效益探讨[J].人民黄河,2013,34(12):96-99. [25] 刘成,王兆印,隋觉义.我国主要入海河流水沙变化分析[J].水利学报,2007,38(12):1444-1452. [26] 郑明国,蔡强国,王彩峰,等.黄土丘陵沟壑区坡面水保措施及植被对流域尺度水沙关系的影响[J].水利学报,2007,38(1):47-53. [27] 郑明国,蔡强国,陈浩.黄土丘陵沟壑区植被对不同空间尺度水沙关系的影响[J].生态学报,2007,27(9):3572-3581. [28] 江忠善,王志强,刘志.黄土丘陵区小流域土壤侵蚀空间变化定量研究[J].水土保持学报,1996,2(1):1-9. [29] 李子君,李秀彬.近45年来降水变化和人类活动对潮河流域年径流量的影响[J].地理科学,2008,28(6):809-813. [30] 赵阳,余新晓,郑江坤,等.气候和土地利用变化对潮白河流域径流变化的定量影响[J].农业工程学报,2012,28(22):252-260. -
期刊类型引用(11)
1. 高荧荧，王雯琦，符昌昊，许秀英. 基于UAV平台的农作物数据采集与处理方法研究. 现代化农业. 2025(02): 52-54 . 
百度学术
2. 陈树新，刘炳杰，王海熠，苏勇，艾遒一，田昕. 结合可见光植被指数和分水岭算法的单木树冠信息提取. 遥感技术与应用. 2024(01): 34-44 . 百度学术
3. 钟磊，苏杰. 三维激光扫描技术在建筑物立面测绘中的精度分析. 科学技术创新. 2024(15): 131-134 . 百度学术
4. 赵亚凯，邓青春. 反距离加权插值参数对细沟DEM精度的影响. 西华师范大学学报(自然科学版). 2023(05): 496-504 . 百度学术
5. 莫嬃，易烜，边更战，陈书杭. 基于第一着枝角度的罗田垂枝杉树冠表面积预估模型研究. 湖南林业科技. 2023(06): 37-43+50 . 百度学术
6. 王玉堂，王佳，牛利伟，常书萍，孙露. 基于无人机倾斜摄影测量的树冠体积及表面积提取算法对比分析. 林业工程学报. 2022(03): 166-173 . 百度学术
7. 王补 ，谭伟 ，王贵林 ，蒲秀青 . 基于无人机多光谱影像的松材线虫病单木尺度监测. 林业资源管理. 2022(05): 107-117 . 百度学术
8. 杜意鸿，尹田，周雪梅，张晓丽. 倾斜摄影测量技术提取油松单木信息. 北京林业大学学报. 2021(04): 77-86 . 本站查看
9. 宋晓鹏，张岩，王志强，邓家勇，王佳希. 无人机摄影测量提取黄土高原切沟参数精度分析. 北京师范大学学报(自然科学版). 2021(05): 606-612 . 百度学术
10. 杨全月，董泽宇，马振宇，吴悠，崔琪，卢昊. 基于SfM的针叶林无人机影像树冠分割算法. 农业机械学报. 2020(06): 181-190 . 百度学术
11. 冯正茂，陈桃红，苏玉峰，伍浩如. 倾斜摄影测量技术在纸浆厂木片资产管理中的应用. 中国造纸. 2020(06): 64-68 . 百度学术
其他类型引用(8)
下载:
计量
- 文章访问数: 1743
- HTML全文浏览量: 147
- PDF下载量: 23
- 被引次数: 19
