论洞庭湖湿地对污染物的净化作用

本文通过计算与分析，提出：洞庭湖特殊的水文泥沙条件、湖滨湿地的丧失和水生高等植被的缺乏等因素，是造成湿地去污效果低下的主要原因；通过退田还湖，恢复重建湖滨湿地和植被缓冲带，培育湖泊水生高等植被，以树代草，发展湿地林业等措施，可显著提高整个湖泊湿地系统的净化效果。     

洞庭湖湿地生态现状与农业开发

根据近年调查研究,分析洞庭湖湿地生态系统结构,功能特征,以及与人类活动的关系,探讨农业开发等问题。     

论洞庭湖湿地对污染物的净化作用

本文通过计算与分析,提出:洞庭湖特殊的水文泥沙条件、湖滨湿地的丧失和水生高等植被的缺乏等因素,是造成湿地去污效果低下的主要原因;通过退田还湖,恢复重建湖滨湿地和植被缓冲带,培育湖泊水生高等植被,以树代草,发展湿地林业等措施,可显著提高整个湖泊湿地系统的净化效果.     

洞庭湖湿地柳属木本植物变化趋势及成因

柳属(Salix)植物是洞庭湖湿地唯一的原生木本植物,对湿地生态系统功能的维护具有重要意义,而以往研究大多关注草本植物,缺乏对木本植物的认识。本研究通过2008年5月和2013年11月的洞庭湖湿地大面积调查,揭示洞庭湖湿地柳属木本植物的变化趋势。结果表明,洞庭湖湿地柳属木本植物主要分布于东洞庭湖,其次是南洞庭湖,分布形式为小面积点状分布和大面积带状分布。2008年5月,洞庭湖湿地柳属木本植物分布区的面积为993.7 hm2,2013年11月减少至192.9 hm2。2008年5月,洞庭湖湿地柳属木本植物以原生型植物为主,2013年11月,其以种植型植物为主。在2008~2013年间,柳属木本植物呈现分布面积急剧减少、原生型植物减少、种植型植物增加的变化趋势,业已成为本地区的濒危物种。2013年11月,各柳属木本植物分布点的乔木层特征差异明显,树高为4.37~15.2 m,胸径为3.63~68.71 cm,原生型植物树高和胸径明显大于种植型植物。在原生型植物区,林下优势植物主要为短尖薹草(Carex brevicuspis);在种植型植物区,林下优势植物主要为芦苇(Phragmites australis)、荻(Miscanthus sacchariflorus)和短尖薹草。水位降低、淹水时间缩短、水质下降与大面积种植杨树等是导致洞庭湖湿地柳属木本植物退化的主要原因。     

基于生态安全的洞庭湖湿地管理策略

洞庭湖湿地具有涵养水源、调蓄洪水、提供生物栖息地、保护物种基因和生物多样性、降解污染等多种生态系统服务功能,在维护流域生态安全方面发挥着重要作用。由于对湿地资源的过度利用,导致湿地内部生境破碎化、生物栖息地退化、生物多样性锐减和湿地污染日趋严重,湿地生态安全问题越来越突出。在加强湿地宏观管理的基础上,优化调整湿地区域经济结构,调控湿地水土资源管理,加强湿地水污染防治,建立起符合湿地生态系统整体性特点的湿地生态安全管理策略,遏制生态安全恶化趋势,促进洞庭湖生态经济区的建设和可持续发展。     

洞庭湖湿地资源退化的生态经济损益评估

洞庭湖湿地是中国最大的淡水湿地生态系统之一,湿地资源十分丰富,但由于人类不合理的开发利用,导致湿地生态系统严重退化,湿地生态服务功能价值受损,制约了湖区经济的可持续发展。在实地调查和试验的基础上,依据生态经济学的理论和方法,对洞庭湖湿地因资源退化引起的一系列自然灾害和生态灾害所造成的湿地生态功能损失进行了价值损益评估,由此得出湿地资源退化对湖区经济可持续发展所造成的损失;并指出只有恢复洞庭湖区湿地生态环境,保护好洞庭湖区湿地资源,才能实现洞庭湖区湿地资源的可持续利用,保证湖区经济的可持续发展。     

洞庭湖国际重要湿地生态系统健康和价值评价

构建了评价指标体系,通过实验室测试、遥感解译和问卷调查,获得了研究数据,采用市场价格法、影子工程法和成果参照法等,对洞庭湖国际重要湿地生态系统的健康和价值进行评价。结果表明,东洞庭湖、南洞庭湖和西洞庭湖3处国际重要湿地生态系统健康等级都为中等级,湿地表现出较高的稳定性,湿地总价值达到273.86×108元/a,单位面积价值为10.37×104元/(hm2·a),湿地发挥了重要的生态、社会和经济价值。     

洞庭湖湿地生态现状与农业开发

根据近年调查研究,分析洞庭湖湿地生态系统结构、功能特征,以及与人类活动的关系,探讨农业开发等问题。     

洞庭湖流域降水同位素与ENSO关系研究

基于洞庭湖流域内长沙市2010年1月至2012年12月降水事件、GNIP(Global Network for Isotopes in Precipitation)长沙站1988~1992年月降水同位素资料及ENSO（厄尔尼诺/拉尼娜和南方涛动）的2个常用指标（南方涛动指数SOI和Nino3区海面温度SST）,分析了流域降水同位素与ENSO关系。结果表明：洞庭湖流域降水中δ¹⁸O与降水量、气温在日、月尺度上均呈负相关且只有月度上与降水量的负相关不显著。洞庭湖流域降水中δ¹⁸O与ENSO的SST指标则呈显著正相关。ENSO对洞庭湖流域降水同位素的影响机制可能如下：春季,La Nina年源自西太平洋的东南风强盛,其转向为西南风的区域达到印度洋,而El Nino年,东南风转向为西南风的发生区域位于印度洋以东,前者有利于挟带印度洋远源水汽向中国东部区域输送,进而造成降水同位素的贫化;夏季,La Nina年印度洋水汽输送在中国南海转为经向继而向北延伸,而El Nino年,源自印度洋的水汽沿纬向穿过南海,在东海转向往北延伸,后者有利于挟带西太平洋的近源水汽输送到中国东部季风区,进而引起降水同位素的富集。     

洞庭湖环境系统变化对水文情势的响应

为全面揭示洞庭湖近数十年的水情异常与成因,将湖区视作一个大系统来研究。经水位~流量关系等多种方法研究表明：(1)入湖四水尾闾同水位流量减少1 200~2 800 m³/s,同流量水位抬高0.49~1.28 m;(2) 荆江三口分水比减少19.2%,分沙比减少25.1%;(3) 澧水、松滋、南洞庭湖等主洪道的水位流量关系均发生了较大变化;(4) 天然调蓄能力下降40%,湖口同流量水位抬高1.80~2.50 m;(5) 7~8月湖垸关系常处于危急状态。其主要原因是泥沙淤积恶性循环,导致了湖泊环境系统功能的变化,而由下荆江3处裁弯所引起的江湖水沙调整则加速了其变化过程。这些变化过程对水情的复合响应是：入湖水沙呈逐渐减少趋势变化,洪水位普遍抬高1.50~1.80 m,湖口有时出现江水倒流,洪水涨率增大,高洪水位持续时间长等异常水文现象,且给湖区造成了巨大的洪水压力。     

洞庭湖区湿地生态系统健康综合评价

湿地与海洋、森林并称为地球三大生态系统,湿地退化速度远大于其他生态系统,从而使得湿地健康评价与分析成为湿地领域研究的重点内容之一。本文以生态系统健康及压力-状态-响应模型为研究方法,综合利用遥感、野外实测和社会统计等多源数据,建立一套湿地生态系统健康评价指标体系,集成利用遥感和地理信息技术建立湿地生态系统健康评价模型,实施湿地压力、状态、响应、健康分析,揭示了洞庭湖湿地生态系统健康状况的空间分布规律。研究结果表明:(1) 洞庭湖区31%的湿地面临人类干扰压力较大,19%的湿地状态较好,82%的湿地生态系统发生很大变化。(2) 湿地的总面积在人类活动的干预下逐渐缩小,湿地综合健康较差、一般和较好的区域分别占总面积的6%、75%和19%,缺乏健康状况最好及最差的区域。(3) 湘阴县、沅江县及岳阳县的湿地生态系统健康状况较好,益阳县较差,安乡县等12个县市一般。     

洞庭湖流域不同水体中同位素研究

在洞庭湖流域内的长沙、汨罗、怀化对大气降水、地表水（河水）、地下水（泉水、井水）进行了取样,分析了流域内不同水体中稳定水同位素的变化特征以及它们之间的转化关系。研究发现地处亚热带季风区的洞庭湖流域,地表水、地下水中同位素继承了降水同位素冬半年富集、夏半年贫化的特征,但存在不同程度的滞后。同时,降水同位素的变化幅度及波动性明显大于地表水及地下水,而地表水、地下水中同位素较降水中要富集。流域内河水中同位素大致表现出随纬度升高而贫化的趋势,这主要受降水同位素场的影响。流域内长沙河水、井水、泉水中同位素组成均位于大气水线附近且分别大致位于一直线上,这说明大气降水是这3种水体的主要补给源。不同季节河水、井水、泉水中同位素组成与大气水线的比较则进一步反映出了不同水体在不同季节的转化关系。     

洞庭湖演变趋势探讨

洞庭湖的演变主要受构造沉降、泥沙淤积和人类活动影响三大因素的控制。目前 ,洞庭湖盆的构造沉降速率虽然较低 (3～ 10mm/a) ,但构造沉降量仍抵消了部分泥沙淤积量 ,在一定程度上抑制了洞庭湖日益萎缩的趋势。由于湖盆中泥沙淤积速率大于构造沉降速率 ,洲滩会继续发育和扩展 ,洞庭湖仍保持淤高的趋势。在“4 35 0工程”完成和三峡建坝后 80年内 ,湖盆泥沙淤积速率将降低到 1 79mm/a ,洞庭湖不断淤高的趋势将得到减缓。     

Eco-compensation effects of the wetland recovery in Dongting Lake area

Eco-compensation is an environmental economic instrument for internalization of external cost. Returning farmland to lake is one of the important parts of restoring wetland ecosystem function in the Yangtze River Valley of China. Whether the project of lake recovery can be successful depends on the compensation to the farmers who have lost their original benefits and contributed to the wetland ecosystem recovery by returning farmland to lake. Aiming at the wetland recovery of the Dongting Lake, the practical implementation of programs of the lake recovery and flood control in this area has been challenged by the heavy task of population resettlement, so it is an ideal area for case studies to reach the academic objectives proposed as the above. Based on field survey and experimentation, this research evaluated the benefit losses of the resettled farmers and the increased values of ecosystem service functions caused by wetland recovery, and furthermore, the value of eco-compensation for relocated farmers was calculated by considering the combination of the farmers’ compensation appeal. The value of eco-compensation for relocated farmers in the Dongting Lake area was 6084.5 yuan per household by synthetic analysis of the effects on wetland ecosystem restoration. Moreover, this article took Dongting Lake area as a case to study and explore the basic issues of the eco-compensation by returning farmland to lake, that was who should pay, who should be paid, how much the payment was and what the payment means was, which sought the mechanisms of wetland restoration eco-compensation and prompted the people’s enthusiasms for ecological restoration.     

三峡水库调度运行初期荆江与洞庭湖区的水文效应

以1951-2008年实测水文资料为依据,运用对比方法,分析了三峡水库调度运行初期,荆江与洞庭湖区的连琐水文效应.结果表明:①莉江冲刷星占宜昌至城陵矶段的78.9%,其平均冲刷强度也远高于该河段;②三口分流比减少2.33%、分沙比减少2.78%;③三口多年平均入湖径流泥沙比依次减少7.7%及24.4%;④洞庭湖区淤积速率减缓26.7%、汛期水最较同期多年平均值偏少20.2%,使湖区连年季节性缺水,前者对延长湖泊寿命有利,后者酿成了连年性的夏秋连旱灾害、居民饮用水、生产用水和航运等水安全问题以及涉及到了珍禽鸟类数量和种类减少,东方田鼠种群数量极度膨胀等生态系统的稳定性;⑤湖口多年平均输沙泄洪能力增强了26.6%和3.7%,避免了溃垸决堤之灾.并认为,为适应新的江湖关系变化,必须进一步优化调整三峡水库调度运行方案,重新审视江湖治理的理念,维系江湖连通的纽带.     

1980年以来5个时期洞庭湖区国际重要湿地景观动态研究

国际重要湿地是中国乃至全球湿地保护体系的重要组成部分,研究国际重要湿地景观动态对于湿地保护和管理具有重要意义。以洞庭湖区3处国际重要湿地为研究对象,利用1980年、1990年、2000年、2010年和2015年的Landsat MSS/TM/ETM+/OLI影像数据,采用面向对象的遥感影像分类方法,解译出5个时期洞庭湖区3处国际重要湿地的土地覆被信息,提取各处国际湿地的土地覆被类型分布信息;结合景观指数和人为干扰度指数,探讨5个时期洞庭湖区湿地面积动态及其景观格局动态特征。研究结果表明,从1980年到2015年,洞庭湖湿地总面积减少了232.60 km^2;南洞庭湖面积减少的最多,湿地面积减少了218.54 km^2,损失率高达20.30%;3处重要湿地中的湿地斑块数量增多,湿地趋于破碎化,景观间连通度降低;西洞庭湖景观破碎化程度最高,湿地景观连通度差,聚集度指数(CONTAG)相对最小;洞庭湖区湿地仍然受到强度较高的人类活动干扰,其中,耕地扩张是造成湿地损失的主要原因。     

东洞庭湿地植被格局变化及其影响因素

东洞庭湖(也称东洞庭)湿地植被格局的变化特征及其影响因素的分析是该地区湿地植被保护与恢复策略制定的基础。基于美国陆地资源卫星Landsat TM/ETM+数据,应用决策树分类法分别提取东洞庭湖1999年、2002年、2006年三个时期湿地景观信息,通过转移矩阵法和质心迁移法对植被的时空演变分析。结果表明:(1)1993～2002年东洞庭湖芦苇、林地、苔草滩地面积均有所增加,芦苇增长速度最快,年均增长面积为28.93km²;2002～2006年林地面积迅速增加,年均增长面积为29.655km²,苔草面积有所减少,芦苇面积保持基本稳定;(2)东洞庭湖湿地植被质心呈现从林地—芦苇—苔草逐层靠近湖心的分布特点,1993～2006年三种植被类型的质心均不断向湖心迁移,其中以林地与芦苇的变迁更为显著。     

Analysis of vegetation response to rainfall with satellite images in Dongting Lake

We analyzed the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from satellite images and precipitation data from meteorological stations from 1998 to 2007 in the Dongting Lake wetland watershed to better understand the eco-hydrological effect of atmospheric precipitation and its relationship with vegetation. First, we analyzed its general spatio-temporal distribution using its mean, standard deviation and linear trend. Then, we used the Empirical Orthogonal Functions (EOF) method to decompose the NDVI and precipitation data into spatial and temporal modes. We selected four leading modes based on North and Scree test rules and analyzed the synchronous seasonal and inter-annual variability between the vegetation index and precipitation, distinguishing time-lagged correlations between EOF modes with the correlative degree analysis method. According to our detailed analyses, the vegetation index and precipitation exhibit a prominent correlation in spatial distribution and seasonal variation. At the 90% confidence level, the time lag is around 110 to 140 days, which matches well with the seasonal variation.     

洞庭湖植被对降水的响应

We analyzed the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from satellite images and precipitation data from meteorological stations from 1998 to 2007 in the Dongting Lake wetland watershed to better understand the eco-hydrological effect of atmospheric precipitation and its relationship with vegetation. First,we analyzed its general spatio-temporal distribution using its mean,standard deviation and linear trend. Then,we used the Empirical Orthogonal Functions (EOF) method to decompose the NDVI and precipitation data into spatial and temporal modes. We selected four leading modes based on North and Scree test rules and analyzed the synchronous seasonal and inter-annual variability between the vegetation index and precipitation,distinguishing time-lagged correlations between EOF modes with the correlative degree analysis method. According to our detailed analyses,the vegetation index and precipitation exhibit a prominent correlation in spatial distribution and seasonal variation. At the 90% confidence level,the time lag is around 110 to 140 days,which matches well with the seasonal variation.