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0 引言
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随着中国铁路交通网络的发展,线路穿越区的生态问题与日俱增。以建设过程中边坡开挖为例,其往往导致边坡浅层岩土体裸露,原生植被遭到破坏,从而引起水土流失,严重影响区域内的生态环境(刘利嘉等,2021;潘明九等,2022)。
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“生态敏感区”是指对人类工程活动有特殊敏感性的区域(李鹏飞和王雅东,2021;汤正阳等, 2022),且这些区域一旦产生生态负面问题则难以恢复。为了解决生态环境与人类活动的冲突,对于这一类边坡通常采取生态护坡技术,以期达到区域生态环境的健康发展(毛洪亮和李云,2019)。目前主流的生态护坡技术(郑素苹和陈济锋,2008;阳个小等,2021;王林峰等,2022)有人工草皮、植生带、喷播技术、三维植被网、厚层基材喷植、土工格室等,但这些技术往往适用于小型植被生长,护坡效果有限,难以应对复杂地质环境下的生态问题(Cao et al.,2018)。因此,科学的进行植被选型,合理的组合藤-草-灌-乔等植物,从生物多样性及共生性的角度出发开展边坡生态恢复技术备受关注 (Gonzalez and Mickovski,2017;陈生义等,2019)。不同区域生态环境影响因素不尽相同,因此植被选型重在因地制宜、因时制宜,例如:紫苜蓿、草木犀、黑麦草等植被耐寒,适用于高寒山区边坡生态恢复 (刘鑫等,2016;奚灵智等,2021),白榆、狼牙、刺荆条等根系发达,适用于水土流失地区生态恢复(刘虹涛,2017)。铁路线路往往穿越多种气候带,沿线边坡处于高寒、干旱、水土流失等现象层出不穷;这些特殊气候状态下,土质边坡遭受水土流失现象严重,且由于土质贫瘠而难以恢复,因此需要采取科学的手段进行边坡生态的恢复。在此基础上,综合考虑各物种间的合理搭配,采用层次分析法(吕宋等,2021;张旭等,2021;龚飞龙等,2022)进行植被选型,优选出集生态适宜性、经济性、美观性于一体的植被,以实现区域内生态环境的恢复。
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基于以上研究,本文以某铁路沿线土质边坡为例,在调查分析研究区植被生长情况的基础上,采用层析分析法建立了研究区植被选型模型。基于植被优势度及优劣情况量化值,得出适用于该研究区的生态护坡植被,该研究可为类似工程边坡的生态恢复提供一定的思路和参考。
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1 工程概况
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该铁路研究区路段属亚热带湿润季风气候,冬季干燥少雨,夏季炎热多雨,季节气候变化明显,年平均降水量 1180 mm(四川省水利电力厅,1959)。研究区属长江水系,呈低山浅丘地貌,地势较开阔,地面高程400~750 m,自然坡度小于40°。研究区边坡以土质边坡为主,根据其成因可分为自然土质边坡(图1a)和人工弃土边坡(图1b),其中自然边坡整体稳定性较好,植被生长情况较优;人工弃土边坡通常由线路附近施工时挖填平衡所致,土质成分多为含碎石角砾的粉质黏土,均匀性差,结构较松散,且坡面植被不发育,地表水冲刷作用较明显。边坡面积为1200~4000 m2,具有面积较小、数量较多的特点。因此,人工弃土边坡成为该研究区的重点生态治理对象。
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2 植被选型
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2.1 植被优势度
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植物群落(方精云等,2009)是指在一定地段内,具有一定的植物种类组成、外貌和空间结构,各种植物之间及植物与环境之间彼此影响、相互作用的植物群体组合单元。优势度类型是依一个或几个优势种所确定的一种群落的类型级。这些优势种往往是群落最上层中最主要的种,有时也可以是下层中覆盖度最大的种,因此通常采用优势度指标 (张志永等,2021;王利成等,2022)来恒量各植被在特定区域植物群落中的生长状况。
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图1 研究区边坡情况
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a—自然边坡;b—人工弃土边坡
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式(1~4)中:Y—物种优势度;M—物种重要值; P—物种生长比例;C—物种相对盖度;H—物种相对高度;n—区域内物种数量(株)。
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2.2 选型原则与植被库
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因地制宜、因时制宜地选择植被物种是实现研究区边坡植被恢复与绿化的关键。不同的植被具有不同的生物特性,这一特有的性质往往使得某一物种在区域中表现出较高的优势度。因此,植被的优选应建立在植被优势度的基础之上,并遵循以下原则。
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(1)区域气象水文条件:气象水文条件考验着植被的抗旱性、抗溺性、抗热性、抗寒性等,对植被的生长有重要影响,植被选型的时候应同时考虑区域内平面气候差异和垂直高程差异。
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(2)抗逆性较好:植被的抗逆性除上述提到的抗旱性、抗溺性、抗热性、抗寒性,还包括抗病虫性和抗贫瘠性等。对于不同环境条件应有针对性的选取与之相适宜的植被,如土壤干旱贫瘠的地区,需要选择抗旱性和抗贫瘠性强的植物;而在高寒山区,需要选择抗寒性强的植物。
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(3)生长周期短,根系发达:研究区生态环境脆弱,要达到短期恢复的效果须要求所选植被生长周期短,能在短期内覆盖坡面。同时根系发达,扩张性强,对研究区边坡起到浅层加固的效果。
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(4)越年生或多年生:为达到良好的景观效果,植被应满足绿叶期长。越年生或多年生的植被能够最大程度的吸收环境资源,达到持续绿化环境的效果。
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(5)经济性:研究区需进行生态恢复的边坡面积较广,植被需求量较大,因此成本是重要考量之一。
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(6)地域性:自然条件下通过优胜劣汰而保留下来的乡土植物具有高度的适应性,也能避免物种入侵导致生态环境失衡。
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研究区植被物种较丰富,因此本文植物初选库的建立以现场调研的乡土植物为主。以研究区相邻植被生长较好的边坡为调研对象,分别对边坡不同高程一定面积范围内的植被进行统计。调查过程中共采集草本植物 164 株,灌木 92 株,藤本植物 39株,乔木76株。
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调查结果表明,研究区边坡下部和中部植被以草本植物、灌木为主,藤本植物生长较少,草本植物以狗牙根、草木犀、羊胡子草、结缕草、高羊茅等为主,灌木以紫穗槐、火棘、沙棘、多花木兰、山栀子、杜鹃、马桑为主,藤本植物中最常见的为三叶木通和葛藤,其次为油麻藤、爬山虎。边坡植被自下而上逐渐过渡为以灌木—乔木为主,乔木以青㭎、构树、冷杉、马尾松、柳杉、刺槐等最为常见。各类物种主要植被的生长比例见表1。
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基于以上调查分析,本文植被初选库备选植被从草本植物、灌木、乔木和藤本植物4类植被中分别推举,通过统计各植被的高度及盖度等生长情况,并基于式(1)给出了各类植被的优势度情况,具体见表2。
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3 基于层次分析法的植被选型模型
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3.1 模型建立
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层次分析法模型建立的原则是构建多层次评价指标,即评价因子—评价准则—目标植被层层递进,以实现最优植被的获取。在综合考虑植被功能性、适宜性、生态性、经济性共四大准则的基础上,本研究区植被选型评价因子模型见图2。
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图2 植被选型评价因子模型
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基于图2 给出的评价因子,采用矩阵法进行评价因子的权重分析,矩阵元素参考(Saaty,1980)一文提出的1~9标度法进行取值(表3),本研究区评价因子矩阵见表4。基于构建的矩阵,采用特征向量法(黄德所和张俊学,1998)计算得到各评价准则的权重(表4),并在评价准则权重的基础上获得各评价因子的权重(表5)。
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首先求得矩阵各行元素的乘积Ai:
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各评价因子的权重Wi则为:
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基于各评价矩阵所得权重进行矩阵的一致性检验:
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式(7~8)中:RI为平均随机指标,其取值可参考相关文献(王莲芬,1990)进行;λmax为各矩阵最大特征根;n为矩阵阶数。
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当 CR<0.10 时,一致性检验合格。经计算,各评价矩阵满足一致性检验。
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3.2 植被优选
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各物种在研究区均有不同程度的生长发育状况,因此在功能性、适宜性、生态性和经济性等方面表现出不同的特点。本文根据研究区内植被调查情况,结合前人研究(中国科学院中国植物志编辑委员会,1993),对植被初选库中的物种按评价因子进行量化评价。采用三级量化指标的方法评价,即针对评价因子 K1~K13按优劣情况分为 3 个等级,分别赋值3、2、1,其中3代表优。各植被优劣度量化统计值见表6,根据同一物种量化值比较可以看出,草本植物中具有显著优势的物种主要为狗牙根、草木犀、艾草、羊胡子草、结缕草和高羊茅;灌木中显著优势物种主要为火棘、沙棘和多花木兰;乔木中显著优势物种主要为青㭎和构树;藤本植物中显著优势物种主要为葛藤和三叶木通。
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3.3 植被选型结果
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基于表1中植被库及各植被的优势度和表6中植被的优劣度量化值,采用相关性检验的方法分析同一植被两组数据的相关性,为便于数据对比,数据均采用归一化处理(图3)。当某一植被既满足生长优势度,又符合优选准则时,则该种植被可选定为该研究区用于生态恢复的物种。研究区植被的优势度与其优劣情况量化值具有明显的相关性,从图3a可以看出,狗牙草、草木犀、羊胡子草、结缕草、高羊茅等5类草本植物优势度及优劣情况量化值均显著高于该类植被的均值水平,表明其具有显著的优势度,且优劣情况处于相对较优的状态。同理,图3b~3d分别表明灌木中优选物种为紫穗槐、火棘、沙棘、多花木兰、马桑;乔木中优选物种为青㭎、构树、冷杉、马尾松、柳杉;藤本植物中优选物种为葛藤、三叶木通。
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4 生态护坡植被应用现状讨论
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4.1 生态护坡现状
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植被护坡能有效解决人与自然的协调问题,基于以上优选物种,研究区边坡采用草灌结合,辅以藤本植物,边坡顶部植以乔灌的组合方式建立生态恢复区(图4)。同时为加快边坡植被恢复,乔木来源为其他林场移植的5年龄树种。经过在本研究区 4~6 年的生长期后,图4a 为研究区边坡中下部生态恢复区,区域内植被生长较旺盛,有效减少了地表裸露面积,区域内植被根系固土作用显著,增强了地表抗冲刷能力;图4b 为研究区中上部生态恢复区,区域内乔木生长状况良好,植被绿化程度提升显著,根系固土能力强,有效解决了该区域的生态环境问题。经植被选型模型优选植被进行研究区边坡生态环境的改善,目前边坡植被覆盖率接近 92%,少部分区域由于基岩裸露,植被难以生长,研究区边坡基本达到自然状态下边坡的生态情况。
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4.2 植被适应机制分析
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研究区生态环境脆弱,受地质环境及气候的制约,影响边坡生态恢复的主要因素是植被的水土保持能力、生长周期及抗热性。其中,水土保持能力尤为重要,由于待恢复边坡为人工堆填含碎石土质边坡,土体结构松散,这一类边坡土体抗剪能力通常较差,在降雨条件下易发生浅层滑动现象。边坡浅层的滑动变形不仅影响边坡整体的稳定性,更是引起浅层植被的破坏,表现为边坡季节性地表裸露,因此亟须根系发达且生存能力顽强的植被提升边坡整体的水土保持能力。生长周期的长短决定了植被生长过程中的群体优势,在具有水土保持能力的基础上,充分发挥周期短、繁殖快的特点,有利于植被迅速占据坡体,并形成一定的规模。
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图3 植被优劣情况量化值与优势度归一化曲线
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a—草本植物;b—灌木;c—乔木;d—藤本植物
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图4 研究区边坡生态恢复现状
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a—中下部生态恢复区;b—中上部生态恢复区
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本研究表明,经层次分析法优选出的植被具有良好的环境适应性及生态恢复能力。以狗牙草、草木犀、高羊茅为例,该类为多年生草本植物,生长周期短,即使在极端条件下出现叶面枯黄,其根系仍能维持活力,并在适宜的条件下迅速生长(Abiko et al.,2012)。此外,狗牙草、高羊茅等繁殖能力极强,其根系和茎节均具有生长发育能力,凭借这一特点,该类植物能迅速占领坡面。灌木植被中,火棘、沙棘等植物以耐贫瘠、生命力强而出名,其根系发达,具有优秀的水土保持能力,并能在极端环境中优先存活,甚至可以用于黄土地区的生态恢复治理(朱锐鹏等,2022)。在此类灌木优先发育成林的基础上,紫穗槐、多花木兰、马桑(中国科学院中国植物志编辑委员会,1993)等灌木相继发育,凭借其生长速度快、枝叶覆盖广的特点,有效截留了大气降雨,为边坡植被的生长提供了有利的条件,从而使得边坡生态环境持续优化。
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生态护坡的效益不仅体现在表观的自然环境恢复,同时也是增强边坡岩土体自身抗剪能力的重要手段之一(奚灵智等,2021;杨路等,2022),优势植被发达的根系固化土体的同时,也充当了筋体材料,从而使得边坡稳定性进一步提高,这也为本研究后续工作指明了进一步的方向。
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5 结论
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(1)基于植被选型模型得到的植被优劣情况量化值与区域植被优势度具有高度的相关性。
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(2)草本植物中优选物种为狗牙草、草木犀、羊胡子草、结缕草、高羊茅;灌木中优选物种为紫穗槐、火棘、沙棘、多花木兰、马桑;乔木中优选物种为青㭎、构树、冷杉、马尾松、柳杉;藤本植物中优选物种为葛藤、三叶木通。
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(3)基于优选物种,采用草灌结合,辅以藤本植物,边坡顶部植以乔灌的组合方式建立的生态恢复区具有良好的生态效应。
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摘要
生态护坡技术应用于生态敏感区,可以有效地解决工程活动带来的生态问题。为了保护铁路沿线的生态敏感区,促进工程建设与生态环境的协调发展,实现经济社会与自然环境的长足发展。本文以四川省境内的某铁路段为研究区,分析了铁路沿线的气候、工程地质条件及植被生长发育状况,建立了基于层次分析法的植被选型模型,总结了适用于研究区土质边坡生态恢复的植被。结果表明:基于层次分析法建立的植被选型模型具有良好的应用效果。草本植物中优选物种为狗牙草、草木犀、羊胡子草、结缕草、高羊茅;灌木中优选物种为紫穗槐、火棘、沙棘、多花木兰、马桑;乔木中优选物种为青㭎、构树、冷杉、马尾松、柳杉;藤本植物中优选物种为葛藤、三叶木通。基于优选植被进行的边坡生态恢复取得了良好的生态效应。
Abstract
The application of ecological slope protection technology in ecologically sensitive areas can effectively solve ecological problems caused by engineering activities. In order to protect the ecologically sensitive areas along the railway, and promote the coordinated development between the engineering construction and ecological environment devoting to balance the economy society and natural environment. We analyzed the climate, engineering geological condition and vegetation growth along the way, and established a vegetation selection model based on AHP, summarized the revegetation during the ecological restoration which is suitable for the soil slopes in this area. The results show that the vegetation selection model based on AHP produces a favorable application effect. The dominant herbs are the Bermuda grass, grass rhinoceros, fox grass, zoysia and tall fescue; the dominant shrubs are the amorpha, fire buckthorn, sea buckthorn, multi-flowered magnolia, and masang; the dominant trees are aoka, paper mulberry, fir, masson pine and cedar; the dominant vines are kudzu and cloverleaf. The slope ecological restoration based on the optimal vegetation has generated a great ecological effect.