毛思媛，賈艷紅，假冬冬，鄭祥民，范寶山，張佳欣

(1.華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院地理信息科學(xué)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，上海 200241；2.南京水利科學(xué)研究院水文水資源與水利工程科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京 210029； 3.中水東北勘測(cè)設(shè)計(jì)研究有限責(zé)任公司，吉林 長(zhǎng)春 130061；4.水利部寒區(qū)工程技術(shù)研究中心，吉林 長(zhǎng)春 130061)

隨著全球極端氣候事件的增加，洪水頻率也相應(yīng)增加[1]，這不僅對(duì)生命財(cái)產(chǎn)安全構(gòu)成了重大威脅，也對(duì)河岸生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)生了重大影響。Berthelot等[2]研究表明，洪水頻率的增加將導(dǎo)致不同洪水重現(xiàn)期內(nèi)物種的組成、多樣性及群落結(jié)構(gòu)出現(xiàn)顯著差異，特別是在洪水頻發(fā)區(qū)，植被的密度、更新率與物種多樣性會(huì)顯著減少。為有效減輕洪澇災(zāi)害造成的巨大損失，促進(jìn)河流生態(tài)建設(shè)，模擬流域洪水演進(jìn)并分析洪水淹沒(méi)對(duì)河岸生物群落的影響對(duì)恢復(fù)河流基本功能、改善河流水生態(tài)環(huán)境及促進(jìn)河流生態(tài)治理具有重要意義。

近年來(lái)，隨著洪水管理及生態(tài)河道治理政策的推行，如長(zhǎng)江流域“共抓大保護(hù)，不搞大開(kāi)發(fā)，生態(tài)優(yōu)先，綠色發(fā)展”戰(zhàn)略、黃河流域“積極實(shí)施生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展”戰(zhàn)略，松花江流域的洪水管理與生態(tài)環(huán)境保護(hù)也日漸受到人們的重視。目前已在嫩江洪水管理與洪水演進(jìn)方面展開(kāi)了一些研究，如孫亞楠等[3]利用MIKE11水動(dòng)力學(xué)方法模擬了不同洪水組合下嫩江受第二松花江洪水頂托的影響,楊浩淼[4]基于HydroInfo二維水動(dòng)力模型模擬了嫩江灣濕地?cái)M建道路對(duì)河道防洪的影響,李洋[5]采用HEC-RAS一二維水動(dòng)力耦合模型對(duì)嫩江左岸齊齊哈爾以上防洪保護(hù)區(qū)進(jìn)行了洪水風(fēng)險(xiǎn)圖模型的構(gòu)建與驗(yàn)證。在洪水對(duì)河岸生態(tài)系統(tǒng)的影響方面國(guó)內(nèi)也有部分研究成果，如饒品增等[6]利用Landsat 7/8數(shù)據(jù)和MNDWI方法對(duì)2013年黑龍江省洪水對(duì)植被的影響進(jìn)行了評(píng)估；余曉等[7]通過(guò)MIKE11一維非恒定流水動(dòng)力學(xué)模型模擬了額爾古納河洪水淹沒(méi)范圍并分析了濕地植被變化情況。目前關(guān)于不同頻率洪水運(yùn)動(dòng)特征及其對(duì)生態(tài)系統(tǒng)影響的研究相對(duì)較少。

不同重現(xiàn)期的洪水淹沒(méi)程度顯著影響著河岸植被的群落分布。本文在利用水動(dòng)力學(xué)方法建立嫩江流域河道洪水演進(jìn)模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步模擬了典型河段4種不同重現(xiàn)期的洪水運(yùn)動(dòng)特征，并選取MODIS衛(wèi)星的MOD13Q1植被指數(shù)數(shù)據(jù)說(shuō)明不同重現(xiàn)期洪水運(yùn)動(dòng)特征及淹沒(méi)范圍具有的生態(tài)學(xué)意義，旨在一定程度上彌補(bǔ)當(dāng)前河道管理與生態(tài)河道建設(shè)缺乏規(guī)范與定量性研究的不足，同時(shí)也為河道實(shí)現(xiàn)近自然治理的目標(biāo)提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

1 研究區(qū)概況

嫩江是松花江的最大支流，位于黑龍江省西北部，地處溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū)，夏季高溫多雨，降雨集中，上游河網(wǎng)密度大，支流多，河道全長(zhǎng)1 370 km，流域面積29.7萬(wàn) km2，是我國(guó)水旱災(zāi)害頻發(fā)的地區(qū)[8]。嫩江江橋—大賚河段位于嫩江下游三岔河口以上平原地帶(圖1)，河長(zhǎng)約225 km[9]，主要流經(jīng)黑龍江省齊齊哈爾市、大慶市與吉林省白城市，主河道布設(shè)有江橋、大賚兩個(gè)水文測(cè)站，以及位于兩水文測(cè)站間的白沙灘水位站(123°53′E, 46°18′N(xiāo))。該河段為典型的平原性河道，地形復(fù)雜，主流寬度小，河灘寬度大，平均坡降約0.0045‰～0.005‰[9]。河道水流平緩，河槽蜿蜒曲折，河道內(nèi)沙洲、汊河密布，多呈網(wǎng)狀，且沿江兩岸灘地上廣泛分布著大片濕地、泡沼群及牛軛湖。大洪水期間，江道與泡沼相連，兩岸灘地洪水漫溢，最寬處可達(dá)20.5 km，最大水深達(dá)7.4 m，河槽調(diào)蓄量大，水位漲落緩慢，洪水歷時(shí)長(zhǎng)，使得汛期兩岸堤防的防洪任務(wù)較重[10]，也顯著影響著沿岸地區(qū)的植被生長(zhǎng)。

圖1 研究區(qū)概況

2 一、二維水動(dòng)力耦合模型構(gòu)建

MIKE FLOOD一、二維耦合模型是把一維模型和二維模型連接在一起進(jìn)行動(dòng)態(tài)耦合的模型系統(tǒng)。耦合模型既利用了一維模型和二維模型的優(yōu)點(diǎn)，又避免了采用單一模型遇到的網(wǎng)格精度和準(zhǔn)確性問(wèn)題[11]?；诖?，本文采用丹麥水資源及水環(huán)境研究所(DHI)研發(fā)的MIKE FLOOD進(jìn)行河道洪水演進(jìn)模擬，模型以非恒定流運(yùn)動(dòng)的圣維南方程組(Saint-Venant)作為河道洪水模擬計(jì)算的基本方程[12]。

2.1 MIKE11一維水動(dòng)力模型的構(gòu)建

MIKE11一維水動(dòng)力模型[13]的建立主要由河網(wǎng)數(shù)據(jù)、斷面數(shù)據(jù)、邊界條件及水動(dòng)力學(xué)參數(shù)等組成，具體參數(shù)設(shè)置如下：

a.河網(wǎng)數(shù)據(jù)：根據(jù)2003年繪制的嫩江流域1∶5 000地形圖，本文對(duì)江橋—大賚河段河流走向線進(jìn)行描繪，并將其概化生成河網(wǎng)文件。

b.斷面數(shù)據(jù)：利用ArcGIS對(duì)高精度的DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行斷面提取，由于嫩江江橋—大賚河段河長(zhǎng)超200 km，考慮到模型運(yùn)行時(shí)的穩(wěn)定性及準(zhǔn)確性，本文共選取65處典型斷面，各斷面間距約1 000～4 000 m，并對(duì)各斷面最低點(diǎn)與左右岸進(jìn)行標(biāo)注。

c.邊界條件：選取江橋站1998年、2013年與不同設(shè)計(jì)頻率(1%、2%、5%、20%)的洪水流量過(guò)程作為模型的入流邊界條件，選取大賚站同期的水位過(guò)程及水位-流量關(guān)系作為模型的出流邊界條件。由于研究河段長(zhǎng)、洪水傳播時(shí)間長(zhǎng)，本文以各年份汛期(6—10月)作為計(jì)算時(shí)段，歷時(shí)約123 d，各測(cè)站均采用日水位-流量資料。

d.水動(dòng)力學(xué)參數(shù)：根據(jù)《松花江流域防洪規(guī)劃》和實(shí)地查勘情況，本文將初始水位設(shè)為130.65 m，曼寧系數(shù)初始設(shè)置為0.035，模擬時(shí)間步長(zhǎng)為5 s，輸出結(jié)果保存為.res11文件。

2.2 MIKE21 二維水動(dòng)力模型的構(gòu)建

MIKE21 FM 水動(dòng)力模塊的建立主要包含網(wǎng)格剖分、地形構(gòu)建、糙率分區(qū)及水動(dòng)力參數(shù)(干濕邊界、渦黏系數(shù))的設(shè)定等。

a.網(wǎng)格剖分：本文采用非結(jié)構(gòu)三角網(wǎng)格對(duì)建模區(qū)域進(jìn)行劃分，并根據(jù)研究區(qū)域地形起伏靈活確定網(wǎng)格大小，如對(duì)河堤處進(jìn)行網(wǎng)格加密。本次模型共劃分網(wǎng)格96 886個(gè)，節(jié)點(diǎn)52 573個(gè)。

b.地形構(gòu)建：將高程散點(diǎn)數(shù)據(jù)導(dǎo)入網(wǎng)格中進(jìn)行插值，生成地形文件。

c.糙率分區(qū)：嫩江流域共有耕地、林地、草地、濕地、水體、人工表面及裸地7類(lèi)地物，地物類(lèi)別數(shù)據(jù)主要來(lái)源于全國(guó)地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)GlobeLand30數(shù)據(jù)集 (http://www.webmap.cn/commres.do?method=globeIndex)。糙率的選取主要參考《松花江流域防洪規(guī)劃》與陳曉更等[14]的研究，并結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)實(shí)地查勘與工程經(jīng)驗(yàn)，在模型率定過(guò)程中進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。

d.水動(dòng)力參數(shù): 由于計(jì)算區(qū)域中存在隨水位漲落而變化的動(dòng)邊界，為保證模型計(jì)算的連續(xù)性，采用“干濕水深處理方式”，將干、濕水深及淹沒(méi)水深分別設(shè)置為0.005m、0.01m與0.05m，渦黏系數(shù)根據(jù)Smagorinsky公式設(shè)置為0.28。

2.3 一、二維水動(dòng)力模型的耦合

本文采用MIKE FLOOD將MIKE11和MIKE21 FM進(jìn)行耦合，耦合時(shí)采用側(cè)向連接來(lái)模擬洪水從河道漫流至洪泛區(qū)的運(yùn)動(dòng)過(guò)程。連接方式允許MIKE21 FM的一系列網(wǎng)格單元從側(cè)面連接到MIKE11的部分河段甚至整個(gè)河段[11]。連接方法采用“Cell to Cell”，即對(duì)結(jié)構(gòu)物中每1個(gè)節(jié)點(diǎn)都進(jìn)行水動(dòng)量方程計(jì)算，之后所有經(jīng)過(guò)計(jì)算的水流都被重新分配到MIKE11和MIKE21 FM網(wǎng)格單元中[15]。

3 模型糙率的率定與驗(yàn)證

3.1 率定

3.1.1一維模型糙率的率定

選取1998年6—10月汛期實(shí)測(cè)水位及沿程洪痕數(shù)據(jù)用于河道糙率的率定，根據(jù)文獻(xiàn)[16]及靳宏偉等[17-18]的松花江流域中小洪水糙率，并結(jié)合河道特性與現(xiàn)場(chǎng)查勘情況，確定模型參數(shù)，得出河道下游出流過(guò)程，然后提取河段沿程各斷面水位峰值與實(shí)測(cè)洪痕值進(jìn)行對(duì)比，并參考中間站白沙灘的水位擬合情況進(jìn)行綜合分析。經(jīng)率定，確定模型計(jì)算步長(zhǎng)為5 s，河段綜合糙率為0.042 7，該糙率符合《松花江流域防洪規(guī)劃》。

模型模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比如圖2所示。由圖2(a)可知，嫩江江橋—大賚河段沿程各斷面的水位峰值誤差均小于0.2 m，該結(jié)果符合GB/T22482—2008《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》[19]評(píng)定要求。中間站白沙灘的納什效率系數(shù)(NSE)[20]、決定系數(shù)(R2)、一致性指數(shù)(d)與均方根誤差(RMSE)[21-23]分別為0.98、0.98、0.99和0.174，說(shuō)明模型擬合結(jié)果較好，模擬水位變化過(guò)程與實(shí)測(cè)水位變化過(guò)程基本一致，如圖2(b)所示。

圖2 1998年江橋—大賚河段洪痕率定

3.1.2一、二維耦合模型糙率的率定

由于嫩江流域洪水實(shí)際淹沒(méi)范圍矢量圖難以獲取，本文基于USGS官網(wǎng)(https://earthexplorer.usgs.gov/)下載了洪水時(shí)期研究區(qū)的Landsat影像，包括Landsat 7和Landsat 8。然后利用ENVI遙感圖像處理方法中的監(jiān)督分類(lèi)選取洪水淹沒(méi)區(qū)、未淹沒(méi)區(qū)與其他樣本，并通過(guò)支持向量機(jī)分類(lèi)器進(jìn)行分類(lèi)，然后結(jié)合遙感目視解譯提取的洪水實(shí)際淹沒(méi)范圍與模擬的淹沒(méi)范圍進(jìn)行對(duì)比?？紤]到汛期遙感影像圖受云層影響較大，本文選取2013年8月11日(Landsat 8,云量低于20%)作為一、二維耦合模型糙率的率定時(shí)段。率定過(guò)程中，模型上邊界選用江橋站2013年8月11日前后的實(shí)測(cè)流量過(guò)程，下邊界選取大賚站同期的水位過(guò)程。經(jīng)率定，嫩江流域耕地、林地、草地、濕地、水體、人工表面及裸地糙率分別為0.06、0.065、0.04、0.035、0.021、0.07和0.035，時(shí)間步長(zhǎng)為30 s。模擬淹沒(méi)范圍與實(shí)際淹沒(méi)范圍對(duì)比結(jié)果如圖3所示。由圖3(a)可知，2013年8月11日洪水實(shí)際淹沒(méi)范圍為764.50 km2，模型模擬淹沒(méi)范圍為761.72 km2，模擬與實(shí)際相交的淹沒(méi)范圍為700.83 km2，模型相對(duì)誤差為0.4%，滿足《洪水風(fēng)險(xiǎn)圖編制導(dǎo)則》[24]的要求。

圖3 嫩江江橋—大賚河段率定與驗(yàn)證結(jié)果

3.2 糙率的驗(yàn)證

3.2.1一維模型糙率的驗(yàn)證

為保證江橋—大賚河段一維水動(dòng)力模型的計(jì)算精度及普適性，選取2013年典型洪水年的實(shí)測(cè)水文數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果如圖4所示。

圖4 2013年白沙灘水位模擬與實(shí)測(cè)結(jié)果對(duì)比

由圖4可知，2013年白沙灘實(shí)測(cè)水位峰值為136.49 m，模擬水位峰值為136.483 m，絕對(duì)誤差為0.007 m，相對(duì)誤差為0.01%，NSE、R2、d與RMSE分別為0.97、0.98、0.99和0.192。由此可見(jiàn)，2013年實(shí)測(cè)水位峰值與模擬水位峰值的絕對(duì)誤差與相對(duì)誤差均滿足《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》的峰值誤差精度要求；納什效率系數(shù)、測(cè)定系數(shù)、一致性指數(shù)與均方根誤差離散程度低、擬合效果好，即模擬水位變化過(guò)程與實(shí)測(cè)過(guò)程基本一致，其中納什效率系數(shù)符合《水文情報(bào)預(yù)報(bào)規(guī)范》中的甲級(jí)預(yù)報(bào)精度標(biāo)準(zhǔn)。因此，該模型選用的綜合糙率模擬精度高，可為嫩江流域的洪水預(yù)報(bào)、防洪決策及生態(tài)河道建設(shè)提供技術(shù)支撐。

3.2.2一、二維耦合模型糙率的驗(yàn)證

考慮到汛期遙感影像圖受云層影響較大，選取2013年9月4日(Landsat 7，云量低于20%)作為一、二維耦合模型糙率的驗(yàn)證時(shí)段。驗(yàn)證過(guò)程中，模型上邊界選用江橋站2013年9月4日前后的實(shí)測(cè)流量過(guò)程，下邊界選取大賚站同期的水位過(guò)程，模型模擬的淹沒(méi)范圍與實(shí)際淹沒(méi)范圍對(duì)比如圖3(b)所示。由圖3(b)可知，2013年9月4日提取的實(shí)際淹沒(méi)范圍為942.70 km2，模擬淹沒(méi)范圍為934.49 km2，模擬與實(shí)際相交的淹沒(méi)范圍為895.83 km2，模型相對(duì)誤差為 1%，滿足《洪水風(fēng)險(xiǎn)圖編制導(dǎo)則》的要求。

綜上所述，本文在一維模型和一、二維耦合模型計(jì)算中，選用江橋—大賚河段多個(gè)實(shí)測(cè)斷面的洪痕值進(jìn)行模型糙率的率定與驗(yàn)證，且率定與驗(yàn)證的持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)(時(shí)間范圍為6—10月)，這樣可有效避免選取單一水文站進(jìn)行糙率率定與驗(yàn)證的偶然性，同時(shí)也采用了中間站白沙灘的實(shí)測(cè)水位過(guò)程進(jìn)行擬合對(duì)比，有效增加了糙率率定與驗(yàn)證的合理性。

4 不同重現(xiàn)期洪水演進(jìn)及其生態(tài)學(xué)意義

4.1 不同重現(xiàn)期洪水淹沒(méi)范圍數(shù)值模擬

為了更好地促進(jìn)嫩江流域生態(tài)河道建設(shè)及防洪決策的制定，本文就不同重現(xiàn)期洪水淹沒(méi)范圍進(jìn)行模擬。其中上邊界的流量過(guò)程主要參考《松花江流域防洪規(guī)劃》中的洪峰流量進(jìn)行放大，下邊界的控制條件選取大賚站的水位-流量關(guān)系。利用MIKE FLOOD一、二維水動(dòng)力耦合模型進(jìn)行不同頻率洪水淹沒(méi)范圍數(shù)值模擬，結(jié)果如圖5所示。圖5(a)為不同重現(xiàn)期洪水淹沒(méi)范圍，圖5(b)為典型斷面示意圖(斷面起點(diǎn)位置為124°3.740′E、45°43.906′N(xiāo)，終點(diǎn)位置為124°8.349′E、45°47.197′N(xiāo))。

圖5 嫩江江橋—大賚河段不同重現(xiàn)期洪水淹沒(méi)范圍

從模型計(jì)算水位分析，在5年一遇洪水模擬工況下，洪水演進(jìn)至8月6日后(白沙灘附近洪水由主河槽溢出灘地)，江橋—大賚河段總淹沒(méi)面積為58.50 km2，最大水位高程為138.09 m。洪水演進(jìn)至8月22日后，江橋到大賚河段淹沒(méi)范圍最大，此時(shí)最大淹沒(méi)范圍為677.14 km2，最大水深為12.09 m。

在20年一遇洪水模擬工況下，洪水演進(jìn)至8月6日后，江橋—大賚河段總淹沒(méi)面積為192.69 km2,最大水位高程為139.75 m。洪水演進(jìn)至8月22日后，江橋到大賚河段淹沒(méi)范圍最大，此時(shí)最大淹沒(méi)范圍為896.06 km2，最大水深為13.86 m。

在50年一遇洪水模擬工況下，洪水演進(jìn)至8月6日后，江橋—大賚河段總淹沒(méi)面積為230.46 km2,最大水位高程為140.48 m。洪水演進(jìn)至8月22日后，江橋到大賚河段淹沒(méi)范圍最大，此時(shí)最大淹沒(méi)范圍為1 044.26 km2，最大水深為15.05 m。

在100年一遇洪水模擬工況下，洪水演進(jìn)至8月6日后，江橋—大賚河段總淹沒(méi)面積為261.58 km2,最大水位高程為141.16 m。洪水演進(jìn)至8月22日后，江橋到大賚河段淹沒(méi)范圍最大，此時(shí)最大淹沒(méi)范圍為1 234.43 km2，最大水深為15.53 m。

由此可知，隨著洪水頻率的增加，嫩江江橋—大賚河段的洪水淹沒(méi)范圍也不斷增加(圖5)，其中20年一遇較5年一遇洪泛增加面積為218.92 km2，50年一遇較20年一遇洪泛增加面積為148.20 km2，100年一遇較50年一遇洪泛增加面積為190.17 km2。

4.2 不同重現(xiàn)期洪水?dāng)_動(dòng)對(duì)洪泛區(qū)植被指數(shù)的影響

洪泛區(qū)位于河流與陸地環(huán)境的過(guò)渡地帶，其植被的生長(zhǎng)需要一定范圍的洪水淹沒(méi)來(lái)提供充足的水分[7]，但洪水淹沒(méi)的頻繁程度又將在一定程度上影響植被的正常生長(zhǎng)。由于植被具有不同的光譜特征規(guī)律，目前在遙感應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒖梢?jiàn)光與近紅外遙感光譜觀測(cè)通道進(jìn)行組合運(yùn)算, 便可得到衡量地表植被狀況的簡(jiǎn)單、有效和經(jīng)驗(yàn)度量的植被指數(shù)，其中歸一化植被指數(shù)[25](normalized difference vegetation index，NDVI)是由紅光、近紅外2個(gè)波段計(jì)算生成的，其基本公式為

(1)

式中：ρNIR為近紅外波段的表觀反射率或方向放射率；ρRED為紅光波段的表觀反射率或方向放射率。

增強(qiáng)型植被指數(shù)(enhanced vegetation index，EVI) 是由Red、NIR、Blue(紅光、近紅外、藍(lán)光)3個(gè)波段計(jì)算生成的，其基本公式為

(2)

式中:ρBLUE為藍(lán)光波段的表觀反射率或者方向放射率；G為增益系數(shù);C1、C2為大氣調(diào)節(jié)參數(shù)；L為土壤調(diào)節(jié)參數(shù)。在EVI計(jì)算中，通常取L=1，C1=6，C2=7.5，G=2.5。上述兩種植被指數(shù)作為常用的植被指數(shù)，已廣泛用來(lái)定性和定量評(píng)價(jià)植被覆蓋及其生長(zhǎng)活力[26]，對(duì)于指示植被的生長(zhǎng)狀態(tài)與空間分布具有重要意義。

4.2.1洪泛區(qū)植被指數(shù)季節(jié)變化分析

為深入了解嫩江流域植被指數(shù)的季節(jié)變化規(guī)律，本文利用ArcGIS對(duì)不同洪水頻率淹沒(méi)范圍內(nèi)2000—2019年的MOD13Q1 植被指數(shù)數(shù)據(jù)(時(shí)間分辨率16 d，空間分辨率250 m，全年共23景)進(jìn)行掩膜[7]，并對(duì)每一景影像求像元平均值，分析結(jié)果如圖6所示。由圖6可見(jiàn)，2000—2020年不同重現(xiàn)期內(nèi)的植被指數(shù)(NDVI、EVI)具有較強(qiáng)的季節(jié)性變化規(guī)律，6—8月夏季植被生長(zhǎng)最為旺盛，7月底至8月初植被指數(shù)達(dá)到最大值，隨后受洪水影響植被指數(shù)從峰值急劇下降，8—9月降低幅度最大，同時(shí)受物候條件影響植被在10月底降至完全枯黃，植被指數(shù)進(jìn)入“低谷階段”，且不同洪水頻率下的NDVI和EVI的變化一致性較好。該結(jié)論與饒品增等[6]的2013年黑龍江省洪水對(duì)植被的影響評(píng)估結(jié)果一致。

圖6 2000—2020年植被指數(shù)變化

圖7 2012—2016年植被指數(shù)變化

4.2.2典型洪水年前后植被指數(shù)變化分析

選取2013典型洪水年前后的植被指數(shù)進(jìn)行分析(圖7)，該年份洪水重現(xiàn)期達(dá)10年一遇。由圖7可知，在2013典型洪水年前后，不同重現(xiàn)期內(nèi)的植被指數(shù)(NDVI、EVI)存在顯著差異，2013年與2012年相比，2013年不同重現(xiàn)期內(nèi)的NDVI、EVI峰值均明顯降低，可見(jiàn)洪水對(duì)該區(qū)域的植被造成了顯著的影響，其中5年一遇植被指數(shù)降低幅度最大，20年一遇較5年一遇洪泛增加區(qū)的植被指數(shù)也呈現(xiàn)一定的下降趨勢(shì)；與2013年對(duì)比，2014年不同重現(xiàn)期內(nèi)的NDVI和EVI的峰值均有較明顯的提高，其中5年一遇的植被指數(shù)增加最多，但與2012年的植被指數(shù)峰值還存在一定差距，可見(jiàn)，2014年由于洪水干擾強(qiáng)度降低，洪泛區(qū)的植被指數(shù)均得到了明顯的回升，但回升幅度尚未完全達(dá)到洪水前狀況，而2015年洪泛區(qū)內(nèi)的植被指數(shù)回升則逐漸接近洪水前狀況。由此可見(jiàn)，不同重現(xiàn)期洪水對(duì)植被具有明顯的破壞作用，但這種破壞作用在嫩江流域周期性相對(duì)較短，表明該地區(qū)植被的可恢復(fù)性較強(qiáng)，植被類(lèi)型主要以1～2 a生為主，與饒品增等[6]的研究結(jié)果一致。

4.2.3不同重現(xiàn)期洪泛區(qū)植被指數(shù)變化分析

為探究不同重現(xiàn)期洪泛區(qū)內(nèi)植被指數(shù)的變化規(guī)律，本文統(tǒng)計(jì)了2000—2020年植被指數(shù)的年平均變化值，如圖8所示。不同重現(xiàn)期洪泛區(qū)內(nèi)的植被指數(shù)存在顯著差距，其中頻繁淹沒(méi)區(qū)(5年一遇以下)的植被指數(shù)最小，中等頻繁淹沒(méi)區(qū)(50年一遇較5年一遇洪泛增加區(qū))的植被指數(shù)顯著增大，50年一遇較20年一遇洪泛增加區(qū)的植被指數(shù)增加達(dá)到最大，而較低頻繁淹沒(méi)區(qū)(100年一遇較50年一遇洪泛增加區(qū))的植被指數(shù)出現(xiàn)下降趨勢(shì)。這說(shuō)明不同重現(xiàn)期洪水?dāng)_動(dòng)對(duì)洪泛區(qū)植被指數(shù)產(chǎn)生了一定程度的影響，該結(jié)果與加拿大魁北克南部不同洪水頻率對(duì)物種多樣性的影響結(jié)果趨于一致，同時(shí)也符合Connell[27]的中度干擾假說(shuō)。

圖8 2000—2020年植被指數(shù)的年際變化

根據(jù)上述洪水演進(jìn)數(shù)值模擬及植被指數(shù)數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)，利用不同重現(xiàn)期的洪水淹沒(méi)范圍可初步對(duì)嫩江流域洪泛區(qū)植被群落進(jìn)行分區(qū)，這不僅為相關(guān)的野外植被調(diào)查提供了前期準(zhǔn)備，也為嫩江流域防洪規(guī)劃的制定及生態(tài)河道建設(shè)提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)與技術(shù)支撐。

5 結(jié) 論

a.嫩江下游一、二維水動(dòng)力耦合模型在率定期與驗(yàn)證期的模擬效果符合甲級(jí)預(yù)報(bào)精度，模型模擬精度較高。

b.不同重現(xiàn)期內(nèi)的植被指數(shù)具有較強(qiáng)的季節(jié)變化規(guī)律，夏季植被生長(zhǎng)的最為旺盛，且NDVI與EVI的變化基本一致。同時(shí)洪水對(duì)植被具有明顯的破壞作用，但這種破壞作用在嫩江流域周期性相對(duì)較短，表明該地區(qū)植被的可恢復(fù)性較強(qiáng)，植被類(lèi)型主要以1～2 a生為主。

c.受洪水頻繁淹沒(méi)程度影響，頻繁淹沒(méi)區(qū)的植被指數(shù)最小，中等頻繁淹沒(méi)區(qū)的植被指數(shù)顯著增大，50年一遇較20年一遇洪泛增加區(qū)內(nèi)的植被指數(shù)達(dá)到最大，而較低頻繁淹沒(méi)區(qū)的植被指數(shù)則呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，該結(jié)論符合中度干擾假說(shuō)。