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其中，β值为其他众多类似研究中的最常见取值——10°，由此可逐条求出并截取每个雪崩区的雪崩运动路径(即“短路径”)。
计算雪崩运动区时，研究运用水文模型的“盆域分析”功能获取以上所有雪崩线路的流域范围及出水口，从中选出雪崩运动路径能触及的所有流域，并将这些流域作为分析对象(这意味着雪崩会在上述雪崩线路触及的流域内运动)，运用GIS的成本距离模型进行计算，以触及各个分析对象(盆域)出水口的距离值为阈值(这意味着雪崩在此盆域内运动到了终点，将转入下一个盆域或停止)，计算出该盆域内的雪崩运动范围，该范围也就是雪崩通过和堆积区的最终估算结果。
将上述雪崩高风险形成区、雪崩通过和堆积区的结果叠合，形成雪崩生态安全分析的评价结果(图2)。
2.湖泊淹没生态安全区评价
中国科学院多年的观测数据表明，随着冰川融化，然乌景区内的湖泊面积呈逐年加速扩张的趋势。根据辛晓冬的研究，～年然乌景区内湖泊扩大速率是～年的2倍，其中以然乌景区内雅隆冰川末端的冰渍湖变化最为明显，该湖泊的面积在25年间扩大了5倍以上。这表明景区内湖泊的周边区域将存在被淹没风险，需要进行防护。
根据此结论，研究通过两种方法来推演未来(20年内)湖泊可能淹没和侵蚀的区域。第一种方法是将湖泊扩张看作简单的空间扩张行为，基于历史影像变化推算出未来淹没后的湖泊容量和面积，再参考湖泊周边的等高线即可划出潜在淹没区域；第二种方法是将湖泊扩张看成一个互动行为，即需要考虑到湖泊不断补水扩张会伴随长期的冲刷，其入水口(主要是河流入口和冰川末端)区域会不断受水流侵蚀塌落，更容易被上涨的湖泊淹没。这就需要额外地对此区域进行估算，研究采用ArcGIS中的成本距离模型进行计算，该模型要求明确阻力成本(通行阻力值)和起点两个要素，模型起点则为湖泊的河流入水口和冰川末端，模型成本因子包括高程、坡度及植被等。
研究对上述两种分析方法得出的结果进行综合，选取较为合适的范围作为湖泊淹没生态安全区进行防护(图3)。
3.沼泽泥陷生态安全区评价
然乌景区由于海拔较高，存在大量的冻土带，气温回暖后这些冻土带转变为湿地沼泽，行人和车辆通过时会容易陷入其中，对构筑物也会造成地基下陷等不稳定影响，是景区内影响游客安全和旅游设施建设的重要隐患。考虑到湿地沼泽形成的原因较为复杂，研究采取“地理模型分析+遥感影像判别”的方法进行综合评价。
首先，通过地理模型分析确定潜在沼泽大致点位，根据沼泽形成原理，包括无法外排水(洼地)和水流集中汇聚，开展相应的地理模型计算。其中，在洼地分析上，可利用ArcGIS软件的“洼地填充”功能加以分析；水流汇聚则采用ArcGIS软件的水文模型，找出地表径流的汇聚点。研究将上述分析的点位汇总，并作为影像判别的重要参考。
其次，通过影像分类在影像图上判别潜在沼泽的空间实际位置，并采取监督分类和非监督分类两种技术以提高判断的准确性。监督分类指以训练区提供的样本，分析识别整个区域具有类似地理特征分类的斑块，而“训练区样本”是以洼地点与水流汇聚点所在区域的影像(影像合成采取Landsat8卫星提供的TM3、TM4和TM5这三个光谱波段组合，其组合影像可有效区分水体、湿地和其他地物)为依据的。非监督分类则借鉴王羲程专门为提取青藏高原湿地而发明的RS技术方法，其技术流程包括4个步骤：①以TM第四波段的灰度值72作为阈值，识别水体和湿地；②将TM的7个波段进行缨帽变换(T-C)，使用变换后的第三分量(湿度分量)对分类结果再进行二叉树分类，通过湿度分量(阈值为灰度值)进一步精确甄别湿地；③运用DEM阴影分析筛除与湿地混合的阴影；④通过归一化植被指数(NVDI)再区分上述分析初步识别出的湿地斑块，NVDI阈值确定为0.31。
研究将监督分类和非监督分类的结果进行综合，挑选出较大连片的湿地沼泽，将其纳入湿地沼泽生态安全区进行防护(图4)。
4.湖泊和冰川生态安全区评价
湖泊和冰川是高原地区宝贵的生态资源，对整体生态环境起着极为重要的作用。湖泊和冰川的光波段反射较高，相较其他地物的波段差异较大，因此研究对它们统一进行识别，可采用刘时银、洪志刚等人针对青藏高原地区湖泊和冰川而提出的影像遥感识别技术方法(采用EOS-MODIS卫星的第7、第4和第3波段数据拟合)，并结合国家基础地理中心发布的Globeland30全球地表覆盖数据中的冰川和水体数据，以及寒带旱区数据中心发布的青藏高原冰川和水体数据等权威数据进行核对，以进一步提高数据的准确性。在完成湖泊和冰川的范围线识别后，研究参考郑段雅等人研究水体生态保护时，提出的在水体周边划定防护范围宽度的要求(建议防护宽度不低于m，能基本上拦截各种污染，且水土保持效果良好)，划定湖泊和冰川的防护范围，与湖泊和冰川的本体共同组成湖泊与冰川生态安全区。
5.森林植被生态安全区评价
高原植被来之不易，尤其是森林更需要进行保护。研究结合然乌景区的实际情况，以覆盖水平较高的大型森林植被斑块为保护对象。以Globeland30的森林数据为基础，运用测绘遥感学界常用的增强型植被指数EVI(EnhancedVegetationIndex)作为量化评价植被覆盖水平高低的指标，其公式为：
其中，波段数据来源于最新的Landsat8。此外，研究考虑到高原不同季节的植被变化较大，单独分析某个时段的EVI指数可能无法取得理想效果，因此分别提取了然乌景区较近年份的春、夏、秋、冬4个季节的EVI数据进行综合对比，以提高数据准确性(图5)。
（二）基于成本距离模型的低环境影响旅游廊道评价
研究利用ArcGIS软件中的成本距离模型来计算景区可达性，从而构建然乌景区旅游廊道。
模型中的起点设置选取然乌景区内现有的主要景点和潜在停驻村庄，模型中的阻力成本设值则需要将低环境影响的理念进行数字量化。研究考虑到低环境影响需要兼顾环境破坏小、方便建设及使用两个原则，因此确定了两个量化分析因子，分别是植被覆盖率和地形起伏度。
植被覆盖率与所在区域的自然环境水平正相关，因此其数值越高，在模型中的阻力值越大(越不宜作为旅游廊道)。在计算时，植被覆盖率的数值可利用EVI指数分析法获取，再将其数据的数值(标准值在-1至1之间)按照统一阻力值设置标准进行归一化重分类。在地形起伏分析方面，选择地形起伏不大的区域开辟旅游线路，一方面可减少开挖和平整场地的自然土方量，另一方面可节省游客体力，减轻高原反应症状，因此地形起伏度的值的高低也与通行阻力值正相关，具体计算及归一化标准参考林森在研究相似地区旅游空间评价时设定的15m和30m。
此外，在设置阻力成本数值时，为保证低环境影响旅游廊道评价计算的结果在空间上能够尽量连续，研究将之前分析的6类高生态安全要素一并纳入(而非从分析范围中剔除)，只需对其赋予一个极高的“阻力值”保证极难被穿越即可。
收集完起点、阻力成本等数据后，将它们导入模型运算，即可得出低环境影响旅游廊道分析成果(图6)。从结果上看，旅游廊道有效避开了大部分生态安全区，但有少部分廊道会与高生态安全区重叠，对于该类地区的开发(如果有必要)，本文建议采取特殊交通形式(如修建踏脚石、栈道等)，同时要详细评估和预防本文所分析的各类自然风险。
（三）结合多种视线技术的最佳观景点评价
在确定低环境影响旅游廊道的基础上，研究进一步结合视线分析技术划出景观视野绝佳的最适宜开发区域。
视线的形成包括观景点和景点两个要素，就然乌景区而言，景点已基本确定，那么观景点的选取标准就应当以能尽量兼顾观测多个景点为佳。基于此，研究基于ArcGIS的视域分析技术，以景区内冰川、湖泊等核心景观资源为景点，对可以有效观测上述景点的优质观景区域进行评价，可观测一处景点的记1分，可观测两处景点的记2分，以此类推。观测距离的上限(视线范围)考虑到景点大小和景区的大气环境情况，设置为10～20km不等，将最佳观景点评价结果与旅游廊道评价结果叠合，筛选出旅游廊道中优质观景区的大致范围(图7)。
此外，在选出的优质景观区内，研究再进一步人工选取若干观景点，并逐个开展单个观景点的视域扫描分析，从中筛选出最佳观景点(图8)。
四
结语
本文基于可持续发展的思路，提出一套由面(高生态风险区)至线(低环境影响旅游廊道)再到点(最佳观景点)，逐层递进深入的旅游景区空间评价技术框架，并以然乌景区作为青藏高原景区的代表，结合已有成熟技术进行分析实验，取得了预期效果，希望可为类似旅游景区的开发提供参考、借鉴。本文提出的旅游景观空间评价技术框架结合科学的旅游容量分析(如采取生态足迹法、环境容量法等生态分析方法)，势必能更好地践行可持续发展理论，这是后续研究的重要方向。
来源：年06期《规划师》杂志
新媒体编辑：肖莉、蓝皓月
审核：刘芳
文章全文详见《规划师》年06期
《青藏高原然乌旅游景区空间评价模型研究》
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