基于InVEST模型的吉林省生態系統服務評估研究

孟彩紅，王 媛，莊雨適，蘇 偉，李 昂，段麗杰，孫同博，徐國梅

(吉林環境科學研究院，吉林 長春 130012)

1 引言

人類直接或間接從生態系統及其生態過程中獲得賴以生存的各種生態產品或服務是生態系統服務[1～3]，其對人類的生存、福祉、生計和健康有著重要影響。生態系統服務在生態系統供給、調節、文化和支持四大服務功能中發揮著重要作用。

生態系統服務評價模型主要包括InVEST模型、SolVES、ARIES模型和TESSA模型[4]。本文將介紹InVEST模型在生態系統服務功能評價中的主要模塊和原理，總結這些模塊的應用和研究現狀和生態系統服務功能評價的局限性、不確定性和未來發展趨勢，以期為InVEST模型更好地應用于生態系統服務功能評價提供參考。

2 研究區概況

吉林省，位于東經121°38′～131°19′、北緯40°50′～46°19′。從吉林省向東望去可見俄羅斯的部分海岸線，朝鮮則位于其東南，兩地之間有圖們江、鴨綠江穿過，東部毗鄰俄羅斯的沿海地區，東南部是圖們江、鴨綠江和朝鮮民主主義人民共和國。西南與遼寧省相鄰，西部與西北部與內蒙古相鄰，北部緊靠黑龍江省，最東邊界距日本海15 km，地理位置非常重要，是東北亞地區的核心區域。吉林省總土地面積19.1萬km2，約占我國國土總面積的2%，居全國第14位。

3 研究方法

本文通過現場調研、資料收集和遙感解譯等方法，在InVEST模型方法下對研究區進行生態系統服務數據評估。

3.1 生態系統碳儲量估算方法

陸地生態系統的碳儲存一般分為4個基本碳庫：地上碳、地下碳、土壤碳和死有機碳[5]。InVEST 模型的評價單位是植被覆蓋類型。在計算4個基本碳庫時，還要考慮第5個碳庫，即木制品或森林副產品的碳儲量。

碳儲量計算方法如下：

Ci=Ci(above)+Ci(below)+Ci(dead)+Ci(soil)

(1)

式(1)中：i代表某一生態系統類型；Ci代表生態系統類型i的碳密度(t/hm2)；Ci(above)、Ci(below)、Ci(dead)、Ci(soil)分別代表地上碳密度、地下碳密度、死有機碳密度和土壤碳密度(t/hm2)生態系統類型。

(2)

式(2)中，Si為生態系統類型i的面積(hm2)；n是生態系統類型的數量，c是總碳儲存量(t)。

區分不同生態系統類型和不同植被類型的碳密度的主要來源于研究區參考資料和野外臺站長期觀測數據，還需碳密度參數進行檢驗。本研究基于吉林省各野外站長期觀測數據和相關參考文獻。

3.2 水源涵養量估算方法

InVEST模型產水量模塊及水源涵養修正需要數據包括: 生態系統類型柵格數據、年降雨量柵格數據、潛在蒸散量柵格數據、土壤有效含水量柵格數據、土壤深度柵格數據、地形指數、土壤飽和導水率[6]，需要確定的參數包括:Zhang系數、流速系數(Velocity)、植被蒸散系數(Kc)、植物根深(Root_depth)及生態系統類型是否有植被(有植被為1，無植被為0)。

本研究使用的生態系統類型數據來源于2015年的生態遙感科室數據，空間分辨率30 m，研究區共涉及森林、草地、農田、濕地、城鎮及其他用地6種生態系統類型。DEM數據來源于生態遙感科室。降水數據來源于中國氣象數據網，年潛在蒸散數據利用Modified-Hargreaves計算，植被可利用水、土壤飽和導水率利用土壤質地計算，土壤深度數據來自于全國第二次土壤普查數據集；流速系數、植物蒸散系數、植物根深均來自于參考文獻。

InVEST模型認為，水源涵養量是在降水量減去蒸散量和地表徑流后，土層中可調節的水量，即在產水量、地形指數的基礎上和土壤飽和度。利用水力傳導率和流速系數對產水量進行修正獲得。

具體計算公式為：

(3)

式(3)中:WR為水源涵養量(mm)，Velocity為流速系數，Ksat為土壤飽和導水率(mm/d),Y為產水量(mm),TI為地形指數,DrainageArea為集水區柵格數量,SoilDepth為土壤厚度(mm),PercentSlope為百分比坡度。

InVEST模型中的產水模塊主要用于計算生態系統的產水量[7]。該模塊基于水量平衡原理，從每個柵格的降水量中減去實際蒸散量獲得。

具體計算公式如下:

(4)

(5)

式(5)中，Rxj是土地利用類型j和柵格x處的Budko干燥度指數，即潛在蒸散量與降水的比值。ωx是一種改進的、無量綱的植被可用水和預期年降水量，它是一個用于描述自然氣候-土壤特性的非物理參數。計算方法如下：

(6)

式(6)中，AWCx為植被有效體積含水量(單位：mm)，其取值由土壤質地和有效土壤深度決定[8]。Z是表示季節性降雨分布和降雨深度的參數。對于以冬季降雨為主的地區，Z值接近于10，而對于降雨分布均勻的潮濕地區和以夏季降雨為主的地區，Z值接近于1。

Budko干燥指數Rxj的計算公式如下：

(7)

Rxj式中，ETOx是柵格x內潛在蒸散量，表示植被蒸散系數。

3.3 生境質量評價方法

本研究中評估生境質量所需的基礎數據包括MODIS NDVI數據，來自MOD13A3的植被指數數據集，空間分辨率為250 m×250 m，時間分辨率為月，MODIS產品來自NASA/EOS LPDAAC數據分發中心。生態系統遙感分類數據有湖泊分布、居民區、河流分布和道路分布數據等。

生境質量計算公式如下：

(8)

式(8)中，HSI為生境質量；n為因子指標個數和Wi為權重；fi為因子指標計算值。

規范生境質量，根據適宜性得分，分為最佳適宜性(100～75)、良好適宜性(75～50)、一般適宜性(50～5)、較差適宜性(25～0)等4個級別。

3.4 防風固沙能力評價方法

估算區域防風固沙量所需的氣象因素包括風速、積雪天數、溫度和降水量等，數據可以在中國氣象共享網獲取，科技部支持“國家科技基礎條件平臺建設”作為數據中心試點項目之一，國家氣象信息中心氣象數據辦公室負責本網站的建設和管理。土壤性質數據：如土壤粗砂含量、土壤粉砂含量、土壤粘土含量、有機質含量和碳酸含量等[9]。

使用修正風蝕方程估算防風固沙量。潛在風蝕強度和實際風蝕強度通過風速、土壤、植被覆蓋度等因素估算，將兩者的差值作為生態系統固沙量來評價生態系統防風固沙強度功能[10]。

計算公式如下：

(9)

S=150.71·(WF×EF×SCF×K′×C)-0.3711

(10)

QMAX=109.8·(WF×EF×SCF×K′×C)

(11)

防風固沙量的計算公式如下：

(12)

S=150.71·[WF×EF×SCF×K′×(1-C)]-0.3711

(13)

QMAX=109.8·[WF×EF×SCF×K′×(1-C)]

(14)

式(9)～(14)中：SL為潛在風蝕量(kg/m2)，SR為防風固沙量(kg/m2)，S為區域侵蝕系數；QMAX為風燭最大轉移量(kg/m)；Z為距離上風向不可蝕地面的距離。

3.5 土壤保持服務評價方法

在本研究中，InVEST模型SDR模塊用于評估土壤保持服務。該模塊需要的數據包括土地利用類型、DEM、降雨侵蝕因子、土壤可蝕性因子和生物參數表等數據。DEM數據來源于為地理空間數據云，降雨量數據來源于中國氣象科學數據共享服務網，土壤質地數據下載自國家地球科學數據中心。

具體計算公式如下：

SEDRETi=RKLSi-USLEi

(15)

RKLSi=Ri×Ki×LSi

(16)

USLEi=Ri×Ki×LSi×Ci×Pi

(17)

式(15)～(17)中，SEDRETi表示柵格i的土壤保持量(t)；RKLSi表示柵格i的潛在土壤侵蝕量(t)；USLEi表示柵格 的實際土壤侵蝕量(t)；Ri表示柵格 的降雨侵蝕力(MJ·mm/(km2·h·a))；Ki表示柵格i的土壤可蝕性(t·km2·h/(km2·MJ·mm))；Ci表示柵格的植被覆蓋因子，LSi表示柵格i的坡度坡長因子，基于DEM利用ArcGIS提取、計算得到；R、K因子的計算過程如下。

3.5.1R因子的求取過程

(18)

式(18)中Pi為第i個月降水量均值(mm)，P為年降雨量均值(mm);

3.5.2K因子的求取過程

(19)

式(19)中Sa、Si、Ci、Y分別為土壤砂粒、粉砂、粘粒、土壤有機碳含量。

從碳儲量(表1)來看，研究區碳儲量大多都在東部地區占61.81%，西部地區占26.38%，中部地區占11.81%；從水源涵養圖來看，西部平原地區水源涵養能力最低的區域；中部丘陵地區和東北部山區處于中等區域；東南部山區是研究區水源涵養能力最高的區域；從生境適宜性圖來看，中下部地區較差，中上部地區一般，東部地區優良；從防風固沙來看，西部平原區防風固沙能力明顯高于東上部區域；從土壤保持圖來看，東部地區要高于西部地區(圖1～3)。

圖1 水源涵養

表1 碳儲量

4 結果分析及從中得到的啟引

圖2 生境適宜性

圖3 防風固沙

已廣泛應用于生態系統服務功能評估的InVEST模型，可以實現生態系統多種服務功能空間特征的定量表達。但在具體應用中仍存在以下局限性和不足：首先，該模型由斯坦福大學、世界自然基金會和大自然保護協會聯合開發[11]，在研發過程中使用了某些類型的目標識別和數據，模型的地理背景限制了模型在不同地區的適用性。其次，為了降低模型使用難度，減少數據量，簡化了模擬生態系統的各種生態服務流程，對模型進行恢復的過程可能會導致模型的估計結果缺乏足夠的準確性和科學性[12]。最后，InVEST模型的生態系統服務功能評價結果缺乏不確定性分析[13]。

圖4 土壤保持

5 展望

利用InVEST模型對遙感和驅動空間數據，可以更好地實現生態系統服務功能的動態評估和評估結果的空間量化表達。為更好地評價生態系統的綜合服務功能，為決策部門提供借鑒，未來應在以下幾個方面進行深入研究。

(1)通過理論聯系實際相結合，為目標區域的模型計算方法和參數標準更夠得到準確調整，推廣模型適用性[14]。

(2)在生態系統服務功能評價中，InVEST模型很廣泛應用，但授粉和木材生產量模塊InVEST模型的很少應用于生態系統服務研究[15]，而這兩方面是生態系統的重要組成部分，為人類提供福祉。

(3)目前 InVEST 模型的情景預測應用僅考慮土地利用/覆蓋變化的主要因素的變化。我認為該模型除了考慮土地利用類型/覆蓋變化以外的還得多方便的考慮其他變化因素[16]。