遼寧省2001-2020年水源涵養量變化及其影響因素

呂樂婷, 李 青, 楊 勇

(遼寧師范大學 地理科學學院, 遼寧 大連 116029)

生態系統服務是人類賴以生存和發展的基礎，水源涵養作為其提供的眾多服務之一，是水資源可持續利用的保障[1]。生態環境惡化及人類不合理開發利用，導致水資源短缺，已成為世界各國共同關注的問題。水源涵養是一個不斷發展的動態概念，它是指在一定時空范圍和條件下，將水分保持在系統內的過程和能力，其功能表現為涵養水源、攔蓄降水、調節河川流量、影響降雨量、凈化水質等[2]，其內涵隨著人們對生態系統的進一步研究而逐步豐富。國內研究始于20世紀80年代，集中探討不同森林類型涵養水源的作用[3]。隨著社會發展及研究的深入，其研究范圍不斷擴大，不同土地利用下的水源涵養成為研究熱點[4]。水源涵養量計算方法主要有降水儲存法、綜合蓄水能力法、地下徑流增長法等，常用模型主要有基于水量平衡的InVEST模型、SWAT模型、MIKE SHE模型等。

InVEST(integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs)模型，是由斯坦福大學、大自然保護協會、世界自然基金會聯合開發的生態系統服務功能評估模型。該模型突破了傳統評估方法的局限性，可動態分析、定量評估生態系統服務功能并以地圖的形式表現出來，其陸地生態系統模塊包括產水量、生境質量、碳儲存及生物多樣性等模塊[5]。InVEST模型在國外應用相對成熟，Babbar等[6]利用馬爾科夫鏈和InVEST模型對印度薩里卡老虎保護區固碳量進行評估，結果表明研究區2000—2018年由于人類過度砍伐森林導致固碳量逐年減少，經預測2035年實施森林管理后，碳排放量減少。Ashok等[7]利用InVEST模型量化印度海得拉巴市綠地的防洪服務，結果表明城市綠地和開放空間保留了44%～50%的降雨，降雨強度稍微增加，就會產生巨大的徑流量，造成相應的經濟損失。國內研究集中在2010年以后，研究方向主要集中于生態系統服務功能的評估。吳哲等[8]、包玉斌等[9]采用InVEST模型等方法分別對海南島的產水量、陜北黃土高原的水源涵養進行研究模擬。結果表明土地利用類型中的林地、草地和氣候因子中的降水是影響產水量、水源涵養的主要因素。此外，模型在其他地理環境差異性較大的區域均取得了較好的效果[10-11]。

遼寧省作為東北糧食基地和老工業基地之一，生產、生活用水需求量較大，城市化及產業集聚與水污染加重，生態系統水源涵養功能不斷退化，水資源嚴重匱乏。近年來，遼寧省水生態系統研究取得了新進展，薛超[12]、李紅振[13]對遼寧省水資源承載力、森林水源涵養能力進行研究。本研究基于遼寧省2001—2020年土地利用狀況，結合氣象，土壤，地形等數據，使用InVEST模型評估遼寧省生態系統水源涵養量時空變化特征，并探索其與氣候因素、土地利用、生態、社會經濟方面的相應關系，以期為遼寧省的生態環境保護、生態系統水源涵養功能恢復提供決策依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

遼寧省位于118°53′—125°46′E，38°43′—43°26′N，地跨遼河、渾河、大凌河、太子河、繞陽河、鴨綠江六大水系，與吉林、內蒙古及河北等地區接壤。屬于大陸性季風氣候，四季分明，夏季炎熱多雨，冬季寒冷漫長，2001—2020年多年均溫6—11 ℃，平均降水量為429.25～999.61 mm。氣溫由東部向西部遞增；降水量由沿海向內陸遞減，東部的撫順、本溪和丹東市降水量較多，西部的朝陽、葫蘆島等市降水量較少。

1.2 數據來源

InVEST模型的產水量模塊(即水源供給模塊)所需參數有年降水量、年潛在蒸散發量、土壤最大根系埋藏深度、植物可利用水量和土地利用/覆被和生物物理參數表等。

(1) 土地利用/覆被。本研究采用2005，2010，2015，2020年共4期土地利用/覆被數據，分辨率為1 km×1 km，均來源于中國科學院資源環境科學數據中心(https:∥www.resdc.cn)，數據生產制作是以各期Landsat TM/ETM遙感影像為數據源，通過人機交互目視解譯生成。根據研究需要將原土地利用/覆被類型數據歸類并調整為耕地、林地、草地、水域、建設用地、未利用地6類。遼寧省土地利用變化詳情見表1。耕地和林地為主要用地類型，占全省總面積的83%。2005—2020年，遼寧省各土地利用類型變化較大，其中耕地和草地面積分別減少4 097，4 653 km2，降幅分別為3.16%，3.22%；林地、建設用地增加，面積增長4 214，4 129 km2，增幅分別為2.53%，2.75%；水域和未利用地變化小，面積分別增加1 310，358 km2，增幅分別為0.86%，0.23%。

表1 遼寧省土地利用類型結構

(2) 氣象數據。本研究所需氣象數據均來源于中國氣象局數據中心(http:∥data.cma.cn)。2001—2020年平均降水量分布特征(圖1a)利用遼寧省27個氣象站通過克里金插值法對所有站點數據進行空間插值得到；年潛在蒸散量利用氣溫、風速、日照時數、氣壓日值數據基于聯合國糧農組織FAO修正的Penman-Monteith公式計算[14]，再進行空間插值(圖1b)。

圖1 2001-2020年平均遼寧省降水量、潛在蒸散量空間分布特征

降水量和潛在蒸散量的空間分布特征呈顯著差異，降水主要集中于遼寧省東部的丹東、撫順、本溪市，降水量在726.13～999.61 mm之間，西部的朝陽市、阜新市和錦州市是降水低值區，降水范圍為429.25～550.67 mm。西部的朝陽市、阜新市和錦州市的潛在蒸散較強，蒸散量在977.71～1 061.91 mm之間，東部的丹東、本溪、撫順、鞍山市潛在蒸散較弱，蒸散范圍為773.54～887.04 mm。

(3) 土壤數據。本研究所需土壤數據均來源于聯合國糧農組織和維也納國際應用系統研究所構建的世界土壤數據庫，中國境內數據源為第二次全國土地調查(2009年)南京土壤所提供的1∶100萬土壤數據。土壤厚度又稱根系最大埋藏深度，是指受物理或化學特性的影響而強烈阻礙根系穿透時的土層深度。土壤有效含水量計算是基于土壤屬性數據，由美國華盛頓州立大學開發的土壤水特性軟件中的soil-water-characterstics(SWCT)模塊計算獲得。計算方法如下：根據黏土(caly)、砂(sand)、有機物(organic matter)、鹽度(salinity)、砂礫(gravel)等參數計算得出的凋萎系數和田間持水量，田間持水量和凋萎系數差值即土壤有效含水量。

(4) 生物物理參數表。包括土地利用/覆被編碼、作物根系深度、蒸散系數，其中作物根系深度來自其他學者對全球范圍內植被最大根深的研究獲得[15]，蒸散系數是根據聯合國糧農組織作物蒸散系數指南、InVEST用戶指南獲得。

2 研究方法

2.1 水源涵養量的計算

InVEST模型的產水模塊，是基于水量平衡原理，對產水量進行估算，其實質為每一個柵格降水量和實際蒸散量的差值，計算方式如下：

式中：Yxj為柵格單元x中土地覆被/利用類型j的年產水量，主要包括地表徑流量、土壤含水量、枯落物持水量、冠層截留量；Px為柵格單元x的年降水量; AETxj為柵格單元x中的土地覆被/利用類型j的年實際蒸散量，由(2) 式計算：

式中：wx為自然氣候條件下表示土壤性質的一個無量綱非物理參數，由公式(3)計算：

式中：Z為經驗常數,也叫季節性因子，代表區域降水分布及其他水文地質特征。根據相關研究[16]，對于冬季降水為主的地區，Z值接近10，而對于降水均勻分布的濕潤地區和夏季降水為主的地區，Z值接近1。AWCx為柵格單元x的土壤有效含水量，由土層深度和理化性質決定。Rxj為Bydyko干燥指數,由公式(4)計算：

式中：ET0為柵格單元x中土地覆被類型j的植被蒸散系數；Kxj為參考作物蒸散； ET0由公式(5)計算：

ET0=

式中：ET0為潛在蒸散量(mm/d);Rn為地表凈輻射〔MJ/(m·d)〕；G為土壤熱通量〔MJ/(m2·d)〕；γ為干濕表常數(kPa/℃)；Tmean為日平均溫度(℃)；u2為2 m高處風速(m/s)；es為飽和水氣壓(kPa)；ea為實際水氣壓(kPa)。

水源涵養量的計算是InVEST模型在模擬出研究區年產水量的基礎上考慮地形因素、地表徑流(流速系數大小)、土壤性質(土壤飽和導水率)等因素對其的影響，計算徑流在柵格上停留時間得出，具體計算如公式(6)：

式中：retention為單位面積水源涵養量(mm)；V是流速系數，采用模型參數表數據；Ksat為土壤飽和導水率(mm/h)； TI為地形指數，由公式(7)計算：

式中：Darea為集水區柵格數量; Soildep為土層深度(mm);Pslope為坡度比。

2.2 基于地理探測器影響因素的分析

地理探測器是探測地理現象空間分異以及其背后驅動因素的一種統計學方法，主要包括風險探測、因子探測、生態探測和交互探測4個模塊，其具有同時探測多個因子在不同空間單元的不同影響作用及其交互關系的優勢[17]。本文主要通過因子探測和交互探測兩個模塊對遼寧省水源涵養空間分異影響因素進行定量分析，“因子探測”表明單個因子在一定程度上解釋生態系統服務功能的空間分異，“交互探測”識別不同自變量因子之間的交互作用。計算如公式(8)：

3 結果與分析

3.1 模型校驗

基于InVEST模型計算研究區產水量時，依據遼寧省水資源公報數據對模型參數進行率定，通過調整Z值(Zhang系數)使模擬值更加接近實測值，模擬結果如圖2。2001—2020年，遼寧省多年平均徑流量為2.53×1010m3，與遼寧省水資源公報公布的多年平均徑流量2.61×1010m3較接近，平均誤差率為3.92%，說明模擬結果較好。

圖2 2001-2020年遼寧省InVEST模型結果驗證

3.2 遼寧省水源涵養量的年際變化特征

2001—2020年遼寧省年均降水量、潛在蒸散量、產水量、水源涵養量變化見圖3。遼寧省多年平均降水量為644.35 mm，在研究時段內呈顯著增加趨勢(p<0.05)，增長速率為14.6 mm/(10 a)；多年平均潛在蒸散量為931.88 mm，增長速率為49.92 mm/(10 a)，未達顯著性水平；多年平均產水量和水源涵養量分別為177.22 mm和95.28 mm，最低值分別出現在2014年和2009年，分別為76.47 mm和40.52 mm，最高值均出現在2010年，分別為412.73 mm和186.64 mm。多年來，遼寧省產水量和水源涵養量均呈現不顯著增長趨勢，增長速率分別為19.36 mm/(10 a)和13.35 mm/(10 a)。

圖3 2001-2020年遼寧省降水量、潛在蒸散量、產水量及水源涵養量的年際變化

3.3 遼寧省水源涵養量的空間分布

遼寧省多年平均產水量及水源涵養量空間變化見圖4。水源涵養總體呈從東—西遞減的空間分布特征，高值區包括撫順市、本溪市和丹東市，水源涵養量在180.73～245.24 mm之間。這是由于該區域降水充沛，林地分布廣，蒸散發為全省最低值，故產水量大，水源涵養能力強。中、西部的盤錦市、錦州市、阜新市、朝陽市、沈陽市和葫蘆島市是低值區，水源涵養量在24.25～46.23 mm之間，該區域地形以平原、低山和丘陵為主，降水偏少，蒸散強，受地形與蒸散影響，產水量與水源涵養量均較少。處于東部向中西部過渡的大連市、營口市、鐵嶺市、遼陽市和鞍山市水源涵養量在71.45～111.04 mm之間。

圖4 遼寧省產水量和水源涵養量空間分布特征

3.4 水源涵養與不同因子的相關分析結果

參考李怡穎等[18]，王亞慧等[19]的研究及數據可獲取性，本研究分別從氣候、土地利用、生態、社會經濟方面選擇降水量、蒸散量、氣溫、地塊破碎度、林地比例、地表水資源量、山區入滲量、城鎮化率等參數，探索其與水源涵養量的關系。經皮爾遜相關分析可得，水源涵養量與降水量、林地比例、地表水資源量和山區入滲量呈顯著正相關，與蒸散量、氣溫、建設用地比例、地塊破碎度呈顯著負相關(表2)。

表2 遼寧省不同影響因素與水源涵養的相關關系

水源涵養量與降水量、地表水資源量、林地比例和山區入滲量相關性較高，相關系數分別為0.95，0.67，0.61，0.56。遼寧省東部山區林地面積大，人類活動強度小，地塊較完整，植被覆蓋度高，降水、地表水資源量豐富，水源涵養量明顯高于其他地區，水源涵養能力強。蒸散量、氣溫、地塊破碎度、建設用地比例與水源涵養量的相關系數分別為-0.93，-0.64，-0.72，-0.55，相關性較強，遼寧省中、西部地區地形以平原、低山和丘陵為主，氣溫高于東部山地，蒸發旺盛，建設用地擴張，地塊破碎度增加，水源涵養能力弱。此外，城鎮化率增長在一定程度上對水源涵養起促進作用，農作物播種面積增加，人類過度使用耕地，灌溉率高，影響土壤持水功能，導致水源涵養功能退化。

3.5 遼寧省水源涵養的空間分異驅動力分析

遼寧省各單因子對水源涵養空間異質性的解釋力見表3。

表3 遼寧省單因子對水源涵養空間異質性解釋力(q)

降水、蒸散、建設用地比例、地表水資源量、氣溫和林地比例是影響遼寧省水源涵養空間分異的主導因素，解釋力分別為0.9，0.85，0.83，0.77，0.62，0.61。地塊破碎度、農業灌溉率、山區入滲量、生態環境用水的解釋力在0.4～0.59之間，分別為0.59，0.49，0.44，0.43。其他因子如農作物面積、城鎮化率的解釋力有限，分別為0.36，0.33。總體上，氣候因子對遼寧省水源涵養空間分異影響遠大于其他因子；土地利用方面，建設用地比例解釋力大于林地比例與地塊破碎度；生態因子與社會經濟因子總體解釋力相當，但生態因子中的地表水資源量對水源涵養空間分異的影響更大，解釋力更強。

遼寧省多因子的交互作用對水源涵養空間異質性解釋力均高于單個因子的解釋力(表4)。氣候因子中的降水和蒸散與其他各因子的交互作用解釋力最強，均在0.9以上，氣溫與其他因子交互作用稍弱，與農業灌溉率交互作用的解釋力最低，為0.72；土地利用中各因子的交互作用解釋力表現為：建設用地比例>地塊破碎度>林地比例；生態因子和社會經濟因子交互作用解釋力相當。綜上可知，無論單因子作用還是多因子交互作用，氣候因子都是影響遼寧省水源涵養空間分異的主導因子。

表4 遼寧省不同因子對水源涵養空間異質性交互作用解釋力(q)

4 討論與結論

4.1 結 論

(1) 2001—2020年遼寧省多年平均產水量和水源涵養量分別為177.22 mm和95.28 mm，增長速率分別為19.36 mm/(10 a)和13.35 mm/(10 a)。水源涵養量空間變化總體上從東—西遞減，高值區分布于丹東市、撫順市和本溪市，低值區位于盤錦市、錦州市、阜新市和朝陽市。

(2) 水源涵養量與降水量、地表水資源量、林地比例和山區入滲量呈顯著正相關，與蒸散量、氣溫、地塊破碎度、建設用地比例呈顯著負相關。

(3) 氣候因子與土地利用因子是遼寧省水源涵養空間分異的主導因子。降水、蒸散、建設用地比例、地表水資源量、氣溫和林地比例的解釋力0.6以上，地塊破碎度、農業灌溉率、山區入滲量、生態環境用水的解釋力在0.4～0.59之間，農作物面積、城鎮化率的解釋力有限。多因子交互解釋力均高于單個因子，其中降水、蒸散與各因子共同作用于水源涵養時部分解釋力可達0.92以上。

4.2 討 論

本研究結果表明遼寧省2001—2020年水源涵養總量呈波動上升變化。2001年水源涵養總量11.95×109m3，2020年上升至21.15×109m3，總體上呈上升趨勢。遼寧省水源涵養量多年均值自西部丘陵區向東部山區增加，造成這種分異規律的原因是東、西部地區在氣候、用地類型等方面的差異。東部地區地形以山地為主，林地約占全省林地面積50%，森林蓋度高且多為天然林，降水豐富，蒸散量低于其他地區，產水能力強，水源涵養量大。中、西部地區與內蒙古河北接壤，平原、低山和丘陵比例大，森林資源相對匱乏，植被覆蓋度低，氣候干燥，日照時數長，降水少且蒸散強，產水量低、水源涵養能力弱。

氣候、土地利用類型與水源涵養相關性較強，是影響水源涵養變化的主要因素，其中降水與蒸散對水源涵養有直接影響。在6類土地利用類型中，林地具有根系深度大的特征，截留、下滲能力強，因而水源涵養量大，與水源涵養呈顯著正相關性，在城市化過程中應注重林地的開發與保護。無論單因子作用還是多因子交互作用，氣候因子都是遼寧省水源涵養空間分異的主要控制因素，降水量、蒸散量差異較大的地區，水源涵養量不同，表現出明顯的空間差異性。此外，用地類型是水源涵養空間分異的驅動力之一，受人類活動影響較大，用地類型轉變影響水源涵養功能，因此優化土地利用結構，對水源涵養功能恢復有重要作用。

水源涵養量的計算是一個復雜的綜合性過程，參考可獲取的水資源公報及統計年鑒的相關數據，對模型所需參數進行校驗，在今后的研究中應加強野外數據監測，增加研究結果的可信度。相較于其他研究，本論文集中研究行政區尺度的水源涵養時空動態及歸因分析，在不同生態系統類型，例如森林生態系統方面研究較少，還需進一步完善。此外，Z值是表征多年平均降水特征的常數，不同地區的年際降水特征存在差異，長時間序列情況下，Z值的確定需不斷調整，耗時較長。通過Z值調整提高模擬精度，使模擬結果更接近實測值。