我國北方干旱半干旱地區(qū)人工造林對地下水位變化影響的模擬研究

魯晨曦,曹世雄,石小亮

1 清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系, 北京 100084 2 北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100083 3 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 沈陽 110866 4 中國環(huán)境科學(xué)研究院, 北京 100012

我國北方干旱半干旱地區(qū)人工造林對地下水位變化影響的模擬研究

魯晨曦1,2,曹世雄2,*,石小亮3,4

1 清華大學(xué)地球系統(tǒng)科學(xué)系, 北京 100084 2 北京林業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 北京 100083 3 沈陽農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院, 沈陽 110866 4 中國環(huán)境科學(xué)研究院, 北京 100012

水資源短缺已成為阻礙我國社會可持續(xù)發(fā)展的至關(guān)因素,而其中地下水資源短缺更甚。自1952年我國于干旱半干旱地區(qū)實(shí)施大規(guī)模人工造林以來,大量研究資料顯示人工林的蒸散量要普遍高于當(dāng)?shù)刈匀恢脖坏恼羯⒘?這可能會打破當(dāng)?shù)氐牡叵滤胶狻６酝覈嘘P(guān)人工造林對地下水位影響的研究較欠缺,因此在基于兩種假設(shè)條件下,運(yùn)用7種蒸散發(fā)模型測算了人工造林活動對北方干旱半干旱地區(qū)的地下水位影響。結(jié)果表明大規(guī)模的人工造林活動會降低地下水位高度,基于假設(shè)條件一,甘肅、寧夏和新疆地下水位下降嚴(yán)重；基于假設(shè)條件二,北京地下水位下降明顯。提出我國在未來生態(tài)修復(fù)實(shí)踐中要考慮對地下水供給的影響,確定合理造林規(guī)模并選擇栽培鄉(xiāng)土樹種,真正提高地下水資源利用率。

人工造林；干旱半干旱地區(qū)；蒸散量；地下水位；鄉(xiāng)土樹種；造林規(guī)模

地下水是指在地表以下各種形式的重力水,它作為水資源的重要組成部分對生物生存和人類生產(chǎn)活動都具有重要意義[1]。由于地下水補(bǔ)給穩(wěn)定且分布廣泛,因此在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人類生存以及生態(tài)系統(tǒng)中有著不可替代的作用,尤其是在干旱和半干旱地區(qū)[1]。71%的城市將開采的地下水作為社會經(jīng)濟(jì)活動的主要水源,90%以上用于生活和工業(yè)活動的水來自地下水[2]。在經(jīng)濟(jì)飛速增長的同時,水資源短缺已成為限制我國經(jīng)濟(jì)社會可持續(xù)發(fā)展的主要因素[3]；在這種嚴(yán)峻形勢下,開采地下水在一定程度上會緩解我國水資源的巨大需求,特別是在北方地區(qū)。在未來,鑒于大量的水資源需求,地下水在經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中會日益發(fā)揮重要的作用。雖然如此,地下水資源卻處于尷尬境地。根據(jù)調(diào)查,全國有164個地下水超采區(qū),北方干旱和半干旱地區(qū)地下水位以每年1.5m的速度下降。例如,北京城區(qū)地下水位從1965年以來已經(jīng)下降了65m[4],雖然地下水資源的減少是由包括降水季節(jié)性變化、景觀和人類活動(工業(yè)生產(chǎn)和農(nóng)業(yè)灌溉)等在內(nèi)的諸多因素造成的[2],然而在這些因素中,研究學(xué)者們忽略了生態(tài)修復(fù)活動對其產(chǎn)生影響。

為緩解由于快速經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的生態(tài)環(huán)境問題,我國已經(jīng)斥巨資實(shí)施世界上規(guī)模最大的人工造林計劃——全球三分之一的人工林目前種植在我國[5-6],而大多數(shù)造林工程在我國北方干旱和半干旱地區(qū)實(shí)施,以緩解荒漠化和控制沙塵暴[7-9]。根據(jù)第八次全國森林資源清查結(jié)果顯示[10],我國人工林總面積為6933×104hm2,而造林政策實(shí)施的目標(biāo)是到2050年使森林覆蓋率增加到26%以上[5]。森林具有改善區(qū)域水環(huán)境[11]和提供額外生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[12]的潛在功能,如防風(fēng)固沙、調(diào)節(jié)氣候和減少污染[13-14]。然而,這些潛在功能能否實(shí)現(xiàn)有必要進(jìn)行深入探討或探究[15-16]。

造林政策實(shí)施者傾向于生長快速、生命周期短、能迅速提供短期收益的樹木或灌木,而不是進(jìn)行周期長,見效緩慢的自然修復(fù),因為林地更新通常需要一個世紀(jì)甚至更長時間[17]。地區(qū)植被承載能力主要取決于降水量,然而北方多數(shù)實(shí)施項目和當(dāng)?shù)厮?、土壤、氣候和地形條件不適應(yīng)[15-16]。種植在干旱和半干旱區(qū)的樹木蒸散量超過了小鹽生亞灌木、草原等天然植被,如胡楊是干旱地區(qū)廣泛種植樹種,用來代替農(nóng)田、固沙和提供其他生態(tài)功能[18],實(shí)驗表明8年生楊樹林的蒸散量大于同一時期的降水量[19]。由此不難想象,在干旱和半干旱地區(qū),本身需消耗大量水的樹木或灌木必然會吸收深層土壤水來生存。然而,過程如不能及時得到降水或徑流補(bǔ)給會導(dǎo)致地下水位下降。當(dāng)?shù)叵滤幌陆档揭欢ㄋ较?淺根性植物將無法生存[15,20],且多數(shù)淺根性植物是自然植被[19,21]。當(dāng)自然植被退化而不能攔截地表徑流時,會加劇當(dāng)?shù)厮Y源赤字并會引起像沙塵暴和水土流失的生態(tài)問題,進(jìn)一步導(dǎo)致地下水的減少、造林死亡率的增加[11,14,22-23]。在全球氣候變化背景下,由于氣溫升高和植被蒸散量的加大,干旱和半干旱造林區(qū)變得更易遭受旱災(zāi),使地下水位下降更為嚴(yán)重。當(dāng)?shù)叵滤陆党^臨界點(diǎn),也將會威脅到其他生態(tài)系統(tǒng)組成部分。因此沒有審查和科學(xué)的論證以及沒有考慮生態(tài)條件的人工造林項目,可能會加劇水資源短缺和地下水減少,提高相關(guān)的生態(tài)和經(jīng)濟(jì)成本,這對整個生態(tài)系統(tǒng)包括造林失敗、持續(xù)退化和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的演替變化都有巨大影響。

國際上,學(xué)者針對不同造林區(qū)的不同樹種對地下水補(bǔ)給進(jìn)行了研究,如Allen和Chapman[24]通過對冰島造林區(qū)域的研究表明,由于人工林大量吸收土壤水以及土壤保水能力的增強(qiáng),草原或荒原的地下水補(bǔ)給率會減少1/10,且由于地下水補(bǔ)給率的降低使地下水質(zhì)污染的體現(xiàn)滯后,Salm等[25]基于水文SWAP模型,對前耕地上的橡樹和云杉的水平衡和氮預(yù)算研究,發(fā)現(xiàn)18年生的橡樹和13—14年生的云杉分別會導(dǎo)致地下水補(bǔ)給每年下降約485、100mm。然而,國內(nèi)研究還沒有關(guān)注大規(guī)模人工造林對地下水位的影響。因此本研究不僅有利于了解我國規(guī)模巨大的人工造林工程對地下水資源造成的潛在影響,促進(jìn)生態(tài)修復(fù)工程的資源節(jié)約及可持續(xù),且可填補(bǔ)國內(nèi)該研究的空白。根據(jù)國際上定義,人工林潛在蒸散量與降水量的比值大于1為干旱半干旱地區(qū),因此根據(jù)該定義的測算結(jié)果,本研究選取以下9個省市自治區(qū)作為研究對象——北京、河北、河南、山西、陜西、寧夏、內(nèi)蒙古、甘肅、新疆。利用已公布國際上通用的7種蒸散發(fā)模型來測算人工林的蒸散量。

1 研究方法

由于技術(shù)的受限以及數(shù)據(jù)的可獲得性,僅考慮人工林植被對地下水位的影響,不考慮下墊面對地下水位的影響,如灌木草地等,對人工林的植被類型也不加區(qū)分。為便于計算,假設(shè)自然降水僅供植物蒸騰作用和地下水循環(huán)使用。從國家氣象局發(fā)布的氣象年鑒[26]中搜集了從1952到2011年的降水量,從國家林業(yè)局出版的林業(yè)年鑒[27]中搜集了9個省市自治區(qū)1952—2011年的造林面積的相關(guān)數(shù)據(jù)。通過7種蒸散模型來計算各省造林區(qū)的年均水消耗量,從相關(guān)文獻(xiàn)中(表1)獲得9省的土壤孔隙度。

1.1 關(guān)于7種蒸散發(fā)模型說明

(1)ANN (Artificial Neural Networks) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

ANN 是一種模仿人類大腦神經(jīng)元特性和人腦認(rèn)知功能構(gòu)造的處理非線性知識信息的方法,該模型由三層構(gòu)成：輸入層、隱含層、輸出層[28]。ANN通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)調(diào)整內(nèi)部節(jié)點(diǎn)的權(quán)重以及充分考慮訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,使其能夠代表任何一種非線性函數(shù)。當(dāng)輸入樣本較雜亂甚至有部分?jǐn)?shù)據(jù)丟失時,ANN可根據(jù)數(shù)據(jù)子集概括出相對精確的關(guān)系,且可適應(yīng)模擬環(huán)境變化[29]。

ANN已在人工智能、模式識別、信號處理和自動控制等眾多研究領(lǐng)域取得了令人矚目的成果,正被越來越多地應(yīng)用于蒸散發(fā)模型中[30]。該研究使用的是Rumelhart 等人1986年[31]發(fā)明的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)找到最合適的訓(xùn)練數(shù)據(jù),然后利用被廣泛使用的多層感知器 (MLP) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將隱含層和輸出層相連。

(2)SVM (Support Vector Machines) 支持向量模型

SVM是Vapnik等人1998[32]年首先提出的一種監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,并且被廣泛應(yīng)用于統(tǒng)計分類以及回歸分析。SVM回歸的求解方法是通過一個非線性映射,將數(shù)據(jù)映射到高維特征空間,在這個空間進(jìn)行線性回歸,從而解決線性支持向量回歸問題,即可推廣至非線性回歸。SVM的最優(yōu)回歸方程為：

對非線性回歸可通過該函數(shù)將樣本映射到一個高維特征空間中用線性回歸來解決。在以往研究中,SVM已被用來估算很多因子如風(fēng)速[33]、降雨[34]、生態(tài)位[35]以及蒸散量[36]等。

(3)RT(Regression Trees)回歸樹模型

RT的基本原理是根據(jù)響應(yīng)變量,利用循環(huán)二分形成二叉樹形式的決策樹結(jié)構(gòu),將由預(yù)測變量定義的空間劃分為盡可能同質(zhì)類別[37]。預(yù)測變量被從主節(jié)點(diǎn)中逐次劃分為一系列等級結(jié)構(gòu)的左節(jié)點(diǎn)和右節(jié)點(diǎn),每個節(jié)點(diǎn)處列出了落在該部分的預(yù)測變量的均值(MEAN)、方差 (SD) 及樣本數(shù) (N)?；貧w樹模型在每個根節(jié)點(diǎn)處均可標(biāo)出消減錯誤比例的數(shù)值,即任何一個分類參數(shù)對因變量變異的貢獻(xiàn)程度。一般位于第一級節(jié)點(diǎn)處的分類參數(shù)對因變量變異貢獻(xiàn)最大。在該研究中,使用Cubist (RuleQuest Research Pty Ltd Company, 30 Athena Avenue, St Ives NSW 2075, Australia)回歸樹模型進(jìn)行計算[38]。

(4)Reg1模型

Reg1模型是Wang 等人2007年[39]提出的一種估算蒸散量方法,其控制變量為Rn、T、VI。Reg1的公式為：

ET=Rn·(a0+a1·VI+a2·T)

式中,VI可以是增強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI),也可以是歸一化植被指數(shù)(NDVI)；Rn為地面凈輻射；T則可以為日平均氣溫、日最高氣溫或者是陸地表面溫度Ts；a0、a1、a2為參數(shù)。

(5)Reg2模型

Reg2模型將ET分為兩個部分：一個是ETE；另一個是ETA[40]。Reg2模型估算蒸散量的公式為：

式中,ET為總蒸散量；ETE為能量為主要影響的蒸散量；ETA為氣壓控制為主的蒸散量；Δ為飽和水汽壓—溫度曲線上的斜率(kPa/℃)；γ為濕度計常數(shù)(kPa/℃)；Rs為到達(dá)地面的總輻射；NDVI歸一化植被指數(shù)；RHD相對干度,RHD=1-RH/100,RH為相對濕度；WS為風(fēng)速(m/s)；VPD為飽和蒸汽壓虧缺；a1、a2、…、a9為參數(shù)。

(6)RRS-PM(RevisedRemoteSensing-PenmanMonteith)模型

RRS-PM模型是Yuan等人2010年在RS-PM模型基礎(chǔ)上改進(jìn)后的新模型[41],同樣基于Penman—Monteith方程：

式中,λE為潛熱通量(W/m2),λ為汽化潛熱(kJ/kg)；s為飽和水汽壓-溫度曲線上的斜率(kPa/℃)；A表示在顯熱通量、潛熱通量和土壤不同區(qū)間的可利用能量；ρ為空氣密度；CP為空氣比熱(Jkg-1K-1)；γ為濕度計常數(shù)(kPa/℃)；Ra為氣動阻力系數(shù)；Rs為表面阻力系數(shù)；Da為空氣的飽和水汽壓和實(shí)際水汽壓的差值。

(7)PT-JPL模型

Fisher等人2008年對Priestley-Taylor模型做出適當(dāng)改進(jìn)后提出PT-JPL蒸散量模型[42],公式為：

E=ES+EC+EI

式中,E為蒸發(fā)蒸騰損失總量；ES為土壤蒸發(fā)量；EC為植被蒸騰量；EI為冠層截留水分蒸發(fā)量；Rnc為冠層的凈輻射量；Rns為土壤表面凈輻射量；fwet為表層相對濕度；fg為綠冠層覆蓋度；fT為植被溫度約束；fM為植被水分約束；Δ為飽和水汽壓—溫度曲線上的斜率(kPa/℃)；γ為濕度計常數(shù)(kPa/℃)；α=1.26。

1.2 具體模擬測試方法

(1)為了解人工造林對地下水位的影響,假設(shè)造林區(qū)是相對封閉區(qū),不存在地下水之間的相互補(bǔ)給。基于人工造林的蒸散量(E)、降水量(P)和土壤孔隙率(S),估計了每年累計每省市自治區(qū)人工造林對地下水位變化(G)的影響：

(1)

在模型m中,Gitm是各省市自治區(qū)(i)每年(t)由人工造林所引起的累計地下水位變化；Eaim是各省市自治區(qū)(i)人工林蒸散量；Pit(m)是各省市自治區(qū)(i)每年(t)的降水量。

(2)實(shí)際上,地下水之間是會相互進(jìn)行補(bǔ)給的,但補(bǔ)給受地域限制,而人工造林存活率往往較低。因此,假設(shè)地下水的相互補(bǔ)給在同一省份內(nèi)進(jìn)行沒有省際間補(bǔ)給,且考慮林地存活率,以大致估算人工造林活動造成各省市自治區(qū)地下水位實(shí)際的變化量。實(shí)際估測各省(直轄市、自治區(qū))每年造林對地下水位變化的模型如下：

(2)

式中,Agitm(m)是在模型m中各省(直轄市、自治區(qū))(i)每年(t)由人工造林而導(dǎo)致的實(shí)際地下水位變化；Ait(hm2)是各省(直轄市、自治區(qū))(i)每年(t)的造林面積；Rit (%)是各省市自治區(qū)(i)每年(t)的樹木存活率[43],Li是各省市自治區(qū)的(i)土地面積。

表1 北方九省市自治區(qū)的土壤孔隙度

2 結(jié)果分析

在假設(shè)地區(qū)的地下水不相互流通以及沒有徑流的補(bǔ)給的情況下,研究結(jié)果表明,造林區(qū)的地下水位會隨著造林面積的逐年增加而不斷下降。7種模型均值測算結(jié)果為60年后,陜西和新疆的地下水位分別下降了21.5m和40m(圖1)。

圖1 1952—2011年我國北方干旱半干旱地區(qū)地下水位模擬變化Fig.1 Potential groundwater decline in arid and semi-arid areas in northern China from 1952 to 2011

當(dāng)某個地區(qū)的地下水位下降時,地勢高的地下水會流到該地區(qū)進(jìn)行補(bǔ)給,所以實(shí)際的地下位變化與基于封閉地區(qū)(即方法一)的測算結(jié)果是不一樣的。如圖1顯示,陜西的地下位大約下降2m,新疆約下降0.2m。但基于方法二,北京地下水下降最為嚴(yán)重近3m(圖2)。由于人工造林活動使得水供給形勢變得更加嚴(yán)峻,這樣將增加額外的水成本如投資在水資源重復(fù)利用成本,調(diào)水成本以及其他途徑節(jié)約用水、開采水資源以及處理生態(tài)環(huán)境問題的成本。

以上兩種假設(shè)條件測算結(jié)果表明,隨著大規(guī)模人工造林活動的實(shí)施,地下水位有不斷下降的趨勢。

圖2 1952—2011年我國北方干旱半干旱地區(qū)實(shí)際地下水位模擬變化Fig.2 Actual groundwater decline in arid and semi-arid areas in northern China from 1952 to 2011

3 討論

研究測算結(jié)果表明人工造林對地下水位變化的影響不能忽視。我國人工造林取得了如控制土壤侵蝕和退化等成效[7-9]。但由于中央控制政策、部門間相互妥協(xié)以及短期考慮,造林政策實(shí)施者常選擇生產(chǎn)迅速的樹種作為造林種[53]。而在相同生態(tài)條件下,快速增長和短期生長的森林或者灌木總是會比天然植被蒸騰更多水分,因此,在干旱和半干旱地區(qū)大規(guī)模植樹造林時,由于該地區(qū)原本蒸發(fā)旺盛,水資源消耗(蒸散、人類生產(chǎn)活動等)和水供給(降水)之間的矛盾也將被激化。后果是土壤水分會降低,而地下水位會降低到使根部細(xì)小的天然草地和草原難以生存。此外,伴隨原生植被破壞,荒漠化也會隨之而來[15]。圖1顯示,如果地下水得不到充分補(bǔ)給,在新疆地區(qū),根據(jù)七種模型平均值測算得到的地下水位將降低40m,這不僅將導(dǎo)致造林失敗,且使當(dāng)?shù)夭伤a(chǎn)生困難。可見,在干旱半干旱地區(qū)進(jìn)行人工造林如果忽略其對地下水資源的影響,將給當(dāng)?shù)厣鷳B(tài)系統(tǒng)帶來致命影響,生態(tài)修復(fù)的目標(biāo)難以達(dá)到,且會惡化生產(chǎn)生活條件。

由圖2可以看出,造林對地下水位變化影響最嚴(yán)重為北京,在考慮地下水補(bǔ)給條件下,北京市地下水位已降低3m。實(shí)際上,由于農(nóng)業(yè)、工業(yè)生產(chǎn)活動和人類生活對地下水的開采,土地之間幾乎已經(jīng)沒有相互的地下水補(bǔ)給。如在全年降水量減少和人口急劇增加情況下,北京作為水資源最短缺地區(qū),地下水平均開采率為103.7%[54]。為確保北京市充足的水供應(yīng),政府為此付出了沉重代價。自2001年來,為保護(hù)水資源,在山西、河北、北京等省市推出21世紀(jì)初期首都水資源可持續(xù)利用規(guī)劃,總投資達(dá)220億人民幣[55],且為確保北京市的水安全,北京市周邊地區(qū)付出了巨大代價,承德市從1996年到2005年農(nóng)作物減產(chǎn)量達(dá)3×104t,合計虧損400億人民幣(平均每人虧損1084元)[31],且作為北京郊區(qū)水源保護(hù)區(qū),其GDP維持在較低水平。因此認(rèn)識到人工造林對地下水資源的消耗,將促進(jìn)對地下水資源的高效率利用,節(jié)約水資源,減少經(jīng)濟(jì)代價。

4 建議

首先,地下水深度反映了消耗(蒸散、人類消耗、流出)和補(bǔ)給(降水及來自高海拔流量)之間的平衡。因為所有的生態(tài)組成部分相互影響,所以復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)需要綜合考慮水的輸入和輸出問題。因此,政策制定者和科學(xué)家有責(zé)任根據(jù)當(dāng)?shù)貧夂驐l件、水文、土壤等因素進(jìn)行深入調(diào)查和取證,從而實(shí)現(xiàn)長期、有效的生態(tài)修復(fù)[56]。為達(dá)到長期可持續(xù)生態(tài)修復(fù)目標(biāo),應(yīng)尊重當(dāng)?shù)氐纳鷳B(tài)條件且權(quán)衡生態(tài)和社會效益。與目前大面積造林普遍使用的楊樹、刺槐、落葉松、油松等樹種相比,鄉(xiāng)土樹種由于對當(dāng)?shù)氐臍夂?、水文、地理條件較適應(yīng),蒸散量明顯較小,尤其是在北方干旱半干旱地區(qū)對地下水資源的保護(hù)有積極作用。為做好人工造林更新工作,首先要適地適樹,在造林樹種的選擇上盡量選擇當(dāng)?shù)剜l(xiāng)土樹種,加強(qiáng)造林管護(hù)工作,及時撫育,促進(jìn)森林資源的可持續(xù)發(fā)展和維護(hù)生態(tài)系統(tǒng)的多樣性(表2)。

第二,管理者應(yīng)該限制造林規(guī)模來緩解由造林和地下水位下降之間造成的用水矛盾,即便造林不是造成地下水位下降的主要原因。通過搜集北京市、河北省等9個省市自治區(qū)1952—2011年的每年降水量數(shù)據(jù),對各省市自治區(qū)每年降水量和該省市自治區(qū)長期以來的平均降水量比較[64],正值代表濕潤趨勢,負(fù)值代表干旱趨勢,并將比較結(jié)果進(jìn)行回歸,得到9個省市自治區(qū)氣候干濕變化趨勢圖(圖3)。通過1952—2011年各省市自治區(qū)的平均水資源總量和用水總量的對比[64],了解到北京市、河北以及寧夏處于極度缺水的狀態(tài),水資源總量已不能滿足用水需求。河南、內(nèi)蒙古、山西以及甘肅的水資源總量基本能夠滿足正常用水需求。陜西和新疆的水資源總量相對豐富,除可滿足正常用水外,還有大量富余的水資源。綜上分析,河南、內(nèi)蒙古、山西、陜西、甘肅這五個地區(qū)都處于水資源相對充足,但當(dāng)?shù)叵鄬穸冉档偷臓顟B(tài),因此,在這類地區(qū)開展造林活動時,應(yīng)該注意控制好造林規(guī)模,做好合理規(guī)劃與布局,同時注重生態(tài)系統(tǒng)的自我修復(fù),從而減緩或改善氣候變干旱的形勢。而北京、河北和寧夏處于本身水資源不能滿足用水需求的狀態(tài),且氣候變化趨勢顯示會更加干旱,因此在缺水且干旱地區(qū),大規(guī)模植樹造林活動已不再適合當(dāng)?shù)刈匀粭l件,即便實(shí)施造林活動,造林成活率也會很低,因此應(yīng)以自然植被修復(fù)為主,同時加強(qiáng)水資源管理,提高水資源利用效率(表3)。

圖3 1952—2011年我國北方干旱半干旱地區(qū)的氣候干濕變化趨勢Fig.3 The trend of climate change in arid and semi-arid areas in northern China from 1952 to 2011

省份Province鄉(xiāng)土樹種Naturaltreespecies北京懸鈴木屬PlatanusL．、栓皮櫟Quercusvariabilis、銀杏Ginkgobiloba、毛白楊Populustomentosa、槐Sophorajaponica、西府海棠Malusmicromalus、垂柳Salixbabylonica、欒樹Koelreuteriapaniculata、五角楓Acermono河南梧桐屬FirmianaMarsigli、河南獼猴桃ActinidiahenanensisC．F．Liang、柿DiospyroskakiL．f．、楊屬PopulusL．河北蘋果Maluspumila、栗Castaneamollissima、楊屬PopulusL．、柳屬SalixL．、洋槐屬RobiniaL．內(nèi)蒙古木賊屬EquisetumL．、油松Pinustabulaeformis、榛屬CorylusL．陜西楊屬PopulusL．、胡桃屬JuglansL．、陜西莢蒾ViburnumschensianumMaxim．山西華北落葉松Larixprincipis-rupprechtii、大葉榆Ulmuslaciniata、棗Ziziphusjujuba、李Prunussalicina、胡桃屬JuglansL．寧夏旱柳Salixmatsudana、云杉屬PiceaDietr．甘肅沙棗Elaeagnusangustifolia、麻櫟Quercusacutissima、文冠果Xanthocerassorbifolia新疆胡楊Populuseuphratica、怪柳Tamarixchinensis、梭梭Haloxylonammodendron

表3 我國北方干旱半干旱地區(qū)的造林規(guī)模建議

第三,考慮到地下水在動植物生存生長和人類活動中的重要地位,尤其在生態(tài)條件脆弱地區(qū)。因此,通過區(qū)域地下水資源調(diào)查與評價,制定優(yōu)化的地下水開采方案是關(guān)鍵。通過征收適度水費(fèi)和制定相關(guān)法律法規(guī)的方式來限制地下水的開采,提高地下水利用效率,而不是試圖增加水資源供給。

5 結(jié)語

本研究側(cè)重測算人工造林對地下水位變化的影響,因此忽略了其他因素對地下水位的影響,同時本研究是大尺度研究,因此本文的假設(shè)并不十分貼近實(shí)際,因此在以后的研究中需要進(jìn)一步細(xì)化模型,加進(jìn)更多的影響變量以提高模型的精度或改善研究方法,同時伴隨今后遙感精度的提高,獲得數(shù)據(jù)的精確性會更高。

[1] 閆琪.地下水資源的刑法保護(hù)研究.遼寧：遼寧大學(xué),2013.

[2] 王玉平,劉金武.中國地下水資源合理開發(fā)利用研究.石家莊經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報,2000,(2):199- 210.

[3] 王瑗,盛連喜,李科,孫弘顏.中國水資源現(xiàn)狀分析與可持續(xù)發(fā)展對策研究.水資源與水工程學(xué)報,2008,19(3):10- 14.

[4] 李業(yè).中國地下水位不斷下降將引起世界糧食價格的上.中國稅務(wù),2000,(8):60- 61.

[5] Wang G, Innes J L, Lei J, Dai S, Wu S W. China′s forestry reforms. Science, 2007, 318: 1556-1557.

[6] Singh K D. Global forest resources assessments//Capacity building for the planning, assessment and systematic observations of forests.Springer Berlin Heidelberg, 2013:203- 211.

[7] 李瑞林,胡培興,張相輔,董建林.“六大工程”系列報道之一 綠色為京津撐起防沙“傘”──環(huán)北京地區(qū)防沙治沙工程訪談.森林與人類,2001,(9):14- 18.

[8] Yang H.Land conservation campaign in China: integrated management, local participation and food supply options. Geoforum, 2004,35:507- 518.

[9] Liu J,Li S,Ouyang Z,Tam C, Chen X.Ecological and socioeconomic effects of China′s policies for ecosystem services. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America,2008,105:9477- 9482.

[10] 國家林業(yè)局.第八次森林資源清查結(jié)果報告.北京:中國林業(yè)出版社,2013.

[11] Ellison D, Futter M N, Bishop K. On the forest cover-water yield debate: from demand-to supply-side thinking. Global Change Biology,2012,18:806- 820.

[12] Molle F, Berkoff J. Cities vs. agriculture: a review of intersectoral water re-allocation. Nature Resource Forum,2009,33:6- 18.

[13] Dou J, Wang X, Xiong W. Study on soil capacities of water-retention on typical vegetations in the north side of Liupan Mountains in Ningxia.Forest Research,2006,19:301- 306.

[14] Wang S, Fu B, He C, Sun G, Gao G.A comparative analysis of forest cover and catchment water yield relationships in northern China.Forest Ecology and Management,2011,262:1189- 1198.

[15] Cao S, Sun G, Zhang Z, Chen L, Feng Q, Fu B, McNulty S, Shankman D, Tang J, Wang Y, Wei X.Greening China Naturally. Ambio,2011, 40:828- 831.

[16] Wang X, Zhang C,Hasi E, Dong Z. Three Norths Forest Shelterbelt Program solved the desertication and dust storm problems in arid and semiarid China? Journal of Arid Environments,2010,74:13- 22.

[17] Chazdon R L. Beyond deforestation: restoring forests and ecosystem services on degraded lands. Science,2008,320:1458- 1460.

[18] 高山遠(yuǎn).胡楊幼苗生長習(xí)性與成苗.新疆林業(yè),2007,(2):34- 34.

[19] 王彥輝,熊偉,于澎濤,沈振西,郭春明,管偉,馬長明,葉兵,郭浩.干旱缺水地區(qū)森林植被蒸散耗水研究.中國水土保持科學(xué),2006,4(4):19- 25.

[20] Duan Z, Xiao H, Li X, Dong Z, Wang G. Evolution of soil properties on stabilized sands in the Tengger Desert, China. Geomorphology,2004,59:237- 246.

[21] Wang X,Chen F, Hasi E, Li J. Desertication in China: an assessment. Earth-Science Reviews, 2008, 88: 188-206.

[22] Xu L H, Wang Y, Yu P, Shi Z, Xiong W, Mo F, Zhang S, Dong X. Hydrological impacts of afforestation: a case study based on simulation of TOPOG in the small watershed of Caogou in Liupan Mountains, China. Resource Ecology, 2010, 1: 202- 210.

[23] Yu P, Wang Y, Wu X, Dong X, Xiong W, Bu G, Wang S, Wang J, Liu X, Xu L. Water yield reduction due to forestation in arid mountainous regions, northwest China.Sediment Research, 2010,25:423- 430.

[24] Allen A, Chapman D.Impacts of afforestation on groundwater resources and quality. Hydrogeology Journal,2001,9(4):390- 400.

[25] Salm C V D, Gon H D V D, Wieggers R, Bleeker A, Toorn A V D. The effect of afforestation on water recharge and nitrogen leaching in the Netherlands. Forest Ecology and Management,2006,221(1/3):170- 182.

[26] 國家氣象局.中國氣象年鑒.北京中國氣象出版社,2002- 2012.

[27] 國家林業(yè)局.全國林業(yè)統(tǒng)計年報.北京中國林業(yè)出版社,1960- 2012.

[28] Papale D,Valentini R.A new assessment of European forests carbon exchanges by eddy fluxes and artificial neural network spatialization. Global Change Biology,2003,9:525- 535.

[29] Dawson C W, Wilby R. An artificial neural network approach to rainfall-runoff modelling. Hydrological Sciences Journal, 1998,43(1):47- 66.

[30] 金龍,申雙和.水面蒸發(fā)計算的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究.南京氣象學(xué)院學(xué)報,199619:342- 347.

[31] Rumelhart D E, Hinton G E, Williams R J. Learning representations by back-propagating errors. Nature, 1986, 323: 533- 536.

[32] Vapnik V N, Vapnik V. Statistical learning theory. New York: Wiley,1998.

[33] Mohandes M A, Halawani T O, Rehman S, Hussain A A. 2004. Support vector machines for wind speed prediction. Renew Energy, 2004,29:939- 947.

[34] Tripathi S,Srinivas V V,Nanjundiah R S.Downscaling of precipitation for climate change scenarios: a support vector machine approach. Journal of Hydrology,2006,330:621- 640.

[35] Drake J M, Randin C, Guisan A.Modelling ecological niches with support vector machines. Journal of Applied Ecology,2006,43(3):424- 432.

[36] Yang F, White M, Michaelis A R, Ichii K, Hashimoto H, Votava P, Zhu A X,Nemani R R. Prediction of continental-scale evapotranspiration by combining MODIS and AmeriFlux data through support vector machine. Geoscience and Remote Sensing, IEEE Transactions on,2006,44(11):3452- 3461.

[37] Xiao J, Zhuang Q, Law B E, Chen J, Baldocchi D D, Cook D R, Oren R, Richardson A D, Wharton S, Ma S, Martin T A, Verma S B, Suyker A E, Scott R L, Monson R K, Litvak M, Hollinger D Y, Sun G, Davis K J, Bolstad P V, Burns S P, Curtis P S, Drake B G, Falk M, Fischer M L, Foster D R, Gu L, Hadley J L, Katul G G, Matamala R, McNulty S, Meyers T P. A continuous measure of gross primary production for the conterminous United States derived from MODIS and AmeriFlux data. Remote sensing of environment,2010,114(3):576- 591.

[38] Wu X, Kumar V, Ross Quinlan J, Ghosh J, Yang Q, Motoda H, McLachlan G J, Ng A, Liu B, Yu P S, Zhou Z H, Steinbach M, Hand D J, Steinberg D. 2007. Top 10 algorithms in data mining. Knowledge and Information Systems,2007,14:1- 37.

[39] Wang K, Wang P, Li Z, Cribb M, Sparrow M. A simple method to estimate actual evapotranspiration from a combination of net radiation, vegetation index, and temperature. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984—2012), 2007, 112(D15).

[40] Wang K, Dickinson R E, Wild M, Liang S. Evidence for decadal variation in global terrestrial evapotranspiration between 1982 and 2002: 1. Model development. Journal of Geophysical Research: Atmospheres(1984—2012),2010:115.

[41] Yuan W, Liu S, Yu G, Bonnefond J M, Chen J, Davis K, Desai A R, Goldstein A H, Gianelle D, Rossi F, Suyker A E, Verma S B. Global estimates of evapotranspiration and gross primary production based on MODIS and global meteorology data. Remote Sensing of Environment, 2010,114(7):1416- 1431.

[42] Fisher J B, Tu K P, Baldocchi D D. Global estimates of the land-atmosphere water flux based on monthly AVHRR and ISLSCP-II data, validated at 16 FLUXNET sites. Remote Sensing of Environment,2008,112:901- 919.

[43] 國家林業(yè)局.第七次全國森林資源清查結(jié)果.北京中國林業(yè)出版社,2009.

[44] 劉勇,李國雷,林平,姜輝,于海群,呂瑞恒.華北落葉松人工幼, 中齡林土壤肥力變化.北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報,2009,31(3):17- 23.

[45] 宋慶豐,楊新兵,張金柱,曹云生張偉,馮學(xué)全.霧靈山典型林分枯落物和土壤水文效應(yīng).生態(tài)環(huán)境學(xué)報,2009,18(6):2316- 2320.

[46] 李樹人,趙勇,閆志平,趙體順,李向東,聶宏善.豫西伏牛山區(qū)日本落葉松林水文效應(yīng)研究.林業(yè)科學(xué),1999,35(1):48- 53.

[47] 納磊,張建軍,朱金兆,董煌彪,王鵬,袁琳麗.晉西黃土區(qū)不同土地利用類型坡面土壤飽和導(dǎo)水率研究.水土保持研究,2008,15(3):69- 73.

[48] 張社奇,王國棟,劉云鵬,劉建軍,賈根良.黃土高原人工油松林地土壤微生物的分布特征.激光生物學(xué)報,2006,14(5):353- 358.

[49] 吳秉禮,石建忠,謝忙義,賀立勇,陳小華,趙軍營.甘肅水土流失區(qū)防護(hù)效益森林覆蓋率研究.生態(tài)學(xué)報,2003,23(6):1125- 1137.

[50] 竇建德,王緒芳,熊偉,王彥輝,于澎濤,郭浩.寧夏六盤山北側(cè) 5 種典型植被的土壤持水性能研究. 林業(yè)科學(xué)研究,2006,19(3):301- 306.

[51] 劉端,張毓?jié)?郝帥,韓燕梁.天山云杉林下土壤物理性質(zhì)空間異質(zhì)性研究.安徽農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報,2009,(3):397- 402.

[52] 韓勝利,田有亮,何炎紅,郭連生.大青山油松人工林地土壤物理特性研究.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2009,29(4):58- 63.

[53] Guan L,Sun G,Cao S.China′s bureaucracy hinders environmental recovery.Ambio,2011,40:96- 99.

[54] 北京市社會科學(xué)院.北京水資源狀況及用水結(jié)構(gòu)分析.北京社會科學(xué),2000(1):40- 44.

[55] 肖金成,李娟,戚仁廣.京冀水資源補(bǔ)償機(jī)制研究.經(jīng)濟(jì)研究參考,2011(46):15- 25.

[56] Fraiture C.Integrated water and food analysis at the global and basin level. An application of WATERSIM. Water Resource Management,2007,21:185- 198.

[57] 賀士元.北京植物志.北京：北京出版社,1993.

[58] 河北植物志編輯委員會. 河北植物志. 石家莊：河北科學(xué)技術(shù)出版社,1986.

[59] 內(nèi)蒙古植物志編輯委員會.內(nèi)蒙古植物志. 呼和浩特：內(nèi)蒙古人民出版社,1989.

[60] 劉天慰.山西植物志.北京：中國科學(xué)技術(shù)出版社,1992.

[61] 牛春山.陜西植物志.北京：中國林業(yè)出版社,1990.

[62] 丁寶章,王遂義.河南植物志:第三冊.鄭州:河南科學(xué)技術(shù)出版社,1981.

[63] 張志翔.樹木學(xué)(北方本).北京:中國林業(yè)出版社,2008

[64] 國家統(tǒng)計局.中國統(tǒng)計年鑒.北京:中國統(tǒng)計出版社,1960- 2012.

Stimulation on the impact of afforestation on the groundwater table in arid and semi-arid areas in northern China

LU Chenxi1,2, CAO Shixiong2,*, SHI Xiaoliang3,4

1DepartmentofEarthSystemScience,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China2CollegeofEconomicManagement,BeijingForestryUniversity,Beijing100083,China3CollegeofEconomicsandManagement,ShenyangAgriculturalUniversity,Shenyang110866,China4ChineseResearchAcademyofEnvironmentalScience,Beijing100012,China

Water scarcity is a global environmental problem that jeopardizes human safety and socioeconomic development. In China, it has also become a potentially major obstacle for socioeconomic development, where 164 major groundwater areas are being exploited unsustainably. As a result, the depth of the groundwater table has increased by an average of 1.5 m per year in the arid and semi-arid regions of the north. Since 1952, China has implemented an unprecedented large-scale tree-planting program that focused on arid and semi-arid regions. The goal was to use trees to conserve water and combat desertification. Unfortunately, there is a serious risk that this program could exacerbate water shortages and lower the groundwater table because the trees were not chosen based on local environmental constraints, and their evapotranspiration is greater than the regional precipitation. Since precipitation is the major source of groundwater recharge in these semi-arid and arid areas of northern China, this imbalance will intensify the decline of the groundwater resource. Despite this risk, there has been limited research on the effect of afforestation on the groundwater table in China. In the present study, we selected nine provinces and provincial-level regions (Beijing, Hebei, Henan, Shanxi, Shaanxi, Ningxia, Inner Mongolia, Gansu, and Xinjiang) in China that focused on the tree-planting program, and are environmentally fragile arid or semi-arid regions facing a serious water scarcity. We calculated the influence of the afforestation program on groundwater based on two assumptions using seven evapotranspiration models, without considering evapotranspiration of the underlying vegetation or accounting for differences among the tree species used in afforestation. We confirmed that there is a serious risk that afforestation will cause the groundwater table to decline, independent of any other human withdrawals of this water. Based on our assumptions that afforestation plots had insignificant groundwater recharge or losses as a result of lateral inputs from adjacent land via subsurface or surface flows and that all planted trees survived, the groundwater table would decline most dramatically in Gansu, Ningxia, and Xinjiang regions. When we extended our analysis to assume that groundwater exchanges would possibly occur in land adjacent to the afforestation plots, and that this recharge is affected by the distance between the two plots, we found that the groundwater table in Beijing decreased most. Together, our results suggest that implementing such an afforestation program in arid and semi-arid areas without considering its influence on the groundwater supply will cause potentially severe damage to local ecosystems. In China, this will possibly compromise the goals of the national environmental policy, and damaging local socioeconomic conditions. In contrast, acknowledging the effects of this program will support efforts to utilize groundwater resources more efficiently, decrease the impact on the ecological services provided by these regions, and will mitigate the social and economic impacts on residents in these regions. In planning future ecological restoration practices, the impacts on the groundwater resource must be considered and calculated. In particular, environmental managers should select native tree species with high water-use efficiency and consider alternatives to trees, such as shrubs, sub-shrubs, and grassland or steppe vegetation. In addition, a broader variety of trees and other plant types should be considered; to determine an appropriate scale for afforestation that accounts for local moisture conditions, and determine methods to utilize the groundwater resource more efficiently and sustainably. This afforestation approach will improve the successful ecological restoration and sustainability of arid and semi-arid regions in China.

afforestation; arid and semi-arid areas; evapotranspiration; groundwater supply; natural tree species; afforestation

國家社科基金重大項目(11&ZD042)

2015- 08- 27;

日期:2016- 06- 14

10.5846/stxb201508271781

*通訊作者Corresponding author.E-mail: shixiongcao@126.com

魯晨曦,曹世雄,石小亮.我國北方干旱半干旱地區(qū)人工造林對地下水位變化影響的模擬研究.生態(tài)學(xué)報,2017,37(3):715- 725.

Lu C X, Cao S X, Shi X L.Stimulation on the impact of afforestation on the groundwater table in arid and semi-arid areas in northern China.Acta Ecologica Sinica,2017,37(3):715- 725.