InVEST模型水源涵養(yǎng)模塊實(shí)地應(yīng)用的可行性驗(yàn)證

邱問心，張 勇，俞佳駿，張 超，鄭超超，余樹全

（1.浙江農(nóng)林大學(xué) 林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州311300；2.浙江省林業(yè)生態(tài)工程管理中心，浙江 杭州310020）

在全球水資源需求不斷增加和水環(huán)境急劇惡化的背景下，森林在涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)徑流、增加區(qū)域可利用的水資源、調(diào)節(jié)河川流量、減少洪澇災(zāi)害等方面的意義更加突出。越來越多的人關(guān)注到了森林生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)功能［1］。常用的測量水源涵養(yǎng)功能的方法有土壤蓄水能力法、綜合蓄水能力法、林冠截留剩余量法、水量平衡法、降水儲存量法、年徑流量法、地下徑流增長法和多因子回歸法［2］等，但均在展現(xiàn)區(qū)域水源涵養(yǎng)功能的空間分布上不夠直觀；近年來，由斯坦福大學(xué)和大自然保護(hù)協(xié)會共同開發(fā)的用以直觀評價(jià)水源涵養(yǎng)功能的 InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs）模型［3］被廣泛地應(yīng)用于森林生態(tài)功能尤其是水源涵養(yǎng)功能研究。中國有不少學(xué)者在北京山區(qū)［4］、都江堰［1］、白洋淀［5］、三江源地區(qū)［6］、 黃土高原［7］、 贛江流域［8］和漢江上流［9］、 商洛市［10］等對當(dāng)?shù)氐漠a(chǎn)水量或水源涵養(yǎng)的空間格局等進(jìn)行了分析與評價(jià)，參數(shù)經(jīng)本地化處理后的InVEST模型能為區(qū)域生態(tài)規(guī)劃發(fā)揮較好的指導(dǎo)作用；但對于模型模擬結(jié)果的精度驗(yàn)證與分析的研究較少，有待進(jìn)一步完善。本研究以浙江省杭州市臨安區(qū)水濤莊水庫2015年水文監(jiān)測數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過野外調(diào)查和森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)獲得該水庫集水區(qū)內(nèi)森林類型、分布、土壤等相關(guān)參數(shù)，利用綜合蓄水法和水量平衡公式計(jì)算水源涵養(yǎng)量，并用InVEST模型對水源涵養(yǎng)模塊的模擬結(jié)果進(jìn)行精度驗(yàn)證，為今后InVEST模型在浙江省乃至亞熱帶地區(qū)的推廣應(yīng)用提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

水濤莊水庫位于中苕溪上游，地處浙江省杭州市臨安區(qū)高虹鎮(zhèn)，建成于2003年，具體區(qū)位如圖1所示。集水區(qū)壩址位于水濤莊村上游約500 m處，距臨安城區(qū)16 km，是一個(gè)以防洪為主，兼顧灌溉、發(fā)電、供水及改善水環(huán)境等多種效益的水利建設(shè)項(xiàng)目。水庫總庫容2 888×104m3，設(shè)計(jì)洪水位150.97 m，正常蓄水位141.17 m，相應(yīng)正常庫容1 677×104m3，多年平均降水量1 463.6 mm。研究區(qū)集水面積為5 756.04 hm2，其中森林面積為5 362.83 hm2，占研究區(qū)總面積的93.17%。樣地主要樹種有馬尾松Pinus massoniana，白櫟Quercus fabri，短柄枹櫟Q.serratavar.brevipetiolata， 青岡櫟Cyclobalanopsis championii，麻櫟Q.acutissima，杉木Cunninghamia lanceolata，毛竹Phyllostachys edulis，高節(jié)竹Phyllostachys prominens，山核桃Carya cathayensis，金錢松Pseudolarix amabilis， 油茶Camellia oleifera。

圖1 研究區(qū)區(qū)位圖Figure 1 Location of research area

2 研究方法

2.1 樣地設(shè)置與調(diào)查方法

研究區(qū)地表可分為14種覆被類型，其中森林類型11種。為調(diào)查各林型森林群落特征，根據(jù)森林群落類型分布，在各林型內(nèi)設(shè)置5個(gè)20 m×20 m的樣點(diǎn)，共55個(gè)。在設(shè)置的樣地內(nèi)分別取1 m×1 m的凋落物樣方3個(gè)，測量凋落物層厚度，收集表面凋落物并帶回實(shí)驗(yàn)室；選擇具有代表性的樣點(diǎn)，劃出1.5 m×1.0 m的長方形地塊，采用環(huán)刀（直徑6.18 cm，高4.00 cm）挖取土壤剖面，在0～20 cm層劃分成2～3層采集原始土塊，重復(fù)3次·層-1，不破壞環(huán)刀內(nèi)土壤結(jié)構(gòu)，且環(huán)刀內(nèi)無石塊或粗根。

2.2 基于水量平衡法的水源涵養(yǎng)評價(jià)方法

研究區(qū)為封閉的水庫集水區(qū)，森林內(nèi)的徑流最終匯集在水庫內(nèi)，水庫年入庫量即區(qū)域年徑流量，根據(jù)水量平衡相關(guān)理論，可計(jì)算出研究區(qū)水源涵養(yǎng)量WC＝（P－E－Roff）A。其中：WC為研究區(qū)森林水源涵養(yǎng)量（m3）；P為年降水量（mm）；E為年蒸散量（mm）［11－12］，根據(jù)研究區(qū)蒸散量逐日值（ETo）統(tǒng)計(jì)相加后得出，其中逐日值基于氣象站逐日數(shù)據(jù)并利用修改后的彭曼-蒙蒂思公式（FAO Penman-Monteith）計(jì)算得出式（1）［13］；Roff為年徑流量（mm）；A為研究區(qū)總面積。

式（1）中：Rn為地表凈輻射（MJ·m－2·d－1）；G為土壤熱通量（MJ·m－2·d－1）；V為干濕表常數(shù)（kPa·℃－1）；T為2 m 高度處平均氣溫（℃）；U2為 2 m 高度處風(fēng)速（m·s－1）；es為飽和水汽壓（kPa）；ea為實(shí)際水汽壓（kPa）；Δ 為飽和水汽壓曲線斜率（kPa·℃－1）［13］。

2.3 基于綜合蓄水法的水源涵養(yǎng)評價(jià)方法

2.3.1 凋落物層水源涵養(yǎng)功能研究 將收集的凋落物帶回實(shí)驗(yàn)室稱量，并取部分樣品烘干（85℃，24 h），推算l hm2的凋落物儲量。同時(shí)取部分烘干試樣，用清水浸泡24 h后取出，濾去多余水分，稱量后得出樣品飽和持水率，計(jì)算凋落物層的最大持水量（率）和有效持水率。

2.3.2 土壤層水源涵養(yǎng)功能研究 用環(huán)刀法［14］測定土壤容重、毛管持水量、毛管孔隙度、非毛管孔隙度。環(huán)刀內(nèi)土樣浸泡飽和后，放置于干沙上，分時(shí)段稱量，計(jì)算出不同類型林分土壤持水量與時(shí)間的函數(shù)關(guān)系式和持水速率。計(jì)算土壤容重d＝（M2－M1）/V，其中：M1為環(huán)刀的質(zhì)量（g）；M2為環(huán)刀和干土壤的總質(zhì)量（g）；V為環(huán)刀容積（cm3）。土壤毛管持水量＝（在干沙上放置2 h后環(huán)刀內(nèi)濕土質(zhì)量－環(huán)刀內(nèi)干土質(zhì)量）/環(huán)刀內(nèi)干土質(zhì)量×100%。土壤非毛管孔隙度（%）＝［（土壤飽和持水量－土壤毛管持水量）×土壤容重］/水的比重。土壤毛管孔隙度（%）＝（土壤毛管持水量×土壤容重）/水的比重。

2.4 InVEST模型水源涵養(yǎng)評價(jià)方法

InVEST模型水源涵養(yǎng)模塊基于水量平衡原理，通過降水、植物蒸騰、地表蒸發(fā)、根系深度和土壤深度等參數(shù)計(jì)算產(chǎn)水量［7］。本研究對各參數(shù)和數(shù)據(jù)作了本地化處理以增強(qiáng)模型適用性。以2015年資源3號影像為影像數(shù)據(jù)源；森林植被數(shù)據(jù)主要來源于森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)及野外樣地調(diào)查；降水量等氣候數(shù)據(jù)根據(jù)臨安區(qū)及周邊地區(qū)氣象站記錄的2015年數(shù)據(jù)插值獲得；土壤相關(guān)性質(zhì)由野外樣地調(diào)查及實(shí)驗(yàn)室分析獲得，其中：土壤飽和導(dǎo)水率［15］基于1∶50萬浙江省土壤數(shù)據(jù)并利用COSBY等［16］的土壤傳遞函數(shù)計(jì)算獲得；植被可利用水根據(jù)外業(yè)調(diào)查所得田間持水量數(shù)據(jù)，并參考周文佐［17］的研究結(jié)果處理獲得；地形數(shù)據(jù)來源于日本地球遙感數(shù)據(jù)分析中心（ERSDAC）提供的30 m分辨率數(shù)字高程模型（DEM）數(shù)據(jù)。

模型運(yùn)行結(jié)果為產(chǎn)水量。利用地形指數(shù)、流速系數(shù)和土壤飽和導(dǎo)水率對產(chǎn)水量進(jìn)行修正［1］，計(jì)算水源涵養(yǎng)深度R＝min（1， 249/V）×min（1， 0.9IT/3）×min（Ksat/300）×Y。 其中：V為流速系數(shù)；IT為地形指數(shù)，無量綱；Ksat為土壤飽和導(dǎo)水率（cm·d－1）；Y為產(chǎn)水量（mm）。將水源涵養(yǎng)深度經(jīng)過單位換算后乘以30 m×30 m的柵格面積可得到研究區(qū)水源涵養(yǎng)量（m3），將研究區(qū)水源涵養(yǎng)量除以研究區(qū)總面積后可得出單位面積水源涵養(yǎng)量（m3·hm－2）。

3 結(jié)果分析

3.1 研究區(qū)地表覆被類型

根據(jù)臨安區(qū)森林資源二類調(diào)查小班清查矢量數(shù)據(jù)及野外樣地調(diào)查的研究區(qū)地表覆被類型進(jìn)行分類，研究區(qū)地表可分為不透水面、耕地、山核桃林、油茶林、毛竹林、高節(jié)竹林、馬尾松林、杉木林、金錢松林、麻櫟林、短柄枹櫟林、青岡櫟林、馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林和水體等14個(gè)類型（圖2）。

基于研究區(qū)森林主林層優(yōu)勢樹種，將研究區(qū)的森林分為11個(gè)類型，不同類型的面積如表1所示。其中：毛竹林的面積最大，油茶林次之，金錢松林最小。

3.2 基于InVEST模型的研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能評價(jià)

基于InVEST模型對研究區(qū)的水源涵養(yǎng)功能進(jìn)行評價(jià)，并利用Arc GIS平臺對研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能的空間分布情況和水源涵養(yǎng)量進(jìn)行模擬與匯總。圖3各值為平均水源涵養(yǎng)深度（mm），數(shù)值越大表示水源涵養(yǎng)功能越好。根據(jù)數(shù)據(jù)匯總可知研究區(qū)水源涵養(yǎng)量為3 193.90×104m3，其中森林與耕地的水源涵養(yǎng)量分別為 3 189.73×104和 4.17×104m3。

表1 研究區(qū)各森林類型面積統(tǒng)計(jì)表Table 1 Forest area in research area

圖2 地表覆被類型分布圖Figure 2 Spatial characterisitic of land cover types

圖3 研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能空間分布圖Figure 3 Spatial distribution of water conservation in research area

由表2可知：闊葉林、針闊混交林水源涵養(yǎng)能力較強(qiáng)，而針葉林、竹林居中，山核桃林和油茶林水源涵養(yǎng)能力最弱。其中，毛竹林雖然水源涵養(yǎng)能力不強(qiáng)，但由于其覆蓋面積較大，因此水源涵養(yǎng)量最高，為832.15×104m3；短柄枹櫟林次之，而水源涵養(yǎng)能力較好的馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林的水源涵養(yǎng)量不高，為338.65×104m3。山核桃林的水源涵養(yǎng)量最低，僅為39.76×104m3。平均單位面積森林水源涵養(yǎng)量為 5 548.17 m3·hm－2。

3.3 基于水量平衡法的水源涵養(yǎng)量與模型模擬值精度驗(yàn)證

測量研究區(qū)年降水量為1 996.60 mm，水庫年入庫水量為5 947.15 mm，基于FAO Penman-Monteith公式計(jì)算得到研究區(qū)年蒸散量為457.67 mm。相關(guān)研究表明：年蒸散量受年平均日照時(shí)數(shù)與降水量等氣象因子的影響較大，平均日照時(shí)數(shù)越小降水量越大則越不利于蒸發(fā)［18－19］。由于研究區(qū)2015年年蒸散量監(jiān)測數(shù)據(jù)缺失，因而將研究區(qū)2015年計(jì)算值分別與2010年、2013年周邊監(jiān)測站監(jiān)測值進(jìn)行對比［20－21］，以分析公式計(jì)算的年蒸散量的可行性。結(jié)果顯示（表3）：研究區(qū)2015年蒸散量略低于2010與2013年的監(jiān)測值，分別為另兩年的68.33%與63.46%。分析原因，研究區(qū)2015年的年平均日照時(shí)數(shù)遠(yuǎn)小于2010與2013年，降水量則遠(yuǎn)大于2010與2013年監(jiān)測值；同時(shí)研究區(qū)為水庫庫區(qū)，空氣相對潮濕，不利于蒸散；研究區(qū)的森林類型與覆蓋度與其他地區(qū)也存在一定的差異，導(dǎo)致其對水分的蒸散作用存在差異。因而運(yùn)用FAO Penman-Monteith公式計(jì)算研究區(qū)年蒸散量具有一定的可行性。

表2 基于InVEST模型的研究區(qū)不同森林類型水源涵養(yǎng)功能Table 2 Water conservation of research area in different forest types based on InVEST Model

表3 研究區(qū)蒸散量計(jì)算值可行性分析Table 3 Feasibility analysis of evapotranspiration calculation in research area

根據(jù)水量平衡相關(guān)理論可知：研究區(qū)2015年的年水源涵養(yǎng)量為2 738.31×104m3。利用InVEST模型計(jì)算得到的年水源涵養(yǎng)量為3 193.90×104m3。與測量值相比，兩者在數(shù)值上較為接近；以水庫監(jiān)測數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)值，InVEST模型水源涵養(yǎng)模塊模擬精度為83.36%。

3.4 基于綜合蓄水法計(jì)算的森林水源涵養(yǎng)量與模型模擬值精度驗(yàn)證

森林的水源涵養(yǎng)功能是指森林生態(tài)系統(tǒng)通過林冠層、凋落物層和土壤層對降水進(jìn)行再分配，從而有效涵蓄水分、調(diào)節(jié)徑流的功能。本方法通過對研究區(qū)以上3個(gè)環(huán)節(jié)蓄水能力的分析，獲得森林的水源涵養(yǎng)功能。監(jiān)測可知（表4）：凋落物截留量為9.17×104m3，土壤水源涵養(yǎng)量為2 108.41×104m3，參考不同地區(qū)相關(guān)研究［22］得到的林冠截留量為1 307.55×104m3；計(jì)算得到森林總的水源涵養(yǎng)量為3 425.12×104m3。InVEST模型得到結(jié)果較綜合蓄水法略低，模擬值為實(shí)測值的91.27%，分析原因主要是因?yàn)榫C合蓄水法在樣地選擇過程中多選取林分較密，林相較好，生長較為旺盛的區(qū)域。但各林型水源涵養(yǎng)量數(shù)值較為接近，以綜合蓄水法結(jié)果為基準(zhǔn)值，InVEST模型水源涵養(yǎng)模塊得出的各林型水源涵養(yǎng)量平均精度為89.86%。

表4 基于綜合蓄水法的研究區(qū)森林水源涵養(yǎng)量與模型模擬值精度驗(yàn)證Table 4 Accuracy comparison of forest total water conservation of different forests in research area

基于綜合蓄水法與InVEST模型計(jì)算的研究區(qū)單位面積水源涵養(yǎng)量對比如表5所示。不同森林類型水源涵養(yǎng)功能不同，綜合蓄水法計(jì)算可知各類型水源涵養(yǎng)功能由強(qiáng)到弱依次為馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林＞青岡櫟林＞短柄枹櫟林＞麻櫟林＞金錢松林＞毛竹林＞馬尾松林＞高節(jié)竹林＞杉木林＞山核桃林＞油茶林；InVEST模型模擬結(jié)果則表現(xiàn)為馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林＞青岡櫟林＞短柄枹櫟林＞麻櫟林＞毛竹林＞高節(jié)竹林＞金錢松林＞馬尾松林＞杉木林＞山核桃林＞油茶林，與綜合蓄水法結(jié)果較為吻合。

表5 基于綜合蓄水法的不同林型單位面積水源涵養(yǎng)功能與模型模擬值對比Table 5 Accuracy comparison of average forest water conservation of different forests in research area

將55個(gè)樣點(diǎn)的森林水源涵養(yǎng)實(shí)測值對InVEST模型模擬值進(jìn)行回歸分析（圖4）。由圖4可知：模擬值對實(shí)測值的回歸方程為y＝0.868 2x＋172.14，R2為0.635 4，模型模擬精度達(dá)74.15%。結(jié)合以上分析，可知InVEST模型的精度和可信度較高，具有一定的可行性，可用于實(shí)地水源涵養(yǎng)功能的模擬計(jì)算。

4 結(jié)論

基于綜合蓄水法計(jì)算的研究區(qū)森林水源涵養(yǎng)量為3 425.12×104m3，其中林冠層截留量為1 307.55×104m3，占總量的38.18%；凋落物截留量為9.17×104m3，占總量的0.28%；土壤層水源涵養(yǎng)量為2 108.41×104m3，占總量的61.56%。因此，土壤層在森林水源涵養(yǎng)的過程中占主體地位?；贗nVEST模型模擬的研究區(qū)水源涵養(yǎng)量為3 193.90×104m3，森林水源涵養(yǎng)量為3 189.73×104m3，年水源涵養(yǎng)量占研究區(qū)年降水量的31.35%，水源涵養(yǎng)能力較好。

通過對比2015年基于出入庫水量監(jiān)測數(shù)據(jù)計(jì)算的水源涵養(yǎng)量和基于InVEST模型得出的水源涵養(yǎng)量，得出InVEST模型水源涵養(yǎng)模塊模擬的精度為83.36%。表明InVEST模型在計(jì)算區(qū)域整體水源涵養(yǎng)量上具有較高的模擬精度。基于綜合蓄水法計(jì)算的森林水源涵養(yǎng)量與InVEST模型模擬值相比，精度為91.27%；對各林型水源涵養(yǎng)量而言，模型模擬值的平均精度為89.86%；以55個(gè)樣地水源涵養(yǎng)量的實(shí)測值，對InVEST模型模擬結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)，模擬值對實(shí)測值的回歸方程為y＝0.868 2x＋172.14，R2為0.635 4，模型模擬精度達(dá)74.15%；馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林的單位面積水源涵養(yǎng)量為最大，青岡櫟林次之，油茶林最小。因此可以認(rèn)為InVEST模型在模擬各林型水源涵養(yǎng)功能方面亦具有較高精度。

綜上所述，InVEST模型水源涵養(yǎng)模塊在研究區(qū)域水源涵養(yǎng)量和不同森林類型水源涵養(yǎng)功能上均具有一定的可行性和可信度。陳姍姍等［10］在商洛市的研究發(fā)現(xiàn)：InVEST模型求得的產(chǎn)水量與實(shí)際水資源量較為接近，模型具有可行性；與本研究結(jié)果基本吻合。但由于本研究在基于監(jiān)測值計(jì)算水源涵養(yǎng)量時(shí)缺少部分往年數(shù)據(jù)，且模型運(yùn)行中也缺少往年植被數(shù)據(jù)，因此僅對1 a的水源涵養(yǎng)量數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比?？紤]到森林水源涵養(yǎng)功能的復(fù)雜性，為使驗(yàn)證結(jié)果更加準(zhǔn)確，還應(yīng)在接下來的研究中對比多年的水源涵養(yǎng)量并分析模型精度。

圖4 InVEST模型精度驗(yàn)證Figure 4 Model accuracy verification

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