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    基于InVEST模型的大連市產(chǎn)水量時空變化分析

    2019-10-11 03:50:10呂樂婷任甜甜李賽賽韓月馳
    水土保持通報 2019年4期
    關(guān)鍵詞:瓦房店市普蘭店莊河市

    呂樂婷, 任甜甜, 李賽賽, 韓月馳

    (遼寧師范大學(xué) 城市與環(huán)境學(xué)院, 遼寧 大連 116029)

    水資源是工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和環(huán)境改善不可替代的自然資源。近年來,由于氣候變化帶來的水源供給的不確定性,嚴(yán)重威脅著生態(tài)系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定,影響著自然景觀變化、區(qū)域人口與社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的布局[1]。因此,定量化地評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)水源供給功能是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,也是當(dāng)前生態(tài)學(xué)和水文學(xué)交叉領(lǐng)域研究的主要議題[2]。隨著遙感GIS技術(shù)與水文模型的發(fā)展,越來越多的學(xué)者通過水文模型分析和評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)水源供給功能[3-4],如SWAT模型、InVEST模型等。InVEST模型產(chǎn)水量模塊基于水量平衡原理,可充分考慮不同土地利用類型下土壤滲透性的空間差異性及地形、地表粗糙程度等因素對徑流的影響,以柵格為單元定量估算不同景觀類型的水源供給能力[4]。該模型基于GIS平臺,將量化的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能以地圖的形式表現(xiàn)出來,不再用繁瑣的計算公式和過多的文字贅述來表達(dá),且優(yōu)化了很多復(fù)雜的問題[5]。目前已被學(xué)者應(yīng)用于北京山區(qū)[6]、黃土高原[7]、三江源[8]、白龍江流域[9]等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的評估與研究中。隨著社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展,土地利用方式逐漸改變,流域水源供給功能等在內(nèi)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)正在發(fā)生變化[10]。本文應(yīng)用InVEST模型產(chǎn)水量模塊對不同土地利用下大連市產(chǎn)水量的時空分布特征和影響因子進(jìn)行分析,為大連市水資源的開發(fā)與保護(hù)提供可視化的評估結(jié)果和依據(jù),增強(qiáng)全社會的生態(tài)保護(hù)紅線意識。

    1 研究區(qū)概況

    大連市(120°58′—123°31′E,38°43′—40°10′N)位于遼東半島南端,東臨黃海,西臨渤海,北依東北三省及內(nèi)蒙古廣闊腹地,南與山東半島隔海相望[11]。下屬區(qū)縣包括莊河市、普蘭店區(qū)、瓦房店市、金州區(qū)、長??h、市內(nèi)4區(qū)(中山區(qū)、西崗區(qū)、沙河口區(qū)、甘井子區(qū))及旅順口區(qū),總面積1.30×104km2。該區(qū)位于暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候區(qū),冬無嚴(yán)寒,夏無酷暑,四季分明;多年平均氣溫10.5 ℃,年均降水量在550~950 mm之間,降水空間分布由東北向西南逐漸減少。流域內(nèi)耕地、林地資源豐富,耕地資源是大連市面積最大,分布最廣的資源,面積比例為46.43%。以林地、耕地為主的生態(tài)系統(tǒng)對水源的供給功能起著關(guān)鍵性的作用[12]。

    2 研究方法與數(shù)據(jù)處理

    2.1 InVEST模型產(chǎn)水量模型原理

    InVEST模型“產(chǎn)水量”子模塊基于水量平衡原理估算產(chǎn)水量。該模塊將每個柵格單元的產(chǎn)水量定義為該柵格范圍內(nèi)的降水量扣除蒸散量(包括植物蒸騰和地表蒸發(fā))之后,剩余的那一部分水量。然后,假設(shè)每一個柵格單元所有的產(chǎn)水量都通過地表徑流或者地下徑流的方式到達(dá)了流域出口;最后在子流域尺度上對每一個柵格的產(chǎn)水量進(jìn)行加和或求取其平均值。模型主要算法如下:

    (1)

    式中:Yxj——年產(chǎn)水量;Px——年均降雨量; AETxj——土地利用類型j上柵格單元x的年平均實際蒸發(fā)量,由公式(2)計算:

    (2)

    式中:Rxj——Bydyko干燥指數(shù),無量綱,表示潛在蒸發(fā)量與降雨量的比值,由公式(3)計算:

    (3)

    式中:kxj——柵格單元x中土地覆被類型j的植被蒸散系數(shù),由植被葉面積指數(shù)LAI計算獲得; ET0——潛在蒸發(fā)量,由Penman-Monteith公式計算,計算公式為:

    (4)

    式中:ET0——潛在蒸發(fā)量(mm/d);Rn——地表凈輻射〔MJ/(m·d)〕;G——土壤熱通量〔MJ/(m2·d)〕;r——干濕表常數(shù)(kPa/℃);Tmean——日平均溫度(℃);u2——2 m高處風(fēng)速(m/s);es——飽和水氣壓(kPa);ea——實際水氣壓(kPa)。

    (5)

    式中:Z——經(jīng)驗常數(shù),代表區(qū)域降水分布及其他水文地質(zhì)特征。根據(jù)相關(guān)研究,對于冬季降水為主(12月至翌年4月)的地區(qū),Z值接近10,而對于降水均勻分布的濕潤地區(qū)和夏季降水為主的地區(qū),Z值接近1[12]。Z值越高,或干旱指數(shù)較大或較小的地區(qū),模型結(jié)果受季節(jié)常數(shù)Z影響越小[13]; AWCx——柵格單元x的土壤有效含水量,由土壤深度和理化性質(zhì)決定。

    2.2 數(shù)據(jù)來源及處理

    (1) 土地利用數(shù)據(jù)。1980,1990,2000和2015年4期的土地利用利用數(shù)據(jù)(空間分辨率為1 km)均來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn),數(shù)據(jù)生產(chǎn)制作是以各期LandsatTM/ETM遙感影像為主要數(shù)據(jù)源,通過人工目視解譯生成。本研究區(qū)的土地利用類型根據(jù)實際情況歸并調(diào)整為6類,即耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)工礦居民用地、未利用地(表1)。

    (2) 氣象數(shù)據(jù)。本研究選取大連市1985—2015年降水、氣溫、風(fēng)速、日照時數(shù)、氣壓數(shù)據(jù),均來源于中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥cdc.cma.gov.cn)。為了提高數(shù)據(jù)的代表性,將數(shù)據(jù)分為4個時段(1980—1985年,1986—1996年,1997—2007年,2008—2015年),1980,1990,2000和2015年的土地利用狀況分別代表4個時段的土地利用狀況。降水要素先進(jìn)行多年平均,然后通過反距離加權(quán)插值得到多年平均降水量柵格數(shù)據(jù);其它氣候要素均選用日值,采用FAO修正的Penman-Monteith公式計算[14]潛在蒸發(fā)量,通過反距離加權(quán)插值法得到多年平均潛在蒸發(fā)量柵格數(shù)據(jù)。

    (3) 土壤厚度和土壤有效含水量。土壤厚度數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國糧農(nóng)組織和維也納國際應(yīng)用系統(tǒng)研究所構(gòu)建的世界土壤數(shù)據(jù)庫,中國境內(nèi)數(shù)據(jù)源為第二次全國土地調(diào)查南京土壤所提供的1∶100萬土壤數(shù)據(jù);土壤有效含水量在分析土壤質(zhì)地(砂土—壤土—黏土)百分比含量基礎(chǔ)上,利用土壤有效含水量經(jīng)驗公式在SPAW軟件中計算獲得。

    (4) 生物物理參數(shù)表。生物物理參數(shù)表反映了研究區(qū)土地利用和土地覆蓋類型的屬性,包括土地利用編碼、植被最大深度、蒸散系數(shù)等。這些數(shù)據(jù)根據(jù)前人的研究成果[15]和InVEST模型數(shù)據(jù)庫資料獲得。

    表1 1980-2015年大連市土地利用類型%

    編號土地利用類型 1980年比例1990年比例2000年比例2015年比例1耕地47.0047.0346.4946.432林地39.7639.3438.8937.953草地1.521.471.451.384水域4.053.984.164.185城鄉(xiāng)工礦居民用地7.317.998.969.976未利用地0.350.190.060.1

    3 結(jié)果與分析

    3.1 產(chǎn)水量的時間變化特征

    大連市1980—2015年降水、氣溫、潛在蒸發(fā)、實際蒸散、干燥系數(shù)(實際蒸散量占降水量的比例)、產(chǎn)水量的年際變化趨勢如圖1所示。研究區(qū)多年平均降水量677.50 mm,最高降水量1 007.01 mm(1985年),最低降水量403.39 mm(2015年),年均降水量呈不顯著下降趨勢,多年平均氣溫9.64 ℃,呈顯著上升趨勢(p=0.025),上升速率為0.179 ℃/10 a;年均潛在蒸散量947.74 mm,呈不顯著下降趨勢,降低速率為12.67 mm/10 a;年均實際蒸散量445.78.mm,呈顯著下降趨勢(p=0.001),降低速率為19.22 mm/10 a;年均干燥系數(shù)0.72,呈顯著上升趨勢,上升速率為0.057/10 a,這意味著大部分降水通過實際蒸散返回到了大氣當(dāng)中。在氣象要素變化的影響下,研究區(qū)多年平均產(chǎn)水量226.36 mm,占降水量33.41%,呈不顯著下降趨勢,降低速率為14.7 mm/10 a。

    圖1 大連市降水、氣溫、潛在蒸散、實際蒸散、干燥系數(shù)及產(chǎn)水量時間變化

    經(jīng)過相關(guān)分析得出(表2),1980—2015年,研究區(qū)產(chǎn)水量與降水量呈顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.793(p<0.01);與氣溫、潛在蒸散、干燥系數(shù)呈顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為-0.517(p<0.01),-0.624(p<0.01),-0.486(p<0.01)。潛在蒸發(fā)反映了水分充分供給條件下最大的蒸散量,受氣溫的顯著影響(R=0.344,p<0.05)。實際蒸散代表了綜合考慮氣候要素及下墊面狀況下的蒸發(fā)能力,受降水和潛在蒸發(fā)影響,與降水呈顯著正相關(guān)(R=0.365,p<0.05),與潛在蒸發(fā)呈不顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)為-0.086,也與地表覆蓋類型有關(guān)。綜合分析,本研究認(rèn)為降水量是影響大連市產(chǎn)水量的主要氣候因素,同時受氣溫、潛在蒸發(fā)與干燥系數(shù)的影響。

    表2 1980-2015年大連市產(chǎn)水量與氣候要素的相關(guān)性

    注:**表示在0.01水平,相關(guān)性顯著。

    3.2 產(chǎn)水量的空間變化特征

    大連市氣象要素、土地利用類型、產(chǎn)水量空間分布特征如圖2所示。由圖2可知,1980—2015年,大連市年均降水量自東北向西南597.57~803.29 mm。其中,莊河市年均降水量最豐富,達(dá)733.65 mm,其次為普蘭店區(qū),達(dá)672.09 mm,瓦房店市和南部7區(qū)縣的降水量次之,分別為644.73,643.94.mm。潛在蒸發(fā)空間特征與降水量相反,自東北向西南遞增858.33~1 036.39 mm。其中,南部7區(qū)縣潛在蒸發(fā)量最大,為998.94 mm;瓦房店市、普蘭店區(qū)的潛在蒸發(fā)量次之,分別為954.06,938.30 mm;莊河市的潛在蒸發(fā)量最小,為881.92 mm。實際蒸散空間分布與土地利用類型、降水基本一致,不同土地利用類型單位面積實際蒸散量不同,具體表現(xiàn)為:水域(616.74 mm)>林地(508.87 mm)>耕地(423.55 mm)>草地(422.86 mm)>居民地(306.83 mm)>未利用地(409.57 mm)。莊河市降水量居大連市之首,用地類型以水域、耕地、林地為主,蒸散發(fā)能力強(qiáng),因此年均實際蒸散量最高,達(dá)457.22 mm,分別是南部七區(qū)縣、普蘭店區(qū)、瓦房店市的1.12,1.00和1.02倍(圖2,表3)。

    受降水、蒸散發(fā)、土地利用(圖2)的綜合影響,大連市產(chǎn)水量總體變化趨勢為由東北向西南波動變化。高值區(qū)主要集中在莊河市東北部、瓦房店市南部,多年平均產(chǎn)水量在295.46~611.34 mm之間。莊河市東北部降水豐富,產(chǎn)水量大;瓦房店南部、南部7區(qū)縣中部以城市建設(shè)用地為主,蒸發(fā)能力弱,產(chǎn)水量亦最大;莊河市、瓦房店市北部及南部7區(qū)縣東北部、普蘭店區(qū)產(chǎn)水量次之,集中在168.62~295.46 mm之間;南部7區(qū)縣西南部、瓦房店市東北部以耕地和林地為主,蒸散系數(shù)高,對降水的截留能力強(qiáng),產(chǎn)水量相對較小。從產(chǎn)水總量來看,莊河市因其降水量最大,土地面積廣闊,年均產(chǎn)水量最大,達(dá)276.78 mm,占降水量的37%,產(chǎn)水能力最高,分別是南部7區(qū)縣、普蘭店區(qū)、瓦房店市的1.16,1.29,1.39倍(表3)。

    表3 1980-2015年大連市年均氣象要素及產(chǎn)水量

    4 氣候變化和土地利用變化對產(chǎn)水量的影響

    4.1 土地利用結(jié)構(gòu)及轉(zhuǎn)移方向分析

    由表4可知,大連市耕地和林地面積所占比例較大,分別為46%,38%,其次為城市建設(shè)用地,達(dá)10%,而草地、水體及未利用地所占的比例較小,分別為1.4%,4.2%和0.1%。1980—2015年,耕地、林地、未利用地面積均有不同程度的減小。其中,耕地面積減小87 km2,減幅1%,主要59%轉(zhuǎn)向建設(shè)用地及29%轉(zhuǎn)向林地;林地面積減小216 km2,減幅2%,主要95%轉(zhuǎn)向耕地。城鎮(zhèn)建設(shè)用地、草地、水域的面積均有不同程度的增加。草地、水域面積增幅較小,分別為0.1%和0.2%。城鎮(zhèn)建設(shè)用地面積增加339 km2,增幅2.7%,主要由60%以上的耕地轉(zhuǎn)移而來。從總體特征來看,大連市域是一個典型的快速城市化區(qū)域,建設(shè)用地36 a間快速增長,這主要是因為在快速城鎮(zhèn)化過程中,耕地轉(zhuǎn)為建設(shè)用地,而由于自然地理位置的原因,其它土地利用類型轉(zhuǎn)換為建設(shè)用地的面積很小[16]。

    表4 1980-2015年大連市土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣 km2

    圖2 大連市氣象要素、土地利用類型(2015年)、產(chǎn)水量空間分布特征

    4.2 情景設(shè)置

    為了區(qū)分1980—2015年研究區(qū)氣候變化和土地利用變化對產(chǎn)水量的影響,本研究選擇兩個階段,第一階段是1980—1990年,另一階段是2005—2015年。1980年和2015年的土地利用圖用來表示這兩個時期的土地利用模式。本研究設(shè)置了4種情景。情景1:1980—1990年的氣候和1980年的土地利用;情景2:1980—1990年的氣候和2015年的土地利用;情景3:2005—2015年的氣候和1980年的土地利用;情景4:2005—2015年的氣候和2015年的土地利用。情景1和情景4分別表示兩個時期的實際情況;情景1—2揭示土地利用變化對產(chǎn)水量的影響;情景1—3描述氣候變化對產(chǎn)水量的影響;情景4—1描述土地利用和氣候變化對產(chǎn)水量的綜合影響。

    4.3 不同情景下產(chǎn)水量的時間變化

    表5顯示了1980—2015年不同情景下研究區(qū)的產(chǎn)水量以及變化量。情景2和情景1的產(chǎn)水量差異表明,土地利用變化的影響增加了6.97 mm,占情景1條件下產(chǎn)水量的5%。情景3和情景1的產(chǎn)水量差異代表了氣候變化的效應(yīng),減少了16.92 mm,占情景1條件下產(chǎn)水量的12%。與情景1相比,情景4下土地利用和氣候變化的綜合效應(yīng)下產(chǎn)水量減少了10.09 mm,占情景1產(chǎn)水量的7%。結(jié)果表明,土地利用和氣候變化都影響了研究區(qū)的產(chǎn)水量,氣候變化的影響大于土地利用變化的影響。當(dāng)氣候變化效應(yīng)發(fā)揮主導(dǎo)作用時,土地利用變化對產(chǎn)水量的影響并不明顯。

    4.4 不同情景下產(chǎn)水量的空間變化

    圖3顯示了不同情境下大連市產(chǎn)水量的空間分布圖,表6顯示了不同情景下不同地區(qū)的產(chǎn)水量??傮w上,在不同情景下,產(chǎn)水量的空間分布趨勢基本一致。在情景1條件下,平均產(chǎn)水量142.75 mm。其中,莊河市產(chǎn)水量最大,為194.92 mm;長??h、普蘭店區(qū)的產(chǎn)水量次之,分別為180.78,131.85 mm;旅順口區(qū)的產(chǎn)水量最小,為75.54 mm。在情景2條件下,土地利用為主要驅(qū)動因素,平均產(chǎn)水量為149.72 mm,相比情景1,增加了6.97 mm,絕大部分地區(qū)的產(chǎn)水量呈增加趨勢。

    表5 不同情景下大連市的產(chǎn)水量及變化值

    圖3 不同情景下產(chǎn)水量的空間分布

    其中,市內(nèi)4區(qū)耕地面積減少了46 km2,林地面積減少24 km2,城市建設(shè)用地增加了73 km2,相應(yīng)平均產(chǎn)水量增加最大,為30 mm;其次為金州區(qū),耕地、林地面積分別減少了55和15 km2,城市建設(shè)用地增加了78 km2,相應(yīng)平均產(chǎn)水量增加了16.84 mm;旅順口區(qū)、瓦房店市、普蘭店區(qū),耕地、林地、城市建設(shè)用地面積變化較小,產(chǎn)水量亦變化較小,平均產(chǎn)水量分別增加了6.78,6.5,4.08 mm;莊河市耕地、林地面積分別減少8和48 km2,城市建設(shè)用地增加64 km2,平均產(chǎn)水量增加最小,分別為3.17 mm。綜合分析,林地和耕地面積的下降,城市建設(shè)用地的增加,對大連市產(chǎn)水量有些微的影響。在情景3條件下,氣候變化為主要驅(qū)動因素,平均產(chǎn)水量為125.83 mm,相比情景1,減少了16.92 mm,絕大部分地區(qū)的產(chǎn)水量呈減少趨勢,尤其莊河市的產(chǎn)水量減少最大,為42.82 mm,主要原因在于1980—2015年期間,氣溫增加明顯,降水量減少最大,達(dá)65 mm以上。在情景4條件下,氣候變化和土地利用為主要驅(qū)動因素,平均產(chǎn)水量為132.66 mm,相比情景1,減少了10.09 mm。莊河市、長??h、普蘭店產(chǎn)水量呈減少趨勢,其中,莊河市減少量最大,為39.69 mm。金州區(qū)、旅順口區(qū)、市內(nèi)4區(qū)、瓦房店產(chǎn)水量呈增加趨勢,其中,市內(nèi)4區(qū)產(chǎn)水量增加最大,為40.55 mm。結(jié)果表明,不同情景下,產(chǎn)水量的空間分布趨勢基本一致。研究區(qū)土地利用的變化對產(chǎn)水量的增加有些微影響,氣候變化是影響產(chǎn)水量變化的主要驅(qū)動力。

    表6 不同情景下不同地區(qū)的產(chǎn)水量mm

    地 區(qū)情景1情景2情景3情景4金州區(qū) 116.78133.62118.82135.34旅順口區(qū)75.5482.3282.1488.93普蘭店區(qū)131.85135.93118.02121.94瓦房店市115.06121.56109.63115.95長海縣 180.78180.78156.30156.30莊河市 194.92198.09152.12155.23市內(nèi)4區(qū)130.89161.89140.45171.44

    5 結(jié) 論

    (1) 1980—2015年,大連市年均降水量677.50 mm,年均潛在蒸發(fā)947.74 mm,二者不顯著下降,下降速率分別為22.22和12.67 mm/10 a。平均氣溫9.64 ℃,年均干燥系數(shù)為72%,二者顯著增加,增加速率分別為0.179和0.057/10 a;年均實際蒸散量445.78.mm,顯著下降,降低速率19.22 mm/10 a。研究區(qū)多年平均產(chǎn)水量226.36 mm,占降水量33.41%。在研究時段內(nèi),平均產(chǎn)水量不顯著下降,降低速率14.7 mm/10 a。在降水波動的影響下,不同年代,各地區(qū)潛在蒸散、實際蒸散量波動變化;產(chǎn)水量變化趨勢與降水變化趨勢一致,都呈先降低后增加的趨勢。降水量是影響大連市產(chǎn)水量的主要氣候因素,同時受潛在蒸發(fā)量與干燥系數(shù)的影響。

    (2) 1980—2015年大連市產(chǎn)水量總體上由東北向西南波動變化。高值區(qū)主要集中在莊河市東北部、瓦房店市南部、南部7區(qū)縣中部,多年平均產(chǎn)水量在295.46~611.34 mm之間;莊河市、瓦房店市北部及南部7區(qū)縣東北部、普蘭店區(qū)產(chǎn)水量次之,集中在168.62~295.46 mm之間;南部7區(qū)縣西南部、瓦房店市東北部產(chǎn)水量相對較小,集中在1.11~168.62 mm之間。從產(chǎn)水總量來看,莊河市年均產(chǎn)水總量最大,達(dá)1.10×109m3。

    (3) 1980—2015年,研究期間大連市耕地、林地面積有所減少。城市建設(shè)用地面積有所增加,主要由耕地轉(zhuǎn)移而來。其它用地類型面積變化較小。

    (4) 氣候變化和土地利用變化是引起大連市產(chǎn)水量時空變化的兩個主要因素,氣候變化的影響大于土地利用變化的影響,當(dāng)氣候變化效應(yīng)發(fā)揮主導(dǎo)作用時,土地利用變化對產(chǎn)水量的影響并不明顯。氣候因子主要通過改變降水和潛在蒸散來影響產(chǎn)水量,降水的增加可以提高產(chǎn)水量的源頭水量,潛在蒸散表征區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)的水分消耗能力。土地利用的變化可以影響實際蒸散,進(jìn)而影響產(chǎn)水量。

    (5) InVEST模型的引入,為大中尺度流域的水源供給服務(wù)的估算與空間分布提供了定量和可視化的參考,但由于模型結(jié)構(gòu)的簡化以及缺乏長期的野外觀測數(shù)據(jù),致使研究結(jié)果存在一定的不準(zhǔn)確性。因此,建議在今后的研究工作中,加強(qiáng)野外數(shù)據(jù)的觀測、調(diào)整模型參數(shù)使其本土化,確保評估結(jié)果的可靠性。

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