王保盛,陳華香,董 政,祝 薇,邱全毅,唐立娜,*

1 中國科學(xué)院城市環(huán)境研究所城市環(huán)境與健康重點(diǎn)實驗室, 廈門 36102 2 中國科學(xué)院大學(xué), 北京 100049

水資源需供需矛盾不斷加劇以及水環(huán)境的急劇惡化,使得水資源問題已成為人類所共同關(guān)注的全球性問題[1- 2]。生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)指生態(tài)系統(tǒng)攔蓄降水、調(diào)節(jié)徑流、影響降水、凈化水質(zhì)等方面的能力[3- 5],它作為水資源得以保障和持續(xù)的基礎(chǔ)[6],對自然、社會、經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)意義重大且影響深遠(yuǎn)。然而隨著工業(yè)化、城市化的發(fā)展,持續(xù)且大范圍的人類活動正嚴(yán)重的影響著水源涵養(yǎng)等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)[7- 8]。

土地利用作為人類改造自然最主要且持久的方式之一[7],劇烈且持續(xù)的影響著生態(tài)系統(tǒng)水文過程[9- 10]。蒸發(fā)、入滲、產(chǎn)流等水文過程對土地利用變化的響應(yīng)使得生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)隨之變化[10-11],進(jìn)而不同程度的影響著水資源的質(zhì)與量?？傮w來講我國生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)量東高西低,自東向西呈逐步遞減分布規(guī)律[5,12],近年來受人類活動的持續(xù)影響,局部區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)量已呈現(xiàn)不同程度的下降態(tài)勢[13]。從影響因素來講,水源涵養(yǎng)與降水[14]、溫度、坡度、COD密度等自然因子呈正相關(guān)關(guān)系,同GDP密度、人口密度等呈明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系[12],結(jié)合我國人口及經(jīng)濟(jì)分布的空間格局來看,我國越是人口密集、經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的區(qū)域,生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)受影響越是嚴(yán)重。譬如：受林地面積持續(xù)增加影響,長江流域生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)逐步增強(qiáng)[15]；而京津冀城市群的擴(kuò)張正在造成生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)不同程度的下降、生態(tài)風(fēng)險加劇以及區(qū)域生態(tài)安全威脅等問題[16- 17]；同樣在淮北市[18]和深圳市[19]土地利用的變化,特別是城市化導(dǎo)致的大量用地向建設(shè)用地變化正嚴(yán)重的影響著生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)。以土地利用變化為代表的人類活動正在成為影響生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)的關(guān)鍵因子。

閩三角城市群作為國家區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略海西經(jīng)濟(jì)帶的重要組成部分和“一路一帶”戰(zhàn)略的重要節(jié)點(diǎn),在城市發(fā)展過程中持續(xù)的土地利用變化必然加劇水資源問題日益凸出同生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)持續(xù)遭受破壞之間的矛盾,所以客觀認(rèn)識土地利用的發(fā)展變化過程對生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)的影響,了解水源涵養(yǎng)現(xiàn)狀及未來變化、發(fā)展趨勢,對研究區(qū)未來土地利用規(guī)劃、生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)保護(hù)乃至區(qū)域可持續(xù)發(fā)展均有重大且深遠(yuǎn)的意義。

1 研究區(qū)概況及數(shù)據(jù)預(yù)處理

1.1 研究區(qū)概況

閩三角城市群位于116°53′—119°01′E，23°33′—25°56′N，地處我國福建省東南部沿海區(qū)域(圖1)，主要包括廈門、泉州、漳州三市，共下轄12個行政區(qū)、4個縣級市和13個縣區(qū)，總面積25381 km2。區(qū)域地勢總體西北高東南低，平均海拔高度900 m，區(qū)域內(nèi)山地丘陵廣泛分布，主要有玳瑁山、戴云山、博平嶺等山脈，其間水系發(fā)育發(fā)達(dá)，有洛陽江、晉江、西溪、九龍江等水系，山脈水系交錯分布，素有“八山一水一分田”之說，土地資源總量先天不足。氣候?qū)儆诘湫偷膩啛釒ШＱ蠹撅L(fēng)氣候，年平均氣溫20.8—23.6 ℃，平均降雨量1400—2000 mm，但區(qū)域內(nèi)水資源的時空分布不均,且與地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不協(xié)調(diào)[20]。改革開放以來,隨著經(jīng)濟(jì)特區(qū)建設(shè)、一路一帶戰(zhàn)略的推進(jìn)、國家中心城市建設(shè),閩三角城市群作為海峽西岸經(jīng)濟(jì)區(qū)的主要構(gòu)成部分和21世紀(jì)海上絲綢之路的重要節(jié)點(diǎn)在國家區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略中的地位和作用逐步凸顯,區(qū)域內(nèi)城鄉(xiāng)開發(fā)建設(shè)得以大力的持續(xù)推進(jìn),土地資源需求量空前激增導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)土地利用方式持續(xù)劇變,地表覆被、土壤性質(zhì)、結(jié)構(gòu)隨之變化,進(jìn)而影響著生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的協(xié)同響應(yīng),有研究已表明目前該區(qū)域水源涵養(yǎng)的重要性已相對較低[21-22]。

圖1 閩三角城市群地理區(qū)位及2015年土地利用概況Fig.1 The location of urban agglomeration and the overview of land-use in 2015 of Golden Triangle of Southern Fujian

1.2 數(shù)據(jù)來源及預(yù)處理

本研究要求用到的數(shù)據(jù)主要包括：區(qū)域高程數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)來自全國地理信息資源目錄服務(wù)系統(tǒng)(http://www.webmap.cn)。降水?dāng)?shù)據(jù)為區(qū)域內(nèi)多年(1970—2000年)平均降水量空間分布數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)來自WorldClim-Global Climate Data(http://worldclim.org)。土壤絕對深度(即地表到巖層的深度)、200 cm深度植物枯萎點(diǎn)的有效土壤含水量(體積分?jǐn)?shù))數(shù)據(jù),該兩項數(shù)據(jù)來自世界土壤信息中心(ISRIC World Soil Information, http://data.isric.org/geonetwork/srv/eng/catalog.search#/home)。研究區(qū)2015年天文輻射量[23]、2001—2010年氣溫數(shù)據(jù)[24],該數(shù)據(jù)來自全球變化科學(xué)研究數(shù)據(jù)出版系統(tǒng)(http://www.geodoi.ac.cn/WebCn/Default.aspx)。閩三角區(qū)域農(nóng)田、林地主要植被類型分布數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)主要來自《廈門市統(tǒng)計年鑒》、《泉州市統(tǒng)計年鑒》以及中國林業(yè)數(shù)據(jù)庫(http://data.forestry.gov.cn/lysjk/ indexJump.do?url=view/moudle/index)和《福建省第八次全國森林資源清查及森林資源狀況調(diào)查報告》資料。植被蒸發(fā)、蒸騰量數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)主要來自聯(lián)合國糧食及農(nóng)業(yè)組織灌排第56號文件：關(guān)于植被需水量、蒸發(fā)蒸騰量的計算指南(Crop evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements-FAO Irrigation and drainage paper 56,以下簡稱FAO 56,http://www.fao.org/docrep/X0490E/x0490e00.htm)。福建省廈門市、泉州市、漳州市1954—2008年日降水?dāng)?shù)據(jù),該數(shù)據(jù)來自國家氣象信息中心(http://data.cma.cn/)。2015年土地利用數(shù)據(jù)由遙感影像解譯獲得,2030年土地利用模擬數(shù)據(jù)來先前研究“基于歷史情景的FLUS模型鄰域權(quán)重設(shè)置”產(chǎn)生的數(shù)據(jù)結(jié)果[25],該結(jié)果已在2019年于《生態(tài)學(xué)報》公開發(fā)表。

對于2030年研究區(qū)土地利用情景的模擬是基于未來土地利用變化情景模擬模型(A Future Land Use Simulation Model FLUS)產(chǎn)生的,該模型可以很好的用于自然、社會、經(jīng)濟(jì)等多種驅(qū)動力作用下的土地利用變化情景模擬[26]。在該數(shù)據(jù)的模擬過程中選取了影響土地利用變化的12項自然、社會、經(jīng)濟(jì)驅(qū)動因子,結(jié)合馬爾可夫鏈(Markov Chain)模擬的2030年各用地類型像元總量、鄰域權(quán)重參數(shù)、成本矩陣及限制發(fā)展區(qū)等相關(guān)參數(shù)和數(shù)據(jù)完成對2030年土地利用情景的模擬。精度檢驗顯示該結(jié)果在1%隨機(jī)采樣時,Kappa系數(shù)為0.85,總體精度0.90。10%隨機(jī)采樣時,Kappa系數(shù)0.84,總體精度0.89；在均勻采樣條件下(2000個采樣點(diǎn)/類)Kappa系數(shù)0.80,總體精度0.83,Kappa檢驗結(jié)果符合精度要求[25]。

按照研究開展的數(shù)據(jù)需求,本研究以區(qū)域高程數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),經(jīng)由ArcMap數(shù)據(jù)處理平臺水文分析工具提取研究區(qū)河網(wǎng),并生成相應(yīng)的流域、次流域矢量文件。降水?dāng)?shù)據(jù)通過對過去30年(1970—2000年)每年的月平均降水量進(jìn)行累加后取年度平均值。采用2001—2010年氣溫數(shù)據(jù)計算多年平均溫度及平均溫差。最后統(tǒng)一所有空間數(shù)據(jù)像元大小為100 m。經(jīng)上述的初步處理使原始數(shù)據(jù)符合本研究開展的需求。

為增強(qiáng)不同土地利用類型對水源涵養(yǎng)影響程度的顯示度,凸顯影響的差異性,本研究用到的土地利用數(shù)據(jù)在國家最新發(fā)布的《土地利用現(xiàn)狀分類》(GB/T 21010—2017)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了部分整合和重分類,具體對應(yīng)關(guān)系如表1所示。同時鑒于本文的研究目的,除近陸地區(qū)域的沿海灘涂外,本研究暫不考慮海洋用地類型。

表1 土地利用類型重分類對照表

2 研究方法

2.1 研究框架

本研究旨在探究2030年土地利用變化對閩三角城市群生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)的影響。生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)作為基于區(qū)域太陽輻射、溫度、降水、土壤類型、結(jié)構(gòu)質(zhì)地、氣候條件、土地利用方式及結(jié)構(gòu)等因素的綜合生態(tài)過程,是一個復(fù)合的復(fù)雜過程。為突出土地利用變化對水源涵養(yǎng)的作用,本研究在模擬過程中除土地利用數(shù)據(jù)外,其他數(shù)據(jù)均采用相同的、具有較高代表性和概括性的多年平均數(shù)據(jù)予以代替來模擬對應(yīng)年份的水源涵養(yǎng)情景。具體邏輯框架及流程如圖2。

圖2 土地利用變化對水源涵養(yǎng)的影響評價框架及流程Fig.2 The framework and process for assessing the impact of land use change on water retention

2.2 評價方法選取

目前對于生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)功能評價的方法主要有：土壤蓄水能力法、綜合蓄水能力法、水量平衡法、降雨量存儲法、年徑流量法、林冠截流剩余法、地下徑流增長法、多因子回歸法[10, 27-28],其中水量平衡法作為最為常用的評價方法[29-30],將水、土壤、地上覆被視作一個綜合體,以水的輸入和輸出為基本原理,二者的平衡即降水量與蒸散發(fā)量之間的差即為該區(qū)域的水源涵養(yǎng)量[28,31],包括地表產(chǎn)流、土壤含水量、枯落物持水量和冠層截留量[32]?；谒科胶夥ǖ腎nVEST模型水源涵養(yǎng)模塊作為最常用的方法之一[29,33],受到學(xué)界廣泛的認(rèn)可和使用,已成為生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)評價的主流方法[34]。所以本研究以水量平衡為原理基礎(chǔ),以InVEST模型法開展土地利用變化對水源涵養(yǎng)的影響評價。

2.3 InVEST模型簡介及模擬算法

InVEST模型是由美國斯坦福大學(xué)、世界自然基金會、大自然保護(hù)協(xié)會聯(lián)合開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評價工具[3]。它以降水量與蒸發(fā)量的平衡為基礎(chǔ),綜合考慮土壤質(zhì)地、土壤結(jié)構(gòu)、降水、太陽輻射蒸發(fā)、地表覆被蒸騰作用、土地利用方式、地形地貌、水資源匯流等作用進(jìn)行模擬[27,35-36],具體評價方法見式(1)：

(1)

式中,R為涵養(yǎng)水量(mm)；V為流速系數(shù),是水流垂線平均流速與垂線水面點(diǎn)流速的比值[37],是對水流的水平速度與垂直速度之間關(guān)系的表達(dá),通常為常數(shù)；TI為地形指數(shù),是地形特征參數(shù)化的重要指標(biāo)[38],同高程、坡度、土壤厚度等因子相關(guān)[39]。根據(jù)公式(2)計算；Ksat為土壤飽和導(dǎo)水率(cm/d),指土壤被水飽和時單位水勢梯度下單位時間內(nèi)通過單位面積的水量,它主要受土壤結(jié)構(gòu)、有機(jī)質(zhì)含量、容重、孔隙度等因子的影響[40-41]；Yxj為第j類土地利用/土地覆蓋類型上第x個柵格單元的年均產(chǎn)水量,InVEST模型產(chǎn)水量Yxj計算基于Budyko水熱耦合平衡假說(1974)和年平均降水量數(shù)據(jù),不區(qū)分地表水、地下水以及基流,認(rèn)為每個柵格的產(chǎn)水量為降水量和實際蒸散發(fā)水量的差值[3],根據(jù)公式(3)計算。

(2)

式中,Drainage_Area為集水區(qū)柵格數(shù)量,Soil_Depth為土壤深度(mm),Percent_Slop為百分比坡度。

(3)

式中,xj表示第j類土地利用/土地覆蓋類型上的第x個柵格單元；Y表示年均產(chǎn)水量；AET表示平均蒸散發(fā)量；P表示年均降雨量；ω表示自然氣候—土壤性質(zhì)的非物理參數(shù),是一個經(jīng)驗參數(shù)；R指Bydyko干燥指數(shù)；Z表示Zhang系數(shù)；AWC表示土壤有效含水量,該值由土壤深度和理化性質(zhì)決定；Kc表示植被蒸散系數(shù)；ET0表示參考植被蒸散量。

2.4 InVEST模型水源涵養(yǎng)模擬數(shù)據(jù)選取及解釋

本研究中流速系數(shù)采用InVEST模型推薦參數(shù)[3],土壤飽和導(dǎo)水率由200 cm深度植物枯萎點(diǎn)的有效土壤含水量數(shù)據(jù)表征,蒸散發(fā)數(shù)據(jù)以2015年實際蒸散發(fā)量為基礎(chǔ),且假定研究區(qū)2030年蒸散發(fā)量同2015年保持一致。鑒于降水量的年際差異,本研究采用1970—2000年平均降水量數(shù)據(jù)替代2015年和2030年的降水量數(shù)據(jù)。植物根限深度是指植物根系可到達(dá)的最大理論深度,本研究采用土壤絕對深度(即地表到巖層的深度)數(shù)據(jù)。植物可利用水含量是指植物根系可從土壤中獲得的水資源量,依據(jù)植物根系深度相關(guān)研究數(shù)據(jù)并結(jié)合區(qū)域內(nèi)主要分布植被類型文獻(xiàn)調(diào)研發(fā)現(xiàn),喬木植物根系廣泛分布在地下200 cm以內(nèi),譬如一些常見種如冷杉屬樹種或赤松的根系分布深度可達(dá)100 cm以下,但主要分布在0—60 cm的表土中[42]、馬尾松根系比杉木發(fā)達(dá),主根深度可達(dá)150 cm[43-44],為能夠盡可能全面的覆蓋到區(qū)域內(nèi)的植被根系深度,本研究采用200 cm深度植物枯萎點(diǎn)的有效土壤含水量作為植物可利用水含量數(shù)據(jù)。

2.5 模型參數(shù)設(shè)定

2.5.1潛在蒸散發(fā)量計算

潛在蒸散發(fā)是指太陽輻射向水分蒸發(fā)提供的能量,用水深表示。在InVEST模型中采用改進(jìn)的Hargreaves公式(4)計算潛在蒸散發(fā)量,在不確定因素較多時,該公式相比而言有更好的可靠性和適用性：

ETO=0.0013×0.408×RA×(Tav+17)×(TD-0.0123P)0.76

(4)

式中,ETO表示研究區(qū)潛在蒸散發(fā)量(單位：mm),RA表示天文輻射量(單位：MJm-2d-1),Tav表示平均日最高氣溫和最低氣溫的平均數(shù)(單位：℃),TD表示平均日最高氣溫和最低氣溫的差值(單位：℃),Pn表示降水量(單位：mm)。

本研究假定2030年研究區(qū)蒸散發(fā)量同2015年保持一致,為增強(qiáng)對2030年蒸散發(fā)量的表征性且保障2015年結(jié)果的相對準(zhǔn)確性,本研究采用2000—2010年多年氣溫數(shù)據(jù)替代模擬年份(2015年、2030年)的氣溫數(shù)據(jù),來計算Tav和TD,天文輻射量采用2015年實際輻射量數(shù)據(jù),且假定2030年天文輻射與2015年保持一致,降水采用研究區(qū)1970—2000年多年降水平均值代替,來完成對研究區(qū)蒸散發(fā)量的計算。

2.5.2各土地利用類型的植被根系深度

植被根系深度是指在不同用地類型中各類植物根系可到達(dá)的實際深度,可達(dá)深度的差異直接影響著植物對水資源的利用方式及強(qiáng)度,同時也影響著植物的蒸騰作用。本研究結(jié)合文獻(xiàn)和數(shù)據(jù)調(diào)研采用下列方法分別設(shè)定各用地類型的植被根系深度參數(shù)。

(1)農(nóng)田用地類型根系深度參數(shù)：整理、統(tǒng)計2010—2017年《廈門市統(tǒng)計年鑒》、《泉州市統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),近8年以來該區(qū)域年均種植面積最大的植被分別為水稻(10517.80 hm2/a)、甘薯(4847.27 hm2/a)、玉米(4592.60 hm2/a)以及花生(3059.47 hm2/a),水稻仍占主導(dǎo),故在該用地類型中以水稻根系深度表征該區(qū)域農(nóng)田土地類型植被根系深度。文獻(xiàn)顯示,水稻根系大部分集中分布在200 mm以內(nèi)的表層土壤中[45-46],部分高產(chǎn)水稻其根系深度可達(dá)240 mm以上[47-48]。

(2)林地用地類型根系深度參數(shù)：依據(jù)中國林業(yè)數(shù)據(jù)及《福建省第八次全國森林資源清查及森林資源狀況調(diào)查報告》資料顯示,福建省區(qū)域內(nèi)森林分布主要以喬木為主,主要有杉木、馬尾松、竹類[49]。不同家系杉木的平均根長在1117 mm[50],根系生物量的近80%集中在地下600 mm以內(nèi)的土層中[51]；馬尾松根系大部分分布在200—800 mm深的土層中[52-53],優(yōu)勢種群垂直根系深度可達(dá)1300 mm[54]；對竹子的相關(guān)研究顯示,不同竹類其根系大多集中在500 mm深的土層中,其中毛竹根系分布較深,可達(dá)700—1000mm[55]。

(3)草地用地類型根系深度參數(shù)：草地由于其特殊性,不僅種類繁多,而且數(shù)量很難確定,本文參考相關(guān)草地植物根系研究發(fā)現(xiàn),草地植物大部分根系集中在300—500 mm以內(nèi)的土層中[56-59]。

(4)水域及灘涂用地類型根系深度參數(shù)：蘆葦和美人蕉作為水域及灘涂最常見的植被類型[60-61],本研究則以二者根系深度的平均值表征該用地類型的植被根系深度。相關(guān)研究表明,水生草本植物根系有其自身特點(diǎn),其總根數(shù)的90%分布于0—300 mm的土層內(nèi)[62],水域及灘涂用地類型中的優(yōu)勢種蘆葦、美人蕉的根系深度經(jīng)測量分別可達(dá)325 mm和437 mm[60]。

2.5.3各土地利用類型的植被蒸散系數(shù)

各土地利用類型的植被蒸散系數(shù)Kc很大程度上取決于土地利用/覆被的植被性質(zhì)[63-64],計算方法見公式(5)：

(5)

式中,KC表示年平均植被蒸散發(fā)系數(shù),Kcm表示m月(1—12月)平均植被蒸散發(fā)系數(shù),ET0m表示對應(yīng)m月的潛在蒸散發(fā)量。

本研究基于該方法在FAO 56發(fā)布的不同生長階段植被蒸散系數(shù)的基礎(chǔ)上通過文獻(xiàn)調(diào)研及年鑒數(shù)據(jù)整理,統(tǒng)計出研究區(qū)2010—2017年間各用地類型中分布最為廣泛的4類植被,分別計算了各用地類型中不同植被在全生命周期的平均蒸散系數(shù),進(jìn)而用該4類植被的平均蒸散系數(shù)的平均值表征該用地類型的蒸散系數(shù)(表2)。

表2 閩三角城市群各用地類型蒸散發(fā)系數(shù)(Kc)

建設(shè)用地Kc參數(shù)的設(shè)定依照InVEST模型用戶手冊推薦的計算方法設(shè)定,具體見公式(6)：

Kc=0.1f+0.6(1-f)

(6)

式中,f表示不透水面占區(qū)域比例,城市建成區(qū)環(huán)境中的透水地面蒸散量近似假定為潛在蒸散發(fā)的60%,不透水面的蒸發(fā)量假定為潛在蒸散發(fā)的10%[3],基于以上假設(shè)并結(jié)合研究區(qū)主要城市廈門、泉州、漳州均為國家園林城市的實際,根據(jù)《國家園林城市標(biāo)準(zhǔn)》[65]、《福建省城市綠地建設(shè)導(dǎo)則(試行)》、《廈門市園林綠化條例》、《泉州市城市園林綠化管理的規(guī)定》要求國家園林城市建成區(qū)綠化覆蓋率不得低于35%,則研究區(qū)不透水面面積占建成區(qū)總面積的65%,基于此便可計算出建設(shè)用地類型的植被蒸散系數(shù)Kc。

其他土地用地類型的Kc參數(shù)在本研究中參照FAO 56中的裸地值,設(shè)定為0.30。同時InVEST模型用戶手冊注明當(dāng)某用地類型占比重較小時,該用地類型的Kc值對模型的影響可忽略不計。以研究區(qū)2015年土地利用數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),其他土地用地類型僅占區(qū)域總面積的0.09%,故以裸地Kc系數(shù)賦值其他土地類型Kc系數(shù)對模型的影響相對較小,可忽略不計。

2.5.4季節(jié)參數(shù)的設(shè)定

季節(jié)參數(shù)Z是經(jīng)驗常數(shù),代表區(qū)域降水分布及其他水文地質(zhì)特征,為1到30排序的標(biāo)準(zhǔn)值[3],Budyko干燥度指數(shù)理論證明,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)參數(shù)Z影響越小[66]。Donohue等人通過對澳大利亞氣候條件的研究[67]表明,季節(jié)參數(shù)Z可表達(dá)為公式(7)：

Z=0.2×N

(7)

式中,N表示每年降雨事件數(shù)?；贒onohue等人的研究,在國家氣象局廈門站、崇武站(泉州)、漳州站、東山站(漳州)1954—2008年日降水?dāng)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,統(tǒng)計了研究區(qū)55年來的降水次數(shù)(表3),然后采用55年均降水次數(shù)賦值N,并以此計算得研究區(qū)季節(jié)參數(shù)。

表3 閩三角城市群1954—2008年降水次數(shù)統(tǒng)計表

3 結(jié)果與分析

3.1 研究區(qū)潛在蒸散發(fā)量

圖3 閩三角城市群年度潛在蒸散發(fā)量 Fig.3 The annual potential evapotranspiration in urban agglomeration of Golden Triangle of Southern Fujian

本研究基于氣溫、降水的多年數(shù)據(jù)平均值及2015年天文輻射量,通過公式(4)計算得到研究區(qū)年度潛在蒸散發(fā)量(圖3)。從空間分布來看,閩三角城市群的潛在蒸散發(fā)量總體呈現(xiàn)東南部沿海一側(cè)相對較高,區(qū)域西北部及西南部,遠(yuǎn)離海岸線的一側(cè)相對較低,明顯呈現(xiàn)自海岸帶向內(nèi)陸區(qū)域逐步遞減的變化趨勢；結(jié)合該區(qū)域地形地貌來看,蒸散發(fā)量同海拔呈明顯負(fù)相關(guān)關(guān)系,即海拔較低的區(qū)域,蒸散發(fā)量相對較高,隨著海拔的逐步升高,蒸散發(fā)量相應(yīng)降低；結(jié)合研究區(qū)的土地利用方式發(fā)現(xiàn),農(nóng)田、建設(shè)用地、水域及灘涂用地類型廣泛分布的區(qū)域蒸散發(fā)量相對較高,而林地和草地的分布區(qū)其蒸散發(fā)量相對較低。

3.2 各用地類型植被根系深度、蒸散系數(shù)及季節(jié)參數(shù)

經(jīng)數(shù)據(jù)及文獻(xiàn)調(diào)研,并參考FAO56數(shù)據(jù),本研究選取在農(nóng)田用地類型中種植面積最廣的水稻的最大根系深度將農(nóng)田用地類型根系深度參數(shù)為240 mm；林地選取該用地類型中的優(yōu)勢種的最大根系深度1300 mm設(shè)定林地用地類型的根系深度；草地由于其種類的多樣性及分布的隨機(jī)性,本研究選取大部分草地植物最大根系深度500 mm設(shè)定草地用地類型的根系深度參數(shù)；水域及灘涂用地類型同樣選取該用地類型中優(yōu)勢種蘆葦及美人蕉根系深度最大值437 mm設(shè)定水域及灘涂用地類型的植被根系深度；建設(shè)用地和其他土地用地類型由于其中植物分布較少,且較難統(tǒng)計其中的優(yōu)勢種,參考InVEST模型用戶手冊設(shè)置該用地類型植被根系深度參數(shù)為1 mm[3]。

各用地類型的植被蒸散系數(shù)是在數(shù)據(jù)調(diào)研各用地類型主要植被類型的基礎(chǔ)上,結(jié)合不同植被各生長階段的蒸散系數(shù)(表2),以選取的各用地類型的4類主導(dǎo)植被的平均蒸散系數(shù)的平均值表征該用地類型的蒸散系數(shù),其分別為：農(nóng)田用地類型0.93、林地用地類型0.95、草地用地類型0.74、水域及灘涂用地類型1.00。建設(shè)用地由于其植被類型的特殊性及不確定性,本研究采用InVEST模型用戶手冊推薦的計算公式(6)并結(jié)合相關(guān)規(guī)定最終設(shè)定建設(shè)用地類型植被蒸散系數(shù)0.28；其他土地用地類型的植被根系深度參照FAO 56的推薦設(shè)置為0.30。

本研究采用Donohue等人對季節(jié)參數(shù)的確認(rèn)方法,結(jié)合研究區(qū)1954—2008年平均降水次數(shù)數(shù)據(jù)計算得閩三角城市群季節(jié)參數(shù)Z為6.8。文獻(xiàn)顯示,熱帶流域的季節(jié)參數(shù)Z為4,溫帶流域季節(jié)參數(shù)Z為9,本研究研究區(qū)的氣候類型位于二者之間,與閩三角城市群地處相同氣候區(qū)的太湖西苕溪流域,其季節(jié)參數(shù)Z經(jīng)李文華研究團(tuán)隊測算結(jié)果為6.5[68],綜合考慮上述各項因素,本研究認(rèn)為將閩三角城市群區(qū)域的季節(jié)參數(shù)設(shè)置為6.8合理可行。

3.3 2015年及2030年閩三角城市群產(chǎn)水量情景

就InVEST產(chǎn)水量模型模擬的2015年和2030年閩三角城市群產(chǎn)水量空間分布(圖4)來看,閩三角城市群區(qū)域產(chǎn)水量全域尺度呈現(xiàn)西多東少的基本分布格局,東部沿海岸線一側(cè)產(chǎn)水量相對較少,遠(yuǎn)離海岸線的西部一側(cè)產(chǎn)水量相對較為豐富,總體呈現(xiàn)由東部沿海向西部遞減的分布規(guī)律；結(jié)合區(qū)域地形地貌特征來看,高產(chǎn)水量區(qū)域主要分布在海拔相對較高的區(qū)域,而地勢較為平緩的區(qū)域產(chǎn)水量也相對較低；結(jié)合研究區(qū)各用地類型空間分布(圖1)來看,林地、草地用地類型具有相對較高的產(chǎn)水量,而農(nóng)田、水域及灘涂、建設(shè)用地分布區(qū)域產(chǎn)水量總體較少；從數(shù)量變化的角度來看,閩三角城市群區(qū)域產(chǎn)水量最大值1543 mm,最小值129 mm,2015年產(chǎn)水總量194.11×108m3,2030年產(chǎn)水總量191.08×108m3,相比總體下降3.03×108m3(表4)；產(chǎn)水量空間分布圖(圖4)在分位數(shù)分類原則下,圖4中每個分類均有相同的像元數(shù)量,從圖例來看閩三角城市群大部分區(qū)域產(chǎn)水量在672—1005 mm之間,區(qū)域內(nèi)產(chǎn)水量總體呈現(xiàn)明顯的正態(tài)分布特征。從各用地類型的產(chǎn)水量及其變化(表4)來講,林地?fù)碛凶畲蟮目偖a(chǎn)水量,各用地類型中農(nóng)田和建設(shè)用地類型產(chǎn)水量變化最為明顯,其中農(nóng)田類型產(chǎn)水量下降3.87×108m3,建設(shè)用地類型產(chǎn)水量增加4.18×108m3。

圖4 2015年和2030年閩三角城市群產(chǎn)水量空間分布Fig.4 The distribution of water yield in 2015 and 2030 in urban agglomeration of Golden Triangle of Southern Fujian

表4 閩三角城市群2015年和2030年產(chǎn)水量及其變化狀況/m3

Table 4 The variation in water yield in 2015 and 2030 in the urban agglomeration of Golden Triangle of Southern Fujian

用地類型Type2015年產(chǎn)水量Water yield in 20302030年產(chǎn)水量Variation of water yield產(chǎn)水量變化Variation of water yield per km2農(nóng)田Cultivated land44.92×10841.05×108-3.87×108林地Woodland92.67×10889.98×108-2.69×108草地Grassland36.17×10835.46×108-0.72×108水域及灘涂Water area and tidal flat0.87×1080.07×1083.69×104建設(shè)用地Construction land19.32×10823.50×1084.18×108其他土地Other land0.2185×1080.2168×108-0.0017×108合計 Total194.11×108191.08×108-3.03×108

3.4 2015年及2030年閩三角城市群水源涵養(yǎng)情景

閩三角城市群2015年和2030年的水源涵養(yǎng)(圖5)同產(chǎn)水量(圖4)在分布格局和空間變化規(guī)律方面基本一致,總體呈現(xiàn)西多東少,由東向西逐步遞減的空間分布規(guī)律；圖5在分位數(shù)分類原則下每個分類有相同的像元數(shù),基于此分析其空間分布來看,閩三角城市群區(qū)域水源涵養(yǎng)大部分在344 mm以下,占到全域的5/6；閩三角城市群水源涵養(yǎng)最大值1419.63 mm,主要出現(xiàn)在林地用地類型區(qū)域,最小值6.74 mm,主要對應(yīng)建設(shè)用地、農(nóng)田等用地類型區(qū)域；總量變化方面(表5),2015年產(chǎn)水源涵養(yǎng)量10.52×108m3,2030年水源涵養(yǎng)量10.28×108m3,相比總體下降0.24×108m3。

圖5 2015年和2030年閩三角城市群水源涵養(yǎng)空間分布Fig.5 The distribution of water retention in 2015 and 2030 in urban agglomeration of Golden Triangle of Southern Fujian

表5 閩三角城市群2015年和2030年土地利用及水源涵養(yǎng)量變化狀況

Table 5 The variation in landuse and water yield in 2015 and 2030 in the urban agglomeration of Golden Triangle of Southern Fujian

用地類型Type2015年面積Area in 2015/km22030年面積Area in 2030/km2面積變化Variation of area2015年水源涵養(yǎng)Water retention of 2015/m32030年水源涵養(yǎng)Water retention of 2030/m3水源涵養(yǎng)變化Variation of water retention單位面積水源涵養(yǎng)變化Variation of water retention per/km2農(nóng)田Cultivated land5604.214922.17 -682.04 1.28×1081.03×108-0.25×108-36500 林地Woodland12517.8812180.02 -337.86 7.59×1087.36×108-0.23×108-66241 草地Grassland3954.673835.25 -119.42 1.40×1081.35×108-5.08×106-42534 水域及灘涂Water area and tidal flat758.48957.94 199.46 1.29×1061.34×10655830 280 建設(shè)用地Construction land2508.833448.98 940.15 0.22×1080.50×1080.28×10829892 其他土地Other land22.3722.08 -0.29 7.49×1057.34×105-14110 -48655 合計Total25366.4425366.44 0.00 10.52×10810.28×1080.24×108

3.5 閩三角城市群土地利用變化對水源涵養(yǎng)量的影響

從閩三角城市群2015年和2030年土地利用與水源涵養(yǎng)量的變化狀況(表5)來看,水源涵養(yǎng)量同各用地類型的面積呈顯著的正相關(guān)關(guān)系。從用地類型的角度講,到2030年閩三角城市群農(nóng)田、林地、草地及其他土地用地類型面積下降[25],水源涵養(yǎng)量也相應(yīng)減少,建設(shè)用地、水域及灘涂類型面積增加[25],水源涵養(yǎng)量對應(yīng)增加,其中面積下降幅度最大的農(nóng)田用地類型水源涵養(yǎng)量下降0.25×108m3,面積增加幅度最大的建設(shè)用地類型水源涵養(yǎng)量對應(yīng)增加0.28×108m3(表5)。單從水源涵養(yǎng)量的增減幅度來講,由建設(shè)用地、水域及灘涂用地面積增加而產(chǎn)生的水源涵養(yǎng)量增加并不能補(bǔ)償由農(nóng)田、林地、草地及其他土地面積減少造成的水源涵養(yǎng)量損失,由此導(dǎo)致了研究區(qū)2030年水源涵養(yǎng)量總體下降0.24×108m3。從單位面積變化對水源涵養(yǎng)影響的絕對量來看,其強(qiáng)度依次為林地、草地、其他土地、農(nóng)田、建設(shè)用地和水域及灘涂,具體來講,對水源涵養(yǎng)影響強(qiáng)度最大的林地用地類型面積減少1 km2,水源涵養(yǎng)量損失6.62×104m3,對水源涵養(yǎng)影響強(qiáng)度最小的水域及灘涂用地類型面積增加1 km2,水源涵養(yǎng)量相應(yīng)只增加280 m3。對比各用地類型面積增減幅度及水源涵養(yǎng)量變化關(guān)系發(fā)現(xiàn),雖然面積同水源涵養(yǎng)量呈正相關(guān)關(guān)系,但面積增減僅意味著水源涵養(yǎng)量的增減,其增減幅度并不能表征水源涵養(yǎng)量的增減幅度。

3.6 模擬結(jié)果的置信度論證

為掌握模擬結(jié)果的可信度,確保結(jié)果的科學(xué)性及合理性,避免由于結(jié)果置信度較低造成的結(jié)論失真,本研究結(jié)合福建省發(fā)布的水資源總量對模擬結(jié)果的置信度進(jìn)行了討論。通常來講水資源總量等于地表水資源量與地下水資源量之和[69-70],產(chǎn)水量基于水量平衡算法,是降水輸入量同蒸散發(fā)等消耗量的差值,從總量守恒的角度來講,二者在本質(zhì)上講是采用不同方法對同一資源量的計算?；诖吮狙芯繖z索福建省水利廳發(fā)布的《福建省水資源公報》[71]顯示,2015年閩三角城市群區(qū)域水資源總量為229.33×108m3,相比本研究模擬的閩三角城市群2015年產(chǎn)水量194.11×108m3,總體精度84.64%,從該精度來講模擬結(jié)果相對可信。

4 討論

4.1 水源涵養(yǎng)變化影響因子的多元復(fù)合性

水源涵養(yǎng)的影響因子中土地利用變化只是其中之一,它主要通過改變下墊面的類型和結(jié)構(gòu)來直接或間接地影響水源涵養(yǎng)過程[72],其作用方式首先表現(xiàn)為改變土壤質(zhì)地、結(jié)構(gòu),通過對土壤孔隙度的作用來影響水源涵養(yǎng)量[73-74]；其次表現(xiàn)為改變下墊面類型及特征進(jìn)而影響水文過程[75],譬如土地利用變化導(dǎo)致的地表覆被變化會使地表蒸散發(fā)量發(fā)生較為明顯的變化,從而影響生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)量；再次土地利用變化還通過影響其他因子從而作用于生態(tài)系統(tǒng)水域涵養(yǎng)服務(wù),譬如土地開發(fā)利用導(dǎo)致的生態(tài)系統(tǒng)退化[76-77],就在間接地影響著生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)。從土地利用變化對水源涵養(yǎng)的作用方式來看,是一個多途徑復(fù)合的過程,而生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)變化又是多因子復(fù)合作用的結(jié)果,所以生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)變化是一個復(fù)合的、由多因子耦合驅(qū)動的生態(tài)過程[78-79],是集合了自然、社會、經(jīng)濟(jì)等多方因子同作用的結(jié)果[80],因此生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)變化具有其多元復(fù)合性,是包括土地利用變化在內(nèi)的多種影響因子共同作用的結(jié)果。

4.2 模型變量數(shù)據(jù)的選取及替代存在其局限性

本研究在模擬過程中為凸顯土地利用變化對水源涵養(yǎng)的作用,在對InVEST模型相關(guān)變量數(shù)據(jù)的選取及處理中,將除土地利用變化外的其他變量因子均采用多年平均值數(shù)據(jù)予以替代的方法存在一定程度的局限性。對于替代的數(shù)據(jù),譬如蒸散發(fā)量假定2015年和2030年相對保持一致,這就使得兩個模擬年份之間太陽輻射量的差異被消除；降水采用多年平局值代替則消除了降水的年際差異；植物根限深度采用土壤絕對深度(即地表到巖層的深度)在一定程度高估了植物根系可存在的最大深度；最后植物可利用水含量采用200cm深度植物枯萎點(diǎn)的有效土壤含水量相對也有所高估。以上問題對模型模擬的準(zhǔn)確性存在一定的影響,但考慮到模擬結(jié)果相對更多的取決于模型蒸散發(fā)系數(shù)(Kc)和各用地類型植被根系深度參數(shù)的影響,一定程度修正了上述高估問題帶來的模擬誤差,從而使得模擬結(jié)果仍處于相對可信的置信區(qū)間。但就其普適性來講,應(yīng)具體問題具體分析,本研究之所以選用數(shù)據(jù)替代除了未來數(shù)據(jù)獲取難度較大外,更在于要突出土地利用變化的作用,盡可能降低其他變量對模擬結(jié)果造成過多的差異化影響,所以如果并非在類似研究背景下該方法并不具有廣泛的適用性。

4.3 影響響應(yīng)關(guān)系的不可逆特征

土地利用變化和水源涵養(yǎng)影響響應(yīng)關(guān)系的不可逆特征主要表現(xiàn)在以下兩個方面：

第一,本研究發(fā)現(xiàn)的農(nóng)田、林地、草地及其他土地用地類型面積的減少會導(dǎo)致對用區(qū)域水源涵養(yǎng)量一定程度的下降,建設(shè)用地和水域及灘涂面積的擴(kuò)大會導(dǎo)致水源涵養(yǎng)量相應(yīng)的增加,該結(jié)論基于每類用地類型內(nèi)部均質(zhì)的假定,即假定所有用地類型內(nèi)部無差別,僅是從各用地類型量變的角度進(jìn)行了研究,并未考慮各用地類型質(zhì)的差別,但如需考慮各用地類型內(nèi)部質(zhì)的差異,則農(nóng)田、林地、草地及其他土地用地類型面積的增加不一定能夠產(chǎn)生同面積下降等量的水源涵養(yǎng)量增加,同時建設(shè)用地、水域及灘涂用地類型面積下降不一定能夠?qū)?yīng)的增加等量的水源涵養(yǎng)量,也就是說林地增加1 km2,不一定新增6.62×104m3的水源涵養(yǎng)量。

第二,本研究發(fā)現(xiàn)水源涵養(yǎng)量同用地類型面積呈正相關(guān)關(guān)系,即用地類型面積增加則水源涵養(yǎng)相應(yīng)增加,但該影響相應(yīng)關(guān)系并不具有可逆性,即水源涵養(yǎng)的增加并不一定意味某用地類型面積的增加,也可能是由于該區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)質(zhì)量提升所造成的。

4.4 研究結(jié)論的地域局限性

由于氣候、地形地貌、土壤類型及結(jié)構(gòu)、地表覆被物、土地利用方式、社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r等影響因子的時空差異、生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)時空尺度差異[81]、多尺度聯(lián)動特征[82-83]及其生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)異質(zhì)性[84]等因素的差異,本研究的結(jié)果及結(jié)論在其他區(qū)域或相同區(qū)域的不同時空尺度是否具有廣泛的適用性和準(zhǔn)確性仍有待進(jìn)一步研究的論證。

4.5 土地利用變化對水源涵養(yǎng)作用途徑及方式的多樣性

土地利用對水源涵養(yǎng)的影響除了表現(xiàn)在面積變化以及面積變化后的補(bǔ)償作用、變化方向以及不同用地類型影響強(qiáng)度的差異等較為直接的方面外,還應(yīng)包括很多較為間接的方面,譬如土地利用變化導(dǎo)致的社會、經(jīng)濟(jì)變化引起的環(huán)境政策對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的影響,土地利用傳統(tǒng)及文化對對生態(tài)系統(tǒng)的作用,土地利用變化作用下的全球變化對生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)產(chǎn)生的影響等?？傊恋乩米兓瘜λ春B(yǎng)的影響不僅僅表現(xiàn)為文中提到的各方面,它對水源涵養(yǎng)乃至所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的作用呈現(xiàn)空間化的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)化結(jié)構(gòu),且諸多的作用方式和途徑之間交互耦合,形成復(fù)合的作用系統(tǒng)。所有本研究涉及到的作用方式只是土地利用對水源涵養(yǎng)乃至所有生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)最表面、最簡單的途徑及方式,就產(chǎn)生影響的整體途徑和方式而言存在相對的局限性。

5 結(jié)論

基于上述研究,本研究發(fā)現(xiàn)閩三角城市群到2030年區(qū)域內(nèi)水源涵養(yǎng)量總體會下降0.24×108m3；就土地利用變化對水源涵養(yǎng)的影響來看主要表現(xiàn)為的幾個方面：首先,面積變化對水源涵養(yǎng)量的影響方面,水源涵養(yǎng)量同用地類型面積正相關(guān),但二者的變化量并不正相關(guān),即面積的增減能夠體現(xiàn)水源涵養(yǎng)量的增減,但面積的增減幅度并不能表征水源涵養(yǎng)量的增減幅度；其次,土地利用變化方向?qū)λ春B(yǎng)的影響方面,相比變化為城市生態(tài)系統(tǒng)和水域生態(tài)系統(tǒng)而言,變化為自然生態(tài)系統(tǒng)和農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的土地利用變化更有利于生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)；再次,土地利用變化對水源涵養(yǎng)產(chǎn)生作用的強(qiáng)度由強(qiáng)及弱以此為林地、其他土地、草地、農(nóng)田、建設(shè)用地、水域及灘涂；最后,面積變化后的補(bǔ)償作用方面,由于不同用地類型水源涵養(yǎng)能力和面積變化量的差異,由農(nóng)田、林地、草地及其他土地面積下降導(dǎo)致的水源涵養(yǎng)量損失并不能通過建設(shè)用地、水域及灘涂用地類型面積的增加得以完全補(bǔ)償。