李瑩瑩，馬曉雙，吳鵬海

(安徽大學資源與環(huán)境工程學院，安徽 合肥 230601)

20世紀90年代以來，隨著國內外對生態(tài)系統(tǒng)服務功能的研究深入，不少學者對其進行了定量評價方面的研究[1-2].生態(tài)系統(tǒng)服務功能是指生態(tài)系統(tǒng)與生態(tài)過程所形成及所維持的人類賴以生存的自然環(huán)境條件與效用[3-4].千年生態(tài)系統(tǒng)評估將生態(tài)系統(tǒng)服務劃分為四大類，包括生態(tài)系統(tǒng)為人類提供的文化服務、供給服務、支持服務以及包含水源涵養(yǎng)等的調節(jié)服務[5].水源涵養(yǎng)功能作為陸地生態(tài)系統(tǒng)調節(jié)服務的重要功能之一，通過植被及土壤將降水攔蓄、吸收、積蓄在系統(tǒng)內，具有抑制蒸發(fā)、調節(jié)徑流、凈化水質等功能[6].所以空間化、可視化、定量化評估水源涵養(yǎng)功能具有重要社會意義且一直是生態(tài)學和水文學研究的熱點，并產出了大量成果[7-10].

圍繞水源涵養(yǎng)功能的定量化研究可以主要分為兩類，即傳統(tǒng)的實地采樣后檢測的方法和結合3S技術的研究方法[7-10].孫艷紅等[7]通過實地采樣測定不同林地類型枯落物持水量和土壤蓄水能力，從而得出縉云山4種林地類型的水源涵養(yǎng)量；Zhuo等[8]通過測定林冠層、地下植被層、枯枝落葉層的持水量，從而估算出森林群落的水源涵養(yǎng)功能.傳統(tǒng)研究方法雖然精度較高，但費時費力，且難以獲得大范圍連續(xù)的研究數據.利用3S技術用來監(jiān)測大范圍水源涵養(yǎng)量已成為主流[9-10].Chen等[9]基于生態(tài)系統(tǒng)服務功能綜合權衡工具(integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs，InVEST)中的水源涵養(yǎng)模型對瀾滄江流域的水源涵養(yǎng)功能進行了研究；曹飛等[10]采用降水量貯存法分析了江西省水源涵養(yǎng)量在 2010年和2015年的時空特征，從而得到五年間水源涵養(yǎng)量的時空變化.

以上基于3S技術的研究雖然嘗試從不同角度分析研究區(qū)的水源涵養(yǎng)功能空間分布格局，但都存在著一定的缺陷.在少數的特定年份，由于受到異常氣候的影響，會出現明顯異于臨近年份的數值，因此，為了減少異常值的影響，在研究地區(qū)水源涵養(yǎng)功能變化趨勢時有必要考慮較長時序的數據信息.然而，以上一些研究往往集中于探究少數特定年份的分布規(guī)律，無法客觀描述其長期走勢.因此獲取高時間分辨率的水源涵養(yǎng)量分布數據能更客觀、更細致地反應研究區(qū)的水源涵養(yǎng)能力.同時發(fā)現，水源涵養(yǎng)功能的研究區(qū)域主要集中于西北干旱半干旱地區(qū)、京津冀地區(qū)，或者大多以流域和山林區(qū)為估算單元，對于華東地區(qū)，以市域為研究單元的研究鮮有出現.因此，有必要運用高密度數據來定量評估市域尺度上的水源涵養(yǎng)功能的細致變化.

本文以安徽省黃山市為研究對象，利用多源遙感數據及時空融合方法生成2009～2018年研究區(qū)每月一景的遙感影像，并獲取對應日期的降水量數據，采用降水量貯存法[10]得到10 a長時序的水源涵養(yǎng)量分布.在此基礎上，分析黃山市水源涵養(yǎng)功能時空演變趨勢.黃山市坐落有國家生態(tài)功能保護區(qū)、全國重要的水源涵養(yǎng)生態(tài)功能區(qū)以及新安江水源保護地，同時它還是華東地區(qū)重要的生態(tài)屏障區(qū)域之一[11].因此研究黃山市的水源涵養(yǎng)功能分布格局對于安徽省水源涵養(yǎng)潛力具有很好地借鑒作用，同時對于華東地區(qū)的水文生態(tài)的研究具有重要的意義，為基于生態(tài)系統(tǒng)調節(jié)功能的環(huán)境管理、保障、優(yōu)化提供借鑒，并指導研究區(qū)生態(tài)服務功能的可持續(xù)發(fā)展.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

黃山市介于N 29°24′～30°24′和E 117°02′～118°55′之間，地處安徽省最南端，位于皖浙贛三省交界處.全市總面積9 807 km2，占安徽省國土面積的7%.森林資源豐富，覆蓋率達73%.地形以山地為主，屬亞熱帶季風濕潤氣候區(qū)，四季分明，春秋短，夏冬長，氣候溫和，雨水豐沛.近20 a平均年降水量1 663 mm，最高達2 708 mm.

1.2 數據來源

研究數據主要包括：①黃山市行政區(qū)縣矢量數據，來源于資源環(huán)境數據云平臺；②黃山市2009～2018年高質量光學遙感數據，主要包括Landsat系列衛(wèi)星數據、MODIS數據、高分一號、哨兵二號數據(數據使用情況及來源見表1)；③黃山市內氣象站點(黃山站、祁門站、屯溪站)及周邊氣象站點(寧國站、銅陵站、景德鎮(zhèn)站、淳安站)2009～2018年每日降雨量數據，來源于中國氣象數據網，所使用的降水量數據均經過嚴格的質量控制.④黃山市2009～2018年地表徑流數據，來源于安徽省水資源公報.

表1 數據來源及使用情況

1.3 研究方法

本文利用降水量貯存法對研究區(qū)近10 a的水源涵養(yǎng)量進行反演.整個試驗分為2個部分：(1)根據遙感影像估算研究區(qū)的植被覆蓋度.對于空缺時段的影像數據，本文利用增強型時空自適應反射率融合模型(enhanced spatial and temporal adaptive reflectance fusion model，ESTARFM)來補充；(2)研究區(qū)的月降雨量分布圖和對應時期的植被覆蓋度分布作運算，得出研究區(qū)水源涵養(yǎng)量月際分布.

1.3.1 時空融合 對于部分月份高質量影像缺失的情況，本文借助ESTARFM時空融合模型來解決這一問題.時空融合的基本思想如圖1所示：獲取待融合時刻t0前后2期的影像對之間的關系，即tm、tn時刻高空間分辨率低時間分辨率的Landsat影像和低空間分辨率高時間分辨率的MODIS影像MOD09GA產品，利用t0時刻已知的MODIS數據，得出t0時刻的高分影像.

ESTARFM算法是目前應用最為廣泛的時空融合模型之一，它是基于STARFM算法改進的，考慮了像元的異質性，提高了異質性較大區(qū)域的預測精度[13].它對賦權方法進行了調整，引入混合像元的相似像元的轉換系數來對預測結果進行改進，利用像元之間的關系，得到所需要預測影像的中心像元反射率值，進而得到預測影像[14]，如公式(1)所示.

圖1 時空融合示意圖Figure 1 The schematic diagram of spatial and temporal data fusion

(1)

根據tm、tn時刻的預測結果，以更靠近預測時期具有更高權重為準則，得到最終的中心像元反射率公式：

(2)

1.3.2 水源涵養(yǎng)量反演模型

1.3.2.1 降水貯存量法 本文基于降水貯存量法估算研究區(qū)水源涵養(yǎng)量.該模型的優(yōu)點是，它可以很好地與遙感技術相結合，并且操作簡便，實用性強[10].此模型的建立思想為，生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)量與區(qū)域降雨量和植被覆蓋度相關性高，只有降雨量大于產流降雨量，植被覆蓋度超過一定比率，生態(tài)系統(tǒng)才會產生的水源涵養(yǎng)效應[15].降水貯存量法其定義為對比林地與裸地的徑流減少量，認為其減少量為水源涵養(yǎng)量[16].該方法用公式可表示為：

Q=A·J·R

(3)

J=J0·K

(4)

R=R0-Rg

(5)

式中，Q為水源涵養(yǎng)量(m3)；A為計算單元的面積；J0為研究區(qū)年降雨量；K表示研究區(qū)產流降雨量占降雨總量的比例，本文根據相關研究得出的經驗值，北方區(qū)降水多為短時高強度降水可取 0.4；南方區(qū)為多時高強度降水K可取 0.6[15].本文研究區(qū)域為黃山市，K取值為0.6；R為與裸地相比，生態(tài)系統(tǒng)減少的徑流的效益系數；R0表示裸地降雨徑流系數；Rg的值與研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)植被覆蓋度有關，本文研究區(qū)域的植被格局主要為森林，森林生態(tài)系統(tǒng)中不同植被覆蓋度區(qū)域的徑流系數不盡相同，具體見表2[10,17-18].

表2 不同植被覆蓋度對應徑流系數分級表

1.3.2.2 參量計算 由公式(3)～(5)可知，降水貯存量法模型中的待求參量為研究區(qū)年降雨量(J0)和植被覆蓋度(F).

1) 年降雨量(J0)：采用克里金方法進行空間插值.該方法的優(yōu)勢在于其不僅考慮了待估點位置與已知數據點位置的相互關系，還能考慮到變量的空間相關性[19].

2) 植被覆蓋度(F)：基于像元二分模型[20].此模型假設像元的光譜反射來源于植被和非植被，每個像元的反射率是植被和非植被的線性組合，各自面積所占的比例即為植被和非植被的權重[20-21].

2 結果與分析

2.1 時空變化特征

2.1.1 城市化程度對水源涵養(yǎng)量空間分布影響分析 圖3展示了黃山市2009～2018年的水源涵養(yǎng)量分布圖.結合真實影像與水源涵養(yǎng)量空間分布特征來看，黃山市城市化程度高的區(qū)域，如徽州區(qū)城區(qū)、歙縣城區(qū)、祁門縣城區(qū)、黟縣城區(qū)，其水源涵養(yǎng)量較低.由本文水源涵養(yǎng)量計算模型可知，植被覆蓋度是影響水源涵養(yǎng)量的重要因素之一，而城市化進程會直接影響植被覆蓋度的變化.

另外，從圖2目視可得，10 a間，水源涵養(yǎng)量高值區(qū)集中在黃山景區(qū).主要原因黃山景區(qū)植被茂密、山高谷深，局部地形對其氣候起主導作用，形成云霧多、濕度大、降水多的氣候特點，其中年雨量最大值就出現在黃山光明頂.單位柵格面積水源涵養(yǎng)量監(jiān)測范圍在2016年最高，約為0.484 8 m3，在2011年最低，約為0.302 9 m3.總體來看，2018年水源涵養(yǎng)量監(jiān)測范圍與2009年相近，其單位柵格的最大值略高于2009年，而且西南方及東南部的值要高于2009年，這說明了十年間，黃山市的水源涵養(yǎng)量略有增加.

2.1.2 黃山市年水源涵養(yǎng)總量10 a變化趨勢 黃山市10 a間水源涵養(yǎng)總量的變化特征如圖3所示.十年間，黃山市平均水源涵養(yǎng)量1.96×109m3；研究時段內，2012、2015、2016年水源涵養(yǎng)量高于平均值；分段來看，前5 a水源涵養(yǎng)量變化較小，后5 a浮動較大.總體來看，比較研究時段內的起始年2009年與終止年2018年，可發(fā)現10 a間黃山市水源涵養(yǎng)量呈現增加的狀態(tài)，其單位面積水源涵養(yǎng)量增加約40 mm，這反映了黃山市的生態(tài)環(huán)境質量穩(wěn)中趨好，生態(tài)文明的建設成效初顯.

2.1.3 黃山市各區(qū)縣水源涵養(yǎng)能力變化分析 為了更加直觀地觀察水源涵養(yǎng)量在10 a間各區(qū)縣分布上的變化，將10 a間相隔若干年的分布圖作差值運算，如圖4所示.1值表示水源涵養(yǎng)量在后期增加，-1值表示水源涵養(yǎng)量減少，0值表示基本無變化.從圖4-A可看出，黃山市大部分地區(qū)在2009～2011年的水源涵養(yǎng)量呈現減少的態(tài)勢.圖4-B中，黃山市在研究時段中期的水源涵養(yǎng)量呈現出顯著的上升趨勢.圖4-C顯示，2014～2018年，水源涵養(yǎng)量減少的地區(qū)面積大于增加的.圖4-D所示為研究時段起始年與終止年的變化情況，2018年黃山市絕大部分區(qū)域的水源涵養(yǎng)量高于2009年，不變的主要位

圖2 2009～2018年黃山市水源涵養(yǎng)量空間分布Figure 2 Spatial distribution of water conservation in Huangshan City from 2009 to 2018

于徽州、黟縣、歙縣、休寧、黃山區(qū)的城區(qū)內部；減少的區(qū)域主要位于徽州城區(qū)的外圍及黃山區(qū)與歙縣、徽州區(qū)交界處的山谷.

圖3 2009～2018年黃山市水源涵養(yǎng)量年際變化Figure 3 Annual changes of the water conservation in Huangshan City from 2009 to 2018

本文量化了黃山市各區(qū)縣的水源涵養(yǎng)能力的變化，計算并繪制了黃山市各區(qū)縣的2009～2018年平均水源涵養(yǎng)量變化圖，如圖5所示.10 a跨度間，各區(qū)縣的水源涵養(yǎng)量均有不同程度的增加.祁門縣和休寧縣增加量較大，均為40 mm以上；黃山區(qū)增加量最小，為13 mm.體現了祁門縣生態(tài)宜居工程建設取得顯著成效，休寧縣緊扣“生態(tài)立縣”的目標，把生態(tài)文明建設擺在突出位置，并取得了重大進展.

2.1.4 黃山市水源涵養(yǎng)量季度占比分析 根據氣象學上劃分的季節(jié)(3～5月為春季，6～8月為夏季，9～11月為秋季，12～2月為冬季)對水源涵養(yǎng)量進行了四季分布特征的分析.將對應月份的水源涵養(yǎng)量反演結果進行疊加，得到圖6所示的季度分布情況，可看出，受降雨量及植被季節(jié)生長規(guī)律的影響，夏季的水源涵養(yǎng)量最高，其次是春季，秋季和冬季最低.其中，夏季對年水源涵養(yǎng)總量的貢獻率在2011年最高，為68.2%，其它年份均為30%～50%之間，原因為2011年夏季雨水充沛，占比高達年降雨量67%.

2.2 水源涵養(yǎng)服務能力分級

對研究區(qū)進行水源涵養(yǎng)服務能力分級是合理保護和利用水資源、協(xié)調區(qū)域生態(tài)發(fā)展的前提[22].基于上文黃山市10 a間水源涵養(yǎng)量的空間分布，根據《國家生態(tài)保護紅線—生態(tài)功能紅線劃定技術指南》的分級分類方法，可認為水源涵養(yǎng)服務功能通過水源涵養(yǎng)量體現，水源涵養(yǎng)量越高，其服務能力就越重要[23].據此，本文對水源涵養(yǎng)量進行5個等級的劃分，即Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ級分別對應極重要、重要、中等重要、較重要、一般重要，級別的區(qū)間劃分見表3.

基于以上標準對10 a間黃山市水源涵養(yǎng)量進行等級劃分，并統(tǒng)計各等級的面積，結果如圖8所示.研究區(qū)水源涵養(yǎng)服務功能中等重要的區(qū)域面積最大，在2012年、2014年、2017年及2018年占比達黃山市面積的80%以上.極重要區(qū)面積和重要區(qū)面積僅出現在2015年與2016年，集中分布于黃山區(qū).一般重要區(qū)的面積在10 a間保持平穩(wěn)，占比7.68%～11.1%.需知的是，本文所劃分的等級只是區(qū)域內相對的概念，并不確定指高低之分.由此說明，黃山市全境內大部分地區(qū)單位面積水源涵養(yǎng)量均在60 mm以上，其水源涵養(yǎng)服務能力較強，生態(tài)環(huán)境總體較佳，是安徽省重要的水源涵養(yǎng)服務功能區(qū).

圖4 2009～2018年黃山市各區(qū)縣水源涵養(yǎng)量空間變化Figure 4 Spatial distribution changes of water conservation of each county in Huangshan City from 2009 to 2018

圖5 2009、2018年黃山市各區(qū)縣平均水源涵養(yǎng)量及其變化Figure 5 Average water conservation changes of each county in Huangshan City of 2009 and 2018

圖6 2009～2018年黃山市水源涵養(yǎng)量季度變化Figure 6 Quarterly changes of the water conservation in Huangshan City from 2009 to 2018

表3 水源涵養(yǎng)服務功能重要性分級表

2.3 水源涵養(yǎng)量可靠性評價

由于野外實測水源涵養(yǎng)量的工作難以開展，且本文研究的區(qū)域較大，難以通過有限的點狀、離散的數據來驗證區(qū)域水源涵養(yǎng)量的長時序變化.在此，本文提出一種以地表徑流量來檢測結果可靠性的方法.地表徑流是指降雨、冰雪融水沿地表流動的水流.在產水量相關的研究中，地表徑流也被稱為自然徑流量，且被認為與區(qū)域的產水量相等[24].在生態(tài)系統(tǒng)服務功能綜合權衡工具的水源涵養(yǎng)模塊中，水源涵養(yǎng)量與產水量成線性關系，具體來說，水源涵養(yǎng)量由產水量乘以研究區(qū)的地形指數、不同下墊面的流速系數及土壤飽和導水率，且這3個參數的取值范圍均在0～1之間.因此，本文認為，區(qū)域的水源涵養(yǎng)量在數值上應小于產水量即地表徑流量，但二者在長時序上的變化特征應基本保持一致.其中地表徑流數據來自于安徽省水資源公報.

圖7 水源涵養(yǎng)服務功能重要性分級面積Figure 7 The area of importance level of water conversation service function

圖8為2009～2018年黃山市地表徑流量的年際變化與水源涵養(yǎng)量變化，可以看出，地表徑流量在十年間的變化趨勢與水源涵養(yǎng)量的波動基本一致，且大于水源涵養(yǎng)量，對比在相近尺度上的研究，本文反演的數量級在正常的范圍內.

圖8 2009～2018年黃山市地表徑流量與水源涵養(yǎng)量年際變化Figure 8 Annual changes of the surface runoff and water conservation in Huangshan City from 2009 to 2018

3 討論

用于評估水源涵養(yǎng)量的模型多種多樣，但目前還未達到一種公認的方法，所以評估的結果差異很大，在缺乏地表徑流數據的情況下，水源涵養(yǎng)量在數量級上也可以相比較[25].本文基于降水貯存量法估算出黃山市2009～2018年的水源涵養(yǎng)量，得出黃山市10年間平均水源涵養(yǎng)量為1.96×109m3.這與許多在相近尺度上的研究結果數量級一致[26-27]，肖軍倉等[26]采用水量平衡法估算2015年河南省水源涵養(yǎng)量，其結果為7.64×109m3.胡利利等[27]通過InVEST模型評估出貴陽市在2014年水源涵養(yǎng)量為2.875×109m3.

本文的研究結果顯示，降雨量的高低及空間分布對水源涵養(yǎng)量影響很大，這也與以往的研究相符[24,28].趙亞茹等[24]發(fā)現降水量與產水量呈現顯著的正相關關系.曾莉等[28]通過研究表明，降雨量是控制水源涵養(yǎng)服務關鍵子集.此外，張堡宸等[29]研究表明降雨量、高程及坡向是影響吉林省柳河縣水源涵養(yǎng)量的主要變量，而從本文的結果圖來看，水源涵養(yǎng)量分布的高低沒有呈現隨高程及坡向變化而變化的特征，其原因可能為柳河縣地處吉林省，大陸性季風氣候，降雨及溫度差異大，氣溫、光照和水熱的分配易受高程及坡向的影響，從而對植被的生長起到不可忽視的調控作用，因此海拔高的地方和陰坡的植被較為貧瘠[30].而黃山市氣候條件佳、水系發(fā)達，屬降水豐沛區(qū)，空氣濕度大，海拔及坡向對于NDVI的解釋力度低[31].因此，植被的生長狀況與海拔及坡向的分布無明顯相對應的關系.

需要指出的是，本文水源涵養(yǎng)量計算模型中的產流降雨量占降雨總量比例(k值)和森林生態(tài)系統(tǒng)降雨徑流率(Rg)這兩個參數均采用其他學者的經驗取值，由于研究區(qū)域的不同，包括氣候的差異、地形的復雜性、生態(tài)系統(tǒng)的多樣化等，未來需要針對研究區(qū)對參數進行進一步的修正；另外，本文所用降水貯存量法模型較為簡單，之后的研究應當探索加入更多水源涵養(yǎng)量影響因子，包括蒸散量、地形指數等.

4 結論

1) 從空間分布特征來看，徽州區(qū)城區(qū)、歙縣城區(qū)、祁門縣城區(qū)、黟縣城區(qū)，水源涵養(yǎng)量較低，黃山景區(qū)植被茂密，降雨充沛，其水源涵養(yǎng)量較高.從時間尺度來看，黃山市水源涵養(yǎng)量在2015年最高，2011年最低；10 a間黃山市水源涵養(yǎng)量呈現增加的狀態(tài)，生態(tài)環(huán)境質量穩(wěn)中趨好.

2) 10 a間，黃山市平均水源涵養(yǎng)量為1.96×109m3；4個季度中，夏季的水源涵養(yǎng)量最高，冬季最低.在對研究區(qū)水源涵養(yǎng)量進行時空分析的基礎上，進行了水源涵養(yǎng)服務功能重要性分級，得出：黃山市全境內大部分地區(qū)單位面積水源涵養(yǎng)量均在60 mm以上，占比88.9%～92.32%，是安徽省重要的水源涵養(yǎng)功能區(qū).

3) 通過對比地表徑流量時間序列的波動，本文評價了反演結果時間序列上變化的準確性.結果顯示，本文反演的水源涵養(yǎng)量在10 a間的變化是較為可信的.