黃土高原植被恢復(fù)與生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益研究
——以延河流域?yàn)槔?/h1>
2021-04-25 05:17:48周自翔白繼洲
生態(tài)學(xué)報(bào) 2021年7期
朱 青,周自翔,劉 婷,白繼洲
西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 西安 710054
黃土高原是中國(guó)“兩屏三帶”生態(tài)安全格局的重要組成部分[1-2],該地區(qū)溝壑縱橫,水土流失嚴(yán)重。水土流失過(guò)程會(huì)破壞原有土壤結(jié)構(gòu),降低土地生產(chǎn)力,造成人民財(cái)產(chǎn)損失,同時(shí)在流域范圍內(nèi)淤積河道,造成面源污染,加重洪澇和干旱災(zāi)害等潛在威脅,已成為全球普遍關(guān)注的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題之一[3-4]。為控制黃土高原水土流失,該地區(qū)自20世紀(jì)70年代起開(kāi)始實(shí)施一系列水土保持治理措施[5]。退耕還林(草)工程(1999)實(shí)施后,黃土高原地區(qū)植被覆蓋度大幅增加,有效降低了該地區(qū)水土流失的危害。因此,研究該地區(qū)植被恢復(fù)與土壤侵蝕之間的相互關(guān)系引起眾多學(xué)者的關(guān)注。植被覆蓋對(duì)土壤侵蝕的影響研究主要集中于植被的防蝕功效、減水減沙效應(yīng)。其中,植被冠層消減了雨滴動(dòng)能,地表覆被物分散了徑流動(dòng)能,根系提高了土壤抵抗徑流侵蝕能力[6],并且不同的植被類(lèi)型能在不同程度上減輕土壤侵蝕的危害。植被恢復(fù)具有延長(zhǎng)坡面產(chǎn)流時(shí)間、增加入滲、減少產(chǎn)流產(chǎn)沙的作用[7]。程復(fù)[8]研究指出退耕還林(草)工程實(shí)施后,2008年黃土丘陵溝壑區(qū)所有流域單元的輸沙模數(shù)整體平均降低54%,土壤侵蝕程度明顯減弱；趙巧巧[9]研究發(fā)現(xiàn)黃土高原地區(qū)流域年均歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)和年均輸沙量呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系；王怡菲[10]研究表明當(dāng)退耕還林(草)面積增加1%,流域含沙量每立方米減少1.894kg；陳浩[11]研究提出以植被恢復(fù)為主的退耕還林(草)工程對(duì)黃土高原地區(qū)北洛河流域土壤侵蝕減少的貢獻(xiàn)率為85%。另一方面,部分學(xué)者[12-14]研究土壤侵蝕對(duì)植被的影響后,發(fā)現(xiàn)土壤侵蝕過(guò)程會(huì)降低土壤的持水能力和養(yǎng)分積累,影響植被群落的發(fā)育和演替,并通過(guò)侵蝕過(guò)程的機(jī)械力對(duì)植物產(chǎn)生干擾和破壞。
退耕還林(草)工程距今已實(shí)施二十余年,植被恢復(fù)能夠抑制土壤侵蝕,改善生態(tài)環(huán)境,促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的提升,同時(shí),生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的提升有利于植被恢復(fù)。由此可見(jiàn),植被恢復(fù)的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)及其帶來(lái)的一系列人類(lèi)福祉是維持區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。目前植被與土壤侵蝕的關(guān)系方面已有大量研究,但關(guān)于黃土高原植被格局及其對(duì)土壤侵蝕的影響和植被恢復(fù)帶來(lái)的生態(tài)效益尚未明確。此外,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的提升也是研究的熱點(diǎn)。鑒于此,本文以黃土高原延河流域?yàn)檠芯繉?duì)象,探討2000—2015年該區(qū)的植被恢復(fù)狀況,并借助SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型估算土壤侵蝕量和土壤保持量,揭示植被格局對(duì)土壤侵蝕的影響,定量研究植被恢復(fù)帶來(lái)的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益,對(duì)今后植被建設(shè)和水土流失治理工作以及生態(tài)補(bǔ)償具有一定的理論和實(shí)際指導(dǎo)意義。
1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源
1.1 研究區(qū)概況
延河流域(36°27′—37°58′N(xiāo), 108°41′—110°29′E)作為黃土高原丘陵溝壑區(qū)的典型流域,地表破碎,溝間地以丘陵為主,梁、峁?fàn)钋鹆甏蠹s占流域溝間地的80%,為流水侵蝕和重力侵蝕提供了“有利”的地貌條件。流域處于東部季風(fēng)濕潤(rùn)區(qū)與內(nèi)陸干旱區(qū)的過(guò)渡地帶,年降水量偏少,多年平均降水量為520mm,降水季節(jié)分配不均,集中于夏季,秋季次之,春季較少,冬季有少量降雪。該流域水土流失嚴(yán)重,河流含沙量大,泥沙多為懸移質(zhì),水土流失面積接近流域總面積的80%,是黃河中游水土流失最嚴(yán)重的區(qū)域之一。延河流域的植被特性也具有過(guò)渡性,隨著植被類(lèi)型、覆蓋度等生態(tài)特點(diǎn)的不同,植被抗蝕作用也有所差異。因此本文選取延河流域作為研究區(qū)域,其位置分布如圖1所示。
圖1 研究區(qū)的地理位置
1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
本文使用的數(shù)據(jù)包括NDVI數(shù)據(jù)及構(gòu)建SWAT模型所需的數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。(1)NDVI數(shù)據(jù)采用美國(guó)地質(zhì)勘探局(http://glovis.usgs.gov/)提供的MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品—MOD13Q1,研究選用的時(shí)間范圍為2000—2015年,每年23期影像,共368期,時(shí)空分辨率為16d及250m。利用MRT(MODIS Reprojection Tools)軟件對(duì)該數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換,將HDF格式轉(zhuǎn)換成TIFF格式,并將SIN投影轉(zhuǎn)換成WGS_1984_UTM_Zone_49N投影。同時(shí),利用MVC(Maximum Value Composites)合成月NDVI最大值,來(lái)進(jìn)一步消除云、大氣和太陽(yáng)高度角等因素對(duì)遙感影像產(chǎn)生的影響[15]。由于溫帶半干旱區(qū)域存在明顯的季節(jié)性,生長(zhǎng)季與非生長(zhǎng)季植被覆蓋存在較大差異[16],因此實(shí)驗(yàn)采用延河流域生長(zhǎng)季5—10月NDVI的平均值表征植被覆蓋的年際變化狀況[17]；(2)DEM數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)云地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率為30m；(3)土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源科學(xué)環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),空間分辨率為30m,本文選用2005年和2010年土地利用數(shù)據(jù),主要包括八類(lèi)土地利用類(lèi)型：耕地、林地、園地、高覆蓋草地、低覆蓋草地、建設(shè)用地、水域和未利用地,按照SWAT模型自帶的土地利用類(lèi)型編碼方式建立相對(duì)應(yīng)的屬性索引表,構(gòu)建土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)；(4)土壤數(shù)據(jù)采用寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://westdc.westgis.ac.cn/)提供的世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(Harmonized World Soil Database, HWSD),其中的中國(guó)土壤數(shù)據(jù)是第二次全國(guó)土地調(diào)查南京土壤所提供的1∶100萬(wàn)土壤數(shù)據(jù),利用SPAW(Soil-Plant-Atmosphere-Water)軟件計(jì)算所需土壤參數(shù),建立土壤數(shù)據(jù)庫(kù)；(5)水文數(shù)據(jù)來(lái)自《中華人民共和國(guó)水文統(tǒng)計(jì)年鑒》的黃河流域資料,包括甘谷驛水文站2003—2015年逐日徑流量和產(chǎn)沙量；(6)氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(https://data.cma.cn/),包括延河流域內(nèi)及周邊站點(diǎn)的位置信息和1999—2015年逐日降水量、最高和最低溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速數(shù)據(jù)。由于目前國(guó)家基本氣象站點(diǎn)無(wú)太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù),所以該數(shù)據(jù)由天氣發(fā)生器模擬提供。為了減小空間數(shù)據(jù)帶來(lái)的偏差,本文將所有的空間數(shù)據(jù)投影變換為統(tǒng)一的坐標(biāo)系(WGS_1984_UTM_Zone_49N),且柵格分辨率重采樣為30m。
2 研究方法
2.1 NDVI變化特征
NDVI可從整體上表征植被的生長(zhǎng)狀況和覆蓋變化[18-19],被眾多學(xué)者廣泛應(yīng)用[20-22]。本文運(yùn)用趨勢(shì)線(xiàn)分析法逐像元分析2000—2015年延河流域的NDVI變化趨勢(shì),反映植被的時(shí)間演變和空間差異特征。依據(jù)趨勢(shì)線(xiàn)的斜率判斷變量在研究時(shí)段的變化趨勢(shì),若斜率大于0,則植被覆蓋呈增加趨勢(shì)；若斜率等于0,則植被生長(zhǎng)趨于穩(wěn)定；若斜率小于0,則植被覆蓋呈減少趨勢(shì)。斜率絕對(duì)值的大小表示研究時(shí)段植被覆蓋增加或減少的速率。計(jì)算公式如下：
(1)
式中,θ為趨勢(shì)線(xiàn)的斜率；n為研究時(shí)段年數(shù)；xj為研究時(shí)段內(nèi)第j年年際或生長(zhǎng)季NDVI值。
2.2 SWAT模型
美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心開(kāi)發(fā)了具有很強(qiáng)物理機(jī)制、開(kāi)源的SWAT分布式水文模型,其可以綜合利用土壤類(lèi)型、土地利用類(lèi)型及管理措施預(yù)測(cè)和模擬流域長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)的徑流、泥沙、化學(xué)元素和有機(jī)物質(zhì)的遷移運(yùn)動(dòng),評(píng)估整個(gè)流域范圍內(nèi)的水分平衡[23]。該模型廣泛應(yīng)用于黃土高原地區(qū)的產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬[24-25],因此,本文采用SWAT模型中的產(chǎn)沙模塊,即改進(jìn)的通用水土流失方程(Modified Universal Soil Loss Equation, MUSLE)模擬延河流域的土壤侵蝕量,包括實(shí)際土壤侵蝕量和潛在土壤侵蝕量。實(shí)際土壤侵蝕量指流域?qū)嶋H上發(fā)生的土壤侵蝕量,潛在土壤侵蝕量指假設(shè)流域沒(méi)有地表植被覆蓋與管理措施下發(fā)生的土壤侵蝕量,二者之間的差值為土壤保持量。計(jì)算公式如下：
ΔS=Sqz-Ssj=11.8·(Qsurf·qpeak·areahru)0.56·Kusle·Pusle·LSusle·CFRG·(1-Cusle)
(2)
式中,Ssj為模擬的實(shí)際土壤侵蝕量(t)；Sqz為模擬的潛在土壤侵蝕量(t)；ΔS為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量(t)；Qsurf為地表徑流(mm/hm2)；qpeak為徑流峰值(m3/s)；areahru為水文響應(yīng)單元(Hydrologic Research Unit, HRU)的面積(hm2)；Kusle為土壤可蝕性因子；Cusle為地表植被覆蓋與管理因子,當(dāng)無(wú)植被覆蓋與管理因子的影響時(shí),設(shè)Cusle=1；Pusle為水土保持措施因子；LSusle為地形因子,包括坡長(zhǎng)因子L和坡度因子S；CFRG為直徑大于2mm的粗碎塊因子。
采用德克薩斯農(nóng)業(yè)大學(xué)提供的SWAT-Calibration and Uncertainty Programs(SWAT-CUP)軟件中的Sequential Uncertainty Fitting(SUFI-2)方法對(duì)SWAT模型進(jìn)行敏感性參數(shù)分析、率定和驗(yàn)證。使用決定系數(shù)(Coefficient of determination,R2)和納什效率系數(shù)(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, NSE)作為評(píng)價(jià)SWAT模型模擬精度的指標(biāo)。R2可評(píng)價(jià)模擬值與實(shí)測(cè)值變化趨勢(shì)的一致性,NSE可反映模擬值與實(shí)測(cè)值之間的擬合程度。一般來(lái)說(shuō),當(dāng)R2>0.6,且NSE>0.5時(shí),即可認(rèn)為SWAT模型模擬取得顯著性效果[26]。評(píng)價(jià)指標(biāo)的表達(dá)式如下：
(3)
(4)
式中,Qmi為模擬值；Qoi為實(shí)測(cè)值；Qo為實(shí)測(cè)均值；Qm為模擬均值。
通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備,構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù),借助ArcSWAT2012版本軟件建立延河流域的SWAT模型。首先是子流域的劃分：基于DEM數(shù)據(jù)生成河網(wǎng),通過(guò)設(shè)定閾值(形成子流域的最小給水面積)為10000hm2重新劃分河網(wǎng),并設(shè)置流域總出水口,流域劃分為47個(gè)子流域；其次劃分HRU：通過(guò)疊加土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和坡度數(shù)據(jù),獲得各個(gè)子流域中具有相同土地利用類(lèi)型、土壤類(lèi)型和坡度的1987個(gè)HRUs；最后將氣象數(shù)據(jù)等導(dǎo)入模型,重新讀取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)行SWAT模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)延河流域1999—2015年徑流量和產(chǎn)沙量的模擬。以1999—2002年作為預(yù)熱期,再分別以2003—2008年和2009—2015年作為率定期和驗(yàn)證期,并依據(jù)甘谷驛水文站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)率定和驗(yàn)證。由于延河流域的地形、土壤等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)幾乎不變,而流域內(nèi)的土地利用狀況不斷變化。為提高SWAT模型的精度,本文將1999—2008年(預(yù)熱期+率定期)作為整體,運(yùn)用2005年的土地利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型；2009—2015年(驗(yàn)證期)選用2010年的土地利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型。經(jīng)驗(yàn)證,本文構(gòu)建的延河流域SWAT模型率定和驗(yàn)證結(jié)果均達(dá)到模型要求(如圖2),可用于研究區(qū)的水文模擬。
圖2 延河流域甘谷驛水文站徑流-產(chǎn)沙實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比圖
2.3 生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值評(píng)估
采用市場(chǎng)價(jià)值法、機(jī)會(huì)成本法、恢復(fù)費(fèi)用法和影子工程法等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值核算方法,依據(jù)每個(gè)HRU上的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量,從保持土壤肥力、減少土地廢棄和減輕泥沙淤積(3個(gè)指標(biāo))方面定量估算土壤保持服務(wù)價(jià)值,最后匯總計(jì)算流域總價(jià)值量,闡明植被恢復(fù)的生態(tài)效益。
E1=ΔS×Bi×Ci×Di
(5)
(6)
(7)
E=E1+E2+E3
(8)
式中,E為生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值(元)；E1為保持土壤肥力價(jià)值(元)；E2為減少土地廢棄價(jià)值(元)；E3為減輕泥沙淤積價(jià)值(元)；ΔS為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量(t)；Bi為土壤中氮、磷、鉀及有機(jī)質(zhì)的平均含量,分別為0.17%、0.06%、1.40%、0.90%[27]；Ci為土壤中的氮、磷、鉀及有機(jī)質(zhì)折算成相應(yīng)肥料(尿素、過(guò)磷酸鈣和氯化鉀)及碳比率的系數(shù),分別為2.164、4.065、1.923、0.5[28]；Di為化肥的市場(chǎng)價(jià)格(元/t),依據(jù)全國(guó)肥料的平均售價(jià),分別為1825、522、1948、550元/t；D1為單位面積土地的機(jī)會(huì)成本,取值為2.35×105元 km-2a-1[27]；p為單位土壤體積質(zhì)量分?jǐn)?shù),取值為1.20t/m3；h為土壤厚度,江忠善、鄭粉莉等[29-30]提出的黃土高原地區(qū)平均土壤厚度為0.2m；依據(jù)中國(guó)主要河流泥沙運(yùn)動(dòng)規(guī)律,土壤流失泥沙淤積在河道、湖泊、水庫(kù)中的系數(shù)取0.24[31]；D2為建設(shè)水庫(kù)工程的費(fèi)用,取5.714元/m3[27]。
3 結(jié)果與分析
3.1 NDVI時(shí)空變化特征
3.1.1年際NDVI時(shí)空變化
從圖3可以看出,2000—2015年NDVI均值表現(xiàn)出遞增的趨勢(shì),增速達(dá)到0.0245/10a。其中,NDVI平均值由2000年的0.514增加到2014年的0.553,其增長(zhǎng)率達(dá)到7.05%,主要是由于退耕還林(草)工程的實(shí)施,在政策因素和人為因素的影響下,延河流域大量耕地實(shí)現(xiàn)還林還草,植被覆蓋狀況逐漸改善。為更好評(píng)價(jià)延河流域植被恢復(fù)狀況,分析該流域2000—2015年NDVI時(shí)空變化趨勢(shì)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn),參考岳本江等[32]對(duì)延河流域NDVI變化趨勢(shì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)理論并結(jié)合本文研究對(duì)象實(shí)際情況,將該流域的NDVI變化情況劃分為明顯退化(θ≤-0.007)、退化(-0.007<θ≤-0.001)、基本不變(-0.001<θ≤0.001)、改善(0.001<θ<0.004)和明顯改善(θ≥0.004)5個(gè)等級(jí)。
圖3 2000—2015年延河流域NDVI變化趨勢(shì)
由圖4可知,綠色區(qū)域的NDVI呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì),其中84%的區(qū)域改善,9.6%的區(qū)域明顯改善,主要位于流域上游和下游。由于流域上游地勢(shì)陡峭,坡度大于25°的陡坡占70%以上[6],而退耕還林(草)工程對(duì)于坡度大于25°的坡耕地實(shí)現(xiàn)了全部還林,導(dǎo)致植被覆蓋變化大,植被恢復(fù)好；而下游地區(qū)地勢(shì)平緩,土壤肥沃,農(nóng)業(yè)活動(dòng)頻繁,土地缺乏植被保護(hù),對(duì)該地區(qū)平緩的坡耕地進(jìn)行退耕還草,植被得到保護(hù),使得植被覆蓋逐漸增大。還有6.1%的區(qū)域NDVI變化趨勢(shì)基本不變,主要位于流域中游,這是因?yàn)檠影彩幸阅系貐^(qū)梢林廣布,植被生長(zhǎng)狀況好造成的結(jié)果。流域僅有0.3%的區(qū)域NDVI出現(xiàn)減少的趨勢(shì),主要分布于延安市新區(qū),由于城市化使得植被退化顯著。
圖4 2000—2015年延河流域NDVI年際變化趨勢(shì)空間分布圖
3.1.2生長(zhǎng)季NDVI時(shí)空變化
生長(zhǎng)季NDVI時(shí)間變化分析。本文把一年中植被開(kāi)始返青到落葉的時(shí)期作為生長(zhǎng)季[33-34],根據(jù)延河流域的物候特征,其生長(zhǎng)季從5月初至10月底。由于MODIS-NDVI的影像為半月合成產(chǎn)品,把NDVI均值分為上、下半月,可以在時(shí)間上更細(xì)致的表達(dá)植被覆蓋的變化情況。如圖5所示,以時(shí)間為橫軸(刻度為半月),以NDVI均值為縱軸,用回歸法生成擬合曲線(xiàn),即NDVI變化趨勢(shì)線(xiàn),其斜率反映變化率。經(jīng)統(tǒng)計(jì)2000—2015年生長(zhǎng)季各月(5—10月),時(shí)間與NDVI的相關(guān)系數(shù)大于0.6(P<0.01),2000—2015年生長(zhǎng)季NDVI變化呈現(xiàn)出逐年增加的總趨勢(shì),但不同月份的增加程度不同。其中每年8月的NDVI值最大,每年6月的NDVI增長(zhǎng)速率最快(擬合曲線(xiàn)斜率最大),主要原因是流域氣候條件和植被物候的季節(jié)差異[35]。而一年中NDVI隨物候變化,5—8月NDVI值逐漸增大,9—10月NDVI值逐漸減少。
圖5 2000—2015年延河流域生長(zhǎng)季NDVI月均值趨勢(shì)圖
生長(zhǎng)季NDVI空間變化分析。如圖6所示,2000—2015年各月NDVI變化的空間差異顯著,主要由于植被在一年內(nèi)經(jīng)歷開(kāi)始返青(生長(zhǎng)季始期)到落葉(生長(zhǎng)季末期)的過(guò)程,植被進(jìn)入生長(zhǎng)季始期和生長(zhǎng)季末期的面積比例均為先增加后減少[33-34]。依據(jù)上文NDVI變化趨勢(shì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),其中生長(zhǎng)季始期(5月)NDVI增加的區(qū)域主要分布在流域中游,該地區(qū)位于延安市城區(qū)附近,受人類(lèi)活動(dòng)影響較大,植被生長(zhǎng)較上游和下游更好；6月NDVI增加的區(qū)域主要位于下游,由于下游地區(qū)退耕還林(草)工程實(shí)施效果顯著,使得下游植被狀況逐漸改善；7月NDVI增加的區(qū)域占97.8%,全流域植被長(zhǎng)勢(shì)較好；8月NDVI增加的區(qū)域主要位于上游和下游,中游植被生長(zhǎng)狀況趨于穩(wěn)定,這與圖5中8月NDVI值最大形成呼應(yīng),全流域植被生長(zhǎng)狀況最好；9月全流域NDVI增加趨緩,植被進(jìn)入生長(zhǎng)季末期；10月NDVI變化趨勢(shì)呈增加的區(qū)域主要位于上游,退耕還林(草)工程實(shí)施中流域上游的坡耕地還林的效果顯著。
圖6 2000—2015年延河流域生長(zhǎng)季NDVI月際變化趨勢(shì)空間分布圖
總體上看,該流域NDVI時(shí)空變化特征為2000—2015年生長(zhǎng)季各月NDVI值及NDVI增長(zhǎng)速率不同,表現(xiàn)在空間上,流域上中下游植被變化呈現(xiàn)出不同的趨勢(shì),這與植被類(lèi)型、地勢(shì)條件、氣候條件、人類(lèi)活動(dòng)等因素相關(guān)。
3.2 植被覆蓋對(duì)土壤保持服務(wù)的作用
為探究植被覆蓋措施對(duì)土壤侵蝕的影響,本文借助SWAT水文模型,以植被覆蓋措施作為模型的變量,以HRU為研究單元,定量模擬土壤侵蝕量,以此說(shuō)明植被覆蓋變化對(duì)流域土壤保持的積極作用。從圖7可以看出,在HRUs尺度上,2000—2015年年均實(shí)際和潛在土壤侵蝕模數(shù)的擬合曲線(xiàn)整體上呈減少趨勢(shì),其中多年平均實(shí)際和潛在的土壤侵蝕模數(shù)為31783t km-2a-1和624015t km-2a-1,主要是因?yàn)榱饔虻耐寥李?lèi)型多為黃土母質(zhì)上發(fā)育的黃綿土,土壤質(zhì)地均一,土質(zhì)疏松,抗侵蝕能力差[36],在沒(méi)有植被覆蓋措施下,土壤極易發(fā)生侵蝕,且侵蝕模數(shù)大。由此定性說(shuō)明植被覆蓋對(duì)土壤侵蝕具有強(qiáng)大的抑制作用。
圖7 2000—2015年延河流域HRUs實(shí)際和潛在侵蝕模數(shù)分析
如何定量探究植被覆蓋發(fā)揮的效果是一個(gè)值得研究的問(wèn)題?；诖?本文以2000年土壤保持量為基準(zhǔn),計(jì)算2001—2014年逐年土壤保持增量,從定量的角度深究植被恢復(fù)帶來(lái)土壤保持量的變化特征。從表1可知,2001—2014年土壤保持量均存在不同程度的增加。植被覆蓋抑制土壤侵蝕,土壤得到有效保持,土壤保持又促進(jìn)植被生長(zhǎng),從而形成良性循環(huán),不斷改善生態(tài)環(huán)境。因此,在今后的生態(tài)恢復(fù)中要注重植被覆蓋措施。
表1 2001—2014年延河流域土壤保持量增益表
植被覆蓋措施是減少土壤侵蝕的重要因素之一。從不同植被覆蓋度的角度分析土壤保持量的變化是極具價(jià)值的。參照宋敏敏等[37]在延河流域已有的研究經(jīng)驗(yàn),采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法,將NDVI分為低覆蓋(0—0.3)、中低覆蓋(0.3—0.45)、中覆蓋(0.45—0.6)、中高覆蓋(0.6—0.75)、高覆蓋(0.75—1)5個(gè)等級(jí)。經(jīng)統(tǒng)計(jì),2000—2015年延河流域的植被覆蓋情況為：低覆蓋占0.26%,中低覆蓋占15.8%,中覆蓋占66.43%,中高覆蓋占17.05%,高覆蓋占0.46%,說(shuō)明延河流域植被主要以中覆蓋為主。為更明確土壤保持量的變化,標(biāo)準(zhǔn)化多年(2000—2015)平均土壤保持量,參照鄧偉等[38]的研究,采用等間隔分級(jí)法,將標(biāo)準(zhǔn)化后的土壤保持量劃分為低(0—0.2)、較低(0.2—0.4)、中(0.4—0.6)、較高(0.6—0.8)、高(0.8—1)5個(gè)等級(jí)。延河流域各等級(jí)土壤保持量如下：低保持占75.77%,較低保持占13.64%,中保持占6.72%,較高保持占3.17,高保持占0.7%,表明該流域土壤保持量以低保持為主。
運(yùn)用疊加分析法,研究植被覆蓋對(duì)土壤保持量的影響。從圖8可以看出,流域植被覆蓋變化引起土壤保持量的變化特征明顯。低覆蓋下土壤保持量幾乎為0,由于植被覆蓋度小于0.3,地表景觀為裸巖、裸土和稀疏植被[39],土壤侵蝕嚴(yán)重；中低覆蓋下,存在低、較低、中和較高土壤保持,幾乎沒(méi)有高保持,反映出中低植被覆蓋條件下,生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能仍有限；而中覆蓋條件下,高保持面積占比最大,為85.35%,反映出生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能強(qiáng),主要原因是對(duì)先前坡度大于25°、農(nóng)業(yè)活動(dòng)頻繁和礦區(qū)等地區(qū)還草還林力度大,植被恢復(fù)顯著、覆蓋度高,所以土壤侵蝕量大幅減少；流域高覆蓋區(qū)面積占比最小,僅不到1%,因此土壤保持功能強(qiáng)但總量小。因此,今后水土保持工作要注意對(duì)各個(gè)等級(jí)植被覆蓋采取不同的措施：低覆蓋區(qū)重點(diǎn)治理,中低、中和中高覆蓋區(qū)預(yù)防保護(hù),著重?cái)U(kuò)大高覆蓋區(qū)。
圖8 2000—2015年延河流域不同植被覆蓋下的土壤保持量面積比較
3.3 生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值時(shí)空分布
3.3.1時(shí)間尺度變化
土壤保持服務(wù)作為一項(xiàng)重要的生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù),在防止土壤侵蝕,減少泥沙等方面發(fā)揮重要的作用[40-41]。為定量評(píng)估植被恢復(fù)所帶來(lái)的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值,本文通過(guò)公式(5—8)計(jì)算土壤保持服務(wù)價(jià)值并分析其時(shí)空分布特征,探究植被恢復(fù)對(duì)土壤保持服務(wù)的增益效果。
從圖9可以看出,時(shí)間尺度上,HRUs年均土壤保持服務(wù)價(jià)值隨時(shí)間波動(dòng),主要原因是2000—2015年的降水量和降水強(qiáng)度不同,導(dǎo)致土壤侵蝕程度不同。其中2013年土壤保持服務(wù)價(jià)值達(dá)到多年最大值,因?yàn)?013年延河流域遭遇有氣象記錄以來(lái)的強(qiáng)降水[42],該年降水量約為790mm,是2000—2015年降水量的最大值?？傮w看,生長(zhǎng)季HRUs月均土壤保持服務(wù)價(jià)值在年內(nèi)呈單峰型變化,峰值在7月,主要是因?yàn)榱饔蚨嗄暌詠?lái)年內(nèi)降水量也呈單峰型變化,7月降水量約為111mm,達(dá)到年內(nèi)最大值,且以陣雨或暴雨為主,局部地區(qū)出現(xiàn)暴雨的情況較多,暴雨強(qiáng)度也大。本文土壤保持服務(wù)價(jià)值隨時(shí)間的變化特征與張樂(lè)濤等[43]研究產(chǎn)沙量變化情況相吻合。黃土高原地區(qū)幾乎所有的土壤侵蝕量都發(fā)生在雨季,且隨著降水量的增加土壤保持量增加,由此表明土壤保持量在時(shí)間尺度上受降水因素的影響,產(chǎn)生的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值也隨之波動(dòng)。在多雨季節(jié),適宜的溫度和降水促進(jìn)了植被的生長(zhǎng),當(dāng)NDVI達(dá)到峰值時(shí),產(chǎn)沙量迅速下降,土壤保持量快速增加。因此,植被覆蓋是減少黃土高原地區(qū)水土流失的主要因素。
圖9 2000—2015年延河流域年際年內(nèi)HRUs土壤保持服務(wù)價(jià)值圖
2000—2015年HRUs年均土壤保持服務(wù)價(jià)值為3.64×108元,生長(zhǎng)季月均土壤保持服務(wù)價(jià)值為6.06×107元。從表2和表3可以看出,年際和年內(nèi)保持土壤肥力價(jià)值E1、減少土地廢棄價(jià)值E2和減輕泥沙淤積價(jià)值E3對(duì)土壤保持服務(wù)價(jià)值的貢獻(xiàn)不同,其中E1占96.7%,E2占1.5%,E3占1.8%,表明2000—2015年延河流域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值以保持土壤肥力價(jià)值為主。
表2 2000—2015年延河流域年際HRUs土壤保持服務(wù)價(jià)值
表3 生長(zhǎng)季HRUs多年(2000—2015)平均土壤保持服務(wù)價(jià)值
總體上看,2000—2015年延河流域土壤保持服務(wù)價(jià)值呈波動(dòng)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)增益明顯,從2000年僅為2.63×106元,至2014年已增長(zhǎng)為5.48×108元,翻了一番。
3.3.2空間尺度變化
本文重點(diǎn)分析退耕還林(草)工程實(shí)施以后,延河流域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值的空間差異,希望能為該地區(qū)今后退耕還林(草)工程實(shí)施的方向提供參考依據(jù)。從圖10可以看出,2000年和2014年流域的土壤保持服務(wù)價(jià)值空間差異大。2000年流域的土壤保持服務(wù)價(jià)值分布多集中在上游地區(qū),主要是因?yàn)檠雍恿饔虻貏?shì)西北高、東南低,西北部的坡度大于25°的坡耕地多,退耕還林(草)工程實(shí)施初期對(duì)該地區(qū)的還林力度大；2014年土壤保持服務(wù)價(jià)值在流域內(nèi)趨于均勻分布的態(tài)勢(shì),因?yàn)橥烁€林(草)工程實(shí)施以來(lái),全流域植被恢復(fù)顯著,全面提升了生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù),進(jìn)而帶來(lái)顯著生態(tài)效益。流域年均土壤保持服務(wù)價(jià)值在下游地區(qū)最高,上游次之,中游最低,其原因?yàn)椋合掠螝堒搅簻羡謪^(qū)地勢(shì)平坦,土壤肥沃,農(nóng)業(yè)活動(dòng)頻繁,先前土地缺乏植被保護(hù)導(dǎo)致水土流失嚴(yán)重,通過(guò)退耕還草,土壤保持量大幅提升；上游低山地區(qū)植被生長(zhǎng)環(huán)境差,通過(guò)退耕還林、園林綠化、水保工程措施等,使得土壤侵蝕減弱,相較于中游,土壤保持服務(wù)價(jià)值更高；中游梁峁丘陵溝壑區(qū)侵蝕嚴(yán)重,并且延安市寶塔區(qū)人口較多,人類(lèi)活動(dòng)頻繁,城市建設(shè)導(dǎo)致不透水面不斷增加,因此土壤保持服務(wù)價(jià)值低。今后水保工作要注意對(duì)流域上中下游采取不同措施：上游限制土地開(kāi)發(fā),以生態(tài)恢復(fù)為重；中游生態(tài)與建設(shè)并重,加強(qiáng)土地規(guī)劃與保護(hù)；下游因地制宜,合理開(kāi)展高附加值農(nóng)業(yè)活動(dòng)提高土地生產(chǎn)效率,主要種植果樹(shù)、牧草等植被覆蓋度較高的作物,嘗試免耕法等保護(hù)性耕作方式。
圖10 延河流域土壤保持服務(wù)價(jià)值空間分布圖
4 結(jié)論
本文以黃土高原延河流域?yàn)檠芯繉?duì)象,運(yùn)用MODIS-NDVI數(shù)據(jù)探究2000—2015年研究區(qū)植被恢復(fù)的時(shí)空變化特征,同時(shí)基于SWAT模型揭示植被恢復(fù)對(duì)抑制土壤侵蝕、提高土壤保持的作用,并定量評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益效果。主要得出以下結(jié)論：
(1)通過(guò)分析2000—2015年延河流域年際和生長(zhǎng)季NDVI的時(shí)空變化特征,得出該流域植被覆蓋整體上處于增加態(tài)勢(shì),退耕還林(草)工程實(shí)施效果顯著,持續(xù)向好。但是上中下游存在空間差異,流域上游植被覆蓋變化大、植被恢復(fù)好；下游地區(qū)植被覆蓋逐漸轉(zhuǎn)好；而流域中游,出現(xiàn)城市化快速增長(zhǎng)區(qū)植被退化問(wèn)題。因此,在黃土高原生態(tài)脆弱區(qū),城市化發(fā)展要立足于生態(tài)可持續(xù),節(jié)約高效利用土地資源,合理規(guī)劃建設(shè)用地,為生態(tài)建設(shè)留足余地。
(2)通過(guò)定量分析,探明植被恢復(fù)對(duì)抑制土壤侵蝕的作用十分顯著。從退耕還林(草)工程實(shí)施以來(lái),隨著植被覆蓋度增加,在HRUs尺度上年均實(shí)際土壤侵蝕模數(shù)處于逐年遞減的態(tài)勢(shì),說(shuō)明植被恢復(fù)措施能夠有效抑制土壤侵蝕,促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量增益明顯。而總體上,延河流域植被主要以中覆蓋為主,流域土壤保持量以低保持為主。通過(guò)運(yùn)用GIS疊加分析法,研究植被覆蓋對(duì)土壤保持量的影響,表明植被低覆蓋條件下生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量幾乎為0；植被中低覆蓋條件下,生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能仍有限；而中覆蓋條件下,土壤保持功能較強(qiáng)；植被高覆蓋區(qū)所占面積最小,僅不到1%,因此植被高覆蓋區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能雖然強(qiáng),但是對(duì)流域土壤保持總量的貢獻(xiàn)很小。綜上所述,今后的水土保持工作應(yīng)該注重能夠有效提高植被覆蓋度的生態(tài)恢復(fù)措施,要注意對(duì)低覆蓋區(qū)重點(diǎn)治理,中低、中和中高覆蓋區(qū)預(yù)防保護(hù),著重?cái)U(kuò)大高覆蓋區(qū)。
(3)實(shí)施退耕還林(草)工程帶來(lái)了巨大的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益,從2000年至2014年翻了一番,流域年均(2000—2015)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值為3.64×108元，生長(zhǎng)季月均土壤保持服務(wù)價(jià)值為6.06×107元，而且土壤保持服務(wù)價(jià)值以保持土壤肥力價(jià)值為主。流域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值時(shí)空分布特征也有規(guī)律可循。時(shí)間尺度上,土壤保持服務(wù)價(jià)值受降水因素影響而波動(dòng)變化；月均土壤保持服務(wù)價(jià)值在年內(nèi)一般呈單峰型變化,峰值在7月,與降水的單峰型變化相一致。空間尺度上,上中下游土壤保持服務(wù)價(jià)值的空間差異大,今后防治水土流失工作要注意對(duì)流域上中下游因地制宜,采取不同措施：上游改善生態(tài),中游加強(qiáng)保護(hù),下游科學(xué)耕作。
5 討論
(1)當(dāng)前土壤侵蝕的定量化模擬存在一定困難。土壤侵蝕是影響植被發(fā)育并受植被反作用的一種生態(tài)應(yīng)力[44-45]。大多數(shù)研究[46-49]土壤侵蝕采用的模型一般是美國(guó)通用水土流失方程(Universal Soil Loss Equation, USLE),但該模型是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ腿狈ν寥狼治g機(jī)理,在實(shí)際應(yīng)用中不能詳細(xì)描述土壤侵蝕的物理過(guò)程。為此基于物理過(guò)程的水蝕預(yù)報(bào)模型應(yīng)運(yùn)而生,例如美國(guó)農(nóng)業(yè)部研發(fā)了WEPP(Water Erosion Prediction Project)模型,該模型幾乎涉及與土壤侵蝕相關(guān)的所有過(guò)程[50-51],然而這類(lèi)模型存在參數(shù)眾多、所需數(shù)據(jù)難以獲取等缺點(diǎn),推廣應(yīng)用很困難。因此,本文選擇目前最流行的SWAT分布式水文模型。SWAT模型采用改進(jìn)的通用水土流失方程MUSLE模擬基于HRU的土壤侵蝕量,MUSLE中地表徑流、徑流峰值、土壤可蝕性等因子的計(jì)算方法較為科學(xué),使模型具有了一定的物理機(jī)制。
(2)本文基于兩期土地利用數(shù)據(jù)構(gòu)建SWAT模型,并將HRU作為研究單元細(xì)化了水文模擬過(guò)程。為提高模型模擬精度,本文在構(gòu)建SWAT模型時(shí)基于土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和坡度數(shù)據(jù)將子流域劃分成HRUs的離散集合,把HRU作為研究單元,每一個(gè)分布式地理參數(shù)(如土壤導(dǎo)水率、土壤可蝕性等)都可以針對(duì)每個(gè)HRU進(jìn)行定義,從而細(xì)化了水文過(guò)程。另一方面,目前多數(shù)研究在借助SWAT模型模擬長(zhǎng)時(shí)間序列的水文狀況時(shí),將一期土地利用數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)源。由于土地利用數(shù)據(jù)代表流域下墊面的狀況,而下墊面對(duì)模擬水文過(guò)程具有重要的意義,尤其是退耕還林(草)工程實(shí)施后,土地利用變化大,長(zhǎng)時(shí)間序列的研究則更需要考慮土地利用數(shù)據(jù)的真實(shí)性。因此,本文采用2005年和2010年兩期土地利用數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)源,有利于提高模型模擬的準(zhǔn)確性。
(3)植被動(dòng)態(tài)對(duì)土壤侵蝕的影響是一個(gè)不可忽視的問(wèn)題,尚需要進(jìn)一步研究。本文定量研究植被恢復(fù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增益問(wèn)題,但植被恢復(fù)是一個(gè)長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)的過(guò)程,如何實(shí)現(xiàn)基于植被動(dòng)態(tài)模擬水文過(guò)程尚需要進(jìn)一步研究。MODIS遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD13Q1具有免費(fèi)性、連續(xù)性、長(zhǎng)時(shí)間序列等優(yōu)勢(shì),而SWAT模型具有開(kāi)源性的特點(diǎn),為植被動(dòng)態(tài)變化的生態(tài)水文效應(yīng)研究提供了必要條件。將NDVI數(shù)據(jù)引入SWAT模型實(shí)現(xiàn)植被動(dòng)態(tài)變化條件下的水文過(guò)程模擬,是今后研究的重難點(diǎn)。
(4)本文的研究結(jié)論認(rèn)為退耕還林(草)工程因地制宜,將不良耕地轉(zhuǎn)換為林地或草地,實(shí)現(xiàn)植被恢復(fù)顯著,使生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益顯著。這與眾多學(xué)者研究提出的實(shí)施退耕還林(草)工程以來(lái)黃土高原水土流失減少,生態(tài)環(huán)境改善,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增強(qiáng)的觀點(diǎn)一致。
本文存在的不足之處：(1)假設(shè)研究時(shí)段地形未發(fā)生變化的問(wèn)題。本文將DEM數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)作為長(zhǎng)期不變的數(shù)據(jù)源輸入SWAT模型,但實(shí)際上地形一直處于微小的變化,這種變化宏觀遙感數(shù)據(jù)難以探測(cè)發(fā)現(xiàn),對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可靠性存在一定影響,因此微地形變化也是一個(gè)重要的研究問(wèn)題；(2)假設(shè)研究時(shí)段土壤未發(fā)生變化的問(wèn)題。隨著退耕還林(草)工程的實(shí)施,植被不斷恢復(fù)的同時(shí),伴隨著土壤肥力不斷恢復(fù),但本文中假設(shè)土壤性質(zhì)也不變,將土壤數(shù)據(jù)作為常量,使得研究結(jié)果具有一定偏差。因此,在今后研究中應(yīng)該進(jìn)一步考慮微地形、土壤變化對(duì)土壤侵蝕的影響,使研究更加科學(xué)合理。
致謝：感謝西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院周自翔副教授對(duì)本研究的幫助。
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朱 青,周自翔,劉 婷,白繼洲
西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 西安 710054
黃土高原是中國(guó)“兩屏三帶”生態(tài)安全格局的重要組成部分[1-2],該地區(qū)溝壑縱橫,水土流失嚴(yán)重。水土流失過(guò)程會(huì)破壞原有土壤結(jié)構(gòu),降低土地生產(chǎn)力,造成人民財(cái)產(chǎn)損失,同時(shí)在流域范圍內(nèi)淤積河道,造成面源污染,加重洪澇和干旱災(zāi)害等潛在威脅,已成為全球普遍關(guān)注的生態(tài)環(huán)境問(wèn)題之一[3-4]。為控制黃土高原水土流失,該地區(qū)自20世紀(jì)70年代起開(kāi)始實(shí)施一系列水土保持治理措施[5]。退耕還林(草)工程(1999)實(shí)施后,黃土高原地區(qū)植被覆蓋度大幅增加,有效降低了該地區(qū)水土流失的危害。因此,研究該地區(qū)植被恢復(fù)與土壤侵蝕之間的相互關(guān)系引起眾多學(xué)者的關(guān)注。植被覆蓋對(duì)土壤侵蝕的影響研究主要集中于植被的防蝕功效、減水減沙效應(yīng)。其中,植被冠層消減了雨滴動(dòng)能,地表覆被物分散了徑流動(dòng)能,根系提高了土壤抵抗徑流侵蝕能力[6],并且不同的植被類(lèi)型能在不同程度上減輕土壤侵蝕的危害。植被恢復(fù)具有延長(zhǎng)坡面產(chǎn)流時(shí)間、增加入滲、減少產(chǎn)流產(chǎn)沙的作用[7]。程復(fù)[8]研究指出退耕還林(草)工程實(shí)施后,2008年黃土丘陵溝壑區(qū)所有流域單元的輸沙模數(shù)整體平均降低54%,土壤侵蝕程度明顯減弱；趙巧巧[9]研究發(fā)現(xiàn)黃土高原地區(qū)流域年均歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)和年均輸沙量呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)的關(guān)系；王怡菲[10]研究表明當(dāng)退耕還林(草)面積增加1%,流域含沙量每立方米減少1.894kg；陳浩[11]研究提出以植被恢復(fù)為主的退耕還林(草)工程對(duì)黃土高原地區(qū)北洛河流域土壤侵蝕減少的貢獻(xiàn)率為85%。另一方面,部分學(xué)者[12-14]研究土壤侵蝕對(duì)植被的影響后,發(fā)現(xiàn)土壤侵蝕過(guò)程會(huì)降低土壤的持水能力和養(yǎng)分積累,影響植被群落的發(fā)育和演替,并通過(guò)侵蝕過(guò)程的機(jī)械力對(duì)植物產(chǎn)生干擾和破壞。
退耕還林(草)工程距今已實(shí)施二十余年,植被恢復(fù)能夠抑制土壤侵蝕,改善生態(tài)環(huán)境,促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的提升,同時(shí),生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的提升有利于植被恢復(fù)。由此可見(jiàn),植被恢復(fù)的生態(tài)環(huán)境效應(yīng)及其帶來(lái)的一系列人類(lèi)福祉是維持區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵因素。目前植被與土壤侵蝕的關(guān)系方面已有大量研究,但關(guān)于黃土高原植被格局及其對(duì)土壤侵蝕的影響和植被恢復(fù)帶來(lái)的生態(tài)效益尚未明確。此外,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的提升也是研究的熱點(diǎn)。鑒于此,本文以黃土高原延河流域?yàn)檠芯繉?duì)象,探討2000—2015年該區(qū)的植被恢復(fù)狀況,并借助SWAT(Soil and Water Assessment Tool)模型估算土壤侵蝕量和土壤保持量,揭示植被格局對(duì)土壤侵蝕的影響,定量研究植被恢復(fù)帶來(lái)的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益,對(duì)今后植被建設(shè)和水土流失治理工作以及生態(tài)補(bǔ)償具有一定的理論和實(shí)際指導(dǎo)意義。
1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來(lái)源
1.1 研究區(qū)概況
延河流域(36°27′—37°58′N(xiāo), 108°41′—110°29′E)作為黃土高原丘陵溝壑區(qū)的典型流域,地表破碎,溝間地以丘陵為主,梁、峁?fàn)钋鹆甏蠹s占流域溝間地的80%,為流水侵蝕和重力侵蝕提供了“有利”的地貌條件。流域處于東部季風(fēng)濕潤(rùn)區(qū)與內(nèi)陸干旱區(qū)的過(guò)渡地帶,年降水量偏少,多年平均降水量為520mm,降水季節(jié)分配不均,集中于夏季,秋季次之,春季較少,冬季有少量降雪。該流域水土流失嚴(yán)重,河流含沙量大,泥沙多為懸移質(zhì),水土流失面積接近流域總面積的80%,是黃河中游水土流失最嚴(yán)重的區(qū)域之一。延河流域的植被特性也具有過(guò)渡性,隨著植被類(lèi)型、覆蓋度等生態(tài)特點(diǎn)的不同,植被抗蝕作用也有所差異。因此本文選取延河流域作為研究區(qū)域,其位置分布如圖1所示。
圖1 研究區(qū)的地理位置
1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理
本文使用的數(shù)據(jù)包括NDVI數(shù)據(jù)及構(gòu)建SWAT模型所需的數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model, DEM)、土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、水文數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)。(1)NDVI數(shù)據(jù)采用美國(guó)地質(zhì)勘探局(http://glovis.usgs.gov/)提供的MODIS植被指數(shù)產(chǎn)品—MOD13Q1,研究選用的時(shí)間范圍為2000—2015年,每年23期影像,共368期,時(shí)空分辨率為16d及250m。利用MRT(MODIS Reprojection Tools)軟件對(duì)該數(shù)據(jù)產(chǎn)品進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換和投影轉(zhuǎn)換,將HDF格式轉(zhuǎn)換成TIFF格式,并將SIN投影轉(zhuǎn)換成WGS_1984_UTM_Zone_49N投影。同時(shí),利用MVC(Maximum Value Composites)合成月NDVI最大值,來(lái)進(jìn)一步消除云、大氣和太陽(yáng)高度角等因素對(duì)遙感影像產(chǎn)生的影響[15]。由于溫帶半干旱區(qū)域存在明顯的季節(jié)性,生長(zhǎng)季與非生長(zhǎng)季植被覆蓋存在較大差異[16],因此實(shí)驗(yàn)采用延河流域生長(zhǎng)季5—10月NDVI的平均值表征植被覆蓋的年際變化狀況[17]；(2)DEM數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)科學(xué)數(shù)據(jù)云地理空間數(shù)據(jù)云(http://www.gscloud.cn/),空間分辨率為30m；(3)土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源科學(xué)環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn/),空間分辨率為30m,本文選用2005年和2010年土地利用數(shù)據(jù),主要包括八類(lèi)土地利用類(lèi)型：耕地、林地、園地、高覆蓋草地、低覆蓋草地、建設(shè)用地、水域和未利用地,按照SWAT模型自帶的土地利用類(lèi)型編碼方式建立相對(duì)應(yīng)的屬性索引表,構(gòu)建土地利用數(shù)據(jù)庫(kù)；(4)土壤數(shù)據(jù)采用寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://westdc.westgis.ac.cn/)提供的世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)(Harmonized World Soil Database, HWSD),其中的中國(guó)土壤數(shù)據(jù)是第二次全國(guó)土地調(diào)查南京土壤所提供的1∶100萬(wàn)土壤數(shù)據(jù),利用SPAW(Soil-Plant-Atmosphere-Water)軟件計(jì)算所需土壤參數(shù),建立土壤數(shù)據(jù)庫(kù)；(5)水文數(shù)據(jù)來(lái)自《中華人民共和國(guó)水文統(tǒng)計(jì)年鑒》的黃河流域資料,包括甘谷驛水文站2003—2015年逐日徑流量和產(chǎn)沙量；(6)氣象數(shù)據(jù)來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(https://data.cma.cn/),包括延河流域內(nèi)及周邊站點(diǎn)的位置信息和1999—2015年逐日降水量、最高和最低溫度、相對(duì)濕度、風(fēng)速數(shù)據(jù)。由于目前國(guó)家基本氣象站點(diǎn)無(wú)太陽(yáng)輻射數(shù)據(jù),所以該數(shù)據(jù)由天氣發(fā)生器模擬提供。為了減小空間數(shù)據(jù)帶來(lái)的偏差,本文將所有的空間數(shù)據(jù)投影變換為統(tǒng)一的坐標(biāo)系(WGS_1984_UTM_Zone_49N),且柵格分辨率重采樣為30m。
2 研究方法
2.1 NDVI變化特征
NDVI可從整體上表征植被的生長(zhǎng)狀況和覆蓋變化[18-19],被眾多學(xué)者廣泛應(yīng)用[20-22]。本文運(yùn)用趨勢(shì)線(xiàn)分析法逐像元分析2000—2015年延河流域的NDVI變化趨勢(shì),反映植被的時(shí)間演變和空間差異特征。依據(jù)趨勢(shì)線(xiàn)的斜率判斷變量在研究時(shí)段的變化趨勢(shì),若斜率大于0,則植被覆蓋呈增加趨勢(shì)；若斜率等于0,則植被生長(zhǎng)趨于穩(wěn)定；若斜率小于0,則植被覆蓋呈減少趨勢(shì)。斜率絕對(duì)值的大小表示研究時(shí)段植被覆蓋增加或減少的速率。計(jì)算公式如下：
(1)
式中,θ為趨勢(shì)線(xiàn)的斜率；n為研究時(shí)段年數(shù)；xj為研究時(shí)段內(nèi)第j年年際或生長(zhǎng)季NDVI值。
2.2 SWAT模型
美國(guó)農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心開(kāi)發(fā)了具有很強(qiáng)物理機(jī)制、開(kāi)源的SWAT分布式水文模型,其可以綜合利用土壤類(lèi)型、土地利用類(lèi)型及管理措施預(yù)測(cè)和模擬流域長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)的徑流、泥沙、化學(xué)元素和有機(jī)物質(zhì)的遷移運(yùn)動(dòng),評(píng)估整個(gè)流域范圍內(nèi)的水分平衡[23]。該模型廣泛應(yīng)用于黃土高原地區(qū)的產(chǎn)流產(chǎn)沙模擬[24-25],因此,本文采用SWAT模型中的產(chǎn)沙模塊,即改進(jìn)的通用水土流失方程(Modified Universal Soil Loss Equation, MUSLE)模擬延河流域的土壤侵蝕量,包括實(shí)際土壤侵蝕量和潛在土壤侵蝕量。實(shí)際土壤侵蝕量指流域?qū)嶋H上發(fā)生的土壤侵蝕量,潛在土壤侵蝕量指假設(shè)流域沒(méi)有地表植被覆蓋與管理措施下發(fā)生的土壤侵蝕量,二者之間的差值為土壤保持量。計(jì)算公式如下：
ΔS=Sqz-Ssj=11.8·(Qsurf·qpeak·areahru)0.56·Kusle·Pusle·LSusle·CFRG·(1-Cusle)
(2)
式中,Ssj為模擬的實(shí)際土壤侵蝕量(t)；Sqz為模擬的潛在土壤侵蝕量(t)；ΔS為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量(t)；Qsurf為地表徑流(mm/hm2)；qpeak為徑流峰值(m3/s)；areahru為水文響應(yīng)單元(Hydrologic Research Unit, HRU)的面積(hm2)；Kusle為土壤可蝕性因子；Cusle為地表植被覆蓋與管理因子,當(dāng)無(wú)植被覆蓋與管理因子的影響時(shí),設(shè)Cusle=1；Pusle為水土保持措施因子；LSusle為地形因子,包括坡長(zhǎng)因子L和坡度因子S；CFRG為直徑大于2mm的粗碎塊因子。
采用德克薩斯農(nóng)業(yè)大學(xué)提供的SWAT-Calibration and Uncertainty Programs(SWAT-CUP)軟件中的Sequential Uncertainty Fitting(SUFI-2)方法對(duì)SWAT模型進(jìn)行敏感性參數(shù)分析、率定和驗(yàn)證。使用決定系數(shù)(Coefficient of determination,R2)和納什效率系數(shù)(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient, NSE)作為評(píng)價(jià)SWAT模型模擬精度的指標(biāo)。R2可評(píng)價(jià)模擬值與實(shí)測(cè)值變化趨勢(shì)的一致性,NSE可反映模擬值與實(shí)測(cè)值之間的擬合程度。一般來(lái)說(shuō),當(dāng)R2>0.6,且NSE>0.5時(shí),即可認(rèn)為SWAT模型模擬取得顯著性效果[26]。評(píng)價(jià)指標(biāo)的表達(dá)式如下：
(3)
(4)
式中,Qmi為模擬值；Qoi為實(shí)測(cè)值；Qo為實(shí)測(cè)均值；Qm為模擬均值。
通過(guò)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備,構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù),借助ArcSWAT2012版本軟件建立延河流域的SWAT模型。首先是子流域的劃分：基于DEM數(shù)據(jù)生成河網(wǎng),通過(guò)設(shè)定閾值(形成子流域的最小給水面積)為10000hm2重新劃分河網(wǎng),并設(shè)置流域總出水口,流域劃分為47個(gè)子流域；其次劃分HRU：通過(guò)疊加土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和坡度數(shù)據(jù),獲得各個(gè)子流域中具有相同土地利用類(lèi)型、土壤類(lèi)型和坡度的1987個(gè)HRUs；最后將氣象數(shù)據(jù)等導(dǎo)入模型,重新讀取基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù),運(yùn)行SWAT模型,實(shí)現(xiàn)對(duì)延河流域1999—2015年徑流量和產(chǎn)沙量的模擬。以1999—2002年作為預(yù)熱期,再分別以2003—2008年和2009—2015年作為率定期和驗(yàn)證期,并依據(jù)甘谷驛水文站實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)率定和驗(yàn)證。由于延河流域的地形、土壤等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)幾乎不變,而流域內(nèi)的土地利用狀況不斷變化。為提高SWAT模型的精度,本文將1999—2008年(預(yù)熱期+率定期)作為整體,運(yùn)用2005年的土地利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型；2009—2015年(驗(yàn)證期)選用2010年的土地利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)SWAT模型。經(jīng)驗(yàn)證,本文構(gòu)建的延河流域SWAT模型率定和驗(yàn)證結(jié)果均達(dá)到模型要求(如圖2),可用于研究區(qū)的水文模擬。
圖2 延河流域甘谷驛水文站徑流-產(chǎn)沙實(shí)測(cè)值與模擬值對(duì)比圖
2.3 生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值評(píng)估
采用市場(chǎng)價(jià)值法、機(jī)會(huì)成本法、恢復(fù)費(fèi)用法和影子工程法等生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值核算方法,依據(jù)每個(gè)HRU上的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量,從保持土壤肥力、減少土地廢棄和減輕泥沙淤積(3個(gè)指標(biāo))方面定量估算土壤保持服務(wù)價(jià)值,最后匯總計(jì)算流域總價(jià)值量,闡明植被恢復(fù)的生態(tài)效益。
E1=ΔS×Bi×Ci×Di
(5)
(6)
(7)
E=E1+E2+E3
(8)
式中,E為生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值(元)；E1為保持土壤肥力價(jià)值(元)；E2為減少土地廢棄價(jià)值(元)；E3為減輕泥沙淤積價(jià)值(元)；ΔS為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量(t)；Bi為土壤中氮、磷、鉀及有機(jī)質(zhì)的平均含量,分別為0.17%、0.06%、1.40%、0.90%[27]；Ci為土壤中的氮、磷、鉀及有機(jī)質(zhì)折算成相應(yīng)肥料(尿素、過(guò)磷酸鈣和氯化鉀)及碳比率的系數(shù),分別為2.164、4.065、1.923、0.5[28]；Di為化肥的市場(chǎng)價(jià)格(元/t),依據(jù)全國(guó)肥料的平均售價(jià),分別為1825、522、1948、550元/t；D1為單位面積土地的機(jī)會(huì)成本,取值為2.35×105元 km-2a-1[27]；p為單位土壤體積質(zhì)量分?jǐn)?shù),取值為1.20t/m3；h為土壤厚度,江忠善、鄭粉莉等[29-30]提出的黃土高原地區(qū)平均土壤厚度為0.2m；依據(jù)中國(guó)主要河流泥沙運(yùn)動(dòng)規(guī)律,土壤流失泥沙淤積在河道、湖泊、水庫(kù)中的系數(shù)取0.24[31]；D2為建設(shè)水庫(kù)工程的費(fèi)用,取5.714元/m3[27]。
3 結(jié)果與分析
3.1 NDVI時(shí)空變化特征
3.1.1年際NDVI時(shí)空變化
從圖3可以看出,2000—2015年NDVI均值表現(xiàn)出遞增的趨勢(shì),增速達(dá)到0.0245/10a。其中,NDVI平均值由2000年的0.514增加到2014年的0.553,其增長(zhǎng)率達(dá)到7.05%,主要是由于退耕還林(草)工程的實(shí)施,在政策因素和人為因素的影響下,延河流域大量耕地實(shí)現(xiàn)還林還草,植被覆蓋狀況逐漸改善。為更好評(píng)價(jià)延河流域植被恢復(fù)狀況,分析該流域2000—2015年NDVI時(shí)空變化趨勢(shì)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn),參考岳本江等[32]對(duì)延河流域NDVI變化趨勢(shì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)理論并結(jié)合本文研究對(duì)象實(shí)際情況,將該流域的NDVI變化情況劃分為明顯退化(θ≤-0.007)、退化(-0.007<θ≤-0.001)、基本不變(-0.001<θ≤0.001)、改善(0.001<θ<0.004)和明顯改善(θ≥0.004)5個(gè)等級(jí)。
圖3 2000—2015年延河流域NDVI變化趨勢(shì)
由圖4可知,綠色區(qū)域的NDVI呈現(xiàn)出增加的趨勢(shì),其中84%的區(qū)域改善,9.6%的區(qū)域明顯改善,主要位于流域上游和下游。由于流域上游地勢(shì)陡峭,坡度大于25°的陡坡占70%以上[6],而退耕還林(草)工程對(duì)于坡度大于25°的坡耕地實(shí)現(xiàn)了全部還林,導(dǎo)致植被覆蓋變化大,植被恢復(fù)好；而下游地區(qū)地勢(shì)平緩,土壤肥沃,農(nóng)業(yè)活動(dòng)頻繁,土地缺乏植被保護(hù),對(duì)該地區(qū)平緩的坡耕地進(jìn)行退耕還草,植被得到保護(hù),使得植被覆蓋逐漸增大。還有6.1%的區(qū)域NDVI變化趨勢(shì)基本不變,主要位于流域中游,這是因?yàn)檠影彩幸阅系貐^(qū)梢林廣布,植被生長(zhǎng)狀況好造成的結(jié)果。流域僅有0.3%的區(qū)域NDVI出現(xiàn)減少的趨勢(shì),主要分布于延安市新區(qū),由于城市化使得植被退化顯著。
圖4 2000—2015年延河流域NDVI年際變化趨勢(shì)空間分布圖
3.1.2生長(zhǎng)季NDVI時(shí)空變化
生長(zhǎng)季NDVI時(shí)間變化分析。本文把一年中植被開(kāi)始返青到落葉的時(shí)期作為生長(zhǎng)季[33-34],根據(jù)延河流域的物候特征,其生長(zhǎng)季從5月初至10月底。由于MODIS-NDVI的影像為半月合成產(chǎn)品,把NDVI均值分為上、下半月,可以在時(shí)間上更細(xì)致的表達(dá)植被覆蓋的變化情況。如圖5所示,以時(shí)間為橫軸(刻度為半月),以NDVI均值為縱軸,用回歸法生成擬合曲線(xiàn),即NDVI變化趨勢(shì)線(xiàn),其斜率反映變化率。經(jīng)統(tǒng)計(jì)2000—2015年生長(zhǎng)季各月(5—10月),時(shí)間與NDVI的相關(guān)系數(shù)大于0.6(P<0.01),2000—2015年生長(zhǎng)季NDVI變化呈現(xiàn)出逐年增加的總趨勢(shì),但不同月份的增加程度不同。其中每年8月的NDVI值最大,每年6月的NDVI增長(zhǎng)速率最快(擬合曲線(xiàn)斜率最大),主要原因是流域氣候條件和植被物候的季節(jié)差異[35]。而一年中NDVI隨物候變化,5—8月NDVI值逐漸增大,9—10月NDVI值逐漸減少。
圖5 2000—2015年延河流域生長(zhǎng)季NDVI月均值趨勢(shì)圖
生長(zhǎng)季NDVI空間變化分析。如圖6所示,2000—2015年各月NDVI變化的空間差異顯著,主要由于植被在一年內(nèi)經(jīng)歷開(kāi)始返青(生長(zhǎng)季始期)到落葉(生長(zhǎng)季末期)的過(guò)程,植被進(jìn)入生長(zhǎng)季始期和生長(zhǎng)季末期的面積比例均為先增加后減少[33-34]。依據(jù)上文NDVI變化趨勢(shì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn),其中生長(zhǎng)季始期(5月)NDVI增加的區(qū)域主要分布在流域中游,該地區(qū)位于延安市城區(qū)附近,受人類(lèi)活動(dòng)影響較大,植被生長(zhǎng)較上游和下游更好；6月NDVI增加的區(qū)域主要位于下游,由于下游地區(qū)退耕還林(草)工程實(shí)施效果顯著,使得下游植被狀況逐漸改善；7月NDVI增加的區(qū)域占97.8%,全流域植被長(zhǎng)勢(shì)較好；8月NDVI增加的區(qū)域主要位于上游和下游,中游植被生長(zhǎng)狀況趨于穩(wěn)定,這與圖5中8月NDVI值最大形成呼應(yīng),全流域植被生長(zhǎng)狀況最好；9月全流域NDVI增加趨緩,植被進(jìn)入生長(zhǎng)季末期；10月NDVI變化趨勢(shì)呈增加的區(qū)域主要位于上游,退耕還林(草)工程實(shí)施中流域上游的坡耕地還林的效果顯著。
圖6 2000—2015年延河流域生長(zhǎng)季NDVI月際變化趨勢(shì)空間分布圖
總體上看,該流域NDVI時(shí)空變化特征為2000—2015年生長(zhǎng)季各月NDVI值及NDVI增長(zhǎng)速率不同,表現(xiàn)在空間上,流域上中下游植被變化呈現(xiàn)出不同的趨勢(shì),這與植被類(lèi)型、地勢(shì)條件、氣候條件、人類(lèi)活動(dòng)等因素相關(guān)。
3.2 植被覆蓋對(duì)土壤保持服務(wù)的作用
為探究植被覆蓋措施對(duì)土壤侵蝕的影響,本文借助SWAT水文模型,以植被覆蓋措施作為模型的變量,以HRU為研究單元,定量模擬土壤侵蝕量,以此說(shuō)明植被覆蓋變化對(duì)流域土壤保持的積極作用。從圖7可以看出,在HRUs尺度上,2000—2015年年均實(shí)際和潛在土壤侵蝕模數(shù)的擬合曲線(xiàn)整體上呈減少趨勢(shì),其中多年平均實(shí)際和潛在的土壤侵蝕模數(shù)為31783t km-2a-1和624015t km-2a-1,主要是因?yàn)榱饔虻耐寥李?lèi)型多為黃土母質(zhì)上發(fā)育的黃綿土,土壤質(zhì)地均一,土質(zhì)疏松,抗侵蝕能力差[36],在沒(méi)有植被覆蓋措施下,土壤極易發(fā)生侵蝕,且侵蝕模數(shù)大。由此定性說(shuō)明植被覆蓋對(duì)土壤侵蝕具有強(qiáng)大的抑制作用。
圖7 2000—2015年延河流域HRUs實(shí)際和潛在侵蝕模數(shù)分析
如何定量探究植被覆蓋發(fā)揮的效果是一個(gè)值得研究的問(wèn)題?；诖?本文以2000年土壤保持量為基準(zhǔn),計(jì)算2001—2014年逐年土壤保持增量,從定量的角度深究植被恢復(fù)帶來(lái)土壤保持量的變化特征。從表1可知,2001—2014年土壤保持量均存在不同程度的增加。植被覆蓋抑制土壤侵蝕,土壤得到有效保持,土壤保持又促進(jìn)植被生長(zhǎng),從而形成良性循環(huán),不斷改善生態(tài)環(huán)境。因此,在今后的生態(tài)恢復(fù)中要注重植被覆蓋措施。
表1 2001—2014年延河流域土壤保持量增益表
植被覆蓋措施是減少土壤侵蝕的重要因素之一。從不同植被覆蓋度的角度分析土壤保持量的變化是極具價(jià)值的。參照宋敏敏等[37]在延河流域已有的研究經(jīng)驗(yàn),采用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法,將NDVI分為低覆蓋(0—0.3)、中低覆蓋(0.3—0.45)、中覆蓋(0.45—0.6)、中高覆蓋(0.6—0.75)、高覆蓋(0.75—1)5個(gè)等級(jí)。經(jīng)統(tǒng)計(jì),2000—2015年延河流域的植被覆蓋情況為：低覆蓋占0.26%,中低覆蓋占15.8%,中覆蓋占66.43%,中高覆蓋占17.05%,高覆蓋占0.46%,說(shuō)明延河流域植被主要以中覆蓋為主。為更明確土壤保持量的變化,標(biāo)準(zhǔn)化多年(2000—2015)平均土壤保持量,參照鄧偉等[38]的研究,采用等間隔分級(jí)法,將標(biāo)準(zhǔn)化后的土壤保持量劃分為低(0—0.2)、較低(0.2—0.4)、中(0.4—0.6)、較高(0.6—0.8)、高(0.8—1)5個(gè)等級(jí)。延河流域各等級(jí)土壤保持量如下：低保持占75.77%,較低保持占13.64%,中保持占6.72%,較高保持占3.17,高保持占0.7%,表明該流域土壤保持量以低保持為主。
運(yùn)用疊加分析法,研究植被覆蓋對(duì)土壤保持量的影響。從圖8可以看出,流域植被覆蓋變化引起土壤保持量的變化特征明顯。低覆蓋下土壤保持量幾乎為0,由于植被覆蓋度小于0.3,地表景觀為裸巖、裸土和稀疏植被[39],土壤侵蝕嚴(yán)重；中低覆蓋下,存在低、較低、中和較高土壤保持,幾乎沒(méi)有高保持,反映出中低植被覆蓋條件下,生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能仍有限；而中覆蓋條件下,高保持面積占比最大,為85.35%,反映出生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能強(qiáng),主要原因是對(duì)先前坡度大于25°、農(nóng)業(yè)活動(dòng)頻繁和礦區(qū)等地區(qū)還草還林力度大,植被恢復(fù)顯著、覆蓋度高,所以土壤侵蝕量大幅減少；流域高覆蓋區(qū)面積占比最小,僅不到1%,因此土壤保持功能強(qiáng)但總量小。因此,今后水土保持工作要注意對(duì)各個(gè)等級(jí)植被覆蓋采取不同的措施：低覆蓋區(qū)重點(diǎn)治理,中低、中和中高覆蓋區(qū)預(yù)防保護(hù),著重?cái)U(kuò)大高覆蓋區(qū)。
圖8 2000—2015年延河流域不同植被覆蓋下的土壤保持量面積比較
3.3 生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值時(shí)空分布
3.3.1時(shí)間尺度變化
土壤保持服務(wù)作為一項(xiàng)重要的生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù),在防止土壤侵蝕,減少泥沙等方面發(fā)揮重要的作用[40-41]。為定量評(píng)估植被恢復(fù)所帶來(lái)的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值,本文通過(guò)公式(5—8)計(jì)算土壤保持服務(wù)價(jià)值并分析其時(shí)空分布特征,探究植被恢復(fù)對(duì)土壤保持服務(wù)的增益效果。
從圖9可以看出,時(shí)間尺度上,HRUs年均土壤保持服務(wù)價(jià)值隨時(shí)間波動(dòng),主要原因是2000—2015年的降水量和降水強(qiáng)度不同,導(dǎo)致土壤侵蝕程度不同。其中2013年土壤保持服務(wù)價(jià)值達(dá)到多年最大值,因?yàn)?013年延河流域遭遇有氣象記錄以來(lái)的強(qiáng)降水[42],該年降水量約為790mm,是2000—2015年降水量的最大值?？傮w看,生長(zhǎng)季HRUs月均土壤保持服務(wù)價(jià)值在年內(nèi)呈單峰型變化,峰值在7月,主要是因?yàn)榱饔蚨嗄暌詠?lái)年內(nèi)降水量也呈單峰型變化,7月降水量約為111mm,達(dá)到年內(nèi)最大值,且以陣雨或暴雨為主,局部地區(qū)出現(xiàn)暴雨的情況較多,暴雨強(qiáng)度也大。本文土壤保持服務(wù)價(jià)值隨時(shí)間的變化特征與張樂(lè)濤等[43]研究產(chǎn)沙量變化情況相吻合。黃土高原地區(qū)幾乎所有的土壤侵蝕量都發(fā)生在雨季,且隨著降水量的增加土壤保持量增加,由此表明土壤保持量在時(shí)間尺度上受降水因素的影響,產(chǎn)生的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值也隨之波動(dòng)。在多雨季節(jié),適宜的溫度和降水促進(jìn)了植被的生長(zhǎng),當(dāng)NDVI達(dá)到峰值時(shí),產(chǎn)沙量迅速下降,土壤保持量快速增加。因此,植被覆蓋是減少黃土高原地區(qū)水土流失的主要因素。
圖9 2000—2015年延河流域年際年內(nèi)HRUs土壤保持服務(wù)價(jià)值圖
2000—2015年HRUs年均土壤保持服務(wù)價(jià)值為3.64×108元,生長(zhǎng)季月均土壤保持服務(wù)價(jià)值為6.06×107元。從表2和表3可以看出,年際和年內(nèi)保持土壤肥力價(jià)值E1、減少土地廢棄價(jià)值E2和減輕泥沙淤積價(jià)值E3對(duì)土壤保持服務(wù)價(jià)值的貢獻(xiàn)不同,其中E1占96.7%,E2占1.5%,E3占1.8%,表明2000—2015年延河流域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值以保持土壤肥力價(jià)值為主。
表2 2000—2015年延河流域年際HRUs土壤保持服務(wù)價(jià)值
表3 生長(zhǎng)季HRUs多年(2000—2015)平均土壤保持服務(wù)價(jià)值
總體上看,2000—2015年延河流域土壤保持服務(wù)價(jià)值呈波動(dòng)增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì),生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)增益明顯,從2000年僅為2.63×106元,至2014年已增長(zhǎng)為5.48×108元,翻了一番。
3.3.2空間尺度變化
本文重點(diǎn)分析退耕還林(草)工程實(shí)施以后,延河流域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值的空間差異,希望能為該地區(qū)今后退耕還林(草)工程實(shí)施的方向提供參考依據(jù)。從圖10可以看出,2000年和2014年流域的土壤保持服務(wù)價(jià)值空間差異大。2000年流域的土壤保持服務(wù)價(jià)值分布多集中在上游地區(qū),主要是因?yàn)檠雍恿饔虻貏?shì)西北高、東南低,西北部的坡度大于25°的坡耕地多,退耕還林(草)工程實(shí)施初期對(duì)該地區(qū)的還林力度大；2014年土壤保持服務(wù)價(jià)值在流域內(nèi)趨于均勻分布的態(tài)勢(shì),因?yàn)橥烁€林(草)工程實(shí)施以來(lái),全流域植被恢復(fù)顯著,全面提升了生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù),進(jìn)而帶來(lái)顯著生態(tài)效益。流域年均土壤保持服務(wù)價(jià)值在下游地區(qū)最高,上游次之,中游最低,其原因?yàn)椋合掠螝堒搅簻羡謪^(qū)地勢(shì)平坦,土壤肥沃,農(nóng)業(yè)活動(dòng)頻繁,先前土地缺乏植被保護(hù)導(dǎo)致水土流失嚴(yán)重,通過(guò)退耕還草,土壤保持量大幅提升；上游低山地區(qū)植被生長(zhǎng)環(huán)境差,通過(guò)退耕還林、園林綠化、水保工程措施等,使得土壤侵蝕減弱,相較于中游,土壤保持服務(wù)價(jià)值更高；中游梁峁丘陵溝壑區(qū)侵蝕嚴(yán)重,并且延安市寶塔區(qū)人口較多,人類(lèi)活動(dòng)頻繁,城市建設(shè)導(dǎo)致不透水面不斷增加,因此土壤保持服務(wù)價(jià)值低。今后水保工作要注意對(duì)流域上中下游采取不同措施：上游限制土地開(kāi)發(fā),以生態(tài)恢復(fù)為重；中游生態(tài)與建設(shè)并重,加強(qiáng)土地規(guī)劃與保護(hù)；下游因地制宜,合理開(kāi)展高附加值農(nóng)業(yè)活動(dòng)提高土地生產(chǎn)效率,主要種植果樹(shù)、牧草等植被覆蓋度較高的作物,嘗試免耕法等保護(hù)性耕作方式。
圖10 延河流域土壤保持服務(wù)價(jià)值空間分布圖
4 結(jié)論
本文以黃土高原延河流域?yàn)檠芯繉?duì)象,運(yùn)用MODIS-NDVI數(shù)據(jù)探究2000—2015年研究區(qū)植被恢復(fù)的時(shí)空變化特征,同時(shí)基于SWAT模型揭示植被恢復(fù)對(duì)抑制土壤侵蝕、提高土壤保持的作用,并定量評(píng)價(jià)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益效果。主要得出以下結(jié)論：
(1)通過(guò)分析2000—2015年延河流域年際和生長(zhǎng)季NDVI的時(shí)空變化特征,得出該流域植被覆蓋整體上處于增加態(tài)勢(shì),退耕還林(草)工程實(shí)施效果顯著,持續(xù)向好。但是上中下游存在空間差異,流域上游植被覆蓋變化大、植被恢復(fù)好；下游地區(qū)植被覆蓋逐漸轉(zhuǎn)好；而流域中游,出現(xiàn)城市化快速增長(zhǎng)區(qū)植被退化問(wèn)題。因此,在黃土高原生態(tài)脆弱區(qū),城市化發(fā)展要立足于生態(tài)可持續(xù),節(jié)約高效利用土地資源,合理規(guī)劃建設(shè)用地,為生態(tài)建設(shè)留足余地。
(2)通過(guò)定量分析,探明植被恢復(fù)對(duì)抑制土壤侵蝕的作用十分顯著。從退耕還林(草)工程實(shí)施以來(lái),隨著植被覆蓋度增加,在HRUs尺度上年均實(shí)際土壤侵蝕模數(shù)處于逐年遞減的態(tài)勢(shì),說(shuō)明植被恢復(fù)措施能夠有效抑制土壤侵蝕,促進(jìn)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量增益明顯。而總體上,延河流域植被主要以中覆蓋為主,流域土壤保持量以低保持為主。通過(guò)運(yùn)用GIS疊加分析法,研究植被覆蓋對(duì)土壤保持量的影響,表明植被低覆蓋條件下生態(tài)系統(tǒng)土壤保持量幾乎為0；植被中低覆蓋條件下,生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能仍有限；而中覆蓋條件下,土壤保持功能較強(qiáng)；植被高覆蓋區(qū)所占面積最小,僅不到1%,因此植被高覆蓋區(qū)的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持功能雖然強(qiáng),但是對(duì)流域土壤保持總量的貢獻(xiàn)很小。綜上所述,今后的水土保持工作應(yīng)該注重能夠有效提高植被覆蓋度的生態(tài)恢復(fù)措施,要注意對(duì)低覆蓋區(qū)重點(diǎn)治理,中低、中和中高覆蓋區(qū)預(yù)防保護(hù),著重?cái)U(kuò)大高覆蓋區(qū)。
(3)實(shí)施退耕還林(草)工程帶來(lái)了巨大的生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益,從2000年至2014年翻了一番,流域年均(2000—2015)生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值為3.64×108元，生長(zhǎng)季月均土壤保持服務(wù)價(jià)值為6.06×107元，而且土壤保持服務(wù)價(jià)值以保持土壤肥力價(jià)值為主。流域生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值時(shí)空分布特征也有規(guī)律可循。時(shí)間尺度上,土壤保持服務(wù)價(jià)值受降水因素影響而波動(dòng)變化；月均土壤保持服務(wù)價(jià)值在年內(nèi)一般呈單峰型變化,峰值在7月,與降水的單峰型變化相一致。空間尺度上,上中下游土壤保持服務(wù)價(jià)值的空間差異大,今后防治水土流失工作要注意對(duì)流域上中下游因地制宜,采取不同措施：上游改善生態(tài),中游加強(qiáng)保護(hù),下游科學(xué)耕作。
5 討論
(1)當(dāng)前土壤侵蝕的定量化模擬存在一定困難。土壤侵蝕是影響植被發(fā)育并受植被反作用的一種生態(tài)應(yīng)力[44-45]。大多數(shù)研究[46-49]土壤侵蝕采用的模型一般是美國(guó)通用水土流失方程(Universal Soil Loss Equation, USLE),但該模型是經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ腿狈ν寥狼治g機(jī)理,在實(shí)際應(yīng)用中不能詳細(xì)描述土壤侵蝕的物理過(guò)程。為此基于物理過(guò)程的水蝕預(yù)報(bào)模型應(yīng)運(yùn)而生,例如美國(guó)農(nóng)業(yè)部研發(fā)了WEPP(Water Erosion Prediction Project)模型,該模型幾乎涉及與土壤侵蝕相關(guān)的所有過(guò)程[50-51],然而這類(lèi)模型存在參數(shù)眾多、所需數(shù)據(jù)難以獲取等缺點(diǎn),推廣應(yīng)用很困難。因此,本文選擇目前最流行的SWAT分布式水文模型。SWAT模型采用改進(jìn)的通用水土流失方程MUSLE模擬基于HRU的土壤侵蝕量,MUSLE中地表徑流、徑流峰值、土壤可蝕性等因子的計(jì)算方法較為科學(xué),使模型具有了一定的物理機(jī)制。
(2)本文基于兩期土地利用數(shù)據(jù)構(gòu)建SWAT模型,并將HRU作為研究單元細(xì)化了水文模擬過(guò)程。為提高模型模擬精度,本文在構(gòu)建SWAT模型時(shí)基于土地利用數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)和坡度數(shù)據(jù)將子流域劃分成HRUs的離散集合,把HRU作為研究單元,每一個(gè)分布式地理參數(shù)(如土壤導(dǎo)水率、土壤可蝕性等)都可以針對(duì)每個(gè)HRU進(jìn)行定義,從而細(xì)化了水文過(guò)程。另一方面,目前多數(shù)研究在借助SWAT模型模擬長(zhǎng)時(shí)間序列的水文狀況時(shí),將一期土地利用數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)源。由于土地利用數(shù)據(jù)代表流域下墊面的狀況,而下墊面對(duì)模擬水文過(guò)程具有重要的意義,尤其是退耕還林(草)工程實(shí)施后,土地利用變化大,長(zhǎng)時(shí)間序列的研究則更需要考慮土地利用數(shù)據(jù)的真實(shí)性。因此,本文采用2005年和2010年兩期土地利用數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)源,有利于提高模型模擬的準(zhǔn)確性。
(3)植被動(dòng)態(tài)對(duì)土壤侵蝕的影響是一個(gè)不可忽視的問(wèn)題,尚需要進(jìn)一步研究。本文定量研究植被恢復(fù)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增益問(wèn)題,但植被恢復(fù)是一個(gè)長(zhǎng)期動(dòng)態(tài)的過(guò)程,如何實(shí)現(xiàn)基于植被動(dòng)態(tài)模擬水文過(guò)程尚需要進(jìn)一步研究。MODIS遙感數(shù)據(jù)產(chǎn)品MOD13Q1具有免費(fèi)性、連續(xù)性、長(zhǎng)時(shí)間序列等優(yōu)勢(shì),而SWAT模型具有開(kāi)源性的特點(diǎn),為植被動(dòng)態(tài)變化的生態(tài)水文效應(yīng)研究提供了必要條件。將NDVI數(shù)據(jù)引入SWAT模型實(shí)現(xiàn)植被動(dòng)態(tài)變化條件下的水文過(guò)程模擬,是今后研究的重難點(diǎn)。
(4)本文的研究結(jié)論認(rèn)為退耕還林(草)工程因地制宜,將不良耕地轉(zhuǎn)換為林地或草地,實(shí)現(xiàn)植被恢復(fù)顯著,使生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)價(jià)值增益顯著。這與眾多學(xué)者研究提出的實(shí)施退耕還林(草)工程以來(lái)黃土高原水土流失減少,生態(tài)環(huán)境改善,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值增強(qiáng)的觀點(diǎn)一致。
本文存在的不足之處：(1)假設(shè)研究時(shí)段地形未發(fā)生變化的問(wèn)題。本文將DEM數(shù)據(jù)和土壤數(shù)據(jù)作為長(zhǎng)期不變的數(shù)據(jù)源輸入SWAT模型,但實(shí)際上地形一直處于微小的變化,這種變化宏觀遙感數(shù)據(jù)難以探測(cè)發(fā)現(xiàn),對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果可靠性存在一定影響,因此微地形變化也是一個(gè)重要的研究問(wèn)題；(2)假設(shè)研究時(shí)段土壤未發(fā)生變化的問(wèn)題。隨著退耕還林(草)工程的實(shí)施,植被不斷恢復(fù)的同時(shí),伴隨著土壤肥力不斷恢復(fù),但本文中假設(shè)土壤性質(zhì)也不變,將土壤數(shù)據(jù)作為常量,使得研究結(jié)果具有一定偏差。因此,在今后研究中應(yīng)該進(jìn)一步考慮微地形、土壤變化對(duì)土壤侵蝕的影響,使研究更加科學(xué)合理。
致謝：感謝西安科技大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院周自翔副教授對(duì)本研究的幫助。
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