陳璇璇,汪麗娜

(華南師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,廣東 廣州 510631)

生態(tài)系統(tǒng)可以生產(chǎn)維護(hù)水資源,其產(chǎn)水服務(wù)對(duì)維持人類生產(chǎn)生活和促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要作用[1-3]。區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)能力對(duì)土地利用變化的響應(yīng)規(guī)律已是全球變暖環(huán)境下“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)過程中關(guān)于水資源優(yōu)化配置、水循環(huán)相關(guān)研究領(lǐng)域的熱點(diǎn)之一。土地利用變化影響地表徑流、蒸發(fā)等進(jìn)而影響區(qū)域產(chǎn)水能力[4-5]。產(chǎn)水量是城市水資源供給能力的關(guān)鍵體現(xiàn),研究產(chǎn)水量對(duì)城市生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和城市發(fā)展規(guī)劃具有重要作用。因此,探討土地利用類型變化對(duì)產(chǎn)水量的影響程度,對(duì)區(qū)域水資源開發(fā)與管理、水資源可持續(xù)利用等有一定的指導(dǎo)意義。

近幾年,關(guān)于產(chǎn)水量的計(jì)量評(píng)估模型有豐富的研究成果,其中InVEST模型的研究較為廣泛[6]。InVEST模型可根據(jù)不同土地利用類型評(píng)估生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)功能[7]。不少學(xué)者通過InVEST模型對(duì)南四湖流域、官廳水庫流域、張家口地區(qū)、石羊河上游等地的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水量進(jìn)行評(píng)估解析[8-11]。關(guān)于土地利用類型變化對(duì)產(chǎn)水量的影響,史培軍等[12]認(rèn)為深圳市土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量影響較大。黃欣等[13]、周懿琳等[14]、郭麗潔等[15]發(fā)現(xiàn)影響產(chǎn)水量的主要控制因子之一是土地利用類型。具體到各類土地利用類型對(duì)產(chǎn)水量的影響相關(guān)研究上,Poff等[16]、韓念龍等[17]研究結(jié)果表明,城市化帶來的土地地表硬化對(duì)流域產(chǎn)水量的影響較為顯著。傅春等[18]發(fā)現(xiàn)贛江流域不同土地利用類型產(chǎn)水量排序依次為:林地>耕地>草地>城鄉(xiāng)用地>水域用地>未利用地。李芳等[19]、楊潔等[20]分別在對(duì)黑河流域和黃河流域的研究中得到:對(duì)流域產(chǎn)水總量貢獻(xiàn)較大的是草地,冰雪和荒漠的平均產(chǎn)水深度最高。竇攀烽等[21]發(fā)現(xiàn)城鎮(zhèn)化會(huì)增加產(chǎn)水量,退耕還林還草會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)水量的減少。綜上,不同研究區(qū)域土地利用類型影響產(chǎn)水量的程度不一,相關(guān)研究將有助于區(qū)域水資源合理配置。結(jié)合廣東省區(qū)位獨(dú)特,境內(nèi)地理環(huán)境復(fù)雜,區(qū)域人口密度較大的特點(diǎn),其區(qū)域土地利用類型、水文、土壤、植被等在空間上存在明顯差異,使得其產(chǎn)水服務(wù)及其變化呈現(xiàn)出明顯的空間差異性,對(duì)水資源配置產(chǎn)生一定的影響。本文以廣東省為例,研究土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量的影響。本文具體研究目的如下:①利用InVEST模型,輸入廣東省氣象數(shù)據(jù)、流域數(shù)據(jù)等,模擬廣東省1980—2020年8期土地利用格局下的產(chǎn)水量,探討不同時(shí)期產(chǎn)水量的特征;②采用情景分析法和相關(guān)性分析法,分析產(chǎn)水量差額與土地利用變化的相關(guān)關(guān)系,定量解析廣東省土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量的影響強(qiáng)度。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

廣東省(圖1)土地面積為17.97萬km2,其地形北高南低:北部主要以低丘與山地為主,地勢(shì)較高;南部以平原為主,地勢(shì)較低。廣東屬于東亞季風(fēng)區(qū),從北向南分別為中亞熱帶、南亞熱帶和熱帶氣候,是全國光熱和水資源最豐富的地區(qū)之一,年平均氣溫21.8℃,最冷月份1月平均氣溫16～19℃,最熱7月平均氣溫28～29℃。廣東省降水豐富,平均降水量為1 789.3 mm。

圖1 研究區(qū)域

由于篇幅限制,本文呈現(xiàn)2020年廣東省土地利用類型圖。由圖2可知,廣東省城鄉(xiāng)用地多集中在珠江三角洲區(qū)域,區(qū)域耕地、林地面積廣大。

圖2 2020年廣東省土地利用類型

1.2 本文主要研究方法

1.2.1InVEST模型

本研究采用InVEST模型“Water Yield”產(chǎn)水量模塊評(píng)估廣東省生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)能力,解析其時(shí)空變化特征。其是根據(jù)水量平衡法的相關(guān)原理進(jìn)行設(shè)計(jì),經(jīng)過模型計(jì)算得出每個(gè)柵格的產(chǎn)水量[22]。InVEST模型年產(chǎn)水量計(jì)算公式見式(1):

(1)

式中x——柵格,Qx——年產(chǎn)水量;AETx——年蒸散量;Px——年降水量。

(2)

(3)

(4)

AETx=Min(KCx×ET0x,Px)

(5)

式(5)以柵格x為計(jì)算主體,Rx為x的Budyko干燥度指數(shù)。KCx為x的植被蒸散系數(shù),具體取值可以用相關(guān)公式計(jì)算,也可以參考相關(guān)文獻(xiàn)。AETx由降水量決定其最大值。wx可理解為一個(gè)無量綱的參數(shù),其計(jì)算根據(jù)Donohue等[23]的定義為:

(6)

式(6)中AWCx為土壤有效含水量。Z為季節(jié)常數(shù),綜合考慮廣東省氣象氣候等特征,結(jié)合相關(guān)參考文獻(xiàn),將其取值為18。

1.2.2情景分析法

控制氣象要素等輸入數(shù)據(jù)不變,改變土地利用數(shù)據(jù)的輸入,計(jì)算此種情況下的產(chǎn)水量,將其與輸入實(shí)際土地利用數(shù)據(jù)的產(chǎn)水量進(jìn)行對(duì)比,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)研究目標(biāo):定量計(jì)算土地利用變化情況下產(chǎn)水量差額。本文主要設(shè)置3個(gè)情景:1980—1990、1995—2005、2010—2020年3個(gè)階段土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量變化的影響。具體情景見圖3。

圖3 本研究設(shè)置的情景

1.2.3土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣

基于土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣,得到廣東省1980—1990、1995—2005、2010—2020年3個(gè)情景下不同土地利用類型轉(zhuǎn)化面積。土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣計(jì)算較為簡潔,結(jié)果的準(zhǔn)確度對(duì)土地利用數(shù)據(jù)精度要求較高,表達(dá)式見式(7):

(7)

式中S——不同土地利用類型的面積;n——類型數(shù);i、j——研究階段的始末。

1.2.4相關(guān)性分析

利用統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS25,采用Spearman相關(guān)分析,解析廣東省21個(gè)地級(jí)市各市產(chǎn)水量差額和土地利用類型轉(zhuǎn)化面積的相關(guān)性系數(shù),從而定量反映廣東省土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量的影響強(qiáng)度。變量相關(guān)的顯著性水平是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義借助p值進(jìn)行判斷,借以衡量結(jié)論可信度?；谛「怕试?統(tǒng)計(jì)學(xué)使用p值說明變量之間相關(guān)性關(guān)系的顯著性,其值越小表明結(jié)果越顯著可靠,越具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。本研究在分析中選取顯著性p<0.05和p<0.01為指標(biāo)納入?yún)⒖?即p<0.1說明相關(guān)性很顯著,0.10.5說明相關(guān)性不顯著。

2 數(shù)據(jù)來源

本研究所采用的數(shù)據(jù)主要包括:土壤數(shù)據(jù)(包括土壤有效含水量數(shù)據(jù)、土壤根系障礙物深度數(shù)據(jù))、土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)(包括降水?dāng)?shù)據(jù)、蒸散發(fā)數(shù)據(jù))等,相應(yīng)的數(shù)據(jù)來源見表1。

表1 數(shù)據(jù)來源

3 結(jié)果

3.1 廣東省產(chǎn)水量時(shí)間變化特征

本文利用InVEST模型,通過GIS以表格顯示分區(qū)統(tǒng)計(jì)得到省產(chǎn)水深度的年平均值,見表2。

表2 廣東省1980—2020年降水量、實(shí)際蒸散量、產(chǎn)水深度的變化 單位:mm

表2說明:1980—2020年廣東省年平均產(chǎn)水深度變化范圍為974～1 375 mm,過去40年廣東省年平均產(chǎn)水量變化趨勢(shì)表現(xiàn)為波動(dòng)變化。其中,1980—2015年整體上呈現(xiàn)增加的趨勢(shì)。從表2分時(shí)間段來看,廣東省1980—2000年產(chǎn)水深度略微下降,下降幅度為4.9%。廣東省2000—2010年產(chǎn)水深度增加,增加幅度約為15.5%。廣東省2010年之后,特別是在2020年,其產(chǎn)水深度明顯減少,減少量將近為360 mm,這符合2020年廣東省旱情嚴(yán)重的情況。將產(chǎn)水深度與降水量、實(shí)際蒸散量進(jìn)行對(duì)比觀察,發(fā)現(xiàn)降水量越多,實(shí)際蒸散量越少,其產(chǎn)水深度就越高。綜合來看,1980—2020年廣東省產(chǎn)水量處于波動(dòng)狀態(tài),1995、2005、2010、2015年廣東省的產(chǎn)水能力較強(qiáng),主要的因素是這些年份降水量較多。

3.2 廣東省產(chǎn)水量空間變化特征

利用InVEST模型得到廣東省各年產(chǎn)水量,通過ArcGIS對(duì)產(chǎn)水量結(jié)果進(jìn)行空間分析,得1980—2020年廣東省的產(chǎn)水量空間分布(圖4)。

c)1995年

由表2和圖4可知,1980年高值區(qū)在湛江市附近,低值區(qū)在潮州市、云浮市附近,大體呈現(xiàn)由西南到東北遞減的趨勢(shì);1990、1995年高值區(qū)分別在潮州市、陽江市附近,其余城市產(chǎn)水量均較低;2000、2005年產(chǎn)水量高值區(qū)由中部向四周減少,不同地理位置差異較大;2010年出現(xiàn)廣州市和陽江市2個(gè)高值區(qū);2015、2020年產(chǎn)水量呈現(xiàn)中心偏高,空間分布格局與2000、2005年相似,高值主要集中在廣州市、清遠(yuǎn)市、惠州市等城市,東北和西南產(chǎn)水量偏低。在整體空間區(qū)域上,研究發(fā)現(xiàn)廣東省產(chǎn)水量呈現(xiàn)中心偏北高,東北和西南較低的空間分布特征(圖4)。具體表現(xiàn)為廣州市、惠州市、佛山市、中山市、深圳市、珠海市、東莞市、清遠(yuǎn)市、韶關(guān)市等產(chǎn)水量較高,其余相對(duì)較低。除了氣候變化的影響,呈現(xiàn)以上空間分布格局的主要原因是城市化導(dǎo)致的土地利用變化,高值區(qū)大多是城市化水平較高的城市,地表硬化程度高,下滲少,因此產(chǎn)水量多。

3.3 各城市土地利用面積變化造成的產(chǎn)水總量差額

本文通過情景分析法,不改變氣象因素,僅改變土地利用情景,實(shí)現(xiàn)分析土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量造成的影響,不同年份設(shè)置情景見圖5,通過計(jì)算原始產(chǎn)水量與情景模擬后的產(chǎn)水量之差,得到產(chǎn)水量差額。

a)1990年各城市產(chǎn)水總量差額

圖5a情景一下1990年各城市產(chǎn)水總量差額說明,1980—1990年間大多數(shù)城市的土地利用變化使得產(chǎn)水總量減少,21個(gè)地級(jí)市中只有東莞、深圳、中山、珠海的土地利用變化造成產(chǎn)水總量增加。由圖5b情景二下2005年各城市產(chǎn)水總量差額可知,在1995—2005年間21個(gè)地級(jí)市中東莞、佛山、揭陽、深圳、中山這5個(gè)城市土地利用變化造成的產(chǎn)水總量是增加的。圖5c情景三下2020年各城市產(chǎn)水總量差額表明,與1980—1990年相反,在2010—2020年間土地利用變化使大多數(shù)城市產(chǎn)水總量增加,21個(gè)地級(jí)市中只有揭陽、汕尾、湛江的產(chǎn)水量是減少的。整體上形成以上空間分布趨勢(shì)的主要因素是近十年廣東省大多數(shù)地級(jí)市城市化水平提高,各個(gè)城市路面硬化度提高,水流下滲減少,產(chǎn)水總量增加。

3.4 土地利用變化與產(chǎn)水量差額的Spearman相關(guān)性分析

利用土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣,得到3個(gè)情景下21個(gè)地級(jí)市不同土地利用類型轉(zhuǎn)化面積數(shù)據(jù),與上文得到的產(chǎn)水量差額結(jié)合,利用SPSS的Spearman相關(guān)性分析解析兩者之間的關(guān)系(圖6)。

注：**代表在0.01 級(jí)別相關(guān)性顯著;*代表在 0.05 級(jí)別相關(guān)性顯著。

從圖6可知,在整體上,廣東省產(chǎn)水量高值區(qū)主要分布在城鄉(xiāng)用地、水域所在地,多年平均產(chǎn)水量在1 328.79 ～2 962.18 mm波動(dòng)。而其周邊耕地、林地、草地覆蓋度較大的地區(qū),由于植被豐富,蒸發(fā)強(qiáng)烈,因此其產(chǎn)水量低于中心城市發(fā)達(dá)地區(qū)。細(xì)化到各類用地之間的相互轉(zhuǎn)換上,從圖6相關(guān)性分析結(jié)果中可知。

3.4.11980—1990年

a)耕地的保持與林地、草地轉(zhuǎn)化為耕地對(duì)產(chǎn)水總量產(chǎn)生負(fù)相關(guān)影響,這說明耕地的增加對(duì)產(chǎn)水總量的減少有一定的促進(jìn)作用。

b)林地和草地轉(zhuǎn)換為水域?qū)Ξa(chǎn)水總量變化量的影響是負(fù)相關(guān)。這表明水域相比林地、草地,對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水具有更顯著的抑制作用,主要是因?yàn)閺V東省地處亞熱帶,雖然降水豐富,但是蒸發(fā)強(qiáng)烈,水域產(chǎn)水系數(shù)相對(duì)較低。

c)林地和草地保持自身屬性仍為林地和草地均對(duì)產(chǎn)水總量產(chǎn)生顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系。這說明林地和草地對(duì)于產(chǎn)水總量的變化影響較大,兩者的產(chǎn)水能力較低,蓄水能力較強(qiáng)。

d)未利用土地、城鄉(xiāng)用地的保持與轉(zhuǎn)換在1980—1990年對(duì)產(chǎn)水量的影響不顯著,這可能與當(dāng)時(shí)城市化水平還不是很高有關(guān)。

3.4.21995—2005年

a)水域轉(zhuǎn)換成城鄉(xiāng)用地與產(chǎn)水變化量呈正相關(guān),表明水域的產(chǎn)水能力小于城鄉(xiāng)用地的產(chǎn)水能力。這是因?yàn)樗蛳鄬?duì)于城鄉(xiāng)用地而言,蒸發(fā)大,并且城鄉(xiāng)用地硬化地面多,水域的下滲能力也大于城鄉(xiāng)用地,所以水域的產(chǎn)水能力小于城鄉(xiāng)用地的產(chǎn)水能力。

b)耕地、林地、草地、水域轉(zhuǎn)換成林地和草地與1995—2005年產(chǎn)水變化量成負(fù)相關(guān),說明林地、草地可以抑制產(chǎn)水。這是因?yàn)榱值睾筒莸氐闹脖桓采w度大于耕地和水域,植被覆蓋度高,蒸發(fā)蒸騰強(qiáng)烈,并且大量植物需要吸收大量水,降水下滲多,所以林地和草地更加適合“海綿城市”,發(fā)揮蓄水強(qiáng)項(xiàng),抑制地表產(chǎn)水。

3.4.32010—2020年

a)在2010—2020年土地利用類型的變化對(duì)產(chǎn)水量產(chǎn)生的影響小于1980—1990、1995—2005年,這與土地利用類型變化面積減少有關(guān)。

b)耕地、林地、未利用土地這3類用地轉(zhuǎn)換成未利用土地與產(chǎn)水變化量的相關(guān)性呈現(xiàn)負(fù)相關(guān),并且未利用土地轉(zhuǎn)化為耕地、草地與產(chǎn)水量變化量也是負(fù)相關(guān)。這是因?yàn)閺V東省的未利用土地有多種形式,有的為低丘緩坡荒灘,有的為堅(jiān)硬地表,因此,未利用土地的增加減少呈現(xiàn)多樣化,但總的來說,地表植被少,地表表面堅(jiān)硬,產(chǎn)水量會(huì)更多。

4 討論

InVEST模型對(duì)數(shù)據(jù)數(shù)量、精度要求高,在收集、處理、校正數(shù)據(jù)的過程中均需認(rèn)真考慮,每一步都會(huì)影響最后的結(jié)果。根據(jù)InVEST模型的“WaterYield”模塊計(jì)算原理,對(duì)產(chǎn)水量最終結(jié)果影響最大的參數(shù)是降水量和實(shí)際蒸散量。其中本研究降水量數(shù)據(jù)是來自氣象臺(tái)實(shí)測(cè),主要與自然環(huán)境相關(guān),不用人為計(jì)算,因此其人為誤差較小。實(shí)際蒸散量本文采用的是彭曼法進(jìn)行計(jì)算,會(huì)受到計(jì)算輸入數(shù)據(jù)等的綜合影響,因此,人為誤差較不可控。

本文定量化解析土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量的影響,認(rèn)為隨著城市化水平的提高,城市硬化地表增多,將在一定程度上促進(jìn)產(chǎn)水量增加。但是此觀點(diǎn)在圖6產(chǎn)水量差額和土地利用類型轉(zhuǎn)化面積之間的Spearman相關(guān)性分析的2010—2020年不顯著,主要表現(xiàn)在其他土地利用類型與城鄉(xiāng)用地的轉(zhuǎn)換和產(chǎn)水量的相關(guān)性并不顯著?；诖?降雨、蒸發(fā)等都是影響產(chǎn)水量的因素之一,2010—2020年的降雨量、蒸發(fā)量變化較大,并且2020年受干旱影響,廣東省整體產(chǎn)水深度下降將近360 mm。在這個(gè)時(shí)間段內(nèi),廣東省產(chǎn)水量受氣候因素影響程度顯著增大,使得2010—2020年產(chǎn)水量受土地利用類型的影響程度不如其他時(shí)候受土地利用類型的影響顯著。

由前文各城市土地利用面積變化造成的產(chǎn)水總量差額可知,1980—2005年大部分城市產(chǎn)水總量差額下降,即土地利用變化造成的產(chǎn)水量差額是負(fù)值。究其原因,結(jié)合廣東省土地利用類型圖,1980—2005年廣東省草地、林地等面積遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于城鄉(xiāng)用地,廣東省大部分城市城鄉(xiāng)用地在逐步發(fā)展,其對(duì)產(chǎn)水量的促進(jìn)作用較小,草地、林地等吸納大量水資源,造成大部分城市產(chǎn)水總量差額下降。

本研究后續(xù)應(yīng)改進(jìn)的地方在于:一是采用流域邊界分析;二是需根據(jù)研究背景和研究區(qū)域的實(shí)際情況盡可能綜合采用多個(gè)模型方法進(jìn)行計(jì)算,比如可采用InVEST模型綜合Meta分析,比如InVEST模型結(jié)合FLUS模型等,并結(jié)合實(shí)際徑流數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,以得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

5 結(jié)論

在水資源時(shí)空分布不均越發(fā)極端的大環(huán)境下,產(chǎn)水量的研究為促進(jìn)城市可持續(xù)發(fā)展提供一定理論支持。同時(shí),廣東省作為中國重要華南沿海城市群,其影響力不容小覷,對(duì)其研究可為中國其他沿海城市群自然資源保護(hù)與經(jīng)濟(jì)社會(huì)協(xié)同發(fā)展提供借鑒參考。本研究得到結(jié)論如下。

a)在時(shí)間上,1980—2020年廣東省全省平均產(chǎn)水深度變化范圍為974～1 375 mm。廣東省1980—2000年,產(chǎn)水深度小幅下降;2000—2010年,產(chǎn)水深度增加;2010年之后,產(chǎn)水深度又明顯減少,特別是2020年達(dá)到最低值,這也符合2020年廣東省旱情嚴(yán)重的情況,旱情時(shí)候廣東省產(chǎn)水量呈現(xiàn)出衰退趨勢(shì)。

b)從整體空間區(qū)域上來看,廣東省產(chǎn)水量呈現(xiàn)中心偏北高,東北和西南較低的空間分布特征。高值區(qū)主要分布在城鄉(xiāng)用地所在地;而其周邊耕地、林地、草地覆蓋度較大的地區(qū),由于植被豐富,蒸發(fā)強(qiáng)烈,因此其產(chǎn)水量低于中心城市發(fā)達(dá)地區(qū)。

c)水域的產(chǎn)水能力小于城鄉(xiāng)用地的產(chǎn)水能力。這是因?yàn)樗蛳鄬?duì)于城鄉(xiāng)用地而言,蒸發(fā)大,下滲多。

林地、草地在一定程度上可以抑制區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水。這是因?yàn)榱值睾筒莸氐闹脖桓采w度高于耕地和水域的植被覆蓋度,植被覆蓋度高,蒸發(fā)蒸騰強(qiáng)烈,并且大量植物需要吸收大量水,降水下滲多,所以林地和草地更加適合“海綿城市”,發(fā)揮蓄水強(qiáng)項(xiàng),抑制地表產(chǎn)水。

廣東省的未利用土地有多種形式,有的為低丘緩坡荒灘,有的為堅(jiān)硬地表,未利用土地的增加或減少呈現(xiàn)多樣化。但總的來說,地表植被少,地表表面堅(jiān)硬,產(chǎn)水量會(huì)更多。