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    濕地水源涵養(yǎng)的計量及其變化特征研究
    ——以洞庭湖濕地為例

    2021-08-28 11:16:40王金國
    科教導(dǎo)刊·電子版 2021年20期
    關(guān)鍵詞:草灘產(chǎn)水量產(chǎn)水

    王金國

    (湖南長永土地規(guī)劃咨詢有限公司 湖南·長沙 410004)

    濕地是諸多生態(tài)系統(tǒng)中獨特的生態(tài)系統(tǒng),水源涵養(yǎng)是重要的生態(tài)服務(wù)功能之一,具有攔截部分降水、增強土壤下滲、抑制蒸發(fā)、降低地表徑流和持水保水等生態(tài)作用。水源涵養(yǎng)功能及其影響機制的變化也日益受到重視。國內(nèi)自20世紀(jì)80年代以來,探索陸地生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)、土壤保持等功能評價的相關(guān)研究經(jīng)歷了從概念理論到定量評估等諸多進(jìn)展。而通過物理模型定量化模擬、精細(xì)化評估區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)功能已成學(xué)術(shù)界的通用方法。常見的模型包括 MIKE SHE模型、WetSpass模型、SWAT模型和InVEST模型等。其中,MIKE SHE模型是一個綜合性、確定性且具有物理意義的分布式水文系統(tǒng)模型,經(jīng)常被用于流域規(guī)劃、供水、灌溉及排水等應(yīng)用區(qū)域;WetSpass模型是一個基于水量平衡的降水入滲量估算模型,能夠較好地描述由降水引起的地下水儲量變化,常用應(yīng)用環(huán)境包括估算大尺度的降水入滲量、植被截留量、地表徑流量等;SWAT模型是美國農(nóng)業(yè)部農(nóng)業(yè)研究中心開發(fā)的具有物理機制的分布式水文模型,適用于流域徑流、水質(zhì)等模擬研究等領(lǐng)域。而InVEST模型是最常用的,因為它具有易于識別的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)區(qū)域,并能夠在空間上表現(xiàn)它的優(yōu)勢。InVEST模型(Integrate Valuation of Ecosystem Services and Trade offs Tools)是一種生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與權(quán)衡的綜合評估模型,其產(chǎn)水量模塊主要基于水量平衡原理,根據(jù)土地利用、氣候及土壤等要素實現(xiàn)對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水功能的定量、動態(tài)及可視化評估,目前已被學(xué)者應(yīng)用于長江上游、北京山區(qū)、岷江上游、江蘇省、貴州省等區(qū)域的生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)的評估研究,均取得較好的模擬效果。本研究以洞庭湖濕地區(qū)域為例,運用InVEST模型中的產(chǎn)水量模塊,結(jié)合RS與GIS技術(shù),采用空間插值、多尺度分割分類等方法,對多方面數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理,計量洞庭湖濕地的水源涵養(yǎng)能力,分析時空變化特征,探討影響洞庭湖濕地產(chǎn)水量變化的驅(qū)動機制,并對水涵養(yǎng)計量方法提出改進(jìn)建議。

    1 研究對象與數(shù)據(jù)處理

    1.1 研究對象

    洞庭湖位于長江中游荊江南岸,橫跨岳陽、汨羅、益陽、常德和湘陰等縣市,介于東經(jīng) 111°53′-113°05′,北緯28°44′-29°35′之間。洞庭湖環(huán)湖區(qū)面積為16864平方千米,天然濕地面積約為2600平方千米。洞庭湖區(qū)所處的氣候類型屬于季風(fēng)氣候,由中亞熱帶向北亞熱帶過渡。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    以洞庭湖濕地區(qū)為研究對象,在ArcGIS軟件運用插值分析的反距離權(quán)重法進(jìn)行空間插值,建立洞庭湖氣象和土壤空間數(shù)據(jù)庫,計算InVEST模型輸入?yún)?shù);利用ENVI軟件對洞庭湖遙感影像進(jìn)行裁剪和無縫鑲嵌采用eCognition軟件多尺度分割分類的方法通過最優(yōu)的分割尺度對影像濕地分類;將參數(shù)輸入InVEST模型的產(chǎn)水量模塊中,最終獲得洞庭湖濕地區(qū)的產(chǎn)水量數(shù)據(jù),并對其數(shù)據(jù)進(jìn)行評價與分析。InVEST模型所需的數(shù)據(jù)包括土壤的最大根系埋藏深度、年均降水量、植物可利用水量、年平均潛在蒸散量、土地利用/土地覆被、流域劃分以及反映土地利用/覆被的生物物理系數(shù)表。具體來源如表1所示。

    表1:數(shù)據(jù)來源

    1.3 數(shù)據(jù)處理

    (1)根系埋藏深度和植物可利用水量。土壤最大根系埋藏深度通過參考InVEST 3.6.0用戶手冊和顧錚鳴、王小琳和孫興齊等人根據(jù)不同植被類型對Kc的賦值和對根系深度的賦值得到土壤埋藏深度圖(圖1)。

    圖1:根系埋藏深度圖

    (2)降雨量。年平均降水量選擇洞庭湖周邊20個地區(qū)的2004年、2011年以及2018的降水量數(shù)據(jù),在ArcGIS運用插值分析的反距離權(quán)重法進(jìn)行空間插值,獲得年均降水量的空間柵格數(shù)據(jù)(圖3)。

    圖2:植物可利用水量

    圖 3:2004、2011、2018 年均降水量

    (3)潛在蒸散量。年平均蒸散量采用改進(jìn)的Hargreaves(HG)方法。公式如下:

    式中:ET0為潛在蒸散量(mm);Ta為平均溫度;Tmax為日最高溫;Tmin為日最低溫;Ra為大氣輻射。結(jié)果通過ArcGIS的反距離權(quán)重法進(jìn)行空間插值得到潛在蒸散量柵格數(shù)據(jù)(圖4)。

    圖 4:2004、2011、2018 年潛在蒸散量

    (4)土地利用/土地覆被數(shù)據(jù)處理過程:2003年5月31日,Landsat-7影像先對2004年和2011年的遙感影像數(shù)據(jù)進(jìn)行條帶修復(fù)處理。再采用多尺度分割分類的方法利用 e Cognition軟件通過最優(yōu)的分割尺度對影像進(jìn)行分割,利用歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和歸一化差異水體指數(shù)NDWI(Normalized Difference Water Index)建立分類規(guī)則,對研究區(qū)進(jìn)行分類,將研究區(qū)域分為蘆葦灘、林灘地、泥灘地、苔草地、草灘地以及水體六大類(圖5)。

    圖 5:2004、2011、2018 年洞庭湖濕地分類

    (5)植被可利用水植物可利用水量也可稱為植被可利用含水率(PAWC),其值為田間持水量(FMC)和永久萎蔫系數(shù)(WC)兩者之間的差值。計算公式如下:

    式中,Sand(%)、Silt(%)、Clay(%)、OM(%)和 BD 分別表示砂粒含量(%)、粉粒含量(%)、粘粒含量(%)、有機質(zhì)含量(%)、土壤容重(g·cm-3),這些數(shù)據(jù)均來自世界土壤數(shù)據(jù)庫。在In-VEST3.6.0中,植物可利用水量的取值范圍為0~1。由于水體部分沒有土壤數(shù)據(jù),將水體的值設(shè)置為零,通過計算得到可利用水量的柵格圖(圖2)。

    (6)生物生理系數(shù)表。生物物理系數(shù)表包含植被蒸散系數(shù)Kc值和植被最大根系深度root_depth。研究區(qū)各個土地覆蓋類型的Kc值和root_depth值(表2)。

    表2:不同土地覆蓋類型的Kc值

    2 結(jié)果與分析

    綜合研究區(qū)的實際情況,基于InVEST模型對洞庭湖濕地區(qū)的濕地的產(chǎn)水量時空變化特征進(jìn)行歸納與分析。結(jié)果顯示:水源涵養(yǎng)能力的大小的影響因素主要有降水量和土地利用/土地覆被,其中降水量是產(chǎn)水量的主要影響因子。

    2.1 基于InVEST模型的產(chǎn)水計量結(jié)果

    基于InVEST模型的產(chǎn)水量模塊,依據(jù)洞庭湖濕地類型,對洞庭湖湖區(qū)2004年、2011年、2018年三個年份的產(chǎn)水量進(jìn)行計量,結(jié)果如表3所示。

    表3:2004年、2011年、2018年洞庭湖濕地區(qū)濕地分類產(chǎn)水量

    總體來看,2004年洞庭湖濕地產(chǎn)水量總量約為56.76×108m3;2011年總量約為31.75×108m3;2018年總量約為38.56×108m3。2004~2011年洞庭湖濕地產(chǎn)水量顯示出明顯降低的趨勢,總計降低了19.61×108m3;2011~2018年洞庭湖濕地產(chǎn)水量緩慢增加,總計增加了1.41×108m3;2004~2018年洞庭湖濕地產(chǎn)水量總體降低 18.20×108m3。從產(chǎn)水量變化上來看,2004年不同濕地分類的產(chǎn)水量大小排序為:草灘地>蘆葦灘>林灘地>泥灘地>苔草地;2011年:草灘地>蘆葦灘>泥灘地>林灘地>苔草地;2018年不同濕地分類的產(chǎn)水量大小排序為:草灘地>蘆葦灘>泥灘地>林灘地>苔草地。從單位產(chǎn)水量變化上來看,2004年不同濕地分類的單位產(chǎn)水量大小排序為:林灘>泥灘地>苔草地>蘆葦灘>草灘地;2011年不同濕地分類的單位產(chǎn)水量大小排序為:苔草地>泥灘地>林灘地>蘆葦灘>草灘地;2018年不同濕地分類的單位產(chǎn)水量大小排序為:林灘地>泥灘地>苔草地>蘆葦灘>草灘地。

    2.2 洞庭湖濕地產(chǎn)水量變化空間差異

    為分析洞庭湖濕地區(qū)土地覆蓋類型面積動態(tài)變化與產(chǎn)水量的關(guān)系,對不同的濕地分類不同年份的面積變化與對應(yīng)年份的產(chǎn)水量進(jìn)行對比,分析土地覆蓋類型變化與產(chǎn)水量變化的相關(guān)性,以此討論產(chǎn)水量的驅(qū)動因素。總體面積變化及不同濕地分類面積變化趨勢都較大,其中草灘地與蘆葦灘等土地覆被的面積逐年增大,泥灘地、苔草地等土地覆被的面積呈現(xiàn)出減少的趨勢。從產(chǎn)水量的變化情況上看,無論是總體產(chǎn)水量變化,還是不同濕地分類產(chǎn)水量變化,都表現(xiàn)出了明顯的大幅降低后少量增高的“V”字形折線變化。(圖6)土地覆被類型的變化程度與水源涵養(yǎng)的變化趨勢具有一定的相關(guān)性,但相關(guān)性不強,是水源涵養(yǎng)功能的驅(qū)動因素。

    圖6:不同濕地類型面積變化與產(chǎn)水量變化對比

    3 結(jié)論

    本文結(jié)合RS與GIS技術(shù)相,利用InVEST模型產(chǎn)水量模塊計量洞庭湖濕地的水源涵養(yǎng)能力,采用空間插值、多尺度分割分類等方法,評估了2004、2011以及2018年洞庭湖濕地的水源涵養(yǎng)能力,結(jié)合氣候因素和土地利用變化,探究和計量了水源涵養(yǎng)功能變化,為洞庭湖濕地水環(huán)境管理和水源涵養(yǎng)功能保護(hù)提供方法依據(jù)。結(jié)果表明:從產(chǎn)水量能力來看,2004年產(chǎn)水量約為 56.75×108m3,單元產(chǎn)水區(qū)間為216.75mm~1132.05mm,均值為 671mm;2011年產(chǎn)水量37.15×108m3,單元產(chǎn)水區(qū)間為 64.33~721.71mm,均值為377.99mm;2018年產(chǎn)水量為38.56×108m3,單元產(chǎn)水能力為88.72mm~902.89mm,均值為475.60 mm。從時間變化來看,與2004年相比,2011年研究區(qū)總體產(chǎn)水能力顯著減弱;與2011年相比,2018年研究區(qū)總體產(chǎn)水能力略微增強。整體上產(chǎn)水量由東北向西南遞增趨勢。平均產(chǎn)水量呈現(xiàn)出“草灘地<蘆葦灘<林灘地<泥灘地<苔草地”的特征。

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