基于InVEST 模型的北京市延慶區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務功能評價研究數據集

李敏，劉婷婷,3*，樊景超,3，孫偉,3，曹珊珊,3，滿芮,3*，高飛

1.中國農業(yè)科學院農業(yè)信息研究所，北京 100081

2.農業(yè)農村部農業(yè)大數據重點實驗室，北京 100081

3.國家農業(yè)科學數據中心，北京 100081

4.中國農業(yè)科學院作物科學研究所，北京 100081

引 言

生態(tài)系統(tǒng)是人類生存發(fā)展的自然環(huán)境和必然條件，其健康與否在自然資源開發(fā)過度、生境水平退化嚴重的當下顯得至關重要。國內外學者將人類從生態(tài)系統(tǒng)中獲得的效益定義為生態(tài)系統(tǒng)服務功能，主要包括供給功能、調節(jié)功能、文化功能以及支持功能等[1]。對生態(tài)系統(tǒng)服務功能的客觀監(jiān)測與評價是生態(tài)環(huán)境科學管理與實現可持續(xù)發(fā)展的先決條件，也是近年來生態(tài)與環(huán)境科學的研究重點。

延慶作為北京生態(tài)涵養(yǎng)的重要承載主體，在固碳增匯、涵養(yǎng)水源、土壤保育等方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。為科學評估延慶區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務功能，本研究采用InVEST 模型，以土地利用/覆被數據為基礎，對2004 年、2009 年、2014 年延慶區(qū)碳儲存、水源供給、土壤保持這三大關鍵生態(tài)系統(tǒng)服務功能的數量變化、空間分布和時空變化情況進行定量分析評估，以期為當地土地利用規(guī)劃及生態(tài)管理提供科學指導及支撐[2]。

本研究采用的InVEST 模型通常利用生產函數的方法來量化和評估生態(tài)系統(tǒng)服務，并由一系列特定功能的子模型組成。不同子模型的生產函數需要對應的生態(tài)環(huán)境參數作為模型輸入，因此本研究的數據集由延慶區(qū)遙感數據、氣候數據、土地數據、土壤數據、農業(yè)專業(yè)數據等多源數據組成。本數據集具有四方面特點及優(yōu)勢：一是可用于生態(tài)系統(tǒng)服務功能的定量評估，二是適用于大尺度生態(tài)系統(tǒng)服務功能評估，三是補充了延慶這一特定區(qū)域相關研究的數據空白，四是數據種類全面豐富，數據源權威科學。本數據集既可為研究區(qū)生態(tài)系統(tǒng)服務功能評估提供數據基礎，同時對于其他生態(tài)環(huán)境領域的科學研究也具有一定價值。

1 數據采集和處理方法

1.1 數據集構成及分類

數據集由延慶區(qū)遙感數據、氣候數據、土地數據、土壤數據、農業(yè)專業(yè)數據等19 類多源數據組成，考慮到本研究涉及數據類型較多，可按照數據用途及對應的子模型對數據進行分類整理，具體分類及數據集構成如圖1 所示。

圖1 數據集構成示意圖

1.2 土地利用/覆被分類圖像采集與處理

1.2.1 數據源與數據采集

土地利用/覆被分類數據是本研究的基礎數據，數據集中包括2004、2009、2014 年三期的延慶區(qū)土地利用/覆被分類圖像。原始數據為來自中國地理空間數據云（http://www.gscloud.cn/）landsat 系列數據的遙感影像，空間分辨率30 m，時間分辨率16 天。根據延慶縣的地理位置，將經緯度分別定義為116°E 和40°N，從而確定覆蓋延慶區(qū)的遙感影像數據范圍。數據篩選的原則主要有3 方面：（1）云量小于10%的遙感影像，減少云層覆蓋對后期解譯處理的影響；（2）成像時間在6–9 月生長季節(jié)之間；（3）三期遙感影像月度時間盡可能保持統(tǒng)一。綜合以上因素，最終選取Landsat 5 TM 數據兩幅，成像時間分別為2004-09-08 和2009-09-22，Landsat 8 OLI 數據一幅，成像時間為2014-09-04。三期遙感影像數據的軌道號均為123/32。

1.2.2 數據處理

土地利用/覆被分類圖像是在原始遙感影像解譯的基礎上得到的，具體處理過程分為數據預處理和非監(jiān)督分類兩個階段。預處理主要包括波段疊加、輻射定標、大氣校正、影像裁剪等步驟，均利用ENVI 5.1 軟件操作實現。其中，波段疊加選用741 波段組合，其特點是兼容中紅外、近紅外及可見光波段信息的優(yōu)勢，圖面色彩豐富，層次感好，能提高解譯的精度與速度。之后利用ENVI 軟件的Calibration Utilities 工具對疊加后的假彩色圖進行輻射定標，再利用Flaash 模塊完成大氣校正過程，從而消除遙感傳感器本身的誤差以及大氣散射引起的輻射誤差。預處理結束后，利用ENVI 非監(jiān)督分類法對遙感影像進行解譯分類，參照全國土地分類的Ⅰ級分類標準及研究區(qū)的實際情況，將延慶區(qū)劃分為城鎮(zhèn)、農田、林地、草地、水體、裸地6 大土地利用類型，并最終生成2004–2014 年間的三期土地利用/覆被圖像。

1.3 碳儲存子模型數據采集與處理

InVEST 模型中碳儲存子模型可以估算一段時間內某一地塊碳的凈儲存量。由于環(huán)境中已有的碳儲存大部分依靠四種基本的碳庫，即地上生物量、地下生物量、枯落物和土壤有機質，因此碳儲存模型的基本原理即用各地類的面積與四大碳庫碳密度值進行相乘，從而得到不同地類碳儲存總值，再累計得到研究區(qū)總的碳儲存量。本數據集中四大碳庫碳密度數據自政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC），IPCC 于2006 年制定了《2006 年國家溫室氣體清單指南》，其中第四卷則是專門針對確定農田、林地及其他類型土地溫室氣體的目錄方法學[3]。該指南為估算碳儲存提供了全面的碳密度數據，但使用時必須明確研究區(qū)所在的氣候域和氣候分區(qū)。通過查閱整理指南有關數據，最終形成本研究所需的不同土地利用類型（6 類）四大碳庫碳密度值數據（表），包括地上碳密度、地下碳密度、土壤碳密度、枯落物碳密度，數據單位t/hm2。

1.4 水源供給子模型數據采集與處理

水源供給子模型用于模擬一定區(qū)域內的地表水源供給量，水源供給量越多則說明該生態(tài)系統(tǒng)水源供給服務功能越強。該模型是一個忽略地下水影響的簡化水文循環(huán)模型，利用水量平衡原理，基于Budyko 曲線和區(qū)域年降雨量來計算水源供給量（具體公式見《InVEST 2.6.0 模型用戶指南》）[4]，即各柵格的降雨量減去實際蒸散量即等于該柵格水源供給量。因此，此模型中的水源供給量不僅包括地表產流，還包含了土壤含水量、枯落物持水量和冠層截留量。與模型對應的數據包括：（1）年均降雨量；（2）年均最高氣溫、年均最低氣溫、年均氣溫；（3）潛在蒸散量；（4）根系約束層土壤深度；（5）植物可利用含水率PAWC，以上均為空間分布tiff 數據；（6）不同土地利用類型的最大根系深度和（7）蒸散系數，以上數據為Excel 格式；以及（8）研究區(qū)數字高程DEM 和集水區(qū)shp數據。各類數據的來源、采集及處理方法具體如下。

（1）年降雨量的原始數據來自戈達德地球科學數據和信息服務中心（GES DISC）TRMM_3B43_V6 月降雨數據集，空間精度0.25°，數據格式為NetCDF，分別下載2004、2009、2014 年1–12 月的月降雨量NC 文件。由原始數據生成最終所需年降雨量數據，需要經過如下步驟：利用ArcGIS10.2 軟件的Multidimension Tools 將原始NetCDF 導出為TIFF 格式并定義投影；對12個月的月降雨數據進行疊加并計算求得年平均降雨量；此時得到的年降雨量數據由于空間分辨率較差，所以需要利用ArcGIS 10.2 的Raster to Point 功能將柵格數據轉換為點要素shp 數據，之后再利用ArcGIS 10.2 Geostatistical Analyst 功能中的Kriging 插值法進行空間插值，并完成重采樣、裁剪、空間單位換算等操作，最終生成研究所需的空間分辨率為30 m、單位為mm 的年均降雨量空間數據。

（2）年均最高氣溫和最低氣溫原始數據來自美國國家氣候數據中心（National Climatic Data Center，NCDC），在空間插值的基礎上計算得到年平均氣溫和氣溫溫差數據。通過空間計算便可得到延慶地區(qū)三期年潛在蒸散量的空間數據。

（3）潛在蒸散量主要指土壤蒸發(fā)和植物蒸騰的總耗水量。在本研究中，該數據是通過InVEST模型選用的Modified-Hargreaves 方法，利用年均氣溫、年度最高氣溫與年均最低氣溫的差值等數據計算生成的。

（4）根系約束層土壤深度，又可理解為土壤根系最高埋藏深度。數據來源于世界土壤數據庫（Harmonized World Soil Database version 1.2，HWSD）。該數據庫由聯合國糧農組織（FAO）和維也納國際應用系統(tǒng)研究所（IIASA）共同構建完成，可提供全球土壤數據。HWSD 由柵格圖像文件及屬性數據庫組成，每個網格單元都能與常用的土壤參數相關聯（如有機碳、PH 值、土壤深度等），因此本研究僅需利用研究區(qū)邊界圖對原始數據進行裁剪便可得到對應的根系約束層土壤深度空間分布數據。

（5）植物可利用含水率PAWC用以表征土壤中可以被植物吸收利用的水量占比，一般無法直接獲取。本研究采用周文佐等定義的非線性擬合土壤PAWC估算模型進行計算，相關參數包括土壤中沙粒（SAN）、粉利（SIL）、粘粒（CLA）、有機碳（C）的含量（%）。以上數據同樣來自HWSD，并通過ArcGIS 空間計算最終得到植物可利用含水率PAWC空間分布數據。

（6）最大根系深度指植被根系生物量達到95%時的根系深度。對于水體、城鎮(zhèn)、裸地等沒有植被覆蓋的土地利用/覆被類型，最大根系深度則定義為0。本研究中最大根系深度數據同樣來自世界土壤數據庫，并整理形成相關數據表（Excel）。

（7）蒸散系數在本研究中是表征不同地面水分蒸發(fā)程度的參數，反映自然蒸發(fā)和植物蒸騰的綜合情況，因此蒸散系數不僅要取決于大氣干燥程度、輻射條件、風力強弱，還受到土壤導水能力、植被狀況（植被水分輸導組織、葉片氣孔數量等）等因素的影響。本研究中蒸騰系數由InVEST 模型本身指定，無需單獨采集處理。

（8）集水區(qū)是一個雨水匯合和集中排出的地形單位，也用于區(qū)分不同流域及其供應水源地區(qū)的界限。本研究的集水區(qū)shp 數據主要是基于DEM 數據進行水文分析生成的。延慶區(qū)DEM 數據來自美國地質勘探局（United States Geological Survey，USGS）的ASTGTM V002 數據集，下載涵蓋研究區(qū)地面的DEM 數據影像共兩幅，序號為ASTGTM2_N40E115 和ASTGTM2_N40E116。用DEM 生成集水區(qū)數據則需要利用ArcGIS 10.2 軟件的hydrology 模型，經過提取水流方向，計算匯流累積量、水流長度，提取河流網絡[5]，最后進行流域分割分析等若干步驟完成。

1.5 土壤保持子模型數據采集與處理

土壤保持子模型主要用于對生態(tài)系統(tǒng)的土壤保持量進行量化評估，模型的基本原理是利用土壤潛在侵蝕量減去土壤實際侵蝕量從而得到土壤保持量。模型數據需求包括：（1）降雨侵蝕力因子R；（2）土壤可蝕性因子K；（3）植被覆蓋與管理因子C；（4）土壤保持措施因子P。其中（1）（2）為空間分布tiff 數據，（3）（4）為excel 文件。各類數據的來源、采集及處理方法具體如下。

（1）降雨侵蝕力因子R是表征降雨導致的土壤流失或損失發(fā)生的能力大小的指標，本研究中采用Wischmeier 公式[6]、利用月平均降雨量和年平均降雨量計算因子數值。降雨數據的數據來源及采集處理方式與第1.4 節(jié)水源供給子模型中相同，此處省略。

（2）土壤可蝕性因子K被定義為標準小區(qū)內單位降雨侵蝕力引起的土壤侵蝕量[7]，是衡量土壤抗蝕性的指標。本研究采用EPIC 模型，利用沙粒（SAN）、粉利（SIL）、粘粒（CLA）、有機碳（C）含量（%）等土壤屬性數據計算土壤可蝕性因子。土壤屬性數據來源及采集處理方式與第1.4 節(jié)水源供給子模型中相同，此處省略。

（3）植被覆蓋與管理因子C反映植被覆蓋及相應的管理措施對土壤流失的影響，因此不同土地利用/覆被類型、不同的植被覆蓋度會形成不同的植被覆蓋與管理因子值。規(guī)定因子取值介于0–1 之間。值越小，表明植被覆蓋與管理措施對土壤保持作用越強；相反取值為1，則表明未采取植被覆蓋與管理措施。本研究查閱整理路炳軍等學者[8]完成的相關研究資料與文獻，最終形成不同地類植被覆蓋與管理因子C數據表（Excel）。

（4）土壤保持措施因子P是指采取水土保持措施后，土壤流失量與順坡種植時的土壤流失量的比值。取值范圍為0–1[9]。值越小，表明保持措施的作用越強。取值為1 時，表示未采取任何水土保持措施；相反，取值為0，則代表無侵蝕發(fā)生。本研究中土壤保持措施因子P的取值查閱聯合國糧農組織《土地管理》[10]公開目錄后整理而成。

2 數據樣本描述

本研究數據集包含數據類型較多，數據集構成及各類數據基本信息如表1 所示。本數據集是在InVEST 模型原理下對研究區(qū)進行生態(tài)系統(tǒng)服務功能評價研究的數據基礎。按照InVEST 模型中各子模型生產函數的規(guī)定，1–16 號數據（除2 號以外）是生產函數所需的輸入數據，17–19 號數據是生產函數計算的結果數據。另外，本研究主要利用InVEST 模型對延慶區(qū)碳儲存、水源供給、土壤保持這三大關鍵生態(tài)系統(tǒng)服務功能進行量化評估，因此也可按不同評估子模型對數據進行分類。其中：1號數據為三個子模型共同的基礎輸入數據之一；碳儲存模型輸入數據為3 號，輸出數據為17 號；水源供給模型輸入數據為4–12 號，輸出數據為18 號；土壤保持模型輸入數據為13–16 號，輸出數據為19 號。數據集共計60.8 MB，部分數據樣本示例如圖2 所示。

圖2 部分數據樣本展示

表1 數據集構成及各類數據基本信息

3 數據質量控制和評估

為保證數據質量及InVEST 模型數據格式要求，本研究所有原始數據均來自專業(yè)數據中心，如中國地理空間數據云、政府間氣候變化專門委員會（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）、戈達德地球科學數據和信息服務中心（GES DISC）、美國國家氣候數據中心（NCDC）、世界土壤數據庫（HWSD）、美國地質勘探局（USGS）、聯合國糧農組織（FAO）等，部分經查閱整理的數據也都源自領域內專業(yè)的公開手冊、指南和相關科學文獻等。

數據的加工及處理全部在ENVI 5.1、ArcGIS10.2 軟件平臺上進行，對于遙感影像解譯、非監(jiān)督分類、空間統(tǒng)計分析等數據加工過程均按照試驗步驟操作完成。而模型計算是在《InVEST 2.6.0 模型用戶指南》（InVEST 2.6.0 User’s Guide）[3]指導說明下完成，數據格式及質量均嚴格按照模型需求進行預處理。

4 數據價值

遙感技術、地理信息系統(tǒng)、大數據的迅猛發(fā)展，為基于大尺度空間的生態(tài)系統(tǒng)服務功能定量直觀評估提供了便捷、精確的技術手段。本研究數據集整合了遙感數據、氣候數據、土地數據、土壤數據、農業(yè)專業(yè)數據等多源數據，數據類型豐富，基本涵蓋了生態(tài)環(huán)境及資源領域內的大部分關鍵指標數據。同時，本數據集也包含了部分專業(yè)研究中較難直接獲得的創(chuàng)新性數據，如四大碳庫碳密度值、根系約束層土壤深度、植物可利用含水率PAWC、最大根系深度、蒸散系數、降雨侵蝕力因子R、土壤可蝕性因子K、植被覆蓋與管理因子C、土壤保持措施因子P 等。另外，本數據集以北京市延慶區(qū)為特定研究區(qū)，可作為補充數據為今后相關的區(qū)域研究提供科學數據基礎。