土地利用變化對產(chǎn)水量時空變化影響分析

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)維護水資源,其產(chǎn)水服務(wù)對維持人類生產(chǎn)生活和促進區(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)域的熱點之一。土地利用變化影響地表徑流、蒸發(fā)等進而影響區(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產(chǎn)水量的影響程度,對區(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)水量的計量評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)水量進行評估解析[8-11]。關(guān)于土地利用類型變化對產(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]分別在對黑河流域和黃河流域的研究中得到:對流域產(chǎn)水總量貢獻較大的是草地,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)化會增加產(chǎn)水量,退耕還林還草會導(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)位獨特,境內(nèi)地理環(huán)境復(fù)雜,區(qū)域人口密度較大的特點,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產(chǎn)水量的影響強度。

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,地勢較高;南部以平原為主,地勢較低。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)水量模塊評估廣東省生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)能力,解析其時空變化特征。其是根據(jù)水量平衡法的相關(guān)原理進行設(shè)計,經(jīng)過模型計算得出每個柵格的產(chǎn)水量[22]。InVEST模型年產(chǎn)水量計算公式見式(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)公式計算,也可以參考相關(guān)文獻。AETx由降水量決定其最大值。wx可理解為一個無量綱的參數(shù),其計算根據(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,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,計算此種情況下的產(chǎn)水量,將其與輸入實際土地利用數(shù)據(jù)的產(chǎn)水量進行對比,進而實現(xiàn)研究目標(biāo):定量計算土地利用變化情況下產(chǎn)水量差額。本文主要設(shè)置3個情景:1980—1990、1995—2005、2010—2020年3個階段土地利用變化對產(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)移矩陣計算較為簡潔,結(jié)果的準(zhǔn)確度對土地利用數(shù)據(jù)精度要求較高,表達式見式(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)計分析軟件SPSS25,采用Spearman相關(guān)分析,解析廣東省21個地級市各市產(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產(chǎn)水量的影響強度。變量相關(guān)的顯著性水平是否具有統(tǒng)計學(xué)意義借助p值進行判斷,借以衡量結(jié)論可信度?；谛「怕试?統(tǒng)計學(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)水量變化趨勢表現(xiàn)為波動變化。其中,1980—2015年整體上呈現(xiàn)增加的趨勢。從表2分時間段來看,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、實際蒸散量進行對比觀察,發(fā)現(xiàn)降水量越多,實際蒸散量越少,其產(chǎn)水深度就越高。綜合來看,1980—2020年廣東省產(chǎn)水量處于波動狀態(tài),1995、2005、2010、2015年廣東省的產(chǎn)水能力較強,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對產(chǎn)水量結(jié)果進行空間分析,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;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,實現(xiàn)分析土地利用變化對產(chǎn)水量造成的影響,不同年份設(shè)置情景見圖5,通過計算原始產(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個地級市中只有東莞、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個地級市中東莞、佛山、揭陽、深圳、中山這5個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個地級市中只有揭陽、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的主要因素是近十年廣東省大多數(shù)地級市城市化水平提高,各個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個情景下21個地級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 級別相關(guān)性顯著;*代表在 0.05 級別相關(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。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)強烈,因此其產(chǎn)水量低于中心城市發(fā)達地區(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)化為耕地對產(chǎn)水總量產(chǎn)生負(fù)相關(guān)影響,這說明耕地的增加對產(chǎn)水總量的減少有一定的促進作用。

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,對生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水具有更顯著的抑制作用,主要是因為廣東省地處亞熱帶,雖然降水豐富,但是蒸發(fā)強烈,水域產(chǎn)水系數(shù)相對較低。

c)林地和草地保持自身屬性仍為林地和草地均對產(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。

d)未利用土地、城鄉(xiāng)用地的保持與轉(zhuǎn)換在1980—1990年對產(chǎn)水量的影響不顯著,這可能與當(dāng)時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。這是因為水域相對于城鄉(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。這是因為林地和草地的植被覆蓋度大于耕地和水域,植被覆蓋度高,蒸發(fā)蒸騰強烈,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)揮蓄水強項,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)。這是因為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,地表表面堅硬,產(chǎn)水量會更多。

4 討論

InVEST模型對數(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,每一步都會影響最后的結(jié)果。根據(jù)InVEST模型的“WaterYield”模塊計算原理,對產(chǎn)水量最終結(jié)果影響最大的參數(shù)是降水量和實際蒸散量。其中本研究降水量數(shù)據(jù)是來自氣象臺實測,主要與自然環(huán)境相關(guān),不用人為計算,因此其人為誤差較小。實際蒸散量本文采用的是彭曼法進行計算,會受到計算輸入數(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產(chǎn)水量增加。但是此觀點在圖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。在這個時間段內(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,其對產(chǎn)水量的促進作用較小,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)域的實際情況盡可能綜合采用多個模型方法進行計算,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)合實際徑流數(shù)據(jù)進行驗證,以得到更加準(zhǔn)確的結(jié)果。

5 結(jié)論

在水資源時空分布不均越發(fā)極端的大環(huán)境下,產(chǎn)水量的研究為促進城市可持續(xù)發(fā)展提供一定理論支持。同時,廣東省作為中國重要華南沿海城市群,其影響力不容小覷,對其研究可為中國其他沿海城市群自然資源保護與經(jīng)濟社會協(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年達到最低值,這也符合2020年廣東省旱情嚴(yán)重的情況,旱情時候廣東省產(chǎn)水量呈現(xiàn)出衰退趨勢。

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)強烈,因此其產(chǎn)水量低于中心城市發(fā)達地區(qū)。

c)水域的產(chǎn)水能力小于城鄉(xiāng)用地的產(chǎn)水能力。這是因為水域相對于城鄉(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。這是因為林地和草地的植被覆蓋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)揮蓄水強項,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,地表表面堅硬,產(chǎn)水量會更多。