土地利用变化对生态系统服务功能的影响<br/>——以密云水库流域为例

土地利用变化对生态系统服务功能的影响
——以密云水库流域为例

2013-12-19李屹峰罗跃初欧阳志云

生态学报 2013年3期

李屹峰，罗跃初，刘纲，欧阳志云，郑华，*

(1.中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室，北京 100085;2.中国地质环境监测院北京 100081)

生态系统服务功能是指生态系统形成和所维持的人类赖以生存和发展的环境条件与效用，是人类赖以生存的基础，与人类福利息息相关［1-4］，随着人们对生态系统服务功能重要性的理解逐渐加深，众多研究者在生态系统服务的产生原因、影响因素、管理措施等方面开展了大量的研究［5-8］。土地利用变化蕴含大量人类活动的信息，可以通过改变生态系统类型、格局以及生态过程直接影响生态系统服务功能，是生态系统服务功能变化的重要驱动力［9-11］，随着土地利用变化成为全球变化的焦点，其对生态系统服务功能的影响也受到越来越多的关注［12-14］。定量评估土地利用变化与生态系统服务功能变化之间的关系成为当前生态学研究的热点［15-16］。

潮白河属于海河水系的五大河之一，密云水库是潮白河上最重要的水库，密云水库流域是北京市重要水源地，流域人地关系紧张，生态环境脆弱。随着人类活动干扰进一步加剧，流域内的地类覆盖发生了一系列变化，进而对水生态产生了一系列影响，国内学者对此展开了一定的研究:李子君［17］的研究表明流域径流量逐年减少，20世纪90年代的径流量仅为60年代的75%;密云水库入库径流的富营养化水平也在逐渐加剧［18］;耕地和林草地的分布直接影响对流域的水土保持［19］;郑江坤［20］的研究也表明流域土地利用的变化对生态服务价值有明显的影响。然而目前流域土地利用变化对生态系统服务影响尚缺乏系统的研究，这在一定程度上阻碍了进一步的管理决策，不利于流域的可持续发展规划。基于此，本研究分析了密云水库流域1990—2009年的土地利用变化，并引入基于土地利用变化的空间显式模型(InVEST模型)来模拟流域内多种生态系统服务功能的变化，探讨土地利用变化对生态系统服务功能的影响，以期将服务功能的研究结果纳入决策体系，为流域的土地管理决策和生态系统服务功能保育提供科学依据。

1 研究区概况

密云水库流域是指潮白河流域密云水库所控制的上游部分，由潮、白河两大水系组成(图1)，地理位置40°19'—41°38'N，115°25'—117°35'E，总面积约 1.52万km2，流域北接内蒙古高原，南邻华北平原，地跨北京市的密云、怀柔、延庆以及河北省的滦平、丰宁、赤城等10个区县。流域属于暖温带季风型大陆性半湿润半干旱气候，四季分明，干旱冷暖变化明显，全年平均气温9—10℃，全年降雨量约为490 mm，年际变化大，年内分布也不均，降雨绝大多数集中在汛期，降雨所形成的地表径流是河流的主要补给形式。流域内土壤分为褐土、棕壤、草甸土和粟钙土四大类，流域内植被以原始次生林和人工林为主，天然次生林树种以阔叶混交杂木林为主，人工林主要包括油松、侧柏、刺槐和落叶松。

密云水库全面积约188 km2，最大库容量为43.75亿m3，每年向北京市供水3—4亿m3，是北京市唯一的地表水源，直接影响北京市的用水安全。水库的水量水质受到上游区域的直接影响，因而上游区域生态系统服务功能的维持和改善对当地以及北京市的生态安全具有重要的意义，而且随着水资源日益紧缺，这种重要性越来越凸显。

图1 密云水库流域Fig.1 Miyun reservoir watershed

2 研究方法

2.1 土地利用分析

以研究区1990年、2000年、2009年的Landsat TM影像(像元大小30m×30m，轨道号为23031、23032、24031、24032)为基础，以研究区DEM、坡度坡向图、“国家科学数据共享工程——地球系统科学共享网”提供的土地覆盖数据等为辅助数据，根据流域实际情况建立二级分类体系(表1)，结合野外调查的GPS点作为地表特征参照，利用ERDAS9.1软件进行监督分类，并利用复查的地面验证点进行验证，精度达到75%，输出分类图像，并利用GIS的“Tabulate area”工具获得流域不同时期的土地利用转移矩阵。

表1 土地利用分类体系Table 1 Land use classification system

2.2 数据收集

本研究收集的气象数据包括密云站、北京站等6个气象站1980—2009年的月温度数据;降雨数据包括下会、张家坟等16个雨量站点1980—2009年的月降雨量;水文数据包括下会、张家坟2个水文站1980—2009年的径流量数据，下会、张家坟2个水文站1980—2009年的水体泥沙含量数据，辛庄、大关桥2个站点1980—2009年的水体总氮含量数据。模型所需的其他数据均来自于相关文献和资料。

2.3 模型原理以及校验

InVEST模型是由斯坦福大学(Stanford University)开发，大自然保护协会(The Nature Conservancy)和世界自然基金会(World Wide Fund For Nature)联合支持的生态系统服务功能评估模型(http://invest.ecoinformatics.org/)，该模型基于GIS，模拟土地覆盖对生态系统服务功能的影响，结合土地利用情景，能够在不同地理尺度和社会经济尺度上检测生态系统服务功能供给的潜在变化以及服务功能之间的权衡。本研究所使用的模型版本为InVEST 2.1 Beta，该版本所包括海岸、生境、固碳、土壤侵蚀、水质、传粉等一系列模块，根据流域的实际情况，本研究选取了“产水量”、“土壤保持”、“水质净化”一共3个子模型。

“产水量”模型基于一个简化的水文循环模型，忽略地下水的影响，模拟一定区域内的地表产水量，产水量越多，水资源供给服务就越多。水量通过以下模型进行计算:

式中，Yxj为第j土地利用类型栅格x的产水量;AETxj为第j土地利用类型栅格x的每年实际水分蒸散量;Pxj为第j类土地利用类型栅格x的年降雨量。该模块需要的数据主要包括年降水量、潜在蒸散量、土地利用图、土壤深度、根系深度、植物可利用水含量和蒸散系数等。其中年降雨量是将各雨量站的原始数据在Arc-GIS平台中利用“克里金法”进行插值而得到;潜在蒸散量的计算则是先根据Modified-Hargreaves法求得各气象站点的潜在蒸散量，再在Arc-GIS平台中利用“泰森多边形法”进行插值而得到;其他模型输入由收集的流域相关数据按照模型的要求换算单位并整理成合适的格式。

“土壤保持”模型用通用土壤流失方程模拟一定区域的土壤侵蚀速率，土壤侵蚀量越小，土壤保持功能越好。土壤流失量用下列方程计算:

式中，USLEx表示栅格x的土壤侵蚀量，影响土壤侵蚀量的因子包括:Rx为降雨侵蚀力因子，Kx为土壤可蚀性因子，LSx为坡度、坡长因子，Cx为植被覆盖因子，Px为管理因子。在输入数据中，降雨侵蚀力因子先利用Wischmeier建立的方法计算出各雨量站点的值，然后在Arc-GIS平台中利用“克里金法”进行插值而得到;土壤可蚀性因子由土壤图利用诺谟方程计算得出;其他模型输入由收集的流域相关数据按照模型的要求换算单位并整理成合适的格式。

“水质净化”模型是用水体中总氮的含量来表征水质状况，忽略其他污染源，只考虑非点源污染，总氮输出越高，水质净化功能就越少，此种服务的评价主要基于属于系数途径进行评价，评价方法为:

式中，ALVx为栅格x调节的载荷值，polx为栅格x的输出系数，HSSx为栅格x的水文敏感得分值。该模块的主要参数是土地利用类型、总氮输出负荷、DEM、产水量数据等。产水量数据由“产水量”模型的结果提供，其他模型输入由收集的流域相关数据按照模型的要求换算单位并整理成合适的格式。

“固碳”服务是按照不同的土地利用类型所对应的固碳速率来进行计算，且只考虑农田、森林和草地的固碳服务。结合流域的实际情况，参考 Lu［21］、方瑜［22］、白杨［23］、郭然［24］、周玉荣［25］的数据，得到不同土地利用类型所对应的不同碳库的固碳速率(表2)，在Arc-GIS中利用“栅格计算器”计算出不同土地利用方式中的生态系统固碳量，并输出固碳量的空间分布图，然后利用空间分析工具计算出流域总的碳储存量，即流域的固碳服务。

表2 不同地类的固碳速率Table 2 Carbon sequestration rate of different land use types

将初步模拟的数据与实际观测值进行对比，并参考相关的文献和数据，微调参数，对模型进行校检，最终校验的结果显示模拟结果与实测数据之间的决定系数R2均超过0.65(图2)。用检验确定的参数运行模型，并输出结果。为了明确土地利用变化对生态系统服务功能的影响，与降雨量、温度有关的模型输入均采用流域多年(1980—2009年)的平均值，以消除气候因子的影响。

图2 模型验证结果Fig.2 The results of model validation

3 研究结果

3.1 密云水库流域土地利用的数量变化

流域1990、2000、2009年不同土地利用类型的面积如图3所示。1990—2000年间，农田面积减少了15%，草地面积增加了20%，水体面积也增加了34%，林地的面积变化并不大，仅减少了2%，建筑用地和裸地面积的变化幅度同样很小;2000—2009年间，林地面积出现大幅度的增加，增幅达到33%，同时建筑用地面积也增加了281%，裸地面积也有314%的增幅，草地和水体有较大比例的减少，减幅分别达到56%和70%，农田面积也减少了17%。总的来看，在整个研究期内，农田、草地和水体的面积减少，减幅分别为30%、48%、61%，林地、建筑用地和未利用地的面积增加，增幅分别为30%、230%、282%。各个时期流域土地利用变化都十分剧烈，而且无论在哪个时期，林地，草地和农田都占据了流域绝大多数的面积，是整个流域的景观基质，对整体景观有较大的贡献。

3.2 密云水库流域土地利用的相互转化

土地利用转移矩阵可以全面具体地刻画区域土地利用在一定时期内变化的结构特征，有助于研究者了解研究初期各类型土地的去向［26-27］，能够解释研究期间各土地类型面积的相互转化情况，流域研究期内土地转移矩阵如表3所示。

1990—2000年间，分别有约7%和9%的农田转变为森林和草地，森林和草地之间存在高频度的相互转化，约有16%的森林转成草地，同时27%的草地转成森林，这表明草地是发生土地利用变化非常频繁的地类，而且在林地-农田的转变过程中可能起着过渡地类的作用。2000—2009年间，流域地类转化更加明显，其中农田向其他地类转变的幅度明显增大，约有31%的农田转成森林，所占比例最大，19%的农田转成草地，同时还有6%的农田转成建筑用地，该时期内另一个明显的变化是草地向森林的转变，约有66%的草地转成了森林，这也是该时期内草地面积大幅度减少的重要原因，同时还有15%的草地转成农田，2%的草地转成了建筑用地，草地和农田向建筑用地的转变是该时期内建筑用地面积大幅度增加的主要原因。

图3 不同年份地类的面积Fig.3 The area of different land use types in different years

总的来看，在1990—2009年间，流域内分别有36%、19%、5%的农田转成森林、草地和建筑用地;一部分森林也发生了向农田和草地的转变，所占的比例分别为7%和6%;草地向其他地类的转变是最为剧烈的，多达65%的草地转变成了森林，还有15%转成了农田;同时该时期内约有70%的水体转变成了其他地类，这表明流域内的地表水资源经历了一个较为明显的衰减过程，河道和湿地的干涸使得原有的水体变成裸地或者是被改造为建筑用地。这一系列的变化表明在1990—2009年，密云水库流域林地-草地-农田这3种地类之间存在较为频繁的相互转变，包括农业、森林管理等一系列人类活还是流域土地利用变化的重要影响因素。

表3 流域土地利用转移矩阵Table 3 land use transition matrix in watershed

4.3 密云水库流域生态系统服务功能的响应

随着土地利用的变化，密云水库流域生态系统服务功能也相应发生着显著的变化。密云水库流域产水量的变化如图 4 所示，1990、2000、2009 年，流域的产水量分别为3.99、4.20、3.87 亿 m3，总体来看整个研究期内减少了3%，流域约有48%的区域产水量减少(图5)。2009年的产水量最小，这是因为该时期的土地利用中林地的面积最大，包括针叶林、阔叶林等在内的森林地类具有更大的水分蒸散能力，单位面积的林地比农田草地能散失掉更多的水分，因此2000—2009年大范围扩张的林地使得产水量减小，流域产水量出现衰减的区域超过总面积的41%，尤其是中部地区和水库周边地区出现非常明显的产水量衰退。而1990—2000年间，流域内耗水量相对较大的农田面积减少，同时水分蒸散能力相对较小的草地面积出现一定程度的增加，这一系列的变化使得该时期内流域的产水量出现增幅，产水量变化的空间分布也表明流域约有31%的区域产水增加。

图4 不同年份的模型输出结果Fig.4 Outputs of model in different years

密云水库流域的泥沙输出量在研究期内逐渐减少，1990、2000、2009年的输出量分别为6.05、5.61、3.26万t(图4)，这表明研究期内流域土壤保持功能持续得到改善，2009年比1990年增加了46%，从空间上来看，有37%的区域土壤保持服务得到改善。受到地形以及耕作特征的影响，农田具有比其他土地覆盖类型更高的泥沙输出负荷，因此在过去的20a间，流域内农田面积的持续减少使得整体的泥沙输出量持续减少。而在2000—2009年间流域泥沙输出量减幅比前10更加明显，这是由该时期内林地面积的大幅度增加引起的，森林地表的生物多样性较高，植被覆盖度也相对较好，因而不仅自身泥沙输出负荷小，而且还有较好的泥沙截留能力，该时期森林面积的大规模扩张使得流域土壤保持服务的增幅更大，空间分布图也显示该时间段内流域土壤保持服务出现增加的区域超过流域总面积的一半，达到64%(图5)。

1990—2009年，流域总氮输出呈先减少后增加的趋势，3期的输出量分别为634、571、987t，总体来看有较明显的增幅(图4)，这表明的20a间，流域的水质净化功能衰减了55%。1990—2000年间，农田的面积持续减少，由农业活动导致的面源污染也随之减少，从而在该时期内流域的总氮输出略有减少，但总体变化并不十分显著。在2000—2009年间，农田面积持续减少并且林地出现大面积扩张，前者能直接减少流域面源污染，后者由于林地有较好的氮素吸收去除能力，也能在一定程度上减少流域的总氮输出，但该时期内流域总氮输出量还是出现显著的增加。其原因在于城镇的快速扩张，在这一时期内，建筑用地面积扩张了280%，该种地类具有极高的氮素输出负荷，而且一般建筑用地都临近河道，这种地类产生的氮素难以经过植物吸收去除而直接进入水体，故虽然其面积净增幅不大，但对流域总氮输出的增加却十分明显。虽然在该时期内流域有60%的区域水质净化服务增加(图5)，但是由于城镇的高氮素输出负荷，流域总体的水质净化服务还是出现了显著的衰退。

研究期内，流域的总固碳量也呈现出先减少再增加的变化趋势(图4)，3期的固碳量分别为3.38×106、3.08×106、4.03×106t，总的来看碳储量增加了0.64×106t，增幅达19%，表明流域的固碳服务有较大的改善。1990—2000年，流域林地面积减少是该时间段内固碳量减少的主要原因，森林生态系统的固碳速率远高于其他类型的生态系统，因此林地向农田和草地的转化会使得流域的固碳服务出现衰减。2000—2009年间，由于林地的大面积扩张，固碳速率有明显的增加，同时农田的持续减少进一步增加了流域总固碳量，该时间段内虽然建筑用地和裸地的大幅度扩张会在一定程度上减少固碳量，但相比于林地面积的增幅和农田面积的减幅，这种变化还很微小，因而流域固碳服务在该时间段内增加了31%(图5)。

图5 不同时期生态系统服务变化的空间分布Fig.5 Maps of change in ecosystem services in different periods

4 讨论

随着人口增长、经济发展以及一系列国家/地方政策的实施，密云水库流域土地利用发生了剧烈的变化，过去20a的基本趋势表现为流域林地、建筑用地和裸地增加，农田、草地以及水体减少。从土地利用转移变化来看，随着退耕还林还草政策的持续施行，密云水库流域内的农田持续向草地和森林转变，而且在后10a，随着流域内大规模的植树造林工程，森林扩张的趋势十分明显，与之相对应的是农田面积与草地面积的减少。农田、森林和草地三者之间处于高速的相互转换之中。同时，在2000—2009年，流域内建筑用地的大规模扩张占用的主要是农田和草地的面积。

总的来看，森林的蒸散量要高于其他的土地覆盖类型，因此在气候条件一致的情况下，流域内水资源供给服务随着森林面积的扩张而出现衰退，众多研究也表明林地面积的扩张会明显减少河流径流量［28-29］。流域1990—2009年水资源供给服务衰减幅度为3%，比2000—2009年间要小，但是两个时间段内林地面积的变化相差不大，这是因为流域内蒸散水分的能力由高到低分别是森林、农田和草地，而1990年的农田变成2009年的森林时，在2000年一般都是草地，故在2000—2009年间流域产水量的衰减更加明显。流域的泥沙输出主要受农田面积的影响，随着农田面积的持续减少，泥沙输出也逐渐减少，同时林地的扩张有利于水土保持，林地面积的大幅度增加使得泥沙输出在2000年后大幅度下降，因此土壤保持功能得到了较明显的改善。林地面积的增加虽然能改善水质净化功能，但是该种服务功能主要受到建筑用地的影响，建筑用地的扩张虽然总面积并不大，但是对水质净化功能的损害是及其显著的。固碳服务则表现出与森林面积较强的相关性，随着森林面积的增加，固碳服务出现明显的增幅。

如何采取合理的管理措施来对多种生态系统服务功能进行综合管理，进而实现最优化的发展一直是研究者关注的焦点［30-34］，Bennett［35］认为针对不同生态系统服务功能之间共同的驱动力采取措施能有效促进多种服务功能的协同发展。本研究关注的服务之间的共同驱动力是土地利用变化，因而在明确地类变化对服务功能影响的基础上，决策者能通过制定合适的土地利用规划来实现可持续管理［36-38］。结合流域的实际情况来看，管理生态系统服务的关键在于合理配置林地、草地和农田的分布格局。流域内林地的大面积扩张很好的改善了调节服务，但是对产水量的损害也是明显的，在流域水资源供需矛盾日益尖锐的情况下，进一步增加林地面积不仅对服务功能的改善有限，还有可能会进一步加剧流域缺水的现状。因此在未来的规划中可以选取合适的区域进行林地改造利用，同时加强关键区域的保护来保证水质，从而实现不同生态系统服务之间的协同发展。譬如大量的研究表明建设80m宽的河岸带能够较好地控制土壤元素流失，能有效减少50%—70%的沉积物［39-41］。除了上述地类的分布格局之外，城镇区域极高的氮素输出负荷也暗示着在区域发展规划中，需要加大对城镇污染的治理，降低该种地类的单位面积污染输出负荷，从而减少对整体生态系统服务的负面影响，在城市化进程加快的大背景下，这一点的重要性愈发凸显。

本研究用中所涉及的生态系统服务功能种类相对较少，结果具有一定的局限性，但本研究依旧表明基于土地利用变化的生态系统服务功能研究方法是一种可行的研究范式，有助于将科学研究的结果纳入流域管理决策。在进一步的研究中，需要对评估方法进行完善，模拟更多的生态系统服务功能，并对模拟结果进行综合，用直观透明的指标来显示结果，从而使研究结果更易于接受和应用。

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