辽宁省2001-2020年水源涵养量变化及其影响因素

吕乐婷, 李 青, 杨 勇

(辽宁师范大学 地理科学学院, 辽宁 大连 116029)

生态系统服务是人类赖以生存和发展的基础，水源涵养作为其提供的众多服务之一，是水资源可持续利用的保障[1]。生态环境恶化及人类不合理开发利用，导致水资源短缺，已成为世界各国共同关注的问题。水源涵养是一个不断发展的动态概念，它是指在一定时空范围和条件下，将水分保持在系统内的过程和能力，其功能表现为涵养水源、拦蓄降水、调节河川流量、影响降雨量、净化水质等[2]，其内涵随着人们对生态系统的进一步研究而逐步丰富。国内研究始于20世纪80年代，集中探讨不同森林类型涵养水源的作用[3]。随着社会发展及研究的深入，其研究范围不断扩大，不同土地利用下的水源涵养成为研究热点[4]。水源涵养量计算方法主要有降水储存法、综合蓄水能力法、地下径流增长法等，常用模型主要有基于水量平衡的InVEST模型、SWAT模型、MIKE SHE模型等。

InVEST(integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs)模型，是由斯坦福大学、大自然保护协会、世界自然基金会联合开发的生态系统服务功能评估模型。该模型突破了传统评估方法的局限性，可动态分析、定量评估生态系统服务功能并以地图的形式表现出来，其陆地生态系统模块包括产水量、生境质量、碳储存及生物多样性等模块[5]。InVEST模型在国外应用相对成熟，Babbar等[6]利用马尔科夫链和InVEST模型对印度萨里卡老虎保护区固碳量进行评估，结果表明研究区2000—2018年由于人类过度砍伐森林导致固碳量逐年减少，经预测2035年实施森林管理后，碳排放量减少。Ashok等[7]利用InVEST模型量化印度海得拉巴市绿地的防洪服务，结果表明城市绿地和开放空间保留了44%～50%的降雨，降雨强度稍微增加，就会产生巨大的径流量，造成相应的经济损失。国内研究集中在2010年以后，研究方向主要集中于生态系统服务功能的评估。吴哲等[8]、包玉斌等[9]采用InVEST模型等方法分别对海南岛的产水量、陕北黄土高原的水源涵养进行研究模拟。结果表明土地利用类型中的林地、草地和气候因子中的降水是影响产水量、水源涵养的主要因素。此外，模型在其他地理环境差异性较大的区域均取得了较好的效果[10-11]。

辽宁省作为东北粮食基地和老工业基地之一，生产、生活用水需求量较大，城市化及产业集聚与水污染加重，生态系统水源涵养功能不断退化，水资源严重匮乏。近年来，辽宁省水生态系统研究取得了新进展，薛超[12]、李红振[13]对辽宁省水资源承载力、森林水源涵养能力进行研究。本研究基于辽宁省2001—2020年土地利用状况，结合气象，土壤，地形等数据，使用InVEST模型评估辽宁省生态系统水源涵养量时空变化特征，并探索其与气候因素、土地利用、生态、社会经济方面的相应关系，以期为辽宁省的生态环境保护、生态系统水源涵养功能恢复提供决策依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区概况

辽宁省位于118°53′—125°46′E，38°43′—43°26′N，地跨辽河、浑河、大凌河、太子河、绕阳河、鸭绿江六大水系，与吉林、内蒙古及河北等地区接壤。属于大陆性季风气候，四季分明，夏季炎热多雨，冬季寒冷漫长，2001—2020年多年均温6—11 ℃，平均降水量为429.25～999.61 mm。气温由东部向西部递增；降水量由沿海向内陆递减，东部的抚顺、本溪和丹东市降水量较多，西部的朝阳、葫芦岛等市降水量较少。

1.2 数据来源

InVEST模型的产水量模块(即水源供给模块)所需参数有年降水量、年潜在蒸散发量、土壤最大根系埋藏深度、植物可利用水量和土地利用/覆被和生物物理参数表等。

(1) 土地利用/覆被。本研究采用2005，2010，2015，2020年共4期土地利用/覆被数据，分辨率为1 km×1 km，均来源于中国科学院资源环境科学数据中心(https:∥www.resdc.cn)，数据生产制作是以各期Landsat TM/ETM遥感影像为数据源，通过人机交互目视解译生成。根据研究需要将原土地利用/覆被类型数据归类并调整为耕地、林地、草地、水域、建设用地、未利用地6类。辽宁省土地利用变化详情见表1。耕地和林地为主要用地类型，占全省总面积的83%。2005—2020年，辽宁省各土地利用类型变化较大，其中耕地和草地面积分别减少4 097，4 653 km2，降幅分别为3.16%，3.22%；林地、建设用地增加，面积增长4 214，4 129 km2，增幅分别为2.53%，2.75%；水域和未利用地变化小，面积分别增加1 310，358 km2，增幅分别为0.86%，0.23%。

表1 辽宁省土地利用类型结构

(2) 气象数据。本研究所需气象数据均来源于中国气象局数据中心(http:∥data.cma.cn)。2001—2020年平均降水量分布特征(图1a)利用辽宁省27个气象站通过克里金插值法对所有站点数据进行空间插值得到；年潜在蒸散量利用气温、风速、日照时数、气压日值数据基于联合国粮农组织FAO修正的Penman-Monteith公式计算[14]，再进行空间插值(图1b)。

图1 2001-2020年平均辽宁省降水量、潜在蒸散量空间分布特征

降水量和潜在蒸散量的空间分布特征呈显著差异，降水主要集中于辽宁省东部的丹东、抚顺、本溪市，降水量在726.13～999.61 mm之间，西部的朝阳市、阜新市和锦州市是降水低值区，降水范围为429.25～550.67 mm。西部的朝阳市、阜新市和锦州市的潜在蒸散较强，蒸散量在977.71～1 061.91 mm之间，东部的丹东、本溪、抚顺、鞍山市潜在蒸散较弱，蒸散范围为773.54～887.04 mm。

(3) 土壤数据。本研究所需土壤数据均来源于联合国粮农组织和维也纳国际应用系统研究所构建的世界土壤数据库，中国境内数据源为第二次全国土地调查(2009年)南京土壤所提供的1∶100万土壤数据。土壤厚度又称根系最大埋藏深度，是指受物理或化学特性的影响而强烈阻碍根系穿透时的土层深度。土壤有效含水量计算是基于土壤属性数据，由美国华盛顿州立大学开发的土壤水特性软件中的soil-water-characterstics(SWCT)模块计算获得。计算方法如下：根据黏土(caly)、砂(sand)、有机物(organic matter)、盐度(salinity)、砂砾(gravel)等参数计算得出的凋萎系数和田间持水量，田间持水量和凋萎系数差值即土壤有效含水量。

(4) 生物物理参数表。包括土地利用/覆被编码、作物根系深度、蒸散系数，其中作物根系深度来自其他学者对全球范围内植被最大根深的研究获得[15]，蒸散系数是根据联合国粮农组织作物蒸散系数指南、InVEST用户指南获得。

2 研究方法

2.1 水源涵养量的计算

InVEST模型的产水模块，是基于水量平衡原理，对产水量进行估算，其实质为每一个栅格降水量和实际蒸散量的差值，计算方式如下：

式中：Yxj为栅格单元x中土地覆被/利用类型j的年产水量，主要包括地表径流量、土壤含水量、枯落物持水量、冠层截留量；Px为栅格单元x的年降水量; AETxj为栅格单元x中的土地覆被/利用类型j的年实际蒸散量，由(2) 式计算：

式中：wx为自然气候条件下表示土壤性质的一个无量纲非物理参数，由公式(3)计算：

式中：Z为经验常数,也叫季节性因子，代表区域降水分布及其他水文地质特征。根据相关研究[16]，对于冬季降水为主的地区，Z值接近10，而对于降水均匀分布的湿润地区和夏季降水为主的地区，Z值接近1。AWCx为栅格单元x的土壤有效含水量，由土层深度和理化性质决定。Rxj为Bydyko干燥指数,由公式(4)计算：

式中：ET0为栅格单元x中土地覆被类型j的植被蒸散系数；Kxj为参考作物蒸散； ET0由公式(5)计算：

ET0=

式中：ET0为潜在蒸散量(mm/d);Rn为地表净辐射〔MJ/(m·d)〕；G为土壤热通量〔MJ/(m2·d)〕；γ为干湿表常数(kPa/℃)；Tmean为日平均温度(℃)；u2为2 m高处风速(m/s)；es为饱和水气压(kPa)；ea为实际水气压(kPa)。

水源涵养量的计算是InVEST模型在模拟出研究区年产水量的基础上考虑地形因素、地表径流(流速系数大小)、土壤性质(土壤饱和导水率)等因素对其的影响，计算径流在栅格上停留时间得出，具体计算如公式(6)：

式中：retention为单位面积水源涵养量(mm)；V是流速系数，采用模型参数表数据；Ksat为土壤饱和导水率(mm/h)； TI为地形指数，由公式(7)计算：

式中：Darea为集水区栅格数量; Soildep为土层深度(mm);Pslope为坡度比。

2.2 基于地理探测器影响因素的分析

地理探测器是探测地理现象空间分异以及其背后驱动因素的一种统计学方法，主要包括风险探测、因子探测、生态探测和交互探测4个模块，其具有同时探测多个因子在不同空间单元的不同影响作用及其交互关系的优势[17]。本文主要通过因子探测和交互探测两个模块对辽宁省水源涵养空间分异影响因素进行定量分析，“因子探测”表明单个因子在一定程度上解释生态系统服务功能的空间分异，“交互探测”识别不同自变量因子之间的交互作用。计算如公式(8)：

3 结果与分析

3.1 模型校验

基于InVEST模型计算研究区产水量时，依据辽宁省水资源公报数据对模型参数进行率定，通过调整Z值(Zhang系数)使模拟值更加接近实测值，模拟结果如图2。2001—2020年，辽宁省多年平均径流量为2.53×1010m3，与辽宁省水资源公报公布的多年平均径流量2.61×1010m3较接近，平均误差率为3.92%，说明模拟结果较好。

图2 2001-2020年辽宁省InVEST模型结果验证

3.2 辽宁省水源涵养量的年际变化特征

2001—2020年辽宁省年均降水量、潜在蒸散量、产水量、水源涵养量变化见图3。辽宁省多年平均降水量为644.35 mm，在研究时段内呈显著增加趋势(p<0.05)，增长速率为14.6 mm/(10 a)；多年平均潜在蒸散量为931.88 mm，增长速率为49.92 mm/(10 a)，未达显著性水平；多年平均产水量和水源涵养量分别为177.22 mm和95.28 mm，最低值分别出现在2014年和2009年，分别为76.47 mm和40.52 mm，最高值均出现在2010年，分别为412.73 mm和186.64 mm。多年来，辽宁省产水量和水源涵养量均呈现不显著增长趋势，增长速率分别为19.36 mm/(10 a)和13.35 mm/(10 a)。

图3 2001-2020年辽宁省降水量、潜在蒸散量、产水量及水源涵养量的年际变化

3.3 辽宁省水源涵养量的空间分布

辽宁省多年平均产水量及水源涵养量空间变化见图4。水源涵养总体呈从东—西递减的空间分布特征，高值区包括抚顺市、本溪市和丹东市，水源涵养量在180.73～245.24 mm之间。这是由于该区域降水充沛，林地分布广，蒸散发为全省最低值，故产水量大，水源涵养能力强。中、西部的盘锦市、锦州市、阜新市、朝阳市、沈阳市和葫芦岛市是低值区，水源涵养量在24.25～46.23 mm之间，该区域地形以平原、低山和丘陵为主，降水偏少，蒸散强，受地形与蒸散影响，产水量与水源涵养量均较少。处于东部向中西部过渡的大连市、营口市、铁岭市、辽阳市和鞍山市水源涵养量在71.45～111.04 mm之间。

图4 辽宁省产水量和水源涵养量空间分布特征

3.4 水源涵养与不同因子的相关分析结果

参考李怡颖等[18]，王亚慧等[19]的研究及数据可获取性，本研究分别从气候、土地利用、生态、社会经济方面选择降水量、蒸散量、气温、地块破碎度、林地比例、地表水资源量、山区入渗量、城镇化率等参数，探索其与水源涵养量的关系。经皮尔逊相关分析可得，水源涵养量与降水量、林地比例、地表水资源量和山区入渗量呈显著正相关，与蒸散量、气温、建设用地比例、地块破碎度呈显著负相关(表2)。

表2 辽宁省不同影响因素与水源涵养的相关关系

水源涵养量与降水量、地表水资源量、林地比例和山区入渗量相关性较高，相关系数分别为0.95，0.67，0.61，0.56。辽宁省东部山区林地面积大，人类活动强度小，地块较完整，植被覆盖度高，降水、地表水资源量丰富，水源涵养量明显高于其他地区，水源涵养能力强。蒸散量、气温、地块破碎度、建设用地比例与水源涵养量的相关系数分别为-0.93，-0.64，-0.72，-0.55，相关性较强，辽宁省中、西部地区地形以平原、低山和丘陵为主，气温高于东部山地，蒸发旺盛，建设用地扩张，地块破碎度增加，水源涵养能力弱。此外，城镇化率增长在一定程度上对水源涵养起促进作用，农作物播种面积增加，人类过度使用耕地，灌溉率高，影响土壤持水功能，导致水源涵养功能退化。

3.5 辽宁省水源涵养的空间分异驱动力分析

辽宁省各单因子对水源涵养空间异质性的解释力见表3。

表3 辽宁省单因子对水源涵养空间异质性解释力(q)

降水、蒸散、建设用地比例、地表水资源量、气温和林地比例是影响辽宁省水源涵养空间分异的主导因素，解释力分别为0.9，0.85，0.83，0.77，0.62，0.61。地块破碎度、农业灌溉率、山区入渗量、生态环境用水的解释力在0.4～0.59之间，分别为0.59，0.49，0.44，0.43。其他因子如农作物面积、城镇化率的解释力有限，分别为0.36，0.33。总体上，气候因子对辽宁省水源涵养空间分异影响远大于其他因子；土地利用方面，建设用地比例解释力大于林地比例与地块破碎度；生态因子与社会经济因子总体解释力相当，但生态因子中的地表水资源量对水源涵养空间分异的影响更大，解释力更强。

辽宁省多因子的交互作用对水源涵养空间异质性解释力均高于单个因子的解释力(表4)。气候因子中的降水和蒸散与其他各因子的交互作用解释力最强，均在0.9以上，气温与其他因子交互作用稍弱，与农业灌溉率交互作用的解释力最低，为0.72；土地利用中各因子的交互作用解释力表现为：建设用地比例>地块破碎度>林地比例；生态因子和社会经济因子交互作用解释力相当。综上可知，无论单因子作用还是多因子交互作用，气候因子都是影响辽宁省水源涵养空间分异的主导因子。

表4 辽宁省不同因子对水源涵养空间异质性交互作用解释力(q)

4 讨论与结论

4.1 结 论

(1) 2001—2020年辽宁省多年平均产水量和水源涵养量分别为177.22 mm和95.28 mm，增长速率分别为19.36 mm/(10 a)和13.35 mm/(10 a)。水源涵养量空间变化总体上从东—西递减，高值区分布于丹东市、抚顺市和本溪市，低值区位于盘锦市、锦州市、阜新市和朝阳市。

(2) 水源涵养量与降水量、地表水资源量、林地比例和山区入渗量呈显著正相关，与蒸散量、气温、地块破碎度、建设用地比例呈显著负相关。

(3) 气候因子与土地利用因子是辽宁省水源涵养空间分异的主导因子。降水、蒸散、建设用地比例、地表水资源量、气温和林地比例的解释力0.6以上，地块破碎度、农业灌溉率、山区入渗量、生态环境用水的解释力在0.4～0.59之间，农作物面积、城镇化率的解释力有限。多因子交互解释力均高于单个因子，其中降水、蒸散与各因子共同作用于水源涵养时部分解释力可达0.92以上。

4.2 讨 论

本研究结果表明辽宁省2001—2020年水源涵养总量呈波动上升变化。2001年水源涵养总量11.95×109m3，2020年上升至21.15×109m3，总体上呈上升趋势。辽宁省水源涵养量多年均值自西部丘陵区向东部山区增加，造成这种分异规律的原因是东、西部地区在气候、用地类型等方面的差异。东部地区地形以山地为主，林地约占全省林地面积50%，森林盖度高且多为天然林，降水丰富，蒸散量低于其他地区，产水能力强，水源涵养量大。中、西部地区与内蒙古河北接壤，平原、低山和丘陵比例大，森林资源相对匮乏，植被覆盖度低，气候干燥，日照时数长，降水少且蒸散强，产水量低、水源涵养能力弱。

气候、土地利用类型与水源涵养相关性较强，是影响水源涵养变化的主要因素，其中降水与蒸散对水源涵养有直接影响。在6类土地利用类型中，林地具有根系深度大的特征，截留、下渗能力强，因而水源涵养量大，与水源涵养呈显著正相关性，在城市化过程中应注重林地的开发与保护。无论单因子作用还是多因子交互作用，气候因子都是辽宁省水源涵养空间分异的主要控制因素，降水量、蒸散量差异较大的地区，水源涵养量不同，表现出明显的空间差异性。此外，用地类型是水源涵养空间分异的驱动力之一，受人类活动影响较大，用地类型转变影响水源涵养功能，因此优化土地利用结构，对水源涵养功能恢复有重要作用。

水源涵养量的计算是一个复杂的综合性过程，参考可获取的水资源公报及统计年鉴的相关数据，对模型所需参数进行校验，在今后的研究中应加强野外数据监测，增加研究结果的可信度。相较于其他研究，本论文集中研究行政区尺度的水源涵养时空动态及归因分析，在不同生态系统类型，例如森林生态系统方面研究较少，还需进一步完善。此外，Z值是表征多年平均降水特征的常数，不同地区的年际降水特征存在差异，长时间序列情况下，Z值的确定需不断调整，耗时较长。通过Z值调整提高模拟精度，使模拟结果更接近实测值。