植被恢复影响下黄河上游北川河流域蒸散发量变化及成因分析

杨明楠， 朱 亮,2， 刘景涛,2， 周 冰,3， 陈 玺,2

(1.中国地质科学院水文地质环境地质研究所，河北 石家庄 050061； 2.河北省中国地质调查局地下水污染机理与修复重点实验室， 河北 石家庄 050061； 3.中国地质大学(北京)，北京 100083 )

1 研究背景

作为仅次于大气降水的水循环分量，蒸散发决定了大气降水转化为地表水和地下水的比例，是决定陆域系统水循环过程的一个重要环节[1-3]。尤其在我国西北干旱半干旱地区，蒸散发的消耗量基本占大气降水量的80%～90%，而在南方湿润地区也有30%～50%，因此，蒸散发量的变化将对流域水循环过程和水资源形势产生重要影响[4]。

植被覆盖变化是影响蒸散发量变化的一个重要因素。20世纪80年代以来，随着“退耕还林还草”政策的实施，我国黄土高原地区植被覆盖度不断提高，2000-2015年黄土高原蒸散发量以4.39 mm/a的速率增加[5]；青藏高原地区低覆盖度草地多年蒸散发量分别是高、中覆盖度草地的26.9%和21.1%[6]。但蒸散发量和植被覆盖度之间并不存在完全的正相关关系，大量随机样本统计分析表明，黄河源区蒸散发量与近地表温差和土壤含水量的关系更加密切[7]，美国东南部草原地区蒸散发量的低值一般位于覆盖度为30%～40%区域内，过高或过低的草地覆盖度都会引起蒸散发量的增加，这主要与不同草地覆盖区域土壤蒸发量的大小有关[8]。除了植被外，气温、风速、太阳辐射等气象要素也对蒸散发的变化具有影响作用，在印度拉贾斯坦邦干旱区，平均气温增加20%可以引起14.8%的蒸散增量[9]。

综合前人研究成果可以看出，受气候要素、地形特征等自然地理条件差异的影响，不同区域植被覆盖与蒸散发之间表现出不同的变化规律。本文结合黄河上游水源涵养区北川河流域2000-2019年3期植被覆盖与蒸散发数据、1970-2019年长序列气象水文数据及2019年实测土壤蒸发数据，分析流域蒸散发与植被覆盖变化之间的关系，阐明植被恢复对流域蒸散发量变化的影响途径，研究成果对于科学认识黄河上游水源涵养区植被恢复的水文生态效应具有重要意义。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究区概况

北川河流域位于青海省东部，区内高山林立、沟谷纵横，平均海拔为3 102.6 m，中部狭长的河谷平原仅占流域面积的18.1%，河谷两侧依次为黄土丘陵和大面积的基岩山区(图1)。气候上属高原大陆性气候区，冬季严寒且漫长，夏季凉爽而短促，流域年均气温为2.7 ℃，随着海拔的升高，山区年均气温降为-6.1 ℃。北川河属黄河上游祁连山水源涵养区，同时也是西宁市重要的饮用水水源地，是西宁市生态环境和水资源安全的重要屏障。自20世纪80年代大规模退耕还林还草工程实施以来，流域植被覆盖度不断提高，迄今为止，形成了东峡林区、宝库林区及娘娘山林区等多个大规模的人工林场，目前，流域植被覆盖率高达80%以上[10]，植被类型以耐寒的油松、青海云杉等乔木以及沙棘、窄叶鲜卑等灌木为主。

图1 北川河流域概况

2.2 数据来源

2.2.1 蒸散发、植被覆盖和气象数据 蒸散发数据来源于“祁连山地区基于MODIS和AVHRR的逐月地表蒸散发数据集”，该数据集包括祁连山地区2000-2019年逐月地表蒸散发产品，其空间分辨率为0.01°，该数据源使用能量单位潜热通量(W/(m2·d))表示蒸散发量的大小，在计算过程中利用ArcGIS10.1软件的Cell Statistics工具对原数据进行融合计算和单位换算，具体换算方法参考文献[11]。

在NDVI产品的基础上，参考高健健等[12]的计算方法换算得到研究区植被覆盖数据，空间分辨率为30 m，包括2000和2019年两期数据；气象数据均来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn)，包括1970-2019年最大风速、平均风速和平均气温；1970-2019年水面蒸发数据是根据大通县气象局E20蒸发皿的测试数据换算的E601蒸发皿的蒸发量，基本可以代表研究区的潜在蒸散发强度。

2.2.2 土壤蒸发数据 本次的土壤蒸发数据为野外观测得到的北川河中游青海云杉林内和林外的日土壤蒸发量，观测周期为2019年6月1日-9月30日。土壤蒸发量根据自制简易蒸渗仪的观测结果并结合雨量筒的降雨观测结果进行计算。简易蒸渗仪的结构参考王利辉等[13]在青藏高原蒸散发研究时的设计，主要由外桶、内桶、底座和带刻度渗漏桶4部分组成(图2)。其中，内桶由高强度不锈钢制成，桶径为15 cm，可直接贯入土壤采集原状土样；底座下部设计有滤网，以便于水分下渗；渗漏桶用于收集强降雨时的渗漏水；外桶主要起到保护内桶的作用。仪器埋设时，首先按照外桶的尺寸开挖探坑，将外桶放入探坑内，外桶桶壁高出地面10 cm左右，以防止地表积水流入内桶；然后依次放入渗漏桶、底座和内桶，其中，底座的滤网上铺设1 cm厚的粗砂，以便于雨水渗漏进入渗漏桶，内桶中为采集的原状土壤样品。雨量筒与简易蒸渗仪并列放置，且雨量筒的直径与简易蒸渗仪中渗漏桶的直径相同。仪器布设完成后，每天下午18时使用精度为0.1 g的天平对内桶进行称重并观测记录雨量筒中的降雨量，在降雨天，若渗漏桶有渗漏水，同时对渗漏水量进行称重。根据每天的称重结果，按照如下公式计算土壤蒸发量：

图2 自制蒸渗仪结构及埋设示意图

E=ΔW+P-w

(1)

式中：E为土壤蒸发量，mm；P为降水量，mm； ΔW为根据两次测量的内桶重量差及内桶表面积换算的土壤水消耗量，mm；w为当天渗漏桶中的渗漏水量，mm。

自制蒸渗仪原理简单、操作方便且具有很强的野外适用性，但在精度控制上存在一定的不足，比如，如果两次称重之间产生了少许的降雨量，该部分降雨量恰恰与当天的蒸发量相当，则可能会出现当天的蒸发量为0或是负值的情况，因此根据观测值所计算的蒸散发量在一定程度上并不精确。但本次监测的目的是通过对比分析林内和林外土壤蒸发量的变化情况，关注重点是两个监测点土壤蒸发量的相对量变化，对绝对量的数据精度要求并不高。因此，根据观测数据的计算结果基本可以满足本次工作的需求。

2.3 研究方法

本文通过ArcGIS软件对研究区2000、2010和2019年的植被覆盖和蒸散发数据进行栅格提取，对比分析植被覆盖和蒸散发的时空变化趋势和变化关系，最后结合2019年6-9月土壤蒸发量野外实测数据和1970-2019年长序列的气温、风速、水面蒸发数据探讨研究区植被恢复对蒸散发变化的影响作用和途径。

3 结果与分析

3.1 植被覆盖与蒸散发的变化

从20世纪末开始实施大规模植树造林以来，研究区植被覆盖度不断提高，2000和2019年植被覆盖度对比统计见表1。由表1可知，2000-2019年流域平均植被覆盖度由75.32%增加至80.33%，其中，2019年植被覆盖度大于80%的区域占流域总面积的68.01%。在ArcGIS软件中对2019和2000年两个时期的植被覆盖度进行差值计算，结果如图3所示。图3显示，除了在人类开发强度较大的河谷平原区外，大部分区域植被覆盖度呈增加趋势，其中，大通县城及其南部的丘陵山区植被覆盖度增加最为明显，最大增幅为52.2%。

图3 2000和2019年研究区植被覆盖度变化空间分布

表1 2000和2019年植被覆盖度统计对比

从2000和2019年两个时期研究区的蒸散发量分布变化上(图4)可以看出，流域蒸散发量具有明显的空间分布特征，从上游至下游总体呈增大趋势。在上游的基岩山区，由于地势陡峭，海拔高度大，常年气温偏低，除局部分布有少量高寒草甸外，大部分区域的地表以裸露的冻融石漠化景观为主，因此，从水、热两方面来看，均不利于蒸散发的发生；随着海拔高度的降低，气温逐渐升高，植被类型逐渐丰富，大面积分布的以天然高寒灌丛和人工种植的青海云杉、白桦等高大灌木、乔木林为主的林地，是流域内植被覆盖度最高的区域，林地的水源涵养功能使地表土壤湿度增大，因此，有利于植被蒸腾和土壤蒸发。

图4 2000和2019年研究区日均蒸散发量空间分布

在ArcGIS软件中根据栅格的属性值对2000和2019年蒸散发量数据进行统计，结果见表2和图5。由表2可以看出，各项统计量的最大值均出现在2000年，而最小值均出现在2019年，其中2000和2019年的年蒸散发量分别为619.92和586.69 mm，2019年的蒸散发量比2000年减少了33.23 mm。2019和2000年蒸散发变化量空间分布图(图5)显示，从上游至下游，蒸散发量减小的趋势越来越明显。

表2 2000和2019年研究区蒸散发变化量统计

图5 2000和2019年研究区蒸散发变化量空间分布

3.2 蒸散发与植被覆盖的时空变化关系

将植被覆盖度变化差值图和蒸散发量变化差值图进行等量的网格剖分并逐一提取属性数值，绘制植被覆盖度变化与蒸散发量变化关系散点图如图6所示。由图6可以看出，植被覆盖度变化差值大于0的区域，即植被覆盖度增加的网格所对应的蒸散发量总体呈减少趋势，这部分网格数量占流域内全部网格数的70.9%，其余29.1%的网格上蒸散发量和植被覆盖度之间保持同步变化趋势，即蒸散发量随着植被覆盖度的减小而减小。

图6 研究区植被覆盖度与蒸散发量变化关系散点图 图7 2000和2019年研究区蒸散发量年内变化曲线

在空间分布上，北川河干流及较大的支流河谷区植被覆盖度降低，尤其是大通县城及以南的干流河谷区覆盖度降低最为明显，这一区域集中了流域内80%以上的人口和几乎全部的工业，城镇和工业用地面积不断扩张挤占了大量的绿地和农田，水泥硬化地面可以大幅度降低地表的蒸散发量，因此，自然下垫面转化为人工的硬化地面是河谷区蒸散发量降低的主要原因；但在大部分丘陵山地区，虽然植被覆盖度大幅增加，但蒸散发量同样也呈减小趋势，这一变化趋势似乎和植被能够增加蒸腾量的规律相悖，因此，下文将对其进行详细分析。

在对2000和2019年1-12月份蒸散发量统计的基础上，绘制蒸散发量年内变化曲线如图7所示。由图7可以看出，年内蒸散发量主要集中在6-9月份，分别占全年蒸散发总量的66.4%和63.9%，其中，7月份是全年蒸散发量最大的月份，分别占全年蒸散发量的21.4%和19.2%；与2000年蒸散发量年内变化过程相比，2019年蒸散发量在7、8月份减少最为明显，变化量为-30.85 mm，占全年变化量(-33.23 mm)的92.83%，而其他月份基本保持不变。所以，7、8月份植被主要生长季内蒸散发量的降低对年蒸散发量的降低具有决定作用。

3.3 植被恢复对蒸散发的潜在影响途径

植物蒸腾、水面蒸发和土壤蒸发是蒸散发的3种主要形式[14]。因为北川河流域无大型水库，且河水宽度基本不超过30 m，小于蒸散发数据源的空间分辨率，所以水面蒸发量对蒸散发变化的影响可以忽略不计，因此，流域蒸散发的变化与植被蒸腾和土壤蒸发的变化存在密切关系。

根据2019年6-9月土壤蒸发量的野外观测数据，分别统计计算林内、外两个观测点的土壤日蒸发量，绘制林内、外土壤逐日、逐月蒸发量变化对比图如图8所示。由图8可以看出，两个监测点土壤蒸发量存在较大差异，大部分时间林外土壤蒸发量大于林内的蒸发量，尤其在7月份，林外土壤日蒸发量达到林内的2倍以上，但从8月底开始，受气温等气象条件的影响，林内和林外的土壤蒸发量基本趋于一致。在整个监测期内，林内土壤蒸发总量为207.38 mm，月蒸发量之间的变化相对平稳，7月份的蒸发量占总蒸发量的36.9%；林外土壤蒸发总量为365.11 mm，约为林内土壤总蒸发量的1.8倍，且月蒸发量之间的变化幅度较大，7月份的蒸发量占总蒸发量的50.1%。7月份林内土壤蒸发量比林外减少了106.25 mm，占整个监测期林内土壤蒸发减小量(157.73 mm)的67.4%，是影响林内土壤蒸发减小的最主要时期，这与上文图7中流域总蒸散发量减小主要出现在7月的结果是一致的。所以，植被恢复区土壤蒸发量减小是引起北川河流域蒸散发量减小的一个重要途径。

图8 2019年6-9月生长季林内、外土壤蒸发量对比统计

气象因子和下垫面介质是控制蒸散发过程的决定因素，其中，太阳辐射强度、风速等气象因子决定了蒸散发产生的能量来源和动力条件，而下垫面的性质决定了水分的供给条件[15]。在能量来源和动力条件不变的情况下，下垫面植被覆盖的增加一般会引起植被蒸腾量的增大，特别是具有较大叶面指数的阔叶林，对蒸腾量变化的影响尤为显著[16]。同时大规模植被恢复还能够在一定程度上降低地表反照率、近地表温度、空气动力学阻抗等气象因素，促使能量供给条件和水汽输送条件发生变化[17]，比如，在全球气候变暖的大背景下，受大规模植被恢复的影响，黄土高原地区中南部监测站点气温仍呈降低趋势[18]，河北省围场县自1962年以来的最大风速和平均风速随着植被覆盖度的增加而显著降低，其中，植被对风速大于6 m/s的大风影响作用最大[19]。由此来看，大规模植被恢复所带来的气温、风速等气候条件变化可以在一定程度上降低蒸散发强度。

图9为1970-2019年研究区主要气象因子变化曲线。分析图9可知，1970-2019年间，在年均气温呈上升趋势的情况下，水面蒸发量呈现明显的减小趋势，平均降幅为33.8 mm/10a(图9(a))，这说明了流域的潜在蒸散发强度是降低的。单一的气温升高带来的必然是蒸散发强度的提高，所以，流域内一定存在其他造成蒸散发强度降低的气象因素。从1970-2019年最大风速和平均风速的变化趋势(图9(b))来看，20世纪70年代以来，平均风速、最大风速均呈下降趋势，其中，70、80年代为快速减小期，从90年代开始为缓慢减小期，2019年的平均风速和最大风速分别为1970年的47.3%和38.1%，而风速的降低恰恰是削弱地表潜在蒸散发强度的一个重要因素。大区域气候变化可能是引起研究区地表风速变化的决定因素，但大规模植被恢复的影响作用同样也不容忽视。另外，地表反照率等气象因子也会随着植被覆盖的变化进而影响蒸散发强度，但由于缺乏相关数据，本文不再进行讨论。

图9 1970-2019年研究区主要气象因子变化曲线

综上分析可以看出，北川河流域大规模植被恢复对蒸散发量变化的影响主要存在以下两个重要途径：一是可以直接降低植被恢复区的土壤蒸发量；二是可以通过降低风速等气象因子，降低单位面积上的蒸散发强度，包括土壤蒸发强度和植被蒸腾强度两个方面。

4 讨 论

2000-2019年，北川河流域蒸散发量总体上随着植被覆盖的增加基本呈减小趋势，这一变化趋势与我国黄土高原及东部地区蒸散发量随植被覆盖增加而增大的变化趋势[5,16-17]存在一定差异。这一方面可能与青藏高原地区特殊的气候条件有关，因为植被蒸腾耗水主要集中在生长季内，研究区内寒长暑短、气温较低的气候特点决定了植被的生长周期短，因此，相同植被覆盖度增加带来的蒸腾耗水增量应该远小于黄土高原及东部地区；另一方面，也可能与植被恢复的树种选择有关，研究区植被恢复的树种以耐寒的油松、青海云杉等乔木及沙棘、窄叶鲜卑等灌木为主，这些植物的叶面指数较小，其蒸腾耗水强度远小于中东部地区的阔叶乔木林。

作为流域水循环的一个关键环节，蒸散发量的减少对于降低流域内部无效消耗、提高流域水资源的利用效率具有促进作用[20]。同时，随着植被覆盖的增加，严重的水土流失状况得到改善，2000年以后的平均含沙量为0.221 kg/m3，与20世纪70年代(0.759 kg/m3)相比减少了近1/3[21]。总体来看，北川河流域植被恢复发挥了控制水土流失和减低无效蒸散发两方面的作用，实现了生态环境和水资源保护的统一，对提高黄河上游生态保护区的水源涵养功能具有重要意义。

由于流域尺度上土壤水文特性存在较大的空间变异性，但本文只设置了一组土壤蒸发量的对比观测点，因而实测的土壤蒸发量数据具有一定的局限性，需要进一步增加观测点数量，以实现对流域内不同区域的控制。另外，植被恢复是通过影响局部小气候进而降低流域蒸散发强度，但如何定量区分植被和大区域气候变化对研究区小气候的影响程度，本文仍缺乏有效的数据支撑证据。前人研究表明，祁连山水源涵养林具有降低气温、增加湿度和降雨量的气候效应[22]，但这一结果也只是根据水源涵养林面积与气象因子的变化关系得出的定性结论，并未考虑大区域的气候变化特征。

在外界气候条件不变的情况下，植被覆盖增加对蒸散发的最直接影响因素是增加植被蒸腾量和降低林下土壤蒸发量，但大规模的植被恢复通过降低地表风速、辐射强度等气象因子进而降低区域蒸散发强度也是一个不争的事实。所以，区域蒸散发变化是一个综合气象、水文和生态等多因素的复杂过程，多学科知识的交叉融合是科学认识这一变化过程的关键所在。

5 结 论

20世纪80年代以来，北川河流域经历了大规模植被恢复过程，仅2000-2019年流域的平均植被覆盖度就增加了5.01%，受植被恢复的影响，流域年蒸散发量发生了较大的变化，通过研究分析得出以下主要结论：

(1)北川河流域蒸散发量随植被覆盖度的增加呈减小趋势，2019年的蒸散发量比2000年减小了33.23 mm，其中7、8月份植被主要生长季内蒸散发量降低是引起年蒸散发量减小的主要原因。

(2)大规模植被恢复能够通过降低林下土壤蒸发量和潜在蒸散发强度两方面的作用引起流域蒸散发量的减小。

(3)北川河流域的植被恢复工程同时实现了降低无效水分消耗和减少水土流失两个方面的作用，充分体现了黄河上游生态涵养林建设对水土保持和水源涵养的重要意义。