基于InVEST模型的太湖流域水源涵養服務價值評估

陳駿宇, 劉　鋼,白　楊

(1.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇 南京　210098;

2.河海大學管理科學研究所,江蘇南京　211100;3.江蘇省沿海開發與保護協同創新中心,江蘇 南京　210098;

4.上海市環境科學研究院應用生態研究所,上海　200233)

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基于InVEST模型的太湖流域水源涵養服務價值評估

陳駿宇1,2, 劉鋼2,3,白楊4

(1.河海大學水文水資源與水利工程科學國家重點實驗室,江蘇 南京210098;

2.河海大學管理科學研究所,江蘇南京211100;3.江蘇省沿海開發與保護協同創新中心,江蘇 南京210098;

4.上海市環境科學研究院應用生態研究所,上海200233)

摘要：在氣候變化與人類活動共同影響下,全球水生態系統現狀不容樂觀。以太湖流域為例,采用InVEST模型,動態評估了太湖流域水源涵養服務價值。結果顯示:太湖流域2000年水源涵養總量為320.50億m3,高于2010年的314.18億m3,相應經濟價值分別為1 958.48億元和1 919.86億元;太湖流域2000年與2010年的水源涵養量在空間分布特征上基本保持一致,均為:Ⅷ區>Ⅰ區>Ⅸ區>Ⅲ區>Ⅴ區>Ⅵ區>Ⅳ區>Ⅶ區>Ⅱ區。進一步剖析對影響水源涵養服務價值變化的驅動機制,研究表明:氣候因素以及土地利用/覆被因素直接影響了太湖流域水源涵養總量與空間分布規律,而社會經濟特征則是影響太湖流域水源涵養服務價值的間接因素。

關鍵詞：水生態系統服務;InVEST模型;太湖流域;水源涵養

過去50年間,人類活動對生態系統的改變比歷史上任何時期都更迅速、更廣泛,同時,全球氣候變暖趨勢仍在持續。生態系統服務的供不應求與典型生態風險的加劇已嚴重威脅到人類福祉。作為生態系統的重要組成部分,水生態系統提供了包括供給服務、調節服務、文化服務及支持服務在內的四類服務,其不僅為人類生活與生產活動提供了基礎產品,而且具有維持自然生態系統結構、生態過程與區域生態環境的功能[1]。然而,全球范圍內不同程度的人水互動行為大規模地改變了水生態系統狀態,水資源稀化、水環境惡化以及水生態退化現象普遍。如何協調水資源利用和維持水生態系統服務功能已成為水資源管理所面臨的挑戰[2]。2015年10月,我國“十三五”規劃建議發布,規劃強調要加強水生態保護,全面提升河湖、濕地、海洋等自然生態系統穩定性和生態服務功能,并要求重點改善長江流域生態環境。

對生態系統服務的研究萌芽于19世紀末期,在Tansley[3]、國際環境問題研究組(Study of Critical Environmental Problems, SCEP)等[4]的研究基礎上,Ehrlich[5]正式提出了“Ecosystem service”概念。Gordon[6]首次系統解析了生態系統服務的框架。1997年,Daily[7]對生態系統服務功能的內涵、定義和分類等進行了詳細敘述,Costanza[8]等闡述了生態系統服務功能價值評估的方法,并對全球生態系統服務功能的經濟價值進行了估算。隨后，生態系統服務研究進入迅速發展階段。近期研究主要集中于生態系統服務評估方法的探索與應用方面[9-15],研究成果提升了人類對生態資產的科學認知,成為提高人類生態福祉的前提。同時,諸多實踐也證明,生態系統服務價值評估對生態保護政策的制定具有關鍵支撐作用[16]。

太湖流域憑借優越的水生態稟賦條件在我國國民經濟中占據重要區位。值得注意的是,水源涵養作為水生態系統調節服務中的重要一環,為太湖流域居民的生產、生活供給了所需水資源,從而為經濟與社會的快速、穩健發展提供了保障,也維持了水循環的健康永續。但流域長期深陷城市人口及產業集聚度過高與水污染加重并存的兩難困局,水源涵養服務功能退化現象逐漸顯現,已引起社會各界的高度重視。國內外學者已針對水源涵養服務功能的評估展開了研究[17-19], 而流域尺度下的相關研究尚不多見。筆者選取InVEST模型,對太湖流域水源涵養服務價值進行評估,辨析其時空異質性規律,并探究影響太湖流域水源涵養服務價值變化的驅動因素,以期為權衡水生態服務功能發揮與流域發展規劃提供可靠決策依據。

1研究區概況

太湖流域(東經119°3′1″～121°54′26″,北緯30°7′19″～32°14′56″),地處長江三角洲,總面積3.69萬km2,行政區劃分屬江蘇(占52.16%)、浙江(占32.18%)、上海(占14%)、安徽(占0.6%)三省一市。流域屬濕潤的北亞熱帶氣候,雨熱充沛,多年平均降雨量為1 171.73 mm,多年平均水面蒸發量為821.7 mm。河道水系以太湖為流域中心,河道密度為3.2 km/km2,0.15km2以上的大小湖泊共189個,形成網格狀。流域內自然植被類型以闊葉林、針葉林及落葉林為主。2013年末,太湖流域總人口為5 971萬人,占全國總人口的4.4%。GDP57 957億元,占全國GDP的10.2%,人均GDP9.7萬元,是全國人均GDP的2.3倍,流域城鎮化率已高達70%以上。

然而,自20世紀90年代以來,太湖流域水污染狀況一直未得到根本性改變。2013年,太湖流域全年期Ⅲ類及以上水質的河流、湖泊、水庫占比分別僅為19.9%、18.8%、28.6%,重點水功能區水質達標率僅為50%左右,諸多湖泊富營養化嚴重,流域缺水風險持續加劇。致使流域內人水關系、產水關系矛盾突出,經濟發展、社會穩定、居民生活正受到威脅,水生態系統狀況亟待改善。

2研究方法

2.1生態系統服務功能評估方法

水生態系統服務是社會經濟系統與自然系統互動最為頻繁、復雜的領域,多尺度下的多主體交叉影響決定了其具有較大的不確定性。因此,傳統的靜態市場價值評估無法確切體現水生態系統服務功能的本質。隨著3S技術的發展與應用,人們在生態系統服務評估的模擬與時空序列表達上取得了重大突破,涌現出一批開發層次不同、所量化的服務功能類別也有所差別的生態系統服務功能評估模型,例如:InVEST(Integrated Valuation of Environmental Services and Tradeoffs)、ARIES(Artificial Intelligence for Ecosystem Services)、SolVES(Social Values for Ecosystem Services)、MIMES(Multi-scale Integrated Models of Ecosystem Services)等。

其中,InVEST模型,即“生態系統服務功能與權衡交易綜合評價模型”,是由斯坦福大學、大自然保護協會(The Nature Conservancy, TNC)、世界自然基金會(World Wildlife Fund, WWF)和其他一些機構共同開發的開源式生態系統服務功能評估模型。該模型突破了傳統評估方法的局限性,以土地利用/覆被、數字高程、氣候、土壤、水文以及社會經濟等數據作為輸入,輸出生態系統服務功能價值及其分布情況,從而能較為直觀地辨別服務功能的強弱、增減趨勢。

相較其他模型,InVEST模型具備以下明顯優勢:①功能性強。InVEST模型的輸入、輸出數據均為空間分布式數據,實現了服務功能的空間化評估,便于進一步分析其空間異質性;②操作性強。InVEST模型界面友好,從基本數據輸入到評價結果輸出的操作均較為便捷[20];③動態性強。InVEST模型可通過情景模擬,比較不同土地利用/覆被條件下服務功能價值變化和分布差異,從而為權衡生態保護與社會發展提供決策依據;④應用性強。InVEST模型是當前發展最為成熟的生態系統服務功能的評估模型,適用于全球范圍流域或景觀尺度上生態系統服務功能的評估[21]。

2.2水源涵養量評估模型

水源涵養服務功能是水生態系統與森林、土壤、濕地等生態系統間多種水文過程共同作用下的綜合表現。InVEST模型中的產水量模塊基于水量平衡原理,結合氣候、地形和土地利用/覆被類型,利用降水量減去實際蒸散量計算得出每一柵格上的水源涵養量。該模塊已在美國安第斯山北部和中美洲南部、加利福尼亞內華達山脈區、夏威夷群島、坦桑尼亞東部弧形山脈區[22],以及中國北京山區森林[18]、西苕溪流域[19]等區域得到了成功應用。具體公式如下:

每個柵格上的產水量為Yjx,

(1)

式中:Yjx為第j種土地利用/覆被類型柵格x的產水量,mm;AETjx為第j種土地利用/覆被類型柵格x的每年實際蒸散量,mm;Pjx為第j種土地利用/覆被類型柵格x的年降雨量,mm。本文中,j=1為林地,j=2為草地,j=3為水域,j=4為園地,j=5為建設用地,j=6為公共用地,j=7為耕地,j=8為其他用地。

(2)

式中:ωx為無量綱參數;Rjx為第j種土地利用/覆被類型柵格x的Budyko干燥指數。

ωx為植物年需水量與降水量的比值,計算公式如下:

(3)

式中：Z為Zhang系數,表示降雨分布和深度的參數;AWCjx為第j種土地利用/覆被類型柵格x的土壤有效含水量,mm。

Budyko干燥指數Rjx為潛在蒸散與降水量的比值,計算公式如下:

(4)

式中：kjx為第j種土地利用/覆被類型柵格x的植被蒸散系數;ETOjx為第j種土地利用/覆被類型柵格x的潛在蒸散量,mm。

2.3水源涵養服務價值評估模型

選取影子工程法,即利用修建相應庫容的水庫成本來評估水源涵養量的經濟價值。計算公式如下:

(5)

(6)

式中：E為水源涵養服務價值，元;α為單位庫容造價,元/m3,參考DB 11/T1099—2014《林業生態工程生態效益評價技術規程》[23],本文中單位庫容造價取6.1107元/m3;V為水源涵養總量,m3;Yjx為第j種土地利用/覆被類型柵格x的產水量,m3。

3太湖流域水源涵養服務價值評估

3.1 數據需求及來源

根據InVEST模型需求和數據可得性,筆者以2000年、2010年為典型年進行實證研究,所用主要原始數據見表1。

表1　原始數據

3.2原始數據處理

根據InVEST模型運行原理,需對部分原始數據進行空間化處理。借鑒前人研究成果[24],筆者選取Kriging插值法得到太湖流域多年平均降雨空間分布圖。利用Arcgis平臺將土壤深度數據、植物可利用水量數據、潛在蒸散量數據通過賦值、重分類、空間插值、圖層轉換等操作將其與對應土地利用/覆被類型關聯，最終得到符合模型輸入要求的空間數據。

3.3 結果輸出

通過InVEST模型的運行,輸出結果見圖1。

圖1　太湖流域2000年和2010年水源涵養量分布

如圖1所示,依據《國家生態功能區劃(2008)》,可以較為清晰地看出,2000年,太湖流域9個生態功能區水源涵養量的空間分布特征為Ⅷ區>Ⅰ區>Ⅸ區>Ⅲ區>Ⅴ區>Ⅵ區>Ⅳ區>Ⅶ區>Ⅱ區,且2010年太湖流域水源涵養量的空間分布特征與2000年基本保持一致。

經換算可得太湖流域2000年以及2010年水源涵養總量,利用公式(5)、公式(6)可進一步核算出水源涵養服務價值,見表2。

表2　2000年、2010年太湖流域水源涵養服務價值

如表2所示,2010年,太湖流域水源涵養服務價值相較2000年減少1.97%,表明該項服務功能存在明顯退化趨勢。

3.4結果分析

3.4.1太湖流域2000—2010氣候因素演進分析

如圖2所示,2000—2010年,太湖流域年平均降水量呈先減后增的趨勢,2003年出現上升拐點,多年平均降雨量約1 167 mm;年平均氣溫呈現上升趨勢較為明顯,年增長速率約為0.05℃/a。

圖2　太湖流域2000—2010年平均降雨、平均氣溫

2000年太湖流域土地利用/覆被分布2010年太湖流域土地利用/覆被分布林地草地水域園地建筑用地公共用地耕地其他用地轉移合計林地4879.750.004.880.0039.081.740.080.254925.79草地11.31140.291.131.58121.170.1326.770.19302.56水域2.090.295564.0021.21331.5210.56471.290.006400.96園地19.980.040.62810.724.490.2612.530.00848.65建筑用地33.450.009.350.405626.724.1517.620.005691.68公共用地0.490.004.430.286.71192.885.090.00209.88耕地202.780.49465.1648.993952.24249.6513693.711.2118614.22其他用地0.170.230.000.000.000.000.573.464.43

3.4.2太湖流域2000—2010土地利用/覆被演進分析

太湖流域2000年、2010年兩期的土地利用/覆被結構見圖3。2000—2010年間,公共用地與建設用地增幅較大,分別為118.87%、77.14%;其他用地增加了15.17%;園地、林地增幅較小,分別為4.55%、4.07%;而草地面積減幅最大,達到了53.28%;耕地減少了23.57%,水域面積減少了5.49%。

圖3　太湖流域2000年、2010年土地利用/覆被結構

進而,利用轉移矩陣來刻畫太湖流域土地利用/覆被相互間轉化的結構特征,見表3。2000至2010年間,流域內40.05%的草地及21.23%的耕地轉化成了建設用地,導致建設用地面積急劇增加;草地面積僅有46.37%得到保留,表明草地發生利用變化最為頻繁;該時期內的另一個顯著變化是21.94%的其他用地被改造成為耕地、草地與林地,使部分未被利用的土地或裸地得到了開發。

3.4.3太湖流域水源涵養服務價值響應分析

綜上所述,太湖流域水源涵養服務價值在研究期(2000—2010)內變化顯著,該變化是氣候因素以及土地利用/覆被因素直接影響的綜合體現。從時間分布來看,流域年平均降雨量在研究期內較為穩定,始末差值僅約45 mm,而年平均氣溫上升十分明顯(約0.05℃/a),這使得流域水資源的蒸散率不斷提升。與此同時,流域內蒸散能力較弱的草地面積大量減少,蒸散能力較強的建設用地、林地面積卻急劇增加,最終導致了水源涵養量在研究期內的整體減少。從空間分布上來看,水源涵養服務功能較強的區域集中在流域東南部,即杭嘉湖地區:該區域降雨豐沛,植被覆蓋較好,水源涵養基礎條件優越。另一方面,該區域地形坡度普遍大于流域平原地區,使得水源匯集效應突出;而流域西部及北部的湖西地區與武澄錫虞地區的水源涵養服務功能則較弱:該區域降雨量處于全流域較低水平,而建設用地和耕地作為該區域的主要土地利用類型,導致了降雨消耗率偏高,水源因此無法得到有效積蓄。

進一步分析可知,社會經濟特征是影響太湖流域水源涵養服務價值的間接因素。太湖流域一直保持著較高的經濟增速。然而,在發展的同時卻忽略了水生態系統的保護與建設,致使研究期內流域年國民生產總值與水源涵養服務價值呈背向發展趨勢,表明流域經濟與水生態環境發展缺乏可持續性。

綜上所述,流域水源涵養服務功能變化將引發人水互動行為新一輪的協同效應,主要表現在兩方面:一方面,人類對水源涵養服務的認知會隨著涵養量的波動而變化。就太湖流域而言,研究期內水源涵養量出現下降趨勢,從而對社會生產和居民生活的用水需求構成一定程度的威脅,此種情形會觸發人類對水資源的主觀能動性,表現為努力提高節水效率、追求最大化的單位水資源產出價值等。另一方面,水生態系統所能承受人類活動的閾值范圍也將發生偏移。水源涵養量的改變是人類逐漸增強的行為活動所帶來的水生態系統負荷的外在表征,因此,伴隨著服務功能的退化,流域水循環將面臨失衡風險,水生態系統脆弱性將不斷增強。

4結論

a. 水生態系統服務功能關系人類福祉,水源涵養服務功能在太湖流域的發展中發揮關鍵作用。本文利用InVEST模型的產水量模塊,計算得太湖流域2000年及2010年的水源涵養總量分別為320.50億m3和314.18億m3,相應經濟價值分別為1 958.48億元和1 919.86億元,2010年相較2000年減少約1.97%;流域內9個生態功能分區水源涵養量空間分布特征在2000年與2010年兩年度內保持一致,均為: Ⅷ區>Ⅰ區>Ⅸ區>Ⅲ區>Ⅴ區>Ⅵ區>Ⅳ區>Ⅶ區>Ⅱ區。

b. 氣候因素以及土地利用/覆被因素直接影響了太湖流域水源涵養總量與空間分布規律,而社會經濟特征則是影響太湖流域水源涵養服務價值的間接因素。水源涵養服務功能的波動將引起人水互動行為新一輪的協同效應,人類用水行為趨向高效化,而水生態系統脆弱性將增強。因此,流域有關部門應最嚴格限制溫室氣體排放,科學調控建設用地擴張的速度與規模,保護和拓展水源涵養服務功能強的區域,同時著力產業結構轉型升級,加速節水型社會建設,避免用水危機。

c. 本文利用InVEST模型較為科學地輸出了流域水源涵養量的靜態數值和動態時空分布情況,說明InVEST模型適用于太湖流域水源涵養服務功能的評估,可作為水生態系統服務研究的一種科學范式。

d. 本文在物質量與價值量轉換上選取的方法較為單一,將在下一步研究工作中重點完善。

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Evaluation of service value of water conservation in Taihu Lake basin based on InVEST model/

CHEN Junyu1, 2, LIU Gang2, 3, BAI Yang4

(1. State Key Laboratory of Hydrology-Water Resource and Hydraulic Engineering, Hohai University, Nanjing 210098, China; 2. Institute of Management Science, Hohai University, Nanjing 211100, China; 3. Collaborative Innovation Center for Coastal Development and Protection of Jiangsu, Nanjing 210098, China; 4. Shanghai Academy of Environmental Sciences, Institute of Applied Ecology, Shanghai 200233, China)

Abstract:The situation of global water ecosystem is becoming severe under the influences of climate change and human activities. Taking Taihu Lake basin as an example, the service value of its water conservation is evaluated based on the InVEST model. The results show that the total water conservation of Taihu Lake basin is 320.50×108 m3 in 2000 and 314.18×108 m3 in 2010, and the corresponding economic value is 1958.48×108and 1919.86×108RMB yuan respectively. The spatial distribution of water conservation is basically consistent in 2000 and 2010: zone VIII> zone I>zone IX> zone III> zone V> zone VI> zone IV> zone VII> zone II. The driving mechanism which influences the service value of water conservation is further discussed. It is indicated that the climate and the land use/cover directly influence both the amount and the spatial distribution of water conservation, while the socio-economic characteristics are the indirect factor for the water conservation of Taihu Lake basin.

Key words:water ecosystem service; InVEST model; Taihu Lake basin; water conservation

(收稿日期：2015-12-30編輯：陳玉國)

中圖分類號：X826; F062.2

文獻標識碼：A

文章編號：1003-9511(2016)02-0025-05

DOI：10.3880/j.issn.1003-9511.2016.02.006

作者簡介：陳駿宇(1990—),男,江蘇張家港人,博士研究生,主要從事水生態系統管理方面研究。E-mail:cjynjhhu@163.com通信作者：劉鋼(1981—),男,山西太原人,講師,博士,主要從事生態經濟方面研究。E-mail:lglhm@msn.com

基金項目：國家社會科學基金青年項目(14CGL030);國家自然科學基金青年項目(41501580);河海大學中央高?；究蒲袠I務費項目(2015B40414)