InVEST模型水源涵養模塊實地應用的可行性驗證

邱問心，張 勇，俞佳駿，張 超，鄭超超，余樹全

（1.浙江農林大學 林業與生物技術學院，浙江 杭州311300；2.浙江省林業生態工程管理中心，浙江 杭州310020）

在全球水資源需求不斷增加和水環境急劇惡化的背景下，森林在涵養水源、調節徑流、增加區域可利用的水資源、調節河川流量、減少洪澇災害等方面的意義更加突出。越來越多的人關注到了森林生態系統的水源涵養功能［1］。常用的測量水源涵養功能的方法有土壤蓄水能力法、綜合蓄水能力法、林冠截留剩余量法、水量平衡法、降水儲存量法、年徑流量法、地下徑流增長法和多因子回歸法［2］等，但均在展現區域水源涵養功能的空間分布上不夠直觀；近年來，由斯坦福大學和大自然保護協會共同開發的用以直觀評價水源涵養功能的 InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs）模型［3］被廣泛地應用于森林生態功能尤其是水源涵養功能研究。中國有不少學者在北京山區［4］、都江堰［1］、白洋淀［5］、三江源地區［6］、 黃土高原［7］、 贛江流域［8］和漢江上流［9］、 商洛市［10］等對當地的產水量或水源涵養的空間格局等進行了分析與評價，參數經本地化處理后的InVEST模型能為區域生態規劃發揮較好的指導作用；但對于模型模擬結果的精度驗證與分析的研究較少，有待進一步完善。本研究以浙江省杭州市臨安區水濤莊水庫2015年水文監測數據為基礎，通過野外調查和森林資源二類調查數據獲得該水庫集水區內森林類型、分布、土壤等相關參數，利用綜合蓄水法和水量平衡公式計算水源涵養量，并用InVEST模型對水源涵養模塊的模擬結果進行精度驗證，為今后InVEST模型在浙江省乃至亞熱帶地區的推廣應用提供參考依據。

1 研究區概況

水濤莊水庫位于中苕溪上游，地處浙江省杭州市臨安區高虹鎮，建成于2003年，具體區位如圖1所示。集水區壩址位于水濤莊村上游約500 m處，距臨安城區16 km，是一個以防洪為主，兼顧灌溉、發電、供水及改善水環境等多種效益的水利建設項目。水庫總庫容2 888×104m3，設計洪水位150.97 m，正常蓄水位141.17 m，相應正常庫容1 677×104m3，多年平均降水量1 463.6 mm。研究區集水面積為5 756.04 hm2，其中森林面積為5 362.83 hm2，占研究區總面積的93.17%。樣地主要樹種有馬尾松Pinus massoniana，白櫟Quercus fabri，短柄枹櫟Q.serratavar.brevipetiolata， 青岡櫟Cyclobalanopsis championii，麻櫟Q.acutissima，杉木Cunninghamia lanceolata，毛竹Phyllostachys edulis，高節竹Phyllostachys prominens，山核桃Carya cathayensis，金錢松Pseudolarix amabilis， 油茶Camellia oleifera。

圖1 研究區區位圖Figure 1 Location of research area

2 研究方法

2.1 樣地設置與調查方法

研究區地表可分為14種覆被類型，其中森林類型11種。為調查各林型森林群落特征，根據森林群落類型分布，在各林型內設置5個20 m×20 m的樣點，共55個。在設置的樣地內分別取1 m×1 m的凋落物樣方3個，測量凋落物層厚度，收集表面凋落物并帶回實驗室；選擇具有代表性的樣點，劃出1.5 m×1.0 m的長方形地塊，采用環刀（直徑6.18 cm，高4.00 cm）挖取土壤剖面，在0～20 cm層劃分成2～3層采集原始土塊，重復3次·層-1，不破壞環刀內土壤結構，且環刀內無石塊或粗根。

2.2 基于水量平衡法的水源涵養評價方法

研究區為封閉的水庫集水區，森林內的徑流最終匯集在水庫內，水庫年入庫量即區域年徑流量，根據水量平衡相關理論，可計算出研究區水源涵養量WC＝（P－E－Roff）A。其中：WC為研究區森林水源涵養量（m3）；P為年降水量（mm）；E為年蒸散量（mm）［11－12］，根據研究區蒸散量逐日值（ETo）統計相加后得出，其中逐日值基于氣象站逐日數據并利用修改后的彭曼-蒙蒂思公式（FAO Penman-Monteith）計算得出式（1）［13］；Roff為年徑流量（mm）；A為研究區總面積。

式（1）中：Rn為地表凈輻射（MJ·m－2·d－1）；G為土壤熱通量（MJ·m－2·d－1）；V為干濕表常數（kPa·℃－1）；T為2 m 高度處平均氣溫（℃）；U2為 2 m 高度處風速（m·s－1）；es為飽和水汽壓（kPa）；ea為實際水汽壓（kPa）；Δ 為飽和水汽壓曲線斜率（kPa·℃－1）［13］。

2.3 基于綜合蓄水法的水源涵養評價方法

2.3.1 凋落物層水源涵養功能研究 將收集的凋落物帶回實驗室稱量，并取部分樣品烘干（85℃，24 h），推算l hm2的凋落物儲量。同時取部分烘干試樣，用清水浸泡24 h后取出，濾去多余水分，稱量后得出樣品飽和持水率，計算凋落物層的最大持水量（率）和有效持水率。

2.3.2 土壤層水源涵養功能研究 用環刀法［14］測定土壤容重、毛管持水量、毛管孔隙度、非毛管孔隙度。環刀內土樣浸泡飽和后，放置于干沙上，分時段稱量，計算出不同類型林分土壤持水量與時間的函數關系式和持水速率。計算土壤容重d＝（M2－M1）/V，其中：M1為環刀的質量（g）；M2為環刀和干土壤的總質量（g）；V為環刀容積（cm3）。土壤毛管持水量＝（在干沙上放置2 h后環刀內濕土質量－環刀內干土質量）/環刀內干土質量×100%。土壤非毛管孔隙度（%）＝［（土壤飽和持水量－土壤毛管持水量）×土壤容重］/水的比重。土壤毛管孔隙度（%）＝（土壤毛管持水量×土壤容重）/水的比重。

2.4 InVEST模型水源涵養評價方法

InVEST模型水源涵養模塊基于水量平衡原理，通過降水、植物蒸騰、地表蒸發、根系深度和土壤深度等參數計算產水量［7］。本研究對各參數和數據作了本地化處理以增強模型適用性。以2015年資源3號影像為影像數據源；森林植被數據主要來源于森林資源二類調查數據及野外樣地調查；降水量等氣候數據根據臨安區及周邊地區氣象站記錄的2015年數據插值獲得；土壤相關性質由野外樣地調查及實驗室分析獲得，其中：土壤飽和導水率［15］基于1∶50萬浙江省土壤數據并利用COSBY等［16］的土壤傳遞函數計算獲得；植被可利用水根據外業調查所得田間持水量數據，并參考周文佐［17］的研究結果處理獲得；地形數據來源于日本地球遙感數據分析中心（ERSDAC）提供的30 m分辨率數字高程模型（DEM）數據。

模型運行結果為產水量。利用地形指數、流速系數和土壤飽和導水率對產水量進行修正［1］，計算水源涵養深度R＝min（1， 249/V）×min（1， 0.9IT/3）×min（Ksat/300）×Y。 其中：V為流速系數；IT為地形指數，無量綱；Ksat為土壤飽和導水率（cm·d－1）；Y為產水量（mm）。將水源涵養深度經過單位換算后乘以30 m×30 m的柵格面積可得到研究區水源涵養量（m3），將研究區水源涵養量除以研究區總面積后可得出單位面積水源涵養量（m3·hm－2）。

3 結果分析

3.1 研究區地表覆被類型

根據臨安區森林資源二類調查小班清查矢量數據及野外樣地調查的研究區地表覆被類型進行分類，研究區地表可分為不透水面、耕地、山核桃林、油茶林、毛竹林、高節竹林、馬尾松林、杉木林、金錢松林、麻櫟林、短柄枹櫟林、青岡櫟林、馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林和水體等14個類型（圖2）。

基于研究區森林主林層優勢樹種，將研究區的森林分為11個類型，不同類型的面積如表1所示。其中：毛竹林的面積最大，油茶林次之，金錢松林最小。

3.2 基于InVEST模型的研究區水源涵養功能評價

基于InVEST模型對研究區的水源涵養功能進行評價，并利用Arc GIS平臺對研究區水源涵養功能的空間分布情況和水源涵養量進行模擬與匯總。圖3各值為平均水源涵養深度（mm），數值越大表示水源涵養功能越好。根據數據匯總可知研究區水源涵養量為3 193.90×104m3，其中森林與耕地的水源涵養量分別為 3 189.73×104和 4.17×104m3。

表1 研究區各森林類型面積統計表Table 1 Forest area in research area

圖2 地表覆被類型分布圖Figure 2 Spatial characterisitic of land cover types

圖3 研究區水源涵養功能空間分布圖Figure 3 Spatial distribution of water conservation in research area

由表2可知：闊葉林、針闊混交林水源涵養能力較強，而針葉林、竹林居中，山核桃林和油茶林水源涵養能力最弱。其中，毛竹林雖然水源涵養能力不強，但由于其覆蓋面積較大，因此水源涵養量最高，為832.15×104m3；短柄枹櫟林次之，而水源涵養能力較好的馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林的水源涵養量不高，為338.65×104m3。山核桃林的水源涵養量最低，僅為39.76×104m3。平均單位面積森林水源涵養量為 5 548.17 m3·hm－2。

3.3 基于水量平衡法的水源涵養量與模型模擬值精度驗證

測量研究區年降水量為1 996.60 mm，水庫年入庫水量為5 947.15 mm，基于FAO Penman-Monteith公式計算得到研究區年蒸散量為457.67 mm。相關研究表明：年蒸散量受年平均日照時數與降水量等氣象因子的影響較大，平均日照時數越小降水量越大則越不利于蒸發［18－19］。由于研究區2015年年蒸散量監測數據缺失，因而將研究區2015年計算值分別與2010年、2013年周邊監測站監測值進行對比［20－21］，以分析公式計算的年蒸散量的可行性。結果顯示（表3）：研究區2015年蒸散量略低于2010與2013年的監測值，分別為另兩年的68.33%與63.46%。分析原因，研究區2015年的年平均日照時數遠小于2010與2013年，降水量則遠大于2010與2013年監測值；同時研究區為水庫庫區，空氣相對潮濕，不利于蒸散；研究區的森林類型與覆蓋度與其他地區也存在一定的差異，導致其對水分的蒸散作用存在差異。因而運用FAO Penman-Monteith公式計算研究區年蒸散量具有一定的可行性。

表2 基于InVEST模型的研究區不同森林類型水源涵養功能Table 2 Water conservation of research area in different forest types based on InVEST Model

表3 研究區蒸散量計算值可行性分析Table 3 Feasibility analysis of evapotranspiration calculation in research area

根據水量平衡相關理論可知：研究區2015年的年水源涵養量為2 738.31×104m3。利用InVEST模型計算得到的年水源涵養量為3 193.90×104m3。與測量值相比，兩者在數值上較為接近；以水庫監測數據為基準值，InVEST模型水源涵養模塊模擬精度為83.36%。

3.4 基于綜合蓄水法計算的森林水源涵養量與模型模擬值精度驗證

森林的水源涵養功能是指森林生態系統通過林冠層、凋落物層和土壤層對降水進行再分配，從而有效涵蓄水分、調節徑流的功能。本方法通過對研究區以上3個環節蓄水能力的分析，獲得森林的水源涵養功能。監測可知（表4）：凋落物截留量為9.17×104m3，土壤水源涵養量為2 108.41×104m3，參考不同地區相關研究［22］得到的林冠截留量為1 307.55×104m3；計算得到森林總的水源涵養量為3 425.12×104m3。InVEST模型得到結果較綜合蓄水法略低，模擬值為實測值的91.27%，分析原因主要是因為綜合蓄水法在樣地選擇過程中多選取林分較密，林相較好，生長較為旺盛的區域。但各林型水源涵養量數值較為接近，以綜合蓄水法結果為基準值，InVEST模型水源涵養模塊得出的各林型水源涵養量平均精度為89.86%。

表4 基于綜合蓄水法的研究區森林水源涵養量與模型模擬值精度驗證Table 4 Accuracy comparison of forest total water conservation of different forests in research area

基于綜合蓄水法與InVEST模型計算的研究區單位面積水源涵養量對比如表5所示。不同森林類型水源涵養功能不同，綜合蓄水法計算可知各類型水源涵養功能由強到弱依次為馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林＞青岡櫟林＞短柄枹櫟林＞麻櫟林＞金錢松林＞毛竹林＞馬尾松林＞高節竹林＞杉木林＞山核桃林＞油茶林；InVEST模型模擬結果則表現為馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林＞青岡櫟林＞短柄枹櫟林＞麻櫟林＞毛竹林＞高節竹林＞金錢松林＞馬尾松林＞杉木林＞山核桃林＞油茶林，與綜合蓄水法結果較為吻合。

表5 基于綜合蓄水法的不同林型單位面積水源涵養功能與模型模擬值對比Table 5 Accuracy comparison of average forest water conservation of different forests in research area

將55個樣點的森林水源涵養實測值對InVEST模型模擬值進行回歸分析（圖4）。由圖4可知：模擬值對實測值的回歸方程為y＝0.868 2x＋172.14，R2為0.635 4，模型模擬精度達74.15%。結合以上分析，可知InVEST模型的精度和可信度較高，具有一定的可行性，可用于實地水源涵養功能的模擬計算。

4 結論

基于綜合蓄水法計算的研究區森林水源涵養量為3 425.12×104m3，其中林冠層截留量為1 307.55×104m3，占總量的38.18%；凋落物截留量為9.17×104m3，占總量的0.28%；土壤層水源涵養量為2 108.41×104m3，占總量的61.56%。因此，土壤層在森林水源涵養的過程中占主體地位。基于InVEST模型模擬的研究區水源涵養量為3 193.90×104m3，森林水源涵養量為3 189.73×104m3，年水源涵養量占研究區年降水量的31.35%，水源涵養能力較好。

通過對比2015年基于出入庫水量監測數據計算的水源涵養量和基于InVEST模型得出的水源涵養量，得出InVEST模型水源涵養模塊模擬的精度為83.36%。表明InVEST模型在計算區域整體水源涵養量上具有較高的模擬精度。基于綜合蓄水法計算的森林水源涵養量與InVEST模型模擬值相比，精度為91.27%；對各林型水源涵養量而言，模型模擬值的平均精度為89.86%；以55個樣地水源涵養量的實測值，對InVEST模型模擬結果進行檢驗，模擬值對實測值的回歸方程為y＝0.868 2x＋172.14，R2為0.635 4，模型模擬精度達74.15%；馬尾松-白櫟-短柄枹櫟混交林的單位面積水源涵養量為最大，青岡櫟林次之，油茶林最小。因此可以認為InVEST模型在模擬各林型水源涵養功能方面亦具有較高精度。

綜上所述，InVEST模型水源涵養模塊在研究區域水源涵養量和不同森林類型水源涵養功能上均具有一定的可行性和可信度。陳姍姍等［10］在商洛市的研究發現：InVEST模型求得的產水量與實際水資源量較為接近，模型具有可行性；與本研究結果基本吻合。但由于本研究在基于監測值計算水源涵養量時缺少部分往年數據，且模型運行中也缺少往年植被數據，因此僅對1 a的水源涵養量數據進行了對比。考慮到森林水源涵養功能的復雜性，為使驗證結果更加準確，還應在接下來的研究中對比多年的水源涵養量并分析模型精度。

圖4 InVEST模型精度驗證Figure 4 Model accuracy verification

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