基于InVEST模型的太湖流域水源涵养服务价值评估

陈骏宇, 刘　钢,白　杨

(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏 南京　210098;

2.河海大学管理科学研究所,江苏南京　211100;3.江苏省沿海开发与保护协同创新中心,江苏 南京　210098;

4.上海市环境科学研究院应用生态研究所,上海　200233)



基于InVEST模型的太湖流域水源涵养服务价值评估

陈骏宇1,2, 刘钢2,3,白杨4

(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏 南京210098;

2.河海大学管理科学研究所,江苏南京211100;3.江苏省沿海开发与保护协同创新中心,江苏 南京210098;

4.上海市环境科学研究院应用生态研究所,上海200233)

摘要：在气候变化与人类活动共同影响下,全球水生态系统现状不容乐观。以太湖流域为例,采用InVEST模型,动态评估了太湖流域水源涵养服务价值。结果显示:太湖流域2000年水源涵养总量为320.50亿m3,高于2010年的314.18亿m3,相应经济价值分别为1 958.48亿元和1 919.86亿元;太湖流域2000年与2010年的水源涵养量在空间分布特征上基本保持一致,均为:Ⅷ区>Ⅰ区>Ⅸ区>Ⅲ区>Ⅴ区>Ⅵ区>Ⅳ区>Ⅶ区>Ⅱ区。进一步剖析对影响水源涵养服务价值变化的驱动机制,研究表明:气候因素以及土地利用/覆被因素直接影响了太湖流域水源涵养总量与空间分布规律,而社会经济特征则是影响太湖流域水源涵养服务价值的间接因素。

关键词：水生态系统服务;InVEST模型;太湖流域;水源涵养

过去50年间,人类活动对生态系统的改变比历史上任何时期都更迅速、更广泛,同时,全球气候变暖趋势仍在持续。生态系统服务的供不应求与典型生态风险的加剧已严重威胁到人类福祉。作为生态系统的重要组成部分,水生态系统提供了包括供给服务、调节服务、文化服务及支持服务在内的四类服务,其不仅为人类生活与生产活动提供了基础产品,而且具有维持自然生态系统结构、生态过程与区域生态环境的功能[1]。然而,全球范围内不同程度的人水互动行为大规模地改变了水生态系统状态,水资源稀化、水环境恶化以及水生态退化现象普遍。如何协调水资源利用和维持水生态系统服务功能已成为水资源管理所面临的挑战[2]。2015年10月,我国“十三五”规划建议发布,规划强调要加强水生态保护,全面提升河湖、湿地、海洋等自然生态系统稳定性和生态服务功能,并要求重点改善长江流域生态环境。

对生态系统服务的研究萌芽于19世纪末期,在Tansley[3]、国际环境问题研究组(Study of Critical Environmental Problems, SCEP)等[4]的研究基础上,Ehrlich[5]正式提出了“Ecosystem service”概念。Gordon[6]首次系统解析了生态系统服务的框架。1997年,Daily[7]对生态系统服务功能的内涵、定义和分类等进行了详细叙述,Costanza[8]等阐述了生态系统服务功能价值评估的方法,并对全球生态系统服务功能的经济价值进行了估算。随后，生态系统服务研究进入迅速发展阶段。近期研究主要集中于生态系统服务评估方法的探索与应用方面[9-15],研究成果提升了人类对生态资产的科学认知,成为提高人类生态福祉的前提。同时,诸多实践也证明,生态系统服务价值评估对生态保护政策的制定具有关键支撑作用[16]。

太湖流域凭借优越的水生态禀赋条件在我国国民经济中占据重要区位。值得注意的是,水源涵养作为水生态系统调节服务中的重要一环,为太湖流域居民的生产、生活供给了所需水资源,从而为经济与社会的快速、稳健发展提供了保障,也维持了水循环的健康永续。但流域长期深陷城市人口及产业集聚度过高与水污染加重并存的两难困局,水源涵养服务功能退化现象逐渐显现,已引起社会各界的高度重视。国内外学者已针对水源涵养服务功能的评估展开了研究[17-19], 而流域尺度下的相关研究尚不多见。笔者选取InVEST模型,对太湖流域水源涵养服务价值进行评估,辨析其时空异质性规律,并探究影响太湖流域水源涵养服务价值变化的驱动因素,以期为权衡水生态服务功能发挥与流域发展规划提供可靠决策依据。

1研究区概况

太湖流域(东经119°3′1″～121°54′26″,北纬30°7′19″～32°14′56″),地处长江三角洲,总面积3.69万km2,行政区划分属江苏(占52.16%)、浙江(占32.18%)、上海(占14%)、安徽(占0.6%)三省一市。流域属湿润的北亚热带气候,雨热充沛,多年平均降雨量为1 171.73 mm,多年平均水面蒸发量为821.7 mm。河道水系以太湖为流域中心,河道密度为3.2 km/km2,0.15km2以上的大小湖泊共189个,形成网格状。流域内自然植被类型以阔叶林、针叶林及落叶林为主。2013年末,太湖流域总人口为5 971万人,占全国总人口的4.4%。GDP57 957亿元,占全国GDP的10.2%,人均GDP9.7万元,是全国人均GDP的2.3倍,流域城镇化率已高达70%以上。

然而,自20世纪90年代以来,太湖流域水污染状况一直未得到根本性改变。2013年,太湖流域全年期Ⅲ类及以上水质的河流、湖泊、水库占比分别仅为19.9%、18.8%、28.6%,重点水功能区水质达标率仅为50%左右,诸多湖泊富营养化严重,流域缺水风险持续加剧。致使流域内人水关系、产水关系矛盾突出,经济发展、社会稳定、居民生活正受到威胁,水生态系统状况亟待改善。

2研究方法

2.1生态系统服务功能评估方法

水生态系统服务是社会经济系统与自然系统互动最为频繁、复杂的领域,多尺度下的多主体交叉影响决定了其具有较大的不确定性。因此,传统的静态市场价值评估无法确切体现水生态系统服务功能的本质。随着3S技术的发展与应用,人们在生态系统服务评估的模拟与时空序列表达上取得了重大突破,涌现出一批开发层次不同、所量化的服务功能类别也有所差别的生态系统服务功能评估模型,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“生态系统服务功能与权衡交易综合评价模型”,是由斯坦福大学、大自然保护协会(The Nature Conservancy, TNC)、世界自然基金会(World Wildlife Fund, WWF)和其他一些机构共同开发的开源式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,以土地利用/覆被、数字高程、气候、土壤、水文以及社会经济等数据作为输入,输出生态系统服务功能价值及其分布情况,从而能较为直观地辨别服务功能的强弱、增减趋势。

相较其他模型,InVEST模型具备以下明显优势:①功能性强。InVEST模型的输入、输出数据均为空间分布式数据,实现了服务功能的空间化评估,便于进一步分析其空间异质性;②操作性强。InVEST模型界面友好,从基本数据输入到评价结果输出的操作均较为便捷[20];③动态性强。InVEST模型可通过情景模拟,比较不同土地利用/覆被条件下服务功能价值变化和分布差异,从而为权衡生态保护与社会发展提供决策依据;④应用性强。InVEST模型是当前发展最为成熟的生态系统服务功能的评估模型,适用于全球范围流域或景观尺度上生态系统服务功能的评估[21]。

2.2水源涵养量评估模型

水源涵养服务功能是水生态系统与森林、土壤、湿地等生态系统间多种水文过程共同作用下的综合表现。InVEST模型中的产水量模块基于水量平衡原理,结合气候、地形和土地利用/覆被类型,利用降水量减去实际蒸散量计算得出每一栅格上的水源涵养量。该模块已在美国安第斯山北部和中美洲南部、加利福尼亚内华达山脉区、夏威夷群岛、坦桑尼亚东部弧形山脉区[22],以及中国北京山区森林[18]、西苕溪流域[19]等区域得到了成功应用。具体公式如下:

每个栅格上的产水量为Yjx,

(1)

式中:Yjx为第j种土地利用/覆被类型栅格x的产水量,mm;AETjx为第j种土地利用/覆被类型栅格x的每年实际蒸散量,mm;Pjx为第j种土地利用/覆被类型栅格x的年降雨量,mm。本文中,j=1为林地,j=2为草地,j=3为水域,j=4为园地,j=5为建设用地,j=6为公共用地,j=7为耕地,j=8为其他用地。

(2)

式中:ωx为无量纲参数;Rjx为第j种土地利用/覆被类型栅格x的Budyko干燥指数。

ωx为植物年需水量与降水量的比值,计算公式如下:

(3)

式中：Z为Zhang系数,表示降雨分布和深度的参数;AWCjx为第j种土地利用/覆被类型栅格x的土壤有效含水量,mm。

Budyko干燥指数Rjx为潜在蒸散与降水量的比值,计算公式如下:

(4)

式中：kjx为第j种土地利用/覆被类型栅格x的植被蒸散系数;ETOjx为第j种土地利用/覆被类型栅格x的潜在蒸散量,mm。

2.3水源涵养服务价值评估模型

选取影子工程法,即利用修建相应库容的水库成本来评估水源涵养量的经济价值。计算公式如下:

(5)

(6)

式中：E为水源涵养服务价值，元;α为单位库容造价,元/m3,参考DB 11/T1099—2014《林业生态工程生态效益评价技术规程》[23],本文中单位库容造价取6.1107元/m3;V为水源涵养总量,m3;Yjx为第j种土地利用/覆被类型栅格x的产水量,m3。

3太湖流域水源涵养服务价值评估

3.1 数据需求及来源

根据InVEST模型需求和数据可得性,笔者以2000年、2010年为典型年进行实证研究,所用主要原始数据见表1。

表1　原始数据

3.2原始数据处理

根据InVEST模型运行原理,需对部分原始数据进行空间化处理。借鉴前人研究成果[24],笔者选取Kriging插值法得到太湖流域多年平均降雨空间分布图。利用Arcgis平台将土壤深度数据、植物可利用水量数据、潜在蒸散量数据通过赋值、重分类、空间插值、图层转换等操作将其与对应土地利用/覆被类型关联，最终得到符合模型输入要求的空间数据。

3.3 结果输出

通过InVEST模型的运行,输出结果见图1。

图1　太湖流域2000年和2010年水源涵养量分布

如图1所示,依据《国家生态功能区划(2008)》,可以较为清晰地看出,2000年,太湖流域9个生态功能区水源涵养量的空间分布特征为Ⅷ区>Ⅰ区>Ⅸ区>Ⅲ区>Ⅴ区>Ⅵ区>Ⅳ区>Ⅶ区>Ⅱ区,且2010年太湖流域水源涵养量的空间分布特征与2000年基本保持一致。

经换算可得太湖流域2000年以及2010年水源涵养总量,利用公式(5)、公式(6)可进一步核算出水源涵养服务价值,见表2。

表2　2000年、2010年太湖流域水源涵养服务价值

如表2所示,2010年,太湖流域水源涵养服务价值相较2000年减少1.97%,表明该项服务功能存在明显退化趋势。

3.4结果分析

3.4.1太湖流域2000—2010气候因素演进分析

如图2所示,2000—2010年,太湖流域年平均降水量呈先减后增的趋势,2003年出现上升拐点,多年平均降雨量约1 167 mm;年平均气温呈现上升趋势较为明显,年增长速率约为0.05℃/a。

图2　太湖流域2000—2010年平均降雨、平均气温

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园地建筑用地公共用地耕地其他用地转移合计林地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园地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/覆被演进分析

太湖流域2000年、2010年两期的土地利用/覆被结构见图3。2000—2010年间,公共用地与建设用地增幅较大,分别为118.87%、77.14%;其他用地增加了15.17%;园地、林地增幅较小,分别为4.55%、4.07%;而草地面积减幅最大,达到了53.28%;耕地减少了23.57%,水域面积减少了5.49%。

图3　太湖流域2000年、2010年土地利用/覆被结构

进而,利用转移矩阵来刻画太湖流域土地利用/覆被相互间转化的结构特征,见表3。2000至2010年间,流域内40.05%的草地及21.23%的耕地转化成了建设用地,导致建设用地面积急剧增加;草地面积仅有46.37%得到保留,表明草地发生利用变化最为频繁;该时期内的另一个显著变化是21.94%的其他用地被改造成为耕地、草地与林地,使部分未被利用的土地或裸地得到了开发。

3.4.3太湖流域水源涵养服务价值响应分析

综上所述,太湖流域水源涵养服务价值在研究期(2000—2010)内变化显著,该变化是气候因素以及土地利用/覆被因素直接影响的综合体现。从时间分布来看,流域年平均降雨量在研究期内较为稳定,始末差值仅约45 mm,而年平均气温上升十分明显(约0.05℃/a),这使得流域水资源的蒸散率不断提升。与此同时,流域内蒸散能力较弱的草地面积大量减少,蒸散能力较强的建设用地、林地面积却急剧增加,最终导致了水源涵养量在研究期内的整体减少。从空间分布上来看,水源涵养服务功能较强的区域集中在流域东南部,即杭嘉湖地区:该区域降雨丰沛,植被覆盖较好,水源涵养基础条件优越。另一方面,该区域地形坡度普遍大于流域平原地区,使得水源汇集效应突出;而流域西部及北部的湖西地区与武澄锡虞地区的水源涵养服务功能则较弱:该区域降雨量处于全流域较低水平,而建设用地和耕地作为该区域的主要土地利用类型,导致了降雨消耗率偏高,水源因此无法得到有效积蓄。

进一步分析可知,社会经济特征是影响太湖流域水源涵养服务价值的间接因素。太湖流域一直保持着较高的经济增速。然而,在发展的同时却忽略了水生态系统的保护与建设,致使研究期内流域年国民生产总值与水源涵养服务价值呈背向发展趋势,表明流域经济与水生态环境发展缺乏可持续性。

综上所述,流域水源涵养服务功能变化将引发人水互动行为新一轮的协同效应,主要表现在两方面:一方面,人类对水源涵养服务的认知会随着涵养量的波动而变化。就太湖流域而言,研究期内水源涵养量出现下降趋势,从而对社会生产和居民生活的用水需求构成一定程度的威胁,此种情形会触发人类对水资源的主观能动性,表现为努力提高节水效率、追求最大化的单位水资源产出价值等。另一方面,水生态系统所能承受人类活动的阈值范围也将发生偏移。水源涵养量的改变是人类逐渐增强的行为活动所带来的水生态系统负荷的外在表征,因此,伴随着服务功能的退化,流域水循环将面临失衡风险,水生态系统脆弱性将不断增强。

4结论

a. 水生态系统服务功能关系人类福祉,水源涵养服务功能在太湖流域的发展中发挥关键作用。本文利用InVEST模型的产水量模块,计算得太湖流域2000年及2010年的水源涵养总量分别为320.50亿m3和314.18亿m3,相应经济价值分别为1 958.48亿元和1 919.86亿元,2010年相较2000年减少约1.97%;流域内9个生态功能分区水源涵养量空间分布特征在2000年与2010年两年度内保持一致,均为: Ⅷ区>Ⅰ区>Ⅸ区>Ⅲ区>Ⅴ区>Ⅵ区>Ⅳ区>Ⅶ区>Ⅱ区。

b. 气候因素以及土地利用/覆被因素直接影响了太湖流域水源涵养总量与空间分布规律,而社会经济特征则是影响太湖流域水源涵养服务价值的间接因素。水源涵养服务功能的波动将引起人水互动行为新一轮的协同效应,人类用水行为趋向高效化,而水生态系统脆弱性将增强。因此,流域有关部门应最严格限制温室气体排放,科学调控建设用地扩张的速度与规模,保护和拓展水源涵养服务功能强的区域,同时着力产业结构转型升级,加速节水型社会建设,避免用水危机。

c. 本文利用InVEST模型较为科学地输出了流域水源涵养量的静态数值和动态时空分布情况,说明InVEST模型适用于太湖流域水源涵养服务功能的评估,可作为水生态系统服务研究的一种科学范式。

d. 本文在物质量与价值量转换上选取的方法较为单一,将在下一步研究工作中重点完善。

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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编辑：陈玉国)

中图分类号：X826; F062.2

文献标识码：A

文章编号：1003-9511(2016)02-0025-05

DOI：10.3880/j.issn.1003-9511.2016.02.006

作者简介：陈骏宇(1990—),男,江苏张家港人,博士研究生,主要从事水生态系统管理方面研究。E-mail:cjynjhhu@163.com通信作者：刘钢(1981—),男,山西太原人,讲师,博士,主要从事生态经济方面研究。E-mail:lglhm@msn.com

基金项目：国家社会科学基金青年项目(14CGL030);国家自然科学基金青年项目(41501580);河海大学中央高校基本科研业务费项目(2015B40414)