应用InVEST模型对水库集水区水源涵养功能优化方案1)

邱问心 郑超超 俞佳骏　　张勇 高洪娣　　张超 温雅婷 刘晖 余树全

(浙江农林大学，临安,311300)　　　(浙江省林业生态工程管理中心)　　　　　　　(浙江农林大学)

全球水资源需求不断增加和水环境急剧恶化，而森林拥有涵养水源、调节径流等方面的作用，所以优化森林生态系统的水源涵养功能越来越受到关注[1]。水源涵养功能的研究方法较多，而国内外对于区域森林水源涵养功能的优化方案的研究，多基于土壤蓄水法、综合蓄水法等传统实验方法；臧贵敏[2]、陈祥伟[3]、朱继鹏[4]、刘芳蕊[5]等均采用传统实验方法对森林的水源涵养功能进行研究，并提出具体的林型配置模式与其优化提升效果。由于土壤蓄水法仅考虑土壤层蓄水因而与实际值差距很大，而综合蓄水法虽考虑的较为全面，但需要大量的实测数据，过程相对复杂。且由于不同类型森林生态系统水源涵养功能存在差异，以及特定区域固有的森林生态系统类型和分布已经形成，很难通过野外科学试验在短期内验证优化模式的可行性，并且现有研究中提出的优化模式都不能直观地展现优化后区域水源涵养功能的变化。而斯坦福大学、世界自然基金(WWF)和大自然保护协会(TNC)等相关机构共同开发的InVEST模型[6]能较好地对区域水源涵养功能进行模拟预测，得到较为直观的水源涵养功能时空分布情况，为区域森林水源涵养功能优化设计提供了一种很好的途径。

近年来，基于InVEST模型的水源涵养功能研究，在我国也已有了一定的应用，相关学者在北京山区[7]、黄土高原[8]、白洋淀[9]、三江源地区[10]、赣江流域[11]、汉江上游[12]、商洛市[13]等地分别利用该模型对当地的水源涵养功能进行了分析评价，对指导区域生态规划发挥了较好的作用。但基于InVEST模型模拟不同森林类型与布局配置对区域水源涵养功能的影响，进而提出水源涵养功能优化设计方案，指导区域森林植被恢复和经营管理的相关研究，还未见报道。

本研究通过野外调查和当地森林二类调查资料的收集，获得浙江省临安市水涛庄水库集水区内森林类型、分布、土壤等相关参数；利用InVEST模型，模拟并对比不同森林类型布局情景下库区森林水源涵养效益，提出了提高库区森林水源涵养功能的优化布局方案，旨在为其他区域的森林水源涵养功能的优化设计提供借鉴和参考。

1　研究区概况

本研究以水涛庄水库集水区为研究区，水涛庄水库建成于2003年，地处浙江省临安市高虹镇，位于水涛庄村上游约500 m处，距临安市区16 km，是一个以防洪为主，兼顾灌溉、发电、供水及改善水环境等多种效益的水利建设项目。水库总库容2 888万m3，设计洪水位150.97 m，正常蓄水位141.17 m，相应正常库容1 677万m3，多年平均降水量1 463.6 mm。研究区集水面积为5 756.04 hm2，其中，森林面积为5 362.83 hm2，占研究区总面积的93.17%。基于样地调查和优势种分析，主要树种有马尾松(Pinusmassoniana)、白栎(Quercusfabri)、短柄枹栎(Q.serratavar.brevipetiolata)、青冈栎(Cyclobalanopsischampionii)、麻栎(Q.acutissima)、杉木(Cunninghamialanceolata)、毛竹(Phyllostachysheterocyclavar.pubescens)、高节竹(Phyllostachysprominens)、山核桃(Caryacathayensis)、金钱松(Pseudolarixamabilis)、油茶(Camelliaoleifera)，因此可将研究区的森林分为11种类型，其面积如表1所示。其中，毛竹林面积最大，油茶林次之，金钱松林最小。研究区森林的土壤类型有红壤、黄壤及石灰土等；以红壤为主，占区域面积的78.6%；黄壤次之，占区域总面积的10.8%。

2　研究方法

2.1　水源涵养量算法

该模型主要根据水量平衡原理，通过降水、植物蒸腾、地表蒸发、根系深度和土壤深度等参数计算产水量[8]；再基于产水量的基础上，考虑土壤厚度、渗透性、地形等因素的影响，利用地形指数、流速系数和土壤饱和导水率对产水量进行修正[1]。根据式(1)计算获得水源涵养量，具体方法如下：

(1)

式中：R为水源涵养量(mm)；V为流速系数；T为地形指数；K为土壤饱和导水率(cm/d)；Y为产水量，由模型运算得出。

表1　研究区森林类型面积统计

2.2　模型参数来源及数据处理

根据模型所需参数，对各参数和数据进行本地化处理以增强模型适用性。以2015年资源3号影像为数据源，结合临安市森林资源二类小班清查矢量数据及野外样地调查对研究区地表覆被类型进行分类，将研究区分为不透水面、耕地、山核桃林、油茶林、毛竹林、高节竹林、马尾松林、杉木林、金钱松林、麻栎林、短柄枹栎林、青冈栎林、马尾松白栎短柄枹栎混交林和水体共14个类型。降水数据等气象数据根据临安市及周边气象站记录的2015年数据进行克里金插值获得；土壤深度数据由野外样地调查获得；根系深度由野外调查直接得到；流速系数参考InVEST模型用户手册及Allen(1998)进行设定[14]；土壤饱和导水率[15]参考1:50万浙江省土壤数据，利用Cosby的土壤传递函数[16]计算获得；植被可利用水根据外业调查所得田间持水量数据，参考周文佐[17]的研究结果进行处理获得；地形数据来源于日本地球遥感数据分析中心ERSDAC提供的30 m分辨率的GDEM数据(下文简称D)。基于ArcGIS10.2和研究区D数据将研究区坡度按平缓斜陡急险的分级标准分级，即分为0°<α≤5°、6°<α≤15°、16°<α≤25°、26°<α≤35°、36°<α≤45°和α≥46°6个坡度等级。以30 m分辨率栅格作为最小单位对结果进行输出计算，输出结果为平均水源涵养深度，单位为mm，单位换算后汇总计算得出水源涵养总量，单位为m3。

2.3　相关性分析

基于ArcGIS10.2平台，利用流域划分工具和研究区D数据，根据研究区的流域现状条件，将研究区分为61个小流域。选取研究区水源涵养总量及与模型运行相关的11项因子(年平均降水量、实际蒸散量、潜在蒸散量、植被可利用水、土壤深度、土壤饱和导水率、数字高程数据、地形指数、流速系数、产水量、森林面积比例)，并分别统计水源涵养总量及各因子平均值。在此基础上，以61个小流域为单位，采用SPSS19.0对统计数据进行逐步回归分析，保留显著因子，剔除不显著因子，降低自变量间的相互干扰。

3　结果与分析

3.1　不同森林类型水源涵养功能

研究区2015年不同森林类型水源涵养功能如表2所示。研究区水源涵养总量为3 193.90×104m3，其中森林水源涵养总量为3 189.39×104m3，水源涵养深度为594.82 mm。

从表2可以看出，不同林型平均水源涵养深度表现为马尾松白栎短柄枹栎混交林的水源涵养能力最强，平均水源涵养深度达902.79 mm。针叶林、竹林居中，油茶林和山核桃林的水源涵养能力均较弱，不到阔叶林、针阔混交林的三分之一。可见若通过合理的配置和培育，研究区水源涵养功能的提升潜力较大。

基于研究区各森林类型面积和单位面积水源涵养量的汇总计算，得到各林型水源涵养总量(表2)。虽然毛竹林的水源涵养能力不强，但由于毛竹林的覆盖面积较大，因此其水源涵养总量最高，为832.15×104m3；短柄枹栎林次之，而水源涵养能力较好的马尾松白栎短柄枹栎混交林的水源涵养总量不高，为338.65×104m3；山核桃林的水源涵养总量最低，仅为39.76×104m3。

表2　研究区不同森林类型水源涵养量

注：n=11个。

3.2　不同坡度上森林水源涵养深度

不同森林类型在不同坡度下的平均水源涵养深度如表3所示。对比可知，各林型平均水源涵养深度均在0°<α≤5°坡度级达到最大，整体随坡度的增加而减小。各坡度下，针阔混交林、阔叶林水源涵养能力均较强，针叶林居中，而人工经营的竹林、山核桃林、油茶林等经济林，水源涵养能力都比较差。具体表现为平坡、缓坡两个坡度级上水源涵养能力最好的是马尾松白栎短柄枹栎混交林，麻栎林和短柄枹栎林次之，油茶林水源涵养能力最弱；斜、陡坡上，水源涵养能力最好的仍为马尾松白栎短柄枹栎混交林，与平坡、缓坡相比下降较大；急坡上马尾松白栎短柄枹栎混交林、短柄枹栎林和青冈栎林水源涵养能力较好，平均涵养深度最小的是山核桃林和油茶林；险坡由于存在部分林型的缺失，水源涵养能力最好的为短柄枹栎林其次为毛竹林。

表3　不同森林类型在不同坡度上平均水源涵养深度

注：n=11个。

以0°<α≤5°坡度等级下各林型平均水源涵养深度作为参照，分析各坡度级上各林型平均涵养深度的变化特征，结果如表4所示(其中研究区α≥46°地区部分林型缺失所以不列入分析范围)。可知，随坡度的上升，平均涵养深度整体变化幅度最大的是马尾松白栎短柄枹栎混交林，高节竹林次之，山核桃林的整体变化幅度最小。主要因为山核桃林本身对水源涵养功能贡献较小，随着坡度的增加其受影响也较小。

表4　不同森林类型在不同坡度上平均水源涵养深度变化幅度

注：n=11个。

3.3　水源涵养功能与环境因子相关性

根据对研究区水源涵养总量及11项相关因子的统计数据进行的逐步回归分析(表5)，研究区水源涵养功能受多种因子综合影响。结果显示，水源涵养功能主要受潜在蒸散量、土壤深度、数字高程数据、产水量、土壤饱和导水率和地形指数影响，与其他研究结果较为吻合[18-20]。上述因子的逐步回归方程如式(2)所示：

R=-0.218E-0.109S+0.091D-0.62Y+0.73K+0.44T

(R2为0.978)。

(2)

方程拟合程度较高，其中，对研究区水源涵养功能影响最大的是土壤饱和导水率，水源涵养总量随其增大而显著提高。研究表明，土壤饱和导水率会随着植被的改善和群落的演替而提高[21-22]，因此森林结构的改善将进一步增强其水源涵养功能。除此之外，流速系数、地形指数和水源涵养功能也存在显著正相关，产水量、潜在蒸散量对水源涵养功能存在显著负相关。由此可以看出，影响研究区水源涵养功能的因素主要可分为两大类：气候因素和下垫面特征，其中下垫面特征对水源涵养功能的影响程度更高[23]。因此，当林下土壤层的属性改善，相应的森林的水源涵养功能也会得到增强。而现阶段最科学、有效的方式是通过合理布局，调整区域森林类型，以改善林下土壤层。

表5　研究区水源涵养功能影响因子

注：n=61个;R2=0.978。

3.4　水源涵养功能优化提升

研究区内各森林类型中针阔混交林的水源涵养能力最为突出，在理想状况下，若能将整个研究区植被通过长期自然演替转变为水源涵养能力较强的针阔混交林，可使水涛庄水库集水区的森林水源涵养功能达到最大效益。但因当地地带性植被为阔叶林，这样不符合植被的自然演替趋势，且自然演替所消耗时间过长，方案不可行。

用针阔混交林对区域内的除针阔混交林和阔叶林外的森林植被进行替换，符合当地植被自然演替趋势，人工抚育、补植措施可行、速度也快，并能在短期内达到优化水库区域的森林水源涵养功能的效果。按照这一理念，根据不同的坡度级，基于ArcGIS平台分别将每一个坡度级内的植被除针阔混交林和阔叶林以外的森林类型替换成针阔混交林，利用InVEST模型进行水源涵养功能模拟计算统计，并与未替换前的水源涵养进行比较(表6)。

表6　不同坡度级森林类型调整后水源涵养能力统计

表6结果显示，各坡度替换后研究区的水源涵养总量均有提升，其中以16°<α≤25°坡度级的林型替换后提升率最高，达到了25.39%，α≥46°、0°<α≤5°和36°<α≤45°坡度级改造后提升率较低，仅为0.63%、1.57%和4.39%。

由研究区不同坡度级各林型面积统计(表7)可知，16°<α≤25°坡度级上森林面积最大；26°<α≤35°和6°<α≤15°坡度级次之，这3个坡度级上森林面积总和达5 054.76 hm2，占研究区森林总面积的94.26%。36°<α≤45°、0°<α≤5°和α≥46°坡度级的森林面积较小，分别为214.11、88.74、5.22 hm2，所以替换后对整体水源涵养总量的提升贡献较小。且表4的结果显示，随着坡度的增大，森林的平均水源涵养深度逐渐降低，因此0°<α≤5°坡度级的森林水源涵养功能本身较好，可保持现状；而α≥36°的地区整体平均水源涵养深度较小，替换后对水源涵养总量的提升作用较小也可保持现状。因此，对研究区6°<α≤35°坡度级的森林进行替换是比较理想选择。

表7　研究区不同坡度级各林型面积统计

从表7可知，研究区6°<α≤35°坡度级上面积最大的森林类型分别是毛竹林、油茶林和高节竹林，其中油茶林是水库区村民的重要生产经营对象。根据现场调查，在6°<α≤15°坡度级上毛竹等经济林的经营管护基本照常运行，但随着毛竹等经济作物的经济效益下降和村中年轻劳动力减少，对16°<α≤35°坡度级上的经营管理基本停止。因此，在保障当地村民现有经营效益的前提下，为达到提高库区森林水源涵养功能的目的，建议对16°<α≤35°坡度级上除针阔混交林和阔叶林外的经济效益、水源涵养效益不高的森林类型，通过森林的抚育改造等措施，人工促进其尽快演替为针阔混交林，以提高水涛庄水库区域的森林水源涵养功能。据统计，总优化调整面积为2 808.63 hm2，占研究区森林面积的52.37%。利用InVEST模型对上述情境进行模拟，得到研究区森林水源涵养总量为4.50×107m3，较现状提升41.07%，平均水源涵养深度为803.62 mm，较现状提升35.10%，提高效果显著。

4　讨论

本研究提出的优化方案是在16°<α≤35°坡度级上用针阔混交林替换除针阔混交林和阔叶林以外的水源涵能力较差的林型，优化后水源涵养功能提升效果显著。本研究不同林型的水源涵养功能的研究结果与其他研究基本吻合[24-25]，但仍存在着一定差异，主要表现为本研究区内针阔混交林的水源涵养能力较其他研究结果较好。这是因为研究区内针阔混交林成林较早，且由于主要树种的生长特性存在差异，形成了较为复杂的复层林结构。此外，由于毛竹林的面积远大于针阔混交林，导致毛竹林水源涵养总量较大，但毛竹林的水源涵养深度远低于针阔混交林，不适用于改造方案。因此，本研究采用针阔混交林作为研究区内的优化替换林型具有一定合理性。

刘璐璐等[24]、丁程锋等[26]对不同坡度上的各林型平均水源涵养深度变化趋势的研究结果与本研究基本一致，具体表现为随着坡度的增大而减小。故本研究提出的保留平坡和险坡的现有植被的方案有一定准确性。

现阶段对于区域水源功能的优化提升基本都立足于森林类型的优化配置[2-5]，与本研究方向一致。相比较其他研究使用的土壤蓄水法、综合蓄水法等，InVEST模型基于水量平衡法的基本原理对森林水源涵养量进行计算。水量平衡法综合考虑植被的蒸散作用，能较为准确地对区域水源涵养功能进行计算，虽仍存在一定的局限性，但已是现阶段计算水源涵养功能的最完美的方法。并且，InVEST模型的可操作性强，能综合考虑各环境因子并直观地展现区域水源涵养功能的时空变化，可在短期内验证优化方案的提升效率与可行性。模型运行结果与研究区的实际水源涵养功能固然会存在一定误差，但优化方案也是基于模型对区域水源涵养功能现状评价的基础上提出的，因此优化后其提升的效率亦具有一定的准确性。

5　结论

2015年研究区森林平均水源涵养深度为594.82 mm，水源涵养总量为3 189.39×104m3。其中，马尾松白栎短柄枹栎混交林的平均水源涵养深度最大，为902.79 mm。

研究区各森林类型的平均水源涵养深度均在平坡达到最大，整体随坡度的增大而减小，各坡度下，针阔混交林、阔叶林水源涵养能力均较强，人工经营的竹林、山核桃林、油茶林等经济林，水源涵养能力均较差。

下垫面特征是影响研究区水源涵养功能的主要因素，特别是土壤饱和导水率对水源涵养功能有重要影响。

在保障研究区生态经济效益的基础上，将其上的除针阔混交林和阔叶林以外的森林类型用针阔混交林进行替换。改造总面积为2 808.63 hm2，占研究区森林面积的52.37%；水源涵养总量提升为4.50×107m3，较现状显著提升41.07%；平均水源涵养深度为803.62 mm，较现状显著提升35.10%。