气候和土地利用变化对北三河流域生态系统水源供给服务功能的影响

李文静 王盛 李庆 武桃丽 赵欣悦

摘要： 北三河流域是京津冀地區的重要水源地， 恰当分析流域水源供给时空变化及驱动因素对维持生态系统安全与稳定意义重大. 基于气象、土地利用及土壤等数据， 利用InVEST模型的产水模块分析了北三河流域2000—2017年水源供给量的时空变化特征， 通过情景模拟探讨了气候与土地利用变化对流域水源供给能力变化的贡献程度. 结果表明， 2000—2017年， 北三河流域年均水源供给量为17.8 × 108 m3， 其年际变化呈增加趋势， 增长率为1.03 × 108 m3/a. 水源供给量在空间上呈南高北低的分布格局， 南北部的平均产水深度分别为70.85 mm和8.83 mm， 水源供给高值区由东南泃河和还乡河流域向西南温河与永定北河流域转移. 从不同的土地利用类型来看， 单位面积水源供给能力由高到低为： 建设用地 > 耕地 > 水域 >未利用地 > 林地 > 草地. 2000—2015年， 耕地的水源供给量最高， 占流域水源供给总量的51.3%， 而建设用地水源供给量增长幅度最大， 达到144.3%. 情景模拟结果表明， 气候和土地利用变化对水源供给量增加的贡献率分别为70.7%和29.3%， 降水量的激增起到主导作用.

关键词： 水源供给能力； InVEST模型； 生态系统服务； 北三河流域

中图分类号： X826； Q149 文献标志码： A DOI：10.3969/j.issn.1000-5641.2021.04.012

The impacts of climate and land use changes on water yield in the Beisan River Basin

LI Wenjing1， WANG Sheng1， LI Qing2， WU Taoli1， ZHAO Xinyue1

（1. Geography Science Institute， Shanxi Normal University， Linfen Shanxi 041000， China； 2. Hebei Engineering Research Center for Geographic Information Application， Institute of Geographical Sciences， Hebei Academy of Sciences， Shijiazhuang 050011， China）

Abstract： The Beisan River Basin is an important water source for the Jing-Jin-Ji region. It is important to analyze the temporal and spatial changes in basin water yield and the corresponding driving factors to maintain the security and stability of the ecosystem. Based on meteorology， land use， and soil data， the water production module of the InVEST model was used to analyze the temporal and spatial change characteristics of water yield in the Beisan River Basin from 2000 to 2017. The contribution of climate and land use change to the change in water yield was explored through scenario simulation. The results showed that from 2000 to 2017， the average annual water yield of the Beisan River Basin was 17.8 × 108 m3； the annual change showed an increasing trend at a rate of 1.03 × 108 m3/a. The spatial distribution pattern of water yield was high in the south and low in the north. The average depth of water production in the south and north was 70.85 mm and 8.83 mm， respectively. The high value area of water yield was transferred from the southeast Juhe River and Huanxiang River Basin to the southwest Wenhe River and Yongdingbei River Basin. The water supply per unit area， ranked from high to low， across different land use types showed the following order： construction land > cultivated land > water area > unused land > forest land > grassland. From 2000 to 2015， the water yield of cultivated land was the highest， accounting for 51.3% of the total water yield of the basin， while that of construction land increased the most， reaching 144.3%. Scenario simulation results showed that climate and land use change contributed 70.7% and 29.3%， respectively， to the water yield increase， and the surge in precipitation played a leading role.

Keywords： water yield； InVEST model； ecosystem services； the Beisan River Basin

0 引 言

水资源是生命的源泉， 是人类生存和发展过程中不可缺少和替代的重要物质， 在社会经济可持续发展进程中具有重要作用[1]. 一个流域的水源供給能力是其生态过程与生态服务功能的基础， 不仅制约着该流域的生态平衡与生物多样性， 而且对人文经济发展布局存在显著影响[2-4]. 当前， 人类活动对流域水资源和水循环的影响日益加剧， 自然系统水循环原有的规律和平衡被打破， 由自然因素单一主导的循环过程转变成自然环境变化和人为干扰共同影响的新天然—人工“二元”水循环系统[5-6]. 在区域气候变化和人类活动的共同作用下， 流域水源供给能力日趋不稳定， 水资源短缺、水环境恶化等问题严重威胁生态系统安全与稳定， 多时段尺度的流域产水能力空间定量分析成为生态和水文相关研究的热点问题[7-8].

对于流域生态系统服务功能研究， 早期多以定性描述和统计分析为主， 存在结果单一、动态性不足、空间性较弱等问题. 随着RS与GIS技术的发展， 基于多因子综合分析的模型工具（如InVEST、SWAT和MIKE SHE模型等）不断开发和发展， 其中InVEST模型的应用最为广泛[9]. 近年来， 在京津冀地区基于InVEST模型的流域生态服务功能研究不断涌现. 李屹峰等[8]以密云水库流域为研究区， 利用InVEST模型评估了生态系统的水源供给、土壤保持、固碳和水质净化等服务功能， 重点探讨了土地利用变化对各服务功能的影响. 许丁雪等[10]对张家口—承德地区土地利用变化对产水量的影响进行了评估， 认为灌木林地是产水能力最高的生态用地类型. 吴瑞等[11]分析了官厅水库流域产水能力的时空变化特征， 发现产水量整体呈减少趋势， 气候变化、土地利用和水保政策对库区产水变化均存在不同程度的影响. 王大尚等[12]针对密云水库上游流域的生态系统调节服务功能， 评估了水资源供给、土壤保持、水质净化等服务功能的空间特征， 并探讨了生态系统服务与居民福祉的关系模式和管理策略.

北三河是京津冀地区重要的水源地之一， 尤其是上游密云水库以上的潮白河流域， 被划归为京津冀北部水源涵养功能区. 该流域人地关系紧张， 生态环境脆弱[8]. 随着不断加剧的人类活动， 流域土地利用覆盖变化显著， 其中耕地与林草地的分布和变化将直接影响水土保持功能[13]， 进而对流域的水生态及水环境产生了一系列影响. 因此， 定量分析流域水源供给的时空变化及影响因素对制定合理的生态服务功能管理措施、促进流域水资源的可持续发展意义重大. 目前， 针对该地区水源供给服务功能的评估多为单一时间尺度的静态研究， 对产水能力影响因素贡献率的定量分析更是鲜有涉及. 鉴于此，本研究利用InVEST模型的产水模块， 分析了2000—2017年北三河流域水源供给服务功能的时空变化特征， 通过情景模拟， 定量区分了气候和土地利用变化对流域水源供给量的贡献率， 以期为区域水资源的优化利用、规划和管理决策提供科学依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况

如图1所示， 北三河流域地跨北京、天津和河北三省（直辖市）， 地形上西北高东南低， 山区和平原之间过渡带较少， 北部为燕山山脉， 东南部为广阔平原， 山区有密云水库、于桥水库等大型水库[14]. 北三河流域总面积约38 400 km2， 干支流总长142.8 km， 属于海河三级流域， 由北运河、潮白河、蓟运河3条主要支流组成. 北运河发源于北京市昌平区燕山南麓， 从天津大虹桥入海河； 潮白河由潮河、白河两大支流组成， 分别发源于河北省的沽源县与河丰宁县， 两支流在密云区南河槽村汇合后最终汇入永定河； 蓟运河由泃河、州河和还乡河三大支流组成， 至九王庄汇合向南流于北塘入海[14]. 北三河流域属温带大陆性季风气候， 多年平均降水量约580 mm， 降水年内分布不均， 超过80%的降水集中在6—9月.

1.2 数据来源

本研究所需的数据分为气象数据、遥感数据和社会经济数据3类. 气象数据为2000—2017年北三河流域周边28个国家气象站的日尺度降水和潜在蒸散发资料， 来源于中国气象科学数据共享服务网（http：//cdc.cma.gov.cn/home.do）. 遥感数据包括土地利用、土壤和DEM（覆盖流域的数字高程模型）等. 土地利用数据由中国科学院资源环境科学数据中心（http：//www.resdc.cn/）提供， 分为2000年、2005年、2010年和2015年4期， 空间分辨率为100 m × 100 m. 土壤数据来源于中国科学院南京土壤所完成的中国1∶100万土壤数据库， 包括土壤类型图和土壤属性数据. DEM来源于中国科学院地理空间数据云（http：//www.gscloud.cn/）， 采用SRTM 90 m分辨率原始数据. 社会经济数据主要包括河北省水资源公报和海河流域水资源公报提供的流域水资源量资料.

1.3 研究方法

1.3.1 产水模块算法

InVEST模型产水模块的核心算法是基于水量平衡原理， 结合气候、土壤和土地利用类型计算得出研究区每个栅格的水源供给量. 其实质为区域上某栅格单元的降雨量减去实际蒸散发后的水量， 包括地表产流、土壤含水量、枯落物持水量和冠层截留量[15]. 对于模型中最重要的实际蒸散量的计算， 根据Zhang等[16]基于Budyko水热耦合平衡假设[17]提出的经典算法. 具体的计算公式包括：

1.3.2 模型输入与参数率定

模型输入变量包括： 降水量（Px）、潜在蒸散发量（Ep）、根系限制层深度（DRoot）、植被可利用水含量（Wx）、植被蒸散系数（Kxj）、土地利用/覆被类型、根系深度和季节参数（Z ）. 气象站点的降水量和潜在蒸散发量数据先处理为年尺度， 然后用ANUSP-LIN42模型进行空间插值. 根系限制层深度是指由于土壤的物理化学性质， 植物根系渗透被强烈抑制的深度， 常用土壤深度代替[15]， 可由土壤属性数据直接获取. 植被可利用水含量的计算采用周文佐等[18]提出的非线性拟合土壤AWC估算模型. 植被蒸散系数和根系深度借鉴海河流域[9]和河北省[19]相关研究成果， 结合河北省土地利用/覆被类型属性，制成模型所需的生物物理参数表. 季节参数Z的率定过程为： 以特定年份的气象和土地利用数据为模型输入， 在0 ～ 30范围内多次改变Z值， 运行模型得到一系列产水量结果， 通过描绘Z值与对应产水量结果的散点图， 构建二者之间的数学关系. 借助SPSS软件分析得出， 指数模型的拟合效果最好（2000—2017年共18个拟合指数模型均满足R2 > 0.95， p = 0.00 < 0.01）. 借助水资源公报中北三河流域年尺度的地表水资源量数据（代表实际水源供给量）， 通过上述指数模型反推得到最适宜的Z值率定结果， 从而使模拟结果最大限度地接近实测值以减少误差.

2 结果与分析

2.1 水源供给量时空变化特征

2.1.1 时间变化特征

北三河流域2000—2017年水源供给量、降水量、潜在蒸散发量和实际蒸散发量的年际变化状况如图2所示. 流域多年平均产水深度为46.62 mm， 相当于水源供给量为17.9 × 108 m3. 2000—2017年， 北三河流域产水深度的年际变化呈现波动增加趋势， 年均增长率为2.70 mm/a. 其中， 2012年水源供给服务能力最强， 流域产水深度达到122.10 mm， 水源供给总量为46.8 × 108 m3； 2002年水源供给服务能力最弱， 流域产水深度仅为2.37 mm， 水源供给总量为0.9 × 108 m3.

根据水量平衡原理， 降水是北三河流域水源供给量最重要的补给来源， 而蒸发是最主要的支出项.总体上， 2000—2017年流域降水量和实际蒸发量呈现波动增加态势， 年均增长率为8.70 mm/a； 而潜在蒸散发量呈现减少趋势， 年均减少率为3.76 mm/a. 降水量增加和潜在蒸散发量减少的协同变化导致了北三河流域水源供给量年际变化的增加趋势. 经相关性分析可知（见表1）， 2000—2017年， 北三河流域水源供给量与降水量和实际蒸散发量呈显著正相关， 相关系数分别高达0.929 （p < 0.01）和0.844 （p < 0.01）； 而水源供给量与潜在蒸散发量呈不显著的负相关， 相关系数仅为–0.301， 说明降水量是影响流域水源供给能力最重要的气候因子.

2.1.2 空间分布格局和变化特征

为最大限度地消除气候异常年份对水源供给功能评估带来的不确定性， 流域水源供给量的空间分布分为2000年、2005年、2010年和2015年4期展示（见图3）， 此结果为相邻年份水源供给量的平均值， 其中2000年为2000—2002年、2005年为2003—2007年、2010年为2008—2012年、2015年为2013—2017年. 从空间分布上来看， 2000—2015年北三河流域水源供给量整体呈现出南高北低的分布格局. 南部水源供给量高值区主要分布在潮白河、温河、蓟运河、泃河、北运河、潮白新河以及还乡河等流域， 占流域总面积的47.6%. 上述流域的多年平均产水深度为70.85 mm， 其中潮白河流域的产水能力最强， 产水深度高达86.85 mm. 北部水源供给量低值区集中分布在白河、湯河、黑河与潮河等流域， 占流域总面积的38.0%， 其平均产水深度仅为8.83 mm. 流域水源供给能力存在空间差异， 这与气候和土地利用类型密切相关. 北京、天津两大城市群布局于流域南部， 建设用地和耕地占比高， 天然植被覆盖度较差， 而北部地区土地利用类型以林地、草地为主， 植被覆盖度高. 在植物蒸散发的作用下， 流域北部的生态耗水明显多于南部， 加之流域南部地区的降水强度整体强于北部地区， 因此造成了流域水源供给能力南高北低的分布格局.

2000—2015年北三河流域水源供给能力整体上显著增强（见图4）， 年均产水深度由32.82 mm增加至56.79 mm， 15年间增加了23.97 mm （73.0%）， 相当于水源供给量增加9.19 × 108 m3. 从空间变化特征上看， 2000—2015年不同子流域水源供给量增加存在明显差异， 空间变化极不均匀， 表现为北部轻微增加、东南部中等增加而西南部显著增加的特点. 北部轻微增加的区域为白河、黑河、汤河和潮河流域， 占流域总面积的38.0%， 平均产水深度增加了9.39 mm； 东南部产水深度增加了46.11 mm， 主要分布在潮白新河、泃河、还乡河、北京排污河、北运河和蓟运河等流域， 占流域总面积的46.1%； 西南部显著增加的区域为温河、潮白河、永定河和永定新河等流域， 约占流域总面积的15.1%， 产水深度增加79.02 mm.

2.2 不同土地利用类型产水分布特征

2.2.1 土地利用面积变化

北三河流域2000—2015年各类土地利用类型的面积变化如表2所示. 流域最主要的土地类型是耕地和林地， 约占流域总面积的70%； 其次是草地和建设用地， 面积占比超过25%； 水域和未利用地最少， 不足总面积的5%. 2000—2015年， 随着城市化进程的不断加剧， 建设用地激增971 km2， 而其他5类土地利用类型的面积表现出不同程度的减少. 其中耕地面积减少最明显， 从2000年的16 044 km2减少到2015年的15 297 km2， 共减少了747 km2； 水域面积次之， 其面积减少也达到142 km2；其余林地、草地和未利用地面积共减少97 km2， 变化幅度较小. 从间隔5年的阶段性变化来看， 土地利用类型转化主要发生在2000—2005年， 其间建设用地增加574 km2， 而耕地和水域分别减少418 km2和112 km2. 结合实际情况分析可知， 由于京津冀地区城市化、工业化的发展对土地的需求增加， 大量的耕地和水域向建设用地转变， 从而促进了土地利用/覆被的变化.

2.2.2 不同土地利用类型水源供给量

流域水源供给量一定程度上受下垫面的影响， 不同土地利用类型的水源供给量存在时空差异. 总体来看， 2000—2015年各土地利用类型单位面积水源供给能力由高到低依次为建设用地（75.22 mm）、耕地（61.23 mm）、水域（61.21 mm）、未利用地（57.31 mm）、林地（28.89 mm）、草地（21.81 mm）. 这是由于在植被的冠层、覆盖度及根系的共同作用下， 可以增加蒸散发率、水土保持能力以及水分入渗率，因此有植被覆盖的土地利用类型产水能力显著低于建设用地[16，20-21]. 利用ArcGIS空间分析功能对不同土地利用类型下的水源供给总量进行分类统计， 得出2000年、2005年、2010年和2015年4期各种土地覆被下的水源供给量变化情况（见图5）. 整体来看， 耕地的水源供给量最高， 占流域水源供给总量的51.3%， 其次为建设用地（20.1%）和林地（17.9%）， 其余土地利用类型（尤其是未利用地）的水源供给量较少. 2000—2015年， 各土地利用类型的水源供给量均有所增加， 其中耕地增加最多， 达到4.06 ×108 m3 （65.8%）. 除未利用地外， 其余土地利用类型的水源供给量增长幅度均超过45%， 尤其是建设用地， 涨幅高达144.3%， 建设用地水源供给能力大幅提升与近年来京津冀地区城市化建设不断扩张、城市不透水表面增加及人类工业生活用水增加有较大关系. 从水源供给量的阶段性变化来看， 产水能力最强的建设用地和耕地均在2010年达到峰值， 而林地和草地等生态用地在2010—2015年水源供给量仍有所增加. 这与2005年以来流域实施生态林补偿、矿山修复等生态修复工程密切相关， 而耕地产水能力由于退耕还林等生态建设的开展大幅减少， 说明生态建设工程已经初见成效.

2.3 气候和土地利用变化对水源供给量的贡献率

通过情景设置来定量评估气候和土地利用变化对流域水源供给量的贡献率. 共设置8种情景（气候和土地利用变化情景各4种）， 具体情景为调整2000—2005年、2005—2010年、2010—2015年、2000—2015年北三河流域气候数据得到模拟时段平均产水深度Wm1， 调整土地利用数据得出各模拟时段流域平均产水深度Wm2， 结果如表3所示. 表中Wa代表研究时段开始年份的实际平均产水深度， L代表土地利用变化导致的产水深度变化， 而C代表气候变化下的产水深度变化.

在8种气候和土地利用变化情景下（见表3）， 气候和土地利用变化对北三河流域水源供给能力都起到正向促进作用. 以2000年的实际水源供给能力为基准， 2000—2015年气候条件改变的情境下流域平均产水深度增加51.04 mm， 土地利用条件改变的情境下产水深度增加21.12 mm， 气候和土地利用变化对流域水源供给的贡献率分别是70.7%和29.3%. 在4个模拟时段内， 仅在2010—2015年流域平均产水深度有所减少， 从2010年的57.24 mm减少至2015年的51.61 mm. 其间土地利用对水源供给变化起主导作用， 贡献率为55.7%， 而气候变化的贡献率为44.3%. 而在2000—2005年和2005—2010年两个模拟时段内， 气候变化对水源供给的贡献率更高， 尤其是2005—2010年， 气候变化的贡献率高达85.1%， 而土地利用变化的贡献率只有14.9%.

3 讨 论

在京津冀地区， 已有学者关注到不同土地利用类型及其变化对水源供给能力的影响. 如Li等[22]发现土地利用变化对产水量的影响主要由土地利用类型的生物物理特征决定， 有植被覆盖土地类型的产水能力明显低于建设用地. 在流域尺度， 本研究通过情景模拟发现， 气候因素对北三河流域水源供给量变化起主导作用， 其贡献率达到70.7%. 这与Xu等[23]在北三河支流北运河流域的研究结果相近. 分析原因发现， 北三河流域最主要的土地利用类型转化为耕地和水域向建设用地的转变， 建设用地、耕地和水域的产水能力在各土地利用类型中最强， 而且彼此之间差距相对较小， 造成整体上土地利用变化对水源供给的影响较小. 2000—2015年北三河流域降水量激增126.23 mm （30.71%）， 其中2010—2015年微弱減少18.07 mm （–3.25%）. 因此， 2010—2015年土地利用变化对流域水源供给变化的贡献率较大， 主要原因是降水量变化幅度小， 导致气候变化的贡献率降低， 致使土地利用变化的贡献率相对提高. 但从整个研究时段（2000—2015年）来看， 降水量的显著增加仍起到决定性作用. 在同样受人类活动影响深远的浙江省宁波地区与江西省都昌县， 窦攀峰等[7]研究发现2000—2015年气候变化对宁波产水的贡献率高达97.56%， 而土地利用变化仅为2.44%； 孙建伟[24]研究发现2000—2015年气候变化对都昌县产水的贡献率在90%以上， 而土地利用变化不足10%. 结合北三河流域的研究结果发现， 即使在人类活动频繁的地区， 相比于土地利用变化， 气候因素仍可能是影响区域水源供给量变化的主要因素.

目前， InVEST模型广泛应用于各种时空尺度的生态系统服务功能评价， 其中， 产水模块用于模拟水源供给量变化及驱动因素的分析. 在本研究中， 采用河北省和海河流域水资源公报年尺度数据对季节参数Z值进行逐年率定， 使模拟结果最大限度地接近实测值以减少误差. 校准后的模型对流域产水驱动力分析及变化趋势的模拟结果与研究区现有研究结果较为一致. 由于模型自身存在一定的局限性， 对于地表水和地下水没有明确区分， 模拟结果无法精确到逐个像元位置. 但综合来看， 模拟结果可以反映流域水源供给量总体的变化趋势与空间分布， 模拟精度满足要求.

4 结 论

基于InVEST模型产水模块对北三河流域2000—2017年水源供给量进行计算， 从多个角度对流域水源供给量的时空分布进行分析， 通过情景模拟探讨了气候条件与土地利用变化对流域水源供给能力变化的贡献率， 主要结论如下：

（1） 2000—2017年， 北三河流域平均产水深度为46.27 mm， 相当于水源供给量为17.8 × 108 m3.其年际变化呈波动增加趋势， 年均增长率为2.70 mm/a， 降水量增加是造成流域水源供给能力增强最重要的气候因子.

（2） 流域水源供给量在空间上呈南高北低的分布格局， 南、北部的平均产水深度分别为70.85 mm和8.83 mm， 差值高达62.02 mm. 2000—2015年流域产水能力全面提升， 水源供给高值区由东南泃河和还乡河流域向西南温河与永定北河流域转移.

（3） 流域各土地利用类型单位面积水源供给能力由高到低依次为建设用地、耕地、水域、未利用地、林地、草地. 2000—2015年， 耕地的水源供给量最高， 占流域水源供给总量的51.3%， 而建设用地水源供给量增长幅度最大， 达到144.3%.

（4） 通过情景模拟发现， 2000—2015年气候和土地利用变化对水源供给的贡献率分别为70.7%和29.3%， 气候变化起到主导作用.

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（责任编辑： 李万会）