劉業(yè)軒,石曉麗,史文嬌

1 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所,陸地表層格局與模擬院重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100101 2 河北師范大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,河北省環(huán)境演變與生態(tài)建設(shè)實(shí)驗(yàn)室, 石家莊 050024 3 中國科學(xué)院大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院, 北京 100049 4 河北省環(huán)境變化遙感識別技術(shù)創(chuàng)新中心，石家莊 050024

由于人類過度開發(fā)活動(dòng)的影響,生態(tài)問題日益嚴(yán)峻,生物多樣性和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)政府間科學(xué)平臺(IPBES)提出,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ),如何將生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)納入管理決策是目前保障區(qū)域生態(tài)安全面臨的重大科學(xué)問題[1]。水源涵養(yǎng)服務(wù)屬于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中的調(diào)節(jié)服務(wù),生態(tài)系統(tǒng)對降水進(jìn)行時(shí)空再分配,減少無效水,增加有效水,體現(xiàn)植被對水資源的養(yǎng)護(hù)。森林生態(tài)系統(tǒng)是以喬木為主體的生物群落及其非生物環(huán)境(光、熱、水、氣、土壤等)組成的復(fù)雜系統(tǒng),是涵養(yǎng)水源能力最強(qiáng)的陸地自然生態(tài)系統(tǒng),對改善局地氣候、調(diào)節(jié)水資源、凈化水質(zhì)、保持水土、以及人類健康都具有重要意義[2]。具體來講,森林喬木及其地被物的水文作用主要體現(xiàn)在攔截降水和增加地表粗糙度,從而減緩流速、減少徑流；森林根系層的水文作用體現(xiàn)在增加下滲,從而為森林生態(tài)系統(tǒng)貯存更多的水量。

生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)評估原理主要有水量平衡法、降雨貯存法、蓄水能力法等。水量平衡法適用于所有時(shí)空尺度,數(shù)據(jù)處理方法簡單易于操作,是目前評估水源涵養(yǎng)服務(wù)最有效和應(yīng)用最廣泛的方法[3]。該方法將降水量與蒸散量、徑流量的差視為水源涵養(yǎng)量,缺點(diǎn)是忽略了地表水和地下水的相互作用[4]。采用降雨貯存法的研究較少,該方法是以森林生態(tài)系統(tǒng)比裸地增加的涵養(yǎng)水分來表示水源涵養(yǎng)能力[5],所需數(shù)據(jù)包括降雨量、產(chǎn)流降雨量、林地降雨徑流率、裸地降雨徑流率,邵全琴等[6]以極度退化狀態(tài)下殘留植被的降雨徑流率代替裸地降雨徑流率,更接近自然條件下的實(shí)際植被狀態(tài)。蓄水能力法包括土壤蓄水能力法、林冠截留剩余量法和綜合蓄水能力法等。土壤蓄水能力法假設(shè)水源涵養(yǎng)量是雨水降落到林地后滲入土壤的蓄水量,忽視了森林其他作用層的水源涵養(yǎng)能力,可能造成評估結(jié)果偏低；林冠截留剩余量法假設(shè)水源涵養(yǎng)量等于降水量和林冠截留量之差,忽視蒸散及徑流因素,高估了實(shí)際水源涵養(yǎng)量[7]；綜合蓄水能力法則綜合考慮了森林冠層最大截留能力、枯落物層最大持水能力、土壤層最大蓄水能力,在傳統(tǒng)計(jì)量方法中效果最為理想[8]。此外,還有一些研究側(cè)重森林冠層水量平衡關(guān)系,探究森林結(jié)構(gòu)、林分類型、不同生長階段、不同疏伐條件等對冠層截留量、穿透量、莖流量和蒸騰量的動(dòng)態(tài)變化[9-11]。

不同評估原理以不同的數(shù)據(jù)源、技術(shù)作為支撐。土壤蓄水能力法、林冠截留剩余量法、綜合蓄水能力法利用生態(tài)水文站點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù),自下而上地分析森林水源涵養(yǎng)狀況。由于人力物力的限制,無法在大范圍內(nèi)建立密集的監(jiān)測站點(diǎn),僅適用于小尺度區(qū)域研究。針對這一問題,一些研究借鑒了meta分析法,從大量文獻(xiàn)資料中廣泛收集具備特定條件、相同研究領(lǐng)域的諸多研究結(jié)果,在全國尺度[12]和區(qū)域尺度[13-14]進(jìn)行綜合統(tǒng)計(jì)分析,彌補(bǔ)蓄水能力法在適用尺度方面的缺陷。水量平衡法和降雨貯存法可采用空間柵格數(shù)據(jù),自上而下地研究大尺度區(qū)域水源涵養(yǎng)服務(wù)；基于水量平衡法的水源涵養(yǎng)服務(wù)評估還可以運(yùn)用生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡綜合評估(InVEST)模型的產(chǎn)水量(Water Yield)模塊來實(shí)現(xiàn),模型使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)產(chǎn)品中的空間數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)、研究成果中的非空間生物物理數(shù)據(jù),能夠?qū)⑼恋馗脖粩?shù)據(jù)與不同空間尺度的服務(wù)數(shù)據(jù)相結(jié)合[15],已在國家、流域等尺度成功應(yīng)用于產(chǎn)水量分析[16]、水源涵養(yǎng)服務(wù)時(shí)空變化[17-20]及其影響因素[21]、功能價(jià)值評估及其調(diào)控等方面[22]。目前已存在對各原理的綜述性文獻(xiàn)[7],但缺乏對不同評價(jià)方法[22-23]和不同尺度[17-20]的研究成果之間的定量對比。由于每個(gè)方法納入的參數(shù)不盡相同,參考單一方法研究結(jié)果的不確定性大,亟待討論不同評價(jià)方法的結(jié)果差異其原因。

福建省森林覆蓋率居全國之首,是我國降水量、水資源量最豐沛的地區(qū)之一,也是我國水源涵養(yǎng)重點(diǎn)保護(hù)區(qū)。2017年,福建省新增9個(gè)水源涵養(yǎng)國家重點(diǎn)生態(tài)功能區(qū),分別為永泰縣、泰寧縣、永春縣、華安縣、武夷山市、屏南縣、壽寧縣、周寧縣、柘榮縣,因此選擇福建省作為評估森林水源涵養(yǎng)服務(wù)的研究區(qū)。本文應(yīng)用氣象、土壤等空間柵格數(shù)據(jù)和站點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù)兩種數(shù)據(jù),采用InVEST模型和meta分析兩種技術(shù)手段,對水量平衡法和綜合蓄水能力法的水源涵養(yǎng)服務(wù)進(jìn)行定量對比研究,旨在探尋不同評估方法下的水源涵養(yǎng)服務(wù)評估差異與一致性,明確不同評估方法側(cè)重的環(huán)境影響因素,分析各方法特點(diǎn)及相互關(guān)系,在具體的森林水源涵養(yǎng)研究中,對從兩套方法體系中選擇合適的評估方法原理提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)

圖1 研究區(qū)高程分布Fig.1 Elevation distribution of the study area

福建省位于中國東南沿海(23°33′—28°20′N,115°50′—120°40′E)。地形以山地丘陵為主,閩西的武夷山以及閩中的鷲峰山、戴云山、博平嶺構(gòu)成了福建省的地形骨架(圖1),閩東沿海地區(qū)分布有小塊平原,包括福州平原、莆田平原、泉州平原、漳州平原[24],形成了“八山一水一分田”的地貌特征。受地形和東南季風(fēng)的影響,福建省形成了暖熱濕潤的亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候,年平均氣溫17—21℃,年平均降水量1400—2000 mm。福建省水系密布,河流眾多,流域面積在5000 km2以上的河流有閩江、九龍江、晉江、交溪、汀江。該地區(qū)地帶性植被主要以南亞熱帶季雨林和中亞熱帶常綠林為主；常綠針葉林多為中國特有樹種,包括馬尾松、黃山松、柳杉、福建柏、油杉等；常綠闊葉林以殼斗科和樟科種類最多,金縷梅科、木蘭科、蝶形花科、?？?、桃金娘科、夾竹桃科、山龍眼科、石楠科等也占有相當(dāng)重要的地位,其中許多種類是福建省森林植被的建群種、優(yōu)勢種。該地區(qū)土壤按發(fā)生學(xué)分類分為赤紅壤、紅壤、黃壤等14個(gè)土類[25],適宜林木生長。

圖2 研究區(qū)森林類型及文獻(xiàn)提取的站點(diǎn)分布 Fig.2 Forest cover types in the study area and site distributions extracted from the literature

福建省森林資源豐富,保護(hù)地體系健全。根據(jù)國家林業(yè)和草原局公布的第九次全國森林資源清查結(jié)果,截至2018年,福建省森林面積1.21億hm2,森林蓄積量7.29億m3,森林覆蓋率已達(dá)66.80%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過全國森林覆蓋率22.96%,連續(xù)40年居全國首位[26]。現(xiàn)有自然保護(hù)區(qū)93個(gè)(其中國家級17個(gè)),世界遺產(chǎn)名錄2個(gè)(武夷山世界文化與自然雙遺產(chǎn)和泰寧世界自然遺產(chǎn)),全國首批國家公園體制試點(diǎn)1個(gè)(武夷山國家公園)。

1.2 數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)可歸納為點(diǎn)數(shù)據(jù)(站點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)、室內(nèi)測試數(shù)據(jù))和空間數(shù)據(jù)(數(shù)字制圖數(shù)據(jù)、遙感數(shù)據(jù))。

1.2.1InVEST模型數(shù)據(jù)

InVEST模型所需空間數(shù)據(jù)用于產(chǎn)水量模擬、系數(shù)賦值以及水源涵養(yǎng)能力空間化,具體見表1。本文利用2010—2017年福建省38個(gè)氣象臺站的日值溫度、降水、風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、大氣壓、相對濕度數(shù)據(jù),根據(jù)Penman-Monteith公式(見1.3.1部分)計(jì)算出年均潛在蒸散,與通常采用的Hargreaves公式相比，考慮了更多的氣象要素；再利用ANUSPLIN工具將年均降水及年均潛在蒸散插值為空間柵格數(shù)據(jù)。MCD12Q1土地覆被數(shù)據(jù)顯示(圖2),福建省森林類型中常綠闊葉林的分布面積最大,占全省森林面積的87.4%,混交林占比10.8%,常綠針葉林占比1.8%,落葉闊葉林分布面積極小。InVEST模型所需流速系數(shù)[20]及蒸散系數(shù)[27]根據(jù)土地覆被類型賦值為空間數(shù)據(jù)。

1.2.2meta分析數(shù)據(jù)

meta分析所需數(shù)據(jù)來源于已發(fā)表的文獻(xiàn)資料中的站點(diǎn)實(shí)測數(shù)據(jù),主要包括研究區(qū)森林立地信息(經(jīng)緯度、年均溫、蒸散發(fā)、林分類型、林分密度、林齡、土壤類型等)和森林水源涵養(yǎng)關(guān)鍵參數(shù)(林冠截留率、枯落物蓄積量、枯落物最大持水率、土壤厚度、土壤非毛管孔隙度等)。本文搜集整理了以福建森林生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)為研究對象,且基于綜合蓄水能力法的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集[28-29]。最終篩選出符合數(shù)據(jù)要求的文獻(xiàn)134篇,發(fā)表時(shí)間1992—2019年;觀測試驗(yàn)506個(gè)觀測時(shí)間1988—2017年,其中2000—2017年進(jìn)行觀測的站點(diǎn)占90.78%,2010—2017年進(jìn)行觀測的站點(diǎn)占68.63%。林層結(jié)構(gòu)包括森林冠層、枯落物層、土壤層,一些站點(diǎn)觀測了兩層或三層數(shù)據(jù),其中森林冠層71條,枯落物層285條,土壤層381條(圖2)。

表1 空間數(shù)據(jù)及其來源

1.3 技術(shù)與方法

基于上述空間數(shù)據(jù)及文獻(xiàn)數(shù)據(jù),本文采用兩條技術(shù)路線評估福建省森林地區(qū)水源涵養(yǎng)服務(wù)(圖3)。

圖3 基于兩種方法的水源涵養(yǎng)服務(wù)評估技術(shù)路線Fig.3 Technical route of water retention service evaluation based on two methods

1.3.1InVEST模型

產(chǎn)水量為降水量減去實(shí)際蒸發(fā)量后地表及地下的剩余水量,水源涵養(yǎng)能力為產(chǎn)水量減去土壤水分飽和后流失的徑流量的剩余部分。首先利用氣象、土壤和土地覆被數(shù)據(jù)計(jì)算產(chǎn)水量,再結(jié)合流速、地形和土壤滲透性因素對產(chǎn)水量進(jìn)行修正,從而得到水源涵養(yǎng)能力值,計(jì)算公式為：

式中,WRjx為土地覆被類型j/像元x處的年均水源涵養(yǎng)能力(mm)；Velocityj為土地覆被類型j處的流速系數(shù),無量綱,表示不同土地利用類型對地表徑流的影響；TIx為像元x處的地形指數(shù),利用集水區(qū)柵格數(shù)、土層厚度(mm)及百分比坡度(%)計(jì)算得到；Ksatx為像元x處的土壤飽和導(dǎo)水率(%),利用土壤砂粒含量(%)、土壤粘粒含量(%),根據(jù)土壤傳遞函數(shù)Cosby模型計(jì)算得到；Yjx為土地覆被類型j/像元x處的年均產(chǎn)水量(mm)。

式中,產(chǎn)水量Yjx利用InVEST 3.8.0產(chǎn)水量模塊計(jì)算,即年均降水量Px(mm)與年均實(shí)際蒸散量AETjx(mm)之差。

蒸散部分根據(jù)干燥指數(shù)計(jì)算得出。其中,k為土地覆被類型j處的蒸散系數(shù)；PETx為像元x處的年潛在蒸散量(mm);ω為植物需水量與降水量的比值，是描述自然氣候與土壤性質(zhì)的參數(shù)。

PETx根據(jù)Penman-Monteith公式計(jì)算,所需數(shù)據(jù)包括地表凈輻射Rn(MJ m-2d-1)、土壤熱通量G(MJ m-2d-1)、濕度常數(shù)γ(kPa/℃)、日平均溫度T(℃)、2m處風(fēng)速U2(m/s、飽和水汽壓es(kPa)、實(shí)際水汽壓ea(kPa)、飽和水汽壓-溫度曲線斜率Δ(kPa/℃)。

式中,AWCjx為土地覆被類型j/像元x處的土壤有效含水量(mm),由土壤厚度(mm)、根系深度(mm)、土壤砂粒含量(%)、土壤粉粒含量(%)、土壤黏粒含量(%)、土壤有機(jī)質(zhì)含量(%)計(jì)算得到[30]；Z為季節(jié)常數(shù),代表降水時(shí)間的季節(jié)分布,與年降水次數(shù)成正比。季節(jié)常數(shù)對模擬產(chǎn)水量的影響不可忽視,Budyko曲線理論表明,在干旱指數(shù)非常低或非常高的地區(qū),模型對常數(shù)的敏感性較低；且常數(shù)值越高,模型敏感性越低。

本文采用季節(jié)常數(shù)對產(chǎn)水量模擬結(jié)果進(jìn)行校對,遵循模擬結(jié)果最接近水資源總量的原則。水資源總量為降水所形成的地表和地下的總水量,即河川徑流量和降水入滲補(bǔ)給量之和,與本文模型中的產(chǎn)水量概念一致。2010—2017年,福建省水資源公報(bào)[31]中的年均水資源總量為1349.211×108m3；經(jīng)驗(yàn)證,當(dāng)季節(jié)常數(shù)為11.5285時(shí),年均產(chǎn)水量為1349.211×108m3(表2),最接近實(shí)際年均水資源總量。產(chǎn)水量模擬結(jié)果中,廈門市、莆田市年均產(chǎn)水量低于40×108m3,南平市、三明市年均產(chǎn)水量高于200×108m3,這與實(shí)際水資源量相符；以年均水資源總量為基準(zhǔn),全省除莆田市、漳州市外，其他七市產(chǎn)水量模擬值誤差在9%以內(nèi)。

表2 季節(jié)常數(shù)及產(chǎn)水量

1.3.2meta分析

該方法基于綜合蓄水能力法原理,從森林保水蓄水能力角度估算生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)能力,綜合考慮了植被與土壤對降水的攔蓄作用。垂直方向上由高到低納入森林冠層、枯落物層、土壤層3個(gè)林層的涵養(yǎng)能力,森林冠層截留能力、枯落物層持水能力和土壤層蓄水能力之和視為森林水源涵養(yǎng)能力(圖3)。綜合蓄水能力法計(jì)算公式如下：

WRjx=CICjx+LWHCjx+SSCjx

式中,WRjx為土地覆被類型j/像元x處的水源涵養(yǎng)能力(mm)；CICjx為土地覆被類型j/像元x處的森林冠層截留能力(mm),以年均降水量(mm)與年均林冠截留率(%)的乘積表示；LWHCjx為土地覆被類型j/像元x處的枯落物層持水能力(mm),以枯落物蓄積量(t/hm2)與最大持水率(%)的乘積表示；SSCjx為土地覆被類型j/像元x處的土壤層蓄水能力(mm),以土壤厚度(mm)與土壤非毛管孔隙度(%)的乘積表示。

meta分析法水源涵養(yǎng)能力評估采用由數(shù)據(jù)點(diǎn)到柵格面的方式實(shí)現(xiàn)。首先,按照流域及土地覆被類型將福建省進(jìn)行分區(qū),保證每個(gè)區(qū)域內(nèi)部具有較為相似的地形、水文、下墊面等環(huán)境要素條件；其次,本文提取的福建省觀測站點(diǎn)數(shù)據(jù)在空間上分布較分散(圖2),保證每個(gè)區(qū)域都存在一定數(shù)量的觀測數(shù)據(jù)。計(jì)算各區(qū)域的林冠截留率、枯落物最大持水能力及土壤非毛管孔隙度3項(xiàng)參數(shù)的多年平均值,分別按照分區(qū)進(jìn)行賦值,得到參數(shù)空間化柵格圖。進(jìn)而依照綜合蓄水能力法公式分別計(jì)算森林3個(gè)作用層的涵養(yǎng)能力,在空間上疊加得到森林水源涵養(yǎng)能力空間化柵格圖,實(shí)現(xiàn)meta分析法水源涵養(yǎng)服務(wù)評估的空間化。

2 結(jié)果

2.1 不同地級市的水源涵養(yǎng)服務(wù)對比

兩種方法估算的水源涵養(yǎng)服務(wù)能力空間分布趨勢一致,呈現(xiàn)由西部、北部向東南部沿海逐漸降低的空間格局(圖4)。對比福建省地形可知,南平市(森林覆蓋率FC:75.3%)西部的武夷山、南平市與寧德市(FC:75%)交接處的鷲峰山及洞宮山、龍巖市(FC:78%)的玳瑁山是水源涵養(yǎng)服務(wù)能力高值區(qū),受地勢起伏影響形成山地地形雨,影響水源涵養(yǎng)能力值的大?。桓Ｖ菔?FC:54.7%)、莆田市(FC:58.1%)、泉州市(FC:61%)、廈門市(FC:45%)、漳州市(FC:63.4%)則位于沿海平原城市經(jīng)濟(jì)帶,城市化極大地改變了下墊面,森林覆蓋率低于西部北部市,是水源涵養(yǎng)服務(wù)能力低值區(qū)。

圖4 基于兩種方法的水源涵養(yǎng)能力空間分布Fig.4 Spatial distributions of water retention capacity based on two methods

表3 各地級市水源涵養(yǎng)數(shù)值統(tǒng)計(jì)

在數(shù)值分布上(圖5),兩種方法得到的水源涵養(yǎng)能力值差異較大,InVEST模型(I)結(jié)果區(qū)間的跨度較大,約為meta分析(M)的2.9倍。InVEST模型數(shù)值曲線和緩,meta分析峰值突出,兩者峰值相差約150 mm；InVEST模型估算的福建省森林水源涵養(yǎng)服務(wù)能力97.72%集中在200—800 mm,99.44%的meta分析估值集中在500—750 mm。表3統(tǒng)計(jì)了各地級市水源涵養(yǎng)值分布,南平市的能力均值(I:615.58 mm, M:690.76 mm)為全省最高,廈門市能力均值(I:323.99 mm, M:572.64 mm)為全省最低,但能力最小值123.21 mm出現(xiàn)在InVEST模型的福州市。各市meta分析與InVEST的能力均值之差均為正值(75.18—248.65 mm),涵養(yǎng)能力均值越高的地級市,差值反而越小。InVEST模型估算的水源涵養(yǎng)總量為236.18×108m3,meta分析法水源涵養(yǎng)總量為291.07×108m3。各市meta分析涵養(yǎng)量均大于InVEST模型涵養(yǎng)量,市域面積越大,方法間評估差異越小。

圖5 基于兩種方法的水源涵養(yǎng)能力數(shù)值分布Fig.5 Numerical distributions of water retention capacity based on two methods

2.2 不同環(huán)境條件的水源涵養(yǎng)服務(wù)對比

從不同森林類型的水源涵養(yǎng)能力值來看(圖6),InVEST模型中常綠針葉林能力值最高。常綠針葉林多分布在海拔較高的山地,而InVEST模型考慮了地形對涵養(yǎng)能力的影響,對海拔、坡度的敏感度高。相反,在meta分析中,常綠針葉林涵養(yǎng)能力均值最低,根據(jù)本文整理的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)集,常綠針葉林郁閉度76.95%,針葉對降水的截留率19.25%;而針闊混交林的郁閉度及截留率分別為84.45%和25.72%,涵養(yǎng)能力值最高。此外,在海拔0—2100 m之間,兩種方法的涵養(yǎng)能力均值都隨海拔升高而遞增,InVEST模型涵養(yǎng)能力均值的增長率隨海拔升高而增大,meta分析的增長率則隨海拔升高逐漸減緩(圖6)。InVEST模型在不同海拔區(qū)間的增長率都高于meta分析,其涵養(yǎng)能力均值在海拔1600—2100 m區(qū)間內(nèi)超過meta分析。

圖6 不同環(huán)境條件的水源涵養(yǎng)統(tǒng)計(jì)值對比Fig.6 Comparison of water retention statistics under different environmental conditions

從不同森林類型的水源涵養(yǎng)量來看,兩種方法的結(jié)果趨勢相同,均與各森林類型面積所占比例相符,為常綠闊葉林>混交林>常綠針葉林>落葉闊葉林(圖6)。常綠闊葉林是福建省地帶性植被類型,占森林總面積的87.4%,因此兩種方法的水源涵養(yǎng)量都為常綠闊葉林最大,分別為204.83×108m3(I)和253.37×108m3(M)。海拔在400—800 m區(qū)間的面積占全省土地面積的41.59%,此海拔區(qū)間內(nèi)的森林面積占47.82%,是涵養(yǎng)量最大的海拔區(qū)間,分別為126.24×108m3(I)和157.31×108m3(M)(圖6)。0—400 m海拔占全省面積的42.83%,略高于400—800 m；但森林面積僅占15.03%,遠(yuǎn)低于400—800 m,而城鎮(zhèn)建設(shè)用地、農(nóng)用地、草原面積分別占到10.24%、10.94%、57.34%；因此水源涵養(yǎng)量低于400—800 m區(qū)間,涵養(yǎng)量分別為40.78×108m3(I)和52.89×108m3(M)。由此可見,不同海拔的水源涵養(yǎng)量與森林面積、海拔分布占比有關(guān)。海拔800 m以上水源涵養(yǎng)量呈現(xiàn)遞減趨勢,海拔1200—2100 m的土地面積僅占1.64%,水源涵養(yǎng)量分別為10.80×108m3(I)和11.71×108m3(M)。

2.3 點(diǎn)尺度水源涵養(yǎng)服務(wù)能力對比

圖7中綠色區(qū)域代表meta分析結(jié)果高于InVEST模型；紅色區(qū)域代表meta分析結(jié)果低于InVEST模型。兩種方法的能力差值由東南向西北逐漸由正過渡為負(fù),僅西部、北部存在少量負(fù)值,meta分析涵養(yǎng)能力普遍高于InVEST模型涵養(yǎng)能力。

圖7 基于兩種方法的點(diǎn)尺度水源涵養(yǎng)能力差值Fig.7 Difference values of site-scale water retention capacity based on two methods

本文從采用meta分析方法搜集到的506條文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中,選擇了10個(gè)分布于不同經(jīng)緯度、不同海拔的研究站點(diǎn),分別與InVEST模型結(jié)果進(jìn)行比較。站點(diǎn)1位于武夷山國家級自然保護(hù)區(qū),海拔1220 m,1993年降水量2679 mm,該地區(qū)屬常綠闊葉林區(qū),森林類型為70年林齡的甜櫧林,InVEST模型水源涵養(yǎng)能力值為676.75 mm(表4)，meta分析能力值為656 mm(表5)。meta分析結(jié)果中混交林涵養(yǎng)能力大(圖6),站點(diǎn)2位于南平市順昌縣洋口國有林場,海拔約368 m,森林類型主要為毛竹、杉木、常綠闊葉林,其涵養(yǎng)能力最高可達(dá)801 mm,為meta分析10個(gè)站點(diǎn)中的最大值。對比站點(diǎn)1、2發(fā)現(xiàn),在InVEST模型中,站點(diǎn)1年均降水量2218.10 mm、年均產(chǎn)水量1780.92 mm均高于站點(diǎn)2的1947.64 mm和1505.56 mm,但站點(diǎn)2地形平緩、土壤質(zhì)地黏土含量高,具有最高的產(chǎn)水量修正系數(shù)0.50,大于站點(diǎn)1的0.38,最終求得的InVEST涵養(yǎng)能力最大值為站點(diǎn)2的752.78 mm。再如,站點(diǎn)8位于寧德市壽寧縣大安鄉(xiāng)半嶺亭,海拔約為995 m,森林類型是為以馬尾松、黃山松、木荷為主的針闊葉混交林。站點(diǎn)1、8為降水量、產(chǎn)水量最大的兩個(gè)站點(diǎn),兩站點(diǎn)附近存在較大的海拔落差,山體坡度大,區(qū)域產(chǎn)生的部分水資源量隨徑流流向低處,產(chǎn)水能力強(qiáng)而保水能力弱。站點(diǎn)8修正系數(shù)0.34與站點(diǎn)1相近,涵養(yǎng)能力值(577.38 mm)也低于站點(diǎn)2。由此可見,產(chǎn)水量修正系數(shù)區(qū)分了區(qū)域的產(chǎn)水能力和保水能力。

站點(diǎn)2、10的森林類型以竹林為主,站點(diǎn)2為毛竹林與針葉林或闊葉林組成的混交林,站點(diǎn)10為純竹林。站點(diǎn)2包含對同一林場兩個(gè)時(shí)段的研究,劉蔚漪等[33]的研究結(jié)論表示,2007—2010年年均水源涵養(yǎng)能力為常綠闊葉林801 mm>竹杉混交林707 mm>竹闊混交林611 mm>杉木純林584 mm>毛竹純林575 mm,這與張昌順[34]2007年在此林場的研究結(jié)論一致。由于毛竹林的葉片面積、生物量均小于其他森林類型,因此截留量小于其他林分；且毛竹林枯落物分解較快,枯落物蓄積量較低,持水能力也較小。該地闊葉林多為幼齡人工次生林,其郁閉度、葉面積指數(shù)不如天然闊葉林高大濃密[33]；而杉木針葉林生長時(shí)間長,樹木高、胸徑大,可與毛竹林組成兩層垂直林冠結(jié)構(gòu),因此竹杉混交林的水源涵養(yǎng)能力高于竹闊混交林。站點(diǎn)10研究了漳州市東山縣赤山林場的沿海不同竹林生態(tài)系統(tǒng),該林場位于海拔約22 m的沿海平原區(qū),年均降水量最少(1556.74 mm),受流速系數(shù)影響，修正系數(shù)很小(0.08),水源涵養(yǎng)能力(M:201—234 mm,I:114.08 mm)遠(yuǎn)低于站點(diǎn)2。

表4 InVEST模型點(diǎn)尺度水源涵養(yǎng)能力

表5 meta分析法點(diǎn)尺度水源涵養(yǎng)能力

3 討論

3.1 與以往評估結(jié)果的對比

本文評估結(jié)果表明,福建省森林地區(qū)水源涵養(yǎng)能力隨海拔升高而增加,這與劉璐璐等[43]研究結(jié)果相同。唐玉芝等[14]對烏江上游地區(qū)的研究結(jié)果與本文相反,水源涵養(yǎng)能力隨林地海拔的升高呈波動(dòng)下降趨勢。這是由于福建省平原地區(qū)集中分布城市、農(nóng)田及人口,森林覆蓋率比山地低,因此本研究中的低海拔地區(qū)水源涵養(yǎng)能力低;而烏江上游地勢陡峭,高海拔地區(qū)不易生長成林,石漠化土地面積占比達(dá)26.27%,因此海拔越高水源涵養(yǎng)能力越低。陳花丹等[44]評估的福建省森林生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)量為387.91×108m3,由于將經(jīng)濟(jì)林、灌木林也納入了森林生態(tài)系統(tǒng)范疇,其結(jié)果高于本文的291.07×108m3。本文森林區(qū)域水源涵養(yǎng)總量由高到低依次為常綠闊葉林>混交林>常綠針葉林>落葉闊葉林,這與李佳等[13]對江西省森林區(qū)域的研究結(jié)果較為一致,江西、福建兩省相鄰,以武夷山脈為界,相似的環(huán)境條件可能是造成兩結(jié)果相符的原因。此外,有研究指出落葉闊葉林的秋冬季落葉向土壤輸送養(yǎng)分,有機(jī)質(zhì)含量高,土壤孔隙度高,蓄水能力強(qiáng),土壤層蓄水能力大于其他森林類型[45],由于福建省落葉樹種分布極少,這一現(xiàn)象在本文中不明顯。

3.2 不同方法的結(jié)果差異原因分析

在數(shù)據(jù)方面,本文中將所有參與計(jì)算的數(shù)據(jù)處理為年值。造成兩種結(jié)果間差異的原因有：首先，在點(diǎn)尺度分析對比中,InVEST模型采用的降水?dāng)?shù)據(jù)為氣象數(shù)據(jù)插值得到的多年平均值,meta分析則是從不同文章提取了不同研究年份的站點(diǎn)實(shí)測值。其次，InVEST模型主要通過柵格數(shù)據(jù)的計(jì)算來區(qū)分水源涵養(yǎng)能力,即一個(gè)柵格尺寸的地塊上數(shù)值相同。在與某個(gè)實(shí)地觀測站點(diǎn)的多組控制試驗(yàn)進(jìn)行比較時(shí),常常無法更加細(xì)致地區(qū)分,因此提高模型數(shù)據(jù)的精度和準(zhǔn)確性至關(guān)重要。meta分析法綜合了前人的諸多研究成果,解決了無法大面積開展實(shí)地觀測的弊端,但在實(shí)現(xiàn)空間化時(shí)存在不確定性。此外，就InVEST模型自身而言,通過產(chǎn)水能力求水源涵養(yǎng)能力主要有兩種途徑：一是在產(chǎn)水能力的基礎(chǔ)上減去地表徑流,這種方法的誤差主要體現(xiàn)在地表徑流系數(shù)的本地化；二是通過流速系數(shù)、地形指數(shù)、土壤飽和導(dǎo)水率等參數(shù)的計(jì)算求得產(chǎn)水能力的修正系數(shù),產(chǎn)水能力與修正系數(shù)的乘積為水源涵養(yǎng)能力。本文嘗試了上述兩種方法,鑒于第二種方法考慮因素更多、數(shù)據(jù)分辨率更高、結(jié)果區(qū)分度更好,最終采用了第二種方法。就meta分析自身而言,福建省水源涵養(yǎng)相關(guān)文章的研究年代跨度較大,觀測時(shí)長也不一致,有單次、天、月、季、年、多年平均不等,單次研究結(jié)果不具有代表性。例如,本文統(tǒng)計(jì)的針葉林和闊葉林的年均林冠截留率分別為19.25%和23.23%,林冠截留量隨降水量的增加先增加而后逐漸趨于穩(wěn)定[46]。如果僅采用暴雨截留率,兩者的截留率僅為8.2%和14.5%[47],即受季風(fēng)區(qū)降水及落葉、半落葉樹種郁閉度的季節(jié)變化影響,造成林冠層涵養(yǎng)能力估值偏差。

在原理方面,水量平衡法考慮的是理想狀態(tài)下的水源涵養(yǎng)能力,而綜合蓄水能力法采用實(shí)測值,且后者在不同研究中對一些參數(shù)的定義不同。例如,毛管孔隙中的水分可以長時(shí)間保持在土壤中,主要用于植物根系吸收和土壤蒸發(fā)；非毛管孔隙能較快容納降水并及時(shí)下滲,是土壤重力水移動(dòng)的主要通道，更加有利于水源涵養(yǎng)。土壤毛管貯水量大于非毛管貯水量,兩者都可作為評價(jià)森林土壤涵養(yǎng)能力的指標(biāo)[34],會(huì)造成土壤層涵養(yǎng)能力差異。

在技術(shù)方法方面,本研究InVEST模型根據(jù)研究區(qū)土地覆被類型面積占比實(shí)現(xiàn)蒸散系數(shù)、流速系數(shù)本地化,還有較大的改進(jìn)空間。季節(jié)常數(shù)受降水量、降水次數(shù)、降水季節(jié)分布的影響,該模型尚不能很好地確定不同區(qū)域的常數(shù)值,本文根據(jù)模擬年產(chǎn)水量與實(shí)際年水資源量的對比,設(shè)置了適用于本省的季節(jié)常數(shù)。未來可借助SWAT等輔助工具及更精細(xì)的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)一步提高模型的本地化水平,以驗(yàn)證模型預(yù)測精度[15]。此外,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)人工智能(ARIES)已開發(fā)了生態(tài)系統(tǒng)淡水供給服務(wù)模擬模塊,Bagstad等[48]則結(jié)合了ARIES和InVEST進(jìn)行生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)空間建模，對比分析產(chǎn)水量及其變化,指出與碳指標(biāo)相比,水研究相關(guān)的建模方法和生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)指標(biāo)更加復(fù)雜多變,結(jié)果也更難以比較,這也是本研究領(lǐng)域難以制定統(tǒng)一評估標(biāo)準(zhǔn)的原因。從測定方法來講,測定冠層涵養(yǎng)能力的方法有雨量筒收集法和浸水稱重法。圖7中站點(diǎn)1、2、10采用雨量筒收集法,通過測量一年或多年降水量、穿透量、莖流量計(jì)算林冠截留量；站點(diǎn)3、4、6為杉木與不同闊葉林組成的混交林,采用浸水稱重法,以林冠層生物量和持水率的乘積計(jì)算林冠層涵養(yǎng)量[35-36],其結(jié)果為野外測量及室內(nèi)分析得到的林冠持水量,通過雨量筒收集法得到的冠層截留量大于浸水稱重法得到的冠層持水量(表5)。在測量各森林作用層的降水量過程中,不可避免地由于蒸發(fā)和在收集環(huán)節(jié)中損失一部分水量。環(huán)刀法測定土壤層蓄水能力時(shí),由于不同地區(qū)的土壤層厚度存在差異，采集的土壤厚度不一致，也影響著meta分析法的土壤層水源涵養(yǎng)能力統(tǒng)計(jì)。

4 結(jié)論

本文基于兩套方法體系,評估了1988—2017年福建省森林地區(qū)水源涵養(yǎng)服務(wù),整合了兩套方法體系間的區(qū)別及聯(lián)系,辨析適用的數(shù)據(jù)及方法,對研究者選擇和使用兩種方法提供了具體參考。結(jié)果表明,水源涵養(yǎng)能力與海拔高度成正比;不同森林類型的水源涵養(yǎng)能力差異顯著,InVEST模型側(cè)重地形、氣象和土地覆被因素,水源涵養(yǎng)能力為常綠針葉林最高,對應(yīng)了高海拔、多降水區(qū)域；meta分析法側(cè)重森林水平結(jié)構(gòu)和垂直結(jié)構(gòu),即森林林分密度和郁閉度,水源涵養(yǎng)能力為混交林最高。meta分析評估的水源涵養(yǎng)能力均值大于InVEST模型,但I(xiàn)nVEST模型涵養(yǎng)能力的高值更高、低值更低,數(shù)值區(qū)間跨度是meta分析法的近3倍。

meta分析通過自下而上、由點(diǎn)到面的分析思路實(shí)現(xiàn)對水源涵養(yǎng)試驗(yàn)站點(diǎn)數(shù)據(jù)的整合,InVEST模型則是自上而下的模擬,都可應(yīng)用于大尺度研究。對比評估結(jié)果發(fā)現(xiàn),造成meta分析結(jié)果差異的原因包括參數(shù)定義及測量方法的多樣性,今后的重點(diǎn)應(yīng)落在統(tǒng)一參數(shù)概念及測量標(biāo)準(zhǔn)；meta分析的試驗(yàn)站點(diǎn)觀測信息如何與機(jī)器學(xué)習(xí)等方法結(jié)合,更準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)由點(diǎn)到面的拓展是今后重要研究方向；InVEST模型系數(shù)本地化水平需進(jìn)一步提升。對于生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)評估,應(yīng)盡快建立更科學(xué)、更精確的評估體系,不同方法原理之間相互關(guān)聯(lián)才能更好地辨別優(yōu)缺異同,從而為研究者選擇不同的研究方法以達(dá)到不同的研究目的提供明確的選擇依據(jù)。