趙欣勝,崔麗娟,李　偉,康曉明,雷茵茹,李　惠,梁兆瑞,程兆鵬

(1.中國林業(yè)科學研究院濕地研究所，北京　100091; 2.濕地生態(tài)功能與恢復北京市重點實驗室，北京　100091)

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吉林省濕地調(diào)蓄洪水功能分析及其價值評估

趙欣勝1, 2,崔麗娟1, 2,李偉1, 2,康曉明1, 2,雷茵茹1, 2,李惠1, 2,梁兆瑞1, 2,程兆鵬1, 2

(1.中國林業(yè)科學研究院濕地研究所，北京100091; 2.濕地生態(tài)功能與恢復北京市重點實驗室，北京100091)

摘要：濕地通過調(diào)節(jié)流量、減緩流速和蓄積水資源,在調(diào)節(jié)河川徑流、補給地下水和維持區(qū)域水平衡中發(fā)揮著重要作用,吉林省濕地面積較大,分布較廣,在調(diào)蓄洪水中具有重要價值。筆者通過核算吉林省濕地調(diào)蓄洪水價值及其在各區(qū)縣的空間分配規(guī)律,闡明了吉林省濕地調(diào)蓄洪水價值整體特征。結(jié)果顯示,吉林省調(diào)蓄洪水突出區(qū)域主要分布于中部和北部,其中中部突出區(qū)域面積為0.7萬km2,北部為1.2萬km2。吉林省濕地調(diào)蓄洪水總價值為2 910.1億元,排序為人工濕地(1 218.72億元)>湖泊濕地(815.28億元)>沼澤濕地(510.97億元)>河流濕地(365.13億元)。各區(qū)縣調(diào)蓄洪水價值排序為白城市(798.52億元)>松原市(768.19億元)>長春市(413.46億元)>吉林市(302.08億元)>延邊市(214.94億元)>通化市(175.06億元)>四平市(112.60億元)>遼源市(68.93億元)>白山市(56.32億元)。另外,各區(qū)縣單位面積調(diào)蓄洪水價值以松原市最大,白山市最小;人均占有調(diào)蓄洪水價值白城市最高,四平市最低。各種濕地類型其單位面積和人均調(diào)蓄洪水價值空間分布,各區(qū)縣差異明顯。

關(guān)鍵詞：水資源; 調(diào)蓄洪水; 濕地價值; 生態(tài)系統(tǒng)服務(wù); 吉林省

作為全球三大生態(tài)系統(tǒng)之一的濕地具有重要的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,如調(diào)蓄洪水、供給水資源、涵養(yǎng)水資源、調(diào)節(jié)氣候、維持生物多樣性等[1-2]。濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能一般被定義為發(fā)生在濕地中的各種過程及其表現(xiàn)形式和作用結(jié)果[3-4],濕地具有強大的調(diào)蓄洪水能力,汛期可以通過調(diào)節(jié)河流徑流量削減洪峰、均化洪水、減少洪水災(zāi)害[5-6]。特別是沼澤濕地,因其土壤具有較強的蓄水和透水能力,不僅具有削減洪峰和均化洪水能力,還能借助濕地植被減緩洪水流速,延長泄洪時間,進而削弱對下游的影響[7-8]。另外湖泊和水庫濕地具有較大的容積,可以在汛期大量蓄積洪水,既能滿足削減洪水的目的,也能在旱季發(fā)揮供給水資源,緩解旱情的作用[9]?？梢哉f濕地的調(diào)蓄洪水能力對區(qū)域防洪和水資源配置具有重要的作用。

目前關(guān)于濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評價已有很多成熟的技術(shù)方法,且多種尺度上的價值評價都有研究者涉及,獲得很多寶貴的研究結(jié)論。然而目前的濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價值評價多從整體服務(wù)角度出發(fā),缺少一定程度上針對濕地生態(tài)系統(tǒng)關(guān)鍵功能的評價和深入分析,特別是關(guān)于濕地在調(diào)蓄洪水價值評價空間分布格局等方面的研究,較少有人關(guān)注[10-13]。

吉林省濕地資源較為豐富,據(jù)2009年全省第二次濕地資源調(diào)查統(tǒng)計,全省共有濕地面積172.8萬hm2。豐富的濕地資源對維持吉林省生態(tài)系統(tǒng)功能具有重要價值。目前關(guān)于吉林濕地價值評價多從整體上考慮,缺乏對吉林省濕地調(diào)蓄洪水價值的單獨分析,特別是對價值空間分布特征等的研究還不夠深入。因此,筆者通過對吉林省濕地調(diào)蓄洪水價值的科學評估,為吉林生態(tài)安全和水利工程建設(shè)等提供科學依據(jù)。

1　研究區(qū)概況與計算模型

1.1研究區(qū)概況

吉林省位于我國東北地區(qū)中部,地處北緯40°52′～46°18′,東經(jīng)121°38′～131°19′,東西最長約750 km,南北最寬約600 km,總面積187 400 km2,屬于中溫帶亞濕潤季風氣候類型,西部遠離海洋而接近干燥的蒙古高原,氣候干燥,全省形成了顯著的溫帶大陸性季風氣候,并有明顯的四季更替。大部分地區(qū)年平均氣溫為3～5℃,全年日照2 200～3 000 h,年活動積溫平均在2 700～3 600℃,年降水量在550～910 mm,無霜期120～160 d,具有雨熱同季特點,對各種農(nóng)作物生長十分有利。初霜期在9月下旬,終霜在4月末5月初。吉林省濕地總面積1 728 465.4 hm2,包括河流濕地、湖泊濕地、沼澤濕地和人工濕地4類。其中,河流濕地面積251 109.9 hm2,占濕地總面積的15%;湖泊濕地面積112 135.6 hm2,占濕地總面積的6%;沼澤濕地面積527 086.2 hm2,占總面積的30%;人工濕地面積838 133.7 hm2,占濕地總面積的49%[14-15]。

1.2計算模型

1.2.1數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)主要來自2013年吉林省水資源公報、2013年吉林省氣象數(shù)據(jù)、吉林省土壤類型數(shù)據(jù)、遙感反演、DEM提取的水體指數(shù)和野外實測的水深數(shù)據(jù)。用水價格來自2013年吉林省統(tǒng)計年鑒。濕地調(diào)蓄洪水貢獻率空間布局采用的網(wǎng)格劃分距離為70 000 km。具體計算選擇情況見表1。

1.2.2調(diào)蓄洪水價值計算模型

調(diào)蓄洪水價值主要是通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)得到再蓄水總量,或通過遙感數(shù)據(jù)提取獲得的水體指數(shù)和野外實測的再蓄水深度計算獲得再蓄水總量,利用機會成本法計算獲得蓄水調(diào)節(jié)價值,評估技術(shù)流程見圖1。

圖1　吉林省調(diào)蓄洪水價值評估技術(shù)流程

吉林省濕地的調(diào)蓄洪水價值計算模型[16-19]可表述為

(1)

式中:Vws為濕地調(diào)蓄洪水價值量;C為濕地再蓄水總?cè)萘?A為單位體積庫容減少的受災(zāi)面積;Vunit為單位受災(zāi)面積的經(jīng)濟損失;Si為濕地i的面積;Hi為濕地i的再蓄水深度。

表1　吉林省濕地調(diào)蓄洪水價值計算選擇情況

各個參數(shù)的計算如下:①單位體積庫容減少的受災(zāi)面積。2010年朝陽水庫承載了4.46億m3洪水,使得下游永吉縣2 625 km2的國土面積免于水災(zāi),計算得到朝陽水庫平均每年減免災(zāi)害面積2 625 km2[20]。根據(jù)水庫總庫容可計算出單位體積庫容減少的受災(zāi)面積為5.885 6×10-4hm2/m3。②單位受災(zāi)面積的經(jīng)濟損失。由于受到可獲得的官方統(tǒng)計數(shù)據(jù)約束,同時考慮機會成本法計算要求,關(guān)于單位受災(zāi)面積的經(jīng)濟損失只能參考已公開的研究區(qū)范圍內(nèi)的文獻資料,并以此作為濕地調(diào)蓄洪水價值計算依據(jù)。根據(jù)2010年吉林省統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析,2010年水災(zāi)造成全省直接經(jīng)濟損失168.00億元,洪水災(zāi)害主要影響農(nóng)業(yè)和工業(yè),受災(zāi)面積20.40萬hm2[21],推算2010年單位受災(zāi)面積的經(jīng)濟損失為82 352.94元/hm2。

2　計算結(jié)果

2.1吉林省濕地調(diào)蓄洪水功能空間分布

圖2　吉林省濕地調(diào)蓄洪水價值貢獻率及突出區(qū)域分布

圖2表明,吉林省調(diào)蓄洪水突出區(qū)域主要分布于中部和北部,其中,中部突出區(qū)域面積為0.7萬km2,北部為1.2萬km2。吉林省東南部以山地地貌為主,調(diào)蓄洪水能力較弱,多是集水區(qū);北部和中部在核算濕地調(diào)蓄洪水價值后,形成了濕地調(diào)蓄洪水價值的“貢獻突出區(qū)域”,北部突出區(qū)域的形成與該區(qū)域有較大的國際重要濕地分布有關(guān),是莫莫格濕地保護區(qū)和向海濕地保護區(qū)所在地,且有較多的河流分布,而中部突出區(qū)域分布有吉林省較多的人工濕地(庫塘濕地為主)和湖泊濕地。

2.2濕地調(diào)蓄洪水價值總體分析

根據(jù)前文的計算方法,得出吉林省濕地的調(diào)蓄洪水總價值為2 910.1億元(表2),其中人工濕地價值為1 218.72億元(占總價值的41.88%),為調(diào)蓄洪水最大類型濕地;河流濕地最小,價值為365.13億元(占總價值的12.55%);湖泊濕地價值為815.25億元(占總價值的28.2%)；沼澤濕地價值為510.97億元(占總價值的17.56%)；具體排序為人工濕地>湖泊濕地>沼澤濕地>河流濕地;各區(qū)縣調(diào)蓄洪水價值排序為白城市(798.52億元)>松原市(768.19億元)>長春市(413.46億元)>吉林市(302.08億元)>延邊市(214.94億元)>通化市(175.06億元)>四平市(112.60億元)>遼源市(68.93億元)>白山市(56.32億元),其中白城市占了總價值的27.44%,而白山市僅占1.94%。從圖3可以看出,各區(qū)縣單位面積調(diào)蓄洪水價值以松原市最大,而白山市最小;從圖4可以看出,白城市人均占有調(diào)蓄洪水價值最高,而四平市最低。

表2　吉林省濕地調(diào)蓄洪水價值統(tǒng)計

圖3　吉林省區(qū)縣單位面積濕地調(diào)蓄洪水價值分布

圖4　吉林省區(qū)縣人均濕地調(diào)蓄洪水價值分布

2.3各區(qū)縣不同濕地類型調(diào)蓄洪水價值分析

2.3.1河流濕地調(diào)蓄洪水價值

根據(jù)各區(qū)縣計算結(jié)果顯示(圖5～6),各區(qū)縣單位面積河流濕地調(diào)蓄洪水價值以白城市(24.98萬元/km2)最高,而遼源市(12.47萬元/km2)最低;人均占有河流濕地調(diào)蓄洪水價值以延邊市(0.34萬元/人)最高,而長春市市(0.04萬元/人)最低。

圖5　吉林省區(qū)縣單位面積河流調(diào)蓄洪水價值分布

圖6　吉林省區(qū)縣人均河流調(diào)蓄洪水價值分布

2.3.2湖泊濕地調(diào)蓄洪水價值

圖7　吉林省區(qū)縣單位面積湖泊調(diào)蓄洪水價值分布

圖8　吉林省區(qū)縣人均湖泊調(diào)蓄洪水價值分布

根據(jù)各區(qū)縣計算結(jié)果顯示(圖7～8),各區(qū)縣單位面積湖泊濕地調(diào)蓄洪水價值以松原市(217.22萬元/km2)最高,而吉林市和遼源市最低(1.07萬元/km2);人均占有湖泊濕地調(diào)蓄洪水價值以白城市(1.55萬元/人)最高,其次是松原市(1.52萬元/人),而吉林市和松原市不足0.01萬元/人。

2.3.3沼澤濕地調(diào)蓄洪水價值

根據(jù)各區(qū)縣計算結(jié)果顯示(圖9～10),各區(qū)縣單位面積沼澤濕地調(diào)蓄洪水價值以白城市(99.02萬元/km2)最高,而遼源市最低,不足1.00萬元/km2;人均占有沼澤調(diào)蓄洪水價值以白城市(1.25萬元/人)最高,而遼源市最低,不足0.01萬元/人。

圖9　吉林省區(qū)縣單位面積沼澤調(diào)蓄洪水價值分布

圖10　吉林省區(qū)縣人均沼澤調(diào)蓄洪水價值分布

2.3.4人工濕地調(diào)蓄洪水價值

根據(jù)各區(qū)縣計算結(jié)果顯示(圖11～12),各區(qū)縣單位面積人工濕地調(diào)蓄洪水價值以長春市(136.71萬元/km2)最高,而白山市(5.01萬元/km2)最低;人均占有人工濕地調(diào)蓄洪水價值以白城市(0.82萬元/人)最高,而白山市(0.07萬元/人)最低。

圖11　吉林省區(qū)縣單位面積人工濕地調(diào)蓄洪水價值分布

圖12　吉林省區(qū)縣人均人工濕地調(diào)蓄洪水價值分布

3　討　論

濕地是調(diào)蓄洪水的天然“海綿”,通過調(diào)節(jié)流量、減緩流速和蓄積水資源,在蓄水、調(diào)節(jié)河川徑流、補給地下水和維持區(qū)域水平衡中發(fā)揮著重要作用[9,18]。洪水儲存在土壤內(nèi)或以表面水的形式保存于水庫、湖泊和沼澤中,可以有效減少下游的洪水量,其中一部分水量在洪水過后可逐漸從儲存地排出,滿足當?shù)睾拖掠斡盟?另一部分則在儲存的過程中通過蒸散發(fā)和下滲補給地下水而被削減[9,18,22-27]。

本文研究結(jié)果顯示,吉林省調(diào)蓄洪水突出區(qū)域主要分布于中部和北部,是該區(qū)域濕地調(diào)蓄洪水價值較高的原因。其中北部突出區(qū)域的形成與該區(qū)域分布有大面積沼澤濕地有關(guān),是莫莫格濕地和向海濕地所在地。沼澤濕地調(diào)蓄洪水主要依靠沼澤土壤的蓄積儲存、下滲補給地下水、蒸散發(fā)以及流出水。陳剛起等[23]研究證實,沼澤濕地能保持大于其土壤本身質(zhì)量3～9倍,甚至更高的蓄水量。Keddy[24]認為洪水的持續(xù)時間取決于濕地植被情況,另外濕地的發(fā)育程度、自然干擾程度、沼澤土壤厚度以及泥炭層累積厚度也是沼澤濕地調(diào)蓄洪水能力重要影響因子。如東北三江平原沼澤和沼澤化土壤的草根層和泥炭層,其最大持水量能夠達到400%～600%,是該區(qū)域沼澤濕地蓄水量高達38.4×108m3的重要原因[23, 25-26]。另外本文研究結(jié)果顯示,沼澤濕地調(diào)蓄洪水價值低于人工濕地和湖泊濕地,這與研究區(qū)沼澤濕地總面積較小以及水庫庫容較大有一定關(guān)系,但沼澤濕地在減緩洪水流速等方面是人工濕地和湖泊濕地無法比擬的。閆敏華等[25]研究結(jié)果顯示,近70年,三江平原沼澤濕地面積減少和功能退化導致整個區(qū)域的年降水量和年徑流量都有減少的趨勢,長期觀測也表明隨著沼澤濕地不斷減少,沼澤濕地調(diào)蓄洪水作用發(fā)生了明顯變化。這些研究成果都證實了沼澤濕地在調(diào)蓄洪水中具有重要的價值。

吉林省中部濕地調(diào)蓄洪水價值突出區(qū)域形成主要因為分布有較多的人工濕地(庫塘濕地為主)和湖泊濕地。水庫和湖泊濕地具有重要的調(diào)蓄洪水能力已經(jīng)被廣泛證實,特別是在中國的南方地區(qū),其作用尤為顯著。如鄱陽湖,經(jīng)其調(diào)節(jié)后,一般可削減洪峰流量15%～30%,從而減輕對長江下游的洪水災(zāi)害威脅。特別是1954年特大洪水,鄱陽湖濕地調(diào)蓄洪水的消減率高達53%,有效地控制了洪水災(zāi)害給人們帶來的巨大損失,是濕地調(diào)蓄洪水重要例證[9]。Bucher等[18]研究龐特納(Pantanel)濕地調(diào)蓄洪水功能時發(fā)現(xiàn),濕地有效減緩了來自拉普拉塔盆地(位于玻利維亞、巴拉圭、巴西以及烏拉圭等國)的洪水,避免對下游區(qū)域帶來洪水災(zāi)害。文豪等[20-21]研究證實,2010年吉林省特大洪水發(fā)生時,朝陽水庫承載了4.46億m3的洪水,使得下游永吉縣2 625 km2的土地面積免于水災(zāi)。這些研究說明水庫和湖泊濕地在調(diào)蓄洪水方面同沼澤濕地一樣具有重要價值,這與本文研究結(jié)果一致。人類活動的影響對河流濕地調(diào)蓄洪水能力有重要影響的,如混凝土修建的河床使得河道原有的河漫灘喪失,進而加速了洪水下泄的速度,威脅下游安全,此時修建以水庫為主的人工濕地就顯得非常重要[28-30]。然而,有研究認為,修建水庫等水利工程,將水選擇性地匯集在一個區(qū)域容易在大壩發(fā)生決堤時,引起更大災(zāi)害[31]。典型案例是颶風導致美國密西西比河大壩決堤引起數(shù)百人死亡[29-31],這也告訴我們?nèi)绾卫煤脻竦卣{(diào)蓄洪水功能,科學的規(guī)劃水利工程是需要充分的科學論證[30-34]。

Maltby[27]在研究美國麻省查爾斯河濕地時,發(fā)現(xiàn)如果40%的濕地被排干,每年因洪水災(zāi)害可造成的經(jīng)濟損失至少增加300萬美元,說明濕地在減少洪水災(zāi)害上具有重要經(jīng)濟價值。吳秀芹等[22]研究結(jié)果顯示,江漢平原洪澇災(zāi)害的發(fā)生與濕地面積的減少及其功能退化存在密切關(guān)系,這說明濕地的喪失和功能的退化是導致其調(diào)蓄洪水能力降低的重要驅(qū)動力,也是區(qū)域發(fā)生水旱災(zāi)害的關(guān)鍵因素之一。這些研究證實了濕地在調(diào)蓄洪水功能上具有重要價值,與本文的核算結(jié)果和研究得到的結(jié)論基本一致。

4　結(jié)　論

吉林省調(diào)蓄洪水突出區(qū)域主要分布于中部和北部,其中,中部突出區(qū)域面積為0.7萬km2,北部為1.2萬km2;東南部以山地地貌為主,調(diào)蓄洪水能力較弱,多是集水區(qū),其調(diào)蓄洪水價值較低。根據(jù)筆者提出的計算方法,得出吉林省濕地的調(diào)蓄洪水總價值為2 910.1億元,其中人工濕地價值為1 218.72億元(占總價值的41.88%),為調(diào)蓄洪水最大類型濕地;而河流濕地最小,價值為365.13億元(占總價值的12.55%),具體排序為人工濕地(1 218.72億元)>湖泊濕地(815.28億元)>沼澤濕地(510.97億元)>河流濕地(365.13億元)。各區(qū)縣調(diào)蓄洪水價值排序為白城市(798.52億元)>松原市(768.19億元)>長春市(413.46億元)>吉林市(302.08億元)>延邊市(214.94億元)>通化市(175.06億元)>四平市(112.60億元)>遼源市(68.93億元)>白山市(56.32億元),其中白城市占了總價值的27.44%,而白山市僅占1.94%。另外,各區(qū)縣單位面積調(diào)蓄洪水價值以松原市最大,而白山市最小;從人均占有調(diào)蓄洪水價值來看,白城市最高,而四平市最低,其次是白山市。各種濕地類型其單位面積和人均調(diào)蓄洪水價值空間部分呈明顯的地域性,各區(qū)縣差異明顯。

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DOI：10.3880/j.issn.1004-6933.2016.04.004

基金項目:國家自然科學基金(50809005);吉林省林業(yè)廳項目(2013-020)

作者簡介:趙欣勝(1973—),男,博士,主要從事濕地生態(tài)學研究。E-mail:surezx4@163.com 通信作者:崔麗娟,研究員,博士。E-mail:lkyclj@126.com

中圖分類號：TV212

文獻標志碼：A

文章編號：1004-6933(2016)04-0027-07

(收稿日期：2015-08-05編輯：王芳)

Flood storage function analysis and value assessment of wetlands in Jilin Province

ZHAO Xinsheng1,2, CUI Lijuan1,2, LI Wei1,2, KANG Xiaoming1,2, LEI Yinru1,2,LI Hui1,2, LIANG Zhaorui1,2, CHENG Zhaopeng1,2

(1. Institute of Wetland Research, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China;2.BeijingKeyLaboratoryofWetlandServicesandRestoration,Beijing100091,China)

Abstract：Wetlands play essential roles in regulating runoff, recharging groundwater, and maintaining the regional water balance, through functions like adjusting the flow rate, slowing the flow velocity, and accumulating water resources. The wetlands in Jilin Province cover a large area and are widely distributed, and have a large impact on flood storage. This paper illustrates the entire feature of the flood storage function of wetlands in Jilin Province by calculating their values and spatial allocations in different regions. The research results show that the flood storage mainly occurs in the central and western regions of Jilin Province, which cover an area of 7000 km2 and an area of 12000 km2, respectively. The total value of wetland flood storage is 291.01 billion yuan, The wetlands can be ranked by flood storage value in the following descending order: constructed wetlands (121.872 billion yuan), lake wetlands (81.528 billion yuan), marsh wetlands (51.097 billion yuan), and river wetlands (36.513 billion yuan). The cities of Jilin Province can be ranked by flood storage value in the following descending order: Baicheng City (79.852 billion yuan), Songyuan City (76.819 billion yuan), Changchun City (41.346 billion yuan), Jilin City (30.208 billion yuan), Yanbian City (21.494 billion yuan), Tonghua City (17.506 billion yuan), Siping City (11.260 billion yuan), Liaoyuan City (6.893 billion yuan), and Baishan City (5.632 billion yuan). In addition, the wetlands in Songyuan City have the largest flood storage value per unit area while those in Biashan City have the smallest value. Baicheng City has the largest flood storage value per capita while Siping City has the smallest value. The spatial allocations of flood storage values per unit area and per capita of different wetland types show significant differences in these cities.

Key words：water resources; flood storage; wetland value; ecosystem service; Jilin Province