邱問心 鄭超超 俞佳駿　　張勇 高洪娣　　張超 溫雅婷 劉暉 余樹全

(浙江農(nóng)林大學(xué)，臨安,311300)　　　(浙江省林業(yè)生態(tài)工程管理中心)　　　　　　　(浙江農(nóng)林大學(xué))

全球水資源需求不斷增加和水環(huán)境急劇惡化，而森林擁有涵養(yǎng)水源、調(diào)節(jié)徑流等方面的作用，所以優(yōu)化森林生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)功能越來越受到關(guān)注[1]。水源涵養(yǎng)功能的研究方法較多，而國(guó)內(nèi)外對(duì)于區(qū)域森林水源涵養(yǎng)功能的優(yōu)化方案的研究，多基于土壤蓄水法、綜合蓄水法等傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法；臧貴敏[2]、陳祥偉[3]、朱繼鵬[4]、劉芳蕊[5]等均采用傳統(tǒng)實(shí)驗(yàn)方法對(duì)森林的水源涵養(yǎng)功能進(jìn)行研究，并提出具體的林型配置模式與其優(yōu)化提升效果。由于土壤蓄水法僅考慮土壤層蓄水因而與實(shí)際值差距很大，而綜合蓄水法雖考慮的較為全面，但需要大量的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)，過程相對(duì)復(fù)雜。且由于不同類型森林生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)功能存在差異，以及特定區(qū)域固有的森林生態(tài)系統(tǒng)類型和分布已經(jīng)形成，很難通過野外科學(xué)試驗(yàn)在短期內(nèi)驗(yàn)證優(yōu)化模式的可行性，并且現(xiàn)有研究中提出的優(yōu)化模式都不能直觀地展現(xiàn)優(yōu)化后區(qū)域水源涵養(yǎng)功能的變化。而斯坦福大學(xué)、世界自然基金(WWF)和大自然保護(hù)協(xié)會(huì)(TNC)等相關(guān)機(jī)構(gòu)共同開發(fā)的InVEST模型[6]能較好地對(duì)區(qū)域水源涵養(yǎng)功能進(jìn)行模擬預(yù)測(cè)，得到較為直觀的水源涵養(yǎng)功能時(shí)空分布情況，為區(qū)域森林水源涵養(yǎng)功能優(yōu)化設(shè)計(jì)提供了一種很好的途徑。

近年來，基于InVEST模型的水源涵養(yǎng)功能研究，在我國(guó)也已有了一定的應(yīng)用，相關(guān)學(xué)者在北京山區(qū)[7]、黃土高原[8]、白洋淀[9]、三江源地區(qū)[10]、贛江流域[11]、漢江上游[12]、商洛市[13]等地分別利用該模型對(duì)當(dāng)?shù)氐乃春B(yǎng)功能進(jìn)行了分析評(píng)價(jià)，對(duì)指導(dǎo)區(qū)域生態(tài)規(guī)劃發(fā)揮了較好的作用。但基于InVEST模型模擬不同森林類型與布局配置對(duì)區(qū)域水源涵養(yǎng)功能的影響，進(jìn)而提出水源涵養(yǎng)功能優(yōu)化設(shè)計(jì)方案，指導(dǎo)區(qū)域森林植被恢復(fù)和經(jīng)營(yíng)管理的相關(guān)研究，還未見報(bào)道。

本研究通過野外調(diào)查和當(dāng)?shù)厣侄愓{(diào)查資料的收集，獲得浙江省臨安市水濤莊水庫集水區(qū)內(nèi)森林類型、分布、土壤等相關(guān)參數(shù)；利用InVEST模型，模擬并對(duì)比不同森林類型布局情景下庫區(qū)森林水源涵養(yǎng)效益，提出了提高庫區(qū)森林水源涵養(yǎng)功能的優(yōu)化布局方案，旨在為其他區(qū)域的森林水源涵養(yǎng)功能的優(yōu)化設(shè)計(jì)提供借鑒和參考。

1　研究區(qū)概況

本研究以水濤莊水庫集水區(qū)為研究區(qū)，水濤莊水庫建成于2003年，地處浙江省臨安市高虹鎮(zhèn)，位于水濤莊村上游約500 m處，距臨安市區(qū)16 km，是一個(gè)以防洪為主，兼顧灌溉、發(fā)電、供水及改善水環(huán)境等多種效益的水利建設(shè)項(xiàng)目。水庫總庫容2 888萬m3，設(shè)計(jì)洪水位150.97 m，正常蓄水位141.17 m，相應(yīng)正常庫容1 677萬m3，多年平均降水量1 463.6 mm。研究區(qū)集水面積為5 756.04 hm2，其中，森林面積為5 362.83 hm2，占研究區(qū)總面積的93.17%?；跇拥卣{(diào)查和優(yōu)勢(shì)種分析，主要樹種有馬尾松(Pinusmassoniana)、白櫟(Quercusfabri)、短柄枹櫟(Q.serratavar.brevipetiolata)、青岡櫟(Cyclobalanopsischampionii)、麻櫟(Q.acutissima)、杉木(Cunninghamialanceolata)、毛竹(Phyllostachysheterocyclavar.pubescens)、高節(jié)竹(Phyllostachysprominens)、山核桃(Caryacathayensis)、金錢松(Pseudolarixamabilis)、油茶(Camelliaoleifera)，因此可將研究區(qū)的森林分為11種類型，其面積如表1所示。其中，毛竹林面積最大，油茶林次之，金錢松林最小。研究區(qū)森林的土壤類型有紅壤、黃壤及石灰土等；以紅壤為主，占區(qū)域面積的78.6%；黃壤次之，占區(qū)域總面積的10.8%。

2　研究方法

2.1　水源涵養(yǎng)量算法

該模型主要根據(jù)水量平衡原理，通過降水、植物蒸騰、地表蒸發(fā)、根系深度和土壤深度等參數(shù)計(jì)算產(chǎn)水量[8]；再基于產(chǎn)水量的基礎(chǔ)上，考慮土壤厚度、滲透性、地形等因素的影響，利用地形指數(shù)、流速系數(shù)和土壤飽和導(dǎo)水率對(duì)產(chǎn)水量進(jìn)行修正[1]。根據(jù)式(1)計(jì)算獲得水源涵養(yǎng)量，具體方法如下：

(1)

式中：R為水源涵養(yǎng)量(mm)；V為流速系數(shù)；T為地形指數(shù)；K為土壤飽和導(dǎo)水率(cm/d)；Y為產(chǎn)水量，由模型運(yùn)算得出。

表1　研究區(qū)森林類型面積統(tǒng)計(jì)

2.2　模型參數(shù)來源及數(shù)據(jù)處理

根據(jù)模型所需參數(shù)，對(duì)各參數(shù)和數(shù)據(jù)進(jìn)行本地化處理以增強(qiáng)模型適用性。以2015年資源3號(hào)影像為數(shù)據(jù)源，結(jié)合臨安市森林資源二類小班清查矢量數(shù)據(jù)及野外樣地調(diào)查對(duì)研究區(qū)地表覆被類型進(jìn)行分類，將研究區(qū)分為不透水面、耕地、山核桃林、油茶林、毛竹林、高節(jié)竹林、馬尾松林、杉木林、金錢松林、麻櫟林、短柄枹櫟林、青岡櫟林、馬尾松白櫟短柄枹櫟混交林和水體共14個(gè)類型。降水?dāng)?shù)據(jù)等氣象數(shù)據(jù)根據(jù)臨安市及周邊氣象站記錄的2015年數(shù)據(jù)進(jìn)行克里金插值獲得；土壤深度數(shù)據(jù)由野外樣地調(diào)查獲得；根系深度由野外調(diào)查直接得到；流速系數(shù)參考InVEST模型用戶手冊(cè)及Allen(1998)進(jìn)行設(shè)定[14]；土壤飽和導(dǎo)水率[15]參考1:50萬浙江省土壤數(shù)據(jù)，利用Cosby的土壤傳遞函數(shù)[16]計(jì)算獲得；植被可利用水根據(jù)外業(yè)調(diào)查所得田間持水量數(shù)據(jù)，參考周文佐[17]的研究結(jié)果進(jìn)行處理獲得；地形數(shù)據(jù)來源于日本地球遙感數(shù)據(jù)分析中心ERSDAC提供的30 m分辨率的GDEM數(shù)據(jù)(下文簡(jiǎn)稱D)?；贏rcGIS10.2和研究區(qū)D數(shù)據(jù)將研究區(qū)坡度按平緩斜陡急險(xiǎn)的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)分級(jí)，即分為0°<α≤5°、6°<α≤15°、16°<α≤25°、26°<α≤35°、36°<α≤45°和α≥46°6個(gè)坡度等級(jí)。以30 m分辨率柵格作為最小單位對(duì)結(jié)果進(jìn)行輸出計(jì)算，輸出結(jié)果為平均水源涵養(yǎng)深度，單位為mm，單位換算后匯總計(jì)算得出水源涵養(yǎng)總量，單位為m3。

2.3　相關(guān)性分析

基于ArcGIS10.2平臺(tái)，利用流域劃分工具和研究區(qū)D數(shù)據(jù)，根據(jù)研究區(qū)的流域現(xiàn)狀條件，將研究區(qū)分為61個(gè)小流域。選取研究區(qū)水源涵養(yǎng)總量及與模型運(yùn)行相關(guān)的11項(xiàng)因子(年平均降水量、實(shí)際蒸散量、潛在蒸散量、植被可利用水、土壤深度、土壤飽和導(dǎo)水率、數(shù)字高程數(shù)據(jù)、地形指數(shù)、流速系數(shù)、產(chǎn)水量、森林面積比例)，并分別統(tǒng)計(jì)水源涵養(yǎng)總量及各因子平均值。在此基礎(chǔ)上，以61個(gè)小流域?yàn)閱挝?，采用SPSS19.0對(duì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行逐步回歸分析，保留顯著因子，剔除不顯著因子，降低自變量間的相互干擾。

3　結(jié)果與分析

3.1　不同森林類型水源涵養(yǎng)功能

研究區(qū)2015年不同森林類型水源涵養(yǎng)功能如表2所示。研究區(qū)水源涵養(yǎng)總量為3 193.90×104m3，其中森林水源涵養(yǎng)總量為3 189.39×104m3，水源涵養(yǎng)深度為594.82 mm。

從表2可以看出，不同林型平均水源涵養(yǎng)深度表現(xiàn)為馬尾松白櫟短柄枹櫟混交林的水源涵養(yǎng)能力最強(qiáng)，平均水源涵養(yǎng)深度達(dá)902.79 mm。針葉林、竹林居中，油茶林和山核桃林的水源涵養(yǎng)能力均較弱，不到闊葉林、針闊混交林的三分之一?？梢娙敉ㄟ^合理的配置和培育，研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能的提升潛力較大。

基于研究區(qū)各森林類型面積和單位面積水源涵養(yǎng)量的匯總計(jì)算，得到各林型水源涵養(yǎng)總量(表2)。雖然毛竹林的水源涵養(yǎng)能力不強(qiáng)，但由于毛竹林的覆蓋面積較大，因此其水源涵養(yǎng)總量最高，為832.15×104m3；短柄枹櫟林次之，而水源涵養(yǎng)能力較好的馬尾松白櫟短柄枹櫟混交林的水源涵養(yǎng)總量不高，為338.65×104m3；山核桃林的水源涵養(yǎng)總量最低，僅為39.76×104m3。

表2　研究區(qū)不同森林類型水源涵養(yǎng)量

注：n=11個(gè)。

3.2　不同坡度上森林水源涵養(yǎng)深度

不同森林類型在不同坡度下的平均水源涵養(yǎng)深度如表3所示。對(duì)比可知，各林型平均水源涵養(yǎng)深度均在0°<α≤5°坡度級(jí)達(dá)到最大，整體隨坡度的增加而減小。各坡度下，針闊混交林、闊葉林水源涵養(yǎng)能力均較強(qiáng)，針葉林居中，而人工經(jīng)營(yíng)的竹林、山核桃林、油茶林等經(jīng)濟(jì)林，水源涵養(yǎng)能力都比較差。具體表現(xiàn)為平坡、緩坡兩個(gè)坡度級(jí)上水源涵養(yǎng)能力最好的是馬尾松白櫟短柄枹櫟混交林，麻櫟林和短柄枹櫟林次之，油茶林水源涵養(yǎng)能力最弱；斜、陡坡上，水源涵養(yǎng)能力最好的仍為馬尾松白櫟短柄枹櫟混交林，與平坡、緩坡相比下降較大；急坡上馬尾松白櫟短柄枹櫟混交林、短柄枹櫟林和青岡櫟林水源涵養(yǎng)能力較好，平均涵養(yǎng)深度最小的是山核桃林和油茶林；險(xiǎn)坡由于存在部分林型的缺失，水源涵養(yǎng)能力最好的為短柄枹櫟林其次為毛竹林。

表3　不同森林類型在不同坡度上平均水源涵養(yǎng)深度

注：n=11個(gè)。

以0°<α≤5°坡度等級(jí)下各林型平均水源涵養(yǎng)深度作為參照，分析各坡度級(jí)上各林型平均涵養(yǎng)深度的變化特征，結(jié)果如表4所示(其中研究區(qū)α≥46°地區(qū)部分林型缺失所以不列入分析范圍)?？芍S坡度的上升，平均涵養(yǎng)深度整體變化幅度最大的是馬尾松白櫟短柄枹櫟混交林，高節(jié)竹林次之，山核桃林的整體變化幅度最小。主要因?yàn)樯胶颂伊直旧韺?duì)水源涵養(yǎng)功能貢獻(xiàn)較小，隨著坡度的增加其受影響也較小。

表4　不同森林類型在不同坡度上平均水源涵養(yǎng)深度變化幅度

注：n=11個(gè)。

3.3　水源涵養(yǎng)功能與環(huán)境因子相關(guān)性

根據(jù)對(duì)研究區(qū)水源涵養(yǎng)總量及11項(xiàng)相關(guān)因子的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行的逐步回歸分析(表5)，研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能受多種因子綜合影響。結(jié)果顯示，水源涵養(yǎng)功能主要受潛在蒸散量、土壤深度、數(shù)字高程數(shù)據(jù)、產(chǎn)水量、土壤飽和導(dǎo)水率和地形指數(shù)影響，與其他研究結(jié)果較為吻合[18-20]。上述因子的逐步回歸方程如式(2)所示：

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

(R2為0.978)。

(2)

方程擬合程度較高，其中，對(duì)研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能影響最大的是土壤飽和導(dǎo)水率，水源涵養(yǎng)總量隨其增大而顯著提高。研究表明，土壤飽和導(dǎo)水率會(huì)隨著植被的改善和群落的演替而提高[21-22]，因此森林結(jié)構(gòu)的改善將進(jìn)一步增強(qiáng)其水源涵養(yǎng)功能。除此之外，流速系數(shù)、地形指數(shù)和水源涵養(yǎng)功能也存在顯著正相關(guān)，產(chǎn)水量、潛在蒸散量對(duì)水源涵養(yǎng)功能存在顯著負(fù)相關(guān)。由此可以看出，影響研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能的因素主要可分為兩大類：氣候因素和下墊面特征，其中下墊面特征對(duì)水源涵養(yǎng)功能的影響程度更高[23]。因此，當(dāng)林下土壤層的屬性改善，相應(yīng)的森林的水源涵養(yǎng)功能也會(huì)得到增強(qiáng)。而現(xiàn)階段最科學(xué)、有效的方式是通過合理布局，調(diào)整區(qū)域森林類型，以改善林下土壤層。

表5　研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能影響因子

注：n=61個(gè);R2=0.978。

3.4　水源涵養(yǎng)功能優(yōu)化提升

研究區(qū)內(nèi)各森林類型中針闊混交林的水源涵養(yǎng)能力最為突出，在理想狀況下，若能將整個(gè)研究區(qū)植被通過長(zhǎng)期自然演替轉(zhuǎn)變?yōu)樗春B(yǎng)能力較強(qiáng)的針闊混交林，可使水濤莊水庫集水區(qū)的森林水源涵養(yǎng)功能達(dá)到最大效益。但因當(dāng)?shù)氐貛灾脖粸殚熑~林，這樣不符合植被的自然演替趨勢(shì)，且自然演替所消耗時(shí)間過長(zhǎng)，方案不可行。

用針闊混交林對(duì)區(qū)域內(nèi)的除針闊混交林和闊葉林外的森林植被進(jìn)行替換，符合當(dāng)?shù)刂脖蛔匀谎萏孚厔?shì)，人工撫育、補(bǔ)植措施可行、速度也快，并能在短期內(nèi)達(dá)到優(yōu)化水庫區(qū)域的森林水源涵養(yǎng)功能的效果。按照這一理念，根據(jù)不同的坡度級(jí)，基于ArcGIS平臺(tái)分別將每一個(gè)坡度級(jí)內(nèi)的植被除針闊混交林和闊葉林以外的森林類型替換成針闊混交林，利用InVEST模型進(jìn)行水源涵養(yǎng)功能模擬計(jì)算統(tǒng)計(jì)，并與未替換前的水源涵養(yǎng)進(jìn)行比較(表6)。

表6　不同坡度級(jí)森林類型調(diào)整后水源涵養(yǎng)能力統(tǒng)計(jì)

表6結(jié)果顯示，各坡度替換后研究區(qū)的水源涵養(yǎng)總量均有提升，其中以16°<α≤25°坡度級(jí)的林型替換后提升率最高，達(dá)到了25.39%，α≥46°、0°<α≤5°和36°<α≤45°坡度級(jí)改造后提升率較低，僅為0.63%、1.57%和4.39%。

由研究區(qū)不同坡度級(jí)各林型面積統(tǒng)計(jì)(表7)可知，16°<α≤25°坡度級(jí)上森林面積最大；26°<α≤35°和6°<α≤15°坡度級(jí)次之，這3個(gè)坡度級(jí)上森林面積總和達(dá)5 054.76 hm2，占研究區(qū)森林總面積的94.26%。36°<α≤45°、0°<α≤5°和α≥46°坡度級(jí)的森林面積較小，分別為214.11、88.74、5.22 hm2，所以替換后對(duì)整體水源涵養(yǎng)總量的提升貢獻(xiàn)較小。且表4的結(jié)果顯示，隨著坡度的增大，森林的平均水源涵養(yǎng)深度逐漸降低，因此0°<α≤5°坡度級(jí)的森林水源涵養(yǎng)功能本身較好，可保持現(xiàn)狀；而α≥36°的地區(qū)整體平均水源涵養(yǎng)深度較小，替換后對(duì)水源涵養(yǎng)總量的提升作用較小也可保持現(xiàn)狀。因此，對(duì)研究區(qū)6°<α≤35°坡度級(jí)的森林進(jìn)行替換是比較理想選擇。

表7　研究區(qū)不同坡度級(jí)各林型面積統(tǒng)計(jì)

從表7可知，研究區(qū)6°<α≤35°坡度級(jí)上面積最大的森林類型分別是毛竹林、油茶林和高節(jié)竹林，其中油茶林是水庫區(qū)村民的重要生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)對(duì)象。根據(jù)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)查，在6°<α≤15°坡度級(jí)上毛竹等經(jīng)濟(jì)林的經(jīng)營(yíng)管護(hù)基本照常運(yùn)行，但隨著毛竹等經(jīng)濟(jì)作物的經(jīng)濟(jì)效益下降和村中年輕勞動(dòng)力減少，對(duì)16°<α≤35°坡度級(jí)上的經(jīng)營(yíng)管理基本停止。因此，在保障當(dāng)?shù)卮迕瘳F(xiàn)有經(jīng)營(yíng)效益的前提下，為達(dá)到提高庫區(qū)森林水源涵養(yǎng)功能的目的，建議對(duì)16°<α≤35°坡度級(jí)上除針闊混交林和闊葉林外的經(jīng)濟(jì)效益、水源涵養(yǎng)效益不高的森林類型，通過森林的撫育改造等措施，人工促進(jìn)其盡快演替為針闊混交林，以提高水濤莊水庫區(qū)域的森林水源涵養(yǎng)功能。據(jù)統(tǒng)計(jì)，總優(yōu)化調(diào)整面積為2 808.63 hm2，占研究區(qū)森林面積的52.37%。利用InVEST模型對(duì)上述情境進(jìn)行模擬，得到研究區(qū)森林水源涵養(yǎng)總量為4.50×107m3，較現(xiàn)狀提升41.07%，平均水源涵養(yǎng)深度為803.62 mm，較現(xiàn)狀提升35.10%，提高效果顯著。

4　討論

本研究提出的優(yōu)化方案是在16°<α≤35°坡度級(jí)上用針闊混交林替換除針闊混交林和闊葉林以外的水源涵能力較差的林型，優(yōu)化后水源涵養(yǎng)功能提升效果顯著。本研究不同林型的水源涵養(yǎng)功能的研究結(jié)果與其他研究基本吻合[24-25]，但仍存在著一定差異，主要表現(xiàn)為本研究區(qū)內(nèi)針闊混交林的水源涵養(yǎng)能力較其他研究結(jié)果較好。這是因?yàn)檠芯繀^(qū)內(nèi)針闊混交林成林較早，且由于主要樹種的生長(zhǎng)特性存在差異，形成了較為復(fù)雜的復(fù)層林結(jié)構(gòu)。此外，由于毛竹林的面積遠(yuǎn)大于針闊混交林，導(dǎo)致毛竹林水源涵養(yǎng)總量較大，但毛竹林的水源涵養(yǎng)深度遠(yuǎn)低于針闊混交林，不適用于改造方案。因此，本研究采用針闊混交林作為研究區(qū)內(nèi)的優(yōu)化替換林型具有一定合理性。

劉璐璐等[24]、丁程鋒等[26]對(duì)不同坡度上的各林型平均水源涵養(yǎng)深度變化趨勢(shì)的研究結(jié)果與本研究基本一致，具體表現(xiàn)為隨著坡度的增大而減小。故本研究提出的保留平坡和險(xiǎn)坡的現(xiàn)有植被的方案有一定準(zhǔn)確性。

現(xiàn)階段對(duì)于區(qū)域水源功能的優(yōu)化提升基本都立足于森林類型的優(yōu)化配置[2-5]，與本研究方向一致。相比較其他研究使用的土壤蓄水法、綜合蓄水法等，InVEST模型基于水量平衡法的基本原理對(duì)森林水源涵養(yǎng)量進(jìn)行計(jì)算。水量平衡法綜合考慮植被的蒸散作用，能較為準(zhǔn)確地對(duì)區(qū)域水源涵養(yǎng)功能進(jìn)行計(jì)算，雖仍存在一定的局限性，但已是現(xiàn)階段計(jì)算水源涵養(yǎng)功能的最完美的方法。并且，InVEST模型的可操作性強(qiáng)，能綜合考慮各環(huán)境因子并直觀地展現(xiàn)區(qū)域水源涵養(yǎng)功能的時(shí)空變化，可在短期內(nèi)驗(yàn)證優(yōu)化方案的提升效率與可行性。模型運(yùn)行結(jié)果與研究區(qū)的實(shí)際水源涵養(yǎng)功能固然會(huì)存在一定誤差，但優(yōu)化方案也是基于模型對(duì)區(qū)域水源涵養(yǎng)功能現(xiàn)狀評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上提出的，因此優(yōu)化后其提升的效率亦具有一定的準(zhǔn)確性。

5　結(jié)論

2015年研究區(qū)森林平均水源涵養(yǎng)深度為594.82 mm，水源涵養(yǎng)總量為3 189.39×104m3。其中，馬尾松白櫟短柄枹櫟混交林的平均水源涵養(yǎng)深度最大，為902.79 mm。

研究區(qū)各森林類型的平均水源涵養(yǎng)深度均在平坡達(dá)到最大，整體隨坡度的增大而減小，各坡度下，針闊混交林、闊葉林水源涵養(yǎng)能力均較強(qiáng)，人工經(jīng)營(yíng)的竹林、山核桃林、油茶林等經(jīng)濟(jì)林，水源涵養(yǎng)能力均較差。

下墊面特征是影響研究區(qū)水源涵養(yǎng)功能的主要因素，特別是土壤飽和導(dǎo)水率對(duì)水源涵養(yǎng)功能有重要影響。

在保障研究區(qū)生態(tài)經(jīng)濟(jì)效益的基礎(chǔ)上，將其上的除針闊混交林和闊葉林以外的森林類型用針闊混交林進(jìn)行替換。改造總面積為2 808.63 hm2，占研究區(qū)森林面積的52.37%；水源涵養(yǎng)總量提升為4.50×107m3，較現(xiàn)狀顯著提升41.07%；平均水源涵養(yǎng)深度為803.62 mm，較現(xiàn)狀顯著提升35.10%。