陳澤怡,余珮珩,2,陳奕云,3,4**,江 頌,白少云,顧世祥

人類文明與流域水資源的可持續(xù)利用密切關(guān)聯(lián),流域生態(tài)系統(tǒng)特別是流域水生態(tài)系統(tǒng)為人類社會(huì)提供了必要的資源基礎(chǔ)及生態(tài)環(huán)境條件[1-2]。進(jìn)入21世紀(jì)以來,工業(yè)化和城市化引發(fā)了一系列土地資源開發(fā)利用不合理的問題,導(dǎo)致流域水生態(tài)功能面臨退化,水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的稀缺性以及人類發(fā)展與生態(tài)系統(tǒng)的矛盾日益顯現(xiàn)。作為水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的重要組成,水源涵養(yǎng)服務(wù)和水質(zhì)凈化服務(wù)對(duì)流域水量和水質(zhì)的變化具有顯著作用,關(guān)系到流域人類福祉[3-4]。早期有關(guān)水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估的研究多套用經(jīng)驗(yàn)公式[5-6],對(duì)區(qū)域整體進(jìn)行評(píng)估,難以實(shí)現(xiàn)空間可視化表達(dá); 近期以InVEST模型(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs,InVEST)為代表的集精細(xì)、定量與模型為一體的評(píng)估方法可以有效地提升水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)估的效果[7-8],在贛江流域[9]、太湖流域[10]、官廳水庫[11]和密云水庫[12]等流域的水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與價(jià)值評(píng)估中得到應(yīng)用,并取得良好效果。

水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)受自然與人文因素的雙重影響,其中土地利用變化直接和間接影響水文過程與水資源利用,是流域水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化的重要驅(qū)動(dòng)因素[13],探究水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)對(duì)未來土地利用變化的響應(yīng)規(guī)律也已成為當(dāng)前生態(tài)學(xué)與地理學(xué)研究的熱點(diǎn)問題。常用的土地利用變化模擬方法包括系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)[14]、元胞自動(dòng)機(jī)(CA)[15-16]、CLUE-S[17-18]、馬爾科夫模型(Markov)[19]及邏輯斯蒂模型(Logistic)[20]等。此外,以未來土地利用模擬模型(Future Land USE Simulation,FLUS)和斑塊生成土地利用模擬模型(Patch-generating Land Use Simulation,PLUS)[21]為代表的土地利用變化模擬模型將自上而下的SD模型與自下而上的CA模型耦合,能夠以較高的精度模擬未來土地利用變化的分布情況,成為當(dāng)前的研究趨勢,但在情景設(shè)置上往往缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。

聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)第5次評(píng)估報(bào)告(IPCC AR5)初步確定了由共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑(Shared Socioeconomic Pathways,SSPs)構(gòu)成的社會(huì)經(jīng)濟(jì)情景框架[22]。其描繪了未來5種不同的人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式,包括SSP1(Sustainability,可持續(xù)路徑)、SSP2(Middle of the Road,中間路徑)、SSP3(Regional Rivalry,區(qū)域競爭路徑)、SSP4(Inequality,不均衡路徑)與SSP5(Fossil-fueled Development,化石燃料路徑),每個(gè)SSP情景都定義了對(duì)區(qū)域城市化、人口、經(jīng)濟(jì)增長、技術(shù)進(jìn)步等方面的預(yù)測,涵蓋了世界各地區(qū)未來可能的發(fā)展模式[23]。國內(nèi)外有關(guān)SSPs要素預(yù)估多集中于城市化[24]、人口[25]和經(jīng)濟(jì)[26]層面。有關(guān)土地利用的模擬較少[27],且主要是直接使用SSPs數(shù)據(jù)庫中由全球模型模擬得到的國家級(jí)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)[28]。因此,將考慮國內(nèi)發(fā)展情況和地區(qū)間差異的中國省級(jí)SSPs社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)[29-30]引入FLUS模型,能夠滿足區(qū)域?qū)哟蔚耐恋乩媚M情景需求,充分考慮人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)與自然環(huán)境間的交互作用。

作為長江的第一大支流,漢江連接長江經(jīng)濟(jì)帶和絲綢之路,具有承南起北、貫穿東西的重要功能,對(duì)推進(jìn)“一帶一路”的建設(shè)有著舉足輕重的作用。為保障南水北調(diào)中線工程的用水需求,漢江流域上游地區(qū)的生態(tài)環(huán)境保護(hù)和水污染處理任務(wù)日益迫切。同時(shí)漢江流域中下游地區(qū)由于人口密集和經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)而產(chǎn)生的水質(zhì)劣化與城市內(nèi)澇等問題亟需解決。面向區(qū)域可持續(xù)發(fā)展與流域治理,研究提出一種耦合SSPs與FLUS模型的流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合評(píng)估框架。以漢江流域?yàn)槔?結(jié)合InVEST模型,開展不同社會(huì)發(fā)展情景下的未來土地利用模擬,定量分析2035年不同SSPs情景下漢江流域水源涵養(yǎng)和水質(zhì)凈化情況,為全面認(rèn)識(shí)并充分發(fā)揮漢江流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能提供參考,對(duì)平衡未來人類活動(dòng)與水資源關(guān)系,合理利用水資源具有重要意義。

1 研究區(qū)概況與研究方法

1.1 研究區(qū)概況

漢江流域地跨陜西、湖北、河南3省,是聯(lián)接西北與華中的重要紐帶(圖1)。作為長江第一大支流,漢江發(fā)源于陜西寧強(qiáng)縣,流經(jīng)陜西省、河南省和湖北省,在武漢市匯入長江。干流長度為1577 km,流域面積約為15.9萬km2。地形總體呈現(xiàn)西北高、東南低的特點(diǎn),總落差為1964 m。漢江流域?qū)俚湫偷膩啛釒Ъ撅L(fēng)氣候區(qū),氣候垂直變化明顯,光照、溫度和水資源的空間差異較大,具有顯著的垂直地帶性[31]。流域多年平均降水量700～1400 mm,但年內(nèi)分布不均勻,全年降水量主要依靠的是汛期降水。

作為我國中部地區(qū)重要的政治、經(jīng)濟(jì)、文化和生態(tài)中心,漢江流域的生態(tài)保護(hù)對(duì)于推動(dòng)長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展起著至關(guān)重要的作用。然而近年來,受全球氣候變化及人類活動(dòng)影響,漢江流域洪澇干旱頻發(fā),水文格局變化[32],支流污染嚴(yán)峻[33],給當(dāng)?shù)毓┧?、防洪及河流生態(tài)保護(hù)帶來了巨大壓力,亟需全面認(rèn)識(shí)漢江流域水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能,支撐漢江生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶建設(shè),持續(xù)推動(dòng)長江流域水生態(tài)環(huán)境改善。

1.2 研究方法

1.2.1 FLUS模型

FLUS模型是一種耦合SD與CA的模型,有著復(fù)雜的土地利用模擬機(jī)理,由劉小平教授團(tuán)隊(duì)開發(fā)構(gòu)建[21]。這一模型包含基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的土地利用適宜性概率計(jì)算與基于自適應(yīng)關(guān)系競爭機(jī)制的土地利用類型出現(xiàn)概率計(jì)算。

FLUS模型采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行適宜性概率獲取,根據(jù)選取的空間變量設(shè)置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中各層的神經(jīng)元個(gè)數(shù),即:

式中:sp(p,k,t)為第k種用地類型在柵格p和時(shí)間t上出現(xiàn)的概率;為隱藏層與輸出層間的權(quán)重;為隱藏層到輸出層的關(guān)聯(lián)函數(shù);netj(p,t)為在第j個(gè)隱藏層?xùn)鸥駊在時(shí)間t上所接收到的信號(hào)。對(duì)于BP-ANN輸出的sp(p,k,t),各類用地的適宜性概率和為1,即:

綜合考慮土地利用變化的科學(xué)性和隨機(jī)性,FLUS模型采用自適應(yīng)慣性競爭機(jī)制模式進(jìn)行土地利用類型出現(xiàn)概率的運(yùn)算,即:

1.2.2 InVEST模型

InVEST模型的水源涵養(yǎng)模塊(Water Yield)集成了基于水量平衡的估算方法。主要根據(jù)Budyko曲線[34]和年均降水量,通過降水量減去蒸散發(fā)的水量得到柵格單元的產(chǎn)水量,進(jìn)而得到整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)內(nèi)的產(chǎn)水量。產(chǎn)水量越高,表明流域的水源供給量越高,其水源涵養(yǎng)的能力越強(qiáng)。在進(jìn)行計(jì)算時(shí),簡化匯流過程,忽略地表水和地下水的交互作用[35],從而得出研究區(qū)域的水源供給量空間分布。年產(chǎn)水量的計(jì)算公式如下:

式中:Yxj為柵格單元x中j類用地類型的年產(chǎn)水量;AETxj為柵格單元x中j類用地類型的年實(shí)際蒸散發(fā)量;Px為柵格單元x的年降水量。

InVEST模型的水質(zhì)凈化模塊(Nutrient Retention)是基于植被和土壤能夠轉(zhuǎn)換或存儲(chǔ)徑流中的氮磷污染物機(jī)理,忽略其他污染源,采用水體中的總氮和總磷的含量來表示流域的水質(zhì)狀況,總氮和總磷的含量越大,表明流域的污染越嚴(yán)重,其水質(zhì)凈化的能力越弱。具體計(jì)算公式如下:

式中:ALVx為柵格單元x的調(diào)節(jié)負(fù)荷值; polx為柵格單元x的輸出系數(shù); HSSx為柵格單元x的水文敏感性,計(jì)算方式如下:

式中:λx為柵格單元x的徑流系數(shù);為流域內(nèi)的評(píng)價(jià)徑流系數(shù)。

其中,生物物理數(shù)據(jù)如氮磷負(fù)荷系數(shù)和去除效率(表1),主要參考相關(guān)文獻(xiàn)獲得[36-37]。為檢驗(yàn)In-VEST模型的準(zhǔn)確性,研究采用2015年《中國河流泥沙公報(bào)》所提供的漢江流域年徑流量數(shù)據(jù)作為漢江流域產(chǎn)水量實(shí)際值,通過調(diào)整季節(jié)性因子Zhang系數(shù)[38]對(duì)2015年漢江流域產(chǎn)水量模擬值進(jìn)行校驗(yàn)。最終,研究采用了Zhang系數(shù)為27時(shí)的模型精度93.6%。

表1 不同土地利用類型的氮磷元素輸出相關(guān)參數(shù)Table 1 Output parameters of nitrogen and phosphorus of differnt land use types

本研究利用SD和FLUS模型預(yù)測不同SSPs情景下未來的土地利用需求和土地利用空間分布,將社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響通過土地利用變化反映出來;利用InVEST模型評(píng)估流域水源涵養(yǎng)和水質(zhì)凈化服務(wù)對(duì)不同土地利用模擬的響應(yīng),并在空間上探索社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素與流域水源涵養(yǎng)和水質(zhì)凈化服務(wù)之間的關(guān)系。研究框架如圖2所示。

1.3 數(shù)據(jù)來源與處理

研究數(shù)據(jù)包括土地利用數(shù)據(jù)、數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)數(shù)據(jù)、交通區(qū)位數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、潛在蒸散量數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、植物可利用含水量數(shù)據(jù)及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)等。漢江流域邊界數(shù)據(jù)來源于國家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)-國家地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.geodata.cn)。人口空間分布數(shù)據(jù)、GDP空間分布數(shù)據(jù)與土地利用數(shù)據(jù)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心所提供的2015年數(shù)據(jù),空間分辨率均為1 km。DEM數(shù)據(jù)來源于地理空間數(shù)據(jù)云平臺(tái)(http://www.gscloud.cn)所提供的GDEMV2數(shù)字高程數(shù)據(jù),空間分辨率均為30 m,通過ArcGIS空間分析得到坡長和坡度數(shù)據(jù)。交通區(qū)位數(shù)據(jù)來源于Open Street Map(https://download.geofabrik.de/),通過歐式距離計(jì)算得到1 km柵格數(shù)據(jù)。社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來自于湖北省、陜西省以及河南省統(tǒng)計(jì)年鑒。氣象數(shù)據(jù)來源于漢江流域20個(gè)氣象站的降水量觀測數(shù)據(jù)。潛在蒸散發(fā)量(ET0)的計(jì)算方法為哈格里夫斯(Hargreaves)公式[39],研究參考漢江流域情況進(jìn)行了系數(shù)修訂[40]。計(jì)算公式如下:

式中:RA為地外太陽輻射,MJ·m-2·d-1;Tav為日均溫,℃;TD為日均最高氣溫與日均最低氣溫的差值,℃。其中,地外太陽輻射RA參考《太陽能資源等級(jí)-總輻射》國家標(biāo)準(zhǔn)文件所提供的公式計(jì)算。氣象數(shù)據(jù)與潛在蒸散發(fā)量兩者都通過克里金插值法得到1 km的柵格數(shù)據(jù)。

土壤深度數(shù)據(jù)來源于寒區(qū)旱區(qū)科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://westdc.westgis.ac.cn)提供的基于世界土壤數(shù)據(jù)庫(HWSD)的中國數(shù)據(jù)集,使用研究區(qū)邊界提取得到漢江流域土壤深度數(shù)據(jù),空間分辨率為1 km。植物可利用含水量數(shù)據(jù)采用非線性擬合估算模型[41],結(jié)合HWSD中的土壤質(zhì)地分類得到,空間分辨率為1 km。計(jì)算公式如下:

式中:PAWC為植物可利用含水量; sand 為砂粒含量百分比; silt為粉粒含量百分比; clay 為黏粒含量百分比;C為有機(jī)碳含量。

由于數(shù)據(jù)來源的不同,進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理后,所有數(shù)據(jù)分辨率為1 km,坐標(biāo)系為Krasovsky_1940_Albers。

2 SSPs情景下未來土地利用模擬

2.1 FLUS模型精度驗(yàn)證

以2010年漢江流域的土地利用現(xiàn)狀作為初始數(shù)據(jù),選取DEM、坡長、坡度、GDP、人口、距市中心距離、距縣中心距離、距鐵路距離與距公路距離為驅(qū)動(dòng)因子,模擬2015年漢江流域土地利用類型,并與真實(shí)值進(jìn)行對(duì)比,計(jì)算得到Kappa指數(shù)為94.7%,模擬精度較高,表明FLUS模型適用于漢江流域土地利用模擬。

2.2 基于SD模型的SSPs情景下2035年各類土地利用類型面積預(yù)測

利用2000-2015年漢江流域各市區(qū)社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)與2015年土地利用現(xiàn)狀,擬合人口社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素之間相互作用經(jīng)驗(yàn)公式,構(gòu)建漢江流域的SD模型(圖3)?；?種SSPs情景下研究區(qū)2035年城市化、人口及GDP[29-30]數(shù)量變化情況,進(jìn)行仿真模擬,得到研究區(qū)2035年5種SSPs情景下的各類土地利用類型面積預(yù)測結(jié)果(表2)。

表2 2035年共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑(SSPs)下的漢江流域各類土地利用類型面積預(yù)測結(jié)果Table 2 Area prediction results of various land use types based on the Shared Socioeconomic Pathways(SSPs)scenarios in 2035 of the Hanjiang River Basin ×103 hm2

2.3 SSPs情景下未來土地利用模擬結(jié)果

結(jié)合SD模型模擬出的SSPs情景下2035年各類土地利用類型面積預(yù)測結(jié)果,以2015年土地利用現(xiàn)狀為預(yù)期基年,選取DEM、坡長、坡度、GDP、人口、距市中心距離、距縣中心距離、距鐵路距離與距公路距離為驅(qū)動(dòng)因子,基于自適應(yīng)關(guān)系競爭機(jī)制模擬得到2035年各情景模式下的土地利用空間分布(圖4)。

3 結(jié)果與分析

3.1 土地利用變化分析

2015年土地利用現(xiàn)狀表明,漢江流域土地利用類型主要以耕地與林地為主,其面積分別占流域面積的37.4%與38.2%,其中建設(shè)用地面積占3.3%。至2035年,5種SSPs情景下的建設(shè)用地面積均大幅增加,依次占流域面積的5.2%、5.0%、4.6%、4.9%和5.5%; 耕地面積大幅減少,依次占流域面積的35.8%、36.1%、37.1%、36.3%和35.6%。以2015年土地利用現(xiàn)狀為基準(zhǔn),計(jì)算得到SSPs情景下的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣(表3)。

表3 2015—2035年不同共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑(SSPs)情景下漢江流域土地利用面積轉(zhuǎn)移矩陣Table 3 Land use transfer matrix of the Hanjiang River Basin based from 2015 to 2035 under the Shared Socioeconomic Pathways(SSPs)scenarios ×103 hm2

結(jié)果表明,在SSP1情景中,政府高度重視預(yù)防環(huán)境退化,生態(tài)用地與建設(shè)用地處于有效的管理之中,林地與水域面積為各情景中最多,是最符合可持續(xù)發(fā)展的理想情況; 在SSP2情景中,漢江流域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)沿歷史基準(zhǔn)發(fā)展,反映現(xiàn)有發(fā)展情況下的土地利用變化,各類土地利用類型的轉(zhuǎn)換均相對(duì)較為穩(wěn)定; 在SSP3情景中,原有耕地基本保持不變,林地大量轉(zhuǎn)化為草地,農(nóng)田和牧場大面積擴(kuò)張,建設(shè)用地增長幅度最低,表明在SSP3情景下,研究區(qū)大力發(fā)展了農(nóng)業(yè)與畜牧業(yè),城市建設(shè)與環(huán)境保護(hù)發(fā)展緩慢,土地利用盲目發(fā)展,是應(yīng)當(dāng)極力避免的情景; 在SSP4情景中,由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡,湖北省部分發(fā)達(dá)地區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張程度較高,陜西與河南等部分地區(qū)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張程度較低; 在SSP5情景中,耕地等其他用地大量轉(zhuǎn)化為建設(shè)用地,建設(shè)用地面積為各情景中最高,符合SSP5情景下的以大量化石燃料為代價(jià)的高速發(fā)展模式。

從土地利用變化空間分布來看,2015-2035年間,武漢市、十堰市、南陽市與漢中市境內(nèi)建設(shè)用地?cái)U(kuò)張最為明顯。其中,武漢市與南陽市建設(shè)用地?cái)U(kuò)張零散分布,而十堰市作為漢江流域重點(diǎn)城市,全境被納入《漢江生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》中,在漢江沿岸出現(xiàn)顯著的空間擴(kuò)張趨勢,整體變化最為明顯。

3.2 水源涵養(yǎng)服務(wù)分析

研究利用InVEST模型的水源涵養(yǎng)模塊,對(duì)漢江流域2015年以及2035年不同SSPs情景下的水源涵養(yǎng)服務(wù)進(jìn)行了評(píng)估(圖5與圖6)。結(jié)果表明2015年漢江流域產(chǎn)水深度呈現(xiàn)出一定的空間異質(zhì)性,東南地區(qū)和西南部分地區(qū)的產(chǎn)水量較高,包括安康市南部、南陽市東部以及江漢平原部分地區(qū); 而漢江流域中部地區(qū)的水源涵養(yǎng)服務(wù)能力較低,包括十堰市和襄陽市部分地區(qū)。為了更加清楚地揭示漢江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)在2035年不同SSPs情景下的變化,研究以2015年產(chǎn)水深度為基準(zhǔn),分析了2035年SSPs情景下的水源涵養(yǎng)服務(wù)變化(圖6)。SSP1、SSP2、SSP4與SSP5在空間上的分布均呈現(xiàn)出一定的相似性,產(chǎn)水深度增加的地區(qū)主要集中于東南地區(qū)以及中部部分地區(qū),包括武漢市、孝感市、天門市、十堰市和襄陽市; 產(chǎn)水深度減少的地區(qū)主要集中于荊州市北部、商洛市南部以及安康市部分地區(qū)。SSP3情景下的產(chǎn)水深度變化最為激烈,產(chǎn)水深度增加的地區(qū)主要集中在東南地區(qū)、中部地區(qū)與西部部分地區(qū),包括武漢市、荊門市、十堰市和漢中市中部; 產(chǎn)水深度減少的地區(qū)主要集中在安康市東部和漢中市西部。

為解釋漢江流域土地利用類型與水源涵養(yǎng)服務(wù)的關(guān)系,研究分析了2015年以及2035年SSPs情景下不同土地利用類型的平均產(chǎn)水深度(圖7)。由于蒸散能力、植被覆蓋率、降雨截留量與土壤含水量等因素的不同,各類土地利用類型的產(chǎn)水能力之間存在明顯的差異,但2015年以及2035年SSPs情景下的相同土地利用類型的產(chǎn)水能力之間差別不大。結(jié)合土地利用模擬與產(chǎn)水深度變化結(jié)果,建設(shè)用地由于植被覆蓋率較低,蒸散能力弱,加上硬化地面滲透率低導(dǎo)致其產(chǎn)水能力較強(qiáng); 水域面積開闊,蒸發(fā)能力高于其他用地,其產(chǎn)水能力最弱; 耕地、林地與草地由于植被覆蓋情況不同,產(chǎn)水能力居中且彼此之間存在一定的差異。2015年至2035年,由于人類活動(dòng)頻繁,城市快速擴(kuò)張,漢江流域內(nèi)建設(shè)用地面積呈現(xiàn)出不同程度的增加,林草地及水域面積不斷減少,植被覆蓋度降低,SSPs情景下產(chǎn)水深度增加的地區(qū)主要為建設(shè)用地大幅增加的區(qū)域。

歷年來,過高的產(chǎn)水量使?jié)h江流域經(jīng)受著洪水與城市內(nèi)澇的威脅。一方面,建設(shè)用地與農(nóng)業(yè)的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致流域的地表徑流量增加,入滲量減少,進(jìn)而降低地下水補(bǔ)給,對(duì)河流的基礎(chǔ)流量產(chǎn)生負(fù)面影響。另一方面,在面臨高強(qiáng)度降雨時(shí),地表徑流增加地區(qū)易出現(xiàn)山洪暴發(fā)與城市內(nèi)澇的風(fēng)險(xiǎn)[42]。因此,對(duì)漢江流域的城市區(qū)域進(jìn)行規(guī)劃時(shí),應(yīng)考慮適當(dāng)減少不透水層面積,增加綠化面積,通過生態(tài)手段來調(diào)節(jié)城市水循環(huán)系統(tǒng),構(gòu)建海綿城市。

3.3 水質(zhì)凈化服務(wù)分析

研究利用InVEST模型的水質(zhì)凈化模塊,對(duì)漢江流域2015年以及2035年不同SSPs情景下的水質(zhì)凈化服務(wù)進(jìn)行了評(píng)估(圖8-圖10)。結(jié)果表明2015年漢江流域氮磷元素負(fù)荷量呈現(xiàn)出一定的空間異質(zhì)性,同時(shí)氮元素與磷元素負(fù)荷量在空間分布上呈現(xiàn)出一定的一致性。氮磷負(fù)荷量較高,水質(zhì)凈化能力較低的地區(qū)集中在漢江流域東南部,包括武漢市、仙桃市、天門市與孝感市南部地區(qū); 而氮磷負(fù)荷量較低,水質(zhì)凈化能力較高的地區(qū)集中在漢江流域中部,包括神農(nóng)架林區(qū)、十堰市和商洛市。為了更清楚地揭示漢江流域水質(zhì)凈化服務(wù)在2035年不同SSPs情景下的變化,以2015年氮磷元素負(fù)荷量為基準(zhǔn),分析了2035年SSPs情景下的水質(zhì)凈化服務(wù)變化(圖9,圖10)。SSP1、SSP2、SSP4與SSP5氮磷元素負(fù)荷變化量在空間上均呈現(xiàn)出一定的相似性,氮磷元素負(fù)荷量增加的地區(qū)主要集中于東南地區(qū)以及西部地區(qū),包括武漢市、孝感市、天門市和漢中市等; 氮磷元素負(fù)荷量減少的地區(qū)主要集中于神農(nóng)架林區(qū)、商洛市、南陽市與安康市部分地區(qū)。SSP3情景相較于其他情景下的氮磷元素負(fù)荷量大幅增加,且增加范圍擴(kuò)大,表明SSP3情景下的漢江流域水質(zhì)凈化服務(wù)能力較弱,是未來發(fā)展需要避免的情景。

為了解釋漢江流域土地利用類型與水質(zhì)凈化服務(wù)的關(guān)系,研究分析了2015年以及2035年SSPs情景下不同土地利用類型的平均氮磷元素負(fù)荷量(圖11)。InVEST模型水質(zhì)凈化模塊基于植被和土壤能夠轉(zhuǎn)換或存儲(chǔ)徑流中的氮磷污染物機(jī)理。因此氮磷元素負(fù)荷量主要由地形、土地利用類型以及流域的水源涵養(yǎng)能力共同決定。各類土地利用類型年平均氮磷元素負(fù)荷量從高至低依次為建設(shè)用地、水域、耕地、草地與林地。結(jié)合土地利用模擬與氮磷元素負(fù)荷量變化結(jié)果發(fā)現(xiàn),其他用地所產(chǎn)生的氮磷元素通過降雨或徑流匯集至水域之中,導(dǎo)致水域的氮磷元素負(fù)荷量相對(duì)較高; 建設(shè)用地由于人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)頻繁而導(dǎo)致的污染物較多,耕地則是由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中使用的化肥農(nóng)藥,使得部分未被作物吸收的氮磷元素累積,兩種土地利用類型均對(duì)流域的水環(huán)境造成了嚴(yán)重的污染; 林地與草地的氮磷元素負(fù)荷量較低,表明其對(duì)污染物截留作用較強(qiáng),有利于保障水生態(tài)環(huán)境安全。

對(duì)于漢江流域水凈化能力較弱的地區(qū),其土地利用類型主要為耕地和建設(shè)用地,同時(shí)不同土地利用類型平均氮磷元素負(fù)荷量的研究結(jié)果也表明建設(shè)用地與耕地會(huì)對(duì)水質(zhì)凈化能力產(chǎn)生消極影響,這說明人類活動(dòng)以及農(nóng)業(yè)活動(dòng)是造成水環(huán)境污染的主要原因。在實(shí)際過程中,由于城市內(nèi)的污水處理廠等處能夠改良水質(zhì),建設(shè)用地的氮磷元素負(fù)荷量實(shí)際值應(yīng)低于理論值,耕地面源污染是漢江流域氮磷超標(biāo)的主導(dǎo)因素。因此,農(nóng)戶在進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí),應(yīng)減少化肥的過量使用,增加有機(jī)肥的施用。此外,還可以選擇科學(xué)的輪作方式,種植喜磷或喜氮的作物,削減過量氮磷元素對(duì)水質(zhì)的污染。

4 討論

研究結(jié)果表明,SSP1情景注重教育與科技發(fā)展,研究區(qū)的人們受教育水平較高,經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和生態(tài)協(xié)調(diào)發(fā)展,產(chǎn)水深度與氮磷元素負(fù)荷量變化符合區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的目標(biāo); 在SSP2情景下,研究區(qū)沿歷史基準(zhǔn)發(fā)展,土地利用變化自然發(fā)展,反映現(xiàn)有發(fā)展情況下流域水環(huán)境變化; SSP3情景下的研究區(qū)側(cè)重能源與糧食安全,而忽略技術(shù)發(fā)展,人類活動(dòng)對(duì)自然環(huán)境的干擾加強(qiáng),不合理的土地利用變化加劇,產(chǎn)水深度與氮磷元素負(fù)荷量變化最為激烈,是研究區(qū)應(yīng)當(dāng)避免的發(fā)展模式; 在SSP4情景下,研究區(qū)的水環(huán)境雖然較為理想,但整體發(fā)展不平衡情況嚴(yán)重,經(jīng)濟(jì)增長緩慢; SSP5情景下的研究區(qū)經(jīng)濟(jì)與科技高速發(fā)展,旨在利用高新技術(shù)解決生態(tài)問題,產(chǎn)水深度與氮磷負(fù)荷量變化表明至2035年水環(huán)境生態(tài)在一定程度上已經(jīng)得到改善。依據(jù)《漢江生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》加快推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)、構(gòu)筑生態(tài)安全格局的要求,未來漢江流域發(fā)展規(guī)劃可以以SSP1情景為基準(zhǔn),參考SSP5情景下的經(jīng)濟(jì)與科技發(fā)展模式,結(jié)合流域功能分區(qū),優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu),適度開發(fā),在注重經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí),確保流域水生態(tài)環(huán)境的安全。

綜合而言,不同的社會(huì)經(jīng)濟(jì)條件顯著影響未來土地利用變化,并間接影響流域水源涵養(yǎng)與水質(zhì)凈化服務(wù),且不同土地利用類型的產(chǎn)水能力與平均氮磷元素負(fù)荷量存在差異。在水源涵養(yǎng)服務(wù)方面,本研究發(fā)現(xiàn)建設(shè)用地由于植被覆蓋率較低,蒸散能力弱,加上硬化地面滲透率低導(dǎo)致其產(chǎn)水能力較強(qiáng); 水域面積開闊,蒸發(fā)能力高于其他用地,其產(chǎn)水能力最弱; 耕地、林地與草地由于植被覆蓋情況不同,產(chǎn)水能力居中且彼此之間存在一定的差異。研究結(jié)果與官廳水庫[9]、橫斷山區(qū)[43]、石羊河流域[44]等地區(qū)的結(jié)果相似。在水質(zhì)凈化服務(wù)方面,本研究發(fā)現(xiàn),漢江流域的社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)以及農(nóng)業(yè)活動(dòng)是造成氮磷元素負(fù)荷量較高的主要原因。研究結(jié)果與官廳水庫[9]、丹江口市[45]、博斯騰湖流域[46]等地區(qū)的結(jié)果相似。本研究結(jié)合FLUS模型與InVEST模型對(duì)漢江流域年水源涵養(yǎng)和水質(zhì)凈化能力進(jìn)行了未來情景模擬與時(shí)空格局分析,為漢江流域的水環(huán)境規(guī)劃和國土資源管理提供了科學(xué)依據(jù)。

許多研究[9,43-44,46]也表明,氣候變化會(huì)對(duì)產(chǎn)水能力產(chǎn)生顯著影響,但本研究進(jìn)行情景模擬時(shí)主要側(cè)重于社會(huì)經(jīng)濟(jì)方面,未考慮到氣候變化通過氣溫與降水量對(duì)流域水資源產(chǎn)生的巨大影響,未來可將IPCC提出的氣候變化情景-典型濃度路徑(representative concentration pathways,RCPs)納入情景研究中,結(jié)合未來氣候變化探究研究區(qū)水源涵養(yǎng)與水質(zhì)凈化服務(wù)變化情況。由于基礎(chǔ)資料較為有限,在數(shù)據(jù)精度和模型分析等方面還存在著一定的不足。例如,氮磷的輸出系數(shù)和植被截留效率主要通過In-VEST模型用戶手冊(cè)獲得,缺乏漢江流域的本地?cái)?shù)據(jù)。未來研究可以在獲取研究區(qū)精細(xì)化氮磷輸出系數(shù)和植被截留效率信息的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步提升模型精度。

5 結(jié)論

面向流域治理與區(qū)域可持續(xù)發(fā)展,提出耦合共享社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑(SSPs)與土地利用模擬(FLUS)模型的流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)綜合評(píng)估框架,以漢江流域?yàn)槔?開展不同社會(huì)發(fā)展情景下的未來土地利用模擬,評(píng)估土地利用變化的生態(tài)環(huán)境效應(yīng),揭示流域水源涵養(yǎng)與水質(zhì)凈化服務(wù)對(duì)社會(huì)發(fā)展決策的響應(yīng)及時(shí)空演變規(guī)律。研究結(jié)論如下:

1)在產(chǎn)水深度方面,漢江流域2035年SSPs情景下的產(chǎn)水深度較之2015年均大幅提高,其中SSP1與SSP2情景下的增量相對(duì)較少,SSP3情景下的增量相對(duì)較多且變化最為激烈。產(chǎn)水深度增加的地區(qū)多集中于漢江流域東南地區(qū)、中部地區(qū)與西部部分地區(qū),包括武漢市、荊門市、十堰市與漢中市中部。

2)結(jié)合土地利用模擬與產(chǎn)水深度變化結(jié)果,建設(shè)用地由于植被覆蓋率較低,蒸散能力弱,加上硬化地面滲透率低導(dǎo)致其產(chǎn)水能力較強(qiáng)。2015年至2035年,由于人類活動(dòng)頻繁,城市快速擴(kuò)張,SSPs情景下產(chǎn)水深度增加的地區(qū)主要為建設(shè)用地大幅增加的區(qū)域。因此,對(duì)漢江流域的城市區(qū)域進(jìn)行規(guī)劃時(shí),應(yīng)考慮適當(dāng)減少不透水層面積,增加綠化面積,通過生態(tài)手段來調(diào)節(jié)城市水循環(huán)系統(tǒng),構(gòu)建海綿城市。

3)在氮磷元素負(fù)荷量方面,2035年SSPs情景下的氮磷元素負(fù)荷量較之2015年均有所減少,其中SSP1與SSP5情景下的減量相對(duì)較多,SSP3情景基本與2015年持平但變化最為激烈。氮磷元素負(fù)荷量增加的地區(qū)主要集中于東南地區(qū)如武漢市、孝感市與天門市以及西部地區(qū)如漢中市等。

4)結(jié)合土地利用模擬與氮磷元素負(fù)荷量變化結(jié)果發(fā)現(xiàn),建設(shè)用地由于人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)頻繁而導(dǎo)致的污染物較多,耕地則是由于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中使用的化肥農(nóng)藥,使得部分未被作物吸收的氮磷元素累積,兩種土地利用類型均對(duì)流域的水環(huán)境造成了嚴(yán)重的污染。因此農(nóng)戶在進(jìn)行農(nóng)業(yè)生產(chǎn)時(shí),應(yīng)減少化肥的使用量,增加有機(jī)肥的施用。此外,還可以選擇科學(xué)的輪作方式,種植喜磷或喜氮的作物,削減過量氮磷元素對(duì)水質(zhì)的污染。