一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法

摘要

本发明涉及生态环境技术领域，且公开了种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法，包括以下评估方法：光合作用化学方程式表明，每形成1克干物质能吸收1.63克CO

说明书

技术领域

本发明涉及生态环境技术领域，具体为一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法。

背景技术

湿地生态系统比较脆弱，极易受到水文过程和环境变化的影响，从而改变湿地的正常演变过程，影响湿地生物多样性。由于发电需求、水库调度及湿地土地利用方式的改变等，湿地的生态需水往往不能及时得到满足，湿地生态系统健康发展存在一定的风险。因此，湿地生态需水不足容易引发生态风险，为了保障湿地生态系统健康亟需构建一套科学、合理的生态风险评价方法。生态风险评价(ecological risk assessment,ERA)是评价自然灾害、人为干扰等风险源对生态系统及其组分造成不利影响的可能性及其危害程度的复杂的动态变化过程。部分学者将生物多样性测量作为生态风险评价的关键测量终点。然而，生态系统指标具备多维度特点，仅测量生物多样性无法表征湿地整体缺少状态。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法，包括以下评估方法：

S1、光合作用化学方程式表明，每形成1克干物质能吸收1.63克CO

S2、采用替代成本法对植被固碳释氧服务进行ESV评估；

S3、利用潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量的差值获取土壤保持服务值，通用土壤流失方程表示土壤流失量与其影响因子间定量关系的侵蚀数学模型，采用土壤流失方程分别计算黄河中游典型区域的潜在土壤侵蚀量和一定耕作方式和经营管理制度下的实际土壤流失量；

S4、土壤保持的价值主要表现为减少了因水土流失形成河湖和水库的泥沙淤积，还减少了因水土流失造成的土壤肥力丧失，通过采用恢复成本法计算土壤流失造成的经济损失，替代保护土壤的价值；

S5、水文调节服务是指生态系统对水循环的各种影响和作用，以水产出指标进行表征，利用InVEST模型提供水量模块来评估产水量，包括降水量和蒸散量；

S6、采用影子价格法估算湿地水文调节服务价值；

S7、采用InVEST模型中的生境质量评估模块分析湿地的生境质量的变化情况，该模型综合利用四个主要指标考虑了土地利用、覆被信息和人类活动一些威胁因子对生境质量的影响；

S8、根据不同等级的生境质量面积核算生境保护的价值量；

S9、基于以上构建的生态系统服务指标体系确定湿地缺水风险评估方法。

进一步的，所述S1中通过测量生态系统的净初级生产力，就能估算出生态系统的固碳能力，采用CASA评估黄河典型流域的净初级生产力，公式为：

NPP(x,t)＝APRA(x,t)×ε(x,t)

式中，x表示空间位置，t表示时间；

APRA(x,t)＝SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5

其中，SOL指栅格x在t月的太阳总辐射量，单位为MJ/m

其中，

式中，FPAR(x,t)

实际光能利用率估算方法，在现实中，植被光能利用率受温度、水分因子影响，其计算公式如下：

ε(x,t)＝T

T

式中，ε(x,t)为实际光能利用率，T

进一步的，所述S2中公式如下：

ESV

式中，ESV

进一步的，所述S3中生态系统提供的土壤保持服务能力为：

A

A

A

其中，R为降雨侵蚀因子，采用暴雨动能和最大30分钟降雨强度乘积来反映，降雨侵蚀力公式如下：

式中，R

K为土壤可蚀性因子，采用EPCI模型对其进行估算，其公式为：

式中，S

L、S指坡长和坡度因子，反映地形地貌对土壤侵蚀的影响，坡长计算公式如下：

L＝(λ/22.13)

λ＝flowacc·cellsize

式中，L为土壤侵蚀量，λ为坡长，flowacc是上坡来水流入该像元的总像元数；cellsize是像元边长，α为坡长因子指数；

S因子采用分段计算，计算公式(Liu et al.,1994)如下：

C为植被覆盖与管理因子，主要受地表土地利用方式与植被覆盖度的影响，计算公式为：

式中，NDVI为植被覆盖度，α和β取值分别为2和1。

进一步的，所述S4中根据《森林生态系统服务功能评估规范》，人工每挖1m

ESV

式中，ESV

进一步的，所述S5中产水量模块需要输入潜在蒸散量、降水量、土地利用、植物有效含水量、根系限制层深度、流域和生物等参数；

该模块基于Budyko水热耦合平衡1974年和年平均降水量数据，首先，确定研究区每个栅格单元xi的年产水量W(xi)，公式如下：

PET(x)＝K

式中，W(x

进一步的，所述S6中公式为：

ESV

式中，ESV

进一步的，所述S7中四个主要指标分别为：

(1)威胁源的相对影响；威胁源权重，单位为wr，是指威胁源对生境的相对影响，参照黄河流域生境质量评估成果、模型推荐的参考值并考虑了当地实际情况，选取了人类活动比较密集的区域作为威胁源；

(2)生境像元与威胁源间的距离；威胁的程度随像元与威胁源距离的增加而减少，因此，距离威胁较近的像元将受到较大影响，威胁r在像元x的生境对像元y的影响(ry)用i

线型：

指数型：

(3)生境像元受到制度、社会保护的水平(β

(4)不同生境类型对每一种威胁的敏感性，S

进一步的，所述S8中计算公式为：

ESV

式中，ESV

进一步的，所述S9中采用贝叶斯网络法评估不同情景下的生态缺水风险发生的概率，通过确定研究对象的风险要素，建立相应的评估指标体系，根据指标因果关系构建BN结构，计算不同情景发生的概率，最终根据输出结果来进行科学决策。

与现有技术相比，本发明的有益效果是：

该基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法，通过从固碳释氧服务评估、土壤保持服务评估、水文调节服务评估以及生境质量评估四个大方面构建的生态系统服务指标体系确定湿地缺水风险评估方法，评估相应的生态服务价值损失量来量化湿地生态缺水的生态风险，采用贝叶斯网络法评估不同情景下的生态缺水风险发生的概率，通过确定研究对象的风险要素，建立相应的评估指标体系，根据指标因果关系构建BN结构，计算不同情景发生的概率，最终根据输出结果来进行科学决策，此风险评估方法更为全面的对湿地缺水生态进行评估，能够及时的更新湿地的生态需水情况，避免出现湿地生态需水不足引发生态风险，促进湿地生态系统健康发展。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法的风险评估流程图；

图2为本发明一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法的缺水生态风险评估贝叶斯网络结构图；

图3为本发明一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法的不同阶段土壤水分响应函数图；

图4为本发明一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法的概率标杆图；

图5为本发明一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法的S94中情景一的生态风险评估结果图；

图6为本发明一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法的S94中情景二的生态风险评估结果图；

图7为本发明一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法的S94中情景三的生态风险评估结果图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1-7，本发明提供一种基于生态系统服务权衡的湿地缺水生态风险评估方法，包括以下评估方法：

S1、光合作用化学方程式表明，每形成1克干物质能吸收1.63克CO

S2、采用替代成本法对植被固碳释氧服务进行ESV评估；

S3、利用潜在土壤侵蚀量与实际土壤侵蚀量的差值获取土壤保持服务值，通用土壤流失方程表示土壤流失量与其影响因子间定量关系的侵蚀数学模型，采用土壤流失方程分别计算黄河中游典型区域的潜在土壤侵蚀量和一定耕作方式和经营管理制度下的实际土壤流失量；

S4、土壤保持的价值主要表现为减少了因水土流失形成河湖和水库的泥沙淤积，还减少了因水土流失造成的土壤肥力丧失，通过采用恢复成本法计算土壤流失造成的经济损失，替代保护土壤的价值；

S5、水文调节服务是指生态系统对水循环的各种影响和作用，以水产出指标进行表征，利用InVEST模型提供水量模块来评估产水量，包括降水量和蒸散量；

S6、采用影子价格法估算湿地水文调节服务价值；

S7、采用InVEST模型中的生境质量评估模块分析湿地的生境质量的变化情况，该模型综合利用四个主要指标考虑了土地利用、覆被信息和人类活动一些威胁因子对生境质量的影响；

S8、根据不同等级的生境质量面积核算生境保护的价值量；

S9、基于以上构建的生态系统服务指标体系确定湿地缺水风险评估方法。

本实施例中，所述S1中通过测量生态系统的净初级生产力，就能估算出生态系统的固碳能力，采用CASA评估黄河典型流域的净初级生产力，公式为：

NPP(x,t)＝APRA(x,t)×ε(x,t) 式(1)

式中，x表示空间位置，t表示时间；

APRA(x,t)＝SOL(x,t)×FPAR(x,t)×0.5 式(2)

其中，SOL指栅格x在t月的太阳总辐射量，单位为MJ/m

其中，

式中，FPAR(x,t)

实际光能利用率估算方法，在现实中，植被光能利用率受温度、水分因子影响，其计算公式如下：

ε(x,t)＝T

T

式中，ε(x,t)为实际光能利用率，T

本实施例中，所述S2中公式如下：

ESV

式中，ESV

本实施例中，所述S3中生态系统提供的土壤保持服务能力为：

A

A

A

其中，R为降雨侵蚀因子，采用暴雨动能和最大30分钟降雨强度乘积来反映，降雨侵蚀力公式如下：

式中，R

K为土壤可蚀性因子，采用EPCI模型对其进行估算，其公式为：

式中，S

L、S指坡长和坡度因子，反映地形地貌对土壤侵蚀的影响，坡长计算公式如下：

L＝(λ/22.13)

λ＝flowacc·cellsize 式(17)

式中，L为土壤侵蚀量，λ为坡长，flowacc是上坡来水流入该像元的总像元数；cellsize是像元边长，α为坡长因子指数；

S因子采用分段计算，计算公式(Liu et al.,1994)如下：

C为植被覆盖与管理因子，主要受地表土地利用方式与植被覆盖度的影响，计算公式为：

式中，NDVI为植被覆盖度，α和β取值分别为2和1。

P为水土保持措施因子，不同土地利用方式的P值见表1。

表1不同土地利用方式的水土保持措施因子

本实施例中，所述S4中根据《森林生态系统服务功能评估规范》，人工每挖1m

ESV

式中，ESV

本实施例中，所述S5中产水量模块需要输入潜在蒸散量、降水量、土地利用、植物有效含水量、根系限制层深度、流域和生物等参数；

该模块基于Budyko水热耦合平衡假设1974年和年平均降水量数据，首先，确定研究区每个栅格单元xi的年产水量W(xi)，公式如下：

PET(x)＝K

式中，W(x

本实施例中，所述S6中公式为：

ESV

式中，ESV

本实施例中，所述S7中四个主要指标分别为：

(1)威胁源的相对影响；威胁源权重，单位为wr，是指威胁源对生境的相对影响，参照黄河流域生境质量评估成果、模型推荐的参考值并考虑了当地实际情况，选取了人类活动比较密集的区域作为威胁源；不同威胁源的权重和最大影响距离如表2所示。

表2生境各种威胁源的最大影响距离及权重

(2)生境像元与威胁源间的距离；威胁的程度随像元与威胁源距离的增加而减少，因此，距离威胁较近的像元将受到较大影响，威胁r在像元x的生境对像元y的影响(ry)用i

线型：

指数型：

(3)生境像元受到制度、社会保护的水平(β

(4)不同生境类型对每一种威胁的敏感性，S

表3不同土地利用类型生境适宜度及其对各威胁源的敏感性因此，在生境类型j中像元x的总威胁水平(D

采用半饱和函数将一个像元退化分值解译成生境质量得分值。生境类型j中的斑块组x的生境质量(Q

本实施例中，所述S8中计算公式为：

ESV

式中，ESV

根据《森林生态系统服务功能评估规范》，将生境质量分为7个等级。不同等级的单位面积价值为：当Q＜0.10时，P

本实施例中，所述S9中采用贝叶斯网络法评估不同情景下的生态缺水风险发生的概率，通过确定研究对象的风险要素，建立相应的评估指标体系，根据指标因果关系构建BN结构，计算不同情景发生的概率，最终根据输出结果来进行科学决策；

贝叶斯网络由于操作简单、数据要求低，同时能够适应指标的动态变化，从而准确推算风险发生的概率而被广泛的应用于不确定性问题的分析；

按照风险等级划分原则，本专利针对生态缺水事件发生概率划分为：非常高(75％-100％)、高(50％-75％)、中等(25％-50％)和低(0％-25％)四个等级，并根据生态风险发生概率及危险性进行风险分级。本专利将生态需水短缺造成的生态系统服务价值损失看作是湿地生态缺水的生态风险，用以下公式来表示：

其中，ESV

以黄河为例说明湿地缺水生态风险评估，如下：

S91、基于对不同类型生态需水进行整合后得到的不是一个具体的数值，而是一个涉及水量、流速、历时等相关指标的合理取值范围；

由于黄河中游河段的生态需求和供水情况主要受万家寨水库下泄影响，而供水是黄河水资源利用的首要任务，也是保障两岸人民生活生产的基本条件，同时也是最难控制的部分，保证生态需水是黄河水资源的次要任务，目前生态需水的需求已从不断流提升至维持黄河水生态系统的健康水平；

从生态健康原理角度看，在该范围内，生态需水保障度越高，就越有利于黄河湿地生态系统的健康。

考虑黄河未来来水来沙条件时，龙门断面全年适宜生态需水天数保证率均值58％；生长期保证率均值68％；越冬期适宜生态需水天数保证率均值82％；产卵期生态需水天数保证率最低为54％。2000-2015年龙门断面低于预警流量100m3/s的天数为76天，占1.3％，考虑漫滩洪水使得湿地连片的龙门断面4-6月份生态需水的满足率为34％。2000、2005、2010和2015年生态需水保证率分别为38.9％、41.6％、59％和43.5％。这一变化趋势与生态系统服务价值变化趋势一致。

基于生态目标的生态需水，并根据变化环境下黄河水文情势、上游水库的调度方案及黄河水量分配方案等，进行缺水情景设置，分析不同缺水情景下的生态系统服务价值的损失。设置3种生态缺水情景，即轻度缺水、中度缺水和严重缺水：

①轻度缺水：不能满足湿地最小生态需水量，生态需水量缺少20％；

②中度缺水：不能满足湿地最小生态需水量，生态需水量缺少50％；

③严重缺水：不能满足湿地最小生态需水量，生态需水量缺少80％。

S92、由于鸟类偏向于选择食物丰富、食物质量和隐蔽条件较好的区域作为生境，因此，利用植物的种类、平均高度、最高高度、灌木密度和草本密度五个指标可以反映栖息地质量信息；

如图2所示，另外，由于湿地植被CO2固定受到湿地水位升降的影响，且水位变化造成CO2固定的影响持续时间大于7天。游水库下泄量)、水资源取用程度、水污染发生概率、泥沙变化程度、鱼类和鸟类栖息地面积变化、植被高度和密度13个三级指标作为证据节点，如表4。基于设置的各级网络节点，根据贝叶斯网络基本原理，遵循证据节点、中间节点和目标节点的连接方式，利用GeNIe软件构建了缺水生态风险贝叶斯网络结构；

表4生态风险评估指标体系

生态风险(F)、栖息地因素(S1)、植被因素(S2)、水文控制因素(S3)节点的状态：{0，1}；0和1分别表示为不发生、发生；其他节点需根据数据分布情况通过专家咨询和公共参与等方式来确定，数据主要来源于模型运行结果和监测数据等。

由于植物不同生长期对水分的敏感性不同，针对植被不同生长阶段水量不足造成的产量损失差异，将改进的D-K模型应用于估算缺水条件下的植被净初级生产力损失量。具体计算模型如下：

其中，j代表植物类型；

可得出k阶段产量损失评价模型：

其中，

黄河湿地芦苇在不同的水分条件下各部分的生物量有所区别，芦苇的平均高度介于1.8-2.3m之间，群落盖度在70％-90％。由图3可知，曲线越陡表示水分亏缺对干物质积累的影响越大，芦苇拔节孕穗期对水分的需求强度最大，其次是出芽展叶期，开花成熟期需求强度最小。不同需水时期植被生态需水缺失会降低植被高度和密度，同时也会使得植被固碳释氧能力下降。因此，植被生长期缺水程度(d9)较全年生态缺水程度(d10)对植被因素的影响大，即概率值较大。

由于黄河水量的统一调度，三种情景下的来水量一致，发生风险概率值也一致，均为50％；而水资源取用程度的增加导致了生态需水的缺失，但过度的取用水资源的状况会随着黄河水量生态调度的管理能力的增强而减少，水资源取用程度和应急管理能力的发生风险概率随缺水程度的增加而减小，这与黄河水资源的联合调度能力相关。

同时还通过咨询不同的专家意见确定各个证据节点的发生概率，但是专家在描述时大都采用的“不可能的、可能的、不确定和确定的”等口头化的量词，未给出具体的概率值。因此，在咨询专家意见的基础上，基于口头量词和实际的概率数值相对应的概率标杆，如图4，最终确定证据节点发生概率等级，见表5。

表5生态风险评估指标概率

S93、将证据节点概率输入建立的BN，并进行更新和推理计算，从而得到3种情景节点的生态风险发生概率分别为：86％、58％和23％，对应的生态风险等级为：非常高、高和低。

如图5-7所示，86％、58％和23％分别对应情景一、情景二以及情景三；根据指标概率的确定，不同缺水情景对生态系统服务价值的影响见表6。以2015年为基准年，生态系统服务价值为24.39亿元，3种缺水情景下，湿地生态服务价值分别为19.55亿元、16.37亿元和12.94亿元，价值损失量占比分别为19.8％、32.9％和46.9％。因此，缺水对生物栖息地影响较大，价值损失量大。由于生态系统的土壤保持服务主要影响因素为地形坡度，故受到缺水影响较小，可忽略。

表6不同缺水情景下黄河中游典型区沿河湿地生态系统服务价值单位:亿元

尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。