水电是全球利用最广泛的可更新能源,其生产能力对土地利用/覆被的变化非常敏感。研究土地利用/覆被变化与流域水电生产的数量、价值及其空间分布的关系是流域水资源规划和管理的基础。本论文应用InVEST模型评估九龙江流域土地利用/覆被变化对水电生产数量及其价值的影响。结果表明:2000~2010年间,九龙江流域内,土地利用/覆被主要由蒸散量较大的耕地和林地转化为蒸散量较小的建设用地,产水量增加了0.66%。但由于耕地和建设用地的耗水量较其他土地利用/覆被类型大,水电生产的供水量却降低了8.46%,导致流域年均水电生产量减少1.22亿kwh,年均利润减少0.40亿元,减少幅度分别达到5.56%和6.69%。流域内水电生产数量减少主要是由土地利用/覆被变化大的城市子流域发电量减少引起的。模型验证结果显示,模型结果与实际产水量、发电量的误差分别在6%和5%以内,模型具有很高的可靠性。研究同时显示,九龙江流域产水量由上游向下游递减,上游子流域单位面积和万吨供水量水电生产的潜力最高,对流域水电生产的贡献最大,因此上游子流域的保护对流域水供给服务和水电服务能力的保障非常关键。 As the most widely used form of renewable energy in the world, the hydropower production is very sensitive to the land use and cover change (LUCC). Measuring and mapping changes in the quantity and value of hydropower production are the basis of water resource management and watershed spatial planning. This paper evaluated the impacts of LUCC on the hydropower production in Jiulong River watershed (JRW) employing the reservoir hydropower production and valuation model of InVEST. The results show that the water yield increased by 0.66% from 2000 to 2010 in JRW since LUCC is mainly converted from arable land and forest with higher evapotranspiration to construction land with lower evapotranspiration. However, the annual water supply for power generation decreased by 8.46%, due to the water consumption in arable land and construction land are higher than other land cover type, which resulted in 1.22 × 108 kwh decrease of the annual hydropower production and 4.0 × 107 yuan decrease of net present value separately. The reduction of hydropower production and its value are mainly located in urban subwatersheds whose land use cover change significantly by transforming the forest and arable land to the construction land. The model error is in the range of 6% and 5% of the actual water production and power generation respectively, and the model has high reliability. The results also show that the volume of water yield decreased from upstream to downstream, and the hy-dropower production capacity of subwatersheds in upstream is much higher than that of the down-stream. The subwatersheds in the upstream with higher water yield are critical to the water supply services in the JRW, which should be conserved when developing the spatial planning and other so-cial-economic planning in the watershed.
—福建省九龙江流域为例
黄珠美,彭本荣*
厦门大学环境与生态学院,福建 厦门
收稿日期:2017年5月29日;录用日期:2017年6月12日;发布日期:2017年6月15日
水电是全球利用最广泛的可更新能源,其生产能力对土地利用/覆被的变化非常敏感。研究土地利用/覆被变化与流域水电生产的数量、价值及其空间分布的关系是流域水资源规划和管理的基础。本论文应用InVEST模型评估九龙江流域土地利用/覆被变化对水电生产数量及其价值的影响。结果表明:2000~2010年间,九龙江流域内,土地利用/覆被主要由蒸散量较大的耕地和林地转化为蒸散量较小的建设用地,产水量增加了0.66%。但由于耕地和建设用地的耗水量较其他土地利用/覆被类型大,水电生产的供水量却降低了8.46%,导致流域年均水电生产量减少1.22亿kwh,年均利润减少0.40亿元,减少幅度分别达到5.56%和6.69%。流域内水电生产数量减少主要是由土地利用/覆被变化大的城市子流域发电量减少引起的。模型验证结果显示,模型结果与实际产水量、发电量的误差分别在6%和5%以内,模型具有很高的可靠性。研究同时显示,九龙江流域产水量由上游向下游递减,上游子流域单位面积和万吨供水量水电生产的潜力最高,对流域水电生产的贡献最大,因此上游子流域的保护对流域水供给服务和水电服务能力的保障非常关键。
关键词 :水电生产,InVEST模型,土地利用/覆被变化,九龙江流域
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http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
生态系统提供的各种服务是人类赖以生存、发展和繁荣的基础 [
学术界关于流域水电生产与相关的生态系统服务的研究大多侧重于水资源价值研究 [
水力发电在福建省能源生产中占有重要地位,2000年~2014年,水电在一次能源生产总量中所占比例达到40% [
InVEST模型(The Integrate Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs Tool, InVEST),是斯坦福大学、大自然保护协会(TNC)和世界野生生物基金会(WWF)联合资助的自然资本项目(Natural Capital),开发用于生态系统服务价值评估和权衡(trade-off)的工具。该模型基于GIS平台,对生态系统服务及其价值进行量化并以地图的形式表现出来 [
水电生产模型中的水平衡概念性框架如图2所示。在某一土地利用/覆被类型的网格上,降水和径流扣除蒸发、蒸腾和补充地下水后,形成产水量(Water yield);产水量扣除消耗性用水(consumptive water use)后,到达水库水电站用于发电。基于此,水电生产模型包括产水量、水消耗(水稀缺)和水电产量和价值评估3个子模块。为了刻画影响产水量的关键影响因子(如土壤类型、降水、植被类型)的差异性,产水量模型在网格的尺度(pixel-scale)上进行计算。通过加和计算,该模型不仅可以评估全流域年均发电量和价值,而且可以识别出流域每一部分的景观类型或者子流域对发电量及其价值的贡献。必须指出的是,为了计算方便,该模型做了很多的简化,如没有考虑地表水和地下水的相互作用,也没有考虑水供给的时间维度,并且假设水电的价格是静态的等。
流域的产水量受到多因素的影响,包括流域的降水,蒸发,土地利用/覆盖类型、土壤渗透和植被蒸腾等。产水量模型在栅格尺度上计算各个栅格的产水量,各栅格的产水量是降水量与实际蒸散量之差。计算公式为 [
式中:Y(x)为栅格x中的产水量;AET(x)为栅格x的年实际蒸散量;P(x)是栅格x的年均降雨量;
对于有植被覆盖的栅格,根据Budyko表达式 [
图1. 研究区域地理位置和子流域
图2. 水平衡概念性框架(图中实线箭头为模型考虑的因素,虚线箭头为模型没有考虑的因素)
式中:PET(x)表示栅格x中的潜在蒸散量,可以用公式(3)计算得到;
式中:ET0(x)是栅格x中的反映当地气候条件、基于参照植物的参考蒸散量;
对于其他的土地利用/覆被类型(如水域,建设用地,湿地等),栅格x中的实际蒸散量AET(x)直接通过参考蒸散量ET0(x)计算得到,但是以该栅格的降水量为上限。计算公式为:
该模型用于计算实际达到大坝水电站d的水量。大坝上游集水区的每个网格既是水量的贡献者,也是水量的消耗者。通过表格的形式输入每一种土地利用/覆被类型的消耗性用水量,模型计算出各集水区的消耗性用水总量;加总产水量模型的每个网格的产水量,得到集水区总产水量。两者之差即为实际到达大坝d可用于发电的供水量。计算公式为:
式中:Vd表示实际到达大坝d的水量,Yd表示大坝d的上游集水区总的产水量,ud表示大坝d处的上游集水区所消耗的总的水量。
该模型用于估算各水电站水电生产的数量及其价值。水电站d年发电量(
水电的价值以水电站生命周期利润的净现值表示,计算公式为:
式中:TCd表示大坝d处水电站年均总成本,pe表示发电站提供的电能的市场价格,T表示当前条件下发电站预期的剩余使用时间,r表示市场折现率。模型假定公式中的水电站年成本、水电价格以及年发电量不随时间而改变。
得到水电站生命周期利润的净现值后,可以通过年金计算公式,计算得到水电站的年均利润。各子流域(汇水区)的发电量及其价值通过加总该子流域的所有发电站的发电量和价值得到。
论文收集了模型运行需要的各种数据,包括流域DEM、土地利用/覆被、降水、蒸发、土壤、植被特点以及流域水电站相关数据,并制作成模型要求的数据格式。数据及其来源见表1。
数据 | 数据描述 | 数据来源 |
---|---|---|
DEM数据 | 栅格数据,空间分辨率为30 m | 地理系统科学数据共享平台(www.geodata.cn) |
土地利用/覆被图层 | 栅格数据,空间分辨率为1000 m | 中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn) |
降水量图层 | 栅格数据,空间分辨率为100 m | 欧洲中尺度天气预报中心(ECMWF) (http://www.ecmwf.int/) |
植物可利用含水率图层 | 栅格数据,空间分辨率为1000 m。根据经验公式计算(Gupta and Larson, 1979) [ | 世界土壤数据库(HWSD) (http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML) |
年均参考蒸散量(ET0) | 栅格数据,空间分辨率为1000 m | 全球干旱和潜在蒸散数据(http://www.cgiar-csi.org/data/global-aridity-and-pet-database) |
土壤属性 | 栅格数据,空间分辨率为1000 m | 世界土壤数据库(HWSD) (http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML),文献 [ |
土壤深度 | 栅格数据,空间分辨率为1000 m | 世界土壤数据库(HWSD) (http://webarchive.iiasa.ac.at/Research/LUC/External-World-soil-database/HTML) |
季节性因子(Z) | 描述当地降雨分布格局和水文地理特征的经验常数,在九龙江研究区域中Z值取4。 | 文献 [ |
植被蒸散系数Kc | Excel数据 | 文献 [ |
最大根系深度 | Excel数据(单位:mm) | 文献 [ |
LULC_veg | Excel数据 | InVEST指南 [ |
耗水量图层 | Excel数据 | 文献 [ |
水电站名称和位置 | Excel数据 | 文献 [ |
发电机效率(β)、Vd中用于水力发电的水量的比例(γd)、水电站水头高度(hd) \水电站的年均成本(TCd)、水电站使用年限 | Excel数据 | 文献 [ |
发电的价格 | pe (元/kw.h) | 福建省物价局 |
折现率r | 4.5% | 20年期长期国债利率 |
表1. 数据来源
本研究通过比较2000年和2010年两种土地利用/覆被情境下的水电产量和价值来分析土地利用/覆被变化对流域水电生产的影响。除了土地利用/覆被变化外,其他因素,特别是降水量、市场、发电站的技术和运营等的波动也会对水电产量和价值产生影响。为了识别出土地利用/覆被变化的效应,论文使用了流域15年平均降水量,并假设其他因素不变。考虑到九龙江流域梯级电站的特点,论文基于DEM图层,利用ArcGIS软件,把研究区域划分成151个子流域(每个水电站作为子流域出水口划分而得)。把制作的图层和模型需要的其他数据(表1)输入InVEST水电生产模型,得到研究结果。为了分析和展示的方便,论文将151个子流域合并为14个子流域进行分析(见图2)。北溪8个子流域(B1-B8),西溪5个子流域(X1-X5),南溪一个子流域(N1)。其中B3、B7、B8、X3、X5、N1是城市化程度较高的子流域,为城市子流域,其他为农村子流域。
分析2000年到2010年土地利用/覆被转移可以发现,流域土地利用/覆被变化表现为耕地、林地、草地、水域面积减少,其中耕地和林地面积减少最多,分别为172.33km2和183.85km2。减少比例分别达到7.8%和1.9%;
建设用地面积增加了419.50 km2;增加了1.46倍。建设用地增加主要由耕地、林地和草地转变而来,转移面积分别为178.33 km2、177.58 km2和55.46 km2 (图3(a))。从各子流域土地利用/覆被变化看,所有子流域建设用地面积都在增加,耕地、林地和草地面积在减少,流域增加的建设用地主要分布在城市子流域(图3(b)),6个城市子流域增加的建设用地面积占整个流域增加的建设用地面积的比例达到77.28%。同时必须注意的是,尽管流域土地利用转换方向都是由耕地、林地、草地等转化为建设用地,但是不同子流域这些土地利用/覆被类型转化为建设用地的比例不同。如子流域B3的林地和耕地转化为建设用地面积大致相同,而子流域X5中,所增加的建设用地70%由耕地转化而来。各子流域这种土地利用/覆被变化的特点对下面将分析的流域水电产量的变化产生重大影响。
九龙江流域产水量空间分布及其变化见表2。产水量不仅受到降水量影响,各子流域内土地利用/覆被类型的分布情况、植被蒸散系数、土壤质地和土壤深度等影响实际蒸散量大小的因素也会影响产水量 [
不同土地利用/覆被类型实际蒸散量的不同是土地利用/覆被变化影响产水量的主要机制。从表2可以发现,由于土地利用/覆被的变化是从蒸散量较大的耕地和林地转化为蒸散量较小的建设用地,九龙江流域2010年的产水量比2000年增加了0.96亿m3,增幅为0.66%。各子流域产水量变化见图5。
从图5(a)可以发现,所有子流域产水量都在增加,但是城市子流域产水量增幅大于农村子流域;从图5(b)可以看到,增加的产水量主要来自于建设用地增加较多的城市子流域。6个城市子流域面积占全流域面积的33.34%,但是增加的产水量占全流域的比例达到70.83%。
产水量的增加并不必然引起发电量的增加。如论文2部分所讨论,水电生产数量取决于实际达到大坝可能用于发电的水量。实际达到大坝的水量为大坝上游子流域产水量与耗水量之差。耗水主要发生在耕地和建设用地两种土地利用/覆被类型上。模型运行得到的流域耗水量变化和达到大坝用于发电的供水量的变化见图6(a)。由于土地利用/覆被的变化,尽管产水量增加了0.96亿m3,但是流域耗水量增加量为11.32亿m3。这导致整个
图3. 土地利用/覆被变化
子流域 | 面积/km2 | 降水量/mm | 2000 | 2010 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
蒸散量/mm | 平均产水量 /mm | 总产水量 /(108 m3) | 蒸散量 /mm | 平均产水量 /mm | 总产水量 /108 m3 | |||
B1 | 2207 | 1687.90 | 572.27 | 1115.63 | 24.62 | 570.40 | 1117.50 | 24.66 |
B2 | 1213 | 1669.67 | 559.76 | 1107.34 | 13.43 | 558.70 | 1108.40 | 13.45 |
B3 | 1042 | 1613.25 | 566.30 | 1045.41 | 10.89 | 543.26 | 1068.45 | 11.13 |
B4 | 624 | 1655.92 | 574.75 | 1080.88 | 6.74 | 572.09 | 1083.54 | 6.76 |
B5 | 1489 | 1656.26 | 557.06 | 1099.18 | 16.37 | 554.44 | 1101.80 | 16.41 |
B6 | 1592 | 1594.58 | 552.27 | 1042.33 | 16.59 | 546.90 | 1047.71 | 16.68 |
B7 | 889 | 1561.44 | 541.87 | 1019.63 | 9.06 | 535.81 | 1025.68 | 9.12 |
B8 | 473 | 1505.78 | 597.75 | 908.07 | 4.30 | 570.78 | 935.05 | 4.42 |
X1 | 1108 | 1568.47 | 565.80 | 1002.63 | 11.11 | 563.63 | 1004.79 | 11.13 |
X2 | 1005 | 1547.83 | 548.27 | 997.98 | 10.03 | 545.15 | 1001.10 | 10.06 |
X3 | 861 | 1488.10 | 534.58 | 952.12 | 8.21 | 526.16 | 960.55 | 8.28 |
X4 | 391 | 1487.33 | 563.47 | 923.85 | 3.64 | 549.53 | 937.78 | 3.66 |
X5 | 427 | 1486.91 | 581.20 | 905.63 | 3.87 | 547.63 | 939.20 | 4.01 |
N1 | 703 | 1420.50 | 518.70 | 893.98 | 6.28 | 511.80 | 900.88 | 6.33 |
合计/平均 | 14024 | 1567.42 | 559.58 | 1006.76 | 145.14 | 549.73 | 1016.60 | 146.10 |
表2. 2000年和2010年九龙江流域产水量
图4. 九龙江流域不同土地利用/覆被类型的实际蒸散量
图5. 各子流域的产水量变化和增加的产水量比例
图6. 土地利用/覆被变化对耗水量和供水量影响
流域达到大坝可能用于水力发电的水量减少了10.36亿m3,减少比例为8.46%。各子流域土地利用/覆被变化的不同(图3(b)),导致各子流域耗水量的变化差别较大。耗水量和供水量变化较大的区域为土地利用/覆被变化较大的城市子流域(图6(b))。
模型得到的九龙江流域2000年和2010年各子流域发电量和利润见表3。2010年土地利用/覆被条件下,九龙江流域年发电量为20.6亿kwh,使用年限30年内水电利润的净现值为90.4亿元,年均利润5.31亿元。由于
子流域 | 2000年 | 2010年 | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
供水量/(108 m3) | 年发电量/(108 kwh) | 利润净现值/(108元) | 供水量/(108 m3) | 年发电量/(108 kwh) | 利润净现值/(108元) | |
B1 | 22.20 | 5.35 | 23.70 | 21.80 | 5.27 | 23.20 |
B2 | 12.90 | 4.00 | 18.60 | 12.80 | 3.97 | 18.50 |
B3 | 8.26 | 2.06 | 8.87 | 6.12 | 1.51 | 5.91 |
B4 | 6.06 | 1.04 | 4.52 | 5.88 | 1.01 | 4.34 |
B5 | 15.10 | 2.75 | 11.70 | 14.60 | 2.66 | 11.20 |
B6 | 14.00 | 0.26 | 0.98 | 12.90 | 0.24 | 0.89 |
B7 | 7.42 | 0.32 | 1.42 | 6.66 | 0.28 | 1.26 |
B8 | 2.08 | 0.00 | 0.00 | 1.08 | 0.00 | 0.00 |
X1 | 9.40 | 1.57 | 6.31 | 9.15 | 1.54 | 6.21 |
X2 | 8.75 | 2.48 | 10.90 | 8.52 | 2.47 | 10.80 |
X3 | 6.37 | 1.36 | 6.67 | 5.15 | 1.10 | 5.31 |
X4 | 3.67 | 0.53 | 2.55 | 2.92 | 0.46 | 2.22 |
X5 | 1.82 | 0.00 | 0.00 | 0.72 | 0.00 | 0.00 |
N1 | 4.47 | 0.14 | 0.71 | 3.84 | 0.12 | 0.60 |
合计 | 122.50 | 21.85 | 96.92 | 112.14 | 20.64 | 90.44 |
年利润 | 5.69 | 5.31 |
表3. 2000年和2010年九龙江流域年发电量和价值
图7. 土地利用/覆被变化对各子流域水力发电量的影响
图8. 各子流域发电量和单位面积发电量
土地利用/覆被变化,与2000年相比,九龙江流域年水力发电量减少了1.21亿kwh,降低了5.55%,年利润减少0.38亿元,降低了6.68%。
从表3和图7(a)可以发现,每个子流域的发电量和利润都在降低。但是城市子流域发电量降低的比例要大于农村子流域。6个城市子流域中除B8和X5由于没有水电站外,其余4个子流域发电量降低的比例都高于流域平均水平;而农村子流域除B6和X4外,其他子流域发电量降低的比例都低于流域平均水平。流域水力发电量降低主要是由于土地利用/覆被变化剧烈的城市子流域发电量减少造成的(图7(b))。子流域B3减少的发电量占到全流域减少的发电量比例达到45.23%,X3达到21.38%。四个城市子流域减少的发电量占整个流域发电减少量的71.22% (图7(b))。
图8显示了各子流域总发电量、单位面积和万吨供水量的发电潜力。从图8可以发现,无论是总发电量还是单位面积发电潜力,上游子流域都远远高于下游子流域;上游子流域万吨供水量的发电潜力也远远高于流域平均水平。因此从水电生产的可持续性看,在制定流域发展规划空间规划时,必须注意上游子流域的保护。
我们用模型运行得到的产水量、发电量与流域多年平均水资源量和发电量进行比较来验证模型结果。九龙江流域多年平均水资源量为154.97亿m3 [
水电是世界上利用最普遍的清洁能源,对节能减排和应对气候变化具有重要的意义。但其对土地利用/覆被变化非常敏感。研究土地利用/覆被变化对流域水电生产的影响是流域水资源规划和管理的基础。本研究应用InVEST模型的水库水电生产模型,基于2000~2014年间15年的降水量数据,2000年和2010年土地利用/覆被类型、土壤属性数据、植物可利用含水率、生物物理参数表以及流域水电站的相关资料,评估了九龙江流域土地利用/覆被变化对流域产水量、耗水量、水电服务数量、价值及其空间分布的影响。
研究发现,由于土地利用/覆被的变化,特别是由蒸散量较高的林地、耕地和草地转化为蒸散量较低的建设用地,九龙江流域产水量增加了0.66%;但是由于建设用地消耗性用水高,使得达到大坝可能用于水力发电的供水量降低了8.46%,这导致九龙江流域年均水力发电数量减少了1.22亿kwh,降低了5.56%,水电每年的价值减少0.40亿元,降低了6.69%。流域水力发电减少原因主要是土地利用与覆被变化大的城市子流域发电量减少引起的。
本论文同时研究了九龙江流域产水量和发电量的空间分布规律。九龙江流域产水量由上游向下游递减,上游子流域是产水量较高的地区;上游子流域水电生产总量、单位面积和万吨供水量水力发电的潜力最高,对流域水力发电贡献最大,因此上游子流域保护对流域水供给服务能力的保障非常关键,在制定流域社会经济发展规划、流域空间规划时,必须注意上游子流域的保护。
InVEST模型的水电生产模型对流域水电生产数量、价值及其空间分布的评估具有很好的应用前景。但是必须指出的是,该模型是基于年平均值进行估算,忽略了极端条件的影响和产水量随时间的年内变化对水力发电的影响;模型假定流域内产生的水量除了蒸散以外都到达了流域的出水口,而没有考虑水分被除了人类初级消耗之外的其他方式截留或利用;模型完全忽略了地表水和地下水的相互作用。这些简化和假设将导致计算结果存在误差。尽管如此,InVEST模型的结果对流域规划与管理仍然具有重要的参考作用。
国家自然科学基金项目(41471464)。
黄珠美,彭本荣. 土地利用与覆被变化对流域水电生产影响研究—福建省九龙江流域为例Measuring and Mapping the Impact of Land Use and Land Cover Change on the Hydropower Production—A Case Study of Jiulong River in Fujian Province[J]. 水资源研究, 2017, 06(04): 370-383. http://dx.doi.org/10.12677/JWRR.2017.64044