CN116628631A - 森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法，该方法包括以下步骤：观测与分析单株、群落、坡面尺度的水文过程和生态过程；通过升尺度的手段，在流域尺度上，通过建立SWAT模型数据库，实现参数的本土化修正，模拟流域的水文循环过程；利用流域不同尺度上森林生态系统水文过程和生态过程的综合分析结果，结合不同气候变化和地表覆盖情景下的SWAT模型模拟结果，通过Arc‑GIS平台和数理统计分析方法，获取流域森林生态系统的水文过程和生态过程的相互作用关系，耦合分析流域森林的水文过程对其生态过程的响应机制，以期进一步为流域水资源管理、规划和生态修复提供理论依据和数据保障。
Description
技术领域
本发明涉及水文技术领域，具体涉及一种森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法。
背景技术
目前，全球范围内开展大量有关水循环的植被作用过程、机理与模拟等方面的研究，使人们认识到对水循环的生态过程作用机理的深入理解，是对水文循环过程准确认知的关键。目前学者们分别在植被的单株、群落、坡面和流域及区域尺度上做了许多观测和研究，并取得了大量的成果。但以一个完整的流域为研究案例，在流域内以某个典型生态系统(森林、草地、农田)为研究对象，系统的从单株到流域尺度，对其不同尺度的水文过程和生态过程进行综合观测和耦合分析的研究较少，不能很好的为流域的水资源管理和生态修复提供基础的数据保障和理论支持。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明的目的在于提供一种森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法。
为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：
提供一种森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法，该方法包括以下步骤：
S1、观测与分析单株、群落、坡面尺度的水文过程和生态过程；
S2、通过升尺度的手段，在流域尺度上，通过建立SWAT模型数据库，实现参数的本土化修正，模拟流域的水文循环过程；
S3、利用流域不同尺度上森林生态系统水文过程和生态过程的综合分析结果，结合不同气候变化和地表覆盖情景下的SWAT模型模拟结果，通过Arc-GIS平台和数理统计分析方法，获取流域森林生态系统的水文过程和生态过程的相互作用关系，耦合分析流域森林的水文过程对其生态过程的响应机制；
S4、通过分析流域及典型生态系统的水资源的时空变化特征，获取其驱动机制。
进一步地，步骤S1的方法具体包括以下子步骤：
S1-1、根据观测样地单株植被的水文过程，计算水量平衡，分析单株植被尺度的生态过程随时间的变化规律和特征；
S1-2、分析观测样地的群落结构特征，结合样地内单株尺度水文过程和生态过程观测和分析的结果，量化分析森林不同尺度的水文过程变化的临界阈值，获取群落尺度上的水文过程和生态过程随时间的变化规律；
S1-3、在单株和群落尺度分析的基础上，利用观测数据，分析坡面尺度上的森林的水文过程和生态过程的时空变化特征和相互作用机理。
进一步地，步骤S1-1中，水量平衡方程为：
P＝S+Is+Ew+Δw
式中，P为降雨量，S为蒸腾量，Is为林冠截留量，Ew为林下蒸散量，△W为土壤贮水量变化量；其中，降雨量P的观测利用生态站的自动和人工气象站完成；植被蒸腾量S的观测利用树干茎流计通过观测树干液流进行换算。
进一步地，根据公式：
Is＝Plw-Pln-Pjl
计算林冠截留量Is；其中，Plw为林外降雨量，Pln为林内降雨量，Pjl为树干径流量。
进一步地，根据公式：
W＝∑wi＝0.1ωiγdihi计算土壤贮水量W；其中，ωi为第i层土壤含水量；γdi为第i层土壤干容重；hi为第i层土壤厚度；通过计算得到每年4月初和10月末的土壤贮水量，用10月末的土壤贮水量减去4月初的贮水量既得到一年的土壤贮水量变化量△W。
进一步地，步骤S3中，流域水文过程和生态过程的相互作用机制的因子耦合将通过多元非线性回归模型耦合。
本发明的有益效果为：
本发明可系统分析流域森林生态系统不同尺度的水文过程和生态过程随不同时间和空间的演变特征；可在一个完整的流域内，耦合分析森林生态系统不同尺度的水文过程对其生态过程的相互作用机制，以期进一步为流域水资源管理、规划和生态修复提供理论依据和数据保障。
附图说明
图1为本发明实施例提供的方法流程图；
图2为本发明实施例提供的月尺度径流数据的率定和验证结果示意图；
图3为本发明实施例提供的SWAT模型建模与运行过程示意图；
图4为本发明实施例提供的水文过程和生态过程因子的耦合框架示意图；
图5为本发明实施例提供的韩江流域1970-2020不同情景的率定和验证结果示意图。
具体实施方式
下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
实施例
参照图1，本实施例选择韩江流域的森林生态系统为研究对象，依托广东韩江源野外科学观测研究站的长期定位观测。针对该地区大气-植被-土壤系统水分平衡关系，关键水分传输过程及调控机制和尺度效应等问题，按不同典型树种和不同尺度，采取野外样地调查、定位观测、多点观测和模型模拟等方法，开展韩江流域森林的生态水文过程分析。
具体地说，本发明方法具体包括以下步骤：
在单株尺度上，通过观测树木的物候变化、树干生长、叶面积指数变化等，分析树木的生态过程；通过对树干液流、树冠截留、树干茎流和穿透雨等观测单株树木的水文循环过程。在群落尺度上，通过样地调查和定期人工观测分析优势植被群落生态学特征(种类组成、盖度、生物量、多度、结构、物候特征等)，通过水量平衡场和地表径流观测场等研究植被群落水文和生态过程。通过测流堰和无人机定期观测，结合单株和群落尺度的水文过程研究，分析坡面尺度的水文过程。
通过“升尺度”的手段，在流域尺度上，通过建立SWAT模型数据库，实现参数的本土化修正，模拟韩江流域的水文循环过程。利用韩江流域不同尺度上森林生态系统水文过程和生态过程的综合分析结果，结合不同气候变化和地表覆盖情景下的SWAT模型模拟结果，通过Arc-GIS平台和数理统计分析方法，获取韩江流域森林生态系统的生态过程和生态过程的相互作用关系，耦合分析韩江流域森林的水文过程对其生态过程的响应机制。通过分析韩江流域及典型生态系统的水资源的时空变化特征，获取其驱动机制。
1气象和水文数据观测
通过韩江站的标准气象站，监测降水、温度、辐射、风速、气压、湿度及土壤含水量等数据，数据采集间隔为30秒一次。
2单株、群落和坡面水文过程的测定
依托韩江站的水文观测设施，采用自动观测为主，人工观测为辅的方式，对单株、群落和坡面的水文过程进行实时观测。在韩江流域最具代表性针阔混交林内(根据资料，韩江流域80％以上的森林为针阔混交林)，选择最具有代表性的杉木、栗木、松树，每个树种3个重复，进行单株尺度的水文过程观测和生态过程观测。本实施例水文过程的测定遵循水量平衡原理，选取的水量平衡方程为：
P＝S+Is+Ew+Δw
式中，P为降雨量，S为蒸腾量，Is为林冠截留量，Ew为林下蒸散量，△W为土壤贮水量变化量；其中，降雨量P的观测利用生态站的自动和人工气象站完成。
单株植被蒸腾量测定：植被蒸腾的观测利用韩江站内FLGS-TDP树干茎流计(Dynamax，U.S.A)通过观测树干液流来换算。植被的液流通量99.8％以上是用于蒸腾耗水，可根据树干液流通量公式来计算林分蒸腾量。影响植被蒸腾除了环境因素(如降水、温度、太阳辐射等)外，还有植被自身生理特征有关。所以为了避免因其生理特征差异对蒸腾造成的影响，本实施例将在观测样地选择树种、树龄、胸径、树高、冠幅和长势基本一致的乔木作为观测对象，共选择3个树种(杉木、栗木、松树)，9个观测对象。
林冠截留量测定：通过测定林外降雨量、林内降雨量、树干径流量来求算得到林冠截留。林内降雨量的测定方法是在样地内随机布设5个直径为20cm的自动计数雨量筒，测定林内透过雨量。树干径流量的测定方法是将自制的两个半圆型金属罐做为树干径流装置套扣在测定径流的样树上，安装位置距地面以上1.0m处，金属罐下部有小管口与胶管相连，胶管另一头接到地面的自动计数的雨量桶中，通过测定桶中的水量来测定树干径流量，再根据林分密度推算单位面积径流量。根据公式：
Is＝Plw-Pln-Pjl
计算林冠截留量Is；其中，Plw为林外降雨量，Pln为林内降雨量，Pjl为树干径流量。
土壤贮水量变化量测定：利用烘干法测定土壤含水量，按0-10cm，10-20cm，20-30cm，30-0cm，40-60cm，60-80cm分层取土样，分别在4月初和10月末进行测定，10月末用环刀法测定各层土壤容重，根据公式：
W＝∑wi＝0.1ωiγdihi
计算土壤贮水量W(mm)；其中，ωi为第i层土壤含水量(％)；γdi为第i层土壤干容重(g/cm3)；hi为第i层土壤厚度(cm)；
通过计算得到每年4月初和10月末的土壤贮水量，用10月末的土壤贮水量减去4月初的贮水量既得到一年的土壤贮水量变化量△W。
林下(枯落物+林下植被+土壤)蒸散量的计算：降雨量、林冠截留量、人工植被蒸腾量、土壤贮水量变化量均可测定，林下蒸散量可根据以下公式推导出来，并使用站内的小型蒸发皿加以校验。
Ew＝P-Is-S-ΔW
通过上述实验观测，将落叶松的蒸腾和林下蒸散求和，即可得到人工植被的蒸散量。
林内降水量观测：在针阔混交林(杉木、松树与阔叶树混交林)设置3个林内降水承水器(承水面积为0.2m 2)，3个林内降水承水器与翻斗式流量计相连，实现林内降水量的自动监测。同时，在林分内设置3个自计雨量筒，开展林内降水量监测。
树干径流量监测：在针阔混交林分内，采用径阶标准木法，在林分选择9株处于平均树龄的树种(杉木、松树、栗木各三株)，安装树干径流量监测装置，开展树干径流量监测。
地表径流量监测：在针阔混交林设置3座地表径流场。径流场已经实现了地表径流量的自动监测，实现地表经流场的实时监测。坡面的径流量通过测流堰观测所得，韩江站测流堰控制小流域面积为431公顷，能够满足坡面尺度的分析。
土壤水分入渗量监测：在针阔混交林分内，分别设置3个土壤水分入渗监测样地(分坡上、坡中和坡下)，每个监测样地设置3个采样重复，采用土壤剖面法和环刀法进行样品采集，采集深度分别为0-10cm、10-20、20-40cm、40-60cm、60-80cm、80-100cm，环刀土壤样品共计180个。采集样品后在实验室进行土壤水分入渗监测，监测指标包括土壤初始入渗速率、稳定入渗速率、平均入渗速率和累积入渗量。
凋落物持水量：在针阔混交林分内，分别设置3个凋落物监测样地(20m*20m)，每个监测样地设置5个凋落物采样小样方(沿监测样地四角和对角线中心布设)，共计45个小样方，其规格为1.0*1.0m，除去样方内植物活体部分，采用四分法收集未分解层(新鲜凋落物组成，保持原状，颜色未变，外表无分解痕迹)和半分解层(枝叶未完全腐烂，肉眼观察能分辨出枝叶的大体形状)凋落物，装入相同规格的自封袋，将其密封后带回实验室。采用室内浸水法测定凋落物持水量及吸水速率。
3群落生态结构和过程调查
韩江站1公顷固定样地调查的实验设计如下：首先，将1公顷样地分成100个10*10米的小样方，然后对每个样地内所有胸径大于1cm的木本植物进行挂牌和油漆标记，记录其胸径、树高、坐标等因子分别调查测定每株树(活立木、枯立木)的生长势、胸径、树高、枝下高、冠幅等。
1)冠幅，使用皮尺分别测定冠幅南北、东西方向冠幅的宽度，求平均值(单位为厘米保留1个小数点)。
2)郁闭度，利用统计法确定林分郁闭度，具体方法是在样地内机械设置50个样点，判断该样点是否被树冠垂直投影覆盖，统计被覆盖的样点数n，利用下式计算出林分的郁闭度：
PC＝n/N
PC--郁闭度
n--被覆盖的样点数
N—样点总数(一般至少100个以上)
3)测定树高，利用超声波测高器测定树高。具体方法：a.信号接收器侧面有一小刀，将其切入树皮内，固定于距地面1.3m高的树干上。b.开启信号接收器。c.手持测高器，选择一个观测点，能够看到树梢顶及信号接收器，将测高器的红色“OK”按钮一直保持揿下的状态，将测高器的瞄准镜中红点对准信号接收器，直到瞄准镜中的红点消失为止，松开红色“OK”按钮，将在测高器的显示屏上显示出观测点到信号接收器的距离、角度和水平距离。d.再将瞄准镜中红点对准树梢顶点，这时红十字线闪烁，按下红色“NO”按钮直到红十字线消失为止，松开红色“NO”按钮，此时，在测高器显示屏上可显示树高高度(假定接收器固定高度1.3m)；在对准树顶，重复此步骤，可连续测得6个树干上不同部位的高度。
4)使用钢卷胸径尺测每株树的胸径。
5)用盒尺或标杆测定枝下高。
6)采用样方法调查每个样地草本、灌木和乔木组成结构。
群落样地的物候等监测一方面通过样地内架设的林冠监测高清摄像头实时观测，也以水量平衡场和标准气象站的高清摄像头进行辅助监测林下植被物候情况，另一方面定期通过无人机对样地进行定期的物候观测，观测频率为每周一次。
4流域尺度的数据收集
(a)气象数据收集
本实施例目前已经收集了韩江流域32个气象站，1960年1月～2021年6月的日尺度的气象数据，包括日平均降雨量、气温(日最高气温、日最低气温、平均气温)、相对湿度、风速和太阳辐射等。
(b)数字化高程数据(DEM)收集
本实施例目前已经获得空间分辨率为30m的数字高程。并按照韩江流域的边界利用Arc-GIS软件进行剪切，获得流域的数字高程图，利用地理信息系统生成数字化河道及研究区的坡度和坡向等地貌指数。
(c)土壤数据获取
本实施例使用的土壤数据主要从和谐世界土壤数据库(Harmonized WorldSoilDatabase)下载。该数据是由世界粮农组织(FAO)、奥地利国际应用系统分析研究所(IIASA)和中国科学院土壤科学研究所提供(ISSCAS)。该数据库共包括5000多种土壤类型，土壤分为2层(0～30cm和30～100cm)。该土壤数据库采用FAO土壤分类标准，为满足模型模拟的需要，使用过程中需参考美国分类标准，对土壤属性进行重新计算。同时通过韩江站的观测数据，结合实地调查采样的方式补充和完善部分参数，整理和计算韩江流域植被和土壤等参数，实现参数本土化。
(d)模型率定和验证数据收集
本实施例SWAT模型参数的率定和验证使用水文站径流数据。现已从韩江流域管理局的获得潮安、横山、水口3个水文站1980-2010日尺度的径流数据。目前，已经完成了SWAT模型月尺度数据的率定和验证，R2和Ens都在0.9以上，模拟结果较好(图2)。
(e)土地利用/覆盖数据收集
本实施例现在已经获得韩江流域范围30m分辨率的1980年、1990年、2000年、2010年、2020年共5期土地利用/覆盖数据。通过实地踏查，验证数据的准确率都在90％以上。
5流域尺度水文过程模拟
流域水文循环通过分布式水文模型SWAT模型开展，SWAT模型建模过程如图3所示，本实施例采用SWAT-CUP 5.1.6.2版本进行参数的率定和验证，模块选择SUFI-2和GLUE进行块率定和验证模型参数。
6韩江流域不同尺度的水文过程和生态过程响应机制和耦合
根据文献检索和实地观测，我们发现不同尺度的水文过程和生态过程具有高度的非线性特征和尺度效应。因此，韩江流域不同尺度的水文过程与生态过程及各影响因子间的相互作用机制可尝试通过非线性回归模型进行。非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。但在许多实际问题中，回归函数往往是较复杂的非线性函数。非线性函数的求解一般可分为将非线性变换成线性和不能变换成线性两大类。处理可线性化处理的非线性回归的基本方法是，通过变量变换，将非线性回归化为线性回归，然后用线性回归方法处理。假定根据理论或经验，已获得输出变量与输入变量之间的非线性表达式，但表达式的系数是未知的，要根据输入输出的n次观察结果来确定系数的值。按最小二乘法原理来求出系数值，所得到的模型为非线性回归模型。
韩江流域水文过程和生态过程的相互作用机制的因子耦合将通过多元非线性回归模型耦合，具体流程见图4。
目前，本发明已经使用SWAT模型在韩江流域完成了建模，并且完成了人类活动和气候变化等情景对水文循环和水资源时空分布影响的模拟。通过月径流量进行率定和验证，设定1981-1995年为率定期，情景A到F的R2和Ens值均大于0.9，说明该模型的拟合程度较好。同时设定1996-2010年为验证期，从情景A到F，验证结果的R2均大于0.92，Ens均大于0.91(图5)。这些说明不同情景的模拟结果较好，完全可以满足流域尺度上水文过程演变特征和水资源时空变化特征的分析。
本发明可系统分析流域森林生态系统不同尺度的水文过程和生态过程随不同时间和空间的演变特征；可在一个完整的流域内，耦合分析森林生态系统不同尺度的水文过程对其生态过程的相互作用机制，以期进一步为流域水资源管理、规划和生态修复提供理论依据和数据保障。
于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。
Claims (6)
1.一种森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、观测与分析单株、群落、坡面尺度的水文过程和生态过程；
S2、通过升尺度的手段，在流域尺度上，通过建立SWAT模型数据库，实现参数的本土化修正，模拟流域的水文循环过程；
S3、利用流域不同尺度上森林生态系统水文过程和生态过程的综合分析结果，结合不同气候变化和地表覆盖情景下的SWAT模型模拟结果，通过Arc-GIS平台和数理统计分析方法，获取流域森林生态系统的水文过程和生态过程的相互作用关系，耦合分析流域森林的水文过程对其生态过程的响应机制；
S4、通过分析流域及典型生态系统的水资源的时空变化特征，获取其驱动机制。
2.根据权利要求1所述的森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法，其特征在于，步骤S1的方法具体包括以下子步骤：
S1-1、根据观测样地单株植被的水文过程，计算水量平衡，分析单株植被尺度的生态过程随时间的变化规律和特征；
S1-2、分析观测样地的群落结构特征，结合样地内单株尺度水文过程和生态过程观测和分析的结果，量化分析森林不同尺度的水文过程变化的临界阈值，获取群落尺度上的水文过程和生态过程随时间的变化规律；
S1-3、在单株和群落尺度分析的基础上，利用观测数据，分析坡面尺度上的森林的水文过程和生态过程的时空变化特征和相互作用机理。
3.根据权利要求2所述的森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法，其特征在于，步骤S1-1中，水量平衡方程为：
P＝S+Is+Ew+Δw
式中，P为降雨量，S为蒸腾量，Is为林冠截留量，Ew为林下蒸散量，△W为土壤贮水量变化量；其中，降雨量P的观测利用生态站的自动和人工气象站完成；植被蒸腾量S的观测利用树干茎流计通过观测树干液流进行换算。
4.根据权利要求3所述的森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法，其特征在于，根据公式：
Is＝Plw-Pln-Pjl
计算林冠截留量Is；其中，Plw为林外降雨量，Pln为林内降雨量，Pjl为树干径流量。
5.据权利要求3述的森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法，其特征在于，根据公式：
W＝∑wi＝0.1ωiγdihi
计算土壤贮水量W；其中，ωi为第i层土壤含水量；γdi为第i层土壤干容重；hi为第i层土壤厚度；通过计算得到每年4月初和10月末的土壤贮水量，用10月末的土壤贮水量减去4月初的贮水量既得到一年的土壤贮水量变化量△W。
6.根据利要求1述的森林不同尺度生态水文过程演变特征及耦合机制分析方法，其特征在于，步骤S3中，流域水文过程和生态过程的相互作用机制的因子耦合通过多元非线性回归模型耦合。
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