一个平原林地流域中，森林覆盖率和水资源产量的百年变化

《Science of The Total Environment》：Centennial changes in forest cover and water yield in a flatwoods watershed

百年森林结构变化与水文响应：基于多源遥感数据的冠层覆盖与叶面积指数重建

　　森林覆盖率在过去一个世纪中发生了显著变化，这种变化对流域的水文功能产生了重要影响。为了更准确地量化森林密度的变化，我们整合了实地叶面积指数（LAI）测量数据、自20世纪30年代开始的历史航空影像资料以及自20世纪80年代中期以来的卫星影像资料，构建了一个90年的树冠覆盖（CC）和LAI时间序列，用于分析佛罗里达州北部一个平坦林地流域的森林变化。我们应用了一个现有的佛罗里达州森林蒸散发模型来预测水产量（流域年径流），并将其与同一时期观测到的径流数据进行比较。结果显示，高地LAI在20世纪30年代末期仍低于2.0，但到1980年代趋于稳定，并在最近的十年（2015–2024）稳定在约2.7。相比之下，湿地LAI一直高于高地值，但在整个记录中保持稳定，除了1984年至1992年之间出现了显著波动。预测的年水产量在时间上的波动，由LAI和气候的变化驱动，与观测到的水产量记录（R2 = 0.60）吻合良好，并且比仅基于气候的模型（R2 = 0.55）表现更优。尽管我们的研究显示过去一个世纪森林覆盖率发生了显著变化，但这些变化的时间点与20世纪90年代末期观测到的水产量急剧下降并不一致。然而，通过激励减少森林密度以恢复历史条件，可以增加河流流量达5厘米每年，或大约20%，这可以显著抵消近期观测到的流量下降（约7.2厘米每年）。总体而言，我们的百年尺度的CC和LAI重建显示了多源数据融合在长期森林评估中的实用性，量化了高地森林密度随时间的显著增加，并突显了高地森林密度增加对流域水文平衡的影响，为促进整合性自然资源管理的项目提供了新的证据。

森林提供了维护生物多样性、碳封存、水源和水质、木材和燃料生产、娱乐和社交效益等关键生态系统服务。平衡这些多样的服务本身就是一个挑战，因为隐含的权衡意味着：最大化某一项服务（如生物量生产和碳封存）可能会显著减少其他服务（如径流生成）。这种紧张关系突显了整合性自然资源管理方法的重要性。鉴于全球对森林资源需求的迅速增长，重建森林覆盖和功能变化的工具，以及将这些变化与生态系统动态变化联系起来，变得尤为迫切。其中特别重要的是关于树冠覆盖（CC）和叶面积指数（LAI）的时间序列数据，这些数据是预测许多生态功能和水文过程所需的森林结构参数。这些数据也对生物多样性保护、森林管理实践和气候缓解策略具有重要意义。在这些应用中，与森林结构相关的水文功能尤其敏感，因为LAI和CC调节蒸散发（ET），这直接决定了流域内水的保留或输出量。因此，任何在CC和LAI上的变化，无论是自然过程还是人为活动造成的，都可能显著改变流域的水文平衡。

这些变化可能来源于CC和LAI的自然变化，包括再生、野火和树木死亡，也可能来源于人为活动，如密集的植树、施肥和采伐。由于它们对土地利用和森林管理决策高度敏感，长期量化CC和LAI对于检测景观变化和定义森林恢复目标是基础性的。然而，尽管它们在生态系统中的重要性，LAI和CC往往被简化指标如基部面积、树木密度和树龄所取代。一些研究已经证明了自20世纪30年代以来的长期CC和树密度数据在理解土地利用变化和森林管理轨迹中的实用性。由于森林动态往往与尺度和背景相关，针对特定地理区域的覆盖和密度轨迹的评估对于制定区域性的恢复策略至关重要。将这些结构动态与水文过程联系起来，尤其是在佛罗里达州（美国东南部），对于解决水敏感性问题尤为重要，因为该地区的平坦地形和沙质土壤放大了森林变化对水文的敏感性。

在美国东南部沿海平原，森林贡献了区域年度饮用水供应的36%（Sun et al., 2015），这突显了理解森林结构如何影响水文过程的重要性。该地区典型的平坦地形最小化了地形径流的影响，使ET成为主导的水损失途径。因此，在佛罗里达州，由于ET消耗了年度降水的70-95%（Douglas et al., 2009），量化CC和LAI的变化尤为相关。森林管理本质上涉及权衡：增加水产量（Yw）通常需要减少ET，这通常通过降低生物量来实现，即减少叶面积或林分密度。这种权衡反映了森林结构转变和土地利用变化的历史，因为增加Yw的努力通常与由于土地转换或强化林地管理而减少的森林生物量相伴随。东南沿海平原提供了一个明确的例子，其中主导森林类型的显著变化重新塑造了树冠密度和水文功能。长叶松（Pinus palustris Mill.）灌木林曾经主导该地区，覆盖了19世纪早期森林面积的90%以上（Williams, 1837）。今天，这些低密度系统仅占其原始范围的约2%，主要被高密度的长叶松林和城市开发、牧场和农业用地所取代。这种转变不仅导致了大规模森林面积的损失，还显著改变了剩余森林中的CC和LAI。密集的森林增加了可用于蒸腾的叶面积，并增加了降雨截留损失，减少了降水对径流和含水层补给的比例，从而对区域Yw产生强烈影响。然而，这些结构变化的幅度和轨迹仍然不明确，对径流的影响也未被充分量化。鉴于东南沿海平原地区维持水文可持续性成为日益紧迫的优先事项，特别是在佛罗里达州，因此需要发展整合性陆地-水文管理方法，这些方法可以同时解决森林结构和水文功能的问题。森林结构和Yw的历史轨迹提供了指导此类保护和恢复努力所需的基线。

在开发这些基线的过程中，最大的挑战之一是，目前用于量化区域尺度CC和LAI的最稳健工具只在最近才变得可用，如卫星影像和激光雷达（LiDAR）调查。这些工具只能评估相对较短的历史记录（例如，Landsat 5自1984年以来的影像，GEDI自2019年以来的影像）。更长期的数据记录，如来自实地采样、航空照片解释或古生态学工具（如湖底沉积物中的花粉计数，表明长期森林组成趋势）则仅能提供粗略的分辨率。航空影像提供了一个中间的测量窗口，时间跨度大约为100年，捕捉了长期的土地利用变化和过去的森林管理决策，因此为美国东南部的决策制定提供了基础。鉴于这些限制，我们的方法——整合历史航空影像与校准的Landsat衍生LAI（30米分辨率）——提供了目前最准确和空间分辨率最高的方法，用于重建长期森林结构动态。通过利用中等分辨率卫星数据和高分辨率航空摄影的优势，我们确保了近九十年内树冠覆盖和LAI趋势的稳健和可靠表示。

为了评估模型在研究区域的表现，我们比较了卫星衍生的LAI估计值与使用Li-Cor-2200树冠分析仪（Li-Cor, Inc., USA）采集的实地LAI数据，覆盖了100个圆形森林样地（11米半径）。模型性能通过R2、RMSE、平均绝对误差（MAE）、纳什-苏特cliffe效率（NSE）和金林-古普塔效率（KGE）进行评估。由于这种一致性，我们在整个研究中使用了Blinn et al. (2019)发表的模型，无需调整。

我们使用Landsat 8 OLI数据集中的图像，确保场景的云覆盖小于10%，并且拍摄时间与我们的实地LAI测量时间相匹配。对于光谱估计，我们使用了简单比值（SR）指数（SR = NIR/红），该指数被识别为东南部松林中最有效的光谱指数（Blinn et al., 2019）。在我们的研究中，SR指数与实地LAI表现出强烈的相关性（R2 = 0.73；公式（5）），这与之前在松林主导的森林中的应用一致（Flores et al., 2006；Blinn et al., 2019）。

为了评估这一模型在我们研究区域的表现，我们使用了观测到的年度数据（1932年至2024年），将Yw作为LAI和AI（即潜在ET与降水的比率）的函数进行多元线性回归（公式（8））。通过将观测到的年度数据与模型预测值进行比较，我们能够评估模型在特定流域中的表现。模型的预测值与观测值之间显示出强相关性，表明该模型能够有效捕捉Yw的年度变化。在模型中，LAI和AI是两个关键变量，共同解释了Yw的62%的年度变化（R2 = 0.62）。模型的MAE为6.55厘米，RMSE为8.50厘米，表明观测值与预测值之间存在良好的一致性。最重要的，拟合的系数与Acharya et al. (2022)原始经验模型中的系数在符号和效应大小上非常一致，这为保留该模型提供了强有力的依据。鉴于其在东南部地区的广泛应用和一致性，我们将该模型视为该地区水产量建模工具包的核心组成部分。

我们的研究显示，从1938年到2024年，Worthington Springs流域的长期水产量（Yw）平均为23.7厘米每年，或大约17%的降水，并且范围从1.8到63.3厘米，显示出显著的年度间变异性。模型预测的年度Yw（公式（5））与观测到的年度变化模式高度一致，但平均值为27.6厘米每年，表明模型对Yw的预测存在约15%的高估。在考虑了动态LAI和气候输入的完整模型中，预测值与观测值之间的回归（公式（6））支持这一发现，R2为0.60，RMSE为12.2厘米每年，MAE为9.8厘米每年，表明模型在预测Yw方面具有中等程度的高估。这种高估可能源于模型的线性结构，它能够捕捉到极端条件下可能出现的负的林地水文平衡。然而，这些结果也表明，考虑到历史LAI变化以及未来LAI管理的影响，对于该地区的水管理决策是相关的。

尽管Yw的预测存在一定的高估，但这些结果也表明，即使在其他驱动因素占主导地位的情况下，LAI仍然对长期水产量和森林-水文互动具有关键作用。为了更好地可视化Yw和森林覆盖的长期变化之间的时间对齐，我们计算了累积水产量异常（Yw异常）；我们也对降水（P）进行了同样的累积异常分析，以可视化气候变化作为背景的流量变化模式。累积异常量化了观测到的Yw或P与长期平均值之间的偏差。结果显示，从1950年代中期到1970年代早期，Yw高于平均值，随后在1970年至1990年间保持在接近平均值的水平。自1990年代中期以来，Yw出现了显著下降，累积减少145厘米，即每年减少7.2厘米，这表明Yw在过去25年中下降了大约40%。尽管LAI在研究期间早期稳步增加，但数据并未显示Yw的相应下降，这表明森林覆盖的变化无法完全解释流量的下降。降水的累积异常在2011年后迅速恢复，但流量继续下降，这表明P和Yw之间的脱钩。这种变化发生在LAI相对稳定（仅增加了0.2个单位）的情况下，这表明仅由土地覆盖变化引起的ET变化无法解释观测到的径流减少。相反，这种模式可能指向地下储存或深层补给过程的变化，尽管这些因素在本研究中并未直接评估。

我们的研究结果强调了森林结构和气候变化对水文过程的相互作用。在长期趋势中，尽管存在年度间的变化，但森林结构的调整仍然能够对水文平衡产生显著影响。通过整合不同数据源并校准这些方法，我们能够构建一个连续的时间序列，反映森林结构的变化。这种方法不仅提高了对森林变化的精确度，还为水资源管理提供了新的视角。森林管理可以通过调整森林密度来增加Yw，从而为水资源管理提供重要的工具。然而，这种调整可能伴随着对木材产量和生物多样性的负面影响，因此需要激励措施来平衡这些权衡。我们的研究为佛罗里达州的森林和水资源管理提供了科学依据，强调了在土地利用变化和水资源保护之间找到平衡的重要性。此外，研究还指出了在该地区发展整合性自然资源管理方法的必要性，以确保多种生态系统服务的可持续性。通过结合历史数据和现代遥感技术，我们能够更全面地了解森林变化对水文过程的影响，并为未来的水资源管理提供决策支持。