EN中文

Wetland Science >

2025 , Vol. 23 >Issue 3: 486 - 493

DOI: https://doi.org/10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240013

Research on ecological water requirement of the Qilihai Wetland based on habitat simulation

  • Jing Wentao , 1 ,
  • Zhang Yu 1 ,
  • Zuo Yutao 1 ,
  • Han Qiong 1, 2 ,
  • Wang Tiejun , 1, 2, 3, *
Expand

Received date: 2024-01-10

  Revised date: 2024-05-13

  Online published: 2026-03-12

Copyright

Copyright ©2025 Wetland Science. All rights reserved.
Fold

Abstract

The ongoing destruction and degradation of wetlands represent a critical ecological and environmental challenge confronting nations globally. As a fundamental strategy for wetland restoration, ecological water replenishment plays a pivotal role in sustaining essential wetland functions. Consequently, accurately assessing ecological water requirements becomes imperative, necessitating consideration of the diverse ecological services and environmental functions provided by specific wetlands. Physical habitat simulation offers a robust methodological approach by quantifying how target protected species respond to alterations in their environment. This technique enables the precise determination of optimal ecological water requirements needed to support the survival and viability of these focal species within wetland ecosystems. This study addresses this need through a focused investigation of the Qilihai Wetland in Tianjin. We developed and rigorously validated a hydrodynamic model to simulate water movement and distribution within this system. Selecting the endangered Siberian Crane (Grus leucogeranus) as our target indicator species, we employed this model to calculate the area of suitable foraging habitat available across a gradient of water levels. Subsequently, we derived the ecological water requirement for the wetland based on the insights gained from these hydrodynamic simulations. Our results demonstrate a clear, non-linear relationship between water level and habitat suitability for Grus leucogeranus. Specifically, the area of suitable crane habitat exhibited a distinct peak, initially increasing with rising water levels before subsequently declining. The maximum suitable foraging area, reaching 1.51 km², was achieved at a water elevation of −3.52 m above sea level. This optimal habitat area constituted 71.99% of the total study region. Based on this critical water level threshold and accounting for necessary hydrological processes, the annual ecological water requirement for the Qilihai Wetland was calculated to be 313.27×104 m3. To consistently maintain habitat conditions that maximize the suitable area for Grus leucogeranus, proactive water management is essential. This involves strategically implementing water replenishment or controlled withdrawal measures, dynamically adjusted in response to prevailing monthly weather conditions and associated evapotranspiration rates.

Cite this article

Jing Wentao , Zhang Yu , Zuo Yutao , Han Qiong , Wang Tiejun . Research on ecological water requirement of the Qilihai Wetland based on habitat simulation[J]. Wetland Science, 2025 , 23(3) : 486 -493 . DOI: 10.13248/j.cnki.wetlandsci.20240013

湿地作为位于水陆过渡带的生态系统，在维持生物多样性、调节径流、净化水质等方面具有重要作用[1-2]。近年来，全球变化和人类活动导致全球湿地面积萎缩、生态功能退化等问题[3]。为此，联合国于2021年8月确定每年2月2日为“世界湿地日”，呼吁用一代人的时间来恢复和修复退化湿地，可见湿地保护是当前世界各国面临的共同目标。
湿地修复以修复水文、土壤等要素的生态功能为主要目标，以水文修复为前提条件[4]。生态补水作为关键的水文修复措施，通过向退化湿地补充水量来调节水位、改善水质，达到修复湿地生态系统功能的目的[5]。生态需水量估算是生态补水的重要基础，通常根据特定生态功能需求进行计算[6]。维持并改善水鸟栖息地适宜性是湿地生物多样性保护的重要内容，但过高或过低的水位会导致水鸟不能正常取食[7]。因此需要开展以保护水鸟栖息地为目标的生态需水量研究。
栖息地法基于目标物种所需水文条件计算最优生态需水量，从而为目标物种提供最大的适宜栖息地面积[8]。与传统基于水文学原理的方法相比，栖息地法通过量化目标物种对环境因子变化的响应，减少了因湿地生态功能划分界限模糊导致的计算偏差[9]。物理栖息地模拟(Physical Habitat Simulation，PHABSIM)是20世纪70年代兴起的栖息地评估方法[10]，包括水动力模拟和栖息地模拟2部分，通过模拟水力因子的变化，计算适宜生境面积[11]。Delft3D是常用的水动力模型，该模型基于Navier-Stokes方程模拟地表水体流动，适用于浅水湖泊的水动力模拟[12]。栖息地适宜度指数(Habitat Suitability Index，HSI)通过量化生境因子对目标物种的适宜度，计算适宜生境面积(Weighted Usable Area，WUA)[13]。据此，本研究分别采用Delft3D模型和HSI法，进行水动力模拟和栖息地面积计算。
天津市七里海湿地是天津古海岸与湿地国家级自然保护区的核心组成部分，但受人为因素和气候变化影响，湿地保护工作面临严峻挑战[14]。为此，本研究选取七里海湿地为研究区，以国家一级保护动物白鹤(Grus leucogeranus)为目标物种，基于PHABSIM方法模拟白鹤栖息地变化并计算最优生态需水量，为湿地生态补水方案提供科学依据。

1 研究区概况

天津市七里海湿地位于天津市宁河区(图1)，核心区面积约为233.49 km2，下垫面以开阔水面和芦苇(Phragmite saustralis)地为主[15]，具有调节气候、净化水质等重要功能[16]，同时也是渤海湾地区迁徙鸟类的重要栖息地。区域气候属于暖温带半干旱半湿润季风类型，年平均气温11.2 ℃，年降水量约600 mm，年蒸发量约1 000 mm，降水多集中于6—8月，约占全年降雨量的80%[17]。七里海湿地鸟类资源丰富，已发现东方白鹳(Ciconia boyciana)、白鹤等258种鸟类[18]，是“东亚–澳大利西亚”候鸟迁徙通道的重要地理节点[19]。但受干旱、上游来水减少等影响，七里海湿地缺水严重[20]。本研究选取位于七里海湿地东海部分的一处面积约为2.10 km2的鸟类栖息岛区(39°18′01″N，117°33′22″E，以下简称“鸟岛”)，构建水动力模型以模拟其水位变化，预测最优水位以计算生态需水量。
1 Location of the Qilihai Wetland in Tianjin (a) and grid partitioning of Niaodao (b)

天津七里海湿地位置(a)及鸟岛网格划分(b)

2 研究方法

2.1 水动力模型构建

PHABSIM法将水动力因子定义为生境质量指标，基于水力学模型模拟水动力因子的变化，计算不同水力条件下目标物种可获得的适宜栖息地面积[21]。Delft3D模型是由荷兰代尔夫特水力研究所开发的水动力模型，主要用于自由地表水环境模拟，包括水流、波浪、水质等模拟[22]。本研究采用Delft3D模型中的FLOW模块模拟水动力，该模块基于Boussinesq假设、静水压强假定和准3D假设，采用有限差分法中的交替隐式法求解Navier-Stokes方程。模型构建步骤如下：
(1)对研究区进行网格化处理，为保证模拟精度，网格在横纵向的余弦值需小于0.02，在不规则边界处可略大。本研究最终将研究区划分为273×81个网格，网格空间长度为0.30 ~24.93 m。经网格化处理后，不规则的研究区转变成为规则的交错网格(图1)。
(2)水深数据是构建水下地形的关键，本研究使用M9声学多普勒剖面仪(Sontek，美国)获取研究区水深数据。将水深数据与交错网格一起导入Delft3D模型，采用三角插值方案进行数据插值，经内部扩散和平滑处理后生成水下地形文件。
(3)模型的上边界为自由水面，将其设置为以气象数据驱动的定通量边界条件，气象数据来自湿地内部的气象场；模型下边界设置为自由渗漏边界条件，基于研究区原位土样确定下渗系数为1.99 mm/d；初始条件根据研究区的水位设置，本研究利用RTK测绘系统测得研究区初始水位为海拔−3.56 m；输出时间步长设置为10 min；底部糙率取曼宁糙率为0.024[23]；其他参数如重力加速度、水的密度等取默认值。
为验证模型模拟结果的准确性，本研究设置坐标为(230，72)的网格作为观测点，在实地位置安装了一套DCX-22水位计(图1)，用以观测地表水位变化。

2.2 栖息地模拟

HSI法能够量化生物对栖息地的偏好程度，其以生境因子为横坐标，并根据物种分布规律定义生物对该因子的适宜度，将其量化为0和1之间的数值作为纵坐标，结合网格面积，即可计算WUA[24]：
\begin{document}$ WUA={\sum }_{i=1}^{n}CSF\left[f\left({V}_{i}\right),f\left({D}_{i}\right),f\left({C}_{i}\right)\right]{A}_{i}$\end{document}
\begin{document}$ CS{F}_{i}=f\left({V}_{i}\right)\cdot f\left({D}_{i}\right)\cdot f\left({C}_{i}\right) $\end{document}
式中，CSF[ ]是第i个网格的组合适宜度因子(Combined Suitability Factor，CSF)；f(Vi)、f(Di)、f(Ci)分别是第i个网格的流速、水深、河床底质适宜度指数；Ai是第i个网格的面积。
由于研究区为开阔水面，垂直方向的深度与水平方向的面积之比非常小，且底质条件差异不大，故忽略河床底质和流速变化。因此CSF的计算只与水深有关，WUA的计算可简化为：
\begin{document}$ WUA={\sum }_{i=1}^{n}HS{I}_{i}\cdot {A}_{i} $\end{document}
式中，HSIi是第i个网格的水深适宜度指数。

2.3 目标鸟类选取

白鹤、东方白鹳、红头潜鸭(Aythya ferina)和罗纹鸭(Anas falcata)是七里海湿地的优先保护鸟种[25]。其中白鹤为大型珍稀涉禽，被世界自然保护联盟(International Union for Conservation of Nature，IUCN)物种红皮书列为极危物种(CR)，2021年以来已连续多年在七里海湿地观测到白鹤，其保护和研究工作备受关注[26]。由于研究区鸟岛水深多在0.4~0.8 m，与白鹤取食条件更接近，因此本研究选择白鹤为目标鸟种。
食源植物是白鹤选择栖息地的最重要因素之一，其生长受限于水文条件。白鹤在迁徙季节主要以扁秆藨草(Bolboschoenus planiculmis)和三江藨草(Schoenoplectus nipponicus)地下球茎为食，该类植物最适生长水深为0.3~0.5 m[27]，因此鹤类多在水深0.6 m以下的浅水区或泥滩觅食[28]。据此本研究拟定水深0.6 m以内的浅水区为白鹤活动觅食区域，其中0.3~0.5 m为适宜水深，白鹤的水深适宜度指数曲线如图2所示。
2 Curve of habitat suitability index for Grus leucogeranus in the Qilihai Wetland based on water depth

基于水深的七里海湿地白鹤栖息地适宜度指数曲线

2.4 生态需水量计算方法

根据耗水途径，可将生态需水类型分为地表需水、下渗需水、蒸发需水和区域外需水。由于鸟岛的水域边界由闸门控制，闸门日常处于关闭状态，因此可忽略区域外需水；下渗需水量和蒸发需水量可统一定义为生态补水量，通过在水动力模型中模拟水位变化计算得出。生态补水量指弥补研究区水量耗散需补充的水量，地表需水量指保持研究区水域面积所需水量，即研究区保持某一水位时地表的水量，两者根据式(4)、(5)计算：
\begin{document}$ {W}_{\mathrm{补}\mathrm{水}}=\Delta H\cdot A $\end{document}
\begin{document}$ {W}_{\mathrm{地}\mathrm{表}}={\sum }_{i=1}^{n}{H}_{i}\cdot {A}_{i} $\end{document}
式中，W补水为生态补水量；W地表为地表需水量；∆H为观测点的水深变化量；A为研究区域水面面积；Hi为第i个网格的水深。综上，若研究区每年进行1次排水清淤，鸟岛年生态需水量为保持最优水位时的地表需水量与各月生态补水量之和。

3 研究结果

3.1 水动力模型验证

选取2023年9月18日至2023年11月7日的水位计监测数据，验证Delft3D模型的模拟结果(图3)。对两者进行相关性分析，两组数据的Pearson相关系数为0.901 7，说明模拟结果有较高的准确性。
3 Comparison between measured and simulated results of water depth in the Qilihai Wetland

七里海湿地水深实测结果与模拟结果比较

3.2 PHABSIM计算结果

在Delft3D模型中将初始水位分别设置为海拔−3.76 m、−3.66 m、−3.56 m、−3.46 m、−3.36 m，经水动力模拟后，根据式(3)可计算研究区不同水位条件下的WUA及其占研究区总面积的比例。研究区总面积为2.10 km2，计算结果如表1所示。
1 Weighted usable area for Grus leucogeranus under different water level conditions in the Qilihai Wetland

七里海湿地不同水位条件下白鹤适宜生境面积

水位/m 适宜生境面积/km2 适宜生境面积占
总面积的比例/%
海拔−3.76 0.87 41.54%
海拔−3.66 1.26 60.23%
海拔−3.56 1.49 70.84%
海拔−3.46 1.47 70.06%
海拔−3.36 1.21 57.57%
5种情景中，当水位为海拔−3.76 m时，WUA最小，仅为0.87 km2，占研究区域总面积的41.54%；当水位为海拔−3.56 m时，WUA达到最大值，为1.49 km2，占研究区域总面积的70.84%。本研究采用多项式拟合法建立WUA对水位变化的响应关系，多项式拟合结果如图4所示。
4 Variation of weighted usable area ratio for Grus leucogeranus with water level in the Qilihai Wetland

七里海湿地白鹤适宜生境面积占比随水位的变化

图中WUA占比上升至最高点后下降，根据拟合曲线可以建立WUA占比对水位的响应关系如下：
\begin{document}$ \begin{split}&y=12.55{x}^{4}+175.75{x}^{3}+916.55{x}^{2}+2109.89x+\\&\qquad 1808.93,\quad {R}^{2}=0.999\end{split}$\end{document}
式中，y为WUA占研究区总面积的比例；x为水位。根据式(4)，可计算出水位为海拔−3.52 m时，WUA最大，为1.51 km2，占研究区总面积的71.99%。即水位在海拔−3.52 m时，鸟岛地区最适合白鹤生存。

3.3 生态需水量计算结果

当水位为海拔−3.52 m时，根据式(4)可计算出地表需水量为86.15×104 m3。生态补水量需根据实际水量补给和耗散来计算，本研究以2022年为例，基于鸟岛水动力模型计算生态补水量。在水动力模型中，将各月初始水位条件均设置为最优水位海拔−3.52 m，边界条件根据2022年各月气象数据设置，其余参数不做修改。经水动力模拟后，即可计算出各月在未进行生态补水时的水位变化量，进而计算生态补水量。研究区观测点各月的水深变化如图5所示。
5 Hydrodynamic simulation results of the Qilihai Wetland in different months

七里海湿地不同月份水动力模拟结果

根据模拟结果，以1月为例，观测点水深在该月下降了0.08 m，即在未进行生态补水时，鸟岛水位从海拔−3.52 m下降至海拔−3.60 m，据此计算出该月需补水17.08×104 m3，才能保证鸟岛水位维持在最适合白鹤生存的水平。其余月份的生态补水量计算结果如表2所示。
2 Ecological water replenishment of the Qilihai wetland in different months in 2022 (104 m3)

七里海湿地2022年不同月份生态补水量(104 m3)

月份123456789101112
补水量17.0817.6110.4237.9446.1719.21−9.783.6336.1118.0010.9819.75
生态补水量主要与气象条件有关，降水多的月份湿地水位相对较高，故所需补水量较少。从年尺度上来看，研究区的生态补水量大致呈春秋多、夏冬少的分布趋势，与暖温带半干旱半湿润季风气候区夏季降水量多，冬季蒸发量少的气候特点一致。
综上，基于地表需水量与生态补水量计算结果，为保证白鹤的适宜栖息地面积最大化，鸟岛全年最优生态需水量为313.27×104 m3。

4 讨　论

目前生态需水量估算方法多基于水文学原理，分别计算湿地不同生态功能的需水量。但湿地中的水是互相联系的，很难区分出各类型水体的明显界限[29]，所以此类方法在应用时易出现重复计算量，从而导致计算结果的偏差[30]。此类方法还忽略了湿地恢复目标的需水情况，导致计算结果缺少针对性。本研究采用的PHABSIM法，以鸟类为目标保护物种，基于Delft3D水动力模型更准确地模拟了研究区域的水位变化和水深分布，基于栖息地模拟，更有针对性地量化了鸟类对水文要素的需求，有效弥补了传统计算方法的不足。
根据WUA-水位拟合曲线，随着水位的增高，WUA呈先增加后减少趋势，这与白鹤的习性一致，白鹤在迁徙停歇地的主要食物为沉水植物的根、球茎和嫩芽，水深在30~50 cm时，更有利于白鹤攫取食物[31]，水深若超出此范围则白鹤不能正常取食。这也进一步证明，湿地的水位和需水量存在阈值性，水量过多或者过少都不能最大化发挥湿地生态系统的生态效益[32]。
本研究计算出鸟岛年最优生态需水量为313.27×104 m3。有学者曾采用水文学方法，计算出东七里海全年最优生态需水量为2 300×104 m3[33]。本研究选取的鸟岛地区包含于东七里海，因此两者的对比分析具有较高参考价值。本研究的计算结果，能够为七里海湿地整体的补水方案提供参考。本研究采用的PHABSIM方法，能够根据每个区域的实际情况计算生态需水量，为分区域的补水调控方案提出了针对性建议。
本研究中，2022年7月的补水量为负值(表2)，这是因为该月降水量为247.2 mm，高于水面蒸发等水量耗散，导致研究区水位在月底上升至海拔−3.47 m，需退水9.78×104 m3才能使研究区维持最优水位。水位过高或过低均不能最大化WUA，因此并非每个月都需进行生态补水，当降水补给大于水量耗散时，地表水位会上升，湿地便不能维持最适合白鹤生存的状态，此时则应采取退水措施。
白鹤作为候鸟，冬季会南迁至温暖地区越冬，通常在每年10月到次年3月出现在七里海湿地，因此本研究的生态补水量计算结果对此期间的补水方案更具参考意义。白鹤并非唯一目标保护物种，当选择其他水鸟为目标物种时，也可基于PHABSIM法确定最优水位，并在水动力模型中改变初始条件和边界条件，模拟不同情景的水位变化，进而计算生态需水量。

5 结论及建议

本研究以白鹤为目标保护物种，基于PHABSIM法评估了七里海湿地不同水位条件下白鹤适宜栖息地面积的变化，确定了七里海湿地的最优水位，并计算了生态需水量及补水量。本文主要从方法层面开展了生态需水量研究，能够为以保护水鸟为目标的湿地修复工作提供指导建议。主要结论如下：
为给白鹤提供更适宜的生存环境，应将鸟岛地区水位控制在海拔−3.52 m，该水位条件下白鹤能够获得更多面积的适宜栖息地，此时鸟岛地区的最优年生态需水量约为313.27×104 m3；应根据气象条件进行调整各月生态补水量及补水方案，当某月降水补给多于水量耗散时，应采取相应的退水措施，才能使水位维持在最适宜白鹤生存的水平。

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
Options
Outlines

/

〈 〉