全 文 ：第 34卷 第 3期 生 态 科 学 34(3): 204208
2015 年 5 月 Ecological Science May 2015

收稿日期: 2015-01-04; 修订日期: 2015-02-04
基金项目: 国家科技支撑计划(2012BAC13B02); 国家自然科学基金(41301484); 浙江省自然科学省基金(LQ13C030007)
作者简介: 唐尧(1986—), 男, 黑龙江人, 硕士, 主要从事生态规划与管理方面的研究, E-mail: tangyao0077@163.com
*通信作者: 宋瑜, 女, 博士, 主要从事城市化及其生态环境效应研究, E-mail: songyu@hznu.com

唐尧, 祝炜平, 张慧, 等. InVEST 模型原理及其应用研究进展[J]. 生态科学, 2015, 34(3): 204208.
TANG Yao, ZHU Weiping, ZHANG Hui, et al. A review on principle and application of the InVEST model[J]. Ecological Science,
2015, 34(3): 204208.

InVEST 模型原理及其应用研究进展
唐尧 1,2,3, 祝炜平 1,2, 张慧 1,2,3, 宋瑜 1,2,*
1. 杭州师范大学遥感与地球科学研究院, 杭州 311121
2. 杭州师范大学浙江省城市湿地与区域变化研究重点实验室, 杭州 311121
3. 杭州师范大学生命与环境科学学院, 杭州 310018

【摘要】 生态系统服务功能的退化已引发区域乃至全球性生态环境问题, 并促使全球各国及地区越发重视经济发展与
环境保护间的关系。生态系统服务功能评价作为生态系统有效管理的基础, 对人类的可持续发展同样具有重要意义。
基于 3S 技术的分布式算法, InVEST 模型可突破传统定量评估方法的局限性, 为生态系统服务功能的空间表达、动态
分析和定量评估提供一种新的技术手段。文章详细介绍 InVEST 模型的基本功能、原理方法和国内外应用现状, 探讨
该模型的应用局限性及发展趋势, 以期为 InVEST 模型在我国的应用与发展提供科学支持。

关键词：生态系统服务功能; InVEST; 评估模型
doi:10.14108/j.cnki.1008-8873.2015.03.032 中图分类号：Q148 文献标识码：A 文章编号：1008-8873(2015)03-204-05
A review on principle and application of the InVEST model
TANG Yao1,2,3, ZHU Weiping1,2, ZHANG Hui1,2,3, SONG Yu1,2,*
1. Institute of Remote Sensing and Earth Sciences, Hangzhou Normal University, Hangzhou 311121, China
2. Zhejiang Provincial Key Laboratory of Urban Wetlands and Regional Change, Hangzhou Normal University, Hangzhou
311121, China
3. College of Life and Environmental Sciences, Hangzhou Normal University, Hangzhou 310018, China
Abstract: To cope with the increasingly widespread regional and global scale ecological problems, more attention has been paid to
study the relationship between the economy (human activities) and ecosystem services. The ecosystem service evaluation has
important significance for sustainable development, and is the basis of ecosystem management. The spatially distributed model
provides a new evaluation methodology based on 3S technology and overcomes the limitations of the traditional quantitative
assessment methods. Spatially distributed model can achieve spatial expression, dynamic analysis and quantitative assessment for
ecosystem services. The application and research progress of the InVEST model, its potential application, data requirements,
limitations, and the prospects of future development were also discussed in the paper.
Key words: ecosystem services; InVEST; assessment model
1 前言
生态系统服务的全面科学表达和经济评价研究
始于 20 世纪 70 年代[1–3]。通常认为, 生态系统服务
是生态系统及其生态过程所形成或维持的人类赖以
生存的自然环境条件与功能。Daily 提出生命支持系
3 期 唐尧, 等. InVEST 模型原理及其应用研究进展 205

统必不可少的 13 项功能, 如大气和水的净化、旱涝
缓解、废物降解、土壤肥力形成与更新等[4]; Costanza
将生态系统服务功能划分为气体调节、气候调节、
干扰调节、水分调节、养分循环、休闲娱乐与文化
等 17 个类型[5]; 千年生态系统评估项目(MA)提出生
态系统服务功能包括供给服务、调节服务、文化服
务和支持服务 4 大类 25 子类[6]。总体上, 我们可将
生态系统服务功能大体归为 3 大类: 生活与生产物
质的提供(生产功能)、生命支持系统的维持(生态功
能)和精神生活的享受(信息功能)。
生态系统服务功能评价是当前生态经济学和环
境经济学的研究热点, 对于区域生态系统管理和区
域可持续发展具有重要作用。然而, 目前绝大部分
生态服务功能评价研究工作存在两个方面的问题:
(1)以瞬时静态为主, 动态研究略显不足。即主要进
行某一静态时间断面上生态服务功能的物质量和价
值量分析[78]; (2)评价结果单一, 缺乏空间概念。评
价结果往往难以体现生态系统各组成部分间的空间
关系及服务功能的空间特征, 并由此掩盖了自然资
源与生态环境所固有的空间异质性及其变化相对应
的生态系统服务功能所造成的影响[9–10]。因而, 评价
结果对生态资源空间管理和环境决策的支持缺乏现
实可操作性。
InVEST(Integrated Valuation of Environmental
Services and Tradeoffs), 即“生态系统服务功能与权
衡交易综合评价模型”。该模型基于 3S 技术的分布
式算法, 突破了传统评估方法的局限性, 为生态系
统服务功能的空间表达、动态分析和定量评估提供
了一种新的技术手段。本文详细介绍了 InVEST 模
型的模型特点、原理方法和应用现状, 探讨了该模
型的适用范围、数据需求、应用局限性及发展趋势。
2 InVEST 简介
InVEST 模型是由美国斯坦福大学、大自然保护
协会(TNC)和世界自然基金会(WWF)联合开发的开
源式生态系统服务功能评估模型, 主要面向政府、
企业公司、非营利组织和多边发展组织等人群, 服
务内容涉及土地利用规划、海洋空间计划、战略环
境评估、生态系统服务功能评价、气候适应策略和
减缓抵偿交易等领域。
该模型以当前或未来情景下的区域自然(如土
地利用、高程、气候和土壤数据等)和社会经济等数
据作为输入, 以该情景下生态系统服务功能分布状
态及演化趋势为输出; 值得一提的是, 模型操作过
程具有可重复性, 决策者可基于模型反馈结果, 通
过情景调整以权衡人类活动的正面效益和负面影响,
为解决局地、区域乃至全球范围内的资源环境问题
提供科学依据。
3 模型原理及特点
InVEST 软件工具自发布以来不断优化完善,
最新版本为 InVEST 3.1.0, 基于 ArcGIS 平台或独立
运行。该模型主要包括淡水生态系统、海洋生态系
统和陆地生态系统三大评估模块(见表 1)。模型用户
可根据决策需求, 选择三大模块的具体评估项目,
输入相应模块需求数据并设定参数, 完成特定生物
物理或经济模型的决策过程, 基本过程如图 1 所示。

表 1 InVEST 模型模块评估项目
Tab. 1 Assessment projects of InVEST models
淡水生态系统模块 海洋生态系统模块 陆地生态系统模块
水力发电 拓展检查、创建 GS 生物多样性
水质 海岸保护 碳储量
产水量 海洋水质 农作物授粉
水土保持 生境风险评估 木材产量
美感评估
水产养殖
叠置分析
波能、风能评估

图 1 InVEST 模型决策过程
Fig. 1 Decision-making process of InVEST
206 生 态 科 学 34 卷

InVEST 模型具有多模块、多层级的特点, 主要
分为 0 层、1 层、2 层和 3 层四个层级模型[11]。各层
级模型在评估结果、时间尺度、空间尺度和使用限
制等方面存在差异。(1)评估结果: 0 层级模型评估结
果为相对价值, 多用于关键区域的识别; 1、2、3 层
级模型为相对价值, 可提供更为精确的生态系统服
务功能交易评估结果, 并为战略决策提供依据。(2)
时间尺度: 0、1 层级模型的时间尺度以多年平均为
主; 2、3 层级模型则为日值或月值的时间动态序列。
(3)空间尺度: 0、1 层级模型以子流域尺度为最小评
估单元, 可拓展至全球尺度; 2、3 层级模型突破流域
尺度限制, 从小尺度到全球尺度的适当空间范围均
可选取为研究区进行评估。(4)使用限制: 0、1、2 层
级模型仅能在个别生态系统服务功能间存在交互情
况下进行评价, 当伴有回馈信息和阈值的复杂生态
系统服务功能间存在交互情况时, 应选取 3 层级模
型开展评价工作。
其中, InVEST 2 层和 3 层模型有利于开展多尺
度、多情景分析, 且模块间松散耦合, 可提供更为精
确的评估结果; 然而, 由于其算法相对复杂、数据需
求偏多, 目前尚处于研发阶段。而 0 层和 1 层模型
在国内外的研究应用最为广泛, 如产水量模块、水
质净化模块、水土流失模块和碳储量模块等[12–15]。
产水量评估模块 : 主要基于水量平衡原理 ,
用于评估区域生态系统水源供给量。具体计算公
式如下:
1
AETxjY Pxxj Px
      

1
11
AET Rxxj xj
Px Rx xj Rxj



 

AWCxZx Px
 
k EToxxjRxj Px

式中, Yxj 为 j 类土地利用类型、栅格 x 的产水量;
AETxj 为 j 类土地利用类型、栅格 x 的年实际蒸散
量; Px 是栅格 x 的年降水量;ωx 为无量纲参数; Rxj
为 j 类土地利用类、栅格 x 的 Bydyko 干燥度指数;
Z 为 Zhang 系数, 表示降雨分布和深度的参数;
AWCx 是栅格 x 的土壤有效含水量; kxj 是栅格 x 内 j
类土地覆被类型的植被蒸散系数; ETox 为栅格 x 的
潜在蒸散发。
产水量模块运算需输入土壤深度、年平均降水
量、土壤有效含水量、年均潜在蒸散发和土地利用
等栅格数据, 流域和子流域矢量数据, 生物物理系
数表(各类土地利用的最大根系深度和植被蒸散系
数), 设定季节常数 Z 以完成数据输入, 最后运行模
型得到结果。
营养物截留模块: 又称水体净化模块, 主要基
于输出系数法, 计算水体氮、磷营养物的输出量。
计算公式如下:
xALV HSS polx x 
x
x
w
HSS 
log( )x u
U
Y  
式中, ALVx是栅格 x 处的营养物输出值; HSSx为栅格
x 的水文敏感性得分; polx是栅格 x 的输出系数; λx是
栅格 x 的径流指数; w 表示研究区流域平均径流指
数; u
U
Y 是栅格产水量总和, 包括栅格 x 以及流向
栅格 x 的所有栅格。模型主要参数包括: DEM、产水
量数据(产水量模块提供)、土地利用/覆被和不同地
类条件下总氮或总磷输出负荷值等。
水土流失模块, 是淤积物截留模块中的子模块,
采用通用水土流失方程进行区域土壤侵蚀量的估
算。计算公式如下:
USLEx=R·K·LS·C·P
式中, USLEx为栅格 x 的土壤侵蚀量; R 是降雨侵蚀
因子; K 是土壤可蚀性因子; LS 是坡长、坡度因子; C
是覆被管理因子; P 是水土保持措施因子。模块数据
及参数来源有: DEM、气象数据、土壤属性数据、
土地利用/土地覆被和坡度阈值等。
由此可见, 基于以上原理及特性, InVEST 模
型数据需求量因层级而异, 输出以专题地图形式
展现量化反馈结果(生物物理或经济形式), 避免
了繁杂的公式和冗余的文字, 利于决策者的管理
和政策制定。
4 模型应用
InVEST 模型在国外的应用研究相对成熟, 已
广泛应用于美国加利福尼亚州、明尼苏达州、夏威
夷群岛和西海岸, 以及拉丁美洲的亚马逊流域、亚
3 期 唐尧, 等. InVEST 模型原理及其应用研究进展 207

洲印度尼西亚, 亚马逊和非洲坦桑尼亚等多个区
域。Nelson 等[16]和 Leh, Mansoor D.K.等[17]分别探究
了北美威拉米特河流域与西非加纳和科特迪瓦两国
的土地利用变化, 以及由此引发的生态系统服务功
能空间变异。Goldstein 等[15]和 Fisher 等[18]针对夏威
夷 Oahu 岛屿和坦桑尼亚的森林生态系统, 分别利
用水质净化、碳储量和木材产量、碳储量等模块, 完
成不同情景下的决策方案评估。Kovacs.等 [19]和
Shaw 等[20]在对美国明尼苏达州和内华达山脉区域
的生态系统进行评估时, 将量化结果以专题图的形
式表达出来, 并标识出投资和保护的重点区域。此
外模型参数的校验也一直是模型研究的重点, 如
Sanchez-Canales等[21]针对地中海区域的 Z(季节性降
水分布)、prec(年降水量)、eto(年度蒸散)等 3 个主要
模型参数, 进行敏感性分析并探究敏感因子在子流
域内的空间分布特征。
近年来, 我国学者也开始运用 InVEST 模型进
行生态系统服务功能评估, 相关研究多集中在土
壤保持、水源供给和碳储量功能评价方面。如周
彬等 [12]基于土壤保持模块模拟了北京山区各流域
的土壤侵蚀过程, 客观评价不同森林类型土壤保持
功能的差异状况, 研究表明北京山区天然针叶混交
林和侧柏纯林单位面积上的土壤保持能力相对较高;
饶恩明等[22]和任静等[13]分析了海南岛和长江上游
土壤保持能力的空间分布规律; 张灿强等 [14]采用
产水量模块预测了西苕溪流域产水量, 并基于多年
实测数据对模型参数进行了精确校正。此外, 杨园
园[23]、张媛媛[24]、潘韬等[25]、陈龙等[26]和傅斌等[27]
分别探讨了三江源区的碳储量、水土保持和产水量,
以及澜沧江流域产水量和都江堰地区水源涵养功
能的时空分异特征。当前, 国内研究也开始趋向于
两种及以上服务功能的综合性评价, 以及服务功能
间的耦合关系探讨, 如生态工程对四川宝兴县和北
京门头沟区生态系统服务功能的影响[28]、北京山区
碳储量和生物多样性相关性分析[29]、白洋淀流域综
合生态系统服务功能评估[30]和深圳市生态安全格
局[31]等研究。
综上所述, InVEST 模型评估结果有助于区域生
态系统的管理, 特别是在多种服务和多种目标分析
中具有明显优势。目前, 该模型在生物多样性、水
土保持、水环境、碳储量等的应用研究已趋于成熟,
其他模块如农作物授粉、木材产量、美感等, 正在
发展并有待于深入研究和推广应用。
5 问题与展望
5.1 现存问题
InVEST 模型已快速运用于生态系统服务功能
和价值评价方面, 对区域自然资本规划和管理有着
显著的效果; 然而, 该模型在我国应用中仍然存在
着若干问题。首先, 该模型的研发具有一定地域背
景, 其本地化需建立不断完善的符合区域生态系统
服务功能特征的数据库。考虑模型参数的适宜性和
正确性, 需结合地面调查与实验分析获取实证数据
用于各模块相应参数的校验, 以提高模型评估精度;
其次, 模型算法的简化以及应用的局限性均会影响
评估结果的精度和不确定性。如碳储量模块仅考虑
不同地类的静态碳储量, 而缺乏特定时空尺度下碳
循环及各类碳库间转化的考量; 此外, 由于数据获
取条件和生态环境问题关注度等因素, 模型的土壤
保持、水产量、碳储量和生物多样性等模块应用研
究较多, 而美感评价、生境质量评价、生境风险评
价和海洋系统服务功能模块涉及偏少。
5.2 展望
InVEST 模型凭借其简单便捷, 操作灵活, 输出
结果具有较强空间表达能力等诸多特性, 正逐步应
用于社会各部门生态系统管理决策中。在全球生态
系统评价研究中, 该模型具有广泛的应用空间及前
景。在未来一段时期内, InVEST 模型中模块的完善
与优化升级将依然是主要研究方向, 更加注重延伸
和扩展生态系统服务功能评价模块, 尤其是生态系
统文化功能和调节功能评价方面的研发, 如遗传、
文化多样性、遗产价值、大气质量和废弃物处理等。
与此同时, 研究尺度上的拓展也十分重要。目
前 InVEST 模型的应用研究多趋向于大尺度, 如区
域、地区乃至全球尺度, 而针对中小尺度范围内生
态系统的有效评价工作有待完善, 如一块田地, 一
段河流及其周边, 一片聚落等。
此外, 生态系统服务功能相互关联、彼此影响,
关注某种或某几种服务功能的价值对于决策定制是
不全面的; 因而模型综合模块的研发, 即将多种服
务功能的价值、相关性和响应机制纳入评估体系,
将成为 InVEST 模型未来发展的主要方向。
208 生 态 科 学 34 卷

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