塔里木河流域產(chǎn)水量時空分布及驅(qū)動因素分析

孫琪，徐長春*，任正良，楚智

塔里木河流域產(chǎn)水量時空分布及驅(qū)動因素分析

孫琪1,2，徐長春1,2*，任正良1,2，楚智1,2

（1.新疆大學 資源與環(huán)境科學學院，烏魯木齊 830046；2.新疆大學 綠洲生態(tài)教育部重點實驗室，烏魯木齊 830046）

【】研究區(qū)域產(chǎn)水量時空變化及其驅(qū)動因素，為區(qū)域水資源的調(diào)配與管理提供理論支撐。利用InVEST模型模擬了2000―2015年和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量的時空分布并對驅(qū)動因素進行了分析?？臻g上，各流域多年平均產(chǎn)水量均集中分布在流域上游地區(qū)，平均產(chǎn)水量多在30 mm以上。2000―2015年和田河流域和開都-孔雀河流域產(chǎn)水量以下降趨勢為主，而葉爾羌河流域則相反。降水對流域產(chǎn)水功能起著關鍵作用，和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量與降水呈顯著相關性的面積占比較大，分別為73.99%、88.49%和71.11%。氣溫和降水是影響各流域產(chǎn)水量空間分布的主導因素，其值都在0.438 0以上；各流域兩兩因子之間的交互作用都存在著非線性增強；和田河流域人口密度與GDP、開都-孔雀河流域相對濕度與太陽輻射和風速、葉爾羌河流域GDP、人口密度與相對濕度之間差異顯著。西北干旱區(qū)內(nèi)陸河典型流域產(chǎn)水量主要受氣溫和降水的影響。

西北干旱區(qū)；產(chǎn)水量；時空分布；氣候因素；社會經(jīng)濟因素

0 引 言

【研究意義】水資源不僅是人類生存必不可少的資源，而且是維持和保障區(qū)域經(jīng)濟和生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展的重要條件[1-2]。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中的各類要素（人口、農(nóng)業(yè)、工業(yè)等）的空間布局在一定程度上都受到水資源分布的限制。隨著人類生產(chǎn)生活需求的增加和城市化進程的加快，對水資源的需求量也迅速增加。同時，由人類活動所引起的水環(huán)境污染和水資源浪費現(xiàn)象嚴重，也導致了部分地區(qū)出現(xiàn)水資源短缺[3-5]的問題。因此，研究產(chǎn)水量的時空分布與變化及驅(qū)動因素對區(qū)域水資源的合理開發(fā)和利用尤為重要?！狙芯窟M展】產(chǎn)水是一個復雜的過程，產(chǎn)水的形成受到降水、土壤質(zhì)地、土壤深度、蒸散發(fā)、土地利用類型和植物根系深度等多種因素的共同影響[6]。對于產(chǎn)水量，當前無明確定義，一般認為是降水量與實際蒸散發(fā)的差值[1,7]。隨著遙感技術的發(fā)展與應用，使用模型模擬不同尺度產(chǎn)水量的方法，在區(qū)域水資源研究與管理中得到了廣泛的應用[8]。目前用于研究產(chǎn)水量的水文模型主要有：MIKESHE模型、TOPMODEL模型、SWAT模型和InVEST模型等。如：肖金強[9]利用MIKESHE模型模擬了北京市密云縣土門試驗流域、帽石溝小流域的徑流量；李文倩等[10]基于融雪的TOPMODEL模型模擬瑪納斯河流域的日降雨徑流過程；Chen等[11]利用分布式水文模型SWAT模擬了長江上游索莫盆地近40年來的徑流變化；竇苗等[12]利用InVEST模型模擬了2005―2014年橫斷山區(qū)的年均產(chǎn)水量；王蓓等[13]利用InVEST模型對我國西北干旱區(qū)黑河流域產(chǎn)水量的空間分布進行了模擬并對其冷熱點分布格局進行了計算。近年來，受到全球氣候變化和社會經(jīng)濟發(fā)展的影響，國內(nèi)外學者對區(qū)域產(chǎn)水量的研究開始集中于產(chǎn)水量的驅(qū)動因素分析。趙亞茹等[14]對影響石羊河上游產(chǎn)水量的驅(qū)動因素進行了分析，得出氣候因素是影響產(chǎn)水變化的主導因素；楊潔等[15]研究了降水和土地利用變化對黃河流域產(chǎn)水量的影響，結果表明降水對產(chǎn)水量的影響要遠大于土地利用變化的影響。

【切入點】和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域位于我國西北內(nèi)陸干旱區(qū)，是塔里木河流域四源一干的重要組成部分，生態(tài)脆弱和荒漠化程度較高，水資源短缺及其時空分布不均是導致流域生態(tài)環(huán)境脆弱和荒漠化現(xiàn)象的主要原因。因此，加大流域水資源的合理開發(fā)利用、管理和調(diào)配就顯得尤為重要。人類活動影響著干旱區(qū)流域水分的時空分布變化，而干旱區(qū)流域水分條件的改變又影響著流域內(nèi)綠洲的演變和荒漠化的程度和方向；隨著人類活動和社會經(jīng)濟的發(fā)展，這種演化將會更加劇烈。全球氣候變暖又導致新疆氣候向暖濕化方向發(fā)展，氣溫的升高和降水的增加在一定程度上又使得退化生態(tài)系統(tǒng)得到了一定恢復。目前無法得知在這種氣候變化和社會經(jīng)濟發(fā)展雙重作用下流域內(nèi)產(chǎn)水量的時空分布究竟會發(fā)生怎樣變化，驅(qū)動因子如何，其對流域產(chǎn)水的影響程度又如何。【擬解決的關鍵問題】鑒于此，選擇1998年以來全球氣候變暖開始處于高位震蕩的時期，以2000―2015年作為研究年限，基于InVEST模型模擬分析和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量的時空分布及變化，并對氣候（降水、氣溫、輻射、風速和相對濕度）和社會經(jīng)濟（GDP和人口密度）2方面的影響因素進行對比分析，以期為流域水資源配置與管理、生態(tài)環(huán)境保護和流域綜合治理提供科學依據(jù)。

1 研究方法、數(shù)據(jù)及模型校準

1.1 研究區(qū)概況

和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域位于新疆南部塔里木盆地，屬大陸性暖溫帶干旱氣候，是塔里木河流域四源一干的重要組成部分（圖1）。

圖1 研究區(qū)位置及地理環(huán)境示意

和田河流域位于昆侖山與喀喇昆侖山北麓、新疆維吾爾自治區(qū)南端、塔里木盆地西南部邊緣[16]，流域總面積為49 330 km2，流域內(nèi)主要河流為玉龍喀什河和喀拉喀什河，多年平均年徑流量47.344億m3；開都-孔雀河流域位于天山南簏、塔里木盆地東北部[17]，流域總面積為49 584 km2，流域內(nèi)主要河流為開都河和孔雀河，多年平均年徑流量為38.603億m3；葉爾羌河流域位于喀喇昆侖山南端北麓、塔里木盆地西部邊緣，流域總面積為79 820 km2，流域內(nèi)主要河流為葉爾羌河、提孜那甫河、烏魯克河和克柯亞河，多年平均年徑流量為74.131億m3[18]。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

①氣象數(shù)據(jù)：選取了新疆50個氣象站點2000、2005、2010年和2015年的逐日降水量、氣溫、輻射、風速和相對濕度，數(shù)據(jù)來源于國家氣象信息中心（https://data.cma.cn）。利用ANUSPLIN方法進行插值，通過研究區(qū)矢量圖對研究區(qū)域進行裁剪，得到研究區(qū)氣象要素的空間分布數(shù)據(jù)。②社會經(jīng)濟數(shù)據(jù)：選取了2000、2005、2010年和2015年的GDP和人口密度（POP）數(shù)據(jù)，來源于資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn/），空間分辨率為1 000 m。③土地利用類型數(shù)據(jù)：選取了2000、2005、2010年和2015年的土地利用類型數(shù)據(jù)，來源于資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn/），空間分辨率為30 m，由中國科學院地理科學與資源研究所以各期Landsat TM/ETM遙感影像為主要數(shù)據(jù)源通過人工目視解譯生成。④年平均潛在蒸散發(fā)：利用Penman-Monteith公式對研究區(qū)2000、2005、2010年和2015年的潛在蒸散發(fā)進行計算，計算潛在蒸散發(fā)所需要的氣象數(shù)據(jù)（降水、氣溫和太陽輻射）均來自國家氣象信息中心（https://data.cma.cn）。反距離加權（IDW）方法進行插值，得到研究區(qū)年平均潛在蒸散發(fā)空間分布圖。⑤土壤深度和土壤質(zhì)地數(shù)據(jù)：來源于寒區(qū)旱區(qū)科學數(shù)據(jù)中心（http://data.casnw.net/portal/），通過研究區(qū)矢量圖對研究區(qū)域進行裁剪，得到研究區(qū)土壤深度圖。⑥植物可利用水量（PAWC）：一般指田間持水率減去萎蔫點，可以根據(jù)土壤質(zhì)地數(shù)據(jù)使用Soil Water Characteristics軟件進行計算得到。⑦流域邊界數(shù)據(jù)：來源于資源環(huán)境科學與數(shù)據(jù)中心（http://www.resdc.cn/），中國三級流域空間分布。⑧生物物理系數(shù)表：包括蒸散系數(shù)（c）和根系深度。其中，蒸散系數(shù)依據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織FAO的參考值和InVest模型提供的參考數(shù)據(jù)獲得；根系深度則是依據(jù)Canadell等[19]對全球范圍內(nèi)植被最大根深的研究獲得。

1.3 研究方法

1.3.1 產(chǎn)水量模型

本文利用InVEST模型中的產(chǎn)水模塊對流域產(chǎn)水的時空變化進行了計算。InVEST模型是由美國自然資源項目組開發(fā)，主要用于生態(tài)系統(tǒng)服務功能的量化以及為生態(tài)系統(tǒng)管理提供決策方案的一套模型系統(tǒng)，主要包括碳存儲和固定、產(chǎn)水量、水電生產(chǎn)和評價、養(yǎng)分持留、土壤保持量、生物多樣性和作物生產(chǎn)等模塊。InVEST模型產(chǎn)水模塊原理是基于Budyko水熱耦合平衡假設，來計算研究區(qū)內(nèi)每個柵格單元的年產(chǎn)水量，計算式為：

式中：（）為柵格單元的年產(chǎn)水量；（）為柵格單元的年實際蒸散發(fā)；（）為柵格單元的年降水量。

（）為柵格單元的潛在蒸散發(fā)，計算式為：

式中：0（）為柵格單元的參考作物蒸散量；c（l）為柵格單元某一土地利用類型的植被蒸散系數(shù)。

（）為自然氣候―土壤性質(zhì)的非物理參數(shù)，是一個經(jīng)驗參數(shù)，基于全球數(shù)據(jù)的（）公式亟待進一步研究，InVEST模型使用了Donohue等[20]提出的公式：

式中：為季節(jié)參數(shù)（1～30之間）；（）為土壤有效含水率（mm）；是植物可利用水量（）與土壤最大根系埋藏深度和植物根系深度最小值的乘積，公式為：

()=Min(Rest.layer.depth,root.depth)·。（5）

1.3.2 地理探測器

地理探測器是由王勁峰等[21]提出，可探測空間分異性并揭示該空間分異的驅(qū)動因素。其核心思想是：假設自變量是影響因變量的重要因素，那么自變量的空間分布與因變量在一定程度上具有相似性。地理探測器主要是由分異及因子探測器、交互作用探測器、生態(tài)探測器和風險區(qū)探測器組成。本研究使用了分異及因子探測器、交互作用探測器、生態(tài)探測器。

分異及因子探測器：可用于量化各驅(qū)動因子即自變量對因變量的空間變化分異性，探測其影響力大小，值表示自變量對因變量的解釋程度，計算式為：

式中：=1,2,…，為自變量或因變量的類型分區(qū)；N和分別為類型分區(qū)和整體區(qū)域的樣本數(shù)量；σ2和2分別是類型分區(qū)和整體區(qū)域值的方差；值取值（0≤≤1），值越大，對因變量的解釋能力越強。

交互作用探測器：可用于判別各驅(qū)動因子（自變量）之間的交互作用，即判斷自變量a和自變量b共同作用時對于因變量的解釋力是起增強作用還是減弱作用，兩自變量之間存在以下幾種關系（表1）。

表1 兩自變量交互作用類型

生態(tài)探測器：可用于判斷兩兩驅(qū)動因子即自變量a和自變量b對因變量空間分布影響力是否具有顯著的差異：

式中：Na和Nb分別為兩驅(qū)動因子a和b的采樣個數(shù)；SSWa和SSWb分別為驅(qū)動因子a和b形成的類型分區(qū)的區(qū)內(nèi)方差之和。

1.4 模型校準

通過調(diào)節(jié)季節(jié)參數(shù)，對流域產(chǎn)水量的輸出結果進行校準。根據(jù)塔里木河流域水資源公報以及《中國塔里木河治水理論與實踐》，和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域多年平均年徑流量分別為47.334億、38.603億m3和74.131億m3，當季節(jié)參數(shù)分別為30、24、30時，接近各流域多年平均產(chǎn)水量，整體的誤差最小，模型模擬結果最優(yōu)。

2 結果與分析

2.1 各流域產(chǎn)水量的空間分布

新疆和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域2000―2015年平均產(chǎn)水量均集中分布在上游且具有較大的空間差異（圖2）。其中，和田河流域上游產(chǎn)水量空間格局具有東南高西北低的特點，玉龍喀什河上游山區(qū)、皮山縣的南部產(chǎn)水量較大，大部分區(qū)域產(chǎn)水量在90 mm以上，而喀拉喀什河上游山區(qū)產(chǎn)水量則集中分布在30～90 mm之間。開都-孔雀河流域上游產(chǎn)水量空間分布表現(xiàn)出四周高中間低的特點，陽霞河、開都河、烏拉斯臺河、東塔西臺河、霍拉山和迪那河周邊地區(qū)產(chǎn)水量大多在120 mm以上，而中心地帶的產(chǎn)水量則在30 mm以下。葉爾羌河流域產(chǎn)水高低值交叉分布在流域上游的山間谷地，其中，公格爾山、巴士塔格山、克勒青河和烏魯克吾斯塘河源頭附近的山區(qū)產(chǎn)水量較大，而在塔什庫爾干河、烏魯克吾斯塘河、克勒青河的河道附近產(chǎn)水量較小。從各流域整體空間分布上看，各流域在上游山間谷地的產(chǎn)水量要明顯高于其他地區(qū)，這是由于流域的降水量在山間分布較大的原因。從各流域相比較來說，開都-孔雀河流域產(chǎn)水量在120 mm以上的區(qū)域明顯大于其他2個流域且分布比較集中。

圖2 2000―2015年各流域平均產(chǎn)水量（mm）

圖3 2000―2015年各流域產(chǎn)水量變化斜率（mm/a）

2.2 各流域產(chǎn)水量時空動態(tài)分析

2000―2015年和田河流域和開都-孔雀河流域絕大部分區(qū)域的產(chǎn)水量都處于下降的趨勢，分別占流域面積的94.37%和89.64%（圖3）。和田河流域2.81%的區(qū)域產(chǎn)水量下降在15 mm/a以上，零散分布在和田河流域的中部，呈西北東南方向條帶狀分布，而產(chǎn)水量增加的區(qū)域集中分布在喀拉喀什河的上游。開都-孔雀河流域3.04%的區(qū)域產(chǎn)水量下降達到15 mm/a以上，主要分布在霍拉山和哈布其哈河附近，在博斯騰湖和孔雀河的河道附近產(chǎn)水量呈增加趨勢。葉爾羌河流域產(chǎn)水量以增加趨勢為主，占流域面積的69.01%，增加范圍為0～15 mm/a，僅有0.03%區(qū)域的產(chǎn)水量增加在30 mm/a以上，零散分布在葉爾羌河流域上游的山間谷地。

2.3 氣候因子與各流域產(chǎn)水量相關性分析

為定量分析氣候因子對3個流域產(chǎn)水量的影響，本文采用Pearson相關系數(shù)逐像元計算2000、2005、2010、2015年和田河流域、開都-孔雀河流域、葉爾羌河流域產(chǎn)水量與各氣候因子（降水、氣溫、輻射、風速和相對濕度）之間的相關性程度（圖4）。由圖4降水可知，和田河流域、開都-孔雀河流域、葉爾羌河流域絕大部分地區(qū)的產(chǎn)水量與年降水量都呈顯著正相關，面積占比分別為73.99%、88.49%和71.11%，說明降水是影響流域產(chǎn)水的主導因素。

和田河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量與年平均氣溫的相關性以正相關為主，開都-孔雀河流域產(chǎn)水量與年平均氣溫負相關的面積占比較大（圖4氣溫）。其中，和田河流域產(chǎn)水量與年平均氣溫呈顯著正相關面積占比為5.04%，集中分布在喀拉喀什河的上游山區(qū)；開都-孔雀河流域有4.33%的區(qū)域產(chǎn)水量與年平均氣溫呈顯著負相關，主要分布在霍拉山和哈布其哈河附近。

和田河流域和開都-孔雀河流域產(chǎn)水量與輻射呈正相關的區(qū)域明顯大于呈負相關的區(qū)域，而葉爾羌河流域則相反（圖4輻射）。其中和田河流域和開都-孔雀河流域產(chǎn)水量與輻射呈顯著正相關面積占比分別為13.20%和14.74%，集中分布在玉龍喀什河、哈布其哈河和東塔西臺河上游山區(qū)附近。葉爾羌河流域產(chǎn)水量與輻射呈顯著負相關面積占比為8.09%，零散分布在葉爾羌河流域的上游。

注 a、b、c分別代表和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域（顯著性水平α=0.1）。

和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量與年平均風速呈負相關面積占比分別為52.63%、82.89%和27.24%（圖4風速）。其中，呈顯著負相關面積占比分別為19.79%、20.21%和4.54%，集中分布于玉龍喀什河的上游山區(qū)、霍拉山、哈布其哈河、東塔西臺河中下游地區(qū)和葉爾羌河流域的中游地區(qū)。

和田河流域產(chǎn)水量與相對濕度的相關性，負相關性占主導地位，而開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域則相反（圖4相對濕度）。其中，和田河流域有0.87%的區(qū)域產(chǎn)水量與相對濕度呈顯著負相關，零散分布在喀拉喀什河的上游山區(qū)和慕士山附近；開都-孔雀河流域產(chǎn)水量與相對濕度呈顯著正相關面積占比為39.55%，主要分布在霍拉山和哈布其哈河和東塔西臺河附近；葉爾羌河流域產(chǎn)水量與相對濕度呈顯著正相關面積占比為2.55%，零散分布在克勒青河山區(qū)附近。

2.4 社會經(jīng)濟因子與各流域產(chǎn)水量相關性分析

圖5為社會經(jīng)濟因子與流域產(chǎn)水量相關性的空間分布情況。由圖5可知，和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量與GDP呈負相關的區(qū)域大于呈正相關的區(qū)域。其中和田河流域有2.44%的區(qū)域呈顯著負相關，零散分布在流域的中游；開都-孔雀河流域與GDP呈顯著負相關的區(qū)域僅占0.54%，集中分布在霍拉山南坡山腳附近；而葉爾羌河流域和GDP呈顯著正相關的區(qū)域明顯大于顯著負相關的區(qū)域，主要分布在克勒青河附近周邊山區(qū)。

圖5 社會經(jīng)濟因子與流域產(chǎn)水量相關性的空間分布格局

和田河流域、開都-孔雀河流域產(chǎn)水量與人口密度（POP）呈負相關的區(qū)域明顯大于呈正相關的區(qū)域，而葉爾羌河流域則相反。相較于和田河流域和葉爾羌河流域，開都-孔雀河流域產(chǎn)水量與人口密度呈顯著相關性的區(qū)域較大，集中分布在博斯騰湖和東塔西臺河附近。

2.5 各流域產(chǎn)水量空間差異驅(qū)動因子分析

由因子探測的結果可知（表2），和田河流域、開都-孔雀河流域氣候因子的決定力（值）要遠遠大于社會經(jīng)濟因子，而葉爾羌河流域則不同，其社會經(jīng)濟因子的決定力明顯大于其他2個流域。影響三大流域產(chǎn)水量空間變化分布的第一、第二主導因素都是氣溫和降水，其值都在0.438 0以上，由此可知，氣溫和降水是引起產(chǎn)水量變化的重要驅(qū)動力。GDP是影響和田河流域、開都-孔雀河流域產(chǎn)水量變化最小的因子，值分別為0.042 8、0.008 2，而對葉爾羌河流域產(chǎn)水量變化影響最小的因子是相對濕度，值為0.155 7。

由表3―表5可知，和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量變化的驅(qū)動因子之間的交互作用均大于各因子的獨立作用，且各流域兩兩因子之間的交互作用都存在非線性增強。和田河流域相對濕度和輻射之間的交互作用影響力最強，相對濕度和氣溫交互因子次之；開都-孔雀河流域風速和降水之間的交互作用影響力最強，風速和氣溫交互因子次之，而葉爾羌河流域降水和氣溫之間的交互作用影響力最強，降水和風速交互因子次之。說明不同流域兩兩因子交互作用產(chǎn)生的影響力存在著較大差異。

通過生態(tài)探測器可知，和田河流域人口密度與GDP、開都-孔雀河流域相對濕度與輻射和風速、葉爾羌河流域GDP、人口密度與相對濕度之間的差異顯著，其余因子之間差異不顯著。

表2 各流域產(chǎn)水量年際空間變化的因子探測結果

表3 和田河流域產(chǎn)水量交互探測與生態(tài)探測結果

注 加“*”表示兩兩因子的交互作用為非線性增強，否則無標記；“+”表示生態(tài)探測中為顯著差異，否則無標記。下同。

表4 開都-孔雀河流域產(chǎn)水量交互探測與生態(tài)探測結果

表5 葉爾羌河流域產(chǎn)水量交互探測與生態(tài)探測結果

3 討 論

2000―2015年和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域年均產(chǎn)水量集中分布在各流域的上游，和田河流域和開都-孔雀河流域絕大部分區(qū)域的產(chǎn)水量以下降趨勢為主，而葉爾羌河流域則相反，這一空間格局變化與各流域降水空間格局變化相吻合。通過Pearson相關性分析和地理探測器綜合分析表明降水對流域產(chǎn)水量的影響最為顯著，且呈正相關關系。這一研究結論與以往結果相似。例如，王亞慧等[22]通過Pearson相關分析，得到橫斷山區(qū)產(chǎn)水量與降水量呈明顯的正相關，相關系數(shù)在0.9以上，且產(chǎn)水量的時間變化也主要受降水量變化的影響（＞0.98，＜0.01）。郭麗潔等[23]通過ArcGIS對2010和2015年阿克蘇河流域產(chǎn)水和降水時空格局進行比較，得到產(chǎn)水量變化與降水量變化基本一致，表明降水對其產(chǎn)水量變化具有顯著影響。在與其他氣候因子（氣溫、輻射、風速和相對濕度）的相關性分析中，各流域產(chǎn)水量與各氣候因子呈現(xiàn)不顯著相關性的區(qū)域面積占比較大，這是因為氣溫、輻射、風速和相對濕度等氣候因子主要通過影響流域的蒸散發(fā)過程間接影響流域的產(chǎn)水，而王亞慧等[22]、孫小銀等[7]、吳健等[1]和徐潔等[24]研究證明產(chǎn)水量與潛在蒸散和實際蒸散相關性并不明顯。在不同流域中，氣溫、輻射等氣候因子對流域產(chǎn)水量的正負相關性的影響可能截然不同，即不同區(qū)域?qū)α饔蛘羯l(fā)過程正負相關性的影響不同。這一研究結論與蒙雨等[25]研究結果相一致。

通過Pearson相關性分析和地理探測器綜合分析，和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量受社會經(jīng)濟因子（GDP和人口密度）的影響較小。這主要是因為GDP和人口密度是人類活動的反應指標。在塔里木河流域人類活動多集中分布在流域中下游綠洲平原區(qū)，流域上游山區(qū)受人類活動影響較小。而和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量多集中在流域上游。因此，和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域產(chǎn)水量受社會經(jīng)濟因素的影響較小，主要受氣候因子影響。

4 結 論

1）新疆和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域多年平均產(chǎn)水量均集中分布在流域上游地區(qū)。和田河流域上游產(chǎn)水量表現(xiàn)為東南高西北低的特點；開都-孔雀河流域上游產(chǎn)水量空間分布呈四周高中間低；而葉爾羌河流域產(chǎn)水量高低值區(qū)交叉分布在流域上游的山間谷地。

2）2000―2015年和田河流域和開都-孔雀河流域絕大部分區(qū)域的產(chǎn)水量都處于下降的趨勢，分別占流域面積的94.37%和89.64%，而葉爾羌河流域產(chǎn)水量則以增加趨勢為主，占流域面積的69.01%。

3）各流域產(chǎn)水量與降水呈顯著性相關的面積占比最高；各流域絕大部分區(qū)域產(chǎn)水量與GDP、人口密度呈現(xiàn)的相關性不顯著。

4）和田河流域、開都-孔雀河流域和葉爾羌河流域氣溫和降水是引起產(chǎn)水量變化的重要驅(qū)動力。和田河流域人口密度與GDP、開都-孔雀河流域相對濕度與輻射和風速、葉爾羌河流域GDP、人口密度與相對濕度之間差異顯著。

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Spatiotemporal Variation in Water Yield and Their Underlying Mechanisms in Tarim River Basin

SUN Qi1,2, XU Changchun1,2*, REN Zhengliang1,2, CHU Zhi1,2

(1.College of Resource and Environment Sciences, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;2. MOE Key Laboratory of Oasis Ecology, Xinjiang University, Urumqi 830046, China.)

【】Global climate change and anthropogenic activities combine to have altered water flow and distribution in many basins, especially those in arid and semi-arid regions. Understanding water yield and its spatiotemporal change in a basin, as well as their determinants, is hence important to improve water management but challenging because of the amount of data it requires. Taking Tarim basin as an example, this paper aims to analyze the spatiotemporal changes in its water yield and the underlying mechanisms.【】The analysis was based on numerical simulations; spatiotemporal distribution of water yield from 2000 to 2015 in three catchments in the basin: Hotan catchment, Kaidu-Kongqu catchment, and Yerqiang catchment, was simulated using the InVEST model. Factors posited to impact water yield in the three catchments, including precipitation, temperature, solar radiation, wind speed, relative humidity, GDP and population density, were analyzed using the Pearson correlation and the geographic detector.【】Spatially, the average annual water yield in each catchment was in its upper reach with average depth of the water yield in all three catchments being more than 30 mm. On average, the water yield in Kaidu-Kongque catchment was more than that in the Hetian and Yarkant catchment; and the water yield in most upstream areas in the three catchments was more than 120 mm. From 2000 to 2015, the water yield in Hetian and Kaidu-Kongque catchment had been in decline, while that in Yarkant catchment had been in rise. Precipitation and water production were correlated at significant level for all studied areas, accounting for 73.99%, 88.49% and 71.11% of the water production in Hetian, Kaidu-Peacock and Yarkant catchments respectively, indicating that precipitation was the key contributor to the water yield. Geographical-detector analysis revealed that air temperature and precipitation were the dominant factors controlling the spatial distribution of water yield and their impacts were nonlinearly integrated, with thevalue being higher than 0.438. Intra-basin factors that were not correlated at significant level are as follows: Population density and GDP for Hetian catchment; relative humidity, radiation and wind speed for Kaidu-Kongque catchment; population density and humidity for Yarkant catchment.【】The water yield in typical inland river basins in arid areas of northwestern China was mainly affected by temperature and precipitation.

arid regions of Northwestern China; water production; spatiotemporal distribution; climatic factors; socioeconomic factors

TV213.4

A

10.13522/j.cnki.ggps.2020698

1672 – 3317（2021）08 - 0114 - 09

孫琪, 徐長春, 任正良, 等. 塔里木河流域產(chǎn)水量時空分布及驅(qū)動因素分析[J]. 灌溉排水學報, 2021, 40(8): 114-122.

SUN Qi, XU Changchun, REN Zhengliang, et al. Spatiotemporal Variation in Water Yield and Their Underlying Mechanisms in Tarim River Basin[J]. Journal of Irrigation and Drainage, 2021, 40(8): 114-122.

2020-12-16

國家自然科學基金項目（41561023）

孫琪（1996-），男，山東淄博人。碩士研究生，主要從事干旱區(qū)生態(tài)水文研究。E-mail: 2972653327@qq.com

徐長春（1977-），女，新疆阿勒泰人。教授，博士，主要從事干旱區(qū)氣候、水文與水資源研究。E-mail: xcc0110@163.com

責任編輯：陸紅飛