近20a濟(jì)南泉域水源涵養(yǎng)量的時(shí)空變化特征

劉建軍　田勇　姜騰龍　孫軍　劉貴芬　楊曉鈺

摘要：為探究濟(jì)南市的水源涵養(yǎng)量，利用Arcgis軟件劃定泉域范圍，通過解譯2000年、2005年、2010年、2015年和2020年的Landsat遙感影像數(shù)據(jù)，獲取范圍內(nèi)土地利用類型；基于InVEST模型并結(jié)合氣象、土壤、地形等數(shù)據(jù)估算泉域水源涵養(yǎng)量，分析了近20a來泉域水源涵養(yǎng)量和涵養(yǎng)能力的時(shí)空變化及影響因素。結(jié)果表明，與2000年相比，泉域內(nèi)土地利用類型變化較大，其中耕地面積變化最大，減少了470.1 km2；城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地增長(zhǎng)較快，增幅為9.1%；林地草地面積也呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，增幅為4.1%，面積占比達(dá)到了32.3%。泉域水源涵養(yǎng)量為157.9～238.3 mm，均值為188.8 mm，受降水影響較大；泉域水源涵養(yǎng)率為23.5%～25.9%，平均為24.2%，水源涵養(yǎng)能力較低。時(shí)間上，多年水源涵養(yǎng)率基本保持穩(wěn)定；空間上，南部山區(qū)水源涵養(yǎng)能力較之前有所提升，中部受城市化影響而下降顯著。各土地利用類型水源涵養(yǎng)量從大到小依次為：林地>草地>耕地>未利用土地>城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地>水域濕地，水源涵養(yǎng)率分別為49.15%、30.32%、20.09%、17.69%、8.62%和8.31%。區(qū)域內(nèi)水源涵養(yǎng)功能區(qū)以一般重要區(qū)為主，面積占比為40%，極重要區(qū)內(nèi)林地占比為94.62%。植被類型和氣象因素是影響區(qū)域水源涵養(yǎng)的主要因素，應(yīng)結(jié)合土壤類型適當(dāng)調(diào)整植被配置。

關(guān)鍵詞：水源涵養(yǎng)；InVEST模型；土地利用；濟(jì)南泉域

中圖分類號(hào)：X826? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? 文章編號(hào)：1674-3075（2023）05-0048-10

生態(tài)系統(tǒng)是人類生存發(fā)展的自然環(huán)境和必然條件，根據(jù)其結(jié)構(gòu)、過程與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的關(guān)系，能有效評(píng)價(jià)其服務(wù)功能。水源涵養(yǎng)功能作為陸地生態(tài)系統(tǒng)調(diào)節(jié)服務(wù)的重要功能之一，通過植被及土壤將降水?dāng)r蓄、吸收、積蓄在系統(tǒng)內(nèi)，具有抑制蒸發(fā)、調(diào)節(jié)徑流、凈化水質(zhì)等功能（呂一河等，2015）。在不同尺度的生態(tài)區(qū)劃中，水源涵養(yǎng)重要性評(píng)價(jià)都是必不可少的內(nèi)容。

濟(jì)南被譽(yù)為“泉城”，降雨是泉水的主要補(bǔ)給來源（邢立亭等，2018）。隨著經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，城市建設(shè)規(guī)模迅速擴(kuò)大，地面硬化造成降水滲入補(bǔ)給泉水的區(qū)域減少，加之地下水超量開采，2000年前后泉群出現(xiàn)間歇性噴涌甚至常年停噴的現(xiàn)象，流域范圍內(nèi)的水源涵養(yǎng)量直接關(guān)系到區(qū)域的水資源供給。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)水源涵養(yǎng)功能評(píng)價(jià)方法主要包括水量平衡法（張彪等，2008；崔景軒等，2019）、降水貯存法（劉澤彬等，2017）、土壤蓄水能力法（田璐，2019）、綜合蓄水能力法（劉璐璐和曹巍，2016）與多因子分析法等（周佳雯等，2018；Chen et al，2020）?；谒科胶夥ǖ纳鷳B(tài)系統(tǒng)服務(wù)和權(quán)衡綜合評(píng)估模型（The integrate valuation of ecosystem services and tradeoffs tool， InVEST）充分考慮土壤物理性質(zhì)、地形起伏和地表覆蓋狀況等對(duì)水源涵養(yǎng)量的影響，更適用于區(qū)域尺度研究（劉越等，2021）。如利用InVEST模型對(duì)漢江（陳澤怡等，2022）、岷江（劉菊等，2019）等流域以及遼寧?。▍螛锋玫?，2022）、安徽?。ɡ瞵摤摰?，2022）等區(qū)域開展了水源涵養(yǎng)量及其時(shí)空變化特征研究，其研究大多基于較大空間尺度。

本文以小范圍的濟(jì)南泉域?yàn)檠芯繉?duì)象，運(yùn)用InVEST模型綜合評(píng)估濟(jì)南泉域內(nèi)2000-2020年水源涵養(yǎng)量，分析其時(shí)空變化特征，驗(yàn)證模型結(jié)果的可靠性，探究影響水源涵養(yǎng)能力的主要因素，以期為濟(jì)南市兼顧城市發(fā)展和泉水保護(hù)以及提升區(qū)域水源涵養(yǎng)力提供理論依據(jù)。

1? ?材料與方法

1.1? ?區(qū)域概況

濟(jì)南市位于山東省中西部，南依泰山，北跨黃河，地勢(shì)南高北低，高差超過500 m；氣候?qū)儆谂瘻貛О霛駶?rùn)季風(fēng)型氣候，四季分明，年均氣溫13.8℃，年均降水量685 mm，且主要集中在6-8月，占年降水量的65.9%。市內(nèi)泉水屬于巖溶泉類型，地下石灰?guī)r發(fā)育，因其獨(dú)特的地形地質(zhì)構(gòu)造，利于地表水和地下水向城區(qū)匯集，城內(nèi)分布有趵突泉、黑虎泉、五龍?zhí)丁⒄渲槿拇笕?。?jì)南境內(nèi)河流主要有黃河、小清河兩大水系；其中，小清河發(fā)源于濟(jì)南境內(nèi)，上游水源補(bǔ)給主要來自市內(nèi)各泉。小清河作為濟(jì)南市泉域內(nèi)的主要出境河流，流域內(nèi)的水源涵養(yǎng)量直接關(guān)系到泉域地下水的補(bǔ)給量。

1.2? ?研究方法

InVEST模型是由美國(guó)斯坦福大學(xué)、世界自然基金會(huì)和大自然保護(hù)協(xié)會(huì)聯(lián)合開發(fā)的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估工具，主要是針對(duì)淡水、海洋和陸地三大生態(tài)系統(tǒng)的評(píng)估模塊，每個(gè)模塊由于生態(tài)系統(tǒng)功能不同又包含不同的評(píng)估項(xiàng)目（Tallis & Ricketts，2011）。本文利用的InVEST產(chǎn)水模塊是基于水量平衡原理，通過降水、地表蒸發(fā)、植物蒸騰、土壤深度和根系深度等參數(shù)計(jì)算產(chǎn)水量；在此基礎(chǔ)上，利用土壤飽和導(dǎo)水率、地形指數(shù)和流速系數(shù)等因子對(duì)產(chǎn)水量結(jié)果進(jìn)行修正，進(jìn)而得出水源涵養(yǎng)量。

1.3? ?泉域提取

濟(jì)南泉域地下水分布受地質(zhì)構(gòu)造、地層巖性等自然因素控制，南部山區(qū)丘陵石灰?guī)r裸露，溶蝕裂隙普遍發(fā)育，為地下水直接補(bǔ)給區(qū)；北部平原區(qū)地下裂隙巖溶發(fā)育，受煤系地層或巖溶巖體阻隔，上涌成泉噴泄。因此，根據(jù)濟(jì)南水文地質(zhì)實(shí)際，結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，運(yùn)用Arcgis軟件水文學(xué)模塊（Hydrology），選取濟(jì)南市小清河流域出境斷面作為泉域流域的出口，建立濟(jì)南市泉域范圍（圖1）。

1.4? ?InVEST產(chǎn)水模型

InVEST產(chǎn)水模型是基于Budyko水熱耦合平衡原理提出的一種水量平衡估算方法（王亞慧等，2020），即以各柵格單元降水量與實(shí)際蒸散量之差作為該柵格單元產(chǎn)水量，計(jì)算公式如下：

式中：Drainage area為集水區(qū)柵格數(shù)量，SoilDepth為土壤深度（mm）；Slope為百分比坡度，由DEM在Arcgis軟件中求得。

1.5.2? ?基于資料統(tǒng)計(jì)估算? ?區(qū)域降水量與蒸散量以及其他水資源消耗的差值即為本區(qū)域的水源涵養(yǎng)量，計(jì)算公式如下：

水源涵養(yǎng)量 = （降水量-水資源量-用水量×耗水率）/區(qū)域面積-蒸散量 14

1.6? ?數(shù)據(jù)來源

1.6.1? ?土地利用類型? ?采用美國(guó)地質(zhì)勘探局網(wǎng)站下載2000年、2005年、2010年、2015年、2020年30 m分辨率的Landsat 5、Landsat 8遙感數(shù)據(jù)，運(yùn)用ENVI、Arcgis軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，通過目視解譯的方法，獲取泉域土地利用類型。經(jīng)野外現(xiàn)場(chǎng)核查，解譯準(zhǔn)確率達(dá)到90%以上。

1.6.2? ?DEM數(shù)據(jù)? ?濟(jì)南市30 m分辨率的DEM數(shù)據(jù)來自地理空間數(shù)據(jù)云，運(yùn)用Arcgis軟件疊加泉域邊界裁剪獲得泉域的DEM數(shù)據(jù)。

1.6.3? ?氣象數(shù)據(jù)? ?氣象數(shù)據(jù)來自美國(guó)國(guó)家氣候數(shù)據(jù)中心（NCDC），包含氣溫、氣壓、露點(diǎn)、風(fēng)向風(fēng)速、云量、降水量等日值數(shù)據(jù)，本研究利用其溫度和降水量數(shù)據(jù)。

1.6.4? ?土壤數(shù)據(jù)? ?數(shù)據(jù)來源于聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織（FAO）和維也納國(guó)際應(yīng)用系統(tǒng)研究所（IIASA）所構(gòu)建的世界土壤數(shù)據(jù)庫（Harmonized World Soil Database version 1.1， HWSD）。中國(guó)境內(nèi)數(shù)據(jù)源為第二次全國(guó)土地調(diào)查南京土壤所提供的1：100萬土壤數(shù)據(jù)。經(jīng)查詢計(jì)算，泉域內(nèi)土壤參數(shù)見表1。

1.6.5? ?生物物理系數(shù)? ?模型需要的生物物理系數(shù)主要包含土地利用類型、根系深度、作物蒸散系數(shù)以及流速系數(shù)等。具體指標(biāo)參考文獻(xiàn)（劉越等，2021；傅斌等，2013；杜佳衡和王錦，2021）及模型用戶手冊(cè)確定（表2）。

2? ?結(jié)果與分析

2.1? ?土地利用變化

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，濟(jì)南泉域面積約為3 100 km2，將其劃分為耕地、林地、草地、水域濕地、城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地以及未利用土地共計(jì)6類土地利用類型（圖2）。其中利用類型以耕地、城鎮(zhèn)居民點(diǎn)和工礦用地、林地為主。2020年耕地占比為33.9%，城鎮(zhèn)居民點(diǎn)和工礦用地占比為29.1%，林地占比為27.6%，未利用土地面積最小，僅0.13%。

空間分布上，泉域地勢(shì)南高北低，土地利用類型主要受地形變化影響，南部山區(qū)以林地、草地為主；北部地形平坦，以耕地為主；中西部為濟(jì)南市主城區(qū)，主要為城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地。

時(shí)間變化上，泉域耕地面積變化最大，2020年較2000年減少14.8%，面積減少了470.1 km2；而相對(duì)的城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地面積逐年增加，2020年較2000年增加9.1%，面積增加了290.8 km2；林地和草地面積較2000年增加4.1%，面積占比達(dá)到了32.3%。水域濕地面積占比較小，但增幅最大，較2000年增加了76.6%。

2.2? ?產(chǎn)水量時(shí)空變化

運(yùn)用InVEST年產(chǎn)水模型計(jì)算得到的2000-2020年濟(jì)南泉域產(chǎn)水量時(shí)空分布見圖3。

濟(jì)南泉域年產(chǎn)水量變化在656～980 mm，產(chǎn)水量的空間分布格局與土地利用類型空間分布格局一致，城區(qū)產(chǎn)水量明顯高于周邊其他土地利用類型；而南部植被覆蓋度較高的山區(qū)產(chǎn)水量低，結(jié)合產(chǎn)水模型的計(jì)算原理，分析原因?yàn)橹脖徽羯⒆饔玫挠绊?，城區(qū)植被覆蓋較少，區(qū)域植被蒸散系數(shù)低，水分蒸散損耗少。

2.3? ?水源涵養(yǎng)量

2.3.1? ?時(shí)空變化? ?產(chǎn)水量的變化與分布直接影響區(qū)域的水源含養(yǎng)量（劉嬌等，2021），受流速系數(shù)、地形指數(shù)、土壤飽和導(dǎo)水率等因素的影響，水源涵養(yǎng)量與產(chǎn)水量的空間分布呈顯著的空間異質(zhì)性，中西部城區(qū)低，南部山區(qū)高；各年度的水源涵養(yǎng)量在空間分布上存在一致性（圖4）。

濟(jì)南泉域多年水源涵養(yǎng)量均值為188.8 mm。以2005年最大，為238.3 mm；2015年最低，為157.9 mm；2000年和2020年分別為173.6 mm和176.3 mm，水源涵養(yǎng)量趨勢(shì)與降水量變化趨勢(shì)一致（圖5）；這與秦嶺（寧亞洲等，2020）和三江源國(guó)家公園（呂樂婷等，2020）等區(qū)域的研究結(jié)果一致。2020年降水量較2000年減少了41.9 mm，但水源涵養(yǎng)量卻增加了2.72 mm，說明濟(jì)南泉域水源涵養(yǎng)能力較2000年有很大提升。水源涵養(yǎng)率為水源涵養(yǎng)量與降水量的比值，能有效評(píng)價(jià)區(qū)域的水源涵養(yǎng)能力，泉域多年水源涵養(yǎng)率在23.5%～25.9%，平均值為24.2%；與國(guó)內(nèi)其他地區(qū)如貴州卡斯特地區(qū)10.1%（夏林等，2019）、金沙江干熱河谷區(qū)10.8%（劉嬌等，2021）、都江堰21.7%（傅斌等，2013）、岷江上游25.8%～43.9%（劉菊等，2019）、福建森林26.5%～37.8%（劉業(yè)軒等，2021）以及甘肅黑河流域45%（張福平等，2018）相比，泉域的水源涵養(yǎng)能力較低。對(duì)比濟(jì)南泉域2020年與2000年水源涵養(yǎng)率的變化情況（圖6），在區(qū)域分布上，可見南部山區(qū)的水源涵養(yǎng)能力提升明顯，中部及北部區(qū)域水源涵養(yǎng)能力有所下降，尤其中部受城市化影響下降顯著。

2.3.2? ?基于土地利用的水源涵養(yǎng)量? ?各年度不同土地類型水源涵養(yǎng)量見圖7。各類型土地利用的水源涵養(yǎng)量差別較大，從大到小依次為：林地>草地>耕地>未利用土地>城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地>水域濕地，分別為384.4 mm、234.8 mm、156.9 mm、138.4 mm、67.2 mm和64.7 mm，其水源涵養(yǎng)率分別為49.15%、30.32%、20.09%、17.69%、8.62%和8.31%。2020年草地水源涵養(yǎng)率較之前有較大提升，對(duì)比草地分布的空間變化發(fā)現(xiàn)，部分山區(qū)草地隨著不斷加大的生態(tài)保護(hù)修復(fù)力度土地利用類型轉(zhuǎn)出為林地，而山區(qū)草地受土壤類型及地形指數(shù)（TI）影響，水源涵養(yǎng)量低于其他草地，其他土地利用類型水源涵養(yǎng)率年度變化不大（表3）。

從各土地利用類型的水源涵養(yǎng)水量來看，耕地涵養(yǎng)水源量占比呈明顯逐年下降趨勢(shì)，林地呈明顯的上升趨勢(shì)，城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地呈緩慢的上升趨勢(shì)，其他類型變化不明顯。這種變化趨勢(shì)與土地利用類型變化趨勢(shì)一致，但兩者之間的變化速率與各土地利用類型的產(chǎn)水能力和水源涵養(yǎng)能力有關(guān)。大量減少的耕地和快速增加的城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地使泉域的水源涵養(yǎng)能力持續(xù)降低，由于林地、草地水源涵養(yǎng)量的提升，泉域近20年水源涵養(yǎng)率也基本保持穩(wěn)定（表3）。

2.3.3? ?水源涵養(yǎng)功能重要性? ?根據(jù)《資源環(huán)境承載能力和國(guó)土空間開發(fā)適宜性評(píng)價(jià)指南（試行）》評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，將累積水源涵養(yǎng)量最高的前50%區(qū)域確定為水源涵養(yǎng)極重要區(qū)域，同時(shí)參照《國(guó)家生態(tài)保護(hù)紅線——生態(tài)功能紅線劃定技術(shù)指南》的分位數(shù)分級(jí)方法，本文將水源涵養(yǎng)重要性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)劃分為：（1）分位數(shù)≥50%的區(qū)域?yàn)闃O重要區(qū)；（2）分位數(shù)≥40%且<50%的區(qū)域?yàn)楦叨戎匾獏^(qū)；（3）分位數(shù)≥30%且<40%的區(qū)域?yàn)橹械戎匾獏^(qū)；（4）分位數(shù)≥20%且<30%的區(qū)域?yàn)檩^重要區(qū)；（5）分位數(shù)＜20%的區(qū)域?yàn)橐话阒匾獏^(qū)。

從多年平均水源涵養(yǎng)重要性分級(jí)的空間分布來看（圖8），泉域水源涵養(yǎng)極重要區(qū)和重度重要區(qū)主要分布在南部山區(qū)，一般重要區(qū)為中西部的中心城區(qū)，東北部的平原耕地為水源涵養(yǎng)的中等重要區(qū)；其中，極重要區(qū)面積占比為16.62%，高度重要區(qū)為5.14%，中等重要區(qū)為12.89%，較重要區(qū)為25.35%，一般重要區(qū)為40.00%。

結(jié)合土地利用類型，極重要區(qū)以林地為主，平均面積占比達(dá)到94.62%；高度重要區(qū)以林地和草地為主，平均占比分別為75.85%和20.61%；中等重要區(qū)以耕地、草地和林地為主，占比分別為54.91%、21.89%和21.88%；較重要區(qū)以耕地為主，占比為90.11%；一般重要區(qū)以城鄉(xiāng)居民點(diǎn)和工礦用地和耕地為主，占比為60.22%和33.52%。由此可見，林草地是較高等級(jí)區(qū)域的主要土地利用類型。

2.3.4? ?結(jié)果驗(yàn)證? ?為驗(yàn)證InVEST模型水源涵養(yǎng)量結(jié)果的可靠性，通過查閱2020年度濟(jì)南市水資源公報(bào)的降水量、水資源量、用水量等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)（表4），計(jì)算水源涵養(yǎng)量，以此來驗(yàn)證模型計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。為使數(shù)據(jù)有更好的可比性，查詢數(shù)據(jù)區(qū)域泉域所在的濟(jì)南市區(qū)和歷城區(qū)。

通過計(jì)算得出，2020年濟(jì)南市區(qū)和歷城區(qū)平均的水源涵養(yǎng)量為173.02 mm，與模型計(jì)算結(jié)果176.30 mm僅相差約3.3 mm，說明模型計(jì)算結(jié)果可靠。

3? ?討論

泉域水源涵養(yǎng)量的時(shí)空變化與降水和土地利用類型密切相關(guān)，降水是區(qū)域產(chǎn)水的水源，其大小直接決定區(qū)域的產(chǎn)水量；土地利用類型影響了地表的徑流速度、水分蒸發(fā)量以及水分滲透和保持能力。通過分析產(chǎn)水模型和水源涵養(yǎng)估算模型的運(yùn)算原理，影響單元產(chǎn)水能力的因素主要是單元土地上植被類型（植被蒸散系數(shù)）、土壤因素（土壤深度、土壤質(zhì)地）以及氣象條件（溫度、降水），影響水源涵養(yǎng)能力的因素主要是植被類型（流速系數(shù)）、地形因素（坡度）以及土壤因素（飽和導(dǎo)水率），土壤因素和地形因素長(zhǎng)期穩(wěn)定，由此可知植被類型和氣象因素是影響單元水源涵養(yǎng)的主要因素。因此，在自然氣象條件下，充分考慮區(qū)域發(fā)展規(guī)劃，結(jié)合土壤結(jié)構(gòu)，適當(dāng)調(diào)整土地利用類型，有利于提高水源涵養(yǎng)量。

盡管InVEST模型充分考慮氣象數(shù)據(jù)、土壤屬性數(shù)據(jù)、地形數(shù)據(jù)和土地覆蓋類型數(shù)據(jù)，但Polasky等（2011）指出，該模型運(yùn)用水量平衡估算產(chǎn)水量時(shí)，未考慮土壤深層含水量，使得估算結(jié)果高于真實(shí)值，同時(shí)模型基于土地利用/覆蓋單元建立的參數(shù)，是對(duì)現(xiàn)實(shí)中地表覆蓋的簡(jiǎn)化，模擬略微存在偏差（張福平等，2018）。下一步需結(jié)合野外調(diào)查，需制定更為詳細(xì)的土地利用分類類型；且本研究使用多年平均降水特征常數(shù)Z作為模型關(guān)鍵參數(shù)，因缺少流域?qū)崪y(cè)徑流量數(shù)據(jù)，采用默認(rèn)的固定值，未能對(duì)其進(jìn)行數(shù)據(jù)校驗(yàn)，也可能導(dǎo)致產(chǎn)水量的計(jì)算結(jié)果與實(shí)際值存在較大差異。因此，在后期研究中，需加強(qiáng)有關(guān)實(shí)測(cè)實(shí)驗(yàn)，以進(jìn)一步校正模型，提升模擬精度。

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（責(zé)任編輯? ?萬月華）

Temporal and Spatial Variation of Water Conservation Capacity

in the Jinan Spring Basin over the Past 20 Years

LIU Jian‐jun， TIAN Yong， JIANG Teng‐long， SUN Jun， LIU Gui‐fen， YANG Xiao‐yu

（Shandong Jinan Center for Ecological Environment Monitoring， Jinan? ?250014， P.R. China）

Abstract：In this study， the spring basin of Jinan City was selected for research， and we estimated the water conservation volume within the spring area in 2000， 2005， 2020， 2015 and 2020 using the Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs （InVEST） model and annual data on the meteorology， soil and landform. Further， the spatial-temporal variation of the water conservation volume and capacity as well as the influencing factors during the period 2000-2020 were analyzed. Our aim was to provide theoretical evidence for the conservation of spring and spring conservation capacity in the context of urban development. ArcGIS software was used to delineate the spring areas， and land use types within the areas （2000， 2005， 2010， 2015 and 2020） were obtained by interpreting Landsat remote sensing image data. Land use changed significantly during the investigation period， with the largest variation in cultivated land area， which decreased by 14.8% （470.1 km2）. Residential and industrial land increased rapidly， with a combined increase of 9.1% （290.8 km2）. The area of forest and grassland， accounting for 32.3% of the total area， also increased by 4.1%. Water source conservation capacity in the spring area was in the range， 157.9-238.3 mm， and the average value， 188.8 mm， was greatly affected by precipitation. The water conservation rate in the spring area ranged from 23.5% to 25.9%， with an average of 24.2%， and the water conservation capacity was relatively low. Temporarily， the water conservation rate has remained stable for many years. Spatially， the water conservation capacity of the southern mountain area has improved over the past 20 years， while the water conservation capacity of the central area has significantly decreased due to urbanization. Water conservation for each land use type， in descending order， was forest land>grassland>cultivated land>unused land>residential and industrial land>water bodies and wetlands， with respective water conservation rates of 49.15%， 30.32%， 20.09%， 17.69%， 8.62% and 8.31%. The functional water source conservation area within the region was primarily in a few important areas， accounting for 40% of the conservation and forest land was extremely important， accounting for 94.62%. The vegetation type and meteorological conditions were the primary factors affecting water conservation， and the vegetation type should therefore be adjusted according to soil type.

Key words：water conservation; InVEST model; land use type; Jinan spring basin

收稿日期：2022-02-21? ? ? 修回日期：2023-04-13

基金項(xiàng)目：黃河流域生態(tài)狀況評(píng)估（2015-2020年）（魯環(huán)函[2020]202號(hào)）。

作者簡(jiǎn)介：劉建軍，1982年生，男，高級(jí)工程師，主要從事生態(tài)環(huán)境監(jiān)測(cè)研究。E-mail：272781784@qq.com

通信作者：姜騰龍，1985年生，男，高級(jí)工程師，主要從事生態(tài)遙感監(jiān)測(cè)研究。 E-mail：304282486@qq.com