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    基于InVEST模型的大理州永平縣水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能時(shí)空變化分析*

    2021-12-09 08:36:06杜佳衡王錦
    西部林業(yè)科學(xué) 2021年6期
    關(guān)鍵詞:產(chǎn)水量輸出量產(chǎn)水

    杜佳衡,王錦

    (西南林業(yè)大學(xué),云南 昆明 650224)

    水生態(tài)系統(tǒng)作為自然生態(tài)系統(tǒng)中的一個(gè)重要類型,為人類的生存繁衍提供了多種物質(zhì)產(chǎn)品及資源,具有多種服務(wù)功能,如集水、產(chǎn)水、水質(zhì)凈化,同時(shí)兼具一定的美學(xué)和娛樂(lè)游憩價(jià)值[1-3]。其中,產(chǎn)水和水質(zhì)凈化作為水生態(tài)系統(tǒng)主要的服務(wù)功能,具有提高民生福祉及改善城鎮(zhèn)居民飲用水安全的重要作用[4-5]。然而,在當(dāng)前快速城市化進(jìn)程中,人類社會(huì)生產(chǎn)活動(dòng)對(duì)水生態(tài)系統(tǒng)的干擾逐漸增強(qiáng),導(dǎo)致其服務(wù)功能日益衰退[6]。為明確區(qū)域水生態(tài)系統(tǒng)的健康狀況,開(kāi)展產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)功能的空間可視化定量分析,揭示兩者的時(shí)空變化分布特征,對(duì)于實(shí)現(xiàn)區(qū)域水資源管理和可持續(xù)發(fā)展意義深遠(yuǎn)。

    生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)自20世紀(jì)70年代提出以來(lái),成為生態(tài)學(xué)、生態(tài)經(jīng)濟(jì)學(xué)等學(xué)科領(lǐng)域中的重要研究方向。在SCEP(study of critical environmental problems)[7]、Costanza等[8]、Daily[9]的研究基礎(chǔ)上,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的概念、分類和評(píng)估方法逐漸被明確,水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的相關(guān)研究也越來(lái)越廣泛[10]。從研究對(duì)象和尺度上看,以往學(xué)者主要以流域[11-12]、濕地[13]、河流[14]等類型來(lái)進(jìn)行水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評(píng)估研究。從研究方法來(lái)看,目前針對(duì)水生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)的研究主要基于水量平衡法、蓄水能力法等,運(yùn)用實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)展產(chǎn)水量的評(píng)估[15-16]。水質(zhì)凈化服務(wù)往往通過(guò)單因子法、灰色綜合評(píng)價(jià)法等方法分析評(píng)估區(qū)域水質(zhì)狀況[17]。以上方法受水文站點(diǎn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)影響較大,僅適用于小尺度范圍內(nèi)的研究,且多采用價(jià)值量評(píng)價(jià)法進(jìn)行估算,結(jié)果未能實(shí)現(xiàn)空間化。近年來(lái),在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物質(zhì)量評(píng)價(jià)法的基礎(chǔ)上,隨著ArcGIS、RS等技術(shù)的迅速發(fā)展,對(duì)于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)“模型化、空間化”的研究成為新趨勢(shì),各類水文研究模型隨之得到廣泛應(yīng)用,包括InVEST模型、SWAT模型等[18]。其中,InVEST模型以簡(jiǎn)便及快速的空間表達(dá)手段成為當(dāng)下最熱門(mén)的研究工具,越來(lái)越多的學(xué)者借助該模型的產(chǎn)水模塊(water yield model)和水質(zhì)凈化模塊(nutrient delivery ratio model)進(jìn)行區(qū)域水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的研究。如白楊等[19]、陳龍等[20]利用InVEST模型分別對(duì)美國(guó)肯塔基州和瀾滄江流域的水源涵養(yǎng)、水土保持、水質(zhì)凈化功能進(jìn)行了評(píng)估;吳瑞等[21]、韓會(huì)慶等[17]分別對(duì)官?gòu)d水庫(kù)流域和珠江流域的產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)進(jìn)行了模擬,并對(duì)其時(shí)空分布差異性進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因素的探究。綜上所述,InVEST模型因易操作、數(shù)據(jù)易獲取等特點(diǎn)已被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于不同尺度的研究當(dāng)中,但目前針對(duì)國(guó)內(nèi)西南部山區(qū)縣域尺度的相關(guān)研究仍然較少。

    永平縣地處云南大理州西部山區(qū),近年來(lái),當(dāng)?shù)匕l(fā)展面臨著諸多壓力和挑戰(zhàn),特別是開(kāi)發(fā)活動(dòng)的不斷擴(kuò)張?jiān)斐闪藚^(qū)域內(nèi)資源的快速消耗甚至是生態(tài)破壞。為緩解當(dāng)?shù)毓まr(nóng)業(yè)生產(chǎn)與自然過(guò)程之間的矛盾,有必要對(duì)其水生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)和水質(zhì)凈化服務(wù)功能展開(kāi)分析與評(píng)估,而目前,該區(qū)域內(nèi)對(duì)于這兩種服務(wù)功能的研究尚未形成一套較為完整的研究思路及方法。因此,本文基于InVEST模型產(chǎn)水量和水質(zhì)凈化量?jī)蓚€(gè)子模塊模擬2000年、2010年、2020年大理州永平縣的年均產(chǎn)水量及年均氮磷輸出量,分析這兩個(gè)水生態(tài)系統(tǒng)主要服務(wù)功能的時(shí)空變化,并劃分重要性等級(jí),以期為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)健康發(fā)展、水源水質(zhì)保護(hù)提供科學(xué)依據(jù)。

    1 研究地概況

    永平縣(99°17′~99°56′E、25°03′~25°45′N(xiāo))位于云南省西部,總面積約為2 790 km2,屬大理州下轄縣??h內(nèi)與云臺(tái)、博南兩山相連,地勢(shì)狹長(zhǎng)且高差明顯,自西北向東南降低,海拔最高2 974 m,最低1 105 m。銀江河分布于永平縣中部成為主要干流,瀾滄江、順濞河經(jīng)縣域東西兩側(cè)穿越而過(guò),形成“兩山三河”的天然山水格局和山、谷、壩錯(cuò)綜復(fù)雜的地形地貌[22]。水資源豐富,平均水資源總量超過(guò)10×108m3,人均水資源量約7 000 m3,有開(kāi)發(fā)利用價(jià)值的河流27條(圖1)。

    圖1 研究地概況

    2 研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

    InVEST產(chǎn)水(water yield model)和水質(zhì)凈化(nutrient delivery ratio model)模型運(yùn)行參數(shù)主要包括以下內(nèi)容。

    (1)土地利用數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)來(lái)自資源環(huán)境數(shù)據(jù)云,選取2000年、2010年、2020年3期柵格數(shù)據(jù),統(tǒng)一分辨率為30 m。根據(jù)劉紀(jì)遠(yuǎn)等[23]提出的體系,按照二級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn)將研究區(qū)土地利用劃分為5大類12小類(圖2)。

    圖2 大理州永平縣土地利用類型

    (2)氣象數(shù)據(jù) 包括降水、氣溫等日值數(shù)據(jù),均來(lái)自中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng),包括研究區(qū)及其周邊28個(gè)氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù),為使數(shù)據(jù)具備代表性,分別選取1996—2000年、2006—2010年、2016—2020年3個(gè)時(shí)段的數(shù)據(jù)滑動(dòng)平均值,表征2000年、2010年、2020年的氣象數(shù)據(jù)。其中,年均降水量在ArcGIS中通過(guò)反距離權(quán)重法(IDW)處理插值后獲得柵格數(shù)據(jù);潛在蒸散發(fā)量在參考FAO推薦的Penman-Monteith公式[24-25]計(jì)算后,通過(guò)IDW插值為柵格數(shù)據(jù)。

    (3)DEM 數(shù)據(jù)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云,經(jīng)投影、填洼處理后借助水文分析工具提取流域及子流域。

    (4)土壤數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)來(lái)自中科院南京土壤所,土壤深度數(shù)據(jù)在ArcGIS中經(jīng)投影變換、裁剪處理獲取柵格數(shù)據(jù),植被可利用含水率數(shù)據(jù)參考周文佐等[26]擬合的經(jīng)驗(yàn)公式計(jì)算提取。

    (5)生物物理系數(shù)表 參考前人研究成果[27-28]及模型用戶使用手冊(cè)[29]賦值設(shè)定(表1)。

    表1 InVEST模型運(yùn)行參數(shù)生物物理系數(shù)表

    (6)經(jīng)驗(yàn)參數(shù) 產(chǎn)水模塊Z系數(shù)通過(guò)《大理白族自治州水資源公報(bào)》調(diào)整設(shè)定。由于數(shù)據(jù)獲取限制,僅收集到研究區(qū)2010年水資源統(tǒng)計(jì)成果。基于此對(duì)產(chǎn)水模塊輸出結(jié)果進(jìn)行校驗(yàn),發(fā)現(xiàn)當(dāng)Z系數(shù)賦值為30時(shí),模型的產(chǎn)水量更接近實(shí)測(cè)結(jié)果。其他經(jīng)驗(yàn)參數(shù)如水質(zhì)凈化模塊水文連通性K系數(shù)等使用模型默認(rèn)值設(shè)定。

    2.2 產(chǎn)水服務(wù)模擬

    InVEST 產(chǎn)水模型(water yield model)是基于Budyko水熱耦合平衡原理[30]提出的一種水量平衡估算方法,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,模型不考慮地下水的補(bǔ)給。產(chǎn)水量計(jì)算公式如下:

    式中:Y(xj)為地類j在柵格單元上x(chóng)的年均產(chǎn)水量(mm),AET(xj)為柵格單元x上地類j的年均實(shí)際蒸散量(mm),P(x)為柵格單元x上的年均降水量(mm)。其中,AET(xj)/P(x)為Zhang等[31]在參考Budyko曲線后提出的方程,計(jì)算公式如下。

    PET(xj)=Kc(lc)×ET0(x)

    AWC(c)=Min(Rest.layar.depth,root.depth)×PAWC

    AET(x)=Min〔Kc(lc)×ET0(x),P(x)〕

    式中:PET(xj)為地類j在柵格單元x上的年均潛在蒸散發(fā)量(mm),ω(x)為自然氣候—土壤屬性的非物理參數(shù);ET0(x)為參考植被在柵格單元x上的蒸散量(mm),Kc(lx)為地類x的植被蒸散系數(shù);AWC(x)為柵格單元x的土壤有效含水率(mm),PAWC為植被可利用水;Z即Zhang系數(shù),季節(jié)常數(shù),取值在1~30之間。

    2.3 水質(zhì)凈化服務(wù)模擬

    水質(zhì)凈化服務(wù)通過(guò)InVEST NDR Model進(jìn)行計(jì)算,模型基于土地利用/覆被類型在年尺度上計(jì)算柵格單元氮、磷營(yíng)養(yǎng)鹽的保持量和輸出量,利用氮、磷含量表征水質(zhì)狀況,TN、TP輸出量越大表明柵格單元水質(zhì)凈化能力越弱。模型僅考慮植被和土壤對(duì)氮、磷營(yíng)養(yǎng)鹽非點(diǎn)源污染的截留及過(guò)濾功能,不涉及化學(xué)和生物之間的相互作用。水質(zhì)凈化服務(wù)計(jì)算公式如下:

    Xexpj=loadsurf,j×NDRsurf,j+loadsubs,j×NDRsubs,j

    式中:xexptot為流域年均氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出總量(kg/a);xexpj為柵格單元j的氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出量(kg/a),loadsurf,j和loadsubs,j為柵格單元j地表和地下氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷量(kg/a),NDRsurf,j和NDRsubs,j為柵格單元j地表和地下氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸送效率。其中,氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷量計(jì)算公式如下:

    loadsurf,j=(1-proportion_subsurfacej)×modified.load_nj

    loadsubs,j=proportion_subsurfacej×modified.load_nj

    modified.loadxj=loadxj×RPIxj

    式中:modified.loadxj為修正后柵格單元j的氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽負(fù)荷量(kg/a),RPIxj為徑流代理指數(shù),RPj為營(yíng)養(yǎng)鹽徑流代理,RPav為平均徑流代理。

    氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸送效率計(jì)算公式如下:

    式中:NDRsurf,j為地表營(yíng)養(yǎng)鹽輸送效率;IC0和k是校準(zhǔn)參數(shù);ICj為地形指數(shù);NDR0,j為柵格單元j和徑流之間的養(yǎng)分最大持留效率;effLULCj為地類j的最大持留效率;eff’downj為柵格單元j的下游有效持留效率;sj為步長(zhǎng)因子;ljdown為柵格單元j到下游相鄰柵格單元流動(dòng)的路徑長(zhǎng)度;lLULCj為柵格單元土地利用類型j的持留距離;Dup和Ddn為上下坡貢獻(xiàn)面積的平均坡度;NDRsubs,j為地下?tīng)I(yíng)養(yǎng)鹽輸送效率;effsubs為通過(guò)地下徑流可達(dá)到的最大營(yíng)養(yǎng)鹽持留效率;lsubs為地下?tīng)I(yíng)養(yǎng)鹽流動(dòng)持留效率;li表示從柵格單元到徑流的距離。

    2.4 冷熱點(diǎn)分析

    3 結(jié)果與分析

    3.1 產(chǎn)水服務(wù)時(shí)空變化模擬

    基于InVEST模型產(chǎn)水(Water Yield)模塊運(yùn)行結(jié)果,大理州永平縣2000年、2010年、2020年產(chǎn)水量空間分布格局如圖3所示。

    圖3 大理州永平縣產(chǎn)水服務(wù)時(shí)空分布特征

    20年間,研究區(qū)產(chǎn)水量總體趨于下降趨勢(shì),不同年份間,產(chǎn)水量的空間分布格局基本保持穩(wěn)定,大體呈現(xiàn)出西南高東北低的態(tài)勢(shì)。3個(gè)時(shí)期流域的平均產(chǎn)水深度分別為642.37、348.95、275.59 mm,高值區(qū)集中于龍門(mén)鄉(xiāng)東北部、博南鎮(zhèn)中部、北斗鄉(xiāng)西南部;較高值區(qū)集中于杉陽(yáng)鎮(zhèn)西部、龍街鎮(zhèn)西部、廠街鄉(xiāng)中部、水泄鄉(xiāng)中北部;低值區(qū)集中連片分布于北斗鄉(xiāng)中部、龍街鎮(zhèn)東部、博南鎮(zhèn)西北部和南部。

    同一年份中,單位面積產(chǎn)水深度在空間上的分布具有異質(zhì)性。按照一級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn),對(duì)土地利用重新分類后進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì),結(jié)果如圖4a所示。從各地類上看,20年來(lái)建設(shè)用地產(chǎn)水量始終占據(jù)高值,且始終高于流域年均產(chǎn)水深度,這可能與快速城市化進(jìn)程改變的不透水下墊面有關(guān),這一過(guò)程改變了水量的產(chǎn)匯流,使得地表產(chǎn)流增加而入滲減少,產(chǎn)水能力相對(duì)較高;耕地產(chǎn)水能力次之,這可能與人類引水灌溉等農(nóng)耕干擾行為存在一定的關(guān)聯(lián)性;林地和草地產(chǎn)水能力中等,這可能是由于植被及其枯落物對(duì)降水和地表徑流的攔截作用所導(dǎo)致的,同時(shí)受到水量入滲土壤的影響,削減了洪峰流量,因此產(chǎn)水能力相對(duì)較弱;而水域的產(chǎn)水量始終處于低值,這是由于水域的蒸散發(fā)量較高,大于植被的蒸散發(fā)量,因此產(chǎn)水能力最弱。

    從鄉(xiāng)鎮(zhèn)尺度上看,3個(gè)時(shí)期產(chǎn)水深度如圖4b所示,產(chǎn)水深度最高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)分別為龍門(mén)鄉(xiāng)、杉陽(yáng)鎮(zhèn)、水泄鄉(xiāng);產(chǎn)水深度低值區(qū)則集中在北斗鄉(xiāng)、龍街鎮(zhèn)、博南鎮(zhèn)??紤]到土地利用類型的影響,這種分布空間差異可能與各時(shí)期鄉(xiāng)鎮(zhèn)間的用地類型比例有關(guān),可以看出杉陽(yáng)鎮(zhèn)、水泄鄉(xiāng)、龍門(mén)鄉(xiāng)等用地類型以耕地為主導(dǎo)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)產(chǎn)水量最高,而北斗鄉(xiāng)、龍街鎮(zhèn)、博南鎮(zhèn)等以林草地為主要用地類型的鄉(xiāng)鎮(zhèn)產(chǎn)水量則相對(duì)較少。同時(shí),各時(shí)期氣候變化導(dǎo)致的降水量、蒸散發(fā)量的大小也會(huì)對(duì)產(chǎn)水深度產(chǎn)生一定影響,從而影響產(chǎn)水量的時(shí)空分布格局特征。

    圖4 大理州永平縣各地類、各鄉(xiāng)鎮(zhèn)產(chǎn)水量

    3.2 水質(zhì)凈化服務(wù)時(shí)空變化模擬

    經(jīng)過(guò)InVEST模型(NDR)模塊計(jì)算,大理州永平縣2000年、2010年、2020年水質(zhì)凈化能力如圖5所示,TN、TP輸出量越大則水質(zhì)凈化能力越差。結(jié)果顯示,20年來(lái)研究區(qū)TN、TP總輸出量先增大后減小,總體處于增加態(tài)勢(shì),表明研究區(qū)水質(zhì)凈化能力總體趨于減弱趨勢(shì)。其中,3個(gè)時(shí)期流域尺度TN年均輸出量最大值分別為5.90、6.10、6.40 kg/(hm2·a),總輸出量分別為840.75、880.49、877.66 t;TP年均輸出量最大值分別為0.14、0.15、0.16 kg/(hm2·a),總輸出量分別為78.46、79.46、79.34 t。從空間上看,3個(gè)時(shí)期氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出空間分布格局基本保持一致,高值區(qū)主要集中于龍門(mén)鄉(xiāng)中南部、博南鎮(zhèn)中部和西南部、杉陽(yáng)鎮(zhèn)中東部、廠街鄉(xiāng)西部且多呈面狀分布,其余高值區(qū)以點(diǎn)狀分布于水泄鄉(xiāng)東北部、龍街鎮(zhèn)中南部、北斗鄉(xiāng)西北部。

    圖5 大理州永平縣水質(zhì)凈化服務(wù)時(shí)空分布特征

    從土地利用類型上看,3個(gè)時(shí)期TN年均輸出量高低值依次為耕地>建設(shè)用地>草地>林地>水域;TP輸出量依次為耕地>建設(shè)用地>林地>草地>水域。從各時(shí)期來(lái)看,耕地始終為大理州永平縣氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出總量的主要貢獻(xiàn)角色,且輸出量呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢(shì),這是由于農(nóng)耕地所種植的作物生長(zhǎng)長(zhǎng)期依賴于農(nóng)藥和化肥的使用,而農(nóng)耕地多呈面狀分布于河谷地帶,因此成為氮、磷營(yíng)養(yǎng)鹽污染物的主要來(lái)源;建設(shè)用地TN、TP輸出量次之,這可能是由于研究區(qū)城鎮(zhèn)建設(shè)及農(nóng)村養(yǎng)殖畜牧業(yè)發(fā)展所導(dǎo)致的;林地、草地氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出量相對(duì)較少,這是因?yàn)橹脖痪哂羞^(guò)濾和截留營(yíng)養(yǎng)鹽的功能;而水域作為人類生存發(fā)展所需的重要資源,則不具備氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出的能力(圖6)。

    圖6 大理州永平縣各地類TN、TP輸出量

    從不同鄉(xiāng)鎮(zhèn)間來(lái)看,杉陽(yáng)鎮(zhèn)、廠街鄉(xiāng)、博南鎮(zhèn)氮磷營(yíng)養(yǎng)鹽輸出量始終高于其余4個(gè)鄉(xiāng)鎮(zhèn),從土地利用類型的分布格局進(jìn)行分析,杉陽(yáng)鎮(zhèn)、廠街鄉(xiāng)、博南鎮(zhèn)的地類以耕地和建設(shè)用地為主導(dǎo),因此三者的營(yíng)養(yǎng)鹽輸出量較高;北斗鄉(xiāng)、龍門(mén)鄉(xiāng)、龍街鎮(zhèn)的氮磷輸出量相對(duì)較少,這是因?yàn)檫@些區(qū)域的植被覆蓋較為完好,從而對(duì)營(yíng)養(yǎng)鹽的輸出起到一定的過(guò)濾及凈化效用(圖7)。

    圖7 大理州永平縣各鄉(xiāng)鎮(zhèn)TN、TP輸出量

    3.3 產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)冷熱點(diǎn)分析

    在進(jìn)行冷熱點(diǎn)分析之前,首先運(yùn)用ArcGIS空間自相關(guān)分析判斷大理州永平縣產(chǎn)水量和水質(zhì)凈化量在空間上是否存在聚集特征,計(jì)算結(jié)果如表2所示。其中,2000年、2010年、2020年研究區(qū)的產(chǎn)水量和氮磷輸出量莫蘭指數(shù)均大于0,表明兩項(xiàng)服務(wù)功能均具有空間相關(guān)性,同時(shí),Z值均大于2.58,概率P值為0,均小于0.01,表明研究區(qū)產(chǎn)水量和氮磷輸出量的空間分布為非隨機(jī)狀態(tài),具有聚集特征?;诖耍_(kāi)展大理州永平縣產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)冷熱點(diǎn)分析,結(jié)果如圖8、圖9所示。

    表2 大理州永平縣產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)功能空間自相關(guān)指數(shù)

    圖8 大理州永平縣產(chǎn)水服務(wù)冷熱點(diǎn)空間分布

    圖9 大理州永平縣水質(zhì)凈化服務(wù)冷熱點(diǎn)空間分布

    3個(gè)時(shí)期,研究區(qū)兩項(xiàng)服務(wù)的冷熱點(diǎn)空間分布格局特征具有相似性。其中產(chǎn)水服務(wù)冷熱點(diǎn)分析結(jié)果顯示,熱點(diǎn)區(qū)域主要分布于杉陽(yáng)鎮(zhèn)、龍門(mén)鄉(xiāng)、博南鎮(zhèn)、水泄鄉(xiāng),這些區(qū)域地類多以耕地、建設(shè)用地為主,冷點(diǎn)區(qū)域主要集中在北斗鄉(xiāng),該區(qū)以林草地為主要用地類型,植被覆蓋度高,人為干擾活動(dòng)較少,有利于抑制地表徑流;水質(zhì)凈化服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域則主要分布于杉陽(yáng)鎮(zhèn)、博南鎮(zhèn)、廠街鄉(xiāng)等鄉(xiāng)鎮(zhèn)間,這些區(qū)域用地多以耕地為主,氮磷輸出量較高,北斗鄉(xiāng)則為研究區(qū)的主要冷點(diǎn)區(qū)域??傮w上看,20年來(lái)大理州永平縣產(chǎn)水服務(wù)的熱點(diǎn)區(qū)域從空間上看主要集中分布于西部地區(qū),并逐漸從北部地區(qū)向南部地區(qū)發(fā)生轉(zhuǎn)移,冷點(diǎn)區(qū)域主要集中分布于中部和東北部地區(qū);水質(zhì)凈化服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域分布較為穩(wěn)定,主要集中在西北部和東南部地區(qū),呈現(xiàn)出與耕地和建設(shè)用地一致性的空間分布格局特征。

    3.4 大理州永平縣水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重要性等級(jí)劃分

    為劃定大理州永平縣水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重要性等級(jí),本文僅以2020年產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)作為劃分對(duì)象。研究運(yùn)用ArcGIS將產(chǎn)水服務(wù)和水質(zhì)凈化服務(wù)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行歸一化處理,并進(jìn)行空間疊加分析,將研究區(qū)水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重分類為極重要、較重要、一般重要、不重要四個(gè)等級(jí),分別歸為極重要區(qū)、較重要區(qū)、一般重要區(qū)和不重要區(qū)[33-35],面積分別為103 089.87、108 449.37、43 441.38、14 644.8 hm2,占總面積的比例為38.24%、40.22%、16.11%、5.43%,結(jié)果如圖10所示。

    圖10 大理州永平縣2020年水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能重要性等級(jí)分布

    由圖中各區(qū)空間分布特征可知,水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能極重要區(qū)主要分布在研究區(qū)中部和東部區(qū)域,用地以林草地為主,該區(qū)植被覆蓋度高,具備良好的水源涵養(yǎng)功能,人為干擾活動(dòng)少,是繼續(xù)推進(jìn)實(shí)施退耕還林還草的重要區(qū)域,同時(shí)應(yīng)加強(qiáng)該區(qū)內(nèi)水源地的保護(hù)工作,杜絕毀林開(kāi)荒、毀林采礦等行為;較重要區(qū)和一般重要區(qū)主要分布在用地以灌草和旱地為主的西北部和南部區(qū)域,這些區(qū)域應(yīng)加強(qiáng)退化草地的恢復(fù)治理力度,控制好環(huán)境污染,切實(shí)保護(hù)水源水質(zhì),減少對(duì)該區(qū)的干擾;不重要區(qū)分布在研究區(qū)用地類型以耕地和建設(shè)用地為主的區(qū)域,該區(qū)植被覆蓋度低,人為干擾活動(dòng)強(qiáng)烈,是重點(diǎn)實(shí)施退耕還林還草和污染防治的區(qū)域,以提升水生態(tài)系統(tǒng)的水源涵養(yǎng)能力。

    4 討論與結(jié)論

    4.1 討論

    本文通過(guò)運(yùn)用InVEST模型產(chǎn)水模塊和水質(zhì)凈化模塊對(duì)大理州永平縣產(chǎn)水量和水質(zhì)凈化量時(shí)空分布變化特征進(jìn)行模擬,并利用冷熱點(diǎn)分析工具識(shí)別兩項(xiàng)服務(wù)的空間分布聚集情況。研究結(jié)論與已有的研究相類似[36-39],結(jié)果均呈現(xiàn)出產(chǎn)水服務(wù)以建設(shè)用地和耕地占據(jù)高值,而林草地占據(jù)低值的特征,這是由于快速城市化進(jìn)程所改變的不透水下墊面導(dǎo)致的[40]。因此,當(dāng)?shù)貞?yīng)加強(qiáng)林草地種植及恢復(fù)力度,提高水生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)能力;水質(zhì)凈化服務(wù)中,耕地的氮磷輸出量始終最高,該結(jié)果強(qiáng)調(diào)了農(nóng)藥和化肥的大量使用是造成區(qū)域水質(zhì)凈化服務(wù)功能衰退的主要因素,實(shí)施退耕還林還草工程是提高當(dāng)?shù)厮|(zhì)凈化能力的有效措施[41]。同時(shí),在氮磷輸出量高值區(qū),應(yīng)多種植喜氮、喜磷植物,充分發(fā)揮植物的攔截與凈化效用,合理使用農(nóng)藥和化肥,制定排污標(biāo)準(zhǔn),降低氮磷進(jìn)入水體的概率,確保當(dāng)?shù)鼐用耧嬘盟踩4送?,通過(guò)模擬大理州永平縣兩項(xiàng)服務(wù)功能的時(shí)空變化,本文將水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能劃分為4個(gè)重要區(qū),確定優(yōu)先重點(diǎn)保護(hù)的區(qū)域,以此為當(dāng)?shù)亻_(kāi)展水源水質(zhì)保護(hù)提供科學(xué)指導(dǎo)。其中,極重要區(qū)植被覆蓋度高,具有良好的調(diào)節(jié)地表徑流、水源涵養(yǎng)能力,是當(dāng)?shù)貎?yōu)先考慮實(shí)施保護(hù)的區(qū)域,應(yīng)加強(qiáng)區(qū)域內(nèi)退耕還林還草工程的建設(shè)工作,以此促進(jìn)水源地的健康與穩(wěn)定。

    4.2 結(jié)論

    (1)2000年、2010年、2020年大理州永平縣的產(chǎn)水服務(wù)年均產(chǎn)水深度分別為642.37、348.95、275.59 mm,呈下降趨勢(shì)。建設(shè)用地產(chǎn)水量始終占據(jù)高值,其次為耕地,水域產(chǎn)水量最低;用地類型以耕地為主導(dǎo)的鄉(xiāng)鎮(zhèn)產(chǎn)水量最高。

    (2)2000年、2010年、2020年大理州永平縣的水質(zhì)凈化服務(wù)TN年均輸出量最大值分別為5.90、6.10、6.40 kg/(hm2·a),TP年均輸出量最大值分別為0.14、0.15、0.16 kg/(hm2·a),均呈上升趨勢(shì)。耕地氮磷輸出量最高,其次為建設(shè)用地;以耕地和建設(shè)用地為主要用地類型的鄉(xiāng)鎮(zhèn)氮磷輸出量較高。

    (3)大理州永平縣產(chǎn)水服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域主要集中在西部地區(qū),并逐漸從北部地區(qū)向南部地區(qū)發(fā)生轉(zhuǎn)移,冷點(diǎn)區(qū)域主要集中分布在中部和東北部地區(qū);水質(zhì)凈化服務(wù)熱點(diǎn)區(qū)域呈現(xiàn)出與耕地和建設(shè)用地一致性的空間分布規(guī)律,冷點(diǎn)區(qū)域則集中連片分布于植被覆蓋度高,較少人為活動(dòng)干擾的區(qū)域。

    (4)大理州永平縣水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能極重要區(qū)占研究區(qū)總面積的38.24%,主要分布在用地以林草地為主的中部和東部區(qū)域;較重要區(qū)和一般重要區(qū)主要分布在西北部和南部用地以灌草和旱地為主的區(qū)域,占總面積的40.22%、16.11%;不重要區(qū)占總面積的5.43%,分布在用地以耕地和建設(shè)用地為主的區(qū)域。

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