黃河上游地區(qū)土壤保持服務(wù)時(shí)空變化及歸因

吳成永，曹廣超，陳克龍，巴丁求英，劉寶康，王潤(rùn)科，石亞亞，鄂崇毅

(1.天水師范學(xué)院資源與環(huán)境工程學(xué)院，甘肅 天水 741001；2.青藏高原地表過(guò)程與生態(tài)保育教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，青海省自然地理與環(huán)境過(guò)程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西寧 810008；3.高原科學(xué)與可持續(xù)發(fā)展研究院，西寧 810008)

土壤保持服務(wù)是生態(tài)系統(tǒng)提供的一項(xiàng)重要調(diào)節(jié)服務(wù)，包括潛在和實(shí)際供給服務(wù)。潛在供給服務(wù)是由于受到植被覆蓋等生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和組分因素的影響，自然生態(tài)系統(tǒng)具有控制侵蝕和攔截泥沙等的潛在供給能力。當(dāng)這種能力給人類帶來(lái)糧食生產(chǎn)和清潔水質(zhì)等效益時(shí)，潛在供給服務(wù)即變?yōu)樯鷳B(tài)系統(tǒng)為人類提供的實(shí)際土壤保持服務(wù)。氣候變化，特別是溫度和降雨模式的變化對(duì)生態(tài)、水文和土壤過(guò)程及土壤有機(jī)物、植物和作物等造成巨大影響，進(jìn)而影響糧食、水資源等的供給能力以及區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人類福祉。因此，氣候變化背景下土壤保持服務(wù)相關(guān)研究受到了國(guó)際社會(huì)的廣泛關(guān)注。世界氣候研究計(jì)劃(WCRP)將土壤保持列入重要研究?jī)?nèi)容，一些國(guó)際會(huì)議探討了氣候變化與土壤保持等相關(guān)議題，如2008年第15屆國(guó)際土壤保持大會(huì)、2017年聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織大會(huì)第40屆會(huì)議、2021年土地退化、土壤保持與可持續(xù)發(fā)展國(guó)際論壇(LASOSU)。

黃河流域橫跨青藏高原生態(tài)屏障、黃土高原生態(tài)屏障及北方防沙帶“兩屏一帶”，是我國(guó)水土流失防治的重點(diǎn)區(qū)域。經(jīng)過(guò)多年持續(xù)不懈的治理，其水土流失嚴(yán)重局面得到初步扭轉(zhuǎn)，但監(jiān)測(cè)表明，2019年水土流失面積達(dá)26.42萬(wàn)km，水土流失依然是構(gòu)建生態(tài)安全屏障的短板。黃河上游地區(qū)，橫跨干旱、半干旱、半濕潤(rùn)、濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)4個(gè)氣候區(qū)，作為黃河流域生態(tài)保護(hù)的關(guān)鍵地區(qū)，是一個(gè)發(fā)展問(wèn)題和生態(tài)問(wèn)題交織在一起的社會(huì)—經(jīng)濟(jì)—自然復(fù)合生態(tài)系統(tǒng)，其生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)是防止水土流失和推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障。那么，黃河上游地區(qū)土壤保持服務(wù)基本特征及影響因素是什么？土壤保持服務(wù)在不同氣候區(qū)的變化趨勢(shì)如何，其主導(dǎo)影響因素是什么？這些科學(xué)問(wèn)題的回答，將有助于深入理解土壤保持服務(wù)的變化機(jī)理，以及制定應(yīng)對(duì)氣候變化的策略措施。目前該區(qū)土壤保持的相關(guān)研究主要在黃河源、三江源、洮河流域、黃土高原、寧夏內(nèi)蒙古河段和北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶及其局部地區(qū)開展，全境范圍內(nèi)的完整性研究較少，不足以形成關(guān)于土壤保持服務(wù)的系統(tǒng)性認(rèn)識(shí)。同時(shí)，這些研究多數(shù)使用全局性的回歸模型、相關(guān)分析、趨勢(shì)分析和參數(shù)控制等方法得到整個(gè)研究區(qū)的影響因子，對(duì)于宏觀制定水土保持政策具有一定的指導(dǎo)意義，但難以提出不同地域、氣候區(qū)局部性的差異化參考建議。地理加權(quán)回歸(geographically weighted regression, GWR)模型，是一種探索數(shù)據(jù)空間異質(zhì)性的局部技術(shù)，將空間位置信息納入到回歸方程，可以分析影響因子在空間上的差異性，其分析結(jié)果對(duì)于實(shí)施基于地理位置的差異性水土保持措施具有指導(dǎo)意義。

鑒于此，本文運(yùn)用廣泛應(yīng)用的土壤保持服務(wù)評(píng)估模型RUSLE、GWR模型和趨勢(shì)線等方法，明晰黃河上游地區(qū)土壤保持服務(wù)時(shí)空動(dòng)態(tài)特征，分析土壤保持服務(wù)在各氣候區(qū)的變化趨勢(shì)，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合本文提出的因子影響力和影響強(qiáng)度等指標(biāo)方法，嘗試探尋土壤保持服務(wù)變化的影響因子并量化影響度，以期為該地區(qū)應(yīng)對(duì)氣候變化制定有針對(duì)性的分區(qū)分類宏觀策略和因地制宜的具體措施，為提升土壤保持服務(wù)提供科學(xué)依據(jù)，助力生態(tài)保護(hù)和高質(zhì)量發(fā)展。

1 材料與方法

1.1 黃河上游地區(qū)

黃河上游是指從河源至內(nèi)蒙古自治區(qū)托克托縣河口村(圖1)。薛嫻等以DEM數(shù)據(jù)運(yùn)用河道燒錄法與河道標(biāo)量法劃定了黃河上游流域；劉小鵬等從流域經(jīng)濟(jì)的角度出發(fā)，以省級(jí)行政區(qū)為基本單元，界定了黃河上游地區(qū)；楊永春等從地市行政區(qū)的角度界定了黃河上游地區(qū)。為構(gòu)筑生態(tài)安全屏障和推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)，我國(guó)以縣級(jí)行政區(qū)為基本單元實(shí)施生態(tài)管理，基于此，本文將與黃河上游流域邊界相交的縣(市、區(qū)、旗)納入黃河上游地區(qū)，共涉及137個(gè)縣級(jí)行政區(qū)，其面積為97.94萬(wàn)km，占全國(guó)國(guó)土面積的10.21%。

注：黃河上游流域邊界，來(lái)源于國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心；生態(tài)地理分區(qū)邊界，來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心，其中IIC3為內(nèi)蒙古高平原東部，半干旱區(qū)；IID1為內(nèi)蒙古高平原西部及河套，干旱區(qū)；IID2為阿拉善及河西走廊，干旱區(qū)；HIID1為柴達(dá)木盆地，干旱區(qū)；IIIC1為晉中陜北甘東高原丘陵，半干旱區(qū)；HIIC1為青東祁連山地，半干旱區(qū)；HIC1為青南高原寬谷，半干旱區(qū)；HIB1為果洛那曲丘狀高原，半濕潤(rùn)區(qū)；HIIA/B1為川西藏東高山深谷，濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)區(qū)。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

本文使用的主要數(shù)據(jù)見(jiàn)表1，其中歸一化植被指數(shù)(NDVI)、降水量和土地覆被產(chǎn)品數(shù)據(jù)時(shí)段為2001—2015年。所有數(shù)據(jù)在ArcGIS 10軟件平臺(tái)下統(tǒng)一處理為Albers等積投影。

表1 主要數(shù)據(jù)與來(lái)源

2 研究方法

2.1 土壤保持服務(wù)評(píng)估模型

土壤保持服務(wù)通常采用土壤保持量進(jìn)行評(píng)估，基于RUSLE方程的土壤保持服務(wù)評(píng)估模型為：

=-=×××(1-×)

(1)

式中：為土壤保持量(t/(hm·a))，由潛在侵蝕()與實(shí)際侵蝕()之差決定；為降雨侵蝕力因子((MJ·mm)/(hm·h·a))；為土壤可蝕性因子((t·hm·h)/(hm·MJ·mm))；為地形因子；為植被覆蓋因子；為水土保持措施因子。本文中，使用修正的降雨侵蝕力公式；與采用中國(guó)環(huán)境保護(hù)部和發(fā)展改革委員會(huì)聯(lián)合發(fā)布的《生態(tài)保護(hù)紅線劃定指南》(環(huán)辦生態(tài)[2017]48號(hào))推薦的計(jì)算辦法；采用王麗霞等的計(jì)算辦法；采用地類賦值法。

2.2 趨勢(shì)線法

使用趨勢(shì)線法，即以土壤保持量的變化斜率定量分析土壤保持服務(wù)的年際變化。

(2)

式中：為年序號(hào)；為年數(shù)；為土壤保持量變化斜率，代表土壤保持服務(wù)變化趨勢(shì)。當(dāng)>0，表明研究期間土壤保持量上升，土壤保持服務(wù)提升；當(dāng)<0，表明土壤保持量降低，土壤保持服務(wù)下降；當(dāng)=0，則土壤保持服務(wù)保持不變。

2.3 地理加權(quán)回歸模型

GWR模型考慮數(shù)據(jù)的空間位置，因逐點(diǎn)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，其分析結(jié)果是局部性的，而非全局性的，其模型為：

(3)

式中：、、(，)和(，)分別為空間位置處的因變量、解釋變量、地理坐標(biāo)和回歸系數(shù)；(，)為截距；為解釋變量的個(gè)數(shù)；為誤差修正項(xiàng)，即殘差。本文以土壤保持量為因變量，降水、海拔、坡度和植被覆蓋度為解釋變量在ArcGIS 10軟件中進(jìn)行GWR分析。

2.4 因子影響度指標(biāo)及其計(jì)算

借鑒已有研究，本文嘗試提出影響強(qiáng)度、影響率和影響力3個(gè)指標(biāo)以度量影響因子對(duì)土壤保持服務(wù)的影響。

2.4.1 影響強(qiáng)度 GWR分析的回歸系數(shù)反映了解釋變量與因變量之間的關(guān)系強(qiáng)度，如果關(guān)系較強(qiáng)，則系數(shù)相對(duì)較大，如果關(guān)系較弱，則系數(shù)接近于零。因此，回歸系數(shù)的絕對(duì)值可以定義為因子的影響強(qiáng)度(influence intensity,)：

=|(,)|

(4)

式中：和(，)分別為因子在空間位置處的影響強(qiáng)度和GWR分析的回歸系數(shù)。

2.4.2 影響率 殘差可用于確定模型的擬合程度，較小的殘差表明模型擬合效果較好。ArcGIS 10平臺(tái)的GWR分析結(jié)果中，標(biāo)準(zhǔn)化殘差絕對(duì)值的范圍為0～2.5，本文將其<1.5的模型視為較優(yōu)模型，并將對(duì)應(yīng)的解釋變量個(gè)數(shù)()作為因子對(duì)土壤保持服務(wù)的影響數(shù)量，于是，因子的影響率(influence ratio,)可定義為：

=()×100

(5)

式中：為因子對(duì)土壤保持服務(wù)的影響率；為解釋變量的總數(shù)，即參與GWR分析的因子總個(gè)數(shù)；為因子的影響數(shù)量。

2.4.3 影響力 影響因子對(duì)土壤保持服務(wù)的影響力大小，一是取決于影響強(qiáng)度，二是取決于影響率。于是，因子影響力(influence level, IL)可定義為：

=×

(6)

式中：為因子對(duì)土壤保持服務(wù)的影響力；為因子對(duì)土壤保持服務(wù)的影響率；為(因子影響數(shù)量)個(gè)因子的影響強(qiáng)度均值。

3 結(jié)果與分析

3.1 土壤保持服務(wù)基本特征

3.1.1 土壤保持服務(wù)分區(qū) 將2001—2015年間(稱“研究期間”)土壤保持量變化斜率，在ArcGIS 10軟件平臺(tái)下，使用自然斷裂法分為5類，據(jù)此將土壤保持服務(wù)變化劃分為明顯下降區(qū)、略微下降區(qū)、基本不變區(qū)、略微上升區(qū)和明顯上升區(qū)(圖2)。研究期間，基本不變、下降和上升區(qū)面積分別為64.08萬(wàn)，28.06萬(wàn)，5.54萬(wàn)km(表2)，面積比約為66∶29∶5。

表2 土壤保持服務(wù)分區(qū)及其特征

圖2 土壤保持服務(wù)分區(qū)

下降區(qū)，主要位于黃河上游東北部的干旱、半干旱氣候區(qū)。其中，明顯下降區(qū)集中分布在隴東黃土高原丘陵溝壑區(qū)的半干旱氣候區(qū)，縣域上，環(huán)縣、彭陽(yáng)縣、原州區(qū)東部土壤保持服務(wù)下降明顯；略微下降區(qū)，集中分布在黃土高原丘陵區(qū)西部、內(nèi)蒙古高平原西部及河套地區(qū)、西北內(nèi)流河片區(qū)的阿拉善及河西走廊東南部交匯地帶的干旱氣候區(qū)，大致是積石峽以東15 km處至河口村以西50 km處，黃河兩岸寬約150 km的帶狀區(qū)域?？h域上，烏拉特中旗、杭錦旗、杭錦后旗、鄂托克旗、鄂托克前旗、鹽池縣、阿拉善左旗東南部、靖遠(yuǎn)縣、白銀區(qū)、皋蘭縣、永登縣東部、景泰縣、古浪縣、永昌縣東部、涼州區(qū)、白銀區(qū)、中寧縣、永寧縣、和政縣、民勤縣南部、興慶區(qū)、金鳳區(qū)和平川區(qū)等縣(市、區(qū)、旗)土壤保持服務(wù)呈略微下降。

上升區(qū)，主要位于黃河上游西部和南部的半干旱、濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)和半濕潤(rùn)氣候區(qū)。其中，明顯上升區(qū)，主要分布在半干旱的青東祁連山地和濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)的川西藏東高山深谷，特別是祁連山、疏勒南山、岷山北段等山地，這與劉海等的研究結(jié)果類似，即土壤保持量呈現(xiàn)山區(qū)高、平原低的分布格局?？h域上，肅南裕固族自治縣西北中部、祁連縣西北中部、宕昌縣中南部、松潘縣土壤保持服務(wù)上升明顯；略微上升區(qū)，主要分布在半濕潤(rùn)的果洛那曲丘狀高原西部、濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)的松潘高原北部，縣域上主要是稱多縣南部、久治縣、班瑪縣和迭部縣。

3.1.2 各分區(qū)土壤保持服務(wù)年際變化特征 明顯下降區(qū)，土壤保持量從2001年的4 116.92 t/(hm·a)，波動(dòng)下降至2015年的1 349.34 t/(hm·a)，年均下降184.51 t/(hm·a)(圖3a)；略微下降區(qū)，土壤保持量從2001年的599.81 t/(hm·a)，波動(dòng)下降至2015年的345.93 t/(hm·a)，年均下降16.92 t/(hm·a)(圖3b)；明顯上升區(qū)，土壤保持量從2001年的11 015.00 t/(hm·a)，波動(dòng)增加至2015年的11 926.65 t/(hm·a)，年均增加60.78 t/(hm·a)(圖3c)；略微上升區(qū)，土壤保持量從2001年的4 998.19 t/(hm·a)，波動(dòng)增加至2015年的5 332.55 t/(hm·a)，年均增加22.29 t/(hm·a)(圖3d)。

圖3 各分區(qū)土壤保持量年際變化

3.2 土壤保持服務(wù)變化歸因分析

結(jié)合前人選用的影響因子，考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文選取降水、海拔、坡度、植被覆蓋作為土壤保持服務(wù)的影響因子。將研究期間4個(gè)因子的均值歸一化至0～1以消除不同量綱間的差異，依據(jù)影響因子及其指標(biāo)特征(表3)，探尋各分區(qū)的影響因子，進(jìn)而分析土壤保持服務(wù)變化的原因。

表3 各分區(qū)土壤保持服務(wù)影響因子及其指標(biāo)特征

3.2.1 下降區(qū)土壤保持服務(wù)影響因子 明顯和略微下降區(qū)，各因子對(duì)土壤保持服務(wù)的影響強(qiáng)度和影響力排序一致，從大到小依次為降水>海拔>植被覆蓋度>坡度(表3)。降水是影響下降區(qū)土壤保持服務(wù)的主導(dǎo)因子，其像元尺度的影響強(qiáng)度見(jiàn)圖4a。

Tang等研究發(fā)現(xiàn)，黃土高原1965—2014年間降水量減少。研究期間，土壤保持服務(wù)下降連片區(qū)(積石峽至河口村的黃河沿岸)，其年均降水量呈略微下降態(tài)勢(shì)(圖5a)。地處隴東黃土高原的甘肅省環(huán)縣，研究期間的降水量亦呈現(xiàn)略微下降特征，其土壤保持量下降最為明顯(圖5b)。此外，信忠保等研究發(fā)現(xiàn)，黃土高原地區(qū)在降水減少的過(guò)程中，侵蝕性降水減少更為劇烈。降水量的減少，特別是侵蝕性降水的減少，降低降雨侵蝕力，致使土壤保持服務(wù)下降。

3.2.2 上升區(qū)土壤保持服務(wù)影響因子 依據(jù)各因子影響強(qiáng)度和影響力大小(表3)，明顯、略微上升區(qū)土壤保持服務(wù)的主導(dǎo)因子分別是植被覆蓋和降水，其像元尺度的影響強(qiáng)度見(jiàn)圖4b和圖4c。

圖4 各分區(qū)主導(dǎo)因子影響強(qiáng)度空間分布

明顯上升區(qū)的植被覆蓋度從2001年的65.12%波動(dòng)增加至2015年的72.84%(圖5c)。地處波密—川西東北部的四川省松潘縣，其土壤保持服務(wù)上升最為明顯，植被覆蓋度從2001年的78.73%波動(dòng)增加至2015年的86.35%(圖5d)。楊達(dá)等研究也發(fā)現(xiàn)，2001—2018年間波密—川西東北部的NDVI(與植被覆蓋度正相關(guān))顯著增加。植被覆蓋度上升能夠有效遏制土壤侵蝕的發(fā)生，進(jìn)而提升土壤保持服務(wù)。

略微上升區(qū)降水量從2001年的532.88 mm緩慢波動(dòng)增加至2015年的533.72 mm(圖5e)。溫煜華等研究發(fā)現(xiàn)，1961—2017年間祁連山平均降水和極端降水強(qiáng)度增加。研究期間，地處祁連山地區(qū)的肅南裕固族自治縣，其西北部土壤保持量呈略微上升態(tài)勢(shì)，年均降水也呈略微上升態(tài)勢(shì)，從2001年的272.28 mm波動(dòng)增加至2015年的325.68 mm(圖5f)。降水量的增加，致使降雨侵蝕力增強(qiáng)，土壤保持服務(wù)提升。

圖5 各分區(qū)及其典型縣域主導(dǎo)因子年際變化

4 討 論

本文通過(guò)GWR模型及其因子影響度指標(biāo)得到影響黃河上游地區(qū)土壤保持服務(wù)變化的主導(dǎo)因子為降水和植被覆蓋。分析研究區(qū)局部地區(qū)土壤保持服務(wù)/土壤侵蝕相關(guān)研究案例(表4)可知，雖然其影響因子探尋方法有所不同，但影響因子與本文探尋的基本一致，表明本文影響因子探尋方法合理，探尋結(jié)果可靠。

表4 研究區(qū)局部地區(qū)土壤保持服務(wù)/土壤侵蝕研究案例

黃河上游東北部的干旱、半干旱氣候區(qū)，特別是積石峽至河口村的黃河沿岸地區(qū)，影響土壤保持服務(wù)變化的主導(dǎo)因子是降水。降水量的變化致使水文、土壤和生態(tài)過(guò)程及植被覆蓋等生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)功能和組份發(fā)生相應(yīng)的變化，進(jìn)而影響生態(tài)系統(tǒng)土壤保持服務(wù)。氣候模式預(yù)測(cè)認(rèn)為，未來(lái)研究區(qū)降水變化存在較大的不確定性，魏潔等基于BCC-CSM1.1情景分析認(rèn)為，2011—2050年間黃河上游降水增多4.31%～5.74%，而Yang等研究發(fā)現(xiàn)，在RCP4.5情景下，2021—2050年間黃河流域降水減少，減少率為2.99 mm/10年。青東祁連山地半干旱氣候區(qū)和川西藏東高山深谷濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)氣候區(qū)，特別是祁連山、疏勒南山和岷山北段等山地，影響土壤保持服務(wù)變化的主導(dǎo)因子是植被覆蓋。較高的植被覆蓋能有效遏制土壤侵蝕的發(fā)生，從而保障較高的土壤保持供給服務(wù)。研究期間，上述植被覆蓋為主導(dǎo)因子的地區(qū)，其植被覆蓋度呈動(dòng)態(tài)上升趨勢(shì)，相關(guān)研究也表明，近年來(lái)黃河上游一些地區(qū)的植被覆蓋得到了顯著改善。考慮到降水是影響黃河流域植被覆蓋的決定性因素，本文認(rèn)為面對(duì)未來(lái)降水的不確定性，提高植被覆蓋度是提升黃河上游地區(qū)土壤保持服務(wù)的基本策略。

結(jié)合GWR模型，本文嘗試定義了因子“影響強(qiáng)度”指標(biāo)。該指標(biāo)反映了土壤保持服務(wù)與影響因子之間的關(guān)系強(qiáng)度，若某地理位置上某因子的影響強(qiáng)度值較大，則表明該因子對(duì)該地理位置處的土壤保持服務(wù)影響也較強(qiáng)。因此，可根據(jù)主導(dǎo)因子影響強(qiáng)度空間分布圖，因地制宜地制定具體措施提升土壤保持服務(wù)，如依據(jù)圖4，植被覆蓋因子影響強(qiáng)度值較大的地理位置處，應(yīng)加強(qiáng)植被保護(hù)等措施以進(jìn)一步提高植被覆蓋度，而降水因子影響強(qiáng)度值較大的位置處，應(yīng)實(shí)施坡溝治理、改變耕作方式等保水措施以增加該位置降水的利用率。

本文探尋得到的主導(dǎo)因子能夠解釋研究區(qū)絕大多數(shù)地域的土壤保持服務(wù)變化。但位于黃河源的曲麻萊縣西部，研究期間其土壤保持服務(wù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，而主導(dǎo)因子降水則是略微增加，這難以闡釋降水與土壤保持服務(wù)的關(guān)系。曲麻萊縣作為三江源國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)和可可西里國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)的核心區(qū)域，生態(tài)保護(hù)修復(fù)項(xiàng)目的實(shí)施，以及當(dāng)?shù)鼐用竦纳鷳B(tài)環(huán)保理念等均影響土壤保持服務(wù)。事實(shí)上，土壤保持服務(wù)受到自然環(huán)境因子以及人類活動(dòng)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)和政治文化等人文因子直接或間接的影響，且各因子之間彼此聯(lián)系、互相促進(jìn)與制約，通過(guò)復(fù)雜的物理、生物化學(xué)過(guò)程影響土壤保持服務(wù)。由于數(shù)據(jù)源的限制，本文GWR分析中僅考慮降水、海拔、坡度和植被覆蓋自然環(huán)境因子，土壤性狀(類型、機(jī)械組成等)、雨強(qiáng)等也是決定區(qū)域土壤保持服務(wù)/土壤侵蝕自然環(huán)境的主要因子。未來(lái)收集或采集相關(guān)自然環(huán)境因子數(shù)據(jù)，納入人文因子，并選取合適的方法量化因子間的相互影響是今后的研究方向。

5 結(jié) 論

(1)2001—2015年間，土壤保持服務(wù)下降區(qū)，主要位于黃河上游東北部的干旱、半干旱氣候區(qū)，集中分布在積石峽至河口村的黃河沿岸地區(qū)。上升區(qū)，主要位于黃河上游西南部的半干旱區(qū)、濕潤(rùn)/半濕潤(rùn)氣候區(qū)，集中分布在果洛那曲丘狀高原西部、松潘高原北部、青東祁連山地和川西藏東高山深谷地區(qū)。

(2)降水是影響下降區(qū)土壤保持服務(wù)的主導(dǎo)因子，植被覆蓋和降水分別是明顯和略微上升區(qū)的主導(dǎo)因子。面對(duì)黃河上游地區(qū)未來(lái)降水的不確定性，提升土壤保持服務(wù)的根本策略是提高植被覆蓋度。

(3)植被覆蓋主導(dǎo)因子影響強(qiáng)度值較大的地理位置處，應(yīng)加強(qiáng)植被保護(hù)等措施以進(jìn)一步提高植被覆蓋度，而降水主導(dǎo)因子影響強(qiáng)度值較大的位置處，應(yīng)實(shí)施保水措施以增加該位置上降水的利用率。