沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的時(shí)空變化及驅(qū)動(dòng)力分析

彭赤彬　錢(qián)湛　姜恒　李峰

摘要：沅江流域是重要的水生態(tài)環(huán)境服務(wù)載體，研究其生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)功能的時(shí)空分布特征及相關(guān)驅(qū)動(dòng)因素，對(duì)沅江流域水資源的保護(hù)與管理，實(shí)現(xiàn)沅江流域的高質(zhì)量發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)具有重要意義?；贗nVEST模型的產(chǎn)水模塊對(duì)2000～2020年沅江流域的產(chǎn)水量進(jìn)行模擬，并從自然和人為活動(dòng)兩個(gè)方面選取降雨量、溫度、植被覆蓋度、人口密度、地方生產(chǎn)總值5個(gè)指標(biāo)識(shí)別沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能時(shí)空演變的重要驅(qū)動(dòng)因素。結(jié)果表明：① 2000～2020年沅江流域城鎮(zhèn)化加劇，建設(shè)用地面積顯著增加，且增加的建設(shè)用地面積主要來(lái)自林地和耕地面積的轉(zhuǎn)化；林地與耕地間轉(zhuǎn)換活躍。② 2000～2020年沅江流域產(chǎn)水量處于增長(zhǎng)狀態(tài)，產(chǎn)水深度總體未呈現(xiàn)出一致的空間分布格局。③ 對(duì)2015年產(chǎn)水量做驅(qū)動(dòng)分析可知，降水量和NDVI是引起產(chǎn)水服務(wù)功能空間差異的主導(dǎo)因子；降水量、溫度等5項(xiàng)驅(qū)動(dòng)因子兩兩之間均呈非線性增強(qiáng)，表明其間的交互作用增強(qiáng)了對(duì)產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能空間差異的解釋程度?？傮w而言，自然因素和人為因素共同影響沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的時(shí)空變化，時(shí)間尺度上土地利用的變化對(duì)產(chǎn)水量的增加也有一定的影響。研究結(jié)果可為沅江流域科學(xué)合理的管理、水源地生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展提供科學(xué)依據(jù)。

關(guān) 鍵 詞：InVEST模型； 土地利用變化； 產(chǎn)水量； 驅(qū)動(dòng)因素； 沅江流域

中圖法分類(lèi)號(hào)： X171.1；X143 文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2023.06.014

0 引 言

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)維系著人類(lèi)的生存發(fā)展并與地球生命系統(tǒng)的運(yùn)轉(zhuǎn)息息相關(guān)，在凈化水質(zhì)、調(diào)節(jié)徑流、保護(hù)生物多樣性等方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用［1-2］。產(chǎn)水服務(wù)功能是典型的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能之一，對(duì)改善流域水文狀況和調(diào)節(jié)區(qū)域水分循環(huán)具有重要意義［3］。其在流域尺度上呈現(xiàn)出較強(qiáng)的時(shí)空變異性，氣候、植被的改變和人為活動(dòng)的干擾等均可能對(duì)流域產(chǎn)水服務(wù)功能產(chǎn)生較大的影響［4］。近年來(lái)，全球變暖、水循環(huán)加劇等變化使得流域產(chǎn)水服務(wù)功能面臨一定的壓力，因而受到各國(guó)政府的高度關(guān)注［5］。

探究流域產(chǎn)水服務(wù)時(shí)空變化及其影響機(jī)制是當(dāng)前生態(tài)學(xué)和水文學(xué)交叉領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題［6-8］。傳統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)評(píng)估主要是利用小流域?qū)嶋H觀測(cè)資料進(jìn)行估算［9］，易受監(jiān)測(cè)站點(diǎn)數(shù)量和觀測(cè)設(shè)備條件的限制。而遙感和GIS技術(shù)在生態(tài)學(xué)、水文學(xué)領(lǐng)域中逐漸成熟使得通過(guò)模型對(duì)流域產(chǎn)水服務(wù)功能進(jìn)行模擬和評(píng)估成為可能。其中，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)與權(quán)衡綜合評(píng)價(jià)模型（integrate valuation of ecosystem services and tradeoffs tool，InVEST），其產(chǎn)水量模塊主要基于水量平衡原理，結(jié)合氣候、植被及土壤等要素實(shí)現(xiàn)對(duì)生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水量的定量、動(dòng)態(tài)及可視化評(píng)估［10］，目前InVEST模型已被廣泛應(yīng)用于國(guó)內(nèi)外多地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能及其價(jià)值的評(píng)估，且模擬效果良好。

沅江流域地處中國(guó)亞熱帶，水量豐沛，發(fā)揮著重要的水源涵養(yǎng)功能。隨著氣候條件的變化及城鎮(zhèn)化進(jìn)程加快，其生態(tài)系統(tǒng)功能也表現(xiàn)出一定程度的響應(yīng)和變化，而目前針對(duì)沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的研究不足，降水量、土地利用等因素的變化對(duì)沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的影響仍不清楚。本次研究利用InVEST模型的產(chǎn)水模塊，分別對(duì)2000，2005，2010，2015年和2020年沅江流域的產(chǎn)水量進(jìn)行估算，定量分析沅江流域產(chǎn)水量的時(shí)空變化，并結(jié)合土地利用變化探討不同土地利用條件下產(chǎn)水能力的差異。另外，從自然和人為兩個(gè)方面選取降水量、溫度、NDVI、人口密度和GDP 5個(gè)指標(biāo)，通過(guò)地理探測(cè)器的方法明確影響沅江流域產(chǎn)水服務(wù)變化的主導(dǎo)因素。研究結(jié)果可為沅江流域水資源綜合利用與合理配置、流域生態(tài)文明建設(shè)與高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)評(píng)估與決策支持。

1 研究區(qū)概況

沅江流域位于長(zhǎng)江流域洞庭湖水系內(nèi)，涉及貴州、湖南、重慶、湖北、廣西5個(gè)省份［11］（見(jiàn)圖1），其流域面積達(dá)89 488 km2，流域平均坡降0.594‰［12］。沅江流域?qū)賮啛釒Ъ撅L(fēng)氣候，濕潤(rùn)多雨，多年平均降水量1 456 mm，降雨年內(nèi)分配不均，4～9月為多雨時(shí)段，其中5月最多，月平均降水量超過(guò)200 mm，12月至次年2月降水量只占全年總量的9.0%［13］，空間上年降雨表現(xiàn)為由東向西漸減；沅江流域地勢(shì)為四周高原、山地環(huán)繞，且南北較長(zhǎng)，東西較窄，大致為西南斜向東北的矩形，西南高而東北低；流域內(nèi)植被覆蓋良好，上游沿岸森林茂密。沅江流域水能資源豐富，河網(wǎng)發(fā)育較密，沅江流域產(chǎn)流量豐富，洪水基本上由暴雨形成［14］。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

土地利用數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)、人口密度數(shù)據(jù)、GDP數(shù)據(jù)均來(lái)自中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)與數(shù)據(jù)中心（https：∥www.resdc.cn/），其中土地利用數(shù)據(jù)通過(guò)ArcGIS 10.8軟件中的重分類(lèi)將二級(jí)地類(lèi)合并為一級(jí)地類(lèi)；NDVI數(shù)據(jù)來(lái)自于美國(guó)NASA定期發(fā)布的MODIS數(shù)據(jù)系列，原始數(shù)據(jù)集為MOD13A3，經(jīng)提取子數(shù)據(jù)集、拼接、投影柵格等步驟得到2015年均NDVI數(shù)據(jù)；降水量數(shù)據(jù)來(lái)自CRU TS氣象數(shù)據(jù)集（https：∥crudata.uea.ac.uk/cru/data/hrg/），在ArcGIS 10.8中以此經(jīng)投影柵格、裁剪、加載相應(yīng)年份波段并使用像元統(tǒng)計(jì)工具獲得每個(gè)柵格點(diǎn)的年降水量，使用柵格轉(zhuǎn)點(diǎn)獲得像素點(diǎn)并使用反距離權(quán)重法對(duì)格網(wǎng)點(diǎn)插值得到分辨率為1 km的影像，如圖2所示。潛在蒸散發(fā)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心（https：∥data.tpdc.ac.cn/zh-hans/）。沅江流域子流域的劃分則通過(guò)ArcGIS 10.8 軟件中的水文分析工具經(jīng)填洼、計(jì)算流向、流量等步驟生成。行政區(qū)矢量數(shù)據(jù)、高程數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所。運(yùn)用ArcGIS 10.8軟件，將空間數(shù)據(jù)重采樣為1km×1km的柵格單元，基于柵格單元進(jìn)行計(jì)算，數(shù)據(jù)均采用WGS_1984_UTM_Zone_49N投影坐標(biāo)系統(tǒng)。

2.2 分析方法

2.2.1 土地利用變化

選取2000年和2020年沅江流域土地利用數(shù)據(jù)，通過(guò)ArcGIS 10.8軟件中的柵格轉(zhuǎn)面、融合、相交等工具分析2000～2020年沅江流域的土地利用變化，并利用Excel生成土地利用轉(zhuǎn)移矩陣，明確20 a間沅江流域的地類(lèi)變化。

2.2.2 產(chǎn)水服務(wù)功能估算

InVEST模型產(chǎn)水模塊實(shí)質(zhì)是基于Budyko［15］水熱耦合平衡原理提出的一種水量平衡估算方法，即以各柵格單元降水量和實(shí)際蒸散發(fā)的差值作為該柵格單元產(chǎn)水量。計(jì)算研究區(qū)每個(gè)柵格單元x的年產(chǎn)水量Y（x）。

3 結(jié)果與分析

3.1 沅江流域土地利用變化特征

由表1和圖3可知，2000～2020年沅江流域各土地利用類(lèi)型面積占比從大到小依次為林地、耕地、草地、水體、建設(shè)用地、未利用地，林地始終是沅江流域的主要土地利用類(lèi)型，占總面積的70%左右。20 a間耕地和草地的面積呈減少的態(tài)勢(shì)，其中耕地面積減少了536.37 km2，相對(duì)于2000年減少了3%；草地面積減少了1 401.82 km2，相對(duì)于2000年減少了17.87%。林地、水體和建設(shè)用地呈增加的態(tài)勢(shì)，分別增加了1 230.62，220.80，541.73 km2，相對(duì)于2000年分別增加1.92%、35.04%、126.80%。建設(shè)用地面積從2000年的427.25 km2顯著增長(zhǎng)至2020年的968.98 km2，面積增加最為明顯。

由表2可知，20 a間沅江流域土地利用類(lèi)型轉(zhuǎn)移變化較為顯著。草地主要向耕地和林地發(fā)生轉(zhuǎn)移，其中有1 423.08 km2轉(zhuǎn)化為耕地，3 657.64 km2轉(zhuǎn)化為林地；林地和耕地兩種利用類(lèi)型間轉(zhuǎn)換頻繁；建設(shè)用地面積增加，截至2020年，建設(shè)用地主要由林地和耕地轉(zhuǎn)化而來(lái)，轉(zhuǎn)換面積分別為374.75 km2和360.50 km2，表明流域內(nèi)城鎮(zhèn)化建設(shè)水平提高；水體主要向林地和耕地發(fā)生轉(zhuǎn)化，轉(zhuǎn)換面積分別為328.75 km2和157.52 km2，沅江流域的水域面積呈現(xiàn)一定的下降趨勢(shì)。

3.2 沅江流域產(chǎn)水量時(shí)空分布特征

基于InVEST模型的產(chǎn)水模塊模擬得到沅江流域2000～2020年產(chǎn)水量，對(duì)所得產(chǎn)水量進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)后得到湖南省沅江流域模擬值，并對(duì)Z值進(jìn)行多次校驗(yàn)。當(dāng)Z=11時(shí)，模型的模擬結(jié)果與2000～2020年《湖南省水資源公報(bào)》中統(tǒng)計(jì)量的相對(duì)誤差均小于10%（見(jiàn)表3），表明InVEST模型產(chǎn)水量模擬效果較好，接近真實(shí)情況，可以用于后續(xù)計(jì)算。

由圖4可知，2000～2020年沅江流域產(chǎn)水量整體呈平穩(wěn)上升趨勢(shì)，從2000年的647.25億m3逐漸上升至917.23億m3。其中2005年沅江流域產(chǎn)水量出現(xiàn)小幅下降，下降至553.48億m3，但與往年沅江流域產(chǎn)水量差異不大。

在空間上各年份沅江流域單位產(chǎn)水徑流深整體分布并不一致。圖5表明，2000年沅江流域單位產(chǎn)水徑流深平均為720 mm，最低為175 mm，最高達(dá)1 501 mm，且中部和北部單位產(chǎn)水徑流深整體偏低，高值區(qū)主要出現(xiàn)在東南邊緣；2005，2010年沅江流域的單位產(chǎn)水徑流深均呈現(xiàn)西南部偏低、東北部較高的空間分布特征，2005，2010年沅江流域單位徑流深平均值分別為616，716 mm，最高分別為1 183，1 493 mm；2015年則與2005，2010年的單位產(chǎn)水徑流深空間分布相反，呈現(xiàn)出東北部偏低、西南部偏高的空間分布特征，該年單位徑流深平均值為835 mm，最高為1 401 mm，最低為294 mm；2020年沅江流域單位徑流深整體較高，表明2020年產(chǎn)水總量較高，其中單位徑流深平均值為727 mm，最高為1 458 mm，最低為272 mm，空間分異并不明顯。

沅江流域主要的地類(lèi)是耕地、林地和草地。從這3種土地利用類(lèi)型的產(chǎn)水量變化可以看出（見(jiàn)圖6），2000～2020年耕地、林地和草地的產(chǎn)水深度平均為982.27，689.66 mm和1 043.50 mm，產(chǎn)水能力由強(qiáng)到弱依次為草地、耕地和林地。2000～2020年林地、耕地和草地平均產(chǎn)水量為分別為425.76億，184.72億 m3和81.36億 m3。林地的產(chǎn)水深度不及耕地和草地，但其面積占沅江流域70%以上，因此產(chǎn)水量占流域總產(chǎn)水量的58.66%；耕地的產(chǎn)水量約占全域總產(chǎn)水量的27.30%；草地產(chǎn)水量占流域總產(chǎn)水量的14.04%，且產(chǎn)水能力較高。2000～2020年，各土地利用類(lèi)型的產(chǎn)水深度和產(chǎn)水總量均為增長(zhǎng)的趨勢(shì)。

3.3 沅江流域驅(qū)動(dòng)因子特征

如圖7所示，沅江流域的人口密度和GDP水平整體偏低，這與沅江流域所處的地理位置有關(guān)。沅江流域大多為貧困山區(qū)，少數(shù)民族分布較廣，城鎮(zhèn)化水平普遍較低，其中17個(gè)為貧困縣，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)滯后。沅江流域地處亞熱帶季風(fēng)氣候，溫度整體較高，降水量較大，且降水在空間上表現(xiàn)為從西北向東南方向逐漸遞減；沅江流域NDVI值整體較高，即流域內(nèi)植被覆蓋度很高，研究調(diào)查表明沅江流域森林面積19 458.48 km2，占流域面積的64.29%，其中上游面積為4 434.81 km2，占流域面積的14.65%，下游面積為10 580.95 km2，占流域面積的34.96%。流域內(nèi)森林以常綠闊葉灌木林、常綠闊葉林、常綠針葉林、落葉闊葉林、稀疏灌木林、針闊混交林為主。

3.4 驅(qū)動(dòng)因素分析

運(yùn)用地理探測(cè)器中的因子探測(cè)得到了5個(gè)驅(qū)動(dòng)因子的解釋力，從大到小依次排序?yàn)椋航邓?NDVI>溫度>人口密度>GDP，解釋力分別為0.042、0.036、0.009、0.007、0.004。該結(jié)果表明降水量和NDVI是影響沅江流域產(chǎn)水量變化的主導(dǎo)因子。

交互探測(cè)分析能夠識(shí)別出各項(xiàng)驅(qū)動(dòng)因子對(duì)沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能是否存在交互作用，對(duì)5個(gè)驅(qū)動(dòng)因子進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)的交互探測(cè)，分析結(jié)果如圖8所示。研究結(jié)果表明，5個(gè)驅(qū)動(dòng)因子兩兩交互作用后因子解釋力均增強(qiáng)，其中人口密度與溫度因子交互后呈雙因子增強(qiáng)，其余兩兩交互后均呈非線性增強(qiáng)，即任意兩個(gè)因子對(duì)于沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的影響作用都大于單個(gè)因子獨(dú)立的作用，兩個(gè)因子交互作用后對(duì)沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能影響因素的解釋力均會(huì)有明顯提升。其中，降水量因子和NDVI因子兩者交互作用后解釋力最大為0.105，說(shuō)明降水量和NDVI交互作用后對(duì)流域產(chǎn)水服務(wù)功能影響力顯著提升。

4 討 論

4.1 產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能分析

對(duì)沅江流域2000、2005、2010、2015、2020年的產(chǎn)水總量進(jìn)行評(píng)估，發(fā)現(xiàn)沅江流域的產(chǎn)水總量在年際呈平穩(wěn)上升的趨勢(shì)，由2000年的647.25億m3逐漸上升至2020年的917.23億m3，沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能明顯提升。2005年沅江流域產(chǎn)水量的下降可能與三峽大壩運(yùn)行后的蓄水作用［18］有關(guān)，減少了沅江流域的來(lái)水。沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的整體穩(wěn)步提升也可能與近20 a來(lái)植被面積的增加、降雨量及溫度等自然因素的改變有關(guān)。

沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的空間分布特征在年際并不一致，如2005年和2010年沅江流域產(chǎn)水量呈西南部低東北部高的空間分布特征，而2015年則相反，空間分布呈東北部低西南部高。流域產(chǎn)水服務(wù)功能的分布是多種因素共同作用的結(jié)果，可能與土地利用/覆被變化［19］、降水量［20］、溫度等多種因素的作用有關(guān)，且因素間的交互作用可能增強(qiáng)或減弱對(duì)沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的影響。人為活動(dòng)是影響流域產(chǎn)水服務(wù)功能變化的重要因素，其可通過(guò)改變土地利用/覆被變化等間接改變流域的產(chǎn)水量，而人為活動(dòng)存在一定的不確定性，同時(shí)沅江流域存在降雨量年際差異大等特點(diǎn)，多種因素綜合作用下使得沅江流域的產(chǎn)水服務(wù)功能空間分布特征在年際存在不一致的現(xiàn)象。

值得注意的是，本研究基于InVEST模型產(chǎn)水量模塊所得的沅江流域產(chǎn)水量模擬值與真實(shí)值間存在一定程度上的誤差，影響模擬結(jié)果準(zhǔn)確性的因素主要有以下幾個(gè)方面：

① 模型未考慮地表水和地下水對(duì)結(jié)果的影響［21］；② 沅江流域范圍與行政邊界不相重合，本文僅采用沅江流域的一部分即湖南省的水資源數(shù)據(jù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行校正；③ 模型中生物物理系數(shù)表的數(shù)據(jù)主要參考相似氣候環(huán)境和植被類(lèi)型及與周邊環(huán)境相似地區(qū)文獻(xiàn)數(shù)據(jù)，對(duì)于沅江流域可能存在一定誤差；④ 產(chǎn)水量與社會(huì)經(jīng)濟(jì)和人類(lèi)活動(dòng)的發(fā)展密切相關(guān)，而模型的數(shù)據(jù)輸入是自然數(shù)據(jù)，除土地利用數(shù)據(jù)外沒(méi)有其他人類(lèi)活動(dòng)評(píng)價(jià)指標(biāo)［22］。這些有待今后進(jìn)一步改進(jìn)與完善。

4.2 土地利用/覆被與產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能間的關(guān)系

湖南省自2000年以來(lái)實(shí)施退耕還林政策［23］，長(zhǎng)江流域及南方地區(qū)也是自2002年以來(lái)全國(guó)全面實(shí)施退耕還林工程的主戰(zhàn)場(chǎng)之一［24］。受退耕還林工程及城鎮(zhèn)化的影響，沅江流域耕地、草地、林地和建設(shè)用地等土地利用類(lèi)型的變化活躍，尤其是耕地和林地間的面積轉(zhuǎn)移最為活躍。2000～2020年間建設(shè)用地面積增加最為明顯，由2000年的427.25 km2顯著增長(zhǎng)至2020年的968.98 km2，表明沅江流域內(nèi)城鎮(zhèn)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展，農(nóng)村人口迅速向城鎮(zhèn)聚集，未來(lái)城鎮(zhèn)化建設(shè)加快。土地利用/覆被變化與區(qū)域產(chǎn)水量的大小密切相關(guān)［25］。

不同土地利用方式的水源涵養(yǎng)功能不同，土地利用類(lèi)型主要通過(guò)影響下墊面，近而影響下滲量和土壤理化性質(zhì)等因素，最終影響到水源供給［26］。2000～2020年沅江流域的林地、水體和建設(shè)用地面積增加，耕地面積減少，林地面積的增加提高了沅江流域的植被覆蓋度，通過(guò)植被樹(shù)冠、樹(shù)根等對(duì)水分的截留吸收作用等，增強(qiáng)了沅江流域的水源涵養(yǎng)能力［27］；水體面積的增加一定程度上增強(qiáng)了沅江流域的蓄水能力；耕地主要向林地發(fā)生轉(zhuǎn)化，耕地的產(chǎn)水系數(shù)通常要大于林地［27］。建設(shè)用地的增加使得流域下墊面的性質(zhì)發(fā)生變化，水泥、柏油路面等會(huì)減少降雨水分的入滲，地表徑流量增加表現(xiàn)為流域一定程度上產(chǎn)水量的增加，但這并不代表建設(shè)用地會(huì)使流域的產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能增強(qiáng)，建設(shè)用地、裸地等幾乎不具備水源涵養(yǎng)能力，即產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能。

4.3 影響產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能的驅(qū)動(dòng)分析

本文利用2015年數(shù)據(jù)對(duì)沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能進(jìn)行驅(qū)動(dòng)因子分析，結(jié)果顯示，降水量和NDVI是沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能變化的主導(dǎo)因子。方露露等［28］的研究結(jié)果顯示，長(zhǎng)江流域降雨是其產(chǎn)水服務(wù)的主要驅(qū)動(dòng)因素；王曉東［29］的研究也表明，長(zhǎng)江流域水資源主要來(lái)源于大氣降水，這與本文的研究結(jié)果一致。降水量決定著進(jìn)入沅江流域水分的多少，可直接改變沅江流域產(chǎn)水量的大小。同時(shí)，由圖6可知，沅江流域降水具有空間分配不均勻的特征，降雨量自東向西逐漸遞減，可進(jìn)一步影響沅江流域產(chǎn)水服務(wù)功能的空間分布格局。NDVI越大表明地表植被覆蓋越茂密，植物可通過(guò)樹(shù)冠、樹(shù)根等對(duì)降水進(jìn)行截留、吸收和下滲，儲(chǔ)蓄更多的水分，并對(duì)降水進(jìn)行時(shí)空再分配；森林的聚集對(duì)產(chǎn)水量有負(fù)面影響［28］。兩者交互作用進(jìn)一步增強(qiáng)了對(duì)沅江流域產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能的改變和影響。

地理探測(cè)器法所得這5項(xiàng)因子解釋力整體偏低，可能是因?yàn)樵谶x取因子時(shí)未考慮到關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子。沅江流域地勢(shì)特征明顯，四周高原，山地環(huán)繞，地形起伏較明顯，可考慮將坡度因子納入驅(qū)動(dòng)因素的考量；另外，據(jù)以往研究，土地利用/覆被變化對(duì)流域產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能影響顯著［19］，未來(lái)可進(jìn)一步將建設(shè)用地面積比、耕地面積比等因素納入驅(qū)動(dòng)因素的考量。

5 結(jié) 論

（1） 2000～2020年間沅江流域林地始終是沅江流域的主要土地利用類(lèi)型，占總面積的70%左右。20 a 間耕地和草地面積減少，建設(shè)用地面積顯著增加，表明沅江流域城鎮(zhèn)化程度提高。2000，2005，2010，2015，2020年研究區(qū)5期不同土地利用類(lèi)型面積轉(zhuǎn)換較大，林地和耕地間面積轉(zhuǎn)移頻繁，這可能和流域內(nèi)退耕還林政策的實(shí)施與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的發(fā)展間的矛盾有關(guān)。

（2） 研究區(qū)2000～2020年5期產(chǎn)水量年際呈穩(wěn)定上升的趨勢(shì)，其中2005年產(chǎn)水總量最低（553.48億m3），2020年產(chǎn)水總量最高（917.23億m3）。產(chǎn)水服務(wù)功能在空間上整體表現(xiàn)不穩(wěn)定。

（3） 降水量和NDVI是影響沅江流域產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能變化的主導(dǎo)因子，且各項(xiàng)驅(qū)動(dòng)因子交互作用后均增強(qiáng)了對(duì)沅江流域產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能的影響。氣候是影響沅江流域產(chǎn)水生態(tài)服務(wù)功能的重要因素，另外，合理提高植被覆蓋度，一定程度地控制人為干擾，可以有效提高沅江流域的產(chǎn)水服務(wù)功能。

參考文獻(xiàn)：

［1］歐陽(yáng)志云，趙同謙，王效科，等.水生態(tài)服務(wù)功能分析及其間接價(jià)值評(píng)價(jià)［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2004，24（10）：2091-2099.

［2］COSTANZA R，ARGE，GROOT R D，et al.The value of the world′s ecosystem services and natural capital［J］.Nature，1997，387（15）：253-260.

［3］周佳雯，高吉喜，高志球，等.森林生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)功能解析［J］.生態(tài)學(xué)報(bào)，2018，38（5）：1679-1686.

［4］胡硯霞，于興修，廖雯，等.漢江流域產(chǎn)水量時(shí)空格局及影響因素研究［J］.長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2022，31（1）：73-82.

［5］蘭翔宇，葉沖沖，王毅，等.1995～2014年青藏高原水源涵養(yǎng)功能時(shí)空演變特征及其驅(qū)動(dòng)力分析［J］.草地學(xué)報(bào)，2021，29（增1）：80-92.

［6］傅伯杰，周?chē)?guó)逸，白永飛，等.中國(guó)主要陸地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能與生態(tài)安全［J］.地球科學(xué)進(jìn)展，2009，24（6）：571-576.

［7］李文華，張彪，謝高地.中國(guó)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究的回顧與展望［J］.自然資源學(xué)報(bào)，2009，24（1）：1-10.

［8］戴爾阜，王曉莉，朱建佳，等.生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)權(quán)衡/協(xié)同研究進(jìn)展與趨勢(shì)展望［J］.地球科學(xué)進(jìn)展，2015，30（11）：1250-1259.

［9］李怡穎，范繼輝，廖瑩.基于InVEST模型的張家口市水源涵養(yǎng)功能時(shí)空差異分析［J］.草業(yè)科學(xué)，2020，37（7）：1313-1324.

［10］韓念龍，張亦清，張偉璇.海南島土地利用及產(chǎn)水量時(shí)空變化模擬［J］.水資源保護(hù)，2022，38（2）：119-127.

［11］錢(qián)萍，胡鋼，趙健.基于高質(zhì)量發(fā)展理念的沅江流域城鄉(xiāng)供水及灌溉規(guī)劃研究［J］.水資源開(kāi)發(fā)與管理，2022，8（2）：12-15.

［12］佘玉良，賀雙龍.近60 a沅江流域徑流特征研究［J］.湖南水利水電，2022，238（2）：27-30.

［13］龍曉琴，胡斌奇，廖春花，等.沅水流域強(qiáng)降水面雨量及來(lái)水量特征分析［J］.河南科技，2020，720（22）：123-128.

［14］潘志德.構(gòu)建沅水流域?qū)崟r(shí)洪水預(yù)報(bào)調(diào)度系統(tǒng)研究［J］.水文，2007，162（6）：50-54.

［15］BUDYKO M I.Climate and life［M］.Salt Lake City：Academic Press，1974.

［16］周文佐，劉高煥，潘劍君.土壤有效含水量的經(jīng)驗(yàn)估算研究-以東北黑土為例［J］.干旱區(qū)資源與環(huán)境，2003，17（4）：88-95.

［17］王勁峰，徐成東.地理探測(cè)器：原理與展望［J］.地理學(xué)報(bào)，2017，72（1）：116-134.

［18］韓博聞，李娜，曾春芬，等.大型水利工程對(duì)長(zhǎng)江中下游水沙變化特征的影響分析［J］.水資源與水工程學(xué)報(bào)，2015，26（2）：139-144.

［19］郭洪偉，孫小銀，廉麗姝，等.基于CLUE-S和InVEST模型的南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水功能對(duì)土地利用變化的響應(yīng)［J］.應(yīng)用生態(tài)學(xué)報(bào)，2016，27（9）：2899-2906.

［20］江頌，蒙吉軍，陳奕云.黑河中游土地利用與景觀格局的水文效應(yīng)分析［J］.中國(guó)水土保持科學(xué)，2019，17（1）：64-73.

［21］沈鈺仟，肖燚，歐陽(yáng)志云，等.基于生態(tài)系統(tǒng)質(zhì)量的水源涵養(yǎng)服務(wù)評(píng)估：以西南五省為例［J］.山地學(xué)報(bào)，2020，38（6）：816-828.

［22］丁家寶，張福平，張?jiān)?，?氣候與土地利用變化背景下青海湖流域產(chǎn)水量時(shí)空變化［J］.蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，58（1）：47-56.

［23］劉正平.湖南退耕還林工程的政策體系［J］.湖南林業(yè)科技，2007（1）：71-72.

［24］李哲敏，高春雨，張勁松.退耕還林工程生態(tài)效益評(píng)價(jià)方法初探［J］.中國(guó)農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2006（6）：55-59.

［25］劉樹(shù)鋒，陳記臣，關(guān)帥，等.基于InVEST模型的未來(lái)土地利用變化對(duì)水源涵養(yǎng)功能的影響：以楊溪河流域?yàn)槔跩］.安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2020，48（15）：67-70.

［26］段琪彩，黃英，吳灝，等.滇中城市水源地水源涵養(yǎng)能力研究［C］∥云南省水利學(xué)會(huì)2014年度學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集，2014：115-121.

［27］趙亞茹，周俊菊，雷莉，等.基于InVEST模型的石羊河上游產(chǎn)水量驅(qū)動(dòng)因素識(shí)別［J］.生態(tài)學(xué)雜志，2019，38（12）：3789-3799.

［28］方露露，許德華，王倫澈，等.長(zhǎng)江、黃河流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)變化及權(quán)衡協(xié)同關(guān)系研究［J］.地理研究，2021，40（3）：821-838.

［29］王曉東.長(zhǎng)江口浮游動(dòng)物功能群的長(zhǎng)期變化［D］.青島：中國(guó)科學(xué)院大學(xué)（中國(guó)科學(xué)院海洋研究所），2017.

（編輯：黃文晉）

Spatial-temporal variation and driving force analysis of water production service function in Yuanjiang River Basin

PENG Chibin 1，QIAN Zhan 1，JIANG Heng1，LI Feng 2，3

（1.Hunan Water Resources and Hydropower Survey，Design，Planning and Research Co.，Ltd.，Changsha 410007，China； 2.Key Laboratory of Subtropical Agro-ecological Processes of Chinese Academy of Sciences Institute of Subtropical Agroecology of CAS，Changsha 410125，China； 3.Lake Wetland Ecosystem National Field Scientific Observation and Research Station for Hunan Dongting Lake，Changsha 410125，China）

Abstract： The Yuanjiang River Basin is an important carrier of water ecological and environmental services.It is of great significance to study the spatial and temporal distribution characteristics and related driving factors of the ecosystem water service function in Yuanjiang River Basin for the protection and management of water resources，the realization of high quality development and the protection of ecological environment in this basin.Water production module based on InVEST model was used to simulate the water production of Yuanjiang River Basin from 2000 to 2020.Normalized Difference Vegetation Index（NDVI） was selected from two aspects of natural and human activities.NDVI，population density and Gross Domestic Product （GDP） were used to identify the important driving factors of spatio-temporal evolution of water production service function in Yuanjiang River Basin.The results showed that：① Urbanization intensified in Yuanjiang River Basin from 2000 to 2020，the built-up land area increased significantly，and the increased built-up land area mainly came from the transformation of forest land and cultivated land area.② The water yield in the Yuanjiang River Basin increased from 2000 to 2020，but the water yield depth did not show a consistent spatial distribution pattern.③ Based on the driving analysis of 2015 annual water output，precipitation and NDVI were the dominant factors causing the spatial differences of water production service functions.The five driving factors，such as precipitation and temperature，were nonlinearly enhanced，indicating that the interaction between them enhanced the degree of explanation for the spatial differences in ecological service functions of water production.Natural and human factors jointly influenced the spatial-temporal variation of water production service function in Yuanjiang River Basin.Precipitation and NDVI were the main driving forces for the spatial variation of water yield in the Yuanjiang River Basin.The change of land use also had a certain influence on the increase of water yield in the time scale.The results can provide scientific basis for the scientific and reasonable management and sustainable development of the ecological environment in the Yuanjiang River basin.

Key words： InVEST model；land use change；water yield；driving factor；Yuanjiang River Basin

收稿日期：2022-08-05

基金項(xiàng)目：湖南省-國(guó)家自然科學(xué)基金委區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展聯(lián)合基金項(xiàng)目（U19A2051）；水利部重大科技項(xiàng)目（SKS-2022079）；湖南省杰出青年基金項(xiàng)目（2022JJ10055）；湖南省重點(diǎn)領(lǐng)域研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目（2020SK2129）；湖南省重大水利科技項(xiàng)目（XSKJ2021000-03，XSKJ2019081-05，XSKJ2021000-01，XSKJ2021000-06）

作者簡(jiǎn)介：彭赤彬，男，高級(jí)工程師，研究方向?yàn)樗乃Y源。E-mail： chibingpeng@126.com

通信作者：姜 恒，男，副研究員，高級(jí)工程師，博士，研究方向?yàn)樗鷳B(tài)環(huán)境。E-mail：jiangheng01@126.com