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作者：王耕 韩冬雪
来源：《人民黄河》2020年第02期
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摘要：为探讨大凌河上游区产水功能的定量评估及空间表达，利用InVEST模型计算大凌河上游汇水区产水量，结合ArcGIS平台分析流域产水量空间分布格局及相关性，探讨在不同驱动因子下产水量高低情况。研究结果表明：①2015年大凌河上游汇水区平均产水量为36.72 mm，产水总量为3.41亿 m3/a;②研究区产水量Moran’s I值为0.939，产水量呈现明显空间相关性，朝阳县西部及喀喇沁左翼蒙古族自治县东北部子流域处于Low-Low聚类区，建昌东部子流域为High-High聚类区，流域内无Low-High聚类区与High-Low聚类区;③不同土地利用类型下，林地、草地以及城市与工矿用地产水能力强，水域、未利用地及耕地产水能力弱;④不同土壤质地的平均产水能力依次为棕壤>中性石质土>钙质粗骨土>粗骨土>淋溶褐土>褐土>潮褐土>积钙红黏土>石灰性褐土>潮土>潮棕壤;⑤产水量与降水量显著正相关，与实际蒸散量、潜在蒸散量显著负相关。InVEST模型适用于评估大凌河产水功能研究，不同因素下产水功能差异显著。 套管针灸刀
关键词：生态系统服务;产水量;InVEST模型;驱动因子;大凌河
中图分类号：TV213.4文献标志码：A
doi：10.3969/j.issn.1000-1379.2020.02.009
Abatract：In order to explore the quantitative assessment and spatial expression of water production yield function in the upper reaches of Daling river， this paper took the Daling River upper catchment in the west area of Liaoning Province as an example， using InVEST model to calculate the Daling River upper catchment area water yield， analyzed spatial distribution pattern and the spatial correlation of water yield of the basin based on ArcGIS platform， and discussed water yield under different driving factors. The results show that： a） in 2015， the Daling River upper catchment area average water yield is 36.72 mm， and the total amount of water production yield is 341 million m3/a; b） the Moran’s I of water yield is 0.939 in the study area， which shows the significant spatial correlation of water yield. Low-Low cluster is located in the sub-basin of the west of Chaoyang County and the northeast of Mongolian Autonomous County of Kalaqin left. The eastern sub-basin of Jianchang is a high-high clustering area， no low-high clustering area and high-low clustering area in the study area; c） under different land use types， forest land， grassland and urban and industrial and mining land have strong capacity of water productionyield， water productionyield capacity of water area，
unused land and cultivated land is lower; d） the order of average waterproductionyield capacity of different soil textures is brown soil > neutral litho stone soil > ccalcareous skeletol coarse bone soil > skeletol coarse bone soil > eluvial cinnamon leaching brown soil > ccinnamon soil >meadow cinnamontidal brown soil > calciumcalcareous red clay > calcareous cinnamon soil > fluvo-aquic soil > cquictidal bbrown soil; e） water yield hasThere is a significant positive correlation with precipitation and abetween water yield and rainfall and significant negative correlation with actual evapotranspiration and potential evapotranspiration. The InVEST model is suitable for evaluating waterproductionyield function of Daling River. The water yield has significant different water production functions under different factors.
Key words： ecosystem services; water yield; InVEST model; driving factor; Daling River
水源供给是生态系统服务重要的一项，随着生态系统服务热点的发展，水源供给时空特征及影响因子分析备受学者关注[1-3]。在学者的众多研究中，对产水量、水源供给、水
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源涵养概念存在不同的理解与界定[4-6]，徐洁等[7]结合已有研究对上述概念进行了梳理。对森林生态系统水源涵养功能的研究较为广泛，王晓学等[8]将水源涵养定义为森林生态系统的林冠层、枯枝落叶层、土壤层对降水的拦截与再分配作用，从而起到储存水分、调节径流、攔截洪水的功能。水源供给是为满足自然生态系统和社会经济系统需求的用水量，产水量是水源供给服务的定量化表达，计算降水量与蒸散量的差值得到[9]。为定量评估生态系统服务功能，解决其空间异质性表达等问题，生态系统服务评估模型成为研究热点，如ARIES模型[10]、SOLVES模型[11]、InVEST模型[12]。InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）模型由美国斯坦福大学、大自然保护协会、世界自然基金会共同开发。相比其他模型，InVEST模型具有输入数据量少、导出数据量大、对抽象生态系统服务功能进行定量分析等优点，InVEST模型不足之处表现为计算各参数过程中无统一公式，虽为学者提供方便，但也影响了结果的精度。由于模型引自国外，参数依据国外的自然地理特征而设定，因此需进行本地化，在本地化过程中，学者多依据研究经验或借鉴前人研究成果，无统一标准，亦造成了研究结果的不确定性。产水量模块是基于Budyko[13]曲线、年平均降水量、水量平衡公式所提出的简易模拟汇水过程的模块，各个栅格单元产水量表现形式为降水量与潜在蒸散量的差值。国内学者运用InVEST模型产水模
块对生态系统服务产水功能进行了大量研究，如吴健等[14]运用InVEST模型研究了近20 a来东北地区产水量时空分布格局及驱动因素，吴哲等[15]基于InVEST模型设定3种不同情境模拟了海南岛产水量空间分布，王雅等[16]研究了黑河流域土地利用变化下的水文时空特征，林世伟等[17]对“三江并流”区生态系统服务中水源供给时空特征进行了深入研究。
大凌河上游汇水区是大凌河干流及众多支流的补给源，是辽宁西部城市的重要水源地，对辽宁西部社会发展尤为重要。本文以大凌河上游汇水区为例，基于InVEST模型产水模块，结合2015年土地利用数据，模拟大凌河上游汇水区产水量并分析产水量空间分布特征，分析不同土地利用、气候、土壤质等驱动因子下产水量的变化情况，评估大凌河产水量空间自相关特征，分析产水量高低聚类区，对实现水资源管理与生态系统服务功能具有重要意义。
1研究区概况
牧一征 大凌河是东北地区渤海西部沿岸一条入海河流，上游分为南北两支，北支发源于河北省平泉县，南支发源于辽宁省建昌县，两支在辽宁省喀左县汇合后流经朝阳市、义县，于锦州市凌海注入渤海。选取大凌河上游汇水区为研究区，面积为9 330.59 km2，占大凌河
流域面积的39.8%。研究区气候类型为温带半湿润、半干旱大陆性季风气候，受东南部海洋暖湿空气及北部蒙古冷干气流的相互作用，降水偏少，多年平均降水量为450～580 mm，汛期为7—8月，降水年内分配不均，暴雨集中。多年平均水面蒸发量为900～1 200 mm，气候干旱，春秋两季尤为突出，素有“十年九旱”之称。区内分布土壤主要为棕壤、褐土、粗骨土、潮土等。
2研究方法
2.1数据来源
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本文所需数据及数据来源见表1。
2.2数据处理
模型输入参数包括降水（P）、流域面积、土地利用/土地覆被（LUCC）、最大根系深度、植被有效水含量（AWC）、潜在蒸散量（ET0）、Zhang系数、生物物理参数等。土地利用数据基于Landsat TM遥感影像，运用ENVI平台进行几何校正、融合、裁剪、镶嵌、监督分类处理，完成目视解译。降水参数根据15个气象站数据，利用ArcGIS软件Krigi
ng插值得到。基于DEM数据，将研究区划分为55个子流域。潜在蒸散量参数采用Modified-Hargreaves公式[18]计算，在ArcGIS软件中由Kriging插值获得。计算公式为
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