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，同時兼具一定的美學(xué)和娛樂游憩價值[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)前快速城市化進程中，人類社會生產(chǎn)活動對水生態(tài)系統(tǒng)的干擾逐漸增強，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，揭示兩者的時空變化分布特征，對于實現(xiàn)區(qū)域水資源管理和可持續(xù)發(fā)展意義深遠。

生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)自20世紀(jì)70年代提出以來，成為生態(tài)學(xué)、生態(tài)經(jīng)濟學(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)研究也越來越廣泛[10]。從研究對象和尺度上看，以往學(xué)者主要以流域[11-12]、濕地[13]、河流[14]等類型來進行水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能評估研究。從研究方法來看，目前針對水生態(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，運用實測數(shù)據(jù)開展產(chǎn)水量的評估[15-16]。水質(zhì)凈化服務(wù)往往通過單因子法、灰色綜合評價法等方法分析評估區(qū)域水質(zhì)狀況[17]。以上方法受水文站點實測數(shù)據(jù)影響較大，僅適用于小尺度范圍內(nèi)的研究，且多采用價值量評價法進行估算，結(jié)果未能實現(xiàn)空間化。近年來，在生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)物質(zhì)量評價法的基礎(chǔ)上，隨著ArcGIS、RS等技術(shù)的迅速發(fā)展，對于生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)“模型化、空間化”的研究成為新趨勢，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模型以簡便及快速的空間表達手段成為當(dāng)下最熱門的研究工具，越來越多的學(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模型分別對美國肯塔基州和瀾滄江流域的水源涵養(yǎng)、水土保持、水質(zhì)凈化功能進行了評估；吳瑞等[21]、韓會慶等[17]分別對官廳水庫流域和珠江流域的產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)進行了模擬，并對其時空分布差異性進行驅(qū)動因素的探究。綜上所述，InVEST模型因易操作、數(shù)據(jù)易獲取等特點已被國內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用于不同尺度的研究當(dāng)中，但目前針對國內(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，當(dāng)?shù)匕l(fā)展面臨著諸多壓力和挑戰(zhàn)，特別是開發(fā)活動的不斷擴張造成了區(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)與自然過程之間的矛盾，有必要對其水生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水服務(wù)和水質(zhì)凈化服務(wù)功能展開分析與評估，而目前，該區(qū)域內(nèi)對于這兩種服務(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)凈化量兩個子模塊模擬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，分析這兩個水生態(tài)系統(tǒng)主要服務(wù)功能的時空變化，并劃分重要性等級，以期為當(dāng)?shù)亟?jīng)濟健康發(fā)展、水源水質(zhì)保護提供科學(xué)依據(jù)。

1 研究地概況

永平縣(99°17′～99°56′E、25°03′～25°45′N)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、博南兩山相連，地勢狹長且高差明顯，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，形成“兩山三河”的天然山水格局和山、谷、壩錯綜復(fù)雜的地形地貌[22]。水資源豐富，平均水資源總量超過10×108m3，人均水資源量約7 000 m3，有開發(fā)利用價值的河流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)遠等[23]提出的體系，按照二級分類標(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)，均來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)，包括研究區(qū)及其周邊28個氣象站點的數(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個時段的數(shù)據(jù)滑動平均值，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]計算后，通過IDW插值為柵格數(shù)據(jù)。

(3)DEM 數(shù)據(jù)來自地理空間數(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)驗公式計算提取。

(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[29]賦值設(shè)定(表1)。

表1 InVEST模型運行參數(shù)生物物理系數(shù)表

(6)經(jīng)驗參數(shù) 產(chǎn)水模塊Z系數(shù)通過《大理白族自治州水資源公報》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)計成果?；诖藢Ξa(chǎn)水模塊輸出結(jié)果進行校驗，發(fā)現(xiàn)當(dāng)Z系數(shù)賦值為30時，模型的產(chǎn)水量更接近實測結(jié)果。其他經(jīng)驗參數(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給。產(chǎn)水量計算公式如下：

式中：Y(xj)為地類j在柵格單元上x的年均產(chǎn)水量(mm)，AET(xj)為柵格單元x上地類j的年均實際蒸散量(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InVEST NDR Model進行計算，模型基于土地利用/覆被類型在年尺度上計算柵格單元氮、磷營養(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氮、磷營養(yǎng)鹽非點源污染的截留及過濾功能，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為流域年均氮磷營養(yǎng)鹽輸出總量(kg/a)；xexpj為柵格單元j的氮磷營養(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地表和地下氮磷營養(yǎng)鹽輸送效率。其中，氮磷營養(yǎng)鹽負(fù)荷量計算公式如下：

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的氮磷營養(yǎng)鹽負(fù)荷量(kg/a)，RPIxj為徑流代理指數(shù)，RPj為營養(yǎng)鹽徑流代理，RPav為平均徑流代理。

氮磷營養(yǎng)鹽輸送效率計算公式如下：

式中：NDRsurf,j為地表營養(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為步長因子；ljdown為柵格單元j到下游相鄰柵格單元流動的路徑長度；lLULCj為柵格單元土地利用類型j的持留距離；Dup和Ddn為上下坡貢獻面積的平均坡度；NDRsubs,j為地下營養(yǎng)鹽輸送效率；effsubs為通過地下徑流可達到的最大營養(yǎng)鹽持留效率；lsubs為地下營養(yǎng)鹽流動持留效率；li表示從柵格單元到徑流的距離。

2.4 冷熱點分析

3 結(jié)果與分析

3.1 產(chǎn)水服務(wù)時空變化模擬

基于InVEST模型產(chǎn)水(Water Yield)模塊運行結(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)時空分布特征

20年間，研究區(qū)產(chǎn)水量總體趨于下降趨勢，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。3個時期流域的平均產(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。按照一級分類標(biāo)準(zhǔn)，對土地利用重新分類后進行分區(qū)統(tǒng)計，結(jié)果如圖4a所示。從各地類上看，20年來建設(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程改變的不透水下墊面有關(guān)，這一過程改變了水量的產(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降水和地表徑流的攔截作用所導(dǎo)致的，同時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個時期產(chǎn)水深度如圖4b所示，產(chǎn)水深度最高的鄉(xiāng)鎮(zhèn)分別為龍門鄉(xiāng)、杉陽鎮(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)。考慮到土地利用類型的影響，這種分布空間差異可能與各時期鄉(xiāng)鎮(zhèn)間的用地類型比例有關(guān)，可以看出杉陽鎮(zhèn)、水泄鄉(xiāng)、龍門鄉(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)水量則相對較少。同時，各時期氣候變化導(dǎo)致的降水量、蒸散發(fā)量的大小也會對產(chǎn)水深度產(chǎn)生一定影響，從而影響產(chǎn)水量的時空分布格局特征。

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)時空變化模擬

經(jīng)過InVEST模型(NDR)模塊計算，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，表明研究區(qū)水質(zhì)凈化能力總體趨于減弱趨勢。其中，3個時期流域尺度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個時期氮磷營養(yǎng)鹽輸出空間分布格局基本保持一致，高值區(qū)主要集中于龍門鄉(xiāng)中南部、博南鎮(zhèn)中部和西南部、杉陽鎮(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)時空分布特征

從土地利用類型上看，3個時期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。從各時期來看，耕地始終為大理州永平縣氮磷營養(yǎng)鹽輸出總量的主要貢獻角色，且輸出量呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢，這是由于農(nóng)耕地所種植的作物生長長期依賴于農(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、磷營養(yǎng)鹽污染物的主要來源；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、草地氮磷營養(yǎng)鹽輸出量相對較少，這是因為植被具有過濾和截留營養(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)間來看，杉陽鎮(zhèn)、廠街鄉(xiāng)、博南鎮(zhèn)氮磷營養(yǎng)鹽輸出量始終高于其余4個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，從土地利用類型的分布格局進行分析，杉陽鎮(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)，因此三者的營養(yǎng)鹽輸出量較高；北斗鄉(xiāng)、龍門鄉(xiāng)、龍街鎮(zhèn)的氮磷輸出量相對較少，這是因為這些區(qū)域的植被覆蓋較為完好，從而對營養(yǎng)鹽的輸出起到一定的過濾及凈化效用(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)冷熱點分析

在進行冷熱點分析之前，首先運用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，表明兩項服務(wù)功能均具有空間相關(guān)性，同時，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狀態(tài)，具有聚集特征?；诖耍_展大理州永平縣產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)冷熱點分析，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)冷熱點空間分布

圖9 大理州永平縣水質(zhì)凈化服務(wù)冷熱點空間分布

3個時期，研究區(qū)兩項服務(wù)的冷熱點空間分布格局特征具有相似性。其中產(chǎn)水服務(wù)冷熱點分析結(jié)果顯示，熱點區(qū)域主要分布于杉陽鎮(zhèn)、龍門鄉(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，人為干擾活動較少，有利于抑制地表徑流；水質(zhì)凈化服務(wù)熱點區(qū)域則主要分布于杉陽鎮(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)的主要冷點區(qū)域?？傮w上看，20年來大理州永平縣產(chǎn)水服務(wù)的熱點區(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，本文僅以2020年產(chǎn)水和水質(zhì)凈化服務(wù)作為劃分對象。研究運用ArcGIS將產(chǎn)水服務(wù)和水質(zhì)凈化服務(wù)計算結(jié)果進行歸一化處理，并進行空間疊加分析，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、不重要四個等級，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，人為干擾活動少，是繼續(xù)推進實施退耕還林還草的重要區(qū)域，同時應(yīng)加強該區(qū)內(nèi)水源地的保護工作，杜絕毀林開荒、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)加強退化草地的恢復(fù)治理力度，控制好環(huán)境污染，切實保護水源水質(zhì)，減少對該區(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，人為干擾活動強烈，是重點實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

本文通過運用InVEST模型產(chǎn)水模塊和水質(zhì)凈化模塊對大理州永平縣產(chǎn)水量和水質(zhì)凈化量時空分布變化特征進行模擬，并利用冷熱點分析工具識別兩項服務(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，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)，降低氮磷進入水體的概率，確保當(dāng)?shù)鼐用耧嬘盟踩４送?，通過模擬大理州永平縣兩項服務(wù)功能的時空變化，本文將水生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能劃分為4個重要區(qū)，確定優(yōu)先重點保護的區(qū)域，以此為當(dāng)?shù)亻_展水源水質(zhì)保護提供科學(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)先考慮實施保護的區(qū)域，應(yīng)加強區(qū)域內(nèi)退耕還林還草工程的建設(shè)工作，以此促進水源地的健康與穩(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。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。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，冷點區(qū)域則集中連片分布于植被覆蓋度高，較少人為活動干擾的區(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。