傅 春，黃悅?cè)荩嵛楹?/p>

（1.南昌大學(xué)管理學(xué)院，南昌330031；2.中國(guó)電建集團(tuán)中南勘測(cè)設(shè)計(jì)研究院有限公司，長(zhǎng)沙410014）

0 引言

2021年6月28日，水利部召開“三對(duì)標(biāo)、一規(guī)劃”專項(xiàng)行動(dòng)總結(jié)大會(huì)；大會(huì)指出要堅(jiān)持習(xí)近平總書記“節(jié)水優(yōu)先、空間均衡、系統(tǒng)治理、兩手發(fā)力”的治水思想，推動(dòng)新階段水利高質(zhì)量發(fā)展［1］。水資源是維持自然生態(tài)系統(tǒng)正常運(yùn)行的基礎(chǔ)，合理開發(fā)水資源有助于維持生態(tài)安全，促進(jìn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展［2］。改革開放以來(lái)，我國(guó)的城鎮(zhèn)化率從1978年的17.92%上升到2019年的60.6%，城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展離不開水資源的支持。近年來(lái)洪澇災(zāi)害頻發(fā)，贛江流域也不可避免地會(huì)面臨降雨過(guò)多而導(dǎo)致地面徑流過(guò)多的問(wèn)題，這將對(duì)贛江流域的生產(chǎn)活動(dòng)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成一定的沖擊［3］。土地利用是流域生態(tài)系統(tǒng)產(chǎn)水功能的驅(qū)動(dòng)力之一［4］，生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中的產(chǎn)水服務(wù)已被納入?yún)^(qū)域土地利用規(guī)劃［5］。土地利用變化作為可控因素，對(duì)產(chǎn)水量有一定的影響，主要影響包括導(dǎo)致流量變化、入滲率變化、降雨強(qiáng)度變化等，目前贛江流域的土地類型主要有林地、耕地、草地、水域、建設(shè)用地等，本文深入分析土地利用變化對(duì)產(chǎn)水的影響，分析二者演進(jìn)的內(nèi)在規(guī)律，為土地資源管理和水資源管理提供建設(shè)性建議［6～8］。在控制變量的前提下，運(yùn)用情景模擬法，為贛江流域環(huán)境保護(hù)與水資源平衡提供數(shù)據(jù)支撐與空間變化分析，更加直觀地分析了土地利用變化對(duì)產(chǎn)水的影響［9，10］。

國(guó)外學(xué)者較早地運(yùn)用了InVEST 模型進(jìn)行了系列研究。Kari L.Vigerstol［11］（2011）等認(rèn)為InVEST 模型有對(duì)土地利用變化進(jìn)行生態(tài)水文評(píng)估的潛力，以及整合地理空間數(shù)據(jù)集量化流域和子流域的年產(chǎn)水量。JW Redhead［12］（2016）等認(rèn)為InVEST產(chǎn)水模型是生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能工具的一部分，用于估算景觀或流域的產(chǎn)水量，可以測(cè)量土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量的影響。Manish Shrestha［13］（2020）等運(yùn)用InVEST 模型分析3 種情形（Economy，Conservation and Agriculture）下土地利用變化影響產(chǎn)水的變化情況，為預(yù)測(cè)未來(lái)土地利用變化對(duì)水資源可用性的研究提供依據(jù)。國(guó)內(nèi)學(xué)者郭洪偉［4］（2016）等運(yùn)用InVEST 模型結(jié)合空間預(yù)測(cè)來(lái)分析土地利用對(duì)產(chǎn)水的影響，卻顯示不能很好結(jié)合預(yù)測(cè)未來(lái)產(chǎn)水量的空間情況。吳瑞［14］（2017）等結(jié)合InVEST模型對(duì)北京官?gòu)d水庫(kù)流域產(chǎn)水和水質(zhì)分析，其產(chǎn)水模型在數(shù)據(jù)處理上選用多面平均氣溫以及用Arc-SWAT裁剪流域邊界，驅(qū)動(dòng)因子方面選取情景模擬來(lái)分析氣候和土地變化對(duì)產(chǎn)水的影響，提供了新的思路。趙亞茹［15］（2019）等對(duì)石羊河上游產(chǎn)水量驅(qū)動(dòng)因子研究，結(jié)論表面氣候因素影響產(chǎn)水比較大，土地利用有一定程度影響產(chǎn)水。戴爾阜、王亞慧［5，16］（2020）等通過(guò)使用InVEST 模型利用地質(zhì)探測(cè)器分析氣候、土地利用、地形因素等因子對(duì)橫斷山區(qū)產(chǎn)水進(jìn)行異質(zhì)歸因分析，得出氣候因子是主要制約產(chǎn)水的因素。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)于InVEST 模型的利用較為廣泛，土地利用仍是如今研究的熱點(diǎn)話題，但是關(guān)于區(qū)域土地利用變化對(duì)產(chǎn)水影響的研究還不夠完善，缺乏進(jìn)一步探討，且關(guān)于贛江流域土地利用變化對(duì)產(chǎn)水影響的研究較為缺乏。本研究通過(guò)數(shù)據(jù)分析，創(chuàng)新性地將InVEST 模型與控制變量前提下的情景模擬法相結(jié)合，同時(shí)運(yùn)用GIS 進(jìn)行數(shù)據(jù)整合，利用1990—2019年贛流流域各類土地利用類型模擬測(cè)算流域產(chǎn)水量，探究不同的土地類型對(duì)贛江流域產(chǎn)水量的影響，分析贛江流域產(chǎn)水量隨土地利用變化的演變趨勢(shì)，為贛江流域優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)，水資源合理配置提供依據(jù)。

在理論上，本研究一方面對(duì)土地資源規(guī)劃與生態(tài)環(huán)境建設(shè)具有指導(dǎo)意義，另一方面為以后研究土地利用變化與產(chǎn)水量動(dòng)態(tài)關(guān)系的學(xué)者提供理論依據(jù)與思路。在現(xiàn)實(shí)中，本研究通過(guò)探究贛江流域土地類型與產(chǎn)水量的動(dòng)態(tài)關(guān)系和影響機(jī)制，一方面探討二者的演進(jìn)趨勢(shì)，盡早遏制不利因素，有助于贛江流域優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu)，兼顧區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與水資源平衡發(fā)展，另一方面本研究從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度出發(fā)，為贛江流域土地利用調(diào)控和區(qū)域水資源管理提供借鑒參考，促進(jìn)贛江流域可持續(xù)發(fā)展。

1 研究區(qū)域概況

贛江流域中贛江是江西省行政區(qū)跨面積最大的河流，屬于長(zhǎng)江的八大支流之一并且徑流量排在八大支流第二的地位，同樣也是鄱陽(yáng)湖流域5 河之首［2］。贛江的發(fā)源地是在贛州市，贛江流域行政區(qū)劃上包括江西省贛州市、吉安市、撫州市、宜春市、新余市和南昌市，總面積約9.75 萬(wàn)km2，位于東經(jīng)113°35′～116°38′，北緯24°29′～29°11′，如圖1所示。贛江流域南西面兩面環(huán)山，東北區(qū)域以平原為主，南面是山區(qū)和丘陵，只有贛州市主城區(qū)有部分平原。贛江流域是處于亞熱帶季風(fēng)氣候，2019年降水量達(dá)到1 679.91 億m3，水資源總量有1 222.72 億m3，2019年徑流量達(dá)到1 215.59 億m3，氣溫比較溫和，年平均氣溫約19.2 ℃，一年的日照時(shí)數(shù)大約有1 580 h，相對(duì)濕度有75.7，氣候特征大致是冬季寒冷干燥，夏季高溫多雨，夏季白天的時(shí)長(zhǎng)較長(zhǎng)，冬季夜晚的時(shí)間較長(zhǎng)。

圖1 贛江流域位置及研究區(qū)范圍Fig.1 Location of Ganjiang basin and study area

2 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所使用的數(shù)據(jù)主要包括：贛江流域土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、流域數(shù)據(jù)等。1990-2019年土地利用的7期數(shù)據(jù)和流域數(shù)據(jù)均來(lái)源于中科院數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn），土地分類參照劉紀(jì)遠(yuǎn)［17］的分類標(biāo)準(zhǔn)，流域土地利用類型被分為6 個(gè)大類，數(shù)據(jù)的分辨率為1 km×1 km。氣象數(shù)據(jù)主要包括贛江流域的降水、氣溫、日照時(shí)數(shù)、風(fēng)速、相對(duì)濕度等，使用了贛江流域18個(gè)氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)，氣象的數(shù)據(jù)主要來(lái)自于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（http：//data.cma.cn//），利用研究區(qū)域內(nèi)及附近共18個(gè)站點(diǎn)的氣象數(shù)據(jù)，通過(guò)ArcGIS軟件的空間插值功能處理得到分辨率為1 km×1 km 的柵格數(shù)據(jù)。土壤數(shù)據(jù)是從FAO 和IIASA 共同創(chuàng)建的HWSD 數(shù)據(jù)中提取的，提取出的數(shù)據(jù)有黏粒含量、砂粒含量、粉粒含量、有機(jī)質(zhì)質(zhì)量和土壤深度，根據(jù)提取的數(shù)據(jù)，利用ArcGIS 對(duì)土壤數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量轉(zhuǎn)換和柵格化處理得到分辨率為1 km×1 km的柵格數(shù)據(jù)。

3 研究方法

3.1 產(chǎn)水模型

本文使用了InVEST 模型的“Water Yield”模塊，該模塊計(jì)算的產(chǎn)水量是基于水量平衡原理，以柵格為單位來(lái)計(jì)算的。假設(shè)每個(gè)柵格單元所有產(chǎn)水都是通過(guò)徑流的方式匯集到流域的出水口，不區(qū)分地表、地下和基流，根據(jù)每個(gè)柵格的降水量減去實(shí)際蒸散量即為該柵格單元的產(chǎn)水量［18］。產(chǎn)水量模型量化了從集水區(qū)到流域出口的總水量。利用Budyk曲線和年降水量來(lái)計(jì)算年產(chǎn)水量［19］，贛江流域的產(chǎn)水量Yxc產(chǎn)水的計(jì)算公式如下：

式中：Yxc、AETxc和Kcxc分別為某土地類型（c）在像素單元點(diǎn)（x）處的年產(chǎn)水量、實(shí)際蒸散量和蒸散系數(shù)；Px和AWCx分別表示每個(gè)像素單元點(diǎn)（x）的年平均產(chǎn)水量和土壤有效含水量；AETxc為蒸散量，是根據(jù)Budyko 曲線計(jì)算的；PETxc為潛在蒸散，ETOx為當(dāng)?shù)氐臍夂驐l件；ωx表示土壤性質(zhì)的一個(gè)無(wú)量綱參數(shù)；Z為經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，通常考慮降水的季節(jié)性分布（取值1～30）。

3.2 潛在蒸散發(fā)量計(jì)算

潛在蒸散發(fā)的計(jì)算方法主要有FAO 推薦的彭曼（PM）公式，以及桑斯維特（Tho）公式、布蘭尼-克里（B-C）法、哈格里夫斯（Har）公式和哈蒙（Ham）公式，但彭曼公式的適用性更強(qiáng)［20］。這里贛江流域選用彭曼公式計(jì)算贛江流域的潛在蒸散發(fā)［21］，計(jì)算公式如下：

式中：ETO(PM)表示潛在蒸散發(fā)量，mm/d；Δ表示斜率（空氣氣溫為T時(shí)候的水氣壓的k），kPa/℃；Rn表示凈輻射（接收的短波輻射和傳出的凈長(zhǎng)波輻射的差值），MJ/（m·d）；G表示土壤的熱通量，MJ/（m2·d）；γ表示干濕表常數(shù)，kPa/℃；T1和T都表示日均氣溫℃；U2表示2 m 高度的風(fēng)速，m/s；es和ea分別表示飽和水氣壓和實(shí)際水氣壓，kPa。

3.3 植被可利用含水量計(jì)算

植被的PAWC也是先由HWSD數(shù)據(jù)庫(kù)中提取出來(lái)的黏粒含量、砂粒含量、粉粒含量、有機(jī)質(zhì)質(zhì)量［22，23］含量計(jì)算而來(lái)，是表示不同區(qū)域植被儲(chǔ)存或釋放出來(lái)的總含水量。計(jì)算方法是：

式中：PAWC表示贛江流域植被可利用含水量；Psand表示這片土壤中砂粒的含量，%；Psilt表示這片土壤中粉粒的含量，%；Pclay表示這片土壤中黏粒的含量，%；Pom表示這片土壤中有機(jī)質(zhì)的含量，%。

3.4 情景模擬法

本文利用情景模擬法模擬出1990-2019年30年間贛江流域土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量的影響量，具體為：假設(shè)在理論情景下，贛江流域的降水量在1990-2019年內(nèi)未發(fā)生改變，理論情景下的產(chǎn)水量與實(shí)際產(chǎn)水量的差異即為贛江流域土地利用對(duì)產(chǎn)水量的影響量。

4 參數(shù)的率定

Z系數(shù)就是指Zhang 系數(shù)，稱之為可調(diào)節(jié)因子，一般情況下贛江流域的降水情況決定了Z系數(shù)的取值，而Z系數(shù)一般取值在1～30 的范圍，本文參考了相近研究區(qū)域模型的Z系數(shù)［3］取值，具體參考了江西九江都昌縣、湖南東江湖、貴州烏江流域、湖北漢江流域和江蘇太湖流域等［24-28］產(chǎn)水模型Z系數(shù)的取值，再進(jìn)行手動(dòng)調(diào)節(jié)來(lái)對(duì)比實(shí)際數(shù)據(jù)以達(dá)到模型率定。通過(guò)參考2020年《江西水資源公報(bào)》，對(duì)贛江流域6 個(gè)市的徑流量數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理，得出贛江流域年均徑流量為1 215.59 億m3，通過(guò)固定贛江流域土地利用、降水、蒸散數(shù)據(jù)，反復(fù)調(diào)節(jié)到Z系數(shù)來(lái)模擬產(chǎn)水量，發(fā)現(xiàn)當(dāng)模型Z系數(shù)值為20 時(shí)，相對(duì)誤差為1.08%，此時(shí)該模型對(duì)贛江流域產(chǎn)水的評(píng)估效果最優(yōu)。

5 模擬結(jié)果分析

5.1 產(chǎn)水時(shí)間變化分析

通過(guò)模型運(yùn)算，得出贛江流域1990-2019年9 期的產(chǎn)水量，如圖2所示。

由圖2 可知，1990-2019年贛江流域的平均降水量、平均潛在蒸散發(fā)、平均實(shí)際蒸散發(fā)、平均產(chǎn)水量、總產(chǎn)水量及各年份數(shù)值的變化趨勢(shì)。1990-2019年贛江流域的蒸散發(fā)量幾乎沒(méi)有很明顯的波動(dòng)，而在2000年及以后，降雨數(shù)據(jù)出現(xiàn)波動(dòng)，產(chǎn)水總量和平均產(chǎn)水量也出現(xiàn)了相應(yīng)的波動(dòng)。通過(guò)整體的波動(dòng)趨勢(shì)，可以明顯看出降水量的變化很大程度會(huì)影響贛江流域產(chǎn)水量的變化，且產(chǎn)水量隨時(shí)間呈現(xiàn)M 型變化，降水量與產(chǎn)水量呈現(xiàn)正相關(guān)性。

圖2 1990-2019年贛江流域平均降水量、蒸散發(fā)、產(chǎn)水量Fig.2 1990-2019 average precipitation、evapotranspiration and water production in the Ganjiang basin

表2 1990-2019年贛江流域產(chǎn)水量整體情況變化表Tab.2 1990-2019 overall water production in the Ganjiang basion

1990-1995年贛江流域總產(chǎn)水量減少了16.98 億m3，平均產(chǎn)水量減少了17.37 mm（降低了1.42%）；1995-2000年贛江流域總產(chǎn)水量增加了249.90 億m3，平均產(chǎn)水量增加了255.55 mm（升高了21.26%）；2000-2005年贛江流域總產(chǎn)水量減少了238.29 億m3，平均產(chǎn)水量減少了243.67 mm（降低了16.72%）；2005-2010年贛江流域總產(chǎn)水量增加了223.74 億m3，平均產(chǎn)水量增加了228.79 mm（升高了18.85%）；2010-2015年贛江流域總產(chǎn)水量增加了47.17 億m3，平均產(chǎn)水量增加了48.24 mm（升高了3.34%）；2015-2019年贛江流域總產(chǎn)水量減少了255.19 億m3，平均產(chǎn)水量減少了260.96 mm（降低了17.51%）。綜合來(lái)看，1990-2019年贛江流域產(chǎn)水總量處于波動(dòng)狀態(tài)，約在1 200～1 400 億m3的范圍左右波動(dòng)，2000、2010、2015年贛江流域的產(chǎn)水能力較強(qiáng)，其余時(shí)間段的產(chǎn)水能力相對(duì)較弱，除了氣候變化的影響，最主要的因素是這些年份降水量多。

5.2 產(chǎn)水空間變化分析

本研究通過(guò)ArcGIS 對(duì)模型數(shù)據(jù)結(jié)果進(jìn)行空間分析，得到1990-2019年贛江流域的產(chǎn)水量空間分布圖，如圖3所示。

由圖3 可知，1990年贛江流域產(chǎn)水量偏低，其中東部產(chǎn)水量比西部多；1995年贛江流域產(chǎn)水量也偏低，不同地理位置差異也較大，總體來(lái)看北部降水量比南部多；2000年贛江流域產(chǎn)水量較多，尤其北部地區(qū)降水最多，南部相對(duì)來(lái)說(shuō)較少；2005年贛江流域產(chǎn)水量和1995年的空間分布格局類似，總體來(lái)看北部降水量比南部多；2010年贛江流域產(chǎn)水量和2000年相似，其產(chǎn)水量多的區(qū)域集中在贛江流域北部，降水量分布情況也基本相似；2015年贛江流域產(chǎn)水量較多，主要集中在贛江流域東北部；2019年贛江流域產(chǎn)水量相對(duì)較少，其中中部產(chǎn)水量較多。

圖3 贛江流域1990-2019年產(chǎn)水量空間分布Fig.3 Spatial distribution of water production in the Ganjiang basin from 1990 to 2019

為了更好的研究贛江流域產(chǎn)水量的變化情況，通過(guò)利用ArcGIS 對(duì)1990-2019年產(chǎn)水量圖進(jìn)行空間分析，得到贛江流域1990-2019年產(chǎn)水量年份差異變化圖如圖4所示。

由圖4 可知，1990-1995年期間，贛江流域北部約1/3 區(qū)域的產(chǎn)水量差額為正，且越往北部產(chǎn)水量差額增加得越多，南部區(qū)域產(chǎn)水量差額大體為負(fù)，越往南減少得越多，減少的產(chǎn)水量在0～400 mm 區(qū)間；1995-2000年期間，贛江流域整體產(chǎn)水量差額為正，且增加量由中部向南北遞減，贛江流域中部增加600～800 mm，北部和南部增加量增加0～200 mm；2000-2005期間，贛江流域整體產(chǎn)水量差額為負(fù)，且從北到南部的產(chǎn)水量差額的絕對(duì)值變小；2005-2010年贛江流域整體產(chǎn)水量差額為正，差額由中部靠北區(qū)域向北部和南部逐漸減少，產(chǎn)水量增加最多的在600～800 mm 區(qū)間，最小的在-200～0 mm 區(qū)間；2010-2015年贛江流域北部產(chǎn)水量的差額為負(fù)，南部產(chǎn)水量差額為正，產(chǎn)水量從中部靠南部的區(qū)域逐漸向南北兩端減少；2015-2019年贛江流域產(chǎn)水量的差額基本為負(fù)，越往東北區(qū)域產(chǎn)水量差額的絕對(duì)值越大，減少得越多，西南區(qū)域相對(duì)減少得較少。

圖4 單位土地利用面積變化對(duì)平均產(chǎn)水量的影響Fig.4 The effect of land use area change on average water yield

5.3 土地利用與產(chǎn)水的相關(guān)性

利用ArcGIS 對(duì)贛江流域1990-2019年不同地類產(chǎn)生的產(chǎn)水量進(jìn)行分類提取，得到如圖5和圖6所示。

圖5 贛江流域1990-2019年不同地類的產(chǎn)水量Fig.5 Water production of different land types in the Ganjiang basin from 1990 to 2019

圖6 贛江流域1990-2019年不同地類的平均產(chǎn)水量Fig.6 Average yield of different land types in the Ganjiang basin from 1990-2019

由圖5 和圖6 可知，贛江流域各土地利用類型的產(chǎn)水量排序：林地＞耕地＞草地＞建設(shè)＞水域＞未利用地，土地利用類型的占地面積越大其產(chǎn)水量越多。通過(guò)對(duì)比可得，贛江流域建設(shè)用地的產(chǎn)水能力最強(qiáng)，耕地、草地和林地的產(chǎn)水能力較強(qiáng)，水域和未利用地的產(chǎn)水能力較弱。

對(duì)贛江流域不同用地的面積以及產(chǎn)水量的變化進(jìn)行對(duì)比，得到如圖7所示的變化圖，再利用SPSS 進(jìn)行相關(guān)性分析如表3所示。

表3 1990-2019年土地利用類型與產(chǎn)水量相關(guān)系數(shù)Tab.3 Correlation between land use type and water yield from 1990 to 2019

圖7 贛江流域不同用地面積與產(chǎn)水量變化關(guān)系Fig.7 Relationship between different land use areas and water production in the Ganjiang basin

這里選取贛江流域各類型用地面積和產(chǎn)水量做的對(duì)比，通過(guò)近30年的相關(guān)性分析表示，建設(shè)用地面積和贛江流域產(chǎn)水量有明顯的正相關(guān)性（r=0.909，P＜0.05），說(shuō)明建設(shè)用地?cái)U(kuò)張會(huì)促進(jìn)產(chǎn)水量的增長(zhǎng)，主要原因在于建設(shè)用地下墊面是不透水的，比較容易形成地表徑流；未利用地和草地的增長(zhǎng)在一定程度上也會(huì)促進(jìn)產(chǎn)水量的增加，而其他用地類型沒(méi)有表現(xiàn)出明顯的相關(guān)性，可能是受到降雨等因素的影響，其他用地類型面積與產(chǎn)水量之間的相關(guān)性較弱。

5.4 情景模擬土地利用變化對(duì)產(chǎn)水的影響

研究贛江流域土地利用變化對(duì)產(chǎn)水的影響，如果單從時(shí)間線上分析兩者之間的關(guān)聯(lián)性，會(huì)存在其他因素對(duì)結(jié)果產(chǎn)生誤差，所以本文通過(guò)情景模擬法，通過(guò)不改變降雨等數(shù)據(jù)，僅改變土地利用數(shù)據(jù)，來(lái)單獨(dú)分析土地利用的變化對(duì)產(chǎn)水造成的影響，7種類型的情景模擬如表4所示。

表4 贛江流域情景模擬方案Tab.4 Scenarios for the Ganjiang basin

將模擬情景1～6 得出的產(chǎn)水結(jié)果與2019年產(chǎn)水的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，得出如表5所示蒸散發(fā)和產(chǎn)水的變化情況。

通過(guò)使用InVEST 模型模擬產(chǎn)水量，得到如表5所示結(jié)論，其中潛在蒸散發(fā)和實(shí)際蒸散發(fā)的大小情況是：2019年＜情景1＜情景2＜情景3＜情景4＜情景5＜情景6，而平均產(chǎn)水量和總產(chǎn)水量的情況是：2019年＞情景1＞情景2＞情景3＞情景4＞情景5＞情景6。在情景模擬中，當(dāng)產(chǎn)水量不斷減少時(shí)，蒸散發(fā)不斷增加，蒸散發(fā)和產(chǎn)水量之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明是某類型土地利用面積的持續(xù)增長(zhǎng)和減少導(dǎo)致蒸散發(fā)的變化，從而影響產(chǎn)水的變化。

表5 贛江流域情景模擬結(jié)果Tab.5 Simulation results for the Ganjiang basin

對(duì)情景1～6贛江流域土地利用類型面積與產(chǎn)水量變化趨勢(shì)進(jìn)行相關(guān)性分析，得到如表6 和圖8 的結(jié)果。結(jié)果表明，林地面積與贛江流域產(chǎn)水量有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性（r=-0.94，P＜0.05），耕地面積與贛江流域產(chǎn)水量也有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性（r=-0.98，P＜0.05），表明林地和耕地面積對(duì)產(chǎn)水量有抑制作用，其面積增長(zhǎng)會(huì)使得產(chǎn)水量的減少，可能是由于林地和耕地表面的植被能夠截留一部分的產(chǎn)水量，從而增加林地和耕地的產(chǎn)水量下滲，達(dá)到減少產(chǎn)水量的效果。而建設(shè)用地面積與贛江流域產(chǎn)水量有較強(qiáng)的正相關(guān)性（r=0.995，P＜0.05），表明建設(shè)用地面積增長(zhǎng)能夠促進(jìn)產(chǎn)水量的增多，這是因?yàn)榻ㄔO(shè)用地的下墊面是不透水層，導(dǎo)致下滲的產(chǎn)水比較少，從而易導(dǎo)致產(chǎn)水量增多。草地和未利用地面積與產(chǎn)水量之間呈現(xiàn)較弱的正相關(guān)性或者沒(méi)有相關(guān)性，而水域用地面積與產(chǎn)水量之間存在極其微弱的負(fù)相關(guān)性。

圖8 情景模擬下產(chǎn)水量與土地面積變化圖Fig.8 Plot of water yield and land area change under scenario simulation

表6 情景模擬1～6土地利用類型與產(chǎn)水量的相關(guān)系數(shù)Tab.6 Correlation between land use types and water yield in scenario simulation 1～6

圖9（a）是模擬情景1 的產(chǎn)水變化，再與2019年產(chǎn)水情況做空間矢量變化圖所得；圖9（b）是在圖9（a）的基礎(chǔ)上加入贛江流域圖所得。

圖中黃色區(qū)域表示產(chǎn)水的空間變化很小或者幾乎沒(méi)有變化，而橙色或者藍(lán)色表示產(chǎn)水量變化較大的區(qū)域。由圖9（a）可以發(fā)現(xiàn)流域大部分區(qū)域產(chǎn)水量的變化很小甚至沒(méi)有變化，而變化最大的區(qū)域只占小部分并且呈現(xiàn)帶狀分布；通過(guò)加入流域分布得到圖9（b），可以很清晰發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)水量變化呈現(xiàn)的帶狀分布區(qū)間正好是贛江流域干流附近；由此可以推測(cè)水域用地的轉(zhuǎn)入或者轉(zhuǎn)出能夠極大程度的影響產(chǎn)水量的變化。

圖9 情景1對(duì)比2015年的變化量Fig.9 Scenario 1 compares changes in 2015

單一情況有可能會(huì)受偶然因素影響，故繼續(xù)模擬情景7，并與2015年產(chǎn)水量做空間矢量變化得到圖10（c）。模擬情景2～6，并與2019年產(chǎn)水量做空間矢量變化得到圖10（d）～（h）。

圖10 情景2～7模擬后變化量Fig.10 Scenario 2～7 changes after simulation

增加模擬的次數(shù)后，產(chǎn)水量變化較大的區(qū)域仍在流域附近的水域用地，呈現(xiàn)帶狀分布?？梢杂∽C，水域面積的變化會(huì)很大程度影響產(chǎn)水的變化，可能因?yàn)樗蛎娣e的轉(zhuǎn)入會(huì)加大地表水的面積，使得地表水蒸騰更大，而蒸散發(fā)量的增加會(huì)導(dǎo)致產(chǎn)水量的減少，所以推測(cè)水域面積的轉(zhuǎn)入會(huì)使得產(chǎn)水量減少，水域面積的轉(zhuǎn)出會(huì)使得產(chǎn)水量增加；由于贛江流域水域用地面積較小且變化不大，故對(duì)整體產(chǎn)水量的變化影響較小，但值得關(guān)注的是水域面積的過(guò)多變化也會(huì)產(chǎn)生不可忽視的影響，需合理規(guī)劃贛江流域的水域用地。

6 結(jié)論與建議

本研究以贛江流域?yàn)檠芯繉?duì)象，通過(guò)搜集的1990-2019年贛江流域土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、土壤數(shù)據(jù)、流域數(shù)據(jù)等，運(yùn)用InVEST 模型對(duì)贛江流域1990-2019年產(chǎn)水量的時(shí)空變化進(jìn)行分析，通過(guò)分類提取贛江流域的6種土地類型的產(chǎn)水情況，分析單一類型土地利用與產(chǎn)水的相關(guān)性，采用情景模擬法，通過(guò)情景模擬后產(chǎn)生的結(jié)果與變化前的原始產(chǎn)水結(jié)果做空間差異性分析來(lái)探究贛江流域不同土地類型變化對(duì)產(chǎn)水的具體影響。

（1）贛江流域產(chǎn)水量較多的年份平均產(chǎn)水量最高達(dá)到1 490.65 mm，對(duì)應(yīng)的總產(chǎn)水量達(dá)到1 457.7 億m3；而產(chǎn)水量最低的年份中平均產(chǎn)水量至少達(dá)到1 201.74 mm，相應(yīng)的總產(chǎn)水量為1 175.18 億m3。綜合來(lái)看，贛江流域產(chǎn)水量隨時(shí)間在趨勢(shì)上大體呈現(xiàn)M 型變化，且產(chǎn)水量與降水量呈現(xiàn)較強(qiáng)的正相關(guān)性。本研究得出的M 型變化對(duì)于水資源管理部門有一定的借鑒意義，同時(shí)建議該區(qū)域及時(shí)關(guān)注贛江流域的氣候變化，一方面可以加強(qiáng)協(xié)調(diào)整合機(jī)制，充分合理地利用該區(qū)域的水資源，實(shí)現(xiàn)生態(tài)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，提升生態(tài)服務(wù)功能，另一方面可以完善監(jiān)督管理機(jī)制，加強(qiáng)防范，協(xié)調(diào)贛江流域的水土保持功能。

（2）1990-2019年贛江流域各生態(tài)用地類型的產(chǎn)水量排序依次為：林地＞耕地＞草地＞建設(shè)用地＞水域用地＞未利用地。1990-2019年，贛江流域產(chǎn)水量的空間分布大體上呈現(xiàn)如下特點(diǎn)：東部產(chǎn)水量多西部產(chǎn)水量少，北部產(chǎn)水量多南部產(chǎn)水量少；其中在產(chǎn)水量較多的2000、2010 和2015年中，東北部區(qū)域產(chǎn)水量較多（主要在1 600～2 000 mm 區(qū)間），西南部區(qū)域產(chǎn)水量較少（主要集中在1 200～1 600 mm 區(qū)間）；其中在產(chǎn)水量較少的1990、1995、2005、2019年中，東北區(qū)域產(chǎn)水量多（主要在1 200～1 600 mm 區(qū)間），西南區(qū)域產(chǎn)水量較少（主要集中在800～1 200 mm）。綜合來(lái)看，降水量較多的年份相應(yīng)的產(chǎn)水量也比其他年份更多，導(dǎo)致這些年份比其他年份產(chǎn)水量多的原因主要是降水量，研究各個(gè)年份產(chǎn)水量變化為研究土地利用變化對(duì)產(chǎn)水量變化的影響提供了數(shù)據(jù)支撐與理論支持。

（3）在控制變量的前提下，通過(guò)情景模擬法，得出結(jié)論：林地面積與產(chǎn)水量有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性（r=-0.94，P＜0.05），耕地面積與產(chǎn)水量有較強(qiáng)的負(fù)相關(guān)性（r=-0.98，P＜0.05），建設(shè)用地與產(chǎn)水量有較強(qiáng)的正相關(guān)性（r=0.995，P＜0.05），表明耕地和林地的轉(zhuǎn)出會(huì)促進(jìn)產(chǎn)水量的增加，建設(shè)用地的轉(zhuǎn)入會(huì)促進(jìn)產(chǎn)水量的增加；通過(guò)空間差值分析，得出水域用地面積的轉(zhuǎn)入會(huì)造成產(chǎn)水量的減少，主要因?yàn)樗蛎娣e的擴(kuò)張會(huì)加大蒸散發(fā)量。綜合來(lái)看，贛江流域土地類型中建設(shè)用地的快速擴(kuò)張是導(dǎo)致產(chǎn)水量增加的主要原因，近些年贛江流域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，沿江地區(qū)工業(yè)發(fā)展較快，相關(guān)部門要合理規(guī)劃建設(shè)用地面積，使得在促進(jìn)贛江流域產(chǎn)業(yè)增加值上升的同時(shí)預(yù)防積水災(zāi)害、水源污染等問(wèn)題的發(fā)生。根據(jù)數(shù)據(jù)顯示，近年來(lái)贛江流域的林地面積與耕地面積有減少趨勢(shì)，長(zhǎng)此以往容易造成土壤涵水能力下降、土壤流失、生物多樣性減少、洪澇災(zāi)害等問(wèn)題，為了避免災(zāi)難發(fā)生，一方面，相關(guān)部門需堅(jiān)持生態(tài)文明建設(shè)思想，重視對(duì)林地的保護(hù)，適宜規(guī)劃建設(shè)用地，防止過(guò)度擠占林地、耕地等；另一方面需注重優(yōu)化贛江流域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與土地利用結(jié)構(gòu)，根據(jù)不同區(qū)域的用水情況，實(shí)施差異化土地利用，從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度出發(fā)，合理布局，統(tǒng)籌城鄉(xiāng)規(guī)劃，使第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展，使流域發(fā)展逐漸走向綠色低碳化?！?/p>