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廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)空間格局及其影響因素

2022-10-12 06:45:38張成虎胡寶清陳秀芬
關(guān)鍵詞:西江流域導(dǎo)水率產(chǎn)水量

張成虎,劉 菊,胡寶清,陳秀芬

(1. 南寧師范大學(xué) 北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 南寧 530001;2. 南寧師范大學(xué) 廣西地表過程與智能模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廣西 南寧 530001)

維持和改善生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)是實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展的基本條件[1],開展生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的量化評(píng)估以實(shí)現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)有效管理,對(duì)保障區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重大意義[2-3]。在眾多生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中,水源涵養(yǎng)服務(wù)占據(jù)著重要的地位,對(duì)改善區(qū)域水文狀況、調(diào)節(jié)區(qū)域水分循環(huán)發(fā)揮著關(guān)鍵作用[4-5]。生態(tài)系統(tǒng)是具有空間差異的復(fù)雜系統(tǒng),其水源涵養(yǎng)服務(wù)又受到氣候、地形、植被、土壤、土地利用、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等多種自然和人文因素的影響,導(dǎo)致水源涵養(yǎng)服務(wù)也存在顯著的空間差異。定量化與空間可視化評(píng)估已成為水源涵養(yǎng)服務(wù)評(píng)價(jià)的最新趨勢(shì),也是水資源有效管理和保護(hù)決策的重要需求[6]。

目前,國內(nèi)外學(xué)者們已使用地理信息系統(tǒng)(GIS)、InVEST模型、SWAT模型等方法開展了大量的水源涵養(yǎng)服務(wù)空間可視化評(píng)估[7-9],并對(duì)不同地區(qū)、不同尺度的水源涵養(yǎng)服務(wù)空間格局及其影響因素進(jìn)行了研究,如全中國[10]、江蘇省[11]、商洛市[12]、甘肅白龍江流域[3]、秦嶺地區(qū)[13]等。研究大多通過分區(qū)統(tǒng)計(jì)比較不同子流域、不同行政單元、不同海拔、不同土地利用方式、不同植被覆蓋下水源涵養(yǎng)服務(wù)的差異[3,10-13],并使用相關(guān)性分析、回歸分析、主成分分析等探討水源涵養(yǎng)服務(wù)與其影響因素之間的關(guān)系[10-12],但這些傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)模型構(gòu)建中忽略了各變量的空間依懶性和空間異質(zhì)性。近年來,空間回歸模型如空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SLM)、地理加權(quán)回歸模型(GWR)等受到廣泛關(guān)注。張佳田等[14]通過SEM模型測(cè)度生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)能力與城鎮(zhèn)化水平及各子系統(tǒng)得分關(guān)系。梁曉瑤等[15]基于InVEST模型評(píng)估了黑龍江省的生境質(zhì)量,利用多尺度GWR模型,探究了影響生境質(zhì)量的自然和人文要素作用空間尺度差異及其影響程度。趙育恒等[16]對(duì)武漢城市圈生態(tài)服務(wù)價(jià)值時(shí)空演變分析及影響因素進(jìn)行研究表明:SEM模型消除了由地域空間自相關(guān)帶來的空間誤差影響,使得模型更加穩(wěn)健和準(zhǔn)確。然而,使用空間回歸模型探討生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)影響因素的研究尚處于起步階段。

西江是珠江水系最大的支流,西江流域是貫通珠江—西江經(jīng)濟(jì)帶陸海絲綢之路的重要通道,也是廣西糧食主產(chǎn)區(qū)和珠江流域重要的生態(tài)屏障。廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)直接關(guān)系到該區(qū)域的水源安全和供水安全,對(duì)該區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要,但目前對(duì)廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)的研究較少。因此,本研究基于InVEST模型,在小流域尺度上空間可視化評(píng)估該區(qū)域水源涵養(yǎng)服務(wù),并使用GeoDa分析水源涵養(yǎng)空間格局,構(gòu)建空間統(tǒng)計(jì)模型,辨識(shí)關(guān)鍵影響因素,最終基于ArcGIS進(jìn)行水源涵養(yǎng)服務(wù)重要性分級(jí)和空間分區(qū)以識(shí)別水源涵養(yǎng)優(yōu)先和重點(diǎn)保護(hù)的區(qū)域,以期為流域水資源利用、分區(qū)管理與綜合保護(hù)等提供重要參考。

1 研究區(qū)概況

西江作為珠江的主干流,全長2 214 km,橫跨云南、貴州、廣西、廣東4個(gè)省(自治區(qū))。廣西西江流域(21°35′~26°13′N,104°26′~112°04′E)面積為20.29×104km2,流域內(nèi)主要支流有南盤江、紅水河、柳江、右江、左郁江、桂賀江和黔潯江。該流域地處亞熱帶季風(fēng)氣候區(qū),濕潤多雨,夏長冬短,年均氣溫為16.5~23.1 ℃,年均降水量為1 080~2 760 mm。地貌復(fù)雜多樣,屬山地丘陵性盆地地貌,巖溶地貌發(fā)育。土壤類型多樣,紅壤比例大,石灰?guī)r土廣布。主要植被類型為森林(馬尾松Pinus massoniana和甜櫧Castanopsis eyrei等)、灌叢(假鷹爪Desmos chinensis)、草地(野古草Arundinella anomala)和栽培植被(水稻Oryza sativa和甘蔗Saccharum officinarum等)[17]。

2 方法與數(shù)據(jù)

2.1 產(chǎn)水量計(jì)算

利用InVEST模型的產(chǎn)水模塊估算研究區(qū)產(chǎn)水量。該模塊根據(jù)水量平衡原理,基于氣候、地形和土地利用,利用降水量減去實(shí)際蒸散量計(jì)算每個(gè)柵格的徑流量。計(jì)算公式如下:

式(1)中:Yjx為第j土地利用類型柵格x的年產(chǎn)水量(mm);Px為柵格單元x的年均降水量(mm);Axj為第j土地利用類型柵格x的實(shí)際年均蒸散發(fā)量(mm);計(jì)算過程參考InVEST模型用戶手冊(cè)與文獻(xiàn)[4]。

2.2 水源涵養(yǎng)服務(wù)計(jì)算

使用水源涵養(yǎng)量表征生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)。水源涵養(yǎng)量是降水量減去蒸散發(fā)和地表徑流后,土壤層可調(diào)節(jié)的水量,即在產(chǎn)水量的基礎(chǔ)上,再用地形指數(shù)、土壤飽和導(dǎo)水率和流速系數(shù)對(duì)產(chǎn)水量進(jìn)行修正[18],計(jì)算公式為:

式(2)~(3)中:W為水源涵養(yǎng)量(mm);V為流速系數(shù);K為土壤飽和導(dǎo)水率(mm·d-1),具體計(jì)算方法見文獻(xiàn)[19-20];Y為產(chǎn)水量(mm);T為地形指數(shù);Q為集水區(qū)柵格數(shù)量;D為土壤厚度(mm);S為百分比坡度(%)。min為ArcGIS柵格計(jì)算器中取最小值函數(shù)。

2.3 水源涵養(yǎng)服務(wù)空間自相關(guān)性分析

全域莫蘭指數(shù)是應(yīng)用最為廣泛的檢驗(yàn)全域空間自相關(guān)的統(tǒng)計(jì)量,取值為[-1,1],正值表示空間聚集現(xiàn)象,負(fù)值表示空間分散現(xiàn)象,0表示空間上隨機(jī)分布[21-22]。局域空間自相關(guān)可測(cè)度整個(gè)區(qū)域中一個(gè)單元上的某一屬性與鄰近單元同一屬性值的相關(guān)程度,主要通過空間關(guān)聯(lián)的局部指標(biāo)分布圖揭示各指標(biāo)的空間關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)模式[21-22]。全域莫蘭指數(shù)的計(jì)算公式為:

式(4)中:Ig為全域莫蘭指數(shù);n為觀測(cè)總數(shù);Zj、Zk分別為第j、k個(gè)斑塊觀測(cè)值與所有斑塊觀測(cè)值的均值之差。Wjk為空間權(quán)重,若斑塊j與k相鄰,則Wjk為1,否則Wjk為0。使用標(biāo)準(zhǔn)化統(tǒng)計(jì)量(Z)表征空間自相關(guān)的顯著性,計(jì)算公式為:

式(5)中:E為Ig的期望值;V為Ig的方差。在0.05的置信水平下,|Z|=1.96,以|Z|>1.96表示該區(qū)域的空間自相關(guān)是顯著的。

局域莫蘭指數(shù)的計(jì)算公式為:

式(6)中:Il為局域莫蘭指數(shù),其余變量含義與式(4)相同。根據(jù)Il、Zj與顯著性檢驗(yàn)結(jié)果,可將第j個(gè)斑塊與周邊斑塊觀測(cè)值的相關(guān)性劃分為高-高聚集、高-低聚集、低-低聚集、低-高聚集和不顯著5種類型,即局部指標(biāo)分布圖[21-22]。

2.4 基于空間回歸模型的水源涵養(yǎng)服務(wù)影響因素分析

相關(guān)研究表明:水源涵養(yǎng)的空間差異與氣候、植被、土地利用、土壤和社會(huì)經(jīng)濟(jì)有關(guān)[10-12],地形則是通過影響自然和人文要素的梯度差異來改變水源涵養(yǎng)的分布格局[3]。

如果因變量或自變量存在空間自相關(guān)性,將導(dǎo)致經(jīng)典線性回歸模型的殘差也存在空間自相關(guān),從而其回歸系數(shù)和擬合優(yōu)度(R2)都將產(chǎn)生偏性和大方差,此時(shí)應(yīng)當(dāng)使用空間回歸模型[23]。本研究使用GeoDa構(gòu)建空間回歸模型對(duì)流域水源涵養(yǎng)服務(wù)影響因素進(jìn)行定量分析,對(duì)比不同空間回歸模型結(jié)果以選擇相應(yīng)的模型,模型R2和對(duì)數(shù)似然值越大,模型擬合程度越好,而赤池信息準(zhǔn)則和施瓦茲準(zhǔn)則統(tǒng)計(jì)量越小,則模型擬合程度越好[23]。

2.5 數(shù)據(jù)與參數(shù)

2.5.1 水源涵養(yǎng)服務(wù)計(jì)算所需數(shù)據(jù)來源 根據(jù)InVEST模型需求和數(shù)據(jù)可獲取性,以2015年為典型年,進(jìn)行實(shí)證研究。模型所需數(shù)據(jù)有多年平均降水量、潛在蒸散量、土地利用類型、土壤厚度、植被可利用水、流域及小流域邊界、生物物理參數(shù)表、地形指數(shù)、土壤飽和導(dǎo)水率以及產(chǎn)水量驗(yàn)證數(shù)據(jù)。

多年平均降水量與潛在蒸散量。以廣西西江流域內(nèi)及周邊61個(gè)氣象站點(diǎn)2001—2015年降水、氣溫、實(shí)際水汽壓、風(fēng)速、相對(duì)濕度、日照百分率為數(shù)據(jù),在ArcGIS中使用樣條函數(shù)插值獲取研究區(qū)多年平均降水量與多年平均潛在蒸散量柵格圖層,其中,潛在蒸散量采用聯(lián)合國糧食與農(nóng)業(yè)組織(FAO)給出的修正Penman-Monteith方程[24]計(jì)算而來。

土地利用類型。獲取2015年的廣西西江流域土地利用數(shù)據(jù),一級(jí)分類為耕地、林地、草地、水域、城鄉(xiāng)-工礦-居民用地和未利用地6類。數(shù)據(jù)來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)。

土壤厚度、植被可利用水以及土壤飽和導(dǎo)水率。土壤厚度、黏粒含量、粉粒含量、砂粒含量、土壤有機(jī)質(zhì)含量數(shù)據(jù)來自中國1∶100萬土壤數(shù)據(jù)庫。植被可利用水根據(jù)土壤質(zhì)地計(jì)算,土壤飽和導(dǎo)水率根據(jù)土壤砂粒含量計(jì)算[19-20],詳細(xì)計(jì)算過程參考模型手冊(cè)以及文獻(xiàn)[3-4]。

小流域邊界和地形指數(shù)。根據(jù)數(shù)字高程模型(DEM),使用ArcGIS中的水文分析獲得小流域邊界,既要盡可能細(xì)化小流域范圍,合理表達(dá)河網(wǎng)稠密度等級(jí)下的集水盆地,便于后續(xù)空間展示,又要避免小流域細(xì)碎不利于模型計(jì)算,經(jīng)過反復(fù)匯流累積閾值試驗(yàn),最終匯流累積閾值設(shè)定為5 000時(shí),小流域平均面積約141 km2,共劃分了1 438個(gè)小流域。地形指數(shù)根據(jù)式(3)計(jì)算。DEM來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)。

生物物理參數(shù)表。此表需要獲取不同土地利用類型的植被蒸散系數(shù)、最大根系深度和流速系數(shù)。根據(jù)參考文獻(xiàn)[3, 25-26]、模型使用手冊(cè)中推薦的參數(shù)和廣西西江流域的實(shí)際情況確定相關(guān)參數(shù)。

產(chǎn)水量驗(yàn)證數(shù)據(jù)。使用地表水資源量對(duì)模擬產(chǎn)水量進(jìn)行驗(yàn)證,2001—2015年廣西西江流域地表水資源量數(shù)據(jù)來自廣西壯族自治區(qū)水利廳官方網(wǎng)站(http://slt.gxzf.gov.cn/)。

2.5.2 水源涵養(yǎng)服務(wù)影響因素?cái)?shù)據(jù)來源 選取氣候(多年平均降水量、實(shí)際蒸散量),地形(坡度、海拔),土地利用(林地面積比例、耕地面積比例),植被與土壤[植被凈初級(jí)生產(chǎn)力(NPP)、土壤飽和導(dǎo)水率、植被可利用水、土壤厚度]以及社會(huì)經(jīng)濟(jì)(人口密度、經(jīng)濟(jì)密度、不透水率)共13個(gè)因子作為水源涵養(yǎng)服務(wù)的影響因素。其中,多年平均降水量、土壤飽和導(dǎo)水率、植被可利用水、土壤厚度來源同2.5.1部分;坡度、海拔來源于DEM;實(shí)際蒸散量來自InVEST模型產(chǎn)水結(jié)果中間數(shù)據(jù);林地面積比例、耕地面積比例和不透水率根據(jù)土地利用中林地面積、耕地面積和建設(shè)用地面積與各小流域面積之比計(jì)算;NPP使用CASA模型計(jì)算;人口密度與經(jīng)濟(jì)密度是根據(jù)2016年《廣西統(tǒng)計(jì)年鑒》中各區(qū)縣常住人口、國內(nèi)生產(chǎn)總值與各區(qū)縣行政面積之比計(jì)算。使用ArcGIS將13個(gè)因子進(jìn)行分區(qū)統(tǒng)計(jì)得到小流域矢量數(shù)據(jù)。

3 結(jié)果與分析

3.1 水源涵養(yǎng)服務(wù)空間分布及其影響因素

根據(jù)研究區(qū)地表水資源量數(shù)據(jù),計(jì)算出廣西西江流域2001—2015年多年平均徑流量為1 547.21億 m3,經(jīng)過反復(fù)模擬計(jì)算,當(dāng)Zhang系數(shù)為6.933時(shí),模擬產(chǎn)水量相對(duì)誤差為1.63%,此時(shí)模擬結(jié)果最優(yōu)。在此產(chǎn)水結(jié)果上,根據(jù)式(2)和式(3),計(jì)算研究區(qū)水源涵養(yǎng)量。結(jié)果顯示:廣西西江小流域多年平均水源涵養(yǎng)量為33.62~697.91 mm,平均為185.36 mm,標(biāo)準(zhǔn)差為106.26 mm,2015年水源涵養(yǎng)總量為376.10億 m3,占多年平均產(chǎn)水量的23.90%,遠(yuǎn)高于2015年廣西總用水量285.2億 m3。研究區(qū)內(nèi)水源涵養(yǎng)量呈現(xiàn)出明顯的空間差異(圖1),各子流域水源涵養(yǎng)量平均值由高到低依次為黔潯江流域(298.11mm)、左郁江流域(251.94 mm)、桂賀江流域(194.06 mm)、柳江流域(148.80 mm)、紅水河流域(144.04 mm)、右江流域(136.47 mm)、南盤江流域(65.57 mm),流域內(nèi)水源涵養(yǎng)量的空間差異主要受降水、土壤性質(zhì)、植被生長和地形等因素空間異質(zhì)性的共同影響。水源涵養(yǎng)量較高的區(qū)域分布在左郁江流域南部地區(qū)以及黔潯江流域內(nèi),小流域多年平均水源涵養(yǎng)量為300.00~697.91 mm,該區(qū)域降水量較高,植被茂密,形成良好的土壤結(jié)構(gòu)及通風(fēng)狀況,其土壤下滲、持水能力較強(qiáng),水源涵養(yǎng)服務(wù)水平高。水源涵養(yǎng)量較低的區(qū)域主要分布在南盤江流域內(nèi),在右江流域、紅水河流域、柳江流域、桂賀江流域以及左郁江流域北部地區(qū)有零星分布(圖1),小流域多年平均水源涵養(yǎng)量小于100.00 mm,該區(qū)域降水量低、土壤飽和導(dǎo)水率偏低是導(dǎo)致水源涵養(yǎng)服務(wù)偏低的主要原因。

圖 1 廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)空間分布示意圖Figure 1 Spatial distribution of water retention service in Xijiang River Basin of Guangxi

圖 2 廣西西江流域多年平均降水量(A)與實(shí)際蒸散發(fā)(B)空間分布示意圖Figure 2 Spatial distribution of average annual precipitation (A) and actual evapotranspiration (B) in Xijiang River Basin of Guangxi

3.1.1 降水量與實(shí)際蒸散發(fā)對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)的影響 降水量和實(shí)際蒸散發(fā)是影響水源涵養(yǎng)服務(wù)的重要?dú)夂蛞蜃?。從圖2A可知:廣西西江流域多年平均降水量為1 526.36 mm,空間差異明顯,主要表現(xiàn)為由西北向東南逐漸增加的趨勢(shì),并與流域產(chǎn)水量的空間分布一致。構(gòu)建最小二乘法回歸模型(OLS)發(fā)現(xiàn):本研究中降水量可以解釋產(chǎn)水量變化的91.68%,是產(chǎn)水量最重要的影響因素;降水量可以解釋水源涵養(yǎng)量變化的30.47%,降水量與水源涵養(yǎng)量具有較為一致的空間分布特征,表明降水量對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)具有重要影響。

實(shí)際蒸散發(fā)是水循環(huán)的重要環(huán)節(jié),與降水、植被和土壤密切相關(guān)。研究區(qū)實(shí)際蒸散發(fā)較大,平均為751.41 mm,且存在顯著的空間差異,主要表現(xiàn)為由西北向東南逐漸增加的趨勢(shì)(圖2B)。盡管左郁江流域南部和黔潯江流域的實(shí)際蒸散發(fā)較大,但該區(qū)域降水量高,加之植被與土壤的綜合作用,使得該區(qū)域水源涵養(yǎng)量高于其他區(qū)域。OLS結(jié)果顯示:實(shí)際蒸散發(fā)與降水量之間存在一定的共線性,兩者可以解釋水源涵養(yǎng)服務(wù)變化的36.00%。

3.1.2 土地利用與植被對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)的影響 使用ArcGIS分區(qū)統(tǒng)計(jì)以對(duì)比不同土地利用類型的水源涵養(yǎng)量平均值,結(jié)果顯示:不同土地利用類型水源涵養(yǎng)量平均值由高到低依次為林地(251.78 mm)、灌叢(184.63 mm)、草地(162.82 mm)、耕地(58.73 mm),其中,林地的水源涵養(yǎng)量平均值高于流域平均值。本研究中,不同土地利用類型植被凈初級(jí)生產(chǎn)力平均值由高到低依次為林地(973.58 g·m-3)、草地(884.95 g·m-3)、灌叢(832.80 g·m-3)、耕地(660.42 g·m-3),對(duì)于林地而言,較高的凈初級(jí)生產(chǎn)力可積累較多的生物量,群落層次豐富且密封性好的林地,林冠和凋落物的截留作用可減少地表徑流;灌叢和草地由于地上生物量相比林地較少,導(dǎo)致地表產(chǎn)流較大,水源涵養(yǎng)服務(wù)有所降低[13];耕地由于受人類活動(dòng)影響,其地上生物量更受季節(jié)性收獲而變動(dòng),導(dǎo)致地表產(chǎn)流量增大,水源涵養(yǎng)服務(wù)降低。

3.1.3 土壤對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)的影響 土壤是影響水源涵養(yǎng)服務(wù)的重要因子,通過土壤的孔隙結(jié)構(gòu)特性,與植物根系、土壤生物共同實(shí)現(xiàn)水分的蓄積和再分配[27]。由圖3可知:廣西西江流域土壤飽和導(dǎo)水率平均為100.70 mm·d-1,存在顯著空間差異,其高值主要分布在右江流域、左郁江流域和黔潯江流域,由北向南呈現(xiàn)逐漸增加的趨勢(shì)。對(duì)比圖1和圖3發(fā)現(xiàn):廣西西江流域水源涵養(yǎng)空間分布與土壤飽和導(dǎo)水率的空間分布較為一致。OLS結(jié)果顯示:土壤飽和導(dǎo)水率可以解釋水源涵養(yǎng)量變化的53.70%,是水源涵養(yǎng)服務(wù)最重要的影響因素。

圖 3 廣西西江流域土壤飽和導(dǎo)水率空間分布示意圖Figure 3 Spatial distribution of soil saturated hydraulic conductivity in Xijiang River Basin of Guangxi

圖 4 廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)空間分異特征示意圖Figure 4 Spatial variation characteristic of water retention service in Xijiang River Basin of Guangxi

3.1.4 社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)的影響 相關(guān)研究表明:水源涵養(yǎng)量與人口密度呈負(fù)相關(guān)[3]。在流域尺度上,水源涵養(yǎng)服務(wù)與社會(huì)經(jīng)濟(jì)的相關(guān)性較弱;而在柵格尺度上,經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長、城鎮(zhèn)化水平的提高,對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)帶來了負(fù)面影響[11]。OLS結(jié)果顯示:人口密度、經(jīng)濟(jì)密度和不透水率3個(gè)指標(biāo)僅可以解釋水源涵養(yǎng)服務(wù)變化的6.86%,但三者均通過顯著性檢驗(yàn)??梢?,社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)具有顯著影響,但影響程度較弱。

3.2 水源涵養(yǎng)服務(wù)空間自相關(guān)性

全域空間自相關(guān)分析表明:全域莫蘭指數(shù)為0.769,P為0.001,通過了Z檢驗(yàn),表明小流域尺度上廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)在空間分布上存在空間依賴性,說明水源涵養(yǎng)服務(wù)在空間分布上是集聚分布的。即高水源涵養(yǎng)量的小流域與較高水源涵養(yǎng)量的小流域相靠攏,而低水源涵養(yǎng)量的小流域與較低水源涵養(yǎng)量的小流域相鄰。

局域自相關(guān)性(圖4)分析表明:廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)以低-低聚集和高-高聚集類型為主,這2種類型區(qū)面積所占比例分別為21.08%和13.56%,低-低聚集類型主要分布在南盤江流域、右江流域、紅水河流域和柳江流域內(nèi)等,而高-高聚集類型主要分布在左江及郁江流域南部,以及黔江和潯江東南部。低-高聚集類型和高-低聚集類型面積所占比例均較小,分別為0.25%和0.29%。水源涵養(yǎng)服務(wù)在流域內(nèi)剩余的64.82%區(qū)域空間聚集類型不顯著。

3.3 水源涵養(yǎng)服務(wù)主要影響因素的空間定量化分析

在GeoDa中使用OLS檢驗(yàn)13項(xiàng)因子對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)的影響,使用逐步回歸方法篩選出對(duì)水源涵養(yǎng)量影響顯著且各自變量之間多重共線性統(tǒng)計(jì)量<30的因子組合,用于空間模型分析。最終篩選出土壤飽和導(dǎo)水率、降水量、植被凈初級(jí)生產(chǎn)力、坡度、人口密度、經(jīng)濟(jì)密度及不透水率7個(gè)因子。由表1所示:OLS檢驗(yàn)擬合優(yōu)度R2為0.853,多重共線性統(tǒng)計(jì)量<30,殘差莫蘭指數(shù)為0.597,P為0.000,說明OLS模型回歸后的殘差存在明顯的空間依賴性,則必須剔除OLS模型回歸后殘差中的空間依賴性因素,即使用空間回歸模型進(jìn)行影響因素分析。根據(jù)LM檢驗(yàn)以及穩(wěn)健性的LM檢驗(yàn)結(jié)果,本研究最終選擇空間誤差模型(SEM)進(jìn)行分析。SEM是指模型的誤差項(xiàng)導(dǎo)致了空間變量之間的相關(guān)性,變量之間的空間相互作用存在于誤差項(xiàng)。

根據(jù)SEM結(jié)果(表1),模型擬合優(yōu)度R2為0.939,顯示出SEM擬合效果更優(yōu)。SEM模擬結(jié)果中各因子的回歸系數(shù)均有所改變,消除了由地域空間自相關(guān)帶來的空間誤差影響,使得模型更加穩(wěn)健和準(zhǔn)確。表1所示:土壤飽和導(dǎo)水率、多年平均降水量、坡度、植被凈初級(jí)生產(chǎn)力、經(jīng)濟(jì)密度與水源涵養(yǎng)的系數(shù)均為正數(shù),P均小于0.01,說明這些因素的提高均能極顯著地增加生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù);而人口密度和不透水率的回歸系數(shù)均為負(fù)值,P均小于0.05,說明隨著人口密度、不透水率的增加均能顯著地降低生態(tài)系統(tǒng)水源涵養(yǎng)服務(wù)??臻g自相關(guān)系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上也極顯著,說明誤差項(xiàng)存在空間依懶性。從回歸系數(shù)看,土壤飽和導(dǎo)水率、多年平均降水量、坡度以及不透水率是水源涵養(yǎng)服務(wù)的主要影響因素。

表 1 基于空間計(jì)量模型的水源涵養(yǎng)服務(wù)影響因素分析Table 1 Influencing factors of water retention service based on spatial econometric model

表 2 水源涵養(yǎng)服務(wù)重要性分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)Table 2 Importance classification standard of water retention service

3.4 水源涵養(yǎng)服務(wù)重要性分級(jí)

在ArcGIS軟件中采用分位數(shù)分類法進(jìn)行水源涵養(yǎng)服務(wù)重要性分級(jí)[28]。按水源涵養(yǎng)量相對(duì)值由低到高依次分為5個(gè)重要性等級(jí),即一般重要、較重要、中度重要、高度重要、極重要(表2)。根據(jù)重要性分級(jí)評(píng)價(jià)結(jié)果,將極重要區(qū)和高度重要區(qū)劃定為水源涵養(yǎng)服務(wù)重要區(qū)。

圖5顯示:研究區(qū)水源涵養(yǎng)服務(wù)極重要區(qū)面積占全流域的19.78%,集中分布在黔潯江流域以及左郁江流域南部地區(qū),在其他子流域內(nèi)呈現(xiàn)少量零星分布;除南盤江流域之外,水源涵養(yǎng)服務(wù)高度重要區(qū)(面積占比19.95%)在各子流域內(nèi)均有分布,其分布較為分散,但緊密圍繞在極重要區(qū)周邊;水源涵養(yǎng)服務(wù)中等重要區(qū)(面積占比20.18%)主要分布在右江流域、紅水河流域中游、柳江流域東北部和桂賀江流域內(nèi),零星分布在左郁江流域內(nèi);水源涵養(yǎng)服務(wù)較重要區(qū)(面積占比20.02%)主要分布在紅水河流域上游、柳江流域西南部,零星分布在左郁江、右江和桂賀江流域內(nèi);水源涵養(yǎng)服務(wù)一般重要區(qū)(面積占比20.07%)主要分布在南盤江流域、右江流域、紅水河流域上游、柳江流域西南部和左郁江流域北部。上述水源涵養(yǎng)高度重要區(qū)和極重要區(qū)作為廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)重要區(qū),在制定水資源利用、生態(tài)保護(hù)等政策與規(guī)劃時(shí),是重點(diǎn)和優(yōu)先保護(hù)的區(qū)域。

圖 5 廣西西江流域水源涵養(yǎng)服務(wù)重要性分級(jí)空間分布示意圖Figure 5 Spatial distribution of water retention service importance in Xijiang River Basin of Guangxi

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

廣西西江小流域多年平均水源涵養(yǎng)量平均為185.36 mm,2015年水源涵養(yǎng)總量為376.10億 m3,占多年平均產(chǎn)水量的23.90%。研究區(qū)水源涵養(yǎng)服務(wù)呈明顯的空間差異,表現(xiàn)為由西北向東南逐漸增加的趨勢(shì),在空間分布上呈現(xiàn)聚集分布,并以低-低聚集和高-高聚集類型為主。土壤飽和導(dǎo)水率、多年平均降水量、坡度以及不透水率是水源涵養(yǎng)服務(wù)的主要影響因素。

4.2 討論

本研究發(fā)現(xiàn)自然因素中土壤飽和導(dǎo)水率、降水量和植被凈初級(jí)生產(chǎn)力與水源涵養(yǎng)服務(wù)呈正相關(guān),且影響較為顯著,這與寧亞洲等[13]的研究結(jié)果一致,說明降水量越高,植被越茂密,越有利于形成良好的土壤結(jié)構(gòu),進(jìn)而促進(jìn)土壤持水能力,提高水源涵養(yǎng)服務(wù)。本研究中,社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素對(duì)水源涵養(yǎng)服務(wù)具有顯著影響,但影響程度較弱。其中,人口密度與水源涵養(yǎng)服務(wù)呈負(fù)相關(guān),這與柳冬青等[3]、龔詩涵等[10]、顧錚鳴等[11]的研究結(jié)果相吻合;而經(jīng)濟(jì)密度與水源涵養(yǎng)服務(wù)呈正相關(guān),這與龔詩涵等[10]和顧錚鳴等[11]的研究結(jié)果存在差異,可能與研究區(qū)經(jīng)濟(jì)密度差異程度有關(guān)。

水源涵養(yǎng)服務(wù)空間定量化評(píng)估以及重要性分級(jí)是區(qū)域水資源利用、分區(qū)管理與綜合保護(hù)的基礎(chǔ),在實(shí)際應(yīng)用中評(píng)估結(jié)果的準(zhǔn)確性是首先需要考慮的。本研究模型的簡(jiǎn)化以及缺少野外長期實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),增加了研究結(jié)果的不確定性,應(yīng)在以下方向繼續(xù)研究:①加強(qiáng)野外觀測(cè),獲取長期實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),進(jìn)一步完善參數(shù)本地化工作以提高結(jié)果準(zhǔn)確性;②目前模型結(jié)果的驗(yàn)證多使用研究區(qū)水資源公報(bào)數(shù)據(jù)或水文站實(shí)際徑流數(shù)據(jù)來進(jìn)行產(chǎn)水量結(jié)果的驗(yàn)證,但現(xiàn)實(shí)中難以獲取流域水源涵養(yǎng)服務(wù)實(shí)際監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行結(jié)果驗(yàn)證,常用的綜合蓄水法實(shí)測(cè)的是水源涵養(yǎng)潛在能力,如何區(qū)分流域水源涵養(yǎng)潛在能力與實(shí)際提供的水源涵養(yǎng)服務(wù)是將來評(píng)估的關(guān)鍵問題。

5 致謝

本研究得到了北部灣環(huán)境演變與資源利用教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室、廣西地表過程與智能模擬重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室系統(tǒng)基金項(xiàng)目(GTEU-KLOP-X1708)、廣西高校中青年教師基礎(chǔ)能力提升項(xiàng)目(2018KY0360)和廣西高校大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)計(jì)劃(20 180 603 286)的支持,在此表示感謝。感謝審稿專家與編輯老師對(duì)本文提出了建設(shè)性修改意見!

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