涟水流域水产出服务供需分析与服务流研究

任檬, 毛德华

涟水流域水产出服务供需分析与服务流研究

任檬, 毛德华*

湖南师范大学, 资源与环境科学学院, 长沙 410081

水产出服务的供需的定量评估与空间制图是当前研究的核心与前沿议题, 但是需要进一步加强人类需求与自然过程的时空关联分析和服务流模拟之间的耦合。以涟水流域为研究区, 基于ArcGIS和In VEST模型, 利用多源数据构建了水产出服务供需平衡与空间流动模型, 从子流域尺度探究了涟水流域水产出服务的供需空间匹配特征与流动规律, 对流域供给区与受益区的之间的流动进行了明确。研究结果表明: (1)2000—2015年涟水流域水产出服务的供给量总体上呈现增加的趋势, 水需求量则逐年增多, 供需差额不断扩大, 四个年份的水资源安全指数平均值仅为-0.52。(2)涟水流域水产出服务的供给与需求在空间分布上呈现显著的不匹配特征, 尤其是湘乡市、娄星区、双峰县等区域水资源供需矛盾突出。(3)明确了流域内四个主要受益区域的空间范围及其相应的流动量。提出的评估模型和获得的研究成果, 为实现涟水流域水资源的合理配置, 确保流域用水安全, 进行流域水生态补偿和综合管理提供科学依据, 实现社会—经济—生态的可持续发展。

水产出服务; 供需平衡; 水产出服务流; InVEST模型; 涟水流域

0 前言

水产出服务在流域的水循环和水量平衡以及人类的生存与发展中发挥着至关重要的作用[1]。水产出服务流是提供各种生态系统服务和产品的自然生态系统与人类社会对生态系统服务的需求之间的重要纽带, 在水产出服务的生产、转移和消费过程中具有重要意义[2]。目前, 国内外对水产出服务的研究多从产水量及其空间格局进行分析。吴瑞等[3]基于InVEST模型从整体上定量分析了官厅水库流域生态系统的产水和水质净化服务。孙小银等[4]以山东省南四湖流域为研究对象, 利用气象数据、土壤属性数据及土地利用类型数据, 以InVEST模型评估和模拟了南四湖流域近25 a的产水量及分析其空间分布格局。潘韬等[5]基于InVEST模型定量估算了1980—2005年三江源区生态系统的水源供给量及时空变化特征。吴健等[6]利用InVEST模型, 描绘了东北地区产水量时空变化规律, 并利用Pearson相关分析法探究了气候和土地利用变化与产水量间的相关关系。Leh等[7]使用InVEST模型模拟了生物多样性、产水量和碳储量等生态系统服务供给量, 分析土地利用变化对生态系统服务供给的影响。对于不同空间角度和时空维度的产水服务都有较多分析研究。

水产出服务流研究的实质就是定量评估水产出服务的供需关系, 建立一种供需之间的时空关系[8], 对服务流或水流的流动路径与流量大小进行确定。美国佛蒙特大学在开展生态系统服务人工智能(ARIES)项目研究时, 提出了“服务路径属性网络”(The Service Path Attribution Networks,SPANs)模型[9], 模拟空间中的生态服务的动态流动, 多对生态系统服务的供给与受益区的空间制图进行分析, 但对于利用空间制图的方法, 对生态系统服务的空间传输路径及流量特征的分析则较少。Serna-Chavez等[10]试图构建一个通用的生态系统服务流框架, 以此来对全球范围内的水资源供给服务的供给与受益区的时空分布特征进行评估。Li等[11]利用InVEST模型评估中国华北地区2000—2010年的淡水资源的供需平衡状况及水供给服务在行政区单元上的空间流动特征。在这些已有的研究中, 由于缺乏对水产出服务空间流动过程的直观表示以及对供需区的明确划分, 从而影响水产出服务流在水资源配置过程中的重要作用, 因此, 需要进一步加强水产出服务的供需分析及空间传输路径及流量变化研究。

本文以子流域为基础进行水产出服务研究, 对涟水流域的水产出服务的供给及需求区进行空间分析, 并进行水产出服务的空间流动路径及流量特征分析, 并与相应的行政区域进行匹配, 有利于流域水资源管理及生态补偿机制的建立, 为实现涟水流域水资源的合理配置, 确保流域用水安全, 进行流域水生态补偿和综合管理提供科学依据, 实现社会—经济—生态的可持续发展。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

涟水属于湘江下游左岸的一级支流, 位于湖南省中部, 111º30'—112º.53' E, 27º.17'—28º.04' N之间, 流域面积范围为7 173 km2[12]。地势西高东低, 发源于新邵县坪上镇梅寨村, 自西向东, 于湘潭市雨湖区犁头村汇入湘江[13]。涟水流域农业用地面积的扩张与灌溉用水量的增加, 改变了涟水流域的水量平衡和上下游水资源的空间分布格局, 在一定程度上削减了下游社会经济发展和生态环境所需的水资源量。在研究区域人口不断增长、社会经济快速发展的同时, 流域也出现了社会经济、生活、生态用水与水资源短缺的矛盾, 供需失衡状态日益明显[14]。

1.2 研究方法

1.2.1 水产出服务供给模型

选取InVEST模型的产水量模块来计算流域的产水量作为水资源的供给量, 依据水量平衡公式, 不考虑地表和地下水之间的交互流动, 通过降水、植物蒸腾、地表蒸发、根系深度和土壤深度等参数计算产水量。主要算法如下[15]:

图1 涟水流域的地理位置

Figure 1 Geographical location of Lianshui River Basin

式中:Y为栅格单元中第类土地利用类型的年产水量(mm); AET为栅格单元中第类土地利用类型的年实际蒸散量(mm);P为栅格单元的年平均降水量(mm); R为栅格单元中第类土地利用类型的干燥度指数, 定义为潜在蒸发量与降水量的比值;w是一个非现实参数, 描述自然气候条件下土壤属性;AWC为栅格单元的植被可利用水含量(mm), 用来确定土壤为植物生长所提供的水量;为系数;ET为潜在蒸散发量; k为栅格单元中土地覆被类型的植物蒸散系数。

1.2.2 水需求服务模型

与自然过程不同的是, 流域的水需求服务强调是人类从事于生活、生产等活动对水资源的需求与消耗, 并探究需求服务的空间分布特征[16], 基于涟水流域范围内的土地利用类型数据和行政区划单元中各部门的用水量, 对流域水资源的需水量进行评估, 不包括由于植被吸收利用、河流截留、下渗等自然过程因素所导致的地表水分的损失。

根据ARIES模型中对水资源消耗的定义与分类[17],本研究将涟水流域范围内的需水类型主要分为四大类: 农业用水、工业用水、居民生活用水(包括农村居民和城镇居民)、牲畜用水, 以估计各地区水资源消耗量。

式中,W,W,W,W, 分别指代区县上的农业灌溉用水, 工业用水, 居民生活(城、乡)用水, 牲畜用水;A是区县上的耕地面积(hm2),Agr是指区县的每公顷耕地的年平均灌溉用水量(m3·hm-) ;G是区县上的工业GDP生产总值(亿元),Ind是指区县的生产每万元GDP所消耗的年平均用水量(m3·万元);P是区县上的人口总数(城、乡人口),Dom是指区县的城乡居民的年平均生活用水量(m3·人);M是区县上的牲畜总数,Liv是指区县牲畜的年平均饮用水量(m3·头)。

1.2.3 供需分析与空间流动模型

在进行水产出服务的供需平衡的格局分析时, 通常采用供需比作为一个重要指标[18], 以评估该区域用水供需平衡状况。在本研究中, 采用水资源安全指数(FSI)对生态系统服务的供需平衡格局进行分析, FSI能够较好地反应水资源供给量和需求量之间的差异, 是识别水产出服务的空间流动路径的基础, 以增加供需矛盾差异在空间的可视性与比较性。

式中,表示各子流域,S表示第号子流域的供水量,D表示第号子流域的需水量。当FSI>0时, 则代表供给大于需求, 水产出服务有盈余; 当FSI<0时, 则代表供不应求, 水资源较为短缺。

SPANs模型是集成生态学和地理学常用的模拟模型, 旨在模拟生态系统服务从供给区到需求区的流动过程并绘制空间图[19]。流域以水为纽带连接上中下游, 水作为主要的生态系统服务主体和传递媒介是开展生态系统服务流研究的最佳对象, 地势高低造成的重力差异而引起的“水往低处流”是形成水空间流动的直接动力。同时, 人类的生产生活活动也会对水生态系统的空间流动造成影响[20]。本文水产出服务流路径确定为以河流作为载体将物质和能量通过水系网络从供给区向受益区的空间流动[16], 是一种有向性的生态系统服务流(图2)。Villamagna等[21]认为实际被使用的服务构成了服务流。在本文中当供给量大于需求量, 服务流以需求量为基础来计算, 等于单位时间单位面积上水产出服务实际被使用或消费量。当一个子流域供给量大于需求量, 即FSI>0时, 水资源供应较为充足有盈余, 则向其他区域提供服务, 定义为服务供给区, 当一个子流域供给量小于需求量, 当FSI<0时, 代表供不应求, 水资源较为短缺, 则需其他区域为其提供服务, 定义为服务受益区。

图2 水产出服务流空间单元示意图

Figure 2 Schematic diagram of spatial unit of water produ­ction service flow

1.3 数据来源

1.3.1 供给数据

主要用于InVEST模型产水量模块的数据输入及运行所需要的属性参数。模型输入变量包括: 降水(P)、土壤有效含水量(AWC)、潜在蒸散发量(ET)、土壤深度。需要确定的参数包括:系数、植被蒸散系数(k)等。

(1)流域与子流域: 基于DEM数据, 利用ArcGIS中土壤水文评估工具(ArcSWAT)提取研究区流域和子流域。DEM数据来自中国地理空间数据云, 空间分辨率30 m。

(2)土地利用数据(2000、2005、2010和2015年): 来源于中国科学院资源与环境数据中心, 空间分辨率均为30 m。

(3)气象数据: 从中国气象科学数据共享服务网和湖南省水文水资源勘测局获取涟水流域范围内各气象站2000、2005、2010和2015年逐日降水量、逐日最高/低气温等气象监测数据, 以及雨量站的相关数据, 利用克里金插值法空间化获得降水量数据。采用Modified-Hargreaves公式[22]计算年平均潜在蒸散量, 公式如下:

式中为潜在蒸散量(mm);为太阳辐射值[MJ·(m2·d)-1] ;T为日最高气温与日最低气温的均值(℃),为日最高气温与日最低气温的差值, (℃)。

(4)土壤空间及属性数据出自世界土壤信息数据库HWSD V1.2(空间分辨率为1 km), HWSD土壤数据库采用世界诸多土壤数据集综合而成。土壤有效含水量根据周文佐等[23]的计算结果。

(5)其他数据: 依据InVEST用户指南, 根系限制层深度可用土壤深度来代替。植物蒸散系数(k)受到地表覆被的影响, 本文应用FAO提出的适合于自然植被非完全覆盖条件下植物系数的计算方法[24]估算不同植被覆盖的k。

1.3.2 需求数据

主要用于分析流域用水量状况和水产出服务空间流动路径。社会经济数据: 人口数量、经济数据以及各部门的用水量。来源于湖南省统计年鉴及各地市州水资源公报数据[25]。

2.3.4 及时反馈患者意见 护士长可以在每天早上的查房时拿个小笔记本，每到一个病房耐心地询问患者有什么意见，安排一个意见收集人每天及时反馈给她，对患者做好亲切问候关心，使患者心理上得到被重视的感觉，研究发现当患者的建议被聆听时，患者对该病房的满意度会大大的增加[14]。

2 结果与分析

2.1 水产出服务供给量化与时空变化分析

2.1.1 结果分析

基于ArcSWAT划分的25个子流域的基础上, 利用各种数据及其属性参数, 运用InVEST产水量模块计算2000、2005、2010和2015年子流域尺度上的水资源供给量, 经过ArcGIS的运转, 得到研究区域的水资源供给量空间分布图(图3)。

时间尺度上, 涟水流域2000、2005、2010和2015年的平均水产出供给量分别为918.96 mm、917.87 mm、1246.81 mm、1189.27 mm, 总体上呈现增加的趋势, 但受降水量的影响(2000、2005、2010和2015年流域平均降水量分别为1403.6 mm、1401.74 mm、1737.11 mm、1578.03 mm)呈现略微波动, 2000年和2005年大于3×108m3的子流域仅有6个, 分别为2、3、9、12、17和18号子流域, 2010年和2015年大于3×108m3的子流域分别为13个和11个, 增多的是4、19、20、22、23、24和25子流域。

空间尺度上, 上游的12号、18号和下游的2号、9号子流域供水量较高, 而大部分低值区域主要分布在涟水流域的中下游地区, 从2000年到2015年, 整个区域子流域的供水量有所增加。供水量除了受降水量、土地利用类型及下垫面的性质影响外, 还与子流域的面积大小有关, 如18号子流域在2000一2015年供水量均较高不仅与其降水量较多, 土地利用类型等影响因素有关外, 还与其集水面积最大有关。

另外, 1号子流域的供水量无论是2010年还是2015年都明显少于降水量大致相同的2号子流域, 1号子流域大部分是林地及草地, 所占子流域面积比例达到54.43%, 城镇用地建设面积比重仅为5.12%。2号子流域内的林地及草地面积比重较小为40.29%, 但城镇用地面积比重较大为23.59%, 远高于1号子流域。这在一定程度上反映了城镇建设用地的产水能力要高于林地及草地等植被覆盖区域, 但是由于城镇化建设使得地表硬化率大大增加, 不透水面积增加, 产、汇流特性发生改变。在地区降雨后, 由于土壤下渗量减少, 使得大量雨水滞留于地表, 导致降水产生的地表径流增大, 从而使降雨下渗补给地下水的资源量大为减少, 造成地下水补给不足, 水资源难以被利用。此外, 降在不透水地面上的雨水产流快, 汇流时间短, 一遇强降水天气, 极易形成洪峰, 造成严重的城市内涝, 给城市的防洪和防涝排水系统带来极大的考验。

2.1.2 模型校验

模型校验是指将模型运行结果与实测数据进行比较, 通过调整季节性因子来确定最适合于研究区域的评估模型[3]。系数是表征降水特征的常数, 对于总量相等的区域, 降水次数越多,系数越大。根据水量平衡原理, 降水量与实际蒸散量的差值等于土壤贮水量变化与地表径流量之和[26], 土壤含水量的计量复杂, 精度较低, 因此多年平均尺度上土壤贮水量的变化可忽略不计。采用年平均径流量与模型相应评估值进行校验, 经过反复调节季节性因子取值, 确定当季节性因子取值为9.5时, 模拟评估的结果与实测值最为接近, InVEST产水模块多年的模拟效果均达86%以上, 表明InVEST模型在涟水流域具有良好的适用性。

2.2 水产出服务需求量化与时空变化分析

对涟水流域范围内的10个市县区域(娄星区、涟源市、双峰县、冷水江市、湘潭市区、湘乡市、韶山市, 湘潭县、新邵县、邵东县)2000、2005、2010和2015年的用水情况进行了数据的收集与分析。利用水需求模型与各个子流域进行叠加分析得到2000、2005、2010和2015年的涟水流域子流域尺度上水资源需求量的时空分布图(图4)。

涟水流域2000—2015年的用水量呈现显著增多的趋势, 到2015年子流域用水量大于1×109m3的子流域多达11个, 占整个流域面积的29.59%, 这些数据说明整个流域的需水量不断增加, 用水缺口不断扩大。2000年和2005年, 从空间格局上分析, 相较于流域的其他地区来说, 涟水中游地区的湘乡市水资源需求量较高, 工业和农业用水量大, 湘乡市所在的5号、8号、10号、13号、14号和15号子流域属于高用水区域。随着经济的发展和人口的增多, 用水量增大, 2010年和2015年, 整个流域的用水量显著增多, 而用水量较低的子流域主要分布在涟水上游地区的3号、12号、23号和25号子流域, 这些子流域所对应的区域大多是林地、农田等用地, 相对来说, 人口较少, 因此在生活、工农业生产方面用水量也相对较少。

图3 2000—2015年涟水流域水产出服务供给量空间分布图

Figure 3 Spatial distribution of water production service supply in Lianshui River basin from 2000 to 2015

图4 2000—2015年涟水流域水资源需求量空间分布图

Figure 4 Spatial distribution of water demand in Lianshui River basin from 2000 to 2015

2.3 水产出服务供需平衡变化分析

基于水资源安全指数(FSI)和ArcGIS软件, 得到涟水流域的水资源供需平衡状况(图5)。为了较为直观的体现出区域用水供需矛盾现状与空间变化特征, 将水资源安全指数划分为<-1、-1—0、>0三类。

空间尺度上, 涟水流域2000—2015年上游的12、18、23号和下游的1、2、9号子流域水资源略有盈余, 其他大部分子流域水资源较为短缺, 尤其为11、13号子流域较为严重。上游地区的几个子流域较其他子流域FSI值高主要是因为该区域以林地和农田为主, 在工业和农业用水方面较少, 水资源消耗较低。而下游地区的子流域较高主要是因为降水量的影响, 水资源供给量较多。

时间尺度上, 2000—2015年涟水流域的平均用水安全指数分别为–0.50、–0.57、–0.44、–0.58, 总体上呈现降低的趋势, 中间略有波动, 2005—2010年降水量显著增多, 水资源供应量较为丰富, 水供给量与水需求量相平衡后呈现一个较高值。显著降低的原因是随着经济的快速发展, 人们的需求不断在增加, 对于各个生活生产方面的用水量也不断增加, 导致农业灌溉、牲畜产品、居民生活和工业用水量不断增加。在市县区域上主要表现在湘乡市, 2000—2015年湘乡市水产出服务为供不应求的状态, 水资源较为短缺, 该市区有高耗水工业、城镇建设项目和较大面积的农田引水灌溉。

2.4 水产出服务空间流动模拟与范围界定

根据水产出服务的供需分析结果及空间流动模型, 确定以涟水水系网络为连通对象, 将水供给量不能满足自身用水需求的, 需要接受上游子流域生产的水产出服务进行补给的子流域确定为受益区, 将提供水产出服务给受益区的子流域确定为供给区。根据FSI结果以确定具体的流量大小, 同时, 匹配地势高程及各行政区的位置, 基于供需相对不匹配区域, 确定水产出服务流动路径, 为水资源有效管理奠定基础。涟水流域2000—2015年水产出服务供给区与受益区的空间位置、范围, 服务流量及其对应关系见表1—4。

经分析可知, 1号受益区为娄星区市区及其周边区域(4号子流域), 所对应的社会行政区划为娄星区。2号受益区为棋梓镇或毛田乡及其周边区域(17号子流域), 所对应的社会行政区划为湘乡市。3号受益区为永丰镇及其周边区域(24号子流域), 所对应的社会行政区划为双峰县。4号受益区为雨湖区及其周边区域(2号子流域), 所对应的社会行政区划为湘潭市区。图6详细刻画了2000—2015年涟水流域主要受益区、供给区及流动方向。

Figure 5 Spatial distribution of supply and demand balance of water production service in Lianshui River basin from 2000 to 2015

图6 2000年—2015年涟水流域水产出服务流格局分布图

Figure 6 Distribution pattern of water production service flow in Lianshui River basin from 2000 to 2015

从图5中可以看出, 2000—2015年水产出服务供需平衡存在很大差异, 大多数子流域水资源安全指数都小于0, 需要有水供给区提供水产出服务, 因此水产出服务的时空流动格局基本一致, 水产出服务由地势较高的上游子流域沿着河流水系流向地势较低的下游子流域。2000年FSI大于0的子流域, 即供给大于需求的子流域, 只有4个, 这意味着在2000年绝大多数的子流域处于水资源短缺的状态, 供不应求。2005年FSI大于0的子流域有1个, 反映出2005年水资源紧缺状态进一步紧张。2010年FSI大于0的子流域有6个, 2015年FSI大于0的子流域有5个, 这是降水量对供水量的影响起作用, 但随着经济的发展, 用水量增多, 因此供需平衡差异进一步扩大。

表1 2000年涟水流域水产出服务供给与受益区对应表

表2 2005年涟水流域水产出服务供给与受益区对应表

表3 2010年涟水流域水产出服务供给与受益区对应表

表4 2015年涟水流域水产出服务供给与受益区对应表

3 讨论

本文将自然生态与人类社会需求相结合, 从水资源的供需平衡角度, 对流域水产出服务的供给与需求进行定量评估与空间制图, 并对其流动路径进行空间定量化, 而不是仅仅停留在概念化的定性分析。水产出服务的空间流动分析是一个复杂的生态系统过程, 因此本研究还存在一些不足, 在以后的研究中可进一步开展。

运用InVEST模型的产水模块进行流域的水资源供给量的确定, 相关的数据受到限制, 蒸散系数和根系深度图层数据依据文献经验公式甚至经验值获得, 精准度有待考量, 最为保险和可靠地确定相关参数的做法就是进行实测。在评估涟水流域水资源的需求量时, 由于受限于数据的可获取性, 本文仅考虑了居民生活、农田灌溉、牲畜及工业生产四个方面的用水量, 并没有涉及到其他生产、生活及生态用水。同时, 有的地区所获取的数据不完整, 这有可能会低估某些地区的用水量。在已有的研究成果中并没有具体给出服务流流动路径、流量大小和流动过程等。由于生态系统服务从供给区到受益区流动具有复杂性和动态性, 量化流速和流量以及绘制明确具体的服务流传输路径图是未来研究的难点和重点。本文的研究很大程度上是一种探索与尝试。在水产出服务的供需平衡分析与空间流动研究过程中, 往往涉及着复杂又重要的时空尺度问题[27]。从空间尺度上来说, 大多数关于水产出服务供需的研究都是在相对较大的流域尺度上进行的, 本文基于子流域这样一个角度, 试图分析涟水流域水产出服务的供需关系的时空格局及空间传输路径和流量特征, 以有利于建立涟水流域水资源管理和生态补偿机制。

4 结论

随着人类活动对流域生态环境的影响不断加大, 流域的水环境问题也日益严重, 水产出服务的供需平衡及空间流动已成为生态系统服务研究的热点与难点, 本文以涟水流域为研究区, 利用气象、水文、土地利用/覆被类型、社会经济等数据, 运用InVEST模型、水需求模型、水资源安全指数及SPANs模型等方法, 在子流域尺度以空间可视化的方式探究了流域水产出服务的供给与需求的时空关联特征, 模拟了水产出服务从生产到使用的空间流动过程, 明确了流域供给区和受益区的空间范围及服务流量。研究结果表明: (1)涟水流域水资源供给量总体上呈现增加的趋势, 与降水量的变化趋势较为一致, 受降水量影响有略微波动, 涟水上游和下游地区属于高水供给地区, 中游地区水供给量不足。城镇建设用地的水供给能力较大, 林地、草地等植被覆盖用地的产水能力则较弱。(2)2000—2015年涟水流域的水产出服务的需水量呈现逐年增多的趋势, 在空间上较为一致, 湘乡市和双峰县等城镇分布区域用水量较大, 林地及农田面积较大的流域上游用水量较少。(3)2000—2015年涟水流域水产出服务的供需平衡差额呈现增大的趋势, 水资源安全指数较低, 水资源较为短缺, 从空间上来说, 大部分子流域供需矛盾较为突出, 在市县区域上体现在湘乡市、娄星区、双峰县。同时也确定了4个主要的受益区的空间范围及流动流量, 分别是娄星区市区、棋梓镇或毛田乡、永丰镇、雨湖区及其周边区域。通过建立水源供给与水需求之间的时空联系来划定水资源供给区与受益区, 利用SPANs模型确定其空间流动的路径, 为涟水流域水资源管理提供了必要的科学依据。

[1] FU Bojie, WANG Shuai, SU Changhong, et al. Linking ecosystem processes and ecosystem services[J]. Current Opinion in Environmental Sustainability, 2013, 5(1): 4–10.

[2] 刘慧敏, 刘绿怡, 丁圣彦. 人类活动对生态系统服务流的影响[J]. 生态学报, 2017, 37(10): 3232–3242.

[3] 吴瑞, 刘桂环, 文一惠. 基于InVEST模型的官厅水库流域产水和水质净化服务时空变化[J]. 环境科学研究, 2017, 30(3): 406–414.

[4] 孙小银, 郭洪伟, 廉丽姝, 等. 南四湖流域产水量空间格局与驱动因素分析[J]. 自然资源学报, 2017, 32(4): 669–679.

[5] 潘韬, 吴绍洪, 戴尔阜, 等. 基于InVEST模型的三江源区生态系统水源供给服务时空变化[J]. 应用生态学报, 2013, 24(1): 183–189.

[6] 吴健, 李英花, 黄利亚, 等. 东北地区产水量时空分布格局及其驱动因素[J]. 生态学杂志, 2017, 36(11): 3216– 3223.

[7] LEH M D K, MATLOCK M D, CUMMINGS E C, et al. Quantifying and mapping multiple ecosystem services change in West Africa[J]. Agriculture Ecosystems and Environment, 2013, 165(1751): 6–18.

[8] FU Bojie, ZHANG Liwei, XU Zhihong, et al. Ecosystem services in changing land use[J]. Journal of Soils and Sediments, 2015, 15(4): 833–843.

[9] BAGSTAD K J, JOHNSON G W, VOIGT B, et al. Spatial dynamics of ecosystem service flows: A comprehensive approach to quantifying actual services[J]. Ecosystem Services, 2013, 4: 117–125.

[10] SERNA-CHAVEZ H M, SCHUIP C J E, VAN BODEGOM P M, et al. A quantitative framework for assessing spatial flows of ecosystem services[J]. Ecological Indicators, 2014, 39: 24–33.

[11] LI Delong, WU Shuyao, LIU Laibao, et al. Evaluating regional water security through a freshwater ecosystem service flow model: A case study in Beijing-Tianjin-Hebei region, China[J]. Ecological Indicators, 2017, 81: 159–170.

[12] 长江水利委员会. 湘江流域综合规划[R]. 长沙: 湖南省水利厅, 2015.

[13] 湖南省水利水电科学研究所. 湖南省水资源保护规划[R].长沙: 湖南省水利厅, 2014.

[14] 冯畅. 变化环境下涟水流域蓝水绿水资源的响应特征分析[D]. 长沙: 湖南师范大学, 2018.

[15] SHARP R, TALLIS H T. InVEST 3. 7. 0 user’s guide[R]. The Natural Capital Project, Stanford University, University of Minnesota, The Nature Conservancy, &Word Wildlife Fund, 2018.

[16] 陈登帅, 李晶, 张渝萌, 等. 延河流域水供给服务供需平衡与服务流研究[J]. 生态学报, 2020, 40(1): 112–122.

[17] BAGSTAD K, VILLA F, JOHNSON G, et al. ARIES-Artificial Intelligence for Ecosystem Services: a guide to models and data, version 1.0[J]. ARIES report series, 2011, 1.

[18] CHEN Junyu, JIANG Bo, BAI Yang, et al. Quantifying ecosystem services supply and demand shortfalls and mismatches for management optimisation. [J]. Science of The Total Environment, 2019, 650: 1426–1439.

[19] 杨丽雯, 董丽青, 张立伟, 等. 固碳服务供需平衡和服务流量化评估——以引黄入晋南干线为例[J]. 资源科学, 2019, 41(3): 557–571.

[20] 刘慧敏, 刘绿怡, 任嘉衍, 等. 生态系统服务流定量化研究进展[J]. 应用生态学报, 2017, 28(8): 2723–2730.

[21] VILLAMAGNA A M, ANGERMEIER P L, BENNETT E M. Capacity, pressure, demand, and flow: A conceptual framework for analyzing ecosystem service provision and delivery[J]. Ecological Complexity, 2013, 15(5): 114–121.

[22] DROOGERS P, ALLEN R G. Estimating reference evapotranspiration under inaccurate data conditions[J]. Irrigation and Drainage Systems, 2002, 16(1): 33–45.

[23] 周文佐. 基于GIS的我国主要土壤类型土壤有效含水量研究[D]. 南京: 南京农业大学, 2003.

[24] ALLEN R G, PEREIRA L S, RAES D, et al. Crop evapotranspiration-guidelines for computing crop water requirements[R].FAO Irrigation and Drainage Paper 56.Rome:United Nations Food and Agriculture Organization, 1998.

[25] 湖南省统计局. 湖南统计年鉴[M]. 北京: 中国统计出版社, 2010.

[26] 徐洁, 肖玉, 谢高地, 等. 东江湖流域水供给服务时空格局分析[J]. 生态学报, 2016, 36(15): 4892–4906.

[27]李双成, 刘金龙, 张才玉, 等. 生态系统服务研究动态及地理学研究范式[J]. 地理学报, 2011, 66(12): 1618– 1630.

Supply and demand analysis and service flow research of water production service in Lianshui River Basin

REN Meng, MAO Dehua*

College of Resources and Environmental Science, Hunan Normal University, Changsha 410081, China

Quantitative assessment and spatial mapping of the demand and supply of water production services are the core and frontier issues of current research, but the coupling between spatio-temporal correlation analysis of human needs and natural processes and service flow simulation needs to be further strengthened. Taking the Lianshui River basin as the research area, based on the ArcGIS and InVEST models, the multi-source data was used to construct a water production services supply and demand balance and spatial flow model. From the sub-basin scale, the spatial matching characteristics and flow laws of water production services in Lianshui River Basin are explored, and the flow between the supply area and the benefit area of the basin is clarified.The research results showed that:(1) The supply of water production services in Lianshui River basin showed an increasing trend from 2000 to 2015, and the water demand increased year by year. The average value of the water resources safety for the four years was only -0.52.(2) The supply and demand of water production services in the Lianshui River basin presented a significant mismatch in spatial distribution, especially the conflicts between water supply and demand in Xiangxiang City, Louxing District, Shuangfeng County and other regions.(3) the spatial extent of the four main benefit areas and their corresponding flows were clarified. The evaluation model and the obtained research results provided a scientific basis for realizing the rational allocation of water resources in the Lianshui River Basin, ensuring the safety of water use in the basin, carrying out ecological compensation and comprehensive management of the basin’s water, and realizing the sustainable development of society-economy-ecology.

water production service; supply and demand balance; water production service flow; InVEST model;Lianshui River basin

10.14108/j.cnki.1008-8873.2021.02.023

X171

A

1008-8873(2021)02-186-10

2020-04-23;

2020-05-11

国家自然科学基金区域创新发展联合基金项目(U19A2051); 湖南省水利科技项目(XSKJ 2018179-09); 湖南省重点研发计划项目(2017SK2301); 湖南省水利重大科技项目(湘水科计[2016]194-13); 国家一流学科培育项目“地理学”(5010002)

任檬(1996—), 女, 湖南岳阳人, 硕士研究生, 主要从事流域水资源与水环境方面研究, E-mail: 1016462328@qq.com

毛德华(1963—), 男, 湖南益阳人, 博士, 教授, 博士研究生导师, 研究方向为土地利用规划与管理、流域水资源与水环境, E-mail: 850276407@qq.com

任檬, 毛德华. 涟水流域水产出服务供需分析与服务流研究[J]. 生态科学, 2021, 40(2): 186–195.

REN Meng, MAO Dehua. Supply and demand analysis and service flow research of water production service in Lianshui River basin[J]. Ecological Science, 2021, 40(2): 186–195.