柴达木盆地水源涵养功能时空特征分析

李 霞，崔 霞，何晓菲，姜 澜，徐 睿

（1. 甘肃省科学院地质自然灾害防治研究所, 甘肃 兰州 730000；2. 兰州大学资源环境学院, 甘肃 兰州 730000；3. 兰州大学草地农业生态系统国家重点实验室 / 兰州大学草地农业科技学院, 甘肃 兰州 730020）

水资源是人类赖以生存的重要物质基础，水源涵养是陆地生态系统主要的服务功能之一，对水文状况的改善、区域水分循环的调节具有重要意义。水源涵养容易受到生态系统类型、气候变化、地形地貌差异、土壤理化性质、降水、蒸散等因素的综合影响，具有空间异质性和动态复杂性的特点[1]。如何科学准确地评价区域水源涵养功能一直是生态学和水文学等相关学科的研究热点[2]。

近年来，国内外专家针对水源涵养能力基于不同尺度、不同区域的评估方法进行了大量研究，主要的水源涵养能力评估方法包括水量平衡法[3]、综合蓄水能力法[4]、土壤蓄水能力法[5]、降水贮存量法[6]、物理模型法等。在小尺度上采用前4种方法通过开展野外试验利用实测数据进行研究[6]，传统方法在小尺度区域的研究日趋成熟，但现有的针对生态系统服务的研究大多关注于区域尺度，在大尺度生态系统的水源涵养研究中模型模拟的手段被广泛使用，主要集中于对区域尺度模拟水源涵养功能的空间分布特征及空间格局变化的研究[7-8]。物理模型中InVEST (integrated valuation of ecosystem services and tradeoffs)模型在空间分析和空间化表达等方面具有较强的优势，有操作性强的特点[9-10]。InVEST模型产水量模块基于3S技术平台和水循环原理，通过降水、植物蒸腾、地表蒸发、根系深度等参数计算产水量，再用地形指数、土壤饱和导水率和流速系数对其进行修正，进而获得水源涵养量，充分反映区域降水的整体分配情况，实现对水生态系统服务功能多尺度、综合、动态、可视化的定量评估[11]。InVEST可以预测不同土地利用情景、气候情景下的水源涵养量，因此在区域生态服务功能研究中得到广泛应用，目前在黄土高原、三江源、白龙江流域等取得了良好的模拟效果[12-14]。但InVEST模型仍然具有一定的缺陷，模型虽然可以很好地刻画年际水源涵养量，但不能反映年内月尺度或者天尺度水源涵养量的变化；同时InVEST模型结果对输入的大量栅格数据和生物物理数据敏感，需要对输入数据进行本地化处理。

柴达木盆地位于青藏高原北部边缘，属脆弱的高寒干旱生态系统，水资源在促进盆地社会经济发展和保护生态环境方面起着十分重要的作用。目前国内对生态服务方面的研究很多，但针对柴达木盆地长时间序列的水源涵养功能时空分布特征的研究仍未见报道，缺乏结合热点分析从而确定水源涵养优先和重点保护区域的研究。本文基于柴达木盆地土地利用数据，结合气象数据、土壤数据、地形数据等，运用InVEST模型产水量模块，对1980-2018年柴达木盆地水源涵养功能进行定量评估，分析水源涵养功能的时空变化特征及水源涵养功能的冷热点空间分布特征，明确柴达木盆地水源涵养功能的热点区域，从而确定水源涵养优先和重点保护区域，为科学合理地制定柴达木盆地水源涵养保护决策提供依据。

1 研究区概况

图1 柴达木盆地2018年土地利用类型Figure 1 Land use map of Qaidam Basin in 2018

2 数据与方法

2.1 数据来源

利用InVEST模型产水模块基于土地利用、降水量、年均潜在蒸散量、植被可利用水量、土壤最大根系埋藏深度、流域及次一级子流域、生物物理系数表、土壤饱和导水率数据估算1980-2018年柴达木盆地水源涵养量。输入数据的来源及处理如表1所列。输入栅格数据均将分辨率统一为1 km。

表1 数据来源与参数处理说明Table 1 Data source and parameter processing description

2.2 研究方法

2.2.1 产水量计算

InVEST模型产水模块是基于年平均降水量和Budyko曲线进行空间可视化表达[27]，区域产水量计算公式如下：

式中：Yx、AETx分别为不同土地利用类型栅格x的年产水量(mm)和年实际蒸散量(mm)；Px为不同土地利用类型栅格x的年降水量(mm)；AETx/Px用于评估区域水量平衡的蒸散分区[28]。

式中：Rx为不同土地利用类型栅格x的Bydyko干燥度指数，ωx为自然气候-土壤性质的非物理参数，与植被可利用含水量、降水量和Zhang系数有关[29]。

式中：kx用以表征不同作物的蒸散系数；ET0为潜在蒸散量(mm·d-1)；Z为季节性因子Zhang系数，其值域为1 - 10[12]，AWCx为土壤有效含水量(mm)，ET0和AWCx的计算公式如下：

式中：RA为太阳大气顶层辐射[MJ·(m2·d)-1];Trag为日最高温均值和日最低温均值的平均值(℃)；TD为日最高温均值和日最低温均值的差值(℃)；P为月平均降水量(mm)；sd为土壤深度，rd为根系深度，PAWCx为植被有效含水量，是指土壤土层中为植物生长提供的水量所占比例，利用土壤性质进行计算[23]。

“算一算你从出生到大学、花了我多少钱？算一算我怀你十月、受了多少罪？算一算我给你奶到三岁，你喝了我多少血？算一算……”

式中：Ssan为土壤沙砾含量(%)；Ssil为土壤粉粒含量(%)；Ccla为土壤粘粒含量(%)；OM为土壤有机质含量(%)。

2.2.2 水源涵养量计算

基于产水量，并综合考虑土壤渗透性、地类的地表径流差异和地形等因素评估水源涵养量，计算过程如下：

式中：WR(water retention)为水源涵养量(mm)；Velocity为径流系数，无量纲，表示不同土地利用类型对地表径流的影响；TI为地形指数；Ksoil为土壤饱和导水率(cm·d-1)，利用Neuro Theta软件根据柴达木盆地土壤粘粒、粉粒含量计算得到；Yx为产水量(mm)，TI计算公式如下：

式中：wpc为集水区汇流累积栅格数；sd为土壤深度(mm)；ps为百分比坡度，集水区汇流累积栅格数和百分比坡度根据DEM利用ArcGIS 10.2空间分析模块中的水分分析模块获得。

2.2.3 热点分析

利用ArcGIS中Hot Spot Analysis with Rendering工具对柴达木盆地水源涵养功能热冷点区域进行分析，在冷热点分布属性表中生成具有统计学意义的Z得分和P值，识别水源涵养功能的高值和低值在空间上的聚集情况。热点分析的Z得分能有效识别冷热点区域， Z得分低且为负数，表明存在低值聚类或冷点；Z得分高且为正数，表明存在高值聚类或热点[12]。结合P值和Z得分将研究区划分为极显著热点(冷点)区域，即99%置信区间；显著热点(冷点)区域，即95%置信区间；热点(冷点)区域，即90%置信区间；以及不显著区域[2]。

3 结果与分析

3.1 柴达木盆地土地利用时空变化特征

柴达木盆地主要的土地利用类型有草地、林地、耕地、水域、城乡、工矿、居民用地及未利用地。盆地内最主要的土地利用类型为未利用地，约占全盆地面积的64.93%；主要的植被类型为草地，约占全盆地面积的30.00%，主要分布在盆地东北、东部及南部的山区，其次为林地和耕地，约占全盆地面积的1.00%和0.23% (图1)。1980-2018年盆地植被类型中耕地(旱地)面积总体呈增大趋势；林地面积稳定，其中有林地面积总体呈轻微增加趋势，灌木林和疏林地面积稳定；草地面积呈增加趋势，其中高中覆盖度草地面积增加趋势明显，高覆盖度草地占比从1980年的0.68%增加到2018年的1.19%，39年内面积增加了1 410 km2；中覆盖度草地的占比从1980年7.88%到2018年的9.31%，面积由21 614 km2增加到2018年的25 563 km2；低覆盖度草地面积呈减小趋势，占比从1980年的21.36%减少到2018年20.85%，整体减少了1 300 km2(表2)，表明柴达木盆地植被生态有向良性态势发展的趋势。

表2 不同年份植被类型面积与比例Table 2 Area and proportion of vegetation types in different years

3.2 柴达木盆地产水量及水源涵养量时空分布特征

根据《青海省水资源公报》，柴达木盆地多年平均总径流量为44.40亿m3，扣除冰川补给部分[18]，与柴达木盆地1980-2018年产水量模拟结果进行对比，确定当Z值取1.39时模拟的产水量相对误差小于5%，说明InVEST模型对于产水量的模拟结果比较准确，该结果可用于后续水源涵养量的计算。

柴达木盆地多年平均产水量为32.17 × 108m3，1980-2018年产水量逐年增长，其中1990-2015年产水量增长缓慢，2018年产水量增长明显且为柴达木 盆 地 多 年 产 水 量 的 最 高 值35.70 × 108m3(图2)。空间上柴达木盆地产水量由东南向西北，由四周山区向盆地中心递减。明显的产水量高值区集中分布在盆地东部、南部及东南部，而低值区主要分布在盆地内部(图3)。从产水总量上来看，盆地内部虽然面积比山地大，但其年均产水量较低，为2.41 × 108m3，仅为山地(海拔大于3 500 m)总产水量的8%。

基于产水量结果，结合地形指数、流速系数和土壤饱和导水率计算得到了1980-2018年柴达木盆地的水源涵养总量，其中多年平均水源涵养总量为12.17 × 108m3。1980-2018年柴达木盆地旱地、草地(高中低覆盖度草地)水源涵养量呈增加趋势，林地(灌木林、疏林地)水源涵养量呈减小趋势(表3)。1980-2018年柴达木盆地水源涵养量空间分布格局变化不大，总体呈现出与产水量变化一致的规律性，产水量的分布与变化直接影响着区域的水源涵养量分布。1980-2018年柴达木盆地水源涵养总量呈增加趋势，并在2018年达到最大值13.35 × 108m3(图2)。研究区水源涵养量高值区集中在四周山地(图3、图4)，而盆地内部大部分地区水源涵养量为0，四周山地(海拔大于3 500 m) 1980-2018年平均水源涵养总量为11.23 × 108m3，约为柴达木盆地总水源涵养量的91.39%。

图4 柴达木盆地高程分布Figure 4 Elevation distribution of Qaidam Basin

表3 1980-2018年不同植被类型水源涵养量Table 3 The water conservation of different vegetation types from 1980 to 2018

图2 柴达木盆地1980-2018年产水量和水源涵养量Figure 2 Water yield and water conservation in Qaidam Basin from 1980 to 2018

图3 柴达木盆地1980-2018年平均产水量(a)及水源涵养量(b)空间分布Figure 3 Spatial distribution of annual average water yield and water conservation in Qaidam Basin from 1980 to 2018

不同山地生态系统(海拔大于3 500 m)水源涵养量存在明显差异，以2018年为例(表4)，单位面积水源涵养量和水源涵养总量由高到低的顺序依次为草地(高中低覆盖度草地) ＞ 林地(有林地、灌木林地和疏林地) ＞ 耕地(旱地)，说明在高海拔的山区草地的水源涵养能力是最好的，草地是研究区水源涵养功能的主要贡献者。在草地生态系统中面积由大到小依次为低覆盖度草地 ＞ 中覆盖度草地 ＞高覆盖度草地，但单位面积的水源涵养量大小却与之相反，表明在植被覆盖度较低的地区，土壤水分蒸发大，水源涵养能力低，植被覆盖度高的区域则相反。

表4 柴达木盆地2018年山地植被水源涵养量Table 4 Water conservation of different mountain vegetation types in Qaidam Bain in 2018

3.3 柴达木盆地水源涵养功能冷热点空间分布

在空间上，热点区域面积高于冷点区域面积，水源涵养功能的热点区域主要集中于东部、东南部及南部山区，占柴达木盆地总面积的10.93%，该区域降水丰富，产水量高，草地是该区域主要植被类型，植被茂密，持水能力较强，水源涵养功能强。冷点区域面积较小，少量分布于研究区北部、南部及西北部(图5)，属于戈壁地带少有植被覆盖，仅在地下水埋藏较浅的冲洪积平原有少量林地覆盖，且降水量少，蒸散量高，水源涵养功能低。柴达木盆地水源涵养功能的冷热点区域占该区总面积的比例分别为：不显著点88.58%，冷点0.49%，热点1.61%，显著热点3.30%，极显著热点6.02%。

图5 柴达木盆地1980-2018年水源涵养冷热点区域空间分布Figure 5 Spatial distribution of cold hot spots area of water conservation of Qaidam Basin from 1980 to 2018

4 讨论

柴达木盆地内的降水分布直接影响水源涵养量的空间分布，盆地内气候、地形及植被分布状况共同影响水源涵养量的大小。

4.1 气候因素对水源涵养功能的影响

降水量与蒸散量作为影响地区水源涵养功能的重要气候因子，其时空变化驱动着水源涵养功能的变化。柴达木盆地多年平均降水量的空间差异比较明显，盆地内干旱少雨，从盆地中心到周边山区，降水量逐渐增加(图6)。已有研究表明柴达木盆地多年平均蒸散量东南部低，西部高，并随海拔高度的增高和经度的增加而降低[23]，蒸散量空间分布与降水量空间分布相反。水源涵养量与降水量具有一致的空间分布特征，海拔较高的山区降水量大，蒸发量小，水源涵养能力高，盆地中心降水量小，蒸发大，水源涵养能力低。由此可见，气候因素对区域水源涵养功能空间分布具有重要的影响。在时间尺度上，1980-2018年柴达木盆地降水量呈增加趋势，潜在蒸散呈减小趋势(图7)，水源涵养量呈增加趋势(图2)，说明降水量和潜在蒸散在年际变化上对水源涵养量有较大的影响。降水量的变化趋势大于水源涵养量的变化趋势，主要原因是由于降水量的季节分配对水源涵养具有重要的影响，但是InVEST模型虽然可以准确刻画年际水源涵养量，但无法计算更短时间尺度(如月或者天尺度)水源涵养量的变化[30]。1980-2018年2010年降水量最高，但潜在蒸散也很高，造成2010年水源涵养量并未达到39年间最高值，而2018年柴达木盆地降水量高，同时潜在蒸散低，因此该年份水源涵养量高。

图6 柴达木盆地年平均降水量空间分布Figure 6 Spatial distribution of annual mean precipitation in Qaidam Basin

图7 柴达木盆地1980-2018年降水量和潜在蒸散的变化Figure 7 Temporal variation of precipitation and potential evapotranspiration from 1980 to 2018 in Qaidam Basin

4.2 植被空间分布对水源涵养量的影响

植被的空间分布对水源涵养也有较大的影响，不同植被类型土壤物理化学性质及植被覆盖度、根系深度等不同，从而影响地表蒸散量与土壤储水的能力。柴达木盆地总体植被发育较差，植被覆盖度较低，不同海拔水、热条件不同，会形成不同的植被类型。柴达木盆地随着海拔的升高，降水量增加，温度减小，植被覆盖度[本文用归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)表示]增加(图8)，海拔较高的山区主要的植被类型为草地，植被覆盖度高(NDVI高)，海拔较低的盆地中心戈壁地带植被覆盖度低(NDVI低) (图8)。植被覆盖度高，植被含蓄水源能强，则水源涵养功能高；相反，植被覆盖度低，土地裸露，则水源涵养功能低[31]。柴达木盆地主要水源涵养植被为草地，1980-2018年草地面积呈增加趋势，其中高中覆盖度草地面积增加趋势明显，低覆盖度草地面积呈减小趋势(表2)，且高中覆盖度草地面积变化与水源涵养量变化一致，说明高中覆盖度草地面积增加是柴达木盆地水源涵养量增加的主要原因。

图8 柴达木盆地多年平均NDVI空间分布Figure 8 Spatial distribution of annual normalized difference vegetation index (NDVI) in Qaidam Basin

4.3 柴达木盆地水源涵养功能冷热点空间分布特征

通过对水源涵养功能冷热点的空间分布格局客观分析柴达木盆地水源涵养功能的强弱分布，结果发现水源涵养的热点区域为研究区的东部、南部和东南部山区，主要为以草地为主的畜牧业生产区域，海拔高、气温低、耕地少，人为活动影响较小；冷点区域主要分布在海拔低、地势平坦、人为干扰比较大的区域，冷热点的空间分布特征与刘宥延等[12]在黄土高原丘陵区得到的结论相似。通过水源涵养功能冷热点的分析，可以确定柴达木盆地山区草地为水源涵养重点保护区域，维护山区草地的稳定与健康，加强草地的保护，提升草地植被覆盖度，同时加强盆地内部植被的恢复，有利于提高柴达木盆地的水源涵养功能。

4.4 水源涵养量评价不确定性分析

InVEST模型估算结果是以年为单位的水源涵养量均值，没有考虑极端情况和水源涵养量在年内月尺度或者天尺度的变化。同时由于缺少实测数据，使得产水量结果需要通过青海省水资源公报中柴达木盆地总径流量进行率定，产水量在空间上的分布很难验证，增加了结果的不确定性。尽管该模型存在一些问题，但在区域尺度上采用InVEST模型对水源涵养功能进行定量估算，仍然是一种有效而可行的方法[32]。

5 结论

柴达木主要的植被类型为草地，主要分布在盆地东部、南部及东北部山区，1980-2018年草地面积呈增加趋势，其中高中覆盖度草地面积增加趋势明显，低覆盖度草地面积呈减小趋势，表明柴达木盆地植被生态有向良性态势发展的趋势。

1980-2018年柴达木盆地平均年产水量和水源涵养总量分别为32.17 × 108和12.17 × 108m3，水源涵养功能时空变化显著，空间上由四周山区向盆地中心递减，水源涵养量与降水量空间分布比较一致，海拔3 500 m以上的山地水源涵养量约为柴达木盆地总水源涵养量的91.39%，草地是柴达木盆地主要的水源涵养植被，其水源涵养总量占盆地总水源涵养量的95%。柴达木盆地水源涵养量从1980-2018年呈逐年增长趋势，高中覆盖度草地面积增加是柴达木盆地水源涵养量提升的主导因素。

柴达木盆地水源涵养功能热点区主要集中于研究区东部、南部及东南部山区，占柴达木盆地总面积的44.14%，该区域降水丰富，产水量高，主要分布着中高覆盖度草地，植被茂密，持水能力较强，水源涵养功能强。冷点区域主要分布于研究区中部、北部及西北部，植被稀疏且降水量少，蒸散量高，水源涵养功能低。