汉江流域土地利用变化与水生态系统服务：2032年情景预测分析

胡晓庆

摘    要：为了对2012年和2032年汉江流域在不同SSPS情景下土地利用变化及其对水生态系统服务的影响进行了系统性分析，采用FLUS和InVEST模型，对比分析了SSP1和SSP3两种情景下土地利用变化及其对水生态系统服务的影响。结果表明：在SSP1情景下，由于合理的土地利用规划和管理，土地利用变化幅度较小；在SSP3情景下，因社会经济发展水平较低和人口增长率较高，土地利用变化幅度较大；土地利用类型变化主要体现为建设用地和水域面积增加，以及林地、耕地和草地面积减少；产水服务和水质净化服务评估显示，产水深度普遍高于2012年，氮、磷元素负荷量普遍低于2012年，表明土地利用变化对水生态系统服务产生明显影响；遥感生态指数（RSEI）评估结果与产水服务和水质净化服务的变化趋势一致，证实土地利用变化对水生态系统服务的影响。综上所述，逐步回归模型分析揭示了影响水生态系统服务的多种因素，其中土地利用类型、降水量和温度是主要影响因素。这些结果可为汉江流域的土地利用规划和水生态系统服务管理提供科学依据，并为其他类似流域的可持续发展策略制定提供参考。

关键词：汉江流域；土地利用变化；水生态系统服务；遥感生态指数（RSEI）

中图分类号：F301.2          文献标识码：A         DOI 编码：10.3969/j.issn.1006－6500.2024.05.010

Land Use Change and Water Ecosystem Services in the Han River Basin： Scenario Analysis to 2032

Hu Xiaoqing

（School of Economics and Management， Yangtze University， Jingzhou， Hubei 434023， China）

Abstract： In order to systematically analyze land use change and its impact on water ecosystem services in Hanjiang River Basin under different SSPS scenarios from 2012 to 2032， FLUS and InVEST models were used to compare and analyze the land use change and its impact on water ecosystem services under SSP1 and SSP3 scenarios.The results showed that the range of land use change was small because of reasonable land use planning and management in the SSP1 scenario. In the SSP3 scenario， due to the low level of social and economic development and the high population growth rate， the range of land use change was large. The change of land use type was mainly reflected in the increase of construction land and water area， and the decrease of forest land， cultivated land and grassland area. The evaluation of water production services and water purification services showed that the depth of water production was generally higher than that in 2012， and the load of nitrogen and phosphorus was generally lower than that in 2012， indicating that land use change had a distinct impact on water ecosystem services. The results of remote sensing ecological index（RSEI） were consistent with the trends of water production services and water purification services， which confirmed the impact of land use change on water ecosystem services. In conclusion， the stepwise regression model analysis revealed a variety of factors affecting water ecosystem services， among which land use type， precipitation and temperature were the main factors. These results provided scientific basis for land use planning and water ecosystem service management in the Hanjiang River Basin， and provided reference for the formulation of sustainable development strategies in other similar basins.

Key words： Hanjiang River Basin;land use change;water ecosystem service; Remote Sensing Ecological Index （RSEI）

在探讨21世纪环境演变的过程中，土地利用及覆盖的转变（LUC和LCC）显得尤为关键。这些转变不仅重塑了生态系统服务和生物多样性的格局，也对气候变化和人类社会的福祉产生了不可忽视的影响[1]。特别是在汉江流域，这一中国南水北调工程的核心区域，土地利用的变化直接关系到区域水资源的分配和生态平衡的维护[2]。因此，对汉江流域土地利用动态及其生态后果进行深入研究，对于推动区域可持续发展战略的实施具有至关重要的意义[3]。

在之前的研究中，学者们从多个角度审视了汉江流域的土地利用变化。国内研究主要聚焦于流域的景观格局演变[4]、植被覆盖的变迁和驱动因素[5]，以及在不同社会经济发展路径下水资源产出和水质净化服务的变化[6]。这些研究不仅揭示了土地利用变化对流域生态系统服务的深刻影响，也为流域管理提供了坚实的科学支撑[7]。在更广泛的地理尺度上，土地覆盖变化的研究则强调了城市化进程、农业发展和自然保护区的扩张等关键因素[8]，为我们理解环境变化提供了新的视角和思考。

本研究采用FLUS和InVEST模型，对2012和2032年汉江流域的土地利用变化及其对水生态系统服务的影响进行了系统分析。通过比较不同共享社会经济路径（SSPs）情景下的土地利用变化[9]，旨在探讨土地利用政策对生态系统服务的潜在影响，并为制定科学的土地管理策略提供决策支持。同时，本研究还评估了遥感生态指数（RSEI）与水生态系统服务变化的相关性[10]，以及多种因素对水生态系统服务的综合影响[11]，为汉江流域以及更广泛地区的土地利用规划和生态系统服务管理提供了新的方向。在环境变化日益加剧的当下，本研究的方法论和发现对于土地利用规划和生态系统服务管理具有重要的参考价值和启示作用。

1 材料与方法

1.1 研究区域

汉江流域，作为长江流域的重要支流，覆盖面积约15.9万km2，跨越陕西、湖北、河南三省。这一地理单元以其独特的位置、多样的气候类型，包括温带、亚热带和高原气候，以及复杂的地形地貌而著称，同时也是生物多样性的宝库。汉江流域的水资源不仅对整个长江流域的水安全和生态安全发挥着关键作用，而且对南水北调这一国家级重大基建工程至关重要。近年来，随着国家经济的稳步增长，汉江流域的土地利用模式经历了显著的转变，耕地、林地与建设用地之间的相互转换对流域的水文条件、气候模式和生态系统产生了深远的影响。这些变化不仅影响了区域的生态环境质量，也对社会经济发展产生了重要影响。本研究专注于汉江流域，旨在深入探讨土地覆盖变化的驱动机制和生态效应。本研究构建的生态指数预测模型，基于对土地覆盖变化的综合分析[12]，能够预测未来的生态趋势，为流域的土地管理和生态保护提供了科学依据，进而促进区域的可持续发展。图1清晰展示了汉江流域的地理位置和范围，为读者提供了直观的空间参考。

1.2 数据来源

本研究所有数据来源广泛，旨在确保分析结果的准确性与全面性。首先，关于土地利用变化的数据，笔者采用了高精度遥感影像作为基础，通过ArcGIS 10.2软件进行了一系列处理，包括掩膜、投影转换、归一化，确保所有数据均基于WGS 1984 UTM Zone 49N坐标系。接着，利用GeoSOS-FLUS模型，结合2012年和2022年的土地利用数据和相关影响因子，预测了2032年汉江流域在不同SSPS情景下的土地利用变化趋势[12]。此外，水生态系统服务评估所需的气象、水文和土壤数据，均来源于国家及地方级的气象局、水利局和环境保护部门的官方数据库。

（1）遥感数据。包括Landsat系列和Sentinel系列的高分辨率卫星影像[13]，分辨率为30 m，为土地覆盖类型及其变化提供了清晰的数据。土地利用类型主要分为耕地、林地、草地、水域和建设用地5类。

（2）气象数据。包括降水量（mm）、温度（℃）和蒸散发（mm·d-1）等关键参数，这些数据由国家青藏高原科学数据中心提供（https：//data.tpdc.ac.cn/home）。

（3）水文数据。涵盖河流流量（m3·s-1）、湖泊水位（m）和地下水位（m）等重要指标，通过中国水文网（http：//swgl.mwr.gov.cn/swfw/）获得。

（4）土壤数据。包含土壤类型、质地和养分含量等详细信息，来源于世界土壤数据库（HWSD）土壤数据集（v1.2）（http：//poles.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/844010ba-d359-4020-bf76-2b58806f9205/）以及农业部门[14]。

（5）人口和经济数据。来自资源环境科学数据中心（https：//www.resdc.cn/DataSearch.aspx），涵盖人口密度、GDP和其他社会经济指标。

（6）政府政策和规划文件。为深入理解土地利用变化的背景与趋势，本研究还参考了相关政府政策文件（https：//www.mnr.gov.cn/sj/sjfw/）和土地利用规划文件[15]。

1.3 研究方法

本研究采用了FLUS模型和InVEST模型作为主要的分析工具，以评估汉江流域在不同SSPS情景下的土地利用变化及其对水生态系统服务的影响。

（1）FLUS模型。FLUS模型是一个动态的土地利用模拟模型，它结合了多种因素，如社会经济数据、环境变量和土地利用政策，来预测未来土地利用变化的趋势[16]。本研究中，FLUS模型被用来模拟2032年间汉江流域在不同SSPS情景下的土地利用变化。这些情景包括：

SSP1情景。社会经济发展水平较高，人口增长率较低，土地利用规划和管理较为合理。预计土地覆盖变化将较为温和，建设用地和水域面积的增加将在可控范围内，而林地和耕地的减少也将得到有效管理。

SSP2情景。社会、经济和环境的发展都保持在中等水平。土地覆盖变化将呈现中等幅度，建设用地的增加和耕地的减少将是主要特征。

SSP3情景。社会经济发展水平较低，人口增长率较高，土地利用规划和管理较为混乱。预计土地覆盖变化将较为剧烈，建设用地面积的大幅增加和耕地及林地面积的显著减少将对生态环境造成较大压力。

FLUS计算公式如下：

Si=f（Ei，Ci，Ni）（1）

式中，Si是第i类土地利用的适宜性得分；Ei是环境变量；Ci是社会经济变量；Ni是土地利用政策和规则。

（2）InVEST模型。InVEST模型是一种工具，用于评估自然生态系统提供的服务和价值。本研究利用InVEST模型评估了汉江流域的产水服务和水质净化服务[17]。产水服务是通过土地表面的产水深度来衡量的，而水质净化服务则是通过土地表面的氮磷元素负荷量来衡量的。

以下是invest计算公式：

W=P-ET（2）

式中，W是产水量；P是降水量；ET是蒸散发量。

水质净化服务的氮磷元素的负荷量计算：

L=A（Rrunoff+Rerosion）（3）

式中，L是氮磷元素负荷量；A是面积； Rrunoff是径流系数； Rerosion是侵蚀系数。

（3）RSEI计算和逐步回归方法。RSEI是一个综合指标，用于评估土地覆盖变化的生态效应。本研究通过计算NDVI、WET、NDBSI和LST等参数，构建了RSEI模型，并使用逐步回归分析来预测土地覆盖变化的综合生态效应[18]。

以下是RSEI计算公式：

WET=0.114 7×ρRED+0.248  9×ρNIR1+0.240 8×ρBLUE+0.313 2×ρGREEN-0.312 2×ρNIR2-0.641 6ρSWIR1-0.508 7×ρSWIR2 （7）

在MOD09A1数据集中，ρRED、ρNIR1、ρBLUE、ρGREEN、ρNIR2、ρSWIR1和ρSWIR2分别代表红光、近红外1、蓝光、绿光、近红外2、短波红外1和短波红外2波段的反射率。为了确保归一化植被指数（NDVI）、水体指数（WET）、建筑物指数（NDBSI）和地表温度（LST）的一致性，所有波段的反射率都需进行标准化处理。接着，结合主成分分析（PCA）的结果和以下公式，计算出遥感生态指数（RSEI）：

RSEI=1-PC1[（NDVI，WET，NDBSI，LST）]（8）

RSEI的取值范围为0～1，根据已有研究，可将其划分为5个等级：差（0-0.2]、较差（0.2-0.4]、中等（0.4-0.6]、良好（0.6-0.8]、优秀（0.8-1.0]。在土地覆盖类型的综合生态效应分析中，将土地划分为林地、耕地、草地和建设用地。RSEI的变化揭示了这四种土地覆盖类型在被其他类型转换过程中的生态效应。通过比较2012年和2032年的中位数RSEI值，可以观察到土地覆盖类型转换对生态的影响[19]。逐步回归分析则是一种筛选独立变量的方法，通过测试它们在回归方程中的显著性并剔除不显著的变量，反复进行直至得到所有显著变量的最终多元回归方程。

2 结果与分析

2.1 汉江流域土地利用变化

本研究采用FLUS模型模拟了汉江流域在2032年间不同SSPS情景下的土地利用变化。模拟结果显示，汉江流域的土地利用类型主要集中在林地、耕地和建设用地，三者共占总面积的95%以上。在预测期间，各SSPS情景下土地利用的变化趋势大体一致，表现为建设用地和水域面积的增加，以及林地、耕地和草地面积的减少。具体而言：

（1）建设用地增加。主要集中在流域东南部的平原及中西部的省会城市周边。

（2）水域增加。主要集中在流域中部的鄱阳湖地区。

（3）林地减少。主要集中在流域西部的秦岭山区。

（4）耕地减少。主要集中在流域东部的平原地区和中部的鄱阳湖地区。

（5）草地减少。主要集中在流域西北部的中原地区。

在不同SSPS情景下，土地利用变化的幅度呈现明显差异。SSP1情景下，由于社会经济发展水平较高且人口增长率较低，土地利用规划和管理较为合理，导致土地利用变化幅度相对较小。相反，SSP3情景下，社会经济发展水平较低且人口增长率较高，土地利用规划和管理较为混乱，导致土地利用变化幅度较大。例如：

（1）SSP1情景。建设用地面积从2012年的1.61×104 km2增加到2032年的2.01×104 km2，增幅为24.84%；水域面积增幅为8.41%；林地减幅为1.97%；耕地减幅为4.13%；草地减幅为3.05%。

（2）SSP3情景。建设用地面积增幅为55.90%；水域增幅为14.95%；林地减幅为5.36%；耕地减幅为10.06%；草地减幅为7.93%。

这些变化反映了不同社会经济发展路径对土地利用格局的潜在影响。图2清晰地展示了2012和2032年汉江流域在不同SSPS情景下的土地利用变化。

2.2 汉江流域水生态系统服务评估

本研究采用InVEST模型对2012年和2032年汉江流域在不同SSPS情景下的水生态系统服务进行了评估，重点关注产水服务和水质净化服务。产水服务反映了土地利用类型对水文循环的影响，主要通过土地表面的产水深度来衡量，即单位面积土地的年降水量与年蒸散发量的差值[20]。水质净化服务则体现了土地利用类型对水体中氮、磷等污染物去除能力的影响，主要通过土地表面的氮、磷元素负荷量来衡量，即单位面积土地的年氮、磷输出量。

2.2.1 产水服务 图3显示了汉江流域2012年和2032年不同SSPS情景下的产水深度空间分布。产水深度的空间分布呈现出由西北向东南递减的趋势，与降水量的空间分布相一致。产水深度较高的区域主要位于平原地区，平均值超过800 mm，这些区域主要由草地和林地构成。而产水深度较低的区域则集中在中原地区，平均值低于200 mm，主要由建设用地和耕地构成。

在不同SSPS情景下，2032年产水深度普遍高于2012年。SSP3情景下的产水深度增幅最显著，平均值从2012年的369.6 mm增加至2032年的402.8 mm，增幅达8.97%。SSP1情景下的产水深度增幅最小，平均值仅从2012年的369.6 mm增加至2032年的379.7 mm，增幅为2.73%。产水深度的增加主要出现在建设用地增加的区域，这可能与建设用地较低的地表渗透性、快速的降水径流和较少的蒸散发有关。而产水深度的减少则主要出现在草地和林地减少的区域，这可能与这些土地类型较高的地表渗透性、较多的降水入渗和较大的蒸散发有关[21]。

2.2.2 水质净化服务 图4显示了汉江流域2012年和2032年不同SSPS情景下的氮、磷元素负荷量空间分布。氮、磷元素负荷量的空间分布呈现出由西北向东南递增的趋势，这与人口密度和经济活动的空间分布相一致[22]。氮、磷元素负荷量较高的区域主要位于中原地区和省会城市周边，平均值超过10 kg·hm-2，这些区域主要由建设用地和耕地构成。而氮、磷元素负荷量较低的区域则集中在青海高原地区，平均值低于2 kg·hm-2，主要由草地和林地构成。

在不同SSPS情景下，2032年氮、磷元素负荷量普遍低于2012年。SSP1情景下的氮、磷元素负荷量减少幅度最大，平均值从2012年的7.8 kg·hm-2减少至2032年的6.4 kg·hm-2，减幅达17.95%。SSP3情景下的氮、磷元素负荷量减少幅度最小，平均值从2012年的7.8 kg·hm-2减少至2032年的7.1 kg·hm-2，减幅为8.97%。氮、磷元素负荷量的减少主要出现在建设用地和耕地减少的区域，这可能与土地利用规划和管理的改善，以及农业生产方式的转变有关。而氮、磷元素负荷量的增加则主要出现在草地和林地减少的区域，这可能与人口迁移和生活污水排放的增加有关。

2.3 汉江流域水生态系统服务的综合效应

本研究运用遥感生态指数（RSEI）对2012年和2032年汉江流域在不同SSPS情景下的水生态系统服务综合效应进行了评估。RSEI作为一个综合生态指标[23]，能够反映出生态系统服务的整体状况。研究结果表明，汉江流域的RSEI整体呈现出由西北向东南递减的趋势，这与产水深度的空间分布保持一致（图5）。具体而言：

（1）RSEI较高的地区。主要分布在平原地区，这些区域的平均RSEI值在0.8以上，其生态系统服务状况良好，主要由草地和林地构成。

（2）RSEI较低的地区。主要分布在中原地区，这些区域的平均RSEI值在0.6以下，反映出生态系统服务状况相对较差，主要由建设用地和耕地构成。

在不同SSPS情景下，2032年RSEI普遍高于2012年，显示出生态系统服务有所改善。SSP3情景下的生态系统服务改善幅度最显著，RSEI平均值从2012年的0.69提升至2032年的0.77，增幅达11.59%。而SSP1情景下的生态系统服务改善幅度最小，RSEI平均值仅从2012年的0.69提升至2032年的0.71，增幅为2.90%。RSEI的提升主要出现在建设用地增加的区域，这可能与该地区产水深度的增加和氮、磷元素负荷量的减少有关。相反，RSEI的降低则主要出现在草地和林地减少的区域，这可能与这些区域产水深度的减少和氮、磷元素负荷量的增加有关。本研究的结果为汉江流域的土地利用规划和水生态系统服务管理提供了科学依据，有助于制定更有效的生态保护和可持续发展策略。

2.4 汉江流域水生态系统服务的影响因素

本研究运用逐步回归模型对2012年和2032年汉江流域在不同SSPS情景下的水生态系统服务影响因素进行了深入分析。研究结果揭示了多种因素对汉江流域水生态系统服务的显著影响，其中包括土地利用类型、降水量、温度、海拔、人口密度、地下水位深度、政府政策、基础设施布局、经济发展水平等[24]。这些因素不仅对产水服务和水质净化服务的影响方向和强度有所差异，而且随着不同SSPSS情景下的社会经济发展和人口变化而呈现出不同的影响模式（表1）。

具体来说，在SSP1情景下，土地利用类型是影响水生态系统服务的主要因素，其次是降水量和温度。这可能与SSP1情景下较为合理的土地利用规划和管理，以及气候变化的显著影响相关。而在SSP3情景下，人口密度成为最主要的影响因素，其次是GDP和地下水位深度。这反映了SSP3情景下人口增长率较高和社会经济发展水平较低的特点。

3 讨论与结论

本研究通过FLUS模型和InVEST模型的应用，深入分析了汉江流域在不同SSPS情景下的土地利用变化及其对水生态系统服务的影响。研究结果表明，土地利用类型的变化对水生态系统服务产生了显著影响，尤其是在产水服务和水质净化服务方面。

在SSP1情景下，由于土地利用规划和管理较为合理，社会经济发展水平较高，土地利用变化幅度相对较小，有助于维持和提升水生态系统服务的质量。而在SSP3情景下，由于社会经济发展水平较低且人口增长率较高，土地利用规划和管理较为混乱，土地利用变化幅度较大，可能对水生态系统服务产生负面影响。

本研究还发现，土地利用类型、降水量、温度、海拔、人口密度等因素对水生态系统服务有着明显的影响。这些因素的变化不仅影响了产水服务和水质净化服务的效率，而且还影响了汉江流域整体的生态系统服务状况。

综上所述，本研究强调了合理的土地利用规划和管理对于保护和提升水生态系统服务的重要性。未来土地利用规划应考虑到社会经济发展的不同路径，并采取适当的措施以减少对水生态系统服务的负面影响，从而实现汉江流域的可持续发展。本研究为汉江流域的土地利用规划和水生态系统服务管理提供了科学依据，有助于制定更有效的生态保护和可持续发展策略，也为其他类似流域提供了宝贵的参考和启示。

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