基于InVEST Water Yield模块与Budyko框架耦合协调分析的中国大别山东段森林生态系统水源涵养长期时空动态与管理分区（1985—2024）

《Forests》：Long-Term Spatiotemporal Dynamics of Forest Ecosystem Water Conservation and Management Zoning Based on Coupling Coordination Analysis in the Eastern Dabie Mountains, China

　　

森林生态系统水源涵养是气候变化下维持山地流域的重要生态水文调节服务。本研究通过集成Budyko框架下的InVEST Water Yield模块、耦合协调度（Coupling Coordination Degree, CCD）模型以及像元尺度Theil–Sen、Mann–Kendall（MK）和普通最小二乘（Ordinary Least Squares, OLS）分析，评估了中国大别山东段的水源涵养服务。研究覆盖1985—2024年，通过10个基准年（1985、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020、2022和2024）开展。基准年制图的水源涵养能力均值为362.7 mm。OLS斜率为1.40 mm/a，而双侧MK检验不显著（Z_MK = 0.54，p = 0.592），表明基准年序列呈弱正趋势。年际变化与水文气候条件密切相关，林冠截留、枯落物储存、土壤水储存和径流衰减在模型框架内提供过程路径。水源涵养能力在湿润的2020基准年达到534.4 mm，在2022干旱期间下降至268.2 mm，并于2024年恢复至369.6 mm。与面积缩放的官方公报地表水参考值在7个重叠年份的比较得到平均绝对百分比误差（mean absolute percentage error, MAPE）为5.21%，绝对相对误差为0.00%–17.62%。高值服务区集中于中部森林山体，而低值和协调失衡区更常见于农业与城镇化边缘。该集成框架连接服务强度、协调状态和历史趋势，以支持差异化流域管理，并识别空间对比与基准年水文气候响应。

论文解读文章

研究背景：Costanza et al. 建立了陆地生态系统服务价值理论基础，并强调水文调节对区域生态安全的重要性。在气候变化加剧和人类干扰扩大的背景下，理解森林生态系统服务的时空动态已成为生态水文学和适应性流域管理的核心。森林作为陆地水塔，可调节径流形成、增强土壤持水、削减洪峰并帮助旱季维持基流。在山地流域，林冠、枯落物和多孔土壤形成多层生态水文系统，截留降水、减缓地表流并促进入渗和深层渗漏，从而可降低山洪强度、降雨驱动土壤侵蚀和近地表干燥，相关水分调节还可能降低野火易发性。Sharp et al. 在Budyko水能平衡框架下发展了InVEST Water Yield模块，该模块因空间显式、物理可解释且数据需求相对经济而广泛用于生态系统服务评估。Zhou et al. 证明其可用于评估土地利用变化和气候变率下的森林产水与水源涵养，近期山地流域应用也使用本地化InVEST参数。大别山生态系统服务评估已与 socioeconomic development 联系，但许多山地森林研究依赖短时间窗或孤立参考年，难以区分方向趋势与水文气候波动；评估常描述空间格局，却未将服务强度、功能协调和历史趋势整合为管理导向分区。西部大别山已有研究，但东部森林山体长期、管理导向评估仍有限。东部大别山即皖西大别山，位于六安—安庆地区，有效面积28,977.9 km²，海拔由北部和南部平原<50 m至中部山体>1700 m，属暖湿北亚热带季风区，年均温约12.5 °C，年均降水约1100 mm，森林覆盖超过65%，是长江与淮河水系天然分水岭和重要森林生物多样性库。

研究人员开展的研究：研究人员评估了1985—2024年十个基准年的森林水源涵养服务，框架链接InVEST产水估算、水源涵养服务水平、CCD协调诊断和像元历史趋势，旨在分离持续空间结构与基准年水文气候变率，并转化为差异化管理优先级。目标包括：量化基准年产水和水源涵养能力；检验降水—产水关系及七个子流域空间异质性；诊断服务供给与人类发展压力协调；用Theil–Sen、MK和OLS识别历史趋势，并关注区域趋势对2020异常湿润基准年的敏感性。总体结论为：平均水源涵养能力362.7 mm，完整基准年序列呈弱正趋势但MK不显著；2020湿润年高值、2022干旱年低值、2024年恢复；高质量和中度协调覆盖67.38%；高值服务区集中于中部森林山体，低值和失衡区沿农业与城镇化边缘更常见。该研究意义在于支持差异化流域管理，并识别空间对比与基准年水文气候响应。

关键技术方法（不超过250字）：研究人员采用InVEST（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs，生态系统服务与权衡综合评价模型）Water Yield模块，在Budyko框架下模拟十个基准年（1985、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020、2022、2024）产水；数据来源包括GLC_FCS30D和CLCD土地利用/土地覆盖（LULC）、1 km降水与参考蒸散（ETo）栅格、HWSD（Harmonized World Soil Database，世界土壤数据库）土壤属性、DBS_PDEP_2000根限制深度、ASTER DEM（digital elevation model，数字高程模型）及安徽水资源公报。水源涵养由产水结合地形湿度指数（TWI）、饱和导水率指标（K_s）和流速衰减计算；CCD模型诊断服务供给与人类发展压力协调；Theil–Sen、MK和OLS用于基准年趋势与像元趋势分析。

研究结果：

4.1 产水模拟与空间分布：基准年产水呈现明显年际变化并与降水协变。2022干旱基准年模拟流域产水115.98×10⁸ m³，2020湿润基准年为248.94×10⁸ m³，1985年为146.95×10⁸ m³，2024年为167.29×10⁸ m³。2020年平均产水深度为859.055 mm，面积28,977.9 km²，体积24,893,632,673 m³，即248.94×10⁸ m³。十个观测的探索性OLS关系为产水深度(mm)=0.8188×降水(mm)?560.3，n=10，R²=0.372，Pearson r=0.610，双侧p=0.061。七个重叠年份与面积缩放官方地表水参考比较，MAPE=5.21%，Pearson r=0.995；2022年绝对相对误差最大17.62%，有符号误差17.37×10⁸ m³，可能因干旱放大降水和径流空间对比，而面积缩放只能粗代表局部干旱响应。空间上，>700 mm高值区集中于中部高海拔山体，<300 mm低值区主要出现在北部低海拔农业和城市平原。

4.2 森林水源涵养服务的时空演变：将产水与TWI、K_s和流速衰减结合后，水源涵养表面与森林覆盖密度空间一致。>500 mm高值区主要对应中心山核的常绿阔叶林（Lucode 52）和落叶阔叶林（Lucode 62）。服务比r(x)=WC(x)/P(x)分为四级：极低0≤r<0.05、低0.05≤r<0.10、中0.10≤r<0.20、高0.20≤r≤0.70。高等级服务区集中于森林山核，干旱导致高等级在外围和人类主导区收缩。十个基准年区域均值依次为317.3、465.1、262.9、273.6、334.5、413.5、387.4、534.4、268.2、369.6 mm。完整序列OLS=1.40 mm/a，Theil–Sen=1.85 mm/a，S=7，Z_MK=0.54，p=0.592；剔除2020异常湿润年的留一检验为OLS=?0.09 mm/a，Theil–Sen=0.53 mm/a，S=2，Z_MK=0.10，p=0.917，说明弱正趋势量级对异常湿润观测敏感。七个子流域差异明显：淮河子流域1均值最低90.0 mm，淮河子流域2最高520.8 mm，淮河子流域3为492.7 mm，长江子流域1为354.1 mm，长江子流域2为355.0 mm，长江子流域3为464.1 mm，长江子流域4为197.0 mm。所有子流域Theil–Sen斜率均为正，0.04–2.59 mm/a，长江子流域最大0.87–2.59 mm/a；所有Z_MK均在±1.96阈值内，双侧5%水平不显著。服务等级面积组成显示高服务区占有效栅格面积约38.8%–48.6%，2022干旱年极低和低等级扩张。

4.3 CCD空间评估与管理分区：CCD空间叠加显示，高质量协调占42.42%，中度协调占24.96%，二者合计67.38%；轻度失衡占20.64%，严重失衡占11.98%。协调类集中在中部森林子流域，失衡类更常见于人类主导的外围低地。像元OLS斜率矩阵表明正斜率广泛分布于中东部森林核心，局地负斜率出现在农业和城镇化边缘，色标为mm/a，为比较基准年变化和管理优先级提供空间基础。

讨论部分总结：长期变化方面，十个基准年制图提供1985—2024长期视角并保留年际水文气候变率；平均362.7 mm，1995年最低262.9 mm，2020年最高534.4 mm。OLS和Theil–Sen为正而MK不显著，说明基准年序列存在弱正趋势，年际变化与水文气候条件密切相关。2020至2022至2024的变化显示水分供给强烈影响估计服务；林冠截留、枯落物储存、土壤持水、地形和径流衰减为模型框架内可能路径。空间异质性方面，高CCD集中在中部森林核心，高海拔核心子流域水源涵养超过500 mm，淮河子流域1低于100 mm；森林覆盖、海拔、地形和降水共同塑造服务供给。低海拔外围失衡斑块更多，与农业和城市发展压力一致；核心山体完整森林覆盖与服务供给和CCD高值相关，边缘农业扩张、道路建设和不透水面增长可能减少入渗并破碎生境。CCD管理框架将服务量级、CCD类别和OLS历史趋势结合，形成条件性三维框架：核心森林生态保护区（高质量协调[0.70,1.00]且正但不显著趋势）以严格天然林保护、禁止商业采伐和被动生态围栏为主；森林生态缓冲维护区（中度协调[0.50,0.70)且无显著趋势）强调近自然林业、混交阔叶—针叶林和河岸缓冲；优先生态恢复与土地利用控制区（轻度/严重失衡[0.40,0.50)或[0.00,0.40)，尤其OLS负趋势）采取耕地和不透水面控制、陡坡造林、河岸缓冲、生物工程水土保持和湿地恢复。参数敏感性显示，Z从10到16改变总模拟径流量小于6.4%，Z=13相对误差最低；Kc和根深±15%改变水源涵养估计小于7.2%；不确定性主要与土壤有机质、植物有效含水量（PAWC）、K_s、TWI、v和Z的空间分辨率及参数化有关。外部一致性检查中，与面积缩放官方安徽公报地表水参考相比，bias=6.29×10⁸ m³，MAE（mean absolute error，平均绝对误差）=6.41×10⁸ m³，RMSE（root mean square error，均方根误差）=8.58×10⁸ m³，MAPE=5.21%，Pearson r=0.995；2022干旱年绝对相对误差最大17.62%。研究贡献是整合服务量级、协调状态和历史趋势，相对Sharp et al.的InVEST框架增加子流域诊断和差异化管理分区；局限是趋势解释受十个不规则基准年、水文气候对比、年特定Z、土地覆盖产品参数表差异和区域尺度一致性评估影响。

研究结论翻译：
(1) 核心发现：1985—2024十个基准年，平均森林水源涵养能力为362.7 mm。完整序列OLS斜率1.40 mm/a，Theil–Sen斜率1.85 mm/a，Z_MK=0.54，p=0.592；MK趋势在α=0.05水平不显著。2022干旱基准年使能力降至268.2 mm，随后2024年恢复至369.6 mm。该恢复与水文气候水分供给恢复一致，为进一步评估森林介导缓冲过程提供基础。
(2) 框架贡献：高质量和中度协调覆盖67.38%的面积，集中在中部森林山体。整合InVEST产水输出、水源涵养表面、CCD诊断和像元历史趋势，提供比较空间差异与基准年水文气候变率的框架。历史趋势层提供比较基准年变化和指导区域管理优先级的空间证据。
(3) 管理启示：建议差异化森林—流域策略：核心森林山体严格被动保护，过渡区近自然混交林业和河岸缓冲，边缘失衡区主动生态恢复和土地利用控制。需要年观测、实测径流、野外测量以及未来气候或土地利用情景支持后续验证和适应性管理。