南水北调中线工程核心水源区生态系统服务的时空演变与多情景模拟

《Land》：Spatiotemporal Evolution and Multi-Scenario Simulation of Ecosystem Services in the Core Water Source Area of the South-to-North Water Diversion Project’s Middle Route

　　

跨流域调水水源区必须在保障下游用水安全的同时维持当地生境质量，然而其生态系统服务的空间分异机制、驱动机制及情景依赖响应尚未得到统计检验。本研究旨在评估南水北调中线工程核心水源区生态系统服务的历史变化与未来轨迹，并构建了一个涵盖历史评估–空间统计–驱动归因–情景预测的分析框架。利用InVEST模型量化了2005–2020年间五种生态系统服务——产水量、土壤保持、氮输出、碳储量和生境质量，并通过PLUS–InVEST耦合模型在SSP₁₂₆、SSP₂₄₅和SSP₅₈₅情景下预测至2050年。采用Getis–Ord Gi*冷热点分析、六边形空间统计（4.5 km网格）、Mantel检验和最优参数地理探测器分析空间格局。结果表明，坡度是主导空间驱动因子，与所有五种服务均呈高度显著Mantel相关（p < 0.001），且双因子交互作用始终超过单因子效应（例如，人口密度×温度：生境质量q = 0.527；坡度×温度：土壤保持q = 0.516）。六边形统计显示，碳储量从2005年到2020年显著下降（?3.23%，从98.75 t/ha降至95.56 t/ha），而产水量和土壤保持未呈现明显时间趋势。情景预测揭示了不同轨迹：相对于2020年基线（267.84 mm），产水量在SSP₁₂₆下增加20.1%（321.86 mm），但在SSP₅₈₅下下降56.3%（117.13 mm）；氮输出在所有情景下均增加；生境质量持续下降，在SSP₁₂₆、SSP₂₄₅和SSP₅₈₅下分别降至0.557、0.546和0.539。在该情景框架内，SSP₁₂₆和SSP₂₄₅可能更有利于维持水源区生态功能，而SSP₅₈₅可能伴随更大的潜在生态压力，表现为较低的产水量、较高的氮输出和较低的生境质量。

**研究背景与意义**

跨流域调水水源区是关键的生态安全区域，其生态系统状况直接影响当地环境稳定性和下游供水安全。生态系统服务（如产水调节、土壤保持、养分净化、碳储存和生境维持）为保障水源水量、水质和流域韧性提供了生态基础。然而，土地利用转型、气候变化、城市扩张和农业集约化不断改变生态系统结构与功能，导致生物多样性丧失、碳储量减少、污染风险加剧和生态稳定性下降。全球观测表明，超过60%的生态系统正在退化或被不可持续地利用，其中调节服务下降最为显著。对于调水水源区，生态系统退化不仅是当地环境问题，还可能削弱水源涵养能力、增加面源污染、降低生境质量，并威胁清洁水供应的长期可靠性。南水北调中线工程核心水源区位于气候过渡带，地形梯度强烈，生态敏感性高，其森林覆盖的山地和丘陵地区为土壤保持、碳固存、水质净化和生境维持提供了重要功能，但平原地区的农业和建设用地则面临较高的污染和生境退化风险。这种山地-平原对比可能导致生态系统服务间的空间错配，增加生态保护优先区域识别、土地利用调控和生态补偿的难度。因此，阐明生态系统服务如何响应土地利用变化和未来发展路径，对于水源保护和可持续土地管理至关重要。

**研究目的与主要结论**

研究人员以丹江口水库上游核心水源区为研究区（涵盖河南省和湖北省的9个县市区，面积22,581 km2），旨在确定土地利用变化和未来发展路径如何影响该区域生态系统服务稳定性及潜在生态压力。研究提出了三个问题：（1）2005-2020年土地利用和生态系统服务的时空格局如何？（2）哪些自然和人为因子主导了生态系统服务的空间分异，因子间交互作用如何塑造这些格局？（3）在不同SSP情景下，2050年生态系统服务和潜在生态压力将如何变化？通过整合多期生态系统服务评估、空间聚类分析、驱动归因和基于SSP的土地利用-生态系统服务情景模拟，研究得出以下主要结论：坡度是唯一与所有五种服务均呈高度显著Mantel相关（p < 0.001）的因子，作为复合地形梯度发挥作用；双因子交互作用始终超过单因子效应，如人口密度×温度对生境质量的解释力达q = 0.527；历史时期（2005-2020年）碳储量下降了3.23%，而产水量和土壤保持变化不大；至2050年，SSP₁₂₆和SSP₂₄₅情景下产水量增加但SSP₅₈₅情景下大幅下降56.3%，氮输出在所有情景下增加，生境质量持续下降，表明SSP₅₈₅伴随更大的潜在生态压力。该研究发表在《Land》期刊上。

**关键技术方法**

研究主要采用以下关键技术方法：首先，利用InVEST模型（Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs，版本3.16.0a1）量化2005-2020年及未来情景下的五种生态系统服务（产水量、土壤保持、氮输出、碳储量、生境质量）；其次，通过PLUS模型（Patch-generating Land-Use Simulation，版本6.5）模拟2050年土地利用格局，该模型包含LEAS（随机森林算法识别土地扩张规则）和CARS（基于多随机种子的元胞自动机）模块，并基于SSP₁₂₆、SSP₂₄₅、SSP₅₈₅情景设定未来土地利用需求；第三，采用Getis–Ord Gi*冷热点分析、六边形空间统计（4.5 km网格，灵敏度测试包括3 km和6 km网格）和Mantel检验分析空间聚类与相关性；第四，使用最优参数地理探测器（optimal-parameter-based geographical detector）量化驱动因子及其交互作用对生态系统服务空间分异的解释力（q值）；第五，通过像素级Pearson相关分析评估服务间的权衡与协同关系。数据来源包括国家青藏高原科学数据中心、历史LULC（30 m分辨率）、DEM、土壤、气候等公开数据集，未来气候数据基于CMIP6的MRI-ESM2-0模型降尺度结果。

**研究结果**

**3.1. 历史土地利用与生态系统服务动态**

*3.1.1. 土地利用变化特征*：2005-2020年，耕地、林地和草地分别减少215.26 km2、74.41 km2和21.25 km2，而建设用地、水域和未利用地分别增加175.39 km2、165.18 km2和1.82 km2。建设用地扩张最为显著，增加27.98%。林地主要分布在北部和西部山区的西峡县、淅川县、郧西县等地，耕地集中在东部平原的邓州市和内乡县。

*3.1.2. 生态系统服务时空演变*：产水量从266.92 mm增至267.84 mm（+0.34%），土壤保持变化极小（+0.004×10? t），氮输出从6774.30 t增至6823.98 t，碳储量从2.224×10? t降至2.146×10? t（?3.23%），生境质量从0.580降至0.578。六边形统计进一步显示碳储量下降最为明显（均值从98.75 t/ha降至95.56 t/ha，趋势斜率?0.2017 t ha?1 yr?1），而其他服务变化幅度较小。Friedman检验表明所有服务间存在显著年际差异（p < 0.001），但Kendall's W值较小，综合表明历史变化总体温和但碳储量下降趋势显著。空间上，产水量高值区在东部和东南部，土壤保持、碳储量和生境质量高值区在森林覆盖的山地，氮输出高值区在东部耕地区。

**3.2. 空间分异与驱动机制**

*3.2.1. 空间相关性分析*：冷热点分析显示，土壤保持和生境质量的热点比例分别达50.86%和52.64%，表明其生态系统服务供给聚类较强；氮输出以冷点为主（58.15%），表明大部分区域氮输出压力较低。卡方检验表明五种服务的热点分布存在显著差异（χ2 = 497, p < 0.001）。空间上，土壤保持、碳储量和生境质量的热点集中在北部和西部山地（如西峡县），而东部平原（邓州市、内乡县）为冷点区，呈现明显的山地-平原分异。Mantel检验表明，自然地理因子（坡度、DEM、温度、降水、蒸散发）与生态系统服务呈显著或高度显著相关，其中坡度与所有五种服务均高度显著相关（p < 0.001），是最重要的空间驱动因子；社会经济因子（GDP、人口密度、交通距离）与大多数服务相关性较弱。

*3.2.2. 因子探测与交互作用分析*：最优参数地理探测器结果显示，温度和坡度对多种服务具有较强的独立解释力（如温度对氮输出q = 0.213，对碳储量q = 0.229，对生境质量q = 0.192；坡度对土壤保持q = 0.198，对碳储量q = 0.188；降水对产水量q = 0.173）。交互探测表明，所有双因子交互作用的解释力均高于单因子，其中人口密度×温度交互作用对氮输出（q = 0.489）和生境质量（q = 0.527）的解释力最强；DEM×铁路距离对产水量（q = 0.487）和碳储量（q = 0.466）解释力强；坡度×温度对土壤保持（q = 0.516）解释力最强。这表明社会经济因子通过耦合气候与地形条件发挥显著影响。

*3.2.3. 空间权衡与协同分析*：像素级Pearson相关分析显示，碳储量与生境质量呈最强正相关，土壤保持与两者也呈正相关，形成调节-支持服务簇（山地森林区）；氮输出与土壤保持、碳储量、生境质量呈负相关，表明高生态服务区通常氮输出压力低；产水量与氮输出正相关，与土壤保持、碳储量、生境质量负相关，反映出产水与调节/支持服务之间的权衡。

**3.3. 未来情景：土地利用与生态系统服务预测**

*3.3.1. 气候情景下的土地利用变化*：基于MRI-ESM2-0模型的SSP情景，2050年模拟显示，耕地面积在所有情景下扩张（SSP₁₂₆ +2.19%，SSP₂₄₅ +16.78%，SSP₅₈₅ +16.17%），草地面积在SSP₂₄₅和SSP₅₈₅下减少，水域面积减少，建设用地在SSP₁₂₆下稳定、SSP₂₄₅下减少、SSP₅₈₅下增加。

*3.3.2. 气候情景下的生态系统服务预测*：与2020年基线相比，产水量在SSP₁₂₆和SSP₂₄₅下分别增加20.1%（321.86 mm）和14.5%（306.71 mm），但在SSP₅₈₅下大幅下降56.3%（117.13 mm）；土壤保持变化轻微；氮输出在所有情景下持续增加（尤其SSP₂₄₅和SSP₅₈₅）；碳储量在所有情景下略有增加（模型假设森林面积稳定导致）；生境质量持续下降至0.557、0.546和0.539。空间上，高土壤保持、碳储量和生境质量仍集中在山地林区，高氮输出仍分布在东部耕地区。

**讨论与结论**

**讨论部分总结**：研究讨论了生态系统服务分异的驱动机制，指出坡度作为复合地形梯度同时编码侵蚀、植被垂直分带和人类可达性，是唯一与所有服务显著相关的因子。气候因子（温度、降水）以服务特异性方式发挥作用。交互探测发现，人口密度与温度的交互作用对氮输出和生境质量解释力最强，反映气候放大机制：人类干扰在温暖条件下通过加速养分循环和延长生长季而集中压力。土壤保持服务中坡度与温度交互作用表明陡坡的保护能力依赖于气候支持的植被覆盖。

关于服务间的权衡与协同，山地森林形成了调节-支持服务簇（土壤保持、碳储量、生境质量正相关，氮输出负相关），而产水量与调节服务存在权衡，构成了山地-平原结构中的核心管理问题。管理策略需区分优先保护的山地森林区和农业氮控制区。

不同SSP情景下，SSP₁₂₆和SSP₂₄₅更有利于维持水源功能，而SSP₅₈₅伴随更大的潜在生态压力。碳储量在情景中略有增加是模型假设森林面积稳定的结果，实际风险仍存在；氮输出增加主要由耕地扩张驱动，而非建设用地。生境质量下降即使森林面积稳定也发生，表明需监测景观配置而非仅面积。

研究提出了水源区管理建议：北部、西部和南部森林山地应作为多功能生态屏障严格保护；东部农业平原应作为氮控制区，实施精准施肥、河岸缓冲带等措施。建议将氮输出和碳储量作为核心监测指标，并建立基于服务成果的生态补偿机制。

**研究结论部分翻译**：本研究将历史生态系统服务评估与空间统计、驱动归因和基于SSP的情景模拟相结合，回答了关于南水北调中线工程核心水源区的三个问题。

第一，关于时空格局，2005-2020年间生态系统服务总体上稳定，但掩盖了分化趋势：产水量变化微小（+0.34%），土壤保持基本不变，氮输出从6774.30 t增至6823.98 t，碳储量下降3.23%（从98.75 t/ha降至95.56 t/ha），生境质量从0.580降至0.578。因此，该区域在进入这一时期时已出现新兴的养分压力和碳损失，尽管主要功能看似稳定。

第二，关于驱动机制，空间分异由自然因子主导，坡度是唯一与所有五种服务均显著相关的因子（p < 0.001），作为复合地形梯度发挥作用，而气候因子以服务特异性方式作用。决定性发现是交互作用系统地超过单因子：人口密度–温度交互作用对氮输出（q = 0.489）和生境质量（q = 0.527）最强，坡度–温度交互作用对土壤保持（q = 0.516）最强。因此，人为压力通过耦合气候和地形条件而非独立地发挥作用。

第三，关于未来轨迹，到2050年，产水量在SSP₁₂₆（+20.1%，321.86 mm）和SSP₂₄₅（+14.5%，306.71 mm）下增加，但在SSP₅₈₅（?56.3%，117.13 mm）下急剧下降；氮输出在所有情景下增加，碳储量因模型假设森林面积稳定而略有上升（属建模假象），生境质量在SSP₁₂₆、SSP₂₄₅和SSP₅₈₅下单调下降至0.557、0.546和0.539。SSP₁₂₆和SSP₂₄₅更有利于维持水源功能，而SSP₅₈₅意味着更大的潜在压力，表现为较低的产水量、较高的氮输出和较低的生境质量。