漢江流域土地利用變化與水生態系統服務：2032年情景預測分析

胡曉慶

摘? ? 要：為了對2012年和2032年漢江流域在不同SSPS情景下土地利用變化及其對水生態系統服務的影響進行了系統性分析，采用FLUS和InVEST模型，對比分析了SSP1和SSP3兩種情景下土地利用變化及其對水生態系統服務的影響。結果表明：在SSP1情景下，由于合理的土地利用規劃和管理，土地利用變化幅度較小；在SSP3情景下，因社會經濟發展水平較低和人口增長率較高，土地利用變化幅度較大；土地利用類型變化主要體現為建設用地和水域面積增加，以及林地、耕地和草地面積減少；產水服務和水質凈化服務評估顯示，產水深度普遍高于2012年，氮、磷元素負荷量普遍低于2012年，表明土地利用變化對水生態系統服務產生明顯影響；遙感生態指數（RSEI）評估結果與產水服務和水質凈化服務的變化趨勢一致，證實土地利用變化對水生態系統服務的影響。綜上所述，逐步回歸模型分析揭示了影響水生態系統服務的多種因素，其中土地利用類型、降水量和溫度是主要影響因素。這些結果可為漢江流域的土地利用規劃和水生態系統服務管理提供科學依據，并為其他類似流域的可持續發展策略制定提供參考。

關鍵詞：漢江流域；土地利用變化；水生態系統服務；遙感生態指數（RSEI）

中圖分類號：F301.2? ? ? ? ? 文獻標識碼：A? ? ? ? ?DOI 編碼：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）

在探討21世紀環境演變的過程中，土地利用及覆蓋的轉變（LUC和LCC）顯得尤為關鍵。這些轉變不僅重塑了生態系統服務和生物多樣性的格局，也對氣候變化和人類社會的福祉產生了不可忽視的影響[1]。特別是在漢江流域，這一中國南水北調工程的核心區域，土地利用的變化直接關系到區域水資源的分配和生態平衡的維護[2]。因此，對漢江流域土地利用動態及其生態后果進行深入研究，對于推動區域可持續發展戰略的實施具有至關重要的意義[3]。

在之前的研究中，學者們從多個角度審視了漢江流域的土地利用變化。國內研究主要聚焦于流域的景觀格局演變[4]、植被覆蓋的變遷和驅動因素[5]，以及在不同社會經濟發展路徑下水資源產出和水質凈化服務的變化[6]。這些研究不僅揭示了土地利用變化對流域生態系統服務的深刻影響，也為流域管理提供了堅實的科學支撐[7]。在更廣泛的地理尺度上，土地覆蓋變化的研究則強調了城市化進程、農業發展和自然保護區的擴張等關鍵因素[8]，為我們理解環境變化提供了新的視角和思考。

本研究采用FLUS和InVEST模型，對2012和2032年漢江流域的土地利用變化及其對水生態系統服務的影響進行了系統分析。通過比較不同共享社會經濟路徑（SSPs）情景下的土地利用變化[9]，旨在探討土地利用政策對生態系統服務的潛在影響，并為制定科學的土地管理策略提供決策支持。同時，本研究還評估了遙感生態指數（RSEI）與水生態系統服務變化的相關性[10]，以及多種因素對水生態系統服務的綜合影響[11]，為漢江流域以及更廣泛地區的土地利用規劃和生態系統服務管理提供了新的方向。在環境變化日益加劇的當下，本研究的方法論和發現對于土地利用規劃和生態系統服務管理具有重要的參考價值和啟示作用。

1 材料與方法

1.1 研究區域

漢江流域，作為長江流域的重要支流，覆蓋面積約15.9萬km2，跨越陜西、湖北、河南三省。這一地理單元以其獨特的位置、多樣的氣候類型，包括溫帶、亞熱帶和高原氣候，以及復雜的地形地貌而著稱，同時也是生物多樣性的寶庫。漢江流域的水資源不僅對整個長江流域的水安全和生態安全發揮著關鍵作用，而且對南水北調這一國家級重大基建工程至關重要。近年來，隨著國家經濟的穩步增長，漢江流域的土地利用模式經歷了顯著的轉變，耕地、林地與建設用地之間的相互轉換對流域的水文條件、氣候模式和生態系統產生了深遠的影響。這些變化不僅影響了區域的生態環境質量，也對社會經濟發展產生了重要影響。本研究專注于漢江流域，旨在深入探討土地覆蓋變化的驅動機制和生態效應。本研究構建的生態指數預測模型，基于對土地覆蓋變化的綜合分析[12]，能夠預測未來的生態趨勢，為流域的土地管理和生態保護提供了科學依據，進而促進區域的可持續發展。圖1清晰展示了漢江流域的地理位置和范圍，為讀者提供了直觀的空間參考。

1.2 數據來源

本研究所有數據來源廣泛，旨在確保分析結果的準確性與全面性。首先，關于土地利用變化的數據，筆者采用了高精度遙感影像作為基礎，通過ArcGIS 10.2軟件進行了一系列處理，包括掩膜、投影轉換、歸一化，確保所有數據均基于WGS 1984 UTM Zone 49N坐標系。接著，利用GeoSOS-FLUS模型，結合2012年和2022年的土地利用數據和相關影響因子，預測了2032年漢江流域在不同SSPS情景下的土地利用變化趨勢[12]。此外，水生態系統服務評估所需的氣象、水文和土壤數據，均來源于國家及地方級的氣象局、水利局和環境保護部門的官方數據庫。

（1）遙感數據。包括Landsat系列和Sentinel系列的高分辨率衛星影像[13]，分辨率為30 m，為土地覆蓋類型及其變化提供了清晰的數據。土地利用類型主要分為耕地、林地、草地、水域和建設用地5類。

（2）氣象數據。包括降水量（mm）、溫度（℃）和蒸散發（mm·d-1）等關鍵參數，這些數據由國家青藏高原科學數據中心提供（https：//data.tpdc.ac.cn/home）。

（3）水文數據。涵蓋河流流量（m3·s-1）、湖泊水位（m）和地下水位（m）等重要指標，通過中國水文網（http：//swgl.mwr.gov.cn/swfw/）獲得。

（4）土壤數據。包含土壤類型、質地和養分含量等詳細信息，來源于世界土壤數據庫（HWSD）土壤數據集（v1.2）（http：//poles.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/844010ba-d359-4020-bf76-2b58806f9205/）以及農業部門[14]。

（5）人口和經濟數據。來自資源環境科學數據中心（https：//www.resdc.cn/DataSearch.aspx），涵蓋人口密度、GDP和其他社會經濟指標。

（6）政府政策和規劃文件。為深入理解土地利用變化的背景與趨勢，本研究還參考了相關政府政策文件（https：//www.mnr.gov.cn/sj/sjfw/）和土地利用規劃文件[15]。

1.3 研究方法

本研究采用了FLUS模型和InVEST模型作為主要的分析工具，以評估漢江流域在不同SSPS情景下的土地利用變化及其對水生態系統服務的影響。

（1）FLUS模型。FLUS模型是一個動態的土地利用模擬模型，它結合了多種因素，如社會經濟數據、環境變量和土地利用政策，來預測未來土地利用變化的趨勢[16]。本研究中，FLUS模型被用來模擬2032年間漢江流域在不同SSPS情景下的土地利用變化。這些情景包括：

SSP1情景。社會經濟發展水平較高，人口增長率較低，土地利用規劃和管理較為合理。預計土地覆蓋變化將較為溫和，建設用地和水域面積的增加將在可控范圍內，而林地和耕地的減少也將得到有效管理。

SSP2情景。社會、經濟和環境的發展都保持在中等水平。土地覆蓋變化將呈現中等幅度，建設用地的增加和耕地的減少將是主要特征。

SSP3情景。社會經濟發展水平較低，人口增長率較高，土地利用規劃和管理較為混亂。預計土地覆蓋變化將較為劇烈，建設用地面積的大幅增加和耕地及林地面積的顯著減少將對生態環境造成較大壓力。

FLUS計算公式如下：

Si=f（Ei，Ci，Ni）（1）

式中，Si是第i類土地利用的適宜性得分；Ei是環境變量；Ci是社會經濟變量；Ni是土地利用政策和規則。

（2）InVEST模型。InVEST模型是一種工具，用于評估自然生態系統提供的服務和價值。本研究利用InVEST模型評估了漢江流域的產水服務和水質凈化服務[17]。產水服務是通過土地表面的產水深度來衡量的，而水質凈化服務則是通過土地表面的氮磷元素負荷量來衡量的。

以下是invest計算公式：

W=P-ET（2）

式中，W是產水量；P是降水量；ET是蒸散發量。

水質凈化服務的氮磷元素的負荷量計算：

L=A（Rrunoff+Rerosion）（3）

式中，L是氮磷元素負荷量；A是面積； Rrunoff是徑流系數； Rerosion是侵蝕系數。

（3）RSEI計算和逐步回歸方法。RSEI是一個綜合指標，用于評估土地覆蓋變化的生態效應。本研究通過計算NDVI、WET、NDBSI和LST等參數，構建了RSEI模型，并使用逐步回歸分析來預測土地覆蓋變化的綜合生態效應[18]。

以下是RSEI計算公式：

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數據集中，ρRED、ρNIR1、ρBLUE、ρGREEN、ρNIR2、ρSWIR1和ρSWIR2分別代表紅光、近紅外1、藍光、綠光、近紅外2、短波紅外1和短波紅外2波段的反射率。為了確保歸一化植被指數（NDVI）、水體指數（WET）、建筑物指數（NDBSI）和地表溫度（LST）的一致性，所有波段的反射率都需進行標準化處理。接著，結合主成分分析（PCA）的結果和以下公式，計算出遙感生態指數（RSEI）：

RSEI=1-PC1[（NDVI，WET，NDBSI，LST）]（8）

RSEI的取值范圍為0～1，根據已有研究，可將其劃分為5個等級：差（0-0.2]、較差（0.2-0.4]、中等（0.4-0.6]、良好（0.6-0.8]、優秀（0.8-1.0]。在土地覆蓋類型的綜合生態效應分析中，將土地劃分為林地、耕地、草地和建設用地。RSEI的變化揭示了這四種土地覆蓋類型在被其他類型轉換過程中的生態效應。通過比較2012年和2032年的中位數RSEI值，可以觀察到土地覆蓋類型轉換對生態的影響[19]。逐步回歸分析則是一種篩選獨立變量的方法，通過測試它們在回歸方程中的顯著性并剔除不顯著的變量，反復進行直至得到所有顯著變量的最終多元回歸方程。

2 結果與分析

2.1 漢江流域土地利用變化

本研究采用FLUS模型模擬了漢江流域在2032年間不同SSPS情景下的土地利用變化。模擬結果顯示，漢江流域的土地利用類型主要集中在林地、耕地和建設用地，三者共占總面積的95%以上。在預測期間，各SSPS情景下土地利用的變化趨勢大體一致，表現為建設用地和水域面積的增加，以及林地、耕地和草地面積的減少。具體而言：

（1）建設用地增加。主要集中在流域東南部的平原及中西部的省會城市周邊。

（2）水域增加。主要集中在流域中部的鄱陽湖地區。

（3）林地減少。主要集中在流域西部的秦嶺山區。

（4）耕地減少。主要集中在流域東部的平原地區和中部的鄱陽湖地區。

（5）草地減少。主要集中在流域西北部的中原地區。

在不同SSPS情景下，土地利用變化的幅度呈現明顯差異。SSP1情景下，由于社會經濟發展水平較高且人口增長率較低，土地利用規劃和管理較為合理，導致土地利用變化幅度相對較小。相反，SSP3情景下，社會經濟發展水平較低且人口增長率較高，土地利用規劃和管理較為混亂，導致土地利用變化幅度較大。例如：

（1）SSP1情景。建設用地面積從2012年的1.61×104 km2增加到2032年的2.01×104 km2，增幅為24.84%；水域面積增幅為8.41%；林地減幅為1.97%；耕地減幅為4.13%；草地減幅為3.05%。

（2）SSP3情景。建設用地面積增幅為55.90%；水域增幅為14.95%；林地減幅為5.36%；耕地減幅為10.06%；草地減幅為7.93%。

這些變化反映了不同社會經濟發展路徑對土地利用格局的潛在影響。圖2清晰地展示了2012和2032年漢江流域在不同SSPS情景下的土地利用變化。

2.2 漢江流域水生態系統服務評估

本研究采用InVEST模型對2012年和2032年漢江流域在不同SSPS情景下的水生態系統服務進行了評估，重點關注產水服務和水質凈化服務。產水服務反映了土地利用類型對水文循環的影響，主要通過土地表面的產水深度來衡量，即單位面積土地的年降水量與年蒸散發量的差值[20]。水質凈化服務則體現了土地利用類型對水體中氮、磷等污染物去除能力的影響，主要通過土地表面的氮、磷元素負荷量來衡量，即單位面積土地的年氮、磷輸出量。

2.2.1 產水服務 圖3顯示了漢江流域2012年和2032年不同SSPS情景下的產水深度空間分布。產水深度的空間分布呈現出由西北向東南遞減的趨勢，與降水量的空間分布相一致。產水深度較高的區域主要位于平原地區，平均值超過800 mm，這些區域主要由草地和林地構成。而產水深度較低的區域則集中在中原地區，平均值低于200 mm，主要由建設用地和耕地構成。

在不同SSPS情景下，2032年產水深度普遍高于2012年。SSP3情景下的產水深度增幅最顯著，平均值從2012年的369.6 mm增加至2032年的402.8 mm，增幅達8.97%。SSP1情景下的產水深度增幅最小，平均值僅從2012年的369.6 mm增加至2032年的379.7 mm，增幅為2.73%。產水深度的增加主要出現在建設用地增加的區域，這可能與建設用地較低的地表滲透性、快速的降水徑流和較少的蒸散發有關。而產水深度的減少則主要出現在草地和林地減少的區域，這可能與這些土地類型較高的地表滲透性、較多的降水入滲和較大的蒸散發有關[21]。

2.2.2 水質凈化服務 圖4顯示了漢江流域2012年和2032年不同SSPS情景下的氮、磷元素負荷量空間分布。氮、磷元素負荷量的空間分布呈現出由西北向東南遞增的趨勢，這與人口密度和經濟活動的空間分布相一致[22]。氮、磷元素負荷量較高的區域主要位于中原地區和省會城市周邊，平均值超過10 kg·hm-2，這些區域主要由建設用地和耕地構成。而氮、磷元素負荷量較低的區域則集中在青海高原地區，平均值低于2 kg·hm-2，主要由草地和林地構成。

在不同SSPS情景下，2032年氮、磷元素負荷量普遍低于2012年。SSP1情景下的氮、磷元素負荷量減少幅度最大，平均值從2012年的7.8 kg·hm-2減少至2032年的6.4 kg·hm-2，減幅達17.95%。SSP3情景下的氮、磷元素負荷量減少幅度最小，平均值從2012年的7.8 kg·hm-2減少至2032年的7.1 kg·hm-2，減幅為8.97%。氮、磷元素負荷量的減少主要出現在建設用地和耕地減少的區域，這可能與土地利用規劃和管理的改善，以及農業生產方式的轉變有關。而氮、磷元素負荷量的增加則主要出現在草地和林地減少的區域，這可能與人口遷移和生活污水排放的增加有關。

2.3 漢江流域水生態系統服務的綜合效應

本研究運用遙感生態指數（RSEI）對2012年和2032年漢江流域在不同SSPS情景下的水生態系統服務綜合效應進行了評估。RSEI作為一個綜合生態指標[23]，能夠反映出生態系統服務的整體狀況。研究結果表明，漢江流域的RSEI整體呈現出由西北向東南遞減的趨勢，這與產水深度的空間分布保持一致（圖5）。具體而言：

（1）RSEI較高的地區。主要分布在平原地區，這些區域的平均RSEI值在0.8以上，其生態系統服務狀況良好，主要由草地和林地構成。

（2）RSEI較低的地區。主要分布在中原地區，這些區域的平均RSEI值在0.6以下，反映出生態系統服務狀況相對較差，主要由建設用地和耕地構成。

在不同SSPS情景下，2032年RSEI普遍高于2012年，顯示出生態系統服務有所改善。SSP3情景下的生態系統服務改善幅度最顯著，RSEI平均值從2012年的0.69提升至2032年的0.77，增幅達11.59%。而SSP1情景下的生態系統服務改善幅度最小，RSEI平均值僅從2012年的0.69提升至2032年的0.71，增幅為2.90%。RSEI的提升主要出現在建設用地增加的區域，這可能與該地區產水深度的增加和氮、磷元素負荷量的減少有關。相反，RSEI的降低則主要出現在草地和林地減少的區域，這可能與這些區域產水深度的減少和氮、磷元素負荷量的增加有關。本研究的結果為漢江流域的土地利用規劃和水生態系統服務管理提供了科學依據，有助于制定更有效的生態保護和可持續發展策略。

2.4 漢江流域水生態系統服務的影響因素

本研究運用逐步回歸模型對2012年和2032年漢江流域在不同SSPS情景下的水生態系統服務影響因素進行了深入分析。研究結果揭示了多種因素對漢江流域水生態系統服務的顯著影響，其中包括土地利用類型、降水量、溫度、海拔、人口密度、地下水位深度、政府政策、基礎設施布局、經濟發展水平等[24]。這些因素不僅對產水服務和水質凈化服務的影響方向和強度有所差異，而且隨著不同SSPSS情景下的社會經濟發展和人口變化而呈現出不同的影響模式（表1）。

具體來說，在SSP1情景下，土地利用類型是影響水生態系統服務的主要因素，其次是降水量和溫度。這可能與SSP1情景下較為合理的土地利用規劃和管理，以及氣候變化的顯著影響相關。而在SSP3情景下，人口密度成為最主要的影響因素，其次是GDP和地下水位深度。這反映了SSP3情景下人口增長率較高和社會經濟發展水平較低的特點。

3 討論與結論

本研究通過FLUS模型和InVEST模型的應用，深入分析了漢江流域在不同SSPS情景下的土地利用變化及其對水生態系統服務的影響。研究結果表明，土地利用類型的變化對水生態系統服務產生了顯著影響，尤其是在產水服務和水質凈化服務方面。

在SSP1情景下，由于土地利用規劃和管理較為合理，社會經濟發展水平較高，土地利用變化幅度相對較小，有助于維持和提升水生態系統服務的質量。而在SSP3情景下，由于社會經濟發展水平較低且人口增長率較高，土地利用規劃和管理較為混亂，土地利用變化幅度較大，可能對水生態系統服務產生負面影響。

本研究還發現，土地利用類型、降水量、溫度、海拔、人口密度等因素對水生態系統服務有著明顯的影響。這些因素的變化不僅影響了產水服務和水質凈化服務的效率，而且還影響了漢江流域整體的生態系統服務狀況。

綜上所述，本研究強調了合理的土地利用規劃和管理對于保護和提升水生態系統服務的重要性。未來土地利用規劃應考慮到社會經濟發展的不同路徑，并采取適當的措施以減少對水生態系統服務的負面影響，從而實現漢江流域的可持續發展。本研究為漢江流域的土地利用規劃和水生態系統服務管理提供了科學依據，有助于制定更有效的生態保護和可持續發展策略，也為其他類似流域提供了寶貴的參考和啟示。

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