長江流域實際蒸散發演變趨勢及影響因素

詹云軍,章 文,,嚴 巖,王辰星,榮月靜,朱捷緣,3,盧慧婷,3,鄭天晨,3

1 武漢理工大學,資源與環境工程學院,武漢 430070 2 中國科學院生態環境研究中心,城市與區域生態國家重點實驗室,北京 100085 3 中國科學院大學,北京 100049

長江流域是我國重要的水資源供給區域,隨著南水北調工程的建設,其重要性得到了進一步的提升。由于流域內水資源時空分配不均,長江流域旱澇災害頻發[7- 8],水資源供給服務能力不穩定。實際蒸散發是流域生態系統水資源供給服務能力的直接影響因素[1],分析長江流域實際蒸散發的變化趨勢與成因對于流域的水資源管理有著重要的意義。Gao[9]和Wang[10]發現20世紀60年代至20世紀末期間,受到日照時數下降的影響,長江流域實際蒸散發呈現出下降的趨勢。早期關于長江流域實際蒸散發的研究在趨勢分析方面較少考慮實際蒸散發演變趨勢的階段特性,在影響因素分析方面僅分析了氣象因素的影響,忽略了地表環境變化的作用。隨著我國退耕還林工程和農業效率的提高,21世紀以來長江流域地表植被覆蓋度快速增長[11],同時流域內氣候變化仍在進一步加劇,20世紀90年代流域內出現了氣溫突增的狀況[12]。在氣候和地表環境變化的綜合影響下,近幾十年來長江流域實際蒸散發的響應狀況目前仍然未知。本文基于水量平衡原理對GLEAM_v3.2a[13]、MOD16[14]、GLDAS_Noah2[15]、ERA_Interim[16]四種已公開發布的實際蒸散發模型計算結果數據集在長江流域的精度進行了對比驗證,選取精度最高的實際蒸散發數據集,使用分段線性擬合、逐步回歸、相關性分析等方法分析了1981—2017年間長江流域實際蒸散發演變趨勢及主導因素,研究為長江流域的生態服務評估、生態安全保障的相關研究提供科學的依據與參考。

1 研究區域與數據

1.1 研究區域概況

長江發源于青藏高原唐古拉山脈各拉丹冬峰,全長6397 km,流域面積180萬km2,涉及了中國19個省、自治區、直轄市,涵蓋人口約為4億。流域內地形地貌復雜多樣,整體上呈現出西北高東南低的三級階梯狀分布態勢(圖1)。氣候上,流域由西向東橫跨了青藏高寒區、西南熱帶季風氣候區、華中亞熱帶季風氣候區,多年平均氣溫約為15℃,東高西低、南高北低的；多年平均降雨量約為1120 mm,降水量的空間分布極不均勻,自東南向西北呈減小趨勢。作為中國第一長河,長江流域內部水系發達,湖泊眾多,水資源豐富,流域內的江都水利樞紐和丹江口水庫被選為南水北調水利工程東線和中線的水源地,分別于2013年末和2014年末開始向中國北方水資源匱乏地區調水,截止2019年年末累計調水300億m3[17]。由于水資源分布的極不均勻和極端氣候的頻繁出現,長江流域也是我國旱澇災害頻發的地區[7- 8],有研究顯示氣候的變化對流域內旱澇災害的發生有驅動的作用[18- 19]。

圖1 長江流域地形狀況與子流域分布Fig.1 Topographical conditions and sub-basin distribution in the Yangtze River Basin

1.2 研究數據

本次研究的數據來源分別是英國布里斯托大學(https://www.gleam.eu/)GLEAM_v3.2a、美國蒙大拿大學(http://www.ntsg.umt.edu/project/modis/mod16.php)MOD16、美國國家航空航天局(https://search.earthdata.nasa.gov/search)GLDAS_Noah2、和歐洲中期天氣預報中心(https://www.ecmwf.int/en/forecasts/datasets/reanalysis-datasets/era-interim)ERA_Interim四種實際蒸散發數據集,所選數據集概況如表1所示。用于蒸散發數據集精度評價的徑流量數據來源于長江泥沙公報(http://www.cjw.gov.cn/z-wzc/bmgb/)。氣象站點監測數據下載自中國氣象數據網(http://www.nmic.cn/site/article/id/29086.html),具體包括降水量、氣溫、風速、相對濕度以及日照時數監測數據,植被歸一化指數數據取自美國國家航空航天局提供的VIP數據集(1981—2014年)和MOD13數據集(2015—2017年)。在進行數據分析之前,首先在ArcGIS平臺上,對氣象站點監測數據進行空間插值,對實際蒸散發數據和植被歸一化指數數據進行拼接、裁剪、重投影、重采樣、加和等預處理,最終將所有數據的坐標與投影均轉化為WGS84與Albert等積投影,時空間分辨率統一為1 a與1 km,用于進一步的數據分析。

表1 四種實際蒸散發數據集的基本概況

2 研究方法

2.1 水量平衡原理

本文中水量平衡原理主要應用于蒸散發數據集的精度驗證和討論部分長江流域生態系統水資源供給服務的計算,水量平衡原理的計算公式如下:

P=R+ET+C

(1)

式中,P為流域年降水量,mm；R為流域年徑流量,同時也可以表示流域生態系統的水資源供給服務量[20],mm；ET為年實際蒸散發,mm；C為流域地面及地下儲水量的變化量,mm,在年度或多年尺度上,C可以忽略不計[1]。

在蒸散發數據集的對比驗證過程中,本文基于水量平衡原理,計算了驗證時段內四個數據集的平均絕對誤差MAE、相對絕對誤差MRAE、均方根誤差RMSE三項誤差指標以及相關系數指標r。誤差指標可以描述各蒸散發模擬數據集相對的誤差大小,而r則可表示各數據集所描繪的長江流域實際蒸散發變化趨勢與現實狀況的吻合程度。四項指標的計算方法在相關文獻[21]中有詳細說明,在此不做贅述。

2.2 流域實際蒸散發演變趨勢的分析方法

分段線性回歸是Shao等提出的一種線性回歸模型,它能檢測出時間序列數據趨勢變化的m個突變點,識別出研究時間范圍內m+1個有著不同線性變化趨勢的時間段[22]。本研究同時選用線性回歸和分段線性回歸法,分析長江流域實際蒸散發及其影響因素的整體與階段變化趨勢狀況。分段線性回歸方程如下:

(2)

回歸方程中,t表示年份,取值區間為研究的時間范圍；ETt表示年份為t時流域ET的擬合值；CPj(Change Point)表示分段線性回歸法中檢測出的第j個趨勢突變點,0

回首2013年，西藏水利沐浴著黨和國家的陽光雨露，迎來了又一個豐收季，收獲了累累碩果，在跨越式發展進程中寫下了厚重的一筆。

2.3 實際蒸散發變化的成因分析方法

本文采用逐步回歸分析和相關性分析的方法,探究氣象與植被因素對流域實際蒸散發趨勢的影響。逐步回歸分析法可以保證最后所得的回歸模型中所有的影響因子都具有顯著性,以建立最優回歸方程,對實際蒸散發的變化進行歸因。最優回歸方程如下:

Y=a0+a1X1+a2X2+…+akXk+ε

(3)

式中,a0為常數項；a1,…,ak為各入選自變量的標準化回歸系數,能夠表示了各自變量對因變量變化的相對影響大小；X1,…,Xk為入選最終回歸方程的自變量；Y為因變量。

3 研究結果及分析

3.1 長江流域實際蒸散發數據集的精度對比驗證

圖2 四種蒸散發數據集在長江流域的精度驗證與年際變化對比Fig 2 Accuracy verification and interannual variation comparison of four evapotranspiration data sets in the Yangtze river basin ET:蒸散發Evapotranspiration

在區域尺度實際蒸散發的研究中,時空連續的實際蒸散發數據必不可少,為了滿足這一需求,許多學者開展了大尺度實際蒸散發模型模擬的研究,目前為止,已有多種長時間序列的實際蒸散發數據集被發布,例如GLEAM_v3.2a、MOD16、GLDAS_Noah2、ERA_Interim、JRA55[23]等。在眾多的數據集中,MOD16數據集因其易獲取、空間分辨率高、精度較好的優點,在國內各流域實際蒸散發的研究中應用較多[24-27]?？紤]到實際蒸散發數據的可獲取性和研究結果的可靠性,本文基于水量平衡原理,使用2005—2013年間的降水量空間插值數據與長江泥沙公報中的徑流量數據,計算了金沙江流域、嘉陵江流域、烏江流域、漢江流域、洞庭湖流域、鄱陽湖流域的年實際蒸散量,基于此評價了GLEAM_v3.2a、MOD16、GLDAS_Noah2、ERA_Interim四種蒸散發數據集的精度,并在長江流域尺度上對比了年實際蒸散量模型模擬值與水量平衡計算值的年際變化狀況,結果如圖2所示。在4種蒸散發數據集中,ERA-Interim三項誤差指標值最大,其均方根誤差RMSE高達201.24 mm,高于MOD16在全球26個流域的檢驗結果(RMSE=194 mm)[28]；GLDAS-Noah2、GLEAM-v3.2a、MOD16數據集的誤差較小, RMSE均小于MOD16在全球26個流域的檢驗結果,其中MOD16蒸散發數據集的誤差最小,但其對應的相關系數也最低,GLEAM-V3.2a數據集的誤差雖然略高于MOD16數據集,但其相關系數r最高。綜合考慮的MAE、MRAE、RMSE以及r四項精度評價指標,認為4種蒸散發數據集中,GLEAM-v3.2a數據集最能反映出長江流域ET的實際時空格局狀況。因此,本文最終選用GLEAM-v3.2a數據集,用于長江流域ET時空格局與成因的分析。

3.2 長江流域實際蒸散發的演變趨勢

基于GLEAM-V3.2a實際蒸散發數據,使用線性趨勢分析與分段線性趨勢分析1981—2017年間長江流域實際蒸散發的變化趨勢,結果如圖3所示。線性趨勢分析的結果顯示,在1981—2017年間,長江流域實際蒸散發呈現出1.16 mm/a的顯著上升趨勢(P<0.01,R2=0.39),而分段線性趨勢分析的結果(R2=0.47)表明,在1981—2017年間,長江流域實際蒸散發的線性趨勢在1997年左右存在突變點,1981—1997年間長江流域實際蒸散發以0.02 mm/a線性趨勢不顯著下降(P>0.05),1998—2017年間長江流域實際蒸散發則以1.94 mm/a的線性趨勢顯著上升(P<0.01)。對比線性趨勢分析和分段線性趨勢分析的擬合優度R2,可以發現分段線性趨勢分析的結果能夠更加精確的描繪出長江流域實際蒸散發的變化趨勢。Gao和Wang的研究[9- 10]也發現早期長江流域內實際蒸散發呈現出下降的線性趨勢,這點與本文的分段線性趨勢分析中1981—1997年間的趨勢分析結果一致。此外,為了進一步驗證分段線性趨勢分析中1998—2017年間的顯著上升趨勢結果,本文使用2000—2017年中國水資源公報和中國泥沙公報中的降水量、徑流量數據,基于水量平衡原理計算了長江流域ET的變化趨勢(2013年年末南水北調工程正式通水,但年均約60億m3的跨流域調水量在長江徑流量多年均值中占比不到1%[17],故忽略其對ET計算的影的分段線性趨勢分析結果(1.94 mm/a)非常接近,證明了本文趨勢分析結果的可靠性。

實際蒸散發的變化趨勢在長江流域內部具有一定的空間差異性。以突變點1997年為時間間隔,計算1981—2017年、1981—1997年、1998—2017年三個時間段內長江子流域實際蒸散發的變化趨勢,結果如圖4、表2。在1981—1997年間,11個長江子流域的ET變化趨勢均不顯著,ET不顯著下降的區域主要集中在長江流域西北部(金沙江流域、岷沱江流域、嘉陵江流域、漢江流域)和東部地區(太湖流域、鄱陽湖流域),下速率在-0.77—-0.03 mm/a之間,ET不顯著上升區域主要分布在干流區域、烏江流域以及洞庭湖流域,上升速率在0.38—1.23 mm/a之間；1998—2017年間,所有子流域ET均呈現出增長的趨勢,顯著增長的區域主要集中在西北部分子流域(岷沱江流域、嘉陵江流域、漢江流域)以及上游干流區和鄱陽湖流域,其中嘉陵江增長速率最大,為3.39 mm/a。從整個研究時間范圍(1981—2017年)來看,在11個子流域中,除了西北部的金沙江流域、岷沱江流域不顯著外,其他子流域實際蒸散發均呈顯著增長的趨勢,增長速率的高值區主要集中在中、下游干流區和鄱陽湖流域,增長速率均超過了1.8 mm/a。

圖3 1981—2017年間長江流域實際蒸散發演變趨勢 Fig.3 The trends of actual evapotranspiration in the Yangtze River Basin from 1981 to 2017

圖4 長江子流域1981—2017年間實際蒸散發變化趨勢 Fig.4 Trends of actual evapotranspiration in sub-basins of Yangtze River from 1981 to 2017

表2 長江子流域1981—2017年間實際蒸散發變化趨勢

3.3 長江流域氣象與植被因素演變趨勢

氣候因素和下墊面植被的狀態是影響實際蒸散發過程的重要因素,在探究長江流域蒸散發演變趨勢成因之前,有必要預先分析氣象要素與植被狀況的變化趨勢,以便于理解各影響因素作用于實際蒸散發的過程與機制。基于氣象監測站點氣象數據的空間插值結果和植被歸一化指數數據,使用線性趨勢分析的方法,分析了長江流域氣象與植被要素在1981—2017年、1981—1997年、1998—2017年3個時間段內的變化趨勢,結果如表3所示。在1981—2017年間,長江流域內植被歸一化指數呈現出顯著上升的趨勢,且1998—2017年內的上升速率要顯著高于1981—1997年；1981—2017年間氣溫也顯著上升,但在1981—1997年、1998—2017年兩個時段內,氣溫上升的趨勢并不顯著,這間接說明氣溫在1997年左右存在著突增的狀況,鐘晨晨在研究中也發現了這一現象[12]；日照時數在整個研究時間范圍內保持著下降趨勢,但下降趨勢有所減緩；而風速、降水、濕度的變化趨勢都具有階段性,前期(1981—1997年)長江流域風速和降水量有所下降,相對濕度有所升高,但后期(1998—2017年)風速和降水量則呈現出上升的趨勢,相對濕度有所下降。

表3 1981—2017年間長江流域氣象與植被要素的變化趨勢

3.4 長江流域實際蒸散發影響因素分析

氣候要素能夠改變水汽傳輸環境、影響能量供給的條件,進而決定著實際蒸散發可能達到的最大量,而下墊面上生長的植被則分別作為截流蒸發和蒸騰效應的過程載體,會進一步影響實際蒸散發量的大小[1]。近三十多年以來,長江流域實際蒸散發及其氣象、植被影響要素呈現出了明顯的階段性變化,為了探究不同階段長江流域實際蒸散發演變主要影響因素的時空演替狀況,本文使用逐步回歸分析和皮爾森相關性分析的方法分別在長江流域和子流域的尺度上探究了不同階段氣象與植被要素在蒸散發演變過程中的重要性。

根據逐步回歸分析結果(表4)可以發現,在長江流域尺度上,實際蒸散發的主要影響因素具也有階段性變化。在1981—1997年間,6個影響要素中僅有日照時數入選最終回歸方程,標準化系數為0.470(P<0.05),日照時數的下降是長江流域實際蒸散發下降的主要原因,日照時數的下降會減少地表蒸散發的能量來源,進而削弱地表蒸發蒸騰的過程,Wang[10]在研究中也得出了相似的結論；1998—2017年間,植被歸一化指數NDVI和日照時數入選了逐步回歸方程,標準化回歸系數分別為0.768、0.551(P<0.01),說明在這一階段的植被恢復對長江流域的蒸散發過程有明顯的正向促進作用。植被的增長會增加蒸散發過程的降雨截流蒸發量與植被蒸騰量,雖然日照時數的下降對實際蒸散發有抑制效應,但在植被恢復的主導下,長江流域實際蒸散發仍呈現了出顯著上升的趨勢。整體上來看,1981—2017年間,植被恢復是長江流域實際蒸散發顯著增長的主導因素,其標準化回歸系數最高,為0.805(P>0.01)。

表4 長江流域實際蒸散發與其影響因素的逐步回歸分析結果

圖5 1981—1997年長江子流域實際蒸散發與氣象、植被因素相關性分析Fig.5 Correlation Analysis of Actual Evapotranspiration and Meteorological and Vegetation Factors in the Yangtze River Basin from 1981 to 1997

在子流域尺度上,本文基于皮爾森相關系數,分析了各子流域內氣象與植被要素在不同階段與實際蒸散發的相關性,結果如圖5—7、表5—7所示。在1981—1997年間,日照時數在長江大部分子流域內與實際蒸散發呈顯著正相關關系,西北部的岷沱江、嘉陵江、漢江流域以及東南區域的鄱陽湖流域主要受到日照時數下降的影響,實際蒸散發量有所減少。而在干流區、烏江流域、洞庭湖流域內,實際蒸散發在日照時數、植被、降水、氣溫等因素的綜合作用下,呈現出上升的趨勢。太湖流域與其他子流域有所區別,其實際蒸散發僅與植被歸一化指數顯著相關,通過分區統計發現太湖流域的植被歸一化指數在這一階段有所下降(張亮在分析長江流域植被覆蓋度時空變化時也得出了一致的結論[29]),地表植被退化是太湖流域實際蒸散發下降的主要原因。在1998—2017年間,除了洞庭湖、鄱陽湖、太湖流域外,長江大部分子流域中植被歸一化指數與實際蒸散發顯著正相關或正相關系數最大,植被恢復是長江流域這些地區實際蒸散發上升的重要原因。洞庭湖、鄱陽湖流域實際蒸散發在這一時期僅與相對濕度顯著負相關,太湖流域實際蒸散發則僅與氣溫顯著正相關。此外風速、日照時數在嘉陵江、烏江、上游干流區對蒸散發也有較大的影響。在整個研究時間范圍(1981—2017年)上來看,植被恢復是所有子流域實際蒸散發上升的重要原因,風速的回升對西部部分子流域實際蒸散發的升高也有較大的正向作用。在大部分子流域中,氣溫在1981—1997年、1998—2017年兩個時段內與實際蒸散發的相關性并不明顯,但在更長的時段(1981—2017年)上與實際蒸散發顯著相關,這可能是由于氣溫在1981—1997年、1998—2017年兩個時段內變化并不顯著,在1997年左右突增的狀況導致的,說明氣溫的突增現象在長江流域實際蒸散發的長期升高趨勢中仍起到較大的促進作用。

表5 1981—1997年長江子流域實際蒸散發與氣象、植被因素的相關系數

圖6 1998—2017年長江子流域實際蒸散發與氣象、植被因素相關性分析Fig.6 Correlation Analysis of Actual Evapotranspiration and Meteorological and Vegetation Factors in the Yangtze River Basin from 1998 to 2017

圖7 1981—2017年長江子流域實際蒸散發與氣象、植被因素相關性分析Fig.7 Correlation Analysis of Actual Evapotranspiration and Meteorological and Vegetation Factors in the Yangtze River Basin from 1981 to 2017

表6 1998—2017年長江子流域實際蒸散發與氣象、植被因素的相關系數

表7 1981—2017年長江子流域實際蒸散發與氣象、植被因素的相關系數

4 討論

實際蒸散發作為地表水能循環的關鍵環節已得到了廣泛的關注,但早期的相關研究中[9- 10]較少考慮區域實際蒸散發變化趨勢的階段性。結合早期Gao[9]和Wang[10]的研究結果可以發現,長江流域實際蒸散發的演變趨勢具有明顯的階段性,從20世紀60年代開始的顯著下降[9],到20世紀末下降趨勢有所減緩,再到進入21世紀后流域實際蒸散發顯著上升(圖3)。20世紀60年代以來,長江流域氣溫一直具有上升的趨勢,實際蒸散發量在氣溫升高的促進下理應有所增加,但日照時數的下降減少了地表蒸散過程的能量來源,導致20世紀末之前,長江流域實際蒸散發在氣溫升高的情況下仍呈現下降趨勢[10]。隨著時間的推移,長江流域日照時數下降趨勢有所減緩,而長江流域植被生態系統由于農業效率的提升和植樹造林工程的推行[11,29],質量有了顯著的提高(表2),受到植被變化的主要影響,自20世紀末以來,長江流域實際蒸散發顯著增加,茂盛的植被使得植被蒸騰量和降水截留蒸發量有所增加,同時氣溫持續升高、風速由降轉升(表2)也在一定程度上促進了流域實際蒸散發的升高。影響因素對實際蒸散發的作用存在著空間差異性,這不僅體現在長江流域內部(圖5—7),同時也存在于不同流域之間。曹文旭等[30]基于Budyko假設發現氣候變化在潮河流域實際蒸散發1961—2009年間的增長趨勢中起到主導作用,貢獻率高達80%,而植被變化的貢獻率僅為20%,與本文相比,實際蒸散發影響因素分析結果存在明顯差異。本文認為這一狀況可能與流域間干濕狀況的差異以及影響因素變化程度的大小有關, zhang[31]在研究中發現黃流域的蒸散發大小主要受到水分的限制,而珠江流域的實際蒸散發則對太陽輻射量變化更為敏感；而張丹等[32]基于Budyko假設發現,在降水、潛在蒸散發、地表環境三個要素中,我國干旱流域對降水最為敏感,濕潤流域對地表環境參數敏感性最強。

實際蒸散發的持續升高會直接影響到長江流域生態系統的水資源供給服務能力,基于水量平衡原理,結合GLEAM實際蒸散發和降水量插值數據,可以計算出長江流域生態系統水資源供給服務量在實際蒸散發顯著增加背景下的變化趨勢,結果如表8所示。21世紀以來,長江流域的年降水量變化趨勢并不顯著(表2),年實際蒸散發量顯著增加(圖3),導致了流域生態系統水資源供給服務總量呈現出下降的趨勢。流域東部地區受到降水量增加的影響,水資源供給量有所增加,氣候有暖濕化的趨勢,而西部地區水資源供給量的變化趨勢與流域整體一致,有所減少,區域旱情加劇,這與黃濤[33]的研究結果一致。長江流域西部地區是我國生態修復工程實施的主要區域之一,1997—2006年間云南地區由于植樹造林工程的實施,森林覆蓋率由34%增長到了50%[34],植樹造林能夠增強區域生態系統固碳釋氧、水土保持等生態服務功能,但同時也會削弱區域生態系統的水資源供給能力。相較于本地的原生林,快速生長的人類造林有著更強的蒸散能力[35],在區域旱情加劇的背景下,建議在長江流域西部干旱地區的生態保護與修復過程中,優先加強對當地原生植被的保護,同時在植樹造林、退耕還林工程中,選擇針葉喬木等蒸騰能力較弱的樹種,以減少植被耗水量,緩解旱情加劇的趨勢。

表8 1998—2017年間長江流域生態系統水資源供給服務量變化

5 結論

本文對從多個實際蒸散發模型模擬數據集進行了精度對比驗證,然后基于精度最優的數據集,分析了1981—2017年間長江流域實際蒸散發的趨勢與成因。結果表明:

(1)在GLEAM_v3.2a、MOD16、GLDAS_Noah2、ERA_Interim四種蒸散發數據集中,GlEAM_v3.2a的綜合精度最高；

(2)長江流域實際蒸散發具有先減后增的階段性變化趨勢。在1981—1997年間,長江流域實際蒸散發以0.02 mm/a的速率不顯著減少,減少的區域主要集中在長江流域西北部和長江流域東部；在1998—2017年間長江流域實際蒸散發以1.94 mm/a的速率顯著增加,所有子流域實際蒸散發均有所增加；整體上,在1981—2017年間,長江流域實際蒸散發以1.16 mm/a的速率顯著增加；

(3)1981—1997年間,長江流域西北部和東部區域的實際蒸散發主要受到太陽輻射量下降的影響,蒸散發有所下降,而干流區、烏江以及洞庭湖區域由于受到日照時數、降水量、植被狀況等因素的綜合影響,在日照時數下降的情況下,實際蒸散發仍有所上升；1998—2017年間,植被恢復是長江流域大部分區域實際蒸散發上升的重要原因,東南地區的洞庭湖、鄱陽湖流域實際蒸散發主要受到相對濕度的影響,此外西部部分子流域中,風速的回升對實際蒸散發的增加也起到了促進作用。氣溫在長江流域實際蒸散發的短期(1981—1997年、1998—2017年)階段性變化中與實際蒸散發的相關性并不明顯,但在其長期(1981—2017年)的變化趨勢中,氣溫仍起到非常重要的作用；

(4)受到實際蒸散發顯著增加的影響,長江流域生態系統水資源供給服務總量在1998—2017年間有所下降,流域內部生態系統水資源供給服務量呈現出西部減少、東部增加的趨勢；

(5)生態系統水資源供給服務量的減少會使得長江流域西部缺水地區旱情加劇,建議在長江流域西部地區加強對本地原生林的保護,同時在植樹造林、退耕還林等生態修復工程中優先選擇針葉喬木等蒸騰能力較弱的樹種,以降低植被的耗水量,緩解區域干旱加劇的趨勢。