伊洛河流域水源涵養能力時空變化及驅動因素分析

關鍵詞：水源涵養能力；InVEST 模型；地理探測器；伊洛河流域中圖分類號：TV213．4 文獻標志碼：A doi：10．3969 ／ j．issn．1000－1379．2025．06．011引用格式：，等．伊洛河流域水源涵養能力時空變化及驅動因素分析［J］．人民黃河，2025，47（6）：69－75．

Analysis of Spatial?Temporal Changes and Driving Factors of Water Conservation Capacity in the Yiluo River Basin

ZHANG Shuqi1， ZUO Qiting1，2， BA Yinji3， ZHANG Zhizhuo1， ZHANG Lekai1 （1．School of Water Conservancy and Transportation， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China； 2．Yellow River Institute for Ecological Protection ＆ Regional Coordinated Development， Zhengzhou University， Zhengzhou 450001， China； 3．Yantai Center of Coastal Zone Geological Survey， China Geological Survey， Yantai 264000， China） Abstract： In order to master the spatial?temporal changes and its driving factors of water conservation capacity in the Yiluo River basin， this paper adopted the InVEST model and water conservation calculation methods to quantitatively assess the water conservation capacity in the Yi? luo River basin from 2005 to 2020． It analyzed the spatial?temporal variation characteristics and quantitatively examined the driving factors of water conservation function by using geographic detectors． The results show that a） from 2005 to 2020， the water conservation capacity in the Yiluo River basin shows a trend of initial decrease followed by an increase． The highest water conservation capacity is observed in 2005， while the lowest is in 2015． b） The southern and western mountainous areas exhibit stronger water conservation capacity， whereas the cen? tral， northern and eastern regions are relatively weaker． c） During the study period， the ranking of water conservation capacity across differ? ent land use types from strongest to weakest is grassland， forest， shrubland， construction land， farmland， unused land and water bodies， with densely vegetated areas demonstrating stronger water conservation capacity． d） Precipitation is identified as the primary factor influencing changes in water conservation capacity in the Yiluo River basin， and the interaction between precipitation and land use has the most signifi? cant impact on water conservation capacity．

Key words： water conservation capacity； InVEST model； geographic detector； Yiluo River Basin

0 引言

水源涵養是生態系統重要調節功能之一，對維持生態平衡和支撐社會經濟可持續發展具有重要作用［1］。 水源涵養不僅與水資源的儲存和供給密切相關，而且發揮著調節徑流、減少洪水風險以及改善水質等多方面的作用［2－3］。 近年來，隨著極端氣候事件頻發［4］和城市化進程加快，很多地區的土地利用格局發生改變，水文和生態過程同時發生顯著變化［5－6］。 在這種背景下，水源涵養能力對保障區域生態系統的安全和經濟社會的可持續發展至關重要，評估水源涵養能力、研究土地利用和氣候變化對水源涵養能力的影響，對于水資源規劃管理和生態安全保障具有重要意義。

近年來，學者們采用多種方法開展了不同區域的水源涵養能力及其時空變化特征研究。 野外試驗測定法和模型模擬法是兩種較為常見的研究方法［7］，其中：野外試驗測定法受試驗場地限制，多以點尺度開展研究，較難模擬整個流域水源涵養能力的時空分布特征［8］；模型模擬法基于土地利用、氣候數據和地形特征等因素，能夠較為精準地模擬區域內的水源涵養能力。 例如：張樂開等［9］采用 SWAT 模型對沁河流域水源涵養能力進行了分析，研究表明沁河流域水源涵養能力在未來將受氣候變化和土地利用變化的雙重影響；高向龍等［10］采用 InVEST 模型開展了三江源地區水源涵養價值時空變化及驅動因素研究，研究表明三江源地區水源涵養價值呈現上升趨勢，并且與降水量密切相關；Zhou 等［11］采用 InVEST 模型評估了我國沿海不同階地的水源涵養能力，發現沿海生態系統水源涵養能力呈現波動變化，指出應進一步加強沿海地區的生態保護和水資源管理。 然而，現有研究多數僅停留在區域水源涵養能力的量化上，而各種因素對水源涵養能力的貢獻程度研究不足；針對水源涵養能力的驅動因素研究主要依賴傳統的統計方法［12－13］，結合時空分異特征及多因子交互作用進行定量分析的研究尚不充分。

《中華人民共和國黃河保護法》于 2023 年 4 月正式實施，對恢復黃河流域生態系統、強化水源涵養能力提出了更高要求。 伊洛河是黃河的一級支流，對于維持流域生態系統功能具有重要作用。 作為中部地區重要的工業基地和連接中西部的關鍵區域，伊洛河流域的經濟發展迅速，但同時面臨水土流失、水資源短缺、人地矛盾突出等問題［14－15］。 開展伊洛河流域水源涵養能力精確評估、時空變化分析及其驅動因素研究意義重大［16］。 本研究采用分布式模型與地理探測器，系統分析伊洛河流域的水源涵養能力時空演變特征并識別關鍵驅動因素，以期為流域人水關系改善、水資源及生態系統的綜合管理提供參考。

1 研究方法

1．1 InVEST 模型

InVEST 模型是一種綜合評估工具，由世界自然基金組織、斯坦福大學等共同開發，旨在幫助評估生態系統服務功能［17］。 該模型空間可視化程度高、參數設置簡便且適用于多種尺度，被廣泛應用于水源涵養能力的定量化評估研究［18］。 因此，本研究使用 InVEST 模型計算伊洛河流域產水量［19］，主要計算公式如下：

式中： Y_a、P_a、E_a 分別為柵格單元 Ω_a 的年產水量、年降水量、年實際蒸散量，各變量的具體算法可參考 InVEST模型用戶手冊［20］。

模型的率定過程參考常建波等［21］的研究，通過調整 Zhang 系數對流域產水量計算結果進行校正，并結合伊洛河流域多年平均產水量的研究結果［22］進行校正，直至擬合精度達到要求。

1．2 水源涵養量計算方法

水源涵養量的實質是一定時空范圍內生態系統儲存的降水量，是評估流域水源涵養能力的重要指標［23］。 本文基于 InVEST 模型產水量模塊的計算結果，并結合水源涵養量計算方法的相關要素進行校正［24－25］，得出伊洛河流域柵格尺度的水源涵養量計算公式：

式中： Wc 為流域水源涵養量， τ 為地形指數， υ 為流速系數， κ 為土壤飽和導水率， γ 為產水量， D 為流域柵格總數， S_d 為土壤厚度， P_s 為百分比坡度。

1．3 地理探測器模型

地理探測器是一種分析地理空間數據和揭示空間分布規律的統計工具，用于識別和量化驅動因子對空間分布模式的影響［27］。 本研究使用地理探測器模型中的因子探測和交互探測模塊來探究影響伊洛河流域水源涵養能力時空變化的主要因素，其中：因子探測模塊用于評估單個因子對目標變量的解釋力，測量不同因子對空間分布的影響程度；而交互探測模塊則用于評估兩個因子的交互作用對目標變量的影響，檢測不同因子組合對空間分布的綜合影響力［28］。 解釋力的強弱通過 q 值來衡量［29］，其取值范圍為［0，1］，值越大代表解釋力越強。 q 的計算公式為

式中： N_h 為第 h 層的樣本量， σ_h² 為第 h 層的方差， N 為總樣本量， σ² 為總方差。

2 研究區概況與數據處理

2．1 研究區概況

伊洛河流域位于東經 109^°43^′-113^°11^′ 、北緯33^°39^′-34^°54^′ ，包括河南和陜西兩省的 21 個縣（市），流域面積為 18 881km² 。 該流域地處暖溫帶大陸性季風氣候區，年平均氣溫為 10.9^°C ，年平均降水量為 820mm^[30] 。 降水產生的徑流約占年徑流量的

80% ，是流域水源涵養的主要來源。 流域地形以山地丘陵為主，海拔西南部較高、東北部較低。 為了保護該流域的生態系統，實施退耕還林政策，這一措施有效提高了上游的植被覆蓋率，并增強了流域的水源涵養能力［14］ 。

2．2 數據來源與處理

本研究使用數字高程（DEM）、坡度、年降水量、年蒸發量、土地利用類型、土壤屬性、歸一化植被指數（NDVI）等基礎數據，分析伊洛河流域水源涵養能力變化情況及其驅動因素。 根據研究需要，利用 ArcGIS10．5 軟件對各類數據進行預處理。 參照伊洛河流域邊界對各類數據進行裁剪，確保數據范圍與研究區域一致，各類數據的空間投影坐標統一為WGS＿1984＿Al?bers，柵格分辨率通過重采樣統一設定為 1km×1km ，土地利用數據采用中國陸地覆蓋數據集（CLCD）［31］的原始分類結果，坡度數據則基于DEM 數據通過空間分析工具生成。 數據來源見表1。

表 1 數據來源

3 結果情況

3．1 降水量變化情況

2005—2020 年典型年伊洛河流域降水量變化情況見圖1。 空間維度上，流域降水量的空間分布呈由北向南逐漸增大的趨勢，降水量較大的地區主要集中在流域南部的伊河發源地欒川縣伏牛山一帶，該地區年降水量為 743.3～1 016.8mm ；降水量較小的地區集中在流域的中北部，年降水量為 631.5～843.1mm 。 時間維度上，2005—2020 年流域降水量呈現先減小后增大的趨勢，2005 年流域平均降水量 （755.49mm） ）最大，2010 年流域平均降水量（ 729.81mm ） 減小，2015 年流域平均降水量（ 696.31mm? ）最小，2020 年流域平均降水量 739.28mm ）有所回升。

圖 1 典型年伊洛河流域降水量變化情況Fig．1 Precipitation Changes of Yiluo River Basinin Representative Years

3．2 土地利用類型變化情況

典型年伊洛河流域各土地利用類型分布情況見圖2。 伊洛河流域的土地利用類型主要包括耕地、林地、灌木、草地、水域、建設用地以及少量的未利用地7 類，具有明顯的空間異質性。 伊洛河流域耕地的面積最大，主要分布在流域的西部、中部及北部的平原地區；其次為林地，主要分布在流域西部、南部的山地一帶；灌木、水域及未利用地的面積較小。

圖 2 典型年伊洛河流域土地利用類型變化情況Fig．2 Land Use Type Changes of Yiluo RiverBasin in Representative Years

2005—2020 年伊洛河流域土地利用類型轉移矩陣見表2。 可以看出，除水域及未利用地外，其他土地利用類型面積均發生了明顯變化，發生變化的面積總計為 2 080.79km² ，約占流域總面積的 11.02% 。 其中：耕地的轉出面積（ 1 330.95km²? ）最大，占轉出總面積的 54.4% ，在流域西部洛南縣、盧氏縣一帶主要轉化為林地，在流域北部洛陽市、義馬市、宣陽縣一帶主要轉化為建設用地，該變化歸因于我國的退耕還林政策［14］和近年來城市化進程的不斷推進；其次為草地（ 554.16km² ），占轉出總面積的 26.6% ，主要轉化為耕地及林地。 流域林地的轉入面積 957.21km² ）最大，占轉入總面積的 46.0% ；其次為建設用地 （476.59km² ），占轉入總面積的 22.9% 。

表 2 2005—2020 年伊洛河流域土地利用類型轉移矩陣Tab．2 Land Use Type Transfer Matrix of Yiluo River Basin from 2005 to 2020

km2

3．3 水源涵養能力空間分布格局變化情況

伊洛河流域水源涵養能力的空間分布情況如圖 3所示。 由圖3 可知，水源涵養能力最強的區域主要分布在流域南部欒川縣及周邊山區，其次為流域西部洛南縣及盧氏縣附近山區，流域中部與北部洛陽市、義馬市、宜陽縣及周邊的平原丘陵地區的水源涵養能力較弱。

圖 3 典型年伊洛河流域水源涵養能力變化情況Fig．3 Changes of Water Conservation Capacity ofYiluo River Basin in Representative Years

2005—2020 年流域水源涵養能力呈先減小后增大的趨勢（ 見表 3），2005 年 （5.75mm ） 最大，2015 年（ 4.49mm 最小，2020 年增大到 5.35mm 。 不同土地利用類型的水源涵養能力各不相同，由強到弱排序為草地 gt; 林地 gt; 灌木 gt; 建設用地 gt; 耕地 gt; 未利用地 gt; 水域。草地、林地、灌木的植被覆蓋好且根系發達，能夠有效地攔截降水，使得植被豐茂的地區水源涵養能力較強；耕地由于經常性的耕作和裸露的土壤表面，容易受到水流的侵蝕，因此水源涵養能力較弱。 各土地利用類型的水源涵養總量與其水源涵養能力以及面積大小相關，由高到低排序為林地 gt; 耕地 gt; 草地 gt; 灌木 gt; 建設用地＞未利用地＞水域。

3．4 水源涵養能力驅動因子分析

利用地理探測器對 DEM、坡度、降水量、NDVI、蒸發量和土地利用類型 6 個驅動因子進行單因子探測，定量評估各驅動因子對伊洛河流域水源涵養能力變化的解釋力，結果見表4。 2005—2020 年典型年，這6 個蒸發量 gt; 坡度＞DEM。 降水量的解釋力最強，對伊洛河流域水源涵養能力的變化起主導作用， q 值為 0.386～ 0．442；其次為土地利用類型， q 值為 0.315～0.349 ；NDVI 與蒸發量兩個因子 q 值分別為 0.259～0.353 和0.285～0.313 ，解釋力不及降水量和土地利用類型；坡度與 DEM 的解釋力較弱， q 值分別為 0.133～0.167 和0．118 ～ 0．160。

表 3 典型年伊洛河流域及各土地利用類型水源涵養能力

b．3 Water Conservation Capacity of Land Use Types of Yiluo River Basin in Representative

驅動因子均通過顯著性水平為 0．001 的顯著性檢驗，表明這6 個因子對伊洛河流域水源涵養能力的變化具有顯著影響［32］。 各因子對于水源涵養能力的解釋力不同，從大到小排序為降水量 gt; 土地利用類型＞NDVI＞

表 4 典型年伊洛河流域水源涵養能力單因子探測結果Tab．4 Results of Single Factor Detection for Water Conser? vation Capacity of Yiluo River Basin in Representative Years

利用地理探測器對典型年伊洛河流域水源涵養能力變化的解釋力進行因子交互探測，結果見表 5。 各驅動因子兩兩交互均呈現雙因子增強狀態，證明兩種因子的交互作用均可增強對流域水源涵養能力變化的解釋力［33］。 降水量與土地利用交互的解釋力 （0.495lt; qlt;0.557 ）最強，其次為降水量與蒸發量的交互 （0.437lt; qlt;0.511 ） 以及降水量與 DEM 的交互（ 0.417

表 5 典型年伊洛河流域水源涵養能力因子交互探測結果 Tab．5 Results of Indicators Interaction Detection for Water Conservation Capacity of Yiluo River Basin in Representative Years

表5（續）

4 討論

水源涵養能力是研判生態系統可持續發展的重要依據［34］。 本研究表明伊洛河流域水源涵養能力時空分異性明顯，2005—2020 年呈現先減小后增大的趨勢，2015 年出現谷值，這與呂明軒等［26］、方露露等［35］的研究結果一致。 伊洛河流域水源涵養能力空間分布極不均衡，由于林地、草地及灌木的水源涵養能力較強，耕地、建設用地和水域的水源涵養能力較弱，因此流域西南部植被覆蓋度較高的山區水源涵養能力較強，中部和北部以耕地與建設用地為主的平原地區水源涵養能力較弱，這與 Wang 等［36］的研究結果一致。

在葉立娟等［37］、劉嬌等［38］的研究基礎上，本文進一步探究多種驅動因子對于水源涵養能力的貢獻。 單因子探測表明，降水量對伊洛河流域水源涵養能力貢獻最大，是影響水源涵養能力變化的最重要指標，這與Yang 等［39－40］ 的研究結果一致。 根據 Budyko 水熱耦合公式及水量平衡方程可知，水源涵養量直接受制于降水量與蒸發量［41］，結合本文的研究結果發現，伊洛河流域水源涵養能力較強的地區大多具有豐沛的降水量，水源涵養能力較弱的地區降水量相對較少，進一步表明水源涵養能力的時空變化與氣候變化緊密相關。同時，土地利用類型與 NDVI 也對水源涵養能力有重要影響，這與何秋琴等［32］的研究結果一致。 下墊面變化會改變區域的產流過程以及降水儲蓄、水質凈化等多種生態功能［23］，進一步影響水源涵養能力，交互探測結果同樣表明降水量與土地利用類型的交互對水源涵養能力影響最為顯著。

本文的研究結果表明，降水量為伊洛河流域水源涵養能力的最主要影響因子，土地利用、NDVI、蒸發量為重要影響因子，DEM 與坡度為一般影響因子。 另外，雙因子的交互作用均可增強對水源涵養能力變化的解釋力，其中DEM 單因子對水源涵養能力的解釋力最弱，但其與降水量的交互作用對水源涵養能力的解釋力顯著增強，原因是單一的DEM 因子無法反映水分供給和植被覆蓋等特征，而DEM 與降水量結合能夠反映地形與水文過程的關系，使得水源涵養能力在不同高程區域表現出明顯的空間差異。

綜上所述，在開展生態系統保護和水資源管理工作時，一方面要關注氣候變化對水源涵養能力帶來的影響，降水模式變化和極端天氣事件增多將導致水資源的強烈變化，直接影響流域生態系統的穩定性和水資源的可持續性；另一方面要關注與人類活動密切相關的土地利用類型的變化，如農業過度開墾和大規模城市化可能導致水土流失加劇，影響地表徑流和地下水補給。 因此，必須制定適應性強的土地利用規劃，平衡生態保護與經濟發展的關系，優先保護和恢復水源涵養能力強的生態系統，提升水資源的可持續利用能力，實現流域綜合管理和可持續發展。

5 結論

本研究基于 InVEST 模型的產水量模塊，結合地形指數、土壤飽和導水率等相關參數，對伊洛河流域2005—2020 年的水源涵養能力進行了分析，同時使用地理探測器中的單因子探測和交互探測模塊，評估 6個驅動因子對流域水源涵養能力空間分布的影響，得出結論如下。

1）研究期內伊洛河流域水源涵養能力及水源涵養總量均呈現先減小后增大的趨勢，2005 年水源涵養總量最高，2015 年水源涵養總量最低；流域南部及西部山區水源涵養能力強，中部、北部及東部水源涵養能力弱。

2）伊洛河流域各土地利用類型水源涵養能力從強到弱排序為草地＞林地＞灌木＞建設用地＞耕地 gt; 未利用地 gt; 水域；水源涵養總量從高到低排序為林地 gt; 耕地 gt; 草地 gt; 灌木＞建設用地＞未利用地 gt; 水域。

3）降水量是影響水源涵養能力變化的最主要因子，土地利用、NDVI、蒸發量為重要影響因子，高程與坡度為一般影響因子；降水量與土地利用類型的交互作用對水源涵養能力的解釋力最強。

參考文獻：

［1］ 王世清，冀正欣，盧龍輝，等．張家口市林地與水源涵養功能時空變化及其耦合關系［J］．農業工程學報，2023，39（10）：131－140．

［2］ WANG Y C，ZHAO J，FU J W，et al．Effects of the Grain forGreen Program on the Water Ecosystem Services in an AridArea of China：Using the Shiyang River Basin as an Example［J］．Ecological indicators，2019，104：659－668．

［3］ 張昌順，范娜，劉春蘭，等．1990—2018 年中國生態系統水源涵養功能時空格局與演變［J］．生態學報，2023，43（13）：5536－5545．

［4］ 張修宇，陳思，杜雪芳，等．變化環境下河南黃河水資源開發利用情勢分析［J］．水利發展研究，2019，19（3）：27－33．

［5］ 徐宗學，馬欣洋．河流生態系統健康評價：以銀川市典農河為例［J］．水利發展研究，2023，23（9）：1－7．

［6］ TRANG N T T，SHRESTHA S，SHRESTHA M，et al．Evaluating the Impacts of Climate and Land?Use Change on the Hy?drology and Nutrient Yield in a Transboundary River Basin：

［7］ 馬文靜，王曉燕，耿潤哲．我國森林生態系統水量調節研究綜述［J］．首都師范大學學報（自然科學版），2016，37（2）：87－92．

［8］ 王堯，徐佩，傅斌，等．森林生態系統水源涵養功能評估模型研究進展［J］．生態經濟，2018，34（2）：158－164，169．

［9］ 張樂開，左其亭，鐘濤，等．基于 SWAT 的沁河流域水源涵養能力分析及預測［J］．南水北調與水利科技（中英文），2023，21（5）：862－872．

［10］ 高向龍，馮起，李宗省，等．三江源水源涵養價值時空格局及影響因素［J］．生態學報，2024，44（16）：7074－7086．

［11］ ZHOU L Y，CUI W L，YANG F． Spatiotemporal Variationsand Driving Forces Analysis of Ecosystem Water Conserva?tion in Coastal Areas of China ［ J］． Ecological Indicators，2024，162：112019．

［12］ 顧錚鳴，金曉斌，沈春竹，等．近 15 a 江蘇省水源涵養功能時空變化與影響因素探析［J］．長江流域資源與環境，2018，27（11）：2453－2462．

［13］ HU W M，LI G，LI Z N．Spatial and Temporal Evolution Char?acteristics of the Water Conservation Function and Its DrivingFactors in Regional Lake Wetlands：Two Types of Homoge?neous Lakes as Examples［ J］． Ecological Indicators，2021，130：108069．

［14］ 連勰，黃峰．伊洛河上游流域退耕還林／還草對藍水綠水分配的影響［J］．中國生態農業學報（中英文），2019，27（9）：1409－1420．

［15］ 曾麒潔，李雙權，馬玉鳳，等．伊洛河流域土壤保持生態服務功能動態變化［J］．水土保持通報，2023，43（2）：350－360．

［16］ 馬紅亮，葛雷，王瑞玲，等．競爭性用水河流生態流量確定方法研究［J］．人民黃河，2022，44（3）：97－102，117．

［17］ 唐堯，祝煒平，張慧，等．InVEST 模型原理及其應用研究進展［J］．生態科學，2015，34（3）：204－208．

［18］ 王云飛，葉愛中，喬飛，等．水源涵養內涵及估算方法綜述［J］．南水北調與水利科技（ 中英文），2021，19（ 6）：1041－1071．

［19］ WU Changxue，QIU Dexun，GAO Peng，et al．Application of theInVEST Model for Assessing Water Yield and Its Response toPrecipitation and Land Use in the Weihe River Basin，China［J］．Journal of Arid Land，2022，14（4）：426－440．

［20］ ALLEN R G，PEREIRA L S，RAES D，et al． Crop Evapo?transpiration?Guidelines for Computing Crop Water Re?quirements?FAO Irrigation and Drainage Paper 56 ［ R ］．Rome：FAO，1998：1－377．

［21］ 常建波，朱博文，閆寶偉．黃河流域產水量時空變化及歸因分析［J］．環境科學與技術，2024，47（8）：113－122．

［22］ 賈雨凡，王國慶．基于 InVEST 模型的伊洛河流域水源涵養能力評估［J］．水土保持學報，2023，37（3）：101－108．

［23］ 左其亭，王嬌陽，楊峰，等．水源涵養相關概念辨析及水源涵養能力計算方法［J］．水利水電科技進展，2022，42（2）：13－19．

［24］ 高明會，蔡海生，張學玲，等．饒河流域水源涵養服務供需演變及驅動因素［J］．水土保持通報，2024，44（2）：389－399，464．

［25］ 陳文華，徐娟，李雙成．滇西山地城市水源涵養功能研究：以保山市為例［J］．北京大學學報（自然科學版），2021，57（6）：1153－1160．

［26］ 呂明軒，張紅，賀桂珍，等．黃河流域水源涵養服務功能動態演變及驅動因素［J］．生態學報，2024，44（7）：2761－2771．

［27］ 王勁峰，徐成東．地理探測器：原理與展望［J］．地理學報，2017，72（1）：116－134．

［28］ WANG J F， ZHANG T L， FU B J． A Measure of SpatialStratified Heterogeneity ［ J ］． Ecological Indicators， 2016，67：250－256．

［29］ GAO J B，JIANG Y，ANKER Y． Contribution Analysis onSpatial Tradeoff ／ Synergy of Karst Soil Conservation andWater Retention for Various Geomorphological Types：Geo?graphical Detector Application ［ J］． Ecological Indicators，2021，125：107470．

［30］ 甘容，徐孟莎，左其亭．伊洛河流域基流分割及其時空變化特征［J］．資源科學，2022，44（9）：1824－1834．

［31］ YANG J，HUANG X．The 30m Annual Land Cover Datasetand Its Dynamics in China from 1990 to 2019 ［ J］． EarthSystem Science Data，2021，13（8）：3907－3925．

［32］ 何秋琴，王京偉，畢旭，等．2005—2020 年山西省水源涵養功能時空格局及其演變驅動力分析［J］．環境科學研究，2024，37（4）：862－873．

［33］ 喬璐靖，欒宜通，曾艷麗，等．近 20a 黑龍江省 PM_2.5 時空分布變化及驅動力分析［ J］． 環境科學，2024，45（ 12）：

［34］ 高紅凱，劉俊國，高光耀，等．水源涵養功能概念的生態和水文視角辨析［J］．地理學報，2023，78（1）：139－148．

［35］ 方露露，許德華，王倫澈，等．長江、黃河流域生態系統服務變化及權衡協同關系研究［J］．地理研究，2021，40（3）：821－838．

［36］ WANG T F，GONG Z W．Evaluation and Analysis of WaterConservation Function of Ecosystem in Shaanxi Province inChina Based on “ Grain for Green” Projects［ J］． Environ?mental Science and Pollution Research International，2022，29（55）：83878－83896．

［37］ 葉立娟，劉翠善，王國慶，等．2000—2020 年黃河源區水源涵養能力模擬與分析［J］．水利水運工程學報，2023（6）：46－56．

［38］ 劉嬌，郎學東，蘇建榮，等．基于 InVEST 模型的金沙江流域干熱河谷區水源涵養功能評估［J］．生態學報，2021，41（20）：8099－8111．

［39］ YANG J，XIE B P，ZHANG D G，et al． Climate and LandUse Change Impacts on Water Yield Ecosystem Service inthe Yellow River Basin， China ［ J ］． Environmental EarthSciences，2021，80（3）：72．

［40］ YANG D， LIU W， TANG L Y， et al． Estimation of WaterProvision Service for Monsoon Catchments of South China：Applicability of the InVEST Model ［ J ］． Landscape andUrban Planning，2019，182：133－143．

［41］ ZHANG L， HICKEL K， DAWES W R， et al． A RationalFunction Approach for Estimating Mean Annual Evapo?transpiration［J］．Water Resources Research，2004，40（2）：1－14．

【責任編輯 張華興】