全 文 ：第 ３６ 卷第 １５ 期
２０１６年 ８月
生 态 学 报
ＡＣＴＡ ＥＣＯＬＯＧＩＣＡ ＳＩＮＩＣＡ
Ｖｏｌ．３６，Ｎｏ．１５
Ａｕｇ．，２０１６
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
基金项目：国家科技支撑课题资助项目（２０１３ＢＡＣ０３Ｂ０５）；国家自然科学基金资助项目（３１４００４１１）
收稿日期：２０１５⁃０７⁃０１； 　 　 修订日期：２０１５⁃１１⁃１０
∗通讯作者 Ｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｉｎｇ ａｕｔｈｏｒ．Ｅ⁃ｍａｉｌ： ｘｉａｏｙ＠ ｉｇｓｎｒｒ．ａｃ．ｃｎ
ＤＯＩ： １０．５８４６ ／ ｓｔｘｂ２０１５０７０１１３９８
徐洁，肖玉，谢高地，王硕，朱文彬．东江湖流域水供给服务时空格局分析．生态学报，２０１６，３６（１５）：４８９２⁃４９０６．
Ｘｕ Ｊ， Ｘｉａｏ Ｙ， Ｘｉｅ Ｇ Ｄ， Ｗａｎｇ Ｓ， Ｚｈｕ Ｗ Ｂ．Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ．Ａｃｔａ Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ Ｓｉｎｉｃａ，２０１６，３６
（１５）：４８９２⁃４９０６．
东江湖流域水供给服务时空格局分析
徐　 洁１，２，肖　 玉１，∗，谢高地１，王　 硕３，朱文彬１
１ 中国科学院地理科学与资源研究所，北京　 １００１０１
２ 中国科学院大学，北京　 １０００４９
３ 国家测绘地理信息局测绘发展研究中心， 北京　 １００８３０
摘要：与水相关的生态系统服务是生态学研究的热点问题。 水供给服务对区域水循环和水量平衡具有至关重要的作用。 东江
湖流域是国家重点流域和水资源生态补偿试点，水供给服务是该流域生态系统服务保护的重中之重。 基于 ＩｎＶＥＳＴ 模型，从流
域、子流域两个尺度分析 １９９５—２０１０年东江湖流域的水供给服务时空格局，并比较了不同土地覆被类型的水供给服务能力。
结果表明：（１）１９９５—２０１０年，东江湖流域水供给量整体呈现先增加后减少的趋势，年均水供给量在 １１００—１６００ ｍｍ之间，２０００
年的平均水供给量最多。 （２）各年水供给量的空间分布格局相似，由湖区向四周递增。 （３）平均水供给量较高的土地覆被类型
为城镇建设用地、典型草地、灌丛、灌丛草地，在 １６００ ｍｍ 左右。 平均水供给量较低的土地覆被类型为河湖滩地、内陆水体、水
田，在 ８００ ｍｍ以下。 （４）各个子流域平均水供给量大致在 ７５０—１７００ ｍｍ之间。 东北部子流域为水供给服务的高值地区。 从
水量平衡的角度而言，降水和实际蒸散发是决定生态系统水供给量的两个关键环节。 东江湖流域水供给量的时空格局差异是
气候和土地覆被共同作用的结果。 研究能够为东江湖流域的水资源管理提供科学的参考依据，对东江湖流域生态系统服务功
能的提升、生态环境质量的改善、社会经济的可持续发展具有重要的现实意义。
关键词：生态系统服务；水供给服务；ＩｎＶＥＳＴ模型；东江湖流域；时空格局
Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ
ＸＵ Ｊｉｅ１，２， ＸＩＡＯ Ｙｕ１，∗， ＸＩＥ Ｇａｏｄｉ１， ＷＡＮＧ Ｓｈｕｏ３， ＺＨＵ Ｗｅｎｂｉｎ１
１ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ａｎｄ Ｎａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ， Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１０１， Ｃｈｉｎａ
２ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １０００４９， Ｃｈｉｎａ
３ Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ Ｒｅｓｅａｒｃｈ Ｃｅｎｔｅｒ， ＮＡＳＧ， Ｂｅｉｊｉｎｇ １００８３０， Ｃｈｉｎａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ： Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｒｅｌａｔｅｄ ｔｏ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｉｓ ｃｕｒｒｅｎｔｌｙ ｔｏｐｉｃａｌ ｉｎ ｅｃｏｌｏｇｙ． Ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｓ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｆｏｒ
ｉｎｔｅｒｎａｌ ｗａｔｅｒ ｃｉｒｃｕｌａｔｉｏｎ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｂａｌａｎｃｅ ｉｎ ｒｉｖｅｒ ｂａｓｉｎｓ． Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ ｉｓ ａ ｎａｔｉｏｎａｌ ｋｅｙ ｂａｓｉｎ ａｎｄ ｐｉｌｏｔ ｐｒｏｊｅｃｔ ｏｆ
ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｓ ａ ｂａｓｉｃ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅ ｉｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｎ． Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ
ｅｖａｌｕａｔｅｄ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ａｎｄ ａｎａｌｙｚｅｄ ｔｈｅ ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｐａｔｔｅｒｎｓ ａｎｄ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｆｒｏｍ １９９５ ｔｏ ２０１０
ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ＩｎＶＥＳＴ ｍｏｄｅｌ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｓｃａｌｅ ｏｆ ｂａｓｉｎ ａｎｄ ｓｕｂｂａｓｉｎｓ， ａｎｄ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ． （１） Ｉｎ １９９５—２０１０， ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ ｉｎ ｔｈｅ ｂａｓｉｎ ｄｅｃｒｅａｓｅｄ ａｆｔｅｒ ａｎ ｉｎｉｔｉａｌ ｉｎｃｒｅａｓｅ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ａｎｎｕａｌ ｗａｔｅｒ
ｙｉｅｌｄ ｂｅｔｗｅｅｎ １０００ ａｎｄ １５００ ｍｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｉｎ ２０００ ｗａｓ ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ． （２） Ｔｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｐａｔｔｅｒｎｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｙｅａｒｓ ｗｅｒｅ ｓｉｍｉｌａｒ ｗｉｔｈ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ ｉｎｃｒｅａｓｉｎｇ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｌａｋｅ ｔｏ ｔｈｅ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ ａｒｅａ． （３） Ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ， ｗｉｔｈ ａｎ ａｖｅｒａｇｅ ｏｆ
１６００ ｍｍ， ｗａｓ ｈｉｇｈ ｉｎ ｕｒｂａｎ ａｎｄ ｂｕｉｌｔ⁃ｕｐ ａｒｅａｓ， ｈｅｒｂａｃｅｏｕｓ ｓｔｅｐｐｅ， ｓｈｒｕｂ ｆｏｒｅｓｔ， ａｎｄ ｓｈｒｕｂ ｇｒａｓｓｌａｎｄ， ｗｈｉｌｅ ｉｔ ｗａｓ ｌｅｓｓ
ｔｈａｎ ８００ ｍｍ ｉｎ ｔｈｅ ａｒｅａ ｏｆ ｂｏｔｔｏｍ ｌａｎｄｓ， ｗａｔｅｒ ｂｏｄｉｅｓ， ａｎｄ ｐａｄｄｙ ｆｉｅｌｄｓ． （４） Ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ ｉｎ ｅａｃｈ ｓｕｂ⁃ｂａｓｉｎ ｗａｓ ７５０—
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１７００ ｍｍ ａｎｄ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｃａｐａｃｉｔｙ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｌａｋｅ ｔｏ ｔｈｅ ｓｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇ ａｒｅａ． Ｔｈｅ ｓｕｂｂａｓｉｎｓ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈｅａｓｔ ｗｅｒｅ
ｔｈｅ ｈｉｇｈｅｓｔ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ ａｒｅａｓ ｏｆ ｔｈｅ ｗｈｏｌｅ ｂａｓｉｎ． Ｆｒｏｍ ｔｈｅ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｂａｌａｎｃｅ， ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｎｄ ａｃｔｕａｌ
ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ａｒｅ ｔｗｏ ｋｅｙ ｆａｃｔｏｒｓ ｄｅｔｅｒｍｉｎｉｎｇ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ． Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｉｎ
Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ ｒｅｓｕｌｔｅｄ ｆｒｏｍ ｉｎｔｅｒａｃｔｉｏｎｓ ｂｅｔｗｅｅｎ ｃｌｉｍａｔｅ ａｎｄ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｃｈａｎｇｅ． Ｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔ ｓｔｕｄｙ ｐｒｏｖｉｄｅｓ
ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ． Ｉｔ ｉｓ ｏｆ ｖｉｔａｌ ｐｒａｃｔｉｃａｌ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｃｅ ｔｏ
ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅ ｆｕｎｃｔｉｏｎ ａｎｄ ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ ｑｕａｌｉｔｙ， ａｎｄ ｔｏ ｐｒｏｍｏｔｅ ｔｈｅ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｏｆ
ｔｈｅ ｓｏｃｉａｌ ｅｃｏｎｏｍｙ．
Ｋｅｙ Ｗｏｒｄｓ： ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅ； ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ； ＩｎＶＥＳＴ ｍｏｄｅｌ； Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ； ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｐａｔｔｅｒｎ
东江湖流域是国家级禁止开发区域，２０１３年被纳入国家重点流域和水资源生态补偿试点，是资兴和郴州
两地饮用水源的取水点，长株潭城市群的第二水源，将使长沙、株洲、湘潭、衡阳及郴州 ５ 市 １３ 个县（市）１３００
万人受益，是湖南省唯一、全国少有的大型优质水源，因此水供给服务是该流域生态系统服务保护的重中之
重，但是目前东江湖流域的水供给服务研究缺乏，使得流域内的水资源管理与生态补偿政策制定缺乏科学的
参考依据。
水供给服务至今未形成一个公认的定义，不同研究者有不同的认识和界定。 在很多研究中水源涵养量、
水源供给量、产水量三者的计量方法一致，没有对三者进行明确定义与区分，导致概念上的混淆，使得不同地
域甚至同一地域的研究案例没有可对比性，严重阻碍了各研究成果的有效利用。 为明确研究对象，现对已有
研究进行梳理：在水源涵养方面，目前最为全面的是森林生态系统的水源涵养功能研究，是指森林生态系统通
过林冠层、枯落物层和土壤层拦截滞蓄降水，对降水进行再分配，从而有效涵蓄水分［１］、调节径流［２］的功能。
张彪等［３］将森林水源涵养功能从广义和狭义的角度进行了总结定义，狭义上是指森林拦蓄降水或调节河川
径流量的功能，广义上是指森林生态系统内多个水文过程及其水文效应的综合表现，包括拦蓄降水、调节径
流、影响降雨量、净化水质。 李士美等［４］认为森林水源涵养服务占两项，即水文调节和水资源供给。 常用的
水源涵养量计算方法有降水储存量法、水量平衡法、林冠截留量法、多因子回归法、综合蓄水量法、土壤蓄水能
力法、年径流量法、地下径流增长法［５］，其中水量平衡法是研究水源涵养机理的基础，能够比较准确地计算水
源涵养量［６］。 但已有的定量化评估方法仅限于套用公式进行简单的换算，对其中存在的问题缺乏深层次的
探讨，如森林水源涵养功能在内涵上是否等同于森林保持水分，小尺度上森林水源涵养功能的研究结果能否
直接推至大尺度等［７］。 在水源供给量方面，是对水供给服务的定量化表示，陈龙等认为水供给生态系统服务
是指植被通过再分配降水保持水分、调节径流的功能。 Ｇａｏ等［８］认为水供给不仅仅指自然生态系统土壤与植
被冠层的蒸散发、灌溉农业用水，还包括流向下游水生态系统和人类生态系统的水量。 在产水量方面没有比
较明确的定义，大多利用降水与实际蒸散发的差值来计算［９⁃１１］。 通过对这 ３ 个概念的梳理，本文认为三者之
间既相互联系又有所区别。 产水量是水源涵养与水供给服务的基础，水供给服务和水源涵养一样是一个综合
的概念。 从水文过程和水量平衡原理出发，狭义上的水供给基于人类需求，一部分用于自然生态系统满足植
被生长需水及生态需水，一部分用于社会经济系统保障生产生活用水，植被生长需水可用作物需水量度量，生
产生活用水的可利用量为径流量与土壤含水量之和。 广义上的水供给服务即为产水量，是指流域内水资源输
入（降水量）与输出（实际蒸散发）之差。
本文主要目的在于反映东江湖流域水供给服务的空间分布格局并识别水供给服务的高值区，因此考虑到
估算的实际内容与可获取数据，本文从广义的水供给服务出发，利用产水量表示流域的水供给量。 由于受到
植被类型、气候变化、土壤特征以及地形地貌的影响，水供给服务具有时空异质性。 这种时空异质性研究可以
通过流域尺度水平衡公式来模拟，将降雨、实际和潜在蒸散、土地覆被和土壤持水能力与基于过程的水文模型
相联系，用来模拟日径流，并通过长期日降雨和河流监测数据来校准［１２⁃１３］。 以往的生态系统服务研究主要集
中在价值评估方面，存在不确定性、静态、政策应用性差等缺陷，不适合水供给服务时空格局的研究，而生态系
３９８４　 １５期 　 　 　 徐洁　 等：东江湖流域水供给服务时空格局分析 　
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统服务模型模拟则从时空特征的角度对生态系统服务进行新的界定。 生态系统服务供给的模型模拟已取得
一定进展，主要有 ＩｎＶＥＳＴ、ＳｏＩＶＥＳ［１４］、ＧＵＭＢＯ［１５⁃１６］等，目前使用最广泛的是美国斯坦福大学 Ｎａｔｕｒａｌ Ｃａｐｉｔａｌ项
目开发的生态系统服务与权衡综合评价模型（ＩｎＶＥＳＴ），已在加利福尼亚［１７］、坦桑尼亚［１８⁃１９］、美国威拉米特河
流域［２０］、京津冀地区［８］、三江源［２１］、澜沧江［２２］等多个地区应用［２３⁃２４］，并取得良好的模拟效果，但是已有应用
中并未对水供给服务的时空差异原因进行深入分析 。 因此，本文基于 ＩｎＶＥＳＴ 模型从流域、子流域两个尺度
确定东江湖流域水供给服务的时空格局，明确流域内不同土地覆被类型的水供给服务能力，探究水供给服务
时空差异的原因，识别水供给服务的高值地区，促进对流域内水资源的科学管理与规划。
１　 研究地区与研究方法
１．１　 研究区概况
东江湖位于湖南省资兴市南部，地处 １１３°１５′１１″—１１３°３６′０８″Ｅ， ２５°３４′０９″—２６°００′０４″Ｎ，罗霄山脉南端，
八面山西坡，南岭北坡，是汝桂山脉的一部分，为中低山地貌，地势东高西低。 境内山岭层叠，沟壑纵横，地形
复杂，最高海拔 １６９１．０ｍ，最低海拔 １８０．０ ｍ。 东江湖流域属于典型的中亚热带季风性湿润气候，夏季高温高
湿，冬季稍冷、干燥。 年平均降水量 １６４５ ｍｍ，年平均蒸发量为 １５１５ ｍｍ，年平均气温 １３．７—１８．７℃。 气候四季
分明，光、水、热资源丰富，适宜多种树木生长。 东江湖位于湘江支流的耒水上游，其中发源于桂东的东江水
系，经汝城从东南入境，境内长 ５０多 ｋｍ；发源于八面山西侧的永乐江水系，流经市内东北角，境内长 ４７ｋｍ，两
者均经东江湖入耒水。 东江湖水库兴建于 ２０ 世纪 ７０ 年代，正常蓄水位 ２８５ ｍ，水面面积 １６０ ｋｍ２，蓄水量
８１．２亿 ｍ３，有效库容为 ５６．７ 亿 ｍ３，是下游工农业和生活用水水源。 本文利用 ＡｒｃＳＷＡＴ 模型将流域划分为
２４个子流域（图 １），总面积为 ４６４８．５３ ｋｍ２，最大的子流域面积为 ４７３．２ ｋｍ２，最小的子流域面积为 ２０．６ ｋｍ２，
其与湖南省资兴市、汝城县、桂东县、宜章县均有交界，面积比例分别为 ３７．３３％、３４．２６％、２５．８５％、２．５７％。
图 １　 东江湖流域区位及子流域划分图
Ｆｉｇ．１　 Ｌｏｃａｔｉｏｎ ｏｆ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ ａｎｄ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｆ ｓｕｂｂａｓｉｎｓ
４９８４ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３６卷　
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１．２　 研究方法
１．２．１　 数据来源
　 　 本研究所需的数据包括土地覆被数据、气象数据、水文数据、土壤数据、数字高程数据等。 土地覆被数据
为 １９９５、２０００、２００５、２０１０年 ４期（空间分辨率 １ ｋｍ），来源于中国科学院资源环境数据中心。 气象数据来源
于中国气象科学数据共享服务网，对应于土地覆被的时间，同时为了避免单年数据的低代表性，本文选取 ４ 个
时段（１９９３—１９９７年、１９９８—２００２年、２００３—２００７年、２００８—２０１２年）流域内及其周边 １６ 个国家气象站点的
气象日值数据（包括气温、降水、辐射、风速和日照时数等）。 水文数据来源于水文统计年鉴，包括 ２ 个水文站
点（图 １）的流量、径流量、径流深度，４６ 个降水量站的年降水数据。 土壤数据来源于联合国粮农组织（ＦＡＯ）
维也纳国际应用系统研究所（ＩＩＡＳＡ）构建的世界土壤数据库（ＨＷＳＤ），其中中国境内的数据源为第二次全国
土地调查南京土壤所提供的 １∶１００万土壤数据（包括不同土壤类型质地的比例、容重、导电率等）。 数字高程
模型（ＤＥＭ）（空间分辨率 ９０ ｍ）源于中国科学院资源环境数据中心。
１．２．２　 数据处理
现对数据处理说明如下：基于 ＤＥＭ数据利用 ＡｒｃＳＷＡＴ 模型将流域划分为 ２４ 个子流域（图 １）。 产水量
计算输入变量包括：降水量（Ｐｘ）、参考作物蒸散发（ＥＴ０）、植物可获得水量（ＡＷＣｘ）、根系限制层深度、生物物
理参数表。 降水数据先要进行多年平均，后运用 ＡＮＵＳＰＬＩＮ４．４ 模型进行空间插值得到 ４ 期降水量空间栅格
数据［２５⁃２８］。 参考作物蒸散发基于日值气象数据，利用经过校正的 ＦＡＯ５６Ｐｅｎｍａｎ⁃Ｍｏｎｔｅｉｔｈ 公式［２９］计算，然后
进行多年平均和 ＡＮＵＳＰＬＩＮ 空间插值处理。 植物可获得水量参考周文佐［３０］ 的计算结果，使用 ＳＰＡＷ
Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ模型中的 Ｓｏｉｌ Ｗａｔｅｒ Ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ进行计算［３１］，与文献中相似土壤类型的植物可获得水量比较后
由属性转为栅格图。 根系限制层深度利用土壤参考深度近似替代。 生物物理参数表反映了土地利用 ／覆被类
型的属性，包括土地利用 ／覆被编码、最大根系深度、蒸散系数。 最大根系深度是指有植被覆盖的土地覆被类
型的根系深度最大值，综合参考 Ｃａｎａｄｅｌｌ等［３２］、徐佩等［３３］、ＩｎＶＥＳＴ模型说明文档［３４］中的数据后确定；每种土
地覆被类型的蒸散系数采用联合国粮农组织［３０］蒸散系数参考值。 东江湖流域最大根系深度和蒸散系数见表
１。 季节因子（Ｚ）表示当地的降水模式和水文地质特征，是实际蒸散发量与降水量的比值，根据 Ｚｈａｎｇ 等［３５］
在 Ｂｕｄｙｋｏ曲线基础上提出的近似算法，对于降水总量相等的区域降水次数越多 Ｚ越大。
表 １　 东江湖流域不同土地覆被类型的最大根系深度和蒸散系数表
Ｔａｂｌｅ １　 Ｔｈｅ ｍａｘｉｍｕｍ ｒｏｏｔ ｄｅｐｔｈ ａｎｄ ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒｓ ｉｎ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ
编码
Ｃｏｄｅ
土地覆被类型
Ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ
最大根系深度 ／ ｍｍ
Ｍａｘｉｍｕｍ ｒｏｏｔ ｄｅｐｔｈ
蒸散系数
Ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ
１１ 常绿针叶林 Ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ ７０００ １
１２ 常绿阔叶林 Ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｂｒｏａｄｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ ６７００ １
１３ 落叶针叶林 Ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ ３４００ １
１４ 落叶阔叶林 Ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｂｒｏａｄｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ ３１００ １
１５ 针阔混交林 Ｍｉｘｅｄ ｆｏｒｅｓｔｓ ４８００ １
１６ 灌丛 Ｓｈｒｕｂ ｆｏｒｅｓｔ ５０００ ０．６
２２ 典型草地 Ｈｅｒｂａｃｅｏｕｓ ｓｔｅｐｐｅ ２４００ ０．７５
２６ 灌丛草地 Ｓｈｒｕｂ ｇｒａｓｓｌａｎｄ ２６００ ０．７
３１ 水田 Ｐａｄｄｙ ｆｉｅｌｄ ２０００ １
３３ 旱地 Ｄｒｙｌａｎｄ ｃｒｏｐｌａｎｄ ２２００ ０．８
４１ 城镇建设用地 Ｕｒｂａｎ ａｎｄ ｂｕｉｌｔ⁃ｕｐ １ ０．１
４２ 农村聚落 Ｒｕｒａｌ ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔ ５００ ０．３
５３ 内陆水体 Ｗａｔｅｒ ｂｏｄｉｅｓ １ １
５４ 河湖滩地 Ｂｏｔｔｏｍ ｌａｎｄ １００ １．２
６２ 裸地 Ｂａｒｅ ｌａｎｄ １ ０．２
５９８４　 １５期 　 　 　 徐洁　 等：东江湖流域水供给服务时空格局分析 　
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１．２．３　 ＩｎＶＥＳＴ模型算法
ＩｎＶＥＳＴ模型中的 ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ模块基于 Ｂｕｄｙｋｏ［３６］假设，即多年平均尺度流域的蓄水变量可以忽略不计，
简化了汇流过程，没有区分地表径流、壤中径流和基流，该模块假设栅格产水量通过以上任意一种方式到达流
域出口，各栅格产水量由该栅格的降水量减去实际蒸散发后得到，包括地表产流、土壤含水量、枯落物持水量、
冠层截留量［２１］。 年实际蒸散发可以用降水和潜在蒸散发估算；具体则采用 Ｚｈａｎｇ 等［３５］根据全球 ２５０ 多个流
域的观测数据构建的公式（公式 ２）。 整个模块的计算过程如下：
Ｙｘｊ ＝ １ －
ＡＥＴｘｊ
Ｐｘ
æ
è
ç
ö
ø
÷ × Ｐｘ （１）
ＡＥＴｘｊ
Ｐｘ
＝
１ ＋ ωｘ Ｒｘｊ
１ ＋ ωｘ Ｒｘｊ ＋
１
Ｒｘｊ
（２）
Ｒｘｊ ＝
ｋ × ＥＴ０
Ｐｘ
（３）
ωｘ ＝ Ｚ
ＡＷＣｘ
Ｐｘ
（４）
ＡＷＣｘ ＝ＭＩＮ Ｍａｘ Ｓｏｉｌ Ｄｅｐｔｈｘ，Ｒｏｏｔ Ｄｅｐｔｈｘ( ) ×ＰＡＷＣｘ （５）
式中，Ｙｘｊ为土地覆被类型 ｊ上栅格单元 ｘ的年均水供给量，Ｐｘ为栅格单元 ｘ的年均降水量，ＡＥＴｘｊ为土地覆被类
型 ｊ上栅格单元 ｘ的年均实际蒸散发量；ωｘ为修正植被年可利用水量与预期降水量的比值，无量纲，是表征自
然气候⁃土壤性质的非物理参数；Ｒｘｊ为土地覆被类型 ｊ上栅格单元 ｘ 的 Ｂｕｄｙｋｏ 干燥指数，无量纲，定义为潜在
蒸散发量与降水量的比值；ｋ（或 ＥＴｋ）为作物系数，是不同发育期中作物蒸散发量 ＥＴ与参考（潜在）蒸散发量
ＥＴ０的比值，ＩｎＶＥＳＴ模型手册中称为植被蒸散系数；Ｚ 为 Ｚｈａｎｇ 系数；ＡＷＣｘ为植物可利用水；Ｍａｘ Ｓｏｉｌ Ｄｅｐｔｈｘ
为栅格单元 ｘ的最大土壤深度；Ｒｏｏｔ Ｄｅｐｔｈｘ为栅格单元 ｘ的根系深度；ＰＡＷＣｘ为栅格单元 ｘ 的植被可利用水；
Ｍａｘ Ｓｏｉｌ Ｄｅｐｔｈｘ、Ｒｏｏｔ Ｄｅｐｔｈｘ、ＰＡＷＣｘ是需要获取或校验的数据及参数。
１．２．４　 模型校验
由于水供给量是降水与实际蒸散发的差值，降水量对水供给量的影响最大，达 ６５．８９％［１０］，实际蒸散发由
模型通过潜在蒸散发计算而来。 因此在输入模型之前对降水和潜在蒸散发的空间插值数据进行校准能够在
很大程度上保证水供给量计算的准确性。 由于国家气象站点和水文降水量站点均有实测的降水数据（本文
选取 １６个国家气象站点和 ４６个水文降水量站点数据），因此降水数据相对于潜在蒸散发数据更为全面。 对
于降水数据，以 ２０１０年 ＡＮＵＳＰＬＩＮ降水空间插值数据为例，通过随机抽样站点 １０ 次，每次随机选取 ３ 个站
点，计算插值与实测值的相对误差（表 ２），检验降水空间插值数据的精度。 检验结果表明，降水空间插值数据
的相对误差均值为 ２．３７％，相对误差的绝对值均值为 ８％，误差较低，故采取该方式处理得到的降水空间数据
计算产水量。 对于潜在蒸散发数据，以 ２０１０年 ＡＮＵＳＰＬＩＮ潜在蒸散发空间插值数据为例，由于只有国家气象
站点的观测值可用于计算潜在蒸散发，所以相对降水数据将抽样次数减半，通过随机抽样站点 ５次，每次随机
选取 ３个站点，计算插值与实测值的相对误差（表 ３），检验潜在蒸散发空间插值数据的精度。 检验结果表明，
潜在蒸散发空间插值数据的相对误差均值为－４．７２％，相对误差的绝对值均值为 １８．２７％，误差相对较低，故采
取该方式处理得到的潜在蒸散发空间插值数据计算产水量。
在其他参数确定的情况下，通过调节季节因子（Ｚ）校验模型。 季节因子 Ｚ 取值范围为 １—１０，利用水文
站点的流量、径流量、径流深度数据进行模型参数的校准。 东江湖流域范围内有两个水文站点，东江和寨前
（三）（图 １）。 东江水文站接近流域出口，观测径流量与东江湖水库的调蓄有关，不能直接用于流域水供给量
的校准，仅作参考。 寨前（三）水文站位于水库上游，观测径流量可排除水库调蓄的影响，可用于流域水供给
量的校准。 需要注意的是，根据水量平衡原理，降水量与实际蒸散发的差值等于土壤贮水量变化与地表径流
６９８４ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３６卷　
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量之和，土壤含水量的计量复杂，精度较低，多年平均尺度上土壤贮水量的变化可忽略不计。 同时，参考已有
产水量的计算结果［９⁃１０，２１，３７］，当 Ｚ 取值为 ２．３２ 时，多个年份的年径流量观测值达产水量的 ９４．１１％，整体误差
较小。
表 ２　 降水空间插值数据随机抽样检验结果
Ｔａｂｌｅ ２　 Ｒａｎｄｏｍ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｓｐａｔｉａｌ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｄａｔａ
抽样代码
Ｓａｍｐｌｅ
ｃｏｄｅ
区站号
Ｓｔａｔｉｏｎ
ｎｕｍｂｅｒ
实测值
Ｍｅａｓｕｒｅｄ
ｖａｌｕｅ
插值结果
Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ
ｒｅｓｕｌｔ
相对误差 ／ ％
Ｒｅｌａｔｉｖｅ
ｅｒｒｏｒ
抽样代码
Ｓａｍｐｌｅ
ｃｏｄｅ
区站号
Ｓｔａｔｉｏｎ
ｎｕｍｂｅｒ
实测值
Ｍｅａｓｕｒｅｄ
ｖａｌｕｅ
插值结果
Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ
ｒｅｓｕｌｔ
相对误差 ／ ％
Ｒｅｌａｔｉｖｅ
ｅｒｒｏｒ
１ ４５ １３１８．８５ １５５８．１１ １８．１４ ６ １３３ １７６６．５８ １６２５．７８ －７．９７
１３０１ １６３０．８４ １５３２．７１ －６．０２ １６９ １８７４．９０ １８７６．７４ ０．１０
５７８７２ １２０５．４０ １２９６．０２ ７．５２ ５７９７２ １２９２．４６ １３５２．７２ ４．６６
２ １４０ １２６０．７２ １４１６．７６ １２．３８ ７ １３６ １５６０．８６ １５６１．３８ ０．０３
１８７ １４６４．１８ １５６９．７８ ７．２１ １７０ １８１７．１４ １７１７．４０ －５．４９
５７９９３ １３３２．８４ １６１１．４０ ２０．９０ ５７８７４ １２７２．９０ １２７４．７９ ０．１５
３ ５４ １４４９．５０ １５８１．５０ ９．１１ ８ １１３ １６４６．０８ １４３１．１３ －１３．０６
１４６ １４４５．１６ １３５０．２０ －６．５７ １６６ １７７０．７２ １７３８．３７ －１．８３
５７７７９ １４０５．０５ １３３３．８９ －５．０６ ５９０８２ １６８６．４６ １４７０．６２ －１２．８０
４ ５８ １４８０．５５ １６４７．１１ １１．２５ ９ １３４ １３９７．２８ １５７４．０５ １２．６５
１４９ １３３７．５０ １３５４．０６ １．２４ ２４５ １５２１．６０ １５３６．９３ １．０１
５７８９６ １３７４．５４ １４９６．５７ ８．８８ ５７９６５ １５２０．９２ １３９７．７８ －８．１０
５ １２８ １８１５．４６ １９５８．２０ ７．８６ １０ １４１ １４７８．８０ １３３８．２３ －９．５１
１３９ １４５３．００ １５４６．３５ ６．４２ １８６ １５０９．７８ １５８５．７１ ５．０３
５７９９３ １３３２．８４ １６１１．８５ ２０．９３ ５７７８０ １４６４．４８ １３４７．３５ －８．００
相对误差均值
Ａｖｅｒａｇｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ ２．３７
相对误差的绝对值均值
Ａｖｅｒａｇｅ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ ８．００
　 　 表中区站号为中国地面气候资料日值数据集的国家气象站点代码和水文统计年鉴上的降水量站代码
表 ３　 潜在蒸散发空间插值数据随机抽样检验结果
Ｔａｂｌｅ ３　 Ｒａｎｄｏｍ ｓａｍｐｌｉｎｇ ｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｏｆ ｐｏｔｅｎｔｉａｌ ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｓｐａｔｉａｌ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｄａｔａ
抽样代码
Ｓａｍｐｌｅ ｃｏｄｅ
区站号
Ｓｔａｔｉｏｎ ｎｕｍｂｅｒ
实测值
Ｍｅａｓｕｒｅｄ ｖａｌｕｅ
插值结果
Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔ
相对误差 ／ ％
Ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ
１ ５７７８０ １０４１．８１ １２７８．２２９ ２２．６９
５７９７４ １１０３．１１ １０１９．４８５ －７．５８
５９０８２ １３２２．６９ ８８８．４３４ －３２．８３
２ ５７７７６ １６１８．４６ ７１６．８０３ －５５．７１
５７８７４ ９５８．６ １０９６．０７４ １４．３４
５７９９６ １０８２．６ １０８６．４２８ ０．３５
３ ５７８７２ １１２６．８３ １１２８．２０２ ０．１２
５７８９６ １０９０．７４ ８１４．４４ －２５．３３
５７９７４ １１０３．１１ １０３２．１５ －６．４３
４ ５７７７９ １０８２．４９ １０２１．１８３ －５．６６
５７８８９ ９３３．４６ １０９３．４５７ １７．１４
５７９９３ ９９０．７４ ８９９．８４９ －９．１７
５ ５７７８０ １０４１．８１ １３７３．２３６ ３１．８１
５７８９６ １０９０．７４ ７６６．６３３ －２９．７１
５７９９６ ９５８．６ １１０４．１９９ １５．１９
相对误差均值 Ａｖｅｒａｇｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ －４．７２
相对误差的绝对值均值 Ａｖｅｒａｇｅ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｒｒｏｒ １８．２７
　 　 表中区站号为中国地面气候资料日值数据集的国家气象站点代码
７９８４　 １５期 　 　 　 徐洁　 等：东江湖流域水供给服务时空格局分析 　
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２　 结果与分析
２．１　 东江湖流域水供给服务的时空格局
１９９５—２０１０年东江湖流域水供给量呈现先增加后减少的趋势，在 １１００—１６００ ｍｍ之间变化，即整个流域
供水总量为 ５．１１×１０９—７．４４×１０９ ｍ３，２０００ 年的平均水供给量最高，达到 １５７５．６７ ｍｍ，即整个流域供水总量为
７．３２×１０９ ｍ３（图 ２）。 从水量平衡的角度而言，降水和实际蒸散发是决定生态系统水供给量的两个关键环节。
降水是气候变化的重要变量，实际蒸散同时受气候（辐射、温度、湿度、风速）和下垫面地表覆被的影响。 由图
３得出，同期降水量也呈现先增加后减少的趋势，基本维持在 １６００—２０００ ｍｍ 之间，２０００ 年的平均降水量最
多，为 ２０８３．１８ ｍｍ。 平均潜在蒸散发和平均实际蒸散发的变化趋势一致，呈现波动变化特征，平均潜在蒸散
发大致在 １０００ ｍｍ左右波动变化，平均实际蒸散发则低于实际潜在蒸散发，各年份较平均，约为 ５００ ｍｍ。 蒸
散的年际变化与降水并无明显的相关性［３８］，平均水供给量的年际变化与降水的相关性较强。
贾芳芳等［３７］基于 ＩｎＶＥＳＴ模型对 ２０００、２００５、２０１０年赣江流域的水源供给功能进行了评估，在 ７００—１６００
ｍｍ之间变化；张灿强等［１１］基于 ＩｎＶＥＳＴ 模型对 ２００３—２００８ 年西苕溪流域的平均水供给量进行了分析，在
５００—１１００ ｍｍ之间变化。 ３个流域都属于亚热带湿润季风气候，东江湖流域的降水量较其他两个流域要多，
植被覆盖率较高，水供给量较多，但是三者的水供给量在可比的范围内。
图 ２　 １９９５—２０１０年东江湖流域降水、蒸散发及供水量变化
Ｆｉｇ．２　 Ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｏｆ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ， ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ ｉｎ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ
东江湖流域各年水供给量的空间分布格局相似（图 ３），由湖区向四周递增，最低值均出现在湖区范围内，
各年水供给量在 １６０—７００ ｍｍ之间变化。 最高值均出现在东北部地区，各年水供给量在 １８００—２５００ ｍｍ 之
间变化。 ＩｎＶＥＳＴ模型利用降水量和实际蒸发量的差值计算水供给量，降水插值的空间分布显示流域内的降
水量由湖区向四周增加，湖区范围为降水的低值区。 由于地表蓄水体具有一定的调蓄能力，水体下垫面初始
含水量已基本饱和，雨水下渗能力有限［３９］，同时湖区蒸散量分为水体蒸发量和植被（非水体）蒸散量［３８］。 湖
区的水体蒸发量难以直接测得，绝大多数利用陆上蒸发器观测值换算得来，通常水体蒸发高于陆上蒸发池的
蒸发量［４０］，且明显高于植被蒸散量［３８］，因此形成湖区水供给量低值区。 至于高值区的空间分布则与降水、不
同植被的蒸散有关。
由图 ４可以看出，１９９５—２０００ 年流域范围内的平均水供给量整体呈现增多的趋势，增加幅度由湖区向四
周逐级递增，仅湖区范围内的水供给量有所减少，减少量为 ０—１００ ｍｍ。 这主要是由于流域内的降水量整体
增加，但湖区内降水的增加幅度小于其他区域，且湖区内实际蒸散发增加，其他区域实际蒸散发降低。 ２０００—
２００５、２００５—２０１０年间的水供给量均呈现减少的趋势，但减少的空间格局存在差异。 ２０００—２００５ 年，水供给
量的减少幅度由湖区向四周逐级递增，其变化的空间格局与 １９９５—２０００年的相似，该时段流域内的降水量整
体减少，实际蒸散发东北部区域整体增加，其他区域整体减少。 ２００５—２０１０ 年，水供给量的减少幅度由西向
８９８４ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３６卷　
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图 ３　 东江湖流域水供给量的时空格局分布图
Ｆｉｇ．３　 Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ａｍｏｕｎｔ ｉｎ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ
东递减，湖区范围内的减少幅度最大，该时段流域内的降水量减少，且西部减少的幅度大于东部地区，湖区范
围内的实际蒸散发增大，其他大部分区域实际蒸散发减少，但减少的幅度小于降水量，导致流域内水供给量整
体降低。
２．２　 不同土地覆被类型水供给服务的比较
各年份之间同种土地覆被类型的平均水供给量呈现先增加后减少的趋势（图 ５），与整个流域内水供给量
的时间变化趋势一致。 平均水供给量较高的土地覆被类型依次为城镇建设用地、典型草地、灌丛、灌丛草地，
在 １６００ ｍｍ左右。 灌丛在流域范围内的分布较为集中，主要分布在流域中北部的狭长地带，是除流域东北部
以外较明显的水供给量高值区（图 ３）。 平均水供给量较低的土地覆被类型为河湖滩地、内陆水体、水田。 内
陆水体的平均水供给量在 ８００ ｍｍ以下，形成湖区范围内的水供给量低值区（图 ３）。 模型计算的产水量包括
地表产流、土壤含水量、枯落物持水量、冠层截留量，后三者主要存在于有植被覆盖的土地覆被类型。 不同的
土地覆被类型产流特性不同，建设用地、灌丛、草地、林地、耕地的产流能力依次降低［３９，４１⁃４４］。 森林、草甸的土
９９８４　 １５期 　 　 　 徐洁　 等：东江湖流域水供给服务时空格局分析 　
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图 ４　 东江湖流域水供给量年际变化的空间分布图
Ｆｉｇ．４　 Ｓｐａｔｉｏｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ａｍｏｕｎｔ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｎ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ
壤含水量高于灌丛［４５］，森林、灌丛、草甸的枯落物持水量和林冠截留量均依次降低［４，４４］。 在蒸散发能力上，水
体、耕地、林地、草地、建设用地依次降低［４６］，湖区包括水体和河湖滩地，其蒸发量明显高于植被蒸散量［３８］。
以上多种因素与降水量等共同叠加形成流域内不同土地覆被类型的平均水供给量差异。 虽然城市建设用地
产水量较高，但因其为不透水面，降水到达地表后进入城市排水管道，难以被人类利用。 流域内灌丛的平均水
供给量高于其他林地类型，主要是由于该地带是流域内降水量的高值区，水供给量受降水量的影响较大。 对
于其他的林地类型，阔叶林的产水量高于针叶林［４７］，针阔混交林的产水量或高于阔叶林或低于阔叶林，与研
究区的具体情况有关［４，２２，４８］。
２．３　 子流域尺度上水供给服务的时空格局
由于流域尺度上水供给服务时空格局的分析基于流域整体，只能判断出流域整体的变化趋势，难以落实
到更小的空间尺度，可能在一定程度上掩盖地区格局的空间异质性，不利于水资源的有效管理与评估。 为了
对东江湖流域水供给量的空间分布格局进行更为深入的分析，更精确地识别出水供给服务的空间分布，方便
水资源政策的有效实施，提高水供给服务的质量，在子流域尺度上分析水供给量的时空格局，使用平均水供给
００９４ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３６卷　
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图 ５　 东江湖流域不同土地覆被类型平均水供给量柱状图
Ｆｉｇ．５　 Ｍｅａｎ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ａｍｏｕｎｔ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｔｙｐｅｓ ｉｎ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ Ｂａｓｉｎ
ＥＮＦ： 常绿针叶林 Ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ；ＥＢＦ： 常绿阔叶林 Ｅｖｅｒｇｒｅｅｎ ｂｒｏａｄｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ；ＤＮＦ： 落叶针叶林 Ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｎｅｅｄｌｅｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ；ＤＢＦ：
落叶阔叶林 Ｄｅｃｉｄｕｏｕｓ ｂｒｏａｄｌｅａｆ ｆｏｒｅｓｔ；ＭＦ： 针阔混交林 Ｍｉｘｅｄ ｆｏｒｅｓｔｓ；ＳＦ： 灌丛 Ｓｈｒｕｂ ｆｏｒｅｓｔ；ＨＳ： 典型草地 Ｈｅｒｂａｃｅｏｕｓ ｓｔｅｐｐｅ；ＳＧ： 灌丛草地
Ｓｈｒｕｂ ｇｒａｓｓｌａｎｄ；ＰＦ： 水田 Ｐａｄｄｙ ｆｉｅｌｄ；ＤＣ： 旱地 Ｄｒｙｌａｎｄ ｃｒｏｐｌａｎｄ；ＵＡＢ： 城镇建设用地 Ｕｒｂａｎ ａｎｄ ｂｕｉｌｔ ｕｐ；ＲＳ： 农村聚落 Ｒｕｒａｌ ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔ；ＷＢ：
内陆水体 Ｗａｔｅｒ ｂｏｄｉｅｓ；ＢＬ： 河湖滩地 Ｂｏｔｔｏｍ ｌａｎｄ；ＢＡＬ： 裸地 Ｂａｒｅ ｌａｎｄ
量作为评估水供给服务能力的指标，计算 １９９５、２０００、２００５、２０１０ 年各子流域的平均水供给量，大致在 ７５０—
１７００ ｍｍ之间。 分别统计各子流域 ４ 个年份的降水量、潜在蒸散发、实际蒸散发、土地覆被覆盖率，并利用
ＳＰＳＳ软件进行皮尔逊相关分析，以识别影响水供给量的主要因素。 由于东江湖流域内城镇建设用地的平均
水供给量最高，因此在各子流域土地覆被构成的分析中将城镇建设用地的比例单独列出，与农村聚落的比例
区分开。 由表 ４可以看出，平均水供给量与降水量、潜在蒸散发、林地覆盖率成极显著正相关关系，与实际蒸
散发、湿地水体覆盖率成极显著负相关关系，这与本文水供给量计算值包括地表产流、土壤含水量、枯落物持
水量、冠层截留量有关。 基于此进一步分析子流域尺度上水供给服务的时空格局，由图 ６和表 ５可以看出，各
年份 ７号子流域平均水供给量均最低，并以此为中心自西向东逐级增加，这与气象要素的空间分布和各子流
域土地覆被类型有关，各年份降水由湖区向四周递增，湖区范围内的实际蒸散发最大，且与周围地区差异较
大。 综合来看，平均水供给量较低的 ２、４、６、７、１０、１２、１８、１９号子流域的水体面积比例较高，降水量较少，实际
表 ４　 东江湖子流域平均水供给量与降水量、蒸散发和土地覆被覆盖率的相关分析
Ｔａｂｌｅ ４ 　 Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ｏｆ ａｖｅｒａｇｅ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ａｍｏｕｎｔ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ， ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｉｎ
Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ ｓｕｂｂａｓｉｎｓ
类别
Ｃａｔｅｇｏｒｙ
降水量
Ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ
潜在蒸散发
Ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ
实际蒸散发
Ａｃｔｕａｌ
ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ
林地覆盖率
Ｆｏｒｅｓｔ
ｃｏｖｅｒａｇｅ ｒａｔｅ
草地覆盖率
Ｇｒａｓｓｌａｎｄ
ｃｏｖｅｒａｇｅ ｒａｔｅ
相关系数
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ０．９７６
∗∗ ０．３９２∗∗ －０．２６５∗∗ ０．３６５∗∗ ０．１４２
类别
Ｃａｔｅｇｏｒｙ
农田覆盖率
Ｃｒｏｐｌａｎｄ ｃｏｖｅｒａｇｅ ｒａｔｅ
城镇建设
用地覆盖率
Ｕｒｂａｎ ａｎｄ ｂｕｉｌｔ⁃ｕｐ
ｃｏｖｅｒａｇｅ ｒａｔｅ
农村聚落覆盖率
Ｒｕｒａｌ ｓｅｔｔｌｅｍｅｎｔ
ｃｏｖｅｒａｇｅ ｒａｔｅ
湿地水体覆盖率
Ｗｅｔｌａｎｄｓ ａｎｄ ｗａｔｅｒ
ｂｏｄｉｅｓ ｃｏｖｅｒａｇｅ
ｒａｔｅ
裸地覆盖率
Ｂａｒｅ ｌａｎｄ
ｃｏｖｅｒａｇｅ ｒａｔｅ
相关系数
Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ０．０５９ ０．０１６ ０．１２７ －０．５４４
∗∗ －０．０８８
　 　 ∗∗在 ０．０１水平（双侧）上显著，∗在 ０．０５水平（双侧）上显著
１０９４　 １５期 　 　 　 徐洁　 等：东江湖流域水供给服务时空格局分析 　
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蒸散发较高；平均水供给量较高的 １、５、８、９、１５、２３号子流域城镇建设用地和草地的面积比例均较高，降水量
较多，实际蒸散发相对较低。 水供给量不仅与土地覆被类型有关，与降水量和土地覆被类型的组成结构均有
关系，其具体的关系还有待于进一步研究。
图 ６　 东江湖地区子流域的水供给服务能力分布图（图上序号为子流域编号）
Ｆｉｇ．６　 Ｔｈｅ ｈｉｅｒａｒｃｈｙ ｏｆ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ Ｄｏｎｇｊｉａｎｇ Ｌａｋｅ ｓｕｂｂａｓｉｎｓ （ｔｈｅ ｓｅｒｉａｌ ｎｕｍｂｅｒｓ ｉｎ ｔｈｅ ｆｉｇｕｒｅ ａｒｅ ｓｕｂｂａｓｉｎ ｃｏｄｅｓ）
为体现各个子流域的地理区位，对子流域编号按照优先级别采用水系、行政区、方位三者相结合的方式进行命名，子流域编号对应的命名如
下：１： 沤江上游；２： 坪石；３： 青腰；４： 枫冲垅；５： 连坪；６： 东江；７： 白廊；８： 沤江中游东；９： 沤江中游西；１０： 清江；１１： 秋木田；１２： 龙溪；
１３： 东坪；１４：水口；１５淇江；１６：沤江中下游；１８：黄草；１９：滁口；２０：瑶岗仙；２１：浙江河下游；２２：文明、盈洞；２３：浙江河上游西；２４：浙江
河上游东
２０９４ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３６卷　
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表
５　
１９
９０
—
２０
１０
年
东
江
湖
子
流
域
水
供
给
服
务
差
异
分
析
表
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—
２０
１０
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号
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３０９４　 １５期 　 　 　 徐洁　 等：东江湖流域水供给服务时空格局分析 　
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
　 　 在子流域水供给量的年际变化上，２０００年平均水供给量大于 １６００ ｍｍ的子流域最多。 ２００５、２０１０年各子
流域平均水供给量逐年降低，不存在平均水供给量大于 １６００ ｍｍ的子流域，平均水供给量在 １０００—１２００ ｍｍ
的子流域逐年增多，２０００—２０１０年整个流域的水供给服务能力减弱，由于流域内的土地覆被变化不显著，导
致平均水供给量降低的主要原因是气候变化，１９９５—２０００年流域内的降水量增多，除湖区以外的实际蒸散发
降低；２０００—２０１０年流域内的降水量减少，流域内大部分地区的实际蒸散发降低，降低的幅度小于降水量。
综上，１、８、９、１５号子流域是整个流域范围内水供给服务的高值地区，其占流域的面积比例小于平均水供
给比例，是流域内水供给服务的基础保障区域；２、４、６、７、１０、１９号子流域是水供给服务的低值地区，其占流域
的面积比例大于平均水供给比例，尤其是 ７ 号子流域。 １８ 号子流域较周边子流域（１３、１４、１７、２１ 号）的平均
水供给量低，主要是由于降水量相对较低，实际蒸散发较高，水体的面积比例较大，形成水供给服务的“谷
地”。 ２３号子流域较周边子流域（２１、２２、２４ 号）的平均水供给量高，主要由于其降水量较高，没有水体分布，
形成水供给服务的“高地”。 对于水供给服务的高值地区，应注意植被的保护，防止水土流失，注意多项生态
系统服务间的权衡，进行准确有效的评估管理，维持与提高水供给服务。 流域内各项生态系统服务之间的关
系需要进一步的研究。
３　 结论
本文基于 ＩｎＶＥＳＴ模型计算了东江湖流域不同年份的水供给量，利用 ＡｒｃＳＷＡＴ模型对东江湖进行子流域
划分，并对东江湖流域、子流域水供给量的时空格局进行定量分析与研究，对流域内不同土地覆被类型的产水
能力进行了比较分析，探究水供给服务时空差异的原因。 本研究能够为东江湖流域的水资源管理提供科学的
参考依据，对于东江湖流域生态系统服务功能的提升、生态环境质量的改善、社会经济的可持续发展具有重要
的现实意义。 研究表明：
（１）１９９５—２０１０年，东江湖流域水供给量整体呈现先增加后降低的趋势，年均水供给量在 １１００—１６００
ｍｍ之间变化，２０００年的平均水供给量最多。 年均水供给量的变化趋势与各年份降水量的变化趋势一致，与
流域内平均潜在蒸散发和平均实际蒸散发的变化趋势不同，后两者在 １９９５—２０１０年间呈现波动变化，且两者
的波动趋势一致。
（２）水供给量的时空格局：东江湖流域各年水供给量的空间分布格局相似，由湖区向四周递增，最低值均
出现在湖区范围内，湖区内各年的水供给量在 １６０—７００ ｍｍ 之间变化，最高值均出现在东北部地区，年均水
供给量在 １８００—２５００ ｍｍ 之间变化。 １９９５—２０００ 年流域范围内的水供给量整体呈现增多的趋势，增加幅度
由湖区向四周逐级递增，仅湖区内的水供给量减少。 ２００５—２０１０ 年间的水供给量均呈现减少的趋势，但减少
的空间格局存在差异。
（３）不同土地覆被类型的水供给量：流域范围内的土地覆被类型以林地为主，占整个流域面积近 ８０％。
平均水供给量较高的土地覆被类型依次为城镇建设用地、典型草地、灌丛、灌丛草地，在 １６００ ｍｍ左右。 平均
水供给量较低的土地覆被类型依次为河湖滩地、内陆水体、水田。 内陆水体的平均水供给量在 ８００ ｍｍ以下，
形成湖区范围内的水供给量低值区。
（４）子流域水供给量的时空格局：各个子流域平均水供给量大致在 ７５０—１７００ ｍｍ之间，平均水供给量与
降水量、潜在蒸散发、林地覆盖率成极显著正相关关系，与实际蒸散发、湿地水体覆盖率成极显著负相关关系。
对各子流域平均水供给量的时空格局进行分析，１９９５、２０００ 年 ７０％以上的子流域平均水供给量超出 １４００
ｍｍ，２００５年只有 ３个子流域超出 １４００ ｍｍ，２０１０年各子流域平均水供给量均低于 １４００ ｍｍ，表明流域的水供
给服务能力减弱。 各个年份水供给服务能力的空间分布也能反映该年份水供给量的数量及空间分布的变化
情况。 由于流域内的土地覆被变化不显著，导致平均水供给量降低的主要原因是气候变化。 水供给量时空格
局差异是气候和土地覆被共同作用的结果。
４０９４ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３６卷　
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４　 讨论
本文从流域、子流域两个尺度对东江湖流域水供给服务的时空格局进行了探讨分析，对流域境内的水供
给服务有了较全面的认识，流域内的植被对水供给服务的保护与维持具有重要的作用，应建立完整的生态补
偿机制，合理开发利用自然资源。 但是由于模型不可避免地存在一些误差，如在计算水供给量的时候未考虑
地形地貌等因素，部分参数如蒸散系数、根系限制层深度、最大根系深度、季节因子等是根据文献中的经验数
据或者模型的示例参数赋值所得，流域内降水量与潜在蒸散发量等空间数据通过插值方法得到，其计算精度
与插值方法和已知点的点位分布有关。 因此，可能在部分地区模拟精度不高，存在一定的误差。 由于 ＩｎＶＥＳＴ
模型是以年为单位模拟水供给量，在水供给服务空间格局分析的时间精度上准确度不高。 对于水供给服务的
保持与提高，在通过植被变化改变产水量之前必须考虑水库蓄水、土壤侵蚀、沉积物、水质变化等，还要考虑水
文过程，即流域内水供给服务的流动特征。 对于流域内水供给服务与土地覆被变化之间的关系，气象要素与
土地覆被类型的构成对水供给量的综合影响效应，以及流域内多项生态系统服务之间的权衡，如水供给服务
与土壤保持服务之间的关系有待于深入研究。 今后的研究中应进一步优化参数，通过实地采样计算进行参数
的本地化，对产水量的计算结果进行更高精度的实地验证，提高水供给服务的分析精度；进行多项生态系统服
务的综合研究，权衡各生态系统服务之间的关系，实现整个流域内生态系统服务价值的最大化，使研究成果与
改善流域环境紧密结合起来。
参考文献（Ｒｅｆｅｒｅｎｃｅｓ）：
［ １ ］　 孙立达， 朱金兆． 水土保持林体系综合效益研究与评价． 北京： 中国科学技术出版社， １９９５．
［ ２ ］ 　 李文华， 何永涛， 杨丽韫． 森林对径流影响研究的回顾与展望． 自然资源学报， ２００１， １６（５）： ３９８⁃４０６．
［ ３ ］ 　 张彪， 李文华， 谢高地， 肖玉． 森林生态系统的水源涵养功能及其计量方法． 生态学杂志， ２００９， ２８（３）： ５２９⁃５３４．
［ ４ ］ 　 李士美， 谢高地， 张彩霞， 盖力强． 森林生态系统水源涵养服务流量过程研究． 自然资源学报， ２０１０， ２５（４）： ５８５⁃５９３．
［ ５ ］ 　 王晓学， 沈会涛， 李叙勇， 景峰． 森林水源涵养功能的多尺度内涵、过程及计量方法． 生态学报， ２０１３， ３３（４）： １０１９⁃１０３０．
［ ６ ］ 　 张海博． 基于 ＳＥＢＳ与 ＳＣＳ模型的区域水源涵养量估算研究［Ｄ］． 中国环境科学研究院， ２０１２．
［ ７ ］ 　 王晓学， 李叙勇， 莫菲， 江燕． 基于元胞自动机的森林水源涵养量模型新方法———概念与理论框架． 生态学报， ２０１０， ３０ （ ２０）：
５４９１⁃５５００．
［ ８ ］ 　 Ｇａｏ Ｙ， Ｆｅｎｇ Ｚ， Ｌｉ Ｙ， Ｌｉ Ｓ Ｃ． Ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅ ｆｏｏｔｐｒｉｎｔ ｍｏｄｅｌ： ａ ｍｏｄｅｌ ｔｏ ｅｖａｌｕａｔｅ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｆｒｅｓｈｗａｔｅｒ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ—ａ
ｃａｓｅ ｓｔｕｄｙ ｉｎ Ｂｅｉｊｉｎｇ⁃Ｔｉａｎｊｉｎ⁃Ｈｅｂｅｉ， Ｃｈｉｎａ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｉｎｄｉｃａｔｏｒｓ， ２０１４， ３９： １⁃９．
［ ９ ］ 　 吴哲， 陈歆， 刘贝贝， 初金凤， 彭黎旭． 不同土地利用 ／覆盖类型下海南岛产水量空间分布模拟． 水资源保护， ２０１４， ３０（３）： ９⁃１３．
［１０］ 　 黄从红． 基于 ＩｎＶＥＳＴ模型的生态系统服务功能研究［Ｄ］． 北京： 北京林业大学， ２０１４．
［１１］ 　 Ｚｈａｎｇ Ｃ Ｑ， Ｌｉ Ｗ Ｈ， Ｚｈａｎｇ Ｂ， Ｌｉｕ Ｍ Ｃ． Ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ ｏｆ Ｘｉｔｉａｏｘｉ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＩｎＶＥＳＴ ｍｏｄｅｌｉｎｇ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， ２０１２，
３（１）： ５０⁃５４．
［１２］ 　 ＣＳＩＲＯ． Ｗａｔｅｒ Ａｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙ ｉｎ ｔｈｅ Ｍｕｒｒａｙ⁃Ｄａｒｌｉｎｇ Ｂａｓｉｎ． Ａｕｓｔｒａｌｉａ： ＣＳＩＲＯ， ２００８．
［１３］ 　 肖玉， 谢高地， 鲁春霞， 徐洁． 基于供需关系的生态系统服务空间流动研究进展． 生态学报， ２０１６， ３６（１０）：３０９６⁃３１０２．
［１４］ 　 Ｓｈｅｒｒｏｕｓｅ Ｂ Ｃ， Ｃｌｅｍｅｎｔ Ｊ Ｍ， Ｓｅｍｍｅｎｓ Ｄ Ｊ． Ａ ＧＩＳ ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ ｆｏｒ ａｓｓｅｓｓｉｎｇ， ｍａｐｐｉｎｇ， ａｎｄ ｑｕａｎｔｉｆｙｉｎｇ ｔｈｅ ｓｏｃｉａｌ ｖａｌｕｅｓ ｏｆ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅｓ．
Ａｐｐｌｉｅｄ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ， ２０１１， ３１（２）： ７４８⁃７６０．
［１５］ 　 黄桂林， 赵峰侠， 李仁强， 徐明． 生态系统服务功能评估研究现状 挑战和趋势． 林业资源管理， ２０１２， （４）： １７⁃２３．
［１６］ 　 Ｂｏｕｍａｎｓ Ｒ， Ｃｏｓｔａｎｚａ Ｒ， Ｆａｒｌｅｙ Ｊ， Ｗｉｌｓｏｎａ Ｍ Ａ， Ｐｏｒｔｅｌａ Ｒ， Ｒｏｔｍａｎｓ Ｊ， Ｖｉｌｌａ Ｆ， Ｇｒａｓｓｏ Ｍ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｔｈｅ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｅａｒｔｈ ｓｙｓｔｅｍ
ａｎｄ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｇｌｏｂａｌ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ＧＵＭＢＯ ｍｏｄｅｌ． Ｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ， ２００２， ４１（３）： ５２９⁃５６０．
［１７］ 　 Ｎａｔｕｒａｌ Ｃａｐｉｔａｌ Ｐｒｏｊｅｃｔ． Ｓｉｅｒｒａ Ｎｅｖａｄａ， Ｃａｌｉｆｏｒｎｉａ Ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｉｏｎ Ｓｉｔｅ． （２００６⁃０５⁃１６）［２０１０⁃０７⁃０８］ ． ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．Ｎａｔｕｒａｌｃａｐｉｔａｌｒｏｊｅｃｔ．ｏｒｇ ／ ＣｏｎＥＸ ／
Ｓｉｅｒｒａ＿Ｎｅｖａｄａ＿ＣｏｎＥＸ＿Ｂｒｏｃｈｕｒｅ＿１００７０８．ｐｄｆ．
［１８］ 　 Ｆｉｓｈｅｒ Ｂ， Ｔｕｒｎｅｒ Ｒ Ｋ， Ｂｕｒｇｅｓｓ Ｎ Ｄ， Ｓｗｅｔｎａｍ Ｒ Ｄ， Ｇｒｅｅｎ Ｊ， Ｇｒｅｅｎ Ｒ Ｅ， Ｋａｊｅｍｂｅ Ｇ， Ｋｕｌｉｎｄｗａ Ｋ， Ｌｅｗｉｓ Ｓ Ｌ， Ｍａｒｃｈａｎｔ Ｒ， Ｍａｒｓｈａｌｌ Ａ Ｒ，
Ｍａｄｏｆｆｅ Ｓ， Ｍｕｎｉｓｈｉ Ｐ Ｋ Ｔ， Ｍｏｒｓｅ⁃Ｊｏｎｅｓ Ｓ， Ｍｗａｋａｌｉｌａ Ｓ， Ｐａａｖｏｌａ Ｊ， Ｎａｉｄｏｏ Ｒ， Ｒｉｃｋｅｔｔｓ Ｔ， Ｒｏｕｇｅｔ Ｍ， Ｗｉｌｌｃｏｃｋ Ｓ， Ｗｈｉｔｅ Ｓ， Ｂａｌｍｆｏｒｄ Ａ．
Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ， ｍｏｄｅｌｉｎｇ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｅａｓｔｅｒｎ Ａｒｃ Ｍｏｕｎｔａｉｎｓ ｏｆ Ｔａｎｚａｎｉａ． Ｐｒｏｇｒｅｓｓ ｉｎ Ｐｈｙｓｉｃａｌ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ， ２０１１， ３５（５）：
５９５⁃６１１．
５０９４　 １５期 　 　 　 徐洁　 等：东江湖流域水供给服务时空格局分析 　
ｈｔｔｐ： ／ ／ ｗｗｗ．ｅｃｏｌｏｇｉｃａ．ｃｎ
［１９］　 Ｓｗｅｔｎａｍ Ｒ Ｄ， Ｆｉｓｈｅｒ Ｂ， Ｍｂｉｌｉｎｙｉ Ｂ Ｐ， Ｍｕｎｉｓｈｉ Ｐ Ｋ Ｔ， Ｗｉｌｌｃｏｃｋ Ｓ， Ｒｉｃｋｅｔｔｓ Ｔ， Ｍｗａｋａｌｉｌａ Ｓ， Ｂａｌｍｆｏｒｄ Ａ， Ｂｕｒｇｅｓｓ Ｎ Ｄ， Ｍａｒｓｈａｌｌ Ａ Ｒ， Ｌｅｗｉｓ Ｓ
Ｌ． Ｍａｐｐｉｎｇ ｓｏｃｉｏ⁃ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｓｃｅｎａｒｉｏｓ ｏｆ ｌａｎｄ ｃｏｖｅｒ ｃｈａｎｇｅ： ａ ＧＩＳ ｍｅｔｈｏｄ ｔｏ ｅｎａｂｌｅ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅ ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔａｌ
Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２０１１， ９２（３）： ５６３⁃５７４．
［２０］ 　 Ｎｅｌｓｏｎ Ｅ， Ｍｅｎｄｏｚａ Ｇ， Ｒｅｇｅｔｚ Ｊ， Ｐｏｌａｓｋｙ Ｓ， Ｔａｌｌｉｓ Ｈ， Ｃａｍｅｒｏｎ Ｄ， Ｃｈａｎ Ｋ Ｍ， Ｄａｉｌｙ Ｇ Ｃ， Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ Ｊ， Ｋａｒｅｉｖａ Ｐ Ｍ， Ｌｏｎｓｄｏｒｆ Ｅ， Ｎａｉｄｏｏ Ｒ，
Ｒｉｃｋｅｔｔｓ Ｔ Ｈ， Ｓｈａｗ Ｍ． Ｍｏｄｅｌｉｎｇ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｓｅｒｖｉｃｅｓ， ｂｉｏｄｉｖｅｒｓｉｔｙ ｃｏｎｓｅｒｖａｔｉｏｎ， ｃｏｍｍｏｄｉｔｙ ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ， ａｎｄ ｔｒａｄｅｏｆｆｓ ａｔ ｌａｎｄｓｃａｐｅ ｓｃａｌｅｓ．
Ｆｒｏｎｔｉｅｒｓ ｉｎ Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｔｈｅ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ， ２００９， ７（１）： ４⁃１１．
［２１］ 　 潘韬， 吴绍洪， 戴尔阜， 刘玉洁． 基于 ＩｎＶＥＳＴ模型的三江源区生态系统水源供给服务时空变化． 应用生态学报， ２０１３， ２４（１）： １８３⁃１８９．
［２２］ 　 Ｃｈｅｎ Ｌ， Ｘｉｅ Ｇ Ｄ， Ｚｈａｎｇ Ｃ Ｓ， Ｐｅｉ Ｓ， Ｆａｎ Ｎ， Ｇｅ Ｌ Ｑ， Ｚｈａｎｇ Ｃ Ｘ． Ｍｏｄｅｌｌｉｎｇ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ ｗａｔｅｒ ｓｕｐｐｌｙ ｓｅｒｖｉｃｅｓ ａｃｒｏｓｓ ｔｈｅ Ｌａｎｃａｎｇ Ｒｉｖｅｒ Ｂａｓｉｎ．
Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ Ｅｃｏｌｏｇｙ， ２０１１， ２（４）： ３２２⁃３２７．
［２３］ 　 Ｋａｒｅｉｖａ Ｐ， Ｔａｌｌｉｓ Ｈ， Ｒｉｃｋｅｔｔｓ Ｔ Ｈ， Ｄａｉｌｙ Ｇ Ｃ， Ｐｏｌａｓｋｙ Ｓ． Ｎａｔｕｒａｌ Ｃａｐｉｔａｌ： Ｔｈｅｏｒｙ ａｎｄ Ｐｒａｃｔｉｃｅ ｏｆ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ Ｓｅｒｖｉｃｅｓ． Ｏｘｆｏｒｄ： Ｏｘｆｏｒｄ
Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ Ｐｒｅｓｓ， ２０１１．
［２４］ 　 Ｇｏｌｄｓｔｅｉｎ Ｊ Ｈ， Ｃａｌｄａｒｏｎｅ Ｇ， Ｄｕａｒｔｅ Ｔ Ｋ， Ｅｎｎａａｎａｙ Ｄ， Ｈａｎｎａｈｓ Ｎ， Ｍｅｎｄｏｚａ Ｇ， Ｐｏｌａｓｋｙ Ｓ， Ｗｏｌｎｙ Ｓ， Ｄａｉｌｙ Ｇ Ｃ． Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｎｇ ｅｃｏｓｙｓｔｅｍ⁃ｓｅｒｖｉｃｅ
ｔｒａｄｅｏｆｆｓ ｉｎｔｏ ｌａｎｄ⁃ｕｓｅ ｄｅｃｉｓｉｏｎｓ． Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ｏｆ ｔｈｅ Ｕｎｉｔｅｄ Ｓｔａｔｅｓ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ， ２０１２， １０９（１９）： ７５６５⁃７５７０．
［２５］ 　 刘正佳， 于兴修， 王丝丝， 商贵铎． 薄盘光滑样条插值中三种协变量方法的降水量插值精度比较． 地理科学进展， ２０１２， ３１（１）： ５６⁃６２．
［２６］ 　 Ｍａｒｑｕíｎｅｚ Ｊ， Ｌａｓｔｒａ Ｊ， Ｇａｒｃíａ Ｐ． Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ ｍｏｕｎｔａｉｎｏｕｓ ｒｅｇｉｏｎｓ： ｔｈｅ ｕｓｅ ｏｆ ＧＩＳ ａｎｄ ｍｕｌｔｉｖａｒｉａｔｅ ａｎａｌｙｓｉｓ． Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ
Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ， ２００２， ２７０（１ ／ ２）： １⁃１１．
［２７］ 　 钱永兰， 吕厚荃， 张艳红． 基于 ＡＮＵＳＰＬＩＮ软件的逐日气象要素插值方法应用与评估． 气象与环境学报， ２０１０， ２６（２）： ７⁃１５．
［２８］ 　 Ｈｕｎｔｃｈｉｎｓｏｎ Ｍ Ｆ， Ｘｕ Ｔ Ｂ． Ａｎｕｓｐｌｉｎ Ｖｅｒｓｉｏｎ ４．４ Ｕｓｅｒ Ｇｕｉｄｅ． Ｃａｎｂｅｒｒａ： Ｔｈｅ Ａｕｓｔｒａｌｉａｎ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ， ２０１３．
［２９］ 　 Ａｌｌｅｎ Ｒ Ｇ， Ｐｅｒｅｉｒａ Ｌ Ｓ， Ｒａｅｓ Ｄ， Ｓｍｉｔｈ Ｍ． Ｃｒｏｐ ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ⁃ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ ｃｒｏｐ ｗａｔｅｒ ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ⁃ＦＡＯ Ｉｒｒｉｇａｔｉｏｎ ａｎｄ ｄｒａｉｎａｇｅ
ｐａｐｅｒ ５６． Ｒｏｍｅ： ＦＡＯ， １９９８， ３００（９）： １⁃１５．
［３０］ 　 周文佐． 基于 ＧＩＳ的我国主要土壤类型土壤有效含水量研究［Ｄ］． 南京： 南京农业大学， ２００３．
［３１］ 　 苗淑娟． 卧虎山水库流域产汇流研究［Ｄ］． 济南： 济南大学， ２０１２．
［３２］ 　 Ｃａｎａｄｅｌｌ Ｊ， Ｊａｃｋｓｏｎ Ｒ Ｂ， Ｅｈｌｅｒｉｎｇｅｒ Ｊ Ｂ， Ｍｏｏｎｅｙ Ｈ Ａ， Ｓａｌａ Ｏ Ｅ， Ｓｃｈｕｌｚｅ Ｅ Ｄ． Ｍａｘｉｍｕｍ ｒｏｏｔｉｎｇ ｄｅｐｔｈ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｔｙｐｅｓ ａｔ ｔｈｅ ｇｌｏｂａｌ ｓｃａｌｅ．
Ｏｅｃｏｌｏｇｉａ， １９９６， １０８（４）： ５８３⁃５９５．
［３３］ 　 徐佩， 彭培好， 王玉宽， 刘延国． 九寨沟自然保护区生态水的计量与评价研究． 地球与环境， ２００７， ３５（１）： ６１⁃６４．
［３４］ 　 Ｔａｌｌｉｓ Ｈ Ｔ， Ｒｉｃｋｅｔｔｓ Ｔ， Ｇｕｅｒｒｙ Ａ Ｄ， Ｎｅｌｓｏｎ Ｅ Ｅ Ｄ， Ｗｏｌｎｙ Ｓ Ｏ Ｎ， Ｖｉｇｅｒｓｔｏｌ Ｋ， Ｐｅｎｎｉｎｇｔｏｎ Ｄ， Ｍｅｎｄｏｚａ Ｇ， Ａｕｋｅｍａ Ｊ， Ｆｏｓｔｅｒ Ｊ， Ｆｏｒｒｅｓｔ Ｊ，
Ｃａｍｅｒｏｎ Ｄ Ｌ Ｅ， Ｋｅｎｎｅｄｙ Ｃ， Ｖｅｒｕｔｅｓ Ｇ， Ｋｉｍ Ｃ Ｋ， Ｇｕａｎｎｅｌ Ｇ， Ｐａｐｅｎｆｕｓ Ｍ， Ｔｏｆｔ Ｊ， Ｍａｒｓｉｋ Ｍ， Ｂｅｒｎｈａｒｄｔ Ｊ， Ｗｏｏｄ Ｓ， Ｓｈａｒｐ Ｒ． ＩｎＶＥＳＴ ２．１ Ｂｅｔａ
Ｕｓｅｒ′ｓ Ｇｕｉｄｅ． Ｓｔａｎｆｏｒｄ： Ｔｈｅ Ｎａｔｕｒａｌ Ｃａｐｉｔａｌ Ｐｒｏｊｅｃｔ， ２０１１．
［３５］ 　 Ｚｈａｎｇ Ｌ， Ｄａｗｅｓ Ｗ Ｒ， Ｗａｌｋｅｒ Ｇ Ｒ． Ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｏｆ ｍｅａｎ ａｎｎｕａｌ ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ ｔｏ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｃｈａｎｇｅｓ ａｔ ｃａｔｃｈｍｅｎｔ ｓｃａｌｅ． Ｗａｔｅｒ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ
Ｒｅｓｅａｒｃｈ， ２００１， ３７（３）： ７０１⁃７０８．
［３６］ 　 Ｂｕｄｙｋｏ Ｍ Ｉ． Ｃｌｉｍａｔｅ ａｎｄ Ｌｉｆｅ． Ｎｅｗ Ｙｏｒｋ： Ａｃａｄｅｍｉｃ Ｐｒｅｓｓ， １９７４： １⁃５１０．
［３７］ 　 贾芳芳． 基于 ＩｎＶＥＳＴ模型的赣江流域生态系统服务功能评估［Ｄ］． 北京： 中国地质大学（北京）， ２０１４．
［３８］ 　 赵晓松， 刘元波， 吴桂平． 基于遥感的鄱阳湖湖区蒸散特征及环境要素影响． 湖泊科学， ２０１３， ２５（３）： ４２８⁃４３６．
［３９］ 　 朱超洪， 李仁东． 洞庭湖区土地利用变化对地表产流的影响分析． 长江流域资源与环境， ２００５， １４（５）： ５６６⁃５６９．
［４０］ 　 杜屿． 水库湖泊水面蒸发的分析计算． 海洋湖沼通报， １９８６， （３）： ２５⁃３２．
［４１］ 　 王学雷，王慧亮，王巧铭． 江汉平原四湖流域土地利用变化及其水文响应探讨． 华中师范大学学报：自然科学版， ２０１４， ４８（１）： １０１⁃１０５．
［４２］ 　 郭军庭， 张志强， 王盛萍， Ｓｔｒａｕｓｓ Ｐ， 姚安坤． 应用 ＳＷＡＴ 模型研究潮河流域土地利用和气候变化对径流的影响． 生态学报， ２０１４， ３４
（６）： １５５９⁃１５６７．
［４３］ 　 朱映新． 苏州市降雨径流关系及下垫面变化对径流量影响研究［Ｄ］． 南京： 河海大学， ２００７．
［４４］ 　 Ｆａｒｌｅｙ Ｋ Ａ， Ｊｏｂｂáｇｙ Ｅ Ｇ， Ｊａｃｋｓｏｎ Ｒ Ｂ． Ｅｆｆｅｃｔｓ ｏｆ ａｆｆｏｒｅｓｔａｔｉｏｎ ｏｎ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ： ａ ｇｌｏｂａｌ ｓｙｎｔｈｅｓｉｓ ｗｉｔｈ ｉｍｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｐｏｌｉｃｙ． Ｇｌｏｂａｌ Ｃｈａｎｇｅ
Ｂｉｏｌｏｇｙ， ２００５， １１（１０）： １５６５⁃１５７６．
［４５］ 　 金小麟． 水源涵养的计量研究． 贵州林业科技， １９９０， １８（３）： ６４⁃７２．
［４６］ 　 顾东娟． 长株潭城市群土地利用 ／覆被变化的水文水资源效应分析［Ｄ］． 长沙： 湖南师范大学， ２０１４．
［４７］ 　 Ｋｏｍａｔｓｕ Ｈ， Ｋｕｍｅ Ｔ， Ｏｔｓｕｋｉ Ｋ． Ｔｈｅ ｅｆｆｅｃｔ ｏｆ ｃｏｎｖｅｒｔｉｎｇ ａ ｎａｔｉｖｅ ｂｒｏａｄ⁃ｌｅａｖｅｄ ｆｏｒｅｓｔ ｔｏ ａ ｃｏｎｉｆｅｒｏｕｓ ｐｌａｎｔａｔｉｏｎ ｆｏｒｅｓｔ ｏｎ ａｎｎｕａｌ ｗａｔｅｒ ｙｉｅｌｄ： ａ
ｐａｉｒｅｄ⁃ｃａｔｃｈｍｅｎｔ ｓｔｕｄｙ ｉｎ ｎｏｒｔｈｅｒｎ Ｊａｐａｎ． Ｆｏｒｅｓｔ Ｅｃｏｌｏｇｙ ａｎｄ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ， ２００７， ２５５（３ ／ ４）： ８８０⁃８８６．
［４８］ 　 张彪， 李文华， 谢高地， 肖玉． 北京市森林生态系统的水源涵养功能． 生态学报， ２００８， ２８（１１）： ５６１９⁃５６２４．
６０９４ 　 生　 态　 学　 报　 　 　 ３６卷