2. 宁夏大学建筑学院,银川 750021;
3. 宁夏大学地理科学与规划学院,银川 750021;
4. 宁夏大学乡村振兴研究院乡村治理中心,银川 750021;
5. 宁夏大学工程与地理学部,银川 750021;
6. 宁夏大学经济管理学院,银川 750021
2. School of Architecture, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
3. School of Geographic Sciences and Planning, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
4. Rural Governance Center of the Rural Revitalization Research Institute, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
5. Faculty of Engineering and Geography, Ningxia University, Yinchuan 750021, China;
6. School of Economics and Management, Ningxia University, Yinchuan 750021, China
生态系统是人类生存与发展的物质和自然基础,为人类生产生活提供了重要的产品和服务功能[1]. 生态系统服务是连接社会系统与生态系统间的桥梁,关乎人类福祉与社会可持续发展[2,3]. 随着高强度土地开发利用、资源开采以及工农业生产等人类活动的不断增强[4,5],造成了生态环境退化和人地系统耦合失调等问题[6,7],对生态系统服务功能产生了显著的负面效应. 人类的行为决策机制可以对自然加以反馈调节[8],通过鼓励有益于生态系统的人类活动,抵制有害于生态系统的人类活动,从而实现人类社会的可持续发展[9]. 水源涵养作为生态系统水量调节服务功能的核心[10],可以直观地反映区域对降水的调节作用和对降水的重新分配功能及生态水文价值,是区域系统中至关重要的生态系统服务功能之一[11],受到了政府、学界和社会的广泛关注[12]. 鉴于此,定量探索水源涵养与人类活动间的时空耦合关系,对缓解人类活动加剧带来的生态压力和“人”(人类活动)-“地”(生态系统服务)耦合,调控推动社会-生态系统的发展具有重要的现实意义[8].
水源涵养功能评估方法主要包括储水量法、水文过程法、多指标法和多模型集成法四大类[11],目前最为热门的是多模型集成法[13]. 其中,InVEST模型凭借数据需求少、运行速度快和评价准确度高等优点,成为评估水源涵养服务功能应用最广泛的模型之一. 国内外学者已将其对省域[14]、市域[15]和县域[16]等行政区划与流域[17]和湖泊[18]等自然边界的多尺度研究区域进行水源涵养功能评价. 同时,人类活动强度是表达人类社会经济活动对自然状态下的区域产生影响的综合指标,其测算方法大致可分为两类:多因素综合评价法和基于土地利用类型的评价方法[19]. 已有研究结果表明,基于土地利用类型测算的人类活动强度与人口密度具有高度的相关性,测算结果的准确性较高[20,21].
黄河流域横跨我国北方东、中、西三大地理阶梯,具有地形地貌复杂、气候多样和资源禀赋区域差异明显等特点,生态本底脆弱,约有3/4以上的区域属于中度以上生态脆弱区[22,23]. 水是制约黄河流域保护和发展的核心要素[24],作为我国重要的生态屏障,黄河流域水生态功能尤为突出. 《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》和《中华人民共和国黄河保护法》的颁布与实施,也进一步强调了要加强黄河流域水源涵养生态服务功能的保护力度[25]. 综合以往相关研究[25~27],主要集中在黄河流域产水量、水源涵养量和人类活动等单一要素的时空变化,近年来也有部分学者开始针对黄河流域部分典型地区水源涵养与人类活动之间的相互关系展开研究[9,28],但在县域尺度下全面探究整个黄河流域水源涵养与人类活动时空关联的相关研究仍较为不足. 基于此,本文以黄河流域县域为研究区,运用InVEST模型和人类活动强度等方法,定量评估1980~2020年水源涵养与人类活动时空变化,使用耦合协调度和双变量空间自相关分析二者时空耦合及空间关联关系,以期更好地协调规范人与河、人与自然的关系,并为推进黄河流域生态保护与高质量发展提供重要参考.
1 研究区概况黄河发源于青藏高原巴颜喀拉山北麓,呈“几”字形流经青海、四川、甘肃、宁夏、内蒙古、山西、陕西、河南和山东这9省区,全长5 464 km,是我国第二长河. 黄河流域生态本底差,资源环境承载能力弱,水资源短缺是黄河流域最大的矛盾[29]. 黄河流域人均水资源量为587 m3,仅为全国人均量的29%,以占全国2%的水资源量,支撑全国12.2%的人口生活用水、全国9.7%的国内生产总值、11.5%的工业增加值和12.7%的粮食产量[30]. 黄河流域上游以山地为主,下游以平原丘陵为主,近40 a林地、灌丛、水域和建设用地显著增加,耕地、草地和湿地显著减少[31];多年平均降水量为447 mm,仅为长江流域的40%和全国的70%[32];人口与人均GDP增长、快速城镇化致使流域生活用水、工业用水和生态用水明显增加,人类活动与环境变化的交互作用强烈,尤其是人水关系复杂,矛盾突出[33].
2 材料与方法 2.1 数据来源与处理本文所需数据来源及预处理如表 1所示. 为使各要素数据相匹配,提高模型模拟精度,统一将所有数据投影为WGS_1984_Albers,重采样为30 m×30 m.
![]() |
表 1 数据来源及处理1) Table 1 Data sources and processing |
2.2 产水量
本文基于InVEST模型的Water Yield模块对黄河流域产水量进行评估. 该模块基于水量平衡原理,需要输入降水量、潜在蒸发量、土地利用和生物物理参数等(表 1),生物物理参数设置具体如表 2所示. 其中,Zhang系数是较为重要的参数,需要根据《黄河水资源公报》进行修正[25]. 本文经过多次模型运行,当Zhang系数为2.8时,计算的1980年、1990年、2000年、2010年和2020年平均产水量(637.35亿m3)与实际平均水资源总量(638.37亿m3)较为吻合. 因此,输入模型Zhang系数确定为2.8,数理公式详见文献[27].
![]() |
表 2 InVEST模型各地类生物物理参数 Table 2 Biophysical parameters of InVEST model |
2.3 水源涵养量
在计算得到黄河流域产水量的基础上,需要利用地形指数、流速系数和土壤饱和导水率进一步修正为水源涵养量. 修正公式如下:
(1) |
(2) |
(3) |
式中,WC表示栅格单元水源涵养深度(mm);V表示栅格单元流速系数;TI表示栅格单元地形指数;Ks表示栅格单元土壤饱和导水率;Y表示栅格单元产水深度(mm);soildep表示栅格单元的土壤深度(mm);Pslope表示栅格单元坡度(%);S表示土壤砂粒含量(%);C表示土壤黏粒含量(%).
2.4 人类活动强度本文采用人类活动强度(human activity intensity,HAI)来表征1980~2020年黄河流域人类活动状况. 人类活动强度模型由徐勇等[20]提出,该模型基于土地利用数据,以建设用地当量为基本单位,区域内建设用地当量总和与区域总面积的比值即为人类活动强度. 具体公式如下:
(4) |
(5) |
式中,HAI为人类活动强度;SCLE为区域内建设用地当量面积;S为区域总面积;SLi为第i种土地利用类型面积;CIi为第i种土地利用类型的建设用地当量折算系数,本文系数的确定参考温小洁等[39]构建的黄河流域不同土地利用类型的建设用地当量折算系数(表 3);n为土地利用类型数量.
![]() |
表 3 黄河流域不同土地利用类型建设用地当量折算系数表 Table 3 Equivalent conversion coefficients of construction land for different land use types in the Yellow River Basin |
2.5 耦合协调度
耦合协调度模型可以衡量2个或2个以上系统之间的耦合协调水平,本文用来衡量黄河流域县域水源涵养与人类活动的耦合协调水平. 参考已有研究成果[40],协调度划分为10个等级:极度失调[0~0.1]、严重失调(0.1~0.2]、中度失调(0.2~0.3]、轻度失调(0.3~0.4]、濒临失调(0.4~0.5]、勉强协调(0.5~0.6]、初级协调(0.6~0.7]、中级协调(0.7~0.8]、良好协调(0.8~0.9]和优质协调(0.9~1.0]. 具体公式如下:
(6) |
(7) |
(8) |
式中,C表示耦合度;P表示水源涵养量归一化值;R表示人类活动强度指数归一化值;D表示协调度;T表示水源涵养量与人类活动强度综合评价值;a和b表示待定系数,二者同等重要,故a=b=0.5.
2.6 双变量空间自相关双变量空间自相关可以用来探索某种要素的空间分布特征以及两种要素之间的相关程度,主要包括双变量全局自相关和双变量局部自相关分析[41]. 本文基于GeoDa空间分析软件对黄河流域县域水源涵养和人类活动进行双变量空间自相关分析. 其中,双变量全局自相关可以从整体上探索黄河流域县域水源涵养和人类活动的空间分布集聚情况,并对其结果有效性进行检验. 双变量局部自相关可以从黄河流域内部揭示水源涵养和人类活动空间分布的相关性与差异性. 具体公式如下:
(9) |
(10) |
式中,I和Ii分别为全局双变量Moran's I指数和局部双变量Moran's I指数;n为网络总数;wij为n×n的空间权重矩阵;xi和xj分别为i和j的属性值;
1980~2020年黄河流域平均产水深度和平均水源涵养深度分别为80.169 3 mm和7.324 7 mm,平均产水量和平均水源涵养量分别为637.346 2亿m3和58.231 4亿m3,二者变化趋势相一致(图 1),均呈波动上升状态,这与吕明轩等[25]对黄河流域产水和水源涵养变化的研究结论相吻合. 水源涵养量与产水量比值在9%左右,这与贾雨凡等[42]关于黄河流域支流伊洛河流域水源涵养量与产水量间的比值研究结论较为一致.
![]() |
图 1 1980~2020年黄河流域产水和水源涵养变化趋势 Fig. 1 Change trend of water production and water source conservation in the Yellow River Basin from 1980 to 2020 |
聚焦黄河流域水源涵养量时序变化(图 2),1980~2020年黄河流域水源涵养量呈波动上升状态,整体上增加44.082 9亿m3. 其中,除1990~2000年水源涵养量减少31.296 6亿m3外,其余阶段水源涵养量均有所增加,2020年(极大值)较2000年(极小值)水源涵养量增加44.163 2亿m3. 各阶段水源涵养量波动较大,波动幅度分别为80.19%、-44.62%、55%和37.86%,平均波动幅度超过50%.
![]() |
图 2 1980~2020年黄河流域水源涵养量时序变化 Fig. 2 Temporal changes of water conservation in the Yellow River Basin from 1980 to 2020 |
由图 3可知,1980~2020年黄河流域各年产水量和水源涵养量空间分布较为稳定,产水量和水源涵养量高值区主要分布在西南、南部、东南和东北区域,低值区主要分布在西北区域,这一分布格局与杨洁等[27]和吕明轩等[25]关于黄河流域产水量和水源涵养量空间分布格局较为一致.
![]() |
图 3 1980~2020年黄河流域产水量与水源涵养量空间分布 Fig. 3 Spatial distribution of water production and water source conservation in the Yellow River Basin from 1980 to 2020 |
1980年、1990年、2000年、2010年和2020年黄河流域HAI平均值分别为0.143 4、0.145 9、0.152 9、0.175 3和0.185 5,人类活动强度呈逐步上升趋势. 参考温小洁等[39]对人类活动强度分级标准,统计研究时段内黄河流域县级单元人类活动强度变化状况(表 4). 1980~2020年人类活动强度各等级类型县级单元数变化较大,除人类活动强度高等级类型县级单元数迅速增加外,其它4种等级类型均呈减少状态. 2020年高等级县级单元个数较1980年增加88.52%,其中增加最迅速的为2000~2010年,县级单元个数增加30个. 县级单元数减少最多的等级类型为较低等级,2020年较1980年减少17.12%.
![]() |
表 4 黄河流域人类活动强度指标等级划分 Table 4 Classification of human activity intensity indexes in the Yellow River Basin |
为清晰地揭示黄河流域人类活动强度的空间格局,通过ArcGIS 10.8软件的重分类功能,将计算得到的各年人类活动强度按照自然断裂法进行划分. 1980~2020年黄河流域县域人类活动强度整体上呈东高西低的分布格局(图 4). 具体来看,黄河流域县域人类活动强度高值区主要集中在东部下游的河南段和山东段境内县域,该区域位于华北平原,地形平坦,土壤肥沃,灌溉水源充足,水热条件好,非常适宜人类居住. 通过近几十年的发展,该区域工农业取得较快的发展,人口和城乡更加聚集,扩展了郑州、洛阳和济南等一大批城市. 低值区主要集中分布在西部的上游地区,该区域处于青藏高原地区,地理地貌复杂,自然环境恶劣,宜居性较差. 再加上工商业和交通运输业的落后,使得该区域城镇数量偏少,人口外流严重. 其他人口活动强度较高的县域多分布于黄河干流以及渭河、泾河和无定河等支流沿线.
![]() |
图 4 1980~2020黄河流域人类活动强度空间分布 Fig. 4 Spatial distribution of human activity intensity in the Yellow River Basin from 1980 to 2020 |
首先,借用ArcGIS 10.8软件的模糊隶属度工具,将黄河流域水源涵养量数据进行归一化处理,使其值映射到[0,1]之间,然后计算水源涵养与人类活动的耦合协调度. 1980~2020年黄河流域县域水源涵养与人类活动多年平均耦合协调度为0.203 1,处于严重失调水平;整体耦合协调度呈波动上升状态,由1980年的0.183 0上升到0.230 5,协调度等级由极度失调上升为严重失调等级.
1980~2020年黄河流域县域水源涵养与人类活动耦合协调水平得到提升,耦合协调等级类型县级单元数呈现“中度失调为主体,极度、严重失调减少,轻度、濒临失调增加”的动态演化特征(表 5). 从变化率来看,2020年从极度失调到濒临失调各等级类型较1980年变化率分别为-50.00%、-41.51%、35.63%、125.00%和500.00%,波动变化较大. 从数量变化来看,1980~2020年县级单元数增加最多的为中度失调类型(增加62个),其中增加最快的为2010~2020年(增加54个),占总增加数量的87.10%.
![]() |
表 5 黄河流域水源涵养与人类活动耦合协调等级划分 Table 5 Coupling coordination level of water conservation and human activities in the Yellow River Basin |
从空间分布来看,1980~2020年黄河流域县域水源涵养濒临失调和轻度失调县域主要位于黄河流域下游区域,极度失调县域主要分布在黄河流域上游区域,总体呈现东高西低的空间格局(图 5). 具体来看,40 a间黄河流域县域耦合协调水平变化存在明显的区域差异性. 黄河流域西部以西宁和兰州为中心的部分县域从严重失调提升为中度或轻度失调,其它多数县域极度或严重失调的状态并未发生改变;黄河流域南部多数县域保持中度失调状态未发生改变;黄河流域北部及中部多数县域从严重失调提升为中度失调,少数县域从中度失调提升为轻度失调. 总之,黄河流域多数县域水源涵养与人类活动耦合协调水平处于提升状态,但仍尚未有县域处于协调水平,因此在未来进行社会经济发展的同时,仍需进一步积极实施管控举措,使水源涵养与人类活动更为适应.
![]() |
图 5 1980~2020年黄河流域水源涵养与人类活动耦合协调类型空间分布 Fig. 5 Spatial distribution of coupling coordination types of water conservation and human activities in the Yellow River Basin from 1980 to 2020 |
通过GeoDa软件空间分析工具,建立空间权重矩阵,计算黄河流域县域1980年、1990年、2000年、2010年和2020年水源涵养与人类活动的的双变量空间自相关指数,通过999次置换检验(P=0.001),Moran's I分别为-0.042(显著)、-0.009(不显著)、0.018(不显著)、-0.090(显著)和-0.148(显著). 整体来看,黄河流域县域水源涵养与人类活动之间呈现空间负相关关系,且负向效应加剧.
1980~2020年黄河流域最主要的关系类型是低-低聚类,主要分布于渭河流域北部、无定河流域、窟野河流域以及西宁、兰州和银川等省会城市的周边县域(图 6). 从时序特征来看,高-高、低-低和低-高聚类的县域数量均呈波动减少状态,其中减少数量最多的为低-低聚类(减少11个);高-低聚类是唯一一个县域数量呈波动增加的聚类,40 a间增加53.13%,2020年上升为黄河流域最主要的关系类型. 从空间分布特征来看,高-高和低-高聚类县域集中分布在黄河流域下游郑州以东区域,呈长条状格局,该区域地形平坦,气候宜人,工农业和交通运输业较为发达,人类活动强度相对较高,部分生态系统保护措施较好的县域形成高-高集聚,保护措施较差的县域形成低-高集聚. 高-低聚类县域集中分布在黄河流域西部区域,少数县域分布在中部的鄂尔多斯内流区.
![]() |
图 6 1980~2020年黄河流域水源涵养与人类活动LISA聚类 Fig. 6 LISA clustering of water conservation and human activities in the Yellow River Basin from 1980 to 2020 |
黄河流域是我国重要的生态屏障和经济地带,在我国经济社会发展和生态安全方面具有十分重要的地位[43,44]. 随着《全国重要生态系统保护和修复重大工程总体规划(2021~2035年)》《黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要》以及《中华人民共和国黄河保护法》的颁布与正式实施[45],协调推进黄河流域生态保护与高质量发展和聚焦人地系统耦合机制与调控途径成为当前研究的重要课题[46]. 因此,本文基于InVEST模型和人类活动强度指数,定量评估40 a间黄河流域水源涵养与人类活动强度状况,并从县域尺度对其时空耦合和空间关联进行分析,具有重要的研究意义和价值.
4.2 研究结果的验证通过本研究发现,40 a间黄河流域产水量和水源涵养量均呈波动上升状态,呈现南高北低的空间分布格局,这与杨洁等[27]和吕明轩等[25]等研究较为一致. 同时,本研究结果表明40 a间黄河流域人类活动强度呈逐步上升趋势,流域整体上呈东高西低的分布格局,这与刘彦随等[32]和傅伯杰等[46]关于黄河流域人地矛盾突出,人类活动与环境变化的交互作用强烈的论断相吻合.
4.3 黄河流域人与自然和谐发展的建议本文定量评估1980~2020年黄河流域县域水源涵养与人类活动时空变化,并使用耦合协调度和双变量空间自相关分析二者时空耦合及空间关联关系,结合当地面临的实际问题提出以下建议.
(1)上游处于青藏高原的三江源地区,被誉为“中华水塔”,水源涵养能力较强,但在全球气候变暖以及人类活动双重压力下,三江源生态系统面临着较大的生态退化风险[47],需要加大实施重大生态保护修复工程,加快遏制生态退化趋势,恢复重要生态系统,强化水源涵养功能.
(2)中游处于黄土高原地区,虽然研究结果表明区域内较多县域水源涵养与人类活动耦合协调水平有所提升,但仍处于失调状态,需要全面保护天然林,持续巩固退耕还林还草和退牧还草成果,加大水土流失综合治理力度,在稳步提升城镇化水平的同时积极改善中游地区生态面貌.
(3)下游处于华北平原,为社会经济较好发展区和人类活动高值区,人地矛盾在整个流域内相对最为突出,需要加强生态系统保护修复力度,开展综合治理,提高创新产出和效能,促进生态保护与人口经济协调发展.
综上,黄河流域内部生态经济空间分异明显,需要采取差异化的治理策略[48]. 黄河流域是一个完整的复杂地域系统,上中下游不同地区自然条件差异显著,生态建设重点各有不同,发展的不平衡不充分问题尤为突出[49,50]. 因此,需要提高政策和工程措施的针对性和有效性,分区分类推进保护和治理.
4.4 研究不足与展望本文基于InVEST模型和人类活动强度指数模型,探究40 a间黄河流域县域水源涵养与人类活动强度状况,并从对其时空耦合和空间关联进行分析,研究结论具有一定的科学性与准确性,但仍存在一定的不足之处. 虽然InVEST模型和人类活动强度指数模型目前具有广泛的应用价值,但本研究中模型中的相关参数主要参考前人的相关研究成果,部分指标缺乏高精度数据,因此未来研究应该结合更多的现场测量数据和高精度数据,进一步提高结果的可靠性和准确性.
5 结论(1)1980~2020年黄河流域水源涵养量呈波动上升趋势,多年平均水源涵养量为58.231 4亿m3,表现为上下游区域较高,中游较低的空间分布格局.
(2)1980~2020年黄河流域人类活动强度呈逐步上升趋势,HAI值由1980年的0.143 4上升到2020年的0.185 5,县域尺度下人类活动强度整体上呈东高西低的空间分布格局.
(3)1980~2020年黄河流域县域水源涵养与人类活动耦合协调水平上升但仍处于失调状态,呈现“中度失调为主体,极度、严重失调减少,轻度、濒临失调增加”的动态演化特征和东高西低的空间分布格局.
(4)1980~2020年黄河流域县域水源涵养与人类活动之间呈现空间负相关关系,且负向效应加剧,最主要的关系类型和县域数量减少最多的均为低-低聚类.
[1] | Schirpke U, Marino D, Marucci A, et al. Operationalising ecosystem services for effective management of protected areas: experiences and challenges[J]. Ecosystem Services, 2017, 28: 105-114. |
[2] |
苏伯儒, 刘某承. 基于生态系统服务权衡的生态系统管理策略研究进展[J]. 自然资源学报, 2023, 38(7): 1848-1862. Su B R, Liu M C. Research progress in ecosystem management strategies based on ecosystem services trade-offs[J]. Journal of Natural Resources, 2023, 38(7): 1848-1862. |
[3] |
何刘洁, 郑博福, 万炜, 等. 长江经济带生态系统服务权衡与协同及其驱动因素[J]. 环境科学, 2024, 45(6): 3318-3328. He L J, Zheng B F, Wan W, et al. Trade-off and synergy of ecosystem services in the Yangtze River Economic Belt and its driving factors[J]. Environmental Science, 2024, 45(6): 3318-3328. |
[4] |
文琦, 焦旭娇, 李佳. 能源富集区内部经济发展时空演进格局特征——以陕西省榆林市为例[J]. 资源科学, 2014, 36(7): 1392-1401. Wen Q, Jiao X J, Li J. Internal temporal-spatial structure characteristics and regional economic development in a resource-rich area: a case study of Yulin city in Shaanxi[J]. Resources Science, 2014, 36(7): 1392-1401. |
[5] |
王悦露, 董威, 张云龙, 等. 基于生态系统服务的生态安全研究进展[J]. 生态学报, 2023, 43(19): 7821-7829. Wang Y L, Dong W, Zhang Y L, et al. Research progress and prospect of ecological security based on ecosystem services[J]. Acta Ecologica Sinica, 2023, 43(19): 7821-7829. |
[6] | Sandberg M, Klockars K, Wilén K. Green growth or degrowth? Assessing the normative justifications for environmental sustainability and economic growth through critical social theory[J]. Journal of Cleaner Production, 2019, 206: 133-141. |
[7] |
刘彦随. 现代人地关系与人地系统科学[J]. 地理科学, 2020, 40(8): 1221-1234. Liu Y S. Modern human-earth relationship and human-earth system science[J]. Scientia Geographica Sinica, 2020, 40(8): 1221-1234. |
[8] |
高阳, 沈振, 张中浩, 等. 生态系统服务视角下的社会—生态系统耦合模拟研究进展[J]. 地理学报, 2024, 79(1): 134-146. Gao Y, Shen Z, Zhang Z H, et al. Advance in simulation of social-ecological system coupling under the perspective of ecosystem services[J]. Acta Geographica Sinica, 2024, 79(1): 134-146. |
[9] |
郑诚蔚, 邓晓红, 李宗省, 等. 甘肃省河西地区水源涵养功能与人类活动强度演变[J]. 中国沙漠, 2024, 44(1): 189-200. Zheng C W, Deng X H, Li Z X, et al. Analysis of the spatial and temporal evolution of water resources conservation and human activity intensity in the Hexi Region of Gansu Province[J]. Journal of Desert Research, 2024, 44(1): 189-200. |
[10] |
吕一河, 胡健, 孙飞翔, 等. 水源涵养与水文调节: 和而不同的陆地生态系统水文服务[J]. 生态学报, 2015, 35(15): 5191-5196. Lü Y H, Hu J, Sun F X, et al. Water retention and hydrological regulation: harmony but not the same in terrestrial hydrological ecosystem services[J]. Acta Ecologica Sinica, 2015, 35(15): 5191-5196. |
[11] |
刘亦晟, 侯鹏, 王平, 等. 生态系统水源涵养服务功能定量评估方法研究进展[J]. 应用生态学报, 2024, 35(1): 275-288. Liu Y S, Hou P, Wang P, et al. Research advance on quantitative assessment methods of ecosystem water conservation service functions[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2024, 35(1): 275-288. |
[12] |
高红凯, 刘俊国, 高光耀, 等. 水源涵养功能概念的生态和水文视角辨析[J]. 地理学报, 2023, 78(1): 139-148. Gao H K, Liu J G, Gao G Y, et al. Ecological and hydrological perspectives of the water retention concept[J]. Acta Geographica Sinica, 2023, 78(1): 139-148. |
[13] |
侯晓臣, 孙伟, 李建贵, 等. 森林生态系统水源涵养能力计量方法研究进展与展望[J]. 干旱区资源与环境, 2018, 32(1): 121-127. Hou X C, Sun W, Li J G, et al. The progress of research and forecast on the quantification of the forest water conservation capacity[J]. Journal of Arid Land Resources and Environment, 2018, 32(1): 121-127. |
[14] |
周苹苹, 罗艺, 宋小燕, 等. 基于InVEST-PLUS模型的陕西省水源涵养量估算及预测[J]. 水土保持学报, 2024, 38(3): 187-194. Zhou P P, Luo Y, Song X Y, et al. Estimation and prediction of water conservation capacity in Shaanxi Province based on the InVEST-PLUS model[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2024, 38(3): 187-194. |
[15] |
石莹, 别强, 苏晓杰, 等. 基于InVEST模型的水源涵养功能评价的时空变化——以兰州市为例[J]. 干旱区地理, 2024, 47(9): 1518-1529. Shi Y, Bie Q, Su X J, et al. Spatiotemporal variation of water conservation function evaluation based on InVEST model: a case of Lanzhou City[J]. Arid Land Geography, 2024, 47(9): 1518-1529. |
[16] |
刘涛, 张雪梅, 林长存. 基于InVEST与FLUS模型的准格尔旗水源涵养功能分析[J]. 草地学报, 2023, 31(12): 3831-3840. Liu T, Zhang X M, Lin C C. Functional analysis of water conservation in Zhungeer Banner based on InVEST and FLUS models[J]. Acta Agrestia Sinica, 2023, 31(12): 3831-3840. |
[17] | Li M Y, Liang D, Xia J, et al. Evaluation of water conservation function of Danjiang River Basin in Qinling Mountains, China based on InVEST model[J]. Journal of Environmental Management, 2021, 286. DOI:10.1016/j.jenvman.2021.112212 |
[18] | Hu W M, Li G, Li Z N. Spatial and temporal evolution characteristics of the water conservation function and its driving factors in regional lake wetlands-two types of homogeneous lakes as examples[J]. Ecological Indicators, 2021, 130. DOI:10.1016/J.ECOLIND.2021.108069 |
[19] |
杨华, 徐勇, 王丽佳, 等. 青藏高原人类活动强度时空变化与影响因素[J]. 生态学报, 2023, 43(10): 3995-4009. Yang H, Xu Y, Wang L J, et al. Spatio-temporal variation of human activity intensity and its driving factors on the Qinghai-Tibet Plateau[J]. Acta Ecologica Sinica, 2023, 43(10): 3995-4009. |
[20] |
徐勇, 孙晓一, 汤青. 陆地表层人类活动强度: 概念、方法及应用[J]. 地理学报, 2015, 70(7): 1068-1079. Xu Y, Sun X Y, Tang Q. Human activity intensity of land surface: concept, method and application in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(7): 1068-1079. |
[21] |
徐小任, 徐勇. 黄土高原地区人类活动强度时空变化分析[J]. 地理研究, 2017, 36(4): 661-672. Xu X R, Xu Y. Analysis of spatial-temporal variation of human activity intensity in Loess Plateau region[J]. Geographical Research, 2017, 36(4): 661-672. |
[22] |
徐勇, 王传胜. 黄河流域生态保护和高质量发展: 框架、路径与对策[J]. 中国科学院院刊, 2020, 35(7): 875-883. Xu Y, Wang C S. Ecological protection and high-quality development in the Yellow River Basin: framework, path, and countermeasure[J]. Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2020, 35(7): 875-883. |
[23] |
马淑芹, 许超, 夏瑞, 等. 协同推进黄河流域生态保护治理的问题、挑战与建议[J]. 环境保护, 2023, 51(22): 10-13. Ma S Q, Xu C, Xia R, et al. The strategy of synergistic promotion of the ecological conservation and governance in the Yellow River Basin: problems, challenges and suggestions[J]. Environmental Protection, 2023, 51(22): 10-13. |
[24] |
"黄河流域生态保护和高质量发展战略研究"综合组. 黄河流域生态保护和高质量发展协同战略体系研究[J]. 中国工程科学, 2022, 24(1): 93-103. The Comprehensive Research Group for Research on Ecological Protection and High-Quality Development Strategy of the Yellow River Basin. Coordinated strategy of ecological protection and high-quality development of the Yellow River Basin[J]. Strategic Study of CAE, 2022, 24(1): 93-103. |
[25] |
吕明轩, 张红, 贺桂珍, 等. 黄河流域水源涵养服务功能动态演变及驱动因素[J]. 生态学报, 2024, 44(7): 2761-2771. Lü M X, Zhang H, He G Z, et al. Dynamic evolution and driving factors of water conservation service function in the Yellow River Basin[J]. Acta Ecologica Sinica, 2024, 44(7): 2761-2771. |
[26] | Chen G, Zuo D P, Xu Z X, et al. Changes in water conservation and possible causes in the Yellow River Basin of China during the recent four decades[J]. Journal of Hydrology, 2024, 637. DOI:10.1016/j.jhydrol.2024.131314 |
[27] |
杨洁, 谢保鹏, 张德罡. 基于InVEST模型的黄河流域产水量时空变化及其对降水和土地利用变化的响应[J]. 应用生态学报, 2020, 31(8): 2731-2739. Yang J, Xie B P, Zhang D G. Spatio-temporal variation of water yield and its response to precipitation and land use change in the Yellow River Basin based on InVEST model[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2020, 31(8): 2731-2739. |
[28] |
丁菊, 柳西波, 何凯. 宁夏黄河流域生态系统服务权衡协同及其与人类活动强度的关联性研究[J]. 水利水电技术(中英文), 2023, 54(7): 171-182. Ding J, Liu X B, He K. Trade off and synergy of ecosystem services and their correlation with human activity intensity in the Yellow River Basin of Ningxia[J]. Water Resources and Hydropower Engineering, 2023, 54(7): 171-182. |
[29] | 新华社. 中共中央国务院印发黄河流域生态保护和高质量发展规划纲要[N]. 人民日报, 2021-10-09(01). |
[30] |
景来红. 南水北调西线一期工程调水配置及作用研究[J]. 人民黄河, 2016, 38(10): 122-125. Jing L H. Research on allocation and effects of water diversion by stage I project of the west route of south-to-north water transfer[J]. Yellow River, 2016, 38(10): 122-125. |
[31] |
廖美玉, 方秀琴, 蒋心远, 等. 黄河流域近40年土地利用/覆被时空变化特征[J]. 水土保持学报, 2024, 38(2): 165-177, 189. Liao M Y, Fang X Q, Jiang X Y, et al. Spatiotemporal characteristics of land use/cover changes in the Yellow River Basin over the past 40 years[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2024, 38(2): 165-177, 189. |
[32] |
刘彦随, 夏军, 王永生, 等. 黄河流域人地系统协调与高质量发展[J]. 西北大学学报(自然科学版), 2022, 52(3): 357-370. Liu Y S, Xia J, Wang Y S, et al. Coordinated human-earth system and high-quality development in Yellow River Basin[J]. Journal of Northwest University (Natural Science Edition), 2022, 52(3): 357-370. |
[33] |
左其亭, 李佳伟, 于磊. 黄河流域人水关系作用机理及和谐调控[J]. 水力发电学报, 2022, 41(2): 1-8. Zuo Q T, Li J W, Yu L. Mechanism and harmony regulation of human-water relationship in Yellow River Basin[J]. Journal of Hydroelectric Engineering, 2022, 41(2): 1-8. |
[34] | Yan F P, Wei S G, Zhang J, et al. Depth-to-bedrock map of China at a spatial resolution of 100 meters[J]. Scientific Data, 2020, 7(1): 2. |
[35] |
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. Zhou W Z. A study on available water capacity of main soil types in China based on geographic information system[D]. Nanjing: Nanjing Agricultural University, 2003. |
[36] |
周雪彤, 孙文义, 穆兴民, 等. 1990—2020年三江源水源涵养能力时空变化及影响因素[J]. 生态学报, 2023, 43(23): 9844-9855. Zhou X T, Sun W Y, Mu X M, et al. Spatiotemporal variation and influencing factors of water conservation capacity in Three-River Headwaters Region from 1990 to 2020[J]. Acta Ecologica Sinica, 2023, 43(23): 9844-9855. |
[37] | Tallis H T, Ricketts T, Nelson E, et al. InVEST 1.004 beta users guide[M]. Stanford: The Nature Capital Project, 2010. |
[38] | Cosby B J, Hornberger G M, Clapp R B, et al. A statistical exploration of the relationships of soil moisture characteristics to the physical properties of soils[J]. Water Resources Research, 1984, 20(6): 682-690. |
[39] |
温小洁, 姚顺波. 黄河中上游植被覆盖与人类活动强度的时空动态演化[J]. 福建农林大学学报(自然科学版), 2018, 47(5): 607-614. Wen X J, Yao S B. Spatial and temporal changes of vegetation coverage response to human activity intensity in the middle and upper reaches of the Yellow River[J]. Journal of Fujian Agriculture and Forestry University (Natural Science Edition), 2018, 47(5): 607-614. |
[40] |
崔潇, 王永生, 施琳娜. 北方农牧交错带人地系统耦合协调的时空特征及障碍因子[J]. 农业资源与环境学报, 2023, 40(1): 206-217. Cui X, Wang Y S, Shi L N. Spatio-temporal characteristics and obstacle factors of human-land system coupling coordination in farming-pastoral ecotone of Northern China[J]. Journal of Agricultural Resources and Environment, 2023, 40(1): 206-217. |
[41] |
陈智勇, 吴耀炜, 林港特, 等. 基于遥感生态指数的粤港澳生态环境质量与土地利用变化空间关系[J]. 环境科学, 2024, 45(11): 6433-6447. Chen Z Y, Wu Y W, Lin G T, et al. Spatial relationship between eco-environment quality and land use change in Guangdong Province-Hong Kong-Macao, China based on remote sensing-based ecological index[J]. Environmental Science, 2024, 45(11): 6433-6447. |
[42] |
贾雨凡, 王国庆. 基于InVEST模型的伊洛河流域水源涵养能力评估[J]. 水土保持学报, 2023, 37(3): 101-108. Jia Y F, Wang G Q. Assessment of water conservation capacity of Yiluo River Basin based on the InVEST model[J]. Journal of Soil and Water Conservation, 2023, 37(3): 101-108. |
[43] |
郝智娟, 文琦, 施琳娜, 等. 黄河流域城市群社会经济与生态环境耦合协调空间网络分析[J]. 经济地理, 2023, 43(12): 181-191. Hao Z J, Wen Q, Shi L N, et al. Spatial network analysis of coupling coordination between social economy and eco-environment in Yellow River Basin Urban Agglomerations[J]. Economic Geography, 2023, 43(12): 181-191. |
[44] |
王奕淇, 孙学莹. 黄河流域生态系统服务价值时空演化及影响因素[J]. 环境科学, 2024, 45(5): 2767-2779. Wang Y Q, Sun X Y. Spatiotemporal evolution and influencing factors of ecosystem service value in the Yellow River Basin[J]. Environmental Science, 2024, 45(5): 2767-2779. |
[45] |
庞彩艳, 文琦, 丁金梅, 等. 黄河上游流域生态系统服务变化及其权衡协同关系[J]. 生态学报, 2024, 44(12): 5003-5013. Pang C Y, Wen Q, Ding J M, et al. Ecosystem services and their trade-offs and synergies in the upper reaches of the Yellow River Basin[J]. Acta Ecologica Sinica, 2024, 44(12): 5003-5013. |
[46] |
傅伯杰, 王帅, 沈彦俊, 等. 黄河流域人地系统耦合机理与优化调控[J]. 中国科学基金, 2021, 35(4): 504-509. Fu B J, Wang S, Shen Y J, et al. Mechanisms of human-natural system coupling and optimization of the Yellow River Basin[J]. Bulletin of National Natural Science Foundation of China, 2021, 35(4): 504-509. |
[47] |
贾天朝, 胡西武. 基于PLUS-InVEST-Geodector模型的三江源国家公园碳储量时空变化及驱动力[J]. 环境科学, 2024, 45(10): 5931-5942. Jia T C, Hu X W. Spatial-temporal change and driving force of carbon storage in Three-River-Source National Park based on PLUS-InVEST-Geodector model[J]. Environmental Science, 2024, 45(10): 5931-5942. |
[48] | 郝智娟. 黄河流域生态保护与经济高质量耦合协调发展研究[D]. 郑州: 河南财经政法大学, 2022. |
[49] |
李小建, 文玉钊, 李元征, 等. 黄河流域高质量发展: 人地协调与空间协调[J]. 经济地理, 2020, 40(4): 1-10. Li X J, Wen Y Z, Li Y Z, et al. High-quality development of the Yellow River Basin from a perspective of economic geography: man-land and spatial coordination[J]. Economic Geography, 2020, 40(4): 1-10. |
[50] |
盖莹莹, 赵衡, 王富强. 黄河流域生态系统服务供需变化及其驱动因素分析[J]. 环境科学, 2025, 46(6): 3672-3680. Gai Y Y, Zhao H, Wang F Q. Changes and driving factors of ecosystem services supply and demand in the Yellow River Basin[J]. Environmental Science, 2025, 46(6): 3672-3680. |