| 基于服务流视角的长江经济带水供给服务供需匹配特征及驱动机制 |
| 摘要点击 589 全文点击 67 投稿时间：2024-06-08 修订日期：2024-07-27 |
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| 中文关键词 水供给服务 供需匹配关系 服务流 驱动机制 长江经济带 |
| 英文关键词 water supply service supply and demand matching relationship service flow driving mechanism Yangtze River Economic Belt |
| DOI 10.13227/j.hjkx.20250633 |
| 作者 | 单位 | E-mail | | 黄云 | 南昌大学资源与环境学院, 南昌 330031
南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031 | 1742857710@qq.com | | 刘静 | 南昌大学资源与环境学院, 南昌 330031
南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031 | | | 郑博福 | 南昌大学资源与环境学院, 南昌 330031
南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031
南昌大学工程建设学院, 南昌 330031 | | | 何刘洁 | 南昌大学资源与环境学院, 南昌 330031
南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031 | | | 吴叔阳 | 南昌大学资源与环境学院, 南昌 330031
南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031 | | | 张吉洪 | 南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031
南昌大学工程建设学院, 南昌 330031 | | | 梁涵 | 南昌大学资源与环境学院, 南昌 330031
南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031 | | | 吴之见 | 南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031
南昌大学工程建设学院, 南昌 330031 | | | 朱锦奇 | 南昌大学资源与环境学院, 南昌 330031
南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031 | | | 万炜 | 南昌大学资源与环境学院, 南昌 330031
南昌大学江西生态文明研究院, 流域碳中和教育部工程研究中心, 鄱阳湖环境与资源利用教育部重点实验室, 南昌 330031 | wanwei@ncu.edu.cn |
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| 中文摘要 |
| 水供给服务是人类生存和发展的基础，掌握水资源的动态平衡对区域水资源管理和高质量发展有重要意义. 以长江经济带为研究区域，基于InVEST模型和社会经济发展视角定量评估大流域尺度下的水供给服务供给量和需求量；采用ESDR和Z-score指数揭示水供给服务空间匹配关系，结合D8流向法和深度优先搜索算法构建水供给服务流模型；依据热点分析和服务流空间格局将研究区划分为供给区、连接区和需求区，并从自然-社会系统探究影响各区水供给服务供需匹配关系的影响因素. 结果表明：①长江经济带水供给量从2000年的9 100亿m3增加至2020年的10 300亿m3，需求量先上升后下降. ②水供给服务ESDR从0.17升至0.24，赤字范围持续收缩；供需空间关系以HL型空间错配集群为主，HL型和LH型空间错配集群转移至HH型和LL型空间匹配集群. ③长江经济带水供给服务流以水系河网为主要流动路径，2000年、2005年和2010年流量负值比例分别为1.2%、1.7%和3.7%，2015年和2020年分别为2.2%和1.3%，负值比例先上升后下降. ④影响供给区供需匹配关系的主导因素是降水（q = 0.44），连接区影响因子的贡献度均较低，影响需求区的主导因素是建设用地占比（q = 0.29）. 供给区和连接区中降水和其他影响因子交互作用较强，而需求区社会经济类因子之间交互作用显著增强. 研究结果可为长江经济带水资源的管理与流域生态补偿机制提供科学参考. |
| 英文摘要 |
| Water supply service is the basis of human survival and development， and mastering the dynamic balance of water resources is important for regional water resources management and high-quality development. Taking the Yangtze River Economic Belt as the study area， we use the InVEST model and the socio-economic development perspective to quantitatively assess the supply and demand of water supply services. Utilizing the ESDR and Z-score indexes， we reveal the spatial matching relationship of these services. Additionally， we construct a water supply service flow model by combining the D8 flow method and depth-first search. Through hotspot analysis and service flow spatial pattern， we categorize the study area into supply area， connection area， and demand area. We explore the influencing factors affecting the matching relationship between supply and demand of water supply service in each area from three perspectives： natural and social. The results show that： ① The water supply of the Yangtze River Economic Belt increased from 910 billion m3 in 2000 to 1 030 billion m3 in 2020， and the demand first rose and then fell. ② The ESDR of water supply service rose from 0.17 to 0.24， and the deficit range continued to contract. The spatial relationship between supply and demand was dominated by HL-type spatial mismatch clusters， and HL-type and LH-type spatial mismatch clusters transferred to HH-type and LL-type spatial match clusters. ③ The water supply service flow in the Yangtze River Economic Belt took the water system river network as the main flow path. The negative proportions of the flow in 2000， 2005， and 2010 were 1.2%， 1.7%， and 3.7%， respectively， and in 2015 and 2020 they were 2.2% and 1.3%， respectively， with the negative proportion increasing and then decreasing. ④ The dominant factor affecting the supply-demand matching relationship in the supply zone was precipitation （q = 0.44）， the contribution of the influence factors in the connectivity zone were all low， and the dominant factor affecting the demand zone was the share of construction land （q = 0.29）. The interaction between precipitation and other influencing factors was stronger in the supply and connection zones， while the interaction between socio-economic category factors was significantly stronger in the demand zone. The results of the study can provide scientific references for the management of water resources in the Yangtze River Economic Belt and the ecological compensation mechanism of the basin. |
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