沙生药用植物锁阳产地适宜性的定量评价

通过实地取样、标本查阅和文献研究获得131个锁阳（Cynomorium songaricum）采样点数据,并运用ArcGIS技术平台,从气候、土壤、地形数据库中提取了各采样点的生态因子,得出锁阳适宜生态因子范围。以此为据,利用中药材产地适宜性分析系统（TCMGIS）对锁阳在中国的产地适宜性进行多因子的空间分析。结果表明,锁阳适生区域主要位于西北干旱地区,包括内蒙古、新疆、宁夏、甘肃、青海等省（区）。研究结果对我国西北地区防沙固沙、荒漠生态保护和恢复具有重要的社会效应和生态价值。     

基于PLS分析石斛品质与生态因子的相关性

基于中药材产地适宜性分析地理信息系统(TCM-GIS)平台,获得了采样区域11个生态因子值.应用偏最小二乘回归法(PLS)分析了石斛中的化学成分及其与生态因子的相关性.结果表明: 同种石斛不同产地的化学成分含量差异显著.土壤类型与铁皮石斛中多糖含量呈极显著正相关;年降水量与金钗石斛中石斛碱积累呈极显著正相关;温度是影响鼓槌石斛中毛兰素含量的主要因素.主成分分析表明,浙江是铁皮石斛的最佳产地,贵州是金钗石斛的最佳产地,而云南是鼓槌石斛的最佳产地.
     

南药青天葵全球产地生态适宜性分析

搜集青天葵Nervilia fordii主产区及野生分布区的分布样点,应用药用植物全球产地生态适宜性区划信息系统(GMPGIS)对南药青天葵进行全球产地生态适宜性分析。对青天葵各生态因子进行聚类分析,得到青天葵在全球范围的生态适宜区和潜在的人工栽培区。中国、巴西、越南、老挝等11个国家和地区境内皆有青天葵生长的适宜区;其中适宜区面积最大的为中国,总面积为406 980.1 km~2,占全部面积的69%;青天葵在中国的适宜分布区主要位于广西、广东、福建、海南、云南等省(区)。GMPGIS分析结果为青天葵的人工栽培提供科学依据,有助于保护青天葵药用资源,以期促进稀缺药用资源青天葵的区划研究和人工栽培。     

人参药材中人参皂苷与生态因子的相关性及人参生态区划

为了扩大人参(Panax ginseng)栽培面积, 解决人参资源日益短缺的问题, 研究了人参皂苷与生态因子之间的相关性。利用超高效液相(UPLC)色谱法, 测定了辽宁、吉林和黑龙江三省不同产区人参样品中3种人参皂苷(Rg1、Re和Rb1)的含量, 并基于“中药材产地适宜性分析地理信息系统”(TCMGIS)平台, 获得采样区域10个生态因子(包括活动积温、年平均气温、海拔、相对湿度、年日照时数、年降水量、7月最高气温、7月平均气温、1月最低气温和1月平均气温等)数据; 利用因子分析法对16个人参基地进行因子得分评价, 得分最高的是吉林和辽宁的人参基地, 故将吉林和辽宁的人参基地作为人参生态适宜性分析的最佳区域; 通过偏最小二乘回归法建立3种人参皂苷成分与上述10个生态因子间的回归方程并获取其相应的权重, 结果发现多个温度因子与人参皂苷含量呈强负相关关系, 说明热量因子对人参皂苷活性成分的累积起主要作用, 而水分因子、地理因子和光照因子与人参皂苷含量呈弱相关关系; 以因子得分最高的吉林和辽宁人参基地为基点区域, 分别对3种人参皂苷进行单成分生态适宜性区划以及综合区划, 得知3种人参皂苷成分积累的最佳区域主要集中在长白山脉, 而燕山山脉和太行山脉只有少量分布区域。     

药用和观赏植物常山产地适宜性分析和定量评价

为了解常山(Dichroa febrifuga Lour.)现有产区分布并预测新的产区,本文利用中药材产地适宜性分析地理信息系统TCMGIS(Geographic Information System for Traditional Chinese Medicine)对426个常山样品信息进行了适宜生态因子生长范围确认,分析了常山适宜产地空间分布状况。结果显示,常山主要分布于我国温暖湿润的东部季风区,生态相似系数100%区域分布较为集中,总面积达760 640.1 km2,共829个县区,其中广西、云南、广东、湖南分布较多。本研究结果对常山的野生资源保护、人工规范化种植和资源可持续利用具有重要意义。     

福建省多花黄精生态适宜性区划研究

通过研究多花黄精(Polygonatum cyrtonema)的生态适宜性,为其野生资源保护及人工规范化栽培提供依据。收集237份多花黄精分布位置和55个生态因子,导入最大熵(MaxEnt)模型运算,结合地理信息系统(GIS)分析其适合生长区域。结果表明,影响多花黄精生态适宜性的主要生态因子是3月降水量、年均降水量、6月降水量、5月降水量、4月降水量、2月降水量和最冷季降水量,在福建省具有广泛适宜生长区域。模型预测结果可靠,可为多花黄精野生资源保护提供参考,并为其科学种植提供指导。     

青海湖表层沉积物重金属富集特征及其来源

针对青海湖表层沉积物重金属分布特征,测定了湖区11个采样点99个样本表层(0～20 cm)沉积物中重金属Zn、Cu、Pb、Ni、Cr和Fe的含量,采用地累积指数和潜在生态危害指数评价重金属富集状况,并运用相关分析和因子分析对重金属来源进行了初步探讨.结果表明,旅游区采样点151码头(1#)和江西沟码头(4#)的Zn和Cu元素及布哈河(5#)Cr为轻度污染,其他样点未受重金属污染,所有样点潜在生态危害均为轻微程度,以旅游区码头的潜在生态危害综合评价最高;沉积物中Cr、Fe和TOC存在显著相关性,且在因子1(内源因子)中占绝对负荷,其来源主要与沉积母质有关.此外,入湖河流也带入一定量的Cr元素;Pb和Zn与其他元素相关性较差,分别反映因子2(农业生产活动因子)和因子3(旅游交通排放因子)的迁移转化规律,其来源与人类活动有关;表层沉积物中Cu的积累与内源因子、农业和旅游排放因子均有关;Ni的分布特征主要受内源因子和旅游交通排放因子的影响.本研究表明,青海湖表层沉积物重金属污染及潜在生态危害较轻,其来源除内源因子外,还与湖区农业活动及旅游交通排放等人为因素有关.     

基于GIS的秦岭山区聚落用地适宜性评价

利用自然地理、生态和社会经济方面共14个因子构建秦岭山区聚落建设用地适宜性评价指标体系,采用AHP法确定各评价因子的权重,在地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术支持下,利用适宜性评价模型定量评价聚落建设用地适宜性,将聚落建设用地适宜性分为五个等级,并结合已建设区进行空缺分析。结果表明:(1)秦岭山区最适宜聚落用地面积为3378.1 km2,占研究区总面积的5.87%,说明秦岭山区适宜聚落开发的土地相对较少。(2)最适宜聚落用地集中在秦岭北、南坡山麓和东部的山间河谷地带,山地型特征明显。(3)有9.15%已建成区分布在限制建设区内,存在生态安全风险。(4)可用适宜聚落建设用地为3192.27 km2,空间分布不平衡。研究结果可为该区域城镇体系布局与用地规模的核算提供科学依据。     

鄱阳湖河湖交错带枯水期水体细菌群落空间分布

【背景】界面微生物群落组成研究日益成为微生态系统的研究热点之一。【目的】探究鄱阳湖河湖交错带枯水期水体细菌群落空间分布。【方法】选取鄱阳湖河湖交错带的典型采样点11个,现场采集水样,进行理化指标分析。运用扩增子测序获得了上述样品的16SrRNA基因序列数据。根据多样性指数和丰富度指数计算比较11个采样点样品的微生物群落多样性和丰富度。根据β多样性距离矩阵,利用相似度树状图对细菌群落进行聚类分析,研究鄱阳湖河湖交错带微生物分布差异。基于冗余分析(Redundancy Analysis,RDA)研究理化因子与微生物群落分布之间的关系。【结果】鄱阳湖河湖交错带水体为中性或微酸性水质、总氮含量在V类标准以上、总磷含量在Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ类标准间波动。鄱阳湖河湖交错带水体细菌优势种组成大体相似,只是其相对丰度有所区别,其中门级微生物群落优势类群为:变形菌门(Proteobacteria,36.18%)、厚壁菌门(Firmicutes,22.18%)、拟杆菌门(Bacteroidetes,17.06%)、放线菌门(Actinobacteria,8.87%)和蓝细菌门(Cyanobacteria,4.43%)。水体中变形菌门以γ-变形菌为优势菌群,以β-变形菌为次优势菌群;属分类水平上,相对丰度最高的是放线菌门(Actinobacteria)的其他属类(11.4%)。乐安河(R9采样点)与鄱阳湖长江交汇处(H11采样点)的细菌α多样性指数较高,万家桥(N2采样点)、赣江鄱阳湖交汇处(W6采样点)和瑶湖(Y10采样点)的α多样性指数最低。从细菌群落组成看:鄱阳湖大湖池保护区(W7采样点)、乐安河(R9采样点)和鄱阳湖长江交汇处(H11采样点)群落组成相似,其余8个采样点群落组成相似。pH值(P=0.735 2)、总氮(P=0.761 4)和总磷(P=0.612 8)是影响微生物群落分布的主要环境因子。【结论】鄱阳湖河湖交错带枯水期水体细菌群落空间分布差异较为明显,其空间地理差异叠加人类活动的扰动,影响了植被、水文、富营养化程度等,从而导致水体理化指标的差异,进而影响细菌群落的组成,水体理化指标相似的区域细菌群落组成也相似。水体富营养化严重的区域细菌多样性低。该研究有助于深层次了解鄱阳湖河湖交错的生态系统结构和功能,可为鄱阳湖水环境治理和生态保护提供相应的技术支持,对维持鄱阳湖生态平衡有着重要的意义。     

基于周丛藻类群落结构的新疆额尔齐斯河生态健康评价

周丛藻类对水环境变化较为敏感,可迅速而灵敏的反映水质健康状况。本研究于2019年对额尔齐斯河周丛藻类群落结构和水环境特征进行了系统调查,并运用周丛藻类生物完整性指数(Periphytic algae index of biotic integrity, P-IBI)对生态健康进行了评价。结果表明:额尔齐斯河周丛藻类有6门41属102种,以硅藻门为主。周丛藻类密度和生物量的时间变化趋势为:9月>7月>5月,空间分布趋势为中下游>上游、支流>干流。主成分分析(PCA)与典范对应分析(CCA)显示,影响周丛藻类群落结构的主要环境因子有水温、溶解氧、高锰酸盐指数、氨氮、硝酸盐氮、pH、悬浮物,不同月份的环境影响因素有所差异。额尔齐斯河周丛藻类多样性指数(H′)、丰富度指数(D)、Pielou均匀度指数(J)的平均值分别为3.52、3.02、0.75,显示额尔齐斯河流域整体水质为寡污或无污。P-IBI分析结果显示:5个采样点为健康状态,1个采样点为亚健康状态,3个采样点为一般状况,1个采样点极差,表明额尔齐斯河整体生态健康状况趋于良好。本研究可为额尔齐斯河的水环境监测提供...     

福建省城镇-交通系统的景观分隔效应

近年来,我国城市及交通基础设施建设的迅猛发展对区域生态功能造成了严重影响.城镇-交通网络的不断强化和扩展加剧了区域景观的破碎化并导致多种景观功能的退化.以2007年为研究基准年,采用跨边界有效栅格评价指标,借助地理信息技术,定量评估了福建省由城镇-交通网络引发的景观分隔效应.研究结果显示,面积大小位于0-15 km2的斑块数量最多.厦门、漳州、泉州3市小于300 km2的斑块面积及斑块数量分别所占比例率均高于南平、三明和龙岩3市.福建省有效栅格计算结果显示,全省景观破碎化呈现北轻南重、西轻东重的空间分布格局.沿海地区和交通干线周边破碎化明显高于其他地区.以地市为报告单位,福建省景观破碎化的空间分布呈现由西向东的梯度格局.景观破碎化最轻微地区(龙岩市、三明市、南平市有效栅格值处于679.2-939.0 km2之间)和最严重地区(厦门市、泉州市、漳州市的有效栅格值处于197.1-336.2 km2之间)形成鲜明对比.结果还显示,福建省厦门市、泉州市、漳州市的景观破碎化水平与欧洲发达国家如荷兰、比利时等接近;西部的三明市、北部的南平市则接近美国加利福尼亚.以县(市、区)为报告单位,全省景观破碎程度的空间分布从西至东呈现三级梯度.以瑞士Glarus州跨边界有效栅格值为参照,厦门、泉州和漳州3市所辖各县(市、区)的景观破碎化程度均高于Glarus.宁德、福州、莆田3市各县(市、区)则与Glarus基本持平.南平、三明、龙岩3市各县(市、区)则好于Glarus,其中,三明市和南平市各县(市、区)跨边界有效栅格值远大于Glarus.     

中国东部亚热带森林土壤呼吸的时空格局

土壤呼吸是陆地碳循环中仅次于全球总初级生产力的第二大碳通量途径, 揭示土壤呼吸的时空格局对整个陆地碳循环具有重要意义。该文在中国东部亚热带季风气候区, 按纬度梯度由南向北选取深圳梧桐山、杨东山十二度水保护区、宁波天童山3个区域作为研究对象, 于2009年8月至2010年10月测定了不同季节各个区域内代表性植被类型的土壤呼吸速率及地下5 cm处土壤温度, 旨在初步了解中国东部亚热带森林地区土壤呼吸的时空格局及其影响因素。结果显示: 3个区域的土壤呼吸速率均存在显著的季节变化, 其变幅为2.64-6.24 μmol CO₂·m ^-2·s^-1, 总体趋势和地下5 cm处土壤温度的季节变化一致, 均为夏季最高冬季最低; 土壤温度的变化可以解释不同样地土壤呼吸季节变化的58.3%-90.2%; 各样地全年的Q₁₀值从1.56到3.27; 通过离样地最近的气象站点的日平均气温与试验样地地下5 cm处土壤温度之间的线性正相关关系推算出日土壤温度的变化, 利用土壤呼吸速率和地下5 cm处土壤温度之间的指数关系, 估算出各样地全年的土壤CO₂通量为1 077-2 058 g C·m^-2·a^-1, 在全球所有生态系统类型中处于较高水平。     

林下植被抚育对樟人工林生态系统碳储量的影响

以亚热带东部地区48年生樟(Cinnamomum camphora)人工林为研究对象, 探讨不同林下植被处理方式对植被和土壤碳储量的影响。研究结果表明: 1)林下植被抚育增加了植被的碳储量, 增幅为48.87%, 平均每年比未抚育林分增加了0.62 t·hm^-2; 2)林下植被抚育降低了土壤有机碳含量, 降低幅度介于4.79%-34.13%之间, 其中0-10 cm、10-20 cm土层比未抚育林分分别降低了10.16 g·kg^-1和8.58 g·kg^-1, 差异达到显著水平(p < 0.05); 3)林下植被抚育降低了森林土壤碳储量, 降低幅度介于1.98%-43.45%之间, 其中0-10 cm和10-20 cm土层分别降低了15.39 t·hm^-2和11.58 t·hm^-2, 差异达到极显著水平(p < 0.01)和显著水平(p < 0.05); 4)林下植被抚育降低了森林生态系统总碳储量, 降低幅度为4.27%, 但差异不显著。因此, 林下植被抚育虽有利于植被碳储量的积累, 但降低了土壤有机碳含量和储量。     

Identifying climate refugia and its potential impact on Tibetan brown bear (Ursus arctos pruinosus) in Sanjiangyuan National Park,China

Climate change has direct impacts on wildlife and future biodiversity protection efforts. Vulnerability assessment and habitat connectivity analyses are necessary for drafting effective conservation strategies for threatened species such as the Tibetan brown bear (Ursus arctos pruinosus). We used the maximum entropy (MaxEnt) model to assess the current (1950–2000) and future (2041–2060) habitat suitability by combining bioclimatic and environmental variables, and identified potential climate refugia for Tibetan brown bears in Sanjiangyuan National Park, China. Next, we selected Circuit model to simulate potential migration paths based on current and future climatically suitable habitat. Results indicate a total area of potential suitable habitat under the current climate scenario of approximately 31,649.46 km², of which 28,778.29 km² would be unsuitable by the 2050s. Potentially suitable habitat under the future climate scenario was projected to cover an area of 23,738.6 km². Climate refugia occupied 2,871.17 km², primarily in the midwestern and northeastern regions of Yangtze River Zone, as well as the northern region of Yellow River Zone. The altitude of climate refugia ranged from 4,307 to 5,524 m, with 52.93% lying at altitudes between 4,300 and 4,600 m. Refugia were mainly distributed on bare rock, alpine steppe, and alpine meadow. Corridors linking areas of potentially suitable brown bear habitat and a substantial portion of paths with low‐resistance value were distributed in climate refugia. We recommend various actions to ameliorate the impact of climate change on brown bears, such as protecting climatically suitable habitat, establishing habitat corridors, restructuring conservation areas, and strengthening monitoring efforts.     

基于受益人口的洞庭湖流域生态系统土壤保持服务重要性格局

生态系统服务概念明确指出,生态系统条件和过程只有对受益者产生效用才能成为服务。近年来,生态系统服务研究强调了生态系统及其受益者之间空间连接的重要性,但现有研究大都侧重生态系统服务的供给,对受益者考虑不足。研究以洞庭湖流域为例,运用通用土壤流失方程（USLE）和流域水文路径分析,提出了基于受益人口的生态系统土壤保持服务评价方法。结果表明：（1）从生态系统角度,洞庭湖流域生态系统土壤保持重要区域面积2.80万km²,主要分布于土壤保持强度较高的沅江流域（38.14%）和湘江流域（39.73%）,从受益者角度,土壤保持重要区域面积1.57万km²,主要集中于受益人口较多的湘江流域（92.95%）;（2）与基于生态系统角度的结果相比,考虑受益人口后有1.71万km²土壤保持重要区域因受益人口较少（12362人）,土壤保持重要性降低,主要包括沅江流域的武陵山、雪峰山等地,另有0.48万km²地区因受益人口较多（53628人）,被新增识别为土壤保持重要区域,主要包括湘江流域的南岭、罗霄山脉等地;（3）综合生态系统角度和受益者角度研究结果,洞庭湖流域土壤保持重要区域面积3.28万km²,主要分布于西部的武陵山、雪峰山,南部的南岭山脉、阳明山以及东部的罗霄山脉、幕连九山脉等山地区。研究从受益者角度分析土壤保持服务实际产生的效用,是对土壤保持服务研究的有益补充,研究结果可为流域水土保持和生态保护提供数据支持,为提升土壤保持服务对人类福祉的支撑作用提供参考。     

Integrating sign surveys and telemetry data for estimating brown bear (Ursus arctos) density in the Romanian Carpathians

Accurate population size estimates are important information for sustainable wildlife management. The Romanian Carpathians harbor the largest brown bear (Ursus arctos) population in Europe, yet current management relies on estimates of density that lack statistical oversight and ignore uncertainty deriving from track surveys. In this study, we investigate an alternative approach to estimate brown bear density using sign surveys along transects within a novel integration of occupancy models and home range methods. We performed repeated surveys along 2‐km segments of forest roads during three distinct seasons: spring 2011, fall‐winter 2011, and spring 2012, within three game management units and a Natura 2000 site. We estimated bears abundances along transects using the number of unique tracks observed per survey occasion via N‐mixture hierarchical models, which account for imperfect detection. To obtain brown bear densities, we combined these abundances with the effective sampling area of the transects, that is, estimated as a function of the median (± bootstrapped SE) of the core home range (5.58 ± 1.08 km²) based on telemetry data from 17 bears tracked for 1‐month periods overlapping our surveys windows. Our analyses yielded average brown bear densities (and 95% confidence intervals) for the three seasons of: 11.5 (7.8–15.3), 11.3 (7.4–15.2), and 12.4 (8.6–16.3) individuals/100 km². Across game management units, mean densities ranged between 7.5 and 14.8 individuals/100 km². Our method incorporates multiple sources of uncertainty (e.g., effective sampling area, imperfect detection) to estimate brown bear density, but the inference fundamentally relies on unmarked individuals only. While useful as a temporary approach to monitor brown bears, we urge implementing DNA capture–recapture methods regionally to inform brown bear management and recommend increasing resources for GPS collars to improve estimates of effective sampling area.     

Analysis of deforestation patterns in the Baekdudaegan preservation area using land cover classification and change detection techniques; the feasibility of restoration

The Baekdudaegan Mountain Range is a backbone of the Korean Peninsula which has special spiritual and sentimental significance for Koreans and significant ecological value to diverse organisms. Despite the importance of this region, however, the natural environment of Baekdudaegan has been severely threatened by a variety of human activity and tremendous forest fires. To make management and restoration plans for the deforested areas, it is necessary to investigate quantitatively such natural and human-induced physical changes. This study has thus attempted to quantitatively analyze land-use purposes and deforestation patterns in the Baekdudaegan preservation area by taking advantage of on-screen land cover classification and normalized difference vegetation index image-differencing techniques. The study has also attempted to review the feasibility of forest restoration by analyzing the most representative deforestation patterns in the Baekdudaegan preservation area. The land-cover classification results indicated that forests in the Baekdudaegan preservation area occupy an area of 4,794 km², approximately 90% of the total area, and nonforest is approximately 523 km². Agricultural land is the largest portion of nonforest area and occupies an area of 428 km² (82% of the nonforest area); urbanized built-up land accounts for 10% of nonforest areas (50 km²). According to results from change-detection analysis between 1987 and 2000, deforestation occurred in an area of over 240 ha and the dominant causes of deforestation were revealed as expansion of barren land (43% of the deforested area), conversion for agricultural use (34%), expansion of pasture (10%), and urban sprawl (8%). The most devastating deforestation in the Baekdudaegan area was found in agricultural field where the altitude is more than 600 m with a gentle slope of 10–20°. To restore this highland agricultural field, which has expanded along the ridgeline back to healthy forest, it seems the slope faces can be restored without slope stabilization, because the soil is rich and the slope is less than 20°; a landscape ecological approach is, however, suggested to maintain the connectivity of fragmented forest patches.     

沙坡头地区生物土壤结皮的固氮活性及其对水热因子的响应

氮是除水分之外影响干旱区生态系统生物活性的关键因子。生物土壤结皮是干旱半干旱荒漠地表景观的重要组成部分, 也是荒漠生态系统氮素的主要贡献者。通过野外调查采样, 利用开顶式生长室, 模拟不同降水梯度, 采用乙炔还原法连续测定了沙坡头地区典型生物土壤结皮(藻类结皮、地衣结皮和藓类结皮)在其主要固氮活跃期(6-10月, 湿润期)的固氮活性, 及其对水热因子的响应特征。结果表明, 试验期三类生物土壤结皮的固氮活性介于2.5 × 10³-6.2 × 10⁴ nmol C₂H₄·m^-2·h^-1之间, 其中藻类结皮的最高(平均达2.8 × 10⁴ nmol C₂H₄·m^-2·h^-1), 地衣结皮的次之(2.4 × 10⁴ nmol C₂H₄ ·m^-2·h^-1), 藓类结皮的最低(1.4 × 10⁴ nmol C₂H₄·m^-2·h^-1), 差异显著(p < 0.001)。在模拟降水3 mm时, 三类结皮均可达到最大固氮速率, 当发生> 3 mm的降水事件时, 它们的固氮速率无显著增加; 不同结皮的固氮活性与温度均呈显著的负相关关系(r_藻类结皮 = -0.711, r_地衣结皮 = -0.732, r_藓类结皮 = -0.755, p < 0.001), 藻类和藓类结皮的固氮活性的最适温度区间为25-30 ℃, 地衣结皮为20-30 ℃。三类结皮之间的这种固氮差异主要归因于结皮组成生物体即隐花植物的差异, 藻类结皮主要成分为大量的蓝细菌和一些绿藻, 地衣结皮也由大量的固氮藻和真菌共生形成, 而藓类结皮的主要组成部分苔藓植物并不具有固氮作用, 其微弱的固氮量是结皮中混生的少量蓝细菌或地衣所致。     

黄土高原生态工程对关键生态系统服务时空变化的影响——以延河流域为例

黄土高原地区生态工程的实施,使其生态环境得到显著改善,提高了生态系统服务能力。现有的研究成果中,生态工程对生态系统服务影响的定量评价比较匮乏。以延河流域为例,采用RUSLE模型和InVEST模型对生态系统服务进行评价,通过构建模型识别出不同时期的生态工程区,探究生态工程对生态系统服务的定量影响,为下一步生态工程的实施提供科学的指导和依据。结果表明：(1)2000—2018年,延河流域土壤保持服务和产水服务均呈波动增长趋势,但二者的变化并不同步。(2)4个时期内,能产生生态效应的生态工程区面积呈波动增长趋势,从854 km²增加到1343 km²,在整个流域均有分布,不同时期的重点分布区不同。(3)生态工程增强了区域的土壤保持能力和产水能力,土壤保持服务增强区面积从477.5 km²增加到1140.6 km²,保持的土壤总量从2.1×10⁷ t增加到5.6×10⁷ t;产水服务增强区面积从139.1 km²增加到485.5 km