生态系统服务功能是指生态系统与生态过程所形成及所维持的人类赖以生存的自然环境条件与效用^[1]。人类生活生产的一切物质来源均源于地球生态系统，生态系统服务功能会因人类活动的影响而改变，但人类活动始终无法替代生态系统服务功能^[2]。水资源是支撑整个地球生态系统的基础，淡水生态系统不仅为人类提供饮用、灌溉及工业用水等原料，还具有维持自然生态系统物种多样性、区域生态环境、物质交流过程等功能^[3]。其中，产水服务是最重要的生态系统服务功能之一^[4]，它对人类生活生产，调节区域气候和水文循环发挥着关键作用。流域产水服务的时空格局变化及影响因素研究近年来已成为水文学、生态学、地理学等诸多交叉学科学者们的研究热点，产水量服务评估的一些传统方法主要基于水量平衡法、土壤蓄水能力法、综合蓄水能力法、年径流量法、多因子回归法等方法^[5-6]，这些方法多用于小流域，结果受流域内实际观测条件等客观因素限制，对于大尺度流域时空变化分析适用性较差。近年来，伴随着3S技术发展，越来越多可用于产水服务评估的水文模型被开发利用，如InVEST，ARIES，MIMES，SWAT，MIKE SHE，TOPMODEL，EPM等模型^[7-8]，ARIES，MIMES，EPM模型基于案例构建，适用性差，精度低，开发不完全；MIKE SHE，SWAT等模型所需数据较多且获取难度大；InVEST模型由美国斯坦福大学、世界自然基金会和大自然保护协会联合开发，具有数据获取简易、精度高、结果空间可视化、区域应用相对成熟等优点，被广大学者运用于全球各区域生态系统服务功能评估研究。

Bejagam等^[9]针对印度通加巴德拉河流域利用InVEST模型产水量模块通过设置不同情景，分析水电站发电量与产水量之间的变化关系。Pan Tao等^[10]人运用InVEST模型分析中国最大的水源供应与保护生态功能区三江源区25 a间水源供应服务时空变化，认为气候和土地利用变化导致生态系统退化和地表变化，从而导致了三江源区水源供应下降。Yang Dong，郭洪伟，Yang Jie等^[11-13]人基于InVEST模型分别对中国湘江、南四湖、黄河等流域的产水量作出了动态评估分析，验证了模型在中国的适用性，对相关影响因子作出评价，结论表明区域较大时气候的变化对于水源涵养量的影响要高于土地覆被改变的影响，研究区较小时结论正好相反，这一结论为人们在制定生态保护区政策时提供了科学依据，对保护整个流域生态环境、维护生态平衡具有重要意义。目前，大多数学者运用InVEST模型对产水量的时空变化及影响因素研究多用于大尺度空间流域，多以城市、省份、大流域等为研究对象，对于中国西南地区具有高海拔、喀斯特地貌等显著性区域特征的小尺度流域研究较少。云龙水库作为昆明市主要的饮用水供给对象，自2004年建成下闸蓄水，2007年便开始为昆明市饮水供水，2009年9月为保障昆明市城市供水安全，昆明市委、市政府启动云龙水库一级保护区水库核心区移民搬迁工作至2013年1月全部搬迁完毕。20 a间云龙水库流域土地利用变化较大，故选择2001，2010和2020年3期作为研究期。为保证云龙水库对昆明市饮用水的安全可持续利用保障，对云龙水库流域产水服务功能时空变化规律及影响因子的研究具有重要科学意义。因此，本文基于InVEST模型探究云龙水库流域作为饮用水水源地保护区前后产水量的时空变化，并将多情景分析与差值比较法相结合，对影响水源地产水量变化因子进行分析，评估分析云龙水库流域的产水服务功能变化规律。研究结果可为水源地生态环境可持续发展，保护区划分、生态补偿机制和生态保护等政策的合理制定提供科学依据。

1 研究区概况及数据方法 1.1 研究区概况

云龙水库位于云南省昆明市北部，流域位于昆明市禄劝县和楚雄州武定县境内(102°22′30—102°32′18″E，25°5′16—25°58′6″N)，最高点位于北部，海拔3 113 m，最低点位于水库大坝，海拔2 048 m，该流域总体地势由西南向东北逐渐升高，流域控制面积为740.29 km²，是昆明市最大的集中式饮用水源地。云龙水库流域属于中亚热带季风气候，多年平均气温10.2~13.80 ℃，多年平均降水量1 007~1 200 mm，气候干湿季节分明，夏秋多雨，冬春干旱；植被覆盖较高，达到69.2%，多为针阔混交林、灌木丛和草本植物；区内以岩溶构造形成的峡谷地貌和山地构造侵蚀形成的河谷地貌为主，河谷多呈V形，间有岩溶漏斗、岩溶洼地；本研究时间年份选取为2001，2010和2020年3期，年降水量分别为1 034，800和900 mm，以2001年为基准年、2001年降水量为1 034 mm属于偏丰年。

1.2 产水模型

本研究采用InVEST模型产水量模块对云龙水库流域2001，2010和2020年产水量时空变化进行评估分析。该模型产水量模块基于水量平衡原理，根据Budyko水热耦合平衡假设^[14]，通过输入年降水量、潜在蒸散发量和土地利用/覆被等数据，采用研究区栅格尺度上的降水量减去实际蒸散发的水量得到每个栅格单元的年均产水量，进而得到整个流域内的产水量，同理可计算分析月产水量。具体计算方法^[15]为：

$ Y_x=\left(1-\frac{\mathrm{AET}_x}{P_x}\right) \times P_x $

(1)

式中：Y_x表示栅格x的产水量; AET_x表示栅格x的年实际蒸散发量; P_x表示栅格x的年均降水量。其中AET_x/P_x为土地利用/覆被类型的植被蒸散发量, 计算方法^[16-17]为：

$ \frac{\mathrm{AET}_x}{P_x}=\frac{1+\omega_x R_x}{1+\omega_x R_x+1 / R_x} $

(2)

$ R_x=\frac{K_c \times \mathrm{ET}_{0~x}}{P_x} $

(3)

$ \omega_x=Z \times \frac{\mathrm{AWC}_x}{P_x} $

(4)

式中：R_x为Budyko干燥指数, 通过公式(3)年均潜在蒸散发与年降水量计算获得；K_c为植被蒸散系数；ET_{0 x}栅格x的年均潜在蒸散发; ω_x是土壤气候参数, 通过公式(4)土壤有效含水量与年降水量计算得到；Z为Zhang系数^[18]；AWC_x为土壤有效含水量。

1.3 数据来源及处理方法

InVEST模型3.9.2版本产水量模块所必须需的驱动数据包括研究区DEM图、降水量、蒸散量、LULC值、流域、植物可利用含水量、生物物理参数表等。

1.3.1 云龙水库流域矢量数据

通过地理空间数据云(www.gscloud.cn)得到研究区空间分辨率为30 m DEM数据，利用ArcGIS填洼、计算流向、流量、矢量化、裁剪等工具提取出云龙水库流域及水系等矢量数据。

1.3.2 气象数据

年降雨量数据来源于国家科技基础条件平台——国家地球系统科学数据中心(http://www.geodata.cn)，中国2001—2020年降水量数据空间分辨率为1 km。月降雨量、潜在蒸散发数据来源于国家青藏高原科学数据中心(http://data.tpdc.ac.cn)，中国1901—2021年逐月降雨量、1990—2020年逐月潜在蒸散发数据空间分辨率均为1 km。通过ArcGIS创建栅格图层、计算、裁剪、掩膜提取等工具处理分别得到研究区月、年降雨量图和月、年潜在蒸散发图。

1.3.3 土地利用数据

土地利用数据通过中国科学院资源环境数据中心下载得到初始空间分辨率为30 m的云南2000，2010和2020年3期土地利用类型栅格数据，2000—2001年云龙水库流域土地利用基本未变，故2001年土地利用数据以2000年代替，通过投影、裁剪、重分类等操作处理得到研究区空间分辨率为30 m的2001，2010和2020年3期土地利用数据，依据中国土地利用分类体系一级分类标准将云龙水库流域土地利用类型划分为耕地、林地、草地、城乡建设用地、水域5类。

1.3.4 土壤数据

土壤数据来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://www.ncdc.ac.cn)第二次全国土地调查南京土壤所提供的1∶100万土壤数据和中国土壤水文数据集，植物可利用水量为凋萎系数与田间持水量之差，本研究利用周文佐提出的计算公式^[19]如下：

$ \begin{aligned} \mathrm{PAWC}= & 54.509-0.132 \times \mathrm{SAN}-0.003 \times(\mathrm{SAN})^2- \\ & 0.055 \times \mathrm{SIL}-0.006 \times(\mathrm{SIL})^2 \\ & -0.738 \times \mathrm{CLA}+0.007 \times(\mathrm{CLA})^2- \\ & 2.668 \times \mathrm{OM}+0.501 \times(\mathrm{OM})^2 \end{aligned} $

(5)

式中：SAN为土壤沙粒含量(%); SIL为土壤粉粒含量(%); CLA为土壤黏粒含量(%); OM为土壤有机质含量(%)。通过栅格投影、裁剪、计算等处理得到研究区植物可利用水量数据。

1.3.5 根系限制层深度

根系限制层深度是指植物根系在土壤中能够生长的最大深度^[15]，即未固结表面材料(如土壤或其他风化层)到固结实心岩石的基岩深度，数据获取来源于Yan Fapeng等人^[20]空间分辨率为100 m的中国深度至基岩地图，经过栅格投影、计算、裁剪等处理得到研究区植被根系限制层深度数。

1.3.6 其他参数及模型校验

生物物理系数与土地类型的分类相关，本研究参考InVEST模型使用手册结合云南省相关学者^[21-25]研究文献进行确定。Z为经验常数，取值在1~30之间，根据云龙水库水文站已有实测年径流量与模拟结果进行多次率定分析，确定当Z值为30时，实测值与模拟值之间的相对误差在10%以内(如表 1所示)，说明模拟精度较高，结果可信，故本次研究采用Z常数值为30时的InVEST模型对云龙水库流域产水量服务功能进行评估分析。

1.4 多情景分析

本研究设置多种情景并结合差值比较法^[22]进行分析探究不同影响因子对云龙水库流域产水量的影响程度，利用不同因子变化对产水量的贡献度来判别。贡献度的量化通过设置多情景变化实现，具体计算方法为：

$ W_L=\frac{\Delta L}{\Delta L+\Delta R+\Delta P} \times 100 \% $

(6)

$ W_R=\frac{\Delta R}{\Delta L+\Delta R+\Delta P} \times 100 \% $

(7)

$ W_P=\frac{\Delta P}{\Delta L+\Delta R+\Delta P} \times 100 \% $

(8)

式中：W_L, W_R, W_P分别表示土地利用、降水量、潜在蒸散发量变化对产水量变化的贡献度；ΔL，ΔR，ΔP分别表示各情景下产水变化量。

1.4.1 土地利用变化情景

云龙水库于2004年建成投入使用下闸蓄水，2009—2013年进行了水源保护区移民搬迁工程，20 a间云龙水库流域土地利用变化较大；为探究土地利用对研究区产水量变化影响，在已经率定好模型的基础上，以2001年降雨量、潜在蒸发量及其他参数为基准不变，输入2001年水库未建设、2010年水库已建成并开始移民搬迁工作、2020年移民搬迁工作完成3期不同的土地利用数据，以此设定2001(L₁)，2010(L₂)，2020(L₃)3类情景分析土地利用变化对产水量的影响。

1.4.2 年降雨量变化情景

基于率定好的模型，以2001年的土地利用、潜在蒸发量及其他参数为基准不变，输入2001，2010和2020年3个时期不同降雨量数据，设定2001(R₁)，2010(R₂)，2020(R₃)3类情景分析降雨量变化对研究区产水量的影响。

1.4.3 年潜在蒸散发量变化情景

基于率定好的模型，以2001年的土地利用、降雨量及其他参数为基准不变，输入2001，2010和2020年3个时期潜在蒸散发量数据，设定2001(P₁)，2010(P₂)，2020(P₃)3类情景分析潜在蒸散发量变化对研究区产水量的影响。

1.5 土地利用转移矩阵

土地利用动态度和土地利用转移矩阵能够清晰反映研究区内土地利用类型的动态变化信息。土地利用动态度是用来反映一定时间内土地利用的变化速度和变幅，表明人类活动在某一时间段内对单一土地利用类型的影响，其数学模型^[23]为：

$ M_i=\frac{A_{i 2}-A_{i 1}}{A_{i 1}} \times \frac{1}{t_2-t_1} \times 100 \% $

(9)

式中：M_i为t₁到t₂时段内i类土地利用类型动态度; A_i1，A_i2分别表示t₁，t₂时间i类土地利用类型面积。

土地利用转移矩阵可以对土地变化量进行定量分析也可以分析变化的方向，其数学模型为：

$ \boldsymbol{A}_{i j}=\left[\begin{array}{ccc} A_{11} & \cdots & A_{1 n} \\ \vdots & \vdots & \vdots \\ A_{n 1} & \cdots & A_{n n} \end{array}\right] $

(10)

式中：A_ij为研究期前一时段和后一时段的土地利用状态；n为土地利用的类型数量。

2 结果与分析 2.1 产水量时空分布

从月时间尺度分析，由图 1知云龙水库流域在2001，2010和2020年各年份内产水量均呈现季节性分布，产水量随着云龙水库流域雨季来临而增加，高值区多集中于夏季，其中2001，2010和2020年各月中产水量体积最高值分别出现在6月9.32×10⁷ m³，6月5.02×10⁷ m³，7月8.38×10⁷ m³，随着雨季的过去，流域内11月至次年4月间产水量急剧减少甚至个别月份产水量为0。从年时间尺度分析，2001，2010和2020年3期云龙水库流域单位面积平均产水量分别为495，278和364 mm，2001，2010和2020年云龙水库流域年产水量体积分别为3.69×10⁸ m³，2.07×10⁸ m³，2.71×10⁸ m³。其中2001年产水量体积最高，2010年与之相比减少1.62×10⁸ m³，2020年减少9.76×10⁷ m³；2010年产水量体积最低，2020年相比增加6.47×10⁷ m³。

图 2展示了2001，2010和2020年实际情景下产水量空间格局分布，总体上看，云龙水库流域不同年份产水量空间格局分布呈现一致性，由西南向东北逐渐增加，中部偏低，东北部偏高。研究区内产水量变化与降雨量变化表现出一致性，与潜在蒸散量变化趋势呈负相关。产水量空间格局分布情况与土地利用类型呈现密切相关性，研究区东北部和西北部区域降雨量偏高、蒸发量偏低，基于水量平衡原理，这部分区域产水量为整个研究区的高值区，而低值区则位于蒸发量较大的水域部分。2010年云南经历了百年一遇旱灾，产水量与气候因子密切相关，故而云龙水库流域产水量最低时期出现在2010年。

图 3为不同时期研究区年产水量变化空间分布图。由图 3可知，2001—2020年期间产水量呈现先减少后增加的趋势；其中2001—2010年产水量下降幅度最大，水域附近下降量较之其他区域偏小。由2001，2010和2020年3期的土地利用类型栅格地图计算得到各类土地利用面积，通过ArcGIS分区统计分析计算得到相应地类产水量如表 2所示。由表 2可知，不同时期林地的年产水量均为最高，最少的为城乡用地，主要是因为研究区内林地面积比例最大；由单位面积产水量可以看出云龙水库流域3个阶段土地利用类型产水能力大小排序均为：城乡用地＞草地＞耕地＞林地＞水域，导致产水能力存在此差异的原因应该是不同的土地利用类型具有不同的蒸散系数、土壤含水量和下渗量等。

2.2 不同土地利用情景(L₁，L₂，L₃)下产水量模拟

设定2001年水库未建设(L₁)，2010年水库建成开始移民搬迁工作(L₂)，2020年移民搬迁工作完成时(L₃)3期具有代表性的土地利用情景，根据中国土地利用分类体系一级分类标准将云龙水库流域土地利用类型分为5类如图 4所示。

由图 4分析可知，林地是研究区最主要的土地利用类型，主要分布于水源保护区附近，其次分别为耕地、草地、水域、城乡用地。图 5为云龙水库流域不同土地利用情景下年产水量变化图，年产水量大小根据土地利用类型划分由大到小均表现为：林地＞耕地＞草地＞水域＞城乡用地，其中年产水量变化与林地、耕地、草地、水域面积变化表现出一致性，城乡用地面积变化与之相反。根据图 4中土地利用类型与产水量空间格局分析得出，产水量高值区土地利用为城乡用地，城乡用地植物覆被较少，相对蒸散发量随之减少，且下垫面为不透水层，导致降水下渗进入地下的量减少，从而引起城乡用地产水量增加；相反，产水量低值区土地类型为水域，水域相对蒸散发量最大，产水量降低。

经过统计分析得到2001年(L₁)，2010年(L₂)和2020年(L₃)3期土地利用类型面积变化情况如表 3—4所示。林地和耕地是研究区内最主要的两类用地类型，2020年林地和耕地的面积占比分别为57.99%和24.33%，林地具有减少地表径流，防治水土流失，净化水体、改善水质等优点，云龙水库作为昆明市主要饮用水水源地，林地对流域内的水源涵养、水质净化等具有重大意义^[24]。2001—2020年林地与耕地面积减少，水域面积基本未变，草地与城乡用地面积增加，城乡用地的增加表明水源保护区内移民搬迁工作的顺利进行以及流域内城镇化水平的不断提高。

2.3 不同年降水量情景(R₁，R₂，R₃)下产水量模拟

降雨量的变化受区域气候、人类活动、地形地貌等多重因素影响，2001—2020年云南省降雨量总体呈现先减少后增加的趋势^[25]，研究区内降雨量变化趋势与其大致相同。由图 6分析可知云龙水库流域产水量与降雨量变化具有一致性，随着降雨量的增加而增加，呈正相关；其中产水量体积最高为2001年3.69×10⁸ m³，最低为2010年2.14×10⁸ m³。

2.4 不同年潜在蒸散发量情景(P₁，P₂，P₃)下产水量模拟

蒸散发量与降雨量同为影响流域产水量的重要气候因子之一，潜在蒸散发、实际蒸散发与土层深度、质地、含水量、太阳辐射、风速等因素密切相关。

由图 2可知，2010与2020年潜在蒸散发量大致相同，通过InVEST模型运行得到2010年与2020年年平均潜在蒸散发量分别为888.36和888.31 mm，年平均实际蒸散发量分别为550.54和550.66 mm，基本趋于一致，3期年平均蒸散发量与年平均实际蒸散发量数值取整后如图 7所示。可知云龙水库流域不同时期潜在蒸散发量与实际蒸散发量基本趋于平稳，未出现较大变化，均值分别为876和546 mm，但3期降雨量的差别导致实际情景下产水量发生较大变化；2001，2010和2020年降雨量分别为1 034，800和900 mm，P₁，P₂和P₃情景均以2001年降雨量输入InVEST模型，将图 7中P₁，P₂和P₃情景下产水量体积与实际情景下2001，2010和2020年产水量3.69×10⁸ m³，2.07×10⁸ m³，2.71×10⁸ m³做皮尔逊相关性分析得到显著性p值为0.251，表明二者无相关性(0＜p＜0.05时二者呈现显著性)。由以上分析可知产水量变化随着蒸散发量的增加而减少，呈负相关。

2.5 不同因子变化对产水量贡献度分析

在不同的情景设定下，云龙水库流域产水量时空格局并未发生较大改变，基本趋于一致，高值区均出现于东北部、西北部区域，低值区则均位于中部水域部分。根据表 5可知，土地利用变化情景下，与基准情景2001年(L₁)相比2010年(L₂)，2020年(L₃)产水量体积分别增加4.58×10⁵ m³和1.46×10⁶ m³，2001—2020年期间主要的土地类型变化为耕地、林地面积减少和城乡用地面积增加，产水量不减反增，其主要原因是耕地、林地中农作物和植被的蒸腾作用导致该地类蒸散发量较高，而城乡用地相比之下植被覆盖较少，所产生的蒸散发量大幅下降，加之下垫面的不透水层减少降水渗入地下。年降雨量变化情景下，2010年(R₂)和2020年(R₃)较之基准情景2001年(R₁)产水量体积分别减少1.55×10⁸ m³，9.06×10⁸ m³；年潜在蒸散量变化情景下，与基准情景2001年(P₁)相比2010年(P₂)，2020年(P₃)产水量体积分别减少9.48×10⁶ m³和9.34×10⁶ m³。通过以上结果表明，总体上云龙水库流域降雨量对产水量影响最为显著。由表 6可以看出2001—2010年土地利用、降雨量、年潜在蒸散发量变化对产水量变化贡献度W_L，W_R，W_P分别为0.28%，93.98%，5.74%；2001—2020年相较2001—2010年时间跨度增长，期间研究区内历经云龙水库建设、水源保护区移民搬迁、城镇化建设等，引起土地利用类型的较大变化；同时，气温作为影响年潜在蒸散发量的主要因素^[25]，林地减少和城乡用地增加加速了白天地表温度的上升，且云南自2001年以来多次经历旱灾，其中2009—2012年遭受史无前例的连年旱灾；故土地利用变化、年潜在蒸散发量变化对研究区产水量变化的贡献度W_L，W_P增加，分别为1.93%和12.41%，但降雨量变化依旧占主导位置，贡献度W_R为85.66%。

3 讨论

本研究运用InVEST模型与ArcGIS软件对昆明市主要的集中式饮用水源地云龙水库流域产水量服务功能时空格局进行评估分析，将情景分析法和差值比较法相结合，深入探究与产水量变化相关影响因子之间的关系，模拟结果与杜佳衡^[21]、黄欣等^[25]人一样证实该模型在云南具有良好的适用性，可用于水源地小流域产水量时空变化模拟评估。结果表明云龙水库流域3个时期产水量时空格局分布总体由西南向东北逐渐增加，中部偏低，东北部偏高，具有较高的一致性；不同时期之间产水量变化在空间分布上表现相对均匀。产水量受气候因子影响最大，产水量随降水量的增加而增加，显著正相关，与蒸散量呈负相关；土地利用类型变化对产水量变化影响最小。通过不同时期土地利用类型转移矩阵分析得出年产水量最高的土地利用类型为林地，表明不同土地利用类型面积占比是影响该地类年产水量的主要因素；而产水能力最高的为城乡用地，较低的则为林地与水域，表明在InVEST模型产水量模拟评估中蒸散系数、土壤含水量、下垫面性质等因素对地类产水能力影响较大；虽然在2001—2020年土地利用类型面积变化当中林地减少，增加了研究区的产水量，但林地的减少与城乡用地的增加不利于水源地保护区土地利用类型结构的优化和生态保护，且林地对于云龙水库水源区具有防治水土流失、净化水体、改善水质等优点，所以近年来昆明市政府加强了水源地保护区的管理及相关政策的贯彻落实工作，这些措施必将对云龙水库流域内土地利用类型结构和生态保护起到促进作用。

流域内产水量变化与云龙水库向昆明市提供的供水服务功能关系密切，受旱灾影响，2010年为研究区产水量最低的年份，云龙水库水位急剧下降，供水能力大大降低，2001—2020年随着云南旱灾的减轻，研究区内产水量逐步增加，云龙水库供水能力日渐回升。可见，产水量与水库供水功能服务呈正相关，产水量的增加可为云龙水库向昆明市提供安全可持续的供水条件，且云龙水库流域产水量呈季节性分布特点，水库可根据这一特点，在雨季进行封库蓄水，合理优化供水配置，从而安全、持续、稳定地向昆明市提供供水服务，保障昆明市市民们生活生产用水。

InVEST模型评估结果具有定量、空间可视化等优点，本次云龙水库流域产水量时空分布的模拟评估结果可为云龙水库水源地生态环境可持续发展、生态补偿机制和水源地保护管理等政策的合理制定提供科学依据。该模型产水量模块基于的是水量平衡原理，主要考虑降水、植物蒸散发和地表截留的影响，对地下水和地表水的相互转化有所忽略；本次研究缺乏一定的实测条件，数据来源大多基于全国尺度获取，分辨率较低，对模拟评估有一定的影响，在未来研究当中，可加强数据的本地化获取，提高模型输入数据分辨率，进一步提升模型模拟精度。

4 结论

(1) 云龙水库流域年内产水量呈季节性分布，多集中于夏季；2001，2010和2020年产水量总体趋势为先减少后增加，3期年平均产水量体积为2.82×10⁸ m³，产水量体积最高值为2001年3.69×10⁸ m³，最低值为2010年2.07×10⁸ m³；研究区内产水量空间分布为中部偏低，东北部、西北部偏高，整体由西南向东北增加。

(2) 在土地利用类型产水量分析中得出，林地是流域内年产水量最高的土地利用类型，其次由大到小为耕地、草地、水域、城乡用地。林地对水源地具有防治水土流失、净化水体、改善水质等优点，故而水源涵养林的建设十分必要且意义重大。

(3) 通过2001—2020年不同因子对产水量变化的影响分析得出针对云龙水库流域，对产水量最为显著的影响因子为降雨量，贡献度为85.66%；其次为蒸散发量，贡献度为12.41%；较之最低的为土地利用类型变化的影响，贡献度仅为1.93%。

气候因子是云龙水库流域产水服务功能的主导因素，土地利用类型最小，云龙水库作为昆明市最大的集中式饮用水源地，未来应继续加强水源地的生态保护、水源涵养林的建设，减少人类生产生活中向大气释放的废热，降低人类活动改变下垫面性质对气候产生的消极影响，从而才能安全、绿色、环保、高效、可持续地为昆明市饮用水提供保障。