流域景觀類型及配置對(duì)大型底棲動(dòng)物完整性的影響

張海萍, 武大勇, 王趙明, 孫然好, 陳利頂

1 中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100085 2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049 3 衡水學(xué)院生命科學(xué)系, 衡水 053000

流域景觀類型及配置對(duì)大型底棲動(dòng)物完整性的影響

張海萍1,2, 武大勇3, 王趙明1,2, 孫然好1, 陳利頂1,*

1 中國(guó)科學(xué)院生態(tài)環(huán)境研究中心城市與區(qū)域生態(tài)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100085 2 中國(guó)科學(xué)院大學(xué), 北京 100049 3 衡水學(xué)院生命科學(xué)系, 衡水 053000

通過(guò)對(duì)灤河流域66個(gè)河段大型底棲動(dòng)物采集和生境指標(biāo)監(jiān)測(cè)，基于大型底棲動(dòng)物完整性評(píng)價(jià)和13種景觀指數(shù)構(gòu)建，探討了不同景觀指數(shù)對(duì)于大型底棲無(wú)脊椎動(dòng)物完整性的解釋能力。景觀指數(shù)類型包括流域及歐式距離緩沖區(qū)土地利用百分比、水流路徑緩沖區(qū)土地利用百分比、局部區(qū)域土地利用百分比和基于水流路徑的反距離權(quán)重指數(shù)。基于多元線性逐步回歸模型，根據(jù)調(diào)整R2(Square of the coefficient)來(lái)判斷不同指數(shù)的解釋能力。研究結(jié)果表明基于水流路徑的反距離權(quán)重指數(shù)對(duì)于大型底棲動(dòng)物完整性的解釋能力最好，其次為基于水流路徑的緩沖區(qū)和局部區(qū)域的土地利用百分比指數(shù)，全流域及歐氏距離緩沖區(qū)內(nèi)土地利用百分比解釋能力最差。農(nóng)田是影響大型底棲動(dòng)物完整性最重要的景觀類型，距離河流越近的農(nóng)田對(duì)大型底棲動(dòng)物完整性的影響越大，因此流域及河岸帶農(nóng)田的控制和管理對(duì)于灤河流域大型底棲動(dòng)物完整性的恢復(fù)具有重要的作用。

景觀類型; 景觀配置; 大型底棲動(dòng)物完整性

隨著人類活動(dòng)日益增強(qiáng)，淡水生態(tài)系統(tǒng)是受人類脅迫最嚴(yán)重的生態(tài)系統(tǒng)[1]，對(duì)淡水生態(tài)系統(tǒng)做出科學(xué)的監(jiān)測(cè)和評(píng)價(jià)是管理與修復(fù)的前提。其中，在水生生物監(jiān)測(cè)中，與魚類、藻類相比，河流底棲動(dòng)物具有種類多、分布廣、能夠?qū)Χ喾N人為干擾作出響應(yīng)等優(yōu)勢(shì)，成為河流生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)中應(yīng)用最為廣泛的生物指標(biāo)[2]。在眾多底棲動(dòng)物指標(biāo)中，底棲動(dòng)物完整性指數(shù)(B-IBI)已被廣泛應(yīng)用于淡水生態(tài)系統(tǒng)水生態(tài)、水資源、水環(huán)境的研究與管理中[3-4]，也成為近幾年國(guó)內(nèi)研究的熱點(diǎn)[5-9]，而識(shí)別底棲動(dòng)物完整性的影響因子對(duì)于河流生態(tài)系統(tǒng)管理和修復(fù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

底棲動(dòng)物群落結(jié)構(gòu)受制于所生存的生境特征，包括物理生境和水化學(xué)環(huán)境，而生境特征則受到流域尺度上自然因素和人為干擾因素的影響[10]。根據(jù)完整性理論，流域的完整性對(duì)應(yīng)于河流生態(tài)系統(tǒng)完整性，干擾強(qiáng)度越大，河流水生生物受損程度越高[11]。基于此理論，越來(lái)越多的研究注重于流域土地利用引起的景觀格局變化以及由這種變化導(dǎo)致的河流生態(tài)系統(tǒng)的影響研究[12-13]。流域景觀格局變化，如農(nóng)業(yè)用地和不透水面積的增加，可以通過(guò)影響水文過(guò)程進(jìn)而改變河流水文情勢(shì)、水化學(xué)環(huán)境條件以及河床底質(zhì)組成，最后導(dǎo)致河流水生生物多樣性降低[14-16]。因此描述及量化流域景觀類型及格局，對(duì)于探討流域特征與河流底棲動(dòng)物的關(guān)系具有重要的意義。

流域景觀格局是景觀生態(tài)學(xué)的主要研究對(duì)象之一，且景觀生態(tài)學(xué)注重景觀格局對(duì)于生態(tài)過(guò)程的影響，把人作為景觀中的重要組分考慮[17-18]。通過(guò)分析流域景觀格局與河流生物之間的關(guān)系，識(shí)別影響河流生態(tài)系統(tǒng)的關(guān)鍵景觀類型及空間配置，探討河流生態(tài)系統(tǒng)的退化機(jī)制，預(yù)測(cè)河流生態(tài)系統(tǒng)的退化程度，從而指導(dǎo)流域景觀格局優(yōu)化管理以及河流生態(tài)系統(tǒng)修復(fù)[19]。另外，目前河流生態(tài)系統(tǒng)評(píng)價(jià)和河流健康評(píng)價(jià)中，對(duì)于大面積流域，需要基于大量采樣點(diǎn)，以獲取較為全面的信息，其中水生生物采集成本尤其較高。 而基于地理信息系統(tǒng)獲取流域景觀特征具有以下優(yōu)勢(shì)：GIS數(shù)據(jù)比實(shí)地監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)容易獲取；以往研究表明流域景觀特征與對(duì)應(yīng)河流點(diǎn)位的環(huán)境、生物特征有較為密切的關(guān)系；景觀指數(shù)更方便應(yīng)用于流域規(guī)劃與管理[20]。

國(guó)外有些研究結(jié)果表明，流域景觀類型是河流底棲動(dòng)物多樣性的良好預(yù)測(cè)指標(biāo)[21-22]，而另外一些研究則表明景觀指標(biāo)與底棲動(dòng)物之間的關(guān)系較弱，不是河流生態(tài)系統(tǒng)的良好指示劑[19-20]，而國(guó)內(nèi)關(guān)于大尺度景觀類型及空間配置與大型底棲動(dòng)物的關(guān)系研究相對(duì)較少[23]。本研究以人類干擾強(qiáng)度較大的灤河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，主要內(nèi)容包括：1)大型底棲動(dòng)物完整性評(píng)價(jià)；2)流域景觀指數(shù)構(gòu)建；3)分析不同景觀指數(shù)與大型底棲動(dòng)物完整性的關(guān)系，識(shí)別出關(guān)鍵的景觀類型及空間配置，分析其應(yīng)用及管理意義。

1 材料和方法

1.1 研究區(qū)概況

灤河發(fā)源于內(nèi)蒙古高原，中游經(jīng)燕山地區(qū)，下游主要為平原，最后流入渤海灣，全長(zhǎng)885 km，途中有多條支流匯入(圖1)，主要大型干、支流均常年有水。灤河流域總面積為5.8×104km2，地處溫帶大陸性季風(fēng)區(qū)，多年平均氣溫約為7.6 ℃，多年平均降水量約為520 mm，降雨主要集中在6—8月份。流域內(nèi)地形多樣，人類活動(dòng)強(qiáng)度呈現(xiàn)梯度特征，上游高原地區(qū)人口密度較小，人類活動(dòng)強(qiáng)度較弱，中游丘陵地區(qū)人口密度增大，人類活動(dòng)強(qiáng)度增加，下游平原地區(qū)人口密度最大，人類活動(dòng)強(qiáng)度最強(qiáng)。

1.2 大型底棲動(dòng)物采集

根據(jù)不同的人類活動(dòng)強(qiáng)度特征，本研究在灤河干流及其主要支流選取了66個(gè)采樣點(diǎn)(圖1)，其中2011年7月份對(duì)28個(gè)樣點(diǎn)采樣1次，2012年5月份和9月份對(duì)38個(gè)樣點(diǎn)分別采樣1次。大型底棲無(wú)脊椎動(dòng)物采用D型網(wǎng)沿河流斷面(水深處無(wú)法覆蓋整個(gè)斷面時(shí)，以采集到最大深度為標(biāo)準(zhǔn))采集，采集范圍盡可能覆蓋該河段所有的生境類型(如激流、緩流、靜水等)。所有采集到的生物及其它雜物綜合為1個(gè)樣品，現(xiàn)場(chǎng)采用60目網(wǎng)篩進(jìn)行洗滌和篩洗，最后用75%酒精保存帶回實(shí)驗(yàn)室分揀(經(jīng)現(xiàn)場(chǎng)初步檢查如有環(huán)節(jié)動(dòng)物，用10%福爾馬林處理)。送回實(shí)驗(yàn)室后，依據(jù)劉月英[24]、Merritt[25]、More[26]等文獻(xiàn)，將所采集的大型底棲無(wú)脊椎動(dòng)物鑒定到最可能小的分類單元，大部分鑒定到種或者屬，搖蚊類和一些環(huán)節(jié)動(dòng)物和軟體動(dòng)物僅鑒定到科或者目。

圖1 灤河流域66個(gè)采樣斷面分布Fig.1 The distribution of 66 sampling sites in Luan River Basin

1.3 物理生境和水質(zhì)指標(biāo)

在每個(gè)河段采集大型底棲動(dòng)物時(shí)，對(duì)其采樣斷面設(shè)定100 m河段，上下游各50 m，對(duì)于底質(zhì)組成、河岸帶土地利用百分比進(jìn)行估算，同時(shí)采集水樣。底質(zhì)類型劃分為巨礫(250—4000 mm)、 鵝卵石(64—250 mm)、礫石(2—64 mm)、沙(0.06—2 mm)和泥(<0.06 mm)。河岸帶土地利用分為農(nóng)田和自然植被。水質(zhì)指標(biāo)中，電導(dǎo)率和溶氧采用YSI Proplus(便攜式水質(zhì)分析儀)現(xiàn)場(chǎng)測(cè)定；同時(shí)采集水樣，進(jìn)行冰凍保存，并在24 h之內(nèi)采用WTW Photolab S12(濾色光度計(jì))測(cè)定總氮、總磷和氨氮指標(biāo)。

1.4 B-IBI評(píng)價(jià)方法

本文中 B-IBI評(píng)價(jià)方法主要參考了渠曉東等人的研究[9]，主要包括的步驟：

(1)參照點(diǎn)與受損點(diǎn)的篩選 選擇指標(biāo)包括底質(zhì)組成、水質(zhì)等級(jí)和河岸帶植被組成。水質(zhì)等級(jí)根據(jù)電導(dǎo)率、溶氧、總氮、總磷和氨氮共5項(xiàng)指標(biāo)，采用單因子評(píng)價(jià)法進(jìn)行水質(zhì)等級(jí)劃分(國(guó)家地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，GB3838 2002), 即5項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)中等級(jí)最低的指標(biāo)決定水體水質(zhì)等級(jí)(表1)。

(2)評(píng)價(jià)參數(shù)指標(biāo)體系構(gòu)建與篩選 基于7類候選參數(shù)，包括分類單元數(shù)、相對(duì)豐度、敏感和耐污類群、優(yōu)勢(shì)類群、功能攝食類群、生態(tài)型和多樣性指數(shù)(表2)，通過(guò)候選參數(shù)分布范圍檢驗(yàn)、候選參數(shù)敏感性分析和候選參數(shù)間相關(guān)性檢驗(yàn)篩選出核心參數(shù)。敏感性分析采用箱線圖法，利用Pearson相關(guān)性分析，剔除相關(guān)性較高的參數(shù)( |r|>0.9)。

表1 參照點(diǎn)和受損點(diǎn)篩選

表2 大型底棲動(dòng)物完整性指數(shù)候選參數(shù)及對(duì)人類干擾的反應(yīng)

(3)B-IBI計(jì)算 對(duì)于每一個(gè)核心參數(shù)，采用比值法進(jìn)行計(jì)分，分值區(qū)間為0—1，最后采用累積加和的方法計(jì)算出B-IBI[6]。

以上步驟中，參照點(diǎn)和受損點(diǎn)的篩選選擇指標(biāo)選取2012年9月份監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，有兩期采樣數(shù)據(jù)的樣點(diǎn)中，B-IBI值取平均。

1.5 景觀指數(shù)構(gòu)建

本研究基于數(shù)字高程模型(Digital Elevation Model，DEM，30 m)與數(shù)字河網(wǎng)，采用ArcGIS中ArcSWAT模塊根據(jù)采樣斷面劃分子流域，由于同一段河流可能存在選取多個(gè)采樣點(diǎn)的情況，所以上游采樣點(diǎn)控制子流域包含于下游采樣點(diǎn)控制子流域中。景觀指數(shù)計(jì)算主要基于土地利用方式組成與空間配置提取，土地利用方式組成主要包括林地、草地、農(nóng)田、農(nóng)村居民地和城市居民地。土地利用數(shù)據(jù)來(lái)源于2005年1∶100000土地利用數(shù)據(jù)(空間數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家基礎(chǔ)地理信息中心)。參考以往研究[27]，本文主要構(gòu)建了13種景觀指數(shù)，主要包括百分比組成以及基于水流路徑的反距離權(quán)重指數(shù)(表3)，每個(gè)指數(shù)計(jì)算結(jié)果為5種土地利用類型的百分比。在每個(gè)指數(shù)中，每種土地利用類型的百分比(%LU)計(jì)算公式如下：

式中，n為柵格的個(gè)數(shù)，對(duì)于柵格i，如果柵格i是指定的土地利用類型，I(k)值為1，而如果柵格i不是指定的土地利用類型，I(k)值為0；Wi為柵格i的權(quán)重。對(duì)于指數(shù)P、B_500m、B_1000m、B_2000m、FL_500m、FL_1000m、FL_2000m、SP_1km1km和SP_1km10km，所有土地利用類型、不同位置的柵格權(quán)重相等，即Wi=1。而對(duì)于iFLO_m、iFLS_m、iFLO_km和iFLS_km，Wi為每個(gè)柵格基于水流路徑的反距離權(quán)重，以(d+1)-1來(lái)表示。“水流路徑長(zhǎng)度(flow length)”在Arcgis里水文分析模塊計(jì)算得出。其中，iFLO_m和iFLS_m距離(m)，而iFLO_km和iFLS_km距離(km)。

表3 景觀指數(shù)類型及定義

1.6 統(tǒng)計(jì)分析方法

基于多元線性逐步回歸模型，建立13個(gè)線性回歸模型，分析景觀指數(shù)與B-IBI之間的關(guān)系，對(duì)于每一個(gè)模型，至少有一個(gè)解釋變量達(dá)到顯著性(P<0.5)，以調(diào)整R2來(lái)判斷景觀指數(shù)對(duì)于B-IBI的解釋度。

2 結(jié)果

2.1 B-IBI評(píng)價(jià)

根據(jù)篩選標(biāo)準(zhǔn)，共選擇參照點(diǎn)8個(gè)和受損點(diǎn)8個(gè)。采用箱形圖對(duì)所有大型底棲動(dòng)物候選參數(shù)敏感性進(jìn)行分析(圖2)，結(jié)果表明總分類單元數(shù)、EPT(蜉蝣目、襀翅目和毛翅目)分類單元數(shù)、蜉蝣目分類單元數(shù)、毛翅目分類單元數(shù)、敏感類群分類單元數(shù)、最優(yōu)勢(shì)前三類群%、粘附者%、粘附者分類單元數(shù)、Shannon-Wiener多樣性指數(shù)、BMWP(Biological Monitoring Working Party)指數(shù)和ASPT(Average Score Per Taxon)指數(shù)在參照點(diǎn)和受損點(diǎn)之間具有差異性，且符合箱形圖判斷法。對(duì)這11個(gè)參數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析，將相關(guān)系數(shù)|r|>0.9的指標(biāo)，結(jié)合生態(tài)學(xué)意義明顯、更容易計(jì)算等原則，進(jìn)一步篩選，核心指數(shù)篩選結(jié)果為：總分類單元數(shù)、蜉蝣目分類單元數(shù)、敏感類群分類單元數(shù)、最優(yōu)勢(shì)前三類群%、粘附者%、Shannon-Wiener多樣性指數(shù)和ASPT指數(shù)。采用比值法對(duì)每個(gè)核心參數(shù)進(jìn)行評(píng)分，分值區(qū)間為0—1，最后對(duì)7個(gè)參數(shù)評(píng)分進(jìn)行加和，最后采用累積加和的方法計(jì)算出B-IBI，因此指數(shù)的理論范圍為0—7，值越小代表河流健康狀況越差，反之則越好。在比值法計(jì)算中，關(guān)鍵參數(shù)與計(jì)算公式見(jiàn)表4。

圖2 參照點(diǎn)與受損點(diǎn)生物參數(shù)箱線圖(箱體25%—75%；上下端：最小值、最大值；■平均值)Fig.2 Box plots of attributes in reference and impaired sites (Box: 25%—75%; Distribution range: Min, Max; ■Mean)EPT(蜉蝣目Ephemeroptera、翅目Plecoptera、和毛翅目Trichoptera的分類單元數(shù));BMWP(Biological Monitoring Working Party Score System，BMWP指數(shù));ASPT(Average Score Per Taxon，ASPT指數(shù));BI(Biotic Index，BI指數(shù))

表4 核心參數(shù)及計(jì)算公式

2.2 景觀指數(shù)計(jì)算結(jié)果

本研究計(jì)算了13種景觀指數(shù)，圖3和圖4展示了部分指數(shù)示意圖及關(guān)鍵的計(jì)算過(guò)程。圖3a和圖3b是最為常用的全流域和緩沖區(qū)1 km土地利用百分比，圖3c為水流長(zhǎng)度1 km以內(nèi)的土地利用百分比，是對(duì)圖3b中歐式距離緩沖區(qū)土地利用百分比進(jìn)行了改進(jìn)，因?yàn)橐曰谒髀窂降乃鏖L(zhǎng)度來(lái)計(jì)算物質(zhì)和能量到河流的遷移距離更符合水文過(guò)程，可以看出，圖3b和圖3c的緩沖區(qū)邊界存在差異，一個(gè)較為規(guī)整平滑，而另一個(gè)為不規(guī)則鋸齒狀。圖3d為距離樣點(diǎn)上游10 km、河道1 km的緩沖區(qū)以內(nèi)土地利用分布。

圖4為計(jì)算反距離權(quán)重指數(shù)過(guò)程中的權(quán)重圖層，距離為水流路徑。其中圖4a和圖4c為距離樣點(diǎn)的水流路徑、圖4b和圖4c為距離河流的水流路徑，可以看出圖4a和圖4c高值區(qū)分布在樣點(diǎn)附近，表示距離樣點(diǎn)越近地表過(guò)程影響越大，而圖4b和圖4c的高值區(qū)分布在河流沿線附近，表示距離河流越近地表過(guò)程影響越大。圖4a和圖4b反距離圖層計(jì)算中所采用的距離單位為米，圖4c和圖4d反距離圖層計(jì)算中所采用的距離單位為千米，可以看出距離單位的不同會(huì)引起計(jì)算結(jié)果的差異。如圖4a中低值區(qū)范圍較大，高值區(qū)分布較為集中，而圖4a低值區(qū)在圖4c中對(duì)應(yīng)的區(qū)域范圍內(nèi)，權(quán)重值空間差異性較大。

為了比較不同指數(shù)計(jì)算結(jié)果的差異性，以代表性流域(本文中代表性流域?yàn)橥粋€(gè)子流域)計(jì)算結(jié)果為例進(jìn)行比較(圖5)。結(jié)果表明，林地和農(nóng)田兩種類型計(jì)算結(jié)果差異性較大，因?yàn)榱值睾娃r(nóng)田是主要的土地利用類型，在空間分布具有差異性，如河流周圍農(nóng)田在不同的緩沖區(qū)內(nèi)分布不均勻(圖3，b)。反距離權(quán)重指數(shù)考慮了農(nóng)田在不同的位置對(duì)于河流環(huán)境和水生生物具有不同的作用，因此與簡(jiǎn)單的百分比有較大差異，且4個(gè)反距離權(quán)重指數(shù)中農(nóng)田百分比均高于指數(shù)“P”中農(nóng)田百分比，說(shuō)明農(nóng)田分布在距離河流或采樣點(diǎn)較近距離的范圍內(nèi)造成了反距離權(quán)重指數(shù)中農(nóng)田百分比較高，與農(nóng)田在緩沖區(qū)500 m、1000 m和2000 m內(nèi)百分比逐漸降低趨勢(shì)一致。

圖3 代表性流域景觀指數(shù)示意圖(代表性流域?yàn)槠渲械囊粋€(gè)子流域)Fig.3 Sketch Map of landscape indicies in representative catchment(the sub-catchment of a given site)a: P(流域內(nèi)土地利用百分比)；b: B_1000m(歐氏距離緩沖區(qū)1000m內(nèi)土地利用百分比)；c: FL_1000m(基于水流路徑1000m緩沖區(qū)內(nèi)土地利用百分比)；d: SP_1km10km(上游10km緩沖區(qū)1km內(nèi)土地利用百分比)

圖4 基于水流路徑的反距離權(quán)重指數(shù)計(jì)算過(guò)程中的權(quán)重圖層Fig.4 The weight layers of the inverse-distance-weighted metric (based on flow length)a: iFLO_m(以米為單位距離出水口反距離權(quán)重指數(shù))；b: iFLS_m(以米為單位距離河流反距離權(quán)重指數(shù))；c: iFLO_km(以千米為單位距離出水口反距離權(quán)重指數(shù))；d: iFLS_km(以千米為單位距離河流反距離權(quán)重指數(shù))

圖5 13種景觀指數(shù)計(jì)算結(jié)果比較Fig.5 Comparison of the results of 13 indicesFL:水流長(zhǎng)度Flow length;SP:空間Spatial;iFLO:基于水流路徑的距離出水口反距離inverted flow length to outlet;IFLS:基于水流路徑的距離河流反距離inverted flow length to outlet

2.3 景觀指數(shù)與B_IBI分析

基于多元線性逐步回歸模型，分析13種景觀指數(shù)與B-IBI之間的關(guān)系，以調(diào)整R2表示景觀指數(shù)的解釋度(表5)。如果調(diào)整R2小于0.1，說(shuō)明景觀指數(shù)解釋度較低，該模型將不予考慮。結(jié)果表明，比較傳統(tǒng)的指數(shù)，包括流域土地利用百分比和緩沖區(qū)土地利用百分比都不能較好地解釋大型底棲動(dòng)物完整性。根據(jù)模型顯著性，能較好地解釋B-IBI的指數(shù)為FL_1000m、FL_2000m、SP_1km10km、iFLO_m、iFLO_km和iFLS_km。以R2作為判斷依據(jù)，景觀指數(shù)解釋能力從大到小依次為：iFLO_km > iFLO_m > FL_2000m > SP_1km10km > iFLS_km > FL_1000m。解釋能力最高的指數(shù)為距離出水口的反距離權(quán)重指數(shù)，說(shuō)明B-IBI不只受到緩沖區(qū)內(nèi)農(nóng)田的影響，而是受到全流域農(nóng)田的影響，距離樣點(diǎn)越近的農(nóng)田影響越大。在所有具有顯著性的回歸模型中，“農(nóng)田%”是最重要的預(yù)測(cè)變量，且均達(dá)到了顯著性。

3 討論

在以往的研究當(dāng)中，由于GIS數(shù)據(jù)容易獲取、計(jì)算方法簡(jiǎn)易等優(yōu)點(diǎn)，流域及緩沖區(qū)土地利用百分比是最為常用的景觀指數(shù)。但百分比指數(shù)假定了流域內(nèi)每一部分的權(quán)重是相等的，沒(méi)有考慮到同一種土地利用類型在距離河流不同位置對(duì)于河流的影響具有空間差異性。而對(duì)于河流環(huán)境和生物，較近距離范圍內(nèi)流域景觀類型及配置通過(guò)能量和物質(zhì)遷移對(duì)河流生態(tài)系統(tǒng)具有較大的影響，而這種較近距離范圍內(nèi)或緩沖區(qū)內(nèi)的景觀類型及配置可以用景觀格局指數(shù)來(lái)表達(dá)。在本研究中，除P指數(shù)外，其余指數(shù)均考慮了緩沖區(qū)內(nèi)景觀格局配置的作用。其中，緩沖區(qū)內(nèi)景觀格局指數(shù)包括B_500m、B_1000m、B_2000m、FL_500m、FL_1000m、FL_2000m、SP_1km1km和SP_1km10km，這些指數(shù)沒(méi)有考慮緩沖區(qū)以外的景觀類型和人類活動(dòng)強(qiáng)度，但部分緩沖區(qū)指數(shù)比P指數(shù)有較好的優(yōu)越性(FL_1000m、FL_2000m、SP_1km10km)，說(shuō)明灤河流域河流生態(tài)系統(tǒng)主要受到有限距離景觀配置的影響，對(duì)于精確的范圍還需要進(jìn)一步研究。

表5 景觀指數(shù)與B-IBI多元線性逐步回歸結(jié)果

基于距離衰減函數(shù)，距離加權(quán)指數(shù)考慮了同一種土地利用類型在流域中不同位置對(duì)于河流的貢獻(xiàn)差異[28]。一些研究表明“距離-權(quán)重”指數(shù)相比于百分比指數(shù)對(duì)魚類[29]、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)[30]、底棲動(dòng)物[31]提高了預(yù)測(cè)能力。本研究結(jié)果也表明基于距離河流的水流路徑的反距離權(quán)重指數(shù)(iFLO_m和iFLO_km)對(duì)于底棲動(dòng)物完整性的解釋能力最好，其次為基于水流路徑的緩沖區(qū)和局部區(qū)域的土地利用百分比指數(shù)(FL_1000m、FL_2000m和SP_1km10km)，全流域及歐氏距離緩沖區(qū)內(nèi)土地利用百分比解釋能力最差，這對(duì)于以后的“土地利用-底棲動(dòng)物”關(guān)系研究方面具有一些參考價(jià)值。以往的研究發(fā)現(xiàn)，不同的反距離權(quán)重指數(shù)對(duì)于響應(yīng)變量的解釋度不同，這取決于反距離權(quán)重指數(shù)與物理、化學(xué)、生物過(guò)程的聯(lián)系緊密程度以及這些過(guò)程與響應(yīng)變量的聯(lián)系程度[31]。一些研究表明反距離權(quán)重指數(shù)比百分比指數(shù)更能解釋魚類群落，因?yàn)閺纳鷳B(tài)學(xué)角度，魚類分布一般反映了多尺度環(huán)境效應(yīng)，從流域、河岸帶到河道內(nèi)生境[29]。由于底棲動(dòng)物生活史一般較短且移動(dòng)性較差，對(duì)出水口點(diǎn)的反距離權(quán)重指數(shù)可能更適合解釋底棲動(dòng)物的分布。

但是，根據(jù)表5中回歸模型中調(diào)整R2，總體上景觀指數(shù)對(duì)于B-IBI的解釋能力較差，可能包括以下幾方面原因：1)底棲動(dòng)物更容易受到幾個(gè)關(guān)鍵的局地尺度因子影響，而這些關(guān)鍵的局地尺度因子與流域尺度因子關(guān)系較弱，從而影響了流域尺度因子的預(yù)測(cè)能力[20]，如Leonard通過(guò)對(duì)比局地、景觀和區(qū)域三種尺度因子對(duì)于底棲動(dòng)物的解釋量，結(jié)果表明局地物理和化學(xué)因子對(duì)于解釋量的貢獻(xiàn)度最高，而流域土地利用解釋量只有11%； 2)環(huán)境梯度和人類活動(dòng)梯度需要綜合考慮[20]，流域特征同時(shí)包括自然環(huán)境梯度和人類環(huán)境梯度，兩者共同影響河流環(huán)境和水生生物，但由于兩者耦合機(jī)制較為復(fù)雜，目前還較少有研究同時(shí)考慮這兩方面因素的影響[32-33]；3)河流等級(jí)的影響，有些研究表明底棲動(dòng)物豐度與流域大小成正比[32]，而有些研究結(jié)果表明中等河流中底棲動(dòng)物豐度達(dá)到最大[34]，本研究流域中河流等級(jí)不統(tǒng)一，水面寬度從幾米到幾十米，這種河流等級(jí)及大小差異可能會(huì)影響到“景觀-底棲動(dòng)物”的相關(guān)關(guān)系；4)人類脅迫因子和水生生物多樣性之間可能不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系[32]，采用線性回歸難以表達(dá)；5)不同的生物指數(shù)，如物種種類指數(shù)和物種相對(duì)豐度指數(shù)，結(jié)構(gòu)性指數(shù)和功能性指數(shù)等，由于對(duì)人類脅迫響應(yīng)程度不同，因此有學(xué)者建議指數(shù)組合比單一指數(shù)更能反映出人類活動(dòng)的脅迫[32]，本文采用的是綜合性指數(shù)，因此可能需要進(jìn)一步分析景觀類型及格局對(duì)于其他底棲動(dòng)物指標(biāo)的影響，才能夠更深入的了解“景觀-底棲動(dòng)物”之間的關(guān)系；6)大尺度上景觀格局與底棲動(dòng)物群落的關(guān)系比較復(fù)雜，需要與底棲動(dòng)物最為關(guān)鍵的生態(tài)過(guò)程，這種生態(tài)過(guò)程采用什么景觀指數(shù)需要進(jìn)一步研究[35]。7)流域人類干擾強(qiáng)度較大，尤其是點(diǎn)源污染，會(huì)嚴(yán)重干擾單純由景觀格局帶來(lái)的河流環(huán)境及生物多樣性變化，在野外監(jiān)測(cè)中發(fā)現(xiàn)，部分河段有明顯的點(diǎn)源排放特征；8)河網(wǎng)和土地利用的數(shù)據(jù)精度問(wèn)題，如有些河段河岸帶寬度不到30 m，如果空間數(shù)據(jù)精度較低，河岸帶的屬性計(jì)算將會(huì)出現(xiàn)偏差[27]，景觀指數(shù)計(jì)算的誤差會(huì)導(dǎo)致相關(guān)關(guān)系結(jié)果的不同。除以上原因因外，由于全流域數(shù)據(jù)樣本有限，本文中所用生物數(shù)據(jù)采樣時(shí)間不一致，沒(méi)有考慮到底棲動(dòng)物的季節(jié)變化給B_IBI評(píng)價(jià)結(jié)果帶來(lái)的影響，對(duì)“景觀格局-B_IBI”關(guān)系研究會(huì)帶來(lái)一定的影響，在以后的研究中需要進(jìn)一步改進(jìn)。

本研究表明，農(nóng)田是影響B(tài)_IBI的最重要的土地利用類型，而距離采樣點(diǎn)近的農(nóng)田影響程度更大。早有研究表明流域農(nóng)業(yè)土地利用百分比增加容易引起面源污染和水土流失加劇，引起河流水體污染、棲息地質(zhì)量下降，如農(nóng)藥化肥污染、河床泥沙量增加等，從而導(dǎo)致生物多樣性下降[13, 36]。河岸帶農(nóng)業(yè)土地利用增加會(huì)導(dǎo)致林草地減少，林地的消失會(huì)減少樹葉等有機(jī)物的輸入，夏季水溫上升、河岸不穩(wěn)定性增加[13]。Jun[37]通過(guò)對(duì)比兩條河流(一個(gè)流域植被為原始森林，一個(gè)流域內(nèi)農(nóng)田密度較高)大型底棲無(wú)脊椎動(dòng)物群落，發(fā)現(xiàn)農(nóng)田密度較高的流域主要通過(guò)水土流失的方式對(duì)河流底質(zhì)產(chǎn)生影響，從而降低了大型底棲無(wú)脊椎動(dòng)物多樣性。國(guó)內(nèi)研究中，吳璟對(duì)我國(guó)苕溪河流域研究結(jié)果表明，大型底棲動(dòng)物完整性與流域內(nèi)農(nóng)田百分比呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[23]。邵衛(wèi)偉[38]研究表明農(nóng)田比例是影響底棲動(dòng)物分布的關(guān)鍵環(huán)境脅迫因子。因?yàn)E砍亂伐、陡坡開(kāi)荒等因素，灤河流域由于土壤侵蝕增加帶來(lái)入河泥沙量、營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)含量增加[39-40]。另外，灤河流域沒(méi)有嚴(yán)格實(shí)施的河岸帶管理措施，較多河段河岸帶被耕種成農(nóng)田，流域及河岸帶農(nóng)田的增加共同導(dǎo)致了河流環(huán)境下降。因此應(yīng)加強(qiáng)流域農(nóng)田、尤其是距離河流較近的農(nóng)田管理，采取合適的工程措施和管理措施。工程措施包括植被過(guò)濾帶和人工濕地等，管理措施包括養(yǎng)分管理、耕作管理和景觀管理等[41]。

在“流域景觀格局-河流生物”關(guān)系研究中，以往研究多以景觀指標(biāo)為自變量，生物指標(biāo)作為因變量，采用相關(guān)、回歸分析、排序分析等經(jīng)驗(yàn)統(tǒng)計(jì)方法來(lái)分析、預(yù)測(cè)河流生物對(duì)流域景觀格局的響應(yīng)[12]。與經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ拖鄬?duì)應(yīng)的是過(guò)程機(jī)理模型，它需要對(duì)生態(tài)過(guò)程有很好的了解且能夠用數(shù)學(xué)模型進(jìn)行量化，在實(shí)際應(yīng)用中受到了一定的限制：數(shù)據(jù)量要求過(guò)多，模型運(yùn)算復(fù)雜且運(yùn)算靈敏度較高。本文中考慮空間因素的景觀格局指數(shù)相對(duì)于百分比指數(shù)有一定的優(yōu)越性，較機(jī)理模型簡(jiǎn)單易行，較好地描述了流域景觀格局，而且可以在任何一個(gè)流域進(jìn)行使用。

4 結(jié)論

本研究通過(guò)B-IBI評(píng)價(jià)和構(gòu)建13種景觀指數(shù)，基于多元線性逐步回歸模型，分析了不同景觀指數(shù)對(duì)于B-IBI的解釋能力。研究結(jié)果表明基于水流路徑的反距離權(quán)重指數(shù)對(duì)于底棲動(dòng)物完整性的解釋能力最好，其次為基于水流路徑的緩沖區(qū)和局部區(qū)域的土地利用百分比指數(shù)，全流域及歐氏距離緩沖區(qū)內(nèi)土地利用百分比解釋能力最差。農(nóng)田是影響B(tài)-IBI最重要的景觀類型，這對(duì)于灤河流域及河岸帶管理具有一定的參考意義。

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The impact of landscape class and patterns on benthic macroinvertebrate index of biological integrity (B-IBI) at the watershed scale

ZHANG Haiping1,2,WU Dayong3,WANG Zhaoming1,2,SUN Ranhao1,CHEN Liding1,*

1StateKeyLaboratoryofUrbanRegionalEcology,ResearchCenterforEco-EnvironmentalSciences,ChineseAcademyofSciences,Beijing100085,China2UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China3CollegeofLifeSciences,HengshuiUniversity,Hengshui053000,China

Riverine ecosystems are increasingly threatened by human activities and are generally under-protected globally. Various chemical, hydrological, geophysical, and biological indicators can be used to monitor and assess different aspects of river ecosystems. Attention is increasingly been paid to the inclusion of biological indicators in watershed monitoring and assessment. Benthic macroinvertebrates has many advantages over fish and algae, and have become the most popular biological indicators of river health. The Benthic Macroinvertebrate Index of Biological Integrity (B-IBI) has a wide range of applications to river health assessment and restoration. Examining the relationships between B-IBI and human activities at the landscape scale is important for watershed management.Compared to local indicators, including physical and chemical factors, GIS (Geographic Information System) data have become increasingly convenient and accessible for landscape-scale assessments of the impacts of human activities on river ecosystems. The use of GIS data instead of direct field measurements is justified based on the assumption that the density of human disturbances is the primary factor contributing to changes in freshwater ecosystems. The relative status of river ecosystems can be predicted by focusing on the drivers of change, rather than field data. In this study, we focused on the relationship between landscape indices and B-IBI. Using environmental and biotic data from 66 sites within the Luan River Basin, the aims of the study were to develop groups of landscape indices and to explore which landscape index bet reflected B-IBI results. Macroinvertebrate assemblages were collected using D-frame nets. Water chemistry and physical parameters were measured at the reach scale. In this study, eight relatively intact reference sites and eight sites showing signs of human impacts were selected to construct the B-IBI index．Reference and impacted sites were selected based on their physical habitat and chemical characteristics. The B-IBI was constructed using seven core parameters. Based on watershed land use, 13 landscape metrics were developed, including nine lumped metrics and four inverse-distance-weighted metrics. Using stepwise multiple linear regression, we compared the 13 landscape metrics to determine whether spatial proximity and the hydrological effects of land use could be used to account for additional variability in the B-IBI. The following results were obtained. First, the model of inverse-distance-weighted metrics had the highest adjustedR2(0.173). The land use percentage is a widely used index in previous studies. However, the percentage attributes of the whole watershed and buffers had little explanatory ability. Second, the percentage of agricultural land use was the only predictive variable in the models, indicating that agriculture is the human activity that causes the most serious declines in B-IBI. Third, the effects of agricultural fields increased with proximity to sampling site. Lumped attributes (i.e., percent land use) are often used to characterize the condition of catchments. However, they are not spatially explicit and do not account for the disproportionate influence of land located near watercourses or connected to them by overland flow. Our results show that watershed management should focus on agricultural impacts at the watershed scale and riparian zone protection at the reach scale.

landscape class; landscape pattern; benthic macroinvertebrate index of biological integrity (B-IBI)

國(guó)家水體污染控制與治理科技重大專項(xiàng)(2012ZX07501002002)

2014-03-08; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期:

日期:2014-12-04

10.5846/stxb201403080395

*通訊作者Corresponding author.E-mail: liding@rcees.ac.cn

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