楊婭楠, 王金亮, 陳光杰, 習曉環, 王成
(1. 云南師范大學旅游與地理科學學院,昆明 650500; 2. 中國科學院遙感與
數字地球研究所數字地球重點實驗室, 北京 100094)
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撫仙湖流域土地利用格局與水質變化關系
楊婭楠1,2, 王金亮1, 陳光杰1, 習曉環2, 王成2
(1. 云南師范大學旅游與地理科學學院,昆明650500; 2. 中國科學院遙感與
數字地球研究所數字地球重點實驗室, 北京100094)
摘要:撫仙湖是我國水質較好的大型淡水湖泊之一,其總體水質為Ⅰ類。近年來由于流域內開發強度增加,水體水質呈現下降的趨勢。為探究流域土地利用變化可能對湖泊水質產生的影響,利用1992—2010年的Landsat TM和ETM+數據,結合GIS技術和統計學方法,分析了流域內土地利用及景觀格局變化與湖泊水質的響應關系。研究結果顯示: 撫仙湖水體面積縮小,流域內林地和耕地面積總體呈減小趨勢,與水質污染指數變化呈顯著負相關; 交通運輸用地和建設用地增長迅速,與水質污染指數響應呈顯著正相關; 景觀斑塊數目、形狀指數等景觀格局指數增加,流域景觀格局破碎化加重,與水質污染指數變化呈顯著正相關; 土地利用及景觀格局指數可以作為研究撫仙湖水質變化的重要指標。
關鍵詞:土地利用變化; 景觀指數; 撫仙湖; 水質; 相關性分析
0引言
水體是地球系統的重要組成部分。地表水通常在下滲或者徑流過程中會攜帶大量污染物。因此水體所在流域的土地利用與土地覆蓋變化以及土地利用類型的空間配置會對水體的水質產生重要影響。很多學者采用回歸模型[1]、相關性分析模型[2]、水文模型[3]等方法建立水質指數與土地利用類型間的關系,進而分析水質與周邊環境土地利用變化的響應關系。但是由于土地利用類型的復雜性和區域差異性很大,并非所有地區水質與土地利用類型之間的對應關系都一樣。這主要體現在土地利用對徑流等過程的影響存在區域性的差異。
以往許多研究僅通過土地利用類型的變化分析水質變化,過于依賴景觀的組成指標,并沒有充分考慮到景觀格局的空間形狀和排列配置,而這些指標可以反映土地利用對水質的影響機制[4]。近年來,從景觀生態角度對水質影響進行相關分析、建立景觀指數與流域水質量化關系的研究不斷增多,如利用景觀分析方法計算景觀格局指數、選取合適的景觀格局特征、利用SPSS統計軟件分析景觀格局指數與水質的關系等[5]。總體上看,雖然景觀格局變化與水質存在一定的關聯性,但由于研究區域的景觀特征差異,其影響程度差異較大。
撫仙湖是我國水質較好的大型淡水湖泊之一,近年來水體主要污染指標整體呈上升趨勢,水體富營養化進程加快。撫仙湖流域內面源污染范圍逐步擴大,森林植被覆蓋降低,水土流失嚴重[6]。其污染源主要來自人口集中、經濟發達的撫仙湖北岸。通過對水樣的理化實驗分析,發現水質污染指數與農田耕作植物根系的吸收有關[7]。因此展開撫仙湖流域的土地利用變化分析可以探尋影響水質變異的主要影響因素[8-9]。本研究綜合分析土地利用類型和景觀格局變化對撫仙湖水質的影響,從景觀生態學的角度深入分析各個影響因素及其之間的相關性,為認識撫仙湖水質變化的驅動因子與流域管理提供科學參考。
1研究區與數據源
1.1研究區
撫仙湖位于云南省玉溪市澄江縣、江川縣和華寧縣境內,是我國蓄水量巨大的深水型淡水湖泊之一,約占全國淡水湖泊蓄水量的9.2%。地理位置E102°39′~103°02′,N24°12′~24°18′,面積約673 km2。流域內共有大小入湖河流103條,多為季節性河流,河水暴漲暴落,匯流時間短,河道徑流調節能力較低,導致大量的泥沙隨河流涌入撫仙湖。流域內主要土地利用類型有林地、旱地、草地和水澆地。本文選擇撫仙湖流域為研究區(圖1)。

圖1 研究區地理位置
撫仙湖流域社會經濟結構正處于轉型期與快速發展階段,工業和旅游業發展迅速,農業以糧食產業為主,經濟作物以烤煙為主。主要礦產資源為磷礦,開采較早且分布面積大,對湖泊水質及生態系統影響較大。人口增長快,社會壓力逐年增大,污染排放量加劇,生態系統變得敏感脆弱,環境承載超負荷。
1.2遙感數據
本文采用1992年9月1日、1996年1月16日、2001年3月2日和2006年1月3日的Landsat TM,以及2010年1月30日的Landsat ETM+共5期衛星遙感數據,空間分辨率均為30 m。還獲取了研究區2006年的部分SPOT5數據對TM數據進行幾何校正和配準,誤差控制在1個像元內。
1.3水質數據
評價湖泊水體污染的主要環境參數包括化學耗氧量、生化需氧量、溶解氧和pH值(酸堿度)以及總氮、總磷等[10]。高錳酸鹽指數通常可直接反映水質污染狀況,生化需氧量能間接反映水體被有機物污染程度[11],氮和磷則是導致水體富營養化的主要因素[7]。依據中華人民共和國《地表水環境質量標準》(GB3838—2002)對水質評價指標的規定,結合對撫仙湖流域主要污染源,以及污染負荷與水體富營養化密切相關指標的調查[7],選取高錳酸鹽指數、生化需氧量、總磷和總氮年均值作為水質污染評價指數,見表1。表中1992—2001年數據來源于文獻資料[6],2006—2010年數據來源于《云南省環境狀況公報》。

表1 1992—2010年水質污染指數
2研究方法
2.1土地利用分類體系
依據全國第二次土地調查結果并結合研究區實際情況,確定流域土地利用類型包括: ①耕地(水田、水澆地、旱地和大棚用地); ②林地(有林地和天然林地); ③建設用地(城鎮用地、農村宅基地、商服用地、工礦倉儲用地、公共管理與公共服務用地、空閑地、水工建筑用地和水利設施用地); ④水體(河流水面、湖泊水面、水庫水面、坑塘水面、內陸灘涂和溝渠); ⑤草地(灌叢草地和茅草地); ⑥裸地。由于研究區湖泊水面為研究的核心,交通運輸用地對景觀格局研究意義較大,因此最終將湖泊水面與交通運輸用地分別作為第⑦類和第⑧類土地利用類型進行分析研究。
2.2遙感影像分類
利用ENVI5.0軟件,對影像進行最大似然分類。依據經驗知識,建立樣本影像要素特征的直接解譯標志,并結合Google Earth高分辨率影像等多種數據資料,作為間接解譯標志進行影像解譯。
為驗證分類精度,分別于2013年7月10日,2014年1月14日開展了2次野外實地調查,并走訪了解地表覆蓋歷史情況,獲取324個地面點的實際土地利用類型數據,涵蓋耕地、林地、裸地、水體等不同的土地利用類型,用于對2010年遙感影像分類進行精度評價。結果表明,地面點對應的影像分類中,正確的有253個,精度達78.09%。
2.3景觀格局分析
目前基于遙感和GIS技術定量分析方法主要有景觀格局指數分析法、空間統計分析法和景觀格局變化動態模擬法3類。本文采用第一種,即通過高度濃縮景觀結構組成、空間配置特征的景觀格局信息來計算和分析景觀格局特征,定量描述景觀格局在不同時間和空間上的景觀特征[12]。
通過ArcGIS10.0軟件中Patch Analyst模塊可以計算17個景觀指數,依據景觀的空間形態將其歸為4類: 景觀破碎化指數、景觀邊緣特征指數、景觀形狀指數和景觀多樣性指數。指標選取的依據原則有: ①反映研究區明顯變化; ②能夠同時描述景觀形態與結構; ③在識別景觀等級層次水平和景觀特征尺度效應上具有敏感性和有效性[13]。本文最終選擇6個景觀格局指數[13-14]進行分析,分別為: 景觀斑塊類型的總數(number of patch,NUMP),斑塊面積標準差(patch size standard deviation,PSSD),邊緣密度(edge density,ED),平均形狀指數(mean shape index,MSI),香農多樣性指數(Shannon’s diversity index,SDI)和香農均勻度指數(Shannon’s evenness index,SEI)。
2.4水質相關性分析
相關分析是以相關系數為統計指標,度量變量之間的相關程度,常見的相關系數有Pearson,spearman和Kendall等。本文采用其中的Pearson相關系數。
Pearson相關系數反映兩個變量之間線性相關程度,表現為一個常數,其值取決于抽樣的樣本[15],即

(1)
式中:PXY為總體相關系數;Cov(X,Y)為隨機變量X,Y的協方差;Var(X),Var(Y)分別代表X和Y的方差。樣本相關系數的計算公式為

(2)

利用SPSS19.0軟件,對5期水質數據、土地利用數據和景觀指數進行相關性分析,當系數為正時,表明該因素對污染物產生了正向作用,即加重了污染; 當系數為負時,表明該土地利用類型對污染物產生了負向作用,即減輕了污染。
3土地利用變化與水質關系分析
3.1土地利用類型變化分析
1992—2010年間研究區土地利用類型面積變化統計結果見表2。

表2 1992—2010年間土地利用類型面積變化
由表2可知,1992—2010年間撫仙湖流域圍湖造田現象頻繁,湖周邊景區大開發、住宅修建等人為商業活動加劇,湖泊面積減少。隨著經濟快速發展,人均GDP增長近20倍,總人口密度呈現上升趨勢[16],交通運輸用地由1.62 km2增長到7.56 km2,建設用地增加5.59 km2。流域內磷礦資源豐富,大面積的開采對地表植被造成了破壞,裸露地表增加1.18 km2。林地面積呈直線下降的趨勢,變化面積占總面積的3.03%; 草地面積變化不明顯、上下波動小,變化面積為4.71 km2。水體面積減少導致作物灌溉受限,耕地面積整體減少11.46 km2。
3.2土地利用類型結構轉移變化分析
土地利用類型轉移比例見圖2。

圖2 土地利用類型轉移比例
由圖2可知,土地利用類型結構轉移明顯。草地中有25.49%未發生轉移變化,草地與耕地的轉移面積比例為35%,與林地的轉移比例為39%; 耕地中有61%未發生轉移變化,與林地的轉移比例為22%,與草地的轉移比例為15%; 建設用地中44%未發生類型轉移變化,42%從耕地轉化而來; 交通運輸用地中67%來源耕地,13%來自林地,僅9%為原有類型; 林地中有63%未發生轉移變化,20%被耕地占用,16%轉為草地; 裸地面積增長1.18 km2,其中有1.3 km2來自耕地,占轉移量的78%; 水體減少量中有34%轉為耕地,42%未發生變化。
流域內土地利用類型相互轉換比例適中,單項類型轉換頻繁,整體類型轉換相對平衡。裸地和交通運輸用地轉移變化明顯,增量來自耕地,耕地減少后主要從林地中補償,而林地缺乏補償,導致持續下降。
3.3水質與土地利用變化分析
水質污染指數與土地利用類型的相關系數可描述水質與土地利用類型變化的相關關系,相關系數大于0表示正相關,土地利用類型變化會加劇水質污染指數的增加; 反之則為負相關,抑制水質污染指數的增加。水質污染指數與土地利用類型相關性分析見表3。

表3 水質污染指數與土地利用類型相關性分析
①*表示在 0.05 水平(雙側)上顯著相關。
結果顯示,高錳酸鹽指數分別與林地在0.05置信水平顯著負相關,與耕地呈負相關,與建設用地、草地在0.05水平顯著正相關,與水體、交通運輸用地和裸地相關系數均大于0.5,但顯著性大于0.05,即相關但不顯著。生化需氧量與耕地相關系數大于0.8,顯著性小于0.1,與其他土地利用類型相比,顯著性稍高。總磷與總氮與土地利用類型顯著性均大于0.1,表示土地利用類型與總氮、總磷均相關,但不顯著。

4景觀格局變化與水質關系分析
4.1景觀格局分析
4.1.1景觀格局指數總體分析
1992—2010年間景觀格局指數總體變化見表4。

表4 1992—2010年間景觀格局指數總體變化
由表4可知,1992—2010年間,景觀斑塊指數呈上升趨勢,斑塊數目增加3 192塊; 景觀破碎化增大,邊緣密度增加53.6; 土地利用類型景觀平均斑塊的邊界彎曲程度增加,平均形狀指數增加,受人類活動影響增大。斑塊標準面積差降低,斑塊間的面積變化差異降低,斑塊面積均衡。香農多樣性指數增加0.076,多樣性變化小,香農均勻度指數也僅僅增加0.036,整個流域的土地利用類型破碎化增加,景觀類型均衡度增加。
4.1.2景觀類型指數分析
1992—2010年間,撫仙湖流域景觀指數變化趨勢明顯(如圖3所示),土地利用類型斑塊邊緣密度指數上升,斑塊平均形狀指數增加,斑塊類型異質性增強,反映斑塊間物質與能量交換作用明顯[21]。除建設用地和交通運輸用地外,其余土地利用類型平均形狀指數都增加,比較明顯的是開采磷礦造成的裸地,平均形狀指數增加0.56,景觀破碎程度嚴重,建設用地和交通運輸用地平均形狀指數降低。耕地的邊緣密度變化尤為突出,增加50.29。居民生產勞動將林地和耕地整體斑塊分割為小單元種植區,以及交通運輸用地的修建,導致整體斑塊數量增加,斑塊面積標準差變化大,整體斑塊均衡水平降低。

(a) 平均形狀指數變化 (b) 邊緣密度指數變化

(c) 景觀斑塊類型的總數變化 (d) 斑塊面積標準差變化
圖31992—2010年間景觀類型指數變化
Fig.3Changes of landscape indices from 1992 to 2010
4.2水質污染指數與景觀指數變化分析
水質污染指數和景觀指數的相關性分析結果見表5,香農多樣性指數和香農均勻度指數與高錳酸鹽指數在0.05水平上顯著相關,香農多樣性指數豐富,土地利用類型破碎化嚴重,平均斑塊面積減小,污染物滯留時間短,大量進入水體。平均形狀指數、邊緣指數和斑塊類型總數均與水質污染指數正相關,斑塊面積標準差與水質污染指數負相關,原因可能在于斑塊面積差異的變化大,破碎斑塊間物質交換密集,污染物不容易流動,在斑塊內被吸收和轉化。

表5 水質污染指數與景觀指數相關性分析①
①*表示在 0.05 水平(雙側)上顯著相關。
5結論
1)本文利用RS、GIS技術并結合統計學相關性分析,探討了撫仙湖流域近20 a間土地利用變化以及景觀格局變化對水質的影響,分析了水質污染指數與各個環境要素之間的驅動機制,表明土地利用與景觀格局可以作為研究撫仙湖水質變化的一個重要指標,從景觀生態學角度揭示土地利用類型及其空間配置對水質變異的影響。
2)實驗結果遵循土地利用格局對水質變化具有一定影響的結論,但本研究中采用的水質數據為年平均統計數據,只能進行土地利用與景觀格局對水質影響的時間序列分析,不足以詳細顯示水質變化對其做出的具體響應。因此,建立多個觀測點進行長時間序列觀測,從空間上開展流域內不同土地利用配置對水質變化的研究更有必要。
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(責任編輯: 李瑜)
Relationship between land use pattern and water quality change in Fuxian Lake basin
YANG Yanan1, WANG Jinliang1, CHEN Guangjie1, XI Xiaohuan2, WANG Cheng2
(1.SchoolofTourismandGeographicalScience,YunnanNormalUniversity,Kunming650500,China; 2.KeyLaboratoryofDigitalEarth,InstituteofRemoteSensingandDigitalEarth,ChineseAcademyofSciences,Beijing100094,China)
Abstract:The water quality of the Fuxian Lake basin has been deteriorating during the past 20 years. To evaluate the impacts of land use changes on water quality, the authors used Landsat TM and ETM+ from 1992 to 2010, in combination with GIS methods and correlation analysis, to explore the relationships of water quality with land use structure and landscape patterns respectively in the period of 1992—2010. The results showed that the surface water area, forest coverage and cultivated land area all displayed a decreasing trend, with a negative correlation of water quality with water area, forest coverage and cultivated land area respectively. There was a rapid expansion of transportation and construction land, which exhibited a significant positive correlation with water quality. Both the landscape diversity index and Shannon’s diversity index (SDI) exhibit a significant positive correlation with water quality, and landscapes become more fragmented with an increase in patch number and shape complexity.
Keywords:land use change; landscape indices; Fuxian Lake basin; water quality; correlation analysis
通信作者:王金亮(1963-),男,教授,主要研究方向為遙感與GIS在資源環境方面的應用。Email: wang-jinliang@hotmail.com。
作者簡介:第一 楊婭楠(1989-),女,碩士研究生,主要研究方向為遙感技術及應用。Email: yayani2833@sina.com。
中圖法分類號:TP 79
文獻標志碼:A
文章編號:1001-070X(2016)01-0159-07
基金項目:NSFC-云南聯合基金項目“過去兩千年多重環境壓力對云南湖泊環境的影響及驅動機制研究”(編號: U1133601)、科技部國家重點基礎研究發展計劃(973計劃)前期研究專項課題“撫仙湖生態環境變化的時空模式與流域開發影響機制評價”(編號: 2014CB460607)以及國家自然科學基金面上項目“基于星載GLAS與光學影像的森林生物量反演機理與方法研究”(編號: 41271428)共同資助。
收稿日期:2014-08-11;
修訂日期:2014-10-28
doi:10.6046/gtzyyg.2016.01.23
引用格式: 楊婭楠,王金亮,陳光杰,等.撫仙湖流域土地利用格局與水質變化關系[J].國土資源遙感,2016,28(1):159-165.(Yang Y N,Wang J L,Cheng G J,et al.Relationship between land use pattern and water quality change in Fuxian Lake basin[J].Remote Sensing for Land and Resources,2016,28(1):159-165.)