農業源頭流域景觀異質性與溪流水質耦合關系

徐建鋒，尹 煒，閆峰陵，史志華（1.華中農業大學資源與環境學院，湖北 武漢 430070；.長江水資源保護科學研究所，湖北 武漢 430051）

農業源頭流域景觀異質性與溪流水質耦合關系

徐建鋒1,2，尹 煒2，閆峰陵2，史志華1*（1.華中農業大學資源與環境學院，湖北 武漢 430070；2.長江水資源保護科學研究所，湖北 武漢 430051）

以丹江口庫區胡家山流域為研究區域，分析了溪流枯、豐水期的水質變化特征，結合流域和河岸緩沖帶景觀類型及其格局，運用Spearman秩相關分析篩選了影響溪流水質的景觀指數，利用逐步回歸和冗余排序法定量描述景觀格局與溪流水質的耦合關系.結果表明:溪流水質指標中氨氮和總磷濃度時空變化較大，其標準變異系數范圍分別為69.8%～207.6%和52.0%～146.1%.景觀類型中耕地和居民地是溪流水體污染的重要來源，兩者在100m河岸緩沖帶尺度上對氨氮的解釋程度為58.6%，高于流域尺度；景觀格局指數中蔓延度、林地和居民地斑塊密度、林地和居民地最大斑塊指數以及林地和耕地聚集度指數等顯著影響溪流水質（P＜0.05），流域尺度上各景觀類型的景觀指數對總氮和總磷的解釋程度分別介于71.1%～81.6%和74.5%～83.8%，均高于100m河岸緩沖帶尺度，其中蔓延度對總氮和總磷均有顯著影響（P＜0.05）.無顯著因子進入高錳酸鹽指數模型中，其濃度變化是各景觀指數共同作用的結果.此外，景觀格局季節變化也顯著影響溪流水質.枯水期景觀指數能夠更好的解釋總氮和總磷變化，而豐水期對氨氮的解釋程度要好于枯水期.

溪流水質；景觀格局；土地利用；河岸緩沖帶；回歸分析；冗余分析

源頭溪流作為農業面源污染物的匯流通道，是水體富營養化污染物的重要來源［1］.農業面源污染研究在以下幾個方面已取得重要進步：①不同景觀類型中的養分元素輸移過程及特征［2］；②面源污染形成過程的數學模型及其空間分布的動態模擬［3］；③面源污染控制的有效途徑和最佳農田管理措施［4］.農業面源污染的形成過程不僅受人為因子的影響，還受景觀因子空間分布格局的影響［5］.不同景觀類型（林地、農田和居民地等）在空間的分布格局對面源污染形成起到不同作用［6］，一些景觀起到“源”的作用，一些景觀起到“匯”的作用；即使是同一景觀單元，在不同降雨條件下“源匯”的功能也可能發生轉化.一般而言，居民地和耕地是農業流域面源污染物的重要源地，且沿河岸帶居住和耕作的土地增加了氮、磷等污染物流失的風險，但河岸緩沖帶和流域整體對溪流水質影響的重要性仍是爭論焦點［7］.在研究污染物輸移過程中，更多側重于單個因子影響下的氮磷流失和遷移過程，對于復雜景觀條件下養分的輸移特點、時空動態變化及其與面源污染形成之間的相互關系開展的工作較少.

丹江口水庫作為南水北調中線工程水源地，其水質雖然達標，但部分庫灣受農業面源污染的威脅依然存在.而庫區水質研究大多集中于干流，對農業源頭小流域研究較少.要掌握庫灣乃至整個庫區水質動態變化，需要從源頭解析景觀格局和溪流水質的耦合關系.鑒于此，本文以丹江口水源區胡家山流域為對象，研究了流域和河岸緩沖帶的景觀特征對溪流水質變化的影響，旨在揭示景觀格局與溪流水質的耦合關系，為庫區生態建設和面源污染治理提供科學依據.

1 材料與方法

1.1 研究區概況

圖1 胡家山流域地理位置和DEM圖Fig.1 The location and DEM of Hujiashan catchment

胡家山流域位于湖北省丹江口市（東經111°12′22″E～111°15′20.5″E，北緯32°44′17.8″N～32°49′15.6″N），面積23.96km2，屬于漢江二級支流（圖1）.流域屬北亞熱帶半濕潤季風氣候，多年平均氣溫16.1°C，無霜期250d，相對濕度一般為75%，蒸發量1600mm左右，年均降水量797.6mm，多年最大降雨量1360.6mm，多年最小降雨量503.5mm，降雨主要集中在汛期，5～10月占全年降雨量的84.5%.土地利用類型以林地、旱地、居民地和荒草地為主，流域上游山地主要分布有林地，靠近河岸的低平地帶則分布有大量的耕地和村莊（圖2）.其資源利用和耕作制度，在丹江口庫區具有典型代表性.

圖2 胡家山流域15個子流域2007年和2013年土地利用Fig.2 Land use and land cover of 15subcatchments in Hujiashan catchment between 2007 and 2013

1.2 子流域劃分

1.3 水質監測與分析

分別于2007年11月-2008年10月和2012年11月-2013年10月，在流域河網15個監測點上，分枯水期（11月至次年4月）和豐水期（5月至當年10月）2季采集溪流常規水樣.每次每點用1L聚乙烯塑料瓶分3次重復采樣，密封保存于0～4℃環境中運至實驗室，當日完成化學分析.采用的水質指標包括：總氮（TN）、氨氮（NH3-N）、總磷（TP）和高錳酸鹽指數（CODMn）.水質測試采用國家標準分析方法［10］.總氮含量采用過硫酸鉀氧化-紫外分光光度法；氨氮含量采用納氏試劑法；總磷含量采用鉬銻抗分光光度法；高錳酸鹽指數采用酸性法測定.

1.4 景觀格局分析

在流域尺度和河岸緩沖帶內，使用FRAGSTATS軟件計算景觀類型百分比和景觀格局指數.其中景觀類型選取研究區內占主導地位，并經文獻研究證明對污染物輸出有較大影響的3種土地利用類型：林地、耕地和居民地.由于景觀空間格局中部分景觀指數間存在信息重復，為突出對溪流水質有重要影響的關鍵景觀指數，對所有景觀指數進行兩兩之間的Spearman秩相關分析，篩選出相互獨立，不存在顯著相關關系（P＜0.05）的景觀指標體系［11］.考慮到景觀類型對水質的重要影響，選取林地面積比例（FP）、耕地面積比例（CP）和居民地面積比例（RP）；考慮到污染物在異質斑塊間的遷移和累積規律，選取各景觀類型的斑塊密度（PD）、最大斑塊指數（LPⅠ）、邊界密度（ED）和聚集度指數（AⅠ），以及景觀的香農多樣性指數（SHDⅠ）和蔓延度（CONTAG）.

表1 研究選取的景觀類型和景觀指數表Table 1 Description of selected landscape types and landscape metrics

1.5 統計方法

水質指標的變化情況用標準變異系數（CV）表征：

式中：SD為溪流水質指標的標準偏差，Mean為平均值.采用單因素方差分析污染物濃度的季節性差異；由于河流水質的變化是景觀格局綜合作用的結果，因此將各景觀指數進行多元逐步回歸分析，以得出對溪流水質影響最大的景觀因子，用P＜0.05作為顯著性評判標準，通過回歸統計特征（P，R2）選擇最優模型.

利用冗余分析（RDA）［12］研究景觀格局與溪流水質之間的相關關系.冗余分析是一種直接梯度排序分析方法，能夠從統計學角度對多個解釋變量進行檢驗，獨立保持各解釋變量對響應變量的方差貢獻率，并可通過排序圖直觀展現1個或1組變量與另1組多變量之間的關系.以上相關和回歸分析在SPSS 20.0中完成，CANOCO 4.5完成冗余分析.

4.4 對同一年份春季干旱評估，相對濕潤度指數(M指數)及標準化降水指數(SPI指數)的等級劃分不同，天峻地區春季“十年九旱”的實際情況，相對濕潤度指數(M指數)對天峻干旱等級的評估更合理。

2 結果與討論

2.1 溪流水質時空變化特征

2008年和2013年胡家山流域15個監測點水質指標的統計信息如表2所示.相對于其他水質指標，CODMn在2008年時空變化較小，CV值分別為枯水期40.6%和豐水期33.5%；NH3-N和TP在豐水期時空變化較大，CV值均大于100%，分別為207.6%和138.6%.與2008年類似，2013年CODMn時空變化較小，CV值分別為枯水期39.9%和豐水期28.5%；CV值較大的水質指標是TP，分別為枯水期146.1%和豐水期108.6%.

表2 胡家山流域2008年和2013年枯豐水期水質指標統計信息Table 2 Water quality statistics of Hujiashan catchment in dry and wet seasons 2008～2013

圖3 胡家山流域水質指標時空變化特征（2008～2013）Fig.3 Spatiotemporal variation of water quality in Hujiashan catchment （2008～2013）

對各監測點水質數據（2008年和2013年）進行方差分析，其顯著性特征如圖3所示.與2008年相比，2013年TN濃度在流域中下游枯水期6個監測點和豐水期3個監測點呈顯著降低趨勢（P＜0.05），由圖2可知，流域中下游土地利用類型以耕地和居民地為主，TN濃度顯著降低可能與耕地整治和農村生活污染治理有關.與TN呈降低趨勢不同，NH3-N濃度則呈升高趨勢.其中，枯水期4個監測點和豐水期11個監測點升高趨勢顯著.與NH3-N多點位變化顯著不同，TP濃度在枯水期無顯著變化，而在豐水期則有4個監測點呈顯著降低趨勢.與TP類似，CODMn在枯豐水期分別有1個和3個監測點位呈顯著降低趨勢.

2.2 景觀格局時空異質性

胡家山流域以林地和耕地為主，兩者占流域總面積的90%以上，其次為居民地.2008年流域林地和耕地面積分別為11.20km2和10.34km2.至2013年，耕地面積減少了0.84km2，其中有0.82km2退耕還林轉化為林地.在各子流域中，1～3號子流域林地和耕地變化較大（圖4），發生變化的原因是由胡家山水庫周邊退耕還林工程造成的.與林地和耕地變化位置不同，居民地面積由2008年的0.47km2增加到2013年的0.51km2，其增加面積主要位于流域中下游的8～10號子流域（圖2），其主要原因是8～10號子流域位于流域下游，交通便利，方便人們出行.在100m河岸緩沖帶范圍內，3號子流域林地和耕地變化最大， 9號子流域居民地面積增加最大，沿河居住的特點是導致居民地面積增加的另一個主要原因.

除景觀類型外，景觀空間格局也有較大變化.在流域尺度的景觀指數中，CONTAG在7號子流域減少了11.05，在13號子流域增加了5.24.而各景觀類型的景觀指數中，林地斑塊密度（PD林地）在3號子流域減少最大，其值為0.68，在7號子流域增加最大，其值為0.29；在耕地各子流域邊界密度（ED耕地）中，3號和13號減少值和增加值最大，分別為0.41和0.10.與ED耕地類似，居民地斑塊密度（PD居民地）在3號子流域最大減少值為0.33，在13號子流域最大增加值為0.13.在100m河岸緩沖帶，各景觀指數變化趨勢與流域尺度相似，其中，CONTAG在7號點減少最大，為10.38，在13號點增加最大，為4.71.PD居民地在3號子流域減少值為0.50，在13號子流域增加值為0.33.

圖4 景觀格局變化（2007～2013）Fig.4 Variation diagram of the landscape metrics from 2007 to 2013

2.3 溪流水質與景觀格局關系

表3列出的是景觀類型及各景觀指數進入回歸分析并達到顯著水平（P＜0.05）的模型.本研究中蔓延度（CONTAG）和各景觀類型中景觀指數對溪流水質的影響起到主要作用，包括林地百分比（FP）、聚集度指數（AⅠ林地），耕地面積百分比（CP），最大斑塊指數（LPⅠ耕地）和斑塊密度（PD林地）和聚集度指數（AⅠ耕地），以及居民地面積百分比（RP）、斑塊密度（PD居民地）和最大斑塊指數（LPⅠ居民地）.

通過回歸分析和RDA分析結果都表明CP與TN和NH3-N呈顯著正相關（表3、圖5）.人類耕作活動導致的污染輸出與河流氮濃度存在密切聯系.這與于興修等［13］和Ren等［14］關于耕地對河流水質的研究結果類似.而FP對氮濃度呈顯著負相關，說明林地具有削減氮污染物的作用.很多研究表明林地可以減少降雨徑流對土壤的侵蝕程度，并降低進入河流的污染物濃度［15-16］.但本研究中林地在回歸模型中對污染物輸出的解釋程度微乎其微，說明相比較其他景觀類型，林地對河流水質的作用并不突出.主要是受研究區域林地分布格局的影響.流域中垂直溪流從上至下呈林地-耕地-河流的分布格局，其中林地多分布于100m外遠離溪流的上游和山脊地區（圖2），雖然面積較大，但對由耕地產生的污染物的攔截作用減弱.除了耕地和林地外，居民地產生的生活污水和垃圾對水體的影響也不容忽視［17］.由于人類活動導致農村生活污水聚集性排放和垃圾的集中堆積，尤其在豐水期降雨徑流作用下，很多污染物進入河流，最終導致河流水質的污染和惡化［18］.總體而言，河流水質是與其有正相關或負相關的多重景觀組成的綜合作用反映［19］.所以當土地利用存在異質性時，其對相應河流水質的影響程度也不盡相同［20］.

除了景觀類型外，溪流水質還受景觀空間格局影響.本研究中表征林地景觀格局破碎化程度的PD林地在流域和100m河岸緩沖帶范圍對TP濃度的增加具有明顯負效應，表明林地破碎化空間分布，其總磷輸出被邊界或其他斑塊攔截的效率會提高，對減少水體總磷含量有利.蔓延度（CONTAG）與溪流水質密切相關，尤其在河岸緩沖帶上CONTAG對TN和TP具有負相關作用. CONTAG反映的是景觀的分離與散布程度［21］，CONTAG越大，多樣性越高，各斑塊之間的粘合度越好，證明景觀中的某種優勢斑塊類型形成了良好的連接性，景觀要素之間分配越均衡，面源污染輸出越少，故水質相對較好［22］.這體現了景觀格局的合理配置對減少面源污染的重要性，與王瑛等［23］的研究結果相似.聚集度指數（AⅠ）反映景觀中不同斑塊類型的非隨機性或聚集程度，AⅠ耕地數值越大，耕地越聚集，加劇氨氮的集中排放，對氨氮的輸出越有利.LPⅠ是優勢景觀類型的表征，居民地最大斑塊指數LPⅠ居民地對TN和TP輸出具有明顯正效應，表明人類活動是影響河流水體氮磷的主要因素.無顯著因子進入CODMn模型中，說明CODMn濃度的變化是各景觀指數共同作用的結果.

表3 水質與各景觀類型景觀指數多元逐步回歸模型Table 3 The multiple linear regression models with stepwise of landscape metrics and water quality

胡家山流域農作物為1年2熟，豐水期的5～6月和枯水期的11月為農忙季節.在農作物種植過程中，大量施用的化肥農藥，在降雨和灌溉作用下，營養物質通過地表或地下徑流進入溪流，導致水體氮濃度升高.但在研究區豐水期景觀指數對總氮的影響分析中，無顯著因子進入模型（表3），說明在降雨徑流過程中，景觀類型和景觀空間格局共同作用于水體.與總氮不同，氨氮在豐水期受耕地和居民地影響較大，主要與豐水期施肥種類（主要為尿素和碳酸氫銨）和生活污水排放有關.胡家山流域治理前居民生活污水直接排入河道，糞便進入農田，兩者氨氮含量都很高，這些不經過處理的污水最終進入溪流，造成氨氮濃度升高.與2008年相比，2013年豐水期降雨徑流對氨氮濃度無顯著影響，表明經過幾年的科學施肥和生活污水、垃圾的處理，農村生活污染物對溪流水體污染的貢獻已經逐漸被削弱.

很多研究表明，河岸緩沖帶土地利用對水質的影響要大于整個流域尺度［24-25］；也有研究表明相比整個流域，河岸緩沖帶對河流水質的尺度效應并不明顯［26］.在胡家山流域河岸緩沖帶范圍內，回歸模型對總氮（TN）和總磷（TP）的解釋程度要低于流域尺度.冗余分析結果也表明景觀類型在流域尺度對TN和TP的影響程度大于100m河岸緩沖帶范圍（圖5）.一般情況下，靠近溪流的河岸緩沖帶內土地利用對水質的影響程度大于遠離溪流的土地利用，但是整個流域尺度往往能反映更為全面的信息，特別是當污染物與流域的水文條件密切相關時［27］.在研究區內，回歸模型在100m河岸帶范圍內對氨氮（NH3-N）的解釋程度最大，表明溪流中氨氮含量受周圍土地利用的影響很大.

無論是流域還是河岸緩沖帶，哪個尺度能更好的反映溪流水質變化情況主要取決于景觀數據的精度、景觀的豐富程度、流域的水文條件以及污染物具體來源等［28］.總體而言，改善胡家山流域河流水質需從整個流域尺度統籌考慮，實現流域景觀格局科學規劃和合理布局是今后治理農業流域面源污染的重點.

圖5 景觀指數對河流水質影響的RDA排序Fig.5 RDA ordination diagrams of impacts of landscape metrics on water quality

3 結論

3.1 景觀組成比例與溪流水質相關性顯著.耕地和居民地與溪流水質顯著正相關，是溪流水體污染的主要來源.而林地與溪流水質顯著負相關，其合理配置對削減農業面源污染至關重要.

3.2 景觀格局對溪流水質影響存在差異性.蔓延度與總氮和總磷呈顯著負相關性，林地斑塊密度與總磷呈顯著負相關性，而居民地最大斑塊指數和耕地聚集度指數分別與總氮和氨氮呈顯著正相關性，景觀指數與高錳酸鹽指數無顯著相關性.

3.3 流域尺度景觀類型及其格局對枯豐水期總氮和總磷變化具有重要影響，改善溪流水質應從整個流域尺度統籌規劃布局.

［1］ Carpenter S R， Caraco N F， Correll D L， et al. Nonpoint pollution of surface waters with phosphorus and nitrogen ［J］. Ecological Applications， 1998，8（3）:559-568.

［2］ Edwin D O， Zhang X L， Yu T. Current status of agricultural and rural non-point source Pollution assessment in China ［J］. Environmental Pollution， 2010，158（5）:1159-1168.

［3］ Bruce J P， Wilfred M W， Patrick J M， et al. Control of nitrogen export from watersheds by headwater streams ［J］. Science， 2001，292（5514）:86-90.

［4］ 王 曉，郝芳華，張 璇.丹江口水庫流域非點源污染的最佳管理措施優選 ［J］. 中國環境科學， 2013，33（7）:1335-1343.

［5］ 李俊祥，王玉潔，宋永昌，等.基于GⅠS的上海市河道及其水污染空間特征分析 ［J］. 中國環境科學， 2004，24（5）:632-635.

［6］ 陳利頂，傅伯杰，趙文武.“源”“匯"景觀理論及其生態學意義 ［J］.生態學報， 2006，26（5）:1444-1449.

［7］ 趙 軍，楊 凱，邰 俊，等.區域景觀格局與地表水環境質量關系研究進展 ［J］. 生態學報， 2011，31（11）:3180-3189.

［8］ 李恒鵬，黃文鈺，楊桂山，等.太湖地區蠡河流域不同用地類型面源污染特征 ［J］. 中國環境科學， 2006，26（2）:243-247.

［9］ Li S Y， Gu S， Tan X， et al. Water quality in the upper Han River basin， China: the impacts of land use/land cover in riparian buffer zone ［J］. Journal of hazardous materials， 2009，165（1-3）:317-324.

［10］ 國家環保局《水和廢水監測分析方法》編委會.水和廢水監測分析方法（第四版） ［M］. 北京:中國環境科學出版社， 2002.

［11］ 張大偉，李楊帆，孫 翔，等.入太湖河流武進港的區域景觀格局與河流水質相關性分析 ［J］. 環境科學， 2010，31（8）:1775-1783.

［12］ 尹 鍇，崔勝輝，趙千鈞，等.基于冗余分析的城市森林林下層植物多樣性預測 ［J］. 生態學報， 2009，29（11）:6085-6094.

［13］ 于興修，楊桂山，李恒鵬.典型流域土地利用/覆被變化及對水質的影響 ［J］. 長江流域資源與環境， 2003，12（3）:211-217.

［14］ Ren W W， Zhong Y， Meligrana J， et al. Urbanization， land use，and water quality in Shanghai: 1947—1996 ［J］. EnvironmentⅠnternational， 2003，29（5）:649-659.

［15］ 王曉燕，王一峋，王曉峰，等.密云水庫小流域土地利用方式與氮磷流失規律 ［J］. 環境科學研究， 2003，16（1）:30-33.

［16］ Shi Z H， Ai L， Fang N F， et al. Modeling the impacts of integrated small watershed management on soil erosion and sediment delivery: A case study in the Three Gorges Area， China ［J］. Journal of Hydrology， 2012，438-439:156-167.

［17］ 孫金華，曹曉峰，黃 藝.滇池流域土地利用對入湖河流水質的影響 ［J］. 中國環境科學， 2011，31（12）:2052-2057.

［18］ 于 超，儲金宇，白曉華，等.洱海入湖河流彌苴河下游氮磷季節性變化特征及主要影響因素 ［J］. 生態學報， 2011，31（23）:119-126.

［19］ Gillies R R， Box J B， Symanzik J， et al. Effects of urbanization on the aquatic fauna of the Line Creek watershed， Atlanta—a satellite perspective ［J］. Remote Sensing of Environment， 2003，86（3）:411-422.

［20］ Zhao J， Lin L Q， Yang K， et al. Ⅰnfluences of land use on water quality in a reticular river network area: A case study in Shanghai，China ［J］. Landscape and Urban Planning， 2015，137:20-29.

［21］ 楊莎莎，湯萃文，劉麗娟，等.流域尺度上河流水質與土地利用的關系 ［J］. 應用生態學報， 2013，24（7）:1953-1961.

［22］ Xiao H G， Ji W. Relating landscape characteristics to non-point source pollution in mine waste-located watersheds using geospatial techniques ［J］. Journal of Environmental Management，2007，82（1）:111-119.

［23］ 王 瑛，張建鋒，陳光才，等.太湖流域典型入湖港口景觀格局對河流水質的影響 ［J］. 生態學報， 2012，32（20）:6422-6430.

［24］ King R S， Baker M E， Whigham D F， et al. Spatial considerations for linking watershed land cover to ecological indicators in streams ［J］. Ecological Applications， 2005，15（1）:137-153.

［25］ 張殷俊，陳 爽，相景昌.河流近域土地利用格局與水質相關性分析——以巢湖流域為例 ［J］. 長江流域資源與環境，2011，20（9）:1054-1061.

［26］ Sliva L， Williams D D. Buffer zone versus whole catchment approaches to studying land use impact on river water quality ［J］. Water Research， 2001，35（14）:3462-3472.

［27］ Boyer E W， Goodale C L， Jaworski N A， et al. Anthropogenic nitrogen sources and relationships to riverine nitrogen export in the northeastern USA ［J］. Biogeochemistry， 2002，57-58（1）: 137-169.

［28］ Buck O， Niyogi D K， Townsend C R. Scale-dependence of land use effects on water quality of streams in agricultural catchments［J］. Environmental Pollution， 2004，130（2）:287-299.

The coupling relationship between landscape heterogeneity and stream water quality in an agricultural catchment.

XU Jian-feng1,2， YIN Win2， YAN Feng-ling2， SHI Zhi-hua1*（1.College of Resources and Environment， Huazhong Agricultural University， Wuhan 430070， China；2.Changjiang Water Resources Protection Institute， Wuhan 430051，China）. China Environmental Science， 2016，36（10）：3193～3200

This study was conducted in the Hujiashan catchment close to the Danjiangkou Reservoir. In consideration of landscape patterns at the catchment and 100m buffer scale， the relationships between landscape characteristics and spatiotemporal variations of stream water quality were explored by combining Spearman's rank correlation analysis，stepwise regression analysis and redundancy analysis. The results showed that the ranges of standardized coefficients of variation for ammonia nitrogen and total phosphorus were 69.8%～207.6% and 52.0%～146.1%， indicating the significant spatiotemporal variations. Cropland and residential land were the primary sources of stream water pollution， which explained 58.6% of variations of NH3-N at 100m buffer scale. Landscape metrics including contagion， patch densities of forest and residential land， largest patch index of forest and residential land， and aggregation intensities of forest and cropland had significant effects on stream water quality （P＜0.05）. Landscape metrics in the whole catchment accounted for 71.1%～81.6% of total nitrogen and 74.5%～83.8% of total phosphorus， which performed better than those at the 100m buffer scale. All landscape metrics had the combined effects on the concentration of CODMn. Furthermore， stream water quality was significantly influenced by seasonal variations of landscape pattern. The variations of total nitrogen and total phosphorus in the dry season and ammonia nitrogen in the wet season could be better explained by landscape metrics.

stream water quality；landscape metrics；land use；buffer zone；linear regression models；redundancy analysis

X53

A

1000-6923（2016）10-3193-08

徐建鋒（1984-），男，山東煙臺人，華中農業大學博士研究生，主要從事面源污染、生態保護研究.

2016-02-02

公益性行業（農業）科研專項（201503106）；國家自然科學基金項目（41301285）

* 責任作者， 教授， pengshi@mail.hzau.edu.cn