普者黑巖溶湖泊濕地湖濱帶景觀格局演變對水質的影響

郭玉靜,王 妍,* ,劉云根,鄭 毅,張 超,侯 磊

1 西南林業大學石漠化研究院,昆明 650224 2 西南林業大學生態與水土保持學院,昆明 650224 3 西南林業大學農村污水處理研究所,昆明 650224 4 西南林業大學林學院,昆明 650224

湖濱帶作為陸地和水域生態系統之間十分重要的過渡與緩沖區域,是最敏感的濕地生態系統之一[1]。景觀格局是生態過程的載體[2],湖濱帶景觀格局是指從微觀到宏觀不同尺度上,構成景觀的生態系統或土地利用/土地覆被類型的形狀、比例和空間配置[3]。湖濱帶景觀格局的變化影響著一系列的生態和水文過程,如地表徑流、生物地球化學循環等,因此河流和湖泊中污染物的數量隨之發生變化[4],進而對水質產生重要影響。采用土地利用結構和景觀指數建立與水質關系的研究在國內還處于起步階段[5]。當前,有關土地利用/景觀格局指數的水質效應的研究也逐漸得到重視[6-7],研究方法主要采用回歸模型[8]、水文模型[9-11]、相關性分析模型[12]等建立水質指標與土地利用結構間的關系,近些年我國這方面的研究也逐漸得以展開,主要集中在流域景觀格局與水質的相關分析[13- 15]、城市河流土地利用結構對水質的影響[16]、濕地水質對城市化影響強度的響應研究[17-18],研究區大多為城市、河流、流域和紅樹林濕地的水質,而巖溶濕地水質與湖濱帶景觀格局響應的變化研究少見報道。

普者黑巖溶湖泊濕地位于滇東南褶皺帶中山峰叢洼地巖溶區,濕地內有孤峰312座,湖泊54個,溶洞83個,其特殊的水文地質條件在巖溶湖泊濕地生態系統中有著很高的研究價值[19]。研究普者黑巖溶湖泊濕地的水質污染特征及其與湖濱帶景觀格局演變的響應關系對巖溶濕地的水質監控具有重要意義。因此,本文以普者黑典型巖溶湖泊濕地為研究區,采用水質監測與土地利用數據,運用生態學統計分析方法研究普者黑巖溶湖泊濕地湖濱帶景觀格局演變對水質的影響,深入探討景觀格局構成對濕地水質影響的尺度效應,以期為巖溶湖泊濕地水環境保護提供科學依據和理論參考。

1 研究區概況

普者黑巖溶湖泊濕地位于滇東南丘北縣境內(103°55′—104°13′E,24°05′—24°12′N),距縣城約11km,屬珠江流域西江水系,是由湖泊、孤峰、峰林等構成的巖溶濕地復合生態系統。研究區地處云貴高原向桂西平原的斜坡地帶,位于普者黑巖溶盆地,地貌景觀為國內罕見的高原喀斯特峰林、峰從、湖群組合,地形平坦,海拔1446—1462m。普者黑巖溶湖泊濕地主要靠擺龍湖和落水洞的巖溶地下水進行補給,其下游進入清水江后流入南盤江,最終匯入珠江。該區屬于低緯度季風氣候,終年溫和濕潤,多年平均氣溫16.4℃,多年平均降雨量1206.8mm。該區湖濱帶植被類型有云南松樹、石灰山次生常綠林、灌草叢、水生植被和農田植被,受人為干擾因素較大。

2 數據與方法

2.1 遙感數據及處理

遙感影像數據選用2005、2007、2009、2011年2月份的Landsat-TM影像(分辨率為30m),參照研究區地形圖和文獻資料等相關地理數據以及野外詳細調查所建立的判讀標志,由于人類活動對巖溶湖泊濕地的開發利用強度較大,濕地的面積每年都會有變化,因此選取每隔兩年的影像,依據《土地利用現狀分類》(GB/T21010—2007),將湖濱帶土地利用類型劃分為農業用地、林地、濕地、建設用地。在ArcMap 10.1中,以2005、2007、2009、2011年的各監測點為中心進行各類緩沖區操作,生成半徑為100、200、300、400、500m的緩沖區,之后將各緩沖區與2005、2007、2009、2011年湖濱帶土地利用遙感解譯數據進行Clip操作,獲得各緩沖區的湖濱帶土地利用矢量數據(圖1)。

圖1 2005—2011年普者黑巖溶濕地監測點位及緩沖區土地利用圖Fig.1 Puzhehei karst wetland monitoring sites and buffer land use map in 2005—2011

2.2 水質數據

采用2005、2007、2009、2011年普者黑巖溶湖泊濕地的入口、中部、出口的水質數據進行分析(各采樣點分別用PZH1,PZH2,PZH3表示)。水質監測時間為2005年的3月、8月、12月,2007、2009和2011年的3月、7月、11月,分別為每月一次,按平水期、豐水期、枯水期采集。選取具有代表意義的水質指標,包括高錳酸鹽、氨氮、TN、TP、COD。水質指標測定參照相關文獻[20]。

2.3 景觀格局指數選取

根據研究目的與實際情況,從表征景觀優勢度、破碎度和多樣性等景觀意義出發,景觀水平上選擇了8個指數,類型水平上選擇了景觀類型百分比(PLAND)(表1),景觀指數由基于柵格數據的Fragstats 3.4計算獲得。

2.4 統計分析

采用SPSS 19.0分析緩沖區的土地利用景觀格局指數與水質的相關性,由于個別景觀類型不滿足正態分布,采用Spearman秩相關分析,同時通過對水質參數的除趨勢對應分析(DCA)分析和梯度計算,選擇RDA(Redundancy analysis)線性模型進行冗余分析,本文用于分析水質指標與景觀指數的關系。RDA在CANOCO4.5中進行。

3 結果與討論

3.1 湖濱帶緩沖區內景觀格局特征

在100、200、300、400、500m緩沖區內的土地利用類型比例如圖2所示,湖濱帶緩沖區尺度內,濕地和農地是兩種主導的土地利用類型。2005—2011年,隨著緩沖距離的增加,濕地面積比例逐漸減少,由25.71%—80%下降到8.26%—42.89%,農地面積比例由20%—74.29%上升到40.02%—79.95%。而林地和建設用地的比例較少,為非主導土地利用類型。2005—2011年,隨著緩沖距離的增加,林地面積總體呈減少趨勢,建設用地面積呈增加趨勢。林地面積分布在普者黑巖溶湖泊濕地的中部以及出水口,建設用地面積分布在普者黑巖溶湖泊濕地中部的400m和500m范圍內,受湖濱帶周邊景區開發、住宅修建等人為活動的干擾,大面積的湖濱帶被侵占成建設用地。2005—2011年,0—500m范圍內,蔓延度指數、香農多樣性指數和斑塊結合度隨著緩沖距離的增加而呈增加趨勢,斑塊數、最大斑塊指數、邊界密度、均勻度指數、聚集度隨著緩沖距離的增加而呈減小趨勢。

表1 景觀格局指數的類型、描述及意義[21]

LPI: Largest Patch Index; ED: Edge Density; AWMPFD: Area-weighted Mean Patch Fractal Dimension; CONTAG: Contagion Index; SHEI: Shannon′s Evenness Index; AI: Aggregation Index; SHDI: Shannon′s Diversity Index; COHESION: Patch Cohesion Index; PLAND: Percent of Landscape

圖2 普者黑巖溶濕地土地利用類型特征Fig.2 Puzhehei karst characteristics of land use in wetland圖中a, b, c, d, e 分別表示100, 200, 300, 400, 500m緩沖區內土地利用百分比; PZH1, PZH2,PZH3分別代表普者黑湖泊濕地的入口、中部和出口

3.2 湖濱帶景觀格局與水質相關性分析

3.2.1 監測點水質指標統計分析

依據2005—2011年(共4a)普者黑巖溶湖泊濕地平水期、豐水期、枯水期的水環境質量監測數據可知,水質污染風險相對較低,但仍然存在超標現象,其主要超標污染物以氮、磷為主。高錳酸鹽指數、氨氮和COD濃度的均值均滿足國家《地表水環境質量標準》(GB3838—2002)Ⅱ類水標準,TN,TP濃度的均值在平水期和枯水期符合Ⅲ類水標準,在豐水期TN滿足Ⅳ類水,TP劣于Ⅳ類水(以Ⅳ類水質標準評價,TP的超標率達30%)。由此可見,普者黑巖溶湖泊濕地遭受氮、磷污染相對嚴重。

表2 水質指標描述性統計(n=12)/(mg/L)

COD: 化學需氧量, Chemical Oxygen Demand; TP: 總磷Total phosphorus; TN: 總氮 Total Nitrogen

3.2.2 水質參數與湖濱帶景觀格局指數的相關性分析

景觀格局指數總體上在平水期與TN呈顯著相關性,豐水期與高錳酸鹽呈顯著正相關性,枯水期與氨氮呈顯著相關性；林地在平水期與TN呈負相關,枯水期與TP呈正相關,濕地在豐水期與TN呈正相關,枯水期與氨氮呈負相關。枯水期水質與土地利用類型和景觀格局指數的影響大于豐水期,這與Bu Hongmei的研究結果相悖[22],分析原因可能與普者黑巖溶湖泊濕地的地形有關,普者黑湖泊濕地的河床屬散亂型河床,由天然堤帶、泛濫平原帶和湖泊洼地帶組成。豐水期時降雨量較多,通過地表徑流、土壤侵蝕等作用,濕地中的懸移物質如粉砂、粘土等被沖走。可見,豐水期湖濱帶土地利用類型對水質的影響不大,而枯水期時粉砂、粘土沉積形成泛濫平原帶,湖濱帶土地利用類型對水質有直接的影響。

研究結果表明,高錳酸鹽在100m緩沖區內,與平水期SHEI呈顯著正相關,豐水期SHEI呈顯著負相關；200m緩沖區內,豐水期LPI和枯水期SHEI與高錳酸鹽呈顯著正相關,豐水期SHEI與高錳酸鹽呈顯著負相關；300m緩沖區內,豐水期LPI和AI與高錳酸鹽呈顯著正相關,ED與高錳酸鹽呈顯著負相關；500m緩沖區內,豐水期AI與高錳酸鹽呈顯著正相關。

表3 景觀格局指數與水質濃度的相關性 (n=12)

*表示顯著性P<0.05,顯著相關；**表示顯著性P<0.01,極顯著相關

湖濱帶緩沖區內農地面積較多,地表徑流侵蝕較弱,TP在長時間的徑流運移過程中容易被土壤吸附、植被吸收利用[23],平水期、豐水期以及枯水期農業用地對TP的影響都不顯著,本文只在400m緩沖區內,平水期SHEI與TP呈顯著正相關,枯水期林地與TP呈顯著正相關。

COD與枯水期100m緩沖區內AI呈顯著正相關關系,300m緩沖區內,濕地在豐水期與COD呈顯著正相關,其余各緩沖區的景觀指數在平水期、豐水期以及枯水期對COD的影響都不大。

王鵬等[23]的研究在贛江流域發現氨氮與土地利用類型的相關性較弱,相對于TP和COD,帶正電荷的氨氮更容易被土壤顆粒和植被吸收,或在微生物作用下發生反硝化等作用,使氨氮與景觀指數和土地利用類型的相關性較差[23]。在平水期和豐水期,湖濱帶土地利用類型和景觀指數與氨氮沒有顯著相關性。而在枯水期,ED、AWMPFD、CONTAG、LPI等指標與氨氮顯著正相關,AI、SHEI以及濕地面積比例與氨氮顯著負相關。

TN只在平水期時與各緩沖區的景觀指數具有相關性。平水期林地在400m緩沖區與TN呈顯著負相關性,表明湖濱帶林地對TN污染物有削減作用。枯水期農地在100m和200m緩沖區內與TN顯著正相關。Chen[24]在城郊和農村地區的研究結果表明,農業用地是影響氮磷的主要因子,其污染物主要來自農業地表徑流,體現出農地對水質的污染。

3.2.3 水質參數與湖濱帶景觀格局指數的冗余分析

景觀指數與水質參數冗余分析的排序圖如圖3所示。研究結果表明,湖濱帶土地利用類型比例及景觀水平上的8個景觀指數與水質指標有著不同程度的相關性,可以揭示湖濱帶景觀格局演變對巖溶濕地水質的影響。

ED反映了景觀的破碎化程度,斑塊的邊緣主導著斑塊之間的相互作用。100m緩沖區內,平水期ED與TN呈顯著負相關關系,與TP為負相關關系,枯水期ED與氨氮顯著正相關；300m緩沖區內,豐水期ED與高錳酸鹽、TN、氨氮顯著負相關。在緩沖區距離>300m區域,隨著緩沖距離的增加ED值逐漸降低,景觀類型趨于復雜,對水質的影響逐漸加強。劉文竹在密云水庫小流域的研究中得出ED值是一個重要的水質預測因子[25],在不同尺度均與水質指標相關,本文在距離濕地較遠的區域,平水期和豐水期時景觀類型對水質的影響比較明顯。

圖3 景觀格局指數與水質濃度冗余分析排序圖Fig.3 Landscape pattern index and water quality concentration redundancy analysisLPI: 最大斑塊占景觀面積比例Largest Patch Index; ED: 邊緣密度Edge Density; AWMPFD: 面積加權的平均斑塊分形指數Area-weighted Mean Patch Fractal Dimension; CONTAG: 蔓延度指數Contagion Index; SHEI: 香農均勻度指標Shannon′s Evenness Index; AI: 聚集度指數Aggregation Index; SHDI: 香農多樣性指標Shannon′s Diversity Index; COHESION: 斑塊結合度Patch Cohesion Index; PLAND: 斑塊所占景觀面積比例Percent of Landscape; For%: 林地面積比例; Far%: 農地面積比例; Wet%: 濕地面積比例

AI表征了景觀斑塊類型的聚集程度。隨著緩沖距離的增加,AI值逐漸減小,景觀斑塊的聚集性減小,濕地景觀越離散,人類活動對水質的影響也越大。Liu Wenzhi的研究結果表明,較低的AI值與良好的水質通常都有聯系[26]。100m緩沖區內,平水期AI與總氮顯著正相關,枯水期AI與氨氮顯著負相關；300m緩沖區內,豐水期AI與高錳酸鹽顯著正相關。豐水期AI對景觀格局指數和水質濃度的影響比平水期和和枯水期大,平水期和枯水期只在100m和500m緩沖區具有很好的相關性。

LPI反映了緩沖區內優勢景觀類型。200m緩沖區內,豐水期LPI與高錳酸鹽顯著正相關；300m緩沖區內,平水期LPI與TN顯著負相關,豐水期LPI與高錳酸鹽、枯水期LPI與氨氮顯著正相關。在緩沖距離≤300m區域與水質的關系較密切,主要原因是占優勢的景觀類型濕地和農地對水質的惡化作用顯著。

CONTAG描述的是景觀中不同類型斑塊的團聚程度,其值越大表明景觀由少數團聚的大斑塊組成,越小則為許多分散的小斑塊組成[26],反映了景觀的分離和散布程度。在緩沖區距離≤400m范圍內,CONTAG值越高說明景觀團聚程度越高,對水質的影響也隨之增大；在500m距離的緩沖區內,農地和林地的連通性呈增加趨勢,而CONTAG值對濕地水質的影響較弱,這與楊莎莎等人的研究結果一致[27],其認為在遠距離的緩沖區內,CONTAG值對河流水質的影響較小。而李艷麗在渾太河流域的研究中[28],用逐步回歸分析得到CONTAG對水質的預測能力最強,在河岸帶尺度上對水質的解釋能力最好,且認為景觀格局指數在岸邊帶尺度對水質的解釋能力更強。另有研究表明CONTAG與水質有很好的關聯[29-30],能很好地預測水質變化。

SHEI反映的是景觀類型分布的均衡性。在緩沖區距離≤200m范圍內,平水期和枯水期SHEI與高錳酸鹽有正相關關系,豐水期為負相關,平水期和豐水期SHEI與TP負相關；400m緩沖區內,平水期SHEI與TP有較強的正相關關系,與高錳酸鹽為負相關,與COD、氨氮、TN相關性不大；枯水期SHEI與TP為正相關,與TN、高錳酸鹽負相關。

COHSION表征了景觀斑塊的自然連通性[21]。平水期C0HSION對水質參數的影響不大；豐水期和枯水期COHSION值隨景觀斑塊的的自然連通性不斷升高對水質的影響逐漸加深。

SHDI反映的是景觀要素的多少及各景觀要素所占比例的變化情況[21],值越大景觀多樣性越豐富。研究結果表明,平水期和枯水期SHDI與水質參數相關性均較弱,豐水期與水質參數有較強的相關性,豐水期SHEI與TN、TP、氨氮、COD均有較強的負相關關系,與高錳酸鹽的相關性較弱；在緩沖區距離≥300m區域,景觀多樣性隨著緩沖距離的增加景觀異質性逐漸增加,景觀類型趨于多樣化,分布復雜。人類活動對土地利用類型的改變對濕地TP、氨氮含量的影響較大。

AWMPFD反映了人類活動對景觀格局的影響程度。研究結果表明,平水期AWMPFD對100m緩沖區內的TN有較強的負相關關系,枯水期AWMPFD對100m緩沖區內的氨氮有較強的正相關關系。在緩沖距離≤300m區域,豐水期AWMPFD與COD、TP、氨氮有較強的負相關關系；在緩沖距離≥400m區域,AWMPFD與高錳酸鹽、TP、氨氮、TN有較強的負相關關系。斑塊形狀越復雜,污染物流出斑塊的難度會越大,在斑塊內部就進行了吸收轉化等[14],因此AWMPFD與水質呈負相關,這與吉冬青的研究結果一致,另有研究表明AWMPFD與水質指數沒有明顯的相關性[31-32]。

農業用地面積比例(Far/%)平水期時在緩沖距離≤200m區域與各水質參數相關性都不大,在緩沖距離≥300m區域,與TN、氨氮有較強的負相關關系；豐水期時在緩沖距離≤200m區域,與TN、氨氮、COD、高錳酸鹽均為負相關關系,但與COD、高錳酸鹽有較弱的負相關性,在緩沖距離≥400m區域,與COD、氨氮有較強的正相關性,與TN、高錳酸鹽為負相關；枯水期時在緩沖距離≤300m區域,與高錳酸鹽、TN、氨氮呈正相關,這是因為在枯水期湖濱帶經濟作物主要是冬小麥、油菜、烤煙等,化肥農藥施肥量會增加,導致含氮化肥的流失,使農業用地與TN、氨氮呈正相關,與COD呈負相關,與TP有較弱的相關性；在緩沖距離≥400m區域,與高錳酸鹽、TN、氨氮呈負相關。曹芳芳等[33]的研究表明在豐水期受農田排水氨氮的耕地活動影響較大,使耕地與氨氮呈正相關,而本文只在緩沖距離≥400m區域與氨氮有較強的正相關關系。

濕地面積比例(Wet/%)平水期時在各個緩沖區內,與TN、COD有正相關關系,與氨氮為負相關,與TP、高錳酸鹽的相關性較弱；豐水期時在各個緩沖區內,與氨氮、TN、TP、COD均為正相關；枯水期時與TP、COD為正相關,與氨氮為負相關。普者黑湖泊濕地屬巖溶地貌,土層較薄,湖濱帶地表徑流滲漏現象嚴重,加之湖泊洼地帶多被開挖成魚塘或用來種植蓮藕等經濟作物,而面積較大的泛濫平原帶主要用來種植西瓜、玫瑰和葡萄等經濟作物,可見巖溶濕地是TP、TN、COD和氨氮的重要污染來源。王鵬等[23]在贛江流域的研究顯示豐水期水域與TP、CODMn和氨氮呈正相關性,枯水期仍與TP、CODMn正相關,王鵬研究的水域包括河渠、湖泊、水庫坑塘、灘地,而本文的濕地則包括水庫坑塘、湖泊、河流,因此本文的結果與王鵬等人的結果一致。

林地面積比例(For%)平水期在緩沖距離≤300m區域與各水質參數相關性都不大,在緩沖距離≥400m區域,與氨氮、高錳酸鹽呈正相關,與COD、TN、TP呈負相關；豐水期在各緩沖區與高錳酸鹽呈正相關,與TN、氨氮、TP、COD為負相關,反映了林地對各種污染物的“匯”作用,這與張亞娟等[34]的研究結果一致；枯水期與COD、TN、高錳酸鹽、TP為負相關,與氨氮有較弱的正相關性,且隨湖濱帶緩沖區半徑的減小正相關性增強,這與前人的研究結果一致[23,35]。林地對水質惡化在一定程度上有削減作用,林地冠層下土壤層具有涵養水源、保持水土流失、滯留部分水質污染物的作用[36],因此與TP、COD呈負相關,但林地的枯枝落葉層含有豐富的有機質,含氮營養成分多,所以與TN、氨氮負相關。

綜上可知,相關性分析和冗余分析的結果基本一致,但Spearman秩相關分析里SHDI與水質參數沒有顯著相關性,而在冗余分析中SHDI與水質的關聯密切,這說明SHDI與水質的關聯具有一定的不確定性,這與黃金良等[31]的研究結果一致。另外林地在相關性分析中枯水期時與TP呈顯著正相關性,林地與水質的關聯也具有不確定性,可能與林地的類型有關,本文的林地包涵疏林地和喀斯特孤峰較多,與其他研究中的林地(有林地、灌木林、疏林地、其他林地)不同。可見,枯水期時巖溶地貌的林地對污染水質的截留效應影響不大。

4 結論

(1)普者黑巖溶湖泊濕地湖濱帶緩沖區尺度內,濕地和農地是兩種主導的土地利用類型。2005—2011年,隨緩沖距離的增加,濕地和林地面積比例呈減少的趨勢,農地和建設用地面積比例呈增加的趨勢。湖濱帶100m和200m緩沖區內土地利用類型較為單一,以濕地和農地為主,400m和500m緩沖區土地利用類型較為豐富。

(2)枯水期水質與湖濱帶土地利用類型和景觀格局指數的影響大于豐水期。湖濱帶景觀格局在不同緩沖區尺度對巖溶湖泊濕地的水質具有不同的效應。隨緩沖距離的增加,ED、AI值對濕地水質的影響逐漸減弱,CONTAG值對濕地水質的影響較大,COHSION值隨景觀斑塊的的自然連通性不斷升高對水質的影響也逐漸加深,SHEI值與水質的相關性也顯著,AWMPFD與水質參數與水質有明顯的負相關性,LPI在緩沖距離≤300m區域與水質的關系較密切。SHDI對水質的影響較大,但秩相關分析里SHDI與水質參數沒有顯著相關性,因此SHDI對水質的影響尚不確定。

(3)巖溶湖泊濕地的農業用地在湖濱帶300m緩沖區內和湖濱帶400m緩沖區外與水質的關聯性不同,與水質指標的關聯性無法被合理的解釋；林地在平水期和豐水期時與TN、TP、COD為負相關,在枯水期時與TP、氨氮呈顯著正相關,與巖溶地區的地形地貌有關聯。濕地在平水期和枯水期時與氨氮呈顯著負相關性,在豐水期與氨氮和COD呈顯著正相關性,濕地面積比例在水質表征方面具有較好的潛力。

致謝：文山苗族壯族自治州環境監測站提供水質數據,特此致謝。

參考文獻(References):

[1] Perleberg D, Radomski P, Woizeschke K, Perry P, Carlson A, Simon S. Minnesota′s Sensitive Lakeshore Identification Manual: A Conservation Strategy for Minnesota′s Lakeshores. Minnesota: Department of Natural Resources, 2012.

[2] 徐延達, 傅伯杰, 呂一河. 基于模型的景觀格局與生態過程研究. 生態學報, 2010, 30(1): 212- 220.

[3] 傅伯杰, 陳利頂, 王軍, 孟慶華, 趙文武. 土地利用結構與生態過程. 第四紀研究, 2003, 23(3): 247- 255.

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

[5] 歐洋, 王曉燕, 耿潤哲. 密云水庫上游流域不同尺度景觀特征對水質的影響. 環境科學學報, 2012, 32(5): 1219- 1226.

[6] Xiao R, Wang G F, Zhang Q W, Zhang Z H. Multi-scale analysis of relationship between landscape pattern and urban river water quality in different seasons. Scientific Reports, 2016, 6: 25250.

[7] Shi P, Zhang Y, Li Z B, Li P, Xu G C. Influence of land use and land cover patterns on seasonal water quality at multi-spatial scales. CATENA, 2017, 151: 182- 190.

[8] Jang G S, An K G. Physicochemical water quality characteristics in relation to land use pattern and point sources in the basin of the Dongjin River and the ecological health assessments using a fish multi-metric model. Journal of Ecology and Environment, 2016, 40: 6.

[9] Taylor S D, He Y, Hiscock K M. Modelling the impacts of agricultural management practices on river water quality in Eastern England. Journal of Environmental Management, 2016, 180: 147- 163.

[10] Asadzadeh M, Leon L, McCrimmon C, Yang W H, Liu Y B, Wong I, Fong P, Bowen G. Watershed derived nutrients for Lake Ontario inflows: model calibration considering typical land operations in Southern Ontario. Journal of Great Lakes Research, 2015, 41(4): 1037- 1051.

[11] Hashemi F, Olesen J E, Dalgaard T, B?rgesen C D. Review of scenario analyses to reduce agricultural nitrogen and phosphorus loading to the aquatic environment. Science of the Total Environment, 2016, 573: 608- 626.

[12] Li S Y, Gu S, Liu W Z, Han H Y, Zhang Q F. Water quality in relation to land use and land cover in the upper Han River Basin, China. CATENA, 2008, 75(2): 216- 222.

[13] 劉麗娟, 李小玉, 何興元. 流域尺度上的景觀格局與河流水質關系研究進展. 生態學報, 2011, 31(19): 5460- 5465.

[14] 吉冬青, 文雅, 魏建兵, 吳志峰, 劉慶, 程炯. 流溪河流域景觀空間特征與河流水質的關聯分析. 生態學報, 2015, 35(2): 246- 253.

[15] 趙鵬, 夏北成, 秦建橋, 趙華榮. 流域景觀格局與河流水質的多變量相關分析. 生態學報, 2012, 32(8): 2331- 2341.

[16] 呂志強, 慶旭瑤, 任玉芬, 王效科, 龐容. 山地城市河流土地利用結構對水質的影響——以重慶市為例. 湖泊科學, 2016, 28(2): 319- 327.

[17] 郝敬鋒, 劉紅玉, 胡和兵, 安靜, 張小紅. 南京市濕地水質對城市化影響強度的響應研究. 環境科學, 2012, 33(7): 2259- 2264.

[18] 陳永林, 孫永光, 謝炳庚, 康婧, 李曉青. 紅樹林濕地景觀格局與近海海域水質的相關分析——以廣西北海地區為例. 海洋環境科學, 2016, 35(1): 7- 12.

[19] 王妍, 劉云根, 梁啟斌, 侯磊. 1977—2014年枯水期普者黑湖面積的變化. 濕地科學, 2016, 14(4): 471- 476.

[20] 國家環境保護總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). 北京: 中國環境出版社, 2002.

[21] 鄔建國. 景觀生態學: 格局、過程、尺度與等級(第二版). 北京: 高等教育出版社, 2007: 96- 119.

[22] Bu H M, Meng W, Zhang Y, Wan J. Relationships between land use patterns and water quality in the Taizi River basin, China. Ecological Indicators, 2014, 41: 187- 197.

[23] 王鵬, 齊述華, 陳波. 贛江流域土地利用方式對河流水質的影響. 生態學報, 2015, 35(13): 4326- 4337.

[24] Chen Q, Mei K, Dahlgren R A, Wang T, Gong J, Zhang M H. Impacts of land use and population density on seasonal surface water quality using a modified geographically weighted regression. Science of the Total Environment, 2016, 572: 450- 466.

[25] 劉文竹, 王曉燕, 歐洋. 密云水庫小流域不同尺度景觀格局與水質的相關性分析. 首都師范大學學報: 自然科學版, 2013, 34(6): 70- 75.

[26] Liu W Z, Zhang Q F, Liu G H. Influences of watershed landscape composition and configuration on lake-water quality in the Yangtze River Basin of China. Hydrological Processes, 2012, 26(4): 570- 578.

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

[28] 李艷利, 徐宗學, 李艷粉. 渾太河流域多尺度土地利用/景觀格局與水質響應關系初步分析. 地球與環境, 2012, 40(4): 573- 583.

[29] Richards C, Johnson L B, Host G E. Landscape-scale influences on stream habitats and biota. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 1996, 53(S1): 295- 311.

[30] Uuemaa E, Roosaare J, Mander ü. Landscape metrics as indicators of river water quality at catchment scale. Nordic Hydrology, 2007, 38(2): 125- 138.

[31] 黃金良, 李青生, 洪華生, 林杰, 曲盟超. 九龍江流域土地利用/景觀格局-水質的初步關聯分析. 環境科學, 2011, 32(1): 64- 72.

[32] 張大偉, 李楊帆, 孫翔, 張方山, 朱紅興, 劉毅, 張英, 莊敏, 朱曉東. 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. 環境科學, 2010, 31(8): 1775- 1783.

[33] 曹芳芳, 李雪, 王東, 趙越, 王玉秋. 新安江流域土地利用結構對水質的影響. 環境科學, 2013, 34(7): 2582- 2587.

[34] 張亞娟, 李崇巍, 胡蓓蓓, 謝慧君, 宋愛云. 城鎮化流域“源-匯”景觀格局對河流氮磷空間分異的影響——以天津于橋水庫流域為例. 生態學報, 2017, 37(7): 2437- 2446.

[35] 李博炎, 張飲江, 彭群洲, 宋盈穎, 張雨婷, 方淑波. 土地利用/覆被變化對太湖貢湖灣水質影響的研究. 上海海洋大學學報, 2017, 26(2): 243- 250.

[36] 楊婭楠, 王金亮, 陳光杰, 習曉環, 王成. 撫仙湖流域土地利用格局與水質變化關系. 國土資源遙感, 2016, 28(1): 159- 165.