萬柯均,鄧歐平,2*,鄧良基,吳 銘,寇長江,張宇豪
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周邊土地利用類型對川西平原西河氮素的影響
萬柯均1,鄧歐平1,2*,鄧良基1,吳 銘3,寇長江1,張宇豪1
(1.四川農業大學資源學院,四川 成都 611130;2.四川農業大學環境學院,四川 成都 611130;3.四川省農科院土壤肥料研究所,四川 成都 610066)
以四川盆地西部典型農業小流域為研究區,于2015年3月~2016年2月持續監測河流氮素(NH4+-N、NO3--N、TN)和pH,結合遙感解譯、地理信息系統和相關性分析等技術,探討了監測斷面周邊流域土地利用類型與河流氮素及pH值的關系.結果表明,研究區河流氮素濃度的季節變化均表現為冬季最高(2.063mg/L)、春秋次之(1.536mg/L;1.432mg/L)、夏季最低(1.085mg/L),同時月均NO3--N濃度(0.891mg/L)顯著高于NH4+-N(0.425mg/L)(<0.01),且NO3--N受到典型土地利用類型的顯著影響.隨著緩沖區半徑的增加,耕地、城鄉建設用地和水域的面積與NO3--N和TN濃度相關性逐漸降低,且在250m緩沖區內,城鄉建設用地面積與NO3--N濃度呈顯著正相關(<0.05);交通運輸用地面積與所有氮組分的相關性均增大,且在750m緩沖區內,交通運輸用地面積與NO3--N和TN濃度呈極顯著正相關(<0.01).城鄉建設用地和交通運輸用地可能是河流NO3--N的“源”.
西河;氮;土地利用類型;緩沖區;影響
氮素作為水生態系統的重要營養元素之一,是動植物體維持生命活動的必需元素,對物質循環過程具有重要影響[1].隨著社會經濟和工農業的發展,以及人口的迅速膨脹,改變了自然界的氮循環過程,大量的氮被活化后引發了溫室效應、酸雨、臭氧層破壞等重大環境問題,特別是在水生態系統中造成的水體富營養化現象尤為嚴重[2-4].而河流生態系統同時受到自然要素與人為活動的影響[5-6],不合理的人為活動能通過改變土地利用方式破壞河流生態系統,例如農業設施用地(如規模化養殖場)的增加導致大量的氮磷隨地表徑流進入水體,引起河流富營養化[7-8].同時,近年來我國主要水系非點源氮素負荷的總量也在明顯增加[8],因此,對于氮污染的定量溯源和總量控制的研究已成為水環境和生態保護工作的重點[9].基于此,眾多學者研究表明在以非點源污染為主的流域,不同的土地利用類型及其景觀分布格局會對非點源污染形成不同的作用,分別表示為“源”和“匯”的作用[10],因此可通過探究河流兩岸土地利用類型與水質指標之間的關系,揭示其流域污染源,從而改變土地利用方式以控制非點源污染[11-15].Bu等[16-17]研究發現,江河流域的土地利用類型對河流氮污染有顯著影響,建設用地、旱地和水田均會加劇河流氮污染,而林地則能減弱河流氮污染;官寶紅等[18]開展的研究表明當緩沖區距離為100m時,土地利用結構和格局與總氮呈顯著相關性,其中典型城市用地是造成城市河流污染的最主要因素.說明不同的土地利用類型構成與空間分布特征,會造成土地利用與氮素之間的關系發生變化[19].雖然目前國內外已對這方面開展了較多的研究工作,但是由于不同的流域具有各自的差異性,比如各流域的地質地貌、土地利用結構、農業措施、社會經濟發展等不一樣,使得土地利用類型與水質關系的最顯著響應尺度問題仍未形成一個統一的定論[20-21].因此,應通過具體的研究分析對各流域管理采取有效的景觀規劃和多尺度措施來改善水質[20],同時為今后的深入研究提供基礎參考和數據積累.
西河流域位于岷江中上游成都平原西部,水資源豐富,是成都市的主要飲用水源保護地,其水質安全對整個成都平原乃至整個長江中下游地區的飲水安全都至關重要.而成都市經濟的高速發展和農業活動的加劇嚴重制約了成都周邊生態環境的治理,成都市的非點源污染已成為當下生態環境治理的首要問題之一.因此本研究通過分析西河氮素指標,及其與上游土地利用類型面積之間的相關性來探討河流氮素污染的來源,據此優化流域的土地利用方式,以期為區域氮素控制管理提供支撐和依據.
西河流域位于岷江中上游川西平原西部,坐落于東經103°07'~103°49'、北緯30°30'~30°53'之間,總面積為1090km2.西河是崇州市境內最具有代表性的河流,為岷江中上游的一級支流,河道全長109km,市境內長96.8km,為全市最長的河流,流經14個鄉鎮,穿過崇州市城區,最終于毗鄰的新津縣匯入岷江.研究區氣候為典型的亞熱帶濕潤季風氣候,四季分明,春秋短,冬夏長,雨量充沛,日照偏少.年平均氣溫15.9℃;年平均降雨量1012.4mm,雨日和雨量均為夏多冬少,春季為176.1mm,夏季為588.0mm,秋季218.4mm,冬季為29.9mm.崇州地處亞熱帶常綠闊葉林、常綠、落葉闊葉林中,森林覆蓋率為42.1%,森林植被類型豐富,樹種繁多,共有65科200余種.

圖1 采樣點位
本研究于2015年3月至2016年2月進行周期一年的實地水樣采集,監測頻次為每月1次.共設置12個水樣采集樣點(圖1),每個樣點均取3個平行樣品.所有監測指標參照國家環保部推薦的實驗方法進行分析測定[22],共完成了12次采樣和實驗室分析工作.其中,pH值使用德國SEBA公司生產的MPS便攜式多參數測量儀進行現場測定,銨態氮(NH4+-N)、硝態氮(NO3--N)、總氮(TN)則需要將樣品帶回實驗室進行測定.
采用2016年8月獲取的Landsat-8TM遙感影像(分辨率為30m),對其進行幾何校準,使像元匹配誤差縮小到小于0.5個像元.通過選擇訓練區、監督分類、分類后處理、人工修正的步驟進行解譯.并參考成都和崇州統計年鑒(2017年)以及土地利用分類標準的相關數據,將研究區域土地利用類型劃分為6類:交通運輸用地、園地、城鄉建設用地、林地、水域和耕地(圖1).通過實地調查河流兩岸的土地利用類型和空間分布,結合應用ArcGIS 10.2地理信息系統軟件,沿河流上游方向設置以采樣點為圓心、直徑垂直于河流流向的半圓形緩沖區,并選取250m、500m、750m和1000m四種不同尺度(圖2),同時提取出每種尺度緩沖區下各土地利用類型的面積(km2).

圖2 2號樣點設置的250m、500m、750m和1000m四種尺度緩沖區類型
使用SPSS 19.0進行單因素方差分析(One-Way ANOVA),分析數據在各季節之間的差異性;并利用非參數分析對各個參數進行正態分布檢驗,對于滿足正態分布的參數使用Pearson相關分析,而對于不滿足正態分布的參數則采用Spearman秩相關分析.使用Excel 2007繪制圖表.
結合Arcgis軟件工具,對不同空間尺度下12個樣點所在流域的土地利用特征進行空間統計分析(圖3),結果表明,西河周邊的土地利用類型較為豐富,且隨著緩沖區半徑的增大,土地利用類型的種類逐漸增加,但主要則以耕地、城鄉建設用地和水域為主.從上游至下游河段,水域面積逐漸增大,上游的8、9、10、11、12號樣點分別位于3條支流上,下游匯合于西河后,河道變寬.其中,林地類型僅出現在5、7、8和11號樣點,即河流中上游地區,特別是上游靠近山地的河段周圍.研究區域的土地利用類型中耕地面積比例最大,為41.56%.且由于西河流經城市和城郊區域,建設用地也占土地利用類型的一大部分.2-12號樣點都有交通運輸用地類型,并且2號樣點所占比例較多,平均為20.75%.

圖3 西河流域監測點不同半徑緩沖區內土地利用類型構成

12個樣點的河水NH4+-N在春、夏、秋、冬季的平均濃度范圍分別為0.348~0.679、0.155~ 0.301、0.303~0.505和0.467~0.749mg/L (圖4).除10號樣點春、冬兩季差異不顯著外,其余各點均表現為冬季顯著高于春、夏、秋季(<0.05),夏季濃度含量最低,春秋季居中且兩季相差不大的趨勢.分析原因可能是研究區受亞熱帶季風氣候影響顯著,夏季降水量大,河流的流量大,自凈能力強,使得河流水質比冬季好.

圖4 2015年3月~2016年2月河水NH4+-N平均濃度的季變化特征
不同字母代表NH4+-N平均濃度在不同季節間差異達顯著水平,<0.05
12個樣點的河水NO3--N在春、夏、秋、冬季的平均濃度范圍分別為0.749~0.946、0.357~0.987、0.580~1.174和0.991~1.325mg/L(圖5).同樣為冬季最高、夏季最低且冬季顯著高于春、夏、秋季(<0.05)的規律.但與各樣點NH4+-N濃度普遍為春季高于秋季的情況不同,有一半樣點的NO3--N濃度則表現為春季低于秋季(1號、2號、7號、8號、10號和11號).說明研究區河水NO3--N濃度也主要受降水量的影響較大.
12個樣點的河水TN在春、夏、秋、冬季的平均濃度范圍分別為1.347~1.777、0.616~1.381、1.056~1.837和1.725~2.315mg/L(圖6).基本表現為冬>春>秋>夏,與NH4+-N的規律相同,主要影響因子為降水量.同時由于研究區域在冬季種植冬季作物時,施肥量增大,在春季氣溫回升,氨氣揮發快,而在秋季則是對水稻進行收割,農業措施較少,因此,研究區的河水TN濃度基本表現為春季高于秋季.

圖5 2015年3月~2016年2月河水NO3--N平均濃度的季變化特征
不同字母代表NO3--N平均濃度在不同季節間差異達顯著水平,<0.05

圖6 2015年3月~2016年2月河水TN平均濃度的季變化特征
不同字母代表TN平均濃度在不同季節間差異達顯著水平,<0.05
分析一年的監測數據,發現,研究區域河流中的NO3--N濃度表現為中上游段普遍高于中下游段.NH4+-N和TN空間變化規律不明顯,其中各樣點(僅除8號樣點外)NH4+-N年均濃度均小于1.0mg/L,達到地表水Ⅲ類標準(地表水環境質量標準 GB 3838-2002)[23],而各樣點的TN年均濃度超過地表水Ⅲ類標準但未超過地表水Ⅴ類(2.0mg/L)標準,大部分只達到地表水Ⅳ類標準.研究區域河流的pH值無顯著變化,在7.50~8.15之間,符合國家地表水環境質量標準的正常范圍.其中,2號、10號和11號樣點的NH4+-N濃度都顯著高于其余各點,3號樣點的NH4+-N濃度為所有樣點中最低;8號樣點的NO3--N濃度為所有樣點中最高,5號樣點的最低;3號、4號、5號與11號樣點的TN濃度普遍低于其余各點,2號樣點濃度最高.結合各監測樣點土地利用類型構成(圖3)來看,本研究區域主要影響河流氮素的土地利用類型為交通運輸用地,上游8~12號樣點的交通運輸用地類型占比相對于中下游較大,而下游2號樣點的交通運輸用地面積是所有樣點中最大的.所以總體來說,研究區河流上游和下游的氮素濃度大于中游的氮素濃度(表1).

表1 河流氮素濃度(mg/L)與pH值的年平均值
河水pH值和NH4+-N、NO3--N、TN濃度與監測斷面上游流域土地利用存在多尺度的相關關系(表2).結果表明,各土地利用類型面積與NO3--N濃度的相關性強于NH4+-N.隨著緩沖區半徑的增加,耕地、城鄉建設用地和水域與NO3--N和TN濃度相關性逐漸降低.其中,在250m范圍內水域與NO3--N和TN呈顯著負相關(<0.05);城鄉建設用地與NO3--N和TN濃度呈正相關關系,且與NO3--N濃度顯著相關(<0.05),但在500m處發生轉變,說明此種土地利用類型在近河岸區域對河流氮素有關鍵性的影響作用;交通運輸用地與所有氮組分濃度的相關性均增大,且在750m緩沖區達到最大,在750~1000m范圍內又呈下降趨勢,且500~750m范圍內的變化趨勢大于750~1000m范圍,說明在本研究區域,河流氮素受交通運輸用地影響的最顯著響應尺度在500~750m之間. 同時750m緩沖區范圍內的耕地面積與pH值呈極顯著負相關(<0.01).

表2 不同緩沖區范圍的每種土地利用類型占地面積與河流氮素濃度和pH值的相關性分析
注: * 表示在=0.05水平顯著相關; ** 表示在=0.01水平極顯著相關.
研究區一年中河流水體pH值變化不大,而河流中的NH4+-N、NO3--N和TN濃度卻隨季節改變而存在一定的變化規律,總體來說,各氮素濃度在冬季最高、春秋季次之、夏季最低.由于研究區域受亞熱帶季風氣候影響顯著,冬季降雨量小,而夏季降雨量較大,為豐水期,水流湍急,河流自凈能力相對較高[24];且冬季氣壓升高,導致氣體在大氣中的分壓升高,使氣體向水體擴散;同時在枯水期,會種植冬小麥和油菜等冬季作物,化肥農藥等施用量增多,春季氣溫回升,氨氣揮發快,因此使得各氮組分濃度在冬季顯著高于夏季.各樣點在春夏秋冬四季的NO3--N濃度都高于NH4+-N濃度.研究區域的農業措施主要實行稻麥輪作方式,且使用的氮肥類型主要為尿素,其損失途徑以氨揮發、氧化亞氮等氣態形式損失以及施入土壤后大部分轉化成硝態氮而未被植物吸收利用的,則以硝酸鹽形式經雨水沖刷而大量流失.有研究表明,由于銨態氮帶正電荷易被帶負電荷的土壤膠體表面吸附而被固定于土壤中,硝態氮是以帶負電荷的硝酸鹽形式存在的,則最容易被淋洗,這是徑流中硝態氮濃度明顯高于銨態氮的重要原因[25].於夢秋等[26]研究還發現部分NO3--N還可能來自林地、草地的土壤氮素淋洗;同時NH4+-N易揮發而且由于土壤的硝化作用較強,導致NH4+-N濃度較低;研究區域的工業廢氣和汽車尾氣的排放,會使得氮氧化物進入大氣,而又通過大氣氮沉降方式[27]進入水體等原因,導致整個研究區域全年內河流水體的NO3--N濃度都高于NH4+-N濃度.因此,在土地利用過程中,應尤其注意對農忙時期耕地耕作措施的管控.
目前眾多學者使用不同的研究方法,表明了流域土地利用變化是造成河流水質、水量以及沿岸植被變化的重要原因[28],工業、農業活動和城市等[29-30]的不平衡發展都會對其產生負面影響.同時,研究已確定土地利用與河流水質存在尺度效應,但由于土地使用模式和規模效應的異質性,對于這兩者間的最佳尺度關系還沒有一個統一的結論[20].
在本研究區域中,隨著交通運輸用地面積的增大,河水中NO3--N和TN濃度顯著變化,在500m緩沖區范圍內與TN顯著正相關(<0.05);在750m緩沖區范圍內與NO3--N和TN極顯著正相關(<0.01);在1000m緩沖區范圍內與NO3--N顯著正相關(<0.05)、與TN極顯著正相關(<0.01)(圖7).并且2號樣點的交通運輸用地類型較其余各點最多,其所測河流中TN濃度在所有樣點中也是最高的(圖3,表1).由于社會經濟的發展,城市化進程的加快,交通運輸業也越來越發達,但同時汽車尾氣的排放也成為當今環境污染的一個重大問題,比如汽車尾氣中的主要污染物有一氧化碳、碳氫化合物、氮氧化合物、二氧化硫、含鉛化合物和固體顆粒物等,引發了溫室效應、酸雨、霧霾等大氣環境問題.在本研究區域,高強度的交通氮排放量由于受到西南季風的影響,使得氮污染物進入到大氣中,可通過遠距離的運輸最后以大氣干濕沉降等方式進入水體,造成河流水質的污染[31].因此,在此區域交通運輸用地對河流氮素具有遠距離的影響.由研究結果可知,在西河流域氮素對交通運輸用地的最顯著效應尺度為500~750m之間,所以建議在本流域距河流半徑為750m范圍內應盡量減少交通運輸用地的存在.

本研究中城鄉建設用地與河流氮素濃度主體呈負相關關系,但在250m范圍內與NO3--N、TN呈正相關關系,且與NO3--N顯著正相關(<0.05)(表2).張殷俊等[32]、項頌等[21]的研究結果為在各尺度上建設用地與總氮、總磷、氨氮水質指標等呈正相關,即建設用地對水質具有消極作用,是由于建設用地作為高密度人口聚集區,社會經濟活動頻繁,污染物的排放強度高,建設用地以不透水地面為主,更容易產生地表徑流,增加附近河流中的營養鹽濃度,造成水體的污染.但本研究的結果中城鄉建設用地僅在近距離范圍內對河流造成氮污染,而在更大范圍則與各氮素指標呈負相關關系,分析其原因可能是研究區域位于平原地區,平緩的坡度對于進入河流的徑流有一定的緩沖滯留作用,即當坡度越小,使得地表徑流的流速變低,流經緩沖帶的時間變長,而提高了污染物的截留與降解效率[33-34],最后表現為城鄉建設用地僅在近河岸區域對河流氮素有消極影響.因此,平原區小流域在距河流250m的范圍內應盡量禁止城鄉建設用地的出現,同時應該結合研究區河流水質污染特點和地表植被特征創建一定的河岸緩沖帶[35],以改善河道水質.
水域與河流氮素濃度為負相關關系,并且在250m緩沖區范圍內與NO3--N和TN為顯著負相關關系(<0.05).由于采樣點位于河流中,為各緩沖區的中心點,因此在250m緩沖區范圍內的土地利用類型主要為水域,水域面積越大,河流水流量越大,河流自凈能力越強,物質交換越快,污染物不容易殘留,使得河流水質越好[36].
研究區的土地利用類型中,最豐富的是耕地,耕地面積與河流中的氮素濃度呈正相關關系,與pH值在0~750m緩沖區范圍內呈負相關關系,且當緩沖區范圍為750m時相關性顯著(<0.01,表2).西河流域位于成都平原西緣,為平原至山區的過渡地形,在上游的丘陵和山區中,耕地多出現了撂荒的情況;而位于平原的農業區為四川省糧食集中生產區,實行規模化標準化的農業措施和施肥技術,降低了肥料在使用中的浪費與損失[37].因此在本研究中,耕地面積的增加對河流中的氮素沒有顯著作用.另外,西河流域水體呈弱堿性,耕地對水體pH值的影響可能源于施用的農藥,大多數的農藥為弱酸性,進入河流后造成水體pH值的變化.
對于林地與河流氮素濃度之間的相關性,曹芳芳等[36]的研究結果為林地與水質呈顯著負相關關系,對改善水質具有積極作用.而張玉玲等[38]的研究結果則發現在不同的利用方式下土壤供氮潛力為林地>旱地>水田;并且西歐一些國家已觀測到森林已不是氮循環的匯,而成為了源,使得每年都有大量的氮從森林遷入水體[3].原因可能是處于不同地區的林地受到不同氣候、土壤等因素的影響,導致林地類型多樣,而典型的闊葉落葉林,每年要向土壤歸還大量的枯枝落葉,日積月累使得林地土壤腐殖物質增多,土壤有機物質豐富,C/N比值較大,致使林地土壤可提供大量的有機氮[39];同時,林地距離農業主產區和特大城市較近時,受其影響導致氮沉降通量高,從而促進了林地的氮流失[40].但是,在本研究中,由于研究區采樣點周邊分布的林地面積太少,而不能評估此種土地利用類型對河流氮素濃度的影響情況.
4.1 對西河流域河流水體進行監測,其氮素與pH值均未超標,但僅達到Ⅲ~Ⅳ類標準,說明水質狀況仍需進行改善.
4.2 河水中NH4+-N、NO3--N和TN濃度均表現為夏季最低、冬季最高,且月均NO3--N濃度顯著高于NH4+-N濃度(<0.01).主要與降水、農業耕作措施與城市交通運輸和工業廢氣排放有關.
4.3 西河流域的交通運輸用地面積與河水中NO3--N和TN濃度在750m緩沖區范圍內呈極顯著正相關關系(<0.01);城鄉建設用地面積與NO3--N濃度在250m緩沖區范圍內呈顯著正相關關系(<0.05);水域面積與NO3--N和TN濃度在250m緩沖區內呈顯著負相關(<0.05),耕地和林地面積與河流氮素無顯著相關性.交通運輸用地和城鄉建設用地起“源”作用.因此建議在滿足人類生活需求的情況下,在近河岸地區(250m以內)設立河流緩沖帶以及推廣環境友好型的農業生產技術,并在距河流半徑為750m范圍內盡量避免出現交通運輸用地類型.
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Impact of surrounding land use types on nitrogen in Xihe River of West Sichuan Plain.
WAN Ke-jun1, DENG Ou-ping1,2*, DENG Liang-ji1, WU Ming3, KOU Chang-jiang1, ZHANG Yu-hao1
(1.College of Recourse, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China;2.College of Environment, Sichuan Agricultural University, Chengdu 611130, China;3.Soil and Fertilizer Research Institute of Sichuan Province, Chengdu 610066, China)., 2018,38(12):4669~4677
This research was conducted in a typical agricultural small watershed in the western Sichuan Basin. The nitrogen (NH4+-N, NO3--N, TN) concentration and pH in Xihe river were continuously monitored from March 2015 to February 2016. Using different techniques, such as remote-sensing interpretation, geographic information systems, and correlation analysis, the relationship between nitrogen concentration and pH in the river with surrounding land use typed area was explored. Results showed that river nitrogen concentration was higher in the winter (2.063mg/L) than in spring and autumn (1.536mg/L; 1.432mg/L), followed by summer (1.085mg/L). Concurrently, the monthly average concentration of NO3--N (0.891mg/L) was significantly higher than that of NH4+-N (0.425mg/L) (<0.01), and NO3--N was remarkably affected by typical land use types. As the buffer zone radius increased, the correlation of cultivated land, urban-rural construction land, and water area with NO3--N and TN concentrations gradually decreased. In the 250m buffer zone, the area of urban–rural construction land was significantly positively correlated with NO3--N concentration (<0.05), and the transportation land was increasingly correlated with all nitrogen components. In the 750m buffer zone, the area of transportation land was significantly positively correlated with NO3--N and TN concentrations (<0.01). Urban-rural construction land and transportation land may be the “source” of river NO3--N.
Xihe River;nitrogen;land use types;buffer zone;effects
X171
A
1000-6923(2018)12-4669-09
萬柯均(1994-),女,云南麗江人,四川農業大學碩士研究生,主要從事土水資源與可持續利用研究.
2018-04-24
四川省科技廳國際合作項目(2016HH0085)
* 責任作者, 講師, 182338008@qq.com