小流域土地利用景觀格局對水質的影響

彭勃,付永勝,趙君鳳,周高峰

西南交通大學地球科學與環境工程學院,成都 611756

0 前言

河流的生態環境與土地利用及景觀格局關系密切[1-2]。人類活動加劇引起的土地利用/覆被(LUCC)變化對河流水質有顯著影響[5-8]。景觀格局與流域面源污染過程是典型的格局與過程關系,污染物隨地表徑流在遷移過程中會受到各種自然因子和人為因子的綜合作用,這些因子影響實際上反映了不同尺度的土地利用變化過程[9-13]。大量研究結果表明人為因素驅動的土地利用方式能夠通過各種復雜的途徑對流域生態環境及多樣性造成多種影響[14-15]。

目前研究景觀格局與水質關系多采用模型和數理統計分析方法,基于生態水文過程的模型機理性強,模型結構較為復雜,研究需要大量基礎空間數據和長時間序列的監測數據[16-19]。而時間尺度較短的監測研究多采用相關分析、回歸分析等數理統計方法來探討景觀格局與水體污染的關系[20]。由于景觀格局與流域水質存在一定的不確定性,所以,利用多元線性回歸分析、典范對應分析和冗余分析等研究多變量關系的方法對水質的多因素影響關系分析是目前熱點之一。

作者收集了蘆山縣清源河流域2017年1月至12月實時監測的水質數據及流域土地利用和景觀格局現狀數據,在選取代表性的景觀格局指數及河流水質污染數據的同時,加入土地利用綜合動態度(LC),結合GIS技術,運用SPSS分析方法,從清源河流域豐水期、平水期和枯水期三個階段分析土地利用和景觀格局對清源河流域水質的影響,為清源河流域水環境保護和土地利用結構、景觀格局優化以及流域生態環境可持續發展提供一定的科學依據與借鑒。

1 研究方法

1.1 研究區域現狀

蘆山縣位于四川省西部(東經102°52'至103°11',北緯30°01'至30°49'),地處四川盆地與青藏高原的過渡地帶,總體上呈北高南低、西高東低之勢,最高海拔 3843 m,最低海拔 685 m,山地面積約占82.26%(圖1)。清源河發源于蘆山縣境內并貫穿全境,全長80.76 km,年均流量6.95 m3·s-1,是蘆山縣境內最大河流,清源河共有大小支流15 條,包括主流域在內全部在蘆山縣境內,降雨量集中在每年6、7、8和9月,是清源河流域的豐水期,平水期是3、4、5和10月,枯水期是1、2、11 和12月。

1.2 基礎數據來源和分析

1.2.1 流域劃分

以精度10m 的Landsat8OLI 影像數據為基礎,利用ArcGIS10.2 水文分析模塊,對清源河流向分析,河網提取,流域分割,生成15 個子流域[8,20]。根據研究需要,以蘆山縣行政區劃為基礎,結合清源河流域上、中、下游分界點和現場調研情況(圖2),將15個子流域合并為6 個區域,并選取6 個代表性監測斷面獲取水質數據(圖3)。由于清源河發源于蘆山縣并貫穿整個蘆山縣,所以本次研究將選定整個蘆山縣作為清源河流域范圍。

圖1 蘆山縣地理區位 Figure1 Location of the Lushan

圖2 1#—6#區域點位 Figure2 1#-6# area sampling point site

圖3 土地利用和流域劃分圖 Figure3 Land-use and watershed map

1.2.2 水質獲取與計算

清源河水質數據采用2017年1 至12月常規水質監測數據,按照上下游不同土地利用特征,選擇6個監測斷面(圖3),每月中旬采集水樣一次。采用的水質指標包括pH、DO、CODMn、NH3-N、TP、C(綜合污染指數)每次取水樣1000 mL,密封保存帶到實驗室測定數據。

對于水體綜合污染指數,計算公式為[8,13]:

對于濃度越大對環境污染越大的指標,如CODMn、NH3-N、TP 等,用以下公式:

對于濃度越小對環境污染越大的指標,如DO,用以下公式:

式中:C為綜合污染指數;Ci為第i項污染物的污染指數;Ti表示第i類污染物的實測濃度;Tio為第i類污染物的評價標準(表1);n為參與評價的污染項目數量。

1.2.3 影像信息提取與計算

遙感圖像數據來自2017年Landsat8 OLI,精度為10 m;輔助現場調研數據,通過影像糾正、拼接以及多源數據的融合,構建具有統一投影坐標信息的土地景觀柵格數據庫;利用Erdas Imagine 9.0 軟件進行圖像增強處理,便于圖像分析與解譯;將土地利用類型劃分為未利用地、建設用地、草地、濕地、耕地、林地和水域7 類,得到清源河流域土地利用圖(圖3),并用Fragstas 4.2 軟件計算6 個區域內土地景觀格局指數。

表1 水質分析標準 Table1 Water quality analysis standards(Tio)

(1)流域土地利用動態度

篩選出與流域污染物指數密切相關的土地指標:建設用地、草地、濕地、耕地和林地面積百分比以及土地利用綜合動態度(LC);通過分析不同土地類型的面積動態變化,反映出不同時期人為干擾對不同類型土地變化的影響,見公式:

LC為研究時段內土地利用綜合動態度;LUi為測量開始時第i類土地利用類型的數量;△LUi-j為測量時段內第i類土地利用類型轉為非i類土地利用類型面積的絕對值;T為研究時段長。

(2)流域景觀格局指標

利用Spearman 相關分析工具篩選景觀格局指數,保留不存在顯著的相關關系(P＜0.05)和相對獨立的景觀指標體系,并優先選擇對河流水質影響較大的部分景觀指數[24-26]。這些指數包括斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(LPI)、破碎度(FN)、蔓延度(CONTAG)、多樣性指數(SHDI)。景觀指數的計算通過Fragstat 4.2 完成,各景觀指數計算公式見表2[25]。

1.3 相關性分析

為了確定土地利用與景觀格局指數和河流水質 參數之間的相關性,利用SPSS19.0 軟件中Spearman相關分析工具,分析了2017 清遠河的土地利用和景觀格局指數和6 個監測斷面水污染物濃度數據,用變量P顯著性概率作為評判標準檢驗,P小于0.05被視為顯著相關。

2 結果和分析

2.1 流域土地利用和景觀格局分析

以6 個水質監測點所代表的子流域為研究范圍,選擇清源河各子流域內與水質密切相關的土地利用比例、土地利用動態度及景觀格局指數情況(2017年)見表3和表4。

2.1.1 流域土地利用特征

(1)總體上看,土地利用特征如下:1#、2#和3#區域以林地、濕地和耕地為主要土地利用類型,4#、5#和6#區域以林地、建設用地和耕地為主要土地利用類型;總體上看,每個區域林地占控制性主導地位,其在上、中、下游流域所占總面積百分比分別為58.96%、55.37%、57.32%、48.28%、43.64 和45.52%。

(2)從不同空間尺度上看:清源河流域土地利用程度存在顯著差異,從上游至下游流域,林地面積百分比呈明顯減小趨勢,耕地及建設用地面積比例則呈快速增加趨勢;流域范圍內人類干擾程度從上游至下游流域呈不斷增大趨勢,LC值亦隨之不斷增大。

表2 景觀格局指數公式 Table2 Landscape pattern index equation description

表3 流域土地利用比例和動態度 Table3 Land-use proportion and dynamic degree in watershed

2.1.2 流域景觀格局特征

(1)總體來看,景觀結構指數特征如下:LPI指數方面,建設用地和耕地持續增大,草地、濕地和林地持續減小;PD指數方面,建設用地、草地、濕地、耕地和林地都持續增大,林地持續減小,說明景觀優勢種優勢不斷減弱,其干擾的強度和頻率減小,人類活動的方向從上游不斷向下游擴展,且強度不斷增大。

(2)景觀水平指數特征如下:FN指數方面,建設用地持續增大,草地、濕地、耕地和林地都處于波動狀態,但在建設用地較多的區域都呈現顯著增大特征,說明建設用地自身FN增大分割了其他景觀要素,特別是在4#、5#和6#區域表現很明顯,景觀異質化程度增大;CONTAG指數方面,建設用地持續增大,說明從上游至下游建設用地規模逐漸增大和密集,蔓延度和連通性也越來越好,草地和濕地持續減小,說明下游區域人為干擾較大,建設用地分割了其他景觀要素,耕地景觀波動較大,呈現逐漸往上游擴散趨勢;SHDI指數方面,建設用地和耕地持續增大,草地和濕地持續減小,說明由于人類活動強度的增加,流域景觀類型具有多樣性,景觀破碎化程度增加。

表4 流域景觀格局指數 Table 4 Landscape pattern indices in watershed

2.2 流域水質指標時空分析

從2017年清水河流域6 個水質監測斷面水質指標(表5)可以看出,除pH 值和 DO 外,其他水質指標數據在上、中、下游流域呈現不斷增大趨勢,其中CODMn和NH3-N 變化較大,TP變化符合標準范圍;綜合污染指數C從上游至下游流域不斷增大。清水河流域豐水期、平水期和枯水期特征明顯,不同水期水質分異明顯。整體來看,由于枯水期降雨量減少,地面沖刷減弱,林地、草地和濕地景觀對污染物的攔截效率較低,枯水期水質劣于豐水期。但是,4#、5#和6#區域CODMn和NH3-N 在豐水期高于枯水期,這是由于4#、5#和6#區域地處下游,人口聚 集度高,建設用地和大量耕地密集沿河分布,人為干擾對河流水環境影響很大,加上夏季雨水沖刷形成面源污染導致CODMn和NH3-N 數值呈現豐水期大于枯水期的現象。

2.3 土地利用景觀格局與河流水質Spearman 相關分析

2.3.1 土地利用與河流水質相關性

采用Spearman 相關分析工具,分析2017年清水河流域不同土地利用類型面積百分比、土地利用綜合動態度指數與河流水質指標的相關性(表6),結果如下:

(1)建設用地和耕地與水體污染物濃度指標呈正相關,建設用地與pH 值、CODMn、NH3-N 和C的相關性系數分別為0.997、0.999、0.998 和0.999,顯著性概率P 小于0.05,說明之間存在顯著正相關關系,而與DO 和TP 無顯著關系;耕地與CODMn、NH3-N、TP 和C相關性系數分別為0.999、0.998、1.000 和0.999,顯著性概率P 小于0.05,與TP 顯著性概率P 小于0.01,表示之間存在顯著正相關性;草地、濕地和林地與水體污染物濃度指標呈負相關,草地與DO、CODMn、NH3-N、TP 和C的相關性系數分別為-0.997、-0.999、-1.000、-0.998、和-1.000,草地與DO、CODMn和TP 顯著性概率小于0.05,與NH3-N 和C顯著性概率小于0.01,表示存在顯著負相關性;濕地與DO、CODMn、NH3-N 和C的相關性系數分別為1.000、-1.000、-1.000 和-0.999,濕地與DO 和CODMn顯著性概率小于0.05,與NH3-N和C的顯著相關性小于0.01,表示存在顯著的負相關性,但與DO 存在正相關性;林地與CODMn和C的相關性系數都是-1.000,且顯著性概率都小于0.01,說明存在極顯著的負相關性,與NH3-N 相關性系數為0.998,呈正相關,顯著概率小于0.05,存在顯著相關性。

表5 流域水質監測數據 Table5 Water quality monitoring data in watershed(1#-6# Area)

表6 流域土地利用與水質相關性 Table6 Correlation between land-use and water quality in watershed

(2)土地利用動態度指數LC與各水質污染物濃度指標大部分呈正相關,且LC與CODMn、NH3-N、TP 和C相關性系指數分別達1.000、0.998、1.000和1.000,呈顯著正相關狀態,且與CODMn、TP 和C的顯著性概率小于0.01,存在極強正相關性,與NH3-N 的顯著性概率小于0.05,存在顯著正相關性。

(3)枯水期,土地利用指數與河流水質相關性特征與平水期一致。其中,建設用地與pH 值和C存在顯著正相關性,相關性系數分別為0.997 和0.999;草地與CODMn、NH3-N、TP 和C存在顯著負相關性,相關性系數分別為-0.999、-1.000、-0.998 和-1.000;濕地與CODMn、NH3-N、和C存在顯著負相關性,相關性系數分別為-1.000、-1.000 和-0.999;耕地與NH3-N、TP 和C的相關性系數分別為0.998、1.000和0.999,存在顯著正相關性;林地與C存在顯著負相關性,相關性系數為-1.000;此外,草地和濕地與DO存在正相關性,林地與NH3-N存在正相關性,相關性系數分別為0.997、1.000 和0.998;LC與NH3-N、TP、C的相關性系數分別為0.998、1.000 和1.000,顯著性概率P 小于 0.05,存在顯著正相關性。

(4)豐水期,土地利用指數與河流水質相關性分析結果表明:建設用地與DO 負相關,與CODMn和NH3-N 正相關,相關性系數分別為-0.996、0.999 和0.998;耕地與CODMn正相關,相關性系數為0.999;林地與CODMn負相關,相關性系數為-1.000;LC與CODMn正相關,相關性系數為1.000;草地和濕地與河流水質沒有相關性。

2.3.2 景觀格局與河流水質相關性

景觀格局指數與河流水質指標間相關性分析結果如下(表7):

(1)LPI與CODMn、NH3-N 和TP 相關性系數分別為-0.997、-0.998 和-0.998,顯著概率小于0.05,呈現顯著負相關性;PD與CODMn、TP 和C相關性系數分別為0.999、0.999 和1.000,顯著概率小于0.05,呈現顯著正相關性;FN與DO 負相關,與CODMn、NH3-N、TP 和C正相關,相關性系數分別為-0.998、0.998、0.999、0.998 和0.999,顯著概率小于0.05;CONTAG與DO 正相關,與CODMn、NH3-N、TP 和C負相關,相關性系數分別為0.998、-0.998、-0.998、-0.999 和-1.000,相關性概率小于0.05和0.01,具有顯著相關性;SHDI與CODMn、NH3- N和C正相關,相關性系數分別0.998、0.998和1.000,相關性概率小于0.05,有顯著相關性。

表7 流域景觀格局指數與水質相關性 Table7 Correlation between landscape pattern indices and water quality in watershed

(2)枯水期景觀格局指數與河流水體污染物濃度指標的相關性狀態與平水期一致。LPI和CONTAG與河流水質指標呈負相關性,PD、FN和SHDI與河流水質指標呈正相關性;豐水期,FN和SHDI與CODMn、NH3-N 和C呈正相關性,CONTAG與CODMn、NH3-N 和C呈負相關性,相關性概率小于0.05 和0.01,具有明顯的相關性。

3 討論

3.1 土地利用對河流水質的影響

流域土地利用類型及空間分布影響著水體水質污染狀況[1,4],其之間存在顯著相關關系,這是由于土地利用方式和人為干擾強度存在一定差異,從而導致不同土地利用類型的污染物負荷也不同[4]。所以當不同子流域存在土地利用異質性時,對應的河流水質的污染程度也存在變化特征[17]。

(1)從土地利用類型比例上看:林地、濕地和草地對流域水體污染物的輸出有抑制作用,對河流水質污染有負效應;因為林地、濕地和草地是水體污染物的“Sink”景觀,能緩解徑流,減輕水土流失造成的水體質量的下降[8-9,11],所以流域中土地利用類型以林地、濕地和草地為主要類型時,其水體質量就相對較好。而耕地和建設用地對水體污染物的輸出較大,對河流水質具有正效應;因為耕地是水體潛在污染物的“Source”景觀,由于耕作和施肥等原因造成土壤中氮、磷以及農藥殘留含量較高,經過降雨徑流沖刷后形成污染源進入河流[12,15,27],水質變差;隨著城市建設用地面積增多,道路和廣場等不透水面的污染物隨著暴雨徑流進入水體,導致水質污染物濃度增加,水質下降,所以耕地和建設用地面積越大,臨近河流水體污染物濃度就越高。

(2)從土地利用綜合動態度來看:土地利用程度是人為干擾強度的一種表現,土地利用程度越高,人類對流域的干擾程度就越大。研究結果表明LC與河流水質指標呈正相關關系,且LC與CODMn、NH3-N、TP 和C呈顯著正相關狀態,說明LC是清源河流域尺度表征水質質量降低的重要因子,清源河流域內人為干擾強度越大,土地利用程度越高,河流水質越差。

(3)從時間上看:豐水期,流域降雨量增大,林地、濕地和草地對污染物的攔截貢獻率較大,使得林地面積百分比與TP相關性減弱,但是由于研究區域大量林地、濕地和草地位于上游區域(1#、2#和3#區域),而下游區域(4#、5#和6#區域)耕地和建設用地較多,所以當地面徑流增大時,污染物無法被及時攔截,導致流域污染物濃度上升;平水期與枯水期,河流流量減少,污染物大量沉淀,所以各類土地利用類型與CODMn、NH3-N、TP 和C都具有顯著相關性。

3.2 景觀格局對河流水質的影響

景觀格局變化能夠反映潛在的人為干擾特征[6],景觀格局指數能很好的解釋水體中污染物的負荷量[9],通過建立景觀指數與河流水體污染物濃度指數的關聯性,能對水體水質變化進行很好的預測[8]。

(1)從景觀格局指數上看:PD、FN和SHDI與河流水質指標呈正相關性;PD反映景觀斑塊密度大小,密度越大,說明斑塊數量越多,多樣性也越高,斑塊越復雜,特別是耕地和建設用地的PD越大,人類活動越頻繁;FN越高,清源河流域受人類干擾越大,河流水質往往也越差;SHDI反映景觀的多樣性,SHDI越高,景觀多樣性越大,景觀異質性增加,污染“Source”景觀類型在景觀中的優勢度及主導性增強,因此水體污染物濃度增加,水質下降。LPI和CONTAG與河流水質指標呈負相關性;LPI越高說明人類干擾越小,河流水體污染的風險相應較低;CONTAG越高說明某種優勢景觀斑塊類型形成了良好的連接性,景觀破碎度較低。因此,LPI、CONTAG越大,景觀斑塊越聚集,破碎度越低,水質受影響越小。

(2)從時間上看:枯水期景觀格局與河流水質的相關性與平水期一致,LPI和CONTAG與河流水質指標呈負相關性,PD、FN和SHDI與河流水質指標呈正相關性;豐水期,FN和SHDI與CODMn、NH3-N和C呈正相關性,CONTAG與CODMn、NH3-N 和C呈負相關性。豐水期雨量增大,能導致污染物擴散加劇形成面源污染,而主要輸出面源污染“Source”景觀類型(建設用地和耕地)的FN和SHDI越大,說明其類型呈現復雜和多樣特征,相應的污染物貢獻量就越大;而枯水期LPI和CONTAG越大,說明控制污染的“Sink”景觀類型(林地、草地和濕地)越多,隨著雨量減小,耕地污染量輸出隨之減小,所以呈現負相關特征。

(3)然而,根據部分文獻研究結果表明,SHDI和CONTAG與河流水質既有正相關性也有負相關性[6,13,28]。出現這類結果的原因可能與流域的優勢景觀類型有關,以污染“Source”類型景觀(建設用地和耕地)為主的流域其CONTAG越高,斑塊的聚集和連通性越顯著,水質中污染物的濃度也越高;隨著SHDI的增大,河流水質趨好,其原因可能也與流域優勢景觀類型有關,當流域中主導景觀類型為林地、草地和濕地等水體污染“Sink”景觀時,SHDI與河流水質呈正相關性,但當流域中主導景觀類型為建設用地、耕地等水體污染“Source”景觀時,SHDI與河流水質呈負相關性[13,15]。

4 結論

根據本次研究得出結論如下:

(1)清源河流域土地利用對河流水質有顯著影響。林地、濕地和草地與各水質指標存在負相關關系,而耕地、建設用地和LC與各水質指標存在正相關關系,林地、濕地、草地面積的增加和土地的合理利用,對改善流域水質具有重要作用,耕地和建設用地面積的增加對流域水質有負面影響。

(2)清源河流域景觀格局對河流水質有顯著影響。從流域景觀格局看,流域斑塊數量越多、景觀多樣性越大,河流水體污染物濃度越高,PD、FN和SHDI與河流水質指標呈正相關性;LPI和CONTAG與河流水質指標呈負相關性。

(3)枯水期和平水期流域土地利用景觀格局對河流水質的影響較豐水期明顯,豐水期下游土地利用景觀格局對河流水質影響明顯。