內蒙古典型草原區土地利用動態變化及其對水質的影響

項頌，龐燕，楊天學，刁兆巖

（中國環境科學研究院，北京 100012）

土地利用/覆被變化（Land use and cover change，LUCC）作為全球環境變化的重要原因，是人類可持續發展和全球環境變化研究的核心主題之一。土地利用/覆被變化的環境效應表現在對氣候、土壤、水文、生態系統等生態環境要素的影響上，研究表明LUCC 是影響非點源污染最關鍵的因素之一，通過改變地表水文循環過程，增加營養鹽、重金屬及懸浮物的入河通量，造成水體富營養化和水污染。因此，在當前地表水體污染嚴重、湖泊水庫藻華頻發的背景下，探討LUCC 與地表水水質的內在聯系，對非點源污染控制有重要意義。

LUCC 對水質的影響，一方面是土地利用類型的變化導致地表水文循環過程改變，從而間接地對河流水質產生影響，已有研究表明不同土地利用類型對水質的影響不同，單一地類中以農業用地和建設用地的影響最大。另一方面土地利用格局變化會引起景觀中物質循環和能量分配的改變，影響養分等非點源污染物發生、遷移和轉化過程，從而影響區域水質。一般采用景觀指數來反映景觀單元類型及其空間布局的變化。鑒于水土耦合系統的復雜性，研究多采用數學模型進行土地利用與水質的定量研究，早期主要采用經驗模型，隨著計算機技術及3S 技術的發展，最小二乘回歸（OLS）、地理加權回歸（GWR）、逐步多元回歸（SMR）、主成分分析（PCA）等統計模型逐漸興起，這些多元統計模型在進行水土關聯分析時能給出定量結果，但仍存在一些問題，主要是大部分土地利用指標間存在高度共線性，違背了多元回歸模型解釋變量間不相關的古典假設，帶來冗余信息，使模型評估失真或者不準確。偏最小二乘回歸（PLSR）在普通多元回歸的基礎上，結合了主成分分析（PCA）和典型相關分析（CCA）的思想，解決了回歸分析中自變量多重共線性的問題，特別當兩組變量個數較多且都存在多重相關性，而樣本量又較少時，用偏最小二乘回歸建立的模型具有傳統經典回歸分析等方法所沒有的優點。現有研究產生了大量有益的成果，但針對水土復合系統聯動機理方面的研究仍較為薄弱，兩者時空耦合的研究也較少；研究尺度主要集中于特定區域，而區域的特異性和指標的各異性使得結果難以比較，較難形成統一的結論；分析手段仍以傳統統計模型為主，可廣泛推廣應用的科學方法尚未完全建立。

海拉爾河作為我國北方重要生態安全屏障——呼倫貝爾草原的生命之源，是地區經濟持續發展和流域人民賴以生存的基礎。已有研究發現，近年來，由于自然過程和人類活動的影響，海拉爾河流域生態環境遭到破壞，面臨草地退化、土地沙化、水土流失、水污染等環境問題。針對流域日益凸顯的生態環境問題，地方政府啟動了退耕還林還草、三北防護林建設、水污染防治等專項工作，但傳統以畜禽養殖為主的生產生活方式無法快速根本轉變，農業非點源污染問題仍然突出，流域生態環境并未完全好轉。因此，針對流域現狀問題，本文從土地利用的角度揭示2005—2015 年間海拉爾河流域土地利用和水質的變化，采用偏最小二乘回歸分析二者的耦合關系，以期為流域農業面源污染控制、環境保護決策的科學制定、自然資源合理利用提供科學支撐，也為流域經濟、資源、環境的協調發展提供理論指導。

1 材料和方法

1.1 研究區概況及水質斷面設置

海拉爾河流域（117°48'30″~122°28'5″E，47°32'30″~50°16'2″N）位于內蒙古自治區呼倫貝爾市西南部，流域面積5.48 萬km。流域屬中溫帶半濕潤半干旱大陸性季風氣候，多年年均氣溫和降水量分別為5.34 ℃和348 mm，降雨主要集中在6—9月，占全年降雨總量的80%。流域最大的河流海拉爾河干流全長1 430 km，自東向西流經牙克石市、海拉爾區、陳巴爾虎旗、新巴爾虎左旗，匯入額爾古納河，河流兩岸森林、草原、煤炭等資源豐富，其主要支流有免渡河、伊敏河等（圖1）。海拉爾河流域是呼倫貝爾市人口、經濟以及產業聚集區，也是內蒙古自治區重要的能源、畜牧業和林業基地，因此保護好流域水環境對區域社會經濟發展意義重大。

海拉爾河主體為地表水Ⅲ類水環境功能區，發源于有機質背景值高的大興安嶺林區，上游地形起伏大，河谷呈“V”形，兩岸主要分布有原始林和次生林。自牙克石市以下，河流進入高平原，橫貫呼倫貝爾大草原，河流中游流經牙克石市、海拉爾區，人類活動密集。到與伊敏河匯合處以下，地勢開闊平坦，處于河流下游。根據海拉爾河地理條件、水文特征以及周邊土地利用分布差異，海拉爾河現有水質監測點分布如下：上游設有八號牧場（BHMC）、大屯橋（DTQ）斷面，中游設有牙克石（YKS）斷面，下游設有五牧場（WMC）、陶海（TH）、嵯崗（CG）斷面，水質監測斷面分布見圖1。

圖1 研究區及監測點分布Figure 1 Study area and its monitoring sites

1.2 數據來源

DEM 為中國科學院計算機網絡信息中心ASTER GDEM 30 m分辨率高程數據，流域2005年、2010年和2015 年的遙感影像來自中國科學院計算機網絡信息中心Landsat8衛星數據。

水質數據來源于2005—2015 年海拉爾河6 個監測點，由呼倫貝爾市水質監測站提供，樣品采集及分析測試方法參照《水和廢水監測分析方法（第4 版）》。基于已有河流污染現狀研究，選取高錳酸鹽指數（COD）、總氮（TN）、總磷（TP）、氨氮（NH-N）為分析參數，依據區域季節性變化和水文特征，將參數劃分為雨季（6—9 月）和旱季（10—12 月、1—5 月）進行分析。多年（1981—2010 年）降雨量數據來源為中國氣象數據網。

1.3 數據處理

1.3.1 空間分析

采用ArcGIS 10.4（ESRI）平臺，結合監測點的位置，基于流域DEM 將流域劃分為6 個斷面小流域（圖 1）；基于 2005 年、2010 年和 2015 年的遙感影像，參照最新土地分類標準《土地利用現狀分類》（GB/T 21010—2007），采用非監督分類法進行土地利用分類，并結合現場踏勘進行修正，最終將3 個時期的土地利用統一分為農田（AGRI）、林地（FOREST）、草地（GRASS）、水域（WATER）、城鄉工礦居民用地（UR?BAN）、未利用地（UNUSE）6 類（表1），其中城鄉工礦居民用地包括城鎮建設用地、農村聚落、工業和交通建設用地。不同監測斷面流域土地利用類型見圖2。

圖2 不同監測斷面流域土地利用類型組成Figure 2 Land use compositions in different monitoring sectional watersheds

選用土地利用類型面積百分比表征土地利用類型組分，選用斑塊密度（PD）、景觀形狀指數（LSI）、分維度數（FRAC_MN）、凝聚度（COHE）、蔓延度指數（CONTAG）、香農多樣性指數（SHDI）這6個景觀指數表征土地利用空間格局（表1），通過Fragstats 4.2得到各景觀指數值。基于馬爾科夫模型，利用ArcGIS 10.4（ESRI）計算土地利用轉移矩陣，定量揭示土地利用變化規律。

表1 土地利用指標概況Table 1 Descriptions of selected variables for land use

1.3.2 統計分析

利用SPSS 25 進行數據異常值排除和標準化去量綱后對河流水質數據進行描述性統計分析；在0.05的顯著性水平下進行水質數據的K-S正態性檢驗，基于檢驗結果選用非參數Kruskal-Wallis檢驗進行水質數據的季節性差異分析。在偏最小二乘回歸（PLSR）之前，采用Person相關性分析對自變量進行共線性診斷，經分析發現PLSR 模型多個自變量間相關系數均大于0.9，存在較嚴重的多重共線性，加之樣本數少于變量個數，故采用偏最小二乘回歸法分析河流水質與土地利用的關聯，建模后采用留一交叉驗證法確定因子個數。

2 結果與分析

2.1 土地利用特征

2.1.1 土地利用空間分布

2005、2010年和2015年研究區的土地利用狀況如圖2 所示，優勢地類為草地、林地、農田。土地利用空間分布差異明顯，上游流域主要分布有林地和耕地，占比分別為30%~48%、19%~31%；中游流域主要為耕地，占比為30%~41%；下游流域主要為草地，占比為60%~88%。

2.1.2 土地利用類型變化

10 a間研究區主要土地利用類型轉移矩陣如表2所示。2005—2015 年，研究區草地面積大幅銳減，減少1 713.74 km，未利用地面積增加1 067.18 km；其次是農田開墾和林地面積擴大，兩者面積分別增加396.90 km、382.96 km，再次是水域萎縮 251.04 km，城鎮用地擴張 117.72 km。2005—2010 年、2010—2015 年，研究區土地利用類型變化規律與整體10 a的變化趨勢基本一致，但2005—2010 年水域面積擴大，2010—2015 年農田面積減少。空間上，中上游流域草地銳減現象明顯，農田和林地面積增多；下游流域草地銳減，未利用地面積增多，水域萎縮，總體上游流域土地利用類型變化更明顯。

表2 2005—2015年研究區土地利用類型轉移矩陣（km2）Table 2 Land use type transfer matrix in the study area during 2005—2015

2.1.3 土地利用格局變化

2005—2015年研究區土地利用格局如圖3所示，10 a 間研究區土地利用景觀格局變化主要表現為PD、LSI、FRAC_MN、SHDI值升高，CONTAG、COHE 值降低。2005—2010年研究區土地格局變化規律與10 a整體的變化規律較一致，但2010—2015 年則略有不同，主要表現為COHE 值升高。空間上，中上游八號牧場、大屯橋、牙克石流域的 PD、LSI、FRAC_MN、SHDI 值較高，下游五牧場、陶海、嵯崗流域的CON?TAG、COHE值較高。

圖3 不同監測斷面流域土地利用空間格局Figure 3 Land use spatial pattern in different monitoring sectional watersheds

2.2 河流水質特征

2.2.1 河流水質時空變化特征

參照地表水Ⅲ類水環境功能區要求，海拉爾河中上游水質基本滿足要求，下游斷面出現TN、COD超標現象（圖4）。季節性變化顯示，TN、TP、NH-N濃度在海拉爾河上游均呈現雨季高于旱季的現象，在中下游則相反；COD濃度均為雨季高于旱季。空間上，河流水質指標自上游至下游濃度升高，尤其是下游段水質污染物濃度大幅升高。水質差異性分析顯示，在0.05 的顯著性水平下，TN、NH-N 濃度在下游斷面季節性差異顯著，TP 濃度上游斷面季節性差異顯著，COD濃度各斷面均存在顯著季節性差異。

圖4 河流水質時空變化Figure 4 Spatial-temporal variation of river water quality

2.2.2 河流水質變化趨勢

2005—2015 年海拉爾河水質變化趨勢如圖5 所示，10 a間河流水質指標濃度整體降低，水質改善，其中TN、TP、NH-N 濃度在2005—2010 年、2011—2015年均呈降低趨勢，且下降幅度較2005—2015年大。

圖5 河流水質年際變化Figure 5 Interannual variations of river water quality

2.3 土地利用與水質的關聯分析

2.3.1 成分提取

首先采用留一交叉驗證法確定最優因子數，當PLSR 模型在不同主成分個數下對應的預測均方根誤差（RMSEP）相對小時，結合各因子對因變量的累計貢獻率，確定最終的因子數（表3）。

表3 初步偏最小二乘回歸累計方差貢獻率Table 3 Cumulative percent of variance of partial least squares regression

2.3.2 回歸模型建立

3 個時段土地利用與水質指標的偏最小二乘回歸系數如表4 所示。由表4 可知，對水質影響顯著的主要正相關指標為COHE、CONTAG，負相關指標為AGRI、SHDI。水質對土地利用的響應存在季節性差異，水質顯著響應指標在2015 年為雨季COD和旱季 TN，2010 年為雨季 NH-N 和旱季 TP，2005 年為雨季COD和旱季NH-N，其中水質主要污染指標COD對土地利用的顯著響應出現在雨季。

表4 2005、2010、2015年不同季節土地利用與水質指標的回歸系數Table 4 Regression coefficients between land use variables and water quality in the wet and dry seasons of 2005,2010,and 2015

3 討論

3.1 土地利用動態變化

研究發現，10 a 間受人類活動影響，研究區優勢地類草地大幅銳減，林地和農田面積增加。王治良等針對呼倫貝爾草原區的研究也發現2000—2010年草原減少、耕地增加、林地減少，分析造成草原減少的主要原因，可能是人類活動導致草地被大量侵占，另外在區域氣象、植被特征以及人類過度放牧、牲畜踩踏的多重影響下，草地沙化面積加大。耕地對其他生態用地的擠占，雖然一定程度上受限于區域實施的退耕還草等生態工程，但在目前政策對耕地的保護和耕地開墾的經濟利益驅使下，耕地面積仍呈增加趨勢。呼倫貝爾草原區林地面積減少主要是由2006 年鄂溫克紅花爾基特大火災導致，由于本研究區不涉及到火災區，且退耕還林、三北防護林建設等工程的實施使流域林地面積增加。流域水域萎縮、未利用地增多、城鎮擴張等現象也有發生，這主要受區域社會經濟發展及人口增長的影響。

土地利用格局整體呈現景觀破碎化程度加劇、形狀趨于復雜化、聚集度減弱、多樣性增加的趨勢，其中景觀形狀及多樣性的變化趨勢同王治良等的研究一致，破碎化及黏合度的變化趨勢與李攀的研究一致，這說明一方面流域社會經濟發展下人類活動對土地的不合理利用仍在繼續，另一方面實施的草原生態保護工程等相關環保政策也在發揮效益，此外地形、氣象等自然驅動因素也對其有一定影響。

此外，本研究發現不同空間區域土地利用變化存在差異，牙克石市及以上的區域人類活動干擾相對少，多受自然因素影響，以土地利用類型變化為主，而下游區域海拉爾區為人類活動密集區，對土地空間分布格局影響較大。因此，在流域水環境治理時應統籌考慮山水林田湖草的綜合空間管控，仍應以林地擴增、草地和農田均衡發展為主要宗旨，同時制定中上游自然修復、下游綜合治理的分類保護策略。

3.2 水質變化

本研究發現2005—2015 年海拉爾河水質主要污染指標為COD，在河流下游斷面全年超標，且雨季濃度高，這與前期的研究結論類似。海拉爾河水質的時空差異是區域氣象、水文及人為活動的綜合體現，海拉爾河屬降水和融雪補給型河流，它發源于大興安嶺林區，該區域土壤有機質背景值較高，當進入融雪期（5 月），冰雪迅速融化，形成大量山洪，尤其在6—9 月降雨期，降雨沿途沖刷腐殖質入河，有機污染加重；加之干流下游流經牙克石市、海拉爾區等人類活動密集區，由此產生的外來污染物入河更加重了水體有機污染。

研究時段內河流水質整體呈好轉趨勢，這與人類活動下土地利用類型及格局轉變的復合效應有關，主要是由于優勢地類草地大幅銳減、林地面積增加，分布格局整體呈現破碎化程度加劇、聚集度減弱、多樣性增加的趨勢，一方面會減少區域畜禽養殖等農業非點源污染物產排及入河量，增加植被覆蓋率，提升對入河污染物的攔截、凈化能力；另一方面，區域土地利用分布越分散，對水質調節功能的類型越豐富，越有利于污染物的逐步削減，從而減輕河水污染。水質的變化與區域環保工程的實施密不可分，自2003 年以來地方政府加強了海拉爾河的保護與治理，在海拉爾河干流設置了國家和省級監測點，開展水質常規監測；同時在流域啟動了環保專項整治，大力開展天然林保護、草原生態修復、沙區綜合治理、畜禽養殖污染防治等工程，取得了較好的環境效益。后續應繼續積極推進河流水生態保護與修復相關工程，在采取修復措施時，除考慮河流自身水質狀況，還應考慮河流周邊生態空間對河流生態系統的協同效應。同時由于表征流域有機物污染的指標COD存在顯著的季節性差異，氣象、水文等自然條件的作用也應進一步研究。

3.3 土地利用與水質的關聯

強烈的人類活動下土地利用變化對水質的作用明顯，且不同土地利用類型對水質的影響各異。已有研究表明，農田與水質的關系受研究區坡度、地形、耕作方式、種植模式等自然和人為因素的綜合影響，呈現出復雜的耦合關系。本研究發現，農田面積百分比（AGRE）與河流多項水質呈顯著負相關，這與JOHNSON 等、SLIVA 等和 DAI 等的研究結論一致，主要是由于海拉爾河流域農業活動以傳統畜禽養殖業為主，農田面積小而散，且化肥施用少，農田內作物對污染物的截留吸附作用大于種植活動對水質的負效應，因此呈現出綜合正效應。作為流域的優勢地類，林草地在2005 年對水質的影響作用較顯著，林地主要發揮攔截污染物、凈化水質的作用，而草地作為流域畜禽養殖業的生產生活載體，是污染產生的源區，隨著流域土地利用的變化，林草地對水質的作用逐漸減弱，2015 年兩者與水質的關系均不顯著。此外受區域社會經濟發展所限，區域城鎮化程度低，由此產生的水質效應也不顯著。

河流作為景觀的重要組成部分，其水質受到流域土地利用景觀格局的影響。研究發現COHE、CONTAG、SHDI 是對水質有顯著影響的景觀指標，COHE、CONTAG 對水質有顯著負效應，SHDI則相反。COHE 是反映斑塊類型之間物理連通性的指標，其值越大，表明斑塊之間的連通性越好；CONTAG 表征景觀破碎程度，高CONTAG 值意味著景觀斑塊較為集中；SHDI 從斑塊的分布均衡程度和類型兩方面反映了景觀異質性和多樣性，高SHDI 值表明景觀多樣性高，異質性大。本研究結果表明，斑塊間的高連通性有助于污染物的遷移，由于流域畜禽養殖業發達，優勢地類牧草地越集中，畜禽養殖產生的污染也越集中，排放入河強度更大，水質污染更重；而當流域優勢地類草地的控制作用減弱，地類多樣性更豐富，分布更均衡，水體受到的污染減輕，水質變好。這與李艷利等、孫芹芹等的研究結論一致，卻與LEE等、XIAO等的研究結論不符。

由于土地利用類型與格局的復雜性，雖然土地利用變化對水質存在較為明顯的影響，但兩者耦合關系仍具有不確定性，后續研究還需從兩者的空間依賴性、不同類型區域指標選取的科學性等方面進一步研究。此外研究發現河流主要污染因子COD對土地利用的顯著響應均出現在雨季，進一步驗證了土地利用變化是影響區域非點源污染的重要因素，是海拉爾河有機污染的驅動因子之一，因此后續制定海拉爾河水質改善、農業面源防治策略時，建議加強土地利用空間管控。

4 結論

（1）2005—2015 年間，研究區草地面積銳減，其次農田開墾增加、林地面積擴大、水域萎縮現象明顯，城鎮用地也存在擴張；土地利用格局整體呈現景觀破碎化程度加劇、形狀趨于復雜、聚集度減弱但多樣性增加的趨勢；中上游流域以土地利用類型變化為主，下游流域以土地分布格局變化為主。

（2）2005—2015年間海拉爾河中上游水質基本滿足水功能區要求，下游水質較差，主要污染指標COD全年超標，但10 a間河流水質整體呈改善趨勢。

（3）對水質影響顯著的主要土地利用正相關指標為COHE、CONTAG，負相關指標為AGRI、SHDI。水質對土地利用的響應存在季節性差異，主要污染指標COD對土地利用的顯著響應均出現在雨季。