深圳河灣流域景觀格局對河流水質時空尺度的效應研究

李洪慶, 陳明慧, 程飛飛

（河海大學公共管理學院, 南京 211100）

河流是流域環境的重要構成要素, 也是景觀格局的重要基礎。水環境質量是流域地表景觀結構的綜合反映[1, 2］, 在不同尺度景觀格局上表現出不同的空間分布特征[3］, 進而影響流域生態功能和入河污染物的數量和遷移過程[4, 5］, 對河流水質安全產生較大影響。因此, 探討流域內景觀格局與河流水質之間的關系, 對水資源保護和管理、景觀格局和土地利用規劃具有重要意義。

針對景觀-水質之間的格局-過程關系, 國內外相關學者進行了大量研究。大多是基于景觀類型（例如林地、城鎮用地、農業用地等）[6-9］、景觀格局指數、景觀空間負荷對比指數等[10-12］景觀指標, 選擇不同空間尺度與水質監測的時間尺度, 從生態學過程分析兩者間的相互關系。但由于景觀格局對河流水質的影響具有明顯的尺度依賴性[13］, 空間尺度選取差異使得研究結論不盡相同, 至于何種空間尺度更適合解釋水質變化空間分異特征, 也尚未有統一定論。部分學者將水質看作整體, 認為子流域尺度更適合量化景觀格局對水質的影響[14-17］；一些學者則認為, 流域尺度忽略了污染指標來源方式的差異及對景觀結構響應能力的不同[18］, 景觀格局對水質空間分異的解釋弱于緩沖區尺度[19-22］, 常用的緩沖區有河岸緩沖帶、圓形等局地緩沖區等。因此, 尺度的確定是研究景觀生態空間格局對水環境質量影響的重要前提和內容。其分析方法有很多, 主要分為兩類。一是數理統計方法, 采用相關分析、多元線性回歸分析、冗余分析（RDA）、偏最小二乘法（PLSR）[23］等對兩者關系進行量化分析；二是運用水文模擬模型, 包括SWAT 模型[24］、地理加權回歸模型（GWR）[25］以及水文水動力模型[26］等, 通過模擬水文生態環境的變化提出景觀格局優化途徑。

深圳河灣流域作為深圳市建設最早、最成熟的地區, 城市化程度高, 人口密集, 景觀格局變化劇烈, 水污染問題已成為最大的環境問題, 更是深圳市高質量發展的最大短板[27］。長期高頻率的人類活動產生的工業廢物和生活污水大量進入深圳河灣流域。水環境主要受面源與截排溢流污染影響[28］, 水體污染主要表現為氮、磷等主要污染物超標[29］, 且河流的大部分污染物濃度受降雨影響較大。目前關于深圳河灣流域水環境的研究大多采用相關水質評價模型等方法對污染物來源進行解析并模擬研究[30-32］, 而從景觀生態學角度解釋其水質問題的研究較少。因此, 本研究以深圳河灣流域為例, 綜合運用遙感技術, 結合采樣監測數據, 利用Spearman 相關性分析、冗余分析（RDA）等方法, 探索流域內景觀格局對河流水質之間的時空分異特征, 并識別景觀格局對流域水質變化影響最大的空間尺度, 為深圳河灣流域水環境保護提供科學依據, 促進區域經濟可持續發展。

1 數據與方法

1.1 研究區概況

深圳河灣流域在本研究中指的是深圳市一側的集水區（113°53′—114°12′E, 22°26′—22°40′N）, 位于深圳市西南側, 包括深圳灣流域和深圳河流域, 陸域面積大約為310 km2。流域內主要以林地和建設用地為主, 地勢東北高、西南低, 沿海地勢平坦。流域內河流眾多, 均屬于雨源型河流, 除深圳河為東西走向外, 其余各河均自北向南流向深圳河和深圳灣, 灣內水質變化與流域內河流排放入海負荷通量的變化規律基本一致[33］。根據《深圳市地表水環境功能區劃》, 深圳河灣流域的河流屬于一般景觀用水, 河流水質要求達到《地表水環境質量標準》（GB 3838—2002）的Ⅴ類標準。該流域屬亞熱帶海洋性氣候, 區域內降雨量時空分配非常不平衡, 多年平均降雨量為1 966.5 mm, 雨期（4—9 月）降雨量大且集中, 約占全年降雨總量的80%[34］。

1.2 數據獲取及處理

本研究在干流和支流共設置了18 個監測點（圖1）, 從2020 年1—12 月, 以周為周期, 選取氨氮和總磷作為水質監測指標。基于地理空間數據云30 m分辨率的DEM 數字高程模型（數據來源：http：//www.gscloud.cn/）, 利用ArcGIS 10.7 水文分析工具提取水系并考慮地形、集水區匯流等因素將研究區劃分成18 個子流域, 并基于子流域內的河流設置不同尺度的河岸緩沖帶, 每個研究單元對應1 個監測點。土地利用/覆被數據來源于歐洲航天局（ESA）發布的2020 年10 m 分辨率的全球土地利用數據, 景觀類型包括林地、灌木、草地、耕地、建設用地、裸露/稀疏植被、水體、濕地、紅樹林9 種類型。

圖1 研究區概況

1.3 景觀格局指數選擇

景觀格局一般是指在自然因素和人為因素共同作用下體現的空間格局[35］, 高度濃縮景觀結構與格局信息的景觀指數能夠反映景觀空間異質性。基于相關研究成果和研究區具體情況, 本研究從破碎度、形狀變化、聚集/連通性等方面考慮[36］, 選取常用且能較好地反映地表水水質變化的12種景觀指數（表1）。

表1 景觀指數描述

1.4 研究方法

將水質數據按時間序列整理統計, 將4—9 月作為雨季時期數據, 其余為非雨季時期數據。首先利用SPSS 26.0 軟件對數據進行正態性檢驗, 檢驗結果顯示P＜0.05, 故選擇Spearman 雙尾相關性分析9 種尺度下景觀指數與水質指標之間的單因素相關關系；其次在相關性分析的基礎上進行逐步回歸分析, 識別不同時空尺度下影響某一水質指標的景觀指標；最后使用Canoco5 軟件對水質數據進行降趨勢對應分析（Detrended correspondence analysis, DCA）, 選擇冗余分析（Redundancy analysis, RDA）[37］模型對每個解釋變量與響應變量進行排序分析, 直觀地表現不同時空尺度下眾多景觀指標對總體水質的綜合作用, 并篩選出對流域整體水質變化解釋度最大的空間尺度。

2 結果與分析

2.1 水質特征分析

深圳河灣流域水質參數描述性統計結果見表2。從時間尺度分析, 氨氮和總磷濃度受降雨影響存在明顯的時期性差異, 除3 號監測點外, 雨季氨氮濃度均高于非雨季, 總磷濃度多數點位（13 個）雨季也高于非雨季；在雨季2 個指標的平均濃度均高于非雨季時期, 且氨氮濃度的時期差異性更明顯。各時期氨氮和總磷的平均濃度均達到了Ⅳ類標準（地表水環境質量標準GB 3838—2002）, 最大濃度均達到了劣Ⅴ類標準, 表明深圳河灣流域水質環境存在很大壓力。從變異系數分析, 氨氮濃度的變異系數明顯高于總磷濃度, 且雨季的變異系數相比非雨季有所增加, 說明氨氮沿河道分布不均勻, 空間分布離散程度較大, 且雨季呈現更加顯著的變異性。綜上分析, 深圳河灣流域雨季污染風險更大, 其中氨氮污染更嚴重。

表2 水質各指標平均濃度描述性統計

深圳河灣流域水質污染的空間分布見圖2。從空間尺度分析, 氨氮和總磷濃度低值區多出現在后海河、大沙河、沙灣河和蓮塘河子流域, 高值區出現在小沙河和鳳塘河河口以及新洲河、深圳河和布吉河附近, 多數采樣點氨氮和總磷濃度均達到地表水Ⅳ類、Ⅴ類質量標準, 多處于流域下游且受降雨影響更加明顯。

圖2 深圳河灣流域水質指標空間分布

2.2 不同尺度緩沖區土地利用、景觀格局特征分析

本研究景觀空間尺度分別選擇了子流域和距河岸100、200、300、400、500、600、700、800 m 的河岸帶為緩沖區。子流域尺度和河岸帶緩沖帶尺度下土地利用類型均以林地和建設用地為主（圖3）。建設用地面積占比最大的研究單元是13 號, 面積占比為68.282%～84.349%；林地面積占比最大的研究單元是18 號, 面積占比為73.107%～89.594%。隨著空間尺度范圍的增大, 大多數研究單元內林地面積占比呈增加趨勢。隨著河岸帶緩沖區寬度的增加, 土地利用結構特征逐漸和子流域尺度趨于一致。紅樹林僅分布在3 號、5 號、7 號研究單元內, 也存在無灌木或無濕地的研究單元, 且這3 種用地類型面積占比都不足10%, 因此后續分析中不予考慮。

圖3 不同空間尺度下土地利用類型組成

圖4 為不同尺度緩沖區景觀水平指數的差異。在子流域尺度下, NP、LPI、LSI、CONTAG、AI 指數均高于緩沖區尺度, 在河岸帶緩沖區尺度下, NP、LPI、LSI、CONTAG、AI 指數均隨著緩沖區寬度的增加而增大（圖4a、圖4b、圖4c、圖4d、圖4e）；在子流域尺度下, PD、ED、LJI 指數均小于緩沖區尺度, 在河岸帶緩沖區尺度下, PD、ED、LJI 指數與河岸帶緩沖區的寬度大小呈負相關關系（圖4f、圖4g、圖4h）。由此可見, 子流域尺度內以單一均質的大斑塊為主, 景觀斑塊數量較多, 形狀較為復雜, 景觀的破碎化程度較低且景觀連通性和聚集度較高。SHAPE_MN 指數均值較為穩定, 最大值出現在100 m 河岸帶緩沖區尺度內（圖4i）；SHDI 均值較為接近, 土地利用類型相對豐富, 空間分布相對均衡（圖4j）；PAFRAC 的均值波動較小（圖4k）, 表明在不同尺度下斑塊形狀的復雜程度差異較小, 人類活動對景觀的干擾強弱也比較平衡, 100 m 河岸帶緩沖區尺度下波動最強；ENN_MN 指數在100 m 河岸帶緩沖區內達到最大（圖4l）, 因此在100 m 河岸帶緩沖區內景觀破碎化最為嚴重, 呈現多重景觀交互分布的結構。綜上所述, 和子流域尺度相比, 河岸帶緩沖區尺度下景觀破碎度更高, 異質性更強, 區域水質污染的風險更高, 這些特性在100 m 河岸帶緩沖區內最為明顯。

圖4 不同尺度下景觀指數變化特征

2.3 土地利用類型、景觀格局與水質的相關性分析

2.3.1 不同空間尺度景觀特征與水質相關性分析對不同空間尺度的景觀特征與水質指標進行相關性分析, 由分析結果可知, 7 種土地利用類型中有4 種土地利用類型在所有空間尺度下與水質指標均不存在相關性（表3）, 12 個景觀指數中有6 個指數與水質指標存在顯著相關性（表4）。不同空間尺度內各指標與水質之間的相關性存在明顯的時空差異性。

表3 不同空間尺度下不同時期水質與土地利用的相關性

表4 不同空間尺度下不同時期水質與景觀指數的相關性

與河岸帶緩沖區尺度相比, 子流域尺度下各指標之間的相關性較弱, 指標之間幾乎不存在顯著的相關性, 僅在非雨季時期總磷濃度與建設用地面積占比、PD 呈顯著正相關, 氨氮濃度與ED 呈顯著正相關、與AI 和CONTAG 呈顯著負相關。而在河岸帶緩沖區尺度下, 氨氮濃度和總磷濃度均與林地面積占比、AI、CONTAG 呈顯著的負相關關系, 而與建設用地面積占比、裸露/稀疏植被、PD、ED 呈顯著正相關；LJI 與ENN_MN 僅與氨氮濃度呈顯著負相關, 而與總磷濃度不相關。

分時期來看, 裸露/稀疏植被面積占比僅在雨季時期的部分緩沖區尺度下與水質指標呈顯著正相關, 總磷濃度僅在雨季與ED、AI、CONTAG 存在相關性。氨氮濃度與大部分指標之間的相關系數最大值往往出現在雨季時期, 同時, 雨季時期的相關性普遍高于非雨季時期；而總磷濃度與土地利用類型面積占比之間的相關系數除裸露/稀疏植被外最大值均處于100 m 河岸帶緩沖區尺度下, 且隨著緩沖區尺度的增大總體呈減小趨勢。從整體上看, 與總磷濃度存在相關性的景觀指數比較少, 且在雨季時期總磷濃度與各指標之間的相關性更顯著。

2.3.2 不同空間尺度景觀特征與水質回歸分析 基于相關性分析, 以各空間尺度與氨氮濃度和總磷濃度具有顯著相關性的指標作為自變量, 分別與氨氮濃度和總磷濃度進行回歸分析, 結果見表5。從整體上看, 所有方程都有一個景觀指標來解釋, 林地面積占比、建設用地面積占比、ENN_MN、CONTAG、AI是影響水質的主要景觀指標。河岸帶緩沖區尺度對水質的預測能力明顯好于子流域尺度, 在河岸帶緩沖區尺度下, 相比于土地利用類型指標, 景觀指數與氨氮的相關性更為顯著, 林地面積占比對總磷濃度的空間分異的解釋度則要高于氨氮。從回歸效果來看, 無論是雨季還是非雨季時期, 在100 m 河岸帶緩沖區尺度下建設面積占比與氨氮濃度間的回歸系數均是最高的,R2分別為0.318 和0.337；而對于總磷濃度而言, 雨季時期600 m 河岸帶緩沖區尺度下, 林地面積占比對總磷濃度的解釋率（0.378）最大, 在非雨季時期林地面積占比與總磷濃度間的回歸系數最大值（0.412）位于400 m 河岸帶緩沖區尺度下, 各指標回歸系數最大值均處于非雨季時期。回歸分析與相關性分析結果并不完全一致, 一方面是因為逐步回歸分析會剔除掉具有共線性的變量；另一方面是指標之間相關性強也不一定表示具有因果關系, 當變量對模型沒有足夠的影響力時仍會被予以剔除。

表5 不同空間尺度下不同時期水質與景觀指標的回歸關系模型

2.3.3 不同空間尺度景觀特征與水質RDA 分析對水質數據進行降趨勢對應分析（Detrended correspondence analysis, DCA）, 結果顯示, 雨季與非雨季的Gradient length 的第一軸分別為0.26 和0.28, 均小于3, 因此選擇冗余分析（Redundancy analysis, RDA）模型。RDA 排序可以更直觀地表現出流域眾多景觀指標對多個水質指標的綜合作用, 通過冗余分析篩選出對流域整體水質產生影響最大的空間尺度, 不同時空尺度下土地利用與水質的RDA 結果如表6所示。

表6 不同空間尺度景觀指標對總體水質的解釋

從整體來看, 子流域尺度下的景觀指標對不同時期水質的總解釋率存在明顯差異, 非雨季時期的解釋率高出雨季時期15.1 個百分點；而在河岸帶緩沖區尺度下, 同一寬度的緩沖區內景觀指標對不同時期水質的總解釋率差異較小, 對總體水質的解釋率差值不超過10 個百分點。不同空間尺度下都存在顯著性較強的解釋變量能對水質變化做出解釋（P＜0.05）。

河岸帶緩沖區尺度下景觀指標對總體水質的解釋率范圍為28.4%～52.8%, 子流域尺度為24.5%～39.6%, 河岸帶緩沖區尺度對總體水質的解釋率明顯優于子流域尺度；無論是雨季還是非雨季時期, 300 m 河岸帶緩沖區尺度是流域內景觀指標在不同空間尺度上對總體水質變化解釋率最大的區域, 且雨季時期的解釋率略高于非雨季時期。因此, 300 m河岸帶緩沖區是深圳河灣流域水質管理的最有效緩沖區, 對300 m 緩沖區進行RDA 排序分析。

由非雨季時期的排序圖（圖5a）可知, 建設用地面積占比、ED 與2 個水質指標（氨氮和總磷濃度）呈正相關, ED 箭頭長度較短, 相關性不明顯, 建設用地面積占比、ED 分別能夠解釋18.3%、5.2%的總體水質變化, 說明城市擴張建設用地的增加會加劇河流水體污染；林地面積占比則與兩個水質指標呈負相關關系, 林地對應P=0.034＜0.05, 是300 m 河岸帶緩沖區非雨季時期水質的主要顯著解釋變量, 貢獻率為26.9%, 高于建設用地面積占比與ED 對水質的貢獻率, 由此可知, 林地面積占比越高, 水質質量越好。由雨季時期的排序圖（圖3b）可知, 林地面積占比為雨季時期水質的主要顯著解釋變量（P=0.032＜0.05）, 可以解釋25.8%的水質質量變化, 林地面積占比越高, 水體質量越好；建設用地面積占比與PD則與2 個水質指標呈正相關關系, 貢獻率分別為23.6%、14.0%。

圖5 300 m 河岸帶緩沖區RDA 排序

無論是雨季時期還是非雨季時期, 林地均為主要的顯著解釋變量, 對總體水質變化的解釋效果最好, 與氨氮、總磷指標濃度呈負相關關系；而建設用地面積占比與破碎度指標（ED、PD）值的增加會加劇水體氨氮、總磷的污染, 導致流域水質惡化。相關研究表明, 建設用地的地表徑流中污染物的濃度是林地的10～100 倍[38］, 隨城鎮化進程加快而增加的不透水面和排水系統縮短了地表徑流緩沖區以及污染物進入河流水體的時間[39］, 從而致使受納河流水體的水質質量下降；而林地具有減輕水土流失, 增強削減、截留隨徑流遷移的污染物的能力, 從而降低進入河流的污染物濃度, 改善水質狀況。

3 小結

1）深圳河灣流域河流中的氨氮和總磷濃度偏高, 濃度均值均達到了Ⅳ類標準, 雨季時期氨氮和總磷濃度均高于非雨季時期, 氨氮的時期差異性更明顯。因此, 雨季時期深圳河灣流域水質質量更差, 氨氮的污染風險更大。Ⅳ和Ⅴ類水質多出現在小沙河和鳳塘河河口以及新洲河、深圳河和布吉河附近, 流域下游和河流河口處水質污染更為嚴重。

2）相關分析和回歸分析表明, 與河流水質變化顯著相關的土地利用類型指標有林地、建設用地；反映破碎度（ED、PD）和連通性（ENN_MN、CONTAG、AI）方面的景觀指數與水質之間的聯系更為顯著。

3）不同空間尺度對河流水質指標的效應具有顯著的空間特征, 河岸帶緩沖區尺度對河流水質解釋的效果要優于子流域尺度, 300 m 緩沖區是流域內景觀格局對水質變化作用最強的河岸帶寬度, 且在雨季時期解釋效果更好。

4）在300 m 河岸帶緩沖區尺度下, 雨季時期各解釋變量對總體水質的貢獻率均高于非雨季時期, 林地面積占比與不同時期的總體水質都呈顯著正相關, 解釋率占比均到達20%以上；建設用地占比增大、景觀破碎化程度加劇則會導致流域水質惡化。