東南山丘區水庫流域多空間尺度景觀格局對水質的影響

張鵬　劉慧　王為木　夏繼紅　劉昊霖

摘要：為探討東南山丘區水庫流域不同空間尺度下景觀格局對水質的影響，基于珊溪-趙山渡水庫上游支流15個監測斷面水質及流域土地利用數據，提取子流域和6種河岸帶緩沖區空間尺度上的景觀格局信息，運用冗余分析方法定量探討不同尺度景觀格局與水質的關系，識別水質資源管理的最佳空間尺度及關鍵景觀指標。結果表明：（1）水質指標時空尺度上存在顯著差異，其中pH、總氮、氨氮空間差異顯著（P<0.05），里光溪、南浦溪、莒江溪及玉溪為主要污染風險區域，總氮濃度表現為雨季低于旱季；（2）流域內林地和草地占比最大，為主要的“匯”景觀，建設用地、耕地為主要“源”景觀，最大斑塊指數（LPI）與水質成正相關，散布與并列指數（IJI）、香農多樣性指數（SHDI）在多數時空尺度與水質成負相關；（3）景觀格局對水質的影響存在空間尺度效應，100 m及800 m河岸帶尺度總解釋率優于其他尺度，雨季水質主要受草地、林地、建設用地、水域、LPI和SHDI的影響，旱季水質主要受建設用地、耕地和IJI影響。流域內景觀格局對水質影響的最佳管理尺度為800 m河岸帶，優化該尺度內的景觀格局，綜合考慮近水體“源”景觀的集聚，防控100 m河岸帶污染物排放與遷移，對于保障珊溪-趙山渡水庫飲用水安全具有重要意義。

關鍵詞：景觀格局；地表水質；尺度效應；冗余分析；山丘區水庫

中圖分類號：X522? ? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? 文章編號：1674-3075（2023）03-0017-09

水資源對人類健康、社會經濟以及生態系統的完整性至關重要，而水質惡化成了目前全球所共同面臨的環境問題（Cai et al，2020；Wu & Lu，2021）。景觀格局能夠引起流域水文條件的空間差異，影響水文循環的各個環節，已被認為是造成水質變化的主要驅動因素（De Mello et al，2020；張磊等，2021）。因此，分析量化景觀格局對水質的影響，對于調節進入水體的污染物，改善水環境質量具有重要意義。

景觀格局是自然因素和人為因素相互作用的直接結果，主要包含景觀組成與空間配置，其決定了河流水體中流入河流的污染物的來源及類型（Nafi'Shehab et al，2021）。河流作為景觀類型的一部分，與其他景觀類型中的物質、養分以及能量交換受到滲透性、連通性、聚集性和景觀配置的影響（Mitchell et al，2013），因此探究景觀格局組成與配置對水質的影響已成為近年來國內外研究的熱點。景觀組成及配置對水質的影響是復雜的，并且存在尺度依賴性（Shi et al，2017），由于研究區域的社會經濟水平、水文條件以及所選取的水質變量等因素的不同呈現出差異（Li et al，2021；Xu et al，2020）。Lei等（2021）對德國斯托雷河（St[o]r River）的研究認為，景觀格局在子流域尺度比河岸或河段尺度能更好地解釋總體水質變化，夏季相關性強于冬季。河岸帶作為重要的水陸交錯帶，可通過調節近岸水體與土地之間的物質與能量的雙向流動，在維持受納水體水質中發揮重要作用（Hansen et al，2010），也有研究認為景觀格局對水質的影響在河岸帶尺度強于子流域尺度。張微微等（2020）通過對密云水庫的研究認為300 m河岸帶尺度景觀格局對水質空間分異的解釋能力強于較大尺度。郭羽羽等（2021）對黃河流域的研究表明，在夏季和1 000 m 河段緩沖區尺度下景觀格局對水質影響最顯著，耕地、林地、未利用地占比以及景觀多樣性對水質影響最顯著。因此需要在更廣泛的典型地區開展研究，以便深入理解不同尺度下兩者之間的影響機制，服務于流域水、土資源保護與管理。

珊溪-趙山渡水庫是浙江省溫州市重要的飲用水水源地，也是我國典型的東南山丘區河道型水庫。目前水庫水環境總體平穩，但流域內入庫支流受人類活動的影響，造成部分庫區水質不穩定，供水安全存在一定風險（李平等，2016）。有學者在子流域尺度上對庫區土地利用與水質之間的關系進行了探討（陳豐禹等，2019），但對于河岸帶不同空間尺度土地利用/景觀格局對水質的影響程度以及關鍵影響因子的研究未見報道。本研究以珊溪-趙山渡流域入庫支流為研究對象，在不同空間尺度上量化土地利用組成和配置與水質的關系，識別最佳的流域管理尺度和主要景觀指標，以期為流域土地利用規劃和水體污染風險防控提供科學參考。

1? ?材料與方法

1.1? ?研究區概況

珊溪-趙山渡水庫位于浙江省八大水系之一的飛云江流域中上游（27°36′～27°50′N，119°47′～120°15′E），是溫州市以及周邊地區重要的城市供水和農業灌溉水源地，兼有發電防洪等功能?？偧娣e為2 076.6 km2，水域面積為118.5 km2，主要水體為珊溪水庫、趙山渡水庫、兩庫區之間的飛云江干流以及三插溪、洪口溪、峃作口溪等支流。流域地勢西高東低，屬于江南丘陵山地紅壤區；氣候受地形影響顯著，多年平均氣溫為19.6 ℃，多年平均降水量1 876.9 mm，主要集中在4-9月，占全年雨量的74.7%，2020年降水量處于近30年最低水平，為枯水年，降水量僅為1 116.5 mm。

1.2? ?數據來源

根據珊溪-趙山渡水庫流域的土地利用類型分布，結合流域的產匯流條件，選取里光溪（S1）、三插溪（S2）、洪口溪（S3）、玉溪（S4）、莒江溪（S5）、南浦溪（S6）、峃作口溪（S7）、黃坦坑（S8）、珊溪坑（S9）、桂溪（S10）、泗溪（S11）、九溪（S12）、平和溪（S13）、玉泉溪（S14、S15）等代表性支流上的15個位點水質檢測結果進行分析（圖1），選取酸堿度（pH）、氨氮（NH3-N）、總氮（TN）、總磷（TP）、高錳酸鹽指數（CODMn）作為關鍵的水質指標，數據來源于2020年1-7月、9月共8個月度的溫州市生態環境簡報。山丘區水庫流域水文情勢一般呈現較強的周期性變化，為了反映水質在時間尺度上的差異，將2020年1-3月作為旱季，2020年4-7月以及9月作為雨季。

遙感影像數據和DEM數據來源于地理空間數據云（http：//www.gscloud.cn/），數據精度均為30 m。以2020年Landsat 8 OLI遙感影像為數據源，利用ENVI 5.3軟件在進行輻射定標、大氣校正等預處理后，采用監督分類中的最大似然法得到流域土地利用類型圖，分類總體精度為91%，Kappa系數為0.89。參考《土地利用現狀分類（GB/T21010-2017）》，結合流域特征，將土地利用類型劃分為林地、草地、建設用地、耕地和水域5類。DEM數據通過ArcGIS 10.4軟件水文分析模塊提取水系，以各監測位點作為流域出口劃分子流域，其中S14、S15為嵌套子流域。

1.3? ?景觀指數的選取及空間尺度劃分

景觀指數是景觀格局空間異質性的高度概括及其量化（陳文波等，2002）。鑒于影響水質景觀的指標數量較多且相互之間存在一定的相關性，綜合考慮景觀類型的面積、形狀、密度、優勢度、聚集度以及多樣性，在類型水平選取斑塊面積占比（PLAND）表征研究區域內土地利用類型組成，在景觀水平選取斑塊密度（PD）、景觀形狀指數（LSI）、最大斑塊指數（LPI）、散布與并列指數（IJI）以及香農多樣性指數（SHDI）以表征土地利用配置，景觀指數通過Fragstats 4.0軟件計算得到。選取河岸帶緩沖區和子流域兩種空間尺度，以監測位點作為流域出口提取對應的子流域，在小流域內建立垂直于河道水平距離100、300、500、800、1000 m的河岸帶緩沖區。

1.4? ?數據處理

使用SPSS 19.0軟件進行數據分析，水質時空差異采用單因素方差分析，Origin 2021軟件用于繪圖；采用冗余分析探究景觀格局與水質的關系，其中水質指標作為物種變量，景觀指標作為環境變量。

2? ?結果與分析

2.1? ?流域水質時空變化特征

流域內不同季節各水質指標描述性統計結果見表1。TN在不同季節上呈現極顯著差異（P<0.01），雨季平均濃度為0.78 mg/L，處于Ⅲ類標準，優于旱季1.21 mg/L（Ⅳ類），可能是因為旱季降水較少，河道流量小，不利于污染物的擴散與遷移，水體自凈能力減弱。其他指標無顯著差異，旱季各指標變異系數均高于雨季，污染風險相對較高，兩季節CODMn平均濃度均為Ⅰ類標準，NH3-N、TP為Ⅱ類，pH在雨季和旱季平均值分別為7.44、7.29，總體呈弱堿性。

主要污染指標的空間分布特征如圖2。pH、TN、NH3-N均呈現顯著性差異（P<0.05），pH為6.78～8.06，最低值與最高值分別出現在S1、S8處；TN為流域內潛在的主要污染指標，兩季節超出Ⅱ類標準位點占比均達到87%， 旱季S5、S6處分別達到2.67、2.55 mg/L；NH3-N除了S1和S6位點外，其余位點濃度值波動較小，基本維持在Ⅱ類標準。旱季CODMn、TP具有顯著差異，在S1、S6及S11處均高于其余位點，為主要的風險區域。

2.2? ?不同空間尺度景觀指數變化特征

各空間尺度景觀類型占比如圖3。子流域尺度內土地利用類型以林地為主，占比均超過72%，其次是草地、耕地以及建設用地，而水域在各位點尺度上比例較低。其中草地在S8子流域內分布較高，達到12.6%；耕地主要分布在S8和S11位點控制子流域內，分別達到9.8%、7.5%，建設用地在S6子流域達到最高11%。在緩沖區尺度內，優勢類型仍為林地，隨著緩沖尺度的增加林地以及草地占比不斷增加，其他類型占比下降，耕地和建設用地主要在較小尺度的土地利用類型中占比較高。

隨著空間尺度的增大PD、IJI以及SHDI均呈現下降的趨勢（圖4），表明研究區域內的景觀分割、破碎程度越弱，景觀類型的豐富度下降，說明空間尺度越大，區域景觀結構變化受人類活動的影響越不明顯。LPI隨著空間尺度的增大呈現上升趨勢，表明研究區域內景觀優勢種的豐度隨尺度增加而增加。LSI反映了區域景觀的形狀復雜程度，呈現先減后增趨勢，在500 m尺度內景觀復雜度達到最低值。

2.3? ?流域多空間尺度景觀格局對水質的影響

景觀格局對水質變量的解釋率均在54%以上，第一軸解釋率均超過35%，表明緩沖區尺度下景觀格局可更有效解釋水質的變化。在季節尺度上，兩季節解釋率總體變化趨勢一致，100 m河岸帶至500 m河岸帶緩沖區尺度上的解釋率均呈現下降趨勢，在800 m緩沖區處解釋率突增，之后隨著尺度增加不斷下降。雨季和旱季解釋率最高空間尺度分別為800 m和100 m河岸帶緩沖區，分別達到84.00%和90.30%，除300 m和500 m河岸帶尺度外，其他尺度旱季總體解釋率均高于雨季。旱季800 m河岸帶緩沖區解釋率為86.1%，略低于100 m河岸帶尺度（90.30%），此外100 m河岸帶緩沖區景觀格局對水質的解釋率受季節水位影響較大，為保障庫區飲用水安全，綜合雨、旱季分析結果，800 m河岸帶緩沖區為最佳管理空間尺度，可作為流域土地利用管理與水質污染風險防控的重點區域。

各指標相關性如表2。在不同的空間尺度上，主要的解釋變量也存在一定差異，100 m緩沖區上，雨季主要的解釋變量為草地和林地占比，300 m緩沖區至子流域尺度對水質變化貢獻較高的主要景觀組成變量為建設用地占比，主要景觀結構變量LPI在300、800 m河岸帶以及子流域尺度貢獻率較高，SHDI在1 000 m河岸帶尺度為主要解釋變量。旱季建設用地占比在各尺度均為主導變量，對水質變化貢獻率為25.80%～36.50%。耕地占比在300 m至子流域尺度為主要解釋變量，100 m緩沖區內IJI為主要解釋變量。圖5中景觀指標與水質指標的夾角余弦值表示變量之間的相關性。在多數時空尺度下，建設用地、SHDI、PD、IJI與水質指標TN、TP、NH3-N呈正相關性，PD在大尺度內與水質的相關性更強，而林地、草地、LPI與多數水質指標呈負相關。耕地在雨季與TN、TP、NH3-N呈正相關，旱季與CODMn呈正相關，LSI在雨季與水質指標TN、TP、CODMn、NH3-N呈負相關，與pH呈正相關，在旱季與CODMn、pH呈正相關。

3? ?討論

3.1? ?不同尺度下景觀格局與水質的關系

冗余分析結果表明，景觀組成和配置是解釋水質變化的重要因子。就景觀組成而言，流域內林、草地作為主要的優勢類型在不同尺度上對水質改善起到積極作用，而耕地、建設用地則呈現一定的消極效應，為主要的“源”景觀，這與其他研究結果一致（段少瓊等，2017）。林地可以改善土壤性質，在產流過程中調控產流時間以及徑流流量，在地表徑流驅動的沉積物和污染物運移過程中，起到控制污染物類型和減少污染量的作用（Marmontel et al，2018；De Souza et al，2013）。草地對于河流水質變化的影響研究結果存在一定差異，李好好等（2022）對河湟谷地的研究認為草地經過降雨或徑流沖刷可能出現水土流失等問題，是水體污染物的“源”，本研究與淮河流域（楊琴等，2019）、譚江流域（唐廉等，2018）等區域分析結果均表明草地對水體污染物具有一定凈化作用，這可能源于不同區域草地生長覆蓋狀態以及其管理方式的差異。耕地內化肥和農藥的流失、土壤侵蝕以及水量調控過程對受納水體中氮、磷等營養指標濃度具有重要影響，此外受到降雨影響，在雨季表現得尤為明顯。建設用地承載了人類高強度的活動，不僅作為流域內污染物的主要輸出源，同時區域內不透水面的增加也為污染物提供了有效的遷移途徑。本研究中，建設用地主要在S1、S6及S11聚集，CODMn、TP及NH3-N在此區域內均呈現較高的污染風險。此外，水域面積占比在不同尺度下與TN、TP、NH3-N及CODMn呈負相關，可能源于水體本身存在自凈能力且水體對一定范圍內污染物具有一定稀釋作用。

在不同的尺度中，多數景觀指數與水質變量的影響關系基本一致，但各尺度中主導的景觀指標有所差別，這與田皓予等（2020）的研究結果類似。雨季PD主要與TN、TP、NH3-N呈現較強的正相關性，旱季主要與CODMn呈正相關，PD反映了區域內景觀斑塊的破碎程度，破碎化程度越強，土壤侵蝕風險越高。LPI指數在各時空尺度上與林地對水質的影響表現為較高的一致性，隨著尺度增大林草地的景觀優勢增強，對水體凈化作用增強。IJI反映與其他景觀斑塊相鄰的多少，雨季多數尺度下與CODMn呈較強的正相關，旱季主要與TN、NH3-N、TP呈正相關，SHDI表征區域內景觀類型的豐富度以及復雜性，與CODMn、TN、TP、NH3-N均呈正相關，IJI、SHDI越高說明自然景觀向人為景觀轉變的程度越高，人類活動越強，使得降雨徑流遷移過程更復雜，攜帶污染物進入水體的風險增加。

3.2? ?水質對景觀格局尺度的響應

景觀格局對水質的影響存在尺度效應，但由于眾學者研究的方法、流域本身特征等差異，兩者關系的最佳尺度仍沒有統一（王一舒等，2021）。項頌等（2018）對洱海入湖河流的研究表明，子流域尺度內景觀格局對入湖河流水質影響最大。陳優良等（2022）對東江源流域的研究表明，2 000 m河岸帶緩沖區為探究景觀格局與水質影響關系的最佳尺度。本研究結果表明景觀格局對水質的影響具有尺度依賴性，并表明珊溪-趙山渡水庫上游支流河岸帶緩沖區尺度比子流域尺度能夠更有效地解釋水質變化，在雨季兩者關系的最佳尺度為河岸帶800 m緩沖區，該緩沖區尺度內水質主要受到草地面積占比、最大斑塊指數的影響，旱季最佳尺度為100 m河岸帶尺度，主要受散布與并列指數、建設用地面積占比的影響。

本研究還表明，在100 m小尺度緩沖區內，景觀格局對兩季度水質的影響仍具有較高的解釋率，在旱季為解釋能力最強的空間尺度。這可能源于部分河道兩岸存在高強度和高密度的農業用地與建設用地，成為了受納水體中污染物的主要來源。此外，降雨作為非點源污染的重要驅動力，旱季相對于雨季地表徑流減少，非點源污染對于河流水質的影響減弱（De Oliveira et al，2016），因此在旱季越接近水體的“源”景觀類型由于存在距離優勢對于水質的影響更為嚴重（連心橋等，2021）。在季節尺度上，雨季與旱季多數水質指標差異較小，這可能與本研究區域內林、草地為主要的景觀類型有關，兩類景觀在子流域內占比達到82%以上，而主要“源”景觀占比少且在較小尺度河岸帶聚集，降雨在促進非點源污染輸入水體的同時對污染物濃度具有一定的稀釋作用（De Mello et al，2022），使得季節差異不顯著。景觀格局對水質的解釋率均較高且在不同空間尺度下整體變化趨勢一致，在800 m河岸帶緩沖區均具有相對較高的解釋率，這與部分研究有所區別（Xu et al，2021），可能受到流域差異化的自然屬性影響。

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（責任編輯? ?鄭金秀）

Effects of Multi-spatial Scale Landscape Patterns on Water Quality

in the Reservoir Basin of the Southeastern Hilly Region

ZHANG Peng， LIU Hui， WANG Wei‐mu， XIA Ji‐hong， LIU Hao‐lin

（College of Agricultural Science and Engineering， Hohai University，Nanjing? ?211100，P.R. China）

Abstract：Shanxi-Zhaoshandu reservoir is an important water source for Wenzhou City in Zhejiang Province and is typical of riverine reservoir in the southeastern hilly region of China.Based on the water quality data from 15 monitoring sections in the upstream tributaries of Shanxi-Zhaoshandu reservoir and watershed land use data， we explored the influence of landscape patterns on water quality in the reservoir basin at different spatial scales， and identified key landscape indicators and the best spatial scale for water quality resource management. Information on landscape patterns was extracted at different spatial scales in the sub-basins and six types of riparian zone buffers. Redundancy analysis was then used to quantitatively explore the relationship between landscape patterns and water quality at different scales. Results show that： （1） There were significant differences in water quality indicators at the spatial and temporal scales and pH， total nitrogen and ammonia nitrogen varied significantly （P<0.05）. Liguang stream， Nanpu stream， Jujiang stream and Yuxi stream were regions of high pollution， and the total nitrogen concentration in the rainy season was lower? than in the dry season. （2） Forest land and grassland were the dominant land use types in the watershed and the primary pollutant sinks， while urban construction and cropland were the primary pollutant sources. Water quality had a positive relationship with the largest patch index （LPI）， and a negative relationship with the interspersion and juxtaposition index （IJI）， and the Shannon diversity index （SHDI） at most spatial and temporal scales. （3） The landscape pattern had? a spatial scale effect on water quality， with the total explanation rate of 100 m and 800 m riparian zone scale? better than other scales. Water quality in the rainy season was primarily influenced by grassland， forest land， urban construction land， water area， LPI and SHDI， and water quality in the dry season was primarily influenced by urban construction land， cropland and IJI. In conclusion， the management scale of landscape pattern with the best influence on water quality in the watershed is the 800 m riparian zone. Furthermore，to ensure the drinking water safety of Shanxi-Zhaoshandu reservoir， it is important to optimize the landscape pattern at the scale of 800m riparian zone， comprehensively consider the aggregation of source landscape on nearby water bodies， and to prevent and control discharge and migration of pollutants in the 100m riparian zone.

Key words：landscape pattern； surface water quality； scale effect； redundancy analysis； reservoir in? hilly region

收稿日期：2022-09-09? ? ? 修回日期：2023-04-28

基金項目：國家重點研發計劃項目“生態災害對漁業生境和生物多樣性的影響及其預測評估”（2018YFD0900805）。

作者簡介：張鵬，1997年生，男，碩士研究生，主要從事農業水土環境研究。E-mail：zhangp024@163.com

通信作者：劉慧，1972年生，女，博士，副教授，主要從事環境污染生態效應研究。E-mail：liuhui@hhu.edu.cn