北京白河流域不同空間尺度下水質對土地利用的響應關系

夏明珠，薛萬來，黃俊雄，李文忠，李 壘，劉可暄，李久義，田秀君*

1.北京交通大學環境學院，北京 100044

2.北京市水科學技術研究院，流域水環境與生態技術北京市重點實驗室，北京 100048

隨著我國經濟的快速發展和人民生活水平的不斷提高，水環境的供需矛盾也逐漸凸顯出來[1].有研究表明，影響水環境的因素中土地利用不僅是人類可控性最高的因子之一，也是人們從長期生產生活和科學實踐中認識到造成水環境問題的最主要原因，其與流域水環境之間存在著密切的聯系[2].眾多學者表明，土地利用可通過多種方式對水環境質量產生影響，如劉成建等[3-4]研究表明，新修水利工程、增加建設面積、降低植被覆蓋率等不同人類擾動情況下，流域水環境質量降低.同時，由于不同流域的土地利用結構存在尺度效應，因此何種空間尺度下的土地利用結構對水環境產生的影響最大，目前仍未形成統一結論[5].方娜等[6-7]的研究表明，在較小尺度(<1 000 m)的空間格局下有助于探索土地利用結構與水質的關系；而易帆等[8-9]的研究結果與之相反，其認為大空間尺度緩沖區(2 000 m)的土地利用結構與水質的相關性更加顯著；另有研究如段少瓊等[10-11]研究認為，子流域尺度能更好地解釋水質對土地利用結構的響應關系.研究確定水質對土地利用結構響應的尺度效應是開展流域水生態保護修復的重要前提.此外，由于降雨對污染物遷移的影響，水質對土地利用結構的響應存在季節性差異.如Ly 等[12]研究表明，湄公河下游土地利用類型/土地覆蓋變化與總懸浮固體和硝酸鹽濃度之間的時空關系在汛期更為顯著；黃益平等[13]研究表明在袁河研究區，豐水期和枯水期土地利用結構對干、支流不同水質指標的解釋度各異.受土地利用結構的復雜組成以及變化的影響，水質對土地利用結構響應的季節性差異仍有待進一步研究.

由于氣候變化和人類活動的影響，北京市面臨著水資源短缺、地下水位下降、水土流失等水環境問題[14]，同時由于北京市人口密集、污染物種類繁多、山區地域廣闊地貌復雜等因素影響，其水環境問題治理難度大.密云水庫作為北京市主要的飲用水源地，上游白河流域是入庫水量最大、流域面積較大、人類活動較為強烈的區域，是水環境保護的重要區域.目前已有學者對密云水庫上游流域水質時空變化特征開展了研究，如Guo 等[15-17]采用景觀格局探尋了不同空間尺度下土地利用結構與密云水庫上游汛期白河水質的響應關系.但由于白河屬于典型的季節性河流，年內的水環境質量季節性差異是其顯著特征，同時因土地利用結構的空間尺度效應，精準識別流域內土地利用結構的差異性對探尋其與水質的響應關系具有重要影響.該研究采用2 期水質及“國土三調”數據(精度優于1 m)，將園地和林地作為兩種不同的土地利用類型，從而直接采用土地利用結構探尋其與水質的響應關系.因此，該研究基于北京市白河流域土地利用結構，結合2022 年汛期和非汛期2 次水質實測數據，研究北京市白河流域不同空間尺度下地表水水質對土地利用結構的響應關系，以期為白河流域土地利用結構優化調整，以及密云水庫上游流域乃至北京山區面向流域水生態環境質量改善的土地利用結構優化提供支撐.

1 材料與方法

1.1 研究區域概況

白河流域地處北京北部山區，屬燕山山脈，北京市內涉及延慶、懷柔、密云3 個區(見圖1).白河流域(40°31′N～41°03′N、116°07′E～116°53′E)，北京市內涉及河段長度126.7 km，面積2 203.9 km2，屬于暖溫帶大陸型半濕潤半干旱季風氣候，年均溫度9～12 ℃，年均降雨量約為620 mm[18]，土壤類型主要為棕壤和淋溶褐土，主要用地類型為林地[19].流域內水系縱橫交錯，有水溝道分布也較為密集，多流經中低海拔山地，平均坡度15.71°，岸坡陡峻，河身狹窄，屬于典型的山區谷底河流.降雨主要集中在汛期的6-9 月，非汛期降水量較少，常發生斷流，季節性差異顯著.

圖1 研究區域概況及采樣點示意Fig.1 General situation of research area and schematic of sampling points

1.2 數據來源

小流域出水口能夠反映有水溝道產匯流特點，該研究基于小流域出口選取14 個水質采樣點(S1～S14)，均分布在研究區范圍內，采樣點信息見表1.所用水質數據分別在2022 年7 月(汛期)與10 月(非汛期)于河流中心表層(50 cm 深度)采集，用聚乙烯瓶收集1 L 水樣帶回實驗室按照國家標準檢測分析NH4+-N、TP、NO3--N、TN、CODMn濃度，并在現場使用便攜式多參數水質測試儀(YSI SL1000，美國哈希公司)監測水體pH.

表1 采樣點屬性Table 1 Properties of sampling points

研究區域土地利用類型數據為第三次全國國土調查優于1 m 精度的數據，基本可以反映2022 年前后一段時間內的土地利用結構特征，尤其在北京山區生態保護優良的情況下，其差異可忽略不計，研究區采樣點和土地利用類型分布見圖2，由于研究區面積較大，選取S10 典型采樣點及土地利用類型詳細分布情況進行展示，可以更清晰地分辨各土地利用類型與有水溝道的關系(見圖3).

圖2 研究區采樣點和土地利用類型分布Fig.2 Distribution of sampling sites and land use types in the study area

圖3 典型采樣點及土地利用類型詳細分布情況Fig.3 Detailed distribution of typical sampling sites and land use types

1.3 分析方法

1.3.1 空間分析

該研究結合《第三次全國國土調查技術規范》和中國科學院資源環境數據中心的土地利用分類系統，將土地利用類型劃分為耕地、林地、園地、草地、水域、建設用地、未利用地7 大類.

基于ArcGIS 10.8 軟件的空間水文分析模塊，將白河流域分為116 個子流域(見圖2)，是白河流域研究的基礎空間單元，子流域中包含14 條有水狀態的河流溝道.該研究區域位于山區，坡度較大，因此選取有水溝道帶狀緩沖區，緩沖區半徑的劃分依據國內外流域水環境與土地利用結構的空間尺度效應研究結果，一般以20～2 000 m 為研究半徑[20]，并且結合流域面積較小、有水溝道窄等特點，以及研究區域內土地利用類型多為林地的特征進行緩沖區的劃分.因此，以小流域內有水溝道為中心，在垂直溝道方向上設置50、100、200、300、500、1 000 m 共6 個帶狀緩沖區尺度(見圖4)，并與土地利用類型圖相交得到不同空間尺度下不同土地利用類型的面積占比數據.

圖4 不同空間尺度緩沖區示意Fig.4 Schematic diagram of buffer zones at different spatial scales

1.3.2 統計分析

在SPSS 26 軟件中，對野外采樣所獲汛期和非汛期的水質指標數據進行非參數Kolmogorov-Smirnov test (K-S)檢驗，因水質數據不符合正態分布，故選用Spearman 相關性分析，以揭示不同尺度土地利用類型面積占比與水質指標的關系[21]，采用Mann-Witney U檢驗對汛期和非汛期數據的平均值進行顯著差異分析.

利用Canoco 5 軟件對水質指標進行趨勢對應分析(detrended correspondence analysis,DCA)，結果顯示水質指標數據的梯度值小于3，故選擇冗余分析[22](Redundancy Analysis,RDA).將水質指標選為響應變量，土地利用類型面積占比作為解釋變量，識別流域采樣點環境條件和水質結果之間的相關性，揭示各土地利用類型對流域水質的貢獻程度，以及土地利用類型對汛期和非汛期多個水質指標差異的解釋能力.

2 結果與分析

2.1 水質時空分布特征

對14 個小流域有水溝道的主要水質指標數據進行描述性統計，結果如表2 所示.研究區域水質NH4+-N、TP、NO3--N、TN、CODMn濃度的時空分布情況如圖5所示.

表2 研究區域水質指標描述性統計結果Table 2 Descriptive statistical results of water quality indicators in the study area

圖5 汛期和非汛期主要水質指標的空間分布Fig.5 Spatial distribution of major water quality indicators during and after the flood season

汛期水質總體劣于非汛期.除NH4+-N、NO3--N、pH 符合GB 3838-2002《地表水環境質量標準》Ⅱ類標準外，其余指標均有不同程度超標.TN 濃度范圍為0.16～7.82 mg/L，污染情況較重，在汛期和非汛期其超標率分別達100%和85.7%；NH4+-N 濃度波動范圍為0.028～0.294 mg/L，汛期平均值(0.099 mg/L)低于非汛期(0.117 mg/L)；TP 在汛期和非汛期的超標率分別為7.14%和21.4%，變異系數在汛期和非汛期均屬強變異類型，說明汛期和非汛期的差異較大；NO3--N 濃度的P值為0.027*，非汛期為強變異，汛期屬于中等變異，汛期和非汛期NO3--N 濃度的時空分布存在顯著性差異，其數值在0.02～5.54 mg/L 之間大幅波動，汛期平均值(2.01 mg/L)大于非汛期(1.01 mg/L)；CODMn濃度在汛期和非汛期存在差異，最小值和最大值分別為0.9～5.2 和0.9～4.1 mg/L；pH 屬于弱變異，在汛期和非汛期其平均值差距較小，均達到GB 3838-2002 Ⅱ類標準，由此判定pH 全年數值較為穩定且受到土地利用結構的影響較小，因此pH 不作為探尋響應關系的水質指標.

2.2 土地利用特征分析

按照不同空間尺度對土地利用類型占比進行統計分析，結果如圖6 所示.研究區土地利用類型以林地、園地和水域為主，且各類土地利用類型占比在不同空間尺度下有所差異.在有水溝道帶狀緩沖區空間類型下，林地面積占比(45.51%～78.36%)隨緩沖區半徑增大而增加；園地面積占比(7%～9%)較為平穩；建設用地在200 m 半徑緩沖區占比(11.01%)最大，總體呈遞減趨勢；耕地、未利用地面積占比隨緩沖區半徑增大而減少，整體呈現波動趨勢，耕地面積占比平均約為6.6%，未利用地面積占比平均約為1%；草地面積占比最小，由0.66%降至0.21%.在子流域空間類型下，林地面積占主導(84.87%)，其次是園地(5.45%)和建設用地(4.20%)，說明該區域植被覆蓋率高，生態環境質量好.

圖6 不同空間尺度緩沖區內土地利用類型面積占比Fig.6 Percentage of area of land use types in buffer zones at different spatial scales

2.3 土地利用類型對水質影響的相關性分析

汛期和非汛期土地利用類型面積占比與水質指標間的Spearman 相關性響應結果分別如圖7 和圖8所示.汛期未利用地與水域面積占比的負相關性在所有尺度上均較弱；建設用地面積占比與除TP 濃度外其余4 項水質指標表現出較強的正相關性，尤其是建設用地面積占比與NH4+-N 濃度在100 m、200 m、300 m 緩沖區呈顯著正相關；草地面積占比與多個水質指標間相關性為負，其中NO3--N、TN、CODMn濃度與草地面積占比的負相關性更為顯著，NO3--N 濃度與草地面積占比在200～1 000 m 緩沖區尺度下均呈顯著負相關，雖然TP 濃度與草地面積占比在小尺度半徑(50 m)下呈正相關，但隨著緩沖區半徑增大，二者間相關性轉變為負相關，且負相關程度逐漸增強；園地面積占比與除NH4+-N 濃度外所有水質指標呈正相關，但隨著緩沖區半徑增大而減弱；林地面積占比與多項指標間相關性均為負；耕地面積占比與NH4+-N、NO3--N、TN、CODMn濃度在任何空間尺度下均呈正相關，與TP 濃度在有水溝道帶狀緩沖區時呈負相關，在子流域空間尺度呈正相關.

圖7 汛期不同空間尺度下土地利用類型和水質指標的相關性分析Fig.7 Correlation analysis of landuse type sand water quality indicators at differents patial scales during the flood season

圖8 非汛期不同空間尺度下土地利用類型和水質指標的相關性分析Fig.8 Correlation analysis of landuse type sand water quality indicators at differents patial scales during the non-flood season

非汛期未利用地面積占比與各水質指標間相關性較弱且正負不明確；建設用地面積占比同汛期情況相似，其與NH4+-N 濃度在200～500 m 緩沖區以及子流域尺度下正相關性均顯著，但與其他水質指標間的相關性較低；草地面積占比與NH4+-N 濃度在100 m和200 m 緩沖區半徑下表現為顯著負相關；在各空間尺度下，園地和耕地面積占比與水質指標多呈正相關，林地面積占比與水質指標多呈負相關，但之間的相關性并不顯著.

2.4 最佳緩沖區尺度識別

在相關性分析的基礎上，為進一步確定影響研究區域內水質的關鍵環境因素，計算不同土地利用類型面積占比對水質變化的解釋能力，結果如表3 所示，據此進一步篩選對水質影響最大的最佳緩沖區空間尺度.冗余分析結果表明，對于軸1 的解釋率，汛期和非汛期都隨緩沖區尺度的增大呈先減小后增大的波動上升趨勢，汛期在1 000 m 緩沖區尺度下時達到最大值(29.43%)，非汛期在子流域尺度下時達到最大值(32.93%).

表3 土地利用類型與水質指標RDA 分析的排序軸特征值及總解釋變異Table 3 Ranking axis eigenvalues and total explained variance for RDA analysis of land use type and water quality indicators

汛期土地利用類型對水質的總解釋率大于非汛期.汛期1 000 m 緩沖區尺度下土地利用類型面積占比對水質指標的解釋率(50.8%)最大；非汛期子流域尺度下土地利用類型面積占比對水質指標的解釋率(43%)最大；從汛期和非汛期的平均解釋率來看，1 000 m 緩沖區尺度下，兩個時期的總解釋率平均值為第一，且軸1 和軸2 對水質指標變化的解釋率均較高，能夠較好地反映分析結果，因此劃定1 000 m 緩沖區尺度是土地利用結構對地表水水質影響的最佳緩沖區尺度.

最佳緩沖區汛期和非汛期土地利用類型與水質RDA 分析結果如圖9 所示.所有的土地利用類型面積占比解釋了50.8%的汛期水質差異和38.6%的非汛期水質差異.在汛期和非汛期，第一排序軸的解釋率分別為29.43%和29.27%，其相關性與Spearman相關性分析結果一致.

圖9 最佳緩沖區尺度下汛期和非汛期土地利用類型與水質RDA 分析結果Fig.9 Results of RDA analysis of flood and non-flood land use types and water quality at the optimal buffer scale

汛期第一排序軸所代表的水質指標NO3--N 濃度與草地、水域、林地、未利用地面積占比均呈負相關，與園地、耕地面積占比均呈正相關，與建設用地箭頭夾角接近90°，因此二者間相關性極弱.非汛期第一排序軸所代表的水質指標TP 濃度與耕地、園地、草地、建設用地面積占比均呈正相關，與水域、林地、未利用地面積占比均呈現不同程度的負相關.因此，冗余分析不僅與Spearman 相關性分析相互佐證，同時也揭示了不同時期和空間尺度下白河流域土地利用結構與水質響應關系的最佳緩沖區尺度.

3 討論

3.1 水質對土地利用類型的響應關系

土地利用主要從兩方面影響河流水質，一方面是不同方式和強度的人類活動擾動，向水體中輸入各種類型的污染物；另一方面是土地利用類型的變化使得地表形態發生改變，進而對地表徑流和污染物遷移轉化造成影響[23].該研究顯示，建設用地面積占比是影響水質關鍵的類型，草地面積占比均與多個水質指標間均呈顯著負相關，耕地面積占比均不是影響水質的主要因素，這與劉金寶等[24-26]的研究結論一致.這可能歸因于山區谷底居民較少，并非以耕種為生，結合實地調研情況，耕種類型多以家庭為單位，就近種植日常生活所需的糧食、蔬菜等，耕種面積較小且連通性低，因此對水質影響小.

園地面積占比在兩個時期均與大多數水質指標呈正相關，在近岸處正相關性更為顯著，這與張志敏等[27]的研究結果相反.江蘇省溧陽市網狀河網研究區內園地面積占比小于5%，而白河流域園地面積占比較大，且大多沿有水溝道種植果樹，雖然其根系對污染物能夠起到積極的截留作用，但過近的距離和不合理施加化肥等行為，會帶來大量氮、磷污染，因此受到人類活動的干擾明顯，也存在污染物的輸出效應.

3.2 水質對土地利用響應關系的空間尺度效應

冗余分析結果顯示，從汛期和非汛期兩個時期的平均總解釋率來看，1 000 m 有水溝道帶狀緩沖區尺度下，土地利用結構對水質的解釋率最高，這與海河流域(天津段)[28]、巢河流域[29]的研究結果不一致.有水溝道兩側的河岸帶區域是陸地生態系統和水體生態系統的交界，是環境要素、生態過程、土地利用等呈現顯著梯度變化的過渡帶，其作為河流水環境的最后一道屏障，對污染物起著截留、凈化等作用，同時不合理的土地利用結構規劃，將會打破河岸帶保護閾值，對水環境質量造成影響[30].海河流域天津段地處平原區，河網分布密集復雜，潮河流域地勢也為低山丘陵和平原，而白河流域位于山區，地勢起伏大，其建設用地多分布在谷底有水溝道兩側范圍內，多為村民的住宅用地(見圖3)，加之下游是北京市飲用水源地的密云水庫，因此城市化程度較低，且工業產業較少，多以種植、旅游業為主.

該研究發現草地面積占比與一些污染物濃度在小尺度半徑下呈正相關，在大尺度下轉變為負相關，這表明在近岸帶草地對徑流污染物的遷移截留作用較為微弱，可能是因為近岸帶草地被居民生活生產破壞，而遠岸帶草地生態效益較好，且污染物經過較長距離的草地截留，有效降低了污染物含量，因此在1 000 m 緩沖帶尺度下負相關性更強.另外，有的污染物濃度在有水溝道帶狀緩沖區與子流域尺度下，與土地利用類型面積占比的相關性相反，可能是因為帶狀緩沖區尺度下各土地利用類型面積占比較子流域尺度更為均勻，子流域尺度下林地面積占比大于所有半徑帶狀緩沖區尺度(見圖6)，較大的林地面積占比改變了其相關關系.

3.3 水質對土地利用類型響應關系的季節性差異

多個流域的研究表明水質對土地利用結構的響應關系存在季節性差異，如鄱陽湖流域[31]、黃河流域[2].該研究中汛期土地利用結構對水質解釋率均高于同空間類型尺度下的非汛期(見表4)，這與Johor River流域[32]、贛江[33]等地區的研究結果相同.降雨在影響流域水質季節性差異中具有兩面性，高強度的降雨使得徑流量增加，水體中的污染物得以稀釋，水質變好；強降雨也會增強地表沖刷力，采樣點上游的污染物隨水流沖刷，匯流輸入水體，污染水環境.汛期污染物濃度較高，表明白河流域水質污染情況主要受到地表沖刷影響，白河流域汛期降雨量普遍高于非汛期，高降雨強度與多土壤含水量有利于地表徑流的形成和養分的輸出.白河流域汛期降水量占全年的66%，而非汛期降水較少，匯流過程不顯著.

該研究表明水質對土地利用結構的響應關系具有空間尺度效應和季節性差異，由于研究區域和空間數據差異所得結果不同.因此，在后續研究中將擴大研究區范圍從整體考量，并且使用多年的水質數據，開展更適宜北京山區的研究，進一步突出其在時間跨度和空間尺度的差異.根據密云水庫上游流域水質指標控制要求需達到GB 3838-2002 Ⅱ類標準，建議白河流域在鄉村建設過程中，盡可能遠離河道，嚴格高效處理生活垃圾，加強工業廢水和生活污水的排放整治，同時增強草地、林地等土地利用類型的面積占比；同時在種植果園過程中做到合理施肥和水土保持，從而減少化肥帶來的氮、磷污染對水環境造成破壞.

4 結論

a) 北京山區白河流域土地利用類型在有水溝道帶狀緩沖區和子流域空間尺度下，均以林地、園地、建設用地為主要用地類型，林地面積占比在半徑為1 000 m 的帶狀緩沖區達最大，為78.36%，在子流域為84.87%，為最主要的土地利用類型.

b) 水質指標在汛期和非汛期兩個不同時期存在差異.汛期水質整體劣于非汛期，NH4+-N、TP、TN 濃度汛期較低，而NO3--N、CODMn濃度非汛期較低.與GB 3838-2002 Ⅱ類標準限值相比，TP、TN 和CODMn均存在不同程度的超標，TN 超標尤為嚴重.TP、NO3--N屬強變異類型，空間差異顯著.

c) 土地利用類型對河流水質有顯著影響，汛期影響更明顯.建設用地和園地面積占比與各水質指標均呈正相關，與NH4+-N 濃度的相關性尤為顯著，草地、林地、水域面積占比與水質指標整體呈負相關，其中草地面積占比與多個水質指標的負相關性顯著.

d) 冗余分析結果表明，汛期土地利用結構對水質解釋率高于非汛期.汛期各空間尺度的總解釋率相似，1 000 m 有水溝道帶狀緩沖區尺度對汛期水質變化有更好的解釋能力；子流域尺度下能更好地反映土地利用結構與水質在非汛期的響應關系；兩個時期綜合來看，1 000 m 緩沖區尺度是白河流域水質對土地利用結構響應的最佳緩沖區尺度.