环境科学  2014, Vol. Issue (3): 1091-1097   PDF    
引用本文
韩黎阳, 黄志霖, 肖文发, 田耀武, 曾立雄, 吴东. 三峡库区兰陵溪小流域土地利用及景观格局对氮磷输出的影响[J]. 环境科学, 2014, (3): 1091-1097.
HAN Li-yang, HUANG Zhi-lin, XIAO Wen-fa, TIAN Yao-wu, ZENG Li-xiong, WU Dong. Effects of Land Use and Landscape Pattern on Nitrogen and Phosphorus Exports in Lanlingxi Watershed of the Three Gorges Reservoir Area, China[J]. Environmental Science, 2014, (3): 1091-1097.
三峡库区兰陵溪小流域土地利用及景观格局对氮磷输出的影响
韩黎阳1, 黄志霖1 , 肖文发1, 田耀武1,2, 曾立雄1, 吴东1    
1. 中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所, 国家林业局森林生态环境重点实验室, 北京 100091;
2. 河南科技大学林学院, 洛阳 471003
收稿日期: 2013-7-21; 修订日期: 2013-9-26.
基金项目： 国家自然科学基金项目（31370481）；“十二五”国家科技支撑计划项目 （2011BAD38B04）
作者简介：韩黎阳(1987~),男,硕士研究生,主要研究方向为土地利用与景观格局方面,E-mail:chengni0916@163.com
通讯联系人,E-mail:hzlin66@163.com
摘要：以三峡库区兰陵溪小流域为研究对象，分析了流域水体氮、磷等输出时空特征及土地利用景观格局对其产生的影响. 结果表明，流域总氮（TN）、总磷（TP）、硝态氮（NO3--N）主要来源于园地，6~9月汛期的氮磷输出显著大于1~5月的非汛期；非汛期铵态氮（NH4+-N）主要来源于住宅用地，汛期NH4+-N则来源于园地，以林地为主的集水区氮磷输出在两个时期均较低. 林地面积比与非汛期NO3--N、TP及汛期的TN、TP 显著负相关；住宅用地面积比与非汛期的NO3--N、TN及汛期的NO3--N、TN、TP显著正相关；园地面积比与汛期的NH4+-N、TN显著正相关. PD与非汛期的氮素及汛期的NO3--N、NH4+-N显著正相关；CONT与汛期的氮素及非汛期的TP呈负相关；耕地、未利用地比例以及景观格局指数ED与氮磷输出的相关性较弱，而SHMN和水域比例尚未表现出显著相关性. 此外，两个研究时期NH4+-N与土地利用及景观格局变量的回归关系要优于NO3--N、TN和TP，R2分别为0.885和0.969，而汛期的回归关系也比非汛期显著. 典型相关分析进一步显示，不同土地利用斑块类型导致的景观破碎化能较好解释氮磷输出的影响，两典范轴累积解释氮磷输出变量的90%，景观变量PD贡献最大，对流域水质评价与预测具有重要意义.
关键词： 土地利用     景观格局     氮磷输出     时空特征     非点源污染    
Effects of Land Use and Landscape Pattern on Nitrogen and Phosphorus Exports in Lanlingxi Watershed of the Three Gorges Reservoir Area, China
HAN Li-yang1, HUANG Zhi-lin1 , XIAO Wen-fa1, TIAN Yao-wu1,2, ZENG Li-xiong1, WU Dong1    
1. Key Laboratory of Forest Ecology and Environment, State Forestry Administration, Research Institute of Forest Ecology, Environment and Protection, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, China;
2. College of Forestry, Henan University of Science and Technology, Luoyang 471003, China
Abstract: The temporal and spatial characteristics of N, P exports and effects of land use and landscape pattern on N, P exports were analyzed in the Lanlingxi Watershed of the Three Gorges Reservoir Area. The results showed that the TN, TP and NO3--N were mainly generated by non-wood forest, the N, P exports in flood period (June to September) were significantly higher than the non-flood period (January to May). The NH4+-N export was derived from the residential area in the non-flood period, while from non-wood forest in the flood period. In addition, the performance of samples N, P exports with forest distributed were lower in both two periods. Also, the proportion of forest significantly negatively correlated with NO3--N, TP in the non-flood period and TN, TP in the flood period. The residential area proportion notably positively correlated with NO3--N, TN in non-flood period and NO3--N, TN, TP in the flood period. The non-wood forest proportion also significantly positively correlated with NH4+-N, TN in the flood period. Moreover, PD closely positively correlated with N exports in non-flood period, with NO3--N, NH4+-N in flood period. The CONT index strongly negatively correlated with N exports in flood period and TP in non-flood period. However, the proportions of farmland, unused land and the indices of ED were relatively weakened with N, P exports in both periods, while SHMN and water proportion did not show any positive or negative correlation. Moreover, the regression fitting degree of NH4+-N was superior to NO3--N, TN and TP with the adjust R2 of 0.885 and 0.969 in two periods, while the regression relation was better than that of non-flood period. The result of redundancy analysis further demonstrated that the landscape fragmentation caused by patches types of different land uses could better explain impacts on the exports of nitrogen and phosphorus. The two canonical axes accumulated explained the 90% proportion of the variables and the highest contribution was PD, which was an important indicator for watershed water quality assessment and prediction.
Key words: land use     landscape pattern     N, P exports     temporal and spatial characteristics     non-point source pollution    

流域水体中氮、 磷等物质是造成农业非点源污染的重要原因[1, 2, 3]，氮磷的产生、 迁移、 转化与降雨径流、 土壤侵蚀、 地表溶质溶出及土壤溶质渗透过程密不可分[4, 5, 6]. 相关研究表明流域氮磷物质的输出与土地利用状况及景观格局紧密相关[7,8]. 随着遥感与GIS技术的快速发展，开展流域尺度土地利用景观格局对河流水质的影响成为研究的热点. 国内外相关研究已表明，土地利用方式与氮磷等的输出存在一定的相关性[9, 10, 11, 12]，受区域地形地貌及景观格局的影响，这种相关存在一定的空间差异[9, 12, 13]. 景观指数是有效反映景观单元类型及其空间布局的定量指标，能综合表征景观空间组成及结构对流域水质的影响[14]. 大多数研究关注尺度和区域发展的影响，如区域尺度[15]、 流域尺度和缓冲区[9, 11, 16, 17, 18, 19, 20, 21]，城市景观[12, 22, 23]、 农村景观[7, 13, 24]，并取得了一系列重要成果，而考虑时间差异尤其是降雨时期所产生的影响相对较少. 因此，从流域景观角度定量研究汛期和非汛期氮磷输出与土地利用及空间格局的关系对河流水质管理具有重要意义. 本试验以三峡库区典型复合农林小流域为对象，探索土地利用对氮磷输出的影响，建立流域不同时期土地利用景观格局与氮磷输出的关联，筛选能较好评价和预测流域不同时期水质状况的土地利用景观格局量化指标，以期为实现库区河流生态系统安全和小流域最佳管理模式提供科学依据.

1 材料与方法
1.1 研究地区概况

秭归县兰陵溪小流域(30°51′21″~30°51′34″N，110°53′27″~110°54′50″E)距三峡大坝约17 km，面积144 hm2，为全库区退耕还林典型示范流域. 流域地处中纬度，属亚热带大陆性季风气候，多年平均降雨量1 439 mm，年际差异较大，年内降雨集中分布在5~8月，约占全年68%. 土壤为花岗岩母质出露发育的石英砂土，保水保肥性较差，植被覆盖率为72.5%. 流域最高海拔1 400 m，植被多以针阔混交林为主； 居民区多分布于海拔300~500 m的中部低山区； 柑桔、 板栗、 茶园等经济林多分布于中下部区域(200~500 m)，其间零星分布着以间作为主的农田，如玉米、 花生、 红薯及菜地等(图 1).

图 1 兰陵溪小流域地理位置、 采样点分布及土地利用分类 Fig.1 Location of study area,sample distribution and classification of land uses in the Lanlingxi Watershed

1.2 研究方法
1.2.1 流域土地利用方式的确定

采用分辨率为0.6 m的QUICK BIRD数据 (时相: 2011年 9月)，使用ERDAS9.2 对影像进行辐射校正、 几何校正、 影像配准，并进行人机交互解译，将流域划分为林地、 园地、 耕地、 住宅用地、 水域和未利用地等6大类(《土地利用现状分类标准GB/T 21010-2007》). 为确保土地分类精度，在影像上选取50个控制点，进行野外效验. 分类精度评价结果Kappa系数为0.86，符合本研究精度要求.

1.2.2 取水样点设置与氮磷测定

采用国家测绘部门2006年1 ∶1万5 m等高距地形图作为基本地形信息源数据，按照基础地理信息数字产品(1 ∶1万)生产技术规程[25]进行等高线高程赋值，利用ArcView GIS 双线性内插重采样方法生成5 m格网DEM[26]. 在ArcGIS 水文模块中对流域进行集水区划分. 在流域干流自上而下设S1、 S8和S9等3个集水区采样点 (图 1)，在其他支流出口处设置S2、 S3、 S4、 S5、 S6、 S7等6个集水区采样点. 于2012年1~5月(非汛期)、 6~9月(汛期)进行水体氮磷含量指标的连续测定，每隔3 d在每个样点处用稀酸浸泡过蒸馏水洗干净了的500 mL聚乙烯瓶采集水样3瓶带回实验室，调节pH<2，保存于4℃冰箱并在24 h内完成氮磷测定. TN采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法 (GB 11894-89)，TP采用钼酸铵分光光度法 (GB 11893-89)； NH+4-N和NO-3-N使用校准后的多参数水质监测仪(美国产，型号YSI 6600-V2)测定，实验误差控制在5%以内.

1.2.3 景观指数提取

将ERDAS9.2生成的土地利用类型图导入FRAGSTAT 3.3 软件. 为表征景观破碎度、 多样性及蔓延度趋势，确定类型水平和景观水平的5种景观指数(表1)，景观指数意义见相关文献[14, 27, 28].

表1 研究流域景观格局指数 1) Table 1 Description of landscape pattern metrics

1.2.4 统计分析

采用K-S检验数据是否满足正态分布，然后对数据进行对数变换. 氮磷输出数据以平均值表征不同季节水质状况，水质数据的标准偏差由每次采样统计而来； 多元逐步回归分析用来分析不同土地利用景观格局变量对氮磷输出的综合响应，其中以0.05为检验是否显著的标准，R2和P为回归统计值用来判定回归效果[22]； 冗余分析(redundancy analysis，RDA)直观展现解释变量与响应变量之间的关系[29]，本研究借助RDA分析影响氮磷输出的关键因子和主要驱动力.

2 结果与分析
2.1 土地利用与景观指数

兰陵溪小流域各集水区中，S1林地面积百分比最大(97.05%)，以林地为主且有最大的CONT值，表明该集水区森林的聚集程度较高(表2). 耕地主要分布于S3且景观异质性较为明显，住宅用地 (农村宅基地) 集中于S5，而S7拥有最大比例的园地 (87.16%)和最小比例的林地 (1.31%). 此外，S4的斑块密度 (PD)和边缘密度 (ED)值最大，表明该集水区的景观破碎度最为严重.

表2 土地利用类型面积比例和景观格局指数 Table 2 Area proportion of land use types and landscape pattern metrics
2.2 氮磷输出的时空分异

图 2 表明，不同季节不同样点的氮磷输出存在差异. 从季节来看，汛期的NO-3-N和TN浓度显著高于非汛期，最大值分别达到7.6 mg ·L-1和13.5 mg ·L-1. 而非汛期NH+4-N浓度基本在1.5 mg ·L-1以下，汛期NH+4-N浓度除S1和S2外均在2.0 mg ·L-1左右，最大值2.93 mg ·L-1，而TP在季节变化中并不显著. 就氮磷输出空间分布而言，S1和S2明显小于其他采样点，较高的TP浓度位于S3和S7，S5在非汛期中NH+4-N浓度较大，而汛期中则为S3. 此外，非汛期的TN浓度最大值出现在S3而汛期为S6.

图 2 不同季节氮磷输出的空间分布 Fig.2 Spatial distribution of N,P exports in different periods

2.3 土地利用景观格局与氮磷输出的回归分析

由表3多元逐步线性回归分析可以看出，非汛期中，林地、 住宅用地和未利用地比例对NO-3-N产生显著影响，TN与住宅用地比例显著正相关，耕地比例显著贡献了TP输出，林地比例对NO-3-N 和TP有较强的负相关性，表现为林地对其拦截滞留和吸收转化. 此时期的NH+4-N主要受景观破碎化的影响，与PD和SHDI均显著正相关. 在汛期中，林地比例对TN、 TP

输出有着显著的负相关趋势，园地比例与NH+4-N和TN显著正相关，住宅用地比例与NO-3-N、 TN 和TP 均有较好的正相关. 同时，TP 受景观类型的边缘复杂状况显著正相关，CONT 值能较好地表征NO-3-N、 NH+4-N 和TN 输出的趋势. 从回归效果来看，两个时期的NH+4-N与土地利用变量的回归关系要优于NO-3-N、 TN和TP，R2分别为0.885和0.969，而汛期的回归关系也比非汛期显著.

表3 不同时期土地利用景观格局与氮磷输出的回归关系 1) Table 3 Relationship of regression between land use pattern and N,P exports in different periods
2.4 土地利用景观格局与氮磷输出的典型相关分析

如表4所示，土地利用格局变量PD和SHDI(R>0.60)为RDA第一典范轴的主要解释变量(P<0.05)，其次为林地和园地(R>0.50)，因此，第一典范轴主要表征了不同土地利用斑块类型导致的景观破碎化程度. 而不同时期第二典范轴的主要解释变量则存在差异，非汛期主要代表了水域和林地汇景观降低氮磷输出的趋势，汛期则表征了未利用地和耕地景观类型的形状复杂程度，两个典范轴累积解释氮磷输出的90%以上，但第二典范轴解释变量并不显著(E<0.20).

图 3则显示，S1 和S2 的景观破碎度较小，林地他采样点高，表明该时期NH+4-N输出主要来源于住宅用地，即在降雨相对较少条件下，居民生活区是NH+4-N输出的主要形式.

表4 典范轴与各土地利用变量之间的相关系数及特征值描述 Table 4 Correlation coefficient between canonical axes and land use variables,eigenvalues were also provided
3 讨论

3.1 氮磷输出分异性

非汛期的TN主要来自S3，其次是S7，是因为S3的耕地面积比例相对较大，S7拥有最大面积比例的园地且该时期的正值春耕生产，人为对土壤的扰动以及施肥等活动增加了TN的输出，而且NO-3-N、 TP也表现了相似的趋势. 而S5的NH+4-N输出较其

图 3 不同季节土地利用景观格局变量与氮磷输出的典型相关关系 Fig.3 Canonical correlations between N,P exports and land use pattern variables in different periods

降雨和地表径流过程是非点源污染形成的重要过程之一[1, 2, 30]，而且降雨是土壤养分流失的重要驱动力之一[5,31]. 汛期的氮磷输出较非汛期高，这是由于汛期的降雨多为历时短强度大的强降雨，该时期氮磷流失主要是园地引起的，因此,在强降雨作用下，经地表径流和土壤入渗等过程易造成土壤养分的流失. 同时汛期正值高温高湿高热季节，微生物活动加强，居民区堆放的生活垃圾易被分解，氮磷含量较高[11]，强降雨对不透水面的冲刷，使本已失去植被和土壤对氮磷的过滤吸收和转化存储功能的居民区表现出较高的氮素输出(S5). 而不同时期氮磷输出分异性的另一个原因与氮磷输出机制有关，即地表径流中氮素输出以水溶态为主，而磷素以泥沙结合态为主[4]，因此不同时期氮素变异较大，磷素差异不明显. 此外，S5的TN输出变异最大，是由于采样时间适逢不同强度降雨子流域出口氮磷浓度存在差异，这也充分说明了降雨对土壤养分输出的影响.

3.2 流域土地利用与氮磷输出关系

不同土地利用方式对氮磷输出有重要影响. 如表3所示，汛期的园地比例与NH+4-N、 TN表现了显著的正相关，非汛期的耕地比例也显著贡献TP的输出，表明农业土地利用由于施肥和翻耕等措施使未被作物吸收利用的氮磷养分随径流流失，是产生流域非点源污染的重要原因，这与前人研究结论是一致的[5, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 32]. 同时流域林地比例对TP和非汛期的NO-3-N及汛期的TN显著负相关，显示林地具有较强的拦截过滤及吸收转化氮磷的功能，汇的作用明显，能有效改善流域水质状况[33,34]. 值得注意的是，本研究中住宅用地对氮磷输出的影响较为突出甚至高于耕地，表明住宅用地已成为该流域一个主要的污染物来源，原因是居民生活区富含的养分在降雨的驱动下经不透水面迅速形成地表径流而排入河道，增加了河水中氮磷输出[11, 22, 35]，因此，在城镇化进程中住宅用地不容忽视.

汛期的耕地、 未利用地和水域比例并未表现出显著的相关性，可能是因土地利用面积比例较小，对氮磷输出的贡献较弱，在进行回归时未到达显著水平的缘故. 非汛期园地比例与氮磷的相关性较弱，耕地和未利用地比例则表现了显著的正相关，说明降雨较少条件下，该流域土地利用面积比例对氮磷输出的影响小于土地利用类型，因此在土地利用配置时需综合考虑不同时期土地利用面积规模和不同土地利用类型对水质的影响. 此外，该小流域为溪流级别，水域多覆被杂草灌丛，具有汇的功能，但因面积比例较小，仅在RDA的非汛期表现出来[图 3(a)].

3.3 流域景观格局与氮磷输出关系

土地利用格局指数是一种有效量化土地利用空间结构的方法，因其指数众多，角度各异，高度浓缩了土地利用信息而备受国内外研究者关注[15, 19, 21, 36]. 表3表明流域类型水平的PD和景观水平的CONT与氮磷输出关系密切. PD作为衡量景观破碎化程度的一个重要指数，其值越高，意味着流域内不同类型的景观斑块数量越多，越不利于控制污染物的扩散和迁移，即在一定程度上反应各汇水区非点源污染状况. 本研究两个时期PD与NH+4-N、 NO-3-N显著正相关，与已有研究结论相似[15,18]，表明斑块密度对氮素输出有重要影响. CONT是表征不同斑块类型蔓延趋势的指数，本研究结果(表2和表3)表明CONT值越小，各个土地利用斑块类型越分散，意味着氮磷输出越大. 有研究支持了本结论，如，NH+4-N、 TN与 CONT表现极显著的负相关[37]，景观指数CONT与NH+4-N、 TN、 TP相关性较为明显[21]. 这种因土地利用斑块类型较多且分散所导致的污染物输出增加与降雨-径流过程密不可分[14].

本研究中SHDI仅与非汛期的NH+4-N表现了显著的正相关关系，ED仅与汛期的TP显著正相关，而SHMN 无显著相关性. 但有研究认为SHDI与NH+4-N、 TN、 TP相关性较为明显[21]，SHDI 与TP 和NH+4-N显著正相关[18]，NH+4-N、 TN分别与ED、 SHDI表现出极显著的正相关且ED对NH+4-N、 TN的空间变化影响最大[37]，TP与SHMN有显著的负相关[19]. 出现这种较弱或不明显的相关性，可能是由于采用了低分辨率的遥感影像图，从而导致分类信息的损失[20]. 然而，本研究选取小流域且采用高分辨率的影像提取土地利用景观格局信息，其不显著的原因可能是在大量坡改梯田结构中，土地利用斑块类型的边缘或形状趋于更加复杂，其能量流和物质流很难通过单一指数刻画. 事实上，有研究表明，只有少数景观格局指数可较好预测水体中的污染物输出，部分景观格局指数弱于土地利用面积比例与水质的相关性[34]，甚至有些景观指数与水质的关系无法被合理解释[18,37]. 因此，选择合适的景观格局指数对于流域水质预测和评价有着重要的现实意义.

4 结论

(1)土地利用对氮磷输出有一定影响且随季节不同而异. 流域TN、 TP、 NO-3-N主要来源于园地，6~9月汛期的氮磷输出显著大于1~5月的非汛期； 非汛期NH+4-N主要来源于住宅用地，汛期NH+4-N则来源于园地，以林地为主的集水区氮磷输出在两个时期均较低. 园地和住宅用地成为流域氮磷输出主要的源景观，林地具有改善水质的汇景观功能.

(2)林地、 园地、 住宅用地比例及景观指数PD和CONT在表征氮磷输出的影响时较为显著，能在一定程度上反映流域水质状况.

(3)非汛期和汛期的NH+4-N与土地利用格局变量的回归关系要优于NO-3-N、 TN和TP，R2分别为0.885和0.969，汛期的方程拟合度优于非汛期.

(4)不同土地利用斑块类型导致的景观破碎化能较好解释对氮磷输出的影响. 具有较大CONT值汇景观的林地配置在河岸两侧，能明显改善水质，尤其是暴雨频繁的汛期. 对于流域土地利用的规划，在控制氮磷源土地利用类型面积比例的同时，兼顾景观格局的完整性和连通性，方能收到较好控制非点源污染的效果.

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