2016, Vol. 37
2. 南京林业大学南方现代林业协同创新中心, 南京 210037
2. Co-Innovation Center for Sustainable Forestry in Southern China, Nanjing Forestry University, Nanjing 210037, China
三峡库区是我国生态环境敏感区和脆弱区，被列为全国水土保持极重要区域和重要水源涵养区[1~3]. 2000年以来三峡水库库区范围内实施退耕还林工程和库周绿化等工程，原来以坡耕地为主体转变为耕地、园地(茶园、果园)和林地等多种土地利用类型坡面空间配置镶嵌景观. 2002年兰陵溪小流域开始实施坡耕地退耕还林工程，坡改梯、免耕、缓冲带等生态防护工程也得以逐步实施，流域自上而下逐步形成生态公益林带、生态经济林带和沿江景观防护林带的“三带”分布模式，小流域土地利用结构发生显著改变.面源污染物输出与土地利用存在密切关系，流域土地利用结构改变对径流氮磷养分输出具有重要影响，氮磷输出负荷与土地利用方式紧密相关[4~7]，土地利用不同所造成的农业面源污染差异巨大[8, 9].
兰陵溪小流域为全国退耕还林科技支撑试验示范区，在三峡库区沿江低山丘陵区退耕还林土地利用变化具有典型代表意义.三峡库区主要土地利用类型的养分输出特征等已有较为系统的样地监测与分析，研究结果表明，林地、园地和耕地的土壤养分流失量存在显著性差异，总磷主要以颗粒态输出，随地表径流输出总磷量所占比例只有1.6%，氮素输出中硝态氮占主要部分，且硝态氮主要流失途径为地表径流，通过径流输出的硝态氮所占比例高达91.4%[10, 11].本研究利用ArcGIS空间分析在集水区尺度上通过监测不同土地利用结构模式下的土壤养分输出特征分异，揭示小流域氮素输出与土地利用结构之间的关系，对进入流域水体污染物的主要来源加以识别，以期为库区小流域土地利用结构调整以及农业面源污染控制提供依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区域兰陵溪小流域(110°56′E, 30°50′N)位于湖北省秭归县境内，距离三峡大坝17 km左右，面积144 hm2.亚热带大陆季风气候，近50年平均降水量为991.90 mm，年际差异较大，季节分布不均，降雨主要集中在5~9月，约占全年降雨量的70%[12].小流域土壤多为花岗岩母质出露发育而成的石英砂土，保水保肥性较差.
小流域地势西高东低，最高海拔2 056 m，最低40 m.海拔500 m以上生态公益林带植被覆盖率为72.5%，以马尾松(Pinus massoniana)次生林和松栎(Pinus and Quercus)混交林等为主，间有灌木林、荒草地夹杂.中部生态经济林带(海拔200~500 m)地势较为平缓，用地类型多样，以园地和耕地为主，多种植茶(Camellia sinensis)、柑橘(Citrus reticulate Blanco)等经济作物，少量花生(Aeachis hypogaea)和玉米(Zea mays)等农作物间作，形成区域特色的农林景观间作地带，居民宅基地主要分布于此区域.海拔200 m以下沿江景观防护林带多为刺槐(Robinia pseudoacacia)、杉木(Cunninghamia lanceolata)、柏木(Cupressus funebris)等树种，低山缓坡台地以植茶为主.
1.2 研究方法 1.2.1 集水区划分及监测点布设采用2014年兰陵溪小流域1∶1万5 m等高距地图作为基本地形信息数据源，按照相关技术规程对等高线高程进行赋值，利用ArcView GIS双线性内插重采样法生成5 m×5 m格网DEM，并通过ArcGIS水文分析模块对小流域集水区进行划分[13, 14]，划分结果如图 1所示.在小流域干流及6条支流共布设9个集水区监测点，其中S2、S3、S4、S5、S6、S7位于各支流出水口处，S9为小流域出水口控制整个流域.考虑到流域的“三带”分布模式，在干流增设S1和S8两个监测点，分别位于生态公益林带和生态经济林带下游.
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图 1 兰陵溪小流域采样点分布及土地利用分类 Fig. 1 Distribution of sampling sites and classifications of land use in the Lanlingxi watershed |
以分辨率为0.65 m的QUICK BIRD数据(时相: 2014年9月)为底图，利用ERDAS 9.2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，按照《土地利用现状分类标准》(GB/T 21010-2007)将小流域划分6大类，即林地、园地、耕地、住宅用地、水域和未利用地.在影像上均匀选取了涵盖各土地利用类型的50个控制点进行野外效验以保证分类精度.评价结果Kappa系数为0.85，满足本试验要求.
1.2.3 水样采集与分析水样采集时间为2015年5月~9月，每次各监测点均采集水样3瓶(每瓶500 mL)，S3等采样点共发生产流降雨15次，共计采集水样405个. S9为流域出口，设置水位自动监测仪以记录实时水位变化，每日采集水样并分析以获得养分日变化数据.用聚乙烯瓶(稀酸浸泡、蒸馏水洗净)将水样带回秭归生态定位站实验室，及时测定水样中总氮(TN)、硝态氮(NO3--N)和铵态氮(NH4+-N)质量浓度. TN测定采用碱性过硫酸钾消解紫外分光光度法测定，水样经0.45μm微孔滤膜过滤后通过意大利产Smartchem140型化学间断分析仪测定NH4+-N、NO3--N质量浓度，所有测定方法均参照标准方法进行[15].
1.2.4 数据分析以集水区各次水样养分测定结果均值作为该集水区汛期养分输出特征值，比较各集水区之间氮素养分输出差异(LSD法)，将各监测点养分指标浓度进行聚类分析(Ward's法和squared Euclidean distance法)，识别各集水区养分输出特征空间差异及氮素输出的主要来源，并对聚类后各类集水区土地利用结构在氮素养分控制方面的作用加以分析.
对集水区氮素养分指标与土地利用类型面积比例进行相关分析(Pearson相关分析)，探索养分输出与土地利用结构间的相关关系，根据相关系数正负划分氮素养分输出的“源”、“汇”土地利用类型.
以氮素养分质量浓度为因变量，以6种不同土地利用面积比例为自变量进行逐步回归分析，筛选变量建立最优回归模型，进一步确认小流域氮素输出主要来源.本文采用指数模型来表征土地利用结构对氮素养分输出的影响[16, 17] [式(1)]，即：
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(1) |
式中，α为系数，β1~β6分别为各种土地利用类型面积比例与相应养分指标间的相关性，若βi为正或负，则表示该土地利用类型为养分输出过程的“源”或“汇”，X1~X6分别表示林地、耕地、园地、住宅用地、未利用地和水域面积比例.在利用多元逐步回归分析计算土地利用结构对氮素输出浓度影响时，影响最大的用地类型率先进入方程，且只有具有统计显著性的变量才会进入模型.
本研究应用Excel 2013和SPSS 19.0软件统计与分析数据，并使用Sigmaplot 12.5软件作图.
2 结果与分析 2.1 土地利用结构状况多种土地利用类型构成异质景观对土壤养分的分布和迁移产生影响[18].兰陵溪小流域各集水区内土地利用类型面积比例如图 2所示.退耕还林工程以前，小流域土地利用以耕地为主，类型单一，退耕后林地成为流域内最大面积的地类，占流域总面积的76.85%，园地是第二大用地类型，面积比例为面积13.87%，耕地面积锐减，仅占总面积的1.16%.未利用地、住宅用地和水域分别占流域总面积的4.54%、2.85%和0.73%.
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图 2 集水区各种土地利用类型的面积比例 Fig. 2 Area proportions of various types of land use in each catchment |
S1集水区内林地面积比例最大(97.05%)，无耕地和园地类型，可被视作单一林地类型，该区域以亚热带常绿和落叶阔叶混交林等自然植被为主，郁闭度高于95%. S2集水区内林地占较高比例，住宅用地、耕地和荒地面积较小且零星分布，园地面积占一定比例，为9.86%. S3集水区土地利用类型较多且交错分布，林地面积比例相对较小(43.50%)，园地和未利用地占比较大(分别为19.66%和24.75%)，流域内未利用地以草地为主，包括少量裸地. S4和S5集水区有较多的住宅用地分布且靠近溪流，S5住宅用地比例较高(20.78%)，S4集水区园地面积比例相对较大(20.91%). S6和S7集水区内园地比例较大，S7几乎可以认为是单一的园地类型(园地面积比例高达87.16%，且多为茶园地)，且呈明显的片状分布格局. S8集水区土地利用结构由上到下依次为林地、居民住宅用地和园地，S9为流域出口，土地利用结构与S8相似，只是在下游耕地面积和斑块数量上有所增加.
2.2 集水区氮素养分输出特征小流域各监测点汛期氮素质量浓度状况如图 3所示，养分输出差异较大. NH4+-N浓度变化范围在0.089~0.214 mg·L-1之间，位于溪流下游的S5~S9明显高于上游的S1~S4，S5、S6浓度远高于其他监测点，分别为0.214 mg·L-1、0.212 mg·L-1.住宅用地和园地面积比例较大的S5集水区NO3--N浓度最高，为13.203mg·L-1，远远高于其他集水区浓度，NO3--N浓度最低出现在S1集水区，为2.925 mg·L-1. TN浓度变化规律与NO3--N基本一致，S1最小，S5最大，变化范围为3.561~14.572 mg·L-1.小流域TN输出浓度偏高，部分监测点甚至超过国家规定的Ⅴ类地表水水质标准[19].各监测点氮素流失过程中NO3--N占TN的绝大部分，变动范围为80.23%~90.61%，因此可以认为该流域水体中氮素主要以NO3--N形式输出.
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图 3 各监测点氮素输出浓度特征 Fig. 3 Nitrogen output concentration characteristics of each monitoring point |
对小流域氮素输出浓度与各种土地利用类型面积比例进行Pearson相关分析(n=405)，结果见表 1.林地、未利用地面积比例与NH4+-N、NO3--N、TN呈负相关关系，其中林地与3种养分浓度之间、未利用地与NO3--N和TN间相关性达到极显著水平(P < 0.01)，园地、住宅用地和水域与3种氮素养分相关性极显著，相关系数大小关系均为住宅用地最大，园地最小，水域居中，这表明居民区对小流域氮素输出贡献最大.林地和未利用地表现为氮素输出“汇”，住宅用地和园地表现为氮素输出“源”.
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表 1 土地利用类型与氮素输出浓度相关分析 Table 1 Pearson correlation analysis between land use types and nitrogen output concentration |
氮素养分输出浓度与各种土地利用类型面积比例逐步回归分析结果见表 2，住宅用地和园地地类面积所占比例是控制氮素输出的主要因素.对于NO3--N和TN而言，住宅用地和园地对其输出浓度都有显著影响，与兰陵溪小流域主要氮素源为居民生活污水和园地耕作施肥一致. NH4+-N输出浓度与住宅用地和园地面积比例显著相关，但调整后R2为各回归方程的最低值(0.112)，二者对NH4+-N输出的解释程度小，方程拟合效果较差.
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表 2 土地利用类型与氮素养分输出的逐步回归分析 Table 2 Stepwise multiple lineal regression analysis between land use types and nitrogen concentration |
2.4 集水区氮素输出差异
对各集水区氮素浓度进行差异性分析，多重比较(LSD法)结果显示TN与NO3--N规律一致，除S4与S8差异不显著、S6与S7差异不显著之外，其他各处间养分浓度均呈现出显著差异(P < 0.05)，而NH4+-N分析结果更为复杂，对集水区各项氮素指标空间聚类分析和各类别的总体分析.
树状图清晰反映了集水区分类情况，总体上，9个集水区大致可以分为3类，且3类间各种氮素养分浓度均有显著差异，依照组别间受人为活动影响程度的差异对各类别加以定义(图 4、表 3).第Ⅰ类土地利用结构方面林地面积超过85%，耕地和园地面积小，园地和住宅用地面积之和在5%左右，其他用地类型面积不足10%(表 4).受人为活动影响小，氮素养分输出浓度低; 第Ⅱ类园地面积比例相比于第Ⅰ类有较大增加，林地比例约70%，园地和住宅用地约为20%且住宅用地面积小于5%，其他地类约占10%，该类受到一定农事活动和居民生活的影响，氮素养分输出浓度较第Ⅰ类高; 第Ⅲ类住宅用地和园地面积比例较前两类有较大增加，该类林地面积比例小于40%，园地和住宅用地比例超过50%，其他类型占比仍维持在10%左右，受农事活动以及居民生活影响最大，氮素输出最为严重，NO3--N浓度超过集中式生活饮用水地表水源地补充项目标准限值，TN浓度超过Ⅴ类地表水水质标准[19].
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图 4 各集水区养分指标空间聚类分析结果 Fig. 4 Spatial cluster analysis of nutrient index of all catchments |
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表 3 3类集水区的氮素输出平均浓度 Table 3 Mean concentrations of nitrogen output in three types of catchments |
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表 4 3类集水区不同土地利用类型的面积比例 Table 4 Area proportions of different types of land use in three types of catchments |
3 讨论 3.1 流域土地利用类型源汇功能分析
小流域未利用地包含草地和少量裸地，受人为干扰程度小，草地与林地在改善水质方面起到重要作用，能够有效减少氮磷养分输出，有利于控制流域水体富营养化和水环境的修复与保护[20~23].各种氮素输出浓度与未利用地类型呈负相关且达到极显著水平，未利用地是氮素输出“汇”功能类型.林地、未利用地与氮素输出浓度负相关，且相关性极显著，但是在逐步回归时却未能进入回归方程，与罗璇等[24]在丹江口市胡家山小流域的研究结果相似.这可能与小流域土地利用空间结构有关，小流域内林地、未利用地等汇用地类型大多分布于离河岸较远的位置以及河流的上游地带，河岸两边多为居民住宅住地以及便于灌溉和管理的园地、耕地等源类型，因此导致源用地类型的氮素输出占据主导地位.
由于农耕地人为管理活动频繁，施肥量大，地块尺度上，农耕地单位面积氮磷养分年输出量远超其他土地利用类型[11].但在集水区尺度，氮素输出浓度与耕地面积比例间相关性较弱，退耕还林工程后耕地面积大幅度缩减及耕地零星分布可能是导致这一结果的原因.退耕还林后，大面积坡耕地转变为茶园、果园和林地等多种类型，剩余耕地点状分布于林地、园地之间，形成镶嵌分布格局[25]，因此弱化了农耕地面源污染输出，导致耕地对小流域氮素输出贡献值降低.流域内园地主要包括茶园和柑橘园两种，面积较大，且多为片状分布(以S7为代表).园地农药化肥施用量大，但作物对氮肥的利用率低[26]，导致园地成为除住宅用地以外最大的氮素输出源类型.在推广精准化施肥降低氮素输入量之外，应通过林茶、林果间作等方式改变部分园地单一类型片状分布，从源头上有效控制面源污染物的产生[27, 28].
小流域氮素输出与住宅用地极显著正相关，逐步回归分析显示住宅用地是小流域面源污染的重要污染源，这与於梦秋等[29]研究结果相似.居民区生活污水以及禽畜养殖粪便等的直接排放进入水体是直接原因，应加强农村生活污水处理以及禽畜粪便处理技术的应用.氮素养分输出与土地利用类型逐步回归分析时NH4+-N输出方程拟合度低，拟合效果差，这与前期研究结果小流域氮素输出以NO3--N为主，NH4+-N浓度极小一致[11].
3.2 流域土地利用结构与氮素输出自2000年退耕还林以来，柑橘和茶叶收入成为当地居民主要经济来源，更多的农耕地甚至板栗林地被改造为园地[30].退耕还林工程实施后形成的“三带”分布模式中，生态公益林带和沿江景观防护林带并不会为居民带来直接经济收入，只有生态经济林带能够产生经济效益，因此园地面积比例决定了小流域的经济收益高低.从第Ⅰ类到第Ⅲ类园地面积比例由低到高排列，经济收益也按此顺序排列.
根据聚类分析结果，第Ⅰ类土地利用结构对氮素输出控制效应最好，能最大程度减少汇入小流域的氮素负荷，生态效益最高.第Ⅲ类氮素控制效应最差，氮素输出浓度超标，面源污染风险高.第Ⅱ类氮素养分浓度控制在相对较低水平，小流域生态效益得到较好的保证.
综合考虑小流域生态效益和当地居民经济收益，结合土地利用类型的源汇分析结果，第Ⅱ类应成为小流域土地利用结构调整所追求的方向.由表 4可以看出，第Ⅱ类林地面积约占70%，园地和住宅用地面积比例约为20%，其他地类总共占10%，且作为流域最大氮素源类型的住宅用地面积比例不足5%，即林地、园地和住宅用地、其他用地类型面积比例大约维持7∶2∶1，由于住宅用地是流域最大的氮素源类型，其面积比例应控制在5%以下.
4 结论(1)退耕还林工程实施以来兰陵溪小流域土地利用结构发生改变，林地和园地面积比例显著增加，且园地多以茶园单一类型片状分布，耕地面积锐减，多零星分布于林地、园地之间.
(2)小流域部分监测点总氮浓度超过国家Ⅴ类地表水水质标准，其中又以硝态氮为主要输出形式，其输出浓度占总氮输出的80%以上，在面源污染防控过程中应以控制硝态氮输出为重点.
(3)集水区氮素输出浓度与园地和住宅用地极显著正相关，与林地、未利用地则成极显著负相关，住宅用地和园地类型是主要的氮素输出源.
(4)小流域土地利用结构调整模式应优先增加林地，适当控制园地发展，且将住宅用地面积比例控制在5%以下，并通过林茶、林果间作等方式改变小流域部分园地单一类型片状分布格局.