环境科学  2016, Vol. 37 Issue (8): 2947-2956   PDF    
引用本文
项颂, 庞燕, 储昭升, 胡小贞, 孙莉, 薛力强 . 入湖河流水质对土地利用时空格局的响应研究:以洱海北部流域为例[J]. 环境科学,2016, 37(8): 2947-2956.
XIANG Song, PANG Yan, CHU Zhao-sheng, HU Xiao-zhen, SUN Li, XUE Li-qiang . Response of Inflow Water Quality to Land Use Pattern in Northern Watershed of Lake Erhai[J]. Environmental Science,2016, 37(8): 2947-2956.
入湖河流水质对土地利用时空格局的响应研究:以洱海北部流域为例
项颂 , 庞燕 , 储昭升 , 胡小贞 , 孙莉 , 薛力强     
中国环境科学研究院湖泊生态环境创新基地, 北京 100012
收稿日期: 2016-02-23; 修订日期: 2016-03-30
基金项目: 国家水体污染控制与治理科技重大专项（2012ZX07105-002）
作者简介: 项颂(1988~), 女, 硕士, 主要研究方向为水体污染控制与治理, E-mail:xs624834175@126.com
通讯联系人, 庞燕, E-mail:190068749@qq.com
摘要: 揭示土地利用与入湖河流水质的内在联系是非点源研究的重要内容，以洱海北部流域为研究对象，从土地利用类型组成和空间格局入手，综合空间分析和统计分析方法对两者响应关系进行研究.结果表明，研究区平均坡度（SLOPE）、植被区面积百分比（VEG）作为表征土地利用类型组成的指标，与入湖河流TN和TP的关系显著，斑块密度（PD）、农业用地斑块密度（PDagr）、水体形状指数（LSIwat）作为表征土地利用空间格局的指标，与TP和NH4+-N的关系显著；类型水平下，入湖河流水质对土地利用空间格局的响应关系较景观水平强，水质响应指标为雨季TP和旱季NH4+-N，回归调整系数R2分别为0.761和0.978；旱季，入湖河流水质对土地利用的响应关系强于雨季，水质响应指标为TN、TP和NH4+-N.因此，进行洱海北部流域非点源污染治理时可考虑提高植被覆盖率和农业用地集约化程度，尽量避免旱季对自然水体的人为干扰，后续进行土地利用空间格局与入湖河流水质关系研究建议选类型水平.
关键词: 洱海北部流域      入湖河流水质      土地利用      逐步回归分析     
Response of Inflow Water Quality to Land Use Pattern in Northern Watershed of Lake Erhai
XIANG Song , PANG Yan , CHU Zhao-sheng , HU Xiao-zhen , SUN Li , XUE Li-qiang     
Research Center of Lake Eco-Environments, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China
Abstract: The inherent relationship between land use pattern and inflow water quality is essential for nonpoint source pollution study. Response of inflow river quality to land use pattern in Northern part of Lake Erhai Watershed was analyzed in aspects of land use composition and configuration using spatial analysis and statistical analysis methods. The results indicated that as land use composition indexes, average slope and vegetation area percentage had significant relationship with TN and TP of inflow rivers. As land use configuration indexes, patch density, patch density of agriculture land and landscape shape index of water had significant relationship with TP and NH4+-N of inflow rivers. Response of inflow river quality to land use pattern was better at class level than at landscape level. Water quality response indicators were TP in rainy season and NH4+-N in dry season, of which regression adjustment coefficient R2 was 0.761 and 0.978, respectively. Response of inflow river quality to land use pattern was better in dry season than in rainy season, and the water quality response indicators were TN, TP and NH4+-N. Improving vegetation coverage and agriculture land intensive degree and avoiding human disturb to natural water area especially in dry season were suggested in nonpoint source pollution control of northern watershed of Lake Erhai Watershed. Later research on relationship between land use configuration and inflow river quality should better be at class level.
Key words: northern watershed of Erhai      inflow river water quality      land use pattern      stepwise regression analysis     

强烈的人类活动影响，使得土地利用发生变化，这种变化会引起流域水土流失并改变水文循环过程，进而加剧流域非点源污染[1~3].入湖河流作为外源汇入湖泊的重要通道，其水质变化直接影响湖泊水环境[4, 5].探讨土地利用与入湖河流的内在联系，是非点源污染研究的热点，对流域非点源污染治理和湖泊水环境保护意义重大[6, 7].

目前关于土地利用与河流水质耦合关系的研究方向主要包括两方面：以土地利用的类型组成属性为基础，如研究综合土地利用类型[8]或某单一土地利用类型面积百分比与河流水质的关系，其中关注最多的单一土地利用类型为建设用地[9]和农业用地[10]; 以土地利用的空间格局属性为基础，如利用景观指数反映土地利用布局特点对河流水质的影响[11, 12]，研究水平多以景观水平和类型水平为主[7, 13, 14].研究方法主要以多元统计分析方法如相关分析[15]、多元回归分析[6, 13]等为主，还包括梯度分析方法[7, 14]、模型模拟[16, 17]，及以上方法的综合应用[18].针对两者关系研究的尺度依赖性，现有的研究尺度涉及全流域尺度[19]、缓冲区尺度[20]、河岸带尺度[21]等.此外，也有一些研究对两者关系的时间效应[22, 23]进行了探讨.

洱海作为云南省第二大淡水湖泊，其水环境保护一直处于重中之重的地位.洱海流域基础产业为农业，流域内65%的农田分布在北部，农田化肥的氮磷经径流冲刷进入地表水体形成非点源污染，对流域水环境产生不利影响[4, 24].目前针对此问题，研究多以水环境质量的变化验证问题的存在[4, 5, 24]，而很少考虑从土地利用的角度来揭示问题产生的原因.基于以上背景，本文以洱海北部流域为研究区，以区域内主要入湖河流为研究对象，从土地利用类型组分和空间格局两方面入手，揭示土地利用与地表水环境的内在联系，以期为洱海流域非点源污染治理和水环境改善提供参考.

1 材料与方法 1.1 研究区概况

研究区位于云南省大理州洱海流域北部，东经99°32′~100°27′、北纬25°50′~26°16′之间，地跨洱源县和大理市上关镇共7个乡镇，76个村委会.研究区气候属典型的低纬亚热带高原季风气候，干湿季分明，5~10月为雨季，11月~次年4月为旱季，多年年均温度和降雨量分别为15.1℃和1 048 mm.研究区属洱海流域上游，面积1 188.18 km2，占总流域面积的46%，主要由弥茨河、凤羽河、弥苴河、罗时江、永安江等水系构成，多年年均径流量占洱海入湖河流年总径流量的48.9%[4]，是补充洱海水量的重要贡献区(图 1).

图 1 研究区位置 Fig. 1 Location of the study area

1.2 水文气象数据及分析

洱海流域北部入湖河流水质数据为2014年全年水质数据，数据来源为现场监测和大理州环境监测站提供，监测点的布设综合河流水文及周边土地利用特征确定，监测频率均为每月一次，监测方法参照国家统一标准[25].本研究中选取COD、TN、TP、NH4+-N为水质代表性参数，依据研究区季节性变化和水文特征，将参数划分为雨季(5~10月)和旱季(1~4月、11~12月)进行分析.研究区降雨量数据为多年(1994~2014年)降雨量数据，数据来源为大理州气象局提供.

1.3 空间分析

遥感影像数据为2012年资源一号02c卫星拍摄的2.36 m高精度卫片，DEM为中国科学院计算机网络信息中心ASTER GDEM 30 m分辨率高程数据.在Arcgis 10.1(ESRI)平台上，基于流域DEM划分为5个小流域：罗时江、永安江、凤羽河、弥茨河、弥苴河干流(图 1); 基于遥感影像，参照最新土地分类标准[26]，采用非监督分类法进行土地利用分类，并以流域第二次全国土地调查相关数据为参考进行修正，最终土地利用分为建设用地(CON)、农业用地(ARG)、植被(VEG)、水体(WAT)、其它用地(OTH)5类(图 2); 利用ArcGIS表面分析模块进行平均坡度提取和重分类，计算平均坡度[27].

图 2 研究区土地利用分类 Fig. 2 Land use classification of the study area

土地利用[28]包括组成变量和结构变量.为开展流域土地利用与入湖河流水质的关系研究，选用面积百分比(Area%)和平均坡度(Slope)表征土地利用类型组分，选用斑块密度(PD)、最大斑块指数(LPI)、景观形状指数(LSI)、斑块凝聚度(COHES)、香农多样性指数(SHDI)和蔓延度指数(CONTAG)这6个景观指数表征土地利用空间格局(表 1)，通过Fragstats 4.2得到各景观指数值[29].

表 1 景观格局指标1) Table 1 Landscape pattern indices

1.4 统计分析

数据分析之前，利用SPSS 19进行异常值排除和标准化去量纲.并在0.05的显著性水平下进行水质数据和景观变量的K-S(Kolmogorov-Smirnov)正态性检验，发现所有数据双尾渐进概率P均大于显著性水平0.05，表明数据服从正态分布.

在0.05的显著性水平下，采用独立样本T检验分析5个小流域水质数据的季节性差异，采用单因素方差分析验后多重比较法验证5个小流域水质数据的空间差异性.在0.05的显著性水平下进行土地利用与入湖河流水质的Pearson相关性分析和逐步多元回归分析[15, 30].

2 结果与分析 2.1 入湖河流水质分析

在0.05的显著性水平下，采用独立样本T检验和单因素方差分析法验证数据的时空差异性，结果显示：选取的水质指标T检验双尾概率值均小于0.05，表明研究区入湖河流COD、TN、TP、NH4+-N浓度存在显著的季节性差异; 单因素方差分析表明罗时江流域COD和TP浓度与其它4个小流域存在显著空间差异，凤羽河流域TN与其它4个小流域存在显著空间差异，凤羽河流域NH4+-N浓度与除永安江流域外的其它3个小流域存在显著空间差异.因而就季节性特征而言，COD、TP、NH4+-N(弥苴河干流流域除外)雨季浓度高于旱季浓度，TN雨季浓度低于旱季浓度(凤羽河流域除外); 就空间特征而言，罗时江流域COD和TP浓度高于其它4个小流域，凤羽河流域TN和氨氮浓度低于其它4个小流域，具体见图 3.

图 3 小流域入湖河流水质 Fig. 3 Water quality in inflow rivers of subcatchment

2.2 土地利用分析 2.2.1 土地利用类型组分

研究区5个小流域主要土地利用类型和平均坡度如图 4.主要土地利用类型为植被、农业用地和其它用地，3种主要地类在各小流域面积占比均值分别为49.25%、26.05%和17.20%. 5个小流域平均坡度变化范围为13.56°~15.60°，以中坡为主，其中永安江流域整体坡度最平缓，凤羽河流域整体坡度最陡.

图 4 小流域土地利用类型组分 Fig. 4 Land use composition within the subcatchment

2.2.2 土地利用空间格局

景观水平下，5个小流域PD值和SHDI值均以土地利用类型构成多样、分布零散的弥苴河干流流域最高，以土地利用构成相对简单、有连片农田和植被的凤羽河流域最低; LSI值和LPI值均以弥茨河流域最高，永安江流域最低，LPI受土地利用类型直接影响，即弥茨河流域景观形状最复杂、景观优势度最高，永安江流域景观形状简单、景观构成较均匀; COHES值以土地利用类型优势度明显、景观连通性好的弥茨河流域最高，以土地利用布局零散、景观连通性差的弥苴河干流流域最低; CONTAG值差异性不大，凤羽河流域植被和农田连片分布其值相对高，罗时江不同地类分布零散其值相对低，具体见图 5.

图 5 景观水平下小流域土地利用空间格局 Fig. 5 Land use spatial pattern within the subcatchment in landscape level

类型水平下，建设用地、农业用地和其它用地的PD值比水体和植被高，主要是由于这3种地类受人为活动干扰多，破碎度高；LPI值由高到低与流域土地利用构成相一致，植被是优势地类，LPI值最高，其次为农业用地; LSI值则表明流域除水体外，其它4种地类受人类活动影响都呈现一定程度离散性; 流域植被区受人类干扰较小，保有较好的自然连通状态，其COHES值最高，其次为农业用地，而流域经济发展带动建设用地开发利用加剧，其COHES值最低，具体见图 6.

图 6 类型水平下小流域土地利用空间格局 Fig. 6 Land use spatial pattern within the subcatchment at class level

2.3 入湖河流水质对土地利用的响应关系 2.3.1 入湖河流水质与土地利用类型组分的关系

在0.05的显著性水平下，入湖河流水质与土地利用类型组分的Pearson相关性分析结果见表 2.雨季，与流域土地利用类型组分存在显著相关性的水质指标为TN; 入湖河流TN与其它用地类型面积百分比(OTH)呈显著正相关(相关系数r=0.886)，与平均坡度(SLOPE)呈显著负相关(r=-0.891)，表明流域其它用地类型面积越大、平均坡度越平缓，越不利于水质改善.旱季，与流域土地利用类型组分存在显著相关性的水质指标为TN和TP; TN和TP均与植被区面积百分比(VEG)呈显著负相关，相关系数分别为-0.912和-0.968，这说明植被具有水源涵养和水质净化效果[13.21].研究区土地利用构成中植被为优势地类，建设用地和农业用地与入湖河流水质在全年相关性不显著，总体呈一定程度正相关[7, 16, 19, 23]; 而水体这一用地类型与河流水质相关性不明显.

表 2 入湖河流水质与土地利用类型组分的Pearson相关性分析1) Table 2 Pearson correlation analysis between land use composition and inflow river quality

在0.05的引入概率下，入湖河流水质与土地利用类型组分的响应模型如表 3所示，雨季TN对平均坡度的响应强，旱季TN和TP对植被区面积百分比响应强，其它水质指标与土地利用类型组分的响应关系不显著.

表 3 入湖河流水质对土地利用类型组分的响应模型 Table 3 Regression models between inflow river quality and land use composition

2.3.2 入湖河流水质与土地利用空间格局的关系

(1)景观水平下入湖河流水质与土地利用空间格局的关系

景观水平下，当显著性水平为0.05时，入湖河流水质与土地利用空间格局的Pearson相关性分析结果见表 4.雨季，4个水质指标与流域土地利用空间格局的相关性均不显著.旱季，NH4+-N与斑块密度(PD)存在显著正相关(r=0.9).

表 4 景观水平下入湖河流水质与土地利用空间格局的Pearson相关性分析1) Table 4 Pearson correlation analysis between land use spatial pattern and inflow river quality at landscape level

景观水平下，引入概率为0.05时，入湖河流水质与土地利用空间格局的响应模型如表 5所示，旱季NH4+-N对斑块密度(PD)的响应强，其它水质指标与其响应不显著.

表 5 景观水平下入湖河流水质对土地利用空间格局的响应模型 Table 5 Regression models between inflow river quality and land use spatial pattern at landscape level

(2)类型水平下入湖河流水质与土地利用空间格局的关系

类型水平下，当显著性水平为0.05时，入湖河流水质与土地利用空间格局的Pearson相关性分析结果见表 6.雨季，TP与农业用地斑块密度(PDagr)存在显著正相关(r=0.906).旱季，NH4+-N与农业用地斑块凝聚度(COHESagr)和水体形状指数(LSIwat)存在显著负相关(r=-0.95和r=-0.992)，与水体最大斑块指数(LPIwat)和植被最大斑块指数(PDveg)存在显著正相关(r=0.881和r=0.954).其它指标与入湖河流水质的关系不显著.

表 6 类型水平下入湖河流水质与土地利用空间格局的Pearson相关性分析1) Table 6 Pearson correlation analysis between land use spatial pattern and inflow river quality at class level

类型水平下，引入概率为0.05时，入湖河流水质与土地利用空间格局的响应模型如表 7所示，雨季TP对农业用地斑块密度(PDagr)响应关系强，旱季NH4+-N对水体形状指数(LSIwat)的响应关系强.

表 7 类型水平下入湖河流水质对土地利用空间格局的回归模型 Table 7 Regression models between inflow river quality and land use spatial pattern at class level

2.4 入湖河流水质与降雨量的响应关系

入湖河流水质与土地利用类型的关系是通过降雨径流联系起来的，在上述入湖河流水质-土地利用研究的基础上，进一步探讨水质与降雨量的季节性关联(图 7).罗时江COD和TP在全年均与降雨量呈正相关，TN和NH4+-N在旱季与降雨呈负相关，雨季呈正相关; 凤羽河NH4+-N在全年均与降雨量呈负相关，其它3个指标与降雨量的关系在旱季和雨季相反，其中旱季COD和TN与降雨量呈负相关，TP与降雨量呈正相关; 弥苴河雨季水质指标与降雨量均呈正相关，旱季除TP外的其它3个指标与降雨量呈负相关; 永安江水质指标在雨季和旱季与降雨量的关系相反，其中旱季COD、TP、NH4+-N与降雨量呈负相关，TN与降雨量呈正相关; 弥茨河除雨季COD外，其它指标在全年与降雨量均呈正相关，其中雨季TP与降雨量在0.05的显著性水平下呈显著正相关.由图 7可知，各水质指标与降雨量的回归方程斜率大小均为：旱季>雨季，表明水质受降雨量的影响在旱季强于雨季，这同上述土地利用-水质关系的季节性效应一致.

图 7 入湖河流水质与降雨量的季节性关联 Fig. 7 Relationship between in-flow water quality and precipitation in different seasons

3 讨论 3.1 土地利用类型组分与入湖河流水质的关系

不同的土地利用类型通过影响流域水文循环、水土流失及污染物迁移转化，最终影响水环境质量，河流水质与土地利用类型组分的响应关系在大量研究中已得到证实[1, 3, 16, 18].研究表明表征土地利用类型组分的平均坡度(SLOPE)和植被区面积百分比(VEG)，与入湖河流TN、TP存在显著负相关.植被区面积(VEG)越大，越有利于水质净化[13, 21]; 而农业用地(AGR)、建设用地(CON)等与水质关系密切的地类[19, 23]并未出现在回归方程中，其原因是研究区土地利用类型的构成中植被面积比(VEG)接近50%，为优势地类，掩盖了这两种地类的作用.目前关于平均坡度(SLOPE)与水质的关系未形成统一认识[18, 23, 31, 32]，Kang等[18]和Sliva等[31]认为平均坡度(SLOPE)越陡水土流失越严重，会导致更多污染物进入地表水体，对水质越不利; Yu等[23]和Chang等[32]则发现当陡坡覆盖有植被时可成为耗氧物质、沉积物、营养盐的汇，有利于水质改善.该研究则发现平均坡度大，对水质改善有利，这是由于研究区坡度变幅小，整体以小于15°的中坡为主，水土流失发生率低，另外表 3中回归方程表明与研究区入湖河流水质响应最强的为土地利用类型，其次为坡度，坡度大的区域土地利用类型多以植被为主(图 2)，位于入湖河流的源头区，有利于水质改善，此外坡度大的区域人类活动相对少，水质受干扰小[23, 32].可见为改善入湖河流水质，应提高研究区植被覆盖率，合理控制河流周边区域土地开发利用强度，减少人为活动干扰.

3.2 土地利用空间格局与入湖河流水质的关系

大量研究表明除土地利用组成外，河流水质对土地利用的空间分布也有响应[7, 11, 13].本研究发现入湖河流TP和NH4+-N与斑块密度(PD)、农业用地斑块密度(PDagr)、水体形状指数(LSIwat)存在回归响应. PD值反映单位面积上的斑块数量，其值越高，景观越破碎; LSI值反映景观聚集度，LSI越大，斑块越离散，形状越不规则[12, 29].景观水平下，入湖河流旱季NH4+-N对斑块密度(PD)存在正响应; 类型水平下，入湖河流雨季TP对农业用地斑块密度(PDagr)存在正响应，旱季NH4+-N对水体形状指数(LSIwat)存在负响应; 可见土地利用空间格局与入湖河流水质的回归关系存在水平差异[13]，类型水平下其对河流水质的解释效应较景观水平好[7].两者的回归关系是由于农业用地是研究区农业污染的源，多分布在平坝区，PD值越高农业用地分布越零散，与周边地类连通性越好，污染物进入水体的途径越多，对水质改善越不利; 水体则是污染物的汇，研究区水域包括小型湖泊和河流，分布较离散，LSI值越高表明水体受人为破坏越小，自然净化能力越强[29].建议相关部门在进行土地利用规划与调控时，尽量提高农业用地集约化程度，同时避免对区域内水体，如河道和库塘等进行取直硬化等人为干扰.

3.3 土地利用与入湖河流水质关系的季节性效应

土地利用通过改变水文循环最终影响河流水质，目前的研究表明土地利用与入湖河流水质响应关系随季节变化而不同[7, 14, 22, 23]. Shen等[7, 14]的研究认为对土地利用和入湖河流水质关系的研究应以雨季为主，此时因降雨作用土地利用与水体的联系更密切; Pratt等[17]进行两者耦合关系的模拟研究，发现选取水质指标浓度值高的时段更具代表性; Ahearn等[15]、Li等[22]、Yu等[23]对两者耦合关系在雨季和旱季均进行了研究，发现两者关系存在季节性差异.该研究时段包括旱季和雨季，结果表明：雨季TN与平均坡度(SLOPE)呈负相关，TP与农业用地斑块密度(PDagr)呈正相关; 旱季TN、TP与植被区面积百分比(VEG)呈负相关，NH4+-N与斑块密度(PD)和水体形状指数(LSIwat)呈正相关，总体而言旱季入湖河流水质对土地利用的响应关系更强[24]，这同其与降雨量的关系在旱季强于雨季一致，是由于影响入湖河流水质的因素包括自然因素和人为因素[21, 32]，雨季降雨和地形因子等自然因素为主导，旱季人类活动对土地利用格局的干扰占主导，土地利用作为人类活动的产物之一，其对河流水质的影响在旱季更显著，可见进行非点源污染治理时尤其应加强旱季河流周边人类活动干扰管控.

4 结论

(1)土地利用类型组成与入湖河流TN和TP关系显著，关键因子为平均坡度(SLOPE)、植被区(VEG)面积百分比; 土地利用空间格局与入湖河流TP和NH4+-N关系显著，关键因子为斑块密度(PD)、农业用地斑块密度(PDagr)、水体形状指数(LSIwat).

(2)相较于景观水平，类型水平下入湖河流水质对土地利用空间格局响应关系更强.类型水平下对土地利用空间格局响应的水质指标为雨季TP和旱季NH4+-N，而景观水平下与其响应的水质指标只有旱季NH4+-N.

(3)就季节效应而言，入湖河流水质对土地利用的响应关系在旱季较雨季强，其受降雨量的影响在旱季更大.旱季TN、TP、NH4+-N均与土地利用存在响应关系，而雨季只有TN、TP与土地利用存在响应关系.

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