2018, Vol. 39
2. 新疆大学绿洲生态教育部重点实验室, 乌鲁木齐 830046;
3. 美国孟菲斯大学地球科学系, 孟菲斯 38152, 美国
, ZHANG Fei1,2
, Ayinigeer·Yalikun1 , ZHU Shi-dan1,2 , GUO Miao1 , Alimire·Talifujiang1 , Kung Hsiangte3
2. Key Laboratory of Oasis Ecology, Xinjiang University, Urumqi 830046, China;
3. Department of Earth Sciences, University of Memphis, Memphis 38152, USA
景观格局与生态过程的研究一直是景观生态学的关键论题[1].景观格局的变化影响着地表径流、生物地球化学等一系列的水文过程, 并由此改变进入河流、湖泊污染物的数量[2], 研究景观格局变化与水文环境效益之间的关系已成为当前资源环境科学领域的热点问题之一[3].河流是景观的重要组成类型, 其水质受到流域景观格局的重要影响[4].河流汇水区景观格局与河流水质变化有密切的联系[5].景观格局与地表水水质之间的关系已成为国内外研究的热点[6].自20世纪70年代以来, 国外学者从点位、河段、河岸带以及流域尺度对景观格局和地表水水质之间关系开展了广泛的研究[7], 形成了较为完善的理论和方法体系[8].2000年后土地利用景观格局与水质间的关系也日益引起国内学者的重视[9~11].随着人类活动的增加, 流域内的土地覆盖逐渐从自然植被转变为以人类活动为主导的农业、城镇用地, 从而导致河流水质的退化[12, 13].在许多地区点源污染已经得到有效控制的情况下, 非点源污染因其污染的广泛性、不确定性成为影响河流水质的重要原因之一, 而景观格局是影响非点源污染负荷的主要因素之一[14].目前关于景观格局对水质影响的相关研究主要集中在景观类型的面积与水质的关系方面[15], 将流域水质状况进行综合分析, 并且在斑块类型水平上来研究景观格局对水质状况影响的较少[16].有研究表明[17, 18], 河流水质与流域内耕地、建设用地以及林地面积所占比例有很大关联.对于景观格局与河流水质空间耦合关系的研究主要有景观组成属性, 即土地利用类型百分比与河流水质之间的关系[19, 20]; 景观空间结构, 即应用景观指数研究不同土地利用方式的布局特点与水质之间的关系[21]; 不同景观空间尺度、涉及流域、河岸带等尺度景观格局对水质的影响[22].目前, 景观格局与水质关系研究采用的方法包括相关分析、主成分分析、多元线性回归分析、典范对应分析和模型模拟分析等[23], 但研究结论在不同的地区, 不同的景观指标和水质指标相关关系方面仍存在不确定性, 需要在更广泛的地区针对所存在的问题展开更多的研究, 为进一步理解二者之间关系机制和构建景观-水质模型奠定基础.
本研究以艾比湖流域为研究区域, 以2015年5月Landsat OLI数据为基础数据源, 在ENVI 5.1平台下进行人工目视解译, 获得2015年5月艾比湖区域的景观类型图来分析艾比湖流域景观格局变化与水质的关系, 以期为艾比湖流域景观规划与水环境保护提供借鉴, 并为该区域水环境保护及艾比湖流域景观格局调控提供提供科学依据.
1 研究区域概况艾比湖流域位于E 79°53′~85°02′; N 43°38′~45°52′之间, 流域地跨博尔塔拉蒙古自治州的博乐市、温泉县和精河县, 塔城地区的乌苏和托里县南部, 伊犁直属的奎屯市和克拉玛依的独山子区[24].主要包括三大区域:赛里木湖风景区、艾比湖绿洲和乌奎绿洲.流域面积5×104 km2, 是准噶尔西部的低洼地和水盐汇集中心, 远离海洋, 常年多风沙天气, 蒸发量大, 降水稀少, 年平均气温6.6~7.8℃, 年降水量116.0~169.2 mm[25].由于湖水量的减少, 艾比湖湖面急剧萎缩, 湖面曾缩至不足500 km2, 湖滨地区荒漠化程度加剧, 成为中国西部沙尘暴主要策源地之一, 直接威胁到天山北坡经济带的可持续发展和新亚欧大陆桥的安全运行[26].此地是准噶尔盆地西部最低洼地和水盐汇集中心, 处于亚欧大陆腹地, 集湿地和荒漠为一体, 是指征准噶尔盆地生态环境变化的关键地区[27].流域包括四个河区:博尔塔拉河、精河、奎屯河和阿克齐苏河, 研究区如图 1所示.
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图 1 研究区示意及采样点分布 Fig. 1 Map of the study area and the distribution points |
本研究选取研究区2015年5月美国陆地卫星Landsat-8 OLI(Operational Land Image)遥感影像(http://glovis.usgs.gov/), 提取土地利用/覆被信息.因为受传感器和大气的影响, 多时相遥感影像上同一目标的光谱特征差异很大, 影响了影像信息的提取, 必须对影像进行大气校正处理.首先利用ENVI5.1的辐射定标工具及Landsat OLI数据头文件中的增益和偏移系数, 对Landsat OLI数据进行辐射定标, 再利用ENVI5.1的FLAASH大气校正模块对影像进行了大气校正[28].
2.2 土地利用分类本研究参考文献[29]的标准进行分类, 在此基础上将流域内的土地利用类型划分为耕地、林草地、水体、盐渍地、裸露湖床和未利用地这6种土地利用/覆被类型.利用遥感数据处理软件ENVI 5.1对影像进行分类选择5、4、3波段进行假彩色合成.根据相关资料, 利用最大似然法进行监督分类, 最后根据研究区的土地利用现状图对分类后影像进行修正, 得到艾比湖平原区景观类型分布.
2.3 水质采样与分析根据2015年5月艾比湖不同用地类型在艾比湖干、支流分别选取28个断面进行采样, 通过简易水体采样装置, 获取水面0.5 cm以下的水样1 L, 低温保存并快速运回实验室对水体理化参数进行测试.在实地勘察中, 取水样的同时用便携式GPS(G350, UniStrong, 中国)记录采样点经纬度坐标, 利用水质检测仪(YSI600, 美国), 现场测量河水的pH值、溶解氧(DO).在实验室对各个指标均按照国家标准进行测定, 运用3次重复实验法, 将其结果去平均值.本文选用了COD、BOD5、悬浮物、TP、TN、NH4+-N、色度、浊度、TDS、HCO3-、Cl-、SO42-、Mg2+、Ca+、K+、Na+等16个水化学指标, 测定方法如表 1所示.
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表 1 水质指标与实验方法 Table 1 Water indices and experimental methods |
2.4 水样点空间分布特征
通过空间分布图不仅可以很明显地看出各项水化学参数在整个流域的空间分布状况, 而且有助于了解湖区的水质参数异常区域[30].本文为了直观地反映艾比湖流域地表水水化学参数的分布及空间变异, 选择艾比湖绿洲区域为研究对象, 因为对于整个艾比湖流域而言, 西边的赛里木湖区属于高山景区, 下垫面几乎不受人类生产活动的干扰, 东边属于乌奎绿洲的一部分, 人类活动相对于艾比湖绿洲较小, 艾比湖绿洲是整个流域人类活动的集中区, 区域内有精河、博河、阿克齐苏河和奎屯河, 加之有精河县、博乐市和阿拉山口市的分布, 因此该区域属于流域的人类活动影响下的绿洲典型区, 故而选择其艾比湖绿洲的28个水样点进行研究.
2.5 土地利用信息及景观指数缓冲区分析本研究根据艾比湖流域的土地利用/覆被以及农业经济发展的实际状况, 在缓冲区选择时以100 m为起点, 100 m为增长半径, 在ArcGIS 10.0中, 将53个水质点导入到土地利用分类图上并从中挑取28个分布于艾比湖周围的点生成缓冲区, 如图 2缓冲区距离从100~400 m, 各缓冲区之间相隔为100 m.在各缓冲区内, 使用Fragstats软件进行计算.本文中主要使用的景观指数如表 2分别为:斑块密度(PD)、边缘密度(ED)、最大斑块指数(LPI)、景观形状指数(LSI)、蔓延度指数(CONTAG)这5个景观指数, 以此表征景观格局特征.
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图 2 缓冲区示意 Fig. 2 Buffer diagram |
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表 2 研究中使用的景观指数 Table 2 Landscape indices used in the study |
2.6 多元统计分析法
主成分分析是一种降维处理方式, 可以有效提取指标; 相关性分析是SPSS软件通过计算对两个或多个具有相关性的变量要素进行分析, 从而衡量两个变量元素之间的相关密切程度, 指出两个因素之间存在怎样程度的关联.使用统计分析软件SPSS分别对每个缓冲区下的水化学指标和景观指数进行主成分分析, 确定其中的主要指标, 然后对水化学特征和景观的主要指标进行相关性分析, 从而确定两者的相关性和相关性较明显的缓冲区, 最后对选取出来的缓冲区下的指标进行多元线性回归分析, 以此来表征景观格局与水质的关系[6].
3 结果与分析 3.1 土地利用/覆被信息提取本研究以2015年5月Landsat OLI数据为基础数据源, 在ENVI 5.1平台下进行人工目视解译, 获得2015年5月艾比湖区域的景观类型(图 3).参照全国土地利用分类方法, 结合当地的实际情况, 将研究区的景观类型分为耕地、林草地、水体、湖床、盐渍地、未利用地6种土地利用类型.在遥感解译的过程中, 结合多次实地考察经验, 通过多次实地调查和数据纠正, 并按照实证点进行验证, 每个土地利用类型选择100个样点左右, 获得影像分类的混淆矩阵如表 3.解译精度均达到80%以上, 满足后续分析要求.从研究区分类图可以看出耕地和未利用地是艾比湖平原的主要土地利用/覆被类型, 其中耕地主要分布在艾比湖平原的西侧的精河绿洲区域, 未利用地主要分布在艾比湖平原的东侧库木塔格沙漠周围以及阿拉套山.根据对艾比湖流域进行分类, 将六类土地利用/覆被所占面积进行统计如图 4所示, 耕地与未利用地的面积均超过2 000 km2, 远远大于其他4个类型的土地利用面积, 说明人类活动对环境在景观格局方面的影响可能占有重要作用, 盐渍地, 湖床, 水体, 林草地的面积由大到小排列, 差距较小, 均在1 000 km2以下.
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图 3 土地利用/覆被分类 Fig. 3 Land use/cover classification |
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表 3 最大似然监督分类混淆矩阵 Table 3 Calculation of confusion matrix by maximum likelihood supervised classification |
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图 4 艾比湖流域土地利用/覆被面积 Fig. 4 Statistics of land use/cover in the Ebinur Lake area |
本文对2015年5月的18个水质指标数据进行主成分分析, 结果如表 4所示, 共提取了6个主成分, 主成分实测数据如表 5所示, 累计贡献率达到91.71%(>85%), 说明主成分分析比较好地降低了原始指标数据的维度, 所提取出来的主成分具有较好的参考价值.第一主成分和TDS(R=0.94)有较强的正相关, 说明与TDS浓度变化关系密切; 第二主成分和SO42-(R=0.919)有明显的正相关, 说明受SO42-浓度变化影响较为显著; 第三主成分与NH4+-N(R=0.791)正相关, 相关系数最大, 说明NH4+-N浓度在第三主成分中占主导地位; 第四主成分, 第五主成分, 第六主成分分别与HCO3-(R=0.681), Na+(R=0.601), TP(R=0.521)有较强正相关, 且相关系数在该主成分中最大; 故在水环境主要变量因子的提取过程中, 从18个指标中选取了具有代表性的TDS、SO42-、NH4+-N、HCO3-、Na+和TP这6个水质指标进行后续分析.
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表 4 2015年5月水质指标成分得分系数矩阵1) Table 4 Component score coefficient matrix of water quality index in May 2015 |
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表 5 TP、NH4+-N、TDS、HCO3-、SO42-和Na+的实测数据/mg·L-1 Table 5 Experimental data of TP, NH4+-N, TDS, HCO3-, SO42-, and Na+/mg·L-1 |
3.3 水环境主要变量因子空间分布
本文对艾比湖流域地表水的6个水环境主因子进行了分析, 如图 5所示, 从整体来看除了SO42-之外其他水质指标在艾比湖周围的浓度较高且较为集中; 而且6个水质指标除了总磷以外在东边支流较西边支流的浓度明显高, 而且在东边支流各个采样点水质指标浓度大小差异不大, 可能是由于5月的降水量、蒸发量和东边流域地形等因素导致的.从图 5可知, TDS浓度和钠离子浓度的空间分布较为相似, 从东到西呈下降趋势, 只在艾比湖周围出现比较高的浓度, 支流的浓度相对较低, 西边流域TDS浓度和钠离子浓度普遍较低; NH4+-N和HCO3-浓度的空间分布较为相似, 东边支流以及湖周围浓度都较高, 浓度大小差异不显著, 低值主要分布在西边流域, NH4+-N在流域西边浓度整体较低且呈逐渐降低趋势, HCO3-浓度大致呈降低但浓度含量整体较高, 在西边流域变化幅度不大, 但流域内的空间差异性比较明显; 总磷浓度的空间分布由湖区到周围逐步升高, 在流域南边普遍较高, 可能与流域内的农业生产活动, 人类居住情况有一定关系; SO42-的空间分布在整个流域上较高值集中于流域东边和南部的支流, 而在湖区周围浓度最低, 同时在流域西边浓度也不高, 整体空间变化幅度明显, 空间差异大.总的来说, TDS、SO42-、NH4+-N、HCO3-、Na+和TP这6个地表水水质指标在流域内空间分布差异都较为明显, 不排除季节因素造成一定影响作用.
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图 5 水环境主因子空间分布 Fig. 5 Spatial distribution of the main water quality parameters |
在4个不同尺度的缓冲区内景观格局分析结果如图 6所示.LPI值反映人类活动的方向和强弱.LPI在4个缓冲区中最大值, 最小值、均值、第三分位和第四分位数的最大值在100 m缓冲区内, 在400 m缓冲区内最小, 说明4个缓冲区内人类活动的强弱不平衡.ED值反映景观中异质性斑块之间物质和能量交换的潜力及相互影响的强度, ED在4个缓冲区中最大值, 最小值、均值、第三分位和第四分位数比较平衡.PD是斑块密度代表景观破碎化, PD值越大, 则破碎化程度越高; 100 m缓冲区PD的最大值, 最小值、均值、第三分位和第四分位数的值最大, 400 m最小.LSI的值越大斑块形状越复杂, LSI的最大值, 最小值、均值、第三分位和第四分位从100 m缓冲区到400 m缓冲区呈递增趋势.CONTAG在4个缓冲区中最大值, 最小值、均值、第三分位和第四分位数比较平衡.
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图 6 不同缓冲区下景观指数统计 Fig. 6 Statistics of the landscape indices under different buffers |
从相关性分析结果(如表 6所示)可以看出, 不同的缓冲区内景观指数与水质参数之间呈显著相关性.在100 m缓冲区内NH4+-N与ED、LSI呈显著相关性(P＞0.05), 在200缓冲区内NH4+-N与各景观指数无显著相关性, 在300 m缓冲区内NH4+-N与PD、LPI和ED呈显著相关性(P＞0.01), NH4+-N与LSI呈显著负相关(P＞0.01), 在400 m缓冲区内与PD、ED和LSI呈显著相关性(P＞0.01), NH4+-N与LPI呈显著负相关(P＞0.01).而在100 m和200 m缓冲区内TDS与和景观指数无显著相关性, 在300 m缓冲区内TDS与PD、ED和LSI呈显著相关性(P＞0.01), TDS与LPI和CONTAG呈显著负相关(P＞0.01), 在400 m缓冲区内TDS与PD显著相关性(P＞0.01), TDS与LPI呈显著负相关(P＞0.01).
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表 6 水质指标与景观指数相关性1) Table 6 Correlation between the water quality parameters and landscape indices |
在100 m缓冲区内HCO3-与LPI呈显著负相关(P＞0.01), HCO3-与ED呈显著性相关(P＞0.05), HCO3-与LSI呈显著性相关(P＞0.01), 在200缓冲区内HCO3-与PD显著性相关(P＞0.05), HCO3-与LPI呈显著负相关(P＞0.05), HCO3-与CONTAG呈显著负相关(P＞0.01), 在300 m缓冲区内HCO3-与PD、ED和LSI呈显著相关性(P＞0.01), HCO3-与LPI和CONTAG呈显著负相关(P＞0.01), 在400 m缓冲区内HCO3-与PD呈显著相关性(P＞0.01), HCO3-与LPI呈显著负相关(P＞0.05), HCO3-与ED和LSI显著相关(P＞0.05).在100 m缓冲区到400 m缓冲区TP、SO42-和Na+和景观指数无显著相关性.综上所述, 在300 m缓冲区内, 水质参数与景观指数相关性最为密切.
3.6 300 m缓冲区下景观指数与水质指数的回归分析本文通过对300 m缓冲区下相关性较明显的水质指标比较, 提取出NH4+-N、TDS及HCO3-和与之对应的景观指数进行多元线性回归分析, 故得出水质指标NH4+-N的结果, 同理得出TDS及HCO3-的模型表, 因此次分析出300 m缓冲区下与景观指数关系较密切的3个水质指标的模型, 如表 7所示, 说明在艾比湖流域研究区, 地表水的采样点得到的水质数据如NH4+-N、TDS及HCO3-可用相关的景观指数来表示.
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表 7 景观指数对水质指标的贡献 Table 7 Contribution of the landscape indices to the water quality parameters |
4 讨论
Jones等[31]的研究表明, 农业用地的面积能较好地解释水体中溶解物和沉积物的负荷量, 目前关于景观格局对水质影响的相关研究中基于斑块类型的较少, 本文通过运用GIS、RS技术并利用多元线性方法探讨艾比湖流域研究区内不同宽度缓冲区土地利用/覆被-景观格局对水质的影响, 进一步探明区域流域地表水与周围一定缓冲区范围内的景观格局的定量关系, 说明水功能区水质情况受景观格局的影响是显著的, 并且这种作用在一个特定的缓冲区范围内最强烈, 与水体的相关性存在波动性, 说明运用景观指数解释水功能区水质变化, 在一定程度上能对水体水质有具体的预测, 但这一过程还需要不断完善.由于自然环境变化的不确定性, 本研究采用的数据集中在同一时间段, 在时间序列的分析上不能够详细对水质变化做出准确响应, 因此增加时间尺度的对比研究也有必要.景观格局可反映潜在的人类活动行为[32], 在本文的基础上, 还可以进一步探索, 与水质明显相关的特定缓冲区下, 各个类型土地利用/覆被在时间尺度上的变化及受人类活动影响的具体情况.
本研究中引起水质变化的景观指数PD、ED的相关性最为明显, 说明水质变化与景观破碎化程度和斑块边界长度有显著的关联; 因为新疆艾比湖区域属于西北内陆, 地广人稀, 城市化水平不高, 即使下垫面性质发生改变, 其对污染物输出的影响也不是很大, 这也可以说明生态系统类型对河流水质指标的影响与不同类型的数量有关, 因此研究认为艾比湖区域内的农业污染物问题也显得尤为突出.受农业活动干扰比较严重, 农业施肥对土壤水体有明显改变, 会导致景观格局的改变, 特别是耕地等人类活动造成的景观破碎, 从而对水质造成一定影响, 因此.磷污染成为河流水体污染的主要污染之一; 精河河区周围城区生活污水直接进湖, 大量工业废水排入, 对水质的影响也很强烈, 但不能否定景观格局对水质的作用, 加速了河流NH4+-N、硫酸根离子, 钠离子的超标; 阿克齐苏河主要是盐渍地为主, 虽然盐渍地面积在六类土地利用分类中并不是很明显, 但盐渍地对水质变化的影响不可忽视, 河流水质严重碱化, 沙漠化进一步加重了水体的TDS含量.艾比湖流域的气候, 土壤对水质也有一定的影响, 研究区北侧为天山最北支阿拉套南坡, 南侧为北天山西段北坡, 是国内最具代表性的温带干旱区湿地荒漠生态系统, 是天山北坡地区绿洲与荒漠化共同演进的中心, 在调节气候、维持区域生态平衡等方面有着十分重要的作用[33].研究区的典型地带性土壤为灰漠土、灰棕漠土和风沙土, 隐域性土壤为盐(盐渍化)土、草甸土和沼泽土[34].所以气候的季节性和不确定性以及土壤本来的离子含量也会对水体水质造成影响和波动.在景观指数选择上虽然综合前人研究成果, 但是在区域可移植性方面还需要深入讨论, 是否具有代表性仍需要深入研究, 本文只是在干旱区的初步研究.
5 结论(1) 根据主成分分析可知, 2015年5月, 在艾比湖流域测得的18个地表水水质指标数据中提取出了6个主成分, 与每个主成分相关系数最大的指标即是相关性最密切的指标, 分别是TDS、SO42-、NH4+-N、HCO3-、Na+和TP这6个水质指标.
(2) 根据对景观格局5个景观指数PD、LPI、ED、LSI、CONTAG, 分别在4个不同尺度(100、200、300、400 m)的缓冲区内的表现, 可以看出LPI值说明人类活动在4个缓冲区内强弱不均, ED值和CONTAG值反映出在4个缓冲区内较为均衡; PD表现的斑块密度代表景观破碎化显示在100 m缓冲区最大, 400 m缓冲区最小; LSI的斑块形状从100~400 m缓冲区趋于复杂化, 即更加多样化.
(3) 本文分别在4个不同尺度相同间隔的缓冲区下, 将5个景观指数PD、LPI、ED、LSI、CONTAG和主成分提取的6个水质指标TDS、SO42-、NH4+-N、HCO3-、Na+和TP进行相关性分析, 综合判断在300 m缓冲区下各指标间相关性更为突出, 100、200和400 m相较之下不明显, 故300 m缓冲区中的景观指数和水质指标之间能更相互反映和表现.
(4) 在300 m缓冲区下的相关性中较高的NH4+-N、TDS及HCO3-和与其各自对应的景观指数进行多元线性回归分析, 得到相应的多元线性回归方程, 将指数间相关关系定量化, 有利于进一步探明区域流域地表水与周围一定缓冲区范围内的景观格局的具体关系, 说明水功能区水质情况受景观格局的影响是显著的, 这种作用是在一个特定的缓冲区范围内最强烈, 与水体的相关性存在波动性.
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