2023, Vol. 44
2. 中国科学院重庆绿色智能技术研究院, 重庆 400714;
3. 中国科学院大学重庆学院, 重庆 400714;
4. 长江大学资源与环境学院, 武汉 430000
, RAN Jiao-jiao1,2,3 , WEN Wen2,3,4 , ZHANG Ming-yao2,3,4 , LÜ Ming-quan2,3
, WU Sheng-jun2,3
2. Chongqing Institute of Green and Intelligent Technology, Chinese Academy of Sciences, Chongqing 400714, China;
3. Chongqing School, University of Chinese Academy of Sciences, Chongqing 400714, China;
4. College of Resources and Environment, Yangtze University, Wuhan 430000, China
据文献[1]显示, 全国现有库容大于10万m3的水库9.86万座, 其中小型水库(库容小于1 000万m3)9.4万座, 占总水库数量95.06%.小型水库数量大分布广, 在灌溉、供水、养殖、旅游和发电方面发挥着较大的经济效益, 在防洪、泥沙拦截和栖息地方面发挥着生态作用, 为支持地方经济和社会的快速发展作出了巨大贡献.我国很多地区的水库供水占总供水量的1/3, 甚至1/2以上, 特别是农村或乡镇地区饮用水源主要依赖于小型水库.然而, 随着经济的发展, 小型水库的水质退化问题日益突出, 严重影响了农村饮用水安全和区域水生态[2].因此, 探明小型水库水质对环境变量的响应规律是提升水质的前提.
农村非点源污染是影响小型水库水质退化的主要影响因子, 几乎所有的非点源污染的源头都与土地利用有关[3].流域景观组成的变化会对流域生态功能和污染物种类和负荷产生深刻影响, 是影响流域非点源污染排放的主导因素[4].例如, 旱地和建设用地面积与氨氮和总磷呈正相关, 对水质具有负面效应[5].以往研究大多仅分析土地利用类型, 即景观组成的变化与水质变化的关系, 过于依赖景观的组成指标, 并没有充分考虑到景观格局的空间形状和排列配置, 而这些指标可以反映土地利用对水质的影响机制[6].从景观生态角度对水质影响进行相关分析和建立景观指数与流域水质量化关系的研究不断增多[7].水质对景观格局的变化十分敏感, 探究流域景观格局与水质的关系已经成为国内外水环境研究关注的主要方向之一[8].流域景观格局是影响水质和污染负荷量时空变化的主要影响因子[9].有研究发现, 流域景观格局的改变同时会引起地表径流及其生态过程的变化, 从而引发水环境剧变[10].景观格局中, 不同的景观配置会对污染物产生、迁移和转化过程产生影响, 从而影响流域水质[11].如耕地, 森林平均斑块面积和灌丛/湿地平均斑块形状与生态系统水质净化服务呈显著正相关[12], 斑块数量和香农多样性指数与综合污染指数呈显著正相关, 斑块密度、香农多样性指数和源汇景观指数与各水质指标也显著相关[13].因此, 探明流域景观配置指数与水质的关系, 通过优化景观配置改善水质成为了近年水库水环境研究关注的热点[14].
近年来, 相关研究表明水库是生物地球化学循环的重要场所, 是氮磷营养元素拦截削减的一类重要水体景观, 一方面水库对氮磷物质的拦截也会导致下游地区的N/P发生改变, 另一方面水库也能通过稀释扩散和吸附沉降等物理过程, 以及降解、分解和吸收等生物化学过程将营养元素转化为其他物质, 使得污染物浓度降低[15], 从而达到水质提升的目的.对乌江流域梯级水库的研究发现, 水库中总氮和总磷浓度呈现出从上游到下游逐级降低的趋势[16], 水库对总氮和总磷的最高拦截率分别达到36.0%和56.5%[17], 从水库的特征来看, 水库水位和库容与总氮和总磷拦截密切相关.因此, 在探究水库水质时, 除了其汇水流域的景观因素以外, 水库本身的特征需要考虑, 目前, 水库特征(内因)相比流域因素(外因)对水库水质贡献大小比较研究较少.
长江流域是我国水库分布密度较高的区域, 各类水库5.2万座, 占全国水库的一半, 特别是在长江流域上游, 为了解决供水和灌溉问题, 修建了非常多的小型水库.本文以长江上游36个小型水库及相应的流域为研究对象, 获取其枯水期氮、磷等数据, 构建景观配置指标、景观组成指标和水库特征指标, 结合相关分析、冗余分析和方差分解等研究方法, 回答以下问题：①景观组成指标对流域水质有什么影响？影响有多大？②景观配置指标与流域水质有什么相关性？相关性是否显著？③水库特征是否影响氮磷物质的沉积和净化？④流域因素(包括景观配置指标、景观组成指标)和内部因素(水库特征指标)对水库水质变化的贡献差异？本研究通过揭示小型水库在枯水期的水质变化的驱动因素和相应贡献大小, 以期为通过管理和优化水库景观特征来控制小型水库水质退化提供理论依据.
1 材料与方法 1.1 研究区概况研究区位于长江流域上游的重庆市开州区、丰都区、涪陵区和四川省隆昌市、富顺县、泸县(图 1), 地势总体呈现出东高西低的特点, 地貌以山地、丘陵为主, 属亚热带季风性湿润气候, 年平均气温为16~18℃, 降水量为1 000~1 350 mm, 年平均相对湿度多在70%~80%, 气候温和, 雨量充沛, 长江穿境而过, 提供了丰富的水文资源.土壤类型以紫色土为主, 土质疏松, 易于崩解, 有机质含量低, 磷、钾丰富, 硝态氮淋失严重, 水环境受农田施肥影响程度大[18].本研究共涉及36个小型水库流域, 研究区总面积为201.1 km2, 水库的水面面积介于2~434.6 hm2之间, 流域面积最大的是17号流域, 总面积为60.61 km2, 流域面积最小的是35号小流域, 流域面积为0.17 km2, 汇水区的面积大小、土地利用类型及其组合方式均有不同, 为本研究揭示景观格局与小型水库氮磷浓度的关系提供了很好的研究场所.
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图 1 研究区概况 Fig. 1 Location of the study area |
本研究在研究区范围内选取了36个水库进行采样, 水样采集时间12月下旬.共采集36个水库出水口的水样, 每个水库设置3个样点, 均匀分布于水库周边, 采样点距离岸边1 m的位置.每个样点采集3瓶水样, 分别装在200 mL的一次性采样瓶中, 于4℃车载冰箱内保存并在48 h内送至实验室进行分析.实验测定的指标主要包括总氮(TN)、硝态氮(NO3--N)和总磷(TP).具体分析方法如下：将水样用0.45 μm有机微孔滤膜抽滤后进行测定, TN通过碱性过硫酸钾-紫外分光光度法进行测定, TP通过钼酸铵分光光度法测定, NO3--N通过紫外分光光度法测定.电导率(TDS)使用多参水质仪在采样点现场测定.
1.2.2 水库流域土地利用提取利用ArcGIS 10.5的水文分析模块, 基于空间分辨率5 m的DEM数据, 结合研究区河流水系图, 提取所取样的36个小型水库的汇水流域边界.下载36个流域近3年的Google Earth高清遥感影像(分辨率为1.04m).近年来, 相关研究表明水田和旱地对面源污染贡献差异巨大[19], 因此, 本研究依托高精度的遥感影像与目视解译, 将耕地分为旱地与水田两类.通过ArcGIS软件对所有流域开展目视解译工作, 结合研究区实际情况, 将土地利用划分为水库、水塘、河流、居民点、林地、水田、旱地、荒草地和道路这9个类型(图 2).经实地验证, 目视解译结果精度高, 误差小, 满足研究分析要求.河流和道路占流域总面积的百分比低于3%, 所以没有对河流和道路开展更进一步的分析工作.
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图 2 36个流域中不同土地利用类型的面积占比 Fig. 2 Area ratio of the different land-use types in 36 basins |
36个农业小流域内主要土地利用类型具体面积占所在流域总面积见图 2所示.居民点面积占比最大的流域是3号流域, 林地面积比例最大的是27号流域, 占比为92.22%;水田面积比例最大的是3号流域, 占比为41.10%;旱地面积比例最大的是11号流域, 占比为77.22%;荒草地面积比例最大的是7号流域, 占比为12.59%;水库水面面积占比最大的是35号流域, 占比为22.53%(图 2).
1.2.3 景观指数的选取本研究从景观组成、水库特征、景观配置方面来测量并选取景观指数(表 1).利用Fragstats 4.0软件在类型尺度上计算了斑块密度(PD)、景观形状指数(LSI)、斑块所占景观面积比例(PLAND)、最大斑块指数(LPI)和散布与并列指数(IJI)在内的景观配置指标和景观组成指标.水库特征指标包括水库库容(capacity)、水库水面面积(area)、水库平均深度(depth)、水库水力滞留时间(HRT)、水库形状指数(LSIres)和水库散布并列指数(IJIres), 其中后两个指标通过Fragstats 4.0计算.
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表 1 研究区景观指标描述 Table 1 Descriptions of the landscape metrics in this study |
1.3 统计分析
本研究采用Pearson相关分析、冗余分析(RDA)和方差分解探索景观组成指标、景观配置指标和水库特征指标与水库水质参数的关系.Pearson相关分析可以确定变量之间的关系, 用相关系数来反映变量之间相关关系的密切程度.RDA分析能够从统计学角度评价不同组变量之间的关系, 也能够单独分析各个环境因子对水质指标变化的解释度和贡献率, 环境变量与水质参数之间的夹角大于90°, 呈负相关关系; 小于90°, 呈正相关关系; 等于90°, 则不存在关系[20], 同时, 线段长度反映了环境变量对水质影响程度的强弱.在进行RDA分析之前, 首先通过除趋势对应分析(DCA)分析水库水质数据, 以确定是采用线性模型还是单峰模型.DCA排序结果显示, 4个纵坐标轴的最长梯度长度均小于3, 因此使用RDA分析景观指标与水库水质参数的关系.为了消除景观指标之间的共线性, 进行了两次RDA分析.将所有的景观指标作为环境因子导入CANOCO 5中计算, 根据重要性检验选择变量, 之后将获得的景观指标再次进行RDA分析, RDA分析采用排列检验来测试显著性.最后利用方差分解来量化景观组成指标、景观配置指标和水库特征指标对水库水质影响的重要性.数据分析使用SPSS 19和R, 使用Origin 21.0软件进行绘图.
2 结果与分析 2.1 小型水库氮磷浓度与流域景观组成关系本研究对水库水质指标(TN、NO3--N、TP、TDS)和景观组成指标(池塘、居民点、林地、水田、旱地、荒草地)进行Pearson相关分析(图 3).相关性分析结果显示：从TDS来看, 旱地与TDS呈显著强正相关(P < 0.001), 居民点与TDS呈正相关, 林地、荒草地、水田和水库与TDS呈负相关, 水塘与TDS的相关性不显著; TP与水库呈显著正相关(P < 0.05), 居民点、水塘、旱地和水田与TP呈正相关, 林地和荒草地与TP呈负相关; TN与旱地呈显著正相关(P < 0.01), 水田、林地和水塘与TN负相关, 荒草地、水库和居民点与TN的相关性则很微弱; NO3--N与旱地呈显著强正相关(P < 0.001), 跟林地、水田、荒草地和水塘与NO3--N呈负相关, 水库与NO3--N相关性不强.
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1.水库占流域面积比例, 2.荒草地占流域面积比例, 3.旱地占流域面积比例, 4.林地占流域面积比例, 5.水田占流域面积比例, 6.居民点占流域面积比例, 7.水塘占流域面积比例; ***表示显著性P < 0.001级别(双尾), **表示显著性P < 0.01级别(双尾), *表示显著性P < 0.05级别(双尾) 图 3 景观组成指标与水质指标的相关性 Fig. 3 Correlation analysis of landscape composition metrics with water quality |
本研究对水质指标和景观配置指标进行Pearson相关分析(图 4).从TN来看, 旱地最大斑块指数与TN呈强正相关(P < 0.001), 林地散布与并列指数、水田散布与并列指数、水田聚集度指数与TN呈显著负相关(P < 0.01)；从NO3--N角度来看, 旱地最大斑块指数与NO3--N含量呈强正相关(P < 0.001), 旱地聚集度与NO3--N呈显著正相关(P < 0.01)；林地散布与并列指数、水田散布与并列指数、水田聚集度与NO3--N呈强负相关(P < 0.001)；从TP来看, 荒草地最大斑块指数和林地斑块密度与TP呈显著正相关(P < 0.01), 荒草地聚集度与TP呈强负相关(P < 0.001), 林地聚集度与TP呈显著负相关(P < 0.01)；从TDS来看, 旱地最大斑块指数与TDS呈强正相关(P < 0.001), 林地散布和并列指数则与TDS呈强负相关(P < 0.001), 水田散布和并列指数则与TDS呈显著负相关(P < 0.01).
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1.荒草地聚集度指数, 2.荒草地散布与并列指数, 3.荒草地形状指数, 4.荒草地最大斑块指数, 5.荒草地斑块密度, 6.旱地聚集度指数, 7：旱地散布与并列指数, 8.旱地形状指数, 9.旱地最大斑块指数, 10.旱地斑块密度, 11.水田聚集度指数；12.水田散布与并列指数, 13.水田形状指数, 14.水田最大斑块指数, 15.水田斑块密度, 16.林地聚集度指数, 17.林地散布与并列指数, 18.林地形状指数, 19.林地最大斑块指数, 20.林地斑块密度, 21.居民点聚集度指数, 22.居民点散布与并列指数, 23.居民点形状指数, 24.居民点最大斑块指数, 25.居民点斑块密度, 26.水塘聚集度指数, 27.水塘散布与并列指数, 28.水塘形状指数, 29.水塘最大斑块指数, 30.水塘斑块密度；***表示显著性P < 0.001级别(双尾), **表示显著性P < 0.01级别(双尾), *表示显著性P < 0.05级别(双尾) 图 4 景观配置指标与水质指标的相关性分析 Fig. 4 Correlation analysis of landscape configuration metrics with water quality |
相关性分析结果显示(图 5), 水库库容与TN和TDS呈负相关(P < 0.05);水库水深与TDS、TN和TP呈显著负相关(P < 0.01), 与NO3--N呈负相关(P < 0.05)；水库水力滞留时间与TDS呈显著负相关(P < 0.01), 与TN呈负相关(P < 0.05)；水库形状指数与TN呈显著负相关(P < 0.01), 与TDS呈负相关(P < 0.05).
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1.水库面积, 2.水库库容, 3.水库水深, 4.水库水力滞留时间, 5.水库散布与并列指数, 6.水库形状指数; ***表示显著性P < 0.001级别(双尾), **表示显著性P < 0.01级别(双尾), *表示显著性P < 0.05级别(双尾) 图 5 水库特征指标与水质指标的关系 Fig. 5 Correlation analysis of reservoir feature metrics with water quality |
首先对各样本的水质指标进行除趋势对应分析(DCA分析), 结果显示所有排序轴中的最长梯度为0.68, 因此采用RDA分析.所有景观指标在多元回归模型分析时会产生严重的共线性, 因此将所有指标进行了两次RDA分析, 根据重要性检验剔除了一些景观指标, 消除了共线性, 结果如表 2所示.
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表 2 景观指标对水质指标的解释率和贡献度/% Table 2 Redundancy analysis (RDA) results for the percentage of the overall water quality variation explained by the landscape metrics/% |
RDA分析景观配置指标解释率和贡献度的结果显示(图 6), 第一轴的解释率为56.42%, 景观指数对水质指标的总解释率达到了85.8%.从排序来看, 4个水质指标的箭头都较长并且长度接近, 说明景观配置指标、景观组成指标和水库特征指标对水质指标影响程度较强.水质指标中TN和NO3--N与旱地最大斑块指数和旱地比例表现出显著正相关, 旱地聚集度指数和居民点斑块密度等与TN和NO3--N呈正相关; 水库形状指数和水库水力滞留时间等指标与TN和NO3--N呈显著负相关; 水塘面积比例、水田最大斑块指数和林地最大斑块指数等与TN呈负相关.其中, 最显著的变量为旱地最大斑块指数和水库平均深度, 对于水质指标变化的贡献率分别为33.0%和10.2%.
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reservior：水库占流域面积比例, grassland：荒草地占流域面积比例, farm：旱地占流域面积比例, forest：林地占流域面积比例, paddy：水田占流域面积比例, residential land：居民点占流域面积比例, water：水塘占流域面积比例, LPIfar：旱地最大斑块指数, AIfar：旱地聚集度指数, LSIfar：旱地形状指数, PDred：居民点密度, LPIpad：水体最大斑块指数, AIpad：水田聚集度指数, IJIpad：水田散布与并列指数, LSIpad：水田形状指数, IJIgra：荒草地散布与并列指数, LPIgra：荒草地最大斑块指数, PDwat：水塘密度, LSIwat, 水塘形状指数, IJIfor：林地散布与并列指数, LSIfor：林地形状指数, LPIfor：林地最大斑块指数, IJIres：水库散布与并列指数, LSIres：水库形状指数, area：水库水面面积, capacity：水库库容, depth：水库水深, HRT：水库水力滞留时间; 红色箭头表示水库水质指标的关系因子, 蓝色箭头表示水库水质指标 图 6 景观指标和水质指标的RDA排序 Fig. 6 Redundancy analysis (RDA) ranking of landscape metrics with water quality |
从TDS来看, 旱地聚集度指数与TDS相关性最强; 旱地最大斑块指数、旱地面积比例和居民点斑块密度与TDS呈正相关.水田斑块聚集度指数、水田最大斑块指数和水库水力滞留时间等指标与TDS呈显著负相关; 水塘面积比例、水库平均深度和林地最大斑块指数等与TDS呈负相关.
TP与居民点面积比例正相关性最强, 水库水面面积比例、居民点密度和水田聚集度指数等指标与TP呈正相关; 水库平均深度、林地面积比例、水塘形状指数和水库水力滞留时间等指标与TP呈负相关.
方差分解的结果显示(图 7), 景观配置指标、景观组成指标和水库特征指标三者共同解释了44%水质指标变化.其中景观配置指标对于水质指标变化的贡献最大, 共解释了24%的水质指标变化.3组景观指数类别对水质指标变化的贡献度分别为：景观配置指标(24%)、水库特征指标(11%)和景观组成指标(9%).景观组成指标和景观配置指标作为影响水库水质的外部因子, 共同解释了22%的水质指标变化.水库特征指标对水库水质指标的解释率较高, 但与景观配置指标、景观组成指标对水质指标变化的共同解释率则较低(4%).
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图 7 方差分解结果 Fig. 7 Results of variance decomposition |
土地利用的变化改变了地表径流, 是影响流域氮磷物质输移的关键因子[21], 不同的土地利用类型及其组合对氮磷输移过程所起到的作用也不同[22].根据遥感影像判断, 近年来重庆与四川东部经济的发展和城市化进程加快, 导致水田面积下降的情况尤为严重[23].
旱地面积比例对流域N、P污染物呈正相关, 研究区内存在大量的水改旱现象, 旱地作为非点源污染重要的“源”[24], 旱地面积越大, 并且旱地施肥量大且利用率低, 大部分肥料被降雨冲刷或农田径流排入水体, 使得流域农业源污染严重.
水田与流域N、P污染物呈负相关关系, 起到一定的拦截作用[25].查智琴等[26]的研究证明, 不同于旱地, 水田作为一种人工湿地, 对N、P等农业源污染物具有非常显著的拦截净化作用.
林地、荒草地面积比例与TN和TP呈负相关.林地和荒草地能够有效地消除和拦截N、P污染物进入水体, 显著消除面源污染的影响[27].林地和荒草地的生长需要大量的养分, 而自然状态下土壤所提供的养分不能满足植被生长需求, 为了吸收足够的养分, 林地和荒草地景观类型会截留坡面上“源”景观所流失的养分, 起到了“汇”的作用[28].
水塘和居民点面积比例与TP呈正相关.研究区部分水塘存在水产养殖活动, 不完善的排污设备和地下管道导致了大量生活污水以及养殖活动所产生的含磷废水未经处理直接通过河流进入水库, 导致了TP入库负荷增大, TP浓度上升, 这与蔡宏等[29]研究的结果一致.
3.2 景观配置指标与水质指标的关系本研究结果显示, 水库水质指标变化很大程度受景观配置指标的影响.旱地和居民点是研究区最大的“源”景观, 旱地面积越大、整体性和优势度越高, 所产生的N、P污染物就越多, 旱地与其他景观类型的连通性越强, 越利于污染物在流域的输移, 从而使得水库水质下降.大多数研究区距离主城区较远, 地下排污管道并未联通, 居民点生活污水大多是通过沟渠直接排入河流中, 居民点的斑块密度和规模越大, 表明自然村的人口就越多, 大量人口产生的污染物超过了天然水体的消纳能力, 导致水库水质下降明显, 这与吉冬青等[30]和刘超等[31]研究的结果一致.
当流域景观组成以大的“汇”景观斑块为主或其他“源”景观与“汇”景观斑块具备良好的连接性时, 上游“源”景观所产生的污染物能够很快地被截留、净化.对于以林地、荒草地和水田为代表的“汇”景观而言, 最大斑块指数、聚集度指数和形状指数与流域N、P物质含量呈现出负相关.大面积的林地、荒草地和水田有利于污染物在其中滞留和沉淀, 削减至环境背景值, 使得汇入水体的污染物减少, 水质较好, 这与任嘉衍[32]和陈优良等[33]研究的结果一致.
3.3 水库特征指标与水质指标的关系水库水质指标除了受上游流域因素的影响外, 还和水库自身的特征指标联系紧密, 水库的库容、面积、深度和形状会影响N、P物质在水库内的迁移和转换和氮磷物质进入水库的通道和滞留时间[34].
本文研究结果发现, 水库平均深度和库容与水质指标呈负相关.水库水深的变化不仅会影响水库的容积和水力负荷, 还会影响水库水生植物、微生物的生长和对污水的净化效果, 对污染物的降解起到非常重要的作用.水库的消纳污染物的能力也随着深度和库容的增加而增加, 这与白晓华等[35]和丰小华[36]研究的结果一致.
水库的形状指数与水质指标呈负相关, 水库作为一种水体, 具备消纳农业非面源污染物的自净能力, 水库的形状越复杂, 污染物进入水库的路径就越曲折, 进入水库的污染物就越少.
研究区水库水力停留时间与TN、NO3--N和TDS呈负相关.水库水力停留时间是影响水库自净能力的重要因素, 对水库中氮的去除有着显著的影响, 通过水流流速快慢来影响有机物和营养盐的供给和流失[37].一般而言, 水库对磷的滞留率较高, 氮的滞留率则稍微弱, 其滞留率可以通过延长滞留时间来提升[38].在本研究区中, 水力滞留时间与TP呈正相关, 当入库磷浓度较高时, 磷进入水体后经过了沉淀、转化等过程, 沉积在水库底泥之中, 枯水期雨量少, 汇入水库的水量明显减少, 导致了在这一时期内水力停留时间延长, 从汇水区进入水库的污染负荷量也随之降低, TP无法在水库内得到有效地迁移, 致使沉积物中的磷还原释放到水中导致TP浓度升高, 这与张晨等[39]和Wu等[40]研究的结果一致, 与Ji等[41]研究的结果相反.
3.4 景观组成指标、景观配置指标和水库特征指标与水库水质的关系以往的研究工作大多侧重于研究水质指标对景观格局的响应, 较少全面考虑不同类别的景观指标对水质影响贡献.
本研究对所有景观指标进行了定性讨论, 探明了所选取的景观指标对水质指标的解释度和贡献率, 量化了3组不同类型景观指数对整体水质指标的贡献.结果表明, 水库水质指标受到流域因素的影响较大, 上游汇水区的“源”景观通过河流排入水库的非点源污染物, 直接决定了水库水质的好坏, 当上游来水量过少时, 水库特征指标就发挥出了更大的作用, 通过影响非点源污染物进入水体的路径, 以及消纳和转化过程对水库水质变化产生影响, 所发挥的是“汇”景观的作用, 因而解释度略低于景观配置指标.
徐启渝等[42]在赣江流域枯水期的研究中发现, 景观格局对水质指标变化的贡献率为16%, 土地利用为14%.Wu等[43]对横溪河流域开展了研究, 结果表明无论在流域尺度还是在缓冲区尺度, 景观组成指标对流域水质变化的解释度均在3.2%~7.5%之间, 而景观配置指标对流域水质变化的解释度达到了20.5%~31.6%.景观组成指标对水质变化的贡献率较低(9%), 一方面枯水期研究区内水库水力停留时间较长, 所获得的水体样本已经在水库内停留较长时间, 受水库自身特征影响较大, 并且旱季雨量较小, 无法形成比较大的径流和壤中流将各氮磷物质冲刷至水体中, 导致贡献率较低.另一方面, 尽管各土地利用是非点源污染产生的源头, 但本研究的景观组成指标仅是土地利用类型面积占研究区面积的比例, 仅代表各个研究区的主要土地利用类型和污染类型, 无法反映研究区土地利用类型的空间格局, 因此无法较好地解释水库水质的变化.
控制水库水质退化, 提升水库水质, 一方面可以通过优化水库上游景观组成和景观配置, 从源头控制非点源污染的产生; 另一方面可以通过水库特征着手, 水库面积相对流域面积小, 并且水库特征指标对水库水质变化的贡献率也较高, 相对而言也更容易实施, 效益也更高.
4 结论(1) 旱地是水库N、P物质的主要“源”景观; 居民点是水库TP物质的主要来源; 水田、林地、荒草地对水库氮磷物质的截留和净化具有正向作用.
(2) 综合相关性分析和RDA分析的结果来看, 旱地的最大斑块指数和旱地聚集度指数与水库TN和NO3--N的输出显著正相关；林地散布与并列指数、水田散布与并列指数、水田聚集度指数与水库TN和NO3--N输出显著负相关；荒草地斑块密度、旱地斑块密度和居民点斑块密度与水库TP物质含量显著正相关；林地聚集度指数与水库TP物质含量显著负相关.
(3) 水库平均深度与水库水质的相关性最强.水库平均深度、水库库容、水库形状指数、水库水力滞留时间均与水库TN、NO3--N、TDS含量呈负相关; 水力滞留时间与TP呈正相关.水库平均深度、水库库容、水库形状指数对水库水质提升具有显著的正向作用.
(4) 水库水质很大程度上受景观配置指标的影响.在景观组成指标、景观配置指标和水库特征指标当中, 景观配置指标对水库水质指标变化的贡献度最高(24%), 其次是水库特征指标(11%), 最后为景观组成指标(9%).流域因素是影响水库水质变化的关键因子(55%), 内部因素(19%)对水库水质的影响同样不可忽视.
(5) 本文揭示了小型水库在枯水期的水质变化的驱动因素和相应贡献大小, 但仍存在一定的局限性.本研究仅进行了一次采样, 所得出的结果仅代表枯水期, 没有综合考虑丰水期结果.鉴于这些因素, 研究结论难免有一定的偏倚, 后续会进一步改进研究方法, 增加采样次数和水质指标, 获取不同时期的水质数据, 更全面的揭示水库水质对环境要素的响应规律.
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