基于土地利用和景觀格局的高原山區湖庫水質變化主要貢獻因子分析

裴 宇周 旭蔣 嘯陳大蓉敖 楊胡玉雪

(貴州師范大學 地理與環境科學學院,貴州 貴陽550025)

隨著城市化和工農業活動的加快,水質惡化已成為影響全球生態安全、經濟可持續發展及社會和諧穩定的關鍵環境問題[1]。據研究,農業種植活動中排放的總磷、總氮是水質惡化的主要來源[2]。據2020年《第二次全國污染源普查公報》顯示,我國水體總氮、總磷排放量分別為3.04×106t和3.15×105t[3],較第一次普查分別增加12.45%和10.78%,水環境惡化的形勢不容樂觀。自19世紀70年代以來,土地利用對水質的影響一直是學術界關注的熱點,Lee和Valle[4-5]的研究表明水質與土地利用比例以及城市、農業和森林地區的空間結構密切相關,快速的土地利用變化加速了污染物向水體轉移。一般來說,農業、城鎮用地對水體中的營養物質的貢獻較高[6-7],而草地和林地對水環境污染起凈化的效果[8-9]。Bu和Xu[10-11]表明土地利用通常與流域內的水質有關,景觀格局可能是更敏感的水質預測因子,景觀格局中面積度量、形狀度量和其他復雜的景觀度量與水質參數的相關性較高。然而,單一地分析土地利用類型或景觀指數與水質參數的關系過于片面,定量評估二者對水質的貢獻更益于水環境管理。黃金良等[12]在九龍江流域的研究表明土地利用面積比例能夠更好地預測水質。徐啟渝等[13]在鄱陽湖流域的研究發現,土地利用與景觀格局對水質的交互作用較各自有著更高的貢獻率,且豐水期影響更顯著,貢獻分別占72.5%和69.8%。王小平[14]在艾比湖的研究表明景觀格局與土地利用是不可分割的客觀存在,研究中有必要進行耦合分析,水質的惡化不僅取決于土地利用類型,更依賴各種景觀類型的空間分布格局。眾多研究表明準確識別土地利用和景觀結構對總氮、總磷的貢獻是水環境治理的關鍵,因此,亟需開展高原山區湖庫水質變化的主要貢獻因子分析與識別的相關研究。高原山區湖泊具有山高谷深的特點,相對東部平原湖泊具有更脆弱的生態系統,于洋等[15]研究發現云貴高原湖泊入湖支流較多而出流水系普遍較少,湖泊換水周期長,再加上湖區工農業發展以及人口增長,更易引發水環境污染。倪兆奎和張治中等指出高原湖泊在自然狀態下氮、磷營養元素含量較低,但由于湖泊具有一定的封閉—半封閉特點,水資源普遍缺乏,一旦人類活動加劇,湖泊生態功能會受到強烈干擾[16-17]?！皟珊粠臁绷饔蛭挥诟咴絽^城市邊緣地帶[18],受土地利用和景觀格局綜合影響,水質情況復雜。因此,本文擬以貴州高原山區“兩湖一庫”流域為研究區,從景觀生態學角度,分析與識別流域水質變化的主要貢獻因子,旨在為高原山區乃至全國湖庫水環境污染問題提供科學參考。

1 材料與方法

1.1 研究區概況

“兩湖一庫”是紅楓湖、百花湖、阿哈水庫的簡稱,是貴陽市和貴安新區的主要飲用水源地,也是未來黔中城市發展的主要供水源[19],被稱為貴陽市“三大水缸”?！皟珊粠臁绷饔蛭挥谫F州喀斯特高原山區中部(26°8′—26°43′E,105°58′—106°40′N),流 域整體呈不規則扇形,地勢西南高,東北低,面積約2 085.50 km2,其中,紅楓湖流域面積約1 596.00 km2;百花湖流域面積約299.00 km2;阿哈水庫流域面積約190.05 km2。研究區屬典型高原山區雨源型流域,徑流多來源于降水補給,流域內降雨時空分布不均,5—10月豐水期雨量豐沛,1—4月及11—12月枯水期雨量較少[20-21]?！皟珊粠臁绷饔蚨嗄陙淼墓I、生活、農業污染等問題嚴重,水質呈現逐年惡化趨勢,阿哈水庫勉強維持在Ⅲ類水質,紅楓湖、百花湖部分時段、部分水域出現藍藻[22]。為此,貴陽市于2008年開始連續實施兩個水污染治理5 a規劃,積極推進“一湖一策”治理工程[23],但由于“兩湖一庫”流域處于全省經濟活躍區,區域內水環境面臨巨大壓力,因此該地區亟須水質變化的貢獻因子識別研究。

1.2 數據來源

1.2.1 遙感數據 本文選取2013,2016和2019年云量小于10%且質量較好的GF-1號衛星16 m多光譜數據作為遙感影像數據源,來源于中國資源衛星應用中心(http:∥www.cresda.com/)。為提高土地利用解譯精度,于2019年5月實地走訪核實土地利用類型,獲取約400個地面土地利用類型數據,涵蓋林地、旱地、水田、草地、水體、建設用地等土地利用類型。對于難以到達的區域,通過無人機航拍影像獲取實地土地利用概況。

1.2.2 流域劃分 以DEM數據為基礎,利用Arc-SWAT流域提取模塊,再結合實地調研情況,綜合考慮流域水系分布、交通狀況、土地利用分布等因素,最終將研究區合并生成21個子流域(表1)。

表1 “兩湖一庫”流域的子流域劃分

1.2.3 水質采樣 在子流域劃分的基礎上,將監測點設置于每個子流域出水口及飲用水源保護區取水口,使監測點與子流域一一對應,其中支流監測點編號為C1—C14,飲用水源保護區監測點編號為K1—K13,監測點具體位置如圖1所示。2013—2019年,課題組進行逐月水樣采集工作,通過簡易水樣采集裝置,獲取水面1 m以下水樣,將水樣裝入預先準備的聚乙烯瓶中,調節p H＜2,低溫保存送回實驗室,并在24 h內完成測定,綜合考慮流域污染現狀及本文研究目的,選用的水質指標為總氮和總磷,且嚴格按照國家《水和廢水監測方法(第4版)》標準方法進行。

圖1 “兩湖一庫”流域水質監測點位示意圖

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用轉移矩陣 土地利用轉移矩陣被用來描述各種土地類型面積之間的轉化情況,并且指出不同土地類型的轉移方向。本研究將2013,2016和2019年的土地利用數據,進行疊加運算和綜合制表分析,得到“兩湖一庫”流域2013—2016年,2016—2019年,2013—2019年土地利用轉移矩陣。

1.3.2 景觀格局指數選擇 本研究從分析子流域土地利用景觀格局對總磷、總氮影響出發,所選擇的景觀指數詳見表2。

表2 土地利用景觀指數描述

1.3.3 相關分析方法選擇 貴州高原山區流域基礎數據匱乏,從氮磷循環機理上識別土地利用對總氮和總磷影響的條件受限,相關分析能夠衡量兩個變量的密切程度而被廣泛運用。本研究將2013,2016和2019年土地利用/景觀指數與豐—枯水期總氮、總磷進行Pearson相關分析,揭示土地利用/景觀指數與水質的相關性,通過RDA冗余分析識別土地利用/景觀指數對水質的貢獻率。

2 結果與分析

2.1 土地利用結構分析

在快速城鎮化背景下,“兩湖一庫”流域土地利用在空間和數量上發生不同程度的變化(圖2—3,表3—5),2016年較2013年林地增加7.10%,建設用地增加4.97%,而水田減少4.17%,旱地減少4.01%,未利用地減少3.95%,流域約56.59%的面積土地利用類型發生變化;2019年較2016年林地增加4.62%,建設用地增加4.98%,而水田減少4.58%,旱地減少8.06%,流域約49.22%的面積土地利用類型發生變化;從全期跨度來看,林地增加11.72%,建設用地增加9.96%,草地增加3.18%,而水田減少8.77%,旱地減少12.07%,未利用地減少4.00%,水域減少0.02%,流域約64.41%的土地利用類型發生變化?！皟珊粠臁绷饔蛲恋乩媒Y構變化迅速,土地的變化會造成水環境的紊亂,使得科學準確地識別出總氮、總磷的主要貢獻型土地指標將更加迫切。

圖2 研究區2013—2019年土地利用空間分布

表3 研究區2013—2016年土地利用類型變化轉移矩陣 km2

表4 研究區2016—2019年土地利用類型變化轉移矩陣 km2

表5 研究區2013—2019年土地利用類型變化轉移矩陣 km2

2.2 水質變化特征分析

2013—2019年紅楓湖、百花湖、阿哈水庫監測點對應的豐—枯水期總氮、總磷濃度均值如圖4所示?？偟獫舛缺憩F為:紅楓湖總氮濃度整體保持在國家地表水環境質量標準(GB3838-2002)規定的Ⅲ類水范圍內,豐水期總氮整體高于枯水期;百花湖總氮整體呈波動下降趨勢;阿哈水庫總氮濃度在Ⅳ類Ⅴ類范圍內波動變化?？偭诐舛缺憩F為:紅楓湖總磷濃度偏低且穩定在Ⅰ類Ⅱ類范圍;百花湖總磷濃度枯水期高于豐水期,在Ⅱ類Ⅲ類范圍內波動;阿哈水庫總磷濃度在Ⅱ類Ⅲ類范圍內呈波動變化趨勢。

圖3 研究區3期土地利用類型面積比例統計

圖4 研究區“兩湖一庫”水質變化特征

2.3 景觀指數特征分析

將2013,2016和2019年子流域景觀指數進行離差標準化(圖5)。

圖5 研究區景觀格局指數

對比3期景觀指數可知,林地結合度和斑塊數量比例保持穩定且穩中有升;旱地和水田景觀形狀規則,破碎度降低;建設用地結合度增強,景觀形狀指數和面積加權平均形狀指數先增加后降低,說明在建設用地擴張期間,建設用地邊緣由建造期的無序逐漸變為有序邊緣,3個時期中,各小流域中斑塊數量比例增加,建設用地優勢度呈增加趨勢。

2.4 土地利用與流域水質的關系

將2013—2019年21個子流域單一土地利用類型面積比例分別與總氮、總磷濃度進行Pearson相關分析(圖6),由于未利用地面積比例不足1.00%,其變化對整個流域的土地利用格局影響極小[7],在此不作討論。

圖6 研究區土地利用與水質相關分析結果

通過查閱顯著性對照表可知,當樣本數量為21時,Pearson相關系數絕對值大于0.53,則p＜0.01,說明極顯著;當絕對值大于0.47,則p＜0.05,說明顯著。通過對比結果可知,2013—2019年,林地對豐—枯水期總氮、總磷均表現為負相關,與2013年豐水期總氮和2019年豐—枯水期總磷的相關性通過顯著性檢驗,旱地和水田在2013和2016年整體表現為較為穩定的正相關,2019年相關性不穩定,草地表現為負相關,且相關性不斷增強,建設用地顯著性不斷增強,水域相關性不顯著,逐漸轉變為負相關。

2.5 景觀指數與流域水質的關系

將2013,2016和2019年21個子流域景觀指數分別與總氮、總磷濃度進行Pearson相關分析得到子流域景觀指數與總氮和總磷的相關性(圖7)。2013—2019年林地景觀整體與水質指標呈負相關,其中斑塊數量比例表現極其顯著;旱地的并列與散布指數的負相關性表現較為顯著;草地景觀與水質指標整體上呈負相關;水域的并列與散布指數在2013和2016年呈極顯著負相關;建設用地的斑塊數量比例、最大斑塊指數和斑塊結合度指數的正相關逐漸變為顯著或極顯著。

圖7 研究區景觀格局與水質相關分析結果

2.6 水質指標主要貢獻因子分析

為了識別流域水質的影響因素,確定高貢獻土地利用和景觀特征因子,結合Pearson相關分析結果,將較穩定通過顯著性檢驗的土地利用結構指標:林地面積比例(sr_For)、建設用地面積比例(sr_Bui),景觀格局指數:林地斑塊數量比例(For_PLAND)、水田并列與散布指數(Pad_IJI)、水域并列與散布指數(Wat_IJI)、建設用地斑塊數量比例(Bui_PLAND)、建設用地最大斑塊指數(Bui_LPI)、建設用地并列與散布指數(Bui_IJI)共8個指標豐—枯水期總氮、總磷濃度進行冗余分析。冗余分析結果如圖8及表6所示,最高貢獻因子分別為2013年林地斑塊數量比例(54.0%),2016年林地斑塊數量比例(52.5%)和2019年建設用地面積比例(68.7%),均通過顯著性檢驗,且林地指標表現為穩定負相關,建設用地指標表現為正相關,說明在高原山區流域內,林地和建設用地對總氮、總磷的濃度起主要作用。

圖8 研究區總氮、總磷主要影響因子冗余分析

表6 土地利用/景觀指標對總氮、總磷影響的貢獻率 %

3 討論

3.1 土地利用對水質的影響

根據本研究結果,研究區湖庫水體中的總氮、總磷濃度存在異質性,紅楓湖和百花湖的總氮濃度表現一致,均為豐水期高于枯水期,而總磷濃度紅楓湖豐水期高于枯水期,但百花湖卻表現出相反的態勢。根據王雨春[24],夏品華[20]和張紅等[25]人的研究,百花湖在豐水期存在明顯水體分層現象,豐水期表層水溫度升高,湖底更加缺氧,使湖底沉積物中的磷釋放增多,但水體分層阻隔了表層和深層的物質交換,使豐水期釋放的磷囤積在深層水體,當枯水期來臨,水體分層消失,囤積的磷快速上升至表層,再加上氣溫下降,更容易產生水質惡化現象。紅楓湖雖也屬于高原亞深水湖泊,但由于2008年起連續實施兩個污水治理五年計劃,生態恢復措施起步較早,該區域工業企業也已逐步關停,各類截污治污設施完備、曝氣充氧手段也日漸成熟[23],近些年紅楓湖的水質呈現好轉。

“兩湖一庫”流域地處黔中經濟快速發展區域,人類活動干擾和快速的土地利用變化都會造成非點源氮磷污染的加劇[26]。研究區建設用地與水質指標的正相關性逐年增加,這與楊莎莎[21],Ding[27]的研究結論相同,建設用地包括城鎮用地、工礦用地、交通用地等,這些地類為污染物向水體的輸出提供了更多的途徑,且存在更活躍的人類活動,人類堆放的生活垃圾在微生物的分解作用下,分解出較高的氮磷含量,且城市中硬化路面和不透水面的增加,覆蓋了能夠過濾吸收氮磷元素的植被和土壤,當降水產生時,分解出的氮磷元素就隨雨水和生活污水排入水體[28],而“兩湖一庫”流域的建設用地集中分布在湖庫周圍,更加速了污染的流入。研究區林地與水質指標保持較穩定的負相關關系,一方面林地遍布全流域,植被豐富且生長年份較久,其冠層下的土壤層可以對地表徑流中攜帶的泥沙、重金屬、有機質等進行截留吸附[29],林地面積的增加,使水質污染程度降低,削減氮磷的效果更明顯[30];另一方面林地是人類活動較弱的地區,較少的人類活動使林地污染減輕,且能夠保證較好的林地生態功能[31]。研究結果中,旱地和水田在2019年出現了正負相關性的波動變化,但均沒有通過顯著性檢驗,究其原因,貴陽市近年著手建設生態蔬菜基地,蔬菜基地建設以塑料大棚為主,大棚阻隔了降水對土壤的沖刷,極大地削減了農業非點源氮磷污染物的輸出[32]。另一方面,工農業收入差距的拉大,研究區存在棄耕務工現象,隨著農藥化肥的限制施用,旱地和水田對總氮、總磷的輸出量呈減少趨勢。隨著研究區湖庫綜合治理的實施,水域逐漸恢復凈化過濾、改善環境的生態功能。

3.2 景觀格局對水質的影響

不同湖泊流域內,水質不僅受土地利用的影響,同時受景觀格局的制約。建立景觀指數與湖庫水體污染物濃度指數的關聯性,能對水質變化進行更好地解釋[33]。根據本研究結果,建設用地斑塊結合度指數、最大斑塊指數、斑塊數量比例隨年份總體呈增加趨勢并逐漸成為優勢景觀,且與水質指標的相關性逐漸顯著,當區域“源”斑塊聚集時,會溝通空間上原本分散的污染物,使其遠距離擴散和集中輸出,并相對弱化“匯”景觀斑塊的截留效果[34-35],建設用地面積加權平均形狀指數與水質指標的正相關性逐漸增強,表明景觀的形狀不規則,更容易引發水體污染,結合RDA分析,2019年建設用地面積比例對水質表現為“源”的貢獻,其值達到68.7%。林地的斑塊結合度指數和斑塊數量比例呈緩增趨勢,有相關研究表明,流域內林地斑塊結合度指數越強,連通性越高,水質狀況越好[36],根據相關分析結果,林地斑塊數量比例與各水質指標呈負相關,流域內林地數量的增加對于增加植被截留量,減少產流速度和體積,稀釋產流中的污染物濃度具有較強的作用[37-38],結合RDA分析可知,2013年、2016年林地斑塊數量比例的貢獻值分別達到54.0%和52.5%,是削減水體總氮、總磷污染的主要貢獻因子,因此對水質表現出“匯”的貢獻。

“兩湖一庫”地區水環境污染和管理問題是當地水務及環保部門應著重關注的問題,隨著土地利用和景觀特征的變化,水環境的穩定易被破壞,在快速城市化階段,需要積極采取措施,穩定“兩湖一庫”地區湖庫蓄水面積,合理推進城鎮化建設,優化土地利用結構,并控制農業非點源污染,使“源—匯”類型的土地利用和景觀保持動態平衡[19]。希望本研究得出的研究結果,能夠為“兩湖一庫”區域水環境治理、土地利用管理提供科學參考。

4 結論

(1)2013—2019年林地、建設用地和草地分別增加11.72%,9.96%和3.18%,水田、旱地、未利用地和水域分別減少8.77%,12.07%,4.00%和0.02%。林地結合度逐年增強;旱地、水田景觀形狀規則;建設用地景觀結合度增強,優勢度增強。

(2)紅楓湖水質狀態優良,位于Ⅰ—Ⅲ類水質范圍;百花湖總氮整體呈波動下降趨勢,總磷濃度受季節性水體分層影響枯水期略高于豐水期,在Ⅱ—Ⅲ類水質范圍內波動;阿哈水庫水質情況較差,總氮、總磷濃度呈波動變化趨勢。

(3)土地利用類型與流域水質的相關性:林地表現為穩定負相關,草地和水域負相關性增強,旱地和水田從正相關表現為相關性波動變化,建設用地正相關性不斷增強。

(4)景觀指數與流域水質的相關性:林地景觀指數整體與水質指標呈負相關,其中斑塊數量比例表現極其顯著,草地景觀指數表現為穩定負相關,旱地和水田與水質的相關性整體不顯著,建設用地斑塊數量比例和最大斑塊指數與總氮、總磷逐漸表現為正顯著相關。

(5)冗余分析貢獻率最高指標為:2013年林地斑塊數量比例(54.0%),2016年林地斑塊數量比例(52.5%)和2019年建設用地面積比例(68.7%),2013和2016年林地斑塊數量比例表現為研究區總氮、總磷的“匯”效應的主要貢獻因子,2019年建設用地面積比例則表現為總氮、總磷的“源”效應的主要貢獻因子。林地和建設用地對“兩湖一庫”高原山區流域水質變化起決定性作用,通過增加“匯”效應相關地類,整理“源”效應相關地類,減少污染“源”的輸出,是未來“兩湖一庫”流域面對水環境治理應著重考慮的因素。