丹江上游土地利用/景觀指數(shù)與水質(zhì)關系初探

王 杰, 李 鵬, 高海東, 時 鵬, 張秦嶺, 楊倩楠, 馬勇勇

(西安理工大學 西北水資源與環(huán)境生態(tài)教育部重點實驗室, 西安710048)

土地利用是自然與人文過程交叉最為密切的產(chǎn)物，研究土地利用的環(huán)境效應已成為區(qū)域可持續(xù)發(fā)展研究的切入點[1]。土地利用變化和人類的生活生產(chǎn)密切相關，改變土地利用方式會對水環(huán)境產(chǎn)生影響。一直以來，對于土地利用與河流水質(zhì)的空間耦合關系的研究都是熱點問題[2-5]，研究主要集中在水質(zhì)變化對土地利用的敏感性以及土地利用影響水質(zhì)的尺度效應和距離效應[6]，但是僅從土地利用類型的面積比例耦合與河流水質(zhì)的關系，往往會忽略土地利用空間格局和組合方式的變化和對水質(zhì)的影響。

隨著景觀生態(tài)學以及地理信息系統(tǒng)技術的發(fā)展，景觀—水質(zhì)的研究也得以重視，國內(nèi)外學者在不同景觀格局如何影響環(huán)境水質(zhì)方面做了大量的研究[7-11]，Huang等[12]分析了景觀組成(如林地、耕地等)與水質(zhì)的響應關系，得出耕地是影響流域水質(zhì)的最重要因素。Sun等[13]發(fā)現(xiàn)，景觀指數(shù)如聚合度和多樣性與河流水質(zhì)顯著相關。土地利用的組成通常與分水嶺內(nèi)的水質(zhì)相關，景觀配置可能是水質(zhì)更敏感的預測因子。一些研究表明部分景觀指數(shù)能夠預測水質(zhì)的變化[14-18]，使用與水質(zhì)顯著相關的景觀格局指數(shù)作為景觀尺度上的環(huán)境指標，可以直接反映水質(zhì)變化的原因，對于水質(zhì)監(jiān)測、流域管理等具有重要的意義[19-20]。但也有一些研究表明景觀指數(shù)與水質(zhì)之間沒有顯著的相關性[21-22]。

本文利用2000年、2005年、2010年、2013年4期土地利用數(shù)據(jù)，以及對應年份的水質(zhì)監(jiān)測常規(guī)數(shù)據(jù)，希望建立丹江上游流域土地利用和景觀指數(shù)變化與水質(zhì)的關聯(lián)，主要研究目的：(1) 初步探討丹江上游流域土地利用空間變化對水質(zhì)的影響；(2) 探究景觀指數(shù)與水質(zhì)指標是否存在相關性；(3) 進一步建立土地利用、景觀指數(shù)變化與水質(zhì)的響應關系，為流域環(huán)境治理提供科學支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

丹江發(fā)源于秦嶺東南的鳳凰山，北源起于秦嶺南坡的東峽，在黑龍口與西源相匯合，是南水北調(diào)中線的水源地，為中國北京和天津供水，用于飲用，農(nóng)業(yè)用途和工業(yè)用途。丹江上游地處秦嶺南麓，陜西東南部，流域總面積約為2 728 km2。流域的氣候?qū)儆谂瘻貛О霛駶櫦撅L氣候，呈現(xiàn)出四季分明，冬干夏濕，雨熱同季，干濕分明的氣候特征。年平均氣溫7.8～13.9℃，最高37～40.8℃，最低-11.8～-21.6℃。降水量年均750 mm，無霜期為210 d。按地貌特征，流域可分為丘陵區(qū)、低山區(qū)、中山區(qū)、河谷川道區(qū)。中山區(qū)山高坡陡，人為活動少，植被較好，水土流失輕微；低山區(qū)荒山禿嶺，土層瘠薄，陡坡開荒，水土流失較嚴重；丘陵區(qū)植被覆蓋差，人口眾多，人類活動強烈，水土流失嚴重；河谷川道區(qū)面積很小，幾乎全為耕地。流域內(nèi)有7個土類，81個土種。商洛市共轄商州區(qū)和商南縣、柞水縣、鎮(zhèn)安縣、丹鳳縣、山陽縣、洛南縣1區(qū)6縣，總?cè)丝?51.74萬。

1.2 數(shù)據(jù)來源與處理

數(shù)字高程模型(DEM)數(shù)據(jù)來源于中國科學院計算機網(wǎng)絡信息中心國際科學數(shù)據(jù)鏡像網(wǎng)站(http:∥www.gscloud.cn)，空間分辨率為30 m。為了監(jiān)測流域內(nèi)的土地利用變化，4期土地利用數(shù)據(jù)從中國1∶10萬土地利用數(shù)據(jù)庫下載，該數(shù)據(jù)庫是在Landsat TM和中國環(huán)境1號衛(wèi)星(HJ-1)影像的基礎上,采用人機交互快速提取方法獲得。運用ArcGIS軟件，在Spatial Analyst模塊支持下，將土地利用矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，以備計算景觀指數(shù)使用。參考《土地利用現(xiàn)狀調(diào)查技術規(guī)程》中的土地利用分類系統(tǒng)，并結(jié)合景觀指數(shù)討論的可行性[23]，將流域土地類型分為耕地、林地、草地、水域、建筑用地、未利用地。水質(zhì)數(shù)據(jù)來源于陜西省環(huán)境監(jiān)測中心在丹鳳水文站的水質(zhì)常規(guī)監(jiān)測。本文對應土地利用分別選取2000年、2005年、2010年、2013年的水質(zhì)數(shù)據(jù)。

1.3 研究方法

基于4期土地利用，利用ArcGIS軟件分析不同時期土地利用面積變化和土地利用轉(zhuǎn)移情況，揭示區(qū)域土地利用空間變化特征；應用景觀格局分析軟件FRAGSTAT 3.3，對斑塊個數(shù)(NP)、斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、景觀形狀指數(shù)(LSI)、周長—面積分維數(shù)(PAFRAC)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、斑塊結(jié)合度(COHESION)、景觀分割度(DIVISION)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)進行計算，具體景觀格局特征參數(shù)如表1所示。

土地利用面積占比和景觀指數(shù)與水質(zhì)指標利用SPSS軟件，進行Pearson相關性分析，借助CANOCO for Windows 4.5軟件進行冗余分析(RDA)。

冗余分析是一種直接梯度排序分析方法，能夠從統(tǒng)計學角度評價一組變量與另一組多變量數(shù)據(jù)之間的關系[24]，用以揭示物種及其生活環(huán)境因子之間的關系。冗余分析方法的優(yōu)點在于能夠獨立保持各個環(huán)境變量(土地利用/景觀指數(shù))對水質(zhì)變化的貢獻率，并能夠有效地對多個解釋變量進行統(tǒng)計檢驗[25]。首先進行水質(zhì)指數(shù)(物種數(shù)據(jù))的DCA分析和梯度計算，結(jié)果顯示Lengths of gradient的第一軸大小為0.652(小于3.0)，故選擇RDA線性模型進行分析。排序結(jié)果圖借助Canodraw for Windows生成，排序圖中，紅色箭頭代表水質(zhì)指標，黑色箭頭代表土地利用面積占比和景觀指數(shù)。箭頭的長度代表了該變量被排序圖解釋的程度，箭頭越長影響程度越高。

表1 景觀格局指數(shù)計算公式及其生態(tài)學意義

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用的數(shù)量變化

土地利用類型統(tǒng)計(表2)結(jié)果表明：耕地、林地和草地是研究區(qū)3種主要的土地利用類型，其中草地面積所占比例最大(40.35%～41.23%)，其次是林地(33.31%～34.40%)和耕地(23.15%～24.76%)，建筑用地和水域所占的比例較小。2000—2013年，耕地面積是減少的，降幅達6.51%；林地、建筑用地面積不斷增加，增幅分別為3.0%和53.0%；草地面積先增加后減少但總體變化幅度很小，水域面積稍有增加。

表2 研究區(qū)土地利用類型的面積

2.2 水質(zhì)特征

表3 水質(zhì)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計

2.3 土地利用/景觀格局演變

基于2000年、2013年的土地利用，得到土地利用類型的轉(zhuǎn)移矩陣(表4)，結(jié)果顯示：2000—2013年，耕地轉(zhuǎn)出總面積為63.31 km2，其中18.03 km2轉(zhuǎn)為林地，27.10 km2轉(zhuǎn)為草地，17.55 km2轉(zhuǎn)為建筑用地；林地轉(zhuǎn)出總面積為3.97 km2，其中2.72 km2轉(zhuǎn)為耕地，0.72 km2轉(zhuǎn)為草地；草地轉(zhuǎn)出總面積為30.5 km2，其中15.70 km2轉(zhuǎn)為耕地，12.89 km2成為林地。3種主要的土地利用類型轉(zhuǎn)出面積大小為耕地>草地>林地。耕地大部分轉(zhuǎn)為林地、草地，這與國家自1999年實施退耕還林(草)工程有關；林地大多轉(zhuǎn)為耕地，草地轉(zhuǎn)為耕地和林地，而耕地部分轉(zhuǎn)為建筑用地，這說明2000—2013年該區(qū)域人類活動增加，改變了土地利用類型，具體表現(xiàn)為將耕地開發(fā)成建筑用地，利用草地和林地以補償耕地。

表4 2000-2013年流域土地利用類型轉(zhuǎn)移矩陣 km2

景觀指數(shù)能夠高度濃縮景觀格局信息，可反映其結(jié)構(gòu)組合和空間配置方面的特征，是目前景觀生態(tài)學研究中廣泛使用的基本指標[26]。從表5可以看出：2000—2013年，研究區(qū)景觀NP和PD減少，CONTAG增加，表明研究區(qū)不同景觀類型的斑塊經(jīng)過物種遷移或其他生態(tài)過程逐漸融合，形成了較好的連接性。一般認為，耕地和建筑用地具有明顯的邊界，林地和草地等自然景觀具有不規(guī)則的邊界[27]，斑塊的形狀越復雜，LSI的值就越大。LSI的值減小，結(jié)合表4可以得出，耕地轉(zhuǎn)為林地草地后，林草地形成規(guī)則的邊界，這也導致了PAFRAC呈緩慢減小的情況。LPI減少，DIVISION接近1，CONTAG處于中等水平，說明隨著人類活動的強烈干擾，斑塊形狀逐漸變得規(guī)則化。SHDI增加，COHESION接近100，即表明斑塊與相鄰斑塊類型的空間連接度非常高，斑塊間的連通度較好，景觀趨于高連通方向發(fā)展。

表5 流域景觀指數(shù)年際變化特征

2.4 響應關系

2.4.2 土地利用/景觀格局與水質(zhì)的冗余分析 本研究以4期8個水質(zhì)指標的208個樣本與土地利用面積比/景觀指數(shù)進行RDA分析，結(jié)果顯示：前兩個排序軸特征根為0.668，0.157，土地利用面積比和景觀指數(shù)前兩個排序軸相關系數(shù)分別為0.998，0.977。模型滿足顯著性條件，達到理想效果。同時得出土地利用面積比/景觀指數(shù)對水質(zhì)的解釋量(表7)，其中耕地、林地對水質(zhì)變化的解釋量較高，分別為65.8%，61.3%。建筑用地對水質(zhì)變化的解釋量為53.8%，草地的解釋量最低，僅為14.5%。LPI，LSI和COHESION對水質(zhì)的影響都有較高的解釋量，分別為58.5%，59.6%，54.4%。SHDI對水質(zhì)影響的解釋量為41.0%，PD，CONTAG對水質(zhì)影響的解釋量最低，僅為37.2%和33.9%。

表6 土地利用類型和景觀指數(shù)與水質(zhì)的相關性

注：*表示pearson相關系數(shù)在0.05水平下顯著；**表示pearson相關系數(shù)在0.01水平下顯著；AGRI為耕地，F(xiàn)OREST為林地，GRASS為草地，URBAN為未利用地；LPI為最大斑塊指數(shù)，LSI為景觀形狀指數(shù)，PD為斑塊密度，SHDI為香農(nóng)多樣性指數(shù)，COHESION為斑塊結(jié)合度，CONTAG為蔓延度指數(shù)，下同。

表7 土地利用類型和景觀指數(shù)對水質(zhì)的解釋量

圖1 土地利用類型/景觀指數(shù)與水質(zhì)的RDA排序

3 討 論

3.1 土地利用與水質(zhì)的關系

Fedorko[30]、Galbraith[31]等的研究認為，建筑用地增加，房屋、道路等不透水面上的污染物會隨著降雨徑流進入河流，使水體中的營養(yǎng)鹽濃度增加，導致水質(zhì)下降。另外，城市的商業(yè)活動產(chǎn)生的污水排入河流也會造成水質(zhì)下降。本研究實測數(shù)據(jù)顯示，表明隨著建筑用地面積的增加，流域水質(zhì)并沒有受到負面的影響，一方面因為研究區(qū)內(nèi)建筑用地面積占流域面積較小，僅為1.22%～1.86%，城市規(guī)模較小，建筑用地面積比不足以作為影響水質(zhì)的關鍵因子；另一方面研究區(qū)域是國家南水北調(diào)工程重要的水源涵養(yǎng)區(qū)，在生產(chǎn)建設過程中嚴格遵守國家環(huán)保要求，所以對流域河流水質(zhì)沒有產(chǎn)生負面的影響。

3.2 景觀指數(shù)與水質(zhì)的關系

部分景觀指數(shù)與水質(zhì)的關聯(lián)存在著很大的不確定性，例如PD僅與SS呈顯著負相關，和水質(zhì)的氮、有機物以及無機物都沒有明顯的相關性，難以得到PD與水質(zhì)存在關聯(lián)的合理解釋；CONTAG與水質(zhì)參數(shù)沒有顯著的相關性，PD和CONTAG對水質(zhì)的影響有較低的解釋量，因此這兩個景觀指數(shù)無法作為有效的水質(zhì)預測因子。

4 結(jié) 論

(1) 2000—2013年，耕地面積減少，林地、建筑用地面積不斷增加，耕地是最不穩(wěn)定的土地利用類型，大部分轉(zhuǎn)為林地和草地。流域內(nèi)景觀多樣性和聚集度逐漸增加，流域景觀格局趨于規(guī)則化、高連通和高度聚集的方向發(fā)展。

(2) 耕地對水質(zhì)的影響是強烈的，且其對水質(zhì)具有負面影響，林地對水質(zhì)具有顯著的正效應。建筑用地對水質(zhì)影響是復雜的，僅用面積比來判斷其對水質(zhì)的影響不足以說明問題。

(3) SHDI，LPI，LSI，COHESION與水質(zhì)參數(shù)呈現(xiàn)出良好的相關性，對水質(zhì)的影響具有較高的解釋量，表明這些景觀指數(shù)可以在景觀尺度上預測未來水質(zhì)的變化，PD和CONTAG與水質(zhì)指標的相關性無法得到合理解釋，不可以作為水質(zhì)預測的關鍵因子。