小流域土地利用景觀格局對水質(zhì)的影響

彭勃,付永勝,趙君鳳,周高峰

西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院,成都 611756

0 前言

河流的生態(tài)環(huán)境與土地利用及景觀格局關(guān)系密切[1-2]。人類活動加劇引起的土地利用/覆被(LUCC)變化對河流水質(zhì)有顯著影響[5-8]。景觀格局與流域面源污染過程是典型的格局與過程關(guān)系,污染物隨地表徑流在遷移過程中會受到各種自然因子和人為因子的綜合作用,這些因子影響實(shí)際上反映了不同尺度的土地利用變化過程[9-13]。大量研究結(jié)果表明人為因素驅(qū)動的土地利用方式能夠通過各種復(fù)雜的途徑對流域生態(tài)環(huán)境及多樣性造成多種影響[14-15]。

目前研究景觀格局與水質(zhì)關(guān)系多采用模型和數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法,基于生態(tài)水文過程的模型機(jī)理性強(qiáng),模型結(jié)構(gòu)較為復(fù)雜,研究需要大量基礎(chǔ)空間數(shù)據(jù)和長時(shí)間序列的監(jiān)測數(shù)據(jù)[16-19]。而時(shí)間尺度較短的監(jiān)測研究多采用相關(guān)分析、回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法來探討景觀格局與水體污染的關(guān)系[20]。由于景觀格局與流域水質(zhì)存在一定的不確定性,所以,利用多元線性回歸分析、典范對應(yīng)分析和冗余分析等研究多變量關(guān)系的方法對水質(zhì)的多因素影響關(guān)系分析是目前熱點(diǎn)之一。

作者收集了蘆山縣清源河流域2017年1月至12月實(shí)時(shí)監(jiān)測的水質(zhì)數(shù)據(jù)及流域土地利用和景觀格局現(xiàn)狀數(shù)據(jù),在選取代表性的景觀格局指數(shù)及河流水質(zhì)污染數(shù)據(jù)的同時(shí),加入土地利用綜合動態(tài)度(LC),結(jié)合GIS技術(shù),運(yùn)用SPSS分析方法,從清源河流域豐水期、平水期和枯水期三個(gè)階段分析土地利用和景觀格局對清源河流域水質(zhì)的影響,為清源河流域水環(huán)境保護(hù)和土地利用結(jié)構(gòu)、景觀格局優(yōu)化以及流域生態(tài)環(huán)境可持續(xù)發(fā)展提供一定的科學(xué)依據(jù)與借鑒。

1 研究方法

1.1 研究區(qū)域現(xiàn)狀

蘆山縣位于四川省西部(東經(jīng)102°52'至103°11',北緯30°01'至30°49'),地處四川盆地與青藏高原的過渡地帶,總體上呈北高南低、西高東低之勢,最高海拔 3843 m,最低海拔 685 m,山地面積約占82.26%(圖1)。清源河發(fā)源于蘆山縣境內(nèi)并貫穿全境,全長80.76 km,年均流量6.95 m3·s-1,是蘆山縣境內(nèi)最大河流,清源河共有大小支流15 條,包括主流域在內(nèi)全部在蘆山縣境內(nèi),降雨量集中在每年6、7、8和9月,是清源河流域的豐水期,平水期是3、4、5和10月,枯水期是1、2、11 和12月。

1.2 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源和分析

1.2.1 流域劃分

以精度10m 的Landsat8OLI 影像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用ArcGIS10.2 水文分析模塊,對清源河流向分析,河網(wǎng)提取,流域分割,生成15 個(gè)子流域[8,20]。根據(jù)研究需要,以蘆山縣行政區(qū)劃為基礎(chǔ),結(jié)合清源河流域上、中、下游分界點(diǎn)和現(xiàn)場調(diào)研情況(圖2),將15個(gè)子流域合并為6 個(gè)區(qū)域,并選取6 個(gè)代表性監(jiān)測斷面獲取水質(zhì)數(shù)據(jù)(圖3)。由于清源河發(fā)源于蘆山縣并貫穿整個(gè)蘆山縣,所以本次研究將選定整個(gè)蘆山縣作為清源河流域范圍。

圖1 蘆山縣地理區(qū)位 Figure1 Location of the Lushan

圖2 1#—6#區(qū)域點(diǎn)位 Figure2 1#-6# area sampling point site

圖3 土地利用和流域劃分圖 Figure3 Land-use and watershed map

1.2.2 水質(zhì)獲取與計(jì)算

清源河水質(zhì)數(shù)據(jù)采用2017年1 至12月常規(guī)水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù),按照上下游不同土地利用特征,選擇6個(gè)監(jiān)測斷面(圖3),每月中旬采集水樣一次。采用的水質(zhì)指標(biāo)包括pH、DO、CODMn、NH3-N、TP、C(綜合污染指數(shù))每次取水樣1000 mL,密封保存帶到實(shí)驗(yàn)室測定數(shù)據(jù)。

對于水體綜合污染指數(shù),計(jì)算公式為[8,13]:

對于濃度越大對環(huán)境污染越大的指標(biāo),如CODMn、NH3-N、TP 等,用以下公式:

對于濃度越小對環(huán)境污染越大的指標(biāo),如DO,用以下公式:

式中:C為綜合污染指數(shù);Ci為第i項(xiàng)污染物的污染指數(shù);Ti表示第i類污染物的實(shí)測濃度;Tio為第i類污染物的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)(表1);n為參與評價(jià)的污染項(xiàng)目數(shù)量。

1.2.3 影像信息提取與計(jì)算

遙感圖像數(shù)據(jù)來自2017年Landsat8 OLI,精度為10 m;輔助現(xiàn)場調(diào)研數(shù)據(jù),通過影像糾正、拼接以及多源數(shù)據(jù)的融合,構(gòu)建具有統(tǒng)一投影坐標(biāo)信息的土地景觀柵格數(shù)據(jù)庫;利用Erdas Imagine 9.0 軟件進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理,便于圖像分析與解譯;將土地利用類型劃分為未利用地、建設(shè)用地、草地、濕地、耕地、林地和水域7 類,得到清源河流域土地利用圖(圖3),并用Fragstas 4.2 軟件計(jì)算6 個(gè)區(qū)域內(nèi)土地景觀格局指數(shù)。

表1 水質(zhì)分析標(biāo)準(zhǔn) Table1 Water quality analysis standards(Tio)

(1)流域土地利用動態(tài)度

篩選出與流域污染物指數(shù)密切相關(guān)的土地指標(biāo):建設(shè)用地、草地、濕地、耕地和林地面積百分比以及土地利用綜合動態(tài)度(LC);通過分析不同土地類型的面積動態(tài)變化,反映出不同時(shí)期人為干擾對不同類型土地變化的影響,見公式:

LC為研究時(shí)段內(nèi)土地利用綜合動態(tài)度;LUi為測量開始時(shí)第i類土地利用類型的數(shù)量;△LUi-j為測量時(shí)段內(nèi)第i類土地利用類型轉(zhuǎn)為非i類土地利用類型面積的絕對值;T為研究時(shí)段長。

(2)流域景觀格局指標(biāo)

利用Spearman 相關(guān)分析工具篩選景觀格局指數(shù),保留不存在顯著的相關(guān)關(guān)系(P＜0.05)和相對獨(dú)立的景觀指標(biāo)體系,并優(yōu)先選擇對河流水質(zhì)影響較大的部分景觀指數(shù)[24-26]。這些指數(shù)包括斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、破碎度(FN)、蔓延度(CONTAG)、多樣性指數(shù)(SHDI)。景觀指數(shù)的計(jì)算通過Fragstat 4.2 完成,各景觀指數(shù)計(jì)算公式見表2[25]。

1.3 相關(guān)性分析

為了確定土地利用與景觀格局指數(shù)和河流水質(zhì) 參數(shù)之間的相關(guān)性,利用SPSS19.0 軟件中Spearman相關(guān)分析工具,分析了2017 清遠(yuǎn)河的土地利用和景觀格局指數(shù)和6 個(gè)監(jiān)測斷面水污染物濃度數(shù)據(jù),用變量P顯著性概率作為評判標(biāo)準(zhǔn)檢驗(yàn),P小于0.05被視為顯著相關(guān)。

2 結(jié)果和分析

2.1 流域土地利用和景觀格局分析

以6 個(gè)水質(zhì)監(jiān)測點(diǎn)所代表的子流域?yàn)檠芯糠秶?選擇清源河各子流域內(nèi)與水質(zhì)密切相關(guān)的土地利用比例、土地利用動態(tài)度及景觀格局指數(shù)情況(2017年)見表3和表4。

2.1.1 流域土地利用特征

(1)總體上看,土地利用特征如下:1#、2#和3#區(qū)域以林地、濕地和耕地為主要土地利用類型,4#、5#和6#區(qū)域以林地、建設(shè)用地和耕地為主要土地利用類型;總體上看,每個(gè)區(qū)域林地占控制性主導(dǎo)地位,其在上、中、下游流域所占總面積百分比分別為58.96%、55.37%、57.32%、48.28%、43.64 和45.52%。

(2)從不同空間尺度上看:清源河流域土地利用程度存在顯著差異,從上游至下游流域,林地面積百分比呈明顯減小趨勢,耕地及建設(shè)用地面積比例則呈快速增加趨勢;流域范圍內(nèi)人類干擾程度從上游至下游流域呈不斷增大趨勢,LC值亦隨之不斷增大。

表2 景觀格局指數(shù)公式 Table2 Landscape pattern index equation description

表3 流域土地利用比例和動態(tài)度 Table3 Land-use proportion and dynamic degree in watershed

2.1.2 流域景觀格局特征

(1)總體來看,景觀結(jié)構(gòu)指數(shù)特征如下:LPI指數(shù)方面,建設(shè)用地和耕地持續(xù)增大,草地、濕地和林地持續(xù)減小;PD指數(shù)方面,建設(shè)用地、草地、濕地、耕地和林地都持續(xù)增大,林地持續(xù)減小,說明景觀優(yōu)勢種優(yōu)勢不斷減弱,其干擾的強(qiáng)度和頻率減小,人類活動的方向從上游不斷向下游擴(kuò)展,且強(qiáng)度不斷增大。

(2)景觀水平指數(shù)特征如下:FN指數(shù)方面,建設(shè)用地持續(xù)增大,草地、濕地、耕地和林地都處于波動狀態(tài),但在建設(shè)用地較多的區(qū)域都呈現(xiàn)顯著增大特征,說明建設(shè)用地自身FN增大分割了其他景觀要素,特別是在4#、5#和6#區(qū)域表現(xiàn)很明顯,景觀異質(zhì)化程度增大;CONTAG指數(shù)方面,建設(shè)用地持續(xù)增大,說明從上游至下游建設(shè)用地規(guī)模逐漸增大和密集,蔓延度和連通性也越來越好,草地和濕地持續(xù)減小,說明下游區(qū)域人為干擾較大,建設(shè)用地分割了其他景觀要素,耕地景觀波動較大,呈現(xiàn)逐漸往上游擴(kuò)散趨勢;SHDI指數(shù)方面,建設(shè)用地和耕地持續(xù)增大,草地和濕地持續(xù)減小,說明由于人類活動強(qiáng)度的增加,流域景觀類型具有多樣性,景觀破碎化程度增加。

表4 流域景觀格局指數(shù) Table 4 Landscape pattern indices in watershed

2.2 流域水質(zhì)指標(biāo)時(shí)空分析

從2017年清水河流域6 個(gè)水質(zhì)監(jiān)測斷面水質(zhì)指標(biāo)(表5)可以看出,除pH 值和 DO 外,其他水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)在上、中、下游流域呈現(xiàn)不斷增大趨勢,其中CODMn和NH3-N 變化較大,TP變化符合標(biāo)準(zhǔn)范圍;綜合污染指數(shù)C從上游至下游流域不斷增大。清水河流域豐水期、平水期和枯水期特征明顯,不同水期水質(zhì)分異明顯。整體來看,由于枯水期降雨量減少,地面沖刷減弱,林地、草地和濕地景觀對污染物的攔截效率較低,枯水期水質(zhì)劣于豐水期。但是,4#、5#和6#區(qū)域CODMn和NH3-N 在豐水期高于枯水期,這是由于4#、5#和6#區(qū)域地處下游,人口聚 集度高,建設(shè)用地和大量耕地密集沿河分布,人為干擾對河流水環(huán)境影響很大,加上夏季雨水沖刷形成面源污染導(dǎo)致CODMn和NH3-N 數(shù)值呈現(xiàn)豐水期大于枯水期的現(xiàn)象。

2.3 土地利用景觀格局與河流水質(zhì)Spearman 相關(guān)分析

2.3.1 土地利用與河流水質(zhì)相關(guān)性

采用Spearman 相關(guān)分析工具,分析2017年清水河流域不同土地利用類型面積百分比、土地利用綜合動態(tài)度指數(shù)與河流水質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)性(表6),結(jié)果如下:

(1)建設(shè)用地和耕地與水體污染物濃度指標(biāo)呈正相關(guān),建設(shè)用地與pH 值、CODMn、NH3-N 和C的相關(guān)性系數(shù)分別為0.997、0.999、0.998 和0.999,顯著性概率P 小于0.05,說明之間存在顯著正相關(guān)關(guān)系,而與DO 和TP 無顯著關(guān)系;耕地與CODMn、NH3-N、TP 和C相關(guān)性系數(shù)分別為0.999、0.998、1.000 和0.999,顯著性概率P 小于0.05,與TP 顯著性概率P 小于0.01,表示之間存在顯著正相關(guān)性;草地、濕地和林地與水體污染物濃度指標(biāo)呈負(fù)相關(guān),草地與DO、CODMn、NH3-N、TP 和C的相關(guān)性系數(shù)分別為-0.997、-0.999、-1.000、-0.998、和-1.000,草地與DO、CODMn和TP 顯著性概率小于0.05,與NH3-N 和C顯著性概率小于0.01,表示存在顯著負(fù)相關(guān)性;濕地與DO、CODMn、NH3-N 和C的相關(guān)性系數(shù)分別為1.000、-1.000、-1.000 和-0.999,濕地與DO 和CODMn顯著性概率小于0.05,與NH3-N和C的顯著相關(guān)性小于0.01,表示存在顯著的負(fù)相關(guān)性,但與DO 存在正相關(guān)性;林地與CODMn和C的相關(guān)性系數(shù)都是-1.000,且顯著性概率都小于0.01,說明存在極顯著的負(fù)相關(guān)性,與NH3-N 相關(guān)性系數(shù)為0.998,呈正相關(guān),顯著概率小于0.05,存在顯著相關(guān)性。

表5 流域水質(zhì)監(jiān)測數(shù)據(jù) Table5 Water quality monitoring data in watershed(1#-6# Area)

表6 流域土地利用與水質(zhì)相關(guān)性 Table6 Correlation between land-use and water quality in watershed

(2)土地利用動態(tài)度指數(shù)LC與各水質(zhì)污染物濃度指標(biāo)大部分呈正相關(guān),且LC與CODMn、NH3-N、TP 和C相關(guān)性系指數(shù)分別達(dá)1.000、0.998、1.000和1.000,呈顯著正相關(guān)狀態(tài),且與CODMn、TP 和C的顯著性概率小于0.01,存在極強(qiáng)正相關(guān)性,與NH3-N 的顯著性概率小于0.05,存在顯著正相關(guān)性。

(3)枯水期,土地利用指數(shù)與河流水質(zhì)相關(guān)性特征與平水期一致。其中,建設(shè)用地與pH 值和C存在顯著正相關(guān)性,相關(guān)性系數(shù)分別為0.997 和0.999;草地與CODMn、NH3-N、TP 和C存在顯著負(fù)相關(guān)性,相關(guān)性系數(shù)分別為-0.999、-1.000、-0.998 和-1.000;濕地與CODMn、NH3-N、和C存在顯著負(fù)相關(guān)性,相關(guān)性系數(shù)分別為-1.000、-1.000 和-0.999;耕地與NH3-N、TP 和C的相關(guān)性系數(shù)分別為0.998、1.000和0.999,存在顯著正相關(guān)性;林地與C存在顯著負(fù)相關(guān)性,相關(guān)性系數(shù)為-1.000;此外,草地和濕地與DO存在正相關(guān)性,林地與NH3-N存在正相關(guān)性,相關(guān)性系數(shù)分別為0.997、1.000 和0.998;LC與NH3-N、TP、C的相關(guān)性系數(shù)分別為0.998、1.000 和1.000,顯著性概率P 小于 0.05,存在顯著正相關(guān)性。

(4)豐水期,土地利用指數(shù)與河流水質(zhì)相關(guān)性分析結(jié)果表明:建設(shè)用地與DO 負(fù)相關(guān),與CODMn和NH3-N 正相關(guān),相關(guān)性系數(shù)分別為-0.996、0.999 和0.998;耕地與CODMn正相關(guān),相關(guān)性系數(shù)為0.999;林地與CODMn負(fù)相關(guān),相關(guān)性系數(shù)為-1.000;LC與CODMn正相關(guān),相關(guān)性系數(shù)為1.000;草地和濕地與河流水質(zhì)沒有相關(guān)性。

2.3.2 景觀格局與河流水質(zhì)相關(guān)性

景觀格局指數(shù)與河流水質(zhì)指標(biāo)間相關(guān)性分析結(jié)果如下(表7):

(1)LPI與CODMn、NH3-N 和TP 相關(guān)性系數(shù)分別為-0.997、-0.998 和-0.998,顯著概率小于0.05,呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)性;PD與CODMn、TP 和C相關(guān)性系數(shù)分別為0.999、0.999 和1.000,顯著概率小于0.05,呈現(xiàn)顯著正相關(guān)性;FN與DO 負(fù)相關(guān),與CODMn、NH3-N、TP 和C正相關(guān),相關(guān)性系數(shù)分別為-0.998、0.998、0.999、0.998 和0.999,顯著概率小于0.05;CONTAG與DO 正相關(guān),與CODMn、NH3-N、TP 和C負(fù)相關(guān),相關(guān)性系數(shù)分別為0.998、-0.998、-0.998、-0.999 和-1.000,相關(guān)性概率小于0.05和0.01,具有顯著相關(guān)性;SHDI與CODMn、NH3- N和C正相關(guān),相關(guān)性系數(shù)分別0.998、0.998和1.000,相關(guān)性概率小于0.05,有顯著相關(guān)性。

表7 流域景觀格局指數(shù)與水質(zhì)相關(guān)性 Table7 Correlation between landscape pattern indices and water quality in watershed

(2)枯水期景觀格局指數(shù)與河流水體污染物濃度指標(biāo)的相關(guān)性狀態(tài)與平水期一致。LPI和CONTAG與河流水質(zhì)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)性,PD、FN和SHDI與河流水質(zhì)指標(biāo)呈正相關(guān)性;豐水期,FN和SHDI與CODMn、NH3-N 和C呈正相關(guān)性,CONTAG與CODMn、NH3-N 和C呈負(fù)相關(guān)性,相關(guān)性概率小于0.05 和0.01,具有明顯的相關(guān)性。

3 討論

3.1 土地利用對河流水質(zhì)的影響

流域土地利用類型及空間分布影響著水體水質(zhì)污染狀況[1,4],其之間存在顯著相關(guān)關(guān)系,這是由于土地利用方式和人為干擾強(qiáng)度存在一定差異,從而導(dǎo)致不同土地利用類型的污染物負(fù)荷也不同[4]。所以當(dāng)不同子流域存在土地利用異質(zhì)性時(shí),對應(yīng)的河流水質(zhì)的污染程度也存在變化特征[17]。

(1)從土地利用類型比例上看:林地、濕地和草地對流域水體污染物的輸出有抑制作用,對河流水質(zhì)污染有負(fù)效應(yīng);因?yàn)榱值亍竦睾筒莸厥撬w污染物的“Sink”景觀,能緩解徑流,減輕水土流失造成的水體質(zhì)量的下降[8-9,11],所以流域中土地利用類型以林地、濕地和草地為主要類型時(shí),其水體質(zhì)量就相對較好。而耕地和建設(shè)用地對水體污染物的輸出較大,對河流水質(zhì)具有正效應(yīng);因?yàn)楦厥撬w潛在污染物的“Source”景觀,由于耕作和施肥等原因造成土壤中氮、磷以及農(nóng)藥殘留含量較高,經(jīng)過降雨徑流沖刷后形成污染源進(jìn)入河流[12,15,27],水質(zhì)變差;隨著城市建設(shè)用地面積增多,道路和廣場等不透水面的污染物隨著暴雨徑流進(jìn)入水體,導(dǎo)致水質(zhì)污染物濃度增加,水質(zhì)下降,所以耕地和建設(shè)用地面積越大,臨近河流水體污染物濃度就越高。

(2)從土地利用綜合動態(tài)度來看:土地利用程度是人為干擾強(qiáng)度的一種表現(xiàn),土地利用程度越高,人類對流域的干擾程度就越大。研究結(jié)果表明LC與河流水質(zhì)指標(biāo)呈正相關(guān)關(guān)系,且LC與CODMn、NH3-N、TP 和C呈顯著正相關(guān)狀態(tài),說明LC是清源河流域尺度表征水質(zhì)質(zhì)量降低的重要因子,清源河流域內(nèi)人為干擾強(qiáng)度越大,土地利用程度越高,河流水質(zhì)越差。

(3)從時(shí)間上看:豐水期,流域降雨量增大,林地、濕地和草地對污染物的攔截貢獻(xiàn)率較大,使得林地面積百分比與TP相關(guān)性減弱,但是由于研究區(qū)域大量林地、濕地和草地位于上游區(qū)域(1#、2#和3#區(qū)域),而下游區(qū)域(4#、5#和6#區(qū)域)耕地和建設(shè)用地較多,所以當(dāng)?shù)孛鎻搅髟龃髸r(shí),污染物無法被及時(shí)攔截,導(dǎo)致流域污染物濃度上升;平水期與枯水期,河流流量減少,污染物大量沉淀,所以各類土地利用類型與CODMn、NH3-N、TP 和C都具有顯著相關(guān)性。

3.2 景觀格局對河流水質(zhì)的影響

景觀格局變化能夠反映潛在的人為干擾特征[6],景觀格局指數(shù)能很好的解釋水體中污染物的負(fù)荷量[9],通過建立景觀指數(shù)與河流水體污染物濃度指數(shù)的關(guān)聯(lián)性,能對水體水質(zhì)變化進(jìn)行很好的預(yù)測[8]。

(1)從景觀格局指數(shù)上看:PD、FN和SHDI與河流水質(zhì)指標(biāo)呈正相關(guān)性;PD反映景觀斑塊密度大小,密度越大,說明斑塊數(shù)量越多,多樣性也越高,斑塊越復(fù)雜,特別是耕地和建設(shè)用地的PD越大,人類活動越頻繁;FN越高,清源河流域受人類干擾越大,河流水質(zhì)往往也越差;SHDI反映景觀的多樣性,SHDI越高,景觀多樣性越大,景觀異質(zhì)性增加,污染“Source”景觀類型在景觀中的優(yōu)勢度及主導(dǎo)性增強(qiáng),因此水體污染物濃度增加,水質(zhì)下降。LPI和CONTAG與河流水質(zhì)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)性;LPI越高說明人類干擾越小,河流水體污染的風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)較低;CONTAG越高說明某種優(yōu)勢景觀斑塊類型形成了良好的連接性,景觀破碎度較低。因此,LPI、CONTAG越大,景觀斑塊越聚集,破碎度越低,水質(zhì)受影響越小。

(2)從時(shí)間上看:枯水期景觀格局與河流水質(zhì)的相關(guān)性與平水期一致,LPI和CONTAG與河流水質(zhì)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)性,PD、FN和SHDI與河流水質(zhì)指標(biāo)呈正相關(guān)性;豐水期,FN和SHDI與CODMn、NH3-N和C呈正相關(guān)性,CONTAG與CODMn、NH3-N 和C呈負(fù)相關(guān)性。豐水期雨量增大,能導(dǎo)致污染物擴(kuò)散加劇形成面源污染,而主要輸出面源污染“Source”景觀類型(建設(shè)用地和耕地)的FN和SHDI越大,說明其類型呈現(xiàn)復(fù)雜和多樣特征,相應(yīng)的污染物貢獻(xiàn)量就越大;而枯水期LPI和CONTAG越大,說明控制污染的“Sink”景觀類型(林地、草地和濕地)越多,隨著雨量減小,耕地污染量輸出隨之減小,所以呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)特征。

(3)然而,根據(jù)部分文獻(xiàn)研究結(jié)果表明,SHDI和CONTAG與河流水質(zhì)既有正相關(guān)性也有負(fù)相關(guān)性[6,13,28]。出現(xiàn)這類結(jié)果的原因可能與流域的優(yōu)勢景觀類型有關(guān),以污染“Source”類型景觀(建設(shè)用地和耕地)為主的流域其CONTAG越高,斑塊的聚集和連通性越顯著,水質(zhì)中污染物的濃度也越高;隨著SHDI的增大,河流水質(zhì)趨好,其原因可能也與流域優(yōu)勢景觀類型有關(guān),當(dāng)流域中主導(dǎo)景觀類型為林地、草地和濕地等水體污染“Sink”景觀時(shí),SHDI與河流水質(zhì)呈正相關(guān)性,但當(dāng)流域中主導(dǎo)景觀類型為建設(shè)用地、耕地等水體污染“Source”景觀時(shí),SHDI與河流水質(zhì)呈負(fù)相關(guān)性[13,15]。

4 結(jié)論

根據(jù)本次研究得出結(jié)論如下:

(1)清源河流域土地利用對河流水質(zhì)有顯著影響。林地、濕地和草地與各水質(zhì)指標(biāo)存在負(fù)相關(guān)關(guān)系,而耕地、建設(shè)用地和LC與各水質(zhì)指標(biāo)存在正相關(guān)關(guān)系,林地、濕地、草地面積的增加和土地的合理利用,對改善流域水質(zhì)具有重要作用,耕地和建設(shè)用地面積的增加對流域水質(zhì)有負(fù)面影響。

(2)清源河流域景觀格局對河流水質(zhì)有顯著影響。從流域景觀格局看,流域斑塊數(shù)量越多、景觀多樣性越大,河流水體污染物濃度越高,PD、FN和SHDI與河流水質(zhì)指標(biāo)呈正相關(guān)性;LPI和CONTAG與河流水質(zhì)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)性。

(3)枯水期和平水期流域土地利用景觀格局對河流水質(zhì)的影響較豐水期明顯,豐水期下游土地利用景觀格局對河流水質(zhì)影響明顯。