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(guān),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(guān)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(guān)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(shù)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(guān)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(guān)。土地利用的組成通常與分水嶺內(nèi)的水質(zhì)相關(guān),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(guān)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(guān)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(guān)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(guān)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(guān)系,為流域環(huán)境治理提供科學支撐。
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。
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(shù)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)。
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(guān)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(guān)系[24],用以揭示物種及其生活環(huán)境因子之間的關(guān)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
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
表3 水質(zhì)數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計
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(guān);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
2.4.2 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(guān)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(guān)性
注:*表示pearson相關(guān)系數(shù)在0.05水平下顯著;**表示pearson相關(guān)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
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(guān)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。
部分景觀指數(shù)與水質(zhì)的關(guān)聯(lián)存在著很大的不確定性,例如PD僅與SS呈顯著負相關(guān),和水質(zhì)的氮、有機物以及無機物都沒有明顯的相關(guān)性,難以得到PD與水質(zhì)存在關(guān)聯(lián)的合理解釋;CONTAG與水質(zhì)參數(shù)沒有顯著的相關(guān)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。
(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(guān)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(guān)性無法得到合理解釋,不可以作為水質(zhì)預測的關(guān)鍵因子。