王小平,張 飛,3,*,李曉航,曹 燦,郭 苗,陳麗華

1 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,烏魯木齊 830046 2 新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830046 3 新疆智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830046 4 新疆艾比湖濕地國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管理局,博樂(lè) 833400

艾比湖區(qū)域景觀格局空間特征與地表水質(zhì)的關(guān)聯(lián)分析

王小平1,2,張 飛1,2,3,*,李曉航1,2,曹 燦1,郭 苗1,陳麗華4

1 新疆大學(xué)資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,烏魯木齊 830046 2 新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830046 3 新疆智慧城市與環(huán)境建模普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830046 4 新疆艾比湖濕地國(guó)家級(jí)自然保護(hù)區(qū)管理局,博樂(lè) 833400

為進(jìn)一步明確區(qū)域土地利用/覆被—景觀格局對(duì)河流水質(zhì)影響的空間尺度。選擇新疆艾比湖區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象,以25個(gè)水質(zhì)采樣點(diǎn)為中心,建立5種尺度的河流緩沖區(qū)并提取不同尺度下的土地利用/覆被-景觀格局?jǐn)?shù)據(jù)。首先,通過(guò)主成分分析獲得水環(huán)境的主要水質(zhì)變量。其次,利用冗余分析(RDA)方法探討研究區(qū)不同寬度緩沖區(qū)土地利用/覆被—景觀格局對(duì)河流水質(zhì)的影響,獲得水質(zhì)管理的有效緩沖區(qū)。最后,引入突變點(diǎn)分析方法進(jìn)一步尋找導(dǎo)致水質(zhì)變量沿景觀梯度突變的特定位置。結(jié)果表明：(1)土地利用/覆被—景觀格局在不同寬度緩沖區(qū)內(nèi)對(duì)河流水質(zhì)的影響不同。4 km緩沖區(qū)土地利用/覆被—景觀格局對(duì)區(qū)域水質(zhì)有較強(qiáng)的分異解釋能力,因此4 km緩沖區(qū)的景觀格局合理配置對(duì)河流水質(zhì)管理尤為重要。(2)通過(guò)偏RDA分析發(fā)現(xiàn)4 km緩沖區(qū)中,影響區(qū)域水質(zhì)的主要環(huán)境變量為景觀水平斑塊密度、類(lèi)型水平耕地斑塊密度和森林聚集度。(3)在偏RDA分析的基礎(chǔ)上,對(duì)4 km緩沖區(qū)內(nèi)的景觀指數(shù)進(jìn)行突變點(diǎn)分析研究,發(fā)現(xiàn)區(qū)域景觀水平斑塊密度為90—105 m/hm2,類(lèi)型水平耕地的斑塊密度ED值在90—110 m/hm2、林草地的AI值在70%—90%,是艾比湖區(qū)域水質(zhì)保護(hù)的最佳突變值,該值為艾比湖區(qū)域水質(zhì)保護(hù)的閾值。本研究從多個(gè)角度對(duì)新疆艾比區(qū)域的土地利用/覆被—景觀格局對(duì)區(qū)域水質(zhì)的影響進(jìn)行定量分析,揭示該地區(qū)景觀生態(tài)變化的規(guī)律,為區(qū)域景觀格局優(yōu)化和土地合理規(guī)劃提供理論依據(jù),并對(duì)改善“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”生態(tài)環(huán)境、實(shí)現(xiàn)資源可持續(xù)利用具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和理論價(jià)值。

艾比湖；景觀格局；空間尺度；水質(zhì)；冗余分析；突變點(diǎn)分析

景觀格局與生態(tài)過(guò)程關(guān)系的研究一直是景觀生態(tài)學(xué)研究的熱點(diǎn)論題[1]。伴隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,景觀格局在多種尺度上均發(fā)生了顯著變化[2- 3]。區(qū)域景觀格局變化能夠引起水文條件的空間差異,進(jìn)而成為影響區(qū)域水質(zhì)空間分異的重要因素。

區(qū)域水質(zhì)是多尺度環(huán)境因子的綜合反映,但區(qū)域土地利用/覆被—景觀格局的變化被認(rèn)為是影響區(qū)域水環(huán)境質(zhì)量的主要原因[4]。因?yàn)樗|(zhì)受到各種自然和人為因素綜合作用,這些因素包括降雨、土壤類(lèi)型、地質(zhì)、地形、城市化以及工農(nóng)業(yè)活動(dòng)等,這些因素的影響可以看作更大尺度的土地利用進(jìn)程的一部分[5]。所以,區(qū)域內(nèi)土地利用可以影響該區(qū)域的生態(tài)功能、入河污染物的排放量和河流水質(zhì)安全[6]。空間尺度的差異所引起的景觀與水質(zhì)關(guān)系的變化,是研究面臨的挑戰(zhàn)性的問(wèn)題,河岸的不同尺度內(nèi)土地利用/覆被—景觀格局空間特征的變化是導(dǎo)致水質(zhì)惡化的主要因子。原則上講,距離河道越近的景觀斑塊對(duì)河流水質(zhì)的影響遠(yuǎn)大于遠(yuǎn)離河道的景觀斑塊,但是整個(gè)流域往往能反映更為全面的信息,特別是當(dāng)污染物與流域的水文條件密切相關(guān)的情況下,哪個(gè)尺度能更好地反映水質(zhì)變化情況有待深入研究。

近年來(lái),單純的水質(zhì)監(jiān)測(cè)評(píng)價(jià)和點(diǎn)源污染控制管理措施已不能滿(mǎn)足解決經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的水環(huán)境惡化問(wèn)題,與非點(diǎn)源污染控制密切相關(guān)的區(qū)域景觀格局與水質(zhì)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)一步成為國(guó)內(nèi)外研究的熱點(diǎn)[7]。對(duì)于景觀格局與區(qū)域水質(zhì)空間耦合關(guān)系的研究主要有景觀組成屬性,即土地利用類(lèi)型百分比與區(qū)域水質(zhì)之間的關(guān)系[8]；景觀空間結(jié)構(gòu),即應(yīng)用景觀指數(shù)研究不同土地利用方式的布局特點(diǎn)與水質(zhì)間的關(guān)系[9-10]；不同景觀空間尺度,涉及區(qū)域、河岸帶等尺度景觀格局對(duì)水質(zhì)的影響[11-13]。如孫金華等[14-15]研究表明,河流水質(zhì)與區(qū)域內(nèi)耕地、建設(shè)用地以及林草地面積所占比例有很大關(guān)聯(lián)；針對(duì)潮河區(qū)域非點(diǎn)源污染過(guò)程的研究[16]顯示,邊界密度(Edge density, ED)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(Shannon′s diversity index, SHDI)、聚集度指數(shù)(Aggregation index, AI)和蔓延度指數(shù)(Contagion index, CONTAG)是影響該區(qū)域非點(diǎn)源污染過(guò)程的主要變量；韓黎陽(yáng)等[17]發(fā)現(xiàn),三峽庫(kù)區(qū)內(nèi)不同土地利用類(lèi)型導(dǎo)致的景觀破碎化程度能較好地解釋河流水質(zhì)指標(biāo)的變異；Shen等[18]認(rèn)為,北運(yùn)河區(qū)域內(nèi)水質(zhì)與景觀組成和景觀格局間存在密切關(guān)系,其中景觀格局的影響更為明顯；Beckert等[19]認(rèn)為,不同土地利用類(lèi)型對(duì)非點(diǎn)源污染負(fù)荷的相關(guān)性不同,尤其是耕地對(duì)TN的影響尤為顯著。景觀格局對(duì)區(qū)域水文過(guò)程和區(qū)域水質(zhì)的重要性已被充分證實(shí),景觀格局對(duì)河流水質(zhì)的影響過(guò)程非常復(fù)雜并且?guī)в械赜蛐蕴卣鳌?/p>

隨著我國(guó)“一帶一路”戰(zhàn)略的提出,新疆經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展,艾比湖區(qū)域位于中哈邊境,區(qū)域土地利用/覆被—景觀格局變化劇烈,水質(zhì)問(wèn)題日漸凸顯。本研究綜合應(yīng)用3S技術(shù)、冗余分析(Redundancy analysis, RDA)和突變點(diǎn)分析方法明確土地利用/覆被—景觀格局與水質(zhì)指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系,描述各景觀指數(shù)在區(qū)域不同地理空間內(nèi)土地利用/覆被—景觀格局組合對(duì)水質(zhì)指標(biāo)的影響和貢獻(xiàn),以期明確區(qū)域水質(zhì)管理的有效河岸緩沖區(qū)和區(qū)域土地利用/覆被類(lèi)型、景觀要素空間最佳分布及其最優(yōu)的配置關(guān)系,為干旱區(qū)水質(zhì)管理和土地利用規(guī)劃、景觀合理配置提供科學(xué)的認(rèn)識(shí)。

1 研究區(qū)概況

艾比湖區(qū)域位于中哈邊境,79°50′—85°10′E,43°38′—45°52′N(xiāo),是“一帶一路”戰(zhàn)略的核心區(qū)。常年來(lái)在氣候條件和人類(lèi)活動(dòng)的共同影響下,土壤鹽漬化、水土流失嚴(yán)重。區(qū)域內(nèi)西、南、北三面環(huán)山,中間為谷地平原,東部有尾閭湖,區(qū)域面積56021 km2。區(qū)域地處亞歐大陸腹地,遠(yuǎn)離海洋,降水稀少,蒸發(fā)量大,光熱充足,屬典型的溫帶大陸性氣候。艾比湖區(qū)域包括東南西北4個(gè)河區(qū)：東邊為奎屯河區(qū),南邊為精河區(qū),西邊為博爾塔拉河區(qū),北邊為托里小河區(qū)[20-21]。艾比湖區(qū)域地質(zhì)構(gòu)造線(xiàn)的發(fā)育方向因受緯向構(gòu)造控制,區(qū)域巖性基本一致,氣溫隨緯度變化較小,南北之間差異不大。研究區(qū)主要包括精河綠洲和博樂(lè)綠洲,區(qū)域地勢(shì)起伏小。區(qū)域以農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)為主,土地利用/覆被結(jié)構(gòu)單一[22]。從20世紀(jì)90年代以來(lái),艾比湖由于入湖水量的減少,湖面急劇干縮,湖水水面曾縮至不足500km2,水位下降了2—3m。近年來(lái)隨著艾比湖區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,艾比湖區(qū)域的水環(huán)境質(zhì)量受到嚴(yán)重影響,地表水的水質(zhì)較差[23]。研究區(qū)示意圖見(jiàn)圖1。

圖1 艾比湖區(qū)域地理位置Fig.1 The location of Ebinur Lake Watershed

2 研究方法及數(shù)據(jù)獲取

2.1 水樣信息的采集

2015年5月共采集25個(gè)水樣(圖1)。采樣點(diǎn)的確定主要以“下墊面的一致性和采樣點(diǎn)的代表性”為原則。每個(gè)采樣點(diǎn)分別采集表層(0.5m處)水樣,于預(yù)先處理過(guò)的白色聚乙烯塑料瓶中,同時(shí)記錄采樣點(diǎn)環(huán)境。采樣路線(xiàn)按照地表水沿河采樣：大河沿子河(采樣點(diǎn)P12、P13)；精河沿線(xiàn)(采樣點(diǎn)P9、P10、P11)；博河沿線(xiàn)(采樣點(diǎn)P14、P15、P16、P17、P18)；奎屯河及其南部小河沿線(xiàn)干支流(采樣點(diǎn)P6、P7、P8、P19、P20、P21、P22、P23、P24、P25)；阿克奇蘇河沿線(xiàn)(采樣點(diǎn)P1、P2、P3、P4、P5)。

2.2 不同緩沖區(qū)景觀指數(shù)的獲取

以2015年Landsat OLI數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)源,在ENVI 5.1環(huán)境下進(jìn)行人工目視解譯,獲得2015年艾比湖區(qū)域的土地利用/覆被圖。參照全國(guó)土地利用/覆被分類(lèi)方法,結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶?shí)際情況,將研究區(qū)的景觀類(lèi)型分為耕地、林草地、水域、鹽漬地、沙地、裸露湖床和未利用地7種類(lèi)型,在遙感解譯的過(guò)程中,結(jié)合多次實(shí)地調(diào)查和數(shù)據(jù)糾正,解譯精度達(dá)80%以上,Kappa系數(shù)為0.799。

在緩沖區(qū)劃分時(shí),結(jié)合前人研究結(jié)果[15-16]和艾比湖區(qū)域的現(xiàn)狀,在ArcGIS 10.2中以25個(gè)水質(zhì)采樣點(diǎn)為中心分別建立1、2、3、4、5 km的緩沖區(qū),由于該區(qū)域?qū)儆诟珊祬^(qū)綠洲農(nóng)業(yè)區(qū),小范圍內(nèi)土地利用/覆被—景觀變化程度不是非常劇烈,因此,本研究在緩沖區(qū)劃分時(shí)以千米為尺度。而景觀指數(shù)能夠高度濃縮景觀格局信息[26],是景觀生態(tài)學(xué)中廣泛使用的定量研究方法。在排除與區(qū)域面積相關(guān)性較高(相關(guān)系數(shù)r> 0.85)指數(shù)的基礎(chǔ)上[27],本研究從數(shù)量/面積、形狀/聚散性以及多樣性等方面考慮,在景觀類(lèi)型水平上(Class—level)選擇了4個(gè)指數(shù)分別為景觀類(lèi)型百分比、斑塊密度、邊界密度和斑塊聚集度,在景觀格局水平上選擇了9個(gè)指數(shù)分別是斑塊密度、景觀形狀指數(shù)、邊界密度、蔓延度指數(shù)、最大斑塊指數(shù)、Shannon多樣性指數(shù)、分維數(shù)、斑塊連接度和散布于并列指數(shù)。景觀指數(shù)的計(jì)算利用軟件Fragstats3.3進(jìn)行。

2.3 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)與處理

采用CANOCO 4.5軟件對(duì)各樣點(diǎn)不同水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行降趨勢(shì)對(duì)應(yīng)分析(Detrended Correspondence Analysis,DCA)后發(fā)現(xiàn),水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)的梯度值為1.96,小于4,故選擇冗余分析[28]。

基于RDA分析的結(jié)果進(jìn)行突變點(diǎn)分析,突變點(diǎn)分析進(jìn)一步研究導(dǎo)致水質(zhì)變量沿景觀橫向梯度突變的關(guān)鍵值區(qū)間。采用非參數(shù)方法來(lái)估計(jì)突變點(diǎn),用Bootstrap(自舉法)方法來(lái)量化突變點(diǎn)具體位置。讓景觀指標(biāo)X1,X2,……Xn按升序排列和Y1,Y2,……Yn是相應(yīng)的水質(zhì)指標(biāo)變量。方差均勻性的量度可以使用以下公式來(lái)計(jì)算[29]：

(1)

式中,D是偏差,n是樣本數(shù)量,u是n個(gè)Yk的平均值,Yk是水質(zhì)指標(biāo)變量值。把突變點(diǎn)作為分界點(diǎn),將樣本分成兩個(gè)不同的、不具有顯著趨勢(shì)性變化的隨機(jī)樣本,從而對(duì)比分析兩個(gè)隨機(jī)樣本的各自特征及其之間差異。因此,對(duì)于每個(gè)突變點(diǎn),都有一個(gè)有一個(gè)偏差：

Δi=D-(D+D>i)

(2)

式中,D是整個(gè)數(shù)集Y1,Y2,Y3,.....Yn的偏差,D≤ i和D> i分別為兩列樣本的偏差,i= 1,2,3,……n。Δi是突變點(diǎn)r在i處的值。

Bootstrap方法是非參數(shù)統(tǒng)計(jì)中一種重要的估計(jì)統(tǒng)計(jì)量方差進(jìn)行區(qū)間估計(jì)的統(tǒng)計(jì)方法,也稱(chēng)為自助法[29]。步驟如下：(1)采用重抽樣技術(shù)從原始樣本中抽取一定數(shù)量(x)的樣本,此過(guò)程允許重復(fù)抽樣。(2)根據(jù)抽出的樣本計(jì)算給定的統(tǒng)計(jì)量T。(3)重復(fù)上述N次(本研究選擇1000),得到N個(gè)統(tǒng)計(jì)量T。(4)計(jì)算上述N個(gè)統(tǒng)計(jì)量T的樣本方差,得到統(tǒng)計(jì)量的方差。

3 結(jié)果與分析

3.1 不同尺度緩沖區(qū)土地利用/覆被統(tǒng)計(jì)分析

以25個(gè)采樣點(diǎn)為中心,不同寬度緩沖區(qū)土地利用/覆被類(lèi)型面積比例的常規(guī)統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果見(jiàn)圖2。緩沖區(qū)的土地利用/覆被類(lèi)型以耕地為主。隨采樣點(diǎn)緩沖區(qū)寬度的增加,耕地面積比例平均值呈增加趨勢(shì),水體和林地面積比例平均值呈減小趨勢(shì)。

(1)緩沖區(qū)寬度1 km內(nèi),阿克奇蘇河沿線(xiàn)采樣點(diǎn)P1、P2、P3、P4、P5,土地利用/覆被類(lèi)型以林草地為主(圖2),耕地及其他土地利用面積所占比例較小,但5號(hào)采樣點(diǎn)除外,該樣點(diǎn)耕地面積達(dá)到76.45%。大河沿子河的采樣點(diǎn)P12和P13林草地面積分別占15.99%和8.40%,林草地面積比較低,耕地面積分別占59.16%、76.07%、耕地面積比較高；精河的采樣點(diǎn)P9、P10、P11林草地面積分別占4.01%、6.92%、0,林草地面積比較低。耕地面積分別占72.44%、83.11%、72.44%,耕地面積比例比較高,采樣點(diǎn)緩沖區(qū)內(nèi)其他土地利用/覆被類(lèi)型所占比例均比較小；博河的采樣點(diǎn)P14、P15、P16、P17和P18林草地面積分別占16.98%、24.05%、12.33%、7.51%、7.51%林草地面積比較低,耕地面積分別占61.61%、68.83%、45.96%、76.52%、6.52%耕地面積比較高,耕地均位于河流兩側(cè)；奎屯河及其南部小河沿線(xiàn)干支流的采樣點(diǎn)P6、P7、P8、P19、P20、P21、P22、P23、P24、P25,其中P6、P7和P8為于艾比湖自然保護(hù)區(qū)。P19、P20、P21、P22、P23、P24和P25采樣的耕地面積的比例均超過(guò)60.00%,耕地面積較高,林草地和其他土地利用類(lèi)型所占比例均較小。

(2)緩沖區(qū)寬度2 km—5 km內(nèi),土地利用/覆被面積變化呈現(xiàn)一致趨勢(shì)。阿克奇蘇河的采樣點(diǎn)P1、P2、P3、P4和P5以及奎屯河采樣點(diǎn)P6、P7和P8的林草地面積比例逐漸增加,耕地及其他土地利用面積所占比例逐漸減??；在5 km緩沖區(qū)內(nèi)大河沿子河的采樣點(diǎn)P12和P13耕地面積所占比例分別為占58.52%和81.59%,耕地面積比較低,林草地面積分別占12.05%和6.02%,林草地面積比例較低；說(shuō)明該區(qū)域人為干擾程度較為嚴(yán)重,水質(zhì)狀況和棲息地質(zhì)量狀況也較差。精河的樣點(diǎn)P9、P10和P11林草地地面積分別占7.29%、5.19%和5.26%,高于其他4個(gè)緩沖區(qū),該區(qū)域的林草地主要位于河道的邊緣,林草地面積所占比例較低。耕地面積分別占72.44%、83.11%和72.45%,耕地面積所占比例較高,這些采樣點(diǎn)緩沖區(qū)內(nèi)其他土地利用類(lèi)型所占比例均比較??；博河的采樣點(diǎn)P14、P15、P16、P17、P18和奎屯河及其南部小河沿線(xiàn)干支流的采樣點(diǎn)P6、P7、P8、P19、P20、P21、P22、P23、P24、P25隨著緩沖區(qū)的擴(kuò)大,耕地面積所占比例逐漸增加,林草地面積所占比例減少,未利用地所占面積逐漸擴(kuò)大。

圖2 緩沖區(qū)內(nèi)土地利用類(lèi)型統(tǒng)計(jì)Fig.2 Statistics of land use type in the buffer zone

3.2 景觀指數(shù)統(tǒng)計(jì)分析

3.2.1景觀水平

在5個(gè)不同尺度的緩沖區(qū)內(nèi)景觀格局分析結(jié)果如圖3所示。LPI值反映人類(lèi)活動(dòng)的方向和強(qiáng)弱。LPI在5個(gè)緩沖區(qū)中最大值,最小值、均值、第三分位和第四分位數(shù)比較平衡,但是極小值出現(xiàn)在5km緩沖區(qū)內(nèi),極大值出現(xiàn)在1km緩沖區(qū)之內(nèi),從平均值來(lái)看4km、5km緩沖區(qū)的斑塊面積比較均勻。說(shuō)明5個(gè)緩沖區(qū)內(nèi)人類(lèi)活動(dòng)的強(qiáng)弱平衡。ED值反映景觀中異質(zhì)性斑塊之間物質(zhì)和能量交換的潛力及相互影響的強(qiáng)度,最大值位于1km緩沖區(qū)之內(nèi),因此1km緩沖區(qū)內(nèi)的斑塊邊界數(shù)量最多,景觀中異質(zhì)性斑塊之間物質(zhì)、能量和物種交換的潛力及相互影響的強(qiáng)度在1km緩沖區(qū)內(nèi)最大。

PD、CONTAG、IJI和SHDI的差異,代表景觀破碎化,COHESION、CONTAG和IJI的最大值,最小值、均值、第三分位和第四分位數(shù)在3km緩沖區(qū)中相對(duì)較小,在1km緩沖區(qū)中相對(duì)較大,說(shuō)明在3km緩沖區(qū)中散布分布的斑塊較復(fù)雜,破碎度高,在1km緩沖區(qū)中有較大面積的斑塊聚集分布,說(shuō)明景觀中的優(yōu)勢(shì)斑塊類(lèi)型在1km中具有良好的連接性。PD值越大,則破碎化程度越高；1km緩沖區(qū)PD的最大值,最小值、均值、第三分位和第四分位數(shù)的值最大,5km的值最?。粍t景觀破碎度1km最高,5km的值最小,則景觀破碎度最低；SHDI反映景觀異質(zhì)性,特別對(duì)景觀中各拼塊類(lèi)型非均衡分布狀況較為敏感。在5個(gè)緩沖區(qū)之中SHDI的最大值,最小值、均值、第三分位和第四分位數(shù)的最小值都出現(xiàn)在4km緩沖區(qū)中,因此4km的空間異質(zhì)性最低,土地利用豐度低。

LSI和PAFRAC反映了斑塊的形狀。PAFRAC值從1km緩沖區(qū)到5km緩沖區(qū)逐漸增大,在5km緩沖區(qū)之內(nèi)達(dá)到最大值,表示在5km緩沖內(nèi)景觀或景觀形狀的復(fù)雜程度和人類(lèi)對(duì)景觀的干擾程度最強(qiáng)。LSI的值越大,斑塊形狀越復(fù)雜。在5個(gè)緩沖區(qū)之中LSI的最大值,最小值、均值、第三分位和第四分位數(shù)的最小值都出現(xiàn)在1km緩沖區(qū)中,最大值出現(xiàn)在4km緩沖區(qū)和5km緩沖區(qū)中,說(shuō)明4km、5km緩沖區(qū)中斑塊形狀更復(fù)雜,1km緩沖區(qū)內(nèi)景觀的復(fù)雜性較低。

圖3 不同緩沖區(qū)內(nèi)景觀水平指數(shù)統(tǒng)計(jì)Fig.3 Statistics of land landscape pattern index with different bufferPD：斑塊密度,Patch density；LPI：最大斑塊指數(shù),Largest patch index；LSI：景觀形狀指數(shù),Landscape Shape Index；ED：邊界密度,Edge density；PAFRAC：分維數(shù)；CONTAG：蔓延度指數(shù),CONTAG index；LJI：散布于并列指數(shù),Landscape juxtaposition index；SHDI：Shannon多樣性指數(shù),Shannon′s diversity index；COHESION：斑塊連接度,Landscape connectivity index

3.2.2類(lèi)型水平

本研究在類(lèi)型水平上選擇了Pland、PD、ED、AI景觀指數(shù)。Pland指數(shù)度量的景觀的組分,PD、ED反映的是土地利用/覆被—景觀格局的破碎度和復(fù)雜程度,景觀破碎度高,異質(zhì)性強(qiáng),區(qū)域水質(zhì)污染的風(fēng)險(xiǎn)越高。

在5個(gè)不同緩沖區(qū)內(nèi),類(lèi)型水平上景觀格局差異如圖4所示。林草地的ED、林草地的PD、沙地的PD、鹽漬地的ED、鹽漬地的PD、耕地的ED和耕地的PD在5個(gè)緩沖區(qū)之內(nèi)最大值,最小值、均值、第三分位和第四分位數(shù)表現(xiàn)出一致性,各值在1km緩沖區(qū)最大,5km緩沖區(qū)最小。林草地、鹽漬地、耕地的AI與PD和ED相反,沙地的AI在5個(gè)緩沖區(qū)之內(nèi)最大值,最小值、均值、第三分位和第四分位數(shù)的最小值出現(xiàn)在4km緩沖區(qū),因此4km緩沖區(qū)的景觀聚集度低。耕地的Pland值較平衡,因?yàn)楦厥苋祟?lèi)作用巨大,且耕地內(nèi)部植物均勻,所以各緩沖區(qū)內(nèi)的生物多樣性、優(yōu)勢(shì)種和數(shù)量等生態(tài)系統(tǒng)指標(biāo)也沒(méi)有特別的變化；林草地的PLAND值的最大值和最小值均出現(xiàn)在1km緩沖區(qū)之內(nèi),第四分位數(shù)、第三分位數(shù)和中位數(shù)的最大值均出現(xiàn)在1km緩沖區(qū),因?yàn)榱植莸氐纳锒鄻有詮?fù)雜、物種數(shù)量居多。鹽漬地的Pland和水體的Pland值在5個(gè)緩沖區(qū)之內(nèi)最大值、均值、第三分位和第四分位數(shù)的最大值均出現(xiàn)1km緩沖區(qū)之內(nèi),而水體的斑塊在5個(gè)緩沖區(qū)之內(nèi)最小值大致相同,5個(gè)緩沖區(qū)之內(nèi)最大值、均值、第三分位和第四分位數(shù)的最小值均出現(xiàn)4km緩沖區(qū)之內(nèi)；沙地的Pland值在5個(gè)緩沖區(qū)之內(nèi)最大值、均值、第三分位和第四分位數(shù)的最大值均出現(xiàn)1km緩沖區(qū)之內(nèi),最小值出現(xiàn)在2km緩沖區(qū)。因此,根據(jù)反映景觀破碎度的PD、ED以及反映聚集度AI等指數(shù)顯示,艾比湖區(qū)域河道兩側(cè)的景觀破碎度均高,即人為因子對(duì)區(qū)域生態(tài)環(huán)境的影響較為明顯。

圖4 不同緩沖區(qū)景觀類(lèi)型水平指數(shù)統(tǒng)計(jì)Fig.4 Statistics of class landscape pattern index with different bufferPD：Cropland—耕地斑塊密度,Cropland—Patch density；Forest grass land—PD：林地斑塊密度,Forest—grass land—Patch density；Water—PD: 水體斑塊密度,Water—Patch density；Salinity land—PD：鹽漬地斑塊密度,Salinity land—Patch density；Desert—PD：沙漠斑塊密度,Desert Patch density；Bare lake bed—PD：裸露湖床斑塊密度,Bare lake bed Patch density；Cropland—ED：耕地斑塊邊緣密度,Cropland—Edge density；Forest grass land—ED：林地斑塊邊緣密度,Forest grass land—Edge density；Water—ED: 水體斑塊邊緣密度,Water—Edge density；Salinity land—ED：鹽漬地斑塊邊緣密度,Salinity land —Edge density；Desert—ED：沙漠斑塊邊緣密度,Desert Edge density；Bare lake bed—ED：裸露湖床斑塊邊緣密度,Bare lake bed Edge density；Cropland—AI：耕地聚集度,Cropland Aggregation index；Forest grass land—AI：林地聚集度,Forest grass land—Aggregation index；Water—AI：水體斑塊聚集度,Water—Aggregation index；Salinity land—AI：鹽漬地斑塊聚集度,Salinity land—Aggregation index；Desert—AI：沙漠斑塊聚集度,Desert Aggregation index；Bare lake bed—AI：裸露湖床斑塊聚集度,Bare lake bed Aggregation index；Cropland—Pland：耕地景觀類(lèi)型百分比；Forest grass land—Pland：林地景觀類(lèi)型百分比；Water—Pland：水體景觀類(lèi)型百分比；Salinity land—Pland：鹽漬地景觀類(lèi)型百分比；Desert—Pland：沙漠景觀類(lèi)型百分比；Bare lake bed—Pland：裸露湖床景觀類(lèi)型百分比

3.3 艾比湖區(qū)域水質(zhì)指標(biāo)主成分識(shí)別

由表1可得：第1主成分特征值為3.36,解釋了總環(huán)境變量的37.34%,對(duì)第1主成分貢獻(xiàn)較大的因子有TDS、COD。第2主成分特征值為2.31,解釋了總環(huán)境變量的63.23%,對(duì)第2主成分貢獻(xiàn)較大的因子有TP,主要是磷污染物。第3主成分特征值為1.06,解釋了總環(huán)境變量的75.10%,對(duì)第3主成分貢獻(xiàn)較大的因子有TN,以有機(jī)污染為主。第4主成分特征值為0.83,解釋了總環(huán)境變量的8.40%,對(duì)第4主成分貢獻(xiàn)較大的因子有DO。因此,選擇COD、TP、TN、DO和TDS值作為水環(huán)境主要因子作進(jìn)一步分析。

表1 水環(huán)境質(zhì)量指標(biāo)的因子轉(zhuǎn)置負(fù)荷值

3.4 不同空間尺度下土地利用/覆被—景觀格與地表水水質(zhì)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)分析

3.4.1不同緩沖區(qū)土地利用面積—景觀指數(shù)與水質(zhì)指標(biāo)關(guān)系RDA分析

為了更加全面反映不同緩沖區(qū)土地利用/覆被—景觀指數(shù)對(duì)區(qū)域水質(zhì)指標(biāo)的影響,本研究以25個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)的水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù)與土地利用面積—景觀指數(shù)變量為樣本,對(duì)其進(jìn)行冗余分析。根據(jù)RDA分析(表2),在多個(gè)緩沖區(qū)所選景觀指數(shù)和整個(gè)區(qū)域尺度可解釋水質(zhì)空間變化的50%以上,并且前兩個(gè)縱坐標(biāo)軸占所有軸總解釋量的90%以上。與景觀格局的區(qū)域特征相比,緩沖區(qū)內(nèi)的景觀因素能更有效地解釋了水質(zhì)的變化。且土地利用與區(qū)域景觀水平和類(lèi)型水平上表現(xiàn)出一致性,在1km的緩沖區(qū)內(nèi),土地利用/覆被—景觀指數(shù)可解釋的水質(zhì)變量為51.50%、51.70%、50.60%,而緩沖范圍增加到4km緩沖區(qū)時(shí)總解釋能力僅增加1.10%、0.90%、0.50%,而在5km緩沖區(qū)是土地利用/覆被—景觀格局對(duì)水質(zhì)的解釋能力出現(xiàn)降低趨勢(shì)。因此,4km緩沖被確定為不同緩沖區(qū)范圍區(qū)內(nèi)對(duì)水質(zhì)的影響解釋變異最大的區(qū)域。土地利用/覆被—景觀格局對(duì)區(qū)域水質(zhì)指標(biāo)影響如表2所示：5個(gè)緩沖區(qū)的景觀指數(shù)特征在第1軸、第2軸的解釋量分別達(dá)到最大值,累計(jì)解釋土地利用特征信息量最大,對(duì)土地利用/覆被—景觀格局特征和水質(zhì)指標(biāo)關(guān)系的累計(jì)解釋量高達(dá)89.00%以上,由此可知前兩軸能夠很好地反映土地利用面積特征變異—景觀格局和水質(zhì)指標(biāo)的關(guān)系,且主要是由第1軸決定。在4km緩沖區(qū)時(shí)解釋能力達(dá)到最佳,因此,4km緩沖區(qū)是艾比湖區(qū)域水質(zhì)管理的有效緩沖區(qū)。

表2土地利用/覆被面積比例—景觀指數(shù)與水質(zhì)指標(biāo)關(guān)系RDA分析排序軸特征值及總解釋變異

Table2Therelationshipbetweenlanduse/coverandwaterqualityanalysisareaproportionRDAaxiseigenvaluesandtotalvarianceexplained

數(shù)據(jù)源Datasources尺度/kmScale1km緩沖區(qū)1kmbuffer2km緩沖區(qū)2kmbuffer3km緩沖區(qū)3kmbuffer4km緩沖區(qū)4kmbuffer5km緩沖區(qū)5kmbuffer1軸Axis2軸Axis1軸Axis2軸Axis1軸Axis2軸Axis1軸Axis2軸Axis1軸Axis2軸Axis土地利用/覆被面積特征解釋量/%51.5021.7048.2019.4048.8018.1052.6017.6051.2015.20Landuse/cover水質(zhì)指標(biāo)與土地利用面積相關(guān)性0.920.820.990.850.940.870.950.890.960.81典型特征值0.970.900.910.920.91景觀水平景觀特征解釋量/%51.7026.4051.9022.8052.3028.9052.6027.9051.6026.90Landscapelevel水質(zhì)指標(biāo)與景觀相關(guān)性0.990.900.990.840.990.850.980.910.930.91典型特征值0.920.900.960.940.94類(lèi)型水平景觀特征解釋量/%50.6018.6038.5017.7038.6020.4051.1014.9049.6014.80Patchtypelevel水質(zhì)指標(biāo)與景觀相關(guān)性0.990.960.930.850.970.950.950.890.990.91典型特征值0.920.910.900.920.91

3.4.24 km緩沖區(qū)主要環(huán)境變量的選取

RDA 分析結(jié)果能識(shí)別影響水質(zhì)空間分異的主要景觀因子,但卻難以從整體上區(qū)分景觀數(shù)量組成變量和景觀空間格局變量對(duì)水質(zhì)空間分異影響的大小。采用偏 RDA分析方法辨析不同尺度下景觀數(shù)量組成和景觀空間格局對(duì)水質(zhì)空間分異的解釋能力(表3)。表3顯示的主導(dǎo)景觀變量組在每個(gè)空間尺度最大的解釋能力。所選景觀變量的累積解釋能力介于51.30%—76.60%,可以解釋變異的1.20%—51.30%。耕地的面積、AI、和ED被確定為在4 km尺度最重要的變量。

表3 不同尺度下景觀變量對(duì)水質(zhì)空間分異解釋能力的分解與比較

Cropland—PD：耕地斑塊密度,Cropland—Patch density；Cropland—ED：耕地斑塊邊緣密度,Cropland—Edge density；Forest grass land—AI：林地聚集度,Forest grass land—Aggregation index；Water—PD: 水體斑塊密度,Water—Patch density；Cropland—AI：耕地聚集度,Cropland Aggregation index；ED：邊界密度,Edge density；Shannon′s diversity index

本研究為探討景觀變量對(duì)水質(zhì)變化的解釋能力,進(jìn)行的RDA排序分析,在排序圖(圖5)中,當(dāng)各景觀指標(biāo)箭頭與水質(zhì)指標(biāo)箭頭之間夾角小于90度,兩者關(guān)系為正相關(guān),大于90度為負(fù)相關(guān),等于90度則不存在相關(guān)性,另外,在排序圖中,土地利用/覆被—景觀指數(shù)用黑色實(shí)線(xiàn)表示,水環(huán)境因子用灰色虛線(xiàn)箭頭連線(xiàn)表示；箭頭的長(zhǎng)短表示土地利用面積特征與區(qū)域水質(zhì)指標(biāo)關(guān)系的大小,箭頭連線(xiàn)越長(zhǎng)相關(guān)性越大,反之,則越??；箭頭之間的夾角表示相關(guān)性的大小,夾角越小,相關(guān)性越大。從圖5可以得出,地表水的DO含量與Forest grass land—AI、Forest grass land—ED呈顯著正相關(guān),相關(guān)性依次為Forest grass land—AI > Forest grass land—ED,與Cropland的面積、Cropland—ED、Cropland—PD呈顯著負(fù)相關(guān)。地表水的TP和TN含量與鹽漬地、耕地的面積呈顯著正相關(guān),與林草地的面積呈著負(fù)相關(guān),地表水的TDS含量與Cropland—PD成正相關(guān),與其他主環(huán)境變量為負(fù)相關(guān)。

圖5 景觀指數(shù)與水質(zhì)指標(biāo)關(guān)系的冗余分析排序圖Fig.5 The relationship between redundancy index of the water quality and landscape analysis ordination diagramCropland—PD：耕地斑塊密度,Cropland—Patch density；Cropland—ED：耕地斑塊邊緣密度,Cropland—Edge density；Forest grass land—AI：林地聚集度,Forest grass land—Aggregation index；Water—PD: 水體斑塊密度,Water—Patch density；Cropland—AI：耕地聚集度,Cropland Aggregation index；ED：邊界密度,Edge density；Shannon′s diversity index

3.5 4 km寬度緩沖區(qū)突變點(diǎn)分析

基于以上偏RDA分析結(jié)果,4 km緩沖區(qū)景觀格局對(duì)水質(zhì)的影響較為明顯,對(duì)水質(zhì)的解釋能力最佳。因此,需進(jìn)一步研究4 km緩沖區(qū)內(nèi)景觀格局空間配置對(duì)水質(zhì)的影響。4 km緩沖區(qū)中景觀水平ED,類(lèi)型水平耕地的ED和林草的AI在景觀空間變化中具有顯著影響且占主導(dǎo)地位的景觀變量,因此需進(jìn)一步研究這3個(gè)景觀變量與區(qū)域水質(zhì)變化響應(yīng)關(guān)系。圖6-圖8分別顯示水質(zhì)突變值與區(qū)域景觀水平ED值,類(lèi)型水平上耕地的ED值和林草的AI值得關(guān)鍵區(qū)間值。

如圖6所示,區(qū)域景觀指數(shù)ED的關(guān)鍵區(qū)間值在100—110 m/hm2時(shí),水體的COD、TP、TN和TDS的濃度相對(duì)于其它區(qū)間變化較大。因此,在該值區(qū)間水質(zhì)變量發(fā)生突變的可能性高于其它值區(qū)間,在該值區(qū)間環(huán)境對(duì)水質(zhì)的累計(jì)解釋率為75%,當(dāng)超過(guò)該值區(qū)間時(shí)環(huán)境的累計(jì)解釋達(dá)到了90%。圖7表示的是林草地的AI的關(guān)鍵區(qū)間值在70%—90%間,當(dāng)AI值超過(guò)了該值區(qū)間時(shí),水質(zhì)指標(biāo)出現(xiàn)突變,且累積頻率超過(guò)90%。如圖8所示,耕地的ED的關(guān)鍵區(qū)間值范圍為95—105 m/hm2,COD、TP、TN和TDS的濃度發(fā)生突變的可能性高于其它值區(qū)間。因此,水質(zhì)急劇變化的累積頻率超過(guò)90 m/hm2,接近110 m/hm2時(shí)區(qū)域水質(zhì)改善的累計(jì)頻率為100%。

圖6 突變點(diǎn)頻率直方圖和的累積頻率分布Fig.6 Frequency histogram and cumulative distribution of the positions of change point

圖7 突變點(diǎn)頻率直方圖和的累積頻率分布Fig.7 Frequency histogram and cumulative distribution of the positions of change point

圖8 突變點(diǎn)頻率直方圖和的累積頻率分布Fig.8 Frequency histogram and cumulative distribution of the positions of change point

4 討論

4.1 對(duì)水質(zhì)影響最為顯著的緩沖區(qū)尺度識(shí)別

區(qū)域景觀格局是否對(duì)河流水質(zhì)產(chǎn)生較大影響仍是有爭(zhēng)議問(wèn)題。例如,Johnson等[30]發(fā)現(xiàn),河流交錯(cuò)區(qū)的土地利用/覆被—景觀格局對(duì)區(qū)域水質(zhì)TP和TDS含量變化可以進(jìn)行解釋。Sliva等[31]在加拿大河流的研究中發(fā)現(xiàn),區(qū)域景觀特征對(duì)水質(zhì)的解釋在100m緩沖區(qū)有更大的影響。而本研究的結(jié)果表明：在4 km寬度緩沖區(qū)中所有景觀變量對(duì)水質(zhì)空間分異的解釋能力最強(qiáng),第一軸解釋比例分別達(dá)到52.60%、51.60%、51.10%。典型特征值分別達(dá)0.99、0.95、0.92。本研究為探索水質(zhì)指標(biāo)對(duì)景觀格局的解釋能力,在研究初期不僅對(duì)1—5 km緩沖區(qū)做了研究,還對(duì)8km和10km緩沖區(qū)進(jìn)行了探索,結(jié)果發(fā)現(xiàn)大于5 km緩沖區(qū)區(qū)域景觀格局和土地利用面積比例對(duì)水質(zhì)指標(biāo)變量不能進(jìn)行解釋。但是在5 km緩沖區(qū)內(nèi)有一些沒(méi)有被納入分析的景觀變量也可能對(duì)水質(zhì)空間分異產(chǎn)生影響,土地利用強(qiáng)度的差異等因素也可能影響水質(zhì)空間分異規(guī)律。因此水質(zhì)指標(biāo)與緩沖區(qū)景觀格局在區(qū)域尺度景觀指數(shù)更好的相關(guān)性。

4 km緩沖區(qū)內(nèi)土地利用結(jié)構(gòu)于水質(zhì)指標(biāo)之間存在顯著的相關(guān)性,在中亞干旱區(qū)土地利用結(jié)構(gòu)相對(duì)比較單一,王娟[32]等研究證明,在艾比湖流域?qū)恿魉|(zhì)具有較大影響的土地利用類(lèi)型是耕地和鹽漬地,而在本研究中,在1—3 km河流緩沖區(qū)內(nèi)土地利用類(lèi)型主要以其他土地利用類(lèi)型為主,鹽漬地和耕地所占面積比例較小,在4 km緩沖區(qū)內(nèi),鹽漬地和耕地所占比重均較大,且研究區(qū)位于綠洲,地形比較平坦,河流沖刷所形成的河谷均位于1—2 km,4 km緩沖區(qū)受人類(lèi)影響最為嚴(yán)重。因此河流水質(zhì)與土地利用與水質(zhì)關(guān)系較為顯著。

4.2 景觀數(shù)量組成與空間格局變量對(duì)區(qū)域水環(huán)境質(zhì)量影響過(guò)程及原因

4.2.1土地利用/覆被—景觀格局對(duì)水質(zhì)指標(biāo)的影響分析

區(qū)域土地利用/覆被—景觀格局反映了人類(lèi)活動(dòng)對(duì)區(qū)域的干擾程度,距離河道越近的景觀斑塊對(duì)河流水質(zhì)的影響遠(yuǎn)大于遠(yuǎn)離河道的景觀斑塊,但是整個(gè)流域往往能反映更為全面的信息,特別是當(dāng)污染物與流域的水文條件密切相關(guān)的情況下。哪個(gè)尺度能更好地反映水質(zhì)變化情況取決于景觀數(shù)據(jù)的精度,河岸帶能不能代表全流域的景觀情況,流域的水文條件以及各種污染物的具體來(lái)源等因素?，F(xiàn)實(shí)景觀中,格局與過(guò)程是不可分割的客觀存在,研究中有必要耦合格局與過(guò)程。

艾比湖區(qū)域耕地對(duì)區(qū)域水質(zhì)指標(biāo)的影響比其他土地利用類(lèi)型對(duì)水質(zhì)指標(biāo)的影響顯著,耕地的污染物輸出稍高于其他用地,這與部分學(xué)者的研究結(jié)論[33-35]有所不同,主要原因是艾比湖區(qū)域內(nèi)耕地面積所占比例較高,因?yàn)樾陆群^(qū)域?qū)儆谖鞅眱?nèi)陸,地廣人稀,城市化水平不高,即使下墊面性質(zhì)發(fā)生改變,其對(duì)污染物輸出的影響也不是很大,這也可以說(shuō)明生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)型對(duì)河流水質(zhì)指標(biāo)的影響與不同類(lèi)型的數(shù)量有關(guān),因此該區(qū)域內(nèi)的農(nóng)業(yè)污染物問(wèn)題也顯得尤為突出。同時(shí)艾比湖區(qū)域與其他研究區(qū)略有不同,因?yàn)榘群靥幬鞅眱?nèi)陸區(qū)域,土地利用類(lèi)型復(fù)雜,不僅沙漠化嚴(yán)重而且土地鹽漬化已不可逆轉(zhuǎn),所以在本研究中鹽漬地成為必須重點(diǎn)考慮的因素,在2km緩沖區(qū)中,鹽漬地對(duì)區(qū)域水質(zhì)的變異解釋量為1.60%,說(shuō)明鹽漬地對(duì)水質(zhì)的影響不可忽略,從水鹽運(yùn)移的角度來(lái)講,艾比湖區(qū)域的秋季相對(duì)于干旱,鹽下滲,所以鹽漬地面積對(duì)水質(zhì)的影響較小。每年五月是區(qū)域土壤返鹽的季節(jié),所以研究夏季景觀與水質(zhì)的關(guān)聯(lián)關(guān)系必須重點(diǎn)考慮鹽漬地對(duì)水質(zhì)的影響。

4.2.2景觀格局對(duì)區(qū)域水質(zhì)指標(biāo)的影響分析

河流水質(zhì)的惡化程度不僅取決于區(qū)域內(nèi)土地利用類(lèi)型及其重要性,更依賴(lài)于各種景觀類(lèi)型的空間分布格局及其配置。借助GIS和遙感技術(shù),利用景觀指數(shù)對(duì)研究區(qū)內(nèi)的景觀格局進(jìn)行量化分析,景觀格局可反映潛在的人類(lèi)活動(dòng)行為[36]。相關(guān)研究表明,某些景觀指數(shù)能很好的解釋水體中溶解物和沉積物的負(fù)荷量[37],通過(guò)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),利用景觀指數(shù)解釋水質(zhì)指標(biāo)變化,能對(duì)水質(zhì)指標(biāo)變化進(jìn)行很好的預(yù)測(cè)。本研究中,邊緣密度(ED)與水質(zhì)DO有顯著負(fù)相關(guān),與其他水質(zhì)指標(biāo)有極顯著的正相關(guān)性,斑塊的邊緣調(diào)控著斑塊之間的相互作用。高的ED 意味著更大強(qiáng)度的人類(lèi)干擾,景觀更加破碎,區(qū)域水質(zhì)污染的風(fēng)險(xiǎn)也相應(yīng)升高。

4.3 4 km緩沖區(qū)中景觀指數(shù)的突變值

區(qū)域景觀指標(biāo)的突變值是河流水質(zhì)改善的分水嶺。RDA分析的結(jié)果表明的區(qū)域景觀ED與水質(zhì)變量是負(fù)相關(guān)的關(guān)系。區(qū)域景觀水平的ED值越高,景觀破碎度越高,意味著污染越嚴(yán)重(圖5)。因此,在艾比湖區(qū)域4km緩沖區(qū)90—105m/hm2值區(qū)間對(duì)水質(zhì)的改善有一定意義。從耕地而言,艾比湖區(qū)域4km緩沖區(qū)ED突變值為90—110m/hm2,意味著耕地的ED取值為90—110m/hm2,有利于區(qū)域水質(zhì)的保護(hù)。另一方面,林草地的AI對(duì)區(qū)域水質(zhì)污染物稀釋和降解有一定的意義,4km的緩沖區(qū)內(nèi),林草地的AI突變值為70%—90%,對(duì)水質(zhì)的改善及河流管理考慮的重要景觀因子。由于艾比湖區(qū)域河流沿線(xiàn)的主要土地利用類(lèi)型為耕地,因此耕地的破碎度對(duì)區(qū)域水質(zhì)的影響最大。因此,區(qū)域土地利用的合理規(guī)劃對(duì)區(qū)域水質(zhì)具有重大意義。

5 結(jié)論

本研究以艾比湖區(qū)域25個(gè)水質(zhì)采樣點(diǎn)為中心,建立5種尺度緩沖區(qū),結(jié)合土地利用/覆被類(lèi)型遙感解譯結(jié)果以及水質(zhì)指標(biāo)數(shù)據(jù),選用土地利用/覆被類(lèi)型面積、景觀指數(shù)(景觀水平、類(lèi)型水平),通過(guò)RDA方法和突變點(diǎn)方法分析得出如下結(jié)果：

(1)景觀格局在不同寬度緩沖區(qū)內(nèi)對(duì)河流水質(zhì)指標(biāo)具有不同的效應(yīng)。4km緩沖區(qū)景觀格局具有最大的水質(zhì)指標(biāo)空間分異解釋能力。

(2)4km緩沖區(qū)中影響區(qū)域水質(zhì)的主要環(huán)境變量為區(qū)域斑塊密度、耕地斑塊密度和森林聚集度。耕地為研究區(qū)內(nèi)污染物產(chǎn)生和輸出的主要土地利用類(lèi)型。而耕地生態(tài)系統(tǒng)類(lèi)型受人類(lèi)活動(dòng)影響較大,所以人類(lèi)活動(dòng)是引起河流水質(zhì)變壞的關(guān)鍵因素。ED與地表水DO的含量呈顯著負(fù)相關(guān),斑塊邊界密度越大,溶解氧含量越低,說(shuō)明破碎化程度越高,地表水DO的含量越低,區(qū)域內(nèi)斑塊破碎度的增加能增加水質(zhì)退化；區(qū)域斑塊數(shù)量越多,河流水體污染物濃度越高；

(3)4km緩沖區(qū)內(nèi)的變點(diǎn)分析顯示了三個(gè)景觀指數(shù)的突變值區(qū)間,區(qū)域景觀的ED值在100—110m/hm2,耕地的ED值在90—105m/hm2,林草地的AI值在70%—90%,區(qū)域土地利用/覆被-景觀格局的組合有利于區(qū)域水質(zhì)的優(yōu)化。因此,對(duì)河流水質(zhì)改善應(yīng)重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)4km寬度緩沖區(qū)范圍,該研究對(duì)區(qū)域景觀格局的合理配置以及土地利用的科學(xué)規(guī)劃具有重要意義。

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Correlationanalysisbetweenthespatialcharacteristicsoflanduse/cover-landscapepatternandsurface-waterqualityintheEbinurLakearea

WANG Xiaoping1,2, ZHANG Fei1,2,3,*, LI Xiaohang1,2, CAO Can1,GUO Miao1, CHEN Lihua4

1CollegeofResourcesandEnvironmentScience,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China2KeyLaboratoryofOasisEcologyMinistryofEducation,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China3KeyLaboratoryofXinjiangWisdomCityandEnvironmentModeling,Urumqi830046,China4AreaManagementBureauofEbinurLakeWetlandNaturalReserve,Bole833400,China

To understand the effect of land use/cover—landscape on water quality, this study selected the Xinjiang Ebinur Lake region as the study area. We took 25 water sampling points to build five buffer zones, and combined land use/cover types with water—quality monitoring data, selected land—use types, and landscape index (landscape level) to monitor water quality. We tried to study the effects of a wide range of buffer land use/cover—landscape patterns on water quality indexes using the redundancy analysis method. Subsequently, we analyzed the specific location of the water-quality variables along the landscape gradient using the change-point analysis method. The results indicated: (1) the landscape pattern has different effects on the river—water quality indexes in different buffer zones. A 4 km buffer of land use/cover landscape pattern seems to be a threshold for differentiating the regional water quality. (2) The major environmental variables affecting the water quality of the lake area are the patch density, the patch density, and the degree of aggregation in a buffer of 4 km. (3) When the edge density (ED), of cultivation was 90—105 m/hm2, and the aggregation of forest and grassland index of water was 70%—90%, and the water quality in this region appeared to be better protected. This study performed the quantitative analysis of the land use/landscape pattern changes from multiple perspectives in the Ebinur Lake area, revealing the main regularities of the landscape ecology variation in the region. This study provides the theoretical basis for the optimization of regional landscape pattern and reasonable land planning. It improves the "Silk Road Economic—One Belt and One Road" initiative of the ecological environment and sustainable utilization of resources in the Ebinur Lake area in Xinjiang.

Ebinur Lake; landscape pattern; spatial scale; water quality; redundancy analysis; change-point analysis

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41361045,41130531)；國(guó)家自然科學(xué)基金-新疆聯(lián)合基金(U1503302)；新疆維吾爾自治區(qū)研究生教育改革創(chuàng)新項(xiàng)目(XJGRI2016014)；2016年新疆大學(xué)大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練計(jì)劃重點(diǎn)項(xiàng)目(201610755057)資助

2017- 01- 10; < class="emphasis_bold">網(wǎng)絡(luò)出版日期

日期:2017- 00- 00

*通訊作者Corresponding author.E-mail: zhangfei3s@163.com

10.5846/stxb201701100078

王小平,張飛,李曉航,曹燦,郭苗,陳麗華.艾比湖區(qū)域景觀格局空間特征與地表水質(zhì)的關(guān)聯(lián)分析.生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(22):7438- 7452.

Wang X P, Zhang F, Li X H, Cao C,Guo M, Chen L H.Correlation analysis between the spatial characteristics of land use/cover-landscape pattern and surface-water quality in the Ebinur Lake area.Acta Ecologica Sinica,2017,37(22):7438- 7452.