程啟鵬 張榮榮 陳培源 朱文超

(滁州學(xué)院 安徽滁州 239000)

水質(zhì)作為生態(tài)系統(tǒng)的重要指標(biāo)之一，對(duì)人類(lèi)生存的環(huán)境具有深遠(yuǎn)的影響。水體通過(guò)地面進(jìn)入土層過(guò)程中會(huì)攜帶污染物質(zhì)，因此，其所在空間的土地利用類(lèi)型以及土地覆蓋的變化會(huì)對(duì)水體的質(zhì)量產(chǎn)生十分重要的意義[1]。另一方面，從流域尺度上來(lái)看，不同土地利用對(duì)水文過(guò)程的影響將直接導(dǎo)致水資源供需關(guān)系的變化，從而進(jìn)一步影響流域的生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2]。

土地利用/覆蓋變化對(duì)水質(zhì)的影響受重視程度越來(lái)越高[3]，水質(zhì)的改善除了要依靠自身，還應(yīng)研究不同土地利用類(lèi)型與水質(zhì)相互作用的過(guò)程和機(jī)理[4]。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者相繼對(duì)不同土地類(lèi)型與水質(zhì)的關(guān)系展開(kāi)了研究，張殷俊[5]等人以安徽省巢湖流域?yàn)槔孟嚓P(guān)分析、冗余分析、數(shù)理統(tǒng)計(jì)等技術(shù)手段研究了河流近域土地利用構(gòu)成與水環(huán)境質(zhì)量間定量關(guān)系，從而得出巢湖流域近河道地區(qū)土地利用構(gòu)成對(duì)各水質(zhì)指數(shù)有重要影響,林地對(duì)水質(zhì)具有顯著正效應(yīng)，建設(shè)用地對(duì)水質(zhì)具有負(fù)效應(yīng),且因地形因素不同而有差異的結(jié)論。孫金華[6]在云南省滇池開(kāi)展了子流域的綜合分析和分類(lèi)分析的研究，結(jié)果表明了林地與CoDMn、TP、TN、NH3-N等水質(zhì)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān)，居民點(diǎn)及工礦用地與水質(zhì)指標(biāo)呈正相關(guān)。王娟[7]分析了艾比湖區(qū)域水質(zhì)空間分布特征及其與土地利用/覆被類(lèi)型的關(guān)系，研究顯示水質(zhì)指標(biāo)空間分布在外界干擾較大的區(qū)域差異較大，在環(huán)境影響較小的區(qū)域表現(xiàn)出集聚效應(yīng)。根據(jù)國(guó)內(nèi)目前的研究進(jìn)展，已出現(xiàn)了較多以某地區(qū)流域?yàn)檠芯繉?duì)象的成果，關(guān)于此方向的深入雖然在研究方法和手段上有所差異，但結(jié)論都表明了不同土地利用類(lèi)型與水質(zhì)之間有一定關(guān)系[8]。

文章以pH、電導(dǎo)率、礦化度、鹽度為監(jiān)測(cè)指標(biāo)對(duì)安徽省滁州市瑯琊山風(fēng)景區(qū)區(qū)域水質(zhì)的分布特征及不同土地利用類(lèi)型對(duì)水質(zhì)的影響進(jìn)行探討，深化對(duì)瑯琊山地區(qū)水質(zhì)空間格局變化的認(rèn)識(shí)，服務(wù)于瑯琊山生態(tài)環(huán)境的保護(hù)和合理開(kāi)發(fā)。

1 研究對(duì)象與方法

1.1研究對(duì)象概況

瑯琊山風(fēng)景區(qū)位于118°07′35″-118°18′21″N,32°15′17″-32°21′49″E，是中國(guó)重點(diǎn)風(fēng)景名勝區(qū)，具有獨(dú)特的人文景觀和秀美的自然環(huán)境，森林覆蓋率高，森林資源十分豐富，并成功入選首批“中國(guó)森林氧吧”。它屬于亞熱帶季風(fēng)性氣候，年平均氣溫15.2℃，年降水量約1 050mm,四季分明，雨量充沛。隨著5A景區(qū)創(chuàng)建的進(jìn)行，客流量的增加以及人類(lèi)活動(dòng)的影響，各種污染也隨之而來(lái)，水資源承載能力大幅度下降。該研究通過(guò)確定研究范圍和對(duì)采樣點(diǎn)水質(zhì)指標(biāo)的監(jiān)測(cè)，揭示不同土地利用類(lèi)型對(duì)水質(zhì)的影響。

1.2數(shù)據(jù)獲取

基于影像質(zhì)量情況，遙感影像數(shù)據(jù)選取2016年7月Landsat8遙感影像，DEM為地理空間數(shù)據(jù)云下載的30m高程數(shù)據(jù)，見(jiàn)圖1。

圖1 研究區(qū)圖

水質(zhì)數(shù)據(jù)為2016年7月研究樣點(diǎn)的各項(xiàng)指標(biāo)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，采樣和分析方法參照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)[9]，采用美國(guó)YSI公司生產(chǎn)的EXO02多參數(shù)水質(zhì)監(jiān)測(cè)儀器測(cè)得水質(zhì)參數(shù),以pH、電導(dǎo)率、礦化度、鹽度為關(guān)鍵水質(zhì)指標(biāo)進(jìn)行研究。

1.3莫蘭指數(shù)空間分析

Moran's I作為空間自相關(guān)分析的測(cè)度，已被應(yīng)用于土地利用格局[10]、土壤水分[11]等方面的研究，反映了同一要素在不同空間位置的相關(guān)性。其計(jì)算公式如下：

n為空間數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)； Xi和 Xj分別為i區(qū)、j區(qū)的空間事物屬性值； x把為所有空間數(shù)據(jù)的均值； Wij為空間權(quán)重矩陣的元素，空間權(quán)重矩陣一般為對(duì)稱(chēng)矩陣，且Wij= 0

1.4土地利用類(lèi)型變化與水質(zhì)關(guān)系分析

基于遙感影像，標(biāo)準(zhǔn)土地利用現(xiàn)狀分類(lèi)與本研究區(qū)實(shí)際情況，選用監(jiān)督分類(lèi)方法將土地利用類(lèi)型分為耕地、水體、林草地、建設(shè)用地和其他用地5大類(lèi)，對(duì)分類(lèi)結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)和驗(yàn)證，保證其精度和可靠度。綜合其他學(xué)者研究成果，水環(huán)境的質(zhì)量與水文緩沖區(qū)存在關(guān)系且受土地利用格局的影響[12]，文章利用ArcGIS10.2空間分析功能對(duì)采樣點(diǎn)分別建立500m半徑緩沖區(qū)，統(tǒng)計(jì)緩沖區(qū)內(nèi)各種土地利用類(lèi)型的面積。采用SPSS19.0軟件進(jìn)行土地利用和水質(zhì)參數(shù)的相關(guān)性分析，建立兩者的響應(yīng)關(guān)系。

2 結(jié)果與分析

2.1水質(zhì)空間分布特征

對(duì)瑯琊山風(fēng)景區(qū)地表水的4個(gè)水質(zhì)因子進(jìn)行空間分析，見(jiàn)圖2。整體看來(lái)，主要水質(zhì)參數(shù)指標(biāo)在研究區(qū)南部范圍濃度較高，并且較為一致且集中。其中pH濃度和礦化度濃度空間分布較為相似，總體含量較高；電導(dǎo)率在西部流域內(nèi)濃度較低，同時(shí)在東部建設(shè)用地附近內(nèi)有部分點(diǎn)的濃度更是低于西部范圍；鹽度在研究區(qū)內(nèi)濃度相對(duì)較低，只在距林地不遠(yuǎn)范圍有部分濃度較高；另一方面，PH、電導(dǎo)率、礦化度、鹽度這4個(gè)水因子在空間中的分布基本呈從東向西濃度遞減的趨勢(shì)。

圖2 水質(zhì)空間分布圖

在分析瑯琊山水質(zhì)空間分布趨勢(shì)的前提下，通過(guò)莫蘭指數(shù)結(jié)合DEM對(duì)水質(zhì)空間集聚形式分析，來(lái)展現(xiàn)地勢(shì)變化和水質(zhì)的空間分布特征。

研究區(qū)水質(zhì)指標(biāo)表現(xiàn)形式主要為L(zhǎng)H、LL和HH3種。pH的HH分布集中在瑯琊山河流附近，說(shuō)明河流附近的pH集聚程度高。LL主要分布在耕地周邊，同時(shí)pH的LL和HH交錯(cuò)分布，說(shuō)明水質(zhì)在某種程度上呈現(xiàn)差異。電導(dǎo)率HH集中在耕地附近，LL集中在地勢(shì)相對(duì)較高的地方。礦化度也有著類(lèi)似的分布，隨著地勢(shì)的增高，分布從HH到LL，反映出在人類(lèi)活動(dòng)少的區(qū)域水質(zhì)差異性也較小，見(jiàn)圖3。

結(jié)合上述分析，4個(gè)水質(zhì)指標(biāo)在人類(lèi)活動(dòng)少的區(qū)域差異小，人類(lèi)活動(dòng)密集的地區(qū)水質(zhì)指標(biāo)與相鄰樣點(diǎn)數(shù)據(jù)差異大，統(tǒng)計(jì)得到各水質(zhì)的莫蘭指數(shù)，見(jiàn)表1。

表1 2016年7月水質(zhì)特征莫蘭指數(shù)值

由表1可知，2016年7月的電導(dǎo)率、鹽度、pH和礦化度表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。各水質(zhì)表現(xiàn)出明顯的空間自相關(guān)，其中鹽度最強(qiáng)，其次是電導(dǎo)率、礦化度和pH。

2.2 水質(zhì)與土地利用/覆被類(lèi)型關(guān)系探討研究

以ArcGIS 10.2平臺(tái)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立500m緩沖區(qū)，分別統(tǒng)計(jì)研究區(qū)的土地利用/覆被構(gòu)成面積。通過(guò)回歸分析建立各土地利用/覆被類(lèi)型與水質(zhì)參數(shù)的關(guān)系，研究各土地利用類(lèi)型占比對(duì)水質(zhì)的影響。利用SPSS計(jì)算出各土地利用類(lèi)型面積比例與水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性，結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 水質(zhì)變化與各土地類(lèi)型在500m 緩沖區(qū)下相關(guān)性

2.3土地利用類(lèi)型對(duì)水質(zhì)空間分布的影響分析

為了更明顯的得出在500m緩沖區(qū)尺度下水質(zhì)指標(biāo)與土地利用類(lèi)型之間的關(guān)系，選出與水質(zhì)指標(biāo)關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)的土地利用類(lèi)型，由各采樣點(diǎn)緩沖區(qū)這些土地利用類(lèi)型的面積占各自緩沖區(qū)面積的比例，得到其與單個(gè)水質(zhì)指標(biāo)的關(guān)系散點(diǎn)圖，從而得出水質(zhì)指標(biāo)與土地利用類(lèi)型百分比的相關(guān)性，見(jiàn)圖4。

圖4 水質(zhì)與土地類(lèi)型關(guān)系圖

由圖4可得，耕地和建設(shè)用地對(duì)水質(zhì)參數(shù)整體上表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，林草地對(duì)水質(zhì)參數(shù)整體上表現(xiàn)為正相關(guān)。通過(guò)比較水質(zhì)參數(shù)與各地類(lèi)之間的 Pearson 相關(guān)性，可以得到在 α=0.01 置信度下，隨著林草地面積的增長(zhǎng)，鹽度和電導(dǎo)率呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，R值分別為0.73和0.73；pH相對(duì)于其他水質(zhì)參數(shù)來(lái)說(shuō)受到的影響較小，R為 0.29。建設(shè)面積用地面積的變化對(duì)礦化度、電導(dǎo)率有較大的影響，R值分別為-0.47和-0.47。水域和各水質(zhì)的相關(guān)性大體上都是-0.34。而各類(lèi)型用地面積變化對(duì)pH值的大小沒(méi)有呈現(xiàn)出顯著的相關(guān)性。

綜合土地利用類(lèi)型與各水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性的分析可以看出，耕地、林草地對(duì)水質(zhì)的影響較為明顯，尤其對(duì)鹽度、礦化度和電導(dǎo)率的影響表現(xiàn)的尤為突出。

2.4 水質(zhì)指標(biāo)與各土地利用類(lèi)型間的回歸分析

為了更深入的了解水質(zhì)因子變化的影響因素，將各水質(zhì)因子與土地利用/覆被類(lèi)型面積比例之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行進(jìn)一步的研究。其中，把4種水質(zhì)因子設(shè)為因變量，各土地利用類(lèi)型設(shè)為自變量，建立水質(zhì)因子與各土地利用類(lèi)型的多元線性回歸方程。

結(jié)果表明，pH、電導(dǎo)率、礦化度、鹽度與各土地利用類(lèi)型之間的相關(guān)系數(shù) R 的值分別為 0.534、0.813、0.813、0.814，且通過(guò)了α=0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，結(jié)果說(shuō)明水質(zhì)指標(biāo)的擬合模型與實(shí)際數(shù)據(jù)之間的擬合程度較高，見(jiàn)表3。

表3 水質(zhì)估算多元線性回歸模型

雖然多元線性分步回歸法具有預(yù)測(cè)模型的特征，但需要建立在同一個(gè)時(shí)間段調(diào)查數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，而為了符合整體回歸模型的擬合程度，很多情況下可能避開(kāi)了對(duì)因變量的變化產(chǎn)生深刻影響的自變量因子[13]。因此，為了更好的研究土地利用類(lèi)型對(duì)水質(zhì)的影響，根據(jù)研究區(qū)內(nèi)土地利用類(lèi)型實(shí)際情況，選出對(duì)水質(zhì)因子分布影響更明顯的土地利用類(lèi)型，建立優(yōu)選多元回歸模型。見(jiàn)表4。

表4表明，pH、電導(dǎo)率、礦化度、鹽度與各土地利用類(lèi)型之間的相關(guān)系數(shù)R的值分別為 0.653、0.856、0.901、0.859，與多元回歸模型相比較，R值有所提高。因?yàn)楫?dāng)相關(guān)系數(shù)0.6≤|R|≤1時(shí)被視為強(qiáng)相關(guān)，并且通過(guò)了α=0.05的顯著性水平檢驗(yàn)，所以說(shuō)明優(yōu)選多元回歸模型擬合效果更佳。同時(shí)，上述研究結(jié)果能夠在一定程度上是能夠預(yù)測(cè)土地利用類(lèi)型的變化對(duì)水質(zhì)因子的影響，為瑯琊山地區(qū)水環(huán)境保護(hù)和土地合理開(kāi)發(fā)利用提供了一定的依據(jù)。

3 結(jié)論

文章以瑯琊山小流域?yàn)檠芯繉?duì)象，結(jié)合實(shí)地考察與采樣點(diǎn)水質(zhì)，通過(guò)莫蘭指數(shù)、緩沖區(qū)相關(guān)性和回歸模型等分析，定量且直觀體現(xiàn)不同土地/覆被利用對(duì)水質(zhì)的影響。主要結(jié)論有：

(1)各水質(zhì)參數(shù)指標(biāo)在研究區(qū)南部范圍集聚程度較高。其中pH濃度和礦化度濃度空間分布較為相似，總體含量較高；電導(dǎo)率在西部流域內(nèi)濃度較低，同時(shí)在東部建設(shè)用地附近內(nèi)有部分點(diǎn)的濃度更是低于西部范圍；鹽度在研究區(qū)內(nèi)濃度相對(duì)較低，只在距林地不遠(yuǎn)范圍有部分濃度較高；pH、電導(dǎo)率、礦化度、鹽度在空間中的分布隨地勢(shì)的增高表現(xiàn)為HH-HL-LL的變化?？偟膩?lái)說(shuō)，水質(zhì)指標(biāo)在人類(lèi)活動(dòng)密集的地區(qū)呈現(xiàn)出較大的差異，反之，則是較高或較低的集聚。

(2)通過(guò)水質(zhì)樣點(diǎn)和各土地利用類(lèi)型的面積比例關(guān)系，可知土地類(lèi)型與水質(zhì)有較強(qiáng)的相關(guān)性。耕地和建設(shè)用地對(duì)pH、礦化度、電導(dǎo)率和鹽度整體上表現(xiàn)為負(fù)的影響，林草地對(duì)pH、礦化度、電導(dǎo)率和鹽度整體上表現(xiàn)為正的影響。

(3)通過(guò)建立優(yōu)選多元回歸模，在α=0.05的顯著性水平下，pH、電導(dǎo)率、礦化度、鹽度與各土地利用類(lèi)型之間的相關(guān)系數(shù)R的值分別為 0.653、0.856、0.901、0.859，說(shuō)明各土地利用類(lèi)型對(duì)水質(zhì)因子影響較大。

Effects of Different Land Use/Cover Types on Water Quality——Taking Langya Mountain Scenic Area in Chuzhou of Anhui Province as an Example

CHENG Qipeng1,2, ZHANG Rongrong1,2, CHEN Peiyuan1,2, ZHU Wenchao1,2

(1.SchoolofGeographicInformationandTourism,ChuzhouUniversity；2.AnhuiCenterforCollaborativeInnovationinGeographicalInformationIntegrationandApplication,Chuzhou,Anhui293000，China)