徐啟渝，王 鵬，王 濤，舒 旺，張 華，齊述華

(1:江西師范大學(xué)地理與環(huán)境學(xué)院，南昌 330022)

(2:江西師范大學(xué)鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室，南昌 330022)

(3:貴州省測繪產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)督檢查站，貴陽 550054)

水資源是社會發(fā)展的必要資源，過去40年間中國城市擴張、人口增長帶來的水質(zhì)惡化已成為當(dāng)前生態(tài)文明建設(shè)的主要限制因素[1-2]，人類活動改變了土地利用方式與自然景觀格局，是導(dǎo)致河流水質(zhì)惡化的主要原因[3]. 土地利用結(jié)構(gòu)側(cè)重于組成單元的多樣性，景觀格局側(cè)重于空間構(gòu)型特征，而在當(dāng)前研究中缺乏將二者概念區(qū)分開進行研究[4-5]，忽略了土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局存在的交互影響，在分析景觀空間構(gòu)型對水質(zhì)的作用中略顯不足. 已有研究表明[6]，不同于土地利用結(jié)構(gòu)，景觀格局側(cè)重的斑塊空間特征是景觀時空異質(zhì)性的具體表現(xiàn)，其空間構(gòu)型對流域內(nèi)水文循環(huán)過程起到了關(guān)鍵作用. 因此，本文選取土地利用結(jié)構(gòu)表征土地利用，各類景觀指數(shù)表征景觀格局，明確二者之間的交互作用與獨立作用分別對水質(zhì)的貢獻率，為恢復(fù)河流水質(zhì)保障社會發(fā)展用水提供科學(xué)的理論基礎(chǔ).

土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)的影響是通過在不同空間尺度上，人工景觀如農(nóng)田、建設(shè)用地等取代了自然景觀林地、草地等，導(dǎo)致“源”“匯”景觀比例失衡，空間配置變化并最終造成了水質(zhì)惡化的環(huán)境負效應(yīng)[7-9]，為此，探索土地利用結(jié)構(gòu)、景觀格局與水質(zhì)間的聯(lián)系是保護水質(zhì)的重要前提，然而土地利用類型多樣，景觀指數(shù)種類豐富，指標(biāo)之間還存在信息冗余，如何選出少量的關(guān)鍵性指標(biāo)，建立土地利用結(jié)構(gòu)、景觀格局與水質(zhì)間的聯(lián)系，并分析其影響機理，是此類研究的難點[10-11]. 傳統(tǒng)分析方法發(fā)現(xiàn)土地利用類型中城鎮(zhèn)用地、林地、耕地、草地與水質(zhì)相關(guān)性最高，景觀格局特征中，破碎度、聚集度、物理連接度以及多樣性特征與水質(zhì)顯著相關(guān)[11-14]. 這些研究盡管能夠得到某種土地利用方式或景觀格局特征與水質(zhì)的相關(guān)性，但無法處理多變量多重共線性問題，不能明確土地利用結(jié)構(gòu)或景觀格局對水質(zhì)變化貢獻率的大小. 為此，崔丹等[15]通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)方程模型建立變量間的因果關(guān)系，對土地利用結(jié)構(gòu)、景觀格局與水質(zhì)間的復(fù)雜關(guān)系進行模擬分析，發(fā)現(xiàn)城市、林地、連通性指數(shù)(CONTAG)、聚集度指數(shù)(COHES)的組合對水環(huán)境質(zhì)量的貢獻率最高. 然而結(jié)構(gòu)方程模型通過因子得分為潛變量賦值，人為曲解了潛變量的取值及其變數(shù)[16]，不利于后續(xù)深入研究. 如何準(zhǔn)確獲取土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)的貢獻率，并分析二者之間交互作用對水質(zhì)的影響，已成為當(dāng)前國內(nèi)外研究熱點[17-18].

贛江作為鄱陽湖第一大支流，年徑流量638億m3，約占鄱陽湖總徑流量的46.6%，入湖水質(zhì)優(yōu)劣對鄱陽湖整體水環(huán)境影響顯著. 研究贛江流域水質(zhì)變化對保護“一湖清水”、保障鄱陽湖生態(tài)經(jīng)濟區(qū)的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[19]. 目前，已有學(xué)者對贛江流域土地利用[20-21]、溫度降水[22]等與水質(zhì)的關(guān)系展開研究，而對景觀格局與水質(zhì)間的關(guān)系研究尚少. 因此本文基于環(huán)境變量的最佳組合，選取冗余信息最少的指標(biāo)組合分別表征土地利用與景觀格局. 通過分解不同變量的貢獻率，定量評估二者對水環(huán)境質(zhì)量的貢獻, 并探討贛江流域土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局交互作用對水質(zhì)的影響，以揭示影響贛江流域水質(zhì)變化的主要土地利用類型和景觀特征，為流域水質(zhì)保護提供科學(xué)參考.

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)采集

贛江是長江中下游的主要支流，位于亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，多年平均降水量約為1600 mm，時空分布不均，5-7月占全年雨量比重最大，約占45.6%，11-1月(次年)降雨量最小，約占16.8%[1]. 贛江分四支注入鄱陽湖，干流長766 km. 贛州市以上為上游(S1～S3)，長255 km；贛州市至新干縣城為中游(S4～S7)，長303 km；新干縣城至吳城縣城為下游(S8～S9)，長208 km.

圖1 研究區(qū)區(qū)域劃分及采樣點分布

贛江流域土地利用數(shù)據(jù)來自中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心2015年30 m × 30 m精度的全國土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù). 參照《環(huán)境狀況評價技術(shù)規(guī)范》(HJ/T 192-2006)中土地分類方法，將研究區(qū)分為水田(paddy field)、旱地(dry farm)、林地(forestland)、草地(grassland)、水域(water area)、建設(shè)用地(residential)和未利用地(unused)7種土地利用類型，其中未利用地占比平均不到0.4%，后續(xù)分析中不予考慮.

1.2 景觀指數(shù)選取

由于研究者針對不同研究區(qū)選取了不同景觀指數(shù)進行分析，造成了景觀指數(shù)對河流水質(zhì)影響的不確定性[5]，對深入探究景觀格局對水質(zhì)作用的機理帶來困難，因此規(guī)范指標(biāo)的選取，挑選合理的指標(biāo)表征景觀格局特征是此類研究發(fā)展的必然需求. 本文參考國內(nèi)外已有研究[23-25]從表征景觀破碎度、聚集度、優(yōu)勢度、多樣性和物理連接度等景觀指數(shù)中，選取了如表1所示通用性較高的8個指數(shù)，其中斑塊個數(shù)(NP)、斑塊密度(PD)、景觀形狀(LSI)分別表示景觀中斑塊的數(shù)量、密度、形狀，通常用來評估景觀破碎化的程度；聚集度(CONTAG)、斑塊結(jié)合度(COHES)分別表示景觀中同一類型斑塊的聚集程度和給定閾值的斑塊連接度；最大斑塊(LPI)表示景觀中面積最大的斑塊其面積占比程度，用來形容流域內(nèi)優(yōu)勢景觀類型；香農(nóng)多樣性(SHDI)、平均最近鄰體距離(ENN_MN)分別表示流域內(nèi)景觀類型的豐富度以及同類型斑塊之間的平均距離. 景觀指數(shù)由ArcGIS 10.2提取柵格地圖，應(yīng)用Fragstats 4.0軟件在景觀水平計算獲得.

表1 研究所選取景觀指數(shù)*

1.3 數(shù)據(jù)分析

根據(jù)贛江流域水系實際分布狀況，從分水嶺尺度將研究區(qū)聚類為9個區(qū)域(圖1)，每個區(qū)域分布3～4個采樣點，對同一區(qū)域內(nèi)各采樣點水質(zhì)指標(biāo)取平均值進行統(tǒng)計分析. 水質(zhì)數(shù)據(jù)中超出平均值±3倍標(biāo)準(zhǔn)差范圍的值作為異常值剔除，采用Shapiro-Wilk檢驗數(shù)據(jù)正態(tài)性，P>0.05數(shù)據(jù)滿足正態(tài)分布特征. 采用獨立樣本T檢驗、Pearson相關(guān)等方法分析水質(zhì)指標(biāo)在不同河段的差異，以及水質(zhì)指標(biāo)與土地利用結(jié)構(gòu)、景觀格局間的關(guān)系. 通過R語言“vegan”包中的“bioenv”函數(shù)，分別得到土地利用類型和景觀指數(shù)的最佳組合，并以此來表征土地利用結(jié)構(gòu)和景觀格局. 通過“Mantel”檢驗控制土地利用類型和景觀指數(shù)之間的相互影響后，分析二者與水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性的變化. 方差分解(variation partitioning) 是將響應(yīng)變量組成數(shù)據(jù)表的總方差無偏分解成由各個解釋變量所決定的子方差，基于冗余分析(RDA)或約束分析(CCA)約束的特征值，通過偏分析計算解釋變量對響應(yīng)變量總方差的貢獻率[26-27]. 本研究利用Canoco5進行土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)變化的RDA分析與d-RDA分析，通過方差分解評估土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)變化的獨立貢獻率和共同貢獻率.

2 結(jié)果

2.1 水質(zhì)指標(biāo)變化特征

圖2 贛江水質(zhì)指標(biāo)時空變化特征

2.2 土地利用結(jié)構(gòu)/景觀格局變化特征

研究區(qū)內(nèi)林地面積占比最大，平均為62.02%，水田所占面積比平均為19.72%，僅次于林地. 其次為旱地、居民建設(shè)用地、水域、草地，平均面積占比分別為9.63%、3.55%、2.61%、2.12%. 從上游到下游，水田、居民建設(shè)用地和水域面積占比增加，林地、草地占比下降(圖3)；NP、PD、LSI、ENN_MN、SHDI指數(shù)不斷增加，LPI、CONTAG、COHES指數(shù)下降(圖4)，上游地區(qū)人為干擾弱，破碎化程度低，景觀以規(guī)則高密度的林地、草地等斑塊類型為主. 下游地區(qū)景觀受人為干擾影響強烈，景觀破碎化程度增加，水田、建設(shè)用地等土地利用類型破壞了原有自然景觀的空間分布特征，斑塊向零散不規(guī)則多邊形方向發(fā)展，景觀優(yōu)勢度降低.

“n”代表采樣點數(shù)量，不同水期和河段不同字母表示水化學(xué)指標(biāo)差異顯著(P<0.05).

圖3 不同區(qū)域土地利用特征

圖4 贛江流域景觀指數(shù)變化特征

2.3 土地利用結(jié)構(gòu)/景觀格局與水質(zhì)的相關(guān)分析

林地與表征景觀聚集度的COHES、CONTAG指數(shù)呈正相關(guān)，與LPI、NP、PD、LSI和SHDI、ENN_MN指數(shù)均呈負相關(guān). 建設(shè)用地、水田與表征景觀破碎度的NP、PD、LSI指數(shù)呈負相關(guān). 可見土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局之間存在交互影響.

根據(jù)“bioenv”分析結(jié)果(表3)表明，水田、林地和建設(shè)用地的組合與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高，在枯水期和豐水期分別為0.1575和0.5251. 枯水期NP指數(shù)與ENN_MN指數(shù)組合相關(guān)系數(shù)最高達0.1838，豐水期COHES指數(shù)與ENN_MN指數(shù)相關(guān)系數(shù)達0.4219. 為減少指標(biāo)間的信息冗余，獲取土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)準(zhǔn)確的貢獻率，降低不同指標(biāo)組合存在的差異. 采用水田、林地和建設(shè)用地的組合代表土地利用結(jié)構(gòu)，NP、ENN_MN指數(shù)的組合與COHES、ENN_MN指數(shù)的組合分別表征流域枯水期和豐水期的景觀格局.

圖5 豐水期(a)、枯水期(b)水質(zhì)指標(biāo)與土地利用結(jié)構(gòu)/景觀指數(shù)的相關(guān)性(“×”表示相關(guān)性不顯著(P>0.05))

表3 贛江水質(zhì)與土地利用結(jié)構(gòu)和景觀指數(shù)組合的相關(guān)關(guān)系

2.4 土地利用結(jié)構(gòu)/景觀格局對水質(zhì)的交互影響

Mentel test結(jié)果表明(表4)，枯水期景觀格局、土地利用結(jié)構(gòu)與水質(zhì)的相關(guān)性都很低，且均不顯著. 豐水期與此相反且二者與水質(zhì)的相關(guān)性都達到顯著水平(P<0.05). Partial Mantel test結(jié)果(表4)表明,在控制土地利用結(jié)構(gòu)和景觀格局之間的相互影響之后，土地利用結(jié)構(gòu)、景觀格局與水質(zhì)的相關(guān)性都出現(xiàn)下降，其中土地利用結(jié)構(gòu)與水質(zhì)的相關(guān)性在枯水期下降了0.012，在豐水期,下降了0.236. 景觀格局與水質(zhì)的相關(guān)性在枯水期下降了0.008，而在豐水期下降了0.158后相關(guān)性仍顯著.

方差分解結(jié)果(圖6)表明土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)的交互作用在豐水期最高. 枯水期土地利用結(jié)構(gòu)單獨解釋了23.9%的水質(zhì)變化，景觀格局無單獨解釋變量. 共同作用部分為17.2%，分別占土地利用結(jié)構(gòu)總貢獻率的41.8%，景觀格局總貢獻率的100%. 豐水期土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局單獨解釋為14%和16%的水質(zhì)變化. 共同作用部分達到37%，分別占土地利用結(jié)構(gòu)總貢獻率的72.5%，景觀格局總貢獻率的69.8%. 可見土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局的交互作用是水質(zhì)變化的重要因素，在豐水期貢獻率最高.

表4 土地利用和景觀格局與水質(zhì)的Mantel檢驗

圖6 土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)的貢獻率

3 討論

本研究發(fā)現(xiàn)，枯水期交互作用占土地利用結(jié)構(gòu)總貢獻率的41.8%，景觀格局的總貢獻率完全為與土地利用結(jié)構(gòu)的交互作用；豐水期土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)的交互作用分別占各自總貢獻率的72.5%和69.8%. 已有研究表明水體污染物一半以上通過徑流匯入河流，流域內(nèi)徑流補給深刻影響河流水質(zhì)[28-29]. 而產(chǎn)匯流過程受到土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局交互作用影響[30-31]. 通過模擬降雨實驗發(fā)現(xiàn)，降雨強度、前期土壤含水量、土壤物理特征、植被占比，是影響產(chǎn)流過程的主要因素[32]，其中土壤物理特征，包括飽和土壤含水量、粒度、孔隙度等，會直接影響水體下滲能力以及壤中流產(chǎn)流機制[30]；低植被占比會減少植被截留量，導(dǎo)致徑流的速度和體積明顯增加[28]. 前期土壤含水量、土壤物理特征、植被占比等因素直接影響產(chǎn)流過程，且土地利用作為污染物的“源”和“匯”直接導(dǎo)致不同土地利用類型產(chǎn)出徑流水質(zhì)不同[33]. 已有研究表明景觀格局在匯流過程中對水質(zhì)作用顯著[34-35]，在徑流匯入河網(wǎng)的過程中自然景觀類型起過濾作用，如林地、草地可以截取進入水體中的泥沙、重金屬、有機質(zhì)等污染物[34]. 而水田、建設(shè)用地等人工景觀類型在徑流匯流過程中富集了污染物[36-37]. 土壤是地表污染物主要附著的載體，在水體下滲形成壤中流過程中沖刷、溶解土壤表面污染物質(zhì)，壤中流在流動過程受到林地等自然景觀的截留作用，污染物隨之被吸收固定，在流經(jīng)建設(shè)用地等人工景觀過程中受到下墊面差異影響，被迫改道或轉(zhuǎn)變?yōu)榈乇韽搅鳎廴疚镫S之匯入徑流或在原地固結(jié)堆積[32,36]. 匯流過程中流經(jīng)的景觀類型越多，水質(zhì)變化越大[34]，最終富集或是稀釋徑流中污染物的濃度[7,30]. 建設(shè)用地等“源”景觀斑塊的優(yōu)勢度和自然連通性較高，當(dāng)流域景觀格局主要由少數(shù)聚集的較大“源”斑塊組成時，會溝通空間上原本分散分布的污染物，為其遠距離擴散和集中輸出提供通道，相對弱化了“匯”景觀斑塊對污染物的截留和削減效應(yīng)，加劇了“源”景觀對水質(zhì)的威脅程度[30-32]. 同時，當(dāng)流域景觀格局的破碎化程度越高、景觀類型多樣性越低，景觀異質(zhì)性下降時，“源”景觀向周圍景觀輸出污染物質(zhì)的幾率可能增加，“匯”景觀在涵養(yǎng)水源和保持水土方面的作用會隨之下降[33-35]，因此贛江流域土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局的交互作用是水質(zhì)變化的重要原因，在土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局分別對水質(zhì)的總貢獻率中占有較高比例. 圖6中水質(zhì)變化的未解釋部分可能是未考慮土壤性質(zhì)差異造成的，已有研究表明，即使是相同土地利用類型不同的土壤特征也會對徑流形成產(chǎn)生較大影響，尤其對壤中流的產(chǎn)流機制影響巨大[37]，此外不同土地利用類型的相鄰區(qū)域受到周邊多種土地利用共同作用，對污染物的源匯機制難以分析，可能是未解釋部分的來源之一.

本次研究發(fā)現(xiàn)，土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)的影響在枯水期小于豐水期，景觀格局的影響在枯水期的下降更明顯. 模擬降雨實驗表明，降雨強度與前期土壤含水量越高越有利于地表徑流的形成和養(yǎng)分的輸出[36]. 贛江流域11-次年1月降水量占全年的16.8%，5-7月降水量占全年的45.6%[23]，豐水期長時間高強度的降水使土壤前期含水量維持在較高水平，有利于徑流形成[35]，而枯水期與此相反，因此土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局在豐水期對水質(zhì)的影響更高，且景觀格局主要在匯流過程中影響水質(zhì)[34-35]，贛江流域枯水期降水較少，匯流過程不顯著，景觀格局對水質(zhì)的影響完全涵蓋在與土地利用結(jié)構(gòu)的交互作用中[38]，因而下降顯著. 坡度作為影響徑流形成的原因之一，在較高的坡度條件下會加速徑流的形成，提升對地表的沖刷能力導(dǎo)致污染物濃度增加[39]，而不同坡度大小上土地利用結(jié)構(gòu)能較好地反映人類活動強度，低坡度區(qū)域由于人類活動強度較大對污染物濃度具有較大的影響[39]，贛江下游較低的坡度適宜人類活動，可能是導(dǎo)致污染物濃度增加的重要原因.

本次研究發(fā)現(xiàn)，NP、ENN_MN、COHES指數(shù)對水質(zhì)影響顯著，CONTAG、LPI、PD、LSI和SHDI指數(shù)與水質(zhì)相關(guān)性不強. 較高的NP、ENN_MN指數(shù)提高了匯流過程中經(jīng)過多種景觀類型的概率，較低的COHES指數(shù)影響下，林地等對水質(zhì)具有凈化作用的土地利用類型呈現(xiàn)零散不規(guī)則的斑塊分布，無法有效凈化水質(zhì)[8,12]. 因此NP、ENN_MN、COHES指數(shù)與水質(zhì)有較高的相關(guān)性. 已有研究表明[42,46]，4 km緩沖區(qū)尺度景觀指數(shù)對水質(zhì)解釋能力最強，其中PD指數(shù)在100 m緩沖區(qū)影響顯著，LPI、LSI指數(shù)在300 m緩沖區(qū)與水質(zhì)相關(guān)性最高，SHDI指數(shù)無論是全流域尺度還是緩沖區(qū)尺度都是水質(zhì)的重要預(yù)測因子. 故CONTAG、LPI、PD、LSI和SHDI等指數(shù)與水質(zhì)相關(guān)性較弱可能是受到研究區(qū)區(qū)域劃分的影響[43-45]. 因此贛江流域不同空間尺度下景觀格局對水質(zhì)的影響仍需深入研究.

4 結(jié)論

2)林地、水田、建設(shè)用地的組合；NP、ENN_MN、COHES指數(shù)的組合與水質(zhì)相關(guān)性最高，建設(shè)用地與ENN_MN指數(shù)以及所有水質(zhì)指標(biāo)呈正相關(guān)，是預(yù)測水質(zhì)變化的關(guān)鍵指標(biāo).

3)土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)有較大影響，枯水期貢獻率分別為41.1%和17.2%，豐水期貢獻率分別為51%和53%，其中景觀格局的影響在枯水期完全涵蓋在與土地利用結(jié)構(gòu)的交互作用中.

4)土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局的交互作用是影響贛江流域水質(zhì)的重要方式，在土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對水質(zhì)的總貢獻率中占較高比例，枯水期分別占41.8%和100%，豐水期分別占72.5%和69.8%.