裴 宇周 旭蔣 嘯陳大蓉敖 楊胡玉雪

(貴州師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院,貴州 貴陽(yáng)550025)

隨著城市化和工農(nóng)業(yè)活動(dòng)的加快,水質(zhì)惡化已成為影響全球生態(tài)安全、經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展及社會(huì)和諧穩(wěn)定的關(guān)鍵環(huán)境問(wèn)題[1]。據(jù)研究,農(nóng)業(yè)種植活動(dòng)中排放的總磷、總氮是水質(zhì)惡化的主要來(lái)源[2]。據(jù)2020年《第二次全國(guó)污染源普查公報(bào)》顯示,我國(guó)水體總氮、總磷排放量分別為3.04×106t和3.15×105t[3],較第一次普查分別增加12.45%和10.78%,水環(huán)境惡化的形勢(shì)不容樂(lè)觀。自19世紀(jì)70年代以來(lái),土地利用對(duì)水質(zhì)的影響一直是學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn),Lee和Valle[4-5]的研究表明水質(zhì)與土地利用比例以及城市、農(nóng)業(yè)和森林地區(qū)的空間結(jié)構(gòu)密切相關(guān),快速的土地利用變化加速了污染物向水體轉(zhuǎn)移。一般來(lái)說(shuō),農(nóng)業(yè)、城鎮(zhèn)用地對(duì)水體中的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)的貢獻(xiàn)較高[6-7],而草地和林地對(duì)水環(huán)境污染起凈化的效果[8-9]。Bu和Xu[10-11]表明土地利用通常與流域內(nèi)的水質(zhì)有關(guān),景觀格局可能是更敏感的水質(zhì)預(yù)測(cè)因子,景觀格局中面積度量、形狀度量和其他復(fù)雜的景觀度量與水質(zhì)參數(shù)的相關(guān)性較高。然而,單一地分析土地利用類(lèi)型或景觀指數(shù)與水質(zhì)參數(shù)的關(guān)系過(guò)于片面,定量評(píng)估二者對(duì)水質(zhì)的貢獻(xiàn)更益于水環(huán)境管理。黃金良等[12]在九龍江流域的研究表明土地利用面積比例能夠更好地預(yù)測(cè)水質(zhì)。徐啟渝等[13]在鄱陽(yáng)湖流域的研究發(fā)現(xiàn),土地利用與景觀格局對(duì)水質(zhì)的交互作用較各自有著更高的貢獻(xiàn)率,且豐水期影響更顯著,貢獻(xiàn)分別占72.5%和69.8%。王小平[14]在艾比湖的研究表明景觀格局與土地利用是不可分割的客觀存在,研究中有必要進(jìn)行耦合分析,水質(zhì)的惡化不僅取決于土地利用類(lèi)型,更依賴各種景觀類(lèi)型的空間分布格局。眾多研究表明準(zhǔn)確識(shí)別土地利用和景觀結(jié)構(gòu)對(duì)總氮、總磷的貢獻(xiàn)是水環(huán)境治理的關(guān)鍵,因此,亟需開(kāi)展高原山區(qū)湖庫(kù)水質(zhì)變化的主要貢獻(xiàn)因子分析與識(shí)別的相關(guān)研究。高原山區(qū)湖泊具有山高谷深的特點(diǎn),相對(duì)東部平原湖泊具有更脆弱的生態(tài)系統(tǒng),于洋等[15]研究發(fā)現(xiàn)云貴高原湖泊入湖支流較多而出流水系普遍較少,湖泊換水周期長(zhǎng),再加上湖區(qū)工農(nóng)業(yè)發(fā)展以及人口增長(zhǎng),更易引發(fā)水環(huán)境污染。倪兆奎和張治中等指出高原湖泊在自然狀態(tài)下氮、磷營(yíng)養(yǎng)元素含量較低,但由于湖泊具有一定的封閉—半封閉特點(diǎn),水資源普遍缺乏,一旦人類(lèi)活動(dòng)加劇,湖泊生態(tài)功能會(huì)受到強(qiáng)烈干擾[16-17]?！皟珊粠?kù)”流域位于高原山區(qū)城市邊緣地帶[18],受土地利用和景觀格局綜合影響,水質(zhì)情況復(fù)雜。因此,本文擬以貴州高原山區(qū)“兩湖一庫(kù)”流域?yàn)檠芯繀^(qū),從景觀生態(tài)學(xué)角度,分析與識(shí)別流域水質(zhì)變化的主要貢獻(xiàn)因子,旨在為高原山區(qū)乃至全國(guó)湖庫(kù)水環(huán)境污染問(wèn)題提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

“兩湖一庫(kù)”是紅楓湖、百花湖、阿哈水庫(kù)的簡(jiǎn)稱(chēng),是貴陽(yáng)市和貴安新區(qū)的主要飲用水源地,也是未來(lái)黔中城市發(fā)展的主要供水源[19],被稱(chēng)為貴陽(yáng)市“三大水缸”?！皟珊粠?kù)”流域位于貴州喀斯特高原山區(qū)中部(26°8′—26°43′E,105°58′—106°40′N(xiāo)),流 域整體呈不規(guī)則扇形,地勢(shì)西南高,東北低,面積約2 085.50 km2,其中,紅楓湖流域面積約1 596.00 km2;百花湖流域面積約299.00 km2;阿哈水庫(kù)流域面積約190.05 km2。研究區(qū)屬典型高原山區(qū)雨源型流域,徑流多來(lái)源于降水補(bǔ)給,流域內(nèi)降雨時(shí)空分布不均,5—10月豐水期雨量豐沛,1—4月及11—12月枯水期雨量較少[20-21]?！皟珊粠?kù)”流域多年來(lái)的工業(yè)、生活、農(nóng)業(yè)污染等問(wèn)題嚴(yán)重,水質(zhì)呈現(xiàn)逐年惡化趨勢(shì),阿哈水庫(kù)勉強(qiáng)維持在Ⅲ類(lèi)水質(zhì),紅楓湖、百花湖部分時(shí)段、部分水域出現(xiàn)藍(lán)藻[22]。為此,貴陽(yáng)市于2008年開(kāi)始連續(xù)實(shí)施兩個(gè)水污染治理5 a規(guī)劃,積極推進(jìn)“一湖一策”治理工程[23],但由于“兩湖一庫(kù)”流域處于全省經(jīng)濟(jì)活躍區(qū),區(qū)域內(nèi)水環(huán)境面臨巨大壓力,因此該地區(qū)亟須水質(zhì)變化的貢獻(xiàn)因子識(shí)別研究。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

1.2.1 遙感數(shù)據(jù) 本文選取2013,2016和2019年云量小于10%且質(zhì)量較好的GF-1號(hào)衛(wèi)星16 m多光譜數(shù)據(jù)作為遙感影像數(shù)據(jù)源,來(lái)源于中國(guó)資源衛(wèi)星應(yīng)用中心(http:∥www.cresda.com/)。為提高土地利用解譯精度,于2019年5月實(shí)地走訪核實(shí)土地利用類(lèi)型,獲取約400個(gè)地面土地利用類(lèi)型數(shù)據(jù),涵蓋林地、旱地、水田、草地、水體、建設(shè)用地等土地利用類(lèi)型。對(duì)于難以到達(dá)的區(qū)域,通過(guò)無(wú)人機(jī)航拍影像獲取實(shí)地土地利用概況。

1.2.2 流域劃分 以DEM數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),利用Arc-SWAT流域提取模塊,再結(jié)合實(shí)地調(diào)研情況,綜合考慮流域水系分布、交通狀況、土地利用分布等因素,最終將研究區(qū)合并生成21個(gè)子流域(表1)。

表1 “兩湖一庫(kù)”流域的子流域劃分

1.2.3 水質(zhì)采樣 在子流域劃分的基礎(chǔ)上,將監(jiān)測(cè)點(diǎn)設(shè)置于每個(gè)子流域出水口及飲用水源保護(hù)區(qū)取水口,使監(jiān)測(cè)點(diǎn)與子流域一一對(duì)應(yīng),其中支流監(jiān)測(cè)點(diǎn)編號(hào)為C1—C14,飲用水源保護(hù)區(qū)監(jiān)測(cè)點(diǎn)編號(hào)為K1—K13,監(jiān)測(cè)點(diǎn)具體位置如圖1所示。2013—2019年,課題組進(jìn)行逐月水樣采集工作,通過(guò)簡(jiǎn)易水樣采集裝置,獲取水面1 m以下水樣,將水樣裝入預(yù)先準(zhǔn)備的聚乙烯瓶中,調(diào)節(jié)p H＜2,低溫保存送回實(shí)驗(yàn)室,并在24 h內(nèi)完成測(cè)定,綜合考慮流域污染現(xiàn)狀及本文研究目的,選用的水質(zhì)指標(biāo)為總氮和總磷,且嚴(yán)格按照國(guó)家《水和廢水監(jiān)測(cè)方法(第4版)》標(biāo)準(zhǔn)方法進(jìn)行。

圖1 “兩湖一庫(kù)”流域水質(zhì)監(jiān)測(cè)點(diǎn)位示意圖

1.3 研究方法

1.3.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣被用來(lái)描述各種土地類(lèi)型面積之間的轉(zhuǎn)化情況,并且指出不同土地類(lèi)型的轉(zhuǎn)移方向。本研究將2013,2016和2019年的土地利用數(shù)據(jù),進(jìn)行疊加運(yùn)算和綜合制表分析,得到“兩湖一庫(kù)”流域2013—2016年,2016—2019年,2013—2019年土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。

1.3.2 景觀格局指數(shù)選擇 本研究從分析子流域土地利用景觀格局對(duì)總磷、總氮影響出發(fā),所選擇的景觀指數(shù)詳見(jiàn)表2。

表2 土地利用景觀指數(shù)描述

1.3.3 相關(guān)分析方法選擇 貴州高原山區(qū)流域基礎(chǔ)數(shù)據(jù)匱乏,從氮磷循環(huán)機(jī)理上識(shí)別土地利用對(duì)總氮和總磷影響的條件受限,相關(guān)分析能夠衡量?jī)蓚€(gè)變量的密切程度而被廣泛運(yùn)用。本研究將2013,2016和2019年土地利用/景觀指數(shù)與豐—枯水期總氮、總磷進(jìn)行Pearson相關(guān)分析,揭示土地利用/景觀指數(shù)與水質(zhì)的相關(guān)性,通過(guò)RDA冗余分析識(shí)別土地利用/景觀指數(shù)對(duì)水質(zhì)的貢獻(xiàn)率。

2 結(jié)果與分析

2.1 土地利用結(jié)構(gòu)分析

在快速城鎮(zhèn)化背景下,“兩湖一庫(kù)”流域土地利用在空間和數(shù)量上發(fā)生不同程度的變化(圖2—3,表3—5),2016年較2013年林地增加7.10%,建設(shè)用地增加4.97%,而水田減少4.17%,旱地減少4.01%,未利用地減少3.95%,流域約56.59%的面積土地利用類(lèi)型發(fā)生變化;2019年較2016年林地增加4.62%,建設(shè)用地增加4.98%,而水田減少4.58%,旱地減少8.06%,流域約49.22%的面積土地利用類(lèi)型發(fā)生變化;從全期跨度來(lái)看,林地增加11.72%,建設(shè)用地增加9.96%,草地增加3.18%,而水田減少8.77%,旱地減少12.07%,未利用地減少4.00%,水域減少0.02%,流域約64.41%的土地利用類(lèi)型發(fā)生變化。“兩湖一庫(kù)”流域土地利用結(jié)構(gòu)變化迅速,土地的變化會(huì)造成水環(huán)境的紊亂,使得科學(xué)準(zhǔn)確地識(shí)別出總氮、總磷的主要貢獻(xiàn)型土地指標(biāo)將更加迫切。

圖2 研究區(qū)2013—2019年土地利用空間分布

表3 研究區(qū)2013—2016年土地利用類(lèi)型變化轉(zhuǎn)移矩陣 km2

表4 研究區(qū)2016—2019年土地利用類(lèi)型變化轉(zhuǎn)移矩陣 km2

表5 研究區(qū)2013—2019年土地利用類(lèi)型變化轉(zhuǎn)移矩陣 km2

2.2 水質(zhì)變化特征分析

2013—2019年紅楓湖、百花湖、阿哈水庫(kù)監(jiān)測(cè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)的豐—枯水期總氮、總磷濃度均值如圖4所示?？偟獫舛缺憩F(xiàn)為:紅楓湖總氮濃度整體保持在國(guó)家地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)(GB3838-2002)規(guī)定的Ⅲ類(lèi)水范圍內(nèi),豐水期總氮整體高于枯水期;百花湖總氮整體呈波動(dòng)下降趨勢(shì);阿哈水庫(kù)總氮濃度在Ⅳ類(lèi)Ⅴ類(lèi)范圍內(nèi)波動(dòng)變化?？偭诐舛缺憩F(xiàn)為:紅楓湖總磷濃度偏低且穩(wěn)定在Ⅰ類(lèi)Ⅱ類(lèi)范圍;百花湖總磷濃度枯水期高于豐水期,在Ⅱ類(lèi)Ⅲ類(lèi)范圍內(nèi)波動(dòng);阿哈水庫(kù)總磷濃度在Ⅱ類(lèi)Ⅲ類(lèi)范圍內(nèi)呈波動(dòng)變化趨勢(shì)。

圖3 研究區(qū)3期土地利用類(lèi)型面積比例統(tǒng)計(jì)

圖4 研究區(qū)“兩湖一庫(kù)”水質(zhì)變化特征

2.3 景觀指數(shù)特征分析

將2013,2016和2019年子流域景觀指數(shù)進(jìn)行離差標(biāo)準(zhǔn)化(圖5)。

圖5 研究區(qū)景觀格局指數(shù)

對(duì)比3期景觀指數(shù)可知,林地結(jié)合度和斑塊數(shù)量比例保持穩(wěn)定且穩(wěn)中有升;旱地和水田景觀形狀規(guī)則,破碎度降低;建設(shè)用地結(jié)合度增強(qiáng),景觀形狀指數(shù)和面積加權(quán)平均形狀指數(shù)先增加后降低,說(shuō)明在建設(shè)用地?cái)U(kuò)張期間,建設(shè)用地邊緣由建造期的無(wú)序逐漸變?yōu)橛行蜻吘?3個(gè)時(shí)期中,各小流域中斑塊數(shù)量比例增加,建設(shè)用地優(yōu)勢(shì)度呈增加趨勢(shì)。

2.4 土地利用與流域水質(zhì)的關(guān)系

將2013—2019年21個(gè)子流域單一土地利用類(lèi)型面積比例分別與總氮、總磷濃度進(jìn)行Pearson相關(guān)分析(圖6),由于未利用地面積比例不足1.00%,其變化對(duì)整個(gè)流域的土地利用格局影響極小[7],在此不作討論。

圖6 研究區(qū)土地利用與水質(zhì)相關(guān)分析結(jié)果

通過(guò)查閱顯著性對(duì)照表可知,當(dāng)樣本數(shù)量為21時(shí),Pearson相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值大于0.53,則p＜0.01,說(shuō)明極顯著;當(dāng)絕對(duì)值大于0.47,則p＜0.05,說(shuō)明顯著。通過(guò)對(duì)比結(jié)果可知,2013—2019年,林地對(duì)豐—枯水期總氮、總磷均表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),與2013年豐水期總氮和2019年豐—枯水期總磷的相關(guān)性通過(guò)顯著性檢驗(yàn),旱地和水田在2013和2016年整體表現(xiàn)為較為穩(wěn)定的正相關(guān),2019年相關(guān)性不穩(wěn)定,草地表現(xiàn)為負(fù)相關(guān),且相關(guān)性不斷增強(qiáng),建設(shè)用地顯著性不斷增強(qiáng),水域相關(guān)性不顯著,逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)相關(guān)。

2.5 景觀指數(shù)與流域水質(zhì)的關(guān)系

將2013,2016和2019年21個(gè)子流域景觀指數(shù)分別與總氮、總磷濃度進(jìn)行Pearson相關(guān)分析得到子流域景觀指數(shù)與總氮和總磷的相關(guān)性(圖7)。2013—2019年林地景觀整體與水質(zhì)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān),其中斑塊數(shù)量比例表現(xiàn)極其顯著;旱地的并列與散布指數(shù)的負(fù)相關(guān)性表現(xiàn)較為顯著;草地景觀與水質(zhì)指標(biāo)整體上呈負(fù)相關(guān);水域的并列與散布指數(shù)在2013和2016年呈極顯著負(fù)相關(guān);建設(shè)用地的斑塊數(shù)量比例、最大斑塊指數(shù)和斑塊結(jié)合度指數(shù)的正相關(guān)逐漸變?yōu)轱@著或極顯著。

圖7 研究區(qū)景觀格局與水質(zhì)相關(guān)分析結(jié)果

2.6 水質(zhì)指標(biāo)主要貢獻(xiàn)因子分析

為了識(shí)別流域水質(zhì)的影響因素,確定高貢獻(xiàn)土地利用和景觀特征因子,結(jié)合Pearson相關(guān)分析結(jié)果,將較穩(wěn)定通過(guò)顯著性檢驗(yàn)的土地利用結(jié)構(gòu)指標(biāo):林地面積比例(sr_For)、建設(shè)用地面積比例(sr_Bui),景觀格局指數(shù):林地斑塊數(shù)量比例(For_PLAND)、水田并列與散布指數(shù)(Pad_IJI)、水域并列與散布指數(shù)(Wat_IJI)、建設(shè)用地斑塊數(shù)量比例(Bui_PLAND)、建設(shè)用地最大斑塊指數(shù)(Bui_LPI)、建設(shè)用地并列與散布指數(shù)(Bui_IJI)共8個(gè)指標(biāo)豐—枯水期總氮、總磷濃度進(jìn)行冗余分析。冗余分析結(jié)果如圖8及表6所示,最高貢獻(xiàn)因子分別為2013年林地斑塊數(shù)量比例(54.0%),2016年林地斑塊數(shù)量比例(52.5%)和2019年建設(shè)用地面積比例(68.7%),均通過(guò)顯著性檢驗(yàn),且林地指標(biāo)表現(xiàn)為穩(wěn)定負(fù)相關(guān),建設(shè)用地指標(biāo)表現(xiàn)為正相關(guān),說(shuō)明在高原山區(qū)流域內(nèi),林地和建設(shè)用地對(duì)總氮、總磷的濃度起主要作用。

圖8 研究區(qū)總氮、總磷主要影響因子冗余分析

表6 土地利用/景觀指標(biāo)對(duì)總氮、總磷影響的貢獻(xiàn)率 %

3 討論

3.1 土地利用對(duì)水質(zhì)的影響

根據(jù)本研究結(jié)果,研究區(qū)湖庫(kù)水體中的總氮、總磷濃度存在異質(zhì)性,紅楓湖和百花湖的總氮濃度表現(xiàn)一致,均為豐水期高于枯水期,而總磷濃度紅楓湖豐水期高于枯水期,但百花湖卻表現(xiàn)出相反的態(tài)勢(shì)。根據(jù)王雨春[24],夏品華[20]和張紅等[25]人的研究,百花湖在豐水期存在明顯水體分層現(xiàn)象,豐水期表層水溫度升高,湖底更加缺氧,使湖底沉積物中的磷釋放增多,但水體分層阻隔了表層和深層的物質(zhì)交換,使豐水期釋放的磷囤積在深層水體,當(dāng)枯水期來(lái)臨,水體分層消失,囤積的磷快速上升至表層,再加上氣溫下降,更容易產(chǎn)生水質(zhì)惡化現(xiàn)象。紅楓湖雖也屬于高原亞深水湖泊,但由于2008年起連續(xù)實(shí)施兩個(gè)污水治理五年計(jì)劃,生態(tài)恢復(fù)措施起步較早,該區(qū)域工業(yè)企業(yè)也已逐步關(guān)停,各類(lèi)截污治污設(shè)施完備、曝氣充氧手段也日漸成熟[23],近些年紅楓湖的水質(zhì)呈現(xiàn)好轉(zhuǎn)。

“兩湖一庫(kù)”流域地處黔中經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展區(qū)域,人類(lèi)活動(dòng)干擾和快速的土地利用變化都會(huì)造成非點(diǎn)源氮磷污染的加劇[26]。研究區(qū)建設(shè)用地與水質(zhì)指標(biāo)的正相關(guān)性逐年增加,這與楊莎莎[21],Ding[27]的研究結(jié)論相同,建設(shè)用地包括城鎮(zhèn)用地、工礦用地、交通用地等,這些地類(lèi)為污染物向水體的輸出提供了更多的途徑,且存在更活躍的人類(lèi)活動(dòng),人類(lèi)堆放的生活垃圾在微生物的分解作用下,分解出較高的氮磷含量,且城市中硬化路面和不透水面的增加,覆蓋了能夠過(guò)濾吸收氮磷元素的植被和土壤,當(dāng)降水產(chǎn)生時(shí),分解出的氮磷元素就隨雨水和生活污水排入水體[28],而“兩湖一庫(kù)”流域的建設(shè)用地集中分布在湖庫(kù)周?chē)?更加速了污染的流入。研究區(qū)林地與水質(zhì)指標(biāo)保持較穩(wěn)定的負(fù)相關(guān)關(guān)系,一方面林地遍布全流域,植被豐富且生長(zhǎng)年份較久,其冠層下的土壤層可以對(duì)地表徑流中攜帶的泥沙、重金屬、有機(jī)質(zhì)等進(jìn)行截留吸附[29],林地面積的增加,使水質(zhì)污染程度降低,削減氮磷的效果更明顯[30];另一方面林地是人類(lèi)活動(dòng)較弱的地區(qū),較少的人類(lèi)活動(dòng)使林地污染減輕,且能夠保證較好的林地生態(tài)功能[31]。研究結(jié)果中,旱地和水田在2019年出現(xiàn)了正負(fù)相關(guān)性的波動(dòng)變化,但均沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn),究其原因,貴陽(yáng)市近年著手建設(shè)生態(tài)蔬菜基地,蔬菜基地建設(shè)以塑料大棚為主,大棚阻隔了降水對(duì)土壤的沖刷,極大地削減了農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源氮磷污染物的輸出[32]。另一方面,工農(nóng)業(yè)收入差距的拉大,研究區(qū)存在棄耕務(wù)工現(xiàn)象,隨著農(nóng)藥化肥的限制施用,旱地和水田對(duì)總氮、總磷的輸出量呈減少趨勢(shì)。隨著研究區(qū)湖庫(kù)綜合治理的實(shí)施,水域逐漸恢復(fù)凈化過(guò)濾、改善環(huán)境的生態(tài)功能。

3.2 景觀格局對(duì)水質(zhì)的影響

不同湖泊流域內(nèi),水質(zhì)不僅受土地利用的影響,同時(shí)受景觀格局的制約。建立景觀指數(shù)與湖庫(kù)水體污染物濃度指數(shù)的關(guān)聯(lián)性,能對(duì)水質(zhì)變化進(jìn)行更好地解釋[33]。根據(jù)本研究結(jié)果,建設(shè)用地斑塊結(jié)合度指數(shù)、最大斑塊指數(shù)、斑塊數(shù)量比例隨年份總體呈增加趨勢(shì)并逐漸成為優(yōu)勢(shì)景觀,且與水質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)性逐漸顯著,當(dāng)區(qū)域“源”斑塊聚集時(shí),會(huì)溝通空間上原本分散的污染物,使其遠(yuǎn)距離擴(kuò)散和集中輸出,并相對(duì)弱化“匯”景觀斑塊的截留效果[34-35],建設(shè)用地面積加權(quán)平均形狀指數(shù)與水質(zhì)指標(biāo)的正相關(guān)性逐漸增強(qiáng),表明景觀的形狀不規(guī)則,更容易引發(fā)水體污染,結(jié)合RDA分析,2019年建設(shè)用地面積比例對(duì)水質(zhì)表現(xiàn)為“源”的貢獻(xiàn),其值達(dá)到68.7%。林地的斑塊結(jié)合度指數(shù)和斑塊數(shù)量比例呈緩增趨勢(shì),有相關(guān)研究表明,流域內(nèi)林地斑塊結(jié)合度指數(shù)越強(qiáng),連通性越高,水質(zhì)狀況越好[36],根據(jù)相關(guān)分析結(jié)果,林地斑塊數(shù)量比例與各水質(zhì)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān),流域內(nèi)林地?cái)?shù)量的增加對(duì)于增加植被截留量,減少產(chǎn)流速度和體積,稀釋產(chǎn)流中的污染物濃度具有較強(qiáng)的作用[37-38],結(jié)合RDA分析可知,2013年、2016年林地斑塊數(shù)量比例的貢獻(xiàn)值分別達(dá)到54.0%和52.5%,是削減水體總氮、總磷污染的主要貢獻(xiàn)因子,因此對(duì)水質(zhì)表現(xiàn)出“匯”的貢獻(xiàn)。

“兩湖一庫(kù)”地區(qū)水環(huán)境污染和管理問(wèn)題是當(dāng)?shù)厮畡?wù)及環(huán)保部門(mén)應(yīng)著重關(guān)注的問(wèn)題,隨著土地利用和景觀特征的變化,水環(huán)境的穩(wěn)定易被破壞,在快速城市化階段,需要積極采取措施,穩(wěn)定“兩湖一庫(kù)”地區(qū)湖庫(kù)蓄水面積,合理推進(jìn)城鎮(zhèn)化建設(shè),優(yōu)化土地利用結(jié)構(gòu),并控制農(nóng)業(yè)非點(diǎn)源污染,使“源—匯”類(lèi)型的土地利用和景觀保持動(dòng)態(tài)平衡[19]。希望本研究得出的研究結(jié)果,能夠?yàn)椤皟珊粠?kù)”區(qū)域水環(huán)境治理、土地利用管理提供科學(xué)參考。

4 結(jié)論

(1)2013—2019年林地、建設(shè)用地和草地分別增加11.72%,9.96%和3.18%,水田、旱地、未利用地和水域分別減少8.77%,12.07%,4.00%和0.02%。林地結(jié)合度逐年增強(qiáng);旱地、水田景觀形狀規(guī)則;建設(shè)用地景觀結(jié)合度增強(qiáng),優(yōu)勢(shì)度增強(qiáng)。

(2)紅楓湖水質(zhì)狀態(tài)優(yōu)良,位于Ⅰ—Ⅲ類(lèi)水質(zhì)范圍;百花湖總氮整體呈波動(dòng)下降趨勢(shì),總磷濃度受季節(jié)性水體分層影響枯水期略高于豐水期,在Ⅱ—Ⅲ類(lèi)水質(zhì)范圍內(nèi)波動(dòng);阿哈水庫(kù)水質(zhì)情況較差,總氮、總磷濃度呈波動(dòng)變化趨勢(shì)。

(3)土地利用類(lèi)型與流域水質(zhì)的相關(guān)性:林地表現(xiàn)為穩(wěn)定負(fù)相關(guān),草地和水域負(fù)相關(guān)性增強(qiáng),旱地和水田從正相關(guān)表現(xiàn)為相關(guān)性波動(dòng)變化,建設(shè)用地正相關(guān)性不斷增強(qiáng)。

(4)景觀指數(shù)與流域水質(zhì)的相關(guān)性:林地景觀指數(shù)整體與水質(zhì)指標(biāo)呈負(fù)相關(guān),其中斑塊數(shù)量比例表現(xiàn)極其顯著,草地景觀指數(shù)表現(xiàn)為穩(wěn)定負(fù)相關(guān),旱地和水田與水質(zhì)的相關(guān)性整體不顯著,建設(shè)用地斑塊數(shù)量比例和最大斑塊指數(shù)與總氮、總磷逐漸表現(xiàn)為正顯著相關(guān)。

(5)冗余分析貢獻(xiàn)率最高指標(biāo)為:2013年林地斑塊數(shù)量比例(54.0%),2016年林地斑塊數(shù)量比例(52.5%)和2019年建設(shè)用地面積比例(68.7%),2013和2016年林地斑塊數(shù)量比例表現(xiàn)為研究區(qū)總氮、總磷的“匯”效應(yīng)的主要貢獻(xiàn)因子,2019年建設(shè)用地面積比例則表現(xiàn)為總氮、總磷的“源”效應(yīng)的主要貢獻(xiàn)因子。林地和建設(shè)用地對(duì)“兩湖一庫(kù)”高原山區(qū)流域水質(zhì)變化起決定性作用,通過(guò)增加“匯”效應(yīng)相關(guān)地類(lèi),整理“源”效應(yīng)相關(guān)地類(lèi),減少污染“源”的輸出,是未來(lái)“兩湖一庫(kù)”流域面對(duì)水環(huán)境治理應(yīng)著重考慮的因素。