南四湖流域近45 a水質(zhì)凈化服務(wù)功能的時空演變及其影響因素

葉敦雨,孫小銀,2①,單瑞峰,2

(1.曲阜師范大學(xué)地理與旅游學(xué)院,山東 日照 276826;2.南四湖濕地生態(tài)與環(huán)境保護山東省高校重點實驗室,山東 日照 276826)

生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)凈化服務(wù)功能是指土壤、植被、微生物及水生生物等通過對徑流中氮、磷等污染物的攔截、吸附和吸收,從而使河湖水環(huán)境污染得到凈化的一種服務(wù)功能[1]。水質(zhì)凈化服務(wù)功能是流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)中的重要組成部分,對河湖水環(huán)境的保護有著重要意義,評估和研究流域水質(zhì)凈化服務(wù)功能已逐漸成為流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)的研究熱點之一[2]。作為生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)凈化服務(wù)功能空間化評估的重要工具,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估和權(quán)衡(Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs,InVEST)模型被廣泛用于模擬和評估生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)及其經(jīng)濟價值,為生態(tài)系統(tǒng)管理和決策提供了重要的支撐[3]。目前全球60多個國家和地區(qū),包括中國在內(nèi)的眾多學(xué)者,利用InVEST模型開展了大量的生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)研究,InVEST模型已經(jīng)被認為是支撐管理決策的高效工具,具有廣闊的應(yīng)用空間[4]。InVEST-Nutrient Delivery Ratio(NDR)模型是其中的一個子模塊,目的是為了模擬流域氮、磷等營養(yǎng)物的來源和輸送過程,估算林地、耕地等土地利用類型對徑流中氮、磷污染物的濾除值及最終流域各柵格單元氮、磷的輸出量,據(jù)此來反映生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)凈化服務(wù)功能。流域氮、磷輸出量越大,水質(zhì)凈化服務(wù)功能越差[5]。目前,國內(nèi)外已經(jīng)有較多學(xué)者在不同區(qū)域開展了部分研究,但大多基于短時間序列尺度研究水質(zhì)凈化服務(wù)功能的分布特點及其影響因素,對其影響機制的研究較少,且主要集中在土地利用和景觀格局對水環(huán)境質(zhì)量的影響上[6-9]。目前,從水質(zhì)凈化服務(wù)功能的角度分析其長時間序列的時空變化趨勢并深入探討其驅(qū)動機制的研究還較少,需要進一步開展研究。

南四湖是中國北方最大的淡水湖泊,是南水北調(diào)東線工程重要的調(diào)蓄水樞紐,是山東省重要的糧食生產(chǎn)基地和淡水漁業(yè)基地[10],具有極為重要的生態(tài)地位。然而,近幾十年來受人類活動影響強烈,流域生態(tài)環(huán)境惡化,面源污染嚴重,生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能逐漸減退,有些地區(qū)甚至出現(xiàn)生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)被嚴重破壞的現(xiàn)象[5]。南四湖的水質(zhì)關(guān)系到南水北調(diào)工程的成敗,影響到輸水地區(qū)水資源的利用。因此,開展南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)的水質(zhì)凈化服務(wù)功能研究具有極為重要的現(xiàn)實意義。目前利用InVEST模型對南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)凈化服務(wù)功能及其驅(qū)動因素開展的研究鮮有報道。鑒于此,筆者基于南四湖流域1975—2020年9期土地利用數(shù)據(jù),運用InVEST-NDR模型模擬流域近45 a來水質(zhì)凈化服務(wù)功能的時空演變,探討土地利用類型、景觀格局指數(shù)等對水質(zhì)凈化服務(wù)功能的影響機制,并運用地理探測器分析地形地貌、降水和人口密度等其他自然和社會因素對當(dāng)前水質(zhì)凈化服務(wù)功能空間分布的影響,以期為南四湖流域水環(huán)境的保護和流域土地利用管理等提供決策支持。

1 研究區(qū)概況

南四湖流域(34°24′～35°59′ N,114°52′～117°42′ E)自西北向東南分別是南陽湖、獨山湖、昭陽湖和微山湖4個湖泊[11]。南四湖主體位于山東省濟寧市南部,卻承擔(dān)著同時向江蘇、山東、河南、安徽4省的30多個縣市區(qū)的供水服務(wù),全流域總面積31 700 m2[12](圖1)。整個南四湖流域有53條入湖河流,以南四湖為中心從四面八方呈輻射狀匯入南四湖。流域地處暖溫帶半濕潤地區(qū),屬暖溫帶大陸性季風(fēng)氣候,雨熱同期,無霜期長,年平均氣溫約14 ℃,年均降水量為750 mm左右[13]。流域以南四湖湖體和京杭大運河為界分為湖東、湖西兩部分,湖東地區(qū)以山地和丘陵為主,湖西地區(qū)以平原為主,是黃河和古黃河之間的黃泛平原[14]。南四湖流域是典型的農(nóng)業(yè)流域,集約化的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)模式、城市用地的快速擴張、工業(yè)活動的快速發(fā)展及流域內(nèi)林地、草地面積的持續(xù)減少對流域生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能造成巨大壓力[15-17]。

圖1 研究區(qū)水系、高程和衛(wèi)星影像圖Fig.1 Water system, lattitude and satellite image of the study area

2 數(shù)據(jù)來源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

以南四湖流域1975、1980、1990、1995、2000、2005、2010、2015、2020年共9期土地利用數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),其中1980、1990、1995、2000、2005、2010和2015年的土地利用數(shù)據(jù)(30 m×30 m)來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/),1975年土地利用數(shù)據(jù)來源于遙感影像解譯,以南四湖自然保護區(qū)Landsat MSS影像(60 m×60 m)為基礎(chǔ),2020年土地利用數(shù)據(jù)來源于GlobeLand 30地表覆蓋數(shù)據(jù)(http:∥www.globallandcover.com),是利用ENVI 4.7進行人工交互式目視解譯獲得,其解譯結(jié)果的檢驗精度>90%。研究所涉及到的土地利用分類參考土地資源分類系統(tǒng)的6個一級地類,分別是耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地、未利用地[18]。中國土壤質(zhì)地空間分布數(shù)據(jù)根據(jù)1∶100萬土壤類型圖和第2次土壤普查獲取到的土壤剖面數(shù)據(jù)編制而成,根據(jù)砂粒、粉粒、黏粒含量進行土壤質(zhì)地劃分;基于SPOT/VEGETATION以及MODIS等衛(wèi)星遙感影像得到的2019年植被覆蓋指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)反映植被覆蓋度狀況(500 m×500 m);地貌(1 km×1 km)、土壤質(zhì)地(1 km×1 km)、NDVI(1 km×1 km)、降水(1 km×1 km)、坡度(30 m×30 m)和人口密度(1 km×1 km)均來自于中國科學(xué)院資源環(huán)境數(shù)據(jù)中心(http:∥www.resdc.cn/),為確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性,在應(yīng)用地理探測器模型進行分析時,將2020年土地利用數(shù)據(jù)、NDVI數(shù)據(jù)及坡度數(shù)據(jù)通過柵格重采樣為1 km×1 km。

2.2 研究方法

2.2.1InVEST-NDR模型

該評估模型以徑流中氮、磷養(yǎng)分污染物的清除能力來估算植被和土壤對水質(zhì)凈化的作用,以確定生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)凈化的貢獻。除了陸地植被過濾外,模型不涉及化學(xué)或生物交互作用。模型計算公式如下:

ALVx=HHSx×polx,

(1)

(2)

λx=lg ∑UYU。

(3)

InVEST-NDR模型所需參數(shù)中營養(yǎng)物徑流代理、不同土地利用類型的氮磷輸出負荷值、植被營養(yǎng)物滯留效率、流量累積閾值、Boreselli k 參數(shù)設(shè)置以及模型結(jié)果的驗證均參考課題組前期研究[5,19]。

基于1975—2020年9期土地利用數(shù)據(jù),利用InVEST-NDR模型得到氮、磷輸出柵格數(shù)據(jù),利用ArcGIS 10.2的ArcMap空間分析中分區(qū)統(tǒng)計工具得到各子流域1975—2020年氮、磷輸出量。

2.2.2InVEST-NDR模型校驗

模型校驗是指將模型運行結(jié)果與實測數(shù)據(jù)進行比較,通過調(diào)整季節(jié)性因子來確定最適合于研究區(qū)域的評估模型[1]。2020年枯水期(4月)、豐水期(7月)和平水期(11月)分別對南四湖51條主要入湖河流入湖口處斷面進行采樣,獲得實測的總氮、總磷濃度,通過調(diào)整InVEST-NDR模型季節(jié)性因子數(shù)值,檢驗?zāi)M值與實測值之間的Spearman相關(guān)性,驗證模型在南四湖流域的可應(yīng)用性。

2.2.3景觀格局分析

景觀指數(shù)能夠凝練景觀格局信息,反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置的某些特征,景觀格局指數(shù)法能夠較好地度量流域景觀格局,并從不同尺度上反映特定區(qū)域景觀格局特征的變化狀況[20]。利用Fragstats 4.2軟件選取景觀形狀指數(shù)(LSI)、平均形狀指數(shù)(SHAPE_MN)、平均聚集指數(shù)(CONTIG_MN)、平均核心斑塊指數(shù)(CAI_MN)、平均相似度指數(shù)(SIMI_MN)、蔓延度指數(shù)(CONTAG)、散布與并列指數(shù)(IJI)和斑塊結(jié)合度(COHESION)8個景觀水平指數(shù)來分析景觀指數(shù)的變化與氮、磷輸出量之間的相關(guān)性。選取的景觀指數(shù)能夠表示景觀的個體數(shù)量特征和空間特征,各個景觀指數(shù)具體含義見表1。利用Fragstats 4.2軟件獲取1975—2020年南四湖流域景觀水平對應(yīng)指數(shù)數(shù)據(jù),景觀格局指數(shù)相關(guān)計算方法參照文獻[21]。

表1 景觀格局指數(shù)含義及其類別

2.2.4地理探測器

地理探測器模型是探測空間分異性,以及揭示其背后影響因素的一種新的統(tǒng)計學(xué)方法,主要包括風(fēng)險探測、因子探測、交互探測與生態(tài)探測4個部分[22-23]。地理探測器q統(tǒng)計量可以用來度量空間分異性、探測解釋因子、分析變量之間的交互關(guān)系,已經(jīng)在自然和社會科學(xué)等多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用[24-25]。選取因子探測器來分析影響南四湖流域水質(zhì)凈化服務(wù)功能的各個影響因素。

(4)

式(4)中,h=1,…,n;L為變量Y或因子X的分層(Strata),即分類或分區(qū);Nh和N分別為層h和全區(qū)的單元數(shù);σh2和σ2分別是層h和全區(qū)的Y值的方差。SSW為層內(nèi)方差之和(within sum of squares),SST為全區(qū)總方差(total sum of squares)[22]。

2.3 數(shù)據(jù)處理與分析

利用ArcGIS 10.2中ArcMap空間統(tǒng)計分析1975—2020年土地利用數(shù)據(jù)和水質(zhì)凈化服務(wù)功能數(shù)據(jù),利用分區(qū)統(tǒng)計工具獲取2020年162個子流域中氮、磷輸出量及6種土地利用類型面積比例。運用SPSS 22軟件中Spearman相關(guān)性分析工具分析InVEST-NDR模型模擬值與實測值的相關(guān)性,運用Pearson相關(guān)性分析工具分別對1975—2020年土地利用數(shù)據(jù)、景觀格局指數(shù)與相應(yīng)的氮、磷輸出量進行相關(guān)性分析,探究氮、磷輸出量變化的影響因素。

綜合運用地圖代數(shù)運算與圖譜代碼融合的空間分析方法,合成空間-屬性-過程一體化圖譜單元,生成南四湖流域1975—2020年的土地利用轉(zhuǎn)移圖譜,得到主要轉(zhuǎn)移圖譜單元類型[26]。

3 結(jié)果與分析

3.1 模型驗證

通過對InVEST-NDR模型模擬值與實測值進行Spearman相關(guān)性分析,氮、磷輸出量模擬值與實測值存在顯著相關(guān)性(P<0.05),相關(guān)系數(shù)分別為0.615和0.544,說明InVEST-NDR模型在季節(jié)性因子z=29.4時模擬值與實測值比較接近。

3.2 南四湖流域水質(zhì)凈化服務(wù)功能的時間變化

1975—2020年南四湖流域年氮、磷輸出量變化明顯,呈現(xiàn)出先升高后降低再升高、整體呈上升的變化趨勢,尤其是2015—2020年氮、磷輸出量增長明顯(圖2)。

圖2 1975—2020年氮、磷輸出量變化曲線Fig.2 Change of nitrogen and phosphorus output from 1975 to 2020

2020年南四湖流域氮、磷輸出量分別是1.71×107和1.09×106kg,為近45 a氮、磷輸出量最高值,與1975年相比分別增長20.04%和17.19%。1975—2015年氮、磷輸出量分別增長8.71%和9.31%,但是2015—2020年氮、磷輸出量卻分別增長10.42%和7.20%,高于過去40 a增長速度。氮、磷輸出量越多,流域生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)凈化服務(wù)功能越差。因此,近45 a來南四湖流域生態(tài)系統(tǒng)水質(zhì)凈化服務(wù)功能顯著下降,整體呈衰退趨勢,且衰退速度加快。

3.3 水質(zhì)凈化服務(wù)功能的空間分布及變化

由圖3可知,當(dāng)前水質(zhì)凈化服務(wù)功能在空間分布上存在著顯著差異。氮、磷輸出高值區(qū)大多分布在地形平坦、人類活動強烈的區(qū)域,土地利用類型多為建設(shè)用地。高值區(qū)主要集中分布在流域北部、西部,這些區(qū)域多為平原地區(qū),土地利用類型以耕地和建設(shè)用地為主;流域東部、南部的大部分區(qū)域氮磷輸出量較小,可能與這些地區(qū)土地利用類型多以林地、草地為主,植被本身氮、磷輸出較小,且對氮、磷的流失具有攔截、過濾等作用,減少了氮、磷的輸出量。流域氮、磷輸出的總體空間特點是西高東低,這與荊延德等[12]等關(guān)于南四湖流域面源污染輸出風(fēng)險的研究結(jié)果一致。

圖3 2020年氮、磷輸出空間分布及土地利用類型Fig.3 Spatial distribution of nitrogen and phosphorus output and land use types in 2020

如圖4所示,與1975年相比,2020年氮輸出量在流域東部山地、丘陵地帶明顯增加,流域西部則呈現(xiàn)出分散點狀區(qū)域顯著增加,主要位于城市區(qū)域,其他區(qū)域變化則不顯著。就全流域而言,39.28%的區(qū)域氮輸出下降,60.05%的區(qū)域氮輸出增加,0.67%的區(qū)域氮輸出保持不變。磷輸出量在整個流域均呈現(xiàn)少數(shù)點狀區(qū)域顯著增加,大部分區(qū)域變化不明顯,增加的區(qū)域多為城市化擴展區(qū)域。全流域41.56%的區(qū)域磷輸出下降,57.78%的區(qū)域磷輸出增加,0.66%的區(qū)域磷輸出保持不變。結(jié)合1975—2020年土地利用轉(zhuǎn)移圖,氮、磷輸出量變化顯著的點狀區(qū)域大多為近45 a中其他土地利用類型轉(zhuǎn)換為城市建設(shè)用地,城市擴張造成了氮、磷輸出的增加。

1—耕地,2—林地,3—草地,4—水域,5—建設(shè)用地,6—未利用地;11表示1975年耕地轉(zhuǎn)為2020年耕地的面積,其余依次類推。

3.4 土地利用變化對水質(zhì)凈化服務(wù)功能的影響

1975—2020年流域氮、磷輸出量變化與土地利用變化的相關(guān)性分析(表2)表明,林地與草地面積變化與氮、磷輸出量呈極顯著負相關(guān)(P<0.01),說明林地與草地對流域氮、磷輸出起阻滯作用。林地、草地植被攔截、過濾徑流中的氮、磷等污染物,其自身能夠吸收轉(zhuǎn)化氮、磷,也可以通過植被根系對土壤中的氮、磷截留,減少向河流中的輸入。崔超等[27]關(guān)于香溪河流域的研究發(fā)現(xiàn),當(dāng)林地面積增加時氮、磷負荷消減;韓黎陽等[28]等分析了土地利用類型對蘭陵溪水體中氮、磷輸出的影響,發(fā)現(xiàn)以林地為主的子流域氮、磷輸出量低。同時,建設(shè)用地與流域氮、磷輸出量存在極顯著正相關(guān)(P<0.01),說明建設(shè)用地對流域氮、磷輸出量起促進作用,建設(shè)用地是人類生產(chǎn)生活活動最頻繁的區(qū)域,對氮、磷輸出量有較大貢獻。房志達等[29]研究發(fā)現(xiàn),南方丘陵區(qū)小流域中建設(shè)用地單位面積氮、磷負荷最高;王藝璇等[30]關(guān)于永定河的研究發(fā)現(xiàn),建設(shè)用地面積增加導(dǎo)致水體中氮、磷含量持續(xù)增加。

表2 1975—2020年氮、磷輸出量與土地利用類型的相關(guān)系數(shù)

3.5 景觀格局指數(shù)對水質(zhì)凈化服務(wù)功能的影響

1975—2020年各景觀格局指數(shù)數(shù)值變化結(jié)果(表3)表明,在南四湖流域中,建設(shè)用地面積增加,其余土地利用類型面積均有所減小且破碎化程度增加;各土地利用類型間緊密度增加,景觀異質(zhì)性下降。在景觀水平上,不同景觀類型之間散布指數(shù)越高、物理連通性越高、團聚程度越大,則水質(zhì)越差;同一景觀中,景觀形狀越復(fù)雜、斑塊占同類型景觀面積比例越大,則對氮、磷污染物的輸出越有利[20-21]。結(jié)合表4可以看出,SHAPE_MN、SIMI_MN、LSI、CONTAG和COHESION等景觀水平指數(shù)值的升高對氮、磷輸出量起促進作用,CONTIG_MN、CAI_MN和IJI等景觀指數(shù)值的降低對氮、磷輸出量起阻滯作用。各景觀指數(shù)的變化對氮、磷輸出的影響與前人研究結(jié)果相同[20-21]。

表3 1975—2020年景觀格局指數(shù)變化

表4 1975—2020年氮磷輸出量與景觀水平指數(shù)的相關(guān)系數(shù)

3.6 水質(zhì)凈化服務(wù)功能分布格局的影響因素

3.6.1土地利用與景觀格局對水質(zhì)凈化的影響

將2020年162個子流域的氮磷輸出分別與土地利用類型、景觀格局指數(shù)進行相關(guān)性分析,結(jié)果見圖5、表5。在土地利用類型中,草地與總氮輸出表現(xiàn)為顯著負相關(guān)(P<0.05),與總磷輸出則表現(xiàn)為正相關(guān)但不顯著,說明草地對總氮輸出的阻滯作用較為明顯;建設(shè)用地與氮、磷輸出表現(xiàn)為極顯著正相關(guān)(P<0.01),說明建設(shè)用地對氮、磷輸出起到促進作用。景觀格局指數(shù)中,LSI與氮、磷輸出呈正相關(guān)但不顯著,CONTIG_MN與氮、磷輸出呈顯著負相關(guān)(P<0.05),CONTAG、COHESION與總氮輸出呈顯著負相關(guān)(P<0.05),與總磷輸出相關(guān)性不顯著,說明CONTIG_MN對氮、磷輸出起阻滯作用,CONTAG和COHESION對總氮輸出起阻滯作用,對總磷輸出阻滯作用不顯著,其他景觀格局指數(shù)與氮、磷輸出呈負相關(guān)但不顯著(表6)。

表5 2020年子流域氮、磷輸出與土地利用類型相關(guān)性

表6 2020年子流域氮、磷輸出與景觀格局指數(shù)相關(guān)性

圖5 2020年子流域氮、磷輸出 Fig.5 Nitrogen and phosphorus output in sub-watersheds in 2020

3.6.2水質(zhì)凈化服務(wù)功能的其他自然和社會經(jīng)濟影響因素

采用因子探測器衡量各個影響因素對水質(zhì)凈化服務(wù)功能的解釋力,結(jié)果見表7。2020年建設(shè)用地所占比例對氮、磷輸出的貢獻量均在60%以上,依據(jù)q值越大,對因變量的解釋作用越大原則[22],所以建設(shè)用地是流域水質(zhì)凈化服務(wù)功能的主要控制因素;NDVI和人口密度對氮、磷輸出的貢獻率均在30%以上,對水質(zhì)凈化服務(wù)功能的貢獻率僅次于建設(shè)用地所占比例,是水質(zhì)凈化服務(wù)功能的重要控制因素;地形地貌、降水、土壤質(zhì)地和坡度等自然因素對氮、磷輸出的貢獻率均低于10%,對水質(zhì)凈化服務(wù)功能的影響較小。

4 討論與結(jié)論

4.1 討論

總體而言,南四湖流域近45 a水質(zhì)凈化服務(wù)功能逐年變差,土地利用類型及景觀格局指數(shù)等因素影響著水質(zhì)凈化服務(wù)功能。與吳瑞等[1]的研究相比,南四湖流域水質(zhì)凈化服務(wù)功能持續(xù)減弱,且減弱幅度不斷增大。1975—2020年氮、磷輸出空間分布變化結(jié)果表明,南四湖流域東南部地區(qū)氮、磷輸出增長趨勢較快,這可能與該區(qū)域近45 a成立的產(chǎn)生大量氮、磷污染物的工廠企業(yè)較多有密切關(guān)系,所以控制流域氮、磷輸出可從2個大方向著手。就土地利用類型而言,針對建設(shè)用地促進氮磷的輸出這一關(guān)鍵影響因素,應(yīng)該整合現(xiàn)有城鎮(zhèn)排水,建立有效的污水處理系統(tǒng),減少工業(yè)污水及生活污水向河流湖泊的直接排放,加強村莊生活垃圾的集中管理及處理工作;根據(jù)林草地對流域氮、磷輸出的攔截阻滯作用的研究結(jié)論,應(yīng)實行有計劃的湖岸帶退耕還林還草或增加城鎮(zhèn)綠化等措施,增加林草地面積,在有條件的地區(qū)建立林、草地緩沖帶,攔截氮、磷等污染物進入河流。就景觀格局而言,增加景觀異質(zhì)性,合理分布景觀類型,提升景觀適應(yīng)度,有助于提高對氮、磷輸出的阻滯。

4.2 結(jié)論

1975—2020年南四湖流域氮、磷輸出量整體呈增長趨勢,且2015—2020年氮、磷輸出量增長趨勢明顯,說明流域內(nèi)水質(zhì)凈化能力正在加速退化,流域內(nèi)氮、磷輸出量增加,生態(tài)環(huán)境受到進一步損害,其中總氮輸出量遠高于總磷輸出量,成為南四湖流域水質(zhì)凈化的重點、難點。

對1975—2020年南四湖流域9期土地利用類型與氮、磷輸出的相關(guān)性分析結(jié)果表明,林地與草地對氮、磷輸出起阻滯作用,其中草地對氮、磷輸出的阻滯作用較強。建設(shè)用地對氮、磷輸出起促進作用,隨著建設(shè)用地面積逐年增加,氮、磷輸出量也與日俱增。其他土地利用類型與氮、磷輸出的相關(guān)性不顯著。在空間上,2020年流域西部平原地區(qū)氮、磷輸出量較高,流域北部地區(qū)次之,流域東南部地區(qū)氮、磷輸出量最低。近45 a景觀格局指數(shù)的變化趨勢及其與氮、磷輸出的相關(guān)性分析表明,SHAPE_MN、SIMI_MN、LSI、CONTAG和COHESION等景觀指數(shù)值的升高對氮、磷輸出起促進作用,CONTIG_MN、CAI_MN和IJI等景觀指數(shù)值的下降對氮、磷輸出起阻滯作用。此外,NDVI的降低和人口密度的增加也是流域水質(zhì)凈化服務(wù)功能惡化的重要因素,應(yīng)該引起足夠的重視。