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      密云水庫上游不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質相關性研究

      2024-12-31 00:00:00范霄寒薛萬來王賽超李壘李文忠劉可暄朱莎莎吳卿
      人民黃河 2024年11期
      關鍵詞:相關性分析水質

      摘 要:密云水庫是北京市重要地表飲用水水源地,開展不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質相關性分析,可以精準識別水源保護的關鍵區(qū)域。以密云水庫上游為研究區(qū)域,基于水質監(jiān)測數(shù)據(jù)和土地利用數(shù)據(jù),利用相關性分析和冗余分析等方法,對2015 年、2018年、2020 年研究區(qū)水質和景觀格局指數(shù)進行分析,揭示不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質的相關性,結果表明:密云水庫上游不同尺度緩沖區(qū)土地利用類型主要為耕地、林地、草地;隨著緩沖區(qū)半徑的增大,景觀破碎程度降低、斑塊數(shù)量逐漸增多、不同類型斑塊之間的分離程度逐漸提高;不同尺度緩沖區(qū)優(yōu)勢景觀連通性差別不大,景觀組成豐富度和均勻度接近;除TN 外,研究區(qū)其余水質指標基本達到地表水Ⅱ類水質標準;半徑為2 000 m 的緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)對水質的解釋度最高,2 000 m 緩沖區(qū)是改善水質的關鍵區(qū)域。

      關鍵詞:水質;景觀格局指數(shù);相關性分析;密云水庫上游

      中圖分類號:TV211.1 文獻標志碼:A doi:10.3969/ j.issn.1000-1379.2024.11.018

      引用格式:范霄寒,薛萬來,王賽超,等.密云水庫上游不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質相關性研究[J].人民黃河,2024,46(11):114-120.

      水資源是人類生存和發(fā)展不可替代的重要資源,而水質對區(qū)域生態(tài)環(huán)境、農業(yè)發(fā)展等有重要影響[1] ,然而隨著城市化進程加快、人口數(shù)量增加,水質惡化等問題突出[2] 。景觀格局受人類活動和自然環(huán)境的影響,景觀格局也影響著水體內生物活動和水文過程,進而影響水質。景觀格局對非點源污染物的產(chǎn)生、轉移和變換過程起著重要作用[3-5] 。因此,開展景觀格局指數(shù)與水質相關性分析對于土地利用管理和水資源保護具有重要意義[6] 。

      景觀格局指數(shù)與水質相關性研究是生態(tài)學研究的熱點之一[7-9] ,研究主要分為兩方面:一是探究水質與景觀格局指數(shù)之間的相關性,二是利用景觀格局指數(shù)分析不同土地利用類型對水質的影響[10-12] 。目前關于不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質相關性進行了大量研究,如:方娜等[13] 研究鄱陽湖濕地水質發(fā)現(xiàn),小流域尺度土地利用類型與水質的相關性低于緩沖區(qū)尺度的;曹燦等[14] 研究發(fā)現(xiàn)艾比湖區(qū)300 m 緩沖區(qū)內景觀格局指數(shù)與水質的相關性最強。

      密云水庫作為北京市重要地表飲用水水源地,對保障北京市水資源調度配置和供水安全發(fā)揮著不可替代的作用。目前,不少學者開展了密云水庫水質研究[15] ,但關于密云水庫不同空間尺度下景觀格局指數(shù)與水質相關性的研究較少。因此,本文分析2015 年、2018 年、2020 年密云水庫上游水質空間變化特征,并分析不同空間尺度下景觀格局指數(shù)與水質的關系,精準識別水源保護的關鍵區(qū)域,以期為密云水庫上游水源保護的精細化管控提供支撐。

      1 材料與方法

      1.1 研究區(qū)概況

      密云水庫上游流域面積1.58 萬km2,其中北京市所占面積為0.35 萬km2,涉及密云區(qū)、延慶區(qū)、懷柔區(qū);河北省所占面積為1.23 萬km2,涉及張家口市沽源縣、赤城縣,承德市興隆縣、灤平縣、豐寧滿族自治縣。流域地勢西北高、東南低,以山地為主,其西部為白河流域,東部為潮河流域,主要有潮河、白河、天河、黑河、湯河5 大支流。流域屬溫帶季風性氣候區(qū),土壤類型主要為褐土和棕壤土,降水集中在6—8 月,多年平均降水量為494 mm[16] 。

      1.2 數(shù)據(jù)來源及處理

      研究所采用水質數(shù)據(jù)來源于實測數(shù)據(jù),其中監(jiān)測點主要位于河流與山區(qū)溝道交匯處,能夠反映產(chǎn)匯流特點。共設17 個監(jiān)測點,其中白河6 個、黑河2 個、湯河2 個、潮河7 個。水質監(jiān)測指標包括溶解氧(DO)、總氮(TN)、總磷(TP)、氨氮(NH+4 -N)濃度及高錳酸鹽指數(shù)(CODMn)。每年8 月進行水樣采集,其中溶解氧采用《水質溶解氧的測定碘量法》(GB 7489—1987)中方法測定,總氮采用《水質總氮的測定堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法》(HJ 636—2012)中方法測定,總磷采用《水質總磷的測定鉬酸銨分光光度法》(GB/ T 11893—1989)中方法測定,氨氮采用《水質氨氮的測定納氏試劑分光光度法》(HJ 535—2009)中方法測定,高錳酸鹽指數(shù)采用《水質高錳酸鹽指數(shù)的測定》(GB/ T 11892—1989)中方法測定。土地利用數(shù)據(jù)來源于中國30 m 土地覆被數(shù)據(jù)集,土地利用類型分為耕地、林地、灌木、草地、水域、未利用地、不透水面7 種[17] 。

      運用ArcGIS 建立17 個水質監(jiān)測點的緩沖區(qū),緩沖區(qū)半徑選?。保埃?、200、500、1 000、1 500、2 000、2 500 m,通過與土地利用數(shù)據(jù)疊加,獲取不同尺度緩沖區(qū)的土地利用類型,并利用Fragstats4.2 軟件計算不同尺度緩沖區(qū)的景觀格局指數(shù),通過相關性分析和冗余分析探究密云水庫上游不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質的關系。

      1.3 研究方法

      1)景觀格局指數(shù)。根據(jù)研究流域實際情況,從景觀豐富度、景觀破碎度、景觀聚集度及景觀多樣性等角度選?。保?個景觀格局指數(shù)[6] ,見表1。利用ArcGIS和Fragstats4.2 軟件計算各景觀格局指數(shù)。

      2)統(tǒng)計分析方法。利用SPSS 軟件對不同尺度緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)與水質指標進行相關性分析。為了更直觀顯示景觀格局指數(shù)對水質的影響, 利用Canoco5 軟件進行冗余分析(RDA),進一步揭示水質與景觀格局指數(shù)的關系。

      2 結果與分析

      2.1 不同尺度緩沖區(qū)土地利用類型

      密云水庫上游不同尺度緩沖區(qū)土地利用類型面積計算結果表明,耕地、林地、草地面積占比較大;緩沖區(qū)半徑為100、200 m 時,主要土地利用類型為耕地和不透水面;緩沖區(qū)半徑為500 m 時,主要土地利用類型為耕地;緩沖區(qū)半徑為在1 000、1 500、2 000、2 500 m 時,林地、草地、耕地3 種土地利用類型面積之和占緩沖區(qū)總面積的90%以上。隨著緩沖區(qū)半徑的增大,耕地、水域、不透水面面積占比呈減小趨勢,林地和草地面積占比呈增大趨勢,其中水域在所有緩沖區(qū)中面積占比都較小。2015 年、2018 年、2020 年不同尺度緩沖區(qū)土地利用類型發(fā)生變化,但變化不大。除半徑100 m 緩沖區(qū)外,不同尺度緩沖區(qū)耕地面積呈先減小后增大變化趨勢;林地、水域、不透水面面積有不同程度增大,在半徑為2 500 m 緩沖區(qū)分別增加了8.4%、13. 7%、18.2%;草地面積呈減小趨勢,在半徑為2 000 m 緩沖區(qū)減少了9.6%;未利用地、灌木面積變化相對較小,未利用地基本保持不變,灌木面積呈減小趨勢。

      2.2 不同尺度緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)

      對不同尺度緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)進行分析處理,結果見圖1。面積-密度-邊緣類指數(shù)主要描述景觀中斑塊的數(shù)量和面積,以及斑塊的邊緣長度,LPI 最大值出現(xiàn)在半徑為200 m 的緩沖區(qū),最小值出現(xiàn)在半徑為2 500 m 的緩沖區(qū),表明半徑2 500 m 緩沖區(qū)人類活動對景觀的干擾較大。隨著緩沖區(qū)半徑逐漸增大,PD逐漸減小,表明隨著緩沖區(qū)半徑的增大,研究區(qū)景觀破碎程度減小。NP 隨著緩沖區(qū)半徑的增大而增大。

      蔓延度與離散度指數(shù)反映不同類型斑塊之間的空間分布情況以及混合狀況。LSI、DIVISION 和COHE?SION 變化趨勢大致相同,3 種指數(shù)均隨著緩沖區(qū)半徑的增大而增大,說明研究區(qū)斑塊分布復雜程度、景觀類型連通性和不同類型斑塊之間的分離程度隨著緩沖區(qū)半徑的增大而增大。隨著緩沖區(qū)半徑的增大,AI、CONTAG 整體變化較小,表明不同半徑緩沖區(qū)優(yōu)勢景觀連通性差別不大。

      多樣性指數(shù)SHDI、均勻度指數(shù)SHEI 描述景觀組成的豐富度和均勻度,不受斑塊空間格局的影響。不同半徑緩沖區(qū)SHDI、SHEI 相差不大,即不同半徑緩沖區(qū)景觀組成豐富度和均勻度接近。半徑為2 000 m 的緩沖區(qū)SHDI 均值最大,說明半徑為2 000 m 的緩沖區(qū)景觀類型更多樣。半徑為500 m 的緩沖區(qū)SHEI 均值最大,說明半徑500 m 緩沖區(qū)景觀類型更均衡。

      2.3 水質分析

      1)密云水庫上游水質分析。根據(jù)密云水庫上游17 個水質監(jiān)測點監(jiān)測數(shù)據(jù),統(tǒng)計得到2015 年、2018年、2020 年研究區(qū)水質特征,見表2。密云水庫上游,NH+4 -N 和TP 平均值滿足地表水Ⅱ類水質標準,且呈減小趨勢;DO 平均值滿足地表水Ⅱ類水質標準,且呈增大趨勢;CODMn 平均值先減小后增大,CODMn 平均值滿足地表水Ⅱ類水質標準;TN 污染較為嚴重,TN 平均值逐漸增大。從變異程度看,密云水庫上游TP、NH+4 -N、DO、TN、CODMn屬于中等變異(10%≤變異系數(shù)≤100%),說明5 種水質指標具有很強的空間分異特征。

      2)密云水庫上游水質時空變化。根據(jù)《地表水環(huán)境質量標準》(GB 3838—2002),對2015 年、2018 年、2020 年5 種水質指標進行時空變化分析,結果見圖2。除潮河外,密云水庫上游DO 波動較小,呈增大趨勢,2020 年DO 滿足地表水Ⅰ類水質標準的監(jiān)測點占94%。TP 呈減小趨勢,2020 年滿足地表水Ⅰ類水質標準的監(jiān)測點占53%,所有監(jiān)測點均滿足地表水Ⅱ類水質標準。NH+4 -N 呈減小趨勢,滿足地表水Ⅰ類水質標準的監(jiān)測點占比從2015 年的53%增大到2020 年的100%,2015 年、2018 年、2020 年大部分監(jiān)測點滿足地表水Ⅰ類水質標準,所有監(jiān)測點均滿足地表水Ⅱ類水質標準,其中潮河上游和白河上游NH+4 -N 污染較嚴重。CODMn呈先減小后增大趨勢,2015 年、2020 年大部分監(jiān)測點滿足地表水Ⅱ類水質標準,其中潮河和白河相較于其他支流CODMn污染嚴重。對比其他水質指標,TN 污染嚴重,82%以上監(jiān)測點TN 超過地表水Ⅴ類水質標準,且TN 呈逐年增大趨勢。

      2.4 水質與景觀格局指數(shù)關系分析

      1)不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質相關性分析。采用Pearson 相關性分析方法對密云水庫上游不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質的關系進行分析,結果見圖3,其中不同半徑緩沖區(qū)中長橢圓形從左至右分別代表NP、SHDI、LPI、COHESION、DIVISION、SHEI、CONTAG、AI、PD、LSI;紅色代表正相關,藍色代表負相關,顏色越深相關性越強;?表示在0.05 水平(雙側)顯著相關。

      NP 與PD 分別反映景觀中斑塊數(shù)量和破碎度,二者與TN 在半徑為1 000、1 500、2 000、2 500 m 的緩沖區(qū)顯著正相關,說明景觀組成的分裂程度和破碎度影響密云水庫上游水體氮的濃度。LPI 反映最大斑塊面積占比,在不同半徑緩沖區(qū),LPI 除與NH+4 -N 正相關外,與其他指標大多為負相關,這與密云水庫上游的優(yōu)勢景觀類型是林地和草地有關,當優(yōu)勢景觀類型為“匯”(能夠攔截或消納外來污染物的景觀類型)時,水質會得到較大改善。

      LSI 反映景觀中斑塊形狀特征,AI 反映景觀中斑塊聚集程度。在半徑為2 000、2 500 m 的緩沖區(qū),LSI與TN 顯著正相關,AI 與TN 顯著負相關,斑塊邊界越不規(guī)則、景觀破碎化越嚴重,水體越容易被污染,這一結果與喬郭亮等[6] 在蘇南地區(qū)的研究結論一致。CONTAG 代表不同類型斑塊的蔓延程度,反映景觀之間的離散程度,其與TN、CODMn負相關,主要原因是優(yōu)勢景觀林地和草地可以減輕水體污染情況。COHESION 代表斑塊之間的連通性,在半徑為1 500、2 000、2 500 m 的緩沖區(qū)與TN 顯著負相關,表明隨著COHESION 增大,景觀朝著高連通方向發(fā)展,進而加?。裕?的污染。

      SHDI 和SHEI 反映各斑塊類型的異質性與景觀類型的豐富度、均勻程度。景觀類型越多,河流流經(jīng)“源”景觀(能夠促進污染物釋放或引入外來污染物的景觀類型) 的可能性越大,水質下降的可能性越大。SHDI 越大意味著人類活動對當?shù)厣鷳B(tài)環(huán)境干擾強度越大,而河流水質變差與人類活動干擾有很大關系。SHDI、SHEI 與TN、正相關,這一結果與劉可暄等[4] 認為景觀類型的復雜程度對水質影響較顯著的結論一致。

      2)不同空間尺度景觀格局指數(shù)與水質的冗余關系分析。運用Canoco5 軟件分析不同尺度景觀格局指數(shù)與水質指標的冗余關系,2020 年水質除趨勢對應分析(DCA)結果見表3。所有排序軸中,最長梯度值為0.8(小于3.0),因此采用冗余分析(RDA)研究水質與景觀格局指數(shù)的關系是適宜的。半徑為2 000 m 的緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)對水質的解釋度最高,為47.0%,該尺度緩沖區(qū)第一軸特征值、相關系數(shù)分別為0.30、0.924,其排序圖能夠很好地反映景觀格局指數(shù)與水質的關系,半徑為2 000 m 的緩沖區(qū)是改善水質的關鍵區(qū)域,這一結果與陳優(yōu)良等[18] 對東江源的研究結論一致。

      密云水庫上游半徑為2 000 m 的緩沖區(qū)水質與景觀格局指數(shù)RDA 結果見圖4,圖中兩類箭頭之間夾角代表變量之間的相關性,角度越大相關程度越高,夾角的余弦代表相關系數(shù),夾角大于90°為負相關,夾角小于90°為正相關,橫縱軸均為相關系數(shù),其中值越大相關性越高。DO、TN 與LSI、PD、NP、DIVISION、SHDI、SHEI 正相關,與其他景觀格局指數(shù)負相關;TP、NH+4 -N 與LPI、COHESION、CONTAG、AI 正相關,與其他景觀格局指數(shù)負相關;CODMn 與AI、DIVISION、SHDI、SHEI正相關,與其他景觀格局指數(shù)負相關;景觀格局指數(shù)對CODMn與TN 的影響較大。

      3 討論

      1)景觀格局指數(shù)與水質的相關性。最大斑塊指數(shù)LPI 反映最大斑塊面積占整個景觀面積的比例。康文華等[19] 研究以林地為主要景觀的地區(qū)發(fā)現(xiàn),LPI 與污染物含量負相關;郭玉靜等[20] 研究以耕地為主要優(yōu)勢景觀的普者黑巖溶湖泊濕地發(fā)現(xiàn),LPI 與水體污染程度正相關。表明當優(yōu)勢景觀為“源”景觀時,LPI 與水質惡化有顯著關系;當優(yōu)勢景觀為“匯”景觀時,則有利于水質改善。對于CONTAG、SHDI,也不能簡單地從數(shù)值大小判斷其對水質的影響,需要結合研究區(qū)優(yōu)勢景觀類型一同分析[21] 。王志芳等[22] 研究表明,景觀多樣性豐富,若“源”景觀(建筑用地、耕地)為優(yōu)勢景觀類型,則會導致水質惡化;若“匯”景觀(林地、草地)為優(yōu)勢景觀類型,則有利于水質改善。

      2)景觀格局指數(shù)與水質相關性研究的最佳緩沖區(qū)尺度。不同尺度緩沖區(qū)在景觀類型組成與結構上具有異質性,導致與水質的相關性存在差異。密云水庫上游景觀格局指數(shù)與水質的相關性隨著緩沖區(qū)尺度的不同而不同,大尺度緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)與水質相關性較強,最佳尺度為2 000 m,這與以往研究結果一致,比如東江源半徑為2 000 m 的緩沖區(qū)[23] 景觀格局指數(shù)能夠解釋與水質的相關關系。但部分學者利用河岸帶緩沖區(qū)分析景觀格局指數(shù)與水質相關性的最佳尺度與本研究有所不同,河岸帶緩沖區(qū)最佳尺度集中在100、200 m 等[4,24] 。出現(xiàn)差異的原因可能是,某些土地利用數(shù)據(jù)分辨率過低,圓形緩沖區(qū)不能充分詮釋采樣點周圍景觀格局。小尺度河岸帶緩沖區(qū)能夠有效詮釋整條河流沿線景觀格局,但河流過長就無法聚焦采樣點周圍景觀格局指數(shù)與水質之間的關系,在后續(xù)研究中可以將圓形緩沖區(qū)和河岸帶緩沖區(qū)結合起來進行景觀格局指數(shù)與水質相關性研究。

      4 結論

      通過相關性分析與冗余分析對密云水庫上游不同尺度緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)與水質的相關性進行了研究,結論如下:密云水庫上游水質采樣點不同尺度緩沖區(qū)主要土地利用類型為耕地、林地、草地,隨著緩沖區(qū)半徑的增大,耕地面積占比逐漸減小,草地和林地面積占比逐漸增大;隨著緩沖區(qū)半徑增大,緩沖區(qū)內景觀破碎程度降低、斑塊數(shù)量逐漸增多、不同類型斑塊之間的分離程度逐漸提高,不同尺度緩沖區(qū)優(yōu)勢景觀連通性差別不大,景觀組成豐富度和均勻度接近;密云水庫上游水質整體呈好轉趨勢,但TN 污染依舊嚴重,2015年、2018 年和2020 年大部分監(jiān)測點TN 濃度超過了Ⅴ類水質標準,其余水質指標基本達到Ⅱ類水質標準;通過冗余分析得出半徑為2 000 m 的緩沖區(qū)景觀格局指數(shù)對水質的解釋度最高,作為改善水質的關鍵區(qū)域應重點關注。

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      【責任編輯 呂艷梅】

      基金項目: 北京市科技計劃課題( Z2211000000112006,Z221100005222013)

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