土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對開都河水質(zhì)的影響

摘要：探究土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對干旱區(qū)河流水質(zhì)的影響機(jī)制，對維護(hù)干旱區(qū)流域生態(tài)安全具有參考意義。基于開都河2021年豐水期和枯水期15個采樣點(diǎn)的水質(zhì)數(shù)據(jù)，以流域景觀類型占比表征土地利用結(jié)構(gòu)，景觀指數(shù)表征景觀格局，采用bioenv分析、冗余分析（RDA）等方法探討土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局對開都河水質(zhì)的影響。結(jié)果表明：（1）開都河屬清潔、較清潔水質(zhì)，枯水期水質(zhì)略優(yōu)于豐水期；（2）豐、枯水期的2 000、5 000 m半徑緩沖區(qū)土地利用對水質(zhì)解釋率最佳，分別為63.81%、64.91%；景觀格局對水質(zhì)解釋率的最佳緩沖區(qū)分別為500、200 m，解釋率分別為73.88%、63.33%；（3）豐水期耕地對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率最高為57.9%，景觀指數(shù)LPI對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率最高為48.8%；枯水期對水質(zhì)貢獻(xiàn)率最高的為草地68%，景觀指數(shù)LSI對水質(zhì)貢獻(xiàn)率最高為21.6%；（4）豐水期，耕地、林地、水域的組合與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高為0.424 5，枯水期單一草地的組合與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高為0.512 9；豐水期NP、LPI、ENN_MN與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高為0.076 5，枯水期NP、PD、LPI與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高為0.216 3；（5）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2 000 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)為18%，高于枯水期200 m半徑緩沖區(qū)的11%。研究結(jié)果表明土地利用結(jié)構(gòu)與景觀格局都對開都河水質(zhì)有較大影響，二者的交互作用在該影響中占有重要地位。

關(guān)鍵詞：土地利用；景觀格局；水質(zhì)；開都河

中圖分類號：X522" " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " nbsp; 文章編號：1674-3075（2025）01-0045-13

河流水質(zhì)是公共衛(wèi)生和社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的基礎(chǔ)（Castrillo amp; García，2020），而河流水環(huán)境受周圍土地利用與景觀格局的影響顯著（Allan et al，2004；Sarah amp; Hobbi et al，2017）。人類活動使土地利用方式和自然景觀格局發(fā)生了改變。Tu（2011）使用地理加權(quán)回歸（GWR）分析不同城市流域中6種土地利用與14種水質(zhì)指標(biāo)之間的空間變化關(guān)系，發(fā)現(xiàn)土地利用結(jié)構(gòu)和景觀格局是影響河流水質(zhì)的主要原因。土地利用對水質(zhì)的影響主要是非點(diǎn)源污染，景觀格局受非點(diǎn)源污染的影響同樣十分顯著（Basnyat et al，1999）。目前，關(guān)于土地利用與景觀格局對水質(zhì)的影響研究越來越多，但是對于哪種景觀模式和土地利用情況更有利于水質(zhì)保護(hù)有很大不確定性。因此，深入研究土地利用與景觀格局對水質(zhì)的影響，不僅為土地利用和景觀格局規(guī)劃提供參考依據(jù)，也有利于地表水環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展（崔丹等，2019）。

土地利用和景觀格局對水環(huán)境的影響一般建立在一定空間尺度上（祁蘭蘭等，2021），空間尺度是指河流和景觀斑塊之間的距離，常以河岸帶和子流域表現(xiàn)。而從景觀格局角度研究土地利用對水質(zhì)影響，主要分析景觀格局指數(shù)與水質(zhì)指標(biāo)的關(guān)系。郭羽羽等（2021）在黃河流域的研究中發(fā)現(xiàn)耕地、草地、林地與水質(zhì)的相關(guān)性最高。李明濤等（2013）、Bu等（2014）分別對密云水庫和太子江流域水質(zhì)展開研究，結(jié)果表明景觀格局指標(biāo)中，聚集度、破碎度、多樣性特征以及物理連接度與水質(zhì)具有顯著相關(guān)性。此外由于空間尺度效應(yīng)存在地域差異性，土地利用與景觀格局對水質(zhì)影響最強(qiáng)的空間尺度存在差異（張宇碩等，2020）。胡叢巧等（2023）對博斯騰湖土地利用對水質(zhì)的影響研究發(fā)現(xiàn)豐、平、枯水期的1 000、3 000、500 m半徑緩沖區(qū)對水質(zhì)解釋率最佳，而王小平等（2017）的研究則得出相反結(jié)論，其認(rèn)為4 000 m緩沖區(qū)尺度下兩者關(guān)系較全流域尺度強(qiáng)。Meneses等（2015）認(rèn)為，相較于流域尺度，景觀格局對水環(huán)境質(zhì)量的依賴性在河岸帶緩沖區(qū)尺度更小，且Xu等（2019）在研究貴州烏江流域后發(fā)現(xiàn)影響河流水質(zhì)的關(guān)鍵區(qū)域?yàn)楹影稁Ь彌_區(qū)尺度內(nèi)的景觀格局，而曹燦等（2018）對干旱區(qū)艾比湖的研究，發(fā)現(xiàn)景觀格局對水質(zhì)影響的最佳緩沖區(qū)為300 m。這些研究雖然取得了一定的成果，但對于干旱區(qū)土地利用與景觀格局對水質(zhì)的影響研究較少。同時，前人研究主要聚焦于單一土地利用類型或景觀格局指數(shù)對水質(zhì)的影響，而對于景觀指數(shù)組合與土地利用類型組合對水質(zhì)影響的研究較少。

因此，本文利用2021年開都河豐水期和枯水期15個樣點(diǎn)的水質(zhì)數(shù)據(jù)，結(jié)合2020年土地利用數(shù)據(jù)，分析土地利用與景觀格局對開都河水質(zhì)的影響，探討不同時空尺度下的開都河水質(zhì)對土地利用與景觀格局的相應(yīng)關(guān)系，找出影響水質(zhì)的最佳緩沖區(qū)和關(guān)鍵變量，以期為開都河水質(zhì)管理提供理論依據(jù)。

1" "材料與方法

1.1" "研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)采集

開都河流域位于中國西北的天山南坡中部（82°58′～86°05′ E，42°14′～43°21′ N），發(fā)源于海拔5 000 m的薩爾明山，流域面積22 000 km2，全長560 km（Ba et al，2018；Zhao et al，2021），海拔871～5 000 m，南部與塔里木盆地接壤，中部為低山丘陵、沖積扇戈壁區(qū)，地形復(fù)雜，交叉分布。該流域氣候類型為大陸性溫帶干旱氣候，年平均氣溫為-1.82 ℃，年總降水量為328.8 mm，年平均降水量61.2 mm（李茹霞等，2023），冬、夏兩季降雨量季節(jié)差異顯著，水位在夏季較高，為豐水期，冬季為枯水期。開都河流經(jīng)尤爾都斯和焉耆盆地，最終匯入博斯騰湖。

本研究在開都河取15個采樣點(diǎn)（圖1），下游K1～K8、中游K9～K10、上游K11～K15，2021年6月（豐水期）與10月（枯水期）進(jìn)行樣品采集，水樣選取50 cm深度的流動水，每個點(diǎn)位采集3個平行樣本進(jìn)行分析。用500 mL潔凈聚乙烯塑料瓶采集水樣，在0～4 ℃冷藏密封帶回實(shí)驗(yàn)室。使用重鉻酸鹽法測定化學(xué)需氧量（COD），鉬酸氨分光光度法測定總磷（TP），納氏試劑分光光度法測定氨氮（NH3-N），以堿性過硫酸鉀消解紫外分光光度法測定總氮（TN），多水質(zhì)參數(shù)檢測儀測定溶解氧（DO）與濁度。以上操作均依據(jù)《國家水質(zhì)采樣技術(shù)指導(dǎo)》（HJ494—2009）。

開都河2020年30 m×30 m精度土地利用遙感監(jiān)測數(shù)據(jù)源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心（http：//www.resdc.cn）。按照國家土地利用現(xiàn)狀分類標(biāo)準(zhǔn)（GB/T21010—2017）并結(jié)合開都河土地利用實(shí)況，將研究區(qū)土地利用類型劃分為耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用地6類。以采樣點(diǎn)為圓心的圓形緩沖區(qū)作為分析單元，根據(jù)已有水質(zhì)與土地利用尺度效應(yīng)的相關(guān)研究為依據(jù)確定緩沖區(qū)半徑（張志敏等，2022；溫嘉偉等，2023），作200、500、1 000、2 000和5 000 m緩沖區(qū)，并與土地利用類型數(shù)據(jù)疊加，獲取不同空間尺度范圍內(nèi)的土地利用類型面積占比。

1.2" "景觀指數(shù)選取

本文從景觀破碎度、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7個通用性高、代表性較好的指數(shù)（表1），其中NP、PD、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（徐啟渝等，2020）；COHESION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；LPI表示景觀中面積最大斑塊及其面積占比程度，用來形容流域內(nèi)優(yōu)勢景觀類型；SHDI、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。

1.3" "水質(zhì)評價

內(nèi)梅羅污染指數(shù)法是評價河流湖泊水質(zhì)的方法，本文依照《地表水環(huán)境質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》（GB3838—2002）中Ⅲ類水質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行計算，綜合分析各評價指標(biāo)，具體方法見參考文獻(xiàn)（李梁婷等，2022），評價標(biāo)準(zhǔn)見表2。

1.4" "數(shù)據(jù)分析

采用Arcgis10.8和Fragstats4.2軟件分別計算各土地利用類型面積和景觀格局指數(shù)，數(shù)據(jù)通過Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)正態(tài)性，Pgt;0.05表明數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布特征。通過Canoco5軟件進(jìn)行冗余分析（RDA），判定開都河流域土地利用與景觀格局對水質(zhì)的影響。借助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(yàn)分析土地利用和景觀格局與水質(zhì)指標(biāo)相關(guān)性，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，使用originPro2021進(jìn)行繪圖。

2" "結(jié)果與分析

2.1" "水質(zhì)指標(biāo)特征

單因子污染評價結(jié)果（表3）顯示，開都河上、中、下游皆未超出Ⅲ類水標(biāo)準(zhǔn)。內(nèi)梅羅污染指數(shù)評價結(jié)果顯示：豐水期開都河上、中、下游均屬較清潔水質(zhì)，枯水期上游、下游屬較清潔水質(zhì)，而中游屬清潔水質(zhì)。豐水期各采樣點(diǎn)水質(zhì)指標(biāo)濃度分別為DO（7.45～10.01 mg/L）、TP（0.01～0.10 mg/L）、TN（0.41～0.78 mg/L）、NH3-N（0.16～0.98 mg/L）、COD（11.23～29.22 mg/L）、濁度（0.31～4.13 UTN）、pH（7.02～7.86）；枯水期水質(zhì)指標(biāo)濃度分別為DO（6.04～9.93 mg/L）、TP（0.02～0.08 mg/L）、TN（0.219～0.45 mg/L）、NH3-N（0.11～0.76 mg/L）、COD（5.36～22.43 mg/L）、濁度（0.03～8.28 UTN）、pH（7.02～8.10）。豐水期濁度和COD超標(biāo)率分別為33.33%、26.67%，但其在枯水期的超標(biāo)率均為13.33%。TP除豐水期K4采樣點(diǎn)，其余采樣點(diǎn)均未超出Ⅲ類水標(biāo)準(zhǔn)。NH3-N、TN在各采樣點(diǎn)（枯水期、豐水期）均未超標(biāo)。

2.2" "土地利用類型對水質(zhì)影響的緩沖區(qū)半徑

不同空間尺度下土地利用類型面積占比如圖2所示?？傮w而言，隨著緩沖區(qū)半徑的擴(kuò)大，水域面積占比逐漸減小，未利用地與耕地面積占比逐漸增加；建設(shè)用地與林地面積在所有緩沖區(qū)內(nèi)都維持較小占比；草地面積在所有緩沖區(qū)內(nèi)都維持較高占比。各尺度主要景觀類型均由草地與未利用地組成。在自然因素與人類活動的影響下，土地利用比例在不同采樣點(diǎn)具有空間分異性。

利用RDA分析探討影響開都河流域的最佳空間尺度，發(fā)現(xiàn)豐、枯水期半徑緩沖區(qū)分別為2 000、5 000 m內(nèi)的土地利用方式對水質(zhì)的解釋率最高（表4），分別為63.81%和64.91%，說明在該空間尺度內(nèi)的土地利用類型對開都河水質(zhì)的影響最為顯著。

2.3" "不同空間尺度景觀異質(zhì)性

隨著空間尺度的增加（圖3），NP、LSI、ENN_NM、COHESION、SHDI逐漸增大，PD、LPI逐漸減小。NP增大，景觀斑塊數(shù)量變多，土地利用破碎度增大，空間異質(zhì)性增強(qiáng)；LSI表示景觀斑塊形狀的規(guī)則化程度，本研究中隨空間尺度的增加LSI呈上升趨勢，說明景觀形狀復(fù)雜性隨空間尺度增加而增強(qiáng)，形狀多樣性增大。ENN_NM代表平均最近鄰體距離，其值越大，代表同類景觀之間的距離越遠(yuǎn)。COHESION代表斑塊結(jié)合度，其值越大，景觀的空間連通性越好。SHDI屬于敏感性指標(biāo)，其值越高表示土地利用類型越豐富，景觀類型趨向均衡化；本研究中隨著空間尺度的增加，SHDI呈逐漸上升的趨勢，表明尺度空間越大，其景觀多樣性越高，空間異質(zhì)性越強(qiáng)。PD代表斑塊個數(shù)，其值隨空間尺度的增加而逐漸變小，表明景觀破碎化程度隨緩沖區(qū)的增大而減小，緩沖區(qū)半徑越大，景觀異質(zhì)性越小。LPI最大斑塊，其值越小，說明隨著緩沖區(qū)的增大，人類活動對景觀的干擾逐漸減小。利用RDA分析，探討影響開都河流域的最佳空間尺度，發(fā)現(xiàn)豐、枯水期緩沖區(qū)半徑分別為500、200 m內(nèi)的景觀格局對水質(zhì)的解釋率最高（表5），分別為73.88%和63.33%，說明在該空間尺度內(nèi)的景觀格局對開都河水質(zhì)的影響最顯著。

2.4" "土地利用與景觀格局對水質(zhì)的影響

2.4.1" "土地利用類型對水質(zhì)的影響" "圖4為不同土地利用類型對水質(zhì)各參數(shù)影響的二位排序結(jié)果，其與水質(zhì)指標(biāo)之間形成的夾角表示相關(guān)性，角度越小，相關(guān)性越強(qiáng)，當(dāng)夾角小于90°時，兩者為正相關(guān)，接近或等于90°時，兩者相關(guān)性較小或者不相關(guān)（周俊菊等，2019）。豐水期2 000 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)，耕地與NH3-N、COD、TN、TP、濁度呈正相關(guān)；未利用地與耕地結(jié)果相反；草地與DO呈正相關(guān)，與COD、濁度、NH3-N、TN呈負(fù)相關(guān)，與TP相關(guān)性不強(qiáng)；水域與TN、NH3-N呈正相關(guān)，與濁度、DO、TP、COD呈負(fù)相關(guān)；建設(shè)用地與COD的相關(guān)性最強(qiáng)，與NH3-N、TN、濁度、TP呈正相關(guān)，與DO呈負(fù)相關(guān)；林地與COD相關(guān)性不強(qiáng)，與TN、NH3-N呈正相關(guān)，與濁度、TP、DO呈負(fù)相關(guān)（圖4a）?？菟? 000 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)，草地和未利用地面積比例與TP、濁度均呈正相關(guān)，與DO、TN、COD、NH3-N呈負(fù)相關(guān)；耕地和建設(shè)用地與COD、NH3-N、TN、DO呈正相關(guān)，與濁度、TP呈負(fù)相關(guān)；水域與濁度、DO、NH3-N、TN呈正相關(guān)，與TP、COD呈負(fù)相關(guān)；林地面積比例與未利用地及草地的結(jié)果相反（圖4b）。由上述分析可知，在6種土地利用類型中，無論是豐水期還是枯水期，建設(shè)用地均與各水質(zhì)指標(biāo)之間存在一定程度的正相關(guān)性，表明建設(shè)用地對水質(zhì)的影響最大，是主要的污染輸出源；草地與未利用地在不同水期與大部分水質(zhì)指標(biāo)之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)性。

豐水期各土地利用對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率見圖5，耕地對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率最高為57.9%，其次為林地，對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率為17.6%；枯水期對水質(zhì)貢獻(xiàn)率最高的為草地，其對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率為68%，其次是水域，對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率為11%。豐水期土地利用對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率大小為：耕地gt;林地gt;水域gt;未利用地gt;草地gt;建設(shè)用地；枯水期土地利用對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率大小為：草地gt;水域gt;建設(shè)用地gt;林地gt;未利用地gt;耕地。

2.4.2" "景觀格局指數(shù)與水質(zhì)指標(biāo)的相關(guān)性" "不同景觀格局指數(shù)對水質(zhì)各參數(shù)影響的二維排序結(jié)果（圖6）顯示，豐水期500 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)，LSI、NP、PD與NH3-N、COD、TP呈正相關(guān)，與濁度、TN相關(guān)性不強(qiáng)，與DO呈負(fù)相關(guān)；COHESION與LSI、NP、PD對水質(zhì)的影響結(jié)果相反；LPI與DO呈正相關(guān)，與TP相關(guān)性不強(qiáng)，與COD、NH3-N、TN、濁度呈負(fù)相關(guān)；ENN＿M(jìn)N與LPI對水質(zhì)影響的結(jié)果相反，其與濁度的相關(guān)性最強(qiáng)；SHDI與TN、濁度呈負(fù)相關(guān)，與NH3-N、COD、TP呈正相關(guān)?？菟?00 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)，LPI、SHDI與濁度、TP呈正相關(guān)，與DO相關(guān)性不強(qiáng)，與COD、NH3-N、TN呈負(fù)相關(guān)；NP、PD、LSI與TP、DO、COD、NH3-N、TN呈正相關(guān)，與濁度呈負(fù)相關(guān)；COHESION與NP對水質(zhì)的影響結(jié)果相反。由上述分析可知，在7種景觀格局指數(shù)中，無論是豐水期還是枯水期，NP、PD、LSI均與各水質(zhì)指標(biāo)之間存在一定程度的正相關(guān)性，COHESION與各水質(zhì)指標(biāo)之間均存在一定程度的負(fù)相關(guān)性；景觀的空間連通性越好，對研究區(qū)水質(zhì)的改善則會越好。

豐水期各土地利用對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率見圖7，LPI對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率最高為48.8%，其次為COHESION，對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率為18.0%；枯水期對水質(zhì)貢獻(xiàn)率最高的為LSI，其對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率為21.6%，其次是COHESION，對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率為15.5%。豐水期景觀格局對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率大小均為：LPIgt;COHESIONgt;PDgt;SHDIgt;NPgt;LSI＞ENN＿M(jìn)N?？菟诰坝^格局對水質(zhì)的貢獻(xiàn)率大小均為：LSIgt;COHESIONgt;LPIgt;NPgt;ENN＿M(jìn)Ngt;SHDI＞PD。

2.5" "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

根據(jù)“bioenv”分析結(jié)果（表6），豐水期2 000 m半徑緩沖區(qū)尺度上，耕地、林地、水域的組合與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高為0.424 5；枯水期5 000 m半徑緩沖區(qū)尺度上，單一草地與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高為0.512 9。豐水期500 m半徑緩沖區(qū)尺度上，NP、LPI、ENN_MN與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高為0.076 5；枯水期200 m半徑緩沖區(qū)尺度上，NP、PD、LPI與水質(zhì)的相關(guān)系數(shù)最高為0.216 3。

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

Mantel檢驗(yàn)分析結(jié)果表明（表7），豐水期500、2 000 m半徑緩沖區(qū)范圍內(nèi)土地利用和景觀格局與水質(zhì)的相關(guān)性均達(dá)到顯著水平（Plt;0.05），其中2 000 m半徑緩沖區(qū)優(yōu)于500 m半徑緩沖區(qū)?？菟?00、5 000 m半徑緩沖區(qū)范圍內(nèi)土地利用與水質(zhì)的相關(guān)性顯著，且200 m半徑緩沖區(qū)與水質(zhì)的相關(guān)性優(yōu)于5 000 m半徑緩沖區(qū)，而景觀格局與水質(zhì)的相關(guān)性均不顯著?？傮w而言，不同緩沖區(qū)、不同水期土地利用與水質(zhì)的相關(guān)性均優(yōu)于景觀格局。

對豐水期2 000 m半徑緩沖區(qū)和枯水期200 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)土地利用和景觀格局與水質(zhì)進(jìn)行方差分解分析，結(jié)果見圖8。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2 000 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)為18%，其中土地利用單獨(dú)解釋了16%的水質(zhì)變化，景觀格局單獨(dú)解釋了9%的水質(zhì)變化。交互作用部分分別占土地利用結(jié)構(gòu)總貢獻(xiàn)率（總貢獻(xiàn)率=單獨(dú)解釋+交互作用）的52.94%、占景觀格局總貢獻(xiàn)率的66.67%?？菟?00 m半徑緩沖區(qū)范圍內(nèi)土地利用單獨(dú)解釋了10%的水質(zhì)變化，景觀格局單獨(dú)解釋了6%的水質(zhì)變化，交互作用部分分別占土地利用總貢獻(xiàn)率的52.38%、占景觀格局總貢獻(xiàn)率的65.71%。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。

3" "討論

3.1" "土地利用類型對水質(zhì)的影響

不同的土地利用類型通過影響流域特征，如水文循環(huán)、生物多樣性、土壤侵蝕、污染物遷移轉(zhuǎn)化及人類活動等最終影響水質(zhì)變化，但二者之間的最佳緩沖區(qū)尚未形成統(tǒng)一結(jié)論（項(xiàng)頌等，2016）。研究區(qū)的差異、土地利用類型的劃分及數(shù)據(jù)集的分辨率不同皆會導(dǎo)致研究結(jié)果不同。本研究通過RDA分析發(fā)現(xiàn)豐水期土地利用對水質(zhì)的解釋率最高的緩沖區(qū)為2 000 m，這與易帆等（2023）在大渡河流域的研究結(jié)果一致；枯水期土地利用對水質(zhì)最佳解釋率為5 000 m半徑緩沖區(qū)，而夏明珠等（2024）發(fā)現(xiàn)北京白河流域土地利用對水質(zhì)的最佳緩沖區(qū)為1 000 m，代孟均等（2024）以旱雨季的平均解釋率分析得出，3 000 m緩沖區(qū)是海河流域天津段土地利用對水質(zhì)指標(biāo)的最佳影響尺度。結(jié)論的不一致，可能與研究區(qū)概況相關(guān)，開都河位于干旱區(qū)，且流域內(nèi)海拔差異顯著，景觀類型復(fù)雜，同時緩沖區(qū)的尺度選擇也是造成差異的一個原因。已有研究大多建立在5 000 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)，而緩沖區(qū)與緩沖區(qū)之間的間隔選擇存在多樣性。

開都河2 000 m與5 000 m半徑緩沖內(nèi)以草地、未利用地與耕地為主（圖2）。草地主要集中在開都河的中游和上游（K9～K15采樣點(diǎn)），其與TN、COD、NH3-N呈負(fù)相關(guān)（圖4），這主要是由于草地屬于自然景觀類型，徑流匯入河網(wǎng)的過程中自然景觀類型起過濾作用，這使開都河水質(zhì)處于較清潔水平。耕地主要集中開都河的下游（K1～K8），與NH3-N、COD、TN呈正相關(guān)，這是由于耕作和施肥等農(nóng)業(yè)活動，導(dǎo)致土壤中氮和農(nóng)藥等殘留含量高（Mishra et al，2021），而未被吸收的養(yǎng)分和有機(jī)質(zhì)等經(jīng)過降雨徑流沖刷后形成污染源進(jìn)入附近的河流（李紀(jì)周，2011），從而導(dǎo)致水體水質(zhì)下降（Mello et al，2020；Wei et al，2020；Zhang et al，2020）。未利用地主要集中在開都河上、中游，在不同水期與水質(zhì)指標(biāo)濁度呈正效應(yīng)，與其他水質(zhì)指標(biāo)表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)，這主要由于開都河流域未利用地主要為沙漠、戈壁，風(fēng)和徑流將泥沙帶入河流使得河流變渾濁，同時沙礫等類型的未利用地由于受人類干擾弱，對水質(zhì)有凈化效果。

3.2" "景觀格局對水質(zhì)的影響

景觀格局在河流生態(tài)水文過程、物質(zhì)循環(huán)和能量轉(zhuǎn)換等過程中發(fā)揮了重要作用（徐明珠等，2023）。從空間上來看，景觀格局對水質(zhì)的影響在空間尺度上有較大依賴性，每條河流均存在一個臨界緩沖區(qū)，即流域內(nèi)景觀格局和水質(zhì)指標(biāo)之間影響關(guān)系最大的緩沖區(qū)，本研究表明在200、500 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)景觀格局對水質(zhì)的解釋能力最強(qiáng)，這與米秋菊等（2024）、劉可暄等（2022）結(jié)果相似，而朱穎等（2021）認(rèn)為在陽澄湖小流域景觀格局與水質(zhì)指標(biāo)最相關(guān)的空間尺度為800 m半徑緩沖區(qū)，這主要是由于景觀格局指數(shù)的有效性不僅受尺度效應(yīng)、生態(tài)意義可解釋性，還受土地分類的不確定性影響，導(dǎo)致不同的研究者會有不同的結(jié)論。同時，土地利用對水質(zhì)的影響側(cè)重于土地單元的多樣性，而景觀格局側(cè)重于空間構(gòu)型特征（劉金寶等，2023），其對空間變化更敏感，能在較小的空間尺度上反映對水質(zhì)的影響（Wu et al，2002），這也造成了本研究中景觀格局和土地利用對河流水質(zhì)影響最優(yōu)緩沖區(qū)不一致的原因。景觀格局對于水質(zhì)的影響仍具有很大的不確定性，對于最優(yōu)空間尺度目前仍無統(tǒng)一定論，有待進(jìn)一步探討。

本研究表明豐水期500 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)，與水質(zhì)表現(xiàn)為負(fù)效應(yīng)的LPI為主要影響因子，其反映最大斑塊占整個景觀面積的比例，傳達(dá)出優(yōu)勢類的信息，已有研究表明當(dāng)優(yōu)勢景觀類型為“源”景觀，則LPI可能與水質(zhì)污染程度呈正相關(guān)，若為“匯”景觀，則有利于水質(zhì)的提高（楊強(qiáng)強(qiáng)等，2020），開都河流域500 m緩沖區(qū)內(nèi)草地占比大，作為“匯”景觀，對開都河水質(zhì)凈化效果顯著；枯水期200 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)，LSI為主要的影響因子，與水質(zhì)表現(xiàn)為正效應(yīng)，其反映了地表景觀的破碎度和復(fù)雜度，景觀破碎度越高，受人類干擾活動越大，斑塊破碎也有利于污染物的遷移輸出，會加劇流域水質(zhì)惡化。

3.3" "土地利用和景觀格局與水質(zhì)的交互作用

本研究發(fā)現(xiàn)在豐水期2 000 m、枯水期200 m半徑緩沖區(qū)內(nèi)，土地利用和景觀格局對水質(zhì)交互作用顯著，但未解釋率占比均較大。大部分污染物通過徑流匯入河流，流域內(nèi)的徑流對河流水質(zhì)產(chǎn)生重要影響（鄭一和王學(xué)軍，2002；Zhang et al，2011）。這一產(chǎn)匯流過程受到土地利用結(jié)構(gòu)和景觀格局之間的交互作用影響（Ouyang et al，2010；Jiang et al，2017）。而影響產(chǎn)流過程的關(guān)鍵因素包括降雨強(qiáng)度、前期土壤含水量、土壤物理性質(zhì)以及植被覆蓋比例（Liu et al，2014）。土壤的特性，如飽和土壤含水量、粒度和孔隙度，對水體下滲和壤中流生成機(jī)制有直接影響。不同的土地利用類型在污染物的“源”和“匯”方面發(fā)揮不同作用，導(dǎo)致了不同土地利用類型產(chǎn)生不同水質(zhì)的徑流（Germer et al，2010）。景觀格局也在匯流過程中與水質(zhì)相關(guān)性顯著（潘釗等，2018）。自然景觀類型如林地和草地可截留泥沙、重金屬和有機(jī)物等污染物，凈化水質(zhì)。而人工景觀類型如耕地和建設(shè)用地可能富集污染物（Shigaki et al，2007）。土壤是地表污染物的主要承載體，影響水體下滲和壤中流的產(chǎn)生機(jī)制。壤中流在流動過程中受到自然景觀類型的截留作用，有助于吸附和固定污染物。但在流經(jīng)人工景觀時，由于下墊面的不同，污染物可能改變流向。這些因素共同導(dǎo)致了水質(zhì)的變化，因此開都河土地利用結(jié)構(gòu)和景觀格局的交互作用是水質(zhì)變化的重要原因。圖8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(jī)制影響巨大（Li et al，2018），且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(jī)制難以分析可能是未解釋占比高的原因之一。

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Impact of Land Use and Landscape Patterns on Water Quality in Kaidu River

Abstract：Understanding the influence of land use and landscape on river water quality in arid regions is crucial for maintaining ecological security. In this study， Kaidu River was selected for a case study， and we investigated the impact of land use and landscape on water quality in the river using BIOENV and redundancy analysis （RDA）， aiming to provide a theoretical reference for water quality management in rivers in arid regions. The study was based on a water quality investigation at 15 sampling sites along the upper， middle and lower reaches of Kaidu River in 2021 during the wet and dry seasons. Based on remote sensing images of the Kaidu River basin in 2020， land use data of circular buffer regions around the sampling points at five scales （200 m， 500 m， 1 000 m， 2 000 m， 5 000 m） were generated as water quality response units， and the land use structure was characterized by the proportion of different land use types in the watershed. The landscape pattern indices at each of the five spatial scales were extracted to characterize the landscape pattern. Results show that： （1） Water quality of Kaidu River was clean or relatively clean at each sampling site， and water quality in the dry season was slightly better than that in the wet season. （2） Land use in the buffer zones at 2 000 m and 5 000 m scales explained water quality well during both the wet and seasons， with explanation rates of 63.81% and 64.91%， respectively. The landscape within the 500 m and 200 m circular buffer zones had the strongest explanatory power for water quality， with explanation rates of 73.88% and 63.33%， respectively. （3） During the wet season， the contribution rates of cropland （57.9%） and the largest patch index （LPI： 48.8%） for water quality was highest， while the land use type and landscape index with the highest contribution rates to water quality in dry season was grassland （68%） and landscape shape index （LSI： 21.6%）. （4） During the wet season， the combination of cropland， woodland and water had the highest correlation coefficients （0.424 5） with water quality， and the highest correlation coefficient in dry season was 0.512 9 between grassland and water quality. The combination of landscape indices （NP， LPI， and ENN_MN） had the highest correlation coefficient （0.076 5） with water quality in wet season， and the highest correlation coefficient in dry season was 0.216 3 between the combination of landscape indices （NP， PD， and LPI） and water quality. （5） The explanatory power of the interaction between land use structure and landscape pattern on water quality was 18% within the 2 000 m circular buffer zone during the wet season， higher than the 11% within the 200 m circular buffer zone during the dry season. These results show that both land use structure and landscape pattern have large impacts on water quality in Kaidu River， and their interaction plays an even larger role.

Key words：land use; landscape pattern; water quality; Kaidu River