平原河網(wǎng)區(qū)排水溝塘水質(zhì)動態(tài)與景觀特征的關系

賈忠華，尹璽，羅紈，鄒家榮，陳誠

（揚州大學水利科學與工程學院，江蘇 揚州 225009）

作為農(nóng)業(yè)區(qū)景觀中的重要組成部分，溝塘系統(tǒng)不僅為農(nóng)田排、灌提供了便利，還為農(nóng)業(yè)非點源污染物的降解提供了條件[1-2]。在集約農(nóng)業(yè)的背景下，溝塘系統(tǒng)受人為干擾越來越嚴重，其數(shù)量、形態(tài)、結(jié)構(gòu)等均發(fā)生不同程度的變化[3]，明確這些變化對其水質(zhì)凈化功能的影響是溝塘系統(tǒng)保護工作的重要前提。目前，溝塘系統(tǒng)水質(zhì)功能研究的一個重要方向是從景觀生態(tài)學的角度解釋水體污染物與景觀特征之間的聯(lián)系[4-5]，包括利用GIS（地理信息系統(tǒng)）技術及空間統(tǒng)計，推導、開發(fā)了眾多壓縮、抽象景觀空間配置和結(jié)構(gòu)的定量指數(shù)或指標[6-7]，描述的景觀特征包括景觀組成和景觀結(jié)構(gòu)[8]。有大量研究通過景觀指數(shù)法分析認為污染物濃度與景觀特征具有較強的相關性[9-11]，表征流域景觀特征的景觀指數(shù)在不同尺度上能夠解釋32%～70%的水質(zhì)變化[12-14]，李昆等[15]的研究表明農(nóng)業(yè)區(qū)景觀特征在200 m 尺度上對水質(zhì)變化的解釋能力最大，Shen 等[16]通過對景觀結(jié)構(gòu)和水質(zhì)的結(jié)合分析認為，斑塊水平上的景觀指數(shù)對水質(zhì)的預測效果更好。許多景觀指數(shù)與水質(zhì)結(jié)合的研究將溝塘水體當作承接景觀結(jié)構(gòu)變化的載體，而對溝塘斑塊自身景觀指數(shù)的變化關注不足。對溝塘自身變化的研究多集中在溝道功能類型以及不同區(qū)域之間溝塘數(shù)量分布的對比，例如，姜旭娟等[17]以灘地和采砂坑證明不同河道類型對水質(zhì)變化有顯著影響；李玉鳳等[18]在農(nóng)村小流域的研究證明水塘面積和密度對其污染物截留能力影響顯著。

上述研究主要集中在整體景觀空間格局與污染物分布的關系，對于不同分段溝塘之間的形態(tài)結(jié)構(gòu)差異及污染物分布的季節(jié)性差異關注不足。因此有必要選擇一個典型農(nóng)業(yè)區(qū)域來研究溝塘景觀特征對不同時段污染物濃度的影響。本研究以江蘇省揚州市江都區(qū)沿運灌區(qū)為例，選擇邊界形狀較為復雜的平原河網(wǎng)區(qū)溝塘系統(tǒng)[19]，采用景觀指數(shù)法，結(jié)合溝塘分段、分時的水質(zhì)監(jiān)測結(jié)果，探討了在不同溝道條件、不同季節(jié)下的景觀特征以及溝塘結(jié)構(gòu)與水質(zhì)動態(tài)的關系，旨在為類似地區(qū)溝塘系統(tǒng)保護與利用提供理論依據(jù)與技術支撐。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況與水質(zhì)監(jiān)測

研究區(qū)位于江蘇省揚州市江都區(qū)京杭大運河東側(cè)的沿運水稻灌區(qū)，屬亞熱帶濕潤氣候區(qū)，年平均氣溫14.9 ℃，年降雨量約1 000 mm。區(qū)內(nèi)地勢平坦，河湖交織，是長江下游較為典型的平原河網(wǎng)區(qū)。研究區(qū)面積146 hm2，主要分布三條溝道，長度分別為1 331、640 m 和843 m，另有大小不一的水塘散落其中，形成復雜的溝塘系統(tǒng)。三條主要溝道為6～80 m 水面寬度不等的天然土溝。土地利用類型主要包括溝塘、農(nóng)田、村莊、道路等，其中農(nóng)田占比為76%，溝塘占比為12%，溝塘與農(nóng)田面積比為0.156。區(qū)內(nèi)溝塘系統(tǒng)的主要功能是接納和輸出雨水徑流和農(nóng)田排水，主要污染物來源是部分農(nóng)村生活污水和大量的農(nóng)田排水。研究區(qū)內(nèi)普遍實行稻麥輪作，水稻生長期為6 月中旬至10月，小麥生長期為10月下旬至次年6月上旬。

由于研究區(qū)內(nèi)小面積水塘較為分散，水質(zhì)監(jiān)測點的選擇沿三條主要溝道均勻分布，有利于觀察水質(zhì)的連續(xù)性變化。所選19 個水質(zhì)監(jiān)測點根據(jù)其所在溝道分為三組，如圖1 所示。水質(zhì)監(jiān)測選用總氮（TN）、總磷（TP）、硝氮、銨氮四個水質(zhì)參數(shù)，監(jiān)測期為2018 年1 月—2018 年12 月，監(jiān)測頻率為每月一次。為了更好地了解污染物濃度的季節(jié)性變化，考慮降雨量和灌溉量的差別以及主要作物生長變化，將水質(zhì)數(shù)據(jù)分為干濕兩季進行分析，濕季選擇灌溉量較高的7—8 月，干季選擇11—12 月。水質(zhì)分析采用19 個監(jiān)測點不同時段的實測值，為更直觀地體現(xiàn)水質(zhì)污染的空間分布狀況以及季節(jié)差異，用反距離加權插值法（IDW）生成污染物空間分布圖。

圖1 研究區(qū)取樣點分布圖Figure 1 Distribution of sampling points in the study area

1.2 溝塘景觀格局分析

首先利用景觀指數(shù)以及土地利用類型動態(tài)模型對溝道面積變化和形態(tài)結(jié)構(gòu)進行分析，影像數(shù)據(jù)選用分辨率較高的2018 年World Viewer 系列數(shù)據(jù)（1.19 m分辨率，坐標系為WGS-1984-UTM-Zone-50N），利用ENVI（Vision 5.3.1）進行校正處理和監(jiān)督分類，根據(jù)經(jīng)驗[20]采用最大似然法識別土地利用分類并目視修改。對得到的土地利用分類圖像選擇混淆矩陣進行精度評價，選擇地面參考點位137 個，總體分類精度為93.6%，Kappa 系數(shù)為0.89，滿足研究需要。沿溝道設置19個200 m×200 m正方形點緩沖區(qū)，借助景觀格局分析軟件FragStats 4.2 對每個緩沖區(qū)進行參數(shù)計算。由于一些景觀指數(shù)是基于相同變量進行統(tǒng)計處理，各個指標之間存在一定信息冗余[21]。為避免指數(shù)重復，參考已有研究[16，22]，選擇常用景觀指數(shù)（表1），具體計算和意義參考軟件手冊[23]。景觀特征的刻畫包括景觀組成和景觀結(jié)構(gòu)，溝塘景觀特征和水質(zhì)的關系采用Pearson 相關性分析和冗余分析。Pearson 相關性分析量化每個景觀變量和水質(zhì)變量之間的關系，冗余分析能夠從多個景觀變量中篩選對水質(zhì)變化影響最重要的變量。與Pearson相關性分析不同的是，冗余分析考慮了各解釋變量協(xié)同作用的結(jié)果，而相關性分析則是解釋變量之間獨立作用的結(jié)果。

表1 溝塘景觀表征指標Table 1 List of the selected landscape metrics

針對溝塘面積的變化，參考常用的基于時間變化的土地利用動態(tài)模型[24-25]，提出基于距離變化的溝道面積變量動態(tài)模型，以期對溝道面積變化做出較好的解釋，公式如下：

式中：Aa、Ab分別為兩個臨近緩沖區(qū)中處于相對上游和相對下游的溝道面積，m2；Sab為緩沖區(qū)中心點之間的距離，m；K為隨兩點間匯入距離變化的面積變化率，%。對沿程多個點緩沖區(qū)進行統(tǒng)計，總體上可以反映沿距離變化的溝塘面積變化情況。

對各緩沖區(qū)面積變化率進行統(tǒng)計，構(gòu)建沿程面積累計變化率，公式如下：

式中：Ki，i+1為各緩沖區(qū)溝道面積變化率，%；n為緩沖區(qū)數(shù)量；TK為累計變化率，%。TK能夠反映整條溝道的變化幅度，值越大說明溝塘類型面積波動越大，數(shù)值越小說明景觀類型越穩(wěn)定。

2 結(jié)果與分析

2.1 污染物濃度及其空間變化

表2 三條溝道內(nèi)不同季節(jié)污染物統(tǒng)計（mg·L-1）Table 2 Statistical results of pollutant concentrations in different seasons（mg·L-1）

采用反距離加權插值法（IDW）繪制污染物濃度空間分布圖（圖2）。研究區(qū)內(nèi)溝道上下游濃度變化較大，污染物濃度隨著水流長度的增加呈現(xiàn)減少的趨勢。從分布位置上看，和高濃度值主要集中在1、3 號溝道，TN 和TP 高濃度值都出現(xiàn)在3號溝道，大部分污染物的高濃度值都聚集在中上游，污染物隨著運移距離的增加，溝塘總體降解作用逐漸下降。

圖2 污染物濃度空間分布插值圖（mg·L-1）Figure 2 Pollutant concentration distribution map（mg·L-1）

2.2 景觀組成與水質(zhì)

圖3 顯示了19 個緩沖區(qū)的土地利用組成。各類用地面積存在一定差異，但總體均以農(nóng)田為主要土地利用類型，其次為溝塘，從上游到下游的水流過程中溝塘面積總體表現(xiàn)出上升的趨勢。溝道2 的溝塘面積平均占比最大（21.27%），溝道3 的面積占比最?。?9.23%）。

圖3 取樣點200 m緩沖區(qū)內(nèi)土地利用統(tǒng)計Figure 3 Land use statistics within 200 m buffer of sampling points

圖4 顯示了溝道面積變化率，隨著緩沖區(qū)上游水量匯入距離的增加，沿程溝道面積變化率差異較大。各溝道從起點至終點面積變化率有較大波動，最終呈增長趨勢，其中溝道2 變化幅度最大，面積變化率在下游有劇烈增加。各溝道中部面積變化率有減小的趨勢，可能是由于村莊面積的增加使得溝塘斑塊減少。從累計變化率可以看出，溝道2 面積變化最大，其次是溝道3，溝道1最為穩(wěn)定。

圖4 溝塘面積變化率Figure 4 Area change rate of ditch-pond

溝道兩側(cè)景觀組成和水質(zhì)的Pearson 相關性分析結(jié)果如表3 所示，溝道兩側(cè)景觀組成對水質(zhì)有重要影響，溝塘面積與TN、TP和濃度表現(xiàn)為顯著負相關。道路和農(nóng)田面積與各項污染物濃度呈正相關，村莊面積與污染物濃度相關性較弱，但總體上與TN、濃度呈負相關，與TP濃度呈正相關。

表3 景觀組成與水質(zhì)相關性分析（r）Table 3 Pearson′s correlation analysis of land use and water quality（r）

對景觀組成變量進一步分析，首先采用降趨勢對應分析（DCA）得到梯度長度小于3，因此選擇冗余分析法（RDA）進行分析，結(jié)果如表4 所示。景觀組成對干季水質(zhì)解釋度較好，溝塘面積能夠解釋12.2%的干季水質(zhì)變化，道路和村莊面積對水質(zhì)變化的解釋度優(yōu)于溝塘，分別為22.3%和14.5%，整體景觀組成對水質(zhì)的解釋量達到49.0%。景觀組成對濕季的水質(zhì)變化解釋度較差，未通過蒙特卡洛置換檢驗，排序結(jié)果不可靠。景觀組成對干季水質(zhì)的冗余分析結(jié)果見圖5，各污染物濃度與道路和村莊面積呈正相關，與溝塘面積呈負相關。

圖5 景觀組成對干季水質(zhì)冗余分析Figure 5 RDA analysis of land scape composition on water quality in dry season

表4 景觀組成對干季水質(zhì)的冗余分析結(jié)果Table 4 RDA analysis results of land use composition on water quality in dry season

2.3 景觀結(jié)構(gòu)與水質(zhì)

景觀指數(shù)計算結(jié)果見圖6。其中溝塘邊緣密度（ED）總體呈上升趨勢，與污染物濃度上游高、下游低的趨勢相反。溝塘斑塊密度（PD）與邊緣密度趨勢相似，但溝塘斑塊密度變化幅度較大，在下游有強烈增長，結(jié)合溝塘面積比例增幅較小的情況推斷下游溝塘更加破碎化。散布與并列指數(shù)（IJI）能夠反映斑塊之間的鄰接程度，數(shù)值越小離散程度越低。溝塘結(jié)構(gòu)的分組結(jié)果（圖6a）中，溝道2的ED 略高于其他兩組，其平均值為264 m·hm-2，大于溝道1、溝道3 的251、237 m·hm-2；圖6b和圖6e中IJI和LSI變化趨勢不明顯，但從平均值結(jié)果來看，均為溝道2 數(shù)值較大；圖6c 和圖6f 中，溝道2 的PD 明顯高于其他兩組，但GYRATEAM 值較低。因此溝道2 的分布形態(tài)最為復雜，表現(xiàn)在較高的景觀形狀指數(shù)和邊緣密度，同時溝道2 最為聚集，表現(xiàn)在較高的斑塊密度、散布與并列指數(shù)和較低的平均回轉(zhuǎn)半徑。

圖6 景觀指數(shù)趨勢分布Figure 6 Trends of landscape metrics

景觀指數(shù)與水質(zhì)參數(shù)的Pearson 相關性分析結(jié)果如圖7所示。溝塘類型中，PD、ED 與污染物濃度呈負相關，LSI 與干季的TP、呈強負相關，而IJI 與TN、TP 濃度呈正相關。景觀水平上的PD 和ED 與污染物濃度呈正相關，這與Bu 等[26]的研究結(jié)果一致，這是由于景觀水平上，緩沖區(qū)內(nèi)產(chǎn)生污染物的“源”斑塊相對較多，對污染物的作用大于溝塘斑塊的消解作用。其他類型水平LSI 和ED 與污染物濃度相關性較強，道路、農(nóng)田等類型的LSI 越大，表明受人類活動干擾越強，則水質(zhì)越差。

圖7 景觀結(jié)構(gòu)與水質(zhì)Pearson相關性圖Figure 7 Pearson′s correlation of landscape structure and water quality

對不同計算水平景觀指數(shù)和水質(zhì)進行冗余分析，結(jié)果如表5 所示。類型水平上的景觀指數(shù)對水質(zhì)解釋度為56.4%，遠大于景觀水平上的景觀指數(shù)。各斑塊類型中，溝塘斑塊的解釋度高于其他斑塊類型。

表5 不同類型水平上景觀指數(shù)與總體水質(zhì)變量冗余分析結(jié)果Table 5 Redundancy analysis results of landscape metrics and total water quality variables at different levels

將溝塘類型景觀指數(shù)與各時段水質(zhì)進一步分析，根據(jù)冗余分析重要性和顯著性結(jié)果，選擇溝塘ED、IJI、GYRATE-AM 3個表征指標。如表6所示，溝塘景觀結(jié)構(gòu)對于全年、干季、濕季的解釋度依次是35.3%、47.3%、15.7%，對干季的水質(zhì)解釋度最高。表7 顯示了各景觀指數(shù)的重要性以及貢獻率，其中溝塘ED 對所有時段的水質(zhì)變化均有重要影響。

溝塘結(jié)構(gòu)和水質(zhì)變量冗余分析結(jié)果如圖8 所示，溝塘景觀變量與水質(zhì)變量夾角小于90°為正相關，否則為負相關，接近90°基本無相關性。溝塘ED 與干季的、TP 濃度呈強負相關，GYRATE-AM 和IJI與干季濃度呈強正相關，表明溝塘斑塊邊界越復雜、離散程度越小，對水質(zhì)越有利。

圖8 溝塘景觀結(jié)構(gòu)與干季水質(zhì)冗余分析Figure 8 Redundancy analysis of landscape structure and water quality in dry season

3 討論

3.1 景觀組成對水質(zhì)的影響

溝道兩側(cè)景觀組成對水質(zhì)有重要影響，各組成類型對水質(zhì)的解釋度從大到小排序依次為：道路>村莊>溝塘，農(nóng)田排序結(jié)果未通過檢驗。溝塘面積與污染物濃度為負相關，表明景觀中溝塘等“匯”面積的增加，減小了農(nóng)田對整個地塊的主導作用，因而對水質(zhì)更有利[27]。三條溝道中大部分污染物的高濃度值都聚集在中上游，這與村莊和道路聚集在各溝道的中上游有關。道路與污染物濃度呈較強正相關，說明道路不利于污染物的消解，道路的增加會切斷污染物徑流，加快土壤侵蝕，增加污染物負荷[14]。村莊與水質(zhì)的Pearson 相關性相對較弱，但在冗余分析中村莊與總磷濃度呈強正相關，生活污水的排放和農(nóng)田污染物的匯集導致上游污染物濃度較高。農(nóng)田與污染物濃度表現(xiàn)為正相關，這與Zhang等[28]和Bahar等[29]的研究結(jié)果一致。但已有的研究表明農(nóng)田與水質(zhì)的關系存在不確定性，這主要是因為景觀組成作用強度不同，比如張大偉等[30]的研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)田與水質(zhì)呈正相關，是由于農(nóng)田對污染物的貢獻遠不及建設用地，耕地與建設用地對水質(zhì)的作用體現(xiàn)為“此消彼長”的強弱作用，而不是農(nóng)田對水質(zhì)的改善作用。

3.2 景觀結(jié)構(gòu)對水質(zhì)的影響

在類型水平上，所有斑塊共同作用下景觀結(jié)構(gòu)對水質(zhì)的解釋能力達到56.4%，與景觀組成相反的是，單一景觀類型中溝塘結(jié)構(gòu)對水質(zhì)的解釋度最大。景觀水平上的景觀指數(shù)對水質(zhì)的解釋度低于類型水平上的景觀指數(shù)，說明斑塊水平上的景觀指數(shù)更能有效預測河流水質(zhì)[16]，這一點在本研究的溝塘類型景觀指數(shù)上表現(xiàn)更為明顯。

三組景觀結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)中，溝道2 形態(tài)最復雜且分布最聚集，這與溝道2 中各項污染物濃度最低相對應，即溝塘邊緣形狀越復雜、斑塊越聚集，對水質(zhì)越有利[14]。與水質(zhì)聯(lián)系較為緊密的三個溝塘類型景觀指數(shù)為邊緣密度、散布與并列指數(shù)和平均回轉(zhuǎn)半徑，其中邊緣密度在不同時段對水質(zhì)的解釋度均最高。邊緣密度能有效反映溝塘景觀攔截污染物的邊緣效應，對于溝塘或森林等能夠攔截污染物的景觀類型，較高的邊緣密度意味著更復雜的邊界和更好的過濾效果[21]。散布與并列指數(shù)以及平均回轉(zhuǎn)半徑能夠有效反映景觀離散程度，較為聚集的溝塘斑塊能夠有效凈化水質(zhì)。溝塘景觀結(jié)構(gòu)在不同季節(jié)對水質(zhì)有不同的影響，與濕季15.7%的解釋度相比，干季水質(zhì)的解釋度達到了47.3%，溝道兩側(cè)景觀組成對干季水質(zhì)解釋度較高，說明景觀特征與干季水質(zhì)有較強相關性。景觀特征與濕季水質(zhì)相關性較弱，可能由于濕季農(nóng)田集中施肥且徑流量較大，增加了田間營養(yǎng)物質(zhì)流失，導致田間復雜的水質(zhì)狀況。

研究平原河網(wǎng)地區(qū)溝塘景觀結(jié)構(gòu)對水質(zhì)的影響，能夠為當前“雙評價”工作提供一定的參考，在“三區(qū)三線”等國土空間規(guī)劃的背景下，對于農(nóng)村水環(huán)境治理和溝塘生態(tài)系統(tǒng)的保護具有重要意義。本研究采用溝塘面積變化動態(tài)模型，能夠從一定程度反映沿溝道距離變化的面積動態(tài)變化特征，在以后的研究中有必要結(jié)合其他參數(shù)對溝塘結(jié)構(gòu)變化進行進一步的解釋。本研究缺乏對不同分段的水質(zhì)狀況與景觀指數(shù)的對應分析，對溝塘景觀與水質(zhì)結(jié)合的動態(tài)過程關注不足，景觀指數(shù)與水質(zhì)生態(tài)過程及動態(tài)過程的聯(lián)系仍是今后研究的重要方向[31-33]。

4 結(jié)論

本研究以江蘇省揚州市江都區(qū)為例，對小流域水質(zhì)空間分布變化和溝塘景觀特征之間的聯(lián)系進行探討，結(jié)論如下：

（1）溝塘水質(zhì)對景觀特征的響應存在季節(jié)差異，與濕季相比，溝塘景觀特征與干季水質(zhì)相關性較強，對干季水質(zhì)的解釋度較高，能夠達到47.3%。

（2）溝塘結(jié)構(gòu)對水質(zhì)有重要影響，溝塘類型景觀指數(shù)能夠解釋15.7%～47.3%的水質(zhì)變化，對水質(zhì)變化解釋度最高的溝塘類型景觀指數(shù)分別為邊緣密度、散布與并列指數(shù)以及平均回轉(zhuǎn)半徑，表明聚集的溝塘斑塊和復雜的邊界條件對水質(zhì)有利。其中溝道邊緣密度對水質(zhì)的解釋度最高，在不同時段均有重要影響。

（3）在景觀組成上，溝塘相較于其他斑塊類型作用相對較弱；而在景觀結(jié)構(gòu)上，溝塘的作用強度高于其他斑塊類型。