洞里薩湖流域土地利用變化與其水質(zhì)的關(guān)聯(lián)性

潘梅娥, 楊昆*, 鄒天樂(lè), 孫潤(rùn)

(1. 云南師范大學(xué)地理學(xué)部, 昆明 650500; 2. 云南師范大學(xué), 西部資源環(huán)境地理信息技術(shù)教育部工程研究中心, 昆明 650500)

湖泊是陸地水圈的重要組成部分,具有巨大的經(jīng)濟(jì)和生態(tài)價(jià)值,包括飲用水、漁業(yè)、灌溉、航運(yùn)、局部氣候調(diào)節(jié)、調(diào)蓄洪水、維持生物多樣性等功能[1]。因此,湖泊所在區(qū)域一直以來(lái)都是人類活動(dòng)最為頻繁的地區(qū),人類活動(dòng)引起周?chē)饔虻娜魏胃淖兌紝⒎从吃诤吹奈锢怼⒒瘜W(xué)和生物過(guò)程中。當(dāng)前,湖泊水質(zhì)正在持續(xù)惡化,究其原因,一方面是地理、氣候等自然因素帶來(lái)的變化;另一方面是流域人類活動(dòng)帶來(lái)的點(diǎn)源及非點(diǎn)源污染[2]。流域土地利用變化直接反映了人類對(duì)土地的開(kāi)發(fā)利用、治理改造和管理保護(hù)等數(shù)據(jù)資料,可以綜合顯示人類活動(dòng)的強(qiáng)度。國(guó)內(nèi)外研究表明,土地利用變化會(huì)導(dǎo)致土壤侵蝕,營(yíng)養(yǎng)物質(zhì)隨地表徑流流失,從而造成大規(guī)模的非點(diǎn)源污染,進(jìn)而影響湖泊水環(huán)境[3-5]。探索流域土地利用變化與湖泊水質(zhì)的關(guān)系已成為學(xué)術(shù)界的研究熱點(diǎn)之一。

洞里薩湖作為湄公河-瀾滄江水系的重要組成部分,是東南亞最大的淡水湖泊,也是世界聞名的淡水魚(yú)產(chǎn)區(qū)。該湖漁業(yè)產(chǎn)量占柬埔寨內(nèi)陸漁獲量的75%以上,約占該國(guó)蛋白質(zhì)需求的60%[6]。同時(shí),湖區(qū)周?chē)臎_積平原是柬埔寨重要的水稻產(chǎn)區(qū)[7]。洞里薩湖水質(zhì)好壞關(guān)系著柬埔寨的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和人民的生產(chǎn)生活水平。洞里薩湖流域是人類活動(dòng)密集的區(qū)域?，F(xiàn)有研究指出,在過(guò)去20年里,隨著人口的增長(zhǎng)、經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及大型水電站的建設(shè),驅(qū)動(dòng)著該流域土地利用變化[8-9]。作為跨境流域湖泊,探究洞里薩湖流域土地利用變化與湖泊水質(zhì)的關(guān)聯(lián)性是學(xué)術(shù)界、政府相關(guān)部門(mén)、流域普通百姓共同關(guān)心的問(wèn)題。縱觀現(xiàn)有文獻(xiàn),Siev等[10]分析了洞里薩湖總懸浮物濃度的變化及成因,研究指出,雨季以泥沙沉積為主,總懸浮物的濃度偏低;旱季因洪水脈沖導(dǎo)致了泥沙再懸浮,總懸浮物濃度顯著升高。Hoshikawa等[11]研究了洞里薩湖總懸浮物濃度的反演及變化歸因,發(fā)現(xiàn)旱季總懸浮物濃度的變化主要因風(fēng)力作用導(dǎo)致的湖底泥沙再懸浮;而雨季總懸浮物濃度的變化由湄公河水流倒灌引起。王野[12]對(duì)洞里薩湖水環(huán)境進(jìn)行了研究,指出總懸浮泥沙的年際變化與降雨、風(fēng)速的相關(guān)性不高,而湖泊面積的萎縮是總懸浮物和水體富營(yíng)養(yǎng)化的主要原因。綜上,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在洞里薩湖水質(zhì)反演(懸浮物、水體富營(yíng)養(yǎng)化)、氣候因素(風(fēng)速、降雨)和湖泊水文(水面面積、洪水脈沖)對(duì)洞里薩湖水質(zhì)的驅(qū)動(dòng)機(jī)制方面做了一定的工作,但針對(duì)洞里薩湖流域土地利用變化對(duì)湖泊水質(zhì)的影響研究鮮有報(bào)道。

綜上,現(xiàn)基于2001—2020年的MODIS三級(jí)土地覆蓋產(chǎn)品(MCD12Q1)以及洞里薩湖的濁度、營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)數(shù)據(jù),以遙感技術(shù)、地理信息系統(tǒng)(geographic information system,GIS)空間分析技術(shù)和數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析方法為理論基礎(chǔ),系統(tǒng)分析洞里薩湖流域土地利用變化與湖泊濁度、營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)之間的相關(guān)性,以期為湖泊水環(huán)境保護(hù)提供參考。

1 研究區(qū)及數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

洞里薩湖位于柬埔寨的西北部,通過(guò)洞里薩河與湄公河相連通。屬熱帶季風(fēng)氣候,在雨季(5—10月),水流從湄公河流入洞里薩湖,水面面積、水深顯著上升;在旱季(11月—次年4月),水流倒灌入湄公河,湖泊面積和水深下降[13]。獨(dú)特的洪水脈沖帶來(lái)了豐富的營(yíng)養(yǎng)物質(zhì),為湖區(qū)提供了高產(chǎn)量的漁業(yè)以及周?chē)r(nóng)田的良好灌溉條件。洞里薩湖流域位于柬埔寨境內(nèi)的平原地帶,其面積近9萬(wàn)km2,占柬埔寨國(guó)土面積的一半以上。流域內(nèi)地勢(shì)平坦,河道縱橫,在地表水流的作用下,環(huán)湖區(qū)域形成堆積地貌和流水侵蝕地貌,土壤肥沃,是柬埔寨重要的農(nóng)業(yè)、漁業(yè)、旅游業(yè)經(jīng)濟(jì)區(qū)。由于洞里薩湖雨季、旱季的巨大水量差異,整個(gè)洞里薩湖由永久性湖區(qū)和洪泛區(qū)組成(圖1)。為統(tǒng)一不同年份的空間尺度,本文僅研究永久性湖區(qū)。在此基礎(chǔ)上,考慮到湖岸水陸亞像元對(duì)湖泊水質(zhì)提取的干擾,剔除距離永久性湖泊邊界2 000 m的內(nèi)部緩沖區(qū)域,由此得到湖泊水質(zhì)的研究范圍。

審圖號(hào):GS(2016)1666號(hào)圖1 洞里薩湖區(qū)位Fig.1 Location of Tonle Sap Lake

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源及預(yù)處理

本研究主要獲取洞里薩湖水質(zhì)、流域土地利用、湖泊邊界、流域邊界、水系以及國(guó)界數(shù)據(jù)。其中,水系數(shù)據(jù)來(lái)源于HydroSHEDS網(wǎng)站(https://www.hydrosheds.org/),國(guó)界數(shù)據(jù)以標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)平臺(tái)(http://bzdt.ch.mnr.gov.cn/)的世界地圖為基礎(chǔ)繪制,經(jīng)裁剪提取研究區(qū)數(shù)據(jù)。其余各數(shù)據(jù)的來(lái)源及預(yù)處理如下:

首先,基于90 m分辨率的SRTM DEM數(shù)據(jù)集(地理空間數(shù)據(jù)云,https://www.gscloud.cn/),利用ArcGIS的水文分析工具,獲取流域邊界數(shù)據(jù)。根據(jù)前期的研究成果,研究時(shí)段內(nèi),洞里薩湖在2016年3月水面面積最小,2011年10月水面面積最大[14]。結(jié)合數(shù)據(jù)質(zhì)量及可獲取性等客觀因素,本研究選擇2016年3月22日與3月29日的兩景旱季Lnadsat-8/OLI影像,拼接后,由人工數(shù)字化提取洞里薩湖永久性湖泊邊界。同理,選取2011年10月27日與11月3日的豐水年雨季Lnadsat-7/ETM+影像,人工數(shù)字化獲取洪泛區(qū)邊界。

針對(duì)洞里薩湖流域2001—2020年的土地利用數(shù)據(jù)由MCD12Q1影像提取,空間分辨率為500 m,時(shí)間分辨率為每年,來(lái)源于google earth engine云平臺(tái)。MCD12Q1采用5種不同的分類方案繪制全球的土地覆蓋影像。Liang等[15]以GlobeLand 30 m分辨率的土地覆被產(chǎn)品為驗(yàn)證數(shù)據(jù),對(duì)其5套分類方案分別進(jìn)行精度驗(yàn)證。研究指出,國(guó)際地圈-生物圈計(jì)劃(international geosphere-biosphere program, IGBP)方案的分類面積精度為99.35%,空間精度為78.66%,滿足區(qū)域研究的需要。本研究選取該分類方案對(duì)洞里薩湖流域的土地利用狀況進(jìn)行研究,該方案共包括17個(gè)土地利用亞類。根據(jù)研究區(qū)的土地覆被特征,將17個(gè)亞類合并為9個(gè)新的土地利用類型,合并方案如表1所示。

表1 流域土地利用類型新分類方案Table 1 New classification system of basin land use

湖泊水質(zhì)指標(biāo)主要選取湖泊濁度和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)。該數(shù)據(jù)獲取自歐盟委員會(huì)哥白尼全球土地服務(wù)平臺(tái)(https://land.copernicus.eu/global/),空間分辨率為300 m,時(shí)間分辨率為10 d,該數(shù)據(jù)集的時(shí)間跨度包含兩個(gè)時(shí)段:2002年5月—2012年3月、2016年5月至今。兩個(gè)時(shí)段分別基于ENVISAT/MERIS、Sentinel-3/OLCI遙感影像反演了懸浮物濃度[16]和葉綠素a濃度[17]。其中,懸浮物濃度對(duì)應(yīng)于濁度,單位為NTU,取值大于等于0;葉綠素a濃度推導(dǎo)得到營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)[18],無(wú)量綱,取值為0～100?？紤]到各年數(shù)據(jù)的完整性,現(xiàn)選取2004—2011年、2017—2020年共12年的數(shù)據(jù)進(jìn)行湖泊水質(zhì)的分析。在ArcGIS的支持下,利用湖泊水質(zhì)的研究邊界進(jìn)行掩膜裁剪,并使用Cell Statistics空間分析工具,進(jìn)行逐像元均值統(tǒng)計(jì),獲取年均湖泊濁度、營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的空間分布數(shù)據(jù)。

2 方法

2.1 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣

為探究洞里薩湖流域的土地利用轉(zhuǎn)換信息,基于不同時(shí)期土地利用分類影像的疊加運(yùn)算,使用各地類轉(zhuǎn)換的百分比制作土地利用轉(zhuǎn)移矩陣[19],具體原理如表2所示。

表2 土地利用轉(zhuǎn)移矩陣原理Table 2 Principle of land use transfer matrix

2.2 趨勢(shì)分析

采用Theil-Sen Median趨勢(shì)分析和Mann-Kendall顯著性檢驗(yàn)方法結(jié)合,分析研究時(shí)段內(nèi)各土地利用類型、湖泊濁度和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的變化趨勢(shì)及其顯著性。該方法是一種非常穩(wěn)定的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法,優(yōu)點(diǎn)在于不需要數(shù)據(jù)服從一定的分布,對(duì)數(shù)據(jù)誤差具有較強(qiáng)的抵抗能力,使得結(jié)果更為科學(xué),常被用于長(zhǎng)時(shí)間系列數(shù)據(jù)的趨勢(shì)分析和顯著性檢驗(yàn)中[20-21]。其中,Theil-Sen Median方法又被稱為Sen斜率估計(jì),計(jì)算公式為

i=1,2,3,…;j=1,2,3,…

(1)

式(1)中:xj和xi為時(shí)間序列數(shù)據(jù),j>i;S為檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,指計(jì)算n(n-1)/2個(gè)數(shù)據(jù)組合斜率的中位數(shù),用于量化單調(diào)趨勢(shì)。若S>0,則表示這一時(shí)間序列呈現(xiàn)上升趨勢(shì),反之亦然。

Mann-Kendall檢驗(yàn)的計(jì)算原理為:對(duì)于時(shí)間序列xi,定義標(biāo)準(zhǔn)化檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z為

(2)

式(2)中:

(3)

(4)

(5)

式中:sign為符號(hào)函數(shù);n為時(shí)間序列長(zhǎng)度;Z為正值表示增加趨勢(shì),Z為負(fù)值表示減少趨勢(shì)。在給定的顯著性水平α下,當(dāng)|Z|>u1-α/2時(shí),表示此時(shí)間序列在α水平上存在顯著的變化,即|Z|≥1.64、1.96、2.58時(shí)分別表示通過(guò)了置信度90%、95%、99%的顯著性檢驗(yàn)。

2.3 相關(guān)性分析

利用皮爾遜(Pearson)相關(guān)系數(shù)r對(duì)流域土地利用類型與湖泊濁度、營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的關(guān)聯(lián)性進(jìn)行評(píng)價(jià)。計(jì)算方法為

(6)

3 結(jié)果與討論

3.1 洞里薩湖流域土地利用和湖泊水質(zhì)的時(shí)空分布特征

2001—2020年洞里薩湖流域的土地利用分布如圖2所示,以湖泊為中心,東南和西北區(qū)域大面積分布著耕地和草地,西南沿海和東北山區(qū)丘陵為林地區(qū)域,湖泊周?chē)植贾鴿竦睾土值?湖區(qū)平原零散分布著建設(shè)用地,而灌木地與裸地所占面積小于0.005%。由圖2可以明顯看出,林地面積逐漸減少,草地和耕地面積逐漸增加。經(jīng)統(tǒng)計(jì),整個(gè)流域的總面積約為88 898 km2。2001—2020年,林地減少最快,從占流域面積的40.45%減少到僅占19.69%。而草地增長(zhǎng)最快,所占流域面積比例從2001年的28%增長(zhǎng)到2020年的42.03%。其次是耕地,研究時(shí)段內(nèi)總面積增長(zhǎng)了約6 235 km2,增長(zhǎng)比例約為流域總面積的7%。同時(shí),城市建設(shè)用地也呈增長(zhǎng)趨勢(shì),但至2020年,其總面積仍僅占流域面積的0.23%,城市發(fā)展落后。此外,研究時(shí)段內(nèi),流域水體面積在不斷減少,而濕地在年際間呈波動(dòng)分布。

圖2 2001—2020年洞里薩湖流域的土地利用時(shí)空分布Fig.2 Spatial and temporal distribution of land use in Tonle Sap Lake Basin from 2001 to 2020

洞里薩湖濁度和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的時(shí)空分布如圖3和圖4所示。從時(shí)間尺度看,研究時(shí)段內(nèi)洞里薩湖濁度的平均值為52.13 NTU,最高值出現(xiàn)在2017年(77.82 NTU),最低值出現(xiàn)在2011年(37.26 NTU),2017年以后濁度明顯升高。相應(yīng)地,研究時(shí)段內(nèi)營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的平均值為55.35,最高值和最低值分別為2019年的56.14和2017年的48.75,營(yíng)養(yǎng)化程度呈波動(dòng)分布。從空間尺度看,濁度和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)呈現(xiàn)相似的分布特征,大致表現(xiàn)為湖區(qū)北部高值,南部低值分布,具有明顯的空間異質(zhì)性。根據(jù)湖泊富營(yíng)養(yǎng)化的分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)[22],研究時(shí)段內(nèi)洞里薩湖除小部分湖區(qū)為中營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)外,大部分湖區(qū)表現(xiàn)為輕度富營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)。

圖3 洞里薩湖濁度的時(shí)空分布Fig.3 Spatial and temporal distribution of turbidity in Tonle Sap Lake

圖4 洞里薩湖營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的時(shí)空分布Fig.4 Spatial and temporal distribution of nutrient state index in Tonle Sap Lake

3.2 洞里薩湖流域土地利用和湖泊水質(zhì)的變化特征

針對(duì)土地利用數(shù)據(jù),獲取了2001年和2020年的土地利用轉(zhuǎn)移矩陣。如表3所示,50.33%的林地向草地轉(zhuǎn)換,2.89%的林地直接轉(zhuǎn)換為耕地,0.76%的林地轉(zhuǎn)換為濕地,20年間,僅有46.01%的林地面積保持不變,流出量高達(dá)53.99%。此外,草地面積中占24.56%的區(qū)域轉(zhuǎn)換為耕地,有2.76%的草地轉(zhuǎn)換為林地,保持不變的區(qū)域占該地類總面積的72.45%。同時(shí),耕地中有3.42%的區(qū)域轉(zhuǎn)變?yōu)椴莸?0.46%的區(qū)域轉(zhuǎn)換為林地,95.93%的區(qū)域保持不變。此外,濕地面積中近43.47%的區(qū)域變換為草地,而水體中有2.33%的比例轉(zhuǎn)變?yōu)榱藵竦?建設(shè)用地的擴(kuò)張則主要占用了耕地。結(jié)合各地類的面積占比,可以看出,洞里薩湖流域存在由林地向草地轉(zhuǎn)移、草地向耕地轉(zhuǎn)移的主要土地利用轉(zhuǎn)移特征。

表3 2001年和2020年洞里薩湖流域土地利用轉(zhuǎn)移矩陣Table 3 Land use transfer matrix of Tonle Sap Lake Basin between 2001 and 2020

在上述研究的基礎(chǔ)上,利用趨勢(shì)分析方法,定量分析洞里薩湖流域土地利用類型及湖泊水質(zhì)的變化趨勢(shì)及其顯著性。如表4所示,在2001—2020年的流域土地利用中,草地、耕地、建設(shè)用地、灌木地表現(xiàn)為顯著的上升趨勢(shì),而林地和水體表現(xiàn)為顯著的下降趨勢(shì),且均通過(guò)了99%的顯著性檢驗(yàn)。其中,草地、耕地的增長(zhǎng)率顯著大于其他地類,年均增長(zhǎng)率分別達(dá)到了流域總面積的0.8%和0.35%;其次是建設(shè)用地,其增長(zhǎng)率為0.002%/a;因灌木地的所占流域面積較小,擴(kuò)張有限。相反地,流域的毀林率非常顯著,高達(dá)1.13%/a,即林地平均每年減少近1 000 km2,與全球最高的林地?fù)p失率相當(dāng)[9]。相應(yīng)地,在湖泊水質(zhì)的研究時(shí)段內(nèi),濁度和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)均表現(xiàn)為上升趨勢(shì),上升率分別為1.59 NTU/a和0.014/a。比較而言,濁度的上升趨勢(shì)更為明顯,但均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

表4 洞里薩湖流域土地利用變化和湖泊水質(zhì)的變化趨勢(shì)Table 4 Trend of land use change and lake water quality in Tonle Sap Lake Basin

3.3 洞里薩湖流域的土地利用變化與湖泊水質(zhì)的相關(guān)性分析

上述研究顯示,除洞里薩湖水體外,該流域主要的地類為草地、耕地、林地、濕地和建設(shè)用地。本研究分析2004—2011年、2017—2020年共12年間主要地類占流域面積的比例與洞里薩湖水質(zhì)的相關(guān)性。如圖5所示,湖泊濁度與流域草地、耕地、林地和建設(shè)用地間強(qiáng)相關(guān)(0.6<|r|<0.8),與濕地弱相關(guān)(0.2<|r|<0.4)。其中,湖泊濁度與林地強(qiáng)負(fù)相關(guān)(r=-0.65),與草地、耕地和建設(shè)用地強(qiáng)正相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.61、0.74、0.72?？梢?jiàn),洞里薩湖流域顯著的毀林開(kāi)荒驅(qū)動(dòng)了湖泊濁度的不斷上升。針對(duì)洞里薩湖的營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù),僅與流域的濕地占比具有弱負(fù)相關(guān)關(guān)系(r=-0.31),而其他地類與其無(wú)明顯關(guān)聯(lián)。整體看,洞里薩湖土地利用變化與湖泊濁度的關(guān)聯(lián)性顯著高于其與營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)的相關(guān)性。

圖5 洞里薩湖土地利用變化與湖泊水質(zhì)的相關(guān)性Fig.5 Correlation between land use change and lake water quality in Tonle Sap Lake

究其原因,柬埔寨為傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)國(guó),農(nóng)業(yè)人口占全國(guó)總?cè)丝诘?0%以上,脫貧仍為首要政務(wù)[23]。在漁業(yè)資源不斷受損的情況下,政治目標(biāo)和經(jīng)濟(jì)需求共同導(dǎo)致對(duì)耕地需求的增加,驅(qū)動(dòng)了森林資源的減少。隨著植被覆蓋度的下降,土壤侵蝕的抑制性減弱,水土流失加劇,勢(shì)必導(dǎo)致湖泊濁度的升高。但由于該地區(qū)農(nóng)業(yè)科技力量薄弱,耕地的農(nóng)藥、化肥使用率較低,農(nóng)業(yè)面源污染有限[24]。因此,耕地的不斷增加與湖泊營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)的升高沒(méi)有明顯關(guān)聯(lián)。值得注意的是,在經(jīng)濟(jì)落后的現(xiàn)狀下,湖區(qū)有大量的人口居住在湖上或環(huán)湖區(qū)域,人畜排泄物、生活污水、船只排放的油污等直接進(jìn)入湖泊,加之柬埔寨政府無(wú)強(qiáng)大的資金和技術(shù)投入來(lái)治理水環(huán)境,從而致使洞里薩湖的營(yíng)養(yǎng)化狀態(tài)仍較嚴(yán)重[25]。在未來(lái)的湖泊水環(huán)境管理中,應(yīng)加強(qiáng)林地恢復(fù)力度,改良土地利用方式,并嚴(yán)格控制生產(chǎn)、生活污水的排放。

4 結(jié)論

本研究首先對(duì)洞里薩湖流域土地利用和湖泊水質(zhì)的時(shí)空分布及變化特征進(jìn)行分析,然后討論兩者間的相關(guān)性。結(jié)果表明,該流域的主要土地利用類型為林地、草地、耕地、水體、濕地和建設(shè)用地,整個(gè)研究時(shí)段內(nèi)林地退化嚴(yán)重,存在由林地向草地轉(zhuǎn)移、草地向耕地轉(zhuǎn)移的主要特征。同時(shí),湖泊濁度和營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)也為上升趨勢(shì),且濁度的增加趨勢(shì)更為明顯。分析顯示,濁度的上升與林地的減少和耕地、草地、建設(shè)用地的增加強(qiáng)相關(guān),而營(yíng)養(yǎng)狀態(tài)指數(shù)與流域土地利用相關(guān)性較弱。研究結(jié)論為認(rèn)識(shí)洞里薩湖水質(zhì)變化的驅(qū)動(dòng)因子與流域管理提供科學(xué)參考。