宮殿林，洪 曦，曾冠軍，王 毅，左雙苗，劉新亮,吳金水

(1.中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)過程重點實驗室，湖南 長沙 410125；2.中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所長沙農(nóng)業(yè)環(huán)境觀測研究站，湖南 長沙 410125；3.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4.湖南省土壤肥料研究所，湖南 長沙 410125；5.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，湖南 長沙 410128；6.湖南省水利廳，湖南 長沙 410007)

亞熱帶典型農(nóng)業(yè)流域河流水質(zhì)多元線性回歸預(yù)測

宮殿林1,2,3，洪 曦4，曾冠軍5，王 毅1,2①，左雙苗6②，劉新亮1,2,吳金水1，2

(1.中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)過程重點實驗室，湖南 長沙 410125；2.中國科學(xué)院亞熱帶農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所長沙農(nóng)業(yè)環(huán)境觀測研究站，湖南 長沙 410125；3.中國科學(xué)院大學(xué)，北京 100049；4.湖南省土壤肥料研究所，湖南 長沙 410125；5.湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)資源環(huán)境學(xué)院，湖南 長沙 410128；6.湖南省水利廳，湖南 長沙 410007)

理解河流水體氮磷濃度與景觀格局之間的關(guān)系是流域水環(huán)境質(zhì)量科學(xué)管理的前提。選取湖南省長沙縣石燕河流域，基于Pearson相關(guān)性分析、方差分解分析和多元線性回歸方法，研究景觀格局對流域出口水體氮磷濃度的影響并構(gòu)建氮磷濃度預(yù)測模型。結(jié)果表明，流域出口水質(zhì)長期處于劣V類，銨態(tài)氮(NH4+-N)、硝態(tài)氮(NO3--N)、總氮(TN)、可溶性磷(DP)和總磷(TP)質(zhì)量濃度分別為5.67～22.46、0.76～2.85、13.41～45.55、0.86～5.00和1.99～9.94 mg·L-1；流域出口水體氮磷濃度與土地利用方式組成、景觀格局指數(shù)、人口和養(yǎng)殖密度相關(guān)性顯著(P<0.05)。流域出口水體TN和TP濃度與林地面積比例、養(yǎng)殖密度呈顯著正相關(guān)(P<0.05)，與農(nóng)田、居民地面積比例和人口密度呈顯著負相關(guān)(P<0.05)；TN和TP濃度與景觀格局最大斑塊指數(shù)(LPI)呈顯著正相關(guān)(P<0.05)，與景觀斑塊形狀指數(shù)(LSI)呈顯著負相關(guān)(P<0.05)；流域出口水體氮磷濃度可用土地利用方式組成(農(nóng)田、居民地、茶園)和景觀格局指數(shù)〔斑塊密度(PD)、LPI、LSI、蔓延度(CONTAG)、景觀分割度(DIVISION)〕的多元線性回歸模型預(yù)測(校正后R2為0.132～0.320)，且多元線性回歸模型對NO3--N濃度的預(yù)測效果最佳。研究結(jié)果可為亞熱帶丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域水環(huán)境保護與景觀合理規(guī)劃、利用和管理提供科學(xué)依據(jù)。

流域環(huán)境；氮磷；畜禽養(yǎng)殖；面源污染；土地利用

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的大量盈余氮磷養(yǎng)分常通過各種途徑遷移進入水體環(huán)境,致使農(nóng)區(qū)氮磷面源污染威脅日漸嚴重，危害了農(nóng)村和農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展[1-2]。景觀格局可反映流域內(nèi)的人類活動與自然進程,因而與流域內(nèi)水質(zhì)狀況密切相關(guān)[3]。從景觀生態(tài)學(xué)角度研究農(nóng)業(yè)流域景觀格局對河流水質(zhì)的影響,已經(jīng)成為水環(huán)境研究的熱點[4]。許多研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)業(yè)流域中土地利用方式和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動與河流水體氮磷濃度顯著相關(guān),如森林面積比例下降、農(nóng)田面積比例提升和高強度畜禽養(yǎng)殖等,都會導(dǎo)致河流水體氮磷濃度升高和氮磷化學(xué)形態(tài)變化[5-8]。WANG等[9]通過景觀格局指數(shù)解析了流域景觀格局特征與河流水體質(zhì)量的關(guān)系。歐洋[10]解析了影響地表水質(zhì)的關(guān)鍵景觀類型與格局,辨析了不同因素對于景觀格局與水質(zhì)關(guān)系的影響。景觀格局與河流水環(huán)境質(zhì)量的關(guān)系并非一成不變,常因氣候、地形、土壤、植被和人類干擾活動而異[11-12]。劇烈的農(nóng)業(yè)活動(比如畜禽養(yǎng)殖)可能會降低、掩蓋甚至逆轉(zhuǎn)流域內(nèi)原有景觀格局與河流水體氮磷濃度的相關(guān)關(guān)系[13-14]。

亞熱帶丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域畜禽養(yǎng)殖業(yè)發(fā)達,土地利用方式類型眾多,徑流過程、水土流失機制、土壤水文過程以及養(yǎng)分和污染物遷移規(guī)律復(fù)雜多變,這些因素可能深刻影響流域景觀格局與河流水質(zhì)之間的關(guān)系。目前為止,對于高強度畜禽養(yǎng)殖流域景觀格局與河流水質(zhì)關(guān)系的研究主要集中在北方平原地區(qū)[15-16],而對亞熱帶丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域的研究甚少。Pearson相關(guān)性分析和多元回歸分析是研究流域景觀格局和河流水環(huán)境質(zhì)量關(guān)系的常用方法。羅璇等[17]運用Pearson相關(guān)性分析研究土地利用方式變化對流域碳氮輸出的影響,并構(gòu)建了基于土地利用方式預(yù)測河流水體碳氮濃度的多元線性回歸模型。王鵬舉[18]運用相關(guān)性分析和多元線性回歸方法研究流域土地利用方式和景觀格局指數(shù)與水體氮磷濃度的關(guān)系,并預(yù)測水體氮磷濃度的變化。理解和量化高強度畜禽養(yǎng)殖農(nóng)業(yè)流域景觀格局與水體質(zhì)量的關(guān)系是保護和治理流域水體污染的前提。研究選取亞熱帶具有高畜禽養(yǎng)殖強度的典型流域——湖南省長沙縣石燕河流域,觀測流域出口水體銨態(tài)氮(NH4+-N)、硝態(tài)氮(NO3--N)、總氮(TN)、可溶性磷(DP)和總磷(TP)濃度變化,明確亞熱帶丘陵區(qū)高強度畜禽養(yǎng)殖農(nóng)業(yè)流域景觀格局對水體氮磷濃度的影響,為亞熱帶丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域水環(huán)境的治理、生態(tài)恢復(fù)和管理提供科學(xué)依據(jù)。

1 材料與方法

1.1 流域基本特征

研究選取位于湖南省長沙縣白沙鎮(zhèn)的石燕河流域(圖1),地理位置為北緯28°55′～28°59′,東經(jīng)113°26′～113°29′,流域總面積13.51 km2,海拔58～216 m,屬湘江一級支流撈刀河水系。流域所在區(qū)域年均降水量1 422 mm,降水多集中在4—10月,年平均蒸發(fā)量為1 272 mm,年平均氣溫為17.2 ℃,年均無霜期為274 d,年均日照時數(shù)為1 663 h,屬典型亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候區(qū)。流域地形地貌以低山丘陵為主。土壤為花崗巖發(fā)育的紅壤。流域內(nèi)水系起源于地勢較高的山坡林地,流經(jīng)農(nóng)田和溝渠等,最后匯入石燕河。

土地利用方式主要以林地和農(nóng)田為主,林地多分布于山坡,農(nóng)田主要分布在河谷和河漫灘等低洼平緩地帶。林地主要是次生馬尾松林(Pinusmassoniana)以及杉木(Cunninghamialanceolata)和油茶(Camelliaoleifera)人工林。農(nóng)田主要為雙季稻田,稻田年施肥量折合純氮為374 kg·hm-2·a-1,純磷為66 kg·hm-2·a-1。2015年對整個石燕河流域的人口與養(yǎng)殖情況調(diào)查結(jié)果表明,流域內(nèi)居民共計819戶,總?cè)丝跀?shù)為2 510。流域內(nèi)畜禽養(yǎng)殖主要以生豬為主,牲畜存欄總量約10 400 AU(AU為標準畜禽單元)。流域內(nèi)生豬飼養(yǎng)規(guī)模較大,但缺乏廢水處理設(shè)施,養(yǎng)殖廢水通常直接排入農(nóng)田、溝渠和溪流等。

1.2 景觀格局指數(shù)

2014年對石燕河流域水系和土地利用方式進行野外調(diào)查后,選取流域內(nèi)9個出水口作為河流水體氮磷濃度監(jiān)測點(圖1)。以監(jiān)測點為子流域出口,基于流域數(shù)字高程模型(DEM),使用ArcGIS 10.0軟件直接分割每個子流域的邊界。流域土地利用方式圖由2014年研究區(qū)2.1 m分辨率的航拍圖(購自浙江省第二測繪院)經(jīng)矢量化后得到(圖1)。流域土地利用方式分為森林、農(nóng)田、居民地、水體(如大型排水灌溉渠、河流和水庫等)和茶園5類。為準確識別較小的土地類型斑塊(如小型水體),將土地利用方式矢量圖轉(zhuǎn)換為空間分辨率為5 m的柵格數(shù)據(jù),再用ArcGIS 10.0軟件進行統(tǒng)計。雖然表征流域景觀格局特征的指數(shù)眾多[19-20],由于景觀格局指數(shù)間的多重共線性和不同空間尺度斑塊的不規(guī)則性,并非所有景觀指數(shù)都是量化景觀格局特征的必要指數(shù)[21]。因此只選取其中9個必要的常用景觀格局指數(shù),包括斑塊密度(PD)、最大斑塊指數(shù)(LPI)、景觀斑塊形狀指數(shù)(LSI)、蔓延度(CONTAG)、斑塊凝聚度(COHESION)、景觀分割度(DIVISION)、景觀豐度(PR)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(SHDI)和辛普森多樣性指數(shù)(SIDI)。景觀格局指數(shù)值采用FRAGSTATS 4.2軟件計算[22-23]。

1.3 流域出口水質(zhì)監(jiān)測與分析

2014年4月—2015年5月,在各子流域出口采集河流水樣進行分析,水樣采集頻率為每10 d采集1次,共計采集水樣38次。水樣采集后立即送往實驗室存儲在4 °C環(huán)境中。分析時將每個水樣均分成2份,一份采用堿性過硫酸鉀消解后,流動分析儀(Auto Analyzer 3,SEAL Analytical,德國)測定TN濃度,采用過硫酸鉀消解后,鉬銻抗(通常稱磷鉬藍)分光光度法測定TP濃度;另一份水樣離心后取清液備用,采用流動分析儀測定NH4+-N和NO3--N濃度,采用鉬銻抗分光光度法測定DP濃度。

圖1 流域土地利用方式與水質(zhì)監(jiān)測點示意Fig.1 Land use types and water quality monitoring posts in the catchment

1.4 統(tǒng)計分析

所有數(shù)據(jù)使用R軟件(http:∥www.r-project.org)進行統(tǒng)計分析。首先,應(yīng)用Pearson相關(guān)性分析評價流域出口水體氮磷濃度與土地利用方式、景觀格局指數(shù)、人口和養(yǎng)殖密度的關(guān)系。然后使用方差分解分析(VPA法)[24-25],對影響流域出口水體氮磷濃度(對數(shù)轉(zhuǎn)化后)的土地利用方式、景觀格局指數(shù)、人口和養(yǎng)殖密度進行分析,確定對流域出口水體氮磷濃度預(yù)測效果最佳的變量因子。VPA法采用R軟件的Varpart和Vegan程序來執(zhí)行數(shù)據(jù)的分析運算,將影響流域出口水體氮磷濃度的變量劃分為土地利用方式、人口與養(yǎng)殖密度和景觀格局指數(shù)3類變量組。利用Varpart和Vegan程序分析這3組變量對流域出口水體氮磷濃度的交互作用和解釋能力,利用殘差值來解釋選定變量對流域出口水體氮磷濃度的貢獻大小。

2 結(jié)果與分析

2.1 景觀格局特征

由表1可知，林地是各子流域內(nèi)面積比例最大的土地利用方式,子流域C4林地面積比例最低,為54.1%,子流域C1林地面積比例最高,為66.6%。農(nóng)田是各子流域內(nèi)第2大土地利用方式,子流域C2農(nóng)田面積比例最低,為26.0%,子流域C4農(nóng)田面積比例最高,為40.0%。居民用地、水體和茶園面積比例較小,分別只占流域總面積的3.4%、2.8%和0.7%。各子流域人口密度為1.4～2.1人·hm-2,子流域C4人口密度最大,子流域C2人口密度最小。各子流域養(yǎng)殖密度為2.0～43.2 AU·hm-2。

表1 流域土地利用方式組成、人口和養(yǎng)殖密度Table 1 Land use composition, and population and livestock densities in the catchment

AU為標準畜禽單元。

各子流域景觀格局指數(shù)值見表2。各子流域PD值在80.27～141.49 hm-2范圍內(nèi),其中子流域C5的PD值(80.27 hm-2)明顯低于其他子流域;子流域C2和C3的LPI值高于其他子流域;子流域C9、C7和C8的 LSI值高于其他子流域;各子流域的CONTAG值均高于55%,處于較高水平;子流域C3的DIVISION值小于其他子流域,僅為0.53;子流域C5的SHDI和SIDI值都較小,分別為0.78和0.49。

表2 流域景觀格局指數(shù)Table 2 Landscape pattern indices of the catchment

2.2 氮磷濃度與水質(zhì)評價

由圖2可見，各子流域ρ(NH4+-N)為(5.67±0.52)～(22.46±3.86) mg·L-1,子流域C2最高,C6最低;ρ(NO3--N)為(0.76±0.13)～(2.85±0.31) mg·L-1,子流域C5最高,C3最低;ρ(TN)分布與NH4+-N略有不同,子流域C2最高,C7最低,為(13.41±0.95)～(45.55±8.72) mg·L-1;ρ(DP)為(0.86±0.09)～(5.00±1.08) mg·L-1;ρ(TP)為(1.99±0.28)～(9.94±2.22) mg·L-1。DP和TP濃度分布與NH4+-N和TN略有不同,DP濃度為子流域C2最高,C7最低;TP濃度為子流域C2最高,C4最低。除NO3--N外,各子流域間的N和P濃度分布情況相似。

參照GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》,絕大部分子流域出口水體NH4+-N濃度處于劣Ⅴ類范圍(圖3),尤其是子流域C2所有水樣NH4+-N濃度都超過劣Ⅴ類標準,子流域C1、C7、C8和C9中95%以上的水樣NH4+-N濃度超過劣Ⅴ類標準。地表水樣中TN和TP污染情況極其嚴重,觀測期間所有水樣中TN濃度均超過劣Ⅴ類水標準,而99.5%的水樣TP濃度超過劣Ⅴ類水標準。

圖2 子流域出口水體氮磷濃度Fig.2 Nitrogen and phosphorus concentrations in the river water at the catchment outlets

水質(zhì)分級標準為GB 3838—2002《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》。所有水樣TN濃度均超過劣Ⅴ類標準。圖3 流域出口河流水質(zhì)分級Fig.3 Grading of the river water at the catchment outlets in quality

2.3 氮磷濃度的Pearson相關(guān)性分析

Pearson相關(guān)性分析表明,林地、農(nóng)田、居民地、水體和茶園面積比例,人口以及養(yǎng)殖密度與各子流域出口水體氮磷濃度相關(guān)性達顯著水平(P<0.05或P<0.01,表3)。林地、水體和茶園面積比例以及養(yǎng)殖密度均與NH4+-N、TN、DP和TP濃度呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),農(nóng)田面積比例和人口密度分別與NH4+-N、TN、DP和TP濃度呈極顯著負相關(guān)(P<0.01),而NO3--N濃度分別與農(nóng)田面積比例和人口密度呈顯著正相關(guān)(P<0.05或P<0.01),與林地面積比例呈顯著負相關(guān)(P<0.05);居民地面積比例與所有氮磷組分濃度均呈極顯著負相關(guān)(P<0.01)。

各子流域出口水體氮磷濃度與流域景觀格局指數(shù)的相關(guān)性分析結(jié)果見表4。僅LPI、LSI值與所有氮磷組分濃度相關(guān)性顯著(P<0.05或P<0.01);CONTAG和PR值與除NO3--N外的其余氮磷組分濃度呈顯著正相關(guān)(P<0.05或P<0.01);SIDI值與除NO3--N外的其余氮磷組分濃度呈極顯著負相關(guān)(P<0.01);PD值僅與NO3--N濃度呈極顯著負相關(guān)(P<0.01);COHESION值分別與NH4+-N、TN和TP濃度呈顯著負相關(guān)(P<0.05或P<0.01),DIVISION值與NO3--N濃度呈極顯著正相關(guān)(P<0.01),與TN和TP濃度呈顯著負相關(guān)(P<0.05);SHDI值與NO3--N濃度呈極顯著負相關(guān)(P<0.01),與DP和TP濃度呈顯著正相關(guān)(P<0.05)。

2.4 氮磷濃度的多元線性回歸模型

由圖4可知,土地利用方式組成和景觀格局指數(shù)是預(yù)測流域出口水體氮磷濃度(對數(shù)轉(zhuǎn)化后)的最佳變量因子?；谧兞恳蜃娱g交互作用和解釋程度的原因，人口密度和養(yǎng)殖密度因子被剔除。

表3 流域出口水體氮磷濃度與土地利用方式、人口和養(yǎng)殖密度的Pearson相關(guān)性分析Table 3 Pearson correlation analysis of nitrogen and phosphorus concentrations in the river water at the catchment outlets with land use, and population and livestock densities

表中數(shù)據(jù)為相關(guān)系數(shù)。*表示在α=0.05水平顯著相關(guān);**表示在α=0.01水平極顯著相關(guān)。

表4 流域出口水體氮磷濃度與流域景觀格局指數(shù)的Pearson相關(guān)性分析Table 4 Pearson correlation analysis of nitrogen and phosphorus concentrations in the river water at the catchment outlets with landscape pattern indices

表中數(shù)據(jù)為相關(guān)系數(shù)。*表示在α=0.05水平顯著相關(guān);**表示在α=0.01水平極顯著相關(guān)。

PD—斑塊密度；LPI—最大斑塊指數(shù)；LSI—景觀斑塊形狀指數(shù)；CONTAG—蔓延度；DIVISION—景觀分割度。圖中數(shù)字代表土地利用類型與景觀格局指數(shù)對氮磷變量的解釋率。圖4 基于方差分解分析方法確定預(yù)測流域出口水體氮磷濃度的最佳變量因子Fig.4 The most usable variables for predicting nitrogen and phosphorus concentrations in river water at the catchment outlets based on the variance decomposition analysis method

土地利用方式組成和景觀格局指數(shù)可解釋22.3%的流域出口水質(zhì)狀況,對NH4+-N、NO3--N、TN、DP和TP濃度的解釋程度在14.2%～32.2%之間。土地利用方式組成和景觀格局指數(shù)對NH4+-N濃度的解釋程度最低,僅為14.2%;對NO3--N濃度的解釋程度最高,達32.2%。以NO3--N濃度為例,景觀格局指數(shù)LPI和DIVISION值對NO3--N濃度的獨立解釋程度為24.7%,茶園與農(nóng)田面積比例的獨立解釋程度為3.4%,茶園、農(nóng)田面積比例以及LPI、DIVISION值的共同解釋僅占4.1%。

流域出口水體氮磷濃度(對數(shù)轉(zhuǎn)化后)可通過土地利用方式組成和景觀格局指數(shù)進行預(yù)測(表5)。TN濃度可通過農(nóng)田、居民地和茶園面積比例以及LSI和CONTAG值預(yù)測;TP濃度可通過農(nóng)田、居民地和茶園面積比例以及LPI、CONTAG和DIVISION值預(yù)測。NH4+-N和TN濃度多元線性回歸模型的預(yù)測效果一般,其校正R2為0.132和0.163;DP和TP濃度多元線性回歸模型的預(yù)測效果比NH4+-N和TN好,其校正R2為0.210和0.196;NO3--N濃度多元線性回歸模型的預(yù)測效果最好,其校正R2為0.320。

表5 流域出口水體氮磷濃度多元線性回歸預(yù)測模型Table 5 Multivariate linear regression model for prediction of nitrogen and phosphorus concentrations in river water at the catchments outlets

3 討論

該研究采用定期采樣方法觀測石燕河流域出口水體氮磷污染狀況,雖然會在一定程度上忽略短時間事件(如降雨-產(chǎn)流過程、農(nóng)田灌排)內(nèi)氮磷流失狀況,但能反映相對較長時間內(nèi)的流域河流水質(zhì)變化狀況[7]。整個觀測期間,石燕河流域出口水體所有水樣中TN濃度均超過V類水標準,而99.5%的水樣中TP濃度超過劣V類水標準,表明河流水體存在嚴重的氮磷污染。

畜禽養(yǎng)殖和氮堿流失農(nóng)田是許多農(nóng)業(yè)流域水體氮磷的最主要來源[26]。石燕河流域畜禽養(yǎng)殖強度較大,流域出口水體中TN與TP 質(zhì)量濃度分別為13.41～45.55和1.99～9.94 mg·L-1,遠高于王瓊等[13]在同一區(qū)域種植型農(nóng)業(yè)流域中的觀測結(jié)果(TN與TP 質(zhì)量濃度分別為0.88～5.39和0.08～0.25 mg·L-1)。農(nóng)田是氮磷循環(huán)的“源”,林地是流域氮磷循環(huán)的“匯”[27-28],許多研究表明流域河流水體氮磷濃度與農(nóng)田面積比例呈顯著正相關(guān),與林地面積比例呈顯著負相關(guān)[5,29]。但筆者的Pearson相關(guān)性分析表明,子流域出口水體氮磷濃度與農(nóng)田面積比例呈負相關(guān),而與林地面積比例呈正相關(guān),與已有文獻結(jié)果截然相反,表明高強度畜禽養(yǎng)殖活動可掩蓋和逆轉(zhuǎn)流域土地利用方式與河流氮磷濃度的關(guān)系。這種掩蓋和逆轉(zhuǎn)作用主要來自于畜禽養(yǎng)殖所帶來的高強度氮磷輸入,超過了流域生態(tài)系統(tǒng)的自凈功能(持留容量),影響了流域內(nèi)氮磷生物地球化學(xué)自然過程[30]。前期Pearson相關(guān)性分析表明,流域內(nèi)農(nóng)田面積比例與林地面積比例、居民地面積比例、人口密度相關(guān)性顯著。當(dāng)畜禽養(yǎng)殖掩蓋和逆轉(zhuǎn)河流水體氮磷濃度與林地或農(nóng)田面積比例的關(guān)系時,也往往會影響水體氮磷濃度與其他土地利用方式和人口密度的關(guān)系。需要指明的是,筆者研究中茶園面積比例與流域出口氮磷濃度(除NO3--N外)呈顯著正相關(guān),這與石雯倩[31]在湯浦水庫流域的研究結(jié)果一致,這可能是由各子流域內(nèi)茶園面積比例較小且茶園在各子流域中分布不均勻造成的。

Pearson相關(guān)性分析結(jié)果表明,PD值僅與NO3--N濃度呈顯著負相關(guān)。PD是衡量景觀破碎化程度的重要指標,PD越大表明流域內(nèi)景觀斑塊數(shù)量越多,空間破碎化程度越高,農(nóng)田、居民地和茶園等排放的易溶性氮磷在流域內(nèi)的遷移路徑更復(fù)雜,滯留時間更長,更有利于氮磷污染物的攔截。趙軍等[32]指出,流域中氮磷污染物的來源和環(huán)境化學(xué)行為存在差異,會導(dǎo)致氮磷對景觀格局的響應(yīng)不同,如氮對景觀格局的響應(yīng)較磷更敏感,原因可能在于氮多受控于不同土地利用方式上的人類活動,而磷的影響因素則更為復(fù)雜多樣。因此,筆者研究中PD值只與NO3--N濃度呈顯著負相關(guān)。LPI和LSI值與所有氮磷組分濃度都有顯著相關(guān)性,表明流域出口河流水質(zhì)受人為干擾強度和景觀斑塊復(fù)雜性的顯著影響,且人為干擾強度越大,景觀斑塊復(fù)雜性越強,水質(zhì)越差。CONTAG、COHESION、DIVISION、PR和SIDI值與氮濃度相關(guān)性顯著,表明人為干擾活動會使流域內(nèi)景觀斑塊的延展性變大,不同景觀的空間聯(lián)通性增強,景觀分割程度降低,景觀豐度、空間異質(zhì)性和景觀斑塊的多樣性減小,降低作為污染“匯”的景觀斑塊對氮污染物的滯留、攔截和消納能力,從而提高流域出口水體NH4+-N和TN濃度。與影響氮素濃度的景觀格局指數(shù)不同的是,磷素濃度受景觀分割度DIVISION影響不顯著,但受各景觀類型在整個景觀中的比例分布狀況(SHDI)影響顯著。李文杰[33]認為景觀格局指數(shù)與地表水質(zhì)的關(guān)系受污染物“源”和“匯”景觀優(yōu)勢程度改變的影響，SHDI值越高,景觀斑塊類型增多,各斑塊類型比例的分布也趨于均衡,農(nóng)田、居民地和茶園等污染“源”景觀類型在景觀中的優(yōu)勢度及主導(dǎo)作用也隨之增強。石燕河流域畜禽圈舍往往與住宅連成一體,在運用GIS軟件識別景觀類型和計算景觀格局指數(shù)時,畜禽圈舍會被計入居民地類型中。一旦作為流域重要磷“源”的居民地(生活污水和養(yǎng)殖廢水)的主導(dǎo)作用增強,SHDI值與流域出口磷濃度的相關(guān)性必定增強。這也表明人為干擾活動會導(dǎo)致流域各景觀類型之間不能有效地協(xié)同進行對氮磷污染物的攔截和消納。

方差分解分析結(jié)果表明,土地利用方式組成和景觀格局指數(shù)是預(yù)測流域出口水體氮磷濃度的最佳變量因子。在進行多元回歸方程預(yù)測時,多變量因素之間存在的多重共線性會影響回歸方程對水質(zhì)預(yù)測的準確性。筆者選用的方差分解法可有效降低變量因子之間因多重共線性而導(dǎo)致的預(yù)測結(jié)果不確定性。許多流域水質(zhì)預(yù)測往往采用基于物理過程意義的流域環(huán)境過程模型(如WASP、SWAT和AGNPS等)[34],但是這些模型參數(shù)需求過多,運算繁瑣,預(yù)測結(jié)果不確定性強,因而限制了它們在普通土地使用者、土地管理者以及政府機構(gòu)基于流域景觀規(guī)劃保護水環(huán)境的實踐操作過程中的應(yīng)用。多元線性回歸方程的結(jié)果表明,流域出口水體氮磷濃度可采用土地利用方式組成和景觀格局指數(shù)進行較準確地預(yù)測。然而,不同流域的氣候條件、水文條件、地形特征和經(jīng)濟文化狀況等具有明顯的特異性,不能生搬硬套地將該研究的預(yù)測模型應(yīng)用在其他流域上。該研究的最大意義在于著重強調(diào)了流域景觀格局及其人類干擾活動對流域河流水質(zhì)的特異性影響,并對運用方差分解分析和多元線性回歸方程預(yù)測流域河流水質(zhì)的方法進行了嘗試。

多元線性回歸預(yù)測模型強調(diào)了土地利用方式和景觀格局對流域地表水環(huán)境質(zhì)量的重要性,但并不是說畜禽養(yǎng)殖和人口密度對流域水環(huán)境質(zhì)量不重要。許多研究表明,對于高畜禽養(yǎng)殖農(nóng)業(yè)流域河流水體氮磷污染,應(yīng)依據(jù)流域養(yǎng)殖承受能力進行限制飼養(yǎng),開展養(yǎng)殖業(yè)廢棄物的無害化處理、耕地對養(yǎng)殖廢棄物的消納和利用等方面工作[35-36]。雖然該研究對亞熱帶高強度畜禽養(yǎng)殖農(nóng)業(yè)流域中景觀格局與河流水質(zhì)的特殊關(guān)系進行了定量研究,但沒有深入理解流域景觀格局指數(shù)變量因子對氮磷污染物輸入、遷移和消納的關(guān)鍵作用過程和機理。因此,需進一步研究景觀格局指數(shù)與氮磷污染物遷移過程的定量關(guān)系,以便更好地為亞熱帶丘陵區(qū)農(nóng)業(yè)流域水體環(huán)境保護和土地/產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、應(yīng)用、調(diào)整提供科學(xué)依據(jù)。

4 結(jié)論

(1)觀測期間流域出口水體氮磷濃度長期處于劣Ⅴ類,存在較為嚴重的氮磷污染。

(2)高畜禽養(yǎng)殖農(nóng)業(yè)流域出口水體氮磷濃度與土地利用方式組成、景觀格局指數(shù)、人口和養(yǎng)殖密度相關(guān)性顯著(P<0.05或P<0.01)。

(3)高強度畜禽養(yǎng)殖活動會掩蓋甚至逆轉(zhuǎn)流域內(nèi)原有土地利用方式和景觀格局指數(shù)與河流水體氮磷濃度的關(guān)系。

(4)流域出口水體氮磷濃度可基于農(nóng)田、居民地、茶園面積比例和景觀格局指數(shù)PD、LPI、LSI、CONTAG和DIVISION,利用多元線性回歸方程進行較為準確的預(yù)測。

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(責(zé)任編輯：許 素)

Prediction of Water Quality in Rivers in Agricultural Regions Typical of Subtropics in China Using Multivariate Linear Regression Model.

GONGDian-lin1，2，3，HONGXi4，ZENGGuan-jun5，WANGYi1,2，ZUOShuang-miao6，LIUXin-liang1,2，WUJin-shui1,2

(1.Key Laboratory of Agro-Ecological Processes in Subtropical Region, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences, Changsha 410125， China;2.Changsha Research Station for Agricultural & Environmental Monitoring, Institute of Subtropical Agriculture, Chinese Academy of Sciences， Changsha 410125， China;3.University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049， China;4.Hunan Institute of Soil and Fertilizer, Changsha 410125， China;5.College of Resources and Environment, Hunan Agricultural University， Changsha 410128， China;6.Hunan Provincial Water Resources Bureau， Changsha 410007， China)

Knowledge about relationships of nitrogen (N) and phosphorus (P) concentrations in river water with landscape pattern is the premise of scientific management of catchment water environment. Shiyan River Catchment, in Changsha County, Hunan Province was selected as the object and Pearson correlation analysis, variation partitioning analysis, and multivariable linear regression analysis were applied to the exploration of effects of land use on N and P concentrations in river water at the catchment outlets and development of a model for predicting quality of the river water. Results show that 1) the water in the outlets has long been ruled into the category of Grade V minus in quality, as specified in the National Standard for Surface Water Quality (GB 3838-2002), with the concentration of ammonium-N (NH4+-N), nitrate-N (NO3--N), total-N (TN), dissolved-P (DP), and total-P (TP) varying in the range of 5.67-22.46, 0.76-2.85, 13.41-45.55, 0.86-5.00, and 1.99-9.94 mg·L-1, respectively; 2) N and P concentrations in the river water at the outlets of the catchment were significantly related to land use, landscape, population and livestock density (P<0.05), significantly and positively to proportion of forest land in area, and livestock density, and significantly and negatively to proportions of farmland and residential settlement in area, and population density. Besides they were also significantly and positively related to landscape maximum plaque index (LPI), and negatively to landscape shape index (LSI); 3) N and P concentrations in the river water could be predicted through analysis of land use patterns (farmland, residential area, tea garden, etc.) and landscape pattern indices [patch density (PD), LPI, LSI, contagion index(CONTAG), and landscape segmentation index (DIVISION)], using the multiple linear regression model (calibratedR2: 0.132-0.320). The model worked particularly well for predicting NO3--N concentration in the river water. All the findings may serve as an important scientific basis for protection of the water environment and rational programming, utilization and management of the landscapes in agricultural catchments in the subtropical hilly regions of China.

catchment environment； nitrogen and phosphorus； livestock； non-point source pollution； land use

2016-07-28

國家科技支撐計劃(2014BAD14B01)；城郊環(huán)保型高效農(nóng)業(yè)關(guān)鍵技術(shù)研究與示范(2014BAD14B05)；湖南省水利科技項目(湘水科計[2016]-SB-01)；湖南省科協(xié)決策咨詢研究計劃

① 通信作者E-mail：wangyi@isa.ac.cn

② 共同通信作者E-mail：553466318@qq.com

X824

A

1673-4831(2017)06-0509-10

10.11934/j.issn.1673-4831.2017.06.004

宮殿林(1981—),男,黑龍江七臺河人,碩士生,主要從事農(nóng)業(yè)流域環(huán)境研究。E-mail: gongdianlin@163.com