李洪慶, 陳明慧, 程飛飛

（河海大學公共管理學院, 南京 211100）

河流是流域環(huán)境的重要構(gòu)成要素, 也是景觀格局的重要基礎(chǔ)。水環(huán)境質(zhì)量是流域地表景觀結(jié)構(gòu)的綜合反映[1, 2］, 在不同尺度景觀格局上表現(xiàn)出不同的空間分布特征[3］, 進而影響流域生態(tài)功能和入河污染物的數(shù)量和遷移過程[4, 5］, 對河流水質(zhì)安全產(chǎn)生較大影響。因此, 探討流域內(nèi)景觀格局與河流水質(zhì)之間的關(guān)系, 對水資源保護和管理、景觀格局和土地利用規(guī)劃具有重要意義。

針對景觀-水質(zhì)之間的格局-過程關(guān)系, 國內(nèi)外相關(guān)學者進行了大量研究。大多是基于景觀類型（例如林地、城鎮(zhèn)用地、農(nóng)業(yè)用地等）[6-9］、景觀格局指數(shù)、景觀空間負荷對比指數(shù)等[10-12］景觀指標, 選擇不同空間尺度與水質(zhì)監(jiān)測的時間尺度, 從生態(tài)學過程分析兩者間的相互關(guān)系。但由于景觀格局對河流水質(zhì)的影響具有明顯的尺度依賴性[13］, 空間尺度選取差異使得研究結(jié)論不盡相同, 至于何種空間尺度更適合解釋水質(zhì)變化空間分異特征, 也尚未有統(tǒng)一定論。部分學者將水質(zhì)看作整體, 認為子流域尺度更適合量化景觀格局對水質(zhì)的影響[14-17］；一些學者則認為, 流域尺度忽略了污染指標來源方式的差異及對景觀結(jié)構(gòu)響應能力的不同[18］, 景觀格局對水質(zhì)空間分異的解釋弱于緩沖區(qū)尺度[19-22］, 常用的緩沖區(qū)有河岸緩沖帶、圓形等局地緩沖區(qū)等。因此, 尺度的確定是研究景觀生態(tài)空間格局對水環(huán)境質(zhì)量影響的重要前提和內(nèi)容。其分析方法有很多, 主要分為兩類。一是數(shù)理統(tǒng)計方法, 采用相關(guān)分析、多元線性回歸分析、冗余分析（RDA）、偏最小二乘法（PLSR）[23］等對兩者關(guān)系進行量化分析；二是運用水文模擬模型, 包括SWAT 模型[24］、地理加權(quán)回歸模型（GWR）[25］以及水文水動力模型[26］等, 通過模擬水文生態(tài)環(huán)境的變化提出景觀格局優(yōu)化途徑。

深圳河灣流域作為深圳市建設(shè)最早、最成熟的地區(qū), 城市化程度高, 人口密集, 景觀格局變化劇烈, 水污染問題已成為最大的環(huán)境問題, 更是深圳市高質(zhì)量發(fā)展的最大短板[27］。長期高頻率的人類活動產(chǎn)生的工業(yè)廢物和生活污水大量進入深圳河灣流域。水環(huán)境主要受面源與截排溢流污染影響[28］, 水體污染主要表現(xiàn)為氮、磷等主要污染物超標[29］, 且河流的大部分污染物濃度受降雨影響較大。目前關(guān)于深圳河灣流域水環(huán)境的研究大多采用相關(guān)水質(zhì)評價模型等方法對污染物來源進行解析并模擬研究[30-32］, 而從景觀生態(tài)學角度解釋其水質(zhì)問題的研究較少。因此, 本研究以深圳河灣流域為例, 綜合運用遙感技術(shù), 結(jié)合采樣監(jiān)測數(shù)據(jù), 利用Spearman 相關(guān)性分析、冗余分析（RDA）等方法, 探索流域內(nèi)景觀格局對河流水質(zhì)之間的時空分異特征, 并識別景觀格局對流域水質(zhì)變化影響最大的空間尺度, 為深圳河灣流域水環(huán)境保護提供科學依據(jù), 促進區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)概況

深圳河灣流域在本研究中指的是深圳市一側(cè)的集水區(qū)（113°53′—114°12′E, 22°26′—22°40′N）, 位于深圳市西南側(cè), 包括深圳灣流域和深圳河流域, 陸域面積大約為310 km2。流域內(nèi)主要以林地和建設(shè)用地為主, 地勢東北高、西南低, 沿海地勢平坦。流域內(nèi)河流眾多, 均屬于雨源型河流, 除深圳河為東西走向外, 其余各河均自北向南流向深圳河和深圳灣, 灣內(nèi)水質(zhì)變化與流域內(nèi)河流排放入海負荷通量的變化規(guī)律基本一致[33］。根據(jù)《深圳市地表水環(huán)境功能區(qū)劃》, 深圳河灣流域的河流屬于一般景觀用水, 河流水質(zhì)要求達到《地表水環(huán)境質(zhì)量標準》（GB 3838—2002）的Ⅴ類標準。該流域?qū)賮啛釒ШＱ笮詺夂? 區(qū)域內(nèi)降雨量時空分配非常不平衡, 多年平均降雨量為1 966.5 mm, 雨期（4—9 月）降雨量大且集中, 約占全年降雨總量的80%[34］。

1.2 數(shù)據(jù)獲取及處理

本研究在干流和支流共設(shè)置了18 個監(jiān)測點（圖1）, 從2020 年1—12 月, 以周為周期, 選取氨氮和總磷作為水質(zhì)監(jiān)測指標?；诘乩砜臻g數(shù)據(jù)云30 m分辨率的DEM 數(shù)字高程模型（數(shù)據(jù)來源：http：//www.gscloud.cn/）, 利用ArcGIS 10.7 水文分析工具提取水系并考慮地形、集水區(qū)匯流等因素將研究區(qū)劃分成18 個子流域, 并基于子流域內(nèi)的河流設(shè)置不同尺度的河岸緩沖帶, 每個研究單元對應1 個監(jiān)測點。土地利用/覆被數(shù)據(jù)來源于歐洲航天局（ESA）發(fā)布的2020 年10 m 分辨率的全球土地利用數(shù)據(jù), 景觀類型包括林地、灌木、草地、耕地、建設(shè)用地、裸露/稀疏植被、水體、濕地、紅樹林9 種類型。

圖1 研究區(qū)概況

1.3 景觀格局指數(shù)選擇

景觀格局一般是指在自然因素和人為因素共同作用下體現(xiàn)的空間格局[35］, 高度濃縮景觀結(jié)構(gòu)與格局信息的景觀指數(shù)能夠反映景觀空間異質(zhì)性?；谙嚓P(guān)研究成果和研究區(qū)具體情況, 本研究從破碎度、形狀變化、聚集/連通性等方面考慮[36］, 選取常用且能較好地反映地表水水質(zhì)變化的12種景觀指數(shù)（表1）。

表1 景觀指數(shù)描述

1.4 研究方法

將水質(zhì)數(shù)據(jù)按時間序列整理統(tǒng)計, 將4—9 月作為雨季時期數(shù)據(jù), 其余為非雨季時期數(shù)據(jù)。首先利用SPSS 26.0 軟件對數(shù)據(jù)進行正態(tài)性檢驗, 檢驗結(jié)果顯示P＜0.05, 故選擇Spearman 雙尾相關(guān)性分析9 種尺度下景觀指數(shù)與水質(zhì)指標之間的單因素相關(guān)關(guān)系；其次在相關(guān)性分析的基礎(chǔ)上進行逐步回歸分析, 識別不同時空尺度下影響某一水質(zhì)指標的景觀指標；最后使用Canoco5 軟件對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行降趨勢對應分析（Detrended correspondence analysis, DCA）, 選擇冗余分析（Redundancy analysis, RDA）[37］模型對每個解釋變量與響應變量進行排序分析, 直觀地表現(xiàn)不同時空尺度下眾多景觀指標對總體水質(zhì)的綜合作用, 并篩選出對流域整體水質(zhì)變化解釋度最大的空間尺度。

2 結(jié)果與分析

2.1 水質(zhì)特征分析

深圳河灣流域水質(zhì)參數(shù)描述性統(tǒng)計結(jié)果見表2。從時間尺度分析, 氨氮和總磷濃度受降雨影響存在明顯的時期性差異, 除3 號監(jiān)測點外, 雨季氨氮濃度均高于非雨季, 總磷濃度多數(shù)點位（13 個）雨季也高于非雨季；在雨季2 個指標的平均濃度均高于非雨季時期, 且氨氮濃度的時期差異性更明顯。各時期氨氮和總磷的平均濃度均達到了Ⅳ類標準（地表水環(huán)境質(zhì)量標準GB 3838—2002）, 最大濃度均達到了劣Ⅴ類標準, 表明深圳河灣流域水質(zhì)環(huán)境存在很大壓力。從變異系數(shù)分析, 氨氮濃度的變異系數(shù)明顯高于總磷濃度, 且雨季的變異系數(shù)相比非雨季有所增加, 說明氨氮沿河道分布不均勻, 空間分布離散程度較大, 且雨季呈現(xiàn)更加顯著的變異性。綜上分析, 深圳河灣流域雨季污染風險更大, 其中氨氮污染更嚴重。

表2 水質(zhì)各指標平均濃度描述性統(tǒng)計

深圳河灣流域水質(zhì)污染的空間分布見圖2。從空間尺度分析, 氨氮和總磷濃度低值區(qū)多出現(xiàn)在后海河、大沙河、沙灣河和蓮塘河子流域, 高值區(qū)出現(xiàn)在小沙河和鳳塘河河口以及新洲河、深圳河和布吉河附近, 多數(shù)采樣點氨氮和總磷濃度均達到地表水Ⅳ類、Ⅴ類質(zhì)量標準, 多處于流域下游且受降雨影響更加明顯。

圖2 深圳河灣流域水質(zhì)指標空間分布

2.2 不同尺度緩沖區(qū)土地利用、景觀格局特征分析

本研究景觀空間尺度分別選擇了子流域和距河岸100、200、300、400、500、600、700、800 m 的河岸帶為緩沖區(qū)。子流域尺度和河岸帶緩沖帶尺度下土地利用類型均以林地和建設(shè)用地為主（圖3）。建設(shè)用地面積占比最大的研究單元是13 號, 面積占比為68.282%～84.349%；林地面積占比最大的研究單元是18 號, 面積占比為73.107%～89.594%。隨著空間尺度范圍的增大, 大多數(shù)研究單元內(nèi)林地面積占比呈增加趨勢。隨著河岸帶緩沖區(qū)寬度的增加, 土地利用結(jié)構(gòu)特征逐漸和子流域尺度趨于一致。紅樹林僅分布在3 號、5 號、7 號研究單元內(nèi), 也存在無灌木或無濕地的研究單元, 且這3 種用地類型面積占比都不足10%, 因此后續(xù)分析中不予考慮。

圖3 不同空間尺度下土地利用類型組成

圖4 為不同尺度緩沖區(qū)景觀水平指數(shù)的差異。在子流域尺度下, NP、LPI、LSI、CONTAG、AI 指數(shù)均高于緩沖區(qū)尺度, 在河岸帶緩沖區(qū)尺度下, NP、LPI、LSI、CONTAG、AI 指數(shù)均隨著緩沖區(qū)寬度的增加而增大（圖4a、圖4b、圖4c、圖4d、圖4e）；在子流域尺度下, PD、ED、LJI 指數(shù)均小于緩沖區(qū)尺度, 在河岸帶緩沖區(qū)尺度下, PD、ED、LJI 指數(shù)與河岸帶緩沖區(qū)的寬度大小呈負相關(guān)關(guān)系（圖4f、圖4g、圖4h）。由此可見, 子流域尺度內(nèi)以單一均質(zhì)的大斑塊為主, 景觀斑塊數(shù)量較多, 形狀較為復雜, 景觀的破碎化程度較低且景觀連通性和聚集度較高。SHAPE_MN 指數(shù)均值較為穩(wěn)定, 最大值出現(xiàn)在100 m 河岸帶緩沖區(qū)尺度內(nèi)（圖4i）；SHDI 均值較為接近, 土地利用類型相對豐富, 空間分布相對均衡（圖4j）；PAFRAC 的均值波動較?。▓D4k）, 表明在不同尺度下斑塊形狀的復雜程度差異較小, 人類活動對景觀的干擾強弱也比較平衡, 100 m 河岸帶緩沖區(qū)尺度下波動最強；ENN_MN 指數(shù)在100 m 河岸帶緩沖區(qū)內(nèi)達到最大（圖4l）, 因此在100 m 河岸帶緩沖區(qū)內(nèi)景觀破碎化最為嚴重, 呈現(xiàn)多重景觀交互分布的結(jié)構(gòu)。綜上所述, 和子流域尺度相比, 河岸帶緩沖區(qū)尺度下景觀破碎度更高, 異質(zhì)性更強, 區(qū)域水質(zhì)污染的風險更高, 這些特性在100 m 河岸帶緩沖區(qū)內(nèi)最為明顯。

圖4 不同尺度下景觀指數(shù)變化特征

2.3 土地利用類型、景觀格局與水質(zhì)的相關(guān)性分析

2.3.1 不同空間尺度景觀特征與水質(zhì)相關(guān)性分析對不同空間尺度的景觀特征與水質(zhì)指標進行相關(guān)性分析, 由分析結(jié)果可知, 7 種土地利用類型中有4 種土地利用類型在所有空間尺度下與水質(zhì)指標均不存在相關(guān)性（表3）, 12 個景觀指數(shù)中有6 個指數(shù)與水質(zhì)指標存在顯著相關(guān)性（表4）。不同空間尺度內(nèi)各指標與水質(zhì)之間的相關(guān)性存在明顯的時空差異性。

表3 不同空間尺度下不同時期水質(zhì)與土地利用的相關(guān)性

表4 不同空間尺度下不同時期水質(zhì)與景觀指數(shù)的相關(guān)性

與河岸帶緩沖區(qū)尺度相比, 子流域尺度下各指標之間的相關(guān)性較弱, 指標之間幾乎不存在顯著的相關(guān)性, 僅在非雨季時期總磷濃度與建設(shè)用地面積占比、PD 呈顯著正相關(guān), 氨氮濃度與ED 呈顯著正相關(guān)、與AI 和CONTAG 呈顯著負相關(guān)。而在河岸帶緩沖區(qū)尺度下, 氨氮濃度和總磷濃度均與林地面積占比、AI、CONTAG 呈顯著的負相關(guān)關(guān)系, 而與建設(shè)用地面積占比、裸露/稀疏植被、PD、ED 呈顯著正相關(guān)；LJI 與ENN_MN 僅與氨氮濃度呈顯著負相關(guān), 而與總磷濃度不相關(guān)。

分時期來看, 裸露/稀疏植被面積占比僅在雨季時期的部分緩沖區(qū)尺度下與水質(zhì)指標呈顯著正相關(guān), 總磷濃度僅在雨季與ED、AI、CONTAG 存在相關(guān)性。氨氮濃度與大部分指標之間的相關(guān)系數(shù)最大值往往出現(xiàn)在雨季時期, 同時, 雨季時期的相關(guān)性普遍高于非雨季時期；而總磷濃度與土地利用類型面積占比之間的相關(guān)系數(shù)除裸露/稀疏植被外最大值均處于100 m 河岸帶緩沖區(qū)尺度下, 且隨著緩沖區(qū)尺度的增大總體呈減小趨勢。從整體上看, 與總磷濃度存在相關(guān)性的景觀指數(shù)比較少, 且在雨季時期總磷濃度與各指標之間的相關(guān)性更顯著。

2.3.2 不同空間尺度景觀特征與水質(zhì)回歸分析 基于相關(guān)性分析, 以各空間尺度與氨氮濃度和總磷濃度具有顯著相關(guān)性的指標作為自變量, 分別與氨氮濃度和總磷濃度進行回歸分析, 結(jié)果見表5。從整體上看, 所有方程都有一個景觀指標來解釋, 林地面積占比、建設(shè)用地面積占比、ENN_MN、CONTAG、AI是影響水質(zhì)的主要景觀指標。河岸帶緩沖區(qū)尺度對水質(zhì)的預測能力明顯好于子流域尺度, 在河岸帶緩沖區(qū)尺度下, 相比于土地利用類型指標, 景觀指數(shù)與氨氮的相關(guān)性更為顯著, 林地面積占比對總磷濃度的空間分異的解釋度則要高于氨氮。從回歸效果來看, 無論是雨季還是非雨季時期, 在100 m 河岸帶緩沖區(qū)尺度下建設(shè)面積占比與氨氮濃度間的回歸系數(shù)均是最高的,R2分別為0.318 和0.337；而對于總磷濃度而言, 雨季時期600 m 河岸帶緩沖區(qū)尺度下, 林地面積占比對總磷濃度的解釋率（0.378）最大, 在非雨季時期林地面積占比與總磷濃度間的回歸系數(shù)最大值（0.412）位于400 m 河岸帶緩沖區(qū)尺度下, 各指標回歸系數(shù)最大值均處于非雨季時期?；貧w分析與相關(guān)性分析結(jié)果并不完全一致, 一方面是因為逐步回歸分析會剔除掉具有共線性的變量；另一方面是指標之間相關(guān)性強也不一定表示具有因果關(guān)系, 當變量對模型沒有足夠的影響力時仍會被予以剔除。

表5 不同空間尺度下不同時期水質(zhì)與景觀指標的回歸關(guān)系模型

2.3.3 不同空間尺度景觀特征與水質(zhì)RDA 分析對水質(zhì)數(shù)據(jù)進行降趨勢對應分析（Detrended correspondence analysis, DCA）, 結(jié)果顯示, 雨季與非雨季的Gradient length 的第一軸分別為0.26 和0.28, 均小于3, 因此選擇冗余分析（Redundancy analysis, RDA）模型。RDA 排序可以更直觀地表現(xiàn)出流域眾多景觀指標對多個水質(zhì)指標的綜合作用, 通過冗余分析篩選出對流域整體水質(zhì)產(chǎn)生影響最大的空間尺度, 不同時空尺度下土地利用與水質(zhì)的RDA 結(jié)果如表6所示。

表6 不同空間尺度景觀指標對總體水質(zhì)的解釋

從整體來看, 子流域尺度下的景觀指標對不同時期水質(zhì)的總解釋率存在明顯差異, 非雨季時期的解釋率高出雨季時期15.1 個百分點；而在河岸帶緩沖區(qū)尺度下, 同一寬度的緩沖區(qū)內(nèi)景觀指標對不同時期水質(zhì)的總解釋率差異較小, 對總體水質(zhì)的解釋率差值不超過10 個百分點。不同空間尺度下都存在顯著性較強的解釋變量能對水質(zhì)變化做出解釋（P＜0.05）。

河岸帶緩沖區(qū)尺度下景觀指標對總體水質(zhì)的解釋率范圍為28.4%～52.8%, 子流域尺度為24.5%～39.6%, 河岸帶緩沖區(qū)尺度對總體水質(zhì)的解釋率明顯優(yōu)于子流域尺度；無論是雨季還是非雨季時期, 300 m 河岸帶緩沖區(qū)尺度是流域內(nèi)景觀指標在不同空間尺度上對總體水質(zhì)變化解釋率最大的區(qū)域, 且雨季時期的解釋率略高于非雨季時期。因此, 300 m河岸帶緩沖區(qū)是深圳河灣流域水質(zhì)管理的最有效緩沖區(qū), 對300 m 緩沖區(qū)進行RDA 排序分析。

由非雨季時期的排序圖（圖5a）可知, 建設(shè)用地面積占比、ED 與2 個水質(zhì)指標（氨氮和總磷濃度）呈正相關(guān), ED 箭頭長度較短, 相關(guān)性不明顯, 建設(shè)用地面積占比、ED 分別能夠解釋18.3%、5.2%的總體水質(zhì)變化, 說明城市擴張建設(shè)用地的增加會加劇河流水體污染；林地面積占比則與兩個水質(zhì)指標呈負相關(guān)關(guān)系, 林地對應P=0.034＜0.05, 是300 m 河岸帶緩沖區(qū)非雨季時期水質(zhì)的主要顯著解釋變量, 貢獻率為26.9%, 高于建設(shè)用地面積占比與ED 對水質(zhì)的貢獻率, 由此可知, 林地面積占比越高, 水質(zhì)質(zhì)量越好。由雨季時期的排序圖（圖3b）可知, 林地面積占比為雨季時期水質(zhì)的主要顯著解釋變量（P=0.032＜0.05）, 可以解釋25.8%的水質(zhì)質(zhì)量變化, 林地面積占比越高, 水體質(zhì)量越好；建設(shè)用地面積占比與PD則與2 個水質(zhì)指標呈正相關(guān)關(guān)系, 貢獻率分別為23.6%、14.0%。

圖5 300 m 河岸帶緩沖區(qū)RDA 排序

無論是雨季時期還是非雨季時期, 林地均為主要的顯著解釋變量, 對總體水質(zhì)變化的解釋效果最好, 與氨氮、總磷指標濃度呈負相關(guān)關(guān)系；而建設(shè)用地面積占比與破碎度指標（ED、PD）值的增加會加劇水體氨氮、總磷的污染, 導致流域水質(zhì)惡化。相關(guān)研究表明, 建設(shè)用地的地表徑流中污染物的濃度是林地的10～100 倍[38］, 隨城鎮(zhèn)化進程加快而增加的不透水面和排水系統(tǒng)縮短了地表徑流緩沖區(qū)以及污染物進入河流水體的時間[39］, 從而致使受納河流水體的水質(zhì)質(zhì)量下降；而林地具有減輕水土流失, 增強削減、截留隨徑流遷移的污染物的能力, 從而降低進入河流的污染物濃度, 改善水質(zhì)狀況。

3 小結(jié)

1）深圳河灣流域河流中的氨氮和總磷濃度偏高, 濃度均值均達到了Ⅳ類標準, 雨季時期氨氮和總磷濃度均高于非雨季時期, 氨氮的時期差異性更明顯。因此, 雨季時期深圳河灣流域水質(zhì)質(zhì)量更差, 氨氮的污染風險更大。Ⅳ和Ⅴ類水質(zhì)多出現(xiàn)在小沙河和鳳塘河河口以及新洲河、深圳河和布吉河附近, 流域下游和河流河口處水質(zhì)污染更為嚴重。

2）相關(guān)分析和回歸分析表明, 與河流水質(zhì)變化顯著相關(guān)的土地利用類型指標有林地、建設(shè)用地；反映破碎度（ED、PD）和連通性（ENN_MN、CONTAG、AI）方面的景觀指數(shù)與水質(zhì)之間的聯(lián)系更為顯著。

3）不同空間尺度對河流水質(zhì)指標的效應具有顯著的空間特征, 河岸帶緩沖區(qū)尺度對河流水質(zhì)解釋的效果要優(yōu)于子流域尺度, 300 m 緩沖區(qū)是流域內(nèi)景觀格局對水質(zhì)變化作用最強的河岸帶寬度, 且在雨季時期解釋效果更好。

4）在300 m 河岸帶緩沖區(qū)尺度下, 雨季時期各解釋變量對總體水質(zhì)的貢獻率均高于非雨季時期, 林地面積占比與不同時期的總體水質(zhì)都呈顯著正相關(guān), 解釋率占比均到達20%以上；建設(shè)用地占比增大、景觀破碎化程度加劇則會導致流域水質(zhì)惡化。