深圳河湾流域景观格局对河流水质时空尺度的效应研究

李洪庆, 陈明慧, 程飞飞

（河海大学公共管理学院, 南京 211100）

河流是流域环境的重要构成要素, 也是景观格局的重要基础。水环境质量是流域地表景观结构的综合反映[1, 2］, 在不同尺度景观格局上表现出不同的空间分布特征[3］, 进而影响流域生态功能和入河污染物的数量和迁移过程[4, 5］, 对河流水质安全产生较大影响。因此, 探讨流域内景观格局与河流水质之间的关系, 对水资源保护和管理、景观格局和土地利用规划具有重要意义。

针对景观-水质之间的格局-过程关系, 国内外相关学者进行了大量研究。大多是基于景观类型（例如林地、城镇用地、农业用地等）[6-9］、景观格局指数、景观空间负荷对比指数等[10-12］景观指标, 选择不同空间尺度与水质监测的时间尺度, 从生态学过程分析两者间的相互关系。但由于景观格局对河流水质的影响具有明显的尺度依赖性[13］, 空间尺度选取差异使得研究结论不尽相同, 至于何种空间尺度更适合解释水质变化空间分异特征, 也尚未有统一定论。部分学者将水质看作整体, 认为子流域尺度更适合量化景观格局对水质的影响[14-17］；一些学者则认为, 流域尺度忽略了污染指标来源方式的差异及对景观结构响应能力的不同[18］, 景观格局对水质空间分异的解释弱于缓冲区尺度[19-22］, 常用的缓冲区有河岸缓冲带、圆形等局地缓冲区等。因此, 尺度的确定是研究景观生态空间格局对水环境质量影响的重要前提和内容。其分析方法有很多, 主要分为两类。一是数理统计方法, 采用相关分析、多元线性回归分析、冗余分析（RDA）、偏最小二乘法（PLSR）[23］等对两者关系进行量化分析；二是运用水文模拟模型, 包括SWAT 模型[24］、地理加权回归模型（GWR）[25］以及水文水动力模型[26］等, 通过模拟水文生态环境的变化提出景观格局优化途径。

深圳河湾流域作为深圳市建设最早、最成熟的地区, 城市化程度高, 人口密集, 景观格局变化剧烈, 水污染问题已成为最大的环境问题, 更是深圳市高质量发展的最大短板[27］。长期高频率的人类活动产生的工业废物和生活污水大量进入深圳河湾流域。水环境主要受面源与截排溢流污染影响[28］, 水体污染主要表现为氮、磷等主要污染物超标[29］, 且河流的大部分污染物浓度受降雨影响较大。目前关于深圳河湾流域水环境的研究大多采用相关水质评价模型等方法对污染物来源进行解析并模拟研究[30-32］, 而从景观生态学角度解释其水质问题的研究较少。因此, 本研究以深圳河湾流域为例, 综合运用遥感技术, 结合采样监测数据, 利用Spearman 相关性分析、冗余分析（RDA）等方法, 探索流域内景观格局对河流水质之间的时空分异特征, 并识别景观格局对流域水质变化影响最大的空间尺度, 为深圳河湾流域水环境保护提供科学依据, 促进区域经济可持续发展。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

深圳河湾流域在本研究中指的是深圳市一侧的集水区（113°53′—114°12′E, 22°26′—22°40′N）, 位于深圳市西南侧, 包括深圳湾流域和深圳河流域, 陆域面积大约为310 km2。流域内主要以林地和建设用地为主, 地势东北高、西南低, 沿海地势平坦。流域内河流众多, 均属于雨源型河流, 除深圳河为东西走向外, 其余各河均自北向南流向深圳河和深圳湾, 湾内水质变化与流域内河流排放入海负荷通量的变化规律基本一致[33］。根据《深圳市地表水环境功能区划》, 深圳河湾流域的河流属于一般景观用水, 河流水质要求达到《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）的Ⅴ类标准。该流域属亚热带海洋性气候, 区域内降雨量时空分配非常不平衡, 多年平均降雨量为1 966.5 mm, 雨期（4—9 月）降雨量大且集中, 约占全年降雨总量的80%[34］。

1.2 数据获取及处理

本研究在干流和支流共设置了18 个监测点（图1）, 从2020 年1—12 月, 以周为周期, 选取氨氮和总磷作为水质监测指标。基于地理空间数据云30 m分辨率的DEM 数字高程模型（数据来源：http：//www.gscloud.cn/）, 利用ArcGIS 10.7 水文分析工具提取水系并考虑地形、集水区汇流等因素将研究区划分成18 个子流域, 并基于子流域内的河流设置不同尺度的河岸缓冲带, 每个研究单元对应1 个监测点。土地利用/覆被数据来源于欧洲航天局（ESA）发布的2020 年10 m 分辨率的全球土地利用数据, 景观类型包括林地、灌木、草地、耕地、建设用地、裸露/稀疏植被、水体、湿地、红树林9 种类型。

图1 研究区概况

1.3 景观格局指数选择

景观格局一般是指在自然因素和人为因素共同作用下体现的空间格局[35］, 高度浓缩景观结构与格局信息的景观指数能够反映景观空间异质性。基于相关研究成果和研究区具体情况, 本研究从破碎度、形状变化、聚集/连通性等方面考虑[36］, 选取常用且能较好地反映地表水水质变化的12种景观指数（表1）。

表1 景观指数描述

1.4 研究方法

将水质数据按时间序列整理统计, 将4—9 月作为雨季时期数据, 其余为非雨季时期数据。首先利用SPSS 26.0 软件对数据进行正态性检验, 检验结果显示P＜0.05, 故选择Spearman 双尾相关性分析9 种尺度下景观指数与水质指标之间的单因素相关关系；其次在相关性分析的基础上进行逐步回归分析, 识别不同时空尺度下影响某一水质指标的景观指标；最后使用Canoco5 软件对水质数据进行降趋势对应分析（Detrended correspondence analysis, DCA）, 选择冗余分析（Redundancy analysis, RDA）[37］模型对每个解释变量与响应变量进行排序分析, 直观地表现不同时空尺度下众多景观指标对总体水质的综合作用, 并筛选出对流域整体水质变化解释度最大的空间尺度。

2 结果与分析

2.1 水质特征分析

深圳河湾流域水质参数描述性统计结果见表2。从时间尺度分析, 氨氮和总磷浓度受降雨影响存在明显的时期性差异, 除3 号监测点外, 雨季氨氮浓度均高于非雨季, 总磷浓度多数点位（13 个）雨季也高于非雨季；在雨季2 个指标的平均浓度均高于非雨季时期, 且氨氮浓度的时期差异性更明显。各时期氨氮和总磷的平均浓度均达到了Ⅳ类标准（地表水环境质量标准GB 3838—2002）, 最大浓度均达到了劣Ⅴ类标准, 表明深圳河湾流域水质环境存在很大压力。从变异系数分析, 氨氮浓度的变异系数明显高于总磷浓度, 且雨季的变异系数相比非雨季有所增加, 说明氨氮沿河道分布不均匀, 空间分布离散程度较大, 且雨季呈现更加显著的变异性。综上分析, 深圳河湾流域雨季污染风险更大, 其中氨氮污染更严重。

表2 水质各指标平均浓度描述性统计

深圳河湾流域水质污染的空间分布见图2。从空间尺度分析, 氨氮和总磷浓度低值区多出现在后海河、大沙河、沙湾河和莲塘河子流域, 高值区出现在小沙河和凤塘河河口以及新洲河、深圳河和布吉河附近, 多数采样点氨氮和总磷浓度均达到地表水Ⅳ类、Ⅴ类质量标准, 多处于流域下游且受降雨影响更加明显。

图2 深圳河湾流域水质指标空间分布

2.2 不同尺度缓冲区土地利用、景观格局特征分析

本研究景观空间尺度分别选择了子流域和距河岸100、200、300、400、500、600、700、800 m 的河岸带为缓冲区。子流域尺度和河岸带缓冲带尺度下土地利用类型均以林地和建设用地为主（图3）。建设用地面积占比最大的研究单元是13 号, 面积占比为68.282%～84.349%；林地面积占比最大的研究单元是18 号, 面积占比为73.107%～89.594%。随着空间尺度范围的增大, 大多数研究单元内林地面积占比呈增加趋势。随着河岸带缓冲区宽度的增加, 土地利用结构特征逐渐和子流域尺度趋于一致。红树林仅分布在3 号、5 号、7 号研究单元内, 也存在无灌木或无湿地的研究单元, 且这3 种用地类型面积占比都不足10%, 因此后续分析中不予考虑。

图3 不同空间尺度下土地利用类型组成

图4 为不同尺度缓冲区景观水平指数的差异。在子流域尺度下, NP、LPI、LSI、CONTAG、AI 指数均高于缓冲区尺度, 在河岸带缓冲区尺度下, NP、LPI、LSI、CONTAG、AI 指数均随着缓冲区宽度的增加而增大（图4a、图4b、图4c、图4d、图4e）；在子流域尺度下, PD、ED、LJI 指数均小于缓冲区尺度, 在河岸带缓冲区尺度下, PD、ED、LJI 指数与河岸带缓冲区的宽度大小呈负相关关系（图4f、图4g、图4h）。由此可见, 子流域尺度内以单一均质的大斑块为主, 景观斑块数量较多, 形状较为复杂, 景观的破碎化程度较低且景观连通性和聚集度较高。SHAPE_MN 指数均值较为稳定, 最大值出现在100 m 河岸带缓冲区尺度内（图4i）；SHDI 均值较为接近, 土地利用类型相对丰富, 空间分布相对均衡（图4j）；PAFRAC 的均值波动较小（图4k）, 表明在不同尺度下斑块形状的复杂程度差异较小, 人类活动对景观的干扰强弱也比较平衡, 100 m 河岸带缓冲区尺度下波动最强；ENN_MN 指数在100 m 河岸带缓冲区内达到最大（图4l）, 因此在100 m 河岸带缓冲区内景观破碎化最为严重, 呈现多重景观交互分布的结构。综上所述, 和子流域尺度相比, 河岸带缓冲区尺度下景观破碎度更高, 异质性更强, 区域水质污染的风险更高, 这些特性在100 m 河岸带缓冲区内最为明显。

图4 不同尺度下景观指数变化特征

2.3 土地利用类型、景观格局与水质的相关性分析

2.3.1 不同空间尺度景观特征与水质相关性分析对不同空间尺度的景观特征与水质指标进行相关性分析, 由分析结果可知, 7 种土地利用类型中有4 种土地利用类型在所有空间尺度下与水质指标均不存在相关性（表3）, 12 个景观指数中有6 个指数与水质指标存在显著相关性（表4）。不同空间尺度内各指标与水质之间的相关性存在明显的时空差异性。

表3 不同空间尺度下不同时期水质与土地利用的相关性

表4 不同空间尺度下不同时期水质与景观指数的相关性

与河岸带缓冲区尺度相比, 子流域尺度下各指标之间的相关性较弱, 指标之间几乎不存在显著的相关性, 仅在非雨季时期总磷浓度与建设用地面积占比、PD 呈显著正相关, 氨氮浓度与ED 呈显著正相关、与AI 和CONTAG 呈显著负相关。而在河岸带缓冲区尺度下, 氨氮浓度和总磷浓度均与林地面积占比、AI、CONTAG 呈显著的负相关关系, 而与建设用地面积占比、裸露/稀疏植被、PD、ED 呈显著正相关；LJI 与ENN_MN 仅与氨氮浓度呈显著负相关, 而与总磷浓度不相关。

分时期来看, 裸露/稀疏植被面积占比仅在雨季时期的部分缓冲区尺度下与水质指标呈显著正相关, 总磷浓度仅在雨季与ED、AI、CONTAG 存在相关性。氨氮浓度与大部分指标之间的相关系数最大值往往出现在雨季时期, 同时, 雨季时期的相关性普遍高于非雨季时期；而总磷浓度与土地利用类型面积占比之间的相关系数除裸露/稀疏植被外最大值均处于100 m 河岸带缓冲区尺度下, 且随着缓冲区尺度的增大总体呈减小趋势。从整体上看, 与总磷浓度存在相关性的景观指数比较少, 且在雨季时期总磷浓度与各指标之间的相关性更显著。

2.3.2 不同空间尺度景观特征与水质回归分析 基于相关性分析, 以各空间尺度与氨氮浓度和总磷浓度具有显著相关性的指标作为自变量, 分别与氨氮浓度和总磷浓度进行回归分析, 结果见表5。从整体上看, 所有方程都有一个景观指标来解释, 林地面积占比、建设用地面积占比、ENN_MN、CONTAG、AI是影响水质的主要景观指标。河岸带缓冲区尺度对水质的预测能力明显好于子流域尺度, 在河岸带缓冲区尺度下, 相比于土地利用类型指标, 景观指数与氨氮的相关性更为显著, 林地面积占比对总磷浓度的空间分异的解释度则要高于氨氮。从回归效果来看, 无论是雨季还是非雨季时期, 在100 m 河岸带缓冲区尺度下建设面积占比与氨氮浓度间的回归系数均是最高的,R2分别为0.318 和0.337；而对于总磷浓度而言, 雨季时期600 m 河岸带缓冲区尺度下, 林地面积占比对总磷浓度的解释率（0.378）最大, 在非雨季时期林地面积占比与总磷浓度间的回归系数最大值（0.412）位于400 m 河岸带缓冲区尺度下, 各指标回归系数最大值均处于非雨季时期。回归分析与相关性分析结果并不完全一致, 一方面是因为逐步回归分析会剔除掉具有共线性的变量；另一方面是指标之间相关性强也不一定表示具有因果关系, 当变量对模型没有足够的影响力时仍会被予以剔除。

表5 不同空间尺度下不同时期水质与景观指标的回归关系模型

2.3.3 不同空间尺度景观特征与水质RDA 分析对水质数据进行降趋势对应分析（Detrended correspondence analysis, DCA）, 结果显示, 雨季与非雨季的Gradient length 的第一轴分别为0.26 和0.28, 均小于3, 因此选择冗余分析（Redundancy analysis, RDA）模型。RDA 排序可以更直观地表现出流域众多景观指标对多个水质指标的综合作用, 通过冗余分析筛选出对流域整体水质产生影响最大的空间尺度, 不同时空尺度下土地利用与水质的RDA 结果如表6所示。

表6 不同空间尺度景观指标对总体水质的解释

从整体来看, 子流域尺度下的景观指标对不同时期水质的总解释率存在明显差异, 非雨季时期的解释率高出雨季时期15.1 个百分点；而在河岸带缓冲区尺度下, 同一宽度的缓冲区内景观指标对不同时期水质的总解释率差异较小, 对总体水质的解释率差值不超过10 个百分点。不同空间尺度下都存在显著性较强的解释变量能对水质变化做出解释（P＜0.05）。

河岸带缓冲区尺度下景观指标对总体水质的解释率范围为28.4%～52.8%, 子流域尺度为24.5%～39.6%, 河岸带缓冲区尺度对总体水质的解释率明显优于子流域尺度；无论是雨季还是非雨季时期, 300 m 河岸带缓冲区尺度是流域内景观指标在不同空间尺度上对总体水质变化解释率最大的区域, 且雨季时期的解释率略高于非雨季时期。因此, 300 m河岸带缓冲区是深圳河湾流域水质管理的最有效缓冲区, 对300 m 缓冲区进行RDA 排序分析。

由非雨季时期的排序图（图5a）可知, 建设用地面积占比、ED 与2 个水质指标（氨氮和总磷浓度）呈正相关, ED 箭头长度较短, 相关性不明显, 建设用地面积占比、ED 分别能够解释18.3%、5.2%的总体水质变化, 说明城市扩张建设用地的增加会加剧河流水体污染；林地面积占比则与两个水质指标呈负相关关系, 林地对应P=0.034＜0.05, 是300 m 河岸带缓冲区非雨季时期水质的主要显著解释变量, 贡献率为26.9%, 高于建设用地面积占比与ED 对水质的贡献率, 由此可知, 林地面积占比越高, 水质质量越好。由雨季时期的排序图（图3b）可知, 林地面积占比为雨季时期水质的主要显著解释变量（P=0.032＜0.05）, 可以解释25.8%的水质质量变化, 林地面积占比越高, 水体质量越好；建设用地面积占比与PD则与2 个水质指标呈正相关关系, 贡献率分别为23.6%、14.0%。

图5 300 m 河岸带缓冲区RDA 排序

无论是雨季时期还是非雨季时期, 林地均为主要的显著解释变量, 对总体水质变化的解释效果最好, 与氨氮、总磷指标浓度呈负相关关系；而建设用地面积占比与破碎度指标（ED、PD）值的增加会加剧水体氨氮、总磷的污染, 导致流域水质恶化。相关研究表明, 建设用地的地表径流中污染物的浓度是林地的10～100 倍[38］, 随城镇化进程加快而增加的不透水面和排水系统缩短了地表径流缓冲区以及污染物进入河流水体的时间[39］, 从而致使受纳河流水体的水质质量下降；而林地具有减轻水土流失, 增强削减、截留随径流迁移的污染物的能力, 从而降低进入河流的污染物浓度, 改善水质状况。

3 小结

1）深圳河湾流域河流中的氨氮和总磷浓度偏高, 浓度均值均达到了Ⅳ类标准, 雨季时期氨氮和总磷浓度均高于非雨季时期, 氨氮的时期差异性更明显。因此, 雨季时期深圳河湾流域水质质量更差, 氨氮的污染风险更大。Ⅳ和Ⅴ类水质多出现在小沙河和凤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处水质污染更为严重。

2）相关分析和回归分析表明, 与河流水质变化显著相关的土地利用类型指标有林地、建设用地；反映破碎度（ED、PD）和连通性（ENN_MN、CONTAG、AI）方面的景观指数与水质之间的联系更为显著。

3）不同空间尺度对河流水质指标的效应具有显著的空间特征, 河岸带缓冲区尺度对河流水质解释的效果要优于子流域尺度, 300 m 缓冲区是流域内景观格局对水质变化作用最强的河岸带宽度, 且在雨季时期解释效果更好。

4）在300 m 河岸带缓冲区尺度下, 雨季时期各解释变量对总体水质的贡献率均高于非雨季时期, 林地面积占比与不同时期的总体水质都呈显著正相关, 解释率占比均到达20%以上；建设用地占比增大、景观破碎化程度加剧则会导致流域水质恶化。