密云水库上游流域多尺度景观与水质响应关系研究

【摘要】：流域内多尺度景观强烈影响河流的理化及生物特征已成为共识,目前这一研究已经从简单的定性研究发展为应用数理统计、水文模型等工具在区域及国家尺度上的定量研究。我国的相关研究还处于起步阶段,多集中在单一空间尺度下,简单土地利用结构与非点源污染物运移之间的关系,还缺乏从一个系列空间尺度上的连续过程研究。论文以北京市饮用水源地——密云水库上游流域为研究区,开展不同尺度下(子流域、岸边带、局部河段)的景观格局与非点源污染过程关系的尺度依赖性,以及景观格局变量对环境响应产生控制作用的尺度适应性研究。从景观格局与污染过程相互作用的角度出发,采用GIS技术、冗余分析(RDA)、多元线性回归(MLR)、因子分析(FA)、空间回归(SP)等多种数理统计分析技术,揭示不同水文尺度污染物运移的相互作用机制,识别不同尺度下影响地表水质的关键景观类型与格局,辨析不同因素对于景观格局与水质关系的影响,为有效控制非点源污染提供理论依据和技术指导；对进一步控制地表水的富营养化、促进水源地保护和流域健康,具有一定的科学意义和应用价值。论文主要研究结论可概括为以下几个方面： (1)采用Kruskal-Wallis非参数检验及变异系数方法,对密云水库上游流域近50个监测点所采集的1376个样品的水质参数分析发现,这一区域污染物浓度变化具有显著的时空差异,且最高值大部分出现在雨季中。通过比较不同水文尺度嵌套式流域的污染物浓度发现,随着流域面积的增大,总氮(TN)及硝酸盐(NO3-)的浓度均出现降低的趋势。NO2-的浓度变化与之相反,有从小尺度到大尺度汇集的趋势。NH4+可能受点源污染的影响,尺度间变异并不明显。COD与TOC从小尺度区域向大尺度区域迁移过程中存在浓度升高的现象,TOC的这种趋势更加显著。总磷(TP)运移过程几乎不受水文尺度转换影响。 通过对水质理化指标进行因子分析发现,对水质变异起主导作用的指标随季节变化而改变。雨季前基本理化参数(pH、DO、Temp、COND)对水质变异的影响最大,富营养化指标(HN、NO3、NH4+、TP、Chl)次之,耗氧污染物(TOC、COD)的影响最小。雨季中与雨季后富营养化指标对水质变异的影响最大,基本理化参数次之,耗氧污染物的影响最小。TN、NO3是对研究区水质影响最大的两个水质指标。TP的影响程度仅次于TN、N03-,但作为衡量水体富营养化的关键指标,也是非常值得关注的。 (2)选取景观组成变量(耕地比例、林地比例、草地比例、城镇比例)与景观结构变量(斑块密度指数、边缘密度指数、聚集度指数)表征人为景观特征,选取流域面积、平均坡度与河网密度表征自然景观特征。在子流域、岸边带、局部河段三个空间尺度开展了景观与水质关系的研究。 通过因子分析方法发现研究区内景观的变异主要是由景观组成与结构所代表的人为景观特征造成的,水文变量代表的自然景观特征对研究区内景观变异影响较小,空间均质性较高。冗余分析(RDA)结果显示100 m岸边带尺度内景观在不同季节都具有最大的水质变异解释能力。因此可以认为距河岸100 m内的景观与河流环境的响应关系可以代表这 区域岸边带尺度景观特征对水质的影响。局部河段尺度景观对水质的解释能力明显小于河岸带及流域尺度,在研究区内并不适用于预测河流物理化学特征。 采用多元线性回归与RDA定量分析相结合的方法探讨了景观因子的重要性程度,研究结果表明流域面积(DA)对水质的影响最大,居民用地(Res)、林地(Forest)及聚集度指数(CONT)对水质影响也较为显著。研究区的林果业较为发达(板栗种植为主),林地比例与TN、NO3存在明显的正相关关系。 (3)季节性水文过程与人为活动的强度对景观因子与河流环境的关系有很大的影响。雨季前景观对水质的影响最弱,雨季中区域流量最大,农业耕作也最为频繁,因此这一时段景观对水质的解释能力也最强,雨季后随着水位的下降与农作物的收获,景观对水质的影响也减弱,仅略大于雨季前。 偏冗余分析(partial RDA)结果显示自然因子与人为因子对水质变异的解释能力也随季节变化而发生改变。雨季前与雨季中二者对水质的影响基本相同,雨季后人为因子对水质的影响大于另外两个季节。景观结构变量对水质变异的解释能力在各季节均小于土地利用变量。由于选择了最具代表性的岸边带宽度且这一尺度土地利用结构与流域尺度相差较大,因此岸边带尺度景观对于水质的解释能力要大于流域尺度。 (4)由于受土地利用受人为活动干扰强度、季节变化以及水质指标差异等因素影响,基于高精度数据生成的景观指数对水质的解释能力并不一定高于低精度指数,应根据研究区的特征及研究目标选取不同精度数据源。分类系统变化对景观水质关系的影响要小于数据源精度,且这种影响在不同尺度也表现不稳定,有随着尺度减小而增大的趋势。 在众多影响因素中样本数量的增加对景观与水质关系的影响最为明显。采样点加密方案的RDA分析结果显示,自然因子的重要性显著增强,景观组成因子中的耕地与林地的重要性也在这一分析中得到体现,并且景观对水质影响的季节性变化更为明显,但景观对水质的解释能力出现下降。 通过空间回归方法分析发现考虑空间距离权重因素,确实可以改善景观对水质的预测能力,但是程度有限,其中有效系数(R2)增加最大的为0.18,最小为0,平均不到0.05。并且这种能力的改善不随尺度的变化而增加或减小,不具有尺度效应。 研究区内耕地及城镇用地比例对水质影响并没有明显的阈值效应。