2017, Vol. 29 
(2: 江苏省水文水资源勘测局, 南京 210008)
(2: Jiangsu Province Hydrology and Water Resources Investigation Bureau, Nanjing 210008, P.R.China)
城镇化引起了土地利用结构的巨大改变，并对区域气候、土壤及水体产生深刻影响[1].在城镇化过程中，随着经济发展和人口增长，城镇用地急速扩张，强烈影响区域水循环过程[2]，并加快区域河网水系的衰减程度，河流连通受阻，打破原有河网的水生态平衡，引发一系列水环境问题[3].
近年来，景观格局与河流水质之间的关系成为国内外研究的热点[4-5].大量研究表明景观格局与区域水环境之间存在明显的相互作用[4-15].研究的方向主要包括两方面：以景观格局的组成属性为基础，即土地利用类型百分比与河流水质之间的关系[6-10]；以景观格局的空间结构为基础，即通过景观指数探究不同土地利用类型的空间布局与水质之间的关系[4-5, 11-12].在时间尺度上，主要基于多年水质监测数据以及景观格局的变化数据分析二者的相关规律；研究的空间尺度主要包括流域[6-8]、子流域[9]及缓冲区[4-5, 10-11]等几种类型.目前，景观格局与水质关系研究常用的方法包括相关分析、多元回归分析、主成分分析、方差分析及模型分析等[4-5, 8, 11, 13].但在不同地区，关于不同景观指数和水质指标相关关系的研究仍存在不确定性，需要在更广泛的地区针对相应问题开展研究，以期进一步理解二者之间关系机制.
太湖是国家“三河三湖”水污染防治的重点湖泊之一，更是江苏省水污染防治的重点[5].环太湖的苏锡常地区在我国区域经济发展中起着举足轻重的作用[16].然而，城镇化、工业化的快速推进导致区域经济发展和水环境保护的矛盾十分突出.在此背景下，选取太湖流域腹部地区的苏州市为研究区，探讨城镇化下景观格局与水质的关系及其时空变化趋势具有很强的现实意义.本研究旨在揭示不同土地利用类型对城市河道污染的影响程度，水质与景观格局变化的多尺度响应关系及其变化特征，以期为苏州市合理调整土地利用结构，改善水环境质量提供理论参考，同时也为太湖流域空间开发提供科学依据.
1 研究区概况与数据基础 1.1 研究区概况苏州市地处长江三角洲中部、太湖流域东北部，位于30°47′~32°02′N，119°55′~121°20′E之间，东邻上海，南连浙江，西傍太湖，北枕长江.属于亚热带湿润性季风海洋性气候，雨量充沛.全市总面积约8488 km2，地势低平，地形以平原为主，平原占总面积的55%，拥有各级河道2万多条，大小湖泊300个. 2014年实现地区生产总值13760.89亿元，居全国第7位，年末常住人口1060.40万人[17].
1.2 数据基础本研究涉及资料包括苏州市土地利用数据及水质数据.土地利用数据包括2001年7月24日及2010年5月24日两期，由Landsat TM、ETM影像通过监督分类解译所得，分类系统参考中国土地资源分类系统，并根据研究区土地覆被类型特点及研究目的划分为旱地、城镇用地、水田、水域和林地5大类别.并结合实际考查数据、地形图及高分辨遥感影像对分类结果进行精度验证，2001年总体分类精度87.62%，Kappa系数0.85；2010年总体分类精度85.69%，Kappa系数0.81.水质资料为苏州市主要骨干河道上的21个水质监测断面的月实测资料(图 1).根据太湖流域水质监测站点的水质数据，选取对河流水环境质量影响较为突出的常规检测指标溶解氧(DO)、氨氮(NH3-N)、高锰酸盐指数(CODMn)、总磷(TP)、总氮(TN).其中11个断面水质资料监测年限为2004-2014年，其余为2001-2014年，TN、TP指标的监测则从2002年开始.结合水质断面监测资料年限及其分布情况(图 1)，对苏州市水质监测断面数据进行筛选，选出具有较长观测时间的王市望虞河大桥等10个断面，分别位于望虞河、常浒河、元和塘、杨林塘、娄江、胥江、太浦河等7条骨干河道.
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图 1 苏州市主要骨干河道及水质监测断面分布 Fig.1 Distribution of main rivers and water quality monitoring sites in Suzhou City |
平原水网地区河流呈往复流态且上下游关系不明显，同一断面水质可能受多个方向来水影响，因而采用以水质监测断面为中心的圆形缓冲区作为水文单元[18].研究中缓冲区单元尺度主要依据国外区域水环境与景观格局关系的尺度效应研究确定，大多以100 m作为最小空间单元(即河岸带尺度)，最大空间单元尺度则一般为1000~2000 m[18-19].结合研究区范围，选择100、300、500、700、1000 m共5个尺度，并以水质监测断面为中心，生成2001年及2010年两期共100个圆形缓冲区.
在各缓冲区内，使用Fragstats 3.3计算景观水平和类型水平上的景观指数，包括各用地类型所占面积比例以及最大斑块所占面积比例(LPI)、斑块数量(NP)、斑块密度(PD)、香农多样性指数(SHDI)、香农均匀度指数(SHEI)和蔓延度指数(CONTAG)等6个景观指数. LPI反映了景观中最大斑块面积占整个景观面积的比例. NP反映景观中斑块的总数. PD表征单位面积的斑块数. SHDI的大小反映景观类型的多少和各景观类型所占比例的变化. SHEI用于描述景观中不同斑块类型分配的均匀程度. CONTAG是用于测量景观中不同斑块类型的聚集程度[16]. CONTAG和LPI可用于表征景观斑块聚集程度及优势景观类型，而PD、NP及SHDI都是景观破碎程度的表征[20]，可反映景观中各斑块类型的丰富度和复杂性，SHEI可以反映景观的多样性.这几项指标分别从景观要素及总体特征来对缓冲区内的景观格局进行表征.
3 结果与分析 3.1 河流水质总体变化选取对河流水环境质量影响较为突出的常规检测指标DO、TN、NH3-N、TP和CODMn，采用单因子评价法[21]来量化河流水质情况(图 2).根据国家《地表水环境质量标准》(GB 3838-2002)，2004-2014年苏州市Ⅳ~劣Ⅴ类水质断面比重总体呈现减小趋势，但在2014年仍达到52.38%.其中TN、NH3-N超标最为严重，是主要污染物.除工业点源污染外，其来源主要是水产养殖业、农业种植业和畜禽养殖业等农业面源污染的排放[22]，以及城市降雨径流所带来的氮营养盐[23-24].研究区水质污染表现出一定的改善趋势，但总体仍然严峻.究其原因，一方面，2001-2010年各水质监测断面缓冲区内水域面积总体呈现增长趋势，表明随着保护意识的提高以及相关整治措施的施行，城市河流水系有所恢复，并对提高城市水环境质量具有一定效果；另一方面则得益于“引江济太”工程等[25]相关工程性措施的实施，使得水体流通性增强.
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图 2 不同水质等级的监测断面数量比重 Fig.2 The ratios of monitoring sites presenting different water quality grades |
缓冲区土地利用结构分析(图 3)显示，各尺度缓冲区内城镇用地及耕地(水田、旱地)为主要地类，占比总体超过80%. 2001年各缓冲区内地类比重由大到小分别是：城镇用地、水田、水域、旱地、林地. 2010年各缓冲区尺度仍以城镇用地为主，林地面积最小，不同的是旱地面积显著增加，水域面积有所恢复，水田面积快速下降.
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图 3 缓冲区土地利用结构 Fig.3 Land-use composition in buffer zone |
由于2001年各监测断面尚未开展TP、TN监测，通过对临近两年的TP、TN数据变化趋势进行分析，发现数据年际变化较小，且按照水环境标准均属于同一类别，同时土地利用年际间变化程度有限，因此用2002年的TP、TN数据替代2001年.采用2001年及2010年5个缓冲区尺度内各土地利用类型面积比重及水质指标数据，研究土地利用类型与河流水质的响应关系及其变化情况(表 1).
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表 1 土地利用类型与水质指标相关分析 Tab.1 Correlation analysis between proportion of land use type and water quality indicators |
从相关分析结果(表 1)表明，不同时期各土地利用类型面积比例与各水质污染指标之间关系各异. 2001年，城镇用地与DO、CODMn、NH3-N、TP及TN自500 m缓冲区范围开始呈现显著相关(P＜0.05，下同)，其中与DO呈负相关.水田与DO在100及300 m缓冲区呈显著正相关，与CODMn在100 m缓冲区呈显著负相关，与TN在500、700、1000 m缓冲区均呈现显著负相关，与DO、CODMn、TP、NH3-N在500、700、1000 m缓冲区显著性均更强(P＜0.01).旱地、林地与各水质指标并没有较为显著的相关关系.总体上，城镇用地及水田是影响水质的主要地类，且在500~1000 m缓冲区范围影响较显著.
2010年，城镇用地、水田及旱地是水质的主要影响地类.城镇用地与CODMn在700、1000 m缓冲区范围内呈显著正相关，与DO在1000 m缓冲区呈显著负相关(P＜0.01).水田在500 m与DO呈显著正相关、与CODMn呈显著负相关，在700、1000 m缓冲区范围内显著性均更强(P＜0.01)；与TP、NH3-N在700 m缓冲区呈显著负相关.旱地与DO在700和1000 m缓冲区均呈显著负相关，在300及500 m缓冲区相关性更强(P＜0.01)；与CODMn自300 m缓冲区呈显著正相关，与TP、NH3-N在300~1000 m的多个尺度上呈现显著正相关.
综合两期分析结果，苏州市河流水质受到多种土地利用类型的综合影响.不同土地利用类型对各水质指标的影响程度及范围不同，且具有一定的空间尺度性特征.随着缓冲区尺度的增加，各地类与水质指标的相关性总体呈增强趋势. 2001年，城镇用地、水田的影响分别在700、1000m缓冲半径作用区达到最大. 2010年，城镇用地、旱地、水田的影响则分别在1000、1000、700 m缓冲半径作用区达到最大.总体上，各地类对水质的影响范围由2001年集中在500~1000 m缓冲区之间变化为2010年的700~1000 m缓冲区之间.城镇用地及水田对水质的影响变化总体表现为同尺度上影响减弱，以及呈现显著影响的起始尺度增大；旱地面积对水质指标的影响则有增强的趋势.这与各地类面积比重的变化趋势相符.此外，相关研究表明河流近域附近林地增加可以通过植物吸收、土壤滞留等作用减少和截留部分污染物[26].而研究区中林地比重较小，很难发挥大的水质改善作用，与各水质指标未呈现较为明显的关系.
3.3 景观格局对主要河道水质的影响分析 3.3.1 缓冲区景观格局特征变化两时相各缓冲区尺度景观格局存在时空变化特征(表 2).时间上，LPI及CONTAG呈下降趋势，NP、PD、SHEI、SHDI均呈现增加趋势，即缓冲区内的景观格局呈现破碎度增大，多样性增加的趋势.空间上，随着缓冲区距离增加，LPI和PD均呈现下降趋势，NP、SHEI、SHDI则呈增加趋势，其中SHEI、SHDI的最大值均出现在1000 m缓冲区. CONTAG在2001年随缓冲区半径增大呈上升的趋势，2010年则变化不大.
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表 2 缓冲区景观格局 Tab.2 Landscape pattern in buffer zone |
两期景观指数与水质指标相关分析结果显示，景观格局对水质的影响在大范围缓冲区更为显著(表 3).因1000 m尺度缓冲区内大部分景观指数与水质指标之间相关关系显著，因此对其进行着重分析. 2001年，NP、PD与NH3-N、TP、CODMn均呈显著负相关，与TN也呈现显著负相关(P＜0.01). CONTAG与NH3-N、TN、TP均呈显著正相关，SHEI与NH3-N、TN均呈显著负相关，SHDI与TN也呈较强负相关关系. 2010年，LPI与DO呈显著负相关，与NH3-N、TN均呈显著正相关，与CODMn也存在显著正相关. CONTAG与NH3-N、TN、TP等污染指标均呈显著正相关. SHEI与水质指标存在显著的相关关系，其中与DO呈显著正相关，与TP、CODMn均呈显著负相关，与NH3-N、TN的负相关更为显著(P＜0.01).
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表 3 景观指数与水质指标的相关分析(1000 m) Tab.3 Correlation analysis between landscape pattern and water quality indicators(1000 m) |
综合两期分析结果，LPI、CONTAG及SHEI与水质指标的相关性有所增强，NP、PD则减弱. NH3-N、TN、TP始终与CONTAG呈正相关，SHEI则与NH3-N、TN均呈负相关.
4 讨论 4.1 土地利用类型与河流水质研究区城镇用地与CODMn、TN、NH3-N、TP等污染指标呈正相关，是水质的重要影响因子，对其具有负效应，与相关研究结论一致[1, 4, 11].这可以理解为城镇化过程中不透水区和建设用地面积的增加导致污染物随着暴雨径流的冲刷进入水体，造成水体中营养盐及有机物含量增加[4]，水质下降.此外，城市地区对应的工业和商业活动也会造成工业点源污染及城镇面源污染.同时，城镇用地对水质的影响随缓冲区距离增加而增大，这与污染物排放量随缓冲区范围增加产生的累积具有重要联系.根据苏州市2011年污染物普查数据，在10个监测断面300、700、1000 m缓冲区内分别有1、2、4个排污口，年CODMn入河排放量随缓冲区距离增加而增大，共为2181.03 t，分别是TN、NH3-N和TP入河量的3.39、10.00和1016.59倍.
除建设用地外，水田及旱地也是水质的重要影响因子.其中，旱地对于CODMn、TN、NH3-N等污染指标在部分尺度上呈较强的正相关，对水质具有负效应，水田反之. Jung等[27]的研究也发现稻田及其他农业用地面积比例与BOD、TN、TP、大肠杆菌等污染指标存在负相关关系，与本研究结果较为一致.目前的研究多数采用耕地作为因子分析其对水质的影响，并发现耕地与TN、TP呈现负相关[1, 28]，但与DO及CODMn[14, 28]的关系在不同区域的研究结果有所差异.这也表明水田和旱地对于水质指标影响的方式和程度不同，则其比例组合不同会使耕地与水质的关系具有区域变化性.究其原因，一方面可能是由于水田作为植被或湿地系统对污染物具有一定的吸附、吸收、滞留作用[29].另一方面是由于水田对污染物的产生与排放贡献不及城镇用地和旱地，对河流水质的负面影响较弱[5].建设用地、旱地与水田作为主要的污染输出用地类型，对河流水体污染的影响呈现“此消彼长”的强弱关系[5].因此，合理规划河岸耕地类型比重、控制城镇用地的发展，对于苏州城市河流水质的改善十分必要.
总体来看，城镇化区域河流水质受到土地利用、水系结构、经济发展等因素的综合影响.土地利用变化对于城市河流水质变化的影响虽弱于点源污染，但却在一定程度上反映该区域人类活动扩张程度及空间布局，对于污染排放具有一定表征意义.综合考虑土地利用结构、污染负荷以及土地利用格局变化导致的水质指标变化，对于水质变化趋势具有一定的解释意义.
4.2 景观格局与河流水质综合两期分析结果，CONTAG是水质的重要预测因子，在1000 m缓冲区对TP、NH3-N、TN等污染指标呈现显著正相关.张大伟等[5]的研究也发现CONTAG与TP呈显著正相关，并解释为CONTAG值越大，斑块的聚集和连通越明显，且景观中存在着优势斑块，即城镇用地和旱地/水田优势斑块的聚集和良好联通关系导致污染物集中产生与输出，对河流水质的影响较显著[5]；吉冬青等[20]及王瑛等[30]则发现CONTAG与污染指标呈现显著负相关.产生不同结果可能与研究区主要景观类型有关，如负相关区域以林地、耕地景观类型为主，正相关区域则以城镇用地、旱地、水田为主.
LPI在1000 m半径缓冲区与DO呈现较强的负相关关系，与CODMn、NH3-N、TN呈现较强的正相关关系，此时在各缓冲区内最大面积斑块是城镇用地或旱地，其面积比例越大，分布越集中，造成污染物集中产生和输出，对水质具有明显的负面影响[16].黄金良等[4]与吉冬青等[20]研究得出的结论则相反，这主要与研究区中的最大斑块类型有关.
SHEI在1000 m缓冲区与CODMn、NH3-N、TN、TP等污染指标呈显著负相关，也是重要的水质预测因子.与陈德超等[16]在胥江流域的研究结果相似.表明SHEI的值越大，水体污染程度相对较轻.究其原因，SHEI反映了景观内斑块的均匀程度，SHEI值越大，各土地类型在面积和数量上的分布越均匀，主要污染物产生输出用地的优势程度和集中程度越不突出，则污染物的产生和输出也相对分散，因此对水质的影响相对缓和[16]. SHDI与TN的负相关关系说明区域景观多样性对河流氮营养盐的产生具有一定缓解作用.
CONTAG及LPI可表征景观斑块聚集程度及优势景观类型，SHDI及SHEI可反映景观中各斑块类型的丰富度，是景观破碎程度的表征[20].综合两期相关分析结果，景观聚集程度与水质污染指标呈现正相关关系，破碎度则与之呈现负相关.对比之前研究结果[4-5, 16, 20, 30]，这与研究区域的优势土地利用类型及其特性具有密切的关系.
综合已有研究结论及本文结果，景观空间特征与水质间关系具有不确定性，但景观空间属性对水质存在较为明显的影响这一观点已得到普遍认同[20].因此，合理配置景观格局能够有效地治理面源污染，改善水质状况.
5 结论本研究分析了2004-2014年苏州市水质变化情况，并以7条骨干河道为研究对象，结合空间缓冲区分析与相关分析，研究缓冲区景观格局对水质的影响及其变化特征.结果表明：
2004-2014年苏州市水质状况总体较差，但呈现一定的好转趋势，其中TN、NH3-N是主要污染物.
综合两期相关分析结果，研究区水质与城镇用地、水田、旱地密切相关，反映了土地利用格局对水质的复杂影响机制.城镇用地、水田、旱地在不同缓冲区尺度分别与各水质指标呈现显著的相关关系，并存在明显的尺度相关性.随着缓冲区尺度的增加，土地利用类型与水质指标的相关性总体呈现增强的趋势，在700~1000 m缓冲区范围内更为显著.景观指数与水质指标的相关程度在大范围缓冲区相较于小范围缓冲区也更为显著.
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