2017,
Vol. 26
2. 上海海洋大学 水域环境生态上海高校工程研究中心, 上海 201306
水体污染不仅来源于河道内源性污染，更与人类活动等造成的外源性污染息息相关。土地利用是人类活动最直接的表现形式，而土地利用/覆被变化 (Land use/cover change) 则是土地利用活动的外在表现，是人类利用土地的自然属性和社会属性来满足自身发展的动态变化过程[1]。随着全球工农业的快速发展和城镇化进程的加速，由土地利用/覆被变化引起的水环境效应已成为国际学术界的热点问题之一。国内外研究表明，土地利用/覆被变化对水环境具有重要的影响，土地利用/覆被类型及其管理模式的不同会导致土壤侵蚀，营养物随地表径流流失，从而造成大规模的非点源污染[2-7]。为了保护和改善区域水环境，研究区域内水土相互作用的机理和过程就变得尤为重要。
国内外学者对土地利用/覆被变化与水质的作用关系进行了相关研究。SMART等[8]、孙金华等[9]、LI和ZHANG[10]、曹芳芳等[11]将流域分解为若干子流域，作为分析统计样本，监测其水质特征，从子流域尺度分析土地利用/覆被变化和水质的相关性；NASH等[12]、管宝红等[13]、张殷俊等[14]围绕采样点选取不同的缓冲半径，从空间尺度研究了土地利用/覆被与河流之间的距离对流域水质的影响，证实了土地利用/覆被变化引起的非点源污染是目前污染水环境的重要来源。准确边界土地利用的水质响应研究包括全流域、子流域范围和缓冲区范围3种研究尺度，目前究竟用哪种尺度研究问题更为准确仍存在较大的争论[15-16]。造成这种不确定性的原因一方面是每个流域的自然属性不同，另一方面造成水质恶化的污染物及其迁移转化过程也不相同，因此确定一个适用于任何流域的研究尺度就变得尤为困难。
本研究选取2014年贡湖湾水质监测数据，基于ENVI和ArcGIS平台，建立了土地利用/覆被数据库，并从0~1、1~2、2~3、3~4、4~5 km 5种缓冲区尺度和贡湖湾尺度分析了研究区土地利用/覆被变化与水质的相关性，探讨了区域内水土相互作用机理，以期为贡湖湾水源地水污染的防治，以及优化贡湖湾土地利用提供科学依据。
1 材料与方法 1.1 研究区概况和数据来源贡湖湾位于太湖东北部，以望虞河为界，分属无锡市和苏州市 (图 1)。南北宽约17 km，东西长约16 km，水域面积约170 km2，平均水深1.82 m。东、西、北环陆，西南敞开与大太湖相通，是长江水入太湖“引江济太”的通道。湖泊水质相对较好，是无锡和江苏重要水源地、太湖鱼类重要的产卵地和索饵地。
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图 1 研究区地理位置示意图
Fig. 1 Geographic location of study area
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贡湖湾处于平原河网地区，位于太湖流域中心地带，自然条件优越，交通便利，经济发达。贡湖湾地带人口密度大，生活污染负荷重，硬质地面径流污染和航运污染导致水生态系统严重退化，湿地大面积减少，生物多样性减弱，河道及湖泊护岸生态功能退化。2007年5月，贡湖湾蓝藻和“湖泛”大规模爆发，直接威胁到水源地的安全，引发了无锡市的供水危机。因此，保障供水水源地的水质安全成为了首要任务[17-18]。
本研究采用的陆地资源卫星影像数据 (Landsat Thematic Mapper，简称TM) 来源于美国地质勘探局 (United States Geological Survey)，轨道号为119-38。TM数据包含7个波段，各波段的空间分辨率均为30 m (band 6除外)，辐射分辨率为8 bit，含云量为0.02%。本研究选用的非遥感数据，包括研究区1:10 000地形图和太湖流域水环境监测中心提供的2014年贡湖湾水质监测数据。
1.2 确定研究尺度不同尺度的土地利用/覆被变化研究会得到不同结果。水质监测数据反映水体污染状况，从贡湖湾尺度分析土地利用/覆被变化与水质的相关性更能体现其自然属性；从缓冲区尺度分析贡湖湾土地利用/覆被与水体之间距离对水质的影响，量化了水土相互作用的范围和程度。本研究从贡湖湾和缓冲区两种尺度分析了贡湖湾土地利用/覆被变化与水质的相关性。
1.3 土地利用信息提取基于ENVI和ArcGIS平台对TM影像数据进行处理，包括影像校正、配准、镶嵌、裁剪和分类。根据研究目的和影像的空间分辨率，本研究采用中科院一级土地分类体系，将研究区分为农业用地、建设用地、林地、草地、水域和未利用地6个一级类别。通过监督分类得到贡湖湾土地利用/覆被分布示意图 (图 2)，并结合Google earth地表真实图像进行目视判读，对分类结果进行评价和修正。
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图 2 贡湖湾土地利用/覆被分布示意图
Fig. 2 Space distribution of land use/cover types in Gonghu Bay
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精度评价是影像分类中必不可少的部分，常用的精度评价方法有误差矩阵法 (混淆矩阵) 和ROC曲线法[19]。误差矩阵的总体分类精度 (Overall Accuracy) 只考虑了对角线上正确分类的像元数量，变更像元类别时会导致精度结果发生变化。Kappa系数检验法不仅考虑了矩阵对角线上正确分类的像元数量，还对非对角线上各种错分、漏分的像元数量作了统计。本研究选用Kappa系数评价分类结果。
(1)
式中：n为混淆矩阵总列数 (即总类别数)；Xii为混淆矩阵中第i行、第i列像元数量 (即正确分类的数目)；Xi+为第i行像元数量 (分类后第i类的数目)；X+i为第i列像元数量 (实际观测第i类的数目)；N为像元总数。
2 结果与分析 2.1 土地利用/覆被分类结果与分析2014年贡湖湾土地利用/覆被分布状况见图 2。
本研究以贡湖湾为中心，选取缓冲半径1、2、3、4、5 km，基于ArcGIS平台，对各缓冲区与贡湖湾土地利用数据进行叠加运算，分析统计了各缓冲区土地利用/覆被的面积比例 (图 3)。
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图 3 各缓冲区土地利用/覆被的面积比例
Fig. 3 Area ratio of land use/cover types in different buffer zones
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贡湖湾土地利用/覆被主要以建设用地为主，面积占比为40.83%；其次是农业用地和林地，分别为31.99%和15.36%；其他类型面积占比较小。在0~1 km缓冲区，农业用地面积占比最大，为41.59%；随着缓冲半径增加，农业用地面积占比减少，建设用地和林地增大；4~5 km缓冲区，建设用地面积占比最大，为48.57%；2~3 km缓冲带，林业面积占比最大，为23.55%，其他类型变化不明显。
2.2 精度评价本研究的TM影像分类结果精度评价，采取计算机随机采样的方式，结合目视判读获取地表真实感兴趣区，评价结果见表 1。Kappa系数为0.789 2＞0.75，表明分类结果与地表真实情况高度一致，解译精度符合研究要求。
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表 1 分类精度评价结果 Tab.1 The assessment of classification accuracy |
本研究对2014年贡湖湾各缓冲区土地利用/覆被类型及影响水质的关键指标进行了检验。用Origin数据软件制作图表 (图 4)。
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图 4 2014年贡湖湾水质指标变化示意图
Fig. 4 Water quality monitoring indicators trend in Gonghu Bay in 2014
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基于SPSS对土地利用/覆被变化和水质的相关性进行Spearman分析[20](表 2)。各缓冲区的水域与贡湖相通，因此不进行水域面积占比与水质的相关性分析。
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表 2 贡湖湾各缓冲区土地利用/覆被变化和水质的相关性分析 Tab.2 Correlation analysis between land use/cover change in different buffer zones and water quality monitoring indicators in Gonghu Bay |
农业用地对水质的影响较明显。总体上看，农业用地与总氮、总磷、叶绿素a呈正相关，与透明度呈负相关。在缓冲区，农业用地与总氮、总磷相关性随缓冲半径增大而增大，由普通正相关变为显著正相关。农业用地与总氮的相关系数在4~5 km缓冲区达到最大，为0.675；与总磷的相关系数在3~4 km缓冲区达到最大，为0.633。农业用地与透明度相关性随缓冲半径增大而减小，相关系数在1~2 km缓冲区达到最大，为0.600。农业用地与叶绿素a没有显著相关性。在贡湖湾尺度，农业用地与总氮呈高度正相关，相关系数达到0.913；与总磷、叶绿素a呈显著正相关，相关系数分别为0.782和0.518；与透明度相关性不明显。
本研究表明贡湖湾农业用地对水质的负面影响较大，且农业用地比重越大，影响越明显。这与蒋勇军等[21]的研究结果相同：农药和化肥是面污染源的主要组成物质，农业用地是造成河流水质面源污染最主要的因素。研究显示[22]，我国氮肥利用率仅为30%~35%，未利用的养分通过地表径流、淋溶、吸附等方式进入环境，造成水体污染。贡湖湾农业用地占总面积的31.99%，仅次于建设用地，且多分布于0~2 km缓冲区，这导致农业用地的氮肥流失成为了贡湖湾水体面源污染的重要因素。
3.1.2 建设用地对水质具有显著的负效应贡湖湾建设用地与总氮、总磷、叶绿素a呈正相关，与透明度呈负相关。在缓冲区尺度，建设用地与总氮、总磷、透明度的相关性随缓冲半径增大而增大。建设用地与总氮没有显著相关性；与总磷由显著正相关变为高度正相关，相关系数在4~5 km缓冲区达到最大，为0.881；与透明度在3~4 km缓冲区为显著正相关，相关系数为0.643，在4~5 km缓冲区为高度正相关，相关系数达到最大，为0.771。建设用地与叶绿素a的相关性随缓冲半径增大而减小，由高度正相关变为普通正相关，相关系数在0~1 km缓冲区达到最大，为0.738。在贡湖湾尺度，建设用地与总氮、总磷、叶绿素a呈高度正相关，相关系数分别为0.718、0.836和0.881；与透明度呈显著负相关，相关系数为0.673。
本研究表明贡湖湾建设用地对湖泊水质起显著的负面影响。吴晶晶和蔡永立[23]，孙恩呈等[24]的研究表明：在非点源污染中，城市化带来的不透水地表径流是仅次于农业污染源的第二大非点源污染源。这主要由于建设用地上承载着高密度人口和社会经济活动，污染物排放强度高，各种生活污水、工业废水和生活垃圾等污染物随径流的冲刷进入水体，导致有机物和营养盐浓度含量增加，水质下降。贡湖湾建设用地的面积最大，占总面积的40.83%，近几年贡湖湾社会经济发展迅速，城市化的快速扩张导致贡湖湾透水性地表减少，对水质造成负面影响。
3.1.3 林地对水质具有显著的正效应贡湖湾林地与总氮、总磷、叶绿素a呈负相关，与透明度呈正相关。在缓冲区尺度，林地与总氮、总磷、叶绿素a的相关性随缓冲半径增大而减小，由显著正相关变为普通正相关。林地与总氮、总磷的相关系数在0~1 km缓冲区达到最大，分别为0.714和0.618；与叶绿素a的相关性在1~2 km缓冲区为高度正相关，相关系数最大，为0.959。林地与透明度的相关性随缓冲半径增大而减小，由高度正相关变为普通正相关，相关系数在0~1 km缓冲区达到最大，为0.861。在贡湖湾尺度，林地与总氮呈高度负相关，相关系数为0.822；与总磷、叶绿素a呈显著负相关，相关系数分别为0.562和0.673；与透明度呈显著正相关，相关系数为0.551。
本研究表明贡湖湾林地对水质的改善起正面影响，且这种影响存在尺度效应，即林地在近域地带对湖泊水质的积极影响比远离湖泊地带更为显著。研究表明[25-26]，植物根部对污染物地表径流的截留作用使得水体周边的林地能够有效减少带入水体的营养盐，缓解水体污染，对湖泊的水环境起正作用。贡湖湾林地的面积仅次于建设用地和农业用地，占总面积的15.36%，多分布于2~4 km缓冲区。贡湖湾社会经济发展迅速，地表植被遭到严重破坏，对污染物的截留作用减小，导致河流沉积物增加，造成贡湖湾水体面源污染。《太湖流域管理条例》规定：太湖岸线内和岸线周边1 km范围内属于生产生活的优先管控区，严格对化工生产，废物回收场和养殖场等建设项目进行管控。结合本研究结果和贡湖湾发展趋势，建议在贡湖湾沿岸0~2 km内开展植树造林，退耕还林工作，严格控源截污，改善湖泊水质，保障饮用水安全。
3.1.4 草地和未利用地对水质的影响不明显贡湖湾草地与总氮、总磷、叶绿素a呈负相关，与透明度呈正相关，这表明草地有利于改善湖泊水质。在缓冲区尺度和贡湖湾尺度，草地在0~2 km缓冲区与总氮呈显著正相关，其他缓冲区均未表现显著相关性。这可能是由于草地的面积较小，且多分布在4~5 km缓冲区。未利用地与水体污染物浓度没有显著相关性。
3.2 土地利用/覆被变化与水质的多元回归分析由表 2的相关性分析可知，农业用地、建设用地、林地与贡湖湾水体具有显著的相关性。农业用地、建设用地与水体污染物浓度呈显著正相关，林地与污染物浓度呈显著负相关。本研究将这3种地类的面积占比作为自变量，水质监测指标作为因变量，建立贡湖湾土地利用/覆被变化与水质的多元回归模型 (表 3)。
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表 3 贡湖湾土地利用/覆被变化与水质的多元回归模型 Tab.3 Multiple regression model between Gonghu Bayland use/cover structure and water quality |
在回归方程中，自变量农业用地和建设用地的回归系数均为正值，林地的回归系数为负值，这符合“源-汇”理论[27]。农业用地和建设用地作为污染物的迁出源，起到了“源”的作用，林地作为接纳迁移污染物的聚集场所，起到了“汇”的作用。
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