不同空间尺度的景观格局对流溪河水质的影响

为探究不同空间尺度的景观格局对流溪河水质的影响,于2020年6月和2021年1月在流溪河干流15个采样点进行了水样的采集,测定了水温、溶解氧、pH、氨氮、硝态氮、硫酸盐和氯化物等水质指标。结合遥感解译所得的土地利用数据,提取了不同空间尺度(子流域和河岸带缓冲区)的景观格局指数,采用Bioenv分析、Mantle检验、方差分解和层次分割理论等方法揭示了景观格局对水质变化的影响。研究结果表明：氨氮是流溪河的主要污染物。土地利用结构与空间格局特征对水质的影响存在空间尺度效应。在100 m河岸带缓冲区,水域是影响水质的主要贡献源;而在其他空间尺度建设用地是影响水质的主要贡献源。在子流域尺度,林地和建设用地的斑块密度(PD指数)是影响水质变化的核心特征;而在河岸带缓冲区尺度,水域和建设用地的连通性(CONTAG指数)和林地的多样性(SHDI指数)是影响水质变化的关键特征。在各个空间尺度,土地利用与空间格局的交互作用对驱动水质变化起主导作用,尤其在1000 m河岸带缓冲区对水质的贡献率最高。因此,加强1000 m缓冲区尺度土地利用的管理和减少建设用地成片建设规划等对保护流域水质具有重要意义。     

长江上游坡地景观特征对河流水质的影响

景观组成及景观格局特征决定了污染物的来源和地表景观的拦截消纳潜力，地表坡降会加剧土壤侵蚀，坡地景观特征是影响河流水质的重要因素。研究基于长江上游重庆段2015年水质监测数据和30 m空间分辨率土地利用数据，提取河岸带100 m、200 m、300 m、500 m、1000 m和子流域6种空间尺度上景观格局和景观组成，并进一步将景观组成分为总地类、缓坡地类和陡坡地类三种不同坡度尺度，再采用相关分析和冗余分析（RDA）等方法定量探讨了坡地景观特征（坡地景观组成、景观格局）对河流水质的多时空尺度影响。结果表明：坡地景观特征对2015年长江上游重庆段河流水质的影响具有空间尺度效应；坡地景观特征对河流水质的影响在河岸带尺度强于子流域尺度，其中关键尺度为河岸带100 m至300 m，最有效尺度为河岸带200 m。坡地景观特征影响水质的季节差异随空间尺度不同而变化，在河岸带100 m至300 m尺度为汛期强于非汛期，在河岸带1000 m尺度相反，在子流域尺度无季节差异。建设用地面积比与溶解氧（DO）和高锰酸盐指数（COD_Mn）正相关，耕地面积百分比与氨氮（NH₄⁺-N）参数正相关，两者为水质污染"源景观"，且缓坡耕地对水质的解释率高于总地类耕地；林地与水质参数呈负相关，对缓解水质恶化具有积极作用；集聚度（COHESION）、聚合度（AI）指标与NH₄⁺-N参数及斑块密度（PD）、边缘密度（ED）与DO、COD_Mn参数均呈正相关。在集水区尤其是河岸带300 m范围内，严格把控建设用地污水收集与处理，种植河岸带防护林，采取横坡耕种方式，并通过优化景观结构（如种植植物篱）以增强景观拦截力以减少污染物的集中输出，从而改善河流水质。     

河流干支流水质与土地利用的相关关系

为探索不同等级河流水质状况及其对土地利用构成响应的差异,以江苏北部的灌河流域为研究对象,基于2006—2007年两个年度灌河及其支流的水质监测数据和研究区的Landsat TM影像,在河流两侧长度0.0—10.0 km、宽度0.0—0.5 km的范围内,运用多元回归分析,对研究区干、支流主要水质指标及其与相应土地利用构成的关系进行了研究。结果表明:2006—2007年间,研究区干流水质总体上显著好于支流,支流的总氮(TN)、总磷(TP)等营养盐指标显著高于干流,而干流的有机污染指标显著高于支流;比较不同观测尺度上土地利用构成对河流水质变化的方差贡献率发现,缓冲区宽度一定时,支流在所有观测尺度上的土地利用构成与水质变化皆存在显著相关关系,而干流仅在缓冲区长度0.0—4.0 km的观测尺度上其土地利用构成与水质变化的相关关系显著;缓冲区长度一定时,干、支流河道两侧0.0—0.3 km间土地利用状况对水质变化的解释能力较大。同时发现,氮、磷等营养盐浓度多与较大尺度上的土地利用构成相关,而化学需氧量(COD)、生化需氧量(BOD)等多与较小尺度上的土地利用构成相关。研究结果显示,有必要区分不同河流等级,选择适宜的观测尺度,分别研究不同水质指标与土地利用构成间的相关关系。     

不同空间尺度景观特征对南流江水质的影响差异

流域景观特征决定了非点源污染物来源与地表景观削减消纳能力,但尚缺乏全流域不同空间尺度对二者关联性的认识。以广西北部湾南流江为例,分别在子流域、河岸缓冲带以及监测点圆形缓冲区三种尺度上,基于2020年Landsat 8 OLI遥感影像解译的土地利用类型特征,结合水质监测数据,运用数理统计和GIS空间分析方法,探讨了流域景观特征在不同空间尺度上对河流水质的影响。结果表明：(1)在子流域尺度,土地利用类型以林地为主,而在河岸缓冲带与监测点圆形缓冲区均以耕地为主;(2)水质指标高锰酸盐指数、生化需氧量与景观特征相关性最为显著,耕地、建设用地、其他用地和园地与其呈正相关,是南流江水质污染负荷的重要来源区;景观格局指数中,斑块密度、蔓延度指数、多样性指数、均匀度指数是引起河流水质指标变化的主要景观因子;(3)受流域内或不同子流域间景观特征差异,景观组成面积占比和景观格局指数均在河岸缓冲带尺度对水质状况影响最大,分别可解释57.0%和64.7%的水质指标变化;子流域尺度次之,圆形缓冲区尺度最小,且景观格局指数对水质状况的影响大于景观组成面积占比。建议在河岸带50 m范围内严格控制耕地面积,建设河岸缓...     

赣江流域土地利用方式对河流水质的影响

赣江是鄱阳湖的最大支流,是鄱阳湖水污染物的主要来源,查明流域土地利用方式对赣江水质的影响和鄱阳湖的水环境保护具有重要意义。基于2012年对赣江7个主要支流NH+4-N、TP、CODMn和DO浓度的每月测定结果,通过不同空间尺度和土地类型等级划分,利用相关分析和冗余分析研究土地利用方式对赣江流域河流水质的影响。研究结果表明,子流域的土地利用方式对TP的影响大于缓冲区;对CODMn的影响在丰水期大于缓冲区,在枯水期小于缓冲区;对NH+4-N的影响在丰水期与缓冲区接近,在枯水期小于缓冲区;DO受土地利用方式的影响较小。水田中的丘陵水田是赣江水体TP和丰水期CODMn的主要来源;平原水田是枯水期CODMn的主要来源。居民建设用地中的城镇用地是赣江水体TP、NH+4-N和丰水期CODMn的主要来源,农村用地是CODMn的主要来源。水域中的水库坑塘是赣江水体TP和丰水期NH+4-N、CODMn的主要来源。     

艾比湖区域景观格局空间特征与地表水质的关联分析

为进一步明确区域土地利用/覆被—景观格局对河流水质影响的空间尺度。选择新疆艾比湖区域为研究对象,以25个水质采样点为中心,建立5种尺度的河流缓冲区并提取不同尺度下的土地利用/覆被-景观格局数据。首先,通过主成分分析获得水环境的主要水质变量。其次,利用冗余分析(RDA)方法探讨研究区不同宽度缓冲区土地利用/覆被—景观格局对河流水质的影响,获得水质管理的有效缓冲区。最后,引入突变点分析方法进一步寻找导致水质变量沿景观梯度突变的特定位置。结果表明:(1)土地利用/覆被—景观格局在不同宽度缓冲区内对河流水质的影响不同。4 km缓冲区土地利用/覆被—景观格局对区域水质有较强的分异解释能力,因此4 km缓冲区的景观格局合理配置对河流水质管理尤为重要。(2)通过偏RDA分析发现4 km缓冲区中,影响区域水质的主要环境变量为景观水平斑块密度、类型水平耕地斑块密度和森林聚集度。(3)在偏RDA分析的基础上,对4 km缓冲区内的景观指数进行突变点分析研究,发现区域景观水平斑块密度为90—105 m/hm~2,类型水平耕地的斑块密度ED值在90—110 m/hm~2、林草地的AI值在70%—90%,是艾比湖区域水质保护的最佳突变值,该值为艾比湖区域水质保护的阈值。本研究从多个角度对新疆艾比区域的土地利用/覆被—景观格局对区域水质的影响进行定量分析,揭示该地区景观生态变化的规律,为区域景观格局优化和土地合理规划提供理论依据,并对改善"丝绸之路经济带"生态环境、实现资源可持续利用具有重要的现实意义和理论价值。     

厦门后溪水质与流域景观特征沿城乡梯度的变化分析

基于河流水质观测数据和Landsat 8影像数据,分析厦门后溪2013至2017年干季和湿季的水质时空变化特征,研究沿城乡梯度河流水质变化与流域景观特征的关系。结果表明:后溪上游(饮用水水源地水体)和下游(景观水体)溶解氧(DO)分别符合《地表水环境质量标准(GB3838—2002)》Ⅱ类标准和Ⅴ类标准,但是总氮(TN)和总磷(TP)有不同程度的超标,其中TN的超标比例较高。后溪上游土地利用类型中70%以上为林地,具有涵养水源、保护水质的作用;下游建设用地和耕地比重增加,TN、TP和叶绿素a (Chl a)显著高于上游。耕地和建设用地是提高TN、TP和Chl a等水质参数的主要土地利用类型,斑块密度、香农多样性指数和源汇景观指数与各水质指标也显著相关。冗余分析表明,流域景观特征可解释70%以上水质变化,对TN和TP的影响在湿季更大,而对Chl a的影响在干季较大。土地利用组成、配置、距离、高程和坡度对流域水质均有较大影响,其中土地利用组成对Chl a的影响较大,而景观指数则对TN和TP的影响较大。因此,在流域尺度加强土地利用的规划与综合管理,通过减少和控制地表径流面源污染的途径在一定程度上可降低人类活动对水质的不良影响。     

不同地貌条件下景观对河流水质的影响差异

景观对河流水质的影响在不同地区、不同空间尺度上存在差异。以赤水河流域为研究对象,根据地貌特征将研究区分为喀斯特地貌和非喀斯特地貌,在划分的29个子流域内采集测试水质数据,所选用的水质指标有溶解氧(DO)、电导率(EC)、总氮(TN)和总磷(TP),运用空间分析及数理统计方法,分析流域内不同地貌区景观之间的差异,探究不同空间尺度上景观与水质指标之间的关系。结果表明:(1)流域内景观组成以林地和灌草为主,建设用地和耕地次之,景观组成在不同地貌区各空间尺度上存在差异。建设用地和耕地对水质具有负面影响,且在碳酸盐岩地区更显著;林地对水质具有正面影响;灌草对水质的影响相对复杂。(2)流域内水质表现为碳酸盐岩地区优于碎屑岩地区。景观破碎化指数与总氮(TN)、总磷(TP)呈正相关,是水质变化的重要影响因素;景观聚集度指数与溶解氧(DO)呈正相关;景观破碎化指数和景观聚集度指数与电导率(EC)的关系在两个地区呈相反的结果。(3)不同地貌区景观对河流水质具有不同程度的影响。在两个地区,景观组成对河流水质解释能力最大空间尺度均为河岸带尺度,解释率分别为53.4%和59.1%;景观格局对河流水质解释能力最大的空间尺度在碳酸盐岩地区为河岸带尺度,解释率为62.9%,在碎屑岩地区为圆形缓冲区尺度,解释率为82.4%。因此,在不同地貌区应采取不同的景观优化措施以减少对流域水质的污染。     

流域尺度上河流水质与土地利用的关系

以苏子河流域内54个水质采样点为基点,生成6种尺度的河岸带缓冲区,并借助FRAGSTATS软件计算景观水平和类型水平上的8种景观指数.分别从景观空间格局与景观类型组成两方面,对景观指数与水质进行相关分析.结果表明:区域景观格局在不同缓冲区内对流域水质具有不同的效应.当缓冲区距离≤300 m时,旱地、建筑用地、水田为主要的景观类型组成,其面积比例、斑块数量、斑块密度、最大斑块指数、最大形状指数、景观斑块聚集度指数均较高,农田的连通性较高,对水质的影响较大.在距离河流较远的区域(缓冲区距离＞300 m),林地面积比例较高,林地聚集连通程度较好,对水质改善具有一定作用,但不明显.该流域耕地、建设用地等对水质有着关键的影响作用.     

青弋江流域土地利用/景观格局对水质的影响

研究不同空间尺度的景观组成与结构对水质的影响对于水质保护具有重要意义。青弋江为长江下游最长的支流,人类活动可能通过多种方式对水质产生影响。以青弋江流域为研究对象,基于Google Earth遥感数据和水质实测数据,采用冗余分析（RDA）和Spearman相关性分析,探讨了土地利用/景观格局对水质的影响。研究结论为：（1）以采样点为中心建立的100、200、500、1000、2000 m 5种尺度缓冲区中,500 m半径圆形缓冲区景观组成对水质的解释率最高,枯水期与丰水期对水质的解释率分别为46.30%和43.10%。（2）土地利用类型中,耕地和建设用地面积与NH₄⁺-N、TP、EC呈正相关,对水质具有负面效应;林地面积与DO呈正相关,对污染物起到净化作用;土地利用综合程度指数与污染指标呈正相关,表明人类活动强的区域,水质变差。（3）景观格局指数中,PRD在丰水期与NH₄⁺-N、TP浓度为负相关,相关系数分别为-0.656、-0.540,表明随斑块丰富度密度的增大,流域生态系统更加稳定;LPI与DO浓度在枯水期为显著负向相关,相关系数为-0.653,SHAPE_AM与NH₄⁺-N、TP呈显著正向相关,表明随人类活动强度的增大,水质恶化;FRAC_AM与水质的关系无法得到合理的解释。通过多角度分析,在一定程度揭示了青弋江流域的生态水文过程,有利于土地利用管理和水质保护,进而促进资源的可持续利用。研究结果可为政府相关职能部门进行决策时提供参考。     

洱海入湖河流弥苴河下游氮磷季节性变化特征及主要影响因素

入湖河流携带污染物对洱海水环境的影响日益明显,对洱海入湖水量最大的河流——弥苴河下游水体氮磷进行了连续采样分析,以期为河口湿地建设和水质改善提供基础数据.结果表明:1)弥苴河水质介于地表水Ⅲ-Ⅴ类之间,主要污染物为氮和磷,其中总氮平均浓度为1.17 mg/L,最高浓度达到2.00 mg/L;总磷平均浓度为0.06 mg/L;2)弥苴河下游总氮、总磷浓度丰水期高于枯水期,并呈现出季节性变化规律;3)弥苴河下游水体总氮、总磷年均浓度远高于洱海水体总氮、总磷年均浓度,其中总氮高出2.10倍,总磷高出2.90倍;4)弥苴河下游河段非点源污染占据主导地位.     

三峡库区古夫河水质时空分异特征

以湖北省神农架林区和兴山县境内长江三峡库区香溪河支流古夫河为研究对象,于2010年8月-2011年7月在整条河流中选取20个采样点,进行样本采集,并测定溶解氧、碱度、硬度、电导率、总磷、总氮、化学需氧量、二氧化硅、总有机碳共9项水质指标,运用多元统计方法,分析水质的时空分异特征.依据研究区土地利用类型差异,将20个采样点分成4组,即森林(A组)、耕地(B组)、水库(C组)和村镇(D组);根据该区域的水文节律,将5-10月归为湿季,其余月份为干季.判别分析和方差分析结果表明,古夫河水质具有时空显著性差异:总磷、二氧化硅、电导率、化学需氧量、总硬度和总碱度等指标具有空间显著性差异;总氮、化学需氧量、溶解氧、二氧化硅和总有机碳与季节存在显著相关性,所测9项水质指标在不同空间类别上呈现出显著的季节变化.主成分分析表明,不同空间类别上的干湿季节引起水质变化的主导因子是不同的:A组中,湿季主要体现为二氧化硅和总有机碳,干季主要体现为总磷、二氧化硅、总有机碳和化学需氧量,该组水质主要受地表径流、地质成因和风化作用等自然因素的影响;B组中,湿季主要体现为硬度和总有机碳,干季主要体现为总磷、化学需氧量、总碱度和总硬度,该组除了受自然因素的影响,还受如农业径流、未处理的生活污水排放等人为因素影响;C组中,湿季主要体现为二氧化硅、总氮和总磷,干季主要体现为总氮、总有机碳和二氧化硅,该组主要受农业径流、地表径流以及未经处理的生活污水等的影响;D组中湿季主要体现为二氧化硅、总氮和总磷,干季主要体现为碱度、硬度、总氮和总有机碳,该组主要受村镇生活污水和农业径流等的影响.结果表明,古夫河水质受自然和人为因素影响而发生变化,其中受人为因素影响更大.因此,加强水资源的管理和保护,改善水质,做好水源地的长期水质监测显得尤为重要.     

Effects of Land Use,Topography and Socio-Economic Factors on River Water Quality in a Mountainous Watershed with Intensive Agricultural Production in East China

Understanding the primary effects of anthropogenic activities and natural factors on river water quality is important in the study and efficient management of water resources. In this study, analysis of Variance (ANOVA), Principal component analysis (PCA), Pearson correlations, Multiple regression analysis (MRA) and Redundancy analysis (RDA) were applied as an integrated approach in a GIS environment to explore the temporal and spatial variations in river water quality and to estimate the influence of watershed land use, topography and socio-economic factors on river water quality based on 3 years of water quality monitoring data for the Cao-E River system. The statistical analysis revealed that TN, pH and temperature were generally higher in the rainy season, whereas BOD₅, DO and turbidity were higher in the dry season. Spatial variations in river water quality were related to numerous anthropogenic and natural factors. Urban land use was found to be the most important explanatory variable for BOD₅, COD_Mn, TN, DN, NH₄ ⁺-N, NO₃ ⁻-N, DO, pH and TP. The animal husbandry output per capita was an important predictor of TP and turbidity, and the gross domestic product per capita largely determined spatial variations in EC. The remaining unexplained variance was related to other factors, such as topography. Our results suggested that pollution control of animal waste discharge in rural settlements, agricultural runoff in cropland, industrial production pollution and domestic pollution in urban and industrial areas were important within the Cao-E River basin. Moreover, the percentage of the total overall river water quality variance explained by an individual variable and/or all environmental variables (according to RDA) can assist in quantitatively identifying the primary factors that control pollution at the watershed scale.     

Effects of wet and dry seasons on the aquatic bacterial community structure of the Three Gorges Reservoir

This study investigated effects of wet and dry seasons on the bacterial community structure of the Three Gorges Reservoir by using denaturing gradient gel electrophoresis analysis of the PCR-amplified bacterial 16S rRNA gene. Bacterial diversity, as determined by the Shannon index, the Simpson’s index, and the Richness, dramatically changed in between the dry and wet seasons. The changes in the diversity and relative abundance of microbial populations among the five sites during the wet season have become more marked than those observed during the dry season. Furthermore, cluster analysis also showed these changes. The phylogenetic analysis indicated that Betaproteobacteria is the dominant population, followed by Actinobacterium, in both the wet season and dry season. The water quality parameters were quite stable at all five sites during the same season but noticeably varied from season to season. Canonical correspondence analysis also indicated that the changes in the bacterial community composition were primarily correlated with the variations in temperature, transparency, and the concentrations of NH₄ ⁺-N. Slight changes in bacterial community composition among the five sites during the dry season were correlated with different environments. However, during the wet season, major changes were correlated not only with environments, but also it may be associated with the bacterial populations from the surrounding areas and tributaries of the Three Gorges Reservoir.     

中国西北典型冰川区大气氮素沉降量的估算——以天山乌鲁木齐河源1号冰川为例

高寒冰川区氮素沉降量的变化会对区域生态系统产生显著影响,定量评估冰川区的氮沉降状况可以为修正相关模型提供重要的原始数据。通过2004年1月至2006年12月在天山乌鲁木齐河源1号冰川连续采样,分析了中国西北典型冰川区大气氮素的沉降特征,并估算了该区域的年均氮素沉降量。研究结果表明,1号冰川湿沉降中的硝态氮 (NO₃^--N)、铵态氮 (NH₄⁺-N) 与总无机氮 (TIN) 存在着明显的季节变化特征:夏季沉降量最大,冬季最少,且与降水量表现出较好的对应关系。1号冰川氮素湿沉降的硝铵比 (NO₃^--N / NH₄⁺-N) 月平均值在0.3-1间波动。1号冰川TIN湿沉降量年平均值为1.51 kg/hm² (其中NH₄⁺-N沉降量占总量的69%,而NO₃^--N沉降量仅占31%),干湿沉降总量年均值为1.56 kg/hm²,总氮 (TN) 的干湿沉降总量年均值为3.85 kg/hm²。得到的冰川区氮素沉降量符合中国西部高寒区的一般水平,代表了该区域的本底值。     

Land use disturbance indicators and water quality variability in the Biscayne Bay Watershed,Florida

Rapid land use transformations due to extensive agricultural and urban development in south Florida (USA) threaten water resources such as Biscayne Bay, an oligotrophic estuary draining the Miami metropolitan complex and South Dade Agricultural Area. Biscayne Bay is sensitive to nutrient inputs and this study evaluated watershed land use-water quality relationships from 1995 to 2004. Using eight monitoring sites, three spatial extents were considered: sub-basins, canal buffers, and site buffers. Selected sites represented agricultural, urban, and mixed land use classes. Disturbance indicators (landscape metrics; Landscape Development Intensity (LDI) index; percent imperviousness), nutrient loads (nitrate/nitrite-nitrogen (NO_X-N); total ammonia nitrogen (NH₃-N); total phosphorus (TP)), and multivariate regression models were used to determine land use factors influencing water quality variability. The sub-basin regression model was the best predictor of annual NO_X-N loads in the watershed. Both LDI and largest patch index variables were included in this model, indicating that the relative distribution of dominant land use classes influences NO_X-N loads. There were no significant regression models for total inorganic nitrogen (NO_X-N plus NH₃-N) loads. Total phosphorus loads were more closely related to disturbance indicators at a smaller spatial extent (1000 m canal buffer), which is a function of watershed nutrient transport processes. The relative proportion of directly connected impervious areas (DCIA) was not identified as a significant land use variable for regression models. Positive correlations between LDI and DCIA values suggested both indicators provided similar information regarding the intensity of human disturbance. However, the LDI index incorporates anthropogenic intensity associated with a broad range of land uses while DCIA primarily reflects the impact of watershed urbanization. Watershed managers can use the LDI index with landscape metrics that evaluate spatial patterns to link land use development to water quality parameters.     

Land use and season affect fluxes of CO2, CH4, CO,N2O,H2 and isotopic source signatures in Panama: evidence from nocturnal boundary layer profiles

Conversion of tropical rainforests to pastures and plantations is associated with changes in soil properties and biogeochemical cycling, with implications for carbon cycling and trace gas fluxes. The stable isotopic composition of ecosystem respiration (δ¹³C_R and δ¹⁸O_R) is used in inversion models to quantify regional patterns of CO₂ sources and sinks, but models are limited by sparse measurements in tropical regions. We measured soil respiration rates, concentrations of CO₂, CH₄, CO, N₂O and H₂ and the isotopic composition of CO₂, CH₄ and H₂ at four heights in the nocturnal boundary layer (NBL) above three common land‐use types in central Panama, during dry and rainy seasons. Soil respiration rates were lowest in Plantation (average 3.4 μmol m^?2 s^?1), highest in Pasture (8.3 μmol m^?2 s^?1) and intermediate in Rainforest (5.2 μmol m^?2 s^?1). δ¹³C_R closely reflected land use and increased during the dry season where C₃ vegetation was present. δ¹⁸O_R did not differ by land use but was lower during the rainy than the dry season. CO₂ was correlated with other species in approximately half of the NBL profiles, allowing us to estimate trace gas fluxes that were generally within the range of literature values. The Rainforest soil was a sink for CH₄ but emissions were observed in Pasture and Plantation, especially during the wet season. N₂O emissions were higher in Pasture and Plantation than Rainforest, contrary to expectations. Soil H₂ uptake was highest in Rainforest and was not observable in Pasture and Plantation during the wet season. We observed soil CO uptake during the dry season and emissions during the wet season across land‐use types. This study demonstrated that strong impacts of land‐use change on soil–atmosphere trace gas exchange can be detected in the NBL, and provides useful observational constraints for top‐down and bottom‐up biogeochemistry models.