基于GIS的红枫湖流域土地利用变化与水质响应

2018-06-28 10:45刘鸿雁李政道杨通铨
农业环境科学学报 2018年6期
关键词:土地利用林地尺度

姜 畅,刘鸿雁,*,陈 竹,饶 程 ,李政道,杨通铨,吴 攀

(1.贵州大学资源与环境工程学院,贵阳 550025;2.贵州大学农学院,贵阳 550025;3.贵阳市两湖一库管理局,贵州 清镇 551400)

土地利用变化涉及区域人口、资源、环境与发展方面的核心问题。研究表明土地利用变化是影响水质的重要原因[1],其对流域面源污染的影响是导致水环境恶化的重要因素之一[2-4]。红枫湖是贵阳市重要的饮用水源保护地,流域土地利用变化与水环境安全密切相关。从1990年起,土地利用变化便成为全世界资源与环境领域的研究热点[5-6],众多学者利用高光谱遥感、微波遥感、高分辨率影像和多源信息复合、遥感图像自动识别与分类、3S集成等技术[7],针对不同时空土地利用的变化、特征、趋势开展了大范围的研究工作。

在土地利用对水质影响的研究中,蔡宏等[8]、Nash等[9]、曹芳芳等[10]或通过子流域土地利用类型为分析样本,或以监测断面为中心建立缓冲区等手段从空间上研究不同距离土地利用类型对水质的相关性。郭青海等[11]、杨峰等[3]利用多元逐步回归模型分析了土地利用类型与流域湖泊水质间的相关关系,从景观生态学的角度阐述了不同土地利用类型对营养元素输出的源汇作用,对贡献率高的土地利用类型提出了面源污染的分类控制措施。孙金华等[12]通过子流域归类分析了土地利用空间格局差异对水质的影响,表明土地利用比例结构和分布格局对水质亦具有重要影响。廖建荣[13]采用冗余分析(RDA)方法揭示土地利用类型与河流水质的空间依赖性。因此,通过量化流域土地利用类型的面积,再与水质进行关联分析是研究土地利用类型与污染物质内在联系的重要手段[14]。红枫湖是贵阳市的“三大水缸”之一,水质质量直接关乎区域用水安全。近年来已有较多关于红枫湖流域的研究,但流域土地利用变化对水质影响的研究仍鲜有报道。为明确影响水质营养指标的主要土地利用类型,本研究选取红枫湖准保护区流域为研究区,以7个水质监测断面为中心建立缓冲区,采用Spearman秩相关和景观生态学理论探究红枫湖流域15年间土地利用变化与水质的响应。结合研究区实际情况,文章从空间尺度变化的角度出发,以更大的缓冲半径进行了多个连续尺度的研究,分析不同距离的土地利用类型对中心点水质的影响,使分析结果更为可靠。该结果可为流域面源污染的控制提供依据。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

红枫湖流域地处贵州高原中部,长江二级支流猫跳河的上游区,是贵州省最大的高原人工湖泊之一,也是喀斯特高原深谷型湖泊。该流域地处亚热带湿润季风区,海拔1250 m,雨量丰沛,多年平均降水量达1200 mm[15]。流域位于东经 106°19′~106°28′,北纬 26°26′~26°35′,流域面积 1596 km2[16],湖域面积 57.2 km2,总库容6.01亿m3,湖内小岛零星散布,多已开发为旅游景点。经过60多年的发展,现已发展成为具有饮用水源、工农业用水、旅游、发电等多功能的水库,供水量占贵阳市主城区用水量的70%[16]。流域内碳酸盐岩在垂直和水平分布上均占有较大的比例,岩溶发育强烈,岩溶地貌成为流域内地貌类型的主要特征。从2003年到2007年红枫湖水质急剧恶化[16],从Ⅲ类降到劣Ⅴ类,2008年开始经过6年的集中治理后水质逐步好转。

1.2 数据获取

本研究采用条带号与行编号分别为127、42的Landsat TM遥感影像图,结合贵阳市两湖一库管理局提供的地形边界资料得到研究区流域遥感影像图,具体包含2001年Landsat4-5 TM卫星数据(时相4月13日,分辨率30 m)、2008年Landsat4-5 TM卫星数据(时相4月8日,分辨率30 m)、2016年Landsat 8 OLI_TRIS卫星数据(时相2月10日,分辨率30 m)共三期遥感影像作为基础数据,数据来源于中科院遥感所(http://ids.ceode.ac.cn/)与地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/),研究区域选择为饮用水源保护区,含一级、二级保护区和准保护区。水质监测点选取大坝、腰洞、花鱼洞、后午、偏山寨、三岔河、焦家桥等7个监测断面,时间分别为2001、2008年和2016年,数据来源于贵阳市两湖一库管理局环境监测站。选取总磷(TP)、氨氮(NH3-N)、化学需氧量(COD)、溶解氧(DO)4个指标进行分析,监测点分布见图1。

1.3 土地利用类型及水质划分

参照土地利用类型的分类方法[17-19],可将土地划分为6个一类地和25个二类地。在分辨率30 m精度的图形中,二类地无法得到有效区分,为了控制样本的分类精度,结合分类方法和参考相关文献,最终确定土地利用类型为耕地、林地、草地、建设用地、未利用地、水域。对遥感影像图进行辐射定标、大气校正和裁剪等预处理后进行分类。通过对多光谱不同波段的对比研究后,最终对2001年和2008年的遥感影像采用543波段进行RGB合成,对2016年的遥感影像采用654波段进行RGB合成。在ENVI 5.2的支持下,采用支持向量机的监督分类方法,结合Google Earth和实地调查对分类结果进行人工修正,对结果进行分类处理后,利用ArcGIS 10.2生成满足高精度要求的土地利用类型图。通过ENVI 5.2中Region of Interest Tool计算样本的可分离系数(Separability),同时通过Confusion Matrix工具对2001、2008年和2016年的影像处理成果执行精度评估。可分离系数的标准是大于1.8属于合格样本,超过1.9说明样本之间可分离性好,小于1.8则需要编辑样本或者重新选择样本,若小于1,考虑将两类样本合成一类样本。总体分类精度(OA)达到90%则为优。Kappa指数可分为5个等级:0~0.20为几乎不一致、0.21~0.40为较低一致、0.41~0.60 为中度一致、0.61~0.80 为高度一致、0.81~1为几乎完全一致。根据各年份水质状况的不同对水域进行划分,其中Ⅰ、Ⅱ类水划为一类,水质为优,Ⅲ类水划为一类,水质为较好,Ⅳ类水划为一类,水质为较差,Ⅴ、劣Ⅴ类划为一类,水质为差。

1.4 土地利用变化分析

土地利用变化幅度是从面积上考察土地利用类型的变化程度,重点描述不同土地利用类型在不同时间内总量上的差异[20]。文章对土地利用类型的面积进行动态监测,利用转移矩阵[5-6]生成2001—2008年、2008—2016年的土地利用转移矩阵,对红枫湖流域15年间土地利用类型进行转换幅度和转换方向分析。

1.5 研究尺度确定

建立缓冲区有利于从空间上分析不同距离的土地利用类型对中心点水质的影响,该方法易于量化不同土地利用类型对水质的影响范围和影响程度[8]。文章以7个监测断面为圆心,准保护区为边界,以不同尺度量化分析土地利用类型与水质的关系。缓冲半径上,由于不同于城市边界范围缓冲区域的划分,因此选用1、1.5、2 km和2.5 km尺度略大的缓冲半径,在ArcGIS 10.2下生成缓冲区域(图1),计算各土地利用类型的面积。

图1 监测断面点及缓冲区域分布图Figure1 Picture of monitoring points and buffer zone

1.6 土地利用与水质的关联分析

本文以7个监测断面为样本,通过ArcGIS 10.2生成大坝、腰洞、花鱼洞、后午、偏山寨、三岔河、焦家桥监测断面的圆形缓冲区(图1),以1、1.5、2 km和2.5 km为缓冲尺度,分别将2001、2008年和2016年不同缓冲范围内土地利用类型的面积(林地、耕地、草地、建设用地、未利用地)和对应水质数据(TP、NH3-N、COD、DO)进行关联,利用 SPSS 17.0 进行 Spearman相关性分析,探究15年间土地利用变化与水质的响应。根据景观生态学“源汇”理论,对不同土地利用类型与水质的相关性进行“源汇”分析。不同地类对面源污染起到了正向推动作用即为“源”景观,相反,对面源污染起到了负向滞缓作用即为“汇”景观[2,21]。

2 结果与讨论

2.1 土地利用变化分析

2.1.1 土地利用分类精度评估

利用ENVI 5.2生成可分离系数(Separability)、总体分类精度(OA)、Kappa指数三个指标。通过对红枫湖流域2001、2008年和2016年的遥感影像分类进行精度评估(表1)可知,分类精度整体较好,符合解译要求。

2.1.2 土地利用类型分布

利用 ENVI 5.2与 ArcGIS 10.2生成 2001、2008年和2016年的土地利用类型及水质变化图(图2)。利用Arc GIS 10.2的空间数据分析功能,对各个土地利用类型的面积进行量化统计(表2)。15年间红枫湖流域的总体特征:耕地和未利用地面积呈现逐年下降趋势,林地面积先上升后下降,草地、建设用地面积持续上升,水域面积在小范围内波动,变化比例较小。流域土地利用类型以林地、耕地为主,2016年分别占总面积的33.70%和29.67%。从2001年到2016年,林地面积减少了10.68 km2,减幅达7.30%,建设用地增加了11.41 km2,增幅最高,达36.11%,这也与经济发展和城镇化建设的推进相符合。

表1 土地利用类型分类精度Table1 Classification accuracy of land-use type

图2 2001、2008年和2016年红枫湖流域土地利用类型及水质变化图Figure2 Picture of land-use type and water quality change in Hongfeng basin in 2001,2008 and 2016

2.1.3 土地利用变化趋势

分别对2001、2008年和2016年的土地利用类型图进行动态监测操作,利用ENVI 5.2的转移矩阵分析得到2001—2008年、2008—2016年土地利用转移矩阵(表3)。从2001年到2016年耕地持续减少,累计减少面积达8.61 km2。从2001年到2008年,耕地主要流出方向是建设用地和林地,两者面积在7年间均有所增加。除耕地的贡献外,未利用地也主要流入建设用地和林地,在2008年,未利用地流入建设用地和林地的面积共计1.34 km2,占未利用地整体变化量的68%。从2008年到2016年耕地的主要流出方向为建设用地和草地。从2001年到2008年,林地面积有所增加,但从2001年到2016年,总体呈现下降趋势,2016年林地面积下降了12.26 km2(表3),下降总量与其他地类相比最多,转出的林地主要流入了建设用地和草地。综上,耕地、林地和未利用地是建设用地和草地面积增加的主要来源,说明15年间流域土地利用变化主要朝建设用地和草地增加。

表2 2001、2008年和2016年研究区土地利用类型Table2 Land-use type of the research area in 2001,2008 and 2016

表3 2001—2008年和2008—2016年研究区土地利用转移矩阵(km2)Table3 The transfer matrix of land-use in research area from 2001 to 2008 and 2008 to 2016(km2)

2.2 土地利用类型与水质的相关性分析

2.2.1 水质变化趋势

2001年红枫湖水质总体为Ⅲ类,水质情况较好。2008年水质污染严重,总体达Ⅳ类,局部呈现Ⅴ类、劣Ⅴ类水平,工业废水、生活污水的排放以及农业面源污染可能是导致水质恶化的主要原因。2008年启动了污染治理工程,经过治理,2016年水质总体达Ⅱ类,局部呈现Ⅰ类水平(图2),15年间流域水质经历了由较好变差,由差转为优的过程。将土地利用类型(林地、耕地、草地、建设用地、未利用地)与水质(TP、NH3-N、COD、DO)进行 Spearman秩相关分析(表 4)。由相关性分析可以看出,建设用地、耕地与水质营养指标普遍呈正相关关系,有些达到显著水平,林地呈明显负相关关系,草地对水质的影响较小,未利用地对水质的影响较为波动,正负相关性都有存在,影响方向不明确。

表4 2001、2008年和2016年土地利用类型与水质的相关性分析Table4 Correlation analysis between land-use type and water quality parameters in 2001,2008 and 2016

2.2.2 建设用地、耕地与水质的相关性

建设用地与水质指标的相关性表现显著,与TP、NH3-N、COD均在一般正相关和极显著正相关之间,相关系数分别可达0.818、0.883、0.571,与DO均在一般负相关和显著负相关之间,相关系数最高达-0.865。以不同尺度比较建设用地与TP、NH3-N的相关系数。当尺度为1、1.5 km和2 km时,2001、2008年和2016年相关系数大小的顺序总体为2016年<2008年<2001年,尺度为2.5 km时,2008年<2016年<2001年,且2001年不同尺度上建设用地的相关系数较其他土地利用类型相比最高,说明建设用地与水质营养指标在2001年的相关性最为显著,表明建设用地所代表的工业和生活污染源对水中氮、磷元素的引入有重要贡献作用。耕地与TP、NH3-N、COD均在一般正相关和极显著正相关之间,相关系数分别可达0.757、0.857、0.893,与DO主要呈显著负相关,相关系数最高达-0.847。以不同尺度比较耕地与TP、NH3-N的相关系数。当尺度为1.5、2 km和2.5 km时,2001、2008年和2016年相关系数大小的顺序总体为2001年<2008年<2016年,尺度为1 km时,2008年<2001年<2016年,且2016年不同尺度上耕地的相关系数较其他土地利用类型相比最高。结合缓冲区面积统计发现,耕地面积比例越高,对水质的影响越显著。说明在2016年耕地所代表的农业面源污染成为红枫湖保护区内的主要污染源,这一结果也与红枫湖开展五大治理工程后,点源污染得到有效控制相吻合。2008年不同尺度上土地利用类型与水质的相关性规律不明显,红枫湖的水质较差可能是生活污染源、工业污染源和农业面源共同作用的结果。

2.2.3 林地、草地、未利用地与水质的相关性

缓冲区域为1 km时,林地与水质的相关性并不明显(表4)。随着缓冲区域的扩大,林地面积比例增加,与水中TP、NH3-N、COD浓度呈明显负相关关系,具体表现在2008年和2016年。在2 km尺度的缓冲区域上,其相关系数可达-0.643、-0.750、-0.571。这是由于一方面林地属于透水性下垫面,对氮磷元素滞留、吸收可降低面源污染对受纳水体的影响[22];另一方面,林地面积比例增加导致耕地、建设用地面积比例减少,使污染物输出也相应减少,这也与相关研究结果[23-26]一致。草地与各水质营养指标的相关系数较小,且不同尺度上相关系数变化未见明显规律,说明草地对流域水质影响较小。未利用地对水质指标的相关性较为波动,例如与TP和NH3-N,两者既有一般正相关,也存在一般负相关,没有明确的变化规律,相关性指向不明确。未利用地属于透水性下垫面,对径流的截留作用较强。廖建荣[13]指出,DO与未利用地呈现正相关关系。结合表4发现,2001年和2008年的不同缓冲尺度上,未利用地与DO呈现负相关关系,2016年的不同缓冲尺度上,未利用地与DO呈现正相关关系。这可能是因为早年间红枫湖流域周边正处于开发建设时期,未利用地较多,长期堆放建筑垃圾,因此雨源型面源污染更为突出,导致了未利用地与DO相关性波动的结果。

2.2.4 源汇效应分析

为比较土地利用类型对水质营养指标的影响,根据表4相关系数的正负分别将土地利用划为“源”、“汇”两大类。结果显示建设用地、耕地与水体中TP、NH3-N、COD普遍呈正相关关系,有些达到显著水平,且以耕地的相关系数为最高,与DO呈现明显负相关关系。2008年和2016年,林地与TP、NH3-N、COD呈现明显负相关关系,但未达到显著水平。因此,耕地和建设用地对氮磷等污染负荷起“源”的作用,且以耕地为主,林地对氮磷等产出则起到“汇”的效应。

3 结论

(1)红枫湖流域保护区内土地利用类型主要以林地、耕地为主,占到了总面积的60%以上。从2001年到2016年,林地和耕地面积呈现下降趋势,其中林地减少了10.68km2,减幅达7.30%,耕地减少了8.61 km2,减幅达5.30%。建设用地和草地面积持续增加,其中建设用地增幅最大,达36.11%,面积增加了11.41 km2,草地增加了9.65 km2,增幅达14.62%,两者面积的增加主要来源于耕地、林地和未利用地的流入。

(2)2001年水质总体为Ⅲ类,建设用地与TP、NH3-N、COD呈现正相关关系,有些达到显著水平,表明在没有进行环境治理之前,污染主要来自于工业和生活污染源;2008年不同尺度上土地利用类型与水质的相关性规律不明显,水质总体为Ⅳ类,红枫湖水质较差可能是生活污染源、工业污染源和农业面源共同作用的结果;2016年耕地与 TP、NH3-N、COD和DO的相关系数分别达0.757*、0.750、0.786*和-0.847*,说明在工业污染源和生活污染源得到治理后,农业面源污染成为红枫湖流域的主要污染源,但其排放系数较小,水质总体为Ⅱ类,没有对水质产生较大影响。

(3)红枫湖流域保护区内建设用地、耕地与TP、NH3-N、COD普遍呈现正相关关系,与DO呈现明显负相关关系,表现为污染“源”的作用,林地与TP、NH3-N、COD呈现明显负相关关系,表现出“汇”的效应。

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