广元市土地利用类型及社会经济因子对河流水质的影响

张萍 张倚铭 唐娅 郑清 权秋梅 黎云祥

摘要 [目的]探究一定流域范围内土地利用类型及社会经济因子对河流水质的影响情况。[方法]使用2012—2015年广元市嘉陵江、白龙江和南河的水质监测数据，选取5个分析指标，利用单因子指数与土地利用数据和社会经济数据进行回归分析，探讨土地利用类型与经济数据对河流水质的影响倾向，选取最优模型进行情景预测。[结果]①广元市2012—2015年區域河流水质较好，期间河流水质根据回归模型模拟结果与实际无显著差异，回归模型能够基本反映出广元市河流水质的实际变化趋势。②COD Mn、BOD5、NH4+-N的影响因子均包括年末实有耕地，且都呈负相关;COD Cr与人口密度呈现负相关;TP与草地面积呈负相关;BOD5 影响因子除了年末实有耕地面积外还有农业设施用地面积，并且与农业设施用地面积呈正相关。③土地利用类型对COD Mn、BOD5、NH4+-N、TP均有影响，COD Cr受到社会经济因子的影响，其中土地利用类型变化对河流水质影响作用比社会经济因子更显著。④增加年末实有耕地面积、减少农业设施用地面积、增加人口密度的情况下能使水质更好。[结论]在考量河流水质的影响因子时应当综合考虑土地利用类型和社会经济因子。

关键词 嘉陵江（广元段）;土地利用类型;社会经济因子;单因子指数法

中图分类号 X522  文献标识码 A  文章编号 0517-6611（2020）20-0052-05

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2020.20.016

Influence of Land Use Types and Socioeconomic Factors on River Water Quality in Guangyuan City

ZHANG Ping1， ZHANG Yi-ming2， TANG Ya1 et al

（1.College of Environmental Science and Engineering， China West Normal University， Nanchong， Sichuan  637009;2.Department of Pharmaceutical and Environmental Engineering， Sichuan Vocational College of Chemical Industry， Luzhou， Sichuan 646009）

Abstract [Objective]To explore the impact of land use types and socio-economic factors on river water quality in a certain watershed.[Method]Using the water quality monitoring data of Jialing River， Bailong River and Nanhe River in Guangyuan City from 2012 to 2015， five analysis indexes were selected， and regression analysis was carried out with single factor index， land use data and socio-economic data to explore the impact tendency of land use type and economic data on river water quality， and the optimal model was selected for scenario prediction. [Result]①The regional river water quality in Guangyuan City was good from 2012 to 2015. During the period， the water quality of the river was not significantly different from the actual results according to the regression model. The regression model could basically reflect the actual change trend of river water quality in Guangyuan City.②The impact factors of COD Mn， BOD5 and NH4+-N include cultivated land at the end of the year， and they were negatively correlated. COD Cr was negatively correlated with population density， TP was negatively correlated with grassland area， and BOD5 influence factor was positively correlated with agricultural facility area besides cultivated land area at the end of the year.③Land use types had an impact on COD Mn， BOD5， NH4+-N and TP， and COD Cr was affected by socio-economic factors. The impact of land use types on river water quality was more significant than that of socio-economic factors.④The water quality can be improved by increasing the area of cultivated land at the end of the year， reducing the area of agricultural facilities and increasing the population density.[Conclusion] Land use types and socio-economic factors should be considered comprehensively when exploring the influencing factors of river water quality.

Key words Jialing River （Guangyuan Section）;Land use type;Socio-economic factor;Single factor index method

生态与经济的协调对促进社会进步、经济发展和生态稳定有重要意义 [1]。有研究表明，水质情况与社会经济数据具有紧密联系，如TN、COD Mn与流域人口、人均 GDP 密切相关 [2];水体富营养化程度与滇池流域人口、昆明市GDP密切正相关 [3];地区GDP和人口与水质指标具有相关性 [4]。除此之外，相关研究表明土地利用情况对河流水质具有重要影响 [5-8]。如耕地、园地与COD Mn呈明显正相关;水质的变化受经济、人口因素和土地利用类型面积比例的影响 [9-10];土地利用类型及社会经济因素对水体污染物浓度有影响 [11-12]。

嘉陵江是长江支流中流域面积最大的支流，经陕西省、甘肃省、四川省、重庆市注入长江。其以四川省广元市昭化区以上为上游，昭化至重庆市合川区为中游，合川至重庆河口为下游。嘉陵江流域有重要的航运、供水、生态功能 [13]。该研究区域为嘉陵江广元段，是广元市生产和生活集中水源，还具有重要的生态屏障战略意义，对人类生产生活具有重要作用。嘉陵江流域覆盖面广，广元段处嘉陵江流域的中上游，因此其水质优劣对中下游城市的生产和生活具有重大影响。

该研究通过嘉陵江、南河和白龙江3个流域的综合分析，利用单因子指数与土地利用类型及社会经济数据相关性分析，探究土地利用类型及其社会经济数据对水体污染物浓度的影响。利用单因子指数与土地利用类型和社会经济数据进行回归分析，综合分析土地利用类型和社会经济数据与河流水质的关系，建立模型进行情景分析，进一步结合现状研究水质变化，为广元境内嘉陵江水质管理提供科学依据和数据支撑。

1 研究区域

广元市位于四川省北部（31°31～32°56N，104°36～106°45E），境内河流属长江水系，有嘉陵江、白龙江、清水河、东河、木门河等75条河流。属亚热带湿润季风气候，南部低山，冬冷夏热;北部中山区冬寒夏凉，秋季降温迅速。年平均气温16.1 ℃，7月平均气温26.1 ℃，1月平均气温 4.9 ℃。年降雨量800～1 000 mm，日照时数1 300～1 400 h，无霜期220～260 d，四季分明。

研究区域选取广元市境内嘉陵江、白龙江和南河。其中，嘉陵江为广元境内的河流主干，自北向南流经广元市区;白龙江属于嘉陵江的一级支流，是嘉陵江上游的最大支流，自北向南流经广元，并在广元市西侧的昭化镇汇入嘉陵江;南河是广元的母亲河，广元市城区内的四分之三用水来源于南河，南河从广元市东南侧流经广元市区，最后在天成大桥西侧汇入嘉陵江 [14]。研究区域地图见图1。

2 数据来源和研究方法

2.1 数据来源

2.1.1 土地利用数据和社会经济数据来源。

选取广元市2012—2015的土地利用类型和社会经济数据，数据来源于《四川统计年鉴》（2013—2016）和《广元统计年鉴》（2013—2016）（表1）。土地利用类型数据包括：年末实有耕地面积（X1，hm2）、园地面积（X2，hm2）、林地面积（X3，hm2）、草地面积（X4，hm2）和农业设施用地面积（X5，hm2）。为反映广元市的社会经济平均水平，选取了6个均值变量型数据代表社会经济因子，其中包括：人口密度（X6，人/km2）、人均GDP（X7，元/人）、第一产业国有总值占比（X8，%）、第二产业国有总值占比（X9，%）、第三产业国有总值占比（X 10，%）和工业占比（X 11，%）。

2.1.2 水质数据来源。

水质采样时间为2012—2015年 1—12月每月月初，采样频率为每月1次。在各个监测点位通过人工采样的方式进行采样，分别在嘉陵江流域的八庙沟、上石盘、张家岩3个断面设置采样点进行监测，选取南河的安家湾和南渡2个断面，白龙江在苴国村和姚渡2个河流断面设置采样点监测。八庙沟、张家岩、南渡、苴国村、姚渡为国控断面，安家湾、上石盘为省控断面。监测项目包括pH、DO、COD Mn、COD Cr、BOD5、NH4+-N、TN、TP，除pH为无纲量外，其他指标单位均为mg/L。

2.2 研究方法

2.2.1 单因子指数法。

根据文献 [10-12]结合广元市2012—2015年的监测数据现状，选取COD Mn、BOD5、COD Cr、NH4+-N、TP作为评价指标，单因子指数是无量纲指数，污染因子选定后对每一个因子进行单独评价，各项指标监测与分析评价依据《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）。单因子指数法是将评价水质指标与评价标准进行比较，其计算公式为  [15-16]：

式中，Ci为第i种水质指标的实测污染物浓度，mg/L;Si为第i种指标的评价标准浓度值，mg/L;Pi为第i种水质指标的单因子指数，无量纲。超过Ⅲ类水质标准的指标为断面污染指标（广元市生态环境局），因此Si采用Ⅲ类地表水标准限值。水质污染等级划分标准为：Pi<1，清洁;1≤Pi<2，輕污染;2≤Pi<3，污染;3≤Pi<5，重污染;Pi>5，严重污染。

2.2.2 逐步回归分析。

逐步回归分析是建立在多元线性回归分析基础上的，是指运用回归分析原理依据双检验原则，逐步引入和剔除自变量而建立最优回归方程的优选方法。

以广元市土地利用类型和社会经济数据为自变量，以河流的水质指标为因变量。将水质数据进行ln（Pi）转化后，运用IBM SPSS Statistics 23.0进行逐步回归分析，排除不显著变量。用指数模型来表征这一关系为 [17]：

ln（Pi）=lnα+β1X1+β2X2+…+β 11X 11（2）

式中，lnα为常量，X1～X 11分别为年末实有耕地面积、园地面积、林地面积、草地面积、农业设施用地面积、人口密度、人均GDP、第一产业占比、第二产业占比、第三产业占比和工业占比，X1～X5为土地利用类型数据，X6～X 11为社会经济数据; β1～β 11分别表示各影响因子与水质指标之间的相关系数。

相关系数为负，则表明影响因子越大，污染物浓度越低;反之，相关系数为正，则表明影响因子越小，污染物浓度越低。

2.3 情景分析

情景分析的作用在于充分了解目前已知情

况的基础上，对未来的数据进行合理的预测，从而为政策决

策提供一定的理论基础。根据自变量与因变量进行回归分

析得到的显著模型，根据不同的发展方向设置不同的情景，

并用所设置情景进行水质预测，通过改变土地利用类型和社

会经济数据得到一系列不同的情景，比较不同的情景模式中水质数据的变化情况。

3 结果与分析

3.1 单因子指数分析

广元市嘉陵江流域2012—2015年水质指标Pi值计算如表2所示，根据计算结果可知2012—2015年广元市嘉陵江流域各分析污染物单因子指标均<1，对照水质污染等级划分标准，这4年期间研究区域水质清洁。并且能够满足《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）中Ⅲ类标准要求，表明区域河流水质较好。

3.2 回归分析

将水质指标与土地利用类型和社会经济数据进行逐步回归分析，回归分析结果显示，COD Mn与年末实有耕地面积呈负相关;BOD5与年末实有耕地面积呈负相关，与农业设施用地面积呈正相关;COD Cr与人口密度呈负相关;NH4+-N与年末实有耕地面积呈负相关，TP与草地面积呈负相关（表3）。研究结果表明，年末实有耕地面积、草地面积、农业设施用地面积和人口密度均对河流水质具有显著影响，说明土地利用类型和社会经济数据跟河流水质 相关。

通过R2可知，5个模型的拟合效果均较好，其中BOD5拟合效果最好（R2=0.999 8），其次为TP（R2=0.996）>NH4+-N（R2=0.967）>COD Cr（R2=0.944）>COD Mn（R2=0.941）。

根据回归分析结果得出水质指标预测的最优模型（表4），结合2012—2015年土地利用类型和社会经济数据进行单因子指数数值模拟，将模拟结果与表2进行对比结果如图2所示。由图2可看出，2012—2015年水质情况的模拟结果与实际无显著差异，单一的水质指标只在某个特定的因变量变化时才能产生响应，但是结果显示通过回归分析的模型对水质进行预测基本能反映水质的实际变化趋势。

3.3 情景分析

根据回归分析结果，选取年末实有耕地面积、草地面积、农业设施用地面积和人口密度作为影响因子代表，为了更好的说明土地利用类型及社会经济因子对河流污染物浓度产生的影响，改变其中部分影响因子设置一系列不同情景，将情景模拟结果与2015年的数据进行对比。

根据2012—2015年广元市土地利用类型和社会经济数据的变化范围进行情景设置，其中人口密度随年末实有耕地面积有相应变动 [18]。

情景设置如表5所示：情景1增加年末实有耕地面积（X1），减少农业设施用地面积（X5），增加人口密度（X6）;情景2减少年末实有耕地面积（X1），减少农业设施用地面积（X5），减少人口密度（X6）;情景3增加草地面积（X4），减少农业设施用地面积（X5）;情景4减少草地面积（X4），增加农业设施用地面积（X5）;情景5和情景6同时改变年末实有耕地面积（X1）、草地面积（X4）、农业设施用地面积（X5）以及人口密度（X6）。

将广元市土地利用类型和社会经济数据设置一系列不同的情景，结果见表6。情景1中COD Mn、BOD5、COD Cr、NH4+-N预测值均变小，水质指数有明显降低的趋势，水质变好，而与之相比情景2结果相反，COD Mn、BOD5、COD Cr、NH4+-N预测值均变大，水质变差。情景3中BOD5升高，TP降低，情景4情况相反。情景5中TP变高，COD Mn、BOD5、COD Cr、NH4+-N预测值均降低，与之相反，情景6中TP降低，COD Mn、BOD5、COD Cr、NH4+-N预测值均变高。结果表明，土地利用类型和社会经济数据的变化对河流水质有一定影响。

4 结论

（1）根据单因子指数法分析可知，广元市2012—2015年河流水质能够满足《地表水环境质量标准》（GB 3838—2002）中的Ⅲ类标准要求，表明区域河流水质较好。结合回归分析模拟结果显示，2012—2015年水质情况的模拟结果与实际无显著差异。表明回归模型能基本反映广元市河流水质的实际变化趋势。

（2）回归分析显示，广元市2012—2015年的年末实有耕地面积、草地面积、农业设施用地面积和人口密度均对河流水质具有显著影响;COD Mn、BOD5、NH4+-N 3个水质指标的影响因子均包括年末实有耕地，且都呈负相关;COD Cr与人口密度呈负相关;TP与草地面积呈负相关;BOD5 影响因子除了影响年末实有耕地面积外还影响农业设施用地面积，并且与农业设施用地面积呈正相关。

（3）就廣元市而言，年末实有耕地面积的变化对COD Mn、BOD5、NH4+-N均有影响，土地利用类型对COD Mn、BOD5、NH4+-N、TP均有影响，COD Cr受到社会经济因子的影响。其土地利用类型变化对河流水质影响作用比社会经济因子更加显著。

（4）情景分析结果显示，在情景1的结果中水质最好，表明增加年末实有耕地面积、减少农业设施用地面积、增加人口密度的情况下能使水质更好。该结论具有重大意义：可为广元市的河流水质污染防治提供可靠数据;可为广元市的相关发展战略提供一定参考;还可为对四川省其他地区的河流水质污染防治提供参考。

（5）在分析水质变化影响因子时，不应只考虑土地利用类型或者社会经济因子，应综合考虑土地利用类型和社会经济因子对水质指标的共同作用。合理的控制土地利用类型和社会经济数据能够有效改善河流水质状况。

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