景观格局对阳澄湖小流域水质变化影响的空间尺度效应

朱 颖, 王 怡, 贺风春, 吴燕飞

(1.苏州科技大学 建筑与城市规划学院, 江苏 苏州 215011;2.苏州园林设计院有限公司, 江苏 苏州 215000; 3.苏州湿地保护管理站， 江苏 苏州 215006)

景观格局是景观要素在空间分布特征的表达，不同尺度的景观格局对生态过程的影响不同[1-2]，最终结果也不同。水环境对景观格局变化具有非常敏感的响应，在流域尺度上，景观格局的变化引起水文条件的空间差异，进而影响水环境质量的空间分异，因此景观格局的变化被认为是影响水环境质量变化的主导因素[3]。国内外许多研究表明，景观格局对水环境的影响与空间尺度密切关联，但是当前对识别两者间最相关的空间尺度具有较大争议：Meneses等[4]和郝敬锋等[5]分别针对葡萄牙和南京某流域的研究认为，在河岸带缓冲区尺度上景观格局对水环境质量的依赖性小于流域尺度，而Xu等[6]和张福平等[7]在贵州乌江和沣河流域的研究中则强调，在较小的河岸带缓冲作用区内景观格局是影响河流水质的关键区域。李艳利等[8]则在研究浑太河流域水质中发现，不同尺度下景观类型对水质的影响程度不同。康文华[9]针对赤水河流域的研究表明，景观组成对河流水质影响的最大空间尺度为河岸带尺度，景观格局对河流水质影响的最大空间尺度因地貌不同而不同。前人的研究表明景观格局的空间尺度对水质存在明显的影响，但是尺度大小对景观与水质之间的关系尚无明确定论。湿地是极为复杂且脆弱的生态系统，水质作为反映湿地健康程度最重要的指标，其与景观格局空间尺度关系一直成为探索的主要内容。对于湿地而言，目前多通过建立景观指数与水质量化关系进行尺度关联性的研究。由于一定时期内水质监测数据获取难度等问题，相关研究多以定性方法分析某一短期水质响应，且侧重于单一的空间尺度，缺乏不同尺度圆形缓冲区景观格局与水质变化的定量分析，因而水质与景观格局的响应关系还不能被充分解释，且量化分析景观组成和结构的研究相对较少。因此，亟需识别在不同尺度上影响水质的主导景观因素。在水质监测的基础上，通过划分不同尺度的圆形缓冲区探究景观格局与水质变化相关程度最强的空间尺度是一种较好的途径，即利用湿地水质监测点不同半径范围的景观要素状况，结合景观格局指数方法，能够定量分析不同尺度缓冲区对水质的影响程度，为区域景观类型、景观组成和结构的空间分布及配置优化提供理论依据。苏州市地处长三角核心地带，占国土面积36.6%的湿地不仅是苏州最重要的生态资源，也是长三角地区生态安全的重要支撑。本研究选取苏州市阳澄湖湿地小流域为研究区，利用遥感影像，获取不同缓冲区范围的土地利用信息，探讨流域水质对景观格局的响应关系，旨在揭示其内在的变化机制，以期为阳澄湖湿地水环境质量的提升和景观格局的优化提供参考价值，也为其他湿地水质改善提供借鉴。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

阳澄湖总面积844.01 km2，平均水深2.05 m，蓄水量1.90×108m3，是太湖平原上第3大淡水湖，覆盖苏州三区两市，包括姑苏区、工业园区、相城区、昆山市及常熟市，是苏州饮用水源。阳澄湖周边共有63条出入湖河道，入湖口大多处于阳澄湖西侧，入湖水量占比39.6%，入湖河道流速一般在0.1 m/s以下，东线和南线则聚集着大量出湖口。湖中有2条东北至西南走向的狭长半岛，把阳澄湖分为东湖(约占44.08%)、中湖(约占29.03%)和西湖(约占26.89%)，三湖互相连接。阳澄湖属于亚热带季风性湿润气候，年降水量为1 100～1 150 mm，气候适宜也促使该区成为著名的水产养殖区，同时其周边高强度的土地利用，也导致阳澄湖水质恶化，2013年起，苏州市政府持续实施了《苏州市阳澄湖生态优化行动实施方案》，拆除了大量的养殖围网，部分水质指标在一定程度有所改善，但富营养化仍然比较显著[10]，需要进一步综合治理。

1.2 数据获取

1.2.1 流域划分及土地利用获取 遥感影像和数字高程(DEM)来源于地理空间数据云(http:∥www.gscloud.cn/)。本研究以影像1∶50 000地形图为基准，在ArcGIS 10.2水文分析模块的支持下，通过对2019年苏州市DEM数据进行一系列水文特征分析后划分为12个入湖小流域，并以实地调查为基础对流域边界进行修正，根据每个小流域出入口的位置，共设置12个采样点(图1)。

图1 阳澄湖小流域水质调查采样点分布

利用3次多项式的校正模型，对上述图像进行预处理，采用ENVI 5.2软件的监督分类解译方法，参照国家标准《土地利用现状分类(GB/T21010-2017)》，并结合当地实际情况，将阳澄湖湿地景观类型划分为乔木林地(FOR)、湖泊(LAK)、养殖塘(AQU)、城镇住宅用地(URB)和水田(PAD)，并运用ArcMap 10.2进行人机交互式解译，得到景观类型数据，以提高景观类型解译精度。

1.2.2 水质数据监测与分析 根据苏州阳澄湖周边景观类型及景观结构特征的空间差异，在阳澄湖湿地设置了12个水质采样点，分别在2019年1—12月进行了12期的水质采样工作。为了反映水质季节影响的差异性，按气候条件划分为干季和湿季2个时期，干季为2019年1—3月以及2019年9—12月、湿季为2010年4—8月，作为两个季节的水质数据相关分析[11]。样品采集后带回实验室，参考已有相关文献[12]，选择溶解氧(DO)、叶绿素a(Chla)、化学需氧量(CODCr)、总氮(TN)、总磷(TP)这5项代表性水质指标。依据《地表水和污水监测技术规范(HJ/T91-2002)》进行测定，测定时为保证结果的准确性，对单个采样点的样品做3份平行检测，其检测结果的平均值作为最终水质指标。

1.2.3 缓冲区空间尺度选取 缓冲区的建立有利于从空间上分析不同距离的景观类型对中心点水质的影响，量化不同指标对水质的影响范围和程度[13]。根据国内外水环境质量与景观格局尺度效应的相关研究确定空间尺度，大多以100 m作为最小单元，最大空间尺度则一般为1 000～2 000 m[14-15]。结合阳澄湖湿地的实际情况范围，以12个水质监测点为圆心，选择100，200，500，800，1 000和1 200 m这6个尺度的缓冲半径，在ArcGIS 10.2下生成缓冲区域(见封3，附图2)。在此基础上，将获得的不同缓冲区边界结合湿地景观类型数据，计算其景观格局指数。

1.2.4 景观指数选取 景观格局指数能反映景观格局的组成及结构等空间分布特征，并精准概括景观格局信息。其中，景观组成表示不同景观组成类型的数量或均匀度的变化，景观结构则表征着空间格局复杂程度变化。相关研究表明，由于区域景观类型和模式的复杂性和多样性，目前有较多景观特征指数。根据研究目的并通过文献研究，筛选出7个对湿地水质影响较大的景观组成及结构变量。其中，景观组成变量包括斑块面积比(PLAND)和均匀度指数(SHEI)，景观结构变量包括斑块密度(PD)、香农多样性指数(SHDI)、斑块结合度(COHESION)、最大斑块指数(LPI)、景观形状指数(LSI)。同时在类型水平上分析斑块面积比(PLAND)、斑块密度(PD)、最大斑块指数(LPI)、斑块结合度(COHESION)4个景观格局指数，在景观水平上的香农多样性指数(SHDI)、均匀度指数(SHEI)、景观形状指数(LSI)3个景观指数，揭示其与湿地水环境质量之间的关系。本文所有景观格局指数均采用Fragstats 5.0软件计算。

1.3 数据处理与统计

使用SPSS 22.0计算水质采样点的每月水质数据，并平均分析每个点的所有月度数据以获取水质平均浓度指标。对水质平均浓度值进行去趋势对应分析(detrended correspondence analysis， DCA)，发现其梯度值均小于3，适宜选择冗余分析(RDA)[26]探索多尺度的景观格局和类型与水质间的响应关系，并能揭示单一变量影响水质的贡献率。基于SPSS 22.0软件，为满足p<0.05显著性水平下，根据象限选择结果将贡献值小的指标剔除，剩余景观格局指数与干季和湿季水质指标进行Pearson相关分析。进行统计分析之前使用Kolmogorov-Smirnov检验数据的正态性，结果表明大部分数据符合正态分布。

2 结果与分析

2.1 不同缓冲区景观类型面积特征分析

阳澄湖子流域不同圆形缓冲区景观类型面积占比的平均值统计结果如图2所示。在半径为100～1 200 m的缓冲区内，各景观类型均表现出明显的空间变化特征。在100～1 200 m的空间尺度内，湖泊和水田这两种景观类型的面积占比均在25%以上。其中，湖泊面积比例在空间尺度上随缓冲区半径的增加而下降，从100 m缓冲区的65.19%下降到1 200 m缓冲区的40.21%，是阳澄湖小流域内占比最高的优势景观类型。总体来看，城镇住宅用地主要分布在阳澄湖西湖的中部及北部区域，其面积占比随着缓冲区半径的增加呈逐步上升的空间变化特征，并在1 200 m缓冲区上达到最大值9.56%。随着缓冲区半径的增加，水田所占比例从100 m缓冲区的25.46%逐渐增加到1 200 m缓冲区的29.19%。养殖塘主要分布于阳澄湖中湖的中部和莲花岛区域的北部和南部，面积比例总体上呈现随缓冲区半径增加而逐步上升的特征，从100 m缓冲区的1.96%上升到1 200 m缓冲区的6.38%；乔木林地面积比例呈现相反的逐步减少趋势，从100 m缓冲区的19.79%下降到1 200 m缓冲区的3.81%。上述景观类型的变化趋势表明，乔木林地和湖泊面积占比在空间尺度上逐渐减少。另一方面，城镇住宅用地、水田和养殖塘面积占比逐渐增加，综合反映了阳澄湖湿地水环境面临着极大压力。

图2 阳澄湖小流域2019年不同缓冲区景观类型面积比例

2.2 水质参数变化特征

2.2.1 水质参数季节变化特征 阳澄湖小流域各采样点干季和湿季的水质变化情况详见表1。各采样点Chla，CODCr，TP和TN在湿季的平均浓度均高于干季，DO的平均浓度值在干季略高，表明阳澄湖流域各点位水质在干季较好，相反在湿季较差，这可能是由于干季降水量较少，水流速度缓慢，不利于污染物的扩散，水体的自净能力相应降低。Chla浓度最高值出现在湿季的D11为26.89 μg/L，最低值出现在干季的D9为12.48 μg/L。CODCr浓度最高值出现在干季的D4为10.31 mg/L，在湿季的D2和D11达到最高为30.65 mg/L。DO在干季的D9处于最高值，在湿季的D1，D2，D10和D11处于最低值2.00 mg/L。TP均值在干季和湿季差异相对较小(0.03～0.19 mg/L)。TN在干季的D9处于最低值0.58 mg/L，在湿季的D8达到最高值1.98 mg/L。

表1 阳澄湖小流域2019年各点位水质指标季节变化

2.2.2 水质参数空间变化特征 阳澄湖小流域12个采样点一年内平均水质指标的统计分析结果详见表2。根据研究区不同点位水质参数的浓度和分类，可以发现不同采样点的水质指标有明显差异。TN的平均浓度为1.28 mg/L，不同采样点差异相对较小(0.97～1.43 mg/L)，基本处于地表水环境质量Ⅲ—Ⅳ类水体标准，最高值出现在阳澄湖的莲花岛南部区域(D10)，最低值出现在西湖区域(D4)。Chla的平均浓度为19.30 μg/L，不同采样点存在较大差异(16.71～21.28 μg/L)，最高值出现在东湖区域(D11)。CODCr的平均浓度为20.63 mg/L，不同采样点存在着显著差异(15.88～23.53 mg/L)，均处于Ⅲ—Ⅳ类，最高值出现在东湖区域(D12)。DO的平均浓度为5.33 mg/L，不同采样点差异相对较强(4.75～6.08 mg/L)，其最高出现在莲花岛中部区域(D9)，处于地表水环境质量Ⅱ类；最低出现在东湖区域(D11)，达到了Ⅳ类地表水。TP的平均浓度为0.14 mg/L，不同采样点差异不明显(0.05～0.16 mg/L)，其浓度最高值出现在东湖区域(D11)，最低值出现在西湖区域(D4)和莲花岛中部区域(D9)，均处于地表水Ⅲ类。综上，阳澄湖小流域不同采样点水质差异极大，但低浓度值主要分布在西湖北部D4和阳澄湖莲花岛中部D9点位，污染最重的区域集中在西湖中部D2以及阳澄湖莲花岛南部D10，东湖中部D11和东湖北部D12区域。这些圆形缓冲区内乔木林地的占比均低于15%，特别是在半径为100 m圆形缓冲区内，乔木林地占比基本为零，而水田和湖泊的占比均高于22%，农业的发展导致了大量自然植被的消失，增加了水土流失的程度，因此在部分地区会造成水体污染物的浓度过高。

表2 阳澄湖小流域2019年各点位水质指标年均值与标准差分析结果

2.3 景观与水质关系分析

2.3.1 景观格局对水质影响的空间尺度性特征 通过RDA分析检验阳澄湖小流域内水质对景观指数的尺度依赖性，分析结果详见表3。由表3结果显示，不同尺度圆形缓冲区内流域水质指标对景观指数响应关系不同，这表明景观格局对水质影响具有空间尺度性。总体而言，水质受景观格局指数影响的解释率随半径宽度的增加呈先增大后减小趋势。缓冲区为100 m半径时，景观格局指数对水质影响的总解释变异为33.8%；半径为800 m，总解释变异值提高至68.2%，达到所有缓冲区的最大值；半径从800 m增至1 200 m时，总解释变异下降至65.8%，景观格局对水质的影响能力相对减小。因此，在本研究阳澄湖小流域内，半径宽度800 m的缓冲区被确定为景观格局在不同缓冲区尺度上对流域水质变化解释率最大的区域，也是阳澄湖湿地小流域水质管理的最有效缓冲区。该尺度缓冲区对阳澄湖湿地的影响最为直接，针对性管理措施在此区域内实施最佳。在RDA分析中，景观类型相对于景观指数贡献率较低，为满足分析结果成立，p小于0.05，根据象限选择法去除贡献率较低的景观类型数据，剩余的主要景观变量为贡献率较高的景观组成和景观结构变量，景观类型在研究区阳澄湖流域中，其对水质的贡献率远低于景观指数，对水质参数的影响在本研究中忽略不计。由此可以看出在不同空间尺度的圆形缓冲区内景观组成和景观结构变量对水质的影响程度均大于景观类型面积比例。

2.3.2 景观组成和结构对水质变化的影响程度 为分析不同尺度下水质指标产生空间分异的原因与受景观变量影响的强度大小，并对比分析景观组成和结构变量，筛选出主导影响因素进行RDA分析(表3)。景观结构变量PDPAD在200，500和800 m圆形缓冲区是对阳澄湖小流域水质影响最大的景观变量，累计解释率分别为25.5%，41.4%和44.1%；PDURB仅在半径为1 000 m圆形缓冲区内对水质影响较大，解释率为25.0%；在半径为100 m的圆形缓冲区范围内SHDI对水质有显著影响，说明此尺度下景观类型斑块分布越复杂，水质受到影响越强。COHEAQU，COHEFOR和COHEPAD分别在200，800和1 000 m缓冲区内是对流域内水质变化影响最明显的变量，对水质的解释率分别达到了34.3，24.3%%和25.3%。景观组成变量仅PLANDFOR在1 000 m缓冲区尺度上对水质产生影响，表明阳澄湖小流域水质对景观结构变量的响应程度大于对景观组成变量的响应强度。分析以上结果亦可得出，水质受到水田(PAD)影响最为突出，其次为乔木林地(FOR)，而城镇住宅用地作为阳澄湖主要景观类型，其对阳澄湖的影响较小，究其原因是对城建区实施了雨污分流、截流沟等措施；在半径为200，800和1 000 m圆形缓冲区内均有针对乔木林地(FOR)的景观指数；而养殖塘(AQU)的影响作用仅在200 m的缓冲区内存在，其解释率较高(CHOEAQU=34.3)，这反映了养殖塘在较小尺度(半径小于200 m)的缓冲区内对水质影响最显著，这与阳澄湖的养殖业对周边水质造成了一定的影响。可能是由于养殖塘周边水流速度较慢，其影响仅体现在较小的范围内( 200 m)。近年来，阳澄湖“退塘还湖”的生态保护工作持续进行，未来水质将随之改善。与此同时乔木林地在尺度相对较大的缓冲区内(半径大于800 m)是影响水质的主要因子，表明乔木林地对水质有一定净化作用。此外景观格局在类型水平上对阳澄湖流域水质的影响程度更明显，在景观水平上仅SHDI在半径为100 m的圆形缓冲区上对水质存在一定影响，解释率为31.2%。

表3 不同尺度缓冲区上主要景观格局指数及其对水质解释贡献率

2.3.3 不同缓冲区景观格局对水质季节变化的影响 不同缓冲区内景观格局指数与水质季节性变化的相关性分析结果可知。100 m缓冲区内，有且仅有景观水平上的SHDI与水质指标CODCr在湿季和干季呈显著正相关，与TN在湿季呈显著负相关。200 m缓冲区内，PDURB与水质指标Chla和TP在湿季呈显著正相关，LPILAK也与湿季的Chla呈显著正相关。500 m缓冲区内，PDPAD与水质指标Chla，CODCr，TP，TN在湿季和干季均呈显著正相关，与DO均呈显著负相关，PDURB与CODCr在干季表现为显著正相关。800 m缓冲区内，PDPAD与水质指标Chla，CODCr和TP在湿季和干季均表现为显著正相关，相反与DO在两个季节均呈显著负相关，LPIFOR与水质参数Chla和TN在湿季呈显著负相关，PLANDFOR在两个季节与Chla和CODCr均呈显著负相关，而与DO在湿季呈显著正相关。1 000 m缓冲区内，PDPAD与DO在干季呈显著负相关，LPIFOR在湿季与Chla，TN呈显著负相关，PLANDFOR与Chla在湿季和干季均变现为显著负相关。1 200 m缓冲区内，PLANDFOR与Chla在湿季呈现显著负相关关系。总体上湿季水质参数与景观格局指数的相关性大于干季，湿季与干季水质参数与景观指数相关性程度在800 m最高，尤PDPAD，LPIFOR，PLANDFOR较为以明显。

图3 景观格局指数与水质参数的RDA分析结果

3 讨论与结论

3.1 景观格局对水质效应的最有效空间尺度识别

景观格局对水质影响最大的缓冲区尺度存在一定争议，Tran等[16]在纽约哈德逊河流域的研究中发现，在200 m缓冲区范围内景观格局对水质解释能力最强。李艳利等[8]通过针对浑太河的研究，发现景观格局在300 m缓冲区与水质相关程度最高。Sun等[17]研究表明每条河流均有其水质变化与景观格局最相关的尺度。在本研究区阳澄湖小流域内，不同景观指数对阳澄湖水质的总解释变异值在33.8%～68.2%，其中800 m尺度的缓冲区景观格局指数对水质变化总解释值最大，即影响最大。由此可知景观格局与水质最相关的空间尺度为800 m半径的缓冲区，该尺度的缓冲区内水田和乔木林地对水质影响占据了绝大部分。对最相关空间尺度和景观类型的分析，为阳澄湖湿地水质提升，以及对景观格局和类型的合理规划提供了科学依据。一些没有被纳入分析的景观变量也可能对水质空间分异产生影响，另外一些因素如区域气侯气象、入湖的水量流速以及湖泊的形状大小等因素也可能影响水质空间分异规律。Jacob等[18]研究发现湖泊水质与其流量流速相关性更大，与湖泊形状特征也具有一定的相关性。Huang等[19]对九龙江流域的研究发现景观特征与水质的关系在丰水年比枯水年更显著。相关影响过程和机制比较复杂，有待进一步的研究。

3.2 景观组成和结构对水质影响程度的重要性分析

景观类型组成和景观结构作为影响水质的重要因素，其变化的多样性造成了吸收和降解水体污染物过程的差异[20]。Clément等[9]发现在较大的流域尺度中，景观组成变量与水质的相关关系比景观结构变量更明显。Xiao等[21]发现在太湖流域中，水质对景观结构变量的响应程度大于其对景观组成变量，而Bian等[22]发现在河南伊河流域中景观组成变量对水质的影响程度大于景观结构变量。景观组成变量仅有斑块面积比PLANDFOR在半径为1 000 m的圆形缓冲区内对流域水质的解释率较高，景观结构变量斑块密度(PD)、最大斑块面积(LPI)、斑块结合度(COHESION)等对水质的影响程度大于景观组成变量；同时在阳澄湖小流域不同空间尺度的圆形缓冲区内景观组成和景观结构变量对水质的影响程度均大于景观类型面积比例。

3.3 不同空间尺度景观变量与水质指标的关系

研究结果表明，湖泊、水田和乔木林地景观结构的变化是影响阳澄湖湿地水环境质量的重要因素。以往的研究发现，区域内农用地与水质之间存在显著的相关性，因此得出结论，农用地是区域内水质非点源污染的重要来源，过度使用化肥和农药都会引起水环境污染[23]。本研究区域阳澄湖农业用地(水田)占比较高，其景观格局指数与水环境质量指标有明显相关关系。城市用地一般对周边的水质退化起着重要作用[24]，本研究区水质采样点在1 000 m缓冲区内，城镇住宅用地的景观斑块密度(PD)对水质产生了较大影响，表明阳澄湖湿地内城镇住宅用地会造成水质恶化，水环境质量可能受生活污染源、工业污染源的共同影响。

一般而言，乔木林地和湖泊被视为具有截污功能的“汇”景观，对于水质受面源污染负面影响的减少具有重要作用[25]。在世界各地不同流域的案例研究中发现，林地在较大的空间尺度上与水质的相关性更为显著[26]。本研究区内LPIFOR，COHEFOR和PLANDFOR对水质净化产生积极作用，在半径为200，500和1 000 m缓冲区内乔木林地的最大斑块指数(LPI)、斑块结合度(COHESION)、斑块面积比(PLAND)是导致流域水质恶化的主要景观格局指数：乔木林地自然连通度越高，且斑块面积和斑块密度越大，其对水污染物的修复能力和截留能力越强。究其原因主要是乔木林地冠层下的土壤层具有节水作用，对土壤水分的保留和对水体中污染物的滞留，以及对地表径流具有良好的净化功能[27]。因此，阳澄湖小流域内连通性高且面积分布广的乔木林地对流域水体污染物具有较强的抑制作用。综上所述，为防止阳澄湖水污染加剧，半径为800 m缓冲区范围内的流域水质应被着重保护和改善；同时，增加水体附近乔木林地的面积覆盖率，以达到最好的拦截污染物进入湖体的效果。

4 结 论

(1) 阳澄湖小流域内800 m尺度的缓冲区景观格局指数对水质变化总解释值最大，该尺度的缓冲区内水田和乔木林地对水质影响占据了绝大部分。养殖塘在半径为200 m的圆形缓冲区内对水质影响较大；水田、乔木林地和湖泊在空间尺度较大的缓冲区(半径大于500 m)是影响流域水质的主要景观类型。

(2) 各尺度缓冲区内景观结构变量对水质的解释能力均比景观组成变量显著，景观组成变量仅有在1 000 m缓冲区内PLANDFOR对水质的解释率较高，为25.3%。同时在不同空间尺度的圆形缓冲区内景观组成和景观结构变量对水质的影响程度均大于景观类型面积比例。

(3) 湿季水质参数与景观格局指数的相关性大于干季，湿季与干季水质参数与景观指数相关性程度在800 m最高，尤以PDPAD，LPIFOR，PLANDFOR较为明显。景观格局指数在类型水平上对水质的影响比景观水平上显著，景观水平上仅有SHDI在100 m缓冲区对水质变化的解释率为31.2%。

(4) 受施肥、农药等因素影响，水田分布越集中对水质退化影响越严重；养殖塘分布和面积的增加对水体污染物浓度上升有一定的贡献，表明阳澄湖靠近水源的渔业活动对水质的恶化起关键作用；乔木林地斑块越多越密集，连通性越高，其拦截污染物、净化水质的能力越强。