土地利用结构对湿地公园水环境质量的影响*

王 怡 朱 颖 冯育青 谢 冬 贺风春

1 华润(南京)市政设计有限公司 江苏无锡 214000

2 苏州科技大学建筑与城市规划学院 江苏苏州 215011

3 苏州市湿地保护管理站 江苏苏州 215000

4 南京林业大学生物与环境学院 南京 210037

5 苏州园林设计院有限公司 江苏苏州 215000

水作为湿地公园的核心要素[1],不仅是其生态功能发挥的基石,还决定着湿地公园的生态效能[2-3]。国家湿地公园是湿地资源有效保护与合理开发利用的重要方式,属于生态极敏感区域,其外围缓冲区建设是涵养水源、稳定生态的有效措施,对湿地公园的保护具有重要作用。因此,探讨湿地公园生态缓冲区土地利用结构对内部水环境质量的影响,旨在为湿地公园水环境保护与土地优化利用提供参考。

宏观层面上,水环境质量的变化多与土地利用结构密切相关[4-5]。相关研究表明,土地利用结构主要通过调节地表水中的营养元素浓度[6-7]影响水质指标,而水质指标对土地利用的最显著响应尺度在500～1 000 m[8]。不同的土地利用结构对水质的影响有显著差异[9-11]。宏观尺度[12-13]的研究能够为水环境治理提供方向,但该研究实际更多地落在微观尺度的景观水体,形成以点带面的方式促进水质的整体改善。因此,本文对苏州6个国家湿地公园进行四季水质监测,采用综合营养状态指数(Comprehensive Trophic Level Index,TLI)进行水质评价,对不同季节研究区水体中总氮(Total Nitrogen,TN)、总磷(Total Phosphorous,TP)和叶绿素a(Chlorophyll-a,Chla)的浓度变化特征进行比较分析,利用Spearman相关分析探究湿地公园及其周边1 km缓冲区内不同土地利用结构对湿地公园内水环境质量的影响程度,为湿地公园水环境保护提供借鉴。

1 研究区概况

江苏苏州地处太湖流域,河湖众多,是典型的水网城市,水域占比42.5%,全市湿地面积339 500 hm2,占市域总面积的40%。近年来,苏州以水资源保护为核心,大力推进太湖、阳澄湖、长江大保护等重要保护举措,形成了良好的区域水资源环境。苏州自2010年起大力推进湿地公园建设[14],目前已建有21个湿地公园,其中国家级6个,分别为太湖国家湿地公园、沙家浜国家湿地公园、太湖湖滨国家湿地公园、三山岛国家湿地公园、天福国家湿地公园,以及同里国家湿地公园(表1)。

表1 苏州6个国家湿地公园概况

2 研究方法

2.1 数据来源

1)土地利用数据。土地利用数据来源于地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/),采用2019年Landsat 8OLI_TRIS遥感影像(分辨率为30 m×30 m)作为基础数据,进行影像裁剪等预处理后,利用ENVI5.1解译苏州6个国家湿地公园及其周边用地的遥感影像。根据研究区的实际情况,采用中科院建立的一级土地分类系统进行分类,包括建设用地、水域、耕地、未利用地、林地和草地6大类。

2)水质监测数据。总氮(TN)和总磷(TP)是导致水体富营养化的重要指标,叶绿素(Chla)能够指示藻类生物量的多少[15],因此以总氮、总磷和叶绿素浓度作为水质指标。根据苏州6个国家湿地公园的面积、进水口、出水口、水系交叉及不同人为干扰程度设置53个采水点,分别于2019年2月(冬季)、4月(春季)、7月(夏季)和10月(秋季)晴朗无风天气,进行水样采集及测定,用容积2 L的有机玻璃采水器采集表层及0.5 m深处的混合水样,不同采水点的采样深度均一致,水样置于2～8℃保温箱中保存,并在12 h内进行分析测试。参照《水和废水监测分析方法》[16],对每个水质样品做3次平行测定,各指标值以平行样的平均值表示,TN、TP和Chla均采用分光光度法测定。

2.2 综合营养状态指数

采用TLI(∑)评价研究区水体富营养化。运用各指标参数的营养状态指数计算公式,选取水质参数相关权重,加权平均后得出水体的TLI(∑)。计算公式如式(1):

式(1)中:Wj表示第j种参数营养状态指数的相关权重；TLI(j)表示第j种参数的营养状态指数；m表示评价参数的个数。

Chla作为基准参数,第j种参数的归一化相关权重计算见公式(2):

式(2)中:rij表示第i个样本第j种参数与Chla的相关系数。各参数的TLI计算见公式(3)至式(5)。

式(3)至式(5))中:TN、TP的浓度单位为mg·L-1,Chla的浓度单位为mg·m-3。采用0～100的连续数字评价水体营养状况,状态级别标准如下:TLI＜30,贫营养；30≤TLI≤50,中营养；50＜TLI≤60,轻度富营养；60＜TLI≤70,中度富营养；TLI＞70,重度富营养。

2.3 水环境质量与土地利用结构的相关性分析

利用ArcGIS10.2软件提取各湿地公园及其1 km内缓冲区的土地利用数据,并采用SPSS22.0的Spearman相关分析法分析水质指标与土地利用结构的相关性。

3 结果与分析

3.1 水质指标季节性变化特征

TN浓度季节性差异明显(图1A)。夏季天福湿地公园TN浓度最高,为2.85 mg·L-1；秋季三山岛湿地公园TN浓度最低,为0.74 mg·L-1；春、秋季TN浓度在同里湿地公园处于最高值,分别为2.39 mg·L-1和1.97 mg·L-1；冬季天福湿地公园TN浓度也达到最高,为2.35 mg·L-1；湖滨湿地公园TN平均浓度最低,天福以及同里湿地公园相对较高。总体来看,TN浓度呈现夏＞春＞冬＞秋的格局,其中秋季最低,为1.09 mg·L-1,夏季最高,达到2.00 mg·L-1。

各湿地TP浓度季节性变化幅度较大(图1B)。夏季变化趋势略有波动,其他季节变化趋势平缓,均在0.07～0.19 mg·L-1；夏季沙家浜湿地公园TP浓度最高,为0.43 mg·L-1；冬季湖滨湿地公园TP浓度最低,为0.06 mg·L-1。从平均水平看,TP平均浓度在夏季处于最高,达到0.27 mg·L-1；在冬季均值最低,为0.09 mg·L-1。三山岛和湖滨湿地公园TP浓度相对较低,同里、沙家浜和天福湿地公园相对较高。

各湿地公园Chla浓度在秋季变化并不显著,而春、夏、冬季差异明显(图1C)。夏季沙家浜湿地公园Chla浓度最高,为41.13 mg·m-3；冬季三山岛湿地公园Chla浓度最低,为5.12 mg·m-3。这是因为太湖流域靠近湖岸线以及位于城镇外围营养盐含量较高,适宜藻类繁殖；三山岛湿地公园处于太湖中部,自净能力强,chla浓度相应减少。总体上,Chla平均浓度在夏季最高,在秋季最低。

图1 研究区TN、TP、Chla浓度的季节性变化

3.2 综合营养状态评价

苏州湿地公园水质在四季呈现不同营养状态(表2)。三山岛湿地公园水质在春、夏、冬季均为轻度富营养,在秋季呈中度富营养；太湖和同里国家湿地公园水质在春、夏、冬季为中度富营养,在秋季为轻度富营养；湖滨湿地公园水质在夏季最差,为中度富营养,而在春、秋和冬季较好,均为轻度富营养；沙家浜湿地公园水质在夏、冬季较差,呈中度富营养,而在春、秋季较好,呈轻度富营养；天福湿地公园水质在春、秋季呈轻度富营养,而在夏季最差,呈重度富营养。综上,苏州湿地公园水体在夏、冬季呈现中度富营养,在春、秋季为轻度富营养,其中三山岛和湖滨湿地富营养程度相对较低,水质较好。

从各季节营养状态指数来看:在春季,太湖和同里湿地公园水质较差,处于中度富营养,而其他湿地公园均为轻度富营养；在夏季,三山岛湿地公园水质最好,呈轻度富营养,天福湿地公园水质呈重度富营养,其他湿地公园均处于中度富营养；在秋季,三山岛湿地公园水质最好,为中度富营养,其余湿地公园均呈轻度富营养；在冬季,三山岛和太湖湖滨湿地公园水质较好,营养状态为轻度富营养,其余湿地公园营养状态均为中度富营养。综上,研究区在四季呈现的富营养化程度由高到低为:夏＞冬＞春＞秋。

3.3 研究区土地利用结构

运用ArcGIS10.2的空间数据分析功能,量化湿地公园缓冲区土地利用结构。结果(表3)显示,2019年苏州湿地公园及缓冲区的总体特征为:1)三山岛湿地公园作为淡水岛屿型湿地,水域占比最高,为75.47%,其他用地分布较少；2)太湖湿地公园缓冲区土地利用结构较为复杂,建设用地占比最高,为30.4%,水域、耕地、林地占比较低；3)湖滨湿地公园以水域为主,占比61.06%,其余用地较少；4)同里湿地公园缓冲区多以建设用地、耕地和水域为主,各占总面积的30.77%、36.23%和20.43%；5)沙家浜湿地公园缓冲区以耕地为主,占比58.18%,其余多为建设用地；6)天福湿地公园以耕地为主,其次为建设用地,占比为50.44%和34.59%。综上,除三山岛和湖滨湿地公园土地利用结构以水域为主之外,其余湿地公园多以建设用地和耕地为主,草地和未建设用地占比较少。

表3 研究区土地利用结构面积占比

3.4 水环境质量与土地利用结构的相关性

3.4.1 水环境质量与建设用地、耕地的相关性

从表4可知,建设用地和水质指标(TN、TP、Chla)均呈现显著正相关,耕地与TN、TP、Chla的浓度也呈现出显著正相关。

表4 土地利用结构与水质的相关性分析

TN浓度四季相关系数大小均为建设用地＞耕地,说明建设用地所代表的工业和生活污染源对水中氮元素的引入有重要作用。TP浓度与土地利用结构的相关系数大小在春、冬季为建设用地＞耕地,在夏、秋季为耕地＞建设用地,说明在夏、秋两季存在耕地的影响大于建设用地的情况,这主要与耕种时肥料的流失有关[17]。耕地在冬季与TP质量浓度相关性最低,仅为0.174,说明耕地在冬季对磷元素的影响最小,这与苏州冬季休耕的状况相切合。Chla浓度与土地利用结构的相关系数大小在秋、冬季为建设用地＞耕地,在春、夏季耕地＞建设用地。总体而言,建设用地和耕地对湿地公园水质指标的相关性较高,即对水质指标浓度影响较大。

3.4.2 水环境质量与林地、水域、草地、未利用地的相关性

由表4可知,林地与水质指标(TN、TP、Chla)的负相关性较明显；水域与TN、TP、Chla均呈负相关；草地、未利用地与各水质指标的相关系数较小,且不同尺度相关系数变化未见明显规律,呈微弱正负相关。

TN浓度与土地利用结构相关系数大小均为林地＞水域。TP浓度与土地利用结构相关系数在夏、冬季为林地＞水域,在春、秋季为水域＞林地。林地和水域区别较小,两者在磷浓度的影响程度近似。Chla浓度与土地利用结构相关系数在总体上为水域＞林地。

草地与各水质指标的相关系数较小,不同季节相关系数的变化规律不明显,表明湿地公园水质受草地影响不大。未利用地与各水质指标的相关性较弱,呈微弱正负相关,这主要是其受人为干扰较小,造成的污染也较轻。

4 讨论

4.1 土地利用对水环境营养盐的影响

本研究发现,水环境指标与土地利用类型的相关性表现为TN、TP和Chla的浓度与建设用地和耕地面积占比呈正相关,与林地和水域面积占比呈负相关,这一结果与於梦秋等[8]研究相吻合。TN、TP和Chla与建设用地和耕地占比的关系为夏季＞冬季,原因可能是夏季降雨量较大,大量的耕作活动带来的农业污染对水体产生了极大影响。夏季为太湖严重水华期,Chla处于最高值。夏季也是蓝藻水华的生长旺季,Chla体现的水环境特征与建设用地和耕地呈正相关,这说明水体富营养化在很大程度受制于土地利用状况,而蓝藻水华的严重程度与土地利用结构密切关联。

TN浓度与土地利用结构相关系数均为林地＞水域。其原因有二:一方面林地是可渗透下垫面,对氮元素的保留和收纳可减少水体受面源污染的影响[18]；另一方面林地占比的增加导致污染物的排放也随之减少,这也与相关研究成果[19]相吻合。

Chla浓度与土地利用结构相关系数在总体上为水域＞林地,这是由于水域对藻类生物量具有一定的稀释作用[20],因此可将水域面积看作影响Chla浓度的重要因素之一。

4.2 湿地公园对水环境的改善作用

根据《2019年太湖流域及东南诸河省界水体水资源质量状况通报》,太湖流域湖体TN、TP、Chla平均浓度分别为1.55 mg·L-1、0.08 mg·L-1、37.95 mg·m-3,TLI为55.7。本研究在同一时间尺度下,太湖流域内的湖滨、三山岛和太湖国家湿地公园3个湿地公园TN、TP、Chla平均浓度分别为1.20 mg·L-1、0.11 mg·L-1、19.42 mg·m-3,TLI为54.73,说明除TP外其他各项指标优于流域水平。因此,湿地公园在一定程度上对于水环境健康有明显的改善作用,这也符合陈杰云等[21]证实湿地公园的建设对水环境健康具有保护作用,湿地公园能够降解污染物和提高水体的自净能力。当前,许多城市也试图通过建立湿地公园来保护和改善水环境,探索一种区域发展模式,以协调城市化进程中湿地水资源的保护和合理利用。

5 结论

1)2019年苏州湿地公园TN、TP和Chla在夏季最高。三山岛和湖滨湿地公园水质指标较低,水质相对较好。沙家浜、天福和同里湿地公园水质指标相对较高,水质较差。

2)水体富营养化程度由高到低依次为:夏＞冬＞春＞秋。三山岛和湖滨湿地公园营养化水平相对较低,水质较好,营养状态为轻度富营养。

3)水环境质量与缓冲区土地利用结构相关性表现为TN、TP和Chla与建设用地和耕地占比呈正相关,与林地和水域占比呈负相关,与草地和未利用地面积占比呈微弱正负相关。不同季节土地利用结构对水环境质量影响存在一定的差异:建设用地在冬季对水环境质量的影响较为明显；耕地在秋季对水环境质量的影响大于城镇用地；水域在夏、冬季对水质有积极影响；林地在春、秋季对水质提升最有效。