天目湖沙河流域近20年土地利用变化对叶绿素浓度的影响

龚翔峰，徐守刚，孟定华，毛劲乔*，顾小涵，朱诗洁

(1.江苏沙河抽水蓄能发电有限公司，江苏 溧阳 213333；2.河海大学水利水电学院，江苏 南京 210098)

得益于独特的生态资源和地理区位优势，水库具有防汛抗旱、生态涵养、休闲旅游等多种生态功能。库区水环境与人类生产生活方式密切相关，由于水库流速较缓，自净能力相对较弱，容易出现营养物质过剩、透明度下降、水华暴发等一系列问题，对饮用水安全、水生生物栖息繁殖、旅游业可持续发展等都会产生影响[1-2]。土地利用的变化情况可综合反映人类的活动程度，理清流域各类土地利用占比对水环境关键因子的影响，可为周边土地合理规划与库区水环境治理提供依据[3]。

天目湖沙河流域位于江苏省溧阳市南部丘陵地区，天目湖也称沙河水库，既是著名的旅游景区，也是一座典型的保护与开发并存、水环境保护需求迫切、富营养化防控难度较大的水库型湖泊。库区水环境保护是系统性工程，已有学者开展了水文特征、氮磷元素分布、浮游植物群落变化及保护方案的研究[4-6]；这为生态规划、入湖河流整治、水库清淤等保护工程的实施提供了重要依据。其中，叶绿素a浓度是表征水环境的关键因子，但已有研究成果还不能定量地阐明人类综合活动对库区叶绿素a浓度的综合影响。为建立水生态环境保护的有效机制，迫切需要从更宏观的角度研究土地利用变化情况对水环境关键因子的影响，从而能够更有效衔接库区生态保护与区域可持续性开发。

针对上述需求，本文研究了天目湖流域近20年土地利用变化情况，以十年为时间间隔提取各类土地利用信息，针对表征库区富营养化管理的核心指标叶绿素a浓度，采用统计分析法，系统研究不同发展时期天目湖沙河流域土地利用变化情况对叶绿素a浓度的影响，以期为合理布局流域各类空间和要素提供技术支撑。

1 研究概况

1.1 研究区概况

天目湖流域地处低山丘陵地区，水流依地形自高向低流去，构成东西窄、南北长的沙河库区(图1)。沙河库区为溧阳市的主要饮用水源地，主要入库河流有平桥河、下宋河和中田河[7]，该水库面积达12 km2，总库容为1.09亿m3，集水面积148.5 km2，是具有饮用、灌溉、旅游、渔业等多种生态功能的水库型湖泊，属国家大型水库。人类活动加剧是导致近年来天目湖水体生态功能趋于下降的主因[8]，尤其是近年来由于旅游业开发、现代农业发展等强度不断增加，天目湖沙河库区出现了水污染增加、水体透明度下降、富营养化程度增加等问题。

a)区位 b)监测点位

1.2 研究方法

1.2.1水质数据采集与处理

以沙河水库库区及其周边地区为主要对象展开调研，收集整理地理、水环境、水生态等观测与遥感资料。土地利用变化情况研究范围及叶绿素a浓度监测点设于天目湖湖区，包括南端的河流入湖区、河湖过渡带、水库尾水区及北端天目湖湖区。叶绿素a浓度是表征库区营养状态的核心指标，与水生态环境密切相关。在天目湖湖区分别设置10个监测点(图1)，在2021年4—6月进行现场监测，检测方法为乙醇+分光光度法，因叶绿素a浓度随水深变化而变化，取叶绿素a浓度在垂向剖面的峰值为研究值，若某监测点处叶绿素a浓度无明显深度变化，取水下5 m处叶绿素a浓度为研究值[9]。同时收集2001、2011年叶绿素a浓度的历史资料作为对比数据[5]，并以此为基础研究天目湖沙河流域近20年富营养状态变化情况。

1.2.2流域土地利用解译

天目湖生态系统受气候、环境、人类活动等诸多因素的综合影响，其中受人类活动的影响最为严重。鉴于各因素对湖区的作用过程十分复杂，本研究选用天目湖流域周边土地利用变化以反映诸多外界因素对湖泊水环境的影响。

根据遥感资料进行反演分析得到土地利用类型数据，考虑到天目湖流域尺度问题和流域土地利用空间变化问题，以2001年Landsat 5 TM卫星数据(时相4月13日，分辨率30 m)、2011年Landsat 5 TM卫星数据(时相11月9日，分辨率30 m)和2021年Landsat 8 OLI_TRIS卫星数据(时相1月30日，分辨率30 m)的遥感影像作为基础数据。参考《土地利用现状分类(2017年版)》[10]，将天目湖流域内的土地类型分为6种：水体、林地、草地、耕地、建筑用地[11]和裸地。

在对遥感图像进行辐射校正、大气校正、裁剪等预处理之后，选取监督分类的方法对流域内的土地利用情况进行分类[12]，目前ENVI的监督分类可分为3种：基于神经网络方法；基于传统统计分析学方法，含最小距离、平行六面体、最大似然、马氏距离；基于模式识别方法，含支持向量机以及模糊分类等。现采用基于模式识别的支持向量机的分类方式，根据有限的样本信息，既可以减小样本误差，又可以缩小模型泛化误差的上限。支持向量机得到的分类图像略显粗糙，并且图中有许多小斑块，各土地类型的界限不清晰，需要对直接分类后的图像采用majority/minority分析，去除小斑块，使得分类图像更光滑。经过上述处理，最终得到2001、2011、2021年的土地利用情况(图2)。

a)2001年

利用ENVI，结合Google earth进行2001、2011、2021年的土地利用分类，得到相应的土地利用数据。

日前，《天津市农村生活排水及处理工程规划》正式通过天津市发改委审批，根据规划安排，天津市将利用2011—2020年10年时间，投入15亿元大力推动农村生活排水及处理工程建设，计划为全市539个村新建农村生活污水收集及处理工程419处，综合整治农村坑塘469座。

1.2.3相关性分析

将不同土地利用类型比例与叶绿素a浓度进行对比分析。水质监测点设于近20年的水质参数采样时间4—6月，取每个月实测数据的平均值，利用SPSS软件对水质数据和土地利用占比进行正态检验，鉴于部分数据不满足正态分布，故相关分析采用皮尔逊相关分析法，该方法广泛应用于定量分析2个变量之间的相关程度，相关系数值介于 -1～1，通常认为皮尔逊相关系数的绝对值处于0.8～1.0时为极强相关，0.6～0.8为强相关，0.4～0.6为中等程度相关，0.2～0.4为弱相关，0.0～0.2为极弱相关或无相关。

2 结果分析与讨论

2.1 天目湖流域近20年营养状态变化情况

研究中较常通过叶绿素a的含量估算水体初级生产力以及水体的富营养化程度，叶绿素a浓度在4—6月呈现较高的状态，这与气象条件逐渐适应藻类生长相关，因此本文重点研究土地利用对天目湖4—6月的叶绿素a浓度的影响情况。叶绿素a浓度在检测时间段的逐月平均值见表1。

表1 叶绿素a监测平均值 单位：μg/L

由数据可得，天目湖流域叶绿素a浓度在7～15 μg/L波动，各年平均分别为9.515、13.139、9.499 μg/L，其中2011年叶绿素a浓度明显高于其他年份。目前学者对流域富营养状态的研究已较成熟[13-14]，由于本文仅以叶绿素a浓度作为评价天目湖流域的关键水环境因子，故以叶绿素a浓度作为天目湖流域富营养化评价的检验指标[15]，采用单因子含量评价法。选用营养状况指数(TSI)[16]评价湖泊的富营养化程度，TSI<40，为贫营养；4050为富营养。根据叶绿素a浓度计算TSI指数的经验公式[16]见式(1)：

(1)

计算得近20年天目湖流域富营养化程度(表2)。

表2 天目湖流域富营养化程度

研究可得，天目湖流域2001、2021年均处于中营养状态，2011年水体富营养化程度较严重，由叶绿素a浓度的平均值计算得水体TSI值为52.717。

2.2 天目湖流域近20年土地利用时空格局演变

将基于目视解译所得的天目湖流域土地利用图像进行相关研究，基于GIS平台依次统计研究天目湖流域内近20年的不同土地利用类型的比例及所占面积，见表3。

表3 土地利用构成及其比例

可得，水体占地区域变化不明显；林地占地区域呈现下降的趋势，其像元素由123 086降至99 157；草地占地面积增大，由0增至1 031；建筑用地占地区域变化趋势不明显，呈缓慢增长的趋势；耕地面积增大趋势显著，由30 215增至55 286，增长占比83%；裸地面积呈下降趋势，由4 212降至1 381。

2.3 土地利用变化对叶绿素a浓度的影响分析

对天目湖流域近20年不同土地利用类型比例与2001、2011、2021年的4—6月叶绿素a浓度进行分析，分析结果见表4。

表4 不同时段土地利用类型面积与叶绿素a浓度的相关系数

结果显示，在天目湖流域内，叶绿素a浓度始终与水体面积成正相关，相关系数最大为0.997，为极强相关，表明水体面积越大叶绿素a浓度越高。叶绿素a浓度与林地面积成正相关，相关系数为0.185，为弱相关。通常认为草地生长有利于水环境保护与治理，研究结果表明叶绿素a浓度与草地面积成负相关，相关系数为-0.489，为中等程度相关，即草地面积越大叶绿素a浓度越低，水体富营养化程度越低，通常认为亲水植物有净水功能，可吸附水中悬浮物质，吸收氮、磷等营养物质，提高水体溶解氧含量，故湖泊周边草地生长有利于水环境保护与治理，与实际情况相符。叶绿素a浓度与建筑用地面积成正相关，但相关系数为0.536，仅为中等程度相关，这与人类活动程度密切相关，建筑用地面积增大加重水体污染，使水体向中富营养状态发展。同时叶绿素a浓度与耕地面积成正相关，但程度更为明显，相关系数达0.773，为强相关，表明耕地面积越大叶绿素a浓度越高，与人类在耕种期间施加肥料等因素有关。叶绿素a浓度与裸地面积成负相关，相关系数为-0.540，为中等程度相关，表明裸地面积越大叶绿素a浓度越低，因裸地并未受到人类活动的影响而造成污染，且土壤有一定的自净能力可过滤水体营养物质，降低其富营养化程度，即表明尚未开发的土地并不会对水体富营养化造成不良影响，与前人研究及实际情况相符[17-19]。上述研究证实了天目湖水质受到人类活动的强影响，尤其是耕地施加的肥料通过水循环进入水体，会导致天目湖水体富营养化程度加剧。因此可见，保护天目湖水生态环境，需有系统性管理策略，从流域角度构建水生态环境保护机制十分必要。

3 结论与展望

3.1 结论

研究了天目湖流域周边土地利用对湖区水环境的影响情况，通过明确不同土地利用类型对水质关键指标的影响程度，以期为天目湖湖区水环境保护提供依据。

a)天目湖流域近20年水体均处于中富营养状态，其中2011年水体富营养化较严重，其营养状态指数达52.717。

b)根据遥感影像将天目湖流域土地利用分类，可分为水体、林地、草地、建筑用地、耕地和裸地六大类。受人类活动的影响，建筑用地与耕地面积均呈增大的趋势，且耕地面积增幅为83%，符合国家保护耕地的政策。

c)将2001、2011、2021年天目湖沙河水库典型时段的叶绿素a浓度均值与各土地类型所占面积遥感数据进行相关性分析，分析结果可知，叶绿素a浓度与水体、林地、建筑用地、耕地面积成正相关，与草地、裸地面积成负相关。将叶绿素a浓度与土地利用情况综合分析，得到土地利用对水质的影响，采用定量与定性相结合的方法分析了影响水环境变化的多种因素。

同时，2021年监测期实测叶绿素a平均浓度分别为7.447、7.842、9.793 μg/L，表明4—6月，库区藻类生长导致叶绿素a浓度逐渐上升，且湖区叶绿素a浓度高于引水渠，即叶绿素a浓度随距电站引排水口距离的增大而呈上升趋势。

3.2 展望

受人类活动等诸多因素的影响，流域周边土地利用情况不断改变，水体富营养化问题日益严重，叶绿素a浓度是评价水体富营养化的关键因子，氮、磷元素同样是导致水体发生富营养化的重要元素。对此，需加强以下几个方面的研究：①添加长序列的研究，扩展研究年份，更直观详细地反映天目湖流域近20年的土地利用变化情况，使结果更加精确;②对流域的研究设置长期的动态监测，并监测更多水环境关键指标，使用评价方法对流域水环境进行评价研究[20]，便于流域水体富营养化治理。