袁河流域土地利用方式对河流水体碳、氮、磷的影响

黄益平, 王 鹏*, 徐启渝, 舒 旺, 丁明军, 张 华, 曾 婷

1.江西师范大学地理与环境学院, 江西 南昌 330022 2.江西师范大学鄱阳湖湿地与流域研究教育部重点实验室, 江西 南昌 330022

土地利用作为人类活动的产物，通过改变流域的水文循环、水土流失等生态过程对河流生态系统产生重要影响[1]，分析土地利用方式对河流水质的影响已成为近年来国内外水生态系统研究的热点[2-4]. 有研究表明，不同空间尺度下，土地利用方式对河流水质的影响存在差异[5]，而对于影响河流水质的最佳空间尺度并未形成统一结论[6-7]，如Zhang等[8-9]的研究认为河岸缓冲区土地利用方式比子流域尺度更能预测水质变化，而Zhou等[7]则得出相反的结论. 此外，干支流水质状况也存在差异，如洪超等[10]对灌河流域的研究发现干流水质好于支流，而郭茹等[11]对太湖苕溪流域的研究发现其干流水质略差于支流.

碳、氮、磷是自然界最基本的生源要素[4,12-13]，氮、磷作为限制性营养盐，过量输入会造成水体富营养化和其他生态损害，威胁人们所依赖的生态系统服务与功能[14-15]，碳元素则可通过与水体中氮、磷的耦合，影响污染物的迁移、降解过程[16]. 河流中含碳物质以DOC为主[1,17]，占输送有机碳的60%[18-19]；氮素以溶解无机氮(DIN)为主，在水体中主要以NO3--N和NH4+-N形式存在[20-21]. 近年来，随着城乡统筹发展战略的实施，城镇化速度加快，流域土地利用方式变化显著，导致河流碳、氮、磷浓度不断升高[11]. 以往研究多侧重于土地利用方式对整体水质的影响[4,6]，缺乏对主要富营养化指标碳、氮、磷浓度影响的研究，成果难以应用到实际的流域管理. 为此，探明不同空间尺度下土地利用方式对碳、氮、磷变化的影响具有重要意义.

袁河为赣江一级支流，流域汇水最终通过赣江进入鄱阳湖. 近年来，受流域内人类活动的影响，河流水质下降. 徐启渝等[22]研究表明，100和 1 000 m缓冲区景观结构是影响袁河水质变化的关键尺度；雷呈等[23]的研究则认为，200 m缓冲区土地利用方式对袁河流生境质量的影响更大. 以往研究从不同方面对袁河水质进行评价，但不同空间尺度土地利用方式差异对水体碳、氮、磷的影响并不清楚. 研究选取DOC、NH4+-N、TP和NO3--N表征河流碳、氮、磷浓度，基于Pearson相关性分析、冗余分析(redundancy analysis, RDA)和回归分析等方法，量化不同土地利用方式对河流碳、氮、磷浓度的影响，阐明土地利用方式对干、支流碳、氮、磷浓度影响的差异，揭示影响袁河水体碳、氮、磷浓度变化的最佳空间尺度，以期为袁河流域水质管理及其他重点流域水污染防治和管理提供科学参考依据.

1 材料与方法

1.1 研究区概况与数据采集

袁河发源于江西省萍乡市武功山，主要流经萍乡、宜春和新余3市地域，于樟树市境内汇入赣江，集水面积 6 262 km2. 流域地处亚热带季风气候区，多年平均降水量 1 678 mm，4—9月径流量占全年的64%[24]，主要工业有煤、钢铁、钽铌等，新余钢铁厂是区域内主要的钢铁企业，农业以种植水稻为主. 近年来，区域内城市化水平快速发展，据《江西省统计年鉴(2018年)》显示，2017年新余、萍乡城市化水平分别为70.01%、68.21%，城市化水平相对较高，宜春城市化水平也达到48.11%.

研究[25-27]表明，200～1 000 km缓冲区内土地利用方式对水质有显著影响. 该研究结合流域DEM数据及流域范围，基于ArcGIS 10.2软件中的SWAT插件以各采样点(干流设置16个采样点，用Y01～Y16表示；支流22个采样点，用T01～T22表示)为汇水点将流域划分为38个子流域〔见图1(a)〕，并以河岸为基线作平行于河岸、垂直距离为100、200、300、400、500、1 000、2 000 m的带状缓冲区〔见图1(b)〕. 子流域、缓冲区面积计算以采样点为断面上溯至源头，如Y02采样点的控制流域为Y01和Y02. 袁河流域土地利用方式的数据为2017年Landsat 8卫星30 m精度遥感影像数据，由国家地球系统科学数据中心共享服务平台(http://www.geodata.cn)提供. 由于湿地、裸地、灌丛面积在各缓冲区及子流域内占比均不足1%，后续分析时剔除，只保留农田、森林、草地、水体和建设用地5种土地利用方式.

图1 袁河流域土地利用方式、缓冲区划分及采样点示意Fig.1 Land use, buffer zone division and schematic diagram of land sampling sites in the Yuan River Basin

该研究于2018年8月(丰水期)和2019年1月(枯水期)对采样点表层(50 cm)河水进行采集，采集后用冷藏保温箱带回实验室通过0.45 μm孔径醋酸纤维滤膜过滤后，使用TOC分析仪(Shimadzu TOC-L，CPH，日本)测定DOC浓度，使用全自动间断分析仪(Smartchem 200，Brookfield，美国)测定NH4+-N、NO3--N和TP浓度.

1.2 统计分析

采用Shapiro-Wilk检验对所有变量进行正态检验，将不符合正态分布的变量进行对数转换使其尽量正态后进行相关性分析. 通过冗余分析(redundancy analysis, RDA)方法，将采样点水质指标浓度视为物种变量(响应变量)，子流域和缓冲区土地利用方式的面积占比视为环境变量(解释变量)，获得土地利用方式对水质参数变化的解释量. 冗余分析能够有效地对多个环境变量进行统计检验，保持各环境变量对物种变量的方差贡献率[28]，并通过基于层次分割(Hierarchical Partitioning)理论[29]的hier.part和rdacca.hp程序包分解RDA分析结果，得到各土地利用方式对水体碳、氮、磷浓度变化的解释量. 所有数据分析在统计软件R3.6.1中完成.

2 结果与分析

2.1 袁河流域土地利用方式占比

袁河流域土地利用方式以森林、农田为主，其次为建设用地，草地和水域的面积占比较小(见图2). 干流缓冲区农田面积占比最大，平均为38.1%～49.0%，其次为森林(29.8%～45.4%)和建设用地(11.7%～14.7%). 干流子流域的土地利用方式稍有不同，森林面积占比最大(59.8%)，其次为农田(28.6%)和建设用地(6%). 支流土地利用方式与干流相似，但随缓冲区尺度增加，农田面积占比从58.2%降至36.5%，而森林面积占比由31.1%升至53.8%成为主导的土地利用方式. 这与支流山地较多，不宜开垦为农田而适宜发展为林果业的实际情况相符. 建设用地面积占比在缓冲区的范围为5.6%～6.2%，变化较小. 支流子流域土地利用方式与干流子流域相似，农田、森林和建设用地面积占比分别为30.9%、57%和7.6%.

图2 袁河干、支流各尺度土地利用方式面积占比Fig.2 Percentages of land use types at different spatial scales in the main and tributaries of Yuan River

2.2 袁河水体碳、氮、磷浓度分布特征

由图3可见，袁河水体碳、氮、磷浓度具有不同的时空分布特征. NO3--N、TP、NH4+-N浓度在丰、枯水期无显著性差异，空间上干流NO3--N浓度高于支流，而支流TP、NH4+-N浓度高于干流. DOC浓度为枯水期高于丰水期，支流高于干流. 根据GB 3838—2002《地表水环境质量标准》，丰水期干流NH4+-N浓度在Y7采样点水质为Ⅱ类，其余采样点为Ⅰ类，枯水期4个采样点为Ⅰ类，其余采样点为Ⅱ类或Ⅲ类，较大值出现在城市下游的Y7和Y12采样点. 干流TP浓度在丰、枯水期无显著性差异，除枯水期Y14采样点TP浓度为Ⅳ类外，其余采样点均为Ⅱ类或Ⅲ类. 支流除位于城市下游的T9、T10和T18采样点NH4+-N浓度较高外，其余采样点均为Ⅰ类或Ⅱ类；除丰水期T6、T15和T20采样点TP浓度异常偏高外，其余采样点均在Ⅲ类标准范围内.

图3 袁河干、支流水体碳、氮、磷浓度分布特征Fig.3 Distribution characteristics of carbon, nitrogen and phosphorus concentrations in the main and tributaries of Yuan River

2.3 土地利用方式与袁河水体碳、氮、磷浓度的相关性分析

由表1可见：土地利用方式对袁河水体碳、氮、磷浓度的影响存在显著的时空差异. DOC浓度在丰水期与干流建设用地面积占比和部分尺度农田面积占比、支流部分尺度草地面积占比均呈显著正相关，在枯水期与干流建设用地面积占比呈显著正相关，与支流农田面积占比呈显著正相关，与支流森林面积占比呈显著负相关；TP浓度在丰水期与干流草地面积占比呈显著负相关，与干流水域、建设用地面积占比均呈显著正相关，与支流土地利用方式面积占比均不显著相关，在枯水期与干流建设用地面积占比呈显著正相关，与支流部分尺度森林面积占比呈显著负相关；NO3--N浓度在丰水期与干、支流草地面积占比均呈显著负相关，与干流水域面积占比呈显著正相关，在枯水期与土地利用方式面积占比均不显著相关；NH4+-N浓度与建设用地面积占比呈显著正相关，与其他土地利用方式面积占比相关性较小，干、支流差异不显著.

表1 不同尺度水质参数与土地利用方式之间的Pearson相关系数

续表1

2.4 土地利用方式对袁河水体碳、氮、磷浓度变化的解释量

RDA分析结果(见表2)表明，土地利用方式对干流碳、氮、磷浓度的影响大于支流. 在丰水期土地利用方式对干流碳、氮、磷浓度变化的平均解释量为47.2%，随缓冲区尺度增加，解释量先升后降；在枯水期土地利用方式对干流碳、氮、磷浓度变化的平均解释量为36.7%，随缓冲区尺度增加，解释量呈上升趋势. 在丰水期土地利用方式对支流碳、氮、磷浓度变化的平均解释量为23.2%，随缓冲区尺度增加，解释量呈上升趋势；在枯水期土地利用方式对支流碳、氮、磷浓度变化的平均解释量为26.4%，随缓冲区尺度增加，解释量先升后降. 可见，影响袁河水体碳、氮、磷浓度的最佳缓冲区尺度在丰、枯水期及干、支流并不一致. 子流域尺度土地利用方式对碳、氮、磷浓度的影响较小，除丰水期在支流高于部分缓冲区尺度，其余均低于缓冲区尺度.

表2 不同尺度土地利用方式RDA分析对水体碳、氮、磷浓度变化的解释量

回归分析结果(见表3)表明，土地利用方式对袁河水体碳、氮、磷浓度变化的解释量在干、支流以及丰、枯水期均存在差异. 丰水期各尺度土地利用方式对水质指标浓度变化的解释量在干流表现为TP>NH4+-N>NO3--N>DOC，在支流表现为DOC>NO3--N>NH4+-N>TP；枯水期各尺度土地利用方式对水质指标浓度变化的解释量均表现为DOC>NH4+-N>TP>NO3--N.

表3 不同尺度土地利用方式多元线性回归模型对水体碳、氮、磷浓度变化的解释量

3 讨论

根据土地利用方式与袁河水体碳、氮、磷浓度的Pearson相关性分析结果(见表1)，认为建设用地是影响河流碳、氮、磷浓度变化的主要因素，其与NH4+-N、DOC和TP浓度在各缓冲区尺度均呈显著正相关. 建设用地包括城乡居住用地、工矿企业等，是人类利用强度最高的土地利用方式[20,30-31]，排放的废弃物也较其他土地利用方式多[4,20,32]. 城乡居民生活污水中大量的氮、磷通过排水沟渠进入河流[4,20]. 此外，流域内河流还受到城镇地区养殖、制药等工业企业废水排放的影响. 宜春地区生猪养殖数量占江西省的1/5，高强度畜禽养殖可产生大量的氮、磷元素[33-34]，而制药废水中NH4+-N、DOC和TP浓度可达自然水体的几百至上万倍[35-36]. 水域面积占比与干流TP、NO3--N浓度在丰水期均呈显著正相关，可能与水产养殖产生的残饵和排泄物有关. 过量投入未被食用的饵料以及养殖物的排泄物可通过微生物的分解产生大量氮、磷进入水体或沉积在底泥中[37]，夏季水温高，微生物分解能力强，加上夏季降雨强度大，对水体、底泥扰动大，养殖区内的氮、磷元素易随径流进入河流. 农田面积占比与支流DOC浓度在枯水期呈显著正相关，这与支流农田面积占比相对较高有关. 河流DOC浓度的物理控制因素是流域内植被凋落物的产量[38]，第二季水稻收割后，水稻秸秆经收割机粉碎直接残留在农田，分解产生大量DOC. 这表明除建设用地外，水域和农田也是河流碳、氮、磷浓度的影响因素.

回归分析结果(见表3)表明：干流土地利用方式对丰水期TP、NH4+-N、NO3--N浓度变化的解释量高于枯水期，对DOC浓度变化的解释量低于丰水期；支流土地利用方式对丰水期NO3--N浓度变化的解释量高于枯水期，对TP、NH4+-N、DOC浓度变化的解释量低于枯水期. Huang等[39]对九龙江流域的研究表明，相对于有机污染物，无机污染物(如氮、磷)在输移过程中更容易被土壤颗粒吸附或在微生物作用下发生反应变成气体(如硝化和反硝化作用). 丰水期降雨量大，径流汇流速度快，对土壤的冲刷侵蚀作用也相对较强，污染源产生的TP、NH4+-N和NO3--N浓度信息能够快速反映到河流中；枯水期径流较弱，TP、NH4+-N和NO3--N随径流在较长时间的运移过程中被土壤吸附，浓度信息不断衰减[27,32]. 河流DOC浓度不仅受流域内植被凋落物分解的影响，还与微生物对DOC的降解有关[40-41]，丰水期温度高，土壤微生物数量多，代谢速度快，对DOC的降解也快，因此从陆源进入河流的DOC较少. 不同于干流，支流水体DOC、NH4+-N、NO3--N和TP具有不同来源且其浓度与土地利用方式相关性较小(见表1). 因此，与干流相比，土地利用方式对袁河DOC、NH4+-N和TP浓度的影响较小，加上降水的稀释作用，支流土地利用方式对DOC、NH4+-N和TP浓度变化的解释量在丰水期低于枯水期. 由于已有分析结果无法确定NO3--N来源，因此暂无法解释其丰、枯水期关系.

RDA分析结果(见表2)表明，土地利用方式对干流碳、氮、磷浓度的影响大于支流. 洪超等[10]对灌河流域的研究则得出相反结论，认为支流水质与其周边土地利用方式更为密切，这与其研究区位于苏北平原，支流流速小于干流，农业用地面积占比显著高于干流有关. 袁河位于南方丘陵山区，主要城市沿干流分布，从袁河干、支流土地利用方式(见图2)可以看出，干流缓冲区建设用地的面积占比在14.7%～17.1%之间，显著高于支流(7.6%～9.1%)，水质易受工业、生活污水排放及通航等的影响[5,25,41]. 各土地利用方式所分配的解释量也印证丰、枯水期干流建设用地所分配的解释量均最高(见表2). 干流水质不仅受到上游来水的影响，还与局部土地利用方式有关. 该研究在计算空间影响范围时采用采样点上溯至源头，未考虑局部土地利用方式对河流碳、氮、磷浓度的影响，在今后的研究中需通过划分圆形缓冲区，明确局域尺度和全域尺度土地利用方式对碳、氮、磷浓度影响的差异.

RDA分析和回归分析结果(见表2、3)表明，缓冲区尺度土地利用方式比子流域尺度能更好地解释河流碳、氮、磷浓度的变化，这与Zhou等[7,42]的研究结果一致. 有研究[3,43]表明，缓冲区尺度内，植被、农业用地和建设用地构成优势地类，优势地类组分复杂且各地类对水质影响效果各异，叠加作用下对水质的解释量较子流域尺度低. 袁河干、支流缓冲区尺度的优势地类为农田、森林和建设用地，Pearson相关性分析结果(见表1)表明，农田和建设用地面积占比与碳、氮、磷浓度均呈显著正相关，分配的方差解释量也均较高，二者对水质都为负效应[25,32]，而对水质起正效应的森林[27,32]只在部分尺度与DOC和TP浓度呈显著负相关，因此，建设用地、农田的负效应与森林的正效应叠加作用较小，缓冲区土地利用方式对碳、氮、磷浓度变化依然有着较强的解释能力. 随缓冲区尺度的增加，土地利用方式对水体碳、氮、磷浓度变化的解释能力在干流丰水期和支流枯水期均先增后降，在干流枯水期和支流丰水期的解释能力逐渐增强. 这可能与干、支流土地利用方式和坡度的差异，以及这种差异下丰、枯水期植物和微生物对碳、氮、磷的利用转化差异有关. 陈丰禹等[32]对南方山丘水源地的研究发现，丰、枯水期水体中的氮、磷来源于不同坡度的耕地；且不同的土地利用方式下，植被、土壤微生物群落差异显著，在不同季节对碳、氮、磷元素的吸收利用也存在差异[44-45].

4 结论

a) 建设用地、农田和水域是影响袁河碳、氮、磷浓度的主要因素，对水质起负效应. 建设用地对NH4+-N、DOC和TP浓度的影响最大，水域、农田分别对NO3--N、DOC浓度产生较大影响，森林、草地对水质的正效应并不明显，可见控制建设用地污染物排放有助于袁河水质保护.

b) 干流建设用地面积占比较高，河流碳、氮、磷浓度受人类活动影响较大. 土地利用方式对干流碳、氮、磷浓度变化的解释量高于支流，不同季节土地利用方式对干流碳、氮、磷浓度的影响存在差异，丰水期对TP、NH4+-N、NO3--N浓度变化的解释量更高，枯水期对DOC浓度变化的解释量更高.

c) 缓冲区尺度土地利用方式对碳、氮、磷浓度的影响大于子流域尺度. 随缓冲区尺度的增加，土地利用方式对水体碳、氮、磷浓度变化的解释能力在干流丰水期和支流枯水期均先增后降，对干流枯水期和支流丰水期的解释能力逐渐增强.