土地利用对网状河网区水质的影响：中国上海的一个案例研究外文翻译资料

土地利用对网状河网区水质的影响：中国上海的一个案例研究

Jun Zhao, Liqing Lin, Kai Yang, Qiuxia Liu, Guangren Qian

摘要：在中国，网状河网区的土地利用在过去的几十年内发生了变化。因为特殊的水文条件，探讨在高密度的河网区的土地利用是怎样影响水质是有挑战性的。本文的主要目的是揭示一个上海典型的网状河网区中土地利用、水质和尺度效应之间的关系。利用对应分析，按城乡梯度能明确这个城市的水质分布。只有在较小尺度上，工业土地利用对水质有负效应。相反，随着尺度扩大，城市土地利用的影响更为明显。在每个尺度上，土地利用和水文变量可以解释超过50%的水质变化。其中，城市和工业土地利用占超过70%。土地利用和水文条件对水质的影响变得日益多样化。

关键词：土地利用；网状河网区；水文条件；水质；冗余分析

1.简介

土地利用对水质的影响一直是自20世纪70年代以来的一个值得关注的问题(Rimer, Nissen, amp; Reynolds, 1978; White, 1976)。上世纪90年代，研究人员开始定量分析土地利用和水质之间的相关性(Johnson, Richards, Host, amp; Arthur, 1997)。最近，随着景观生态学和地理信息系统技术的发展，景观指标开始被应用于一些研究。土地利用结构和地质条件对水质的影响已获得显著的关注，这是因为ArcGis和Fragstats软件可以很容易地计算出复杂的景观指标。在研究领域，大多数研究都集中在了人类活动较少的自然区域(Allan, 2004; Booth, Karr,amp; Schauman, 2004; Griffith, 2002; Johnson, Myers, amp; Patil, 2001; Lee, Hwang, Lee, Hwang, amp; Sung, 2009; Marinoni, Higgins, Coad, amp; Garcia, 2013; Ribolzi et al., 2011; Tu, 2013)。

在以往的研究中，许多土地利用、覆盖的类型，包括耕地，森林，草地，已被证明与非点源污染物之间有所关联。例如，农业用地的土地利用往往与营养盐、沉积物和在溪流中发现的农药呈正相关，这可能不仅来自于河岸带，还可能来自作为一个整体的流域(Haidary, Amiri, Adamowski, Fohrer, amp; Nakane, 2013; Lee et al., 2009; Liu, Zhang, amp; Liu, 2012; Sonoda, Yeakley, amp; Walker,2001; Sun, Wang, Chen, amp; Wang, 2013; Tu, 2011; Wan et al.,2014)。然而，尽管城市土地利用被确认为与磷和在河流中的其他污染物呈正相关(Ahearna, Sheibley, amp; Dahlgrena, 2005; Galbraith amp; Burns, 2007;Haidary et al., 2013; Lee et al., 2009; Liu et al., 2012; Tu, 2011,2013; Wan et al., 2014)，却很少有研究集中在城市占主导地位的地区(Allan, 2004; Buck, Niyogi, amp; Townsend, 2004; Li, Xia, Tan, amp; Zhang, 2013; Pratt amp; Chang, 2012; Zampella, Procopio, amp; Lathrop,2007)。

另一方面，研究方面的讨论常常表现为由水文单元组成的带有清晰边界的树突状河流，可以很容易地用ArcGIS或其它GIS功能模块划分(Detenbeck, Elonen, amp; Taylor, 2003; Hwang, Lee, Son, Park, amp; Kim, 2007; Panda amp; Sukumar, 2010; Pandey, Chowdary, Mal, amp; Billib, 2009; Pareta amp; Pareta, 2011)。特别是在美国，许多研究都是基于现有的水文单位，每个流域在USGS系统中都给出一个明确的水文单位代码(Detenbeck et al., 2003; Lemly, 1999; Pan et al., 2004; Pratt amp; Chang, 2012; Tu, 2013)。然而，土地利用和水质、水文条件的集水区或水文单元之间的关系确定——包括地表的水覆盖率，河流网络的结构，河流等级，河流密度往往会被忽视，即使这些因素都表现出与水质指标显著的相关性(Buck, Niyogi, amp; Townsend, 2004; Galbraith amp; Burns,2007; Haidary et al., 2013; Liu et al., 2012)。

此外，当它很难描绘出一个小流域时，研究人员经常用水质监测站作为地理中心，然后创建缓冲区作为水文单元的替代品(Li et al., 2013; Nash, Heggem, Ebert, Wade, amp; Hall, 2009; Pan et al., 2004; Pratt amp; Chang, 2012; Slivaamp; Williams, 2001)。这种技术也有被尝试，有些也成功了，比如网状河网区(Yin, Walcott, amp; Kaplan, 2005)。它不同于树状网络并且经常出现在冲积平原河口附近，例如中国东部的长江三角洲，美国的密西西比河三角洲，和印度的恒河三角洲。这样的网络最明显的特点是其密集的流动模式和复杂的网状结构，且伴随着划定流域边界的难点。

网状河网区（RRNA）在中国往往是受人类活动的影响，这些河网水质比中国其他地区的地方土地利用模式更敏感(Shanghai Environmental Protection Agency, 2007)。在中国，非点源污染已成为影响网状河网区河流质量的主要因素，在上世纪90年代超过了工业点源污染的影响(Shanghai Environmental Protection Agency, 2007)。值得一提的是，由于河流等级和流域边界很难描绘在这些网络中，土地利用对水质的影响可能完全不同于其他领域(Che, Yang, Wu, Shang, amp; Xiang, 2012; Chen, Xu, amp; Fu,2007)。

在一个网状河网区检测土地利用和水质的关系，三个重要的问题必须回答：1.有什么合适的水文单元来连接景观水质的指标？2.哪些土地利用与非点源污染呈正相关，哪些土地利用在网状河网区呈负相关？3.土地利用对水质空间变化有什么贡献？不同景观指标的规模效应以相似的方式表现么？

将世界上最大的都市圈之一上海作为一个案例研究，这篇论文将分析在网状河网区中土地利用和水文变量是怎样影响河流水质的。地理缓冲区被创建出来以取代水文单元，来证明在多个尺度的各种变量之间的关系。我们打算在本文中引用的是与其他网状河网区类似的研究方法，数据结果能为全球大都市的河流管理提供具体影响的依据。

2.材料与方法

2.1研究区域

上海位于中国的长江三角洲，是一个有着高密度水道和复杂的网状结构的典型网状河网区。根据上海航道普查报告（上海航道局，2007），上海市总面积6340.5km²，水域面积569.6 km²，河流密度为3.93km km^-2。河流系统的高密度使其对网络的结构和边界难以给出定义，河流等级根据Strahler河网分级系统来划分。此外，作为中国最大的发达城市之一，上海集中处理的污水比例由1990年到2007年显著增加了70%（上海市环境保护局，2007）。这表明，非点源污染取代点源污染成为在这复杂的水系中影响地表水水质的主要来源。

2.2土地利用和河流数据

上海的土地利用与河网的遥感数据来源于2006 SPOT-5的卫星信息。这些数据的图像分辨率为2.5m，这足以满足河流系统的要求，因为在上海的河流宽度通常都大于3米。

几个步骤，包括几何校正，光谱处理，图像拼接，坐标定位和水体增强。这些步骤需要通过ArcGIS 9.3软件完成，进而解释研究的土地利用和河流数据并纠正不可避免的错误。（例如，云遮蔽的河流或河流表面覆盖的污染物或废物）。地理信息系统数据解释是由中国教育部地理信息科学重点实验室完成的，它也是华东师范大学的一个分支。

因为上海的河流分级有难度，上海水利局在20世纪80年代制定了一套河流分级制度，既考虑了自然特征，又考虑了在都市区河流的社会角色。包括四级（市级）、三级（地区级），二级（镇级）和一级（乡村级）河流(Yuan, James, amp; Yang, 2006)。事实上，这套河流分级制度不仅在上海很流行，在整个长江三角洲也都很流行。因为长江三角洲的城市都面临着河流分级的困难，上海的河流分级制度已经扩展到了宁波、无锡、苏州和许多其它长江三角洲的城市，并在其河流管理实践中表现良好(Zhao, Tai, Yang, amp; Qian,2012)。

2.3土地利用、水文变量和水质指标

在这项研究中的土地利用和水文变量包括土地用途的组成和配置，水文参数，如水域占比和河流分级。因为不同的土地用途往往会产生不同的污染物(Chen, Fu, amp; Zhang, 2002)。在上海，我们把土地利用分为五类，包括城市（URB），工业（IND），草地（GRA），农业（AGR）和森林（FOR）。城镇和农业用地的土地利用是该地区确定的两个主要类别，虽然这座城市的工业用地比例也显著高于以往的研究。草地和森林通常与水质指标呈负相关(Haidary et al., 2013; Sun et al., 2013)。对我们而言，前者主要由上海中部的栽培草地组成，后者通常位于由乔木和灌木组成的郊区。

我们在多个尺度上创建了地理缓冲区，并获得所有五个缓冲区从100到1500米的土地利用数据。然后，我们计算出了配置指标，比如斑块密度（PD），散布与并列指数（IJI）和边缘密度（ED）。利用Fragstats 3.3,可以发现PD、IJI、ED之间显著相关。因此，边缘密度被选定为关键配置指标来表示土地利用破碎化景观水平。

除了土地利用的结构和配置指标，水文条件包括水域占比（WAT）和河流分级(R ORDER)，在上海的网状河网区的分析研究中都会有所考虑。每一个土地利用和水文变量的定义在表1中列出。

这项研究的水质数据来自48个监测站，由上海环境保护局收集（2007）所有监测站的程序与上海环境监测中心（图1）的常规环境监测程序是一致的。

为了匹配上海土地利用的数据，我们采用了2006年的水质数据，包括溶解氧含量（DO），高锰酸盐指数（COD_Mn），氨氮（NH₃-N），总氮（TN），总磷（TP），苯酚（Phenol），油类（Oil）。这些数据全年每月都会收集。土地利用、水文变量和水质指标的统计列入表2。

表1 土地利用和水文变量的定义

表2土地利用和水文变量与水质指标的描述性统计

图1 上海市地表水水质监测站的空间分布

表3 土地利用、水文变量和水质指标的柯尔莫诺夫-斯米尔诺夫检验

图2 网状河网区中水文单元图解 图3上海水质与土地利用之间的对应分析

2.4方法

2.4.1水文单元的定义

利用ArcGIS 9.3软件，将水质监测站作为地理中心，创建一系列缓冲区于五个空间尺度（100m，200m，400m，800m，1500m）以建立水文单位的边界并检测规模效应（图2）。此外，100米被用来作为最小缓冲区，因为河岸带对这个尺度的河流，有着最大，最直接的影响。(Allan, 2004; Johnson et al., 1997; Li et al., 2013; Pratt amp; Chang, 2012; Sliva amp; Williams, 2001)。1500米被作为最大值是因为当缓冲区距离高于这个值时，相邻缓冲区便会开始重叠。

2.4.2皮尔森相关分析与冗余分析

根据皮尔森的相关分析，土地利用、水文变量和水质指标之间的一般关系得到了确定。RDA一个最大的优点是，这种统计方法可以独立维护各解释变量对各应变量的贡献，不需要做一个简要的解释变量向量的分析。并将一些变量转换为虚拟复杂变量。RDA是现在广为接受的一种确定环境质量和景观指数之间关系的方法(Grieu, Traore, Polit, amp; Colprim, 2005; Maarten, Bart, Ronny, amp; Bervoets, 2008; Uthicke amp; Nobes, 2008)。

在RDA排序图中，箭头表示在规范轴上每个变量的载量；较长的箭头，表示土地利用、水文变量和规范轴之间有着更好的关系。RDA是本研究中确定土地利用、水文变量和水质指标间相关性的首选。在RDA之前，所有土地利用、水文变量和水质的数据进行正态分布和对数变换的测试被视为是必要的。测试之后，所有变量满足柯尔莫诺夫–斯米尔诺夫试验（表3）。

3.结果与分析

3.1 土地利用与水质的梯度

上海市水质监测站在市中心有17个站点，由城市或城市工业混合区占主导地位。位于临近市中心的郊区有12个站点，由农业用地占主导地位。在远离市中心的郊区还有19个站点。

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