太湖流域土地利用方式演变及其对水体氮磷负荷的影响

田甲鸣,王延华,2,3,叶 春,张茂恒,2,3,张明礼

(1.南京师范大学地理科学学院,江苏 南京 210023) (2.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,江苏 南京 210023) (3.南京师范大学虚拟地理环境教育部重点实验室,江苏 南京 210023) (4.中国环境科学研究院,北京 100012)

改革开放以来,随着经济的飞速发展,长江流域水环境问题日益凸显. 1980—2010年,长江经济带氮素输入项中系统外源氮素输入比例逐年增加,引起了全社会的广泛关注[1-2]. 其中,面源排放已经成为水环境污染的首要因子[3-4]. 太湖流域地处长三角经济发达区,人口密集,水网交织,稻麦轮作. 近几十年来,随着经济、人口和政策的变化,土地利用类型发生了较大转变. 伴生的农业生产和人民生活释放的大量氮和磷,导致当地生态环境氮和磷负荷日益加重,直接或间接地影响流域的发展和生态环境演变[4-6]. 以往研究聚焦于脱氮除磷技术的研发和工程示范,取得了不错的效果[7],但是关于土地利用类型的时空变化对水环境污染负荷的影响少有涉及. 研究流域水体氮磷负荷对土地利用方式变化的响应,识别主要影响因子及其影响机制是目前迫切需要解决的问题. 本研究旨在通过对太湖流域1980—2010年间土地利用动态变化进行研究,结合同期该区域水体氮磷负荷变化的分析,探讨水体氮磷负荷对土地利用方式变化的响应机制,从而为该流域可持续发展与环境修复提供借鉴.

1 材料与方法

1.1 图像解译

以1980年、1995年、2000年、2005年和2010年5期太湖流域1∶100 000的土地利用方式空间矢量数据为基础,利用ArcGIS10.3软件的相关分析功能,依据我国土地分类系统标准进行研究区土地利用类型解译. 将太湖流域的土地利用类型分为6类:林地、草地、水域、建筑用地、耕地和未利用地.

1.2 动态度与土地利用类型的状态指数计算

单一土地利用动态度分析[8]能够用来体现太湖流域内某段时间里的土地利用方式的变化,并且对未来太湖流域的土地利用发展趋势具有一定的预测分析功能,计算式[9]见式(1):

Ci=[(V1-V2)/V1]/T×100%,

(1)

式中,Ci是太湖流域某段时间里第i类土地利用类型的面积动态度. 若Ci>0,说明该地类面积在下降,若Ci<0,则说明该地类面积在上升;V1和V2分别代表了研究区初期和末期的第i类土地利用类型的面积(km2);T代表研究时长,若T的设定是年,Ci就是年动态度.

在土地利用类型的转换研究里,状态指数可以比较清晰、直观地体现土地利用类型的转换趋势. 通过对不同的土地利用类型面积的转化速率的对比,运用公式计算得到该种土地利用类型的状态指数Di[8,10].

1.3 输出系数模型选择

面源污染是指以非点源形式进入河流水网的各类污染来源[11-14]. 输出系数法不仅精准度高,且使用起来方便简易,可以较好地和“3S”技术相结合,适用于研究非小尺度下的面源污染[15-18]. 输出系数模型方程如式(2)所示:

(2)

本研究将氮和磷作为目标污染物进行研究. 式(2)中,Lj为污染物j在研究区域的总负荷量,单位 kg/(km2·a);i为太湖流域土地利用种类,合计m类;Eij为污染物j在第i种土地利用方式下的输出系数,单位kg/km2;Ai代表太湖流域里第i种土地利用方式的面积,单位km2.

1.4 统计分析

太湖流域氮磷负荷的空间变异往往是多种源汇的综合结果. 为了评估人为和自然因素对太湖流域水环境氮磷负荷的影响,对研究区氮磷面源污染负荷的影响因子进行筛选. 采用SPSS18.0软件将相关性较强的因子综合在同一主成分中,各主成分彼此独立,取小残差绝对值和大累计方差百分比,分析主成分与原因子的相关性,相关系数的绝对值越大,表明主成分对该变量因子的代表性也越大. 进行相关性分析的过程中,对数据进行显著性检验.

2 结果与讨论

2.1 1980—2010年太湖流域土地利用方式转变

2.1.1 数量变化

1980—2010年总计5期30 m×30 m的太湖流域土地利用类型的解译图见图1. 可见,太湖流域建筑用地面积逐年显著增加,耕地面积减小,这和当地工业发展及城镇化进程有很大关系. 为量化研究区各土地利用类型的转化,计算了解译出来的6种土地利用类型的面积占比,结果如图2所示.

由图2可知,1980—2010年间太湖流域的建筑用地和耕地面积变化最为明显. 耕地面积占比由1980年的63.89%减少到2010年的47.02%. 而建设用地的面积占比由9.70%增加到25.16%. 图1和图2的研究结果可互为补充.

2.1.2 动态度变化

基于各期不同土地利用类型的面积,运用式(1)计算得到相对应时期的土地利用类型的动态度,结果见表1. 由表1可知,在1980—2010年间,太湖流域不同的土地利用类型变化速率依次为:未利用地>建筑用地>水域>耕地>草地>林地. 耕地(水田和旱地)动态度基本大于0,说明近30年来,太湖流域耕地面积在不断下降. 而建筑用地和水域动态度一直小于0,表示建筑用地面积和水域面积在不断升高. 未利用地、草地和林地动态度有正有负,总体上三者面积均呈上升趋势,但未利用地和草地占总面积的百分比很小. 1980—2010年间,太湖流域耕地面积共减少6 327.33 km2,建筑用地面积增加了5 878.29 km2,水域面积略微增加. 建筑用地和水域面积的增加主要是占用了耕地. 城市化的发展促进了建筑用地面积的扩张.

表1 1980—2010年间太湖流域不同土地利用类型的动态度变化Table 1 Dynamic degrees of different land use types in Taihu Lake basin during 1980-2010 %

2.1.3 土地利用类型转移矩阵

使用ArcGIS的相关功能得到每期的不同土地利用类型的转移矩阵[19]. 计算出1980—2010年各期土地利用类型状态指数Di(表2). 由表2可知,1980—1995年,太湖流域未利用土地和耕地的Di均大于0,表明这两种土地利用类型的面积在不断减少. 耕地的状态指数为0.66,说明其面积下降速率相对比较快,转出部分主要转向了建筑用地. 林地、草地、水域和建筑用地的Di均为负值,可见其面积都在扩增,其中建筑用地的状态指数为-0.71,增速最快,且主要来自耕地. 1995—2000年,太湖流域水域和建筑用地Di均为负值,其变化趋势同1980—1995年. 林地、草地、未利用土地和耕地的面积都在缩减,且耕地转向建筑用地部分占总转出部分的63.35%. 2000—2005年,太湖流域草地和耕地面积在减小,林地、水域、建筑用地和未利用土地的面积在扩增.其中,建筑用地的土地利用类型Di绝对值最大,说明建筑用地的转换速率最快,且94.9%来源于耕地. 2005—2010年,太湖流域林地和耕地的面积在缩减,草地、水域、建筑用地和未利用土地的面积在扩增. 和2000—2005年一样,建筑用地的土地利用类型Di为 -0.54,91.0%来自耕地. 可见,1980年以来的30年间,建筑用地Di绝对值最高,面积变化量最大.林地、水域和建筑用地90%以上的面积增加都来源于耕地面积的减小.

表2 1980—2010年各期土地利用类型转移矩阵及状态指数Table 2 Transfer matrix and status index of land use types during 1980-2010

2.2 不同土地利用方式下氮磷排放的年际变化特征

由表3可知,太湖流域不同土地利用方式下1980年、1995年、2000年、2005、2010年总氮(TN)排放量均呈逐年持续上升的势头,分别为3.71万t/a、3.73万t/a、5.76万t/a、5.85万t/a、6.15万t/a. TN负荷的最大贡献均来自耕地. 林地、草地和未利用地的TN负荷变化不大,且草地和未利用地TN负荷极少. 水域和建筑用地的TN负荷逐年持续上升.

表3 1980—2010年太湖流域不同土地利用方式下总氮负荷量Table 3 The TN load in different land use types in Taihu Lake basin during 1980-2010 104 t/a

太湖流域不同土地利用方式下总磷(TP)排放量也逐年上升(表4). 1980年、1995年、2000年、2005年、2010年分别为0.33万t/a、0.33万t/a、0.35万t/a、0.52万t/a、0.85万t/a. 其中,林地、草地和未利用地排放磷负荷极小且变化不大.耕地的磷负荷每年略微缩小. 水域和建筑用地对水体磷负荷的贡献逐年增加.

表4 1980—2010年太湖流域不同土地利用方式下总磷负荷量Table 4 The TP load in different land use types in Taihu Lake basin during 1980-2010 104 t/a

由计算结果可知,不同土地利用类型对氮磷输出负荷的影响较为显著.而输出系数法的计算结果是由输出系数与土地利用类型的面积所决定,即某土地利用类型的面积越大或者输出系数越高,其输出的氮磷负荷越高. 输出系数又是由降雨强度、地形地貌、气候、土壤类型、植被类型、猪、牛、羊、家禽、农村和城镇人口、居民面源污染的排放和处理情况等因素通过多元线性相关分析所确定[20]. 由此可以得出,推动城市化发展、减少农药及化肥的使用量、提高土壤肥力和利用效率、合理管理农村生活污水和生活垃圾的排放、优化畜禽养殖业的技术水平等是减少太湖流域氮磷负荷量的关键因素.

2.3 土地利用方式变化对流域面源污染的影响

2.3.1 输出系数确定

本研究的输出系数参照了有关区域的统计年鉴以及前人研究的相关成果[21-27]. 其中,耕地的输出系数分为水田和旱地两类,具体见表5.

表5 太湖流域不同土地利用类型氮磷输出系数表Table 5 Output coefficients of TN and TP loads in different land use types in Taihu Lake basin

2.3.2 影响因素解析

选取人口密度X1、人均GDPX2、城镇化率X3、建筑用地面积占比X4、耕地面积占比X5和污水排放量X66个因子,运用SPSS18.0软件的主成分分析功能对太湖流域1980—2010年的因子数据进行分析,统计结果如表6所示. 可见,6个因子中,X5逐年减小,X1、X2、X3、X4和X6逐年显著增加. 这也与土地利用方式的解译结果(图1和图2)相一致.

表6 1980—2010年各因子变化Table 6 The data of variables during 1980-2010

表7 主成分分析太湖流域氮磷负荷的影响因子Table 7 Principal components analysis of variables influencing the TN and TP loads in Taihu Lake basin

根据表6数值,提取出特征值大于1的主成分F1,见表7. 主成分解释方差的比例越大,表明主成分包含原有变量信息量越多.

F1=0.173X1+0.174X2+0.166X3+0.174X4- 0.175X5+0.166X6.

(3)

F1集中了原始变量94.30%的信息. 式(3)给出了F1与6个因子的相关关系,相关系数无显著差异.F1与因子X5(耕地面积占比)负相关,说明随着耕地面积的减小,F1增大. 与其余5个因子正相关. 研究结果与相关研究者的研究结果具有较好的一致性[28-30],且符合城市化发展的一般规律.

3 结论

(1)1980—2010年,随着城市化进程的推进,太湖流域耕地缩小速率较快,2010年比1980年缩小了16.87%. 林地面积小幅减小. 草地、水域、建筑用地和未利用地面积在扩增且建筑用地面积扩增速率最快(15.46%). 耕地面积缩减速率和建设用地面积扩增速率逐年加快,虽然水域和建筑用地面积的增加主要占据的是耕地,但该区域仍然以耕地面积为主.

(2)1980—2010年,不同土地利用类型的状态指数大小为:建筑用地>耕地>未利用地>水域>林地>草地. 转移矩阵分析结果显示,1980年以来的30年间,建筑用地Di值偏负,-0.54～-0.97,耕地Di值偏正,0.46～0.94,二者面积变化量最大. 林地、水域和建筑用地90%以上的面积增加都来源于耕地面积的减小.

(3)输出系数模型计算结果显示太湖流域不同土地利用方式下氮排放对水域TN负荷的贡献呈上升趋势,从3.71万t(1980年)到6.15万t(2010年). TP负荷变化趋势与TN类似,从0.33万t(1980年)增加到了0.85万t(2010年). 人类活动是导致这一变化的关键因素. SPSS主成分分析说明人口密度、人均GDP、城镇化率、建筑用地面积变化和污水排放量是主要驱动力.