作為水陸交界處的自然過(guò)渡區(qū)，濕地是自然界非常重要的人類生存環(huán)境和生態(tài)景觀之一，在調(diào)節(jié)氣候、 調(diào)蓄洪水、 凈化水質(zhì)、 維持生物多樣性等方面發(fā)揮著十分重要的作用. 但是，近年來(lái)伴隨著中國(guó)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展，城區(qū)全面擴(kuò)張，人口急劇增加，濕地受到越來(lái)越嚴(yán)重的破壞. 濕地面積大量減少，水污染程度日益加重，生物多樣性逐漸消失，濕地生態(tài)功能?chē)?yán)重退化. 為此，國(guó)內(nèi)許多城市建立了濕地公園，使其在承擔(dān)一般公園游憩休閑功能的同時(shí)，也承擔(dān)著類似自然保護(hù)小區(qū)的生態(tài)功能. 希望借此探索出一條協(xié)調(diào)城市化發(fā)展過(guò)程中濕地保護(hù)與科學(xué)利用的發(fā)展模式.

　　一方面，濕地土地利用類型的變化會(huì)影響濕地公園內(nèi)部原有的景觀結(jié)構(gòu)，改變濕地公園的生態(tài)過(guò)程，影響著濕地公園的健康狀態(tài). 另一方面，水作為濕地生態(tài)系統(tǒng)中最重要的特征之一，是濕地物質(zhì)循環(huán)和能量流動(dòng)的核心載體. 濕地水質(zhì)的健康狀態(tài)也影響著濕地公園的健康狀況. 因此，研究土地利用類型和濕地水質(zhì)之間的關(guān)系，可以為濕地公園水土資源可持續(xù)利用、濕地保護(hù)與管理提供科學(xué)依據(jù). 國(guó)外學(xué)者基于GIS與遙感等技術(shù)，使用統(tǒng)計(jì)分析方法初步探明了土地利用類型與水質(zhì)之間存在著緊密聯(lián)系，土地利用類型的構(gòu)成方式可以顯著影響到水質(zhì). 濕地土地利用類型與水質(zhì)化學(xué)性質(zhì)之間，濕地水體中的氮、 磷含量與周?chē)�林地面積以及與濕地的距離之間均存在明顯相關(guān)性. 國(guó)內(nèi)學(xué)者則在太湖、 新安江、 九龍江、 洱海和艾比湖等流域探討了土地利用結(jié)構(gòu)與水質(zhì)之間的關(guān)系. 有研究表明城市建設(shè)用地、 未利用地、 林地、 水體等土地利用類型均與水質(zhì)存在明顯的相關(guān)關(guān)系. 由于不同尺度的流域生態(tài)過(guò)程及水質(zhì)均存在明顯的時(shí)空差異，這導(dǎo)致濕地生態(tài)系統(tǒng)中土地利用與濕地水質(zhì)之間的關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜. 上述研究側(cè)重于土地利用類型構(gòu)成和土地利用空間格局與濕地水質(zhì)之間的響應(yīng)關(guān)系，大多將單個(gè)的土地利用類型與單個(gè)水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)作相關(guān)性分析. 一些學(xué)者建立了能夠衡量多種土地利用類型之間復(fù)合關(guān)系的綜合指標(biāo)，但較少研究在時(shí)空差異條件下土地利用類型綜合指標(biāo)與濕地水質(zhì)之間的聯(lián)系.

　　本研究以蘇州太湖三山島國(guó)家濕地公園為例，通過(guò)構(gòu)建基于主成分分析的水質(zhì)綜合指數(shù)與代表土地利用類型綜合效應(yīng)的景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指數(shù)，揭示在不同時(shí)空條件下多種土地利用類型對(duì)濕地水質(zhì)的綜合影響與相關(guān)性，以期為濕地公園水污染防治和土地利用優(yōu)化方案提供理論依據(jù)和技術(shù)基礎(chǔ)，并為濕地保護(hù)和管理活動(dòng)提供科學(xué)指導(dǎo).

　　1 材料與方法

　　1.1 研究區(qū)概況

　　蘇州太湖三山島國(guó)家濕地公園位于蘇州城西太湖之中的三山島區(qū)域，總面積6.252 km2，依托三山島、 澤山島等島嶼及毗連太湖水域構(gòu)建而成，是全國(guó)第一個(gè)以村級(jí)和島嶼形式創(chuàng)建的國(guó)家級(jí)濕地公園. 地理坐標(biāo)介于東經(jīng)120°16′45″-120°17′55″，北緯31°01′25″-31°02′30″. 該濕地公園是在退漁還濕的基礎(chǔ)上，通過(guò)恢復(fù)三山島原有的湖濱帶而形成的濕地. 受太湖小氣候環(huán)境影響，三山島水熱資源豐富，氣候溫和宜人，空氣濕潤(rùn). 年平均氣溫16℃，年平均降雨為1 100-1 140 mm，年平均濕度76%，具有良好的人居環(huán)境. 研究范圍包括三山島、 澤山島及毗連的太湖水域，如圖 1所示.

　

圖 1 研究區(qū)域及土地利用類型

　　1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源與預(yù)處理

　　根據(jù)蘇州太湖三山島國(guó)家濕地公園周邊土地利用類型結(jié)構(gòu)及生態(tài)系統(tǒng)特征的空間差異，在三山島、 澤山島周邊水域布設(shè)了19個(gè)水質(zhì)采樣點(diǎn)(圖 1)，分別在2014年7月1日、 2014年9月16日、 2014年12月16日和2015年4月16日進(jìn)行了4期的水質(zhì)采樣工作. 樣品采集后帶回實(shí)驗(yàn)室，參考已有相關(guān)文獻(xiàn)，選擇總懸浮固體(TSS)、 溶解氧(DO)、 化學(xué)需氧量(COD)、 氨氮和硝態(tài)氮這5項(xiàng)代表性水質(zhì)指標(biāo)，依據(jù)《地表水和污水監(jiān)測(cè)技術(shù)規(guī)范(HJ/T 91-2002)》進(jìn)行測(cè)定. 測(cè)定時(shí)為保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，對(duì)每個(gè)采樣點(diǎn)的樣品做3份平行檢測(cè)，取3份平行檢測(cè)結(jié)果的平均值作為最終的水質(zhì)指標(biāo).

　　此外，利用已有的土地利用現(xiàn)狀圖和遙感影像圖，結(jié)合野外實(shí)地調(diào)查結(jié)果，得到如圖 1所示的7類濕地公園土地利用類型，包括人工水塘、 園地、 建設(shè)用地、 林地、 自然水體、 草地和道路，其中建設(shè)用地主要指居住用地與商服用地.

　　1.3 基于主成分分析的水質(zhì)綜合指數(shù)

　　水質(zhì)評(píng)價(jià)作為生態(tài)環(huán)境質(zhì)量評(píng)估的重要內(nèi)容之一，涉及到眾多的影響因子，在綜合評(píng)價(jià)過(guò)程中很難從眾多的影響因子中提取重要信息. 主成分分析方法(PCA法)的基本思想是認(rèn)為在眾多相關(guān)因子之間必然存在著起支配作用的共同因子. 它可以從許多變量中篩選出相互獨(dú)立的主要因子，在保留原始重要信息的同時(shí)，使主要因子比原始變量具有某些更優(yōu)越的特性. 由于PCA法具有提取主要因子、 簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、 避免主觀選擇等特點(diǎn)，可被應(yīng)用于水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)中，從眾多的水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)中提取真正反映水質(zhì)優(yōu)劣的主要信息. PCA法的數(shù)學(xué)模型為：

 

　　式中，m為變量因子個(gè)數(shù); F1,F2,…,Fm為提取出的主成分; a11,…,amm為標(biāo)準(zhǔn)化處理變量Z協(xié)方差矩陣特征值對(duì)應(yīng)的特征向量.

　　組合上述主成分，可得到如下的綜合評(píng)價(jià)函數(shù)F：

 

　　式中，λ1,λ2,…,λp為Z矩陣的特征值，λS=λ1+λ2+…+λp; p為主成分提取個(gè)數(shù).

　　本研究中，共使用了TSS、 DO、 COD、 氨氮和硝態(tài)氮這5項(xiàng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo). 對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行KMO和Bartlett檢驗(yàn)，可得KMO的值為0.712，Bartlett的顯著性概率P值<0.05，說(shuō)明這些指標(biāo)之間具有較強(qiáng)的相關(guān)性，適用于主成分分析. 考慮到TSS、 COD、 氨氮和硝態(tài)氮的數(shù)值均與水質(zhì)呈反比，只有DO指標(biāo)隨著水質(zhì)的變好而增加. 因此取所有采樣點(diǎn)DO指標(biāo)中的最大值減去各采樣點(diǎn)的DO指標(biāo)原始值，使其數(shù)值也與水質(zhì)呈反比. 經(jīng)過(guò)處理后，所有的指標(biāo)均隨著水質(zhì)的提高而變小.

　　將每期監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的5項(xiàng)水質(zhì)指標(biāo)作為變量因子構(gòu)成原始變量矩陣，使用式(3) 對(duì)其進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到均值為0、 標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，以消除原始不同數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級(jí)差異的影響. 在此基礎(chǔ)上計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)矩陣，并求出特征根和方差所占比例，結(jié)果如表 1所示.

　　

　　　　表 1 主成分分析的特征值與方差

 

　　式中，Zij表示第i個(gè)采樣點(diǎn)的第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值; xij表示第i個(gè)采樣點(diǎn)的第j個(gè)指標(biāo)的原始測(cè)量值; j表示所有采樣點(diǎn)第j個(gè)指標(biāo)的平均值; Sj表示第j個(gè)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差. n為采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)，t為水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)個(gè)數(shù). 本文中n為19，t為5.

　　從表 1可知，前兩個(gè)主成分的特征值幾乎都大于1，前3個(gè)主成分方差貢獻(xiàn)率的總和分別占總方差的92.2%、 91.2%、 86.8%和93.3%，均大于85%. 因此可令p=3，取前3個(gè)主成分來(lái)代替原來(lái)5個(gè)變量因子，據(jù)此確定因子載荷. 以第一期觀測(cè)數(shù)據(jù)為例，主成分因子載荷矩陣如表 2所示.

 表 2 主成分載荷矩陣

　　根據(jù)式(1) 和式(2) ，主成分F1、 F2和F3是水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的線性函數(shù)，綜合評(píng)價(jià)函數(shù)F又是主成分F1、 F2和F3的線性函數(shù). 分別計(jì)算4期的水質(zhì)綜合評(píng)價(jià)函數(shù)，最后取平均值得到每個(gè)采樣點(diǎn)水質(zhì)的綜合指數(shù)，將其作為衡量水質(zhì)優(yōu)劣的依據(jù).

　　以第一期觀測(cè)數(shù)據(jù)為例，設(shè)標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)變量分別為ZX1、 ZX2、 ZX3、 ZX4、 ZX5，則主成分表達(dá)式為：

 

　　以各主成分對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重建立水質(zhì)綜合函數(shù)：

 

　　由于經(jīng)過(guò)處理的5項(xiàng)水質(zhì)監(jiān)測(cè)指標(biāo)均隨著水質(zhì)的提高而變小，所以F值越小表示水質(zhì)越好，F(xiàn)值越大則表示水質(zhì)越差.

　　1.4 土地利用類型的LDI綜合指數(shù)

　　濕地相關(guān)的生物群落健康狀況通常與人類活動(dòng)強(qiáng)度緊密相關(guān)，人類活動(dòng)越強(qiáng)烈，對(duì)濕地生態(tài)系統(tǒng)健康的干擾也越嚴(yán)重. 作為人類活動(dòng)的具體表現(xiàn)形式，土地利用可以反映出鄰近濕地的健康狀況[21]. Brown等[22]提出了景觀開(kāi)發(fā)強(qiáng)度方法(landscape development intensity，LDI). 該方法結(jié)合土地利用類型與單位面積單位能耗的開(kāi)發(fā)強(qiáng)度，測(cè)算不同土地利用類型所對(duì)應(yīng)的LDI系數(shù). LDI系數(shù)代表了單位面積利用不可再生能量的定量測(cè)量值，即不可更新能源能值. 它可以用來(lái)表示土地利用類型所消耗的能值，能值消耗越多則對(duì)應(yīng)的LDI系數(shù)越大. 最后累積研究范圍內(nèi)不同土地利用類型及其LDI系數(shù)，得到LDI綜合指數(shù)：

 

　　式中，LDIindex為濕地某區(qū)域的LDI綜合指數(shù); LUi(%)為第i種土地利用類型的面積占該區(qū)域總面積的百分比; LDIi為第i種土地利用類型所對(duì)應(yīng)的LDI系數(shù).

　　本研究中人工水塘、 園地、 建設(shè)用地、 林地、 自然水體、 草地和道路對(duì)應(yīng)的LDI系數(shù)如表 3所示. LDI系數(shù)處于1-10之間，1代表濕地完全為自然健康狀態(tài)，10代表濕地被人類高度開(kāi)發(fā)利用而極度退化. LDI系數(shù)越大，表明濕地受人類干擾強(qiáng)度越大，相應(yīng)的濕地健康狀況越差. 由于LDI系數(shù)是根據(jù)當(dāng)?shù)赝恋乩�用類型�?duì)應(yīng)的不可更新能源能值估算得到，考慮到能值計(jì)算的過(guò)程比較復(fù)雜，并且受不同國(guó)家不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響而有所差異. 因此在今后的研究中，須根據(jù)蘇州研究區(qū)域?qū)嶋H情況精確測(cè)定LDI系數(shù)，以提高本文方法的適用性.

　　

　　　表 3 濕地區(qū)域土地利用類型與對(duì)應(yīng)的LDI系數(shù)

　　LDI方法的實(shí)質(zhì)是核算不同土地利用類型的不可更新能源能值. 能值以太陽(yáng)能焦耳[J·(hm2·a)-1]作為衡量單位，表示每年每公頃在能量轉(zhuǎn)換中可利用的生產(chǎn)產(chǎn)品或服務(wù)所需要的能量. LDI方法使用濕地生態(tài)系統(tǒng)人為的能量輸入來(lái)表示人類活動(dòng)對(duì)濕地自然環(huán)境的整體干擾程度，通過(guò)人類對(duì)濕地區(qū)域土地利用的影響來(lái)間接評(píng)價(jià)濕地健康. 該方法考慮了土地利用類型的構(gòu)成和綜合效應(yīng)，可以更全面客觀地反映土地利用類型對(duì)濕地水質(zhì)的影響.

　　1.5 水質(zhì)與土地利用類型的關(guān)系

　　土地利用與水質(zhì)的關(guān)系往往隨著空間位置改變表現(xiàn)出局部變化的特征. 即使在同一研究區(qū)域的不同位置，同一土地利用類型對(duì)水質(zhì)的影響在大小、 方向、 距離上均可能表現(xiàn)出不同[26]. 由于傳統(tǒng)的LDI方法僅考慮了土地利用類型的結(jié)構(gòu)組成而沒(méi)有考慮距離衰減因素造成的影響，本研究采用反距離權(quán)重LDI方法[27]，充分考慮距離在土地利用類型對(duì)水質(zhì)采樣點(diǎn)的影響作用. 也就是說(shuō)，同一土地利用類型距離采樣點(diǎn)位置越近，其對(duì)水質(zhì)的影響也越大. 改進(jìn)的計(jì)算公式如下：

 式中， ，且滿足 .λi是土地利用類型對(duì)應(yīng)的反距離權(quán)重系數(shù)，di是土地利用類型斑塊重心位置至對(duì)應(yīng)采樣點(diǎn)的距離，n是土地利用類型的總數(shù).

　　緩沖區(qū)大小的設(shè)定直接影響著參與分析的土地利用類型面積和反距離權(quán)重系數(shù)，決定了LDI綜合指數(shù)的大小. 在實(shí)際應(yīng)用中，需根據(jù)生態(tài)學(xué)意義和具體評(píng)價(jià)對(duì)象等因素綜合確定該范圍. 本研究在野外調(diào)查的基礎(chǔ)上，以采樣點(diǎn)為中心，分別設(shè)置不同半徑的圓形緩沖區(qū)，如圖 2所示. 利用ArcGIS 10.1軟件疊置分析功能的交集操作工具和歸納統(tǒng)計(jì)工具，分別統(tǒng)計(jì)出各個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的緩沖區(qū)范圍內(nèi)土地利用類型面積及面積百分比，并計(jì)算各土地利用類型斑塊重心位置到采樣點(diǎn)之間的距離. 從而揭示不同土地利用類型結(jié)構(gòu)對(duì)不同空間位置水質(zhì)采樣點(diǎn)的影響，探明水質(zhì)與該點(diǎn)緩沖區(qū)內(nèi)土地利用類型整體結(jié)構(gòu)的關(guān)系.

　　

圖 2 基于采樣點(diǎn)的緩沖區(qū)分析

　　2 結(jié)果與討論

　　2.1 水質(zhì)空間分布特征

　　使用主成分分析方法求出每一期水質(zhì)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的水質(zhì)綜合函數(shù)F，將不同季節(jié)4期數(shù)據(jù)求出的F再取其算術(shù)平均值，以減小季節(jié)的影響. 最后將其線性拉伸至1-10區(qū)間，得到每個(gè)采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的水質(zhì)綜合指數(shù)，結(jié)果如圖 3和表 4所示. 結(jié)果表明，研究區(qū)域西部的5、 8、 11、 18號(hào)采樣點(diǎn)，遠(yuǎn)離人口相對(duì)密集、 旅游設(shè)施較多的三山島主島，受到人為干擾較少，水質(zhì)較好. 相反，東北部的1、 12、 19號(hào)采樣點(diǎn)位于旅游核心區(qū)域，附近有東泊和山東碼頭，還有大量的農(nóng)家樂(lè)，人為干擾因素較多，所以水質(zhì)較差. 東南部的9號(hào)采樣點(diǎn)處于三山島主要的污水處理廠和垃圾處理廠附近，水質(zhì)也比較差. 南部區(qū)域有兩條快艇通道，但由于該區(qū)域建立了人工修復(fù)濕地，所以該區(qū)域的水質(zhì)整體處于居中水平.

　

圖 3 水質(zhì)空間分布示意

　

　　表 4 采樣點(diǎn)的水質(zhì)綜合指數(shù)與LDI綜合指數(shù) 　　　

　　2.2 土地利用類型結(jié)構(gòu)

　　緩沖區(qū)的合理設(shè)置決定了LDI綜合指數(shù)大小，也影響著土地利用類型與水質(zhì)之間的關(guān)系[30]. 本研究以50 m為間隔，分別設(shè)置半徑為100、 150、 200、 250、 300、 350、 400、 450和500 m的緩沖區(qū)并計(jì)算相應(yīng)的LDI綜合指數(shù)，計(jì)算結(jié)果如表 4所示. 由于采樣點(diǎn)都位于水面上，以采樣點(diǎn)為中心建立的圓形緩沖區(qū)中，自然水體所占的比例相對(duì)其它土地利用類型要高. 下面以400 m為半徑的緩沖區(qū)分析為例來(lái)說(shuō)明，所有采樣點(diǎn)對(duì)應(yīng)的土地利用類型結(jié)構(gòu)如圖 4所示，不同土地利用類型結(jié)構(gòu)差異明顯. 其中頂端小圓點(diǎn)、 矩形框下邊緣、 矩形框上邊緣分別代表不同土地利用類型面積所占百分比的最大值、 最小值和平均值. 總體上自然水體面積占比最高，平均為60.4%，8號(hào)采樣點(diǎn)處達(dá)到最大的99.1%，3、 5和13號(hào)采樣點(diǎn)也都超過(guò)了85%; 人工水塘面積占比排名第二，平均為21.5%，4號(hào)點(diǎn)處達(dá)到最高的65.1%; 林地面積占比平均為10.7%，6號(hào)點(diǎn)處為最高的24.9%; 園地面積占比平均為10.5%，10號(hào)點(diǎn)處達(dá)到最高的25.8%; 建設(shè)用地面積占比平均為4.6%，9號(hào)點(diǎn)處為最高的15.7%; 草地面積占比平均為3.7%，2號(hào)點(diǎn)處為最高的7.8%; 道路面積占比平均為1.9%，9號(hào)點(diǎn)處為最高的4.5%.

　　

圖 4 不同土地利用類型所占的面積百分比

　　對(duì)于每個(gè)采樣點(diǎn)來(lái)說(shuō)，對(duì)應(yīng)緩沖區(qū)內(nèi)土地利用類型面積占比如圖 5所示，據(jù)此計(jì)算出的LDI綜合指數(shù)如表 4所示.

　

圖 5 采樣點(diǎn)緩沖區(qū)內(nèi)土地利用類型面積占比

　　2.3 水質(zhì)與土地利用類型相關(guān)性

　　2.3.1 單項(xiàng)分析

　　以半徑400m的緩沖區(qū)為例，將各單項(xiàng)的土地利用類型與水質(zhì)綜合指數(shù)作相關(guān)分析，可發(fā)現(xiàn)草地、 林地、 道路、 人工水塘、 園地、 自然水體和建設(shè)用地在緩沖區(qū)內(nèi)所占面積比和水質(zhì)綜合指數(shù)之間的Pearson相關(guān)系數(shù)分別是-0.068、 0.485、 0.703、 0.174、 0.051、 -0.466、 0.642. 其中道路和建設(shè)用地與水質(zhì)綜合指數(shù)呈明顯的正相關(guān)，即道路和建設(shè)用地面積占比越大，水質(zhì)綜合指數(shù)越高，水質(zhì)越差. 主要原因可能是建設(shè)用地中以旅游設(shè)施和農(nóng)家樂(lè)為主，另外道路的修建也改變了原有土地利用類型的結(jié)構(gòu)，加劇了人為的干擾，并通過(guò)影響流域水文循環(huán)、 水土流失及污染物遷移轉(zhuǎn)化，影響著水環(huán)境質(zhì)量，導(dǎo)致水質(zhì)退化. 因此可將道路與建設(shè)用地看作水質(zhì)下降的主導(dǎo)因素. 自然水體則與水質(zhì)綜合指數(shù)呈明顯的負(fù)相關(guān)，自然水體面積占比越大，水質(zhì)綜合指數(shù)越小，水質(zhì)越高. 應(yīng)該是由于隨著自然水體面積的增加，對(duì)水質(zhì)污染物的稀釋作用也更加明顯，因此可將自然水體看作水質(zhì)提高的主導(dǎo)因素.

　　此外，人工水塘、 園地與水質(zhì)綜合指數(shù)存在弱的正相關(guān)性，林地與水質(zhì)綜合指數(shù)則存在較強(qiáng)的正相關(guān)性，這與一般的分析結(jié)果不完全相符. 部分原因可能是三山島國(guó)家濕地公園的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)以休閑旅游業(yè)為主，果樹(shù)、 漁業(yè)為副. 水質(zhì)污染物的來(lái)源以生活污染物為主，這導(dǎo)致上述土地利用類型對(duì)水質(zhì)的影響相對(duì)較小. 另一部分原因可能是多種土地利用類型是以綜合作用的方式影響著濕地水質(zhì)，單憑其中的某一項(xiàng)很難給出明確的解釋，需要使用綜合分析方法進(jìn)一步明晰土地利用類型整體對(duì)水質(zhì)的影響.

　　2.3.2 綜合分析

　　基于水質(zhì)綜合指數(shù)與LDI綜合指數(shù)，使用Pearson相關(guān)對(duì)濕地公園水質(zhì)與土地利用類型進(jìn)行整體分析，結(jié)果如圖 6所示. 其中水質(zhì)綜合指數(shù)與緩沖區(qū)半徑為100、 150、 200、 250、 300、 350、 400、 450和500 m的LDI綜合指數(shù)的Pearson相關(guān)系數(shù)分別為0.641、 0.678、 0.691、 0.685、 0.691、 0.695、 0.680、 0.653和0.649(P<0.01)，它們之間均呈現(xiàn)很強(qiáng)的正相關(guān). 這較好解釋了土地利用類型與濕地水質(zhì)之間的整體相關(guān)關(guān)系，避免了單項(xiàng)土地利用類型表達(dá)不完整、 難以解釋水質(zhì)變化的不足.

　

圖 6 水質(zhì)綜合指數(shù)與LDI綜合指數(shù)的相關(guān)分析

　　根據(jù)r系數(shù)曲線變化特征，半徑為350 m緩沖區(qū)對(duì)應(yīng)的LDI綜合指數(shù)與水質(zhì)綜合指數(shù)的相關(guān)性最大，這與文獻(xiàn)[27]的結(jié)論基本相符. 當(dāng)緩沖區(qū)半徑小于150 m時(shí)，由于采樣點(diǎn)均位于水面上，土地利用類型中自然水體占據(jù)絕對(duì)大的比例，其它土地利用類型的種類與面積均較少，只能主要顯示自然水體與水質(zhì)之間的相關(guān)性而難以揭示多種土地利用類型對(duì)水質(zhì)的綜合影響; 當(dāng)緩沖區(qū)半徑大于450 m時(shí)，距離采樣點(diǎn)較遠(yuǎn)而對(duì)其影響較小的土地利用類型也被包含入緩沖區(qū)而參與LDI綜合指數(shù)的計(jì)算，削弱了土地利用類型對(duì)濕地水質(zhì)之間的總體相關(guān)性.具體參見(jiàn)污水寶商城資料或http://wlmqsb.com更多相關(guān)技術(shù)文檔。

　　3 結(jié)論

　　(1) 使用主成分分析計(jì)算水質(zhì)綜合指數(shù)，結(jié)果顯示水質(zhì)隨著濕地公園空間分布的不同而有較大的差異. 研究區(qū)西部的澤山島沒(méi)有居民點(diǎn)，植被密集，因此該區(qū)域整體上水質(zhì)較好; 研究區(qū)的東部位于旅游核心區(qū)域，附近景點(diǎn)眾多，存在大量的農(nóng)家樂(lè)，較易產(chǎn)生較多的生活污水，導(dǎo)致該區(qū)域的水質(zhì)較差; 其它區(qū)域?yàn)榉呛诵穆糜螀^(qū)域，受到少量的人為干擾，整體水質(zhì)處于居中水平.

　　(2) 直接將各單項(xiàng)土地利用類型與水質(zhì)綜合指數(shù)作Pearson相關(guān)分析，結(jié)果表明道路和建設(shè)用地與水質(zhì)綜合指數(shù)呈明顯的正相關(guān)，自然水體則與水質(zhì)綜合指數(shù)呈明顯的負(fù)相關(guān). 但是人工水塘、 園地、 林地與水質(zhì)綜合指數(shù)存在的相關(guān)性較難直接做出合理的解釋.

　　(3) 利用水質(zhì)綜合指數(shù)與LDI綜合指數(shù)，可以反映出土地利用類型整體對(duì)濕地公園水質(zhì)之間的相關(guān)性，體現(xiàn)出多種土地利用類型對(duì)濕地水質(zhì)的綜合影響. 此外，在計(jì)算土地利用類型所占面積比的同時(shí)也考慮了該土地利用類型斑塊與采樣點(diǎn)之間距離遠(yuǎn)近的影響，更精確地得出水質(zhì)與土地利用類型之間的相關(guān)關(guān)系.