摘要
流域土地利用及“源-汇”景观格局通过影响污染物的产生、输移和消纳过程，从而对水质产生复杂影响。认识河流水质对流域土地利用及“源-汇”格局的响应关系是优化流域景观配置的前提和关键。本文以千岛湖上梧溪流域为研究对象，分析了总氮（TN）、总磷（TP）、硝酸盐氮（NO-3-N）、磷酸盐（PO3-4-P）和高锰酸盐指数（CODMn）等水质指标的时空变化特征，解析了子流域尺度土地利用和“源-汇”景观格局及其对河流水质的影响。结果表明，上梧溪流域主要河流水质指标浓度呈现出由上游到下游、由支流到主河道逐渐上升的空间特征。非汛期31个点位的月度水质监测数据中，有46%的数据TN浓度处于Ⅴ~劣Ⅴ类标准，且其平均浓度显著高于汛期，而TP和CODMn浓度多低于Ⅱ类标准，且总体略低于汛期。为进一步探究水质时空差异的原因，本研究引入景观格局指数和源汇景观空间负荷比指数（LWLI），发现LWLI与汛期和非汛期TN、NO-3-N和TP等水质指标呈显著正相关关系，说明当子流域中“源”景观面积比例越高、距离流域集水口越近、所处坡度越陡时，LWLI值也越大，其造成的氮、磷流失也更严重。对于汛期，茶园、水田、旱地等土地利用面积占比以及景观格局指数（如散布与并列指数（IJI）以及LWLI）分别解释了河流TN、TP和CODMn浓度的空间变异的46%、27%和58%。而在非汛期，这些因素分别解释了25%、46%和62%的空间变异。从“源-汇”景观格局的角度来看，上梧溪流域存在“源-汇”景观空间失调现象，“源”景观集中于中下游的河道附近，“汇”景观则多分布于距离河道较远的坡地上，这导致“汇”景观难以发挥截流净化的作用，建议通过调整土地利用结构和优化景观配置，具体如改善“源”景观的管理方式（如精准施肥与污水处理）并在关键源区设置植被缓冲带或湿地等“汇”景观来促进污染物的拦截。本研究通过引入LWLI，深化了对“源-汇”景观格局与水质响应关系的理解，为千岛湖流域水环境质量改善提供了科学依据。
关键词
Abstract
The land use and “source-sink” landscape (SSL) pattern of watershed have complex effects on water quality by influencing the production, transport and absorption of pollutants. Understanding the response relationship of river water quality to watershed SSL is the prerequisite and key to optimize watershed landscape allocation. Based on the Shangwuxi Basin of Lake Qiandao, this paper analyzed the temporal and spatial changes of river water quality indicators such as total nitrogen (TN), total phosphorus (TP), nitrate nitrogen (NO-3-N), phosphate (PO3-4-P), and permanganate index (CODMn). The sub-catchment scale land use, SSL pattern and their effects on river water quality were analyzed. The results showed that water quality of main rivers in the basin gradual increased from upstream to downstream and from tributaries to main rivers. Monthly water quality monitoring on 31 points in non-flood season showed that 46% of the points had TN in Ⅴ- inferior Ⅴ standard, and the average concentration was significantly higher than that in flood season. TP and CODMn was mostly lower than class II standard, and was slightly lower than that in flood season. In order to further explore the causes of difference in water quality, this study introduced landscape pattern index and SSL spatial load ratio index (LWLI). Results found that LWLI was significantly positively correlated with water quality indexes such as TN, NO-3-N and TP in both flood and non-flood seasons. This indicated that the higher proportion of “source” landscape area in the sub-watershed, the closer to the catchment and the steeper the slope, the greater LWLI values and the higher nitrogen and phosphorus loss. For the flood season, the proportion of tea garden, paddy field and dry land, and landscape pattern indices such as dispersal and juxtaposition index (IJI) and LWLI could explain 46%, 27% and 58% of the spatial variation of TN, TP and CODMn concentration in rivers, respectively, while for the non-flood season, they could explain 25%, 46% and 62% of the spatial variation, respectively. From the perspective of SSL pattern, the spatial SSL imbalance existed in Shangwuxi Basin. The “source” landscape was concentrated near the middle and lower reaches of the river course, while the “sink” landscape was mostly distributed on the slopes far away from the river course, which made it difficult for the “sink” landscape to play the role of stream intercept and purification. It is suggested to adjust the land use structure and optimize the landscape configuration. For example, improve the management of “source” landscapes (such as precise fertilization and sewage treatment) and set up “sink” landscapes such as vegetation buffer zones or wetlands in key source areas to promote the interception of pollutants. By introducing the SSL spatial load ratio index, this study deepened the understanding of the relationship between SSL pattern and water quality response, and provided a scientific basis for the improvement of water environment quality in Lake Qiandao Basin.
近年来，随着经济的快速发展和城市化进程的加速，土地利用格局不断发生改变，面源污染日趋严峻，已成为全球普遍性环境问题。因此，有效控制面源污染已成为许多国家和地区水环境治理的关键[1]。从景观生态学视角看，面源氮、磷等污染物输送入水的过程受输送路径中“源”“汇”等异质斑块的影响和控制。因此，“源”“汇”景观的数量比例及其空间格局，直接决定面源氮、磷的负荷量，并对河流水质产生显著影响[2]。在当前人类活动不断增强，土地利用组成及结构不断发生变化的背景下，优化流域土地利用结构与“源-汇”景观空间配置是减少面源污染对水体危害的最重要途径之一。
流域的“源-汇”景观格局对水质的影响是指在流域尺度上，不同景观类型对污染物的产生、输送及截留所发挥的综合作用[3]。一般而言，农田、村庄等“源”景观为污染物的主要来源，而林地、草地等“汇”景观则通过截留和吸收污染物发挥缓冲作用[4]。以往的研究表明，流域“源-汇”景观的空间配置对氮、磷等污染物的输移过程及入水负荷量有重要影响[5]。例如，李颖等[6]在三江平原的研究表明，沼泽湿地的大面积农业开垦使得“源-汇”景观格局剧烈变化，直接导致生物多样性受损、水土流失和面源污染的加剧；李崇巍等[7]选择低山丘陵和平原交错地貌的天津于桥水库为研究区，发现随着“源”景观比例的增加，流域磷负荷量显著上升；倪珂等[8]使用“源-汇”景观空间负荷比指数对三峡库区内丘陵区流域传统农业集水区和农林复合型集水区进行对比研究，探讨了“源-汇”景观格局对溶解态养分输移的影响，相关研究为土地利用规划和景观格局优化提供了重要依据。早期研究主要采用遥感影像解译和传统统计方法分析，重点分析流域单一或多个土地利用组成、景观格局指数与水质的关系。近年来，随着景观格局指数（如源汇景观空间负荷比指数（LWLI）、景观多样性指数（SHDI））的引入以及对面源污染“源-汇”过程的机制认知，研究开始从定量化、空间化角度深入分析流域“源-汇”景观格局对水质的影响，不断丰富和发展了流域景观格局的水环境效应研究。然而，当前研究多集中于平原或丘陵地带的农业流域[6-8]，而针对以自然植被为主、兼具农田与经济作物种植的上游源头流域，由于其景观类型多样、空间配置复杂，“源-汇”景观格局对水质影响的解析研究仍存在不足。因此，深入揭示东南丘陵区“源-汇”景观格局对水质的影响机制，探索其景观格局优化路径，显得尤为迫切。
千岛湖是我国东部地区水质良好的重要湖库，是国家战略水源地，水环境保护极其重要[9]。然而，水库水环境保护正在面临丘陵山区开发强度持续增加、流域生态退化等问题，氮、磷污染及水库富营养化趋势日益严峻，引起国家和地方的广泛关注[10]。地方政府近年来加大污染治理力度，通过关停高污染企业、关闭矿山、“五水共治”等有效措施，大幅减少了工业污染。同时，城乡生活污水处理率提升至90%以上，有效控制了点源污染。但面源污染未能得到同步有效治理，库区氮、磷污染依旧在持续加重[11]。由于面源污染不仅与土地开发有关，也与流域“源-汇”景观格局相关，因此，探索千岛湖入湖流域水质变化特征及其与景观格局的关系，对于制定有效的水质管理和污染控制策略具有重要意义[12-13]。本研究选择千岛湖流域典型入湖小流域为研究对象，采用景观生态学方法分析流域“源-汇”景观格局对水质的影响，以期揭示景观格局对氮、磷污染时空分布的影响及其调控机制，为流域水质管理和生态环境保护提供科学依据，并为其他类似流域的相关研究提供参考。
1 材料与方法
1.1 研究区概况
上梧溪流域（29°19′12″~29°27′0″N，118°49′48″~118°54′36″E）位于杭州市淳安县安阳乡内。上梧溪为千岛湖南部入湖支流，发源于千里岗山脉的三井尖，由南向北于安阳乡陈家村汇入千岛湖。干流长度为13.1 km，集水区面积为69.3 km2。流域地形南高北低，海拔高度分布在94~1280 m之间。上梧溪流域位于亚热带季风气候区北缘，年均气温为16~18℃，年降雨量为1400~1800 mm，年均降雨时间为156 d。每年6—9月为雨季，流域内河流流量较大。根据淳安县多年月平均降雨量变化情况将[14]6—9月划分为汛期，其余月份划分为非汛期。流域土地利用以自然林地为主，包括灌木林、混交林和竹林，面积占比达到82.7%；其次为农业开发用地，包括水田、茶园和旱地，面积占比为15%（图1）。
1.2 研究方法
1.2.1 样品采集与分析
本研究选择上梧溪流域31个河流水质断面进行水质样品的采集，采样时段为2023年1—12月，采样频率为每月1~2次。其中：非汛期（1—2月和10—12月）每月中旬采集1次样品；汛期（3—9月）每月上旬和下旬各采集1次，取算术平均值作为当月水质代表值。随后分别将汛期和非汛期所有月份的均值进行平均得到相应时期的均值。采样期间，使用清洗后的聚乙烯瓶进行样品采集，样品采集后放入4℃恒温箱中保存运输，并于1周内按照《水和废水监测分析方法》（第四版，2022）中的标准方法完成实验室分析。分析的主要指标包括：总氮（TN）、总磷（TP）、硝酸盐氮（NO-3-N）、磷酸盐（PO3-4-P）和高锰酸盐指数（CODMn）。
1.2.2 源汇景观格局指数的计算
本研究采用陈利顶等[15]提出的方法计算源汇景观空间负荷比指数，该指数综合考虑了主要景观单元与子流域出水口之间的相对距离、高度以及坡度等因素，可综合评估“源-汇”景观空间分布格局。LWLI的计算方法为：
(1)
(2)
式中，LWLI指景观空间负荷比指数，LWLI.D、LWLI.E和LWLI.S分别指相对距离、相对高程和坡度建立的“源-汇”景观负荷分指数，M和N分别指“源”和“汇”景观的类型数目，pi和pj指“源”景观i和“汇”景观j在子流域内的面积比例，wi和wj分别指“源”景观和“汇”景观的权重，si和sj分别指“源”景观和“汇”景观对距离、高程或坡度基于洛伦兹曲线的累计面积比例。
图1上梧溪流域位置及采样点分布
Fig.1Location and distribution of sampling sites in Shangwuxi Basin
流域高精度土地利用数据的获取是精确计算LWLI的关键，本文采用吉林一号高分遥感数据（0.8 m分辨率）对流域2023年土地利用进行目视解译，解译时参照地方政府提供的第三次土地调查数据（2021年），并结合遥感影像的目视解析结果进行土地利用修正，进而生成2023年土地利用数据集。依据研究区特点，将土地利用类型划分为7类：水面、旱地、村庄、水田、茶园、林地、草地。
本研究中，将可能促进养分流失的旱地、水田、村庄、茶园划分为“源”景观，将地表径流具有良好滞留效果的林地和草地划分为“汇”景观。在计算“源”和“汇”景观权重时，本研究基于归一化植被指数（NDVI）与植被覆盖和管理因子C值的关系[16]，首先计算并获取上梧溪流域的C值[17]，将其作为权重因子之一用于反映不同景观类型的植被覆盖状况及其对土壤侵蚀的影响。同时，通过农业种植、施肥、田间管理等实地问卷调查，并结合不同景观单元氮、磷流失系数的文献调研[5，18]，对初步计算的C值权重进行调整和修正，最终得出千岛湖流域不同“源”“汇”景观的权重，具体权重为：（1）源景观：茶园（0.4）、水田（1.0）、旱地（0.7）和村庄（1.0）；（2）汇景观:林地（0.3）和草地（0.5）。
此外，本文还选取了3个与面源污染过程关联密切的景观格局指数来综合表征上梧溪流域的景观格局特征，其中聚集度指数（CONTAG）用于评估景观聚集性对污染物迁移路径的影响；散布与并列指数（IJI）用于表征“源-汇”景观边界分布的均匀性及其调节功能；景观多样性指数（SHDI）用于衡量景观多样性对流域整体污染的影响，各指数均由Fragstats4.0软件得到，其生态学意义及计算方法如表1所示[19]。
1.3 数据分析方法
本研究采用Pearson相关性分析、冗余分析（RDA）和多元逐步回归分析[20]来探究流域水质对景观格局特征的响应规律，其中Pearson相关性分析用于识别变量之间的线性关系，RDA用于综合分析多个指标对水质的影响，而逐步回归分析用于建立多元回归方程，并筛选出对水质影响较大的主要指标。本研究利用R 4.3.0软件，采用corrplot和mass语言包中的cor和sterAIC函数分别开展Pearson和多元逐步回归分析，并利用Canoco 5 软件进行冗余分析。为确保数据适合线性分析，在进行冗余分析前首先进行去趋势对应分析（DCA）。DCA分析可评估数据的非线性程度，从而判断RDA的适用性[21-22]。本研究中，汛期和非汛期的DCA第一轴长度分别为0.3和1.2，均小于3，表明数据呈现线性关系，适合采用RDA分析。RDA排序图中箭头间的夹角表示变量之间的相关性，变量的箭头之间夹角越小说明这两个变量的正相关性越强。若夹角接近90°，表示这两个变量之间的相关性很弱或接近无关；如果夹角大于90°，则表示这两个变量之间存在负相关关系。
表1景观格局指数及其生态学意义1）
Tab.1Landscape pattern index and its ecological significance
1）pi为i类景观占总面积的比例；pij为i类土地利用类型第j块斑块的周长；gik为重复计数的i和k类土地利用类型像素之间的邻接数；m为景观中斑块类型的数量；eik为景观中不同类型斑块之间的边界长度；E为景观中所有不同类型斑块间的边界总长度。
2 结果
2.1 水质时空变化规律
研究区不同时期氮、磷浓度的空间分布如图2所示。流域整体氮污染较为严重，所有点位水体TN浓度均超出地表水Ⅲ类标准，其中46%的点位达到Ⅴ类甚至劣Ⅴ类，且污染主要集中在中下游河段；TP和CODMn浓度则相对较低，所有点位均为Ⅰ类或Ⅱ类。从季节上来看，非汛期TN和NO-3-N的最大值分别达到2.65和2.20 mg/L，明显高于汛期；TP、PO3-4-P和CODMn浓度则在汛期略高于非汛期。通过对两个时期不同水质指标的单因素方差检验（ANOVA）得出，TN、NO-3-N和CODMn的检验结果P值小于0.05，说明这几个水质指标浓度在汛期和非汛期存在显著差异。同时，还发现污染指标浓度分布呈现出鲜明的空间特征，具体表现出由上游到下游、由外侧支流到主河道浓度逐渐上升的特点。
2.2 流域土地利用组成及“源-汇”景观格局变化特征
土地利用分析结果表明（图3），研究区整体以“汇”景观为主，“源”和“汇”景观分别占据17%和83%。对于“源”景观，其空间分布呈现出从上游到下游逐渐增加的趋势，同时从流域外围向内部近河道区域也表现出逐渐集中的特征。上游子流域1的茶园面积较大，占其总面积的25%。在中下游地区，村庄、农田和茶园的面积显著增加，特别是在流域12、29和31中，“源”景观的比例分别达到49%、51%和66%，这些区域以农田和茶园为主。
根据公式（2）计算得出31个流域的源汇景观空间负荷比指数（图4）。不同流域的源汇景观空间负荷比指数差异较大，其中上游子流域1以及除流域13、19和24外的中下游流域的源汇景观空间负荷比指数都较高。从上游到下游，“源”景观面积比例呈递增趋势，而“汇”景观面积比例则递减，导致源汇景观空间负荷比指数相应升高，氮、磷流失风险增加。例如，流域1内存在大面积茶园，且多为坡地种植，加剧了氮、磷等养分的流失，使得流域1的源汇景观空间负荷比指数相对较大。同样，中下游地区的“源”景观面积较大且集中分布在河道两侧及流域集水口附近，氮、磷等营养元素更容易在主干河流中富集，而“汇”景观分布在流域外围，无法有效拦截氮、磷的流失。另外，LWLI.D、LWLI.E和LWLI.S分别从空间位置、高程和坡度3个维度反映了“源”景观与“汇”景观在地理空间上的布局。LWLI.D值越大，表示“源”景观距离流域出口越近，污染物在传输过程中路径较短，这使得污染物更容易被冲刷进入河流；LWLI.E值高表明“源”景观位于低坡位，而“汇”景观处于高坡位。由于“源”景观位于低坡位，污染物更容易顺水流向下游传播，而“汇”景观难以充分发挥截流净化作用，从而增加了水体污染风险。因此，中下游地势平坦、低洼的流域LWLI.E值较高。此外，LWLI.S值越高，表明“源”景观所在位置坡度越平缓。水流减缓有助于污染物在流动过程中沉降和降解，进而减小对水质的影响。因此，地势平坦的中下游流域LWLI.S值也相对较高。
图2汛期（6—9月）和非汛期（1—5月及10—12月）氮、磷平均浓度的空间分布
Fig.2Spatial distribution of average concentrations of nitrogen and phosphorus in flood season (June-September) and non-flood season (January-May and October-December)
图3子流域源汇景观空间负荷比指数和3种源汇景观负荷分指数的空间分布
Fig.3Spatial distribution of the spatial load ratio index of source-sink landscape and the three source-sink landscape load sub-indices in the sub-basin
图4上梧溪流域土地利用组成
Fig.4Land use composition in Shangwuxi Basin
2.3 源汇景观格局与水质的相关性
由上梧溪31个子流域各土地利用面积比例、源汇景观负荷比指数与水质指标的相关性分析（图5）可以看出，在汛期，TN与水田、旱地和村庄面积占比呈显著正相关，且与村庄面积占比的相关系数达到0.51，TP与茶园和旱地的面积占比也呈显著正相关，而TN和TP与林地面积占比呈负相关；从景观格局指数方面来看，LWLI.D、LWLI.E、LWLI.S、LWLI和SHDI均与多个水质指标呈显著正相关，而CONTAG与水质指标呈显著负相关，其中与TN的相关系数最大。非汛期，除TP外，其他水质指标与景观特征之间的相关性均有所降低，而源汇景观空间负荷比指数与水质指标的相关性在汛期和非汛期均高于土地利用面积占比，表明综合考量了相对高程、相对距离和坡度的源汇景观空间负荷比指数可更为准确全面地解释水质的时空变异。
2.4 水质变化的主导因子解析
图6展示了不同时期土地利用对各水质参数影响的RDA排序结果，其中汛期轴1和轴2解释度分别为54.65%和15.68%，非汛期轴1和轴2的解释度分别为53.42%和5.13%，并且两个时期总拟合度都达到了99.8%。在汛期，茶园、水田、旱地等土地利用面积占比及景观格局指数（如IJI以及LWLI）等可分别解释46%、27%和58%的河流水质空间变异，林地面积占比和CONTAG箭头与所有水质指标箭头之间的夹角均大于90°，表明CONTAG和林地面积占比与各水质指标之间存在显著的负向影响。相反，村庄、旱地和水田面积占比对TN和NO-3-N浓度具有正向影响，其中村庄面积占比与TN的夹角接近0°，说明汛期村庄面积占比是解释TN浓度空间变异的最有效指标。此外，汛期LWLI、LWLI.D、LWLI.E和LWLI.S与大多数水质指标呈正相关。源汇景观空间负荷比指数综合表征了“源”景观与“汇”景观在地理空间上的分布及其污染传递关系。随着源汇景观空间负荷比指数增加，水质可能呈恶化趋势。茶园面积占比对TP和PO3-4-P的正向影响进一步表明，茶园在汛期可能是重要的污染源。
图5不同时期水质指标与景观特征的相关性分析 （For：林地；Gra：草地；Tea：茶园；Pad：水田；Dry：旱地；Con：村庄）
Fig.5Correlation analysis of water quality indicators and landscape characteristics in different periods (For: forest land; Gra: grassland; Tea: tea garden; Pad: paddy field; Dry: dry land; Con: construction land)
图6水质指标与景观特征的RDA排序图（For：林地；Gra：草地；Tea：茶园；Pad：水田；Dry：旱地；Con：村庄）
Fig.6RDA ordination plot of water quality indicators and landscape characteristics
在非汛期，茶园、水田、旱地等土地利用面积占比、景观格局指数（如IJI以及LWLI）等可分别解释25%、46%和62%的水质空间变异，林地面积占比与PO3-4-P浓度之间存在负相关关系，尽管其影响程度在非汛期有所减弱，但仍然有助于改善水质；村庄面积占比对TN和NO-3-N的正向影响依然显著，表明村庄面积占比的增加将导致这些污染指标浓度上升；草地和旱地面积占比对TP的影响在非汛期更为显著，表明这些土地类型在非汛期可能增加水体中的有机物和总磷；CONTAG对TP和CODMn仍具有显著的负向影响，夹角接近180°。对于LWLI、LWLI.D、LWLI.E和LWLI.S等指数，尽管其对水质指标的整体影响有所减弱，但它们与NO-3-N和PO3-4-P仍存在显著的正向关系，表明源汇景观空间负荷比指数在非汛期对这些特定污染物仍存在影响。
由多元逐步回归分析可知（表2），氮浓度在汛期主要受茶园面积占比、水田面积占比、LWLI.S和IJI的影响，而在非汛期则主要受村庄面积占比和IJI的影响。对于TP和PO3-4-P，汛期与非汛期的影响因素有所差异，汛期TP与CONTAG和SHDI呈负相关，而PO3-4-P则受林地、草地、茶园面积占比以及LWLI.S和SHDI的共同影响。从整体回归效果上看，CODMn的回归系数最高，非汛期R2达到了0.72，TN和NO-3-N的 R2在汛期均大于非汛期，而TP和PO3-4-P在汛期的R2均小于非汛期R2，整体趋势与RDA分析具有一致性。
表2土地利用和景观指数与水质指标的多元逐步回归
Tab.2Multiple stepwise regression of land use and landscape index and water quality index
*当回归变量的最大方差膨胀因子小于10（即Max（VIF）＜10）时，一般认为建立的多元线性回归模型变量间多重共线性问题不严重[23]。For：林地；Gra：草地；Tea：茶园；Pad：水田；Dry：旱地；Con：村庄。
3 讨论
3.1 汛期和非汛期水质变化特征
研究区水质存在鲜明的汛期和非汛期变异特征，总体上，非汛期河流TN和NO-3-N浓度较高，而TP、PO3-4-P和CODMn浓度则在汛期较高，这与韩黎阳等[24]在三峡库区的研究结果有所差异。这种季节性水质的差异与研究区的地貌特征、土地利用组成及施肥灌溉等活动有关，这是由于上梧溪流域茶果园种植是主要的农业开发类型，茶果园每年3—5月份施肥强度大且多为深施或埋施[25]，土壤底层养分含量要高于土壤表层；茶园的定期翻土增加根系透气性，导致土壤松散且粗化严重，表土一般粒径较大，水分易沿土壤孔隙下渗[26]。在底土养分高富集和表土水分强入渗的交互作用下，养分更倾向于潜流运动，促使氮等养分以壤中流的形式流失[27]，这直接导致非汛期河流TN和NO-3-N浓度显著升高；对于磷而言，由于非汛期降雨强度低，地表冲刷能力和搬运能力有限，因此河流TP浓度较低。当汛期来临后，地表冲刷能力显著增强，大量的磷以颗粒态形式进入水体，使得其汛期浓度显著上升。尽管汛期氮的流失量也会增强，但由于汛期月份（6—9月）温度高，反硝化等微生物脱氮作用活跃，大量的氮被快速去除。
3.2 景观格局与水质的关系
本研究发现上梧溪流域主要的“源”景观（如农田、村庄和茶园）的面积占比从上游到下游逐渐增加，而“汇”景观的面积占比逐渐减少，“源-汇”景观格局指数呈现出从上游到下游增大的特点。由于下游靠近入湖口附近，“汇”型景观占比低，而“源”型景观占比高，在高强度的降雨冲刷影响下，可能对入湖口水质产生不利影响。
根据相关性分析结果，村庄和水田是流域汛期氮污染的主要来源，这与Sliva等[28]和夏品华等[29]的研究结论一致。村庄面积占比虽然较小，但由于生产生活污染物排放量大且多临近河道分布，对水体的直接污染也更为突出；而水田的分布相对集中，施肥强度大加上周期性农业排水和灌溉等活动的影响，使得氮更容易从水田进入河流。相比之下，茶园和旱地无论是在汛期还是非汛期，都与磷污染显著相关。这主要是由于这些农业用地多为坡地种植，在降雨径流的驱动下，含磷污染物更容易以颗粒态的形式冲刷流失[30]。在汛期，林地面积占比与水质指标呈负相关，这表明林地对水质改善起到了关键作用。相关研究表明，林地植被不仅能够有效拦截并吸收地表径流中的污染物，其丰富的微生物群落还参与了污染物的分解和封存，提升了对污染物的截留和净化能力[31]。因此，林地是流域“汇”景观的重要组成部分，在减少污染物传输方面发挥了重要作用。
通过RDA和逐步回归分析，本研究明确了上梧溪流域氮、磷等水质指标变化的主导因素。IJI是氮污染的主要影响因素。高IJI值表明景观斑块边界交错更多，导致水流路径更复杂，从而增加了氮的截留与转化几率，减少了氮的径流流失；在汛期，LWLI.S和SHDI是磷污染的主要影响因素。当降雨量增加时，地表径流强烈，坡度较大的“源”景观容易加速磷的迁移，导致磷流失量增加，而较高的SHDI值表明景观分布更均匀、多样性更高，有助于减少磷的迁移和流失。
已有研究表明，“源-汇”景观格局对水质的影响显著且复杂。例如，Wang等[32]在鄱阳湖流域的研究中发现，“源”景观（如农田和城区）与氮、磷污染呈显著正相关关系，而“汇”景观（如森林和草地）对污染物具有显著的缓冲作用。本研究进一步揭示，上梧溪流域的茶园和旱地对磷污染的贡献尤为显著。这主要是因为该区域内茶园和旱地多为农户分散种植，面积较大，且施肥和耕作管理方式不统一，导致了更为复杂的污染源。通过引入LWLI可更好地解释水质变异，比如Wang等[33]的研究表明，LWLI在农业活动和城市化较为集中的地区是能够反映水质变化的关键驱动因素，尤其在非点源污染的影响评估中具有显著作用。在本研究中，LWLI同样表现出与水质变化的强相关性。本研究通过将地形、距离和坡度等空间因素纳入考虑，使得LWLI与多项水质指标均呈现显著正相关性，虽然相关性尚未达到极显著水平，但仍表明LWLI在衡量水质影响方面具有较好的适用性。然而，这种相关性在不同流域的表现可能存在差异。例如，岳隽等[34]的研究区子流域相互独立，避免了上下游间复杂水文联系的干扰，因此其LWLI与水体污染程度的相关性表现得更为清晰。而本研究所聚焦的上梧溪流域，由于各子流域间存在上下游嵌套关系，污染物的上下游传递可能导致相关性结果的不确定性，这也可能是相关性未达到极显著水平的重要原因。
3.3 上梧溪流域“源-汇”景观格局优化建议
LWLI的空间分布分析结果显示，上梧溪流域存在“源-汇”景观空间失衡现象。对于地势相对平坦的流域中下游区域，“源”景观面积占比高，大部分村庄和农田集中在这一区域，且上梧溪主河道贯穿而过，使得污染物更易流失。此外，全流域内经济性作物（如茶园）多分布于山坡底部，这类作物需肥量较大，施肥过程中易造成氮、磷的流失，而林地和草地主要分布在坡中和坡顶，难以有效发挥“汇”景观的截流作用，导致氮、磷等营养物质容易流失并富集于河流中。合理的景观格局有助于降低LWLI值，减少流域水体污染。例如，尽管22号子流域与10号和15号子流域的“源-汇”景观占比相似，但22号子流域的LWLI值显著低于10号和15号子流域。这是因为22号子流域内的“源-汇”景观错落有致，使“汇”景观得以充分发挥截流和净化作用，进而水质也显著优于其他子流域。
为了改善上梧溪流域水质状况，建议对流域景观结构和格局进行优化调整。比如，可在流域的中下游地区人类活动强度较大的地带增加林地和草地的比例，在河流与农田、村庄等“源”景观的入水体路径之间设置防护林，将有助于拦截地表径流和减少养分流失。对于农田和茶园的施肥管理，建议推广精准农业技术，优化施肥方式和施肥量，并合理安排施肥时间，有望显著降低非点源污染流失的风险。同时，应规范村镇居民区的生活垃圾和污水处理与排放，这不仅可改善生态环境，也能大幅削减进入水体的污染负荷。
尽管本研究覆盖了2023年全年的数据，但对于不同的水文年，LWLI与水质的关系可能存在较大差异。受限于研究时间跨度，未来研究应开展多年时序监测，以涵盖丰、平、枯等不同水文年型，并深入探索不同水文条件下“源-汇”景观格局与水质之间的长期动态关系，以期为流域综合管理提供更全面的科学依据。
4 结论
本研究以千岛湖上梧溪流域为研究对象，运用景观生态学方法，研究了该流域土地利用及“源-汇”景观格局对水质的影响，重点解析了氮、磷等污染物的时空变化特征及其与景观结构的关系，得到如下结论：
1）上梧溪流域主要水质指标呈现鲜明的时空变化特征。对于TN，非汛期的浓度显著高于汛期；对于TP，汛期的浓度略高于非汛期。上梧溪流域下游干流及部分上游支流氮、磷浓度较高。
2）上梧溪流域“汇”景观以林草地为主，占流域总面积的83%，集中分布于上游；“源”景观则主要位于中下游河道两侧，农业生产密集。这种上游以“汇”、下游以“源”的流域源汇景观空间错配格局，使得污染物产排量大而未得到充分拦截，显著增加了上梧溪污染入湖的风险。
3）LWLI、IJI、SHDI等指数对水质的影响显著，表明“源-汇”景观的比例均衡性及其空间分布的复杂程度对流域氮、磷流失有重要影响，“源”景观面积比例越大、其距离集水口越近以及所在坡度越陡，氮、磷流失的风险越大。
根据上述结果并结合各子流域特点，建议因地制宜调整子流域“源-汇”景观格局，以实现“源”景观与“汇”景观的交替分布。这不仅有助于延长污染物的景观滞留时间，也将充分发挥汇景观的拦截与消纳功能。此外，在全域尺度上，还应统筹优化上下游源汇格局，比如在上游加强坡地农业管理与水土保持，在中游优化近河防护林带与生活污水处理，在下游强化人工湿地建设和土地利用调整，以更大限度地减少污染入河量。
