河流近域土地利用格局与水质相关性分析_以巢湖流域为例

中国环境科学 2017,37(8)：3123~3133 China Environmental Science 巢湖流域地表热环境与景观变化相关分析及其尺度效应黄木易1,岳文泽2*,何 翔1(1.安徽建筑大学环境与能源工程学院,安徽合肥 230601；2.浙江大学土地管理系,浙江杭州 310058)摘要：基于Landsat ETM+/TIRS影像数据,采用大气校正法反演巢湖流域地表温度,分析2000~2013年的流域地表热环境效应演变规律,通过5个尺度的网格化采样,在不同幅度水平上定量分析LST与下垫面景观的相关性及其尺度效应.结果表明:2000~2013年,巢湖流域LST高强度区域主要以合肥市区为集聚中心并向城市周边蔓延,低强度区域逐渐缩小,流域地表热环境效应增强.LST与下垫面景观结构相关关系分析表明,建设用地景观是流域热环境效应的主要原因,而水体、林地景观可有效抑制地表温度;景观格局对热环境效应影响显著,建设用地与农地景观的破碎度、分离度指数与LST呈极显著负相关,而林地、水体景观的破碎度和分离度与LST呈极显著正相关;LST对景观优势度的影响最敏感,建设用地优势度与LST呈极显著正相关,而林地、水体优势度增加则能有效降低地表温度.探索性空间数据分析(ESDA)及尺度效应分析表明:巢湖流域地表热环境具有显著的空间聚集性,且LST空间格局具有明显的尺度效应,巢湖流域地表热环境效应相关研究的适宜幅度域为2~4km.通过规划合理配置林地和水体景观类型资源,加强建设用地增长调控,优化景观格局是抑制流域地表热环境效应的主要对策.关键词：地表热环境；景观格局；相关分析；尺度效应；巢湖流域中图分类号：X87 文献标识码：A 文章编号：1000-6923(2017)08-3123-11Correlation analysis between land surface thermal environment and landscape change and its scale effect in Chaohu Basin. HUAN G Mu-yi1, YUE Wen-ze2*, HE Xiang1 (1.Department of Environmental Engineering, Anhui Jianzhu University, Hefei 230601, China；2.Department of Land Management, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China). China Environmental Science, 2017,37(8)：3123~3133Abstract：Based on the Landsat ETM+/TIRS image data, the inversion of Land surface temperature (LST) were conducted by using atmospheric correction method, and the evolution of land surface thermal environment effect was analyzed from 2000 to 2013 in Chaohu Basin. Cell samples at five scales level were obtained through gridding method, the scale effect of LST and its correlations with the surface landscapes were further quantitatively analyzed at specified scales. The results showed that high LST area was mainly concentrated in Hefei city and spread to its peripheries, while low LST area shrank gradually due to turning into moderate LST area from 2000 to 2013 in Chaohu Basin. As a result, the land surface thermal environment effect was enhanced. The correlation analysis between LST and landscape structure indicated that the construction land landscape was the main reason for the land surface thermal environment effect in the basin, while water and woodland landscapes could restrain LST effectively. The influence of landscape pattern on land surface thermal environment effect was significant. The analysis of correlations indicated that strong significant negative correlations were observed between the fragmentation and separation indices of construction and rural land landscapes and LST, but there was significant positive correlation between the fragmentation and separation indices of woodland and water landscapes and LST. LST is most sensitive to the change of landscape dominance index. The dominance index of construction land was significantly positively correlated with LST, while increasing the dominance of woodland and water could significantly reduce the surface temperature. Analysis of the scale effect and Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA) for LST indicated that the LST had a significant spatial clustering characteristic in Chaohu Basin, and that the spatial pattern of LST had an obvious scale effect. 2~4km was the suitable extent of the researches on land surface收稿日期：2017-01-22基金项目：国家社会科学基金重点项目(14AZD124);国家自然科学基金项目(41671533)和中央高校基本科研业务费资助;安徽省哲学社会科学规划项目(AHSKQ2016D23)* 责任作者, 教授, wzyue@3124 中国环境科学 37卷thermal environment in Chaohu Basin. Countermeasures derived from the study for restraining the surface thermal environment in Chaohu Basin included: allocating ecological functional landscape resources, such as woodland and water landscapes, reasonably through planning; strengthening regulations on the growth of construction land; and finally optimizing the landscape pattern.Key words：surface thermal environment；landscape pattern；correlation analysis；scale effect；Chaohu Basin自Howard首次发现伦敦城市与郊区存在温差的“热岛效应”(Urban Heat I sland,UHI)以来,城市热岛现象受到了广泛关注[1-2].多年来,国内外学者对城市热岛的表现形态、演变模拟、驱动机制[3-11]等开展了大量研究,取得了丰硕的成果.研究表明,土地利用及植被覆盖变化是大气、水质等生态环境变化的主要因素[12-14],同时也是地表热环境效应形成、演变的重要原因[15].由于土地利用类型的物理特性、热学特征、辐射特征差异,会导致不同的地表热环境效应.如由水泥结构为主的建筑物、道路等城市不透水面显热通量大导致地表温度相对较高,是热岛效应的主要原因,而绿地、水体等由于潜热通量贡献大,导致地表温度相对较低,具有抑制热岛效应的功能[16-17].因此,随着城市的快速扩张,热岛效应随下垫面地类性质的变化而变化.相关研究也表明,热岛效应与景观格局关系密切,基于遥感和GIS的地表热环境与景观要素间相互关系的研究为目前该领域热点.相关研究从早期对单一景观类型的作用发展到关注景观整体格局对城市热岛效应的影响[18-21].但总的来说,城市地表的热岛效应研究颇多,而在流域层次上开展地表热环境效应的研究不多.其次,相关研究主要关注其特点与成因,而对其影响因素及作用机理的研究相对薄弱[22].另外,多数研究从单一尺度上划分空间单元以建立热岛效应与景观变化的分析样本,基于多种尺度的研究案例缺乏.尺度问题是景观生态学的核心问题[23],景观格局与地表热环境的关系研究需要关注尺度对生态机制的影响.因此,在作为社会、经济热点区域的流域层面开展地表热环境与景观变化相关关系及其尺度效应综合研究,揭示流域地表热环境影响因素和生态学机制具有重要的理论与实践意义.巢湖流域作为长江流域的重要组成部分,该区域人口密度大、经济发达,是人类活动的热点区域.近年来,高速城市化和工业化推动社会经济发展的同时,对流域景观格局产生了强烈影响[24],流域生态系统受到显著干扰,区域生态环境质量也在不断恶化[25-26],而以合肥为核心的特大城市建成区的快速扩张所导致的不透水面增加对流域地表温度的影响也越来越显著,在一定程度上影响流域生态系统的结构和功能.目前,巢湖流域景观格局、土地覆被变化、水质污染防治等引起相关学者的关注,流域景观格局与地表热环境效应的相关性研究主要以流域单个城市为对象,分析城市热岛强度的时空变化[27-29],关于流域下垫面景观结构、格局与热环境的相关分析、尺度效应及生态机制研究鲜有报道.本研究遵循景观生态学研究范式,基于空间信息技术平台及地统计分析等方法,详细探讨了巢湖流域景观结构与格局变化对热环境效应的影响,并对巢湖流域热环境效应的尺度问题展开讨论,提出了流域热环境相关研究的适宜幅度域.结果在一定程度上可为巢湖流域规划、景观资源配置与生态系统优化、热环境效应管控措施制定等提供决策理论依据.1研究区概况巢湖(31°43′~32°25′N,117°16′~117°51′E)流域位于安徽省中部,长江流域下游,行政区划涉及11县及合肥市辖区、六安市辖区和巢湖市辖区.流域总面积约14000km2.地势南高北低,西南为山区,东北为丘陵及浅山区,沿湖及东南为平原.巢湖周围共有大小入湖河流33条[30].研究区所在位置见图1.2000年巢湖流域总人口约779万人,流域GDP为481.5亿,镇化率为44％.2013年流域人口数为1300万人左右,生产总值达5578.4亿,城镇化提高至67.8％.合肥市作为省会城市,是巢湖流域的核心区域,是全省乃至整个中部地区崛起的重要经济引擎.8期 黄木易等：巢湖流域地表热环境与景观变化相关分析及其尺度效应 3125图1 研究区位置及流域网格化采样单元 Fig.1 Location of Chaohu Basin and map of cell samples2 研究数据与方法2.1 数据来源及处理本研究利用3期Landsat ETM+/TIRS 卫星影像数据(其中2000、2005年为4月份ETM+,2013年为9月份TIRS,3个时相的9景影像成像清晰少云、质量良好,釆用UTM 投影统一到WGS -84坐标系)和DEM 数据(格式为GRID 的SRTM 数字高程数据,来源于美国对地观测全球高程数据,分辨率90m).首先利用ArcGI S 10.0水文分析模块对DEM 进行巢湖流域范围提取.其次,利用ENV 5.1对3期遥感影像(轨道号分别为120/038、121/038、121/039)进行几何纠正、拼接、直方图匹配等图像预处理.最后,利用提取的巢湖流域范围对拼接处理后的遥感影像进行裁剪,并对影像进行解译,结合流域的景观特点,将研究区分为农地、林地、水体、建设用地4种景观类型.对3期遥感影像的分类结果进行精度检验,其Kappa 系数均在0.75以上,符合研究要求.另外,利用ArcGI S 10.0创建渔网工具对提取的流域范围进行不同幅度的空间采样,创建1km×1km 、2km×2km 、3km×3km 、4km×4km 和5km×5km 的尺度单元,形成5种不同幅度的尺度变化.利用网格叠加解译后的景观分类图、地表温度反演图,逐一计算各网格内的景观格局指数和地表温度平均值.2.2 景观类型提取及指数计算景观格局指数用来量化景观生态结构、功能与过程[31].本文除基于景观结构外,还讨论景观格局变化对流域地表热环境影响及尺度效应.从景观斑块的破碎化、分离程度、连通性、优势斑块控制景观程度等角度探讨流域地表温度与下垫面格局的相关性研究,有助于更好地理解景观生态学过程.因此,本文选择了破碎度、分离度和优势度景观格局指数.其中,破碎度指数(C ),反映某一景观类型被分割的破碎程度;分离度指数(F ),反映某一景观类型中的斑块之间在空间上的分离程度;优势度指数(D ),主要用来表达景观类型3126 中 国 环 境 科 学 37卷中一种或几种类型控制整个区域内景观类型的程度.限于篇幅,各景观指数计算公式详见Fragstats 3.3和文献[31].由于不同幅度水平下的网格单元样本数量大,本文在Arcgis10.0中利用Model Builder 建模后批量计算网格景观格局指数.2.3 地表热环境信息反演对于流域景观尺度的研究,Landsat 系列卫星数据适用性较强,进行温度反演时也多使用TM/ETM+/OLI_TIRS 影像.本研究基于大气校正法[32],利用Landsat 影像反演地表温度.基本原理为,首先估计大气对地表热辐射的影响,然后将此部分影响从卫星传感器所观测到的热辐射总量中去除,将得到的地表热辐射强度再转化为相应的地表温度.卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值L λ由3部分组成:大气向上辐射亮度L ↑;地面的真实辐射亮度经过大气层之后到达卫星传感器的能量;大气向下辐射到达地面后反射的能量L ↓.因此,卫星传感器接收到的热红外辐射亮度值L λ的表达式可写为:()()1S L B T L L λεετ↓↑⎡⎤=+−+⎣⎦ (1)式中:ε为地表比辐射率;T S 为地表真实温度, K;B(T S )为黑体热辐射亮度;τ为大气在热红外波段的透过率.则温度为T 的黑体在热红外波段的辐射亮度B(T S )为: ()(1)/S B T L L L λτετε↑↓=−−−⎡⎤⎣⎦ (2)21/ln/(/()1)S s T K K B T =+ (3)式中:对于TM,K 1=606.76mW/(cm 2⋅µm ⋅sr),K 2=1260.56K;对于ETM+,K 1=666.09mW/(cm 2⋅µm ⋅ sr),K 2=1282.71K;对于TIRS Band10,K 1= 774.89mW/(cm 2⋅µm ⋅sr),K 2=1321.08K.其中,大气剖面参数在NASA 提供的网站(http://atmcorr. /)中,输入成影时间以及中心经纬度可以获取大气剖面参数.利用影像及大气剖面数据,依据大气校正法的温度反演方法,使用ENVI5.1中的Band Math 工具、NDVI 工具和Radiometric Calibration 等工具计算出3个时相各景影像的地表温度. 3 结果与分析3.1 巢湖流域地表温度(LST)空间分布特征常用的温度等级划分方法有自然断点法、温度正规化法、均值-标准差法等.本文采用均值-标准差法,将研究区地表温度(LST)的平均值作为基准,通过与不同倍数标准差进行组合来区分阈值,对流域LST 等级进行划分,该方法能够在一定程度上减小背景差异影响,使不同时相的地表温度数据更具可比性[33],依据该法将各年份流域LST 划为5个温区,即低、次低、中、次高和高温区(图2).低温区 次低温区 中温区 次高温区 高温区图例低温区 次低温区 中温区 次高温区 高温区图例低温区 次低温区 中温区 次高温区 高温区图例NNN2013年2005年2000年0 40km0 40km0 40km图2 巢湖流域2000至2013年地表温度空间分布特征Fig.2 The spatial characteristic of LST from 2000 to 2013 in Chaohu Basin分析表明,2000~2013年间,随城市化和工业化的推动,巢湖流域地表热环境空间格局发生了相应的变化,其时空差异特征明显.其中,2000年的地表热场主要以中温及以下为主,高温区范围很小,主要位于合肥市区内,热环境空间格局较简单.2005年,流域地表热环境主要以次高温及以下为主,高温区范围在合肥市区内并进一步扩大,呈辐射状向城市周边蔓延,与邻近地表形成“高8期黄木易等：巢湖流域地表热环境与景观变化相关分析及其尺度效应 3127温-次高温-中温”逐级分布状况.具体表现为:高温区主要为城镇,如合肥市区、舒城县城区及连接城市之间的交通干道.巢湖东部为山区,因近年来的矿业发展导致植被减少,地表温度高.而低温区主要以巢湖水域为冷岛中心,西南部大别山区由于植被覆盖较广,地表温度较低.2013年由于城镇化、工业化进程加快,社会经济活动对流域地表的土地景观格局造成了强烈干扰,大量自然景观转变为人工和半人工景观类型,导致巢湖流域下垫面景观格局改变,土地利用程度加强[34],热场演变表现为:高温、次高温区增加明显,低温区减少.其中巢湖北部的合肥市由于城镇化的快速发展及巢湖市行政区划调整,合肥市和巢湖市区集中连片发展,造成合肥特大城市建成区面积大幅增加,在地表热温度上表现为高温区面积增加,热环境效应明显增强.同时,近年来,巢湖市矿业经济发展速度快,采矿业造成的大片山体裸露也是该区域地表温度上升的原因之一.3.2巢湖流域地表温度(LST)时序变化及转移趋势分析本文利用ArcGIS 10.0分析2000~2013年巢湖流域LST的转化情况,通过转移矩阵分析可揭示此期间巢湖流域地表热环境效应的时空演化规律.分析表明,2000~2013年,流域LST总体表现为低温区、中温区减少,次低温区、次高温区和高温区增加.其中,中温区面积大辐下降,由2000年6014.91km2变为2013年4791.39km2,主要转化为次低温区、次高温区和高温区,面积分别为1496.82km2、1543.95km2和323.32km2.流域地表热环境温区类型转化表现为:高等级向低等级转化(面积大于50km2)的主要类型有7种,总面积为3595.79km2,而低等级向高等级转化主要类型为8种,面积达3955.71km2,为高等级向低等级转化的1.1倍(表1).总体上,2000~2013年巢湖流域由于受到城市化、工业化的推动,社会经济发展对土地利用模式的影响,流域下垫面的景观格局受到了强烈影响,流域地表热环境格局变化明显.表1巢湖流域地表温度时序变化转移矩阵(2000~2013年)(km2)Table 1 Transition matrixes of LST from 2000 to 2013 in Chaohu BasinLST分布低温区次低温区中温区次高温区高温区 2000年合计低温区 436.54 504.73 82.94 6.58 0.79 1031.58 次低温区 197.21 731.16 744.59 349.92 95.84 2118.71 中温区59.24 1496.82 2591.58 1543.95 323.32 6014.91 次高温区8.43 286.73 1241.16 1082.66 310.42 2929.39 高温区 1.32 25.54 131.12 183.51 98.21 439.70 2013年合计702.73 3044.97 4791.39 3166.61 828.58 12534.29 面积净变化-328.85 926.39 -1223.52 237.22 388.88 03.3巢湖流域地表热环境效应与下垫面景观相关性分析3.3.1网格化地表温度(LST)空间异质性分析为了定量研究LST与下垫面景观类型的相关性及尺度效应,本文对景观类型栅格图和地表反演温度栅格图各进行1km×1km、2km× 2km、3km×3km、4km×4km和5km×5km共5种不同尺度的网格化采样.LST网格采样后利用ArcGI S 10.0的Zonal Statics工具计算样方内LST的平均值,限于篇幅,2000、2005和2013年巢湖流域在3km×3km尺度下的LST空间分布特征见图3.最后进行流域地表热环境幅度效应及其与下垫面景观相关性分析.在此,首先利用ESDA方法探讨巢湖流域地表热环境随幅度变化的响应特点.探索性空间数据分析法(Exploratory Spatial Data Analysis, ESDA)通过分析空间中某位置的观察值与其相邻位置观察值是否存在相关性及相关程度,从而探索空间事物的分布特征[35].在1km、2km、3km、4km和5km 幅度下,分别计算地表温度(LST)的全局Moran’s I[36].限于篇幅,本研究利用ArcGI S 10.0空间分析模块对20133128 中 国 环 境 科 学 37卷年巢湖流域各尺度水平下的LST 描述性统计变量和空间异质性变化进行分析.Mo ran’s I 值在1km 、2km 、3km 、4km 和5km 幅度下分别为0.78、0.72、0.71、0.60和0.79,说明5个幅度下的LST 都存在空间自相关(图4).随着幅度的变化,Mo ran’s I 指数和Z -Score 检验均呈波动变化趋势,Moran’s I 一般采用Z 方法进行显著性检验.本文中,5个尺度下LST 空间自相关全部通过了显著性检验(P <0.05).Moran's I 指数和Z -Score 检验的意义在于,当Mo ran’s I>0时,数值越大表明其空间正相关性越强,Z -Score>1.96时,数值越大表明其空间正相关则越显著.图4中,5个尺度下的Z -Score 值均远大于1.96,表明巢湖流域LST 空间分布呈现很强的空间正相关.图例图例NNN2013年2005年2000年0 40km0 40km0 40km图例低温区 次低温区 中温区 次高温区 高温区低温区 次低温区 中温区 次高温区 高温区低温区 次低温区 中温区 次高温区 高温区图3 巢湖流域2000至2013年地表温度空间分布特征(3km 尺度)Fig.3 Spatial characteristic of LST from 2000 to 2013 in Chaohu Basin (at 3km scale )0.0020.0040.0060.0080.00100.00123456尺度范围(km)L S T 平均值(℃), Z -S c o r e0.000.501.001.502.002.503.003.50M o r a n ’s I , L S T 方差图4 巢湖流域地表温度(LST)空间统计变量随尺度变化(2013年) Fig.4 Changes of LST’s statistical variables at five scales in Chaohu Basin (2013)Z-ScoreLST 平均值 Moran's ILST 方差为了进一步揭示局域地区地表温度是否存在显著的空间聚集点,本文进行局部空间自相关分析LST 网格单元之间的空间关联性,并可视化局域空间差异,揭示流域LST 的空间分布规律,分析不同尺度下研究区内LST 网格单元之间的相互关联性.局部自相关Moran’s I 值将空间分为“高高(HH)、低低(LL)、高低(HL)和低高(LH)”四个部分,其中,HH 聚集区,表示LST 高的中心地区其周边LST 也较高,体现在空间关联中为扩散效应;LL 聚集区表示中心地区和相邻地区的LST 都较低,属于低温区;落入高高和低低区的LST 在地理空间上存在显著的空间正相关.高低聚集区,8期 黄木易等：巢湖流域地表热环境与景观变化相关分析及其尺度效应 3129表示中心地区LST 值高邻值低,在空间关联中表现出极化效应;低高聚集区,表示中心地区LST 低邻接高,在空间关联中属于过渡区.其中不显著的网格单元为LST 空间性不强的区域,本研究中主要呈片状分布(图5).LST 不同幅度变化的空间格局分析表明,Moran’s I 值呈“降-升”的变化趋势,即1~4km 幅度变化中呈下降趋势,4~5km 时呈上升趋势,在4km 处具有明显拐点.空间自相关分析表明:1km 到4km 幅度变化中,LST 的空间分布呈现零散到具有多中心集中的变化过程,Moran’s I 值表现为下降趋势;而4km 到5km 的幅度变化,LST 的空间从多中心分布趋向团状集聚变化,分布格局进一步简化,集聚中心受幅度变化而减少,因此,Moran’s I 值表现为上升趋势.另一方面,LST 描述性统计变量显示,随幅度的变化,LST 的空间分布格局及其统计参数均发生了一定的改变:LST 平均值变化在0.4℃范围内,呈“升-降-升”变化趋势,在3km 处存在谷点,总体上幅度变化对流域地表温度平均值的影响不大;LST 方差呈先上升后下降,在3km 处有一个峰值.结合空间自相关Moran’s I 值和LST 方差分析表明:3km 幅度下的LST 差异最大,显示该尺度下热场分布信息量丰富.同时,LST 的空间分布具有明显的聚集性,因此,巢湖流域地表热环境效应相关研究适宜的幅度域为(2,4)km.1km ×1km2km ×2km3km ×3km4km ×4km5km ×5kmNot Significant(不显著) HH(高高聚集) HL(高低聚集) LH(低高聚集) LL(低低聚集)图5 巢湖流域地表温度(LST)空间异质性的尺度效应(2013年) Fig.5 The spatial heterogeneity of LST at five scales in Chaohu Basin (2013)3.3.2 流域地表温度(LST)与下垫面景观结构相关分析 下垫面是大气的直接热源,地表温度场与大气温度场关系密切,同等太阳辐射条件下,城镇用地中的建筑物道路等化学人工材料吸热快且热容量小,较自然下垫面(林地、草地、水体等)升温快,导致其表面温度明显高于自然下垫面,从而造成相应区域地表温度较高[37].本文对巢湖流域地表温度与下垫面景观结构进行互动分析,结果表明,景观结构与LST 呈极显著相关关系,2013年巢湖流域3km 幅度下景观结构与LST 的相关关系见图6.其中,建设用地景观与LST 呈极显著正相关关系,相关系数为0.5936,为流域地表热环境效应的重要影响源,而林地、水体景观与LST 呈极显著负相关关系,其中水体相关系数最高,达-0.5855,二者为流域地表热环境效应抑制的主要贡献源.由于农地景观受季节性影响最大,本研究9月份的农地景观与LST 呈正相关关系,主要因为该季节部分农田作物收获后,由于裸露的土壤表层比林地、水体显热通量贡献更大,因而地表温度相对较高.但与建设用地景观相比,其相关系数仍较低.结果表明,巢湖流域城镇用地面积的扩张是地表温度增强的重要原因,而林地与水体景观对抑制流域地表温度有重要作用.因此,土地利用3130 中 国 环 境 科 学 37卷和城市发展模式是地表温度空间差异的主要原因,寻求合理的城市土地利用规模、结构、方式及其空间布局,应当成为有效遏制热环境效应的重要目标[21].3.3.3 地表温度(LST)与下垫面景观格局相关性及尺度效应 研究表明,区域地表温度除与下垫面的类型结构有关外,还受到下垫面景观格局的影响.本文对巢湖流域地表温度与景观破碎度、分离度及优势度指数进行定量相关分析,揭示LST 与景观格局的作用机制,探讨互动作用下的尺度效应.2013年巢湖流域3km 幅度下景观格局与LST 的相关关系分析显示,建设用地、林地和水体景观类型格局指数与LST 相关性普遍较高(表2),体现了该几类景观类型的格局变化对LST 的影响程度较高,但影响效果各异.其中,建设用地分离度、破碎度与LST 呈负相关关系,表明具有增温作用的建设用地如分离程度高、越小斑块化,则增温效果会下降.而林地与水体景观的分离度、破碎度与LST 呈现正相关关系,表明具有降温作用的生态用地如小斑块化、分离度高则降温作用明显下降.从优势度来看,建设用地优势度越高,LST 越高,呈正相关关系,而林地、水体的优势度与LST 呈负相关关系,优势度越高抑制热环境效应效果越好.由于农地景观由于受季节性影响,在本研究中对流域热环境效应具有一定的促进作用.y = 9.2277x + 33.165r = 0.5936***, P <0.01 15.0020.00 25.00 30.00 35.00 40.00 45.00 0 20 406080100建设景观占网格单元比重(%)地表温度(℃)y = -5.1994x + 35.527 r = -0.5302***,P <0.0115.0020.0025.0030.0035.0040.0045.000204060 80 100林地景观占网格单元比重(%)地表温度(℃)y = 2.7802x + 32.679r = 0.2909***,P <0.0115.0020.0025.00 30.00 35.00 40.0045.00 0 20 406080100农地景观占网格单元比重(%)地表温度(℃)y = -5.7179x + 35.048 r = -0.5855***,P <0.0115.0020.0025.0030.0035.0040.0045.000204060 80 100水体景观占网格单元比重(%)地表温度(℃)图6 3km 幅度下巢湖流域景观结构与地表温度回归分析(2013年)Fig.6 The regression analysis between landscape structure and LST at 3km scale in Chaohu Basin (2013)按照相关系数高低排序:D 建设用地> D 林地> F 水体> D 水体> F 建设用地> C 水体> F 林地> C 农地> C 建设> C 林地> F 农地>D 农地(表2).总体上显示,LST 对优势度D 的影响较分离度F 与破碎度C 更加敏感.研究表明,建设用地集中连片扩张、建成区“摊大饼”式蔓延是LST 增强的主要原因.而林地和水体等具有生态功能用地在城市化过程中被其他用地占用造成分离或破碎,在很大程度上降低其对LST 的抑制功能.因此,实践中可通过加强流域景观结构的配置和格局的调控与优化来达到缓解热环境效应的目的,如流域景观规划中,缓解热环境效应的措施首先应当控制城镇用地集中连片式蔓延增长,。

巢湖流域南部丘陵地森林景观格局与水土流失的关系的开题报告一、研究背景随着人类社会经济的发展和城市化进程的加快，地球生态环境面临越来越严峻的挑战。

水土流失作为生态环境中的重要问题之一，对社会经济发展、生态环境保护和人民生活质量产生重要影响。

巢湖流域南部丘陵地区因地势高差明显，土壤薄弱，森林资源丰富，是水土流失的重点地区之一。

因此，研究巢湖流域南部丘陵地森林景观格局与水土流失的关系具有重要的理论和实践价值。

二、研究目的本研究旨在系统分析巢湖流域南部丘陵地区森林景观格局和水土流失的关系，探讨森林景观格局对当地水土保持的影响及其机制，为当地的生态环境保护和可持续经济发展提供科学依据。

三、研究内容1.巢湖流域南部丘陵地区森林景观格局调查与分析：通过遥感数据和野外考察等方法，获取巢湖流域南部丘陵地区的森林资源分布状况及其景观格局，分析其空间分布和变化规律。

2.水土流失评估与分析：利用水土流失模型和实地监测数据等方法，对巢湖流域南部丘陵地区的水土流失情况进行评估和分析，探讨其发生原因和主要影响因素。

3.森林景观格局与水土流失的关系分析：结合巢湖流域南部丘陵地区的森林景观格局和水土流失情况，探究两者之间的关系，分析森林景观对水土保持的影响及其机制。

4.水土保持措施建议：综合前期研究成果和实际情况，提出针对巢湖流域南部丘陵地区的水土保持措施建议，为当地的生态环境保护和可持续经济发展提供科学依据。

四、研究方法本研究采用调查与监测、实验和模拟等多种方法，具体包括：1.遥感图像解译：利用Landsat 8 OLI遥感影像，结合ArcGIS等软件，对巢湖流域南部丘陵地区的森林资源分布进行解译。

2.野外调查：在巢湖流域南部丘陵地区选取典型样地，开展采样调查和数据采集工作，获取当地森林生态系统特征和水土流失情况。

3.模型模拟：采用水土流失模型、森林景观模型等模型，模拟研究区水土流失和森林景观格局变化情况。

四、研究预期成果通过研究巢湖流域南部丘陵地区森林景观格局与水土流失的关系，预期得到以下成果：1.深入探究巢湖流域南部丘陵地区森林景观格局和水土流失之间的关系，分析景观格局对水土保持的影响机制。

巢湖水文地质设计报告1. 概述本次设计报告是针对巢湖地区的水文地质情况进行的分析和评估，旨在为该地区的水资源开发和利用提供科学依据和设计方案。

2. 巢湖地区水文地质概况巢湖地区位于中国安徽省，是淮河流域的重要组成部分。

该地区水文地质情况复杂多样，主要水系包括巢湖、庐江、禹门口等水域。

根据地质勘探和水文观测资料，巢湖地区地下水资源丰富，但也存在着水位波动大、水质污染和地下水岩溶等问题。

3. 巢湖地区水文地质调查为了了解巢湖地区的水文地质情况，我们进行了详细的调查和分析。

首先，我们收集了该地区的地质地貌图、水文地质图和水文监测数据。

然后，在巢湖及其周边地区选择了一些代表性地点进行了地质勘探和水文观测工作。

通过这些调查工作，我们获得了以下主要数据：- 水位：水位观测数据显示，巢湖地区水位波动范围较大，受季节变化和降雨影响较大。

- 地下水：地下水含量丰富，主要分布在砂砾层和含水层中。

地下水流动较快，具有一定的供给能力。

- 地质条件：巢湖地区地层主要由第三系沉积层组成，地下水径流主要以河道和河道岩溶为主。

4. 水文地质评估与利用建议基于对巢湖地区水文地质情况的调查和分析，我们对其进行了评估，并提出了相关利用建议。

根据水位观测数据，巢湖地区水位波动较大，因此，在水资源开发利用方面，需要考虑其季节性和降雨性变化。

在江河断面设置取水口时，需要结合水文数据进行科学规划，避免对原生态环境造成不可逆的影响。

巢湖地区地下水含量丰富，可以通过井水抽取或地下水倒灌等方式进行利用。

然而，地下水岩溶导致水质污染的问题需要重视和解决。

因此，在地下水开发利用方面，需要加强水质监测和治理措施，确保地下水资源的可持续利用。

此外，巢湖地区水文地质调查还发现了一些特殊地质现象，如断陷、塌陷等。

在水资源开发和利用方案中，需要进行详细的地质工程勘探和风险评估，以避免可能的地质灾害对工程建设和用水安全造成的威胁。

5. 结论巢湖地区水文地质情况复杂多样，对水资源开发和利用提出了一定的挑战。

巢湖生态引水分析 田鑫 【期刊名称】《治淮》 【年(卷),期】2018(000)012 【总页数】1页(P43) 【作 者】田鑫 【作者单位】安徽省水利水电勘测设计院 230088 【正文语种】中 文

一、巢湖流域概况 巢湖是安徽省最大的湖泊，东西长、南北短，湖区形似鸟巢，正常蓄水位8.0m（吴淞高程），水面面积755.0km2；流域面积13486 km2，多年平均降雨量1120.3mm，年际变化悬殊、年内分布不均。 巢湖流域河流众多，依泄水出路不同，习惯上归纳为巢湖闸上和巢湖闸下。巢湖闸上流域面积9153 km2，入湖的大小河流共34条，其中来水面积在500km2以上的主要河流有南淝河、派河、杭埠河（丰乐河）、白石天河、兆河、柘皋河等，呈放射状汇入巢湖。巢湖闸下流域面积4333 km2，主要河流有裕溪河、西河、清溪河、牛屯河等直接入江河道。 二、历史上江湖水体交换关系 历史上巢湖与长江自然沟通，巢湖出口、入江河道裕溪河出口均未建闸控制，江湖之间水量交换频繁，同时因巢湖水位随长江涨落而变化，巢湖流域水旱灾害也十分严重。 利用历史水文观测资料分析表明：在巢湖闸、裕溪闸等控湖工程建设前，巢湖年平均入湖水量为43.9亿m3，其中巢湖自身年来水量为30.3亿m3，经裕溪河倒灌入巢湖的江水量多年平均为13.6亿m3，内外水量比例为1∶0.45。巢湖闸建成后1962～2006年巢湖流域多年平均入湖年径流量为36.6亿m3，长江入湖水量较建闸前大幅减少，多年平均为1.72亿m3（未计入经兆河入湖的小部分水量），内外水量比例为1∶0.047。 图1 淮河75%来水保证率下巢湖相机引水过程概化示意图 三、水生态环境质量状况 受自然条件和人类活动双重驱动，巢湖周边区域总磷本底偏高，湖区蓝藻水华时常爆发，至20世纪90年代末期水污染状况最为严重。近年来，随着治理与保护力度加大，河湖水质恶化趋势得到有效遏制，主要水域污染浓度明显降低。2016年水质监测数据表明，巢湖全湖平均水质为Ⅳ类，其中西半湖Ⅴ类，东半湖Ⅲ～Ⅳ类；湖区由中度富营养状态降为轻度。环湖支流中，西北部南淝河、十五里河、派河水质为Ⅴ类或劣Ⅴ类，西南部、南部和东部杭埠河、白石天河、西河、兆河、裕溪河水质基本为Ⅲ类。总体上，巢湖西半湖及西北部入湖河道污染重，东半湖及南部入湖河道水质较好。 据统计资料和监测数据，目前湖区有浮游植物85属227种，其中蓝藻数量占95%以上；浮游动物35属46种，原生动物数量占90%；底栖动物河蚬、淡水壳占绝对优势；水生维管束植物油42属50种，主要为芦、荻等挺水植物。总体上巢湖流域陆域生态系统仍属良好状态，但水生态系统受到人类活动长期干扰，生物多样性明显减少。 四、存在问题 经过几十年治理，巢湖流域防洪和供水工程体系基本形成，近年来实施的巢湖生态保护修复工程已取得阶段性成效。但目前仍存在以下问题： （1）流域刚性污染排放居高不下。“十一五”以来，巢湖流域经济社会高速发展，特别是城镇化进程加快，入湖污染负荷长期超出河湖环境容量。 （2）半封闭水域加重富营养状况。为了防洪和蓄水，巢湖与长江之间水体交换被人为控制，使巢湖成为半封闭性水域，在不断增加和积累的污染负荷共同驱动下，加重了湖泊富营养化，触动了湖区蓝藻水华爆发。 （3）水资源及调配能力明显不足。水资源调配能力不足致使河道频繁断流、湖区长期封闭，加剧河湖水质恶化。 五、引江济淮可供生态补水量分析 在不增加引江济淮工程规模、满足引江济淮（供水、航运和灌溉补水）需调水量要求的前提下，利用济淮水量过程不均匀性，2030和2040水平年巢湖生态引水多年平均可引水量分别为52.6亿m3、60.0亿m3；考虑巢湖、引排江河道防洪要求和控制，2030、2040水平年巢湖生态引水多年平均安全引水量分别为9.77亿m3、8.67亿m3。75%来水频率下巢湖年内补水过程见图1。 六、结论和建议 巢湖生态引水在依托引江济淮江湖水量交换条件，改善江湖连通性、改善湖区水质与控制富营养化等方面具有积极的作用。在强化污染点源控制、污水提标处理、尾水深度净化、面源污染控制等措施基础上，再辅以经常性生态引水，对巢湖TN、TP、氨氮、COD均有比较明显的改善效果，西部湖区可基本在Ⅳ类水之内，中部湖区可稳定在Ⅳ类水，东半湖区能达到Ⅲ类水质标准，较无生态引水情况基本能提升1个水质级别左右。 根据引江济淮工程开发建设任务的主次之分，以及引江流量规模确定的条件，引江济淮工程引江调度运用，首先须保障供水、航运用水，其次要满足灌溉补水，巢湖生态引水只可相机补水，不能超出批准的引江济淮工程流量规模

合肥环巢湖水污染防治及生态文明建设研究合肥环巢湖水污染防治及生态文明建设研究一、摘要巢湖[1]位于安徽省中部，临近长江，是我国五大淡水湖之一，又是安徽省境内最大的湖泊，近年来，其污染以及防治问题备受全国环保人士以及学者的关注。

“十五”期间，安徽省投入巨资治理，巢湖污染治理效果显著，水质显著提高；尤其是巢湖的东半湖多年处于轻度富营养状态，富营养状态呈逐年减轻的趋势，水质也明显好转。

近年来，国家政府对环境问题依旧密切关注，在此秋高气爽之际，我校组织研究生生团队实地调研，考察巢湖水污染防治情况、滨湖湿地公园建设情况以及环巢湖生态文明示范区建设的成果。

关键词：巢湖；水污染；富营养状态；防治对策；环巢湖生态文明示范区。

二、正文（一）、巢湖地理环境巢湖是中国的五大淡水湖泊之一，位于安徽省境内，湖区合肥南部，属长江下游左岸水系，水域面积约820平方千米。

巢湖水依赖地表径流和湖面降水补给，入湖河流有杭埠河、南淝河、丰乐河、白山石河、派河、裕溪河等35条河流，出湖河流仅有裕溪河与长江相连。

从80年代开始，巢湖水质不断下降，成为典型的富营养化湖泊。

至2000年初，巢湖呈中度富营养状态，其中，西半湖处于中度富营养状态，东半湖也处于轻度富营养状态。

巢湖水质的严重污染已给巢湖流域区域的人居环境带来巨大影响，制约了该地域经济和社会的可持续发展[2]。

（二）、巢湖流域水污染状况1、1960年前巢湖没有水闸，之后于60年代建成巢湖闸、裕溪闸，使巢湖由过水性河流型浅水吞吐湖变为人工控制水位的水库型湖泊。

巢湖是省会合肥市、巢湖市及沿湖各乡镇的主要饮用水源，具有蓄洪、灌溉、航运、渔业、城市供水及旅游观光等多方面功能，是沿湖人民赖以生存的基础[2]。

2、湖区水质状况：巢湖水质受氮、磷营养盐与耗氧有机物的污染，全湖综合水质劣于地面V类水标准，主要是总氮、总磷超标，全湖呈富营养化状态，其中合肥市饮用水源所在地的塘西水域尤为严重。

最新监测数据显示巢湖耗氧量为18mg/L。

巢湖水质指标参数相关性研究摘要根据近年来的采样数据，运用数理统计方法，分析计算了3类指标间的线性相关性。

对总磷、总氮与富营养化相关的指标进行了相关性分析。

指出磷作为水生生物的主要营养物质，同时也是引起湖泊水体富营养化的重要因素，在大多数情况下，磷是最主要的限制因子。

研究表明，巢湖富营养化正处于发展阶段，应采取措施加以解决。

关键词水质；指标；相关性；富营养化巢湖是安徽境内最大的湖泊，它位于安徽省中部，为我国五大淡水湖之一。

近年来随着经济的不断发展，巢湖的水质不断恶化，由于污水排放、化肥和农药大量使用、周围湿地面积减少、水土流失以及湖盆淤积速度的加快，巢湖出现了明显的富营养化。

1研究目的在自然状态下，水体的富营养化过程非常缓慢，但是受到人类活动的影响，特别是氮磷营养物质的污染，湖泊富营养化的速度已经大大加快。

叶绿素a是表明湖泊富营养化程度的水质指标，但在实际检测过程中，由于实验周期较长及干扰条件较多等因素的影响，叶绿素a的实验准确度难以保证。

因此，本文试图建立总磷、总氮与叶绿素a的经验回归方程，根据所建立的经验回归方程，总磷、总氮的监测值为富营养化指标数据的审核提供了参考。

2数据准备研究水质参数间的相关关系，对监测、评价、预测和研究水环境问题均有一定的作用。

本文根据安徽省环境监测中心站2001~2007年的采样数据，应用一元线性回归分析方法，对巢湖中叶绿素a与营养元素氮、磷等和其他水质指标的相互关系进行了分析研究。

将汇总数据分为3类，第1类是营养盐指标：总氮（TN）、总磷（TP）；第2类是水质理化指标：溶解氧（DO）和CODMn；第3类是生物指标中叶绿素a。

3相关关系的确定方法对样本x-y进行线性回归分析，检验x-y是否为线性关系，求出线性回归的方程。

回归方程：y=a+bx式中：Lxy=∑（xi-x）（yi-y）=∑xiyi-nxy，Lxx=∑xi2-nx2，Lyy=∑yi2-ny2。

自变量取确定值时，因变量的值是不确定的，但是两者之间有一定的联系。

课题研究：家乡的河流一、巢湖概况1.1地理位置位于安徽省中部，湖区横跨合肥，巢湖两市。

处于长江淮河两河流之间，属于长江下游左岸水系，是我国五大淡水湖泊之一。

巢湖分东西两大潮区。

整个湖底由东向西倾斜，湖水浑浊。

呈黄褐色。

透明度较差。

水域面积约820平方千米，流域面积1 3310平方千米，主要包括了巢湖市。

合肥市，肥西县、肥东县、无为县、庐江县、舒城县，和县等辖区。

1.2流域水系特征巢潮流域气候温和湿润，属亚热带过渡性的副热带季风区气候。

年平均温度15-16度，极端量高气温39。

2度，极端最低气温-20。

6度。

历年土壤最大冻结深度9-11厘米。

流域内有河流三十多条。

多具山溪特点。

主要的入湖河流有：南淝河，十五里河，派河，丰乐河，杭埠河，玉溪河是巢湖的出口，起着沟通江湖。

调节水位的作用。

巢潮流域水系发育，主要入湖河道杭埠河，丰乐河受雨季洪水影响，导致侵蚀十分严重，水土流失又使河道淤积堵塞，河床普遍加宽，最后形成上河。

1.3地形地皖特征巢湖流域位于江淮之间的丘陵地带，按其地貌特征，可划分为低山区。

低山丘陵区，丘陵岗地区。

岗冲地区及冲积平原区五种类型。

其中，前三者地区共2657平方公里，其中水土流失不明显的为1151平方公里，有明显水土流失的约为1500平方公里，这表里地形坡度对水土流失的影响很大。

二、污染状况及原因总的来说，在人口的增长，工农业的发展，在管理不严格。

措施不妥善的情况下，巢潮流域的生态环境压力很大，由此导致比较2.1严重的水质污染问题。

湖体水质总体为Ⅳ类，轻度污染，其中东半湖为Ⅳ类水质，西半湖为Ⅴ类水质。

主要污染指标为总磷和化学需氧量。

与上年同期相比，全湖水质无明显变化，其中东半湖仍为Ⅳ类水质；西半湖水质由Ⅳ类变为Ⅴ类，水质有所下降。

湖体总体为轻度富营养状态，其中东、西半湖均为轻度富营养状态。

与上年同期相比，全湖以及东、西半湖营养状态均无明显变化。

环湖河流总体为中度污染。

主要污染指标为氨氮、化学需氧量、总磷和阴离子表面活性剂。

巢湖流域城区雨污收集,处理及径流污染控制技术及示范课题（最终五篇）第一篇：巢湖流域城区雨污收集,处理及径流污染控制技术及示范课题附件1：城市水污染控制与水环境综合整治技术体系研究与示范主题巢湖流域城市水污染控制及水环境治理技术研究与综合示范项目巢湖流域城区雨污收集、处理及径流污染控制技术及示范课题申请指南一、指南说明(一)项目的总体目标依据国家对巢湖水环境治理的战略总目标，针对巢湖流域经济和社会持续发展受资源与水质型缺水制约，水环境保护对控磷要求严格的特点，结合控制巢湖城市氮磷排放负荷控制、城市水环境质量改善、流域城市水污染削减及水环境质量改善的需求，开展城市污水营养物控制能力的升级、雨水污染治理、工业污水净化回用与城市水环境用水保障技术研发及集成创新，结合典型城市水污染治理工程，开展城市污染源控制、污水回用、城市污泥资源化及城市水环境水质修复与保持技术体系研究，构建城市污水收集系统的改造与建设及水环境修复的系统方案，发展工业污水循环技术，集成区域型雨、污水综合净化和深度处理技术，在此基础上建设城市典型水系污染控制与水质保持示范工程，形成以湖泊流域水环境污染和富营养化防治为目标的城市水污染控制与水环境治理的关键技术系统方案；依托研究与示范，建立城市可持续发展的水环境保护综合防治技术研发平台，为实现巢湖流域水环境质量持续与全面的改善及功能提升提供技术支撑，为我国中部地区的城市污染控制系统提供示范。

（二）项目总体研究内容和课题分解情况根据主题对项目的要求，以及巢湖流域城市水体污染的现状与处理技术方面存在的流域旧城区雨污收集系统效率低下、城区河道面源污染严重，流域城镇污水处理厂功能及污泥能力需要提升，工业园区水污染控制与水资源综合利用急需强化，城市河湖水系污染控制与水环境综合技术需要新的突破等需求，项目将开展针对性的研究及技术的集成与综合示范。

项目设置了以下5个课题。

1、巢湖流域城区雨污收集、处理及径流污染控制技术及示范2、巢湖流域城镇污水处理功能提升及污泥处理技术与示范3、工业园区水污染控制与水资源综合利用技术研究与示范4、城市河湖水系污染控制与水环境综合治理技术研究及示范5、巢湖流域城市水环境治理技术集成与协同控污机制二、指南内容（一）课题名称巢湖流域城区雨污收集、处理及径流污染控制技术及示范（二）研究目标根据巢湖流域城市合流制系统雨天溢流污染严重、污水收集率与城区排涝安全程度较低的情况，研究旧城区合流制排水系统综合改造与优化运行技术，提高排涝安全性、削减合流制系统溢流污染负荷；对已建截流式合流制系统进行诊断并提出改造方案，提高旧城区污水收集率与输送污水厂的污水浓度；针对已建分流制系统雨污混接普遍、旱流与雨天出流污染严重的现状，提出混接分流制系统的旱流污水与雨天出流的截流改造方案；针对城市面源污染现状，开展雨水径流的源头控制与排水系统雨天出流的调蓄与处理研究。

1962—2019年巢湖流域土地利用变化遥感监测及驱动因素
分析
熊竹阳;崔力鹏
【期刊名称】《中国防汛抗旱》
【年(卷),期】2024(34)3
【摘要】为掌握巢湖流域土地利用类型变化及驱动因素,给巢湖流域生态环境保护和产业发展规划提供参考,基于1962—2019年巢湖流域10期遥感影像,解译了耕地、林草及未利用土地、水域、建设用地4种土地利用类型,分析了巢湖流域近60年来土地利用类型变化和转移情况,重点探讨了改革开放后不同年份农业联产承包责任制、城镇化、生态恢复等因素对流域土地利用变化的影响。

结果表明:建设用地面积逐年增加,耕地、水域面积逐年减少。

城镇扩张、生态恢复、农业开发是影响巢湖流域土地利用变化的3个主要驱动因素。

【总页数】5页(P55-59)
【作者】熊竹阳;崔力鹏
【作者单位】安徽省巢湖管理局湖泊生态环境研究院
【正文语种】中文
【中图分类】F301.2;P237
【相关文献】
1.基于遥感监测的无锡市土地利用变化特征及其驱动力分析
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3.县级土地利用变化遥感动态监测及驱动力分析研究
——以内蒙古自治区包头市固阳县为例4.黄河三角洲典型地区土地利用变化遥感监测及驱动力分析5.日照市土地利用变化遥感监测及驱动力分析
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