2019, Vol. 27
由于自然环境改变和不合理人类活动导致的水体富营养化, 是当今世界水污染治理的一大难题[1]。尤其是随着工业点源污染控制水平的提高, 点源污染已基本得到有效控制, 而非点源污染则成为当今包括河流、湖泊、水库等水体富营养化的主体[2]。相对于点源污染, 非点源污染具有随机性、广泛性、滞后性和模糊性的特征[3], 使得水体富营养的调控和管理更具挑战性, 亟须从区域尺度对水质污染进行宏观规划和设计[4]。流域陆地表面的营养物随径流汇入水体, 进而引起富营养化, 该过程受到降雨、地表径流、下垫面特征和人类活动等因素的综合影响[5]。土地利用作为人类活动的综合表征, 与水体中营养物产生、迁移、转化等相关的产汇流过程[6]和生物化学过程[7]密切相关, 定量刻画两者的关系, 厘定土地利用对水体中营养物的影响, 才能有效控制水质污染。
由于土地利用与水体营养物关系密切[8], 关于两者关系的研究国内外已有较多成果。不同土地利用类型决定营养物输出的高低, 农地利用和城镇利用往往是水体营养物的输出来源[9-10], 而林地又能够有助于营养物的控制[11]; 利用强度的差异将导致同一土地利用类型污染物输出的显著差别, 如建设用地密度[12]、种植和畜禽养殖强度[13-14]等的增加, 都会使这些用地作为污染物输出的源强增加; 土地利用空间分布特征也与水体营养物的产生、迁移转化及拦截调控过程密切相关[15], 土地利用所处的坡度差异刻画了营养物输出风险的高低[16], 土地利用与河道和监测断面距离的远近模拟了营养物输出在坡面汇流及河道汇流的衰减过程, 土地利用位置邻接关系的空间识别反映了特定位置上林地对地表径流营养物的削减作用[17]。
由于土地利用自身的异质性, 使得土地利用和水质污染之间的关系更为复杂, 若无法充分表达土地利用多组分信息的差异, 则容易导致研究结果产生不确定性。目前国内外研究两者关系侧重刻画土地利用的数量结构, 缺乏对其空间分布、管理与强度的理解和量化, 使得不同研究中单纯采用土地利用数量比例对水体营养物解释程度的统计指标有较大的差异性, 这样的不确定性影响了对两者关系的深入认识[15]。因此, 本文旨在介绍和阐述研究土地利用对水体营养物影响的技术手段, 重点阐述土地利用多组分信息量化及其与水体营养物关系的研究进展, 剖析目前研究的问题和不足, 探讨未来的主要研究方向。
1 土地利用对水体营养物影响的研究方法 1.1 样地实验样地尺度的实地取样监测和人工降雨模拟, 是早期研究和考察土地利用污染物输出差异的主要手段, 通过对典型样区定位监测数据, 获取不同土地利用类型的污染物输出特征, 探讨土地利用对水体中营养物的影响, 直到现在仍是研究两者关系的基础手段[18]。Uttormark等[19]通过对不同土地利用类型的单位面积年均污染物浓度的比较, 指出城市用地流出径流的污染物浓度最大, 而林地最小; Haith[20]研究了土地利用类型对纽约河流水质的影响, 并建立了两者之间简单的经验统计模型; Omernik等[21]收集了遍布美国的928个流域的水体营养物污染的情况, 研究了不同土地利用类型的水体营养水平。
在国内, 不同学者也采用样地设置和小区实验的手段, 进行基础数据积累, 并研究土地利用和营养物输出关系。杨金玲等[22]运用实地跟踪定位监测方法, 监测安徽宣城梅村流域不同土地利用结构的农林生态系统地表径流水的氮含量, 探讨其与流域土地利用的定量关系; 梁涛等[23-24]利用人工降雨模拟器模拟暴雨, 研究西苕溪流域和官厅水库周边不同土地利用方式上氮、磷随暴雨径流及径流沉积物的迁移过程, 并估算了总氮、总磷的流失速率; 余进祥等[25]定点监测鄱阳湖流域水田、水旱轮作、旱地、菜地、桔园、脐橙园和茶园等不同农业利用方式, 分析其氮、磷输出特征和年输出负荷; 汪庆兵等[26]通过在毛竹林地设置径流小区, 定期采集径流水样测试, 分析了浙北安吉赋石水库集水区毛竹林地表径流氮、磷的流失特征; 陈成龙等[27]利用田间监测数据分析了三峡库区典型农业小流域不同土地利用类型与坡面地表径流氮磷浓度的相互关系。
1.2 统计分析遥感技术和地理信息系统的发展, 推动了大范围土地利用特征的获取, 研究趋向于流域出口水质监测数据和遥感识别的土地利用信息, 并运用经典统计分析方法定量研究流域尺度上土地利用数量结构、变化特征对水体营养物的影响及其贡献程度。Detenbeck等[28]结合航测影像和GIS技术, 研究美国明尼阿波利斯-圣保罗郊区农用地和林地面积百分比对水域水质的影响; Johnson等[29]通过美国密西根中部62个流域支流研究, 建立了不同土地类型面积比例和坡度与水质指标之间的多元回归模型, 发现对水质影响最大的是土地利用指标; Ahearn等[30]研究了美国加州西部内华达山区土地利用和覆被类型对水质的影响, 并得出1999—2001年间土地利用变化与水体中硝态氮和总悬浮颗粒物含量具有相关性; Broussard等[31]研究认为过去百年美国的流域土地利用变化与硝态氮浓度存在显著的相关性。
国内学者建立不同流域土地利用类型面积比例与营养物浓度的定量关系[32], 应用GIS技术和地统计学方法, 定量刻画区域范围内流域土地利用数量结构与径流营养物浓度水平的关系[33]。李俊然等[34]以子流域为单元, 研究了蓟运河于桥水库流域内不同土地利用结构与非点源污染之间的相关关系; 于兴修等[35]运用GIS技术和水质指数法分析西苕溪流域的土地利用变化对氮素径流流失过程的影响, 指出土地利用变化是引起养分流失加剧、继而导致水质变化的主要原因; 岳隽等[36]探讨了深圳市境内5条河流水质的时空变化与相应流域内耕地、园地和建设用地数量的对应关系及其相互影响; 吴东等[32]应用逐步回归模型, 分析了三峡库区兰陵溪小流域退耕还林后土地利用结构变化对氮素输出的控制效应。
1.3 经验模型随着样地尺度定位监测和流域尺度统计分析等方法的长期应用和参数积累, 经验统计模型被提出并广泛应用, 通过文献检索和参数筛选, 经验模型得以定量化土地利用与水体营养物的关系, 估算不同污染源类型的污染负荷。经验性模型以输出系数模型为代表, 其以土地利用输出系数为基础, 建立流域土地利用类型与水体营养物输出量的关系, 核算不同来源的污染负荷。自Reckhow等[37]首次较完整地以不同土地利用类型输出系数为基础建立了水体营养物输出系数模型以来, 因输出系数模型避开了污染发生的复杂过程, 所需参数少, 又具有一定的精度和适用性, 众多学者针对输出系数模型的核心——输出系数进行参数率定和积累, 模型得到快速发展和广泛应用[38-39]。
同时, 输出系数模型对水体营养物相关生态水文过程处理较为简单, 容易忽略部分关键信息, 因此, 国内外学者对模型进行了逐步的修正、扩展和应用。Johnes[40]在模型中加入了牲畜、人口等因素的影响; Worrall等[41]针对污染物的水文过程, 进一步考虑了土地利用变化对污染物输出系数的滞后效应; Endreny等[42]则认为径流速率存在着空间分布模式, 主要受径流过程中负荷大小和过滤作用的影响, 建立了基于GIS的贡献消散区-输出系数模型; Khadam等[43]提出了侵蚀级的输出系数模型, 引进了沉积排放参数来代替水文的变化性; 任玮等[44]引入降雨、地形因子对输出系数模型进行改进; 庞树江等[45]提出了综合考虑产污强度、降雨径流、土壤水分下渗和流域下垫面植被景观截留等作用的氮输出系数模型。
1.4 机理模型机理模型远比经验模型复杂, 大多依据水文学原理, 以水体污染物的发生、迁移和转化的具体过程为框架, 通常包括产流、汇流、污染物转化和水质等子模型, 涉及参数较多, 具有不同的数学基础和模型算法, 有许多学者对一系列模型进行了介绍和比较[46-47], 机理性模型的发展从20世纪70年代初的提出到现在走向综合, 主要有:连续模拟土壤和营养物质从农耕地上流失的ANSWERS模型[48], 综合模拟水文、侵蚀、沉积和化学传输等过程的子流域农耕地非点源污染AGNPS模型[49]及其扩展的AnnAGNPS模型[50-53], 预报侵蚀产沙和农业面源污染相结合的EPIC模型[54], 美国农业部开发的适用于较大流域尺度的面源污染负荷计算SWAT模型[55]等。这些模型及其修正版本被广泛应用, 为水体富营养化的研究和控制提供有利工具, 水质污染模型呈现出向集成系统发展的趋势。
机理模型偏重水质污染物产生至最终污染输出全过程的刻画, 尽管对土地利用数据要求相对简单, 如SWAT或者AGNPS等机理模型运转所需的土地利用数据只是土地利用类型、结构及其变化即可, 但这一数据却是模型运转的基础性数据, 土地利用方式对模型运转结果有显著性影响。Romanowicz等[56]研究指出SWAT模型对土地利用这一基础性的输入数据非常敏感。国内外学者基于机理模型, 以流域土地利用类型、结构及变化为模型基本参数, 结合流域地形、土壤、水文气象数据、河流情况与参数数据以及流域管理措施数据等, 定量研究不同尺度流域的营养物负荷量及其比重, 通过历史土地利用变化以及未来土地利用情景设计, 探讨不同土地利用结构及其时空变化对流域营养物输出的影响, 如SWAT模型被秦耀民等[57]、刘博等[58]和马放等[59]应用于黑河流域、北京沙河水库流域和阿什河流域等地区, 探讨土地利用与非点源污染的关系。
2 土地利用对水体营养物影响研究进展 2.1 土地利用类型对水体营养物的影响20世纪60年代以来, 发达国家由控制点源污染转向非点源污染的研究与治理, 70年代国外学者开始关注人类土地利用活动对水库、湖泊、河流等水质的影响。国内学界开展土地利用对水体富营养化影响研究相对滞后于国外, 真正意义上的研究始于20世纪80年代初的湖泊、水库富营养化调查和河流水质规划[60], 通过典型样区试验建立土地利用类型与水体营养物的简单关系, 进而粗略估算汇水区域水质污染物的输出总量。这一阶段的研究数量少, 监测手段相对简单, 属于对土地利用类型与水体营养物之间关系的探索阶段。
基于样地数据和输出系数模型, 相关学者研究不同土地利用方式的水体营养物输出差异。如Frink[61]详细汇总了以往美国所有研究获得的不同土地利用方式下总氮、总磷输出系数; Zobrist等[62]估计了瑞士24年间不同土地利用类别下可溶性活性磷、硝酸盐、总氮、氯化物、钾等的输出系数。早期的大量研究就不同土地利用类型对水体营养物的影响有了基本的定性判断。一般认为, 建设用地导致地表非渗透表面的增加, 从而改变径流过程, 引起水质污染[63], 并且, 城市化导致径流增加, 引起水体包括需氧量、悬浮物和营养物质以及病原菌和藻类等的增加, 造成水质污染[64]; 而农地利用输出的污染物是水体营养物的重要组成部分, 农用地与水体富营养化有显著相关关系[65], 如水体中的硝酸盐浓度与农用地密切相关[66]; 至于林地则认为能够截留和过滤水体中的污染物和浓度[67], 有效改善水体质量。
2.2 土地利用强度对水体营养物的影响当前大多数学者将视角集中在土地利用类型、结构与水质污染关系上, 采用上文提及的多种手段, 分析两者的关系。随着研究的深入, 国内外学者开始认识到土地利用强度的影响, 认为单单讨论土地利用结构不同而忽视其强度差异, 将影响土地利用对水体污染解释的程度[68-69]。实际上, 即便是子流域具有相似的土地利用数量结构和比例, 土地利用强度的差异将导致流域水质参与的显著差别[12]。然而, 在目前研究中土地利用强度的量化和测度却并不多见[70]。
目前, 少数研究中根据土地利用强度的差异对土地利用类型进行细分, 如Zhang[71]将建设用地分为高密度和低密度居民用地, Su等[72]根据人口密度、GDP和建设用地斑块面积标准等指标将建设用地分为3个利用强度类型, Palmer-Felgate等[73]、Jarvie等[74]将耕地和牧草地分为不同的种植和畜禽养殖强度, Carey等[75]对建设用地、耕地和牧草地细分成不同强度的土地利用类型。上述研究一定程度考虑了土地利用强度的影响, 分析不同强度的土地利用类型比例与水体营养物参数的关系。
同时, 部分研究中也开始引入与土地利用强度相关的指标, 来讨论其与水体污染的关系, 如化肥施用强度[76]、畜禽养殖密度[77]、畜产品产量[78]、人口密度[79]、非渗透水面比例[80]和城镇化阶段[81]等, 研究结果表明, 刻画土地利用的强度差异有助于提高其对水体富营养化的理解。
2.3 土地利用空间分布对水体营养物的影响土地利用空间分布格局的差异在早期研究中很少被考虑和量化[82], 实际上, 最终造成水体污染不但与污染物来源相关, 更大程度上取决于水质污染物的空间分布与迁移过程[83], 草地[84]和河岸林[85]对迁移的水质污染物都有截留效应。释放污染和滞留、吸纳污染的土地利用类型的空间组合与分布, 以及污染物迁移路径的长短, 都会影响受纳水体的被污染强度。O’Neill等[86]指出土地利用空间上的格局分布对河道生态与环境存在一定的影响; Verburg等[87]研究表明空间交互作用和邻近特征是土地利用的重要驱动力; Zhang等[88]认为水体营养物的控制需要合理优化土地利用的空间格局, 在空间规划植被缓冲带以控制水体营养物时, 也需要考虑土地利用的空间分布特征[89-90]。因此, 研究水体营养物与土地利用的关系, 必须考虑土地利用的空间分布与组合。
土地利用单元距离污染受纳水体的远近或所处位置的地形(坡度)对水体中营养物的迁移转化有重要的影响。Ingram等[91]指出溶解态磷等迁移量随地表坡度及降雨动能的增大而增大, 在坡长为33~100 m条件下, 溶解态磷的迁移量随坡长增大而增大; Castillo等[92]发现地表径流中的硝酸氮和可溶性磷与流域出水口的土地利用存在显著关系; Schilling等[93]通过研究1996—1998年流域地表径流中氮素含量变化与流域汇水区处农田面积比例的变化, 发现两者有比较明显的相关性; Lewis等[94]指出水中氮浓度的空间异质性受迁移路径的影响; 陈利顶等[95]基于土地利用方式对非点源污染“源-汇”的影响, 提出景观空间负荷对比指数量化土地利用单元相对于流域出口(监测点)的“距离”、“相对高度”和“坡度”等空间特征, 相关研究表明距离、坡度和相对高度等指数对非点源污染有显著的影响[96-98]。
汇入水体的营养物从产生到流至水质监测断面的坡面汇流和河道内的迁移转化等过程中, 污染物是伴随着径流的产生与汇集过程向流域出口断面迁移, 会出现土壤和植被的截留、向地下水的渗透、生化反应、泥沙吸附和河流降解等, 使得污染物不可能全部到达流域出口断面, 即存在流域损失。流域上产生的污染物输出要大于到达流域出口断面的污染输出, 相关研究采用不同的函数来模拟营养物随距离变化发生的损失。线性函数[99]、反距离函数[100]、指数衰减函数[101]或综合上述多种函数[102], 被用以刻画污染物随土地利用类型与污染受纳水体距离变化的衰减规律。对于以营养物输出为主的土地利用类型, 距离用以刻画营养物从上述土地利用输出后的衰减程度, 相反地, 林地等能够减少水体营养物水平的类型, 则是表征对径流中营养物的拦截程度, 距离越近则越能够保护水体[100]。
另一方面, 多数研究中都是独立考虑单一类型的土地利用特征, 土地利用单元与河道及水质监测断面的距离都是被“独立”考虑的。实际上, 在营养物随径流的迁移转化过程中, 不同土地利用之间的相对位置也会对水体营养物浓度产生影响。例如, 如果在耕地产生的营养物随坡面汇流到河道的过程中, 流经林地, 理论上我们定义上述这部分耕地为“被拦截”的耕地, “被拦截”的耕地对水体中营养物的影响会减小, 在这些污染物输出源流经路径上的林地可以发挥更好的拦截和过滤作用。为了刻画上述土地利用的位置邻接关系, Baker等[68]以耕地、草地和城乡用地为污染物输出源, 林地作为拦截, 提取每一土地利用类型与林地的空间位置邻接关系。此后, 土地利用的位置邻近关系逐渐受到重视并被加以刻画, 用以分析其对水体营养物的影响, 指导土地利用空间格局的优化调整, 以有效控制水体富营养化[68, 103]。
此外, 国内外学者引用景观格局指数方法来表征土地利用的空间组合, 探讨土地利用空间格局及其特征与水体营养物的相关关系。从景观尺度, Uuemaa等[104]研究不同尺度下景观格局指数与流域营养物流失的关系; Alberti等[105]研究普吉流域城市化进程中土地利用空间格局等指标与流域生物质量指标的关系; Xiao等[106]研究美国3个州矿产废弃物分布流域的景观格局和水质污染的关系。从缀块的水平上, 即不同土地利用单元的水平上, 不同学者也探讨了土地利用空间组合特征与水质污染的关系[107-108]。
2.4 土地利用对水体营养物影响的尺度效应研究土地利用单元与河道的距离究竟在多大程度上影响着水质污染, 是具有一定的距离阈值[109-110], 还是在流域内[111-113]均产生影响？Sliva等[111]发现流域尺度内土地利用对水质参数的解释能力优于100 m缓冲区的解释能力; 类似还有学者研究指出土地利用对水质的影响是在全流域范围内起作用的[114-115]。也有学者持相反的观点, 如Storey等[109]研究表明, 在600 m范围内林地能够更为显著地改变径流的物理、化学和生物特征, 恢复因林地转化为牧场而受污染的水质质量; Johnson等[29]和Tran等[110]也发现在河岸带一定距离范围内的景观对于水质的解释能力大于流域尺度。针对水质污染与土地利用的关系, 在全流域和一定范围缓冲区的差异性进行了大量探讨, 但结果迥异, 至今仍无统一定论。纵观这些研究, 除了研究区域自然背景的差异影响结果外[111], 在缓冲区的设置上往往按照经验性的判断, 主观选择一定阈值进行缓冲区设置来完成尺度效应的对比分析[116], 也可能是造成研究结果迥异的原因之一。
这样的争论和不确定性可能归结于不同流域特征的差异性[111], 在以往研究中, 有的研究区可能全流域具有类似的土地利用空间特征, 即不存在等级结构, 那么全流域的土地利用信息都可能对水质污染起作用[111-113]。相反, 有的研究区土地利用特征存在明显的空间差异[109-110], 即使具有相同的土地利用数量结构, 土地利用在强度和空间分布上都有可能存在显著差异, 从而导致两者关系存在尺度效应。随着与污染物受纳水体距离的增加, 土地利用本身呈现不同的空间分布特征[117-118], 如耕地和城镇用地多集中分布在河道附近[68], 随着距离的增加, 上述两类用地面积迅速减少。同时, 营养物却随汇流过程而逐渐衰减[100], 且衰减规律的复杂性导致了土地利用与水体营养物关系随着距离变化的非线性特征[102]。这些因素皆对土地利用与水质参数的定量关系有重要的影响, 导致其随着研究尺度的变化而发生变化, 因此, 进行两者关系的研究需要考虑其多尺度效应和特征阈值[10, 119]。已有学者指出, 采用可变范围的缓冲区设置[120]或许能够更好地解释两者的关系。
3 问题与展望 3.1 存在问题1) 研究手段各有缺点, 难以全面刻画土地利用与水体营养物关系。样地实验作为研究的基础手段, 仅能获取局部的点位信息, 无法解释流域尺度的特征; 统计分析方法能够分析土地利用对水体营养物的影响, 但其解释能力不足, 得到的两者关系仅为统计特征, 而无法充分反映因果关系和相应的机理过程; 统计模型简单实用性强, 但影响水体营养物的因素区域差异明显, 应用统一模型容易忽略个别关键区域参数, 导致不确定性的增加; 机理模型全面刻画水体营养物相关的整个生态水文过程, 但对输入数据和参数校正有严格的要求, 现实往往无法实现。
2) 水体营养物的生态水文过程与土地利用多组分信息的关联机制不清。水体中营养物从产生、迁移、转化到汇入流域出水口的生态水文过程复杂, 目前现有的表征土地利用指标多从不同侧面对上述过程进行刻画, 但其指示意义并不明确, 得到的关于土地利用信息与水体营养物的关系结果尚需进一步解释。统计分析能够获知土地利用空间异质性对水体营养物的影响程度, 但具体的土地利用空间分布特征如何影响最终的水体营养物特征, 却难以进行解释。并且, 土地利用多组分信息及综合表达目前尚缺乏有效的手段和考虑, 也就难以充分揭示土地利用对水体富营养化的影响。
3) 土地利用和水体营养物关系尺度效应的不确定性。不同研究中, 有的全流域具有相似的土地利用特征, 即不存在等级结构, 那么全流域的土地利用信息都可能对水体营养物起作用; 相反, 有的研究区土地利用存在明显空间差异, 由于污染物从输出到监测断面存在衰减和损失, 使得在一定范围内缓冲区的土地利用单元对水体营养物的影响更大。当前多数研究在缓冲区的设置上基本是凭主观选择一定的阈值, 不同的缓冲区设置阈值不尽相同, 没有准确量化流域土地利用的特征尺度, 可能是造成研究结果迥异的原因之一。
3.2 量化土地利用多组分信息的研究框架考虑到上述问题, 本文认为需要在目前研究方法的基础上, 以土地利用多组分信息为研究视角和突破口, 刻画与水质污染密切相关的因素, 定量探讨和挖掘两者的关系。若流域单元内的土地利用类型数量比例相近, 但水体营养物状况显著不同, 则需要考虑土地利用其他方面的信息。即便是同一类型的土地利用, 单位耕地面积的化肥施用量、单位草地面积的载畜量、单位城乡居住用地面积的人口承载量等的差异, 都使得耕地、草地和城乡居住用地利用强度有所不同。坡度的不同, 又将导致坡面的产流以及冲刷带走营养物量的差异, 地势平坦、坡度小区域营养物的输出功能较小, 而随着坡度的增大, 坡面冲刷量增大, 营养物产出的风险增加。土地利用与河道和监测断面距离的远近将影响营养物输出在坡面汇流及河道汇流的衰减过程, 距离越小, 土地利用对监测断面水体营养物浓度的影响越大。土地利用位置邻接关系的空间识别反映了特定位置上林地对地表径流营养物的削减作用, 植被缓冲带的空间设置将显著影响水体营养物的控制。土地利用各组分信息与地表径流营养物随径流产生、迁移及转化过程密切相关, 然而, 目前的研究中, 相关信息多是被单独或者部分进行量化, 进行松散研究。实际上, 这些信息隐含在每个土地利用单元上, 为了全面刻画土地利用特征, 揭示其与水体营养物的关系, 需要将多组分信息进行耦合, 构建一个有机联系、统一表达的土地利用多组分信息空间。
综合以往的案例研究, 本文设计了从现实流域空间到计算机数字空间的土地利用信息表达和量化示意图(图 1), 其中, 不仅有土地利用类型差异的信息, 还重点考虑了土地利用强度、所处坡度、与河道及监测断面的距离和土地利用位置邻接关系等信息。应用遥感和GIS技术, 并结合地面监测、统计数据调查和数理模型模拟等多种手段, 可尝试对各土地利用信息进行一一提取, 构建土地利用多维信息空间。同时, 基于样地定位实验、统计分析和模型模拟等多种方法, 提取关键参数, 并定量刻画土地利用各信息对水体营养物的影响程度和相互作用。目前常用的输出系数模型和机理模型各有优缺点, 因此, 以提出的土地利用多维信息空间作为突破口, 可对现有经验模型和机理模型进行修正与开发, 全面挖掘土地利用与水体营养物的关系。
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图 1 土地利用多信息空间表达和量化的示意图 Fig. 1 Schematic diagram of expressing and quantifying the multiple land use information space |
1) 开发机理过程刻画与经验关系识别相结合的模型。经验模型和机理模型各有优缺点, 经验模型方法以土地利用输出系数为基础, 但容易忽略重要的生态水文要素; 机理模型过程充分考虑了影响水体中营养物的各个因素, 但数据量要求大, 参数过多又带来更多的不确定性。因此, 采用一个折中的办法, 即以较小的数据量, 基于本文提出的土地利用多组分信息量化框架, 刻画影响水体营养物的关键要素, 量化污染物的输移、径流过程和生物化学过程的耦合过程, 通过数理统计分析, 构建两者的关系, 以探讨土地利用对水体营养物的影响。
2) 综合表达和量化与水体富营养化过程相关联的土地利用多信息指标。依据土地利用多组分信息空间研究框架, 以流域水体营养物产生、迁移和转化的生态水文过程为主导, 筛选与此密切相关的土地利用结构、强度、所处坡度、与河道及监测断面的距离和土地利用位置邻接关系等信息进行刻画。并且, 通过样地实验、数据挖掘、数学模型和参数拟合等技术手段, 进行两者内在关联的探讨, 明确土地利用指标的指示意义, 厘定土地利用不同信息对水体营养物的影响, 增加土地利用对水体营养物输出的解释能力。
3) 构建土地利用和水体营养物关系的多尺度结构特征。任何流域的土地利用都存在一定的等级结构和空间分布特征, 在不同的等级尺度之间, 生态学的规律和作用将出现显著的差异。因此, 需要通过多尺度的采样和比较, 寻找土地利用和水体营养物关系的特征尺度和阈值, 构建两者关系的多尺度结构框架, 识别不同等级结构内的关键影响因素, 并进一步研发尺度转换和综合集成方法。从而, 有效指导设置合理的植被缓冲区和河岸带, 辅助土地利用管理和优化调控, 控制流域水体富营养化。
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