云南九大高原湖泊流域人类活动强度对水质的多尺度影响
张洪森 , 角媛梅 
, 陈凡 , 张兆年 , 徐秋娥 , 陶妍
摘要：人类活动强度的空间异质性是理解区域人地关系和生态环境效应的基础。基于云南九大高原湖泊流域2020年土地利用数据, 构建不同景观类型的人类影响强度系数, 运用GIS空间分析量化流域人类活动强度与空间分异, 探讨人类活动强度对水质的影响。结果表明: 人类活动强度总体特征由高到低依次是杞麓湖(4.83)、星云湖(4.71)、滇池(4.19)、阳宗海(4.11)、抚仙湖(4.03)、异龙湖(4.01)、程海(3.93)、洱海(3.88)和泸沽湖(2.96)。人类活动强度指数(HAI)在流域尺度、坝区尺度、湖岸尺度的空间分异特征明显, 每个流域都受到高强度人类活动影响, 最大值出现在坝区, 滇池、杞麓湖岸线存在完全开发的区域。人类活动强度随海拔和坡度增高而下降, 高强度区集中在地势低平的湖泊周围。湖泊营养状态指数与流域尺度和坝区尺度高强度区呈显著正相关, 这些区域应作为景观优化和管理的重点; 与岸线尺度低强度区呈显著负相关, 有必要减少湖滨带人类活动。综合考虑流域地形地貌-人类活动强度-水质的级联效应, 应从不同空间尺度对各景观要素与过程管控。鉴于人类活动强度对水质的影响, 可把湖泊管理分为预防型、保护型、治理型。
关键词：人类活动强度 高原湖泊 水质 流域 生态管理
Multi-scale impacts of human activity intensity on water quality in nine plateau lake basins in Yunnan Province
Zhang Hongsen , Jiao Yuanmei , Chen Fan , Zhang Zhaonian , Xu Qiu'e , Tao Yan
Abstract: The spatial heterogeneity of human activity is fundamental for understanding regional human-land relations and its ecological environmental effects. Utilizing 2020 land-use data from nine plateau lake basins in Yunnan Province, we developed human impact intensity coefficients for varying landscape types. Employing GIS spatial analysis, this study quantified the intensity and spatial heterogeneity of human activities in the basins, and studied its effect on water quality. The study identified a descending order of human activity intensity(HAI) on the lakes as follows: Lake Qilu (4.83), Lake Xingyun (4.71), Lake Dianchi (4.19), Lake Yangzonghai (4.11), Lake Fuxian (4.03), Lake Yilong (4.01), Lake Chenghai (3.93), Lake Erhai (3.88) and Lake Lugu (2.96). The discernible spatial variation of human activity intensity was observed at three scales: watershed, flat area, and lakeshore. Each basin was influenced by strong human activity, and maximum values occurred in the flat area. A portion of the lakeshore of Lake Dianchi and Lake Qilu was fully developed area. HAI decreased with increasing elevation and slope, and high-intensity areas were concentrated around lakes with low elevation and flat land in the basin. The significant positive correlation between the high-intensity areas on the scale of the watershed and flat area on the trophic state index of the lakes, thus it should be the key area of landscape optimization and management in the future. Lakeshore scale low-intensity occupancy was significant negative correlation, and there is a need to reduce human activities. Considering the cascade effect of topography and geomorphology of the watershed - intensity of human activities-water quality, the control of each landscape element and process should be carried out from different spatial scales. According to the effects from various human activity intensity on the water quality, lakes can be classified into the preventive type, protective type and treatment type for their management.
Keywords: Human activity intensity plateau lakes water quality basin ecological management
随着“人类世”到来，人类活动超过自然变化，成为塑造地球表面的主导力量[1]。人口增长和人均用水量增加给水生态系统带来巨大压力，使其结构和功能发生前所未有的变化，而人类活动持续增加，使得污染物以点源或面源的形式进入水体，导致富营养化加剧，水质下降[2-3]。因此，刻画流域人类活动强度显得尤为重要，将人类活动量化和空间化更是研究人类活动生态环境效应的基础之一[4-5]。
人类活动是指人类为满足自身生存和发展需求，对自然环境采取的一系列开发、利用和保护行为的总称，而人类活动强度则是表征这一行为对陆地表层影响和作用程度的综合指标[6-7]。目前，人类活动对水生态系统影响的研究已展开，思路大致分两种[8-9]：一种从压力角度出发，侧重对人类活动的刻画，如程琳琳等[10]整合人口、农业、经济、土地利用等多种社会因素，构建衡量人类活动强度的评价指标体系，与水质参数进行回归分析；另一种从状态角度出发，侧重人类活动产生的生态效应，如Dodds等[11]从6种淡水生态系统服务的受影响程度，构建人类淡水影响指数，以此评估全球人类活动强度。然而，由于人类活动的复杂性和时空异质性，往往面临如何描述其尺度差异的不确定性问题，而传统的人类活动强度定量分析方法忽视了生态过程的影响，主要基于年鉴数据，这意味着结果的准确性较低[12-13]。近年来，随着遥感时空分辨率提升，空间分析成为评估人类活动强度和空间分布的有效途径[14-15]，已有方法分两类：一种是直接表达人类活动强度，如：土地利用法、人类足迹法和综合指标法等[16-18]；另一种基于地球系统各类指标体系的变化来间接指示人类活动强度，如：植被指数法、净初级生产力人类占用法和全球干扰指数法等[19-20]。
综合来看，土地利用作为人地关系的纽带，是人类活动对地表生态系统最直接、最重要的表现。利用遥感卫星解译的土地利用数据具有高时空分辨率的特点，不仅可以准确量化人类活动的强度，还可以区分不同时空尺度的人类活动强度[21-22]。因此，在土地利用和景观的基础上，根据不同理论提出人类活动强度的量化指标：(1)陆地表层人类活动强度指数(HAILS)，将不同土地利用类型的面积按照一定折算系数换算成建设用地当量[6]；(2)人类活动强度指数(HAI)，将不同景观类型进行人为影响强度赋值并结合不同景观类型的面积比重[23]；(3)人为干扰度(HI)，引入生态干扰度理念，将不同景观受到的干扰进行赋值计算[24]；(4)景观发展强度(LDI)，引入能值理论将土地利用和从单位面积能源使用得出的开发强度测量[25]。上述4种指标在表达人类活动强度空间分布时都表现出较好的适应性，并在不同空间尺度得到运用和验证。而在景观生态学看来，人类活动强度是景观动态的重要驱动因子之一，影响自然生态系统不断地向半自然或人工生态系统转变，不同景观类型代表了不同人类活动和开发强度的特征[26]。因此，基于景观类型组成及其空间异质性，根据不同景观类型的人为影响强度赋值构建一套指标，即上述方法(2)，不仅可以从多尺度视角评价景观受人类活动的影响程度，还能综合考虑格局-过程-效应的相互联系[27]。目前，该方法在城市景观[23]、旱区景观[28]、梯田景观[29]等不同区域和尺度上得到运用，但少见高原湖泊流域研究，更没有对其空间异质性特征和水生态环境效应的细致评述。
人类活动强度具有很强的时空性，将其量化和空间化是分析人类活动对地表水质影响的基础，也是流域水环境管理和保护的关键[30]。云南九大高原湖泊流域是我国社会经济发展和生态环境保护矛盾最突出的地区之一，水质恶化成为当地最为重视的生态环境问题[31]。高原湖泊水质对地区的经济发展和生态安全有重要意义，而湖泊面临的富营养化、生态退化等环境问题各不相同，这与流域人类活动差异有关，流域景观变化通过垦荒和城市化等加速养分输出，使湖泊营养富集[32]。景观格局、人类活动和地表水质是紧密相连的，因此，综合考虑三者响应关系，识别人类活动强度空间分布和差异能为决策者在流域尺度上提供更多实用和可操作的建议[33-34]。研究依据云南九大高原湖泊流域景观现状，基于景观类型受人类活动强度干扰程度不同，人类活动强度越高，景观的原始、自然特征就越低的假设，分别从流域尺度、坝区尺度、湖岸尺度，并结合流域地形地貌，分析流域人类活动强度的程度差异和空间差异，继而探讨人类活动格局的形成原因以及对湖泊水质的影响，为今后流域的开发管理和湖泊的治理保护提供建议。
1 研究区与研究方法1.1 研究区概况
云南是我国天然湖泊最多的省份之一，有9个湖泊面积在30 km2以上，分别为滇池、阳宗海、抚仙湖、星云湖、杞麓湖、洱海、泸沽湖、程海和异龙湖，故称九大高原湖泊(以下简称九湖)，九湖位置及其流域范围见图 1。九湖是云贵高原极为重要的自然资源，在多种生态系统服务上发挥着重要作用。九湖的生态系统极其脆弱并具有封闭性，受地形和气候影响，降水量少，蒸发量大，雨季短，旱季长，入湖河流多为典型的山地型河流，流程短、水量小，导致湖水净化周期长、流动性差，湖泊生态系统的水资源保障能力低。由于地形限制，九湖流域是云南省开发历史早、利用强度大、经济发达、人口密集的地区，面积仅占全省的2.1%，却承载了全省25.3% 的经济和14.3% 的人口[35]。特别是近年来受全球气候变化和人类活动加剧的综合影响，加之先天自然条件限制，湖泊面积减少、水质下降、富营养化加剧的现象越来越突出，生态系统功能和服务逐渐下降，面临严峻的环境治理和生态保护风险挑战。
1.2 数据来源
DEM数据使用ASTER GDEM 30 m分辨率数字高程数据(https://www.gscloud.cn)。在ArcGIS 10.8中，借助Spatial Analyst-Hydrology工具，结合研究区地形和水文条件，对流域范围进行识别，提取流域边界。坡度也基于DEM提取。
土地利用数据使用欧空局2020年全球10 m分辨率数据集(https://viewer.esa-worldcover.org/worldcover)。该产品基于Sentinel-1和Sentinel-2卫星遥感影像数据，包含11种类别，整体精度达到74.4%。结果显示：云南九大高原湖泊流域景观类型主要有林地、草地、耕地、建设用地、水域、湿地和未利用地。
水质数据使用云南省生态环境厅公布的《九大高原湖泊水质检测状况月报》。统计2020年全年的九湖营养状态指数，按时间序列计算每个湖泊营养状态指数的算术平均值。湖泊营养状态指数是一种综合营养状态指数评价，采用0~100对湖泊营养状态进行分级评价，该指数以叶绿素a作为基准指标，综合总磷、总氮、水体透明度、高锰酸盐指数，然后再给予权重系数加权求和得出。各流域的景观类型组成状况和计算后的湖泊营养状态指数如图 2所示。
1.3 人类活动强度量化方法
研究采用曾辉[23]提出的人类活动强度指数(human activity intensity, HAI)，结合云南九大高原湖泊流域实际情况，对不同景观类型的人类影响强度系数进行修正，定量化描述流域的人类活动强度。人类活动强度是通过不同景观组分的面积比重以描述景观的人工改造活动强度，也可以作为生态系统胁迫指数的表征指标。具体公式如下：
HAI=∑i=1nAiPiTA
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(1) |
式中，HAI为人类活动强度指数，其值越大，表示人类活动强度越大、影响程度越高、生态系统受到胁迫程度越高。n是景观类型的数量，Ai是第i种景观类型的面积，TA是景观总面积，Pi是第i种景观类型的人类影响强度系数。
确立景观类型的人类影响强度系数时，参考前人研究[23, 29]，并结合流域实际情况，将不同景观类型的人类影响强度分成3个层级：(1)未利用层，包括未利用地；(2)较少利用层，包括：草地、林地、湿地和水域；(3)改造开发利用层，包括：耕地和建设用地。采用10分制对不同景观类型的人类影响强度系数赋值，数值越大表示人类活动对景观的改造活动越强，反之表示人类改造越小，具体各景观类型的人类影响强度系数介绍见表 1。分析人类活动强度时，首先，利用流域景观类型数据，按公式和表 1中的系数，计算流域人类活动强度总体特征。其次，综合考虑流域面积、景观类型斑块大小及可塑性面积单元后，利用ArcGIS10.8，将每个流域划分成1 km×1 km的网格，通过空间分析，计算每个单元格的人类活动强度值，得到流域尺度的人类活动强度空间分异特征。然后，根据流于DEM确定坝区、山区范围，并在1 km×1 km网格的基础上提取人类活动强度，得到坝区尺度的人类活动强度空间分异特征。最后，把尺度聚焦到湖泊斑块，从景观邻接特征出发[36]，沿湖泊矢量边界，设置1 km×1 km网格，并确保湖岸线在网格中心，以此分析湖泊湖岸的人类活动强度，得到湖岸尺度的人类活动强度空间分异特征。以上结果按HAI＜3为低人类活动强度、3≤HAI＜6为中等人类活动强度、HAI≥6为高人类活动强度，将流域的人类活动强度分为3个等级。
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表 1 景观类型的人类影响强度系数说明Tab. 1 Description of human impact intensity factor for landscape types |
2 结果与分析2.1 人类活动强度的总体特征
通过公式(1)计算九湖流域人类活动强度，由图 3可见，人类活动强度总体特征差异较小，主要为中等人类活动强度，HAI在2.96~4.83之间，由高到低依次是：杞麓湖、星云湖、滇池、阳宗海、抚仙湖、异龙湖、程海、洱海和泸沽湖。分等级看，泸沽湖流域为低人类活动强度，显示出人类活动强度较弱，流域内人工改造和开发的景观类型面积占比小；其余8个流域均处在中等人类活动强度，显示出较高的人类活动强度，流域内人工改造和开发的景观类型面积占比大。
2.2 人类活动强度的多尺度空间分异特征2.2.1 流域尺度
在流域尺度上，九湖流域人类活动强度的空间分异明显，如表 2、3所示。流域尺度HAI最大值都在7以上，说明每个流域都受到人类活动的强烈影响。从空间看，影响程度的差异较大：滇池流域和抚仙湖流域HAI最大值为10.00，而泸沽湖流域为7.82。从分级的结果看, 流域之间的差距主要表现在高强度区的占比：其中, 滇池流域受该级的影响最大，占比为35.36%，杞麓湖流域占比为34.39%，星云湖流域占比为31.83%，使得这3个流域HAI较高; 而泸沽湖流域高强度区占比仅为1.09%，低强度区占比达到了82.77%，HAI较低。洱海流域、异龙湖流域的低强度区占比分别为61.21% 和62.40%，说明景观受到的人为开发程度较低。
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表 2 不同尺度人类活动强度程度差异Tab. 2 Variation of human activity intensity at different scales |
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表 3 流域地形地貌特征和多尺度人类活动强度空间分异Tab. 3 Topographic characteristics of the basin and spatial variation of human activity intensity at multiple scales |
2.2.2 坝区尺度
在坝区尺度上，人类活动强度空间异质性明显，如表 2、3所示。坝区尺度HAI最大值与流域尺度HAI最大值保持一致，说明坝区是受人类活动影响最大的区域。从影响程度的空间差异看，坝区尺度的中等强度区、高强度区占比都高于流域尺度，其中滇池坝区的高强度区占比达到66.92%，杞麓湖坝区、星云湖坝区和洱海坝区的高强度区分别为47.62%、43.43% 和37.80%。相反，泸沽湖坝区的低强度区占比高，为64.89%，而高强度区占比仅为2.29%，远低于其他流域，一定程度上也反映出泸沽湖坝区受人为影响较低。
2.2.3 湖岸尺度
在湖岸尺度上，人类活动强度的差异也较大，如表 2、3所示。滇池、杞麓湖HAI最大值达到9，说明湖岸存在被完全开发的区域，受人类活动影响强烈，湖泊生态系统和陆域自然生态系统处在完全隔离的状态，同时，滇池和杞麓湖的高强度区长度分别占斑块总长的41.07% 和9.02%。此外，抚仙湖、洱海岸线也有高强度区存在，占比分别为4.83% 和0.40%。星云湖岸线的人类活动强度完全处在中等强度，洱海、阳宗海、杞麓湖、抚仙湖岸线超过90% 位于此区间。泸沽湖岸线则有64.56% 处在低强度区，35.44% 处在人类活动中值区，说明泸沽湖岸线的人类活动影响较低，景观的人为改造程度低。
2.3 人类活动强度随地形的变异特征
通过DEM数据，对九湖流域HAI在海拔梯度上的变化进行统计，见图 4。总体上，人类活动集中在流域海拔低的地方，特别是1300~2000 m区间的人类活动强度高，以杞麓湖流域、滇池流域和洱海流域为代表，这3个流域HAI最大值在该区间内都超过7。而随着海拔上升，人类活动强度呈下降的趋势。
将坡度按平坡(0°~5°)、缓坡(6°~15°)、斜坡(16°~25°)、陡坡(26°~35°)和急险坡(≥36°)分为5类。由表 4可知：每个流域的HAI大致随着坡度的升高而降低，平坡最高，急险坡最低。从空间分布上看，平坡主要分布在湖滨的平缓坝区，是高原湖泊流域中最适宜开发的地区，景观类型多呈集中连片的建设用地和耕地，尤其滇池流域平坡地HAI是最高的，达到5.84。随着坡度增加，HAI在逐渐下降。但也有HAI出现斜坡地高于缓坡地的情况，如：异龙湖流域(3.29＞3.17)、星云湖流域(4.61＞4.51)和滇池流域(4.70＞4.37)，这可能是由于修筑梯田的缘故。
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表 4 人类活动强度坡度差异Tab. 4 Human activity intensity in slope differences |
3 讨论3.1 流域-坝区-湖岸等尺度上人类活动强度对水质的影响及空间分异
九湖流域人类活动强度量化特征的空间异质性表现在流域尺度、坝区尺度和湖岸尺度上，这种差异直接或间接影响污染物质的产生、扩散和转化过程，并对湖泊水质产生影响。将九湖的湖泊营养状态指数分别与流域尺度、坝区尺度、湖岸尺度HAI进行Spearman相关性分析，结果如表 5所示。可以看出，九湖的湖泊营养状态指数与流域尺度高强度区和坝区尺度高强度区呈显著正相关关系(P＜0.05)，而与岸线尺度低强度长度占比呈显著负相关关系(P＜0.1)。从各不同人类活动强度的景观看：杞麓湖流域、星云湖流域、异龙湖流域的耕地占比在20% ~30% 之间，表现出较高的人类活动强度。作为传统农业种植基地，不合理的农业种植结构、粗放的生产方式使得农业面源污染成为主要污染源之一，以杞麓湖为例，流域农业面源产生的COD、总氮、总磷入河量分别占总量的73.83%、81.20%、70.65% [37]。滇池流域的高强度区占比为28.98%，流域人口与建设用地增长等人类活动对滇池水质造成巨大压力，景观的水质净化功能逐渐丧失，这也是滇池难治理的原因[38]。同时，滇池岸线的高强度区邻接长度占斑块总长的41.07%，景观斑块边缘会起到半透膜的作用，对进入和离开景观斑块的物质进行过滤，当湖泊斑块与建设用地、耕地这类高人类活动强度景观的空间邻接长度占其边缘总长的比例越高，水质越易受到污染[39]。抚仙湖流域、阳宗海流域的人类活动强度较高，HAI分别为4.03和4.11，高强度区面积占比分别为8.90% 和8.98%，尽管目前水质尚好，但已经出现早期富营养化的迹象，需特别防范高强度区对湖泊水质的不利影响[40]。此外，湖滨带对土地利用和人类活动变化极为敏感，洱海西岸湖滨区几乎都为农田和村庄，人类活动强度高[41]，通过生态廊道建设，林地、草地、湿地、水域面积增加，对人类活动起到一定缓冲作用。然而，湖滨带生态廊道对人类活动强度缓冲作用的影响程度，尤其是其宽度，还需进一步研究。今后的研究要格外关注生态廊道的空间尺度。
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表 5 九湖湖泊营养状态指数和不同尺度人类活动强度程度的相关性Tab. 5 Correlation between lake trophic state indices and human activity intensity at different scales in nine lakes |
在流域和坝区，应根据人类活动强度和水质状况，实施更加全面的流域生态管理，重点是减少来自陆域的面源污染输入和水土流失。在人类活动最强的城市内，应加大绿色基础设施建设力度，如雨水花园、湿地公园、绿色屋顶和雨污分流系统等，延缓雨水流入排水系统的时间，以减少城市径流和污染物输入；在人为活动较强的城乡交错带或农村地区，需改进农业生产方式以减少农药和化肥的使用，鼓励农田节水灌溉系统和排水措施，以减少耕地径流中的污染物量。在湖泊岸线，湖滨带是水生生态系统和陆地生态系统相互作用的过渡地带，低人类活动有助于保持水质[42]。因此，有必要减少湖岸地区的人类活动，恢复其生态功能，发挥隔离和缓冲外部干扰的作用，从而保护和恢复自然湿地。同时，通过科学营造人工湿地，包括恢复湿地植被、改善水文条件等，以实现湖滨带缓冲区的水质净化功能。
3.2 地形地貌-人类活动强度-水质三者间的级联影响及效应
九湖流域人类活动强度随海拔增高而下降，随坡度增高而下降，高强度区集中在流域低海拔且地势平坦的区域。九湖基本是由断陷形成的构造湖，汇水面积小，面积超过2000 km2的只有滇池流域和洱海流域，其他的不足1000 km2，阳宗海流域仅有192 km2，流域面积是流域能容纳人类活动的最大空间范围。可并非流域的所有土地都适宜人类活动开发，高强度区集中在湖泊周围的坝区，这里是流域唯一能同时满足海拔低、坡度缓的地区，洱海流域和滇池流域最为典型：洱海流域高强度区在苍山和洱海之间呈“条带状”分布，东西宽距约2~3 km，南北绵延近40 km，而滇池流域得益于拥有广阔的低缓土地，因此高强度区呈“团块状”分布。另外，也不能忽视高原湖泊自身对流域人类活动强度的影响：湖泊面积与流域面积比越大，说明可供流域适宜开发的土地面积会越小，这是因为当湖面面积在流域占比大时，湖面与四周面山距离较近，沉积作用形成的平地较少。以程海为例，虽然海拔较低，但流域面积小(318 km2)、湖面与流域面积比大(1 ∶4.12)，导致流域能提供发展的空间十分有限，人类活动强度低。
研究表明，地形地貌特征对水质有影响。一方面，地形地貌可以直接通过海拔、坡度和坡向影响降水-地表径流过程和土壤植被发育，继而影响面源污染的产生和迁移；另一方面，由于景观类型在特定地形地貌区的选择性，使得景观组成和格局在不同地形地貌区的空间尺度上存在差异[43]，如高原湖泊流域是典型的“山-盆耦合”地貌，分为山区和坝区两个单元，造就了“林草覆盖-耕地/城镇-湿地-湖泊”圈层式分布的流域景观格局特征，进而对水质有不同的影响[44]。此外，也要考虑湖泊自身特征对水质的影响。如：湖泊的自净能力与水深和蓄水量有关，湖泊的水深和蓄水量越大，对污染物的稀释力越强[45]。而湖泊面积与流域面积比越大，水质越好，这是因为来自陆域的营养物质通常被认为是湖泊富营养化的关键驱动因素，当比值较大时，流域面积有限，湖面面积大，湖泊对流域事件的反应较小；相反，当比值较小时，湖泊面积小，但从更大的流域接受污染物，这些湖泊对环境的变化特别敏感[46-47]。表 6列举了九湖的基本形态特征参数。以程海为例, 程海流域HAI为3.93，但程海是完全封闭的湖泊，既无常年河流补给，又无出水口，湖面与流域面积比为1 ∶4.12，水质更容易受流域降水-径流过程的影响[48]。
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表 6 九大高原湖泊基本形态特征参数Tab. 6 Basic morphological characteristic parameters of the nine plateau lakes |
综上所述，高原湖泊流域“山-坝-湖”的空间格局差异导致人类活动强度的程度和空间分布有显著差异，地形地貌特征对水质有直接或间接的影响。因此，高原湖泊流域地形地貌特征-人类活动强度-水质三者的级联关系是今后研究的重点，需基于此制定更加行之有效的管理策略和规划措施，实现高原湖泊流域水资源的可持续利用和保护。从三者级联关系看，需按照流域“山水林田湖草”的系统性和整体性观点，从源头到湖泊，根据不同的地形地貌单元和生态功能区进行保护和修复，即从上游山区的水源涵养和水土保持功能，到中游坝区的农业生产和社会发展功能，到下游湖滨带的缓冲区功能，再到湖泊的生物多样性和供水功能，对流域内的多种自然要素进行整体保护、系统修复、综合治理，构筑九湖流域的生态安全屏障。
3.3 基于人类活动强度-湖泊水质矩阵的九大高原湖泊流域保护治理类型识别及其相应对策
基于九大高原湖泊流域人类活动强度总体特征和湖泊水质的耦合特征，采用四象限矩阵分析方法，探究九大高原湖泊差异，识别保护治理类型。该模型以人类活动强度总体特征为x轴，湖泊营养状态指数为y轴，构建出四象限模型，基于归一化的数据处理方法，将人类活动强度和湖泊水质进行划分，可以看出九湖的保护治理状态分为3种：预防型、保护型、治理型(图 5)。其中，预防型为流域人类活动强度低、湖泊水质好的泸沽湖；保护型为流域人类活动强度较高、湖泊水质较好的抚仙湖、阳宗海、洱海；治理型为流域人类活动强度高、湖泊水质较差的滇池、程海、杞麓湖、星云湖、异龙湖。
针对不同状态的湖泊，应采用相应的措施进行保护或治理：1)预防型湖泊应遵循预防为主、生态保护优先的原则，以水资源和水环境承载力为约束条件，加强流域空间管控，将水生态修复和生活污水治理为主攻方向。以泸沽湖为例，旅游业的快速发展增加了维持I类水质的压力。为应对这一挑战，当地加强了跨地区、跨部门的合作与协调，还制定了流域综合管理的政策和措施，加强对水污染和水资源利用的监管，注重社区参与和可持续发展[49]；2)保护型湖泊应遵循保护为主，在预防型湖泊的基础上进一步提高水资源承载能力，严格控制外源输入，恢复水生态系统，从“一湖之治”向“流域之治”的转变，建设人与自然和谐共生的现代化社会。以洱海为例：作为云南省第二大高原淡水湖，具有多重景观功能，但由于流域内农业面源污染严重，洱海水体出现富营养化。当地政府除了调整农作物种植结构，遏制农业面源污染外，还在湖边建设生态廊道。这条廊道不仅能净化上游低污染水体，恢复湿地生境，还能促进旅游业发展，实现整个流域的可持续发展[50]；3)治理型湖泊应持续加大治理力度，在保护型湖泊的基础之上，还应加大清理湖泊内源，系统恢复水生态，促进流域经济社会的绿色转型，实现可持续发展。以滇池为例：作为国内率先探索污染治理的湖泊，通过多项环境及生态过程治理，如：环湖截污、入湖河道整治、农业农村面源治理、生态修复与建设、生态清淤、外流域引水及节水等，水质得到极大改善，也为其他城市湖泊的水环境治理提供了宝贵借鉴[51]。
4 结论
本研究运用GIS空间分析技术，以2020年云南省九大高原湖泊流域土地利用数据为基础，结合研究区实际情况，构筑不同景观类型的人类影响强度系数，对九个流域进行人类活动强度的定量描述，分别从流域尺度、坝区尺度和湖岸尺度分析其空间异质性特征，并初步探讨流域多尺度人类活动强度对湖泊水质的影响。
1) 九湖流域的人类活动强度差异总体较小，HAI从高到低依次是杞麓湖(4.83)、星云湖(4.71)、滇池(4.19)、阳宗海(4.11)、抚仙湖(4.03)、异龙湖(4.01)、程海(3.93)、洱海(3.88)和泸沽湖(2.96)。人类活动强度在流域尺度、坝区尺度、湖岸尺度的空间分异特征明显，滇池流域的人类活动强度高强度区占比为35.36%，泸沽湖流域占比为1.09%；流域HAI最大值出现在坝区，滇池坝区高强度区占比为66.92%，泸沽湖坝区高强度占比为2.29%；滇池岸线高强度区占斑块总长41.07%，泸沽湖岸线低强度区占斑块总长64.56%。随着海拔增高和坡度的增加，流域的人类活动强度呈下降趋势，即人类活动集中在流域海拔低、地势平的地方。
2) 在高原湖泊流域，流域人类活动强度差异是影响湖泊水质的重要因素，地形地貌特征对该现象产生尤为严重的影响。一方面，受到人类改造和开发的影响，耕地和建设用地增加导致污染负荷上升，同时降低了景观得水质净化功能。另一方面，流域“山-坝-湖”的空间结构制约着人类活动强度和空间分布，高强度区域往往集中在地势低平的坝区，其靠近湖泊的特点使得污染物更容易进入水体。因此，深入研究地形地貌特征、人类活动强度和水质之间的级联关系将是未来研究的重点。
3) 考虑湖泊营养状态指数与流域尺度高强度区、坝区尺度高强度区呈显著正相关关系(P＜0.05)，与岸线尺度低强度长度占比呈显著负相关关系(P＜0.1)，高强度区应作为今后流域景观优化和管理的重点区域，同时减少湖岸地区的人类活动。在考虑流域地形地貌-人类活动强度-水质的级联影响时，应统筹流域“山水林田湖草”各景观要素，从上游山区、中游坝区、下游湖滨带到湖泊不同空间尺度，做到多过程综合管控。在综合考虑流域人类活动强度和水质差异时，可按照预防型(泸沽湖)、保护型(抚仙湖、阳宗海、洱海)、治理型(滇池、程海、杞麓湖、星云湖、异龙湖)进行分类管理。
| [1] |
|
| [2] |
Zhao CS, Shao NF, Yang ST
et al. Quantitative assessment of the effects of human activities on phytoplankton communities in lakes and reservoirs.
Science of the Total Environment, 2019,
665: 213-225.
DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.02.117
|
| [3] |
Li Y, Fang LC, Wang YZ
et al. Anthropogenic activities accelerated the evolution of river trophic status.
Ecological Indicators, 2022,
136: 108584.
DOI:10.1016/j.ecolind.2022.108584
|
| [4] |
Li M, Zhang XZ, Wu JS
et al. Declining human activity intensity on alpine grasslands of the Tibetan Plateau.
Journal of Environmental Management, 2021,
296: 113198.
DOI:10.1016/j.jenvman.2021.113198
|
| [5] |
Chen HJ, Liu L, Zhang ZY
et al. Spatio-temporal correlation between human activity intensity and land surface temperature on the north slope of Tianshan Mountains.
Journal of Geographical Sciences, 2022,
32(10): 1935-1955.
DOI:10.1007/s11442-022-2030-5
|
| [6] |
Xu Y, Xu XR, Tang Q. Human activity intensity of land surface: Concept, methods and application in China.
Journal of Geographical Sciences, 2016,
26(9): 1349-1361.
DOI:10.1007/s11442-016-1331-y
|
| [7] |
Wen Y. Preliminary discussion on quantitative evaluation method of human activity intensity.
Impact of Science on Society, 1998(4): 56-61. [文英. 人类活动强度定量评价方法的初步探讨.
科学对社会的影响, 1998(4): 56-61.]
|
| [8] |
Zhao YH, Qu Z, Zhang Y
et al. Effects of human activity intensity on habitat quality based on nighttime light remote sensing: A case study of Northern Shaanxi, China.
Science of the Total Environment, 2022,
851(Pt 1): 158037.
DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.158037
|
| [9] |
Liu SL, Liu LM, Wu X
et al. Quantitative evaluation of human activity intensity on the regional ecological impact studies.
Acta Ecologica Sinica, 2018,
38(19): 6797-6809. [刘世梁, 刘芦萌, 武雪等. 区域生态效应研究中人类活动强度定量化评价. 生态学报, 2018,
38(19): 6797-6809.
DOI:10.5846/stxb201711172048]
|
| [10] |
Cheng LL, Yang KY, Du J
et al. Feature of spatial and temporal variation of water quality and influence of human activities on it in Hebei Province.
Journal of Water Resources and Water Engineering, 2015,
26(1): 1-7. [程琳琳, 杨开宇, 杜鹃等. 河北省河流水质时空变化特征及受人类活动的影响分析.
水资源与水工程学报, 2015, 26(1): 1-7.]
|
| [11] |
Dodds WK, Perkin JS, Gerken JE. Human impact on freshwater ecosystem services: A global perspective.
Environmental Science & Technology, 2013,
47(16): 9061-9068.
DOI:10.1021/es4021052
|
| [12] |
Zhang YR, Zhou ZF, Zhang HT
et al. Quantifying the impact of human activities on water quality based on spatialization of social data: A case study of the Pingzhai Reservoir Basin.
Water Supply, 2020,
20(2): 688-699.
DOI:10.2166/ws.2020.001
|
| [13] |
Stephens CM, Lall U, Johnson FM
et al. Landscape changes and their hydrologic effects: Interactions and feedbacks across scales.
Earth-Science Reviews, 2021,
212: 103466.
DOI:10.1016/j.earscirev.2020.103466
|
| [14] |
McCloskey JM, Spalding H. A reconnaissance-level inventory of the amount of wilderness remaining in the world.
Ambio, 1989,
18(4): 221-227.
|
| [15] |
Venter O, Sanderson EW, Magrach A
et al. Sixteen years of change in the global terrestrial human footprint and implications for biodiversity conservation.
Nature Communications, 2016,
7(1): 12558.
DOI:10.1038/ncomms12558
|
| [16] |
Geldmann J, Joppa LN, Burgess ND. Mapping change in human pressure globally on land and within protected areas.
Conservation Biology: the Journal of the Society for Conservation Biology, 2014,
28(6): 1604-1616.
DOI:10.1111/cobi.12332
|
| [17] |
Sun YX, Liu SL, Shi FN
et al. Spatio-temporal variations and coupling of human activity intensity and ecosystem services based on the four-quadrant model on the Qinghai-Tibet Plateau.
Science of the Total Environment, 2020,
743: 140721.
DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.140721
|
| [18] |
|
| [19] |
Peng J, Wang YL, Wu JS. Human appropriation of net primary production: An approach for ecological assessment of regional sustainable development.
Journal of Natural Resources, 2007,
22(1): 153-158. [彭建, 王仰麟, 吴健生. 净初级生产力的人类占用: 一种衡量区域可持续发展的新方法. 自然资源学报, 2007,
22(1): 153-158.
DOI:10.3321/j.issn:1000-3037.2007.01.018.[]
|
| [20] |
Duan QT, Luo LH. Summary and prospect of spatialization method of human activity intensity: Taking the Qinghai-Tibet Plateau as an example.
Journal of Glaciology and Geocryology, 2021,
43(5): 1582-1593. [段群滔, 罗立辉. 人类活动强度空间化方法综述与展望——以青藏高原为例.
冰川冻土, 2021, 43(5): 1582-1593.]
|
| [21] |
Jia YY, Tang XL, Tang FL
et al. Research on human activity intensity and its impact on wetland landscape pattern in the middle and lower reaches of the Yangtze River Basin.
Resources and Environment in the Yangtze Basin, 2020,
29(4): 950-963. [贾艳艳, 唐晓岚, 唐芳林等. 长江中下游流域人类活动强度及其对湿地景观格局影响研究. 长江流域资源与环境, 2020,
29(4): 950-963.
DOI:10.11870/cjlyzyyhj202004016]
|
| [22] |
Li SC, Zhang YL, Wang ZF
et al. Mapping human influence intensity in the Tibetan Plateau for conservation of ecological service functions.
Ecosystem Services, 2018,
30: 276-286.
DOI:10.1016/j.ecoser.2017.10.003
|
| [23] |
Zeng H, Guo QH, Yu H. Spatial analysis of artificial landscape tran sform in Fenggang town, Dongguan city.
Acta Ecologica Sinica, 1999,
19(3): 298-303. [曾辉, 郭庆华, 喻红. 东莞市风岗镇景观人工改造活动的空间分析. 生态学报, 1999,
19(3): 298-303.
DOI:10.3321/j.issn:1000-0933.1999.03.002]
|
| [24] |
Chen AL, Zhu BQ, Chen LD
et al. Dynamic changes of landscape pattern and eco-disturbance degree in Shuangtai estuary wetland of Liaoning Province, China.
Chinese Journal of Applied Ecology, 2010,
21(5): 1120-1128. [陈爱莲, 朱博勤, 陈利顶等. 双台河口湿地景观及生态干扰度的动态变化.
应用生态学报, 2010, 21(5): 1120-1128.]
|
| [25] |
Brown MT, Vivas MB. Landscape development intensity index.
Environmental Monitoring and Assessment, 2005,
101(1): 289-309.
DOI:10.1007/s10661-005-0296-6
|
| [26] |
Wu JG. Landscape sustainability science: Ecosystem services and human well-being in changing landscapes.
Landscape Ecology, 2013,
28(6): 999-1023.
DOI:10.1007/s10980-013-9894-9
|
| [27] |
Gao WW, Zeng Y, Liu Y
et al. Human activity intensity assessment by remote sensing in the water source area of the middle route of the south-to-north water diversion project in China.
Sustainability, 2019,
11(20): 5670.
DOI:10.3390/su11205670
|
| [28] |
Gong L, Zhang HF, Aniwar A
et al. Spatial difference analysis of land use change and human impact in typical oasis in arid land.
Arid Land Geography, 2009,
32(4): 585-591. [贡璐, 张海峰, 安尼瓦尔·阿木提等. 干旱区内陆河流域典型绿洲土地利用格局变化中的人为影响空间分异研究.
干旱区地理, 2009, 32(4): 585-591.]
|
| [29] |
Zhang KF, Jiao YM, Ding ZQ
et al. Quantitative study on human activity intensity in Hani rice terrace heritage.
e-Science Technology & Application, 2017,
8(3): 51-57. [章侃丰, 角媛梅, 丁智强等. 哈尼梯田遗产地人类活动强度定量化研究.
科研信息化技术与应用, 2017, 8(3): 51-57.]
|
| [30] |
Zhang XX, Yi YJ, Yang ZF. Nitrogen and phosphorus retention budgets of a semiarid plain basin under different human activity intensity.
Science of the Total Environment, 2020,
703: 134813.
DOI:10.1016/j.scitotenv.2019.134813
|
| [31] |
Dong YF, Zheng WX, Zhang CX
et al. Temporal and spatial differences of lake ecosystem regime shift in China.
J Lake Sci, 2021,
33(4): 992-1005. [董一凡, 郑文秀, 张晨雪等. 中国湖泊生态系统突变时空差异. 湖泊科学, 2021,
33(4): 992-1005.
DOI:10.18307/2021.0403]
|
| [32] |
Sun JH, Cao XF, Huang Y. Relationships between spatial-temporal trends of water quality and the human activities in Lake Dianchi.
J Lake Sci, 2012,
24(3): 347-354. [孙金华, 曹晓峰, 黄艺. 滇池水质时空特征及与流域人类活动的关系. 湖泊科学, 2012,
24(3): 347-354.
DOI:10.18307/2012.0304]
|
| [33] |
Giri S. Water quality prospective in Twenty First Century: Status of water quality in major river basins, contemporary strategies and impediments: A review.
Environmental Pollution, 2021,
271: 116332.
DOI:10.1016/j.envpol.2020.116332
|
| [34] |
Wang YN, Li B, Yang GS. Stream water quality optimized prediction based on human activity intensity and landscape metrics with regional heterogeneity in Taihu Basin, China.
Environmental Science and Pollution Research, 2023,
30: 4986-5004.
DOI:10.1007/s11356-022-22536-5
|
| [35] |
Yang Z, Chen X, Zhou Y
et al. The practice and reflection of the protection and management of the nine plateau lakes in Yunnan under the guidance of ecological civilization thought.
Environmental Protection Science, 2023, 1-5. [杨智, 陈欣, 周云等. 生态文明思想指引下的云南九大高原湖泊保护治理的实践和思考. 环境保护科学, 2023, 1-5.]
|
| [36] |
Jiao YM, Xiao DN. Spatial neighboring characteristics among patch types in oasis and its ecological security.
Chinese Journal of Applied Ecology, 2004,
15(1): 31-35. [角媛梅, 肖笃宁. 绿洲景观空间邻接特征与生态安全分析.
应用生态学报, 2004, 15(1): 31-35.]
|
| [37] |
Wang WB, Guan TZ, Liang QB
et al. Study on the estimation of pollution loads and water environmental capacity in Qilu Lake watershed.
Environmental Pollution & Control, 2020,
42(11): 1436-1442. [王万宾, 管堂珍, 梁启斌等. 杞麓湖流域污染负荷及水环境容量估算研究.
环境污染与防治, 2020, 42(11): 1436-1442.]
|
| [38] |
Li GB, Li L, Pan M
et al. The degradation cause and pattern characteristics of Lake Dianchi ecosystem and new restoration strategy of ecoregion and step-by-step implementation.
J Lake Sci, 2014,
26(4): 485-496. [李根保, 李林, 潘珉等. 滇池生态系统退化成因、格局特征与分区分步恢复策略. 湖泊科学, 2014,
26(4): 485-496.
DOI:10.18307/2014.0401]
|
| [39] |
Roberts JM, Forman RTT, Godron M. Landscape ecology.
Journal of Range Management, 1988,
41(3): 271.
DOI:10.2307/3899190
|
| [40] |
Yang XD, Dong XH, Chen X
et al. Past environmental changes and management suggestions for lakes in the Yangtze River economic belt.
Bulletin of Chinese Academy of Sciences, 2020,
35(8): 977-987. [羊向东, 董旭辉, 陈旭等. 长江经济带湖泊环境演变与保护、治理建议.
中国科学院院刊, 2020, 35(8): 977-987.]
|
| [41] |
Dong YK, Ma W, Tan ZW
et al. Spatial and temporal variation of multiple eco-environmental indicators in Erhai Lake Basin of China under land use transitions.
Environmental Science and Pollution Research, 2023,
30: 16236-16252.
DOI:10.1007/s11356-022-23279-z
|
| [42] |
Yuan GX, Sun LJ, Guo PQ
et al. How eutrophication promotes exotic aquatic plant invasion in the lake littoral zone?.
Environmental Science & Technology, 2023,
57(21): 8002-8014.
DOI:10.1021/acs.est.2c09486
|
| [43] |
Kang WH, Cai H, Lin GM
et al. Influences of landscape on river quality under different geomorphological conditions.
Acta Ecologica Sinica, 2020,
40(3): 1031-1043. [康文华, 蔡宏, 林国敏等. 不同地貌条件下景观对河流水质的影响差异.
生态学报, 2020, 40(3): 1031-1043.]
|
| [44] |
Zhang HS, Jiao YM, Xu QE
et al. Research review on land use change in dianchi lake basin and its impact on water quality.
Yangtze River, 2023,
54(12): 65-73. [张洪森, 角媛梅, 徐秋娥等. 滇池流域土地利用变化及其对水质影响研究综述.
人民长江, 2023, 54(12): 65-73.]
|
| [45] |
Ran J, Xiang R, He J
et al. Spatiotemporal variation and driving factors of water quality in Yunnan-Guizhou Plateau Lakes, China.
Journal of Contaminant Hydrology, 2023,
254: 104141.
DOI:10.1016/j.jconhyd.2023.104141
|
| [46] |
Zhou J, Leavitt PR, Zhang YB
et al. Anthropogenic eutrophication of shallow lakes: Is it occasional?.
Water Research, 2022,
221: 118728.
DOI:10.1016/j.watres.2022.118728
|
| [47] |
Dai XY, Zhou YQ, Ma WC
et al. Influence of spatial variation in land-use patterns and topography on water quality of the rivers inflowing to Fuxian Lake, a large deep lake in the plateau of southwestern China.
Ecological Engineering, 2017,
99: 417-428.
DOI:10.1016/j.ecoleng.2016.11.011
|
| [48] |
Chen XK, Liu XB, Peng WQ
et al. Estimation of and control strategies for pollution loads from non-point sources in the Chenghai watershed.
Environmental Science, 2018,
39(1): 77-88. [陈学凯, 刘晓波, 彭文启等. 程海流域非点源污染负荷估算及其控制对策. 环境科学, 2018,
39(1): 77-88.
DOI:10.13227/j.hjkx.201705061]
|
| [49] |
Zhao B, Hu YS, Yu HR
et al. A method for researching the eutrophication and N/P loads of plateau lakes: Lugu Lake as a case.
Science of the Total Environment, 2023,
876: 162747.
DOI:10.1016/j.scitotenv.2023.162747
|
| [50] |
Lin SS, Shen SL, Zhou AN
et al. Assessment and management of lake eutrophication: A case study in Lake Erhai, China.
Science of the Total Environment, 2021,
751: 141618.
DOI:10.1016/j.scitotenv.2020.141618
|
| [51] |
Jia H, Xue W, Ying Z
et al. Management of water quality targets based on river-lake water quality response relationships for lake basins: A case study of Dianchi Lake.
Environmental Research, 2020,
186: 109479.
DOI:10.1016/j.envres.2020.109479
|
