快速城市化流域土地利用变化对河流水质的影响:蒙古塞尔贝河案例研究

《Geographies》:Land Use Change and River Water Quality in a Rapidly Urbanizing Catchment: The Selbe River, Mongolia

【字体: 时间:2026年01月04日 来源:Geographies 1.7

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  本文系统研究了蒙古乌兰巴托塞尔贝河流域在快速城市化背景下土地利用变化与河流水质退化的关联。通过整合2000-2020年Landsat卫星影像与2012-2023年水质监测数据,发现建成区面积扩张3.5倍导致水质指数(WQI)从1.08升至7.24,河流被归类为"重度污染"。研究揭示了非正式居民区(GRA)和高层住宅区(HRA)对NH4+、NO2?等污染物浓度的显著影响,为寒旱区城市水资源管理提供了重要科学依据。

  
土地利用变化与河流水质:塞尔贝河流域的实证研究
研究背景与意义
在全球城市化加速的背景下,寒旱区城市扩张通过土地利用变化和不透水表面增加对河流生态系统构成严重威胁。蒙古乌兰巴托作为典型寒旱区快速城市化区域,其塞尔贝河流域(SRC)的土地利用转型与水质演化过程具有重要研究价值。该研究通过多源遥感数据与长期水质监测相结合,系统揭示了2000-2020年间城市化进程对河流水质的累积影响。
研究区域特征
塞尔贝河流域位于乌兰巴托北部,流域面积54平方公里,海拔介于1300-2000米之间。该区域具有典型的寒旱区气候特征,年均温-1.2°C,年降水量258.5毫米,其中70%以上集中在6-8月。流域内土地利用呈现高度异质性,包含森林、草地、农业用地和城市建成区等多种景观类型。研究沿河道布设5个采样点,分别代表上游自然河段、季节性居住区(SRA)、传统蒙古包居住区(GRA)与高层住宅区(HRA)等不同城市化强度的河段。
研究方法体系
土地利用变化分析采用Landsat系列卫星影像(2000-2020年),通过监督分类识别四类土地覆盖类型:建成区、裸地、绿地区域和水体。城市扩张强度通过城市扩张强度指数(UEII)量化,其计算公式为UEII = (BLA/TLA) × (ΔAt/t) × 100,其中BLA为建成区面积,TLA为流域总面积。水质监测涵盖NH4+、NO2?、NO3?、PO43?和悬浮固体(SS)等关键指标,水质评价采用蒙古国标准的水质指数(WQI)方法,计算公式为WQI = Σ(Ci/PLi)/n。
土地利用变化结果
2000-2020年间,塞尔贝河流域建成区面积从16.20平方公里扩张至57.9平方公里,增幅达3.5倍。同期裸地面积从149.5平方公里减少至64.80平方公里,绿地区域从156.89平方公里增加至200.11平方公里。城市扩张强度分析显示,2000-2005年UEII值为2.40(低强度扩张),2015-2020年升至5.50(中高强度扩张),2020-2022年间年扩张速率达到10.23平方公里/年。人口数据表明,GRA区域人口从1995年的8.5万增长至2023年的21.5万,是城市扩张的主要驱动力。
水质变化特征
水质监测数据显示明显的时空分异规律。上游采样点水质保持清洁状态(WQI<0.30),而下游GRA和HRA相邻河段污染显著。2012-2013年期间,WQI值从上游的0.13升至下游的2.98;至2022-2023年,WQI范围变为2.08-7.24,第四采样点(GRA与HRA交界处)达到峰值7.24,属于"重度污染"级别。污染物浓度空间分布显示,NH4+、NO2?等指标在下游站点频繁超过MNS 4586-98标准限值,其中NH4+浓度在2023年下游站点达到标准值的3.2倍。
机制分析与讨论
研究揭示了寒旱区城市扩张影响水质的核心机制:不透水表面增加导致地表径流加速,减少了地下水补给;非正规居住区缺乏污水处理设施,直接排放生活污水;河岸带植被破坏削弱了水体的自净能力。与蒙古其他河流流域(如Kharaa河、Selenge河)相比,塞尔贝河流域表现出更强烈的点源污染特征,这与其高度城市化的流域特性密切相关。虽然绿地区域有所增加,但生态服务功能不足以抵消不透水表面带来的环境压力。
政策启示与建议
基于研究发现,提出以下管理建议:加强河岸带生态保护,建立最小宽度的 riparian buffer;完善非正规居住区的基础设施,特别是污水处理系统;实施流域综合管理计划,将土地利用规划与水质保护目标相结合;建立长期水质监测网络,为管理决策提供数据支持。这些措施对于寒旱区城市水资源的可持续管理具有重要实践意义。
研究局限与展望
本研究存在若干局限性:水质采样仅代表8月高流量期情况,缺乏全年动态数据;土地覆盖分类未进行正式的精度验证;缺乏未受干扰的对照流域进行对比分析。未来研究应加强多季节采样,引入更高分辨率的遥感数据,并开展社会经济驱动力的综合分析。
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