辽河口国家级自然保护区湿地时空演变遥感评估
1.
2.
3.
Remote Sensing Monitoring and Analysis of the Impact of Human Activities on Wetland in Liaohe Estuary National Nature Reserve
1.
2.
3.
通讯作者:
收稿日期: 2021-06-03 修回日期: 2021-12-13
基金资助: |
|
Received: 2021-06-03 Revised: 2021-12-13
作者简介 About authors
谭月(1996-),女,吉林集安人,硕士研究生,主要从事湿地生态遥感研究E⁃mail:
关键词:
Keywords:
本文引用格式
谭月, 杨倩, 贾明明, 席志成, 王宗明, 毛德华.
Tan Yue, Yang Qian, Jia Mingming, Xi Zhicheng, Wang Zongming, Mao Dehua.
1 引 言
遥感技术因具有数据源丰富、宏观与快速等优点,在监测和评估人类活动对湿地生态系统的影响中广泛应用。Ren等[5]基于Landsat TM影像和规划数据,采用GIS空间分析方法,研究杭州湾2005~2020年城市建设用地向湿地延伸的潜在风险。Liu等[6]根据历史土地覆盖数据和遥感影像,采用马尔可夫分析法和线性回归模型,分析1985~2010年东北半干旱区湿地变化的时空特征,探讨湿地大面积变更对当地气候的影响。徐彩瑶等[7]简述了滩涂围垦的历史,并从滩涂土壤性质、生物多样性、土地利用变化及景观格局、生态安全等方面总结人类围垦活动对生态环境的影响。宫宁等[8]基于4期中国湿地遥感制图数据和3期土地利用数据,选取12个影响因子,运用地理加权回归方法分析驱动因子对湿地变化的影响,反映1978~2008年中国湿地变化的特征。王宗明等[9]基于三江平原湿地的历史地形图及遥感影像,发现三江平原自然湿地面积在过去50年间因耕地开垦而缩小了55%。目前关于人类活动对湿地破坏的研究多集中定性分析农业开垦、城市扩张、渔业养殖等单一人类活动的影响评估,缺乏对人类活动的定量综合影响评估。
被誉为“世界第一大苇田”的辽河口国家级自然保护区是世界上生态系统保护最完善的湿地之一,在国际湿地研究和保护中发挥着重要作用[10]。该湿地经过多年变迁形成了以芦苇湿地为主,多种湿地植被并存的现状,在蓄洪防旱、净化环境等方面起着极其重要的作用。同时,该地区不仅是中国重要的石油、海盐、水稻以及芦苇等农产品生产基地,也是东亚候鸟迁徙路线途经地和栖息地。此外,由大面积翅碱蓬形成的“红海滩”景观更是国内外著名的旅游景点。近几十年来,土地复垦和建设工程等人类活动对该地区的生态环境产生了巨大影响。监测湿地及周边景观的空间分布动态,对于制定科学的湿地保护与恢复政策具有重要的意义。
研究首先采用面向对象的决策树分类方法对1980、1990、2000、2010和2020年辽河口国家级自然保护区内的土地覆盖信息进行提取,获得长时间序列辽河口国家级自然保护区湿地及其他土地覆盖类型的变化信息;然后,基于扩张强度和空间发展模型,深入分析各时期辽河口国家级自然保护区内湿地和人工土地覆盖类型的演变规律,揭示不同人类活动对湿地生态环境的影响,为辽河口国家级自然保护区生态系统的保护、可持续利用、区域生态文明建设提供科学的决策依据。
2 数据源和研究方法
2.1 研究区
辽宁辽河口国家级自然保护区位于辽东湾的顶部、辽河三角洲中心区域,地理坐标为121°28′24.58″~121°58′27.49″ E,40°45′00″~41°05′54.13″ N(图1),面积约为8万hm2。辽河口国家自然保护区原名双台河口自然保护区,1985年,盘锦市人民政府批准建立市级水禽保护区[11-12];1987年,辽宁省人民政府批准晋升省级自然保护区;1988年经国务院批准,晋升为国家级自然保护区;2005年,被列入国际重要湿地名录;2015年,经国务院批准,正式更名为辽宁辽河口国家级自然保护区。辽河口湿地主要分布于辽河平原的南端,渤海辽东湾的北岸,集中分布于大凌河与大辽河之间,辽河入海处[13-14]。
图1
2.2 数据来源与预处理
以美国Landsat系列卫星影像(1980、1990、2000、2010和2020年)为数据源,提取辽河口国家级自然保护区土地利用动态变化信息,数据来自美国地质勘探局(United States Geological Survey,USGS)网站。Landsat系列影像的基本信息如表1所示,过境时间均为6~9月份,云量小于5%。下载的Landsat影像均为地表反射率影像,已经过几何校正和大气校正。为了确保研究的可靠性以及避免分辨率对景观指数的影响,在ENVI中采用最邻近内插法将各时期的遥感影像分辨率统一重采样为60 m。
表1 遥感影像列表
Table 1
年份 | 行列号 | 传感器 | 分辨率/m |
---|---|---|---|
1980/09/05 | 129/031 | MSS | 60 |
1980/07/22 | 129/032 | MSS | 60 |
1990/09/13 | 120/031 | TM | 30 |
1990/09/13 | 120/032 | TM | 30 |
2000/07/22 | 120/031 | TM | 30 |
2000/07/22 | 120/032 | TM | 30 |
2009/07/15 | 120/031 | TM | 30 |
2010/10/06 | 120/032 | TM | 30 |
2020/06/11 | 120/031 | OLI | 30 |
2020/06/11 | 120/032 | OLI | 30 |
结合采样于历史影像的样本点数据和野外采样点进行精度验证。1980、1990、2000年野外验证点来自于盘锦市国土局的历史地图(调研工作开展于2019年5月),利用ArcGIS软件在每期地图上采集500个样点,包含表2中的所有土地覆盖类型;2010年实地验证数据采集于历史Google Earth的高分辨率影像以及课题组历史野外采样点,共收集采样点850个;2020年验证点来自于野外工作,野外作业时间是2019年8月17日至8月25日,共收集样点1 026个。
表2 辽河口国家级自然保护区土地覆盖分类系统
Table 2
Ⅰ级 | Ⅱ级 | 定义 | 形状 |
---|---|---|---|
(R:G:B=5:4:3) | |||
自然类型 | 滩涂 | 指沿海高潮位与低潮位之间的海水浸湿地带 | |
沼泽湿地 | 指地表及地表下层土壤经常过度湿润,地表生长着湿性植物和沼泽植物,有泥炭累积或虽无泥炭累积但有潜育层存在的土地,包括芦苇湿地和碱蓬湿地等 | ||
自然水面 | 包括天然的浅海水域,河流和水洼地 | ||
其他 | 主要指裸地,草地和林地等 | ||
人工类型 | 耕地 | 指常年种植农作物的耕地,包括旱地和水田 | |
油井 | 主要指油田用地 | ||
水库 | 指人工修建形成的蓄水区 | ||
海水养殖池 | 指河流入海口附近及海岸线沿线人工修建或利用自然形成的海水养殖水生生物的池塘 | ||
建设用地 | 居民地,除油井以外的其他工业用地等 | ||
交通用地 | 包括田间,油井之间的道路 | ||
运河/水渠 | 主要指用以沟通地区或水域间水运的人工水道 |
2.3 遥感图像解译方法
2.3.1 土地覆盖分类系统及解译标志
在充分考虑研究区实际地表覆被情况的基础上,根据湿地公约,结合遥感图像的分类能力,将辽河口国家级自然保护区内的土地覆盖类型分为自然和人工2种一级类,滩涂、沼泽湿地和自然水面等11种二级类,详细分类系统如表2所示。
2.3.2 面向对象的决策树分类方法
面向对象分类可以有效避免分类结果的“椒盐现象”,同时生成的影像对象含有更多的特征[15]。面向对象分析、识别与分类的基础是影像分割,本研究采用多尺度分割方法。
多尺度分割是一个局部优化的过程。影像分割从任一个像元开始采用自下而上的顺序合并成对象,可以通过若干个步骤将小的对象合并成大的对象,每个对象大小的调整都必须确保合并后对象的异质性小于给定的阈值。对象的光谱和形状差异共同决定异质性,通过形状的光滑度和紧凑度衡量其异质性[16-17]。本研究在eCongnition 9.3.2软件中完成多尺度分割,通过多次实验发现,以分割尺度为5、形状因子为0.3、颜色因子为0.7、紧致度为0.2,光滑度为0.3,1980~2010年4期影像分割效果最佳。OLI影像辐射和空间分辨率皆相对较高,为保证影像分割后区域对象与欲获得目标有较好的吻合度,最终确定2020年影像的分割尺度为40,其他参数与之前4期影像相同。
NDVI指数、NDBI指数、NDMI指数和MNDWI指数计算公式表达如下:
其中:NIR代表近红外波段;RED代表红光波段;SWIR代表短波红外波段;NIR代表近红外波段;GREEN代表绿光波段。
辽河口国家级自然保护区土地覆盖的分类流程如图2所示。通过计算多个光谱指数,湿地类别和非湿地类别利用多光谱特征即可区分。然而,在湿地亚类之间存在光谱相似性,因此,将光谱(波段和指数)和空间(对象纹理、形状)特征共同用于分层分类。使用NDVI的初始阈值(0.05)分离植被和非植被,并使用归一化差异水分指数(NDMI)作为辅助指标。然后,基于纹理特征,将水田与沼泽分开。利用亮度与修正的归一化差水指数(MNDWI)结合起来,将水体与滩涂分开。此外,斑块形状和人工修缮痕迹主要是对不同的水体进行分类,结合NDBI和NDVI将非湿地分为植被和非植被,利用形状、纹理和面积周长等共同划分油井、交通用地、建筑用地和其他用地。
图2
2.3.3 土地覆盖分类结果精度评价
为降低人为主观因素的影响,提高精度的可信度,使用eCognition软件中的Error Matrix based on Sa-mles方法进行精度验证,得到总体精度和Kappa系数以及各土地覆盖类型的生产者精度和用户精度。
2.4 空间格局分析方法
2.4.1 扩张分析
(1)扩张速度指数。扩张速度即某一时期内扩张面积在该时段内年平均增长量和绝对扩张,能直观反映扩张的变化程度,目前扩张速度指数广泛应用于分析城市周边人工土地覆盖类型的扩张特征。本文用于分析耕地、油井、水库、交通用地、建设用地、运河/水渠和海水养殖池的扩张特征。计算公式如
其中:Vu 表示扩张速度指数(km2×a-1);Sa 表示研究时段初始年用地面积;Sb 表示研究时段末用地面积(km2);T表示研究时段(a)。
(2)扩张强度指数,反映单位时间内土地利用扩张的强弱或快慢。采用扩张强度指数对耕地、油井、水库、建设用地、交通用地、运河/水渠和海水养殖池7种类型的强弱程度进行描述,即:
其中:Ru 为在时间b到时间a跨度内扩张强度指数;Sa 表示研究期前用地面积(km2);Sb 表示研究期后用地面积(km2);T表示研究时段(a)。
(3)等扇位分析法。基于研究区的几何方位确定中心点,以北偏东11.25°为起始方向,将研究区分成16个夹角和面积均相等的扇型分别代表不同的方位,按照顺时针顺序依次为北(N)、北东北(NNE)、东北(NE)、东东北(NEE)、东(E)、东东南(SEE)、东南(SE)、南东南(SSE)、南(S)、南西南(SSW)、西南(SW)、西西南(SWW)、西(W)、西西北(NWW)、西北(NW)、北西北(NNW)。基于不同年份的人工土地覆盖类型分类结果计算各方位上的土地扩张强度,揭示人工类型土地扩张形态演变的分异特征及扩张主导方向[29]。
2.4.2 景观格局指数
表3 景观指数的选取及定义
Table 3
景观指数 | 英文简写 | 描述 | |
---|---|---|---|
斑块密度 | PD | 单位面积上的斑块数,是描述景观破碎化的重要指标。斑块密度越大,破碎化程度越大。 | |
聚集指数 | AI | 描述景观内不同斑块类型间的团聚程度或延展趋势。当某一斑块类型的破碎程度达到最大化时,AI等于0,随着聚集程度的不断增加,AI值也不断增加。 | |
景观形状指数 | LSI | 通过计算区域内某斑块形状与相同面积的圆或正方形之间的偏离程度来测量其形状复杂程度的。数值越大说明该类型斑块形状越复杂,偏离圆形越远。 | |
香农均度指数 | SHEI | 香农多样性指数除以给定景观丰度下的最大可能多样性。SHEI=0表明景观仅由一种拼块组成无多样性;SHEI=1表明各拼块类型均匀分布有最大多样性。 |
3 结果与分析
3.1 1980~2020年辽河口国家级自然保护区土地覆盖类型变化
表4列出基于混淆矩阵的辽河口国家级自然保护区分类精度评价结果,平均总体分类精度高达88%,Kappa一致性检验的平均结果为0.84。分析发现交通用地和建设用地之间存在混分,是交通用地与建设用地的光谱特征相似所导致的,所以只能通过形状特征加以区分。由于一些居住地的面积较小,在影像分割过程中被分入到油井用地中,造成建设用地与油井用地的错分现象。
表4 1980~2020年辽河口国家级自然保护区土地覆盖类型分类精度和Kappa系数
Table 4
土地覆盖 类型 | 滩涂 | 其他 | 沼泽湿地 | 自然水面 | 耕地 | 油井 | 水库 | 海水养殖池 | 运河/水渠 | 建设用地 | 交通用地 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
1980年 | |||||||||||
生产者精度 | 0.81 | 0.55 | 0.85 | 0.81 | 0.83 | 0.78 | 0.85 | - | - | 0.85 | 0.71 |
用户精度 | 0.76 | 0.92 | 0.88 | 0.76 | 0.91 | 0.85 | 0.88 | - | - | 0.82 | 0.64 |
总体精度:0.84;Kappa系数:0.79 | |||||||||||
1990年 | |||||||||||
生产者精度 | 0.86 | 0.62 | 0.89 | 0.85 | 0.90 | 0.81 | 0.81 | 0.85 | 0.74 | 0.86 | 0.80 |
用户精度 | 0.79 | 0.94 | 0.91 | 0.82 | 0.93 | 0.79 | 0.75 | 0.89 | 0.65 | 0.79 | 0.74 |
总体精度:0.87;Kappa系数:0.82 | |||||||||||
2000年 | |||||||||||
生产者精度 | 0.82 | 0.73 | 0.91 | 0.86 | 0.92 | 0.83 | 0.85 | 0.88 | 0.76 | 0.89 | 0.81 |
用户精度 | 0.78 | 0.85 | 0.89 | 0.89 | 0.96 | 0.78 | 0.83 | 0.92 | 0.83 | 0.90 | 0.74 |
总体精度:0.90;Kappa系数:0.88 | |||||||||||
2010年 | |||||||||||
生产者精度 | 0.79 | 0.65 | 0.89 | 0.84 | 0.89 | 0.84 | 0.89 | 0.87 | 0.79 | 0.87 | 0.82 |
用户精度 | 0.83 | 0.96 | 0.93 | 0.91 | 0.87 | 0.82 | 0.80 | 0.89 | 0.73 | 0.89 | 0.77 |
总体精度:0.86;Kappa系数:0.80 | |||||||||||
2020年 | |||||||||||
生产者精度 | 0.82 | 0.83 | 0.92 | 0.87 | 0.91 | 0.85 | 0.86 | 0.87 | 0.80 | 0.89 | 0.81 |
用户精度 | 0.79 | 0.90 | 0.89 | 0.92 | 0.89 | 0.82 | 0.89 | 0.91 | 0.73 | 0.81 | 0.76 |
总体精度:0.91;Kappa系数:0.89 |
图3为1980~2020年研究区各种土地覆盖类型的空间分布图。如图3所示,自然湿地在不断萎缩,人工土地覆盖类型明显扩张。由表5可知,自然湿地面积由1980年的1256.92 km2减少为2020年的986.80 km2,减少了21.49%,其中沼泽湿地减少了9.85%,滩涂减少了61.62%,自然水面减少了8.62%;人工土地覆盖类型面积由1980年的58.58 km2增加为2020年的328.70 km2,增加了461.11%,其中油井、耕地、交通用地和海水养殖池面积增幅最大,其中海水养殖池面积增加了101.04 km2,油井,交通用地和建设用地分别增加了442.73%、284.41%和196.34%。
图3
图3
1980~2020年辽河口国家级自然保护区土地覆盖类型空间分布
审图号:GS(2019)3266
Fig.3
The spatial distribution of land cover types in Liaohe Estuary National Nature Reserve during 1980~2020
表5 1980~2020年辽河口国家级自然保护区土地覆盖类型面积 ( km2)
Table 5
土地覆盖类型 | 时间 | |||||
---|---|---|---|---|---|---|
1980 | 1990 | 2000 | 2010 | 2020 | ||
自然类型 | 滩涂 | 293.20 | 109.36 | 137.79 | 118.98 | 112.53 |
沼泽湿地 | 517.53 | 546.30 | 478.79 | 464.58 | 466.57 | |
自然水面 | 445.87 | 538.77 | 463.35 | 439.64 | 407.40 | |
其他 | 0.32 | 0.12 | 0.25 | 0.26 | 0.31 | |
人工类型 | 耕地 | 35.64 | 51.97 | 117.44 | 129.77 | 135.75 |
油井 | 1.29 | 2.95 | 5.14 | 5.44 | 7.03 | |
水库 | 0.65 | 2.00 | 17.17 | 15.59 | 13.56 | |
海水养殖池 | —— | 30.75 | 47.60 | 85.04 | 101.04 | |
运河/水渠 | —— | 0.02 | 1.13 | 1.13 | 1.44 | |
建设用地 | 12.29 | 22.35 | 23.53 | 28.77 | 36.43 | |
交通用地 | 8.70 | 10.98 | 23.31 | 26.30 | 33.46 |
1980~2020年辽河口国家级自然保护区土地覆盖面积转化矩阵如表6所示:过去40 a间,人工土地覆盖类型增加的部分主要由自然土地覆盖类型转化而来,转化面积为542.08 km2,转化占比为89.70%。其中海水养殖池增加的部分主要是由滩涂和沼泽湿地转化而成,转化面积依次为79.84 km2和26.47 km2,转化占比为30.19%和10.01%;耕地增加的部分主要是由沼泽湿地转化而成,转化面积依次为115.07 km2,转化占比为26.46%;建设用地增加的大部分是由沼泽湿地转化而成,转化面积为24.87 km2,转化占比为22.40%;油井增加的部分主要是由沼泽湿地转化而成,转化面积为9.85 km2,转化占比为48%;交通用地增加的部分大多数是由沼泽湿地转化而成,转化面积为19.86 km2,转化占比为21.11%。人工土地覆盖类型增加的部分基本由自然土地覆盖类型转化而来,转化面积为4 719.91 km2,转化占比为89.70%。综上分析可知,在城市化建设、农业开发等人类活动影响下,研究区近40 a主要是人工土地覆盖类型不断扩张侵占自然土地覆盖类型的态势。
表6 1980~2020年辽河口国家级自然保护区土地覆盖类型面积转换矩阵 ( km2)
Table 6
年份 | 2020 | |||||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
耕地 | 海水养殖池 | 建设用地 | 交通用地 | 水库 | 滩涂 | 油井 | 运河/水渠 | 沼泽湿地 | 自然水面 | 其他 | ||
1980 | 耕地 | 279.16 | 15.45 | 6.44 | 1.97 | 0.22 | 0.23 | 0.98 | 0.35 | 29.23 | 0.41 | 0.37 |
海水养殖池 | 8.57 | 130.27 | 6.51 | 1.93 | 0.18 | 9.02 | 0.19 | 0.03 | 6.21 | 0.48 | - | |
建设用地 | 8.69 | 3.75 | 60.41 | 0.59 | 0.20 | 0.33 | 1.82 | 0.11 | 10.84 | 0.15 | - | |
交通用地 | 1.11 | 0.25 | 0.30 | 62.87 | 0.07 | 0.19 | 0.33 | 0.02 | 4.11 | 0.03 | 0.00 | |
水库 | 0.40 | 1.77 | 0.21 | 0.05 | 29.36 | 0.46 | 0.01 | - | 3.07 | 0.07 | - | |
滩涂 | 18.69 | 79.84 | 7.21 | 5.50 | 10.64 | 289.95 | 0.68 | 0.54 | 131.06 | 115.22 | - | |
油井 | 0.41 | 0.17 | 1.59 | 0.45 | 0.00 | 0.12 | 6.51 | 0.00 | 5.53 | 0.03 | - | |
运河/水渠 | 0.39 | 0.43 | 0.05 | 0.04 | - | - | 0.00 | 1.18 | 0.07 | 0.11 | - | |
沼泽湿地 | 115.07 | 26.47 | 24.87 | 19.86 | 6.50 | 46.05 | 9.85 | 1.11 | 1732.94 | 24.46 | 0.01 | |
自然水面 | 2.10 | 6.03 | 3.41 | 0.78 | 1.14 | 132.29 | 0.17 | 0.37 | 33.13 | 1708.20 | - | |
其他 | 0.34 | - | 0.00 | 0.00 | - | - | - | - | 0.05 | - | 0.56 |
3.2 人类活动土地类型扩张态势
3.2.1 扩张速度
1980年以来研究区内人工土地覆盖类型持续扩张,每个时间段的扩张特征不同。研究区内人工土地覆盖类型扩张情况如图4所示,结果表明,1980~2020年间人工土地覆盖类型面积均呈增长态势,耕地和海水养殖池的平均扩张速度最大,分别为2.53 km2·a-1和2.50 km2·a-1。
图4
图4
1980~2020年辽河口国家级自然保护区不同人工土地覆盖类型的扩张速度
Fig.4
The expansion rate of different artificial land cover types of Liaohe Estuary National Nature Reserve during 1980~2020
1980~2000年间,耕地、油井、水库及交通用地呈加速增加趋势,其中耕地的扩张速度增加最为明显,由1.63 km2·a-1增加至6.55 km2·a-1;2000~2010年间,建设用地和海水养殖池扩张速度明显增加,其中海水养殖池的扩张最为显著,由1.68 km2·a-1增加至3.74 km2·a-1,耕地、油井及交通用地的扩张速度减慢,其中耕地的扩张速度明显减慢,由6.55 km2·a-1减少至1.23 km2·a-1;2010~2020年间,油井、建设用地及交通用地呈现加速扩张状态,其中交通用地增速最快,由0.30 km2·a-1增加至0.72 km2·a-1;在1990~2020年间建设用地一直呈加速扩张状态,扩张速度由0.12 km2·a-1增加至0.77 km2·a-1。
3.2.2 扩张强度
1980~2020年人工土地覆盖类型的扩张强度如表7所示。从扩张强度来看,保护区内建设用地扩张规模持续增大。其中,1980~1990年,油井和水库的扩张强度最大,分别为13.0%和21.0%;1990~2000年耕地、交通用地和运河/水渠的扩张强度最大,分别为13.0%、11.0%和633.0%;2000~2010年,海水养殖池的扩张强度最大为8.0%;2010~2020年,油井、建设用地、交通用地和运河/水渠的扩张强度均为3.0%。
表7 1980~2020年辽河口国家级自然保护区人工土地覆盖类型扩张强度 (%)
Table 7
土地覆盖 类型 | 时间 | |||
---|---|---|---|---|
1980~1990 | 1990~2000 | 2000~2010 | 2010~2020 | |
耕地 | 5.00 | 13.00 | 1.00 | 0.00 |
油井 | 13.00 | 7.00 | 1.00 | 3.00 |
水库 | 21.00 | 76.00 | -1.00 | -1.00 |
海水养殖池 | —— | 5.00 | 8.00 | 2.00 |
运河/水渠 | —— | 633.00 | 0.00 | 3.00 |
建设用地 | 8.00 | 1.00 | 2.00 | 3.00 |
交通用地 | 3.00 | 11.00 | 1.00 | 3.00 |
3.2.3 扩张空间
为进一步揭示人工土地覆盖类型扩张演变的分异特征,采用16方位分配法的等扇方位分析法(图5),统计不同时期不同土地覆盖类型各扇型内的扩张强度。1980~1990年间,耕地、油井、建设用地和交通用地均主要沿北西北方向轴扩张,其中耕地扩张强度最大为75.7%;1990~2000年间,耕地、水库、建设用地和运河/水渠均主要沿正东方向轴扩张,其中耕地扩张最显著为299.5%,并同时向东东南方向扩张237.0%,其次,建设用地向北西北方向扩张15.2%,油井主要沿北和北西北方向分别扩张13.5%和7.9%,交通用地主要沿东东南方向轴扩张25.8%,其次沿北西北方向扩张7.9%,海水养殖池主要沿西南方向扩张69.6%,其次沿东东南方向扩张67.1%;2000~2010年间,耕地和建设用地主要沿北西北方向扩张,扩张强度分别为64.9%和68.8%,其次耕地向西和东东南方向扩张,建设用地向正北方向扩张,交通用地主要沿东东北方向扩张为7.6%,其次沿西南方向扩张,海水养殖池主要沿西南方向扩张为136.4%,其次沿西西南方向扩张;2010~2020年间,交通用地和海水养殖池均主要沿西西南方向扩张,分别为10.4%和110.8%,其次交通用地沿正北方向扩张,海水养殖池沿南东南方向扩张40.7%,水库和建设用地均主要沿东东南方向扩张,其中建设用地扩张更明显,扩张强度为96.0%,其次建设用地沿南东南方向扩张,油井主要沿正北方向轴扩张,扩张强度为9.2%。
图5
图5
辽河口国家级自然保护区人工土地覆盖类型用地扩张形态等扇划分结果
Fig.5
The results of classification of artificial land cover types and land expansion patterns in Liaohe Estuary National Nature Reserve
总体上,近40 a耕地、油井、建设用地和交通用地均主要沿北西北方向轴扩张,其中耕地在1990~2000年间扩张强度最大,为75.70%,其中油井更偏向于向正北方向扩张,其次耕地沿东东南方向扩张,交通用地沿西西南方向扩张;海水养殖池主要沿西南和西西南方向轴扩张,水库主要沿西西南和东东南方向扩张。由此可见,人工土地覆盖类型用地主要沿北西北和东东南方向扩张。
3.3 景观格局变化特征
近40 a来,随着人类活动的加剧,研究区景观格局发生了显著变化。从类型水平来看(图6),1980~2020年,油井和交通用地与滩涂和沼泽湿地的斑块密度(Patch Density,PD)分别呈现上升和下降趋势,表明这四类土地的斑块破碎度持续上升和下降。耕地和建设用地的PD呈先上升后下降的趋势,从2010~2020年耕地和建设用地的PD有所下降,前30 a耕地和建设用地的景观破碎度有所增加,近10 a的斑块不断合并,表明人类发展活动从盲目、无序发展到规模化和有序。各类土地覆盖类型的景观形状指数(Landscape Shape Index,LSI)均呈增加趋势,其中交通用地增加最为明显,其景观斑块形状最为复杂。耕地、建设用地及海水养殖池等人工土地覆盖类型的聚集指数(Aggregation Index,AI)均呈先减后增趋势,滩涂和沼泽湿地等自然土地覆盖类型均呈持续下降趋势,说人工土地覆盖类型聚集性较强,自然土地覆盖类型聚集性减弱。
图6
图6
1980~2020年辽河口国家级自然保护区各土地覆盖类型不同景观指数动态变化
Fig.6
The dynamic change of landscape indices of different land cover types of Liaohe Estuary National Nature Reserve during 1980~2020
从景观水平上,1980~2020年间PD和LSI呈上升趋势,其中2000~2020年间增长速度有所减缓,但总体上仍在上升,表明景观破碎程度在增加,景观形状趋于复杂;AI逐渐降低,聚集度较低,景观中具有良好类型连通性的斑块数量在减少,同时也表明该区景观是一个多要素密集型格局,景观破碎化程度高,小斑块多[32]。香农均度指数(Shannon Mean Index,SHEI)呈先减少后增加的趋势,在1990年SHEI的值最低,原因是1990年各类土地类型的面积分布最不均匀,各类土地覆盖类型占比差距最大,1990~2020年间各类土地覆盖类型的占比差异减小,SHEI上升,但40 a间整体呈增加趋势,说明景观多样性增强。
4 讨 论
研究结果表明,近40 a来研究区内自然湿地减少了270.12 km2,大部分转化为耕地、油井、建设用地、交通用地及海水养殖池等人工土地覆盖类型用地,其中耕地和海水养殖池增加面积最为显著,分别为115.07 km2和106.31 km2。
1985年建立双台河口湿地市级自然保护区、1988年升为双台河口湿地国家级自然保护区,1980~1990年间沼泽湿地面积增加了28.77 km2,说明建立保护区对湿地的保护有一定作用。然而因1988年在研究区内建立了我国首批重点农业综合开发区,带动了当地的农业与经济发展,导致耕地、水库及油井等人工土地覆盖类型面积增加显著,其中耕地面积增加最大,为65.47 km2,大大侵害了自然湿地。从2003年政府开始加强对于湿地的保护,全面实施“退耕还苇”和河道育苇政策,并对渔业进行整顿和限制,使保护区内的养殖水面和部分耕地还原成苇田和滩涂,于2005年将研究区列入《国际重要湿地名录》,2007年颁布《辽宁省湿地保护条例》。2000~2010年间,沼泽湿地减少和耕地的增加的面积皆较小,分别为14.21 km2和12.33 km2,但海水养殖池面积却增加较多为37.44 km2,说明虽然相关保护湿地的政策有所成效,但保护效果有限,仍需加强。2010年成立了辽河口生态经济区,加速了研究区内的经济发展,导致2010~2020年间人工土地覆盖类型用地仍在增加,自然土地覆盖类型用地仍在缩小,人类活动对于自然湿地的侵犯仍在继续。
近40 a来,盘锦市的经济不断发展,GDP逐年升高(图7),在第一产业方面,农业和养殖业快速发展,主要是盘锦市以稻谷、河蟹等特产闻名。近年来,农作物和水产品的价格一直在上涨。当地居民大力增加人工种植稻谷,修建河蟹养殖厂、鱼塘和虾池等,农业的快速发展必然会侵占自然湿地,大大降低了湿地生态系统的抗干扰能力,不利于维持湿地的稳定;石油污染、油管爆裂和井喷等事故造成湿地水土污染是石油开发对湿地最直接的影响,直接导致生态系统功能减退。然而,盘锦市第二产业的快速发展与丰富的石油、天然气等化石能源密切相关。1964年在研究区内发现油田,1970建立辽河油田公司,随后石油产业快速发展,在1980~2020年间,油井面积持续增加,在1980~2000年间增加幅度较大,2000~2010年间发展放缓,2010~2020年间增加幅度又变大。在湿地中开发油田时,道路、油田等地面设施通常铺设在一些池沼和低洼地区,虽然作为一些点状和线状地物占用面积较小,但数目庞大、密集度高,这些设施造成自然湿地面积减少、湿地纳洪蓄水面积萎缩,直接影响湿地蓄水能力和调洪能力,间接破坏湿地生态环境。与此同时,盘锦市的人口逐年递增(图7),推动辽河口经济发展,加深了人类活动对自然湿地的威胁。
图7
向海和莫莫格国家级自然保护区与本研究区皆位于全国重要粮食生产基地的东北地区,已先后被列入国际重要湿地名录。在1990~2019年间,向海湿地呈现先减少后增加的动态变化。由于湿地周围被农民大面积开垦,在1990~2000年间向海沼泽湿地的面积下降了13%,在2000~2019年期间,因湿地保护政策的颁布,沼泽湿地面积增加了0.3%[31-32]。莫莫格湿地在1981~2019年的面积动态变化呈现为先减小后增加的趋势。其中1981~2016年间湿地的面积为持续下降的趋势,主要原因为沼泽湿地周围耕地的扩张与农田灌溉对水的需求量增加,在2016~2019年间,由于一系列保护政策沼泽湿地基本保持稳定,增加了0.04%,整个莫莫格湿地呈现出向东移动的趋势,这与西边耕地的扩张有着直接的关系[4,32]。
5 结 论
(1)近40 a来,辽河口国家级自然保护区自然湿地呈现萎缩的趋势、人工土地覆盖类型呈现扩张的趋势。新增人工土地覆盖类型270.12 km2,主要由自然湿地(包括滩涂和沼泽湿地)转化而来,占总面积的20.5%。人工土地覆盖类型主要包括耕地、油井、交通用地、建设用地、运河/水渠及海水养殖池。海水养殖池的新增面积来源于滩涂和沼泽湿地的转化,分别贡献79.84 km2和26.47 km2,耕地、油井、交通用地及建设用地的新增面积均由沼泽湿地转化而成,其中耕地和海水养殖池的平均扩张速度最快,分别为2.53 km2×a-1和2.50 km2×a-1。
(2)辽河口湿地自然保护区内自然湿地受人类活动影响剧烈,破碎化严重,群落优势度减弱。人工土地覆盖类型景观格局呈现出NP增多、PD增长及LSI增加的趋势,AI和CONTAG逐步减少,SHDI持续增加。
(3)近40 a来,辽河口湿地自然保护区内人工土地覆盖类型用地主要沿北西北方向扩张,其中1990~2000年间耕地的扩张强度最大为75.7%,油井更偏向于向正北方向扩张,其次耕地沿东东南方向扩张,交通用地沿西西南方向扩张;海水养殖池主要沿西南和西西南方向轴扩张,水库主要沿西西南和东东南方向扩张。由此可见,人工土地覆盖类型用地主要沿北西北和东东南方向扩张。
参考文献
China’s wetland change (1990–2000) determined by remote sensing
[J]. ,
National wetland mapping in China: A new product resulting from object-based and hierarchical classification of Landsat 8 OLI images
[J]. ,
Impact of human activities on coastal wetlands in China
[J]. ,
人类活动对中国滨海湿地的影响及其保护对策
[J].,
The dynamics of wetland landscape and its driving forces in momoge wetland
[D].
莫莫格湿地景观动态变化及其驱动力分析
[D].
Impact of economic development on wetlands in Hangzhou Bay Industrial Belt
[J]. ,
Impact of wetland change on local climate in semi-arid zone of Northeast China
[J]. ,
Effect of reclamation activity on coastal ecological environment: progress and perspectives
[J]. ,
沿海滩涂围垦对生态环境的影响研究进展
[J].,
Driving forces of wetland change in China
[J]. ,
中国湿地变化的驱动力分析
[J].,
Process of land conversion from marsh into cropland in the Sanjiang Plain during 1954-2005
[J]. ,
1954~2005年三江平原沼泽湿地农田化过程研究
[J].,
Dynamic changes of landscape pattern and eco-disturbance degree in Shuangtai estuary wetland of Liaoning Province, China
[J]. ,
双台河口湿地景观及生态干扰度的动态变化
[J].,
Remote sensing retrieval and spatial pattern analysis of Leaf Area Index of phragmites australis in Shuangtai Estuary National Nature Reserve
[J]. ,
双台河口国家级自然保护区芦苇叶面积指数遥感反演与空间格局分析
[J].,
Vertical distribution characteristics of carbon and nitrogen contents in soils of 4 types of wetlands in Shuangtai River Estuary
[J]. ,
双台河口四种类型湿地土壤中的碳、氮含量垂直分布特征
[J].,
Full-PolSAR image based on wetland classification and change analysis of the Shuangtai Estuary Wetland
[J]. ,
基于全极化SAR影像的双台河口湿地分类及其变化分析
[J].,
Dominant ecosystem services of Shuangtai estuary wetland based on different beneficiaries
[J]. ,
基于不同受益者的双台河口湿地生态系统主导服务功能
[J].,
Object-oriented land use classification based on landsat images: A case study of the Lower Liaohe Plain
[J]. ,
基于Landsat影像的面向对象土地利用分类——以下辽河平原为例
[J].,
Scale estimation of object-oriented image analysis based on spectral-spatial statistics
[J]. ,
面向对象影像多尺度分割最大异质性参数估计
[J].,
Object-oriented land use/cover classification based on texture features of Landsat 8 OLI image
[J]. ,
基于Landsat 8 OLI影像纹理特征的面向对象土地利用/覆盖分类
[J].,
Comparison of object-oriented remote sensing image classification based on different decision trees in forest area
[J] ,
基于不同决策树的面向对象林区遥感影像分类比较
[J].,
Land degradation monitoring using multi‐temporal Landsat TM/ETM data in a transition zone between grassland and cropland of northeast China
[J]. ,
Analysis on the NDVI change and influence factors of vegetation cover in the Three-River Headwaters Region
[J]. ,
三江源植被覆盖区NDVI变化及影响因素分析
[J].,
Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery
[J]. ,
Automatic extraction of urban land-use information from remote sensing images based on improved NDBI method
[J]. ,
基于改进的NDBI指数法的遥感影像城镇用地信息自动提取
[J].,
On extraction and fractal of urban and rural residential spatial pattern in developed area
[J]. ,
发达地区城乡聚落形态的信息提取与分形研究——以无锡市为例
[J].,
Applicability analysis of NDWI for drought monitoring in Henan Province
[J]. ,
归一化水体指数用于河南省干旱监测适用性分析
[J].,
A study on information extraction of water body
[J]. ,
利用改进的归一化差异水体指数(MNDWI)提取水体信息的研究
[J].,
Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery
[J]. ,
Accuracy assessment of FROM-GLC30 dataset based on small watershed sampling units in China
[J]. ,
基于小流域抽样单元的中国FROM-GLC30数据精度评价
[J].,
A comparative study on the classification of GF-1 remote sensing images for Zhoukou Urban under the Four Identical condition
[J]. ,
“四同”条件下周口城区高分一号遥感影像分类对比研究
[J].,
Characteristics of urban expansion and morphological evolution in Nanjing from 2004 to 2016
[J]. ,
2004~2016年南京市城市扩张及形态演变特征
[J].,
Impacts of construction land expansion on landscape pattern evolution in China
[J]. ,
中国建设用地扩张对景观格局演化的影响
[J].,
Analysis of conservation effectiveness of wetland protected areas based on remote sensing in West Songnen Plain
[J]. ,
松嫩平原西部湿地自然保护区保护有效性遥感分析
[J].,
Remote sensing monitoring of dynamic changes of important wetlands in northeast China
[D].
东北地区重要湿地动态变化遥感监测
[D].
Spatial and temporal variations in wetland landscape patterns in the Yellow River Delta based on Landsat images
[J]. ,
基于Landsat的黄河三角洲湿地景观时空格局演变
[J].,
/
〈 | 〉 |