馬鍵斌

（永安市林業(yè)局，福建 永安 366000）

全球濕地面積占陸地總面積的4%～6%[1]，濕地是地球三大生態(tài)系統(tǒng)之一，被譽(yù)為“地球之腎”。濕地介于陸地生態(tài)系統(tǒng)與水生生態(tài)系統(tǒng)之間，無(wú)論是天然，還是人工，也不管是長(zhǎng)久或是暫時(shí)的沼澤地、泥炭地、水域地帶，低潮時(shí)水深不超過(guò)6 m的水域都可以稱為濕地[2]。濕地具有多種生態(tài)環(huán)境功能，在區(qū)域生態(tài)平衡中起著重要作用[3-4]。濕地生態(tài)系統(tǒng)不僅有調(diào)節(jié)氣候、涵養(yǎng)水源、固碳釋氧、保護(hù)生物多樣性的基本服務(wù)功能，還具有分洪削峰，調(diào)節(jié)水位，緩解堤壩壓力等不同于其它生態(tài)系統(tǒng)的特有功能[5]。隨著經(jīng)濟(jì)社會(huì)的快速發(fā)展，濕地生態(tài)系統(tǒng)受人類活動(dòng)影響的程度加深，在加上一系列不可抗力的因素，濕地生態(tài)系統(tǒng)受到了嚴(yán)重侵害。近幾年，人們對(duì)濕地的保護(hù)越來(lái)越重視，同時(shí)濕地如何可持續(xù)發(fā)展也成為人們研究的重點(diǎn)。2003年我國(guó)濕地景觀的調(diào)查首次使用了3S技術(shù)，至此，RS和GIS技術(shù)成為濕地研究的一種重要方法[6-7]。通過(guò)幾年的發(fā)展，更多人和物投入到濕地的研究當(dāng)中，對(duì)濕地的了解也日趨完善，更加深刻地領(lǐng)會(huì)到研究濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)功能的工作，不僅能為人們開(kāi)發(fā)及利用濕地資源起到指導(dǎo)作用，還能為人們提供保護(hù)濕地資源的方向。

近年來(lái)泉州灣河口濕地的生態(tài)環(huán)境面臨很大壓力。其一，市政工程、大型房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)以及新城區(qū)建設(shè)一定程度上侵占了濕地的自然景觀；其二，互花米草面積迅速擴(kuò)散，造成了嚴(yán)重的物種入侵；其三，對(duì)濕地的圍、填等開(kāi)發(fā)利用強(qiáng)度過(guò)大[8-9]。在受到上述情況的侵害下，泉州灣河口濕地急需一個(gè)行之有效的管理及發(fā)展的方法打破它的困境，因此通過(guò)對(duì)泉州灣河口濕地生態(tài)系統(tǒng)景觀格局的演變分析可以很好地探究河口濕地的發(fā)展及變化規(guī)律，從而更好地為濕地管理政策制定提供依據(jù)，為泉州灣河口濕地的可持續(xù)發(fā)展提供方向。

1 研究區(qū)概況

泉州灣河口濕地位于泉州灣，是晉江和洛陽(yáng)江的入?？冢靥幦菔薪纪?。2003年泉州灣河口濕地內(nèi)灣建立了保護(hù)區(qū)，保護(hù)區(qū)范圍面積為7 008.84 hm2，地理坐標(biāo)為：24°47′21″～24°59′50″N，118°37′44″～118°42′46″E。泉州灣河口濕地具有豐富的生物多樣性，已記錄1 000多個(gè)物種[10]。泉州灣周邊，濕地景觀、人文景觀、自然風(fēng)光、海絲文化互相映襯，交相輝映，在多種文化并存下形成了獨(dú)具泉州灣濕地特色的文化積淀[11]。本研究區(qū)域在泉州灣河口濕地省級(jí)自然保護(hù)區(qū)的范圍上外擴(kuò)1 km，面積14 402.52 hm2。

2 數(shù)據(jù)及研究方法

2.1 數(shù)據(jù)收集

采用1997年、2005年及2015年3期的Landsat TM遙感影像作為主要數(shù)據(jù)源，影像空間分辨率為30 m×30 m，選取數(shù)據(jù)的時(shí)間為6月、7月、8月，同時(shí)參考2016年SPOT5衛(wèi)星數(shù)據(jù)，影像空間分辨率為5 m×5 m。

2.2 數(shù)據(jù)處理方法

2.2.1 遙感影像的處理

采用Landsat TM遙感影像圖，以ArcGIS為基準(zhǔn)平臺(tái)，首先利用正射的SPOT影像對(duì)已經(jīng)經(jīng)過(guò)拼接、增強(qiáng)處理、大氣校正及輻射校正步驟預(yù)處理的TM影像進(jìn)行幾何精校正、配準(zhǔn)，之后對(duì)校正后的TM影像進(jìn)行解譯、驗(yàn)證，最后根據(jù)驗(yàn)證結(jié)果做出修改。

2.2.2 遙感影像的解譯

通過(guò)對(duì)TM影像的解譯，以《濕地分類》標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)，結(jié)合泉州灣河口濕地的實(shí)際特征，最后再經(jīng)野外調(diào)查驗(yàn)證后得到泉州灣河口濕地1997年、2005年和2015年的景觀分類圖。經(jīng)過(guò)解譯判讀分為8類，即灘涂、互花米草、紅樹(shù)林、水域、建設(shè)用地、養(yǎng)殖池、農(nóng)田以及其它林地。3期影像的分類結(jié)果如圖1所示。

圖1 1997年、2005年和2015年3期景觀分類圖Fig.1 Three stages of landscape classification in 1997，2005 and 2015

3 泉州灣河口灣濕地景觀格局動(dòng)態(tài)變化分析

3.1 景觀對(duì)應(yīng)指標(biāo)

景觀指數(shù)是一個(gè)簡(jiǎn)單的量化指標(biāo)，它反映了組成結(jié)構(gòu)和空間配置方面的特點(diǎn)，它集成了景觀格局的信息[12]。

3.2 景觀結(jié)構(gòu)及格局特征分析

3.2.1 景觀結(jié)構(gòu)變化分析

通過(guò)解譯3期遙感影像，利用ArcGIS10.1中的數(shù)據(jù)處理工具箱，統(tǒng)計(jì)各景觀類型的面積，發(fā)現(xiàn)3期各個(gè)景觀類型的面積都發(fā)生顯著變化，面積明顯下降的是農(nóng)田景觀與灘涂景觀，面積明顯上升的是建設(shè)用地景觀，面積上升率最高的是紅樹(shù)林景觀。

3.2.2 景觀類型動(dòng)態(tài)度

景觀類型動(dòng)態(tài)度表達(dá)的是某區(qū)一定范圍和時(shí)間內(nèi)的某種景觀類型面積的變化情況，其表達(dá)式為[13]：

式中：K為土地利用類型動(dòng)態(tài)度；Ua、Ub分別為a時(shí)期、b時(shí)期土地利用類型的數(shù)量；T為時(shí)段，當(dāng)T為年時(shí)，K值就是該研土地利用類型年變化率。

由表1可知，從1997年至2015年，泉州灣河口濕地的土地利用類型變化呈現(xiàn)“一增一減”趨勢(shì)，灘涂、水域、農(nóng)田及其他林地呈下降趨勢(shì)。紅樹(shù)林、互花米草、養(yǎng)殖場(chǎng)和建設(shè)用地呈上升趨勢(shì)。

3.2.3 景觀結(jié)構(gòu)信息熵變化規(guī)律

信息熵描述的是自發(fā)過(guò)程不可逆性的狀態(tài)函數(shù)[14]。信息熵是反映景觀結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的重要狀態(tài)特征量。景觀結(jié)構(gòu)信息熵大小反應(yīng)的是結(jié)構(gòu)均衡程度，熵值小，景觀類型就少，而景觀類型面積的差值反倒越大；反之，熵值大，景觀類型就多，景觀類型面積的差值則小。通過(guò)3期景觀類型的面積變化計(jì)算各年的景觀結(jié)構(gòu)信息熵，得到表2。

表1 研究區(qū)景觀類型動(dòng)態(tài)變化Tab.1 Dynamic change of landscape type in the study area hm2

表2 各時(shí)期景觀結(jié)構(gòu)和信息熵Tab.2 The landscape structure and information entropy of each period

從表2可知，各個(gè)時(shí)期的各個(gè)景觀結(jié)構(gòu)各不相同，每個(gè)景觀類型都發(fā)生了一定程度的變化，從信息熵來(lái)看，前8 a熵值幾乎沒(méi)有轉(zhuǎn)變，后10 a的熵值變大，主要原因是建設(shè)用地景觀的面積大幅增加，影響了熵值向無(wú)序度的方向發(fā)展。

3.3 濕地景觀演化及其景觀特征分析

3.3.1 景觀類型水平的特征分析

以ArcGIS 10.1及Fragstats 4.2軟件為基礎(chǔ)，得到圖2，從景觀類型和景觀格局進(jìn)行評(píng)價(jià)分析來(lái)看，研究區(qū)內(nèi)水域景觀的平均斑塊分維數(shù)最高，其次為農(nóng)田景觀?？偟膩?lái)看，各個(gè)景觀的分維數(shù)都不大，都在1.14以內(nèi)，而且各個(gè)景觀類型的分維數(shù)在1997年到2015年這一時(shí)段中變幅都很小。建設(shè)用地和養(yǎng)殖場(chǎng)的平均斑塊分維數(shù)呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明其形狀趨于規(guī)則。灘涂先降后不變，說(shuō)明前期形狀復(fù)雜程度降低，后期保持不變。互花米草、紅樹(shù)林逐漸上升，說(shuō)明其形狀趨于復(fù)雜。水域保持在1.12左右，形狀相對(duì)較為復(fù)雜；農(nóng)田景觀先升后降，形狀逐漸趨于穩(wěn)定；其他林地先降后升，形狀越來(lái)越復(fù)雜。

圖2 1997到2015年不同景觀類型平均斑塊分維數(shù)Fig.2 Average patch fractal dimension of different landscape types from 1997 to 2015

3.3.2 景觀格局水平的特征分析

3.3.2.1 景觀破碎度指數(shù)分析

從表3可以看出，研究區(qū)的景觀結(jié)構(gòu)在不同時(shí)期各不相同。從各個(gè)時(shí)期看，1997年斑塊數(shù)量為354，2005年斑塊數(shù)量為415，2015年斑塊數(shù)量為398，總的看來(lái)，2015年班塊數(shù)量比1997年多了44，這說(shuō)明研究區(qū)的景觀結(jié)構(gòu)受到了外界的干擾；斑塊密度由1997年的2.457 9增加至2015年的2.763 4，說(shuō)明濕地景觀趨于復(fù)雜、破碎化更嚴(yán)重。2015年與1997年相比，最大斑塊占景觀面積比例也呈現(xiàn)增長(zhǎng)趨勢(shì)，這種變化說(shuō)明2015年的破碎化比1997年的破碎化更加嚴(yán)重，景觀結(jié)構(gòu)也比1997年的更加復(fù)雜。

表3 景觀破碎度指數(shù)Tab.3 Landscape fragmentation index

3.3.2.2 景觀聚集度指數(shù)分析

濕地景觀的聚集程度主要與景觀的形狀指標(biāo)、平均斑塊分維數(shù)、蔓延度指數(shù)、斑塊結(jié)合度4個(gè)指標(biāo)相關(guān)聯(lián)。從表4中可以看出，景觀蔓延度指數(shù)與斑塊結(jié)合度變化幅度很小，說(shuō)明景觀受少數(shù)大斑塊控制。景觀形狀指標(biāo)，從1997到2005年和2005年到2015年這2個(gè)時(shí)段看，先是增加了6.10%之后降低了2.37%，發(fā)生這樣變化的原因是原有占優(yōu)勢(shì)的景觀班塊面積減少，從優(yōu)勢(shì)度高變?yōu)閮?yōu)勢(shì)度低，綜合來(lái)看，發(fā)現(xiàn)1997年到2015年間灘涂景觀面積減少了1 384.02 hm2、農(nóng)田景觀減少了1 438.65 hm2，而建設(shè)用地景觀增加了2 914.29 hm2，產(chǎn)生這樣變化的原因是泉州灣河口濕地隨著社會(huì)的發(fā)展變遷中，自然景觀在城鎮(zhèn)化過(guò)程中被人為地轉(zhuǎn)變?yōu)榻ㄔO(shè)用地，從而導(dǎo)致自然景觀的主導(dǎo)地位降低。

表4 景觀聚集度指數(shù)Tab.4 Landscape fontagion index

3.3.2.3 景觀多樣性指數(shù)分析

經(jīng)過(guò)計(jì)算得到泉州灣河口濕地的景觀多樣性指數(shù)（表5）。可以看出，研究區(qū)的香農(nóng)多樣性指數(shù)1997到2005年增加5.37%，2005到2015年增加0.24%，呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢(shì)；香農(nóng)均勻度指數(shù)1997到2005年增加5.38%，2005到2015年減少6.14%，景觀分布比1997年相比更加不均勻。

表5 景觀多樣性指數(shù)Tab.5 Landscape diversity index

3.3.3 不同景觀類型間的轉(zhuǎn)移變化

以通過(guò)矩陣計(jì)算得出各個(gè)時(shí)段的景觀類型轉(zhuǎn)換面積作為基礎(chǔ)，建立不同時(shí)段景觀類型間的轉(zhuǎn)移矩陣，對(duì)研究區(qū)景觀演化的過(guò)程進(jìn)行分析比較。1997到2015年轉(zhuǎn)移矩陣見(jiàn)表6，泉州灣河口濕地1997到2015年的景觀類型變化最大的主要是灘涂、農(nóng)田及建設(shè)用地。灘涂、農(nóng)田面積減少分別減少1 384.02 hm2、1 438.65 hm2。建設(shè)用地面積增加2 914.29 hm2。

4 結(jié)論與討論

基于景觀分類的原則，將研究區(qū)景觀類型劃分為灘涂、互花米草、紅樹(shù)林、水域、建設(shè)用地、養(yǎng)殖場(chǎng)、農(nóng)田、其它林地8類，選擇景觀格局水平與景觀類型水平作為指標(biāo)，分析研究區(qū)的變化。從1997年至2015年，農(nóng)田景觀面積下降最為明顯，紅樹(shù)林景觀年變化率最高，建設(shè)用地景觀面積上升最多，面積變化幅度最大的是紅樹(shù)林，其次是互花米草。從整個(gè)時(shí)段上看，（1）熵值變大，向無(wú)序的方向發(fā)展；（2）研究區(qū)景觀類型面積發(fā)生了顯著的變化。造成1997到2015年的土地利用系統(tǒng)無(wú)序度增加的原因是由于城市化的進(jìn)程加快，使原本比重較低的建設(shè)用地明顯提高，建設(shè)用地面積的大幅增加一定程度反應(yīng)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，說(shuō)明整體生態(tài)環(huán)境保護(hù)不容樂(lè)觀。根據(jù)對(duì)轉(zhuǎn)移矩陣的分析，1997年到2015年，面積減少的景觀均有流向建設(shè)用地景觀的趨勢(shì)，景觀格局破碎化更加明顯，主要來(lái)是由于人類活動(dòng)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展的共同作用，通過(guò)對(duì)濕地景觀變化的驅(qū)動(dòng)因素研究有利于更好的揭示它的變化規(guī)律。

表6 1997到2015年濕地景觀變化轉(zhuǎn)移矩陣Tab.6 Transition matrix of wetland landscape change from 1997 to 2015

同時(shí)也認(rèn)識(shí)到，濕地是一個(gè)復(fù)雜的動(dòng)態(tài)的生態(tài)系統(tǒng)，其景觀結(jié)構(gòu)的演變以及受外來(lái)環(huán)境的影響等都有待深入的研究。因此，對(duì)RS和GIS技術(shù)獲取和分析處理信息能力的要求也會(huì)不斷提高。一方面，人類活動(dòng)對(duì)濕地景觀的變化有直接影響，可以進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)濕地景觀格局變化及其環(huán)境效應(yīng)的研究，為濕地保護(hù)和恢復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。另一方面，可以通過(guò)提高遙感影像的分辨率來(lái)提升解譯判讀的準(zhǔn)確性，從而提高濕地景觀格局變化研究的科學(xué)性。