程子浩 劉先鋒 林港特 何俊安 黃方圓 楊現(xiàn)坤

(廣州大學地理科學與遙感學院，廣東 廣州 510000)

?；~塘是以低洼的土地挖深成塘，將泥土覆于四周成基，并受到水陸相互作用的人工生態(tài)系統(tǒng)，常見于長三角與珠三角地區(qū)。其原理主要為池埂種桑、桑葉養(yǎng)蠶、蠶沙喂魚、塘泥肥桑、?；汪~塘互相促進，具有魚蠶兼取的效果(張健等,2010)。與其他農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式相比，基塘系統(tǒng)經(jīng)濟效益和生態(tài)效益高，具有調(diào)節(jié)旱澇、穩(wěn)產(chǎn)高產(chǎn)、形式簡易等優(yōu)點(鐘功甫,1988)。近幾十年基面作物(如花基、果基和雜基等)發(fā)生演變，但仍屬于基塘農(nóng)業(yè)的范疇(鐘功甫等,1987)。隨著農(nóng)村人口流出、城鎮(zhèn)擴張，基塘農(nóng)業(yè)發(fā)展急劇變化，在粵港澳大灣區(qū)多個地市基塘退化萎縮明顯。因此，亟需開展基塘的相關研究，摸清基塘變化的現(xiàn)狀，促進粵港澳大灣區(qū)特色生態(tài)農(nóng)業(yè)系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展。

目前，?；~塘的定性研究主要集中在基塘生態(tài)重建、文化景觀價值挖掘、基塘功能和基塘發(fā)展歷史等(聶呈榮等, 2003; 郭盛暉等, 2010; 郭程軒等, 2011; 劉克華, 2016)。現(xiàn)有定量研究多以單個地市的基塘演變?yōu)閷ο?，如劉凱等(2008)以佛山市1988—2006年間基塘系統(tǒng)空間格局為對象探究基塘系統(tǒng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的演變，認為大灣區(qū)傳統(tǒng)基塘系統(tǒng)正逐漸消亡；林媚珍等(2014)探究基塘景觀格局變化，得出中山市基塘景觀破碎化程度降低、聚合度上升的結(jié)論。但類似研究多受限于時空尺度，且近10年來學界對基塘演變的研究仍然較少，長時間尺度的研究也比較少見。本研究以粵港澳大灣區(qū)?；~塘為研究區(qū)，以1986—2019年遙感影像為數(shù)據(jù)源，提取基塘空間分布數(shù)據(jù)，在不同空間尺度下分析其空間演變規(guī)律，探討基塘變化原因，為基塘農(nóng)業(yè)的合理開發(fā)、大灣區(qū)農(nóng)業(yè)政策的科學實施和水生態(tài)文明建設提供理論依據(jù)和政策建議。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

粵港澳大灣區(qū)(簡稱“大灣區(qū)”)地處廣東省中南部，由港澳兩地同廣州、深圳、珠海、佛山、惠州、東莞、中山、江門、肇慶9個城市組成(24°24′～21°30′ N，111°24′～115°24′ E)。2017年灣區(qū)人口數(shù)達6 958萬，地區(qū)生產(chǎn)總值為1.51萬億美元(毛艷華等, 2019)，是目前中國開放程度最高，經(jīng)濟活力最強的區(qū)域之一，也是?；~塘分布的典型區(qū)域之一，其中以佛山、江門、肇慶等市最為集中。隨著改革開放的深入，基塘發(fā)展受到擠壓，基塘系統(tǒng)生態(tài)服務功能退化嚴重。

1.2 數(shù)據(jù)源

研究選取1986年、1988年、1991年、1994年、1999年、2006年、2009年、2013年、2015年 和2019年共10個時期的Landsat系列衛(wèi)星影像作為數(shù)據(jù)源。要求影像在研究區(qū)內(nèi)無薄云，地表云量和高空云量參數(shù)均低于5%，同時，考慮年際變化比對和亞熱帶典型氣候特點，影像采集時間均集中在秋冬季。

本研究將大灣區(qū)劃分為25個研究單元，江門市6個單元 ：鶴山、新會、臺山、江海、蓬江、開平與恩平；佛山市5個單元：三水、南海、順德、高明、禪城；廣州市4個單元：番禺、白云與花都、南沙、廣州其他區(qū)(越秀區(qū)、荔灣區(qū)、海珠區(qū)、天河區(qū)、黃埔區(qū)、增城市、從化區(qū))；肇慶市4個單元：高要、端州與鼎湖、四會、肇慶其他區(qū)(德慶縣、懷集縣、封開縣、廣寧縣)；其他6個單元：東莞、惠州、深圳、珠海、中山、香港。

為保證遙感影像解譯精度，研究人員在佛山、廣州等較典型地區(qū)對基塘進行實地調(diào)研，獲取典型基塘的光譜信息等數(shù)據(jù)，并根據(jù)隨機抽樣點，結(jié)合Google Earth歷史影像、實地調(diào)研數(shù)據(jù)以及土地利用歷史數(shù)據(jù)等確定檢驗樣本。精度評價結(jié)果如表1所示，各年度基塘解譯Kappa系數(shù)均在0.8以上，說明解譯精度良好，可用于后續(xù)數(shù)據(jù)分析。

2 研究方法

2.1 ?；~塘的遙感提取方法

研究采用Landsat影像標準預處理方法進行輻射校正、幾何校正與影像拼接，得到研究區(qū)的衛(wèi)星影像。在基塘信息提取方面，采用支持向量機法結(jié)合地面濕地調(diào)研數(shù)據(jù)進行分類，以保證水體的分類精度(閆琰等, 2011)。Landsat基塘與其他水體的光譜特征極其相似(圖1)，因此需要人機交互目視解譯的方法提取影像中的基塘信息。

圖1 Landsat遙感影像中的典型基塘形態(tài)特征Fig. 1 Representative morphological features for the fish ponds for visual interpretation

從圖2a可以看到監(jiān)督分類基本準確地獲得了區(qū)域內(nèi)的水體數(shù)據(jù)，后通過目視解譯將基塘與河涌等水體分開(圖2b)。圖3為10期遙感影像的提取結(jié)果匯總，可以清楚地看到1986-2019年基塘的分布變化。

圖2 基塘局部提取結(jié)果比較Fig.2 The classification results and the subsequent visual interpretation results

圖3 10個不同時段基塘提取結(jié)果Fig.3 The corresponding image analysis results for the aforementioned 10 periods

2.2 水體變化強度指數(shù)(W)

式中，Aa和Ab分別表示研究期初第a年和期末第b年的水體面積；△t代表第a年與第b年間的時間差。水體變化強度指數(shù)可用于表示一段時間內(nèi)地區(qū)基塘面積變化的速率(汪權(quán)方等, 2019)。

2.3 綜合擴展系數(shù)(Ulc)

綜合擴展系數(shù)是衡量研究對象發(fā)展變化的重要定量指標，其計算公式為：

式中，Ulc為綜合擴展系數(shù)，由內(nèi)部結(jié)構(gòu)遞轉(zhuǎn)系數(shù)(Ul1)、空間結(jié)構(gòu)遞轉(zhuǎn)系數(shù)(Ul2)和擴展系數(shù)(Ul3)相乘所得。

為探究大灣區(qū)內(nèi)各研究單元基塘面積變化的類型，應用綜合擴展系數(shù)將25個研究單元劃分為4種類型：強擴展型(Ulc＞40)、弱擴展型(40＞Ulc＞1)、相對穩(wěn)定型(1＞Ulc＞0)、萎縮型(Ulc＜0)(張文忠等, 2003;葉長盛, 2013)。

3 結(jié)果與分析

3.1 粵港澳大灣區(qū)基塘變化特征

整體來看，1986—2019年大灣區(qū)基塘面積呈先增加后減少的趨勢(圖4)，1986—2009年基塘面積穩(wěn)定增長，2013—2019年基塘面積顯著減少，且表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征。1986—1994年大灣區(qū)基塘面積從10.66萬hm2增加至18.72萬hm2，增幅達74.2%；1994—2009年，基塘面積變化相對穩(wěn)定；2009—2013年基塘面積顯著增加，2013年基塘面積最大，為19.64萬hm2；2013—2019年基塘面積顯著減少，年均減少1.02萬hm2，2019年基塘面積減少至13.49萬hm2，降幅達31.30%，但仍大于1986年的基塘面積。

水體變化強度所反映的變化速率與基塘面積演變基本吻合(圖4)，1986—1994年基塘加速擴張，增長速率在1994年達到峰值，1994—2013年增速顯著下降，2013年后基塘面積逐年萎縮。

圖4 粵港澳大灣區(qū)基塘面積變化定量統(tǒng)計圖Fig.4 The statistical chart for fish-ponds’area fluctuation in the GB A.

根據(jù)各年份大灣區(qū)基塘面積標準差變化(表2)，可將大灣區(qū)基塘演變分為3個時期，1986—1994年標準差持續(xù)增大，由64 359.50升至91 933.36，說明該時期灣區(qū)基塘的空間分布差異增大，屬集聚期；1994—2009年標準差下降至63 026.68，屬擴散期；2009—2019年標準差先增后減，表明該時期基塘分布呈先集聚后擴散的趨勢。

表2 1986—2019年粵港澳大灣區(qū)基塘地區(qū)差異指標值Table 2 Statistical disparities of fish-ponds in GBA from 1986 to 2019

3.2 粵港澳大灣區(qū)各城市基塘變化特征

根據(jù)研究期內(nèi)各城市基塘年際變化，可將大灣區(qū)各城市基塘面積變化分為以下3類：

(1)波動增長型 。含廣州、惠州、珠海、肇慶、江門、中山，1986—2019年基塘面積均有不同程度的增加，其變化趨勢呈波動增長，但峰值出現(xiàn)時間略有不同(圖5a)。

(2)波動萎縮型。含佛山和東莞，整體上兩地均保持先波動增長、后波動萎縮的趨勢，與1986年相比，2019年佛山基塘面積減少了39.43%，東莞減少27.90%(圖5b)。

(3)快速萎縮型。含深圳和香港，兩地基塘面積均大幅萎縮，與1986年相比，深圳2019年基塘面積減少97.08%，香港減少63.82%(圖5c)。

圖5 大灣區(qū)三類城市基塘面積變化趨勢圖Fig.5 The areal changes in fish-ponds for three representative cities in the GBA.

值得注意的是，除惠州、深圳、香港、佛山外，其余城市2013年的基塘面積最大，隨后又明顯下降。

3.3 各研究單元基塘變化特征

將研究期分為1986—2013年和2013—2019年2個時段，利用綜合擴展系數(shù)分別對各年份大灣區(qū)25個研究單元進行計算并劃分其所屬類型。

3.3.1 第一時段(1986—2013年)

(1)強擴展型。該類型包括四會、三水、番禺、南沙、新會、臺山、珠海7個單元(圖6a)。此類綜合擴展系數(shù)均大于89，擴展速率均在5.6以上。1986—2013年，該類型區(qū)的基塘面積由1.26萬hm2增加至8.04萬hm2，占大灣區(qū)基塘總面積的比重由11.81%增加到40.94%。

(2)弱擴展型。該類型包括鼎湖與端州區(qū)、高要、高明、鶴山、開平與恩平市、花都與白云區(qū)、南海、中山8個單元。此類綜合擴展系數(shù)均大于1.4，擴展速率超過0.8。1986—2013年，該類型區(qū)的基塘面積由4.0萬hm2增加到7.7萬hm2，增長92.36%，占大灣區(qū)基塘總面積比重由37.55%增加到39.22%。

(3)相對穩(wěn)定型。該類型包括惠州、廣州其他區(qū)、東莞、蓬江、江海5個單元。此類綜合擴展系數(shù)在0～1之間，基塘面積在大灣區(qū)占比相對穩(wěn)定。1986—2013年，該類型區(qū)基塘面積由1.29萬hm2增加至2.05萬hm2，雖面積增長明顯，占大灣區(qū)基塘總面積比重由12.14%減少到10.44%。

(4)萎縮型。該類型包括肇慶其他區(qū)、禪城、順德、深圳、香港5個單元。此類綜合擴展系數(shù)和內(nèi)部結(jié)構(gòu)遞轉(zhuǎn)系數(shù)都是負數(shù)，各單元基塘面積萎縮。1986—2013年，該類型區(qū)基塘面積由4.10萬hm2萎縮至1.85萬hm2，共減少55.03%，占大灣區(qū)基塘總面積比重由38.50%減少到9.40%。

3.3.2 第二時段(2013—2019年)

(1)弱擴展型。該類型僅有臺山，2013—2019年，該類型基塘面積由1.12萬hm2增加至1.34萬hm2，共增長19.56%，占大灣區(qū)基塘總面積比重由5.72%上升到9.96%。

(2)相對穩(wěn)定型。該類型包括香港、惠州、開平與恩平市3個單元(圖6b)。2013—2019年，該類型區(qū)基塘面積由1.09萬hm2增加到1.17萬hm2，增長7.35%，占大灣區(qū)基塘總面積比重由5.56%增加到8.69%。

(3)萎縮型。該類型包括三水、南海、順德、高明、禪城、番禺、白云及花都、南沙、廣州其他區(qū)、東莞、深圳、珠海、中山、高要、端州與鼎湖區(qū)、四會、肇慶其他區(qū)、鶴山、新會、江海、蓬江，共21個單元。2013—2019年，該類型基塘面積由17.42萬hm2減少到10.97萬hm2，減少37.00%，占大灣區(qū)基塘總面積由88.72%變?yōu)?1.35%。

2013—2019年各單元平均水體變化強度指數(shù)為-5.67%(圖6c)。其中，基塘年均萎縮面積最快的是順德、中山和三水，基塘萎縮幅度最快的是禪城、深圳和鶴山。從圖6c可以看出，2013—2019年，除臺山、香港、惠州、開平與恩平市4個單元基塘類型為弱擴展型或相對穩(wěn)定型外，其他21個單元均為萎縮型。

圖6 各研究單元基塘變化的空間特征圖Fig.6 The spatial characteristics in fish-pond changes in different sub study areas

4 討論

粵港澳大灣區(qū)為不同發(fā)展程度的城市復合綜合體。因此，研究不同類型城市基塘面積的變化，可預估未來大灣區(qū)基塘發(fā)展的趨勢。

4.1 波動增長型城市基塘面積變化分析

該類型共含廣州、惠州、珠海、中山、肇慶和江門6個城市，與1986年相比，2019年的基塘面積有所增加，呈波動增長趨勢，且峰值均在2019年之前。

廣州市1990—2006年人口增加166.47萬人，增長約28%（吳玉琴等，2011）。因人口流入與市場需求擴大，刺激了水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，2013年前廣州基塘面積增加，尤其以廣州南沙為典型，南沙區(qū)1986—2013年為強擴展型。2013年后，南沙區(qū)被劃為自貿(mào)區(qū)，用地類型進一步轉(zhuǎn)變，導致基塘萎縮(李婧賢等,2019)，類似情況也發(fā)生在惠州等地。

肇慶市通過對低洼地域沙荒地的改造，1986—2006年基塘面積快速增長(楊木壯等,2008)。2006—2009年、2013—2019年，因自然災害、菌病以及水產(chǎn)價格波動劇烈等影響，水產(chǎn)養(yǎng)殖風險增加，打擊了養(yǎng)殖戶的生產(chǎn)積極性，基塘面積呈萎縮趨勢(鐘小慶,2012)。

在地區(qū)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整政策的驅(qū)動下，1990—2006年珠海市耕地向基塘凈轉(zhuǎn)入面積達1.61萬hm2(鐘世堅等,2013)。2006—2009年隨著建設用地的增加，一定程度上加快了對基塘的占用。2013—2019年，珠海市大力發(fā)展花卉、果蔬和有機米等生態(tài)農(nóng)業(yè)，淘汰部分經(jīng)濟和環(huán)境效益低的基塘農(nóng)業(yè)，導致基塘面積萎縮。

4.2 波動萎縮型城市基塘面積變化分析

佛山和東莞兩地基塘面積先增長后萎縮。1986—1994年佛山市基塘面積顯著增長，以佛山南海為例，該地在1987年成為土地政策改革試驗區(qū)，受靈活的土地制度刺激，極大地釋放了生產(chǎn)力，傳統(tǒng)農(nóng)作物種植面積大幅減少，向蔬菜種植地與基塘轉(zhuǎn)變。1994年后，工業(yè)化發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級促使建設用地急劇擴張，年均增長率超7%(劉毅華等，2019)，導致基塘面積萎縮，分布格局破碎。十八大后，隨著《廣東佛山珠三角基塘農(nóng)業(yè)系統(tǒng)保護與發(fā)展規(guī)劃》《廣東省實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃(2018—2022年)》等發(fā)展規(guī)劃的頒布，一定程度減緩了基塘面積的萎縮，但仍無法扭轉(zhuǎn)基塘萎縮的態(tài)勢。

4.3 快速萎縮型城市基塘面積變化分析

香港、深圳兩地基塘面積小，萎縮速度快。香港的基塘主要集中于元朗的山貝河河口、南生圍一帶的河流沖積平原。上世紀80年代，香港基塘發(fā)展達到全盛期，隨著90年代后元朗的快速發(fā)展，傳統(tǒng)基塘逐漸消失。深圳的基塘主要集中在原寶安縣，在1980年深圳特區(qū)成立后，優(yōu)越的政策等區(qū)位條件促使第二、三產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展，城鎮(zhèn)用地需求不斷增加，基塘面積急劇萎縮。城市化進程是深圳與香港的基塘面積萎縮的根本原因。

4.4 未來發(fā)展趨勢預估

未來基塘面積將長期萎縮并難以逆轉(zhuǎn)，但各地區(qū)的萎縮速率受地方發(fā)展與政策等因素影響會存在較大差異。未來基塘的發(fā)展將趨向與第三產(chǎn)業(yè)融合，通過深挖基塘文化價值、建設基塘農(nóng)業(yè)示范區(qū)等方式增加基塘的經(jīng)濟效益。

5 結(jié)論

本研究利用1986—2019年Landsat衛(wèi)星影像對大灣區(qū)基塘面積、分布及演變進行了分析，并劃分了基塘變化的空間類型。1986—2019年大灣區(qū)基塘面積總體上呈先增加后減少的趨勢；在空間分布上基塘先集聚后波動擴散，整體趨向均勻化；以2013年為時間節(jié)點劃分前后兩個時段，并對25個研究單元基塘變化的空間類型進行研究，發(fā)現(xiàn)17個單元由增長型或穩(wěn)定型轉(zhuǎn)變?yōu)槲s型。

社會需求的擴大是大灣區(qū)基塘在1986—2013年保持穩(wěn)定增長的根本原因。2013年后，大灣區(qū)建設提上日程，大灣區(qū)建設傾向于經(jīng)濟發(fā)展與產(chǎn)業(yè)升級，基塘農(nóng)業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出有限，勢必受城市化影響而不斷萎縮。通過深挖基塘文化、建設基塘農(nóng)業(yè)示范區(qū)等方式增加基塘經(jīng)濟效益，可減緩基塘萎縮趨勢，并提升?；~塘的社會價值。