基于RS和GIS技术的泉州湾河口湿地景观格局变化

马键斌

（永安市林业局，福建 永安 366000）

全球湿地面积占陆地总面积的4%～6%[1]，湿地是地球三大生态系统之一，被誉为“地球之肾”。湿地介于陆地生态系统与水生生态系统之间，无论是天然，还是人工，也不管是长久或是暂时的沼泽地、泥炭地、水域地带，低潮时水深不超过6 m的水域都可以称为湿地[2]。湿地具有多种生态环境功能，在区域生态平衡中起着重要作用[3-4]。湿地生态系统不仅有调节气候、涵养水源、固碳释氧、保护生物多样性的基本服务功能，还具有分洪削峰，调节水位，缓解堤坝压力等不同于其它生态系统的特有功能[5]。随着经济社会的快速发展，湿地生态系统受人类活动影响的程度加深，在加上一系列不可抗力的因素，湿地生态系统受到了严重侵害。近几年，人们对湿地的保护越来越重视，同时湿地如何可持续发展也成为人们研究的重点。2003年我国湿地景观的调查首次使用了3S技术，至此，RS和GIS技术成为湿地研究的一种重要方法[6-7]。通过几年的发展，更多人和物投入到湿地的研究当中，对湿地的了解也日趋完善，更加深刻地领会到研究湿地生态系统服务功能的工作，不仅能为人们开发及利用湿地资源起到指导作用，还能为人们提供保护湿地资源的方向。

近年来泉州湾河口湿地的生态环境面临很大压力。其一，市政工程、大型房地产开发以及新城区建设一定程度上侵占了湿地的自然景观；其二，互花米草面积迅速扩散，造成了严重的物种入侵；其三，对湿地的围、填等开发利用强度过大[8-9]。在受到上述情况的侵害下，泉州湾河口湿地急需一个行之有效的管理及发展的方法打破它的困境，因此通过对泉州湾河口湿地生态系统景观格局的演变分析可以很好地探究河口湿地的发展及变化规律，从而更好地为湿地管理政策制定提供依据，为泉州湾河口湿地的可持续发展提供方向。

1 研究区概况

泉州湾河口湿地位于泉州湾，是晋江和洛阳江的入海口，地处泉州市近郊外。2003年泉州湾河口湿地内湾建立了保护区，保护区范围面积为7 008.84 hm2，地理坐标为：24°47′21″～24°59′50″N，118°37′44″～118°42′46″E。泉州湾河口湿地具有丰富的生物多样性，已记录1 000多个物种[10]。泉州湾周边，湿地景观、人文景观、自然风光、海丝文化互相映衬，交相辉映，在多种文化并存下形成了独具泉州湾湿地特色的文化积淀[11]。本研究区域在泉州湾河口湿地省级自然保护区的范围上外扩1 km，面积14 402.52 hm2。

2 数据及研究方法

2.1 数据收集

采用1997年、2005年及2015年3期的Landsat TM遥感影像作为主要数据源，影像空间分辨率为30 m×30 m，选取数据的时间为6月、7月、8月，同时参考2016年SPOT5卫星数据，影像空间分辨率为5 m×5 m。

2.2 数据处理方法

2.2.1 遥感影像的处理

采用Landsat TM遥感影像图，以ArcGIS为基准平台，首先利用正射的SPOT影像对已经经过拼接、增强处理、大气校正及辐射校正步骤预处理的TM影像进行几何精校正、配准，之后对校正后的TM影像进行解译、验证，最后根据验证结果做出修改。

2.2.2 遥感影像的解译

通过对TM影像的解译，以《湿地分类》标准为基础，结合泉州湾河口湿地的实际特征，最后再经野外调查验证后得到泉州湾河口湿地1997年、2005年和2015年的景观分类图。经过解译判读分为8类，即滩涂、互花米草、红树林、水域、建设用地、养殖池、农田以及其它林地。3期影像的分类结果如图1所示。

图1 1997年、2005年和2015年3期景观分类图Fig.1 Three stages of landscape classification in 1997，2005 and 2015

3 泉州湾河口湾湿地景观格局动态变化分析

3.1 景观对应指标

景观指数是一个简单的量化指标，它反映了组成结构和空间配置方面的特点，它集成了景观格局的信息[12]。

3.2 景观结构及格局特征分析

3.2.1 景观结构变化分析

通过解译3期遥感影像，利用ArcGIS10.1中的数据处理工具箱，统计各景观类型的面积，发现3期各个景观类型的面积都发生显著变化，面积明显下降的是农田景观与滩涂景观，面积明显上升的是建设用地景观，面积上升率最高的是红树林景观。

3.2.2 景观类型动态度

景观类型动态度表达的是某区一定范围和时间内的某种景观类型面积的变化情况，其表达式为[13]：

式中：K为土地利用类型动态度；Ua、Ub分别为a时期、b时期土地利用类型的数量；T为时段，当T为年时，K值就是该研土地利用类型年变化率。

由表1可知，从1997年至2015年，泉州湾河口湿地的土地利用类型变化呈现“一增一减”趋势，滩涂、水域、农田及其他林地呈下降趋势。红树林、互花米草、养殖场和建设用地呈上升趋势。

3.2.3 景观结构信息熵变化规律

信息熵描述的是自发过程不可逆性的状态函数[14]。信息熵是反映景观结构系统的重要状态特征量。景观结构信息熵大小反应的是结构均衡程度，熵值小，景观类型就少，而景观类型面积的差值反倒越大；反之，熵值大，景观类型就多，景观类型面积的差值则小。通过3期景观类型的面积变化计算各年的景观结构信息熵，得到表2。

表1 研究区景观类型动态变化Tab.1 Dynamic change of landscape type in the study area hm2

表2 各时期景观结构和信息熵Tab.2 The landscape structure and information entropy of each period

从表2可知，各个时期的各个景观结构各不相同，每个景观类型都发生了一定程度的变化，从信息熵来看，前8 a熵值几乎没有转变，后10 a的熵值变大，主要原因是建设用地景观的面积大幅增加，影响了熵值向无序度的方向发展。

3.3 湿地景观演化及其景观特征分析

3.3.1 景观类型水平的特征分析

以ArcGIS 10.1及Fragstats 4.2软件为基础，得到图2，从景观类型和景观格局进行评价分析来看，研究区内水域景观的平均斑块分维数最高，其次为农田景观。总的来看，各个景观的分维数都不大，都在1.14以内，而且各个景观类型的分维数在1997年到2015年这一时段中变幅都很小。建设用地和养殖场的平均斑块分维数呈现下降趋势，说明其形状趋于规则。滩涂先降后不变，说明前期形状复杂程度降低，后期保持不变。互花米草、红树林逐渐上升，说明其形状趋于复杂。水域保持在1.12左右，形状相对较为复杂；农田景观先升后降，形状逐渐趋于稳定；其他林地先降后升，形状越来越复杂。

图2 1997到2015年不同景观类型平均斑块分维数Fig.2 Average patch fractal dimension of different landscape types from 1997 to 2015

3.3.2 景观格局水平的特征分析

3.3.2.1 景观破碎度指数分析

从表3可以看出，研究区的景观结构在不同时期各不相同。从各个时期看，1997年斑块数量为354，2005年斑块数量为415，2015年斑块数量为398，总的看来，2015年班块数量比1997年多了44，这说明研究区的景观结构受到了外界的干扰；斑块密度由1997年的2.457 9增加至2015年的2.763 4，说明湿地景观趋于复杂、破碎化更严重。2015年与1997年相比，最大斑块占景观面积比例也呈现增长趋势，这种变化说明2015年的破碎化比1997年的破碎化更加严重，景观结构也比1997年的更加复杂。

表3 景观破碎度指数Tab.3 Landscape fragmentation index

3.3.2.2 景观聚集度指数分析

湿地景观的聚集程度主要与景观的形状指标、平均斑块分维数、蔓延度指数、斑块结合度4个指标相关联。从表4中可以看出，景观蔓延度指数与斑块结合度变化幅度很小，说明景观受少数大斑块控制。景观形状指标，从1997到2005年和2005年到2015年这2个时段看，先是增加了6.10%之后降低了2.37%，发生这样变化的原因是原有占优势的景观班块面积减少，从优势度高变为优势度低，综合来看，发现1997年到2015年间滩涂景观面积减少了1 384.02 hm2、农田景观减少了1 438.65 hm2，而建设用地景观增加了2 914.29 hm2，产生这样变化的原因是泉州湾河口湿地随着社会的发展变迁中，自然景观在城镇化过程中被人为地转变为建设用地，从而导致自然景观的主导地位降低。

表4 景观聚集度指数Tab.4 Landscape fontagion index

3.3.2.3 景观多样性指数分析

经过计算得到泉州湾河口湿地的景观多样性指数（表5）。可以看出，研究区的香农多样性指数1997到2005年增加5.37%，2005到2015年增加0.24%，呈现持续上升趋势；香农均匀度指数1997到2005年增加5.38%，2005到2015年减少6.14%，景观分布比1997年相比更加不均匀。

表5 景观多样性指数Tab.5 Landscape diversity index

3.3.3 不同景观类型间的转移变化

以通过矩阵计算得出各个时段的景观类型转换面积作为基础，建立不同时段景观类型间的转移矩阵，对研究区景观演化的过程进行分析比较。1997到2015年转移矩阵见表6，泉州湾河口湿地1997到2015年的景观类型变化最大的主要是滩涂、农田及建设用地。滩涂、农田面积减少分别减少1 384.02 hm2、1 438.65 hm2。建设用地面积增加2 914.29 hm2。

4 结论与讨论

基于景观分类的原则，将研究区景观类型划分为滩涂、互花米草、红树林、水域、建设用地、养殖场、农田、其它林地8类，选择景观格局水平与景观类型水平作为指标，分析研究区的变化。从1997年至2015年，农田景观面积下降最为明显，红树林景观年变化率最高，建设用地景观面积上升最多，面积变化幅度最大的是红树林，其次是互花米草。从整个时段上看，（1）熵值变大，向无序的方向发展；（2）研究区景观类型面积发生了显著的变化。造成1997到2015年的土地利用系统无序度增加的原因是由于城市化的进程加快，使原本比重较低的建设用地明显提高，建设用地面积的大幅增加一定程度反应了经济的发展，说明整体生态环境保护不容乐观。根据对转移矩阵的分析，1997年到2015年，面积减少的景观均有流向建设用地景观的趋势，景观格局破碎化更加明显，主要来是由于人类活动和经济发展的共同作用，通过对湿地景观变化的驱动因素研究有利于更好的揭示它的变化规律。

表6 1997到2015年湿地景观变化转移矩阵Tab.6 Transition matrix of wetland landscape change from 1997 to 2015

同时也认识到，湿地是一个复杂的动态的生态系统，其景观结构的演变以及受外来环境的影响等都有待深入的研究。因此，对RS和GIS技术获取和分析处理信息能力的要求也会不断提高。一方面，人类活动对湿地景观的变化有直接影响，可以进一步加强对湿地景观格局变化及其环境效应的研究，为湿地保护和恢复提供科学依据。另一方面，可以通过提高遥感影像的分辨率来提升解译判读的准确性，从而提高湿地景观格局变化研究的科学性。