江苏盐城滨海湿地景观格局演变及其驱动因素分析

卢 霞,赵 倩,叶 慧，李昱蓉，郑 薇，李 珊，李 玉2,3,4,*

(1.苏州科技大学地理科学与测绘工程学院，江苏 苏州，215009;2.江苏海洋大学江苏省海洋生物资源与环境重点实验室;3.江苏海洋大学江苏省海洋生物技术重点实验室;4.江苏海洋大学江苏省海洋生物产业技术协同创新中心;5.江苏海洋大学海洋技术与测绘学院，江苏 连云港，222005)

引 言

湿地作为“地球之肾”，提供了全球范围的生态净化服务和生物群落的生存空间，储备了充沛的水资源，调节和维护着生态系统的平衡[1-2]。全世界分布着各种类型的湿地，可分为湖泊湿地、河口湿地、沼泽湿地和滨海湿地，作为陆地与海洋的理想过渡带的滨海湿地，主要调节着海洋近海生态环境的平衡[3]。盐城滨海湿地是我国最大的沿海滩涂湿地自然保护区，独特的地理位置、淤积淤涨型海岸带、丰富多样的滩涂湿地生态系统，为动植物提供了适宜的栖息地[4]。近年来，在经济建设、人口增加、气候变化和生态失衡等问题的共同作用下，湿地系统遭到不同程度的破坏，并打破了生物群落与自然环境的和谐相处[5]。滨海湿地自然功能退化，海洋近岸区域受到污染，环境极易受到外来物种的侵害,在海陆相互作用下滨海湿地退化进一步加深[6-8]。因此，景观格局及其变化趋势对未来湿地健康状况、全球生态循环系统的平衡有着重要影响，该领域的研究也吸引了国内外学者，纷纷投入到湿地生态系统健康评价、湿地生态安全评价、湿地景观设计等领域的探索[9-12]。

景观作为人与自然相互作用的产物，能够直观的反映生态环境的健康状况，景观格局指各个景观的属性、地理空间分布以及连接方式；景观格局变化是指人类追求经济利益和社会建设的征程中在自然环境内留下的足迹[13]。早年间，人类活动方式简单，景观格局有着单一、均衡、完整和连续的自然景观特征，如今随着经济发展、科技进步以及政策开放，人类活动频繁、范围扩展，景观格局趋向于多样化、破碎化和分散化[14]。景观格局的演变是在自然生态系统与社会经济系统的综合性干扰作用下发生的，以致景观格局的平衡被打破，人多地少、城市规划不合理等问题造成了自然资源超标使用，衰退的景观格局预示着生态系统的平衡被打破，接踵而至的困难是难以预期的生态环境问题爆发[15-16]。景观格局的变化趋势和影响因子研究有助于揭示人类-自然关系演变规律，反演全球生态变化趋势。

现阶段国内外学者针对景观格局变化的课题展开了深入研究，最初的研究灵感出现于1980年自然生态学中生物物种分布格局的研究，之后逐渐将景观学与生态学相结合，众多学者在该领域反复探索与研究，取得丰硕成果[17-18]。其中包括景观格局演变分析研究，原始的研究方法应用了概念模型、数学模型展现研究区域的景观格局变化趋势，而后经过不断研究与改进，景观格局指数(如景观斑块数指数、景观形状指数、分裂指数等)的应用进一步解释景观格局在数量与分布上的特征变化，通常将Fragstats软件提供的景观格局指数与GIS软件的空间分析模块结合，展现了景观格局空间变化特征[19]。王君等利用景观指数分析了西安市植被覆盖度的变化特征[20]。王雪乔选取了8种景观指数描述了哈尔滨市的景观空间特征[21]。常见的应用方法和领域有：结合土地利用变化特征、景观生态指标评价和空间自相关特征评估景观生态风险；运用全层分析法、城镇扩展强度指数和景观格局指数反演城市化的景观格局影响[22-25]。在景观指数的基础上引入Logistic回归分析和景观格局模型，计算驱动因素对景观格局变化的影响力，为生态景观的改善和优化提供科学的依据。

本文针对江苏盐城滨海湿地景观格局演变及驱动因素进行研究，利用景观指数法分析湿地景观格局的时空演变特征，建立Logistic回归模型判断驱动因子对自然湿地退化的影响力，从自然因素(年平均降水量、年平均气温)和社会因素(人口数量、GDP)分析盐城湿地景观格局演变规律，预防湿地可能面临的自然环境威胁，为制定与规划有效的生态改善与恢复的措施提供科学依据。

1 研究区概况与数据来源

1.1 研究区域概况

研究区域位于江苏盐城滨海湿地(32°36′～34°32′N，119°47′～121°5′E)，贯通盐城五个县市(东台、大丰、射阳、滨海和响水)的潮间带、港河口、盐田、农业用地和建筑用地等，涵盖陈李线(盐城市响水县陈家港镇至南通市海安县李堡镇的省级公路)以东至海岸线的区域，如图1所示，该区域南北直线距离长约200 km，东西最大宽度约20 km。盐城滨海湿地地处亚热带与热带交替处，被海洋性季风环绕，温和的气候、丰腴的雨水、充沛的日照和适宜的湿度为湿地动植物提供了绝佳的安栖息地。盐城滨海湿地孕育了多种多样的生物物种，植被物种主要有碱蓬、芦苇、互花米草、白茅和狐尾草等，丰富的植被覆盖为动物群落提供了充足的食物来源。

图1 研究区域地理位置

1.2 数据来源及数据预处理

研究数据来源包括：1)盐城1990年、2000年、2010年与2015年四期Landsat遥感影像，数据来源于地理空间数据云；2)盐城滨海湿地验证数据来源于谷歌地图以及实地考察；3)四期年平均降水量、年平均气温、人口数量和GDP数据。

对四期Landsat遥感影像进行几何校正，辐射定标、大气校正镶嵌裁剪后得到研究区域的影像区域。按照《江苏省土地利用总体规划》，并根据《土地利用现状调查技术规程》，参考国家分类标准和盐城市土地利用现状，将研究区景观类型划分为6个大类：建筑用地(城乡、工矿、居民用地)、林地、沼泽、耕地、水域和人工湿地，表1为研究区域分类系统与各分类类别具体含义。通过人工解译方法对湿地景观分类，检验解译结果后进行分类结果后处理，得到滨海湿地景观分类。

表1 研究区景观类型

2 研究方法

2.1 景观指数法

景观指数是指深度集合景观格局相关信息，反映结构组成和空间配置的特征[26]，定量地描述和监测景观结构特征随时间的变化。Fragstats4.4提供了定量分析景观结构和空间分布的程序，从三个方面计算景观格局指数，定量化景观中斑块的面积和空间格局特征。Fragstats提供了50多种景观指数，且各景观指数之间存在对景观格局特征的相似描述，因此根据研究目的选取合适的景观指数[27]。本文从盐城滨海湿地的异质性、形状等方面考虑，根据湿地景观的稳定性，选择8个景观指数，其中包括4个斑块类型水平指数：平均斑块面积(mean patch area)、最大斑块指数(largest patch index)、面积加权平均斑块分维数(area-weighted mean patch fractal dimension)和聚集度指数(aggregation index)与4个景观水平指数：斑块数量(number of patches)、景观形状指数(landscape shape index)、香农多样性指数(shannon’s diversity index)和蔓延度指数(contagion index)。

2.2 二元Logistic回归模型分析湿地景观演变驱动因素

本文主要通过建立二元Logistic回归模型分析可得到回归系数β、显著性水平sig、Wald值、自由度df、发生比EXP(β)。β>0，说明驱动因子与自然湿地退化呈正相关，即发生比的值随驱动因素的值增大而增大，反之，β<0，呈负相关，即发生比的值随驱动因素的值增加而减小。取显著性水平为0.05，当sig<0.05，说明建立的回归模型统计性显著性良好，反之统计性不显著，说明驱动因子的影响无意义，不参与分析。Wald可判断驱动因子对自然湿地退化的贡献率。利用HL(Hosmer and Lemeshow)指标评价模型是否达到拟合水平，当HL指标统计显著，即显著性水平sig值大于0.05，说明统计不显著，即模型的拟合良好，反之模型拟合不达标[28-29]。本文从自然因素(年平均降水量与年平均气温)与社会经济因素(人口数量与GDP)两方面分析自然湿地退化的驱动规律。气温与降水量的变化将影响湿地水资源，可能造成湿地的退化。随着人口的增长，人类经济生活水平有所提高，房地产、工业、交通用地与服务业等领域紧随步伐加快扩张，建筑用地的转入和湿地景观类型的转出有着密不可分的联系[30]。

3 结果与分析

3.1 湿地景观类型转移分析

1990、2000、2010与2015年的景观分类结果如图2。研究区域各景观类型的面积统计如表2。从图2和表2中可以看出：以沼泽与水域为主的自然湿地主要分布在研究区域的沿海区域，在1990—2015年期间，沼泽面积下降最明显，年变化量达到-1 777.41 hm2；人工湿地面积的年变化量为2 597.70 hm2，上升趋势最大；建筑用地面积呈现先上升后下降的趋势，年变化量为-281.05 hm2；林地面积变化极小，年变化量为-70.43 hm2；耕地占湿地最大面积，年变化量为-163.83 hm2。

表2 1990—2015年景观类型面积

图2 江苏盐城滨海湿地景观分类结果

四个时期湿地景观类型面积统计结果如图3所示。从图中可知：在整个研究时段内耕地面积保持着最高值，远远超过其他景观类型的面积，作为湿地的主要景观。其次建筑用地面积仅次于耕地，属于第二大景观类型；沼泽在2000—2015年有显著下降趋势，而人工湿地面积迅速增长。

图3 1990—2015年湿地景观类型面积统计

盐城滨海湿地景观格局变化区域和转移规律如图4、表3、表4与表5所示。景观类型转移排序表基于变化比率降序排序，变化比率小于1%的景观变化类型可忽略。从图4与表3可知，1990—2000年期间，主要以自然湿地退化为主，主要的转移变化类型为沼泽转向耕地，变化比率达到37.06%，主要发生在东台市沿海湿地区域；其次是耕地转向建筑用地和沼泽转向人工湿地，转移面积分别为1 917.18 hm2和1 863 hm2，变化面积占总转化面积的14.0%。人工湿地和非湿地景观大面积的向自然湿地扩张，农业、渔业和城市开发逐渐地推向自然湿地。

图4 三个时段内的湿地景观变化区域

表3 1990—2000年的湿地景观类型转移排序

从图4与表4可知，2000—2010年期间，主要的转移变化类型为建筑用地转向人工湿地及沼泽转向水域，转移量分别为31 860.45 hm2和30 873.51 hm2，变化比率分别为28.13%和27.25%，前者的景观变化区域主要分布在射阳县沿海，后者则发生在大丰区滨海湿地。该阶段主要是人工景观内部转变和自然湿地内部转变，但仍有12 885.03 hm2沼泽转向建筑用地，变化比率为11.37%，大面积的变化区域主要分布在大丰区滨海湿地与东台市海岸湿地。城市开发在自然湿地的进一步扩张，自然湿地面积持续减少，经济产业中心开始向渔业养殖方向发展。

表4 2000—2010年的湿地景观类型转移排序

从图4与表5可知，2010—2015年期间，主要的转移变化类型为水域向沼泽转移，属于自然湿地内部变化，分布在大丰滨海湿地区域，转移比率有30.19%；其次是耕地向建筑用地转移，变化比率分别为21.88%，仍有1 327.68 hm2的沼泽转向耕地和建筑用地。该时段内农业向城市开发转变，自然湿地面积进一步退化。

11.不变水域；12.水域转向人工湿地；13.水域转向沼泽；15.水域转向耕地；16.水域转向建筑用地；21.人工湿地转向水域；22.不变人工湿地；23.人工湿地转向沼泽；24.人工湿地转向林地；25.人工湿地转向耕地；26.人工湿地转向建筑用地；31.沼泽转向水域；32.沼泽转向人工湿地；33.不变沼泽；35.沼泽转向耕地；36.沼泽转向建筑用地；41.林地转向水域；42.林地转向人工湿地；44.不变林地；45.林地转向耕地；46.林地转向建筑用地；51.耕地转向水域；52.耕地转向人工湿地；53.耕地转向沼泽；54.耕地转向林地；55.不变耕地；56.耕地转向建筑用地；61.建筑用地转向水域；62.建筑用地转向人工湿地；63.建筑用地转向沼泽；64.建筑用地转向林地；65.建筑用地转向耕地；66.不变建筑用地。

表5 2010—2015年的湿地景观类型转移排序

3.2 湿地景观格局演变分析

3.2.1 基于景观斑块指数的湿地景观格局演变分析

最大斑块指数(LPI)表现的是景观最大面积占景观总面积的比率，作为优势度的衡量标志。由图5(a)可看出，人工湿地的LPI在2000—2010年急速上升，水域与沼泽的LPI有小幅度的下降，耕地和建筑用地有上升趋势，说明该区域扩张渔业养殖产业发展，城市开发与开垦导致了自然湿地不断退化。

图5 湿地景观斑块类型水平

平均斑块面积(MPS)可解释景观的破碎化程度。由图5(b)看出：在1990—2010年沼泽与水域的MPS值下降速度最快，自然湿地斑块急速破碎化，分布稀疏，而人工湿地的MPS在2000—2010年有着增长。

分维度是衡量景观斑块复杂度的指标，取值范围在1.0～2.0之间，随着分维度的值增大，景观类型越复杂。当分维度的值为1时，斑块的形状为正方形；值为2时，斑块形状最复杂。从图5(c)可知：沼泽的分维度持续降低，而建筑用地和人工湿地呈增长趋势，反映了该时段内人类对人工湿地与建筑用地的做了深度景观规划，而沼泽景观趋于不规则。

聚集度通常反映同一斑块类型的聚集程度，取值范围在0～100之间，值越大，该景观类型的斑块处于高度聚集状态。由图5(d)中可知：沼泽、水域和林地的聚集度呈持续下降趋势，人工湿地的聚集度急剧上升且超过了沼泽，多个斑块转向人工景观斑块，意味着自然湿地(沼泽和水域)斑块聚集度差，多个人工湿地斑块被整合，研究区域对人工湿地加强。

3.2.2 基于景观水平指数的湿地景观格局演变分析

通过计算湿地景观水平指数分析江苏盐城滨海湿地景观格局演变规律，结果如图6所示。从图6(a)可知：景观形状指数变化趋势为“先下降后上升”，整体景观形状趋于规则，而斑块数量急剧上升后连续下降，整体景观特点由破碎至集中，景观形状指数和斑块数量起伏变化与人类频繁干预湿地景观发展有重要关系。图6(b)表明：2000—2010年期间，蔓延度指数急剧下降，香农多样性指数明显上升，表明整体景观之间的连通性下降，整体景观丰富度增加。

图6 湿地景观水平指数

3.3 盐城湿地退化驱动因素分析

本研究以湿地退化情况为因变量，编码分为“0”和“1”，其中，取“0”指湿地未发生退化，“1”指湿地发生退化。在ArcGIS中计算得到1990—2000年、2000—2010年和2010—2015年的湿地退化矢量图，在利用Feature to Raster功能转成30 m的栅格图，Reclassify功能设置变化区域和未变化区域的value值。利用ArcGIS的Create Random Points功能在湿地范围生成200个抽样点，分别在三个时段的湿地退化重采样的栅格图上提取变化属性(0和1)作为因变量，其次在驱动栅格图中提取属性值作为自变量，最后输出抽样点的属性值，导入SPSS软件中进行Logistic回归模型检验。

分别提取1990—2000年、2000—2010年和2010—2015年间的200个抽样点的自变量与因变量信息，进行共线性诊断，避免自变量之间相关性。通过HL拟合优度检验，得到三个时段检验显著性水平sig大于0.05时，所建立的模型能够较好的揭示湿地退化的驱动因子的作用。由表6可知：三个时段的显著性水平sig值均大于0.05，即湿地退化的Logistic回归模型拟合良好。

表6 HL检验

表7显示了三个阶段盐城滨海湿地的湿地退化的回归模拟结果。第一阶段结果显示，四个自变量对应的显著性水平sig均<0.05，说明在该阶段四个驱动因素对自然湿地退化有解释能力；从各个解释变量对应的Wald值可知，人口数量是该阶段最重要的解释变量，说明影响湿地急剧退化的主要因素是人口数量，贡献率是9.200；与之影响力相差不大的是GDP，贡献率有9.198，解释程度由大到小排序分别为人口数量、GDP和气温；从表中可看出解释变量的回归系数>0，说明湿地退化概率随着驱动值的增长而增加。由第二阶段模拟结果可看出，其中气温的模拟结果显著性水平不达标，因此去除变量，其余解释变量显著性水平良好，保留解释能力；在该阶段中GDP的贡献率最高，即11.467，对自然湿地退化影响力最显著，人口数量同样有相当的解释能力；其中降水量的回归系数小于0，说明自然湿地退化的概率随着降雨量的减少而增加，而人口数量和GDP的回归系数大于0，随着解释变量值的增长而增加。从第三阶段模拟结果可看出，GDP的显著性水平大于0.05，去除解释变量；根据Wald值可知，该阶段解释变量贡献率由大至小分别为人口数量、降水量和气温；其中降水量的回归系数为负值，说明自然湿地退化的概率随着降水量减少而增长。

降水与气温变化对湿地景观格局变化有着潜在的影响，气温逐年上升，地面水蒸发量上升，降水量减少，水资源供应不足等，现象在一定程度上增加了湿地调节生态平衡的负担。在1990—2000年期间，平均降水量和气温变化幅度较小，自然湿地变化不明显。2000—2015年期间，湿地的平均气温变化有小幅度增长，但平均降水量呈现先下降后上升的趋势，且变化幅度基本一致，气温的增长以及降水量的减少，水域面积减少，反映了自然湿地生态系统失去平衡，调节气候的机能减弱。

1990—2015年，人口数量驱动因子对湿地退化的贡献率均比较明显，在全国性的计划生育政策的实施，人口增长速率不断减小，但仍处于增长状态，人类对湿地所提供的生态物资需求增长，湿地背负着沉重的压力，过度的开发利用导致自然湿地面积锐减。不仅如此，GDP的增长同样推进了自然湿地不断退化，第一阶段内主要增长的景观类型是耕地，说明在1990—2000年间，研究区域大力发展农业经济，导致自然湿地被大量开垦。2000—2010年中GDP贡献率最大，自然沼泽与水域大面积的向建筑用地、人工湿地和耕地转变，经济产业发展丰富且加快脚步，湿地资源过度开发利用。相对1990—2015年间，景观变化类型基本是人工景观内部转换，依然存在自然湿地转向人工景观，城市建设仍然侵蚀自然湿地。

4 结论

本文以江苏省盐城滨海湿地为研究对象，分析了1990—2015年的景观类型变化特征，利用景观指数评价各景观类型的空间分布特征及整体景观格局变化，利用二元Logistic回归模型进一步探究自然因子与社会经济因子对自然湿地退化的影响规律。最终得出以下结论：

1)1990—2015年期间，盐城滨海湿地以耕地景观为主，沼泽与水域景观类型的退化最明显，人工湿地增长最快，经济产业发展转向海洋渔业。1990—2000年期间，自然湿地主要转向耕地、人工湿地和建筑用地，主要开发自然湿地以推动城市建设、农业生产和渔业经济发展。2000—2010年期间，大面积的建筑用地转向人工湿地，部分沼泽转向建筑用地，人工养殖业成为了重点经济产业；2010—2015年期间，仅有少量的沼泽与水域景观转向人工景观。

2)自然湿地的景观优势度持续降低，分布稀疏且不规则，聚集度相对较差，形状破碎，而人工景观反增。整体景观类型水平指数复杂变化，整体景观斑块趋于复杂，景观位置离散，丰富度增加。自然湿地景观被经济产业用地取代，尤其是渔业产业发展突出，自然湿地离散分布，生态系统调节机能下降。

3)年平均气温增长，年平均降水量减少，这在一定程度上影响了湿地生态链的平衡运行，自然湿地面积大幅度减少。研究区人口数量保持增长，GDP持续上升，这一趋势打破了土地供求的平衡，造成大量的自然湿地被不合理的开发建设以满足不断增长的生活物质需求。研究区中人工景观之间的相互转化，反映了经济产业结构发生着复杂的变化，由过去以农业为主的单一生产项转向高新的城市规划格局以及多元化的经济发展产业模式。

4)基于盐城湿地景观格局在1990—2015年期间的演变规律，盐城滨海湿地面积持续减少。由于渔业的发展，自然湿地转变为养殖池的面积所占比例增长。水产养殖业的废水排放直接污染了自然湿地和近海环境，破坏了植被发育、鸟类和底栖生物栖息环境遭到破坏。面对不断增长人口数量与迅速发展的经济产业，如何平衡人工景观与自然湿地景观的开发建设是未来研究的方向，建立合理的湿地景观规划体系，稳定了区域经济发展，同时确保自然湿地生态系统平衡。