近30年來白洋淀濕地景觀格局變化及其驅(qū)動機制

張　敏, 宮兆寧,*, 趙文吉, 阿　多

1 首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院, 北京　100048 2 三維信息獲取與應用教育部重點實驗室, 北京　100048 3 資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點實驗室, 北京　100048

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近30年來白洋淀濕地景觀格局變化及其驅(qū)動機制

張敏1,2,3, 宮兆寧1,2,3,*, 趙文吉1,2,3, 阿多1,2,3

1 首都師范大學資源環(huán)境與旅游學院, 北京100048 2 三維信息獲取與應用教育部重點實驗室, 北京100048 3 資源環(huán)境與地理信息系統(tǒng)北京市重點實驗室, 北京100048

濕地是水陸相互作用形成的獨特生態(tài)系統(tǒng)，其景觀格局極易受到氣候變化和人類活動的影響。利用1984—2014年的11期遙感影像數(shù)據(jù)，綜合運用GIS技術和景觀格局指數(shù)方法，對白洋淀濕地景觀格局變化特征及其驅(qū)動力機制進行了分析。結(jié)果表明，1984—2014年期間，挺水植物和沉水植物呈減少趨勢，農(nóng)田和居民點持續(xù)快速增長，純水體為“增加—減少—再增加”的趨勢，林地和裸土地變化幅度不大。其中挺水植物一直是白洋淀最主要的景觀類型，占研究區(qū)總面積比例達到37% — 61%。農(nóng)田的平均斑塊面積最大，挺水植物的最大斑塊指數(shù)和分維度指數(shù)最高，挺水植物和農(nóng)田的聚集度指數(shù)最大，居民點、林地和裸土地空間分布離散，破碎化程度高，連通性差。1989—2004年白洋淀景觀多樣性指數(shù)呈減少趨勢，景觀格局趨于不穩(wěn)定，同期聚集度指數(shù)上升，濕地連通性增加；1984—1989年和2004—2014年期間白洋淀多樣性指數(shù)上漲，聚集度指數(shù)逐年下降，景觀異質(zhì)性增加。人口和社會經(jīng)濟發(fā)展是影響白洋淀景觀格局變化的主要因素。

景觀格局指數(shù); 驅(qū)動力; 白洋淀; 湖泊濕地

濕地是水陸相互作用形成的獨特生態(tài)系統(tǒng)[1]，是動植物重要的生存環(huán)境和自然界最富生物多樣性的生態(tài)景觀之一，與人類生存發(fā)展息息相關[2]。然而，近年來由于全球氣候變化和人類活動的干擾，濕地面積正在大幅度的持續(xù)縮減。據(jù)世界經(jīng)濟合作與發(fā)展組織(OECD)的統(tǒng)計，1900年以來全球已有接近50%的濕地消失[3]，而如今，在人類活動和環(huán)境變化的雙重壓迫下，越來越多的濕地正面臨嚴重的危機。濕地景觀格局是指大小和形狀不一的濕地景觀斑塊在空間上的排列，是各種生態(tài)過程在不同程度上綜合作用的結(jié)果，對景觀的功能和過程有著重要影響[4]。從20世紀70年代開始，景觀生態(tài)學被逐漸引入到濕地研究中，濕地景觀格局的動態(tài)變化就一直是濕地生態(tài)學研究的熱點。濕地景觀格局的變化尤其是濕地轉(zhuǎn)換為農(nóng)田或者干化導致的其他景觀變化對濕地生態(tài)系統(tǒng)的能量流動、物質(zhì)循環(huán)以及物種遷移等都會產(chǎn)生很大影響[5]。研究濕地景觀格局的長時間變化特征，對濕地景觀規(guī)劃管理和濕地可持續(xù)發(fā)展具有重要意義[6]。

常用的濕地景觀格局演變研究方法有：定性描述法、景觀生態(tài)疊置法和景觀格局數(shù)量分析方法[7]，其中景觀格局數(shù)量分析方法在國內(nèi)外相關研究中應用較為廣泛，主要包括景觀格局指數(shù)和景觀動態(tài)變化模型。宮兆寧等結(jié)合景觀格局指數(shù)和斑塊空間質(zhì)心模型對北京濕地景觀格局演變特征進行分析，結(jié)果表明北京濕地的聚集度和優(yōu)勢度指數(shù)均呈先增加后減少再小幅回升的趨勢，多樣性指數(shù)則相反[8]；杜清等利用景觀格局指數(shù)探討新疆喀什噶爾河流域景觀格局變化特征，結(jié)果表明20a里喀什噶爾河流域耕地和水域濕地分布趨于集中，景觀優(yōu)勢度增強，而林地和草地正好相反[9]。劉吉平[10]、李寧云[11]、劉娜[12]等也利用景觀格局指數(shù)分別對三江平原、滇西北納帕海濕地、洞庭湖的景觀格局變化特征進行了研究。

白洋淀濕地是華北平原僅存的為數(shù)極少的湖泊型濕地之一，具有緩洪滯瀝、蓄水灌溉、調(diào)節(jié)局部地區(qū)氣候、改善生態(tài)環(huán)境、補充地下水、保護生物多樣性等多種生態(tài)功能[13]。但是近年來，在人類活動和氣候變化的綜合作用下白洋淀的水文條件發(fā)生變化，入淀水量顯著減少，濕地生態(tài)功能逐漸減退，出現(xiàn)水源不足、濕地萎縮、泥沙淤積、干淀頻繁、生物多樣性減少等危機[14- 15]。由于多年干淀和外源調(diào)水等原因，白洋淀自然景觀發(fā)生了顯著變化，研究其景觀格局變化過程對揭示白洋淀生態(tài)環(huán)境變化規(guī)律，明晰生態(tài)環(huán)境退化的根本原因具有重要意義。盡管已有部分學者對白洋淀的景觀格局動態(tài)變化進行了研究[16-20]，但時間尺度尚未涉及近十年，且大都只對3 — 5期數(shù)據(jù)進行分析，研究時間節(jié)點間隔大，無法詳盡得知幾十年來白洋淀的景觀格局變化特征。因此本文借助1984—2014年間11期遙感影像數(shù)據(jù)提取研究區(qū)景觀格局分布，綜合運用景觀格局指數(shù)方法和GIS技術分析白洋淀近30年的景觀格局變化特征，并探索引起其變化的驅(qū)動力因子。

1　研究區(qū)概況

白洋淀是華北平原最大的天然淀泊，屬于海河流域大清河水系中游，在太行山前的永定河和滹沱河沖積扇交匯處的扇緣洼地上匯水形成。位于河北省保定市安新縣境內(nèi)，少部分在滄州地區(qū)，四周以堤壩為界，地理位置處于115°38′ — 116°07′E，38°43′ — 39°02′N(圖1)，白洋淀濕地總面積31867.2hm2。該區(qū)域?qū)儆跂|部季風區(qū)暖溫帶半干旱地區(qū)，大陸性氣候特點顯著；多年平均氣溫7.3—12.7℃，氣溫年較差大；年平均降水量563.9mm，降水主要集中在6—9月份；年平均蒸發(fā)量1369mm，蒸發(fā)量遠大于降水量[21]。白洋淀入淀河流有潴龍河、孝義河、唐河、府河、漕河、萍河、瀑河和白溝銀河八條河流，下游出口由棗林莊閘和趙北口溢流堰控制。白洋淀植物種類繁多，生物多樣性豐富，有大型水生植物47種，浮游植物406種。研究區(qū)是候鳥遷徙內(nèi)陸途中的重要通道，豐富的植物資源為各類動物提供了充足的食物資源和棲息場所，具有重要的研究價值。

圖1　研究區(qū)地理位置圖Fig.1　Location of the study area

2　研究資料與研究方法

2.1數(shù)據(jù)源與預處理

為了準確的揭示研究區(qū)景觀格局動態(tài)演變特征，每隔2—4a選取一景遙感影像，且盡量選擇降水量變化明顯的年份；為了便于水生植物的識別，遙感影像時相選擇在水生植物的生長期(6 — 9月份)內(nèi)；另外考慮到遙感影像的質(zhì)量和易獲取性，最終選取1984年8月16日、1988年9月28日、1992年9月7日、1994年9月13日、1998年7月22日、2000年9月13日、2004年9月8日2006年6月26日、2009年9月22日、2011年6月8日的的Landsat TM影像以及2014年9月18日高分一號影像。其中Landsat TM影像分辨率為30m，高分一號衛(wèi)星影像分辨率為16m。為了減少分辨率對景觀格局指數(shù)計算的影響，本文將各時期的遙感影像分辨率統(tǒng)一重采樣為30m。

圖像預處理主要包括幾何校正及影像裁剪。以2014年9月4日Landsat OLI為基準影像，對研究所使用的影像進行幾何校正，總誤差控制在0.5個像元內(nèi)；最后利用白洋淀邊界對影像進行裁剪。所有的空間數(shù)據(jù)的投影參考系統(tǒng)都統(tǒng)一使用通用橫軸墨卡托投影，參考橢球體為WGS84。

2.2景觀類型分類信息提取

濕地水生植物主要包括沉水植物、浮水植物和挺水植物，研究區(qū)中比較典型的沉水植物有狐尾藻、金魚藻、馬來眼子菜、篦齒眼子菜等；浮水植物主要有滿江紅、浮萍等；挺水植物主要有蘆葦、香蒲和蓮。經(jīng)野外調(diào)查發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)中浮水植物的種類和數(shù)量較少，因其也生長于水中，與沉水植物混雜在一起，出現(xiàn)同譜異物現(xiàn)象，從影像上難以區(qū)分，因此將浮水植物歸入沉水植物一并提取；另外參考《土地利用現(xiàn)狀分類》，結(jié)合影像數(shù)據(jù)特征，最終確定將研究區(qū)劃分為純水體、挺水植物、沉水植物、林地、居民點、農(nóng)田和裸土地7種景觀類型。

在確定了濕地景觀格局分類體系之后，結(jié)合實地調(diào)查、Google Earth軟件等，利用eCognition 8.7對研究區(qū)11期影像進行面向?qū)ο蠓诸?。在分類過程中，影像分割是基于可調(diào)整的色彩和形狀的同質(zhì)或異質(zhì)標準來進行的，不同空間分辨率的影像分割尺度參數(shù)不同[22-23]。分割完成后，根據(jù)遙感圖像分類的要求，檢測和提取目標地物的光譜、形狀、大小、結(jié)構(gòu)、紋理、布局等特征，設置相應的分類閾值，構(gòu)建分類決策樹。對于高空間分辨率的衛(wèi)星影像，面向?qū)ο蠓椒軌颢@得較高的分類精度，然而對于中等分辨率的Landsat系列衛(wèi)星影像，其分類效果有限。因此，研究采用人機交互的目視解譯方式，結(jié)合2000年全國土地利用分類圖對面向?qū)ο蠓诸惤Y(jié)果進行編輯、修改，手動將面向?qū)ο蠓诸愬e分、漏分的對象賦予正確的屬性，并生成最終的景觀格局分布圖。

2.3景觀格局指數(shù)的選取

在眾多景觀格局的分析方法中，景觀指數(shù)的應用最為廣泛。景觀格局指數(shù)能夠高度濃縮景觀空間格局信息，反映其結(jié)構(gòu)組成和空間配置等方面的特征[24]。使用Fragstats3.4計算研究區(qū)景觀格局指數(shù)，在類型水平上選擇平均斑塊面積(Mean Patch Size, MPS)、最大斑塊指數(shù)(Largest Patch Index, LPI)、面積加權平均斑塊分維數(shù)(Area-weighted Mean Patch Fractal Dimension, AWMPFD)和聚集度指數(shù)(Patch Cohesion Index, COHESION)，在景觀水平上選擇斑塊個數(shù)(Number of Patches, NP)、景觀形狀指數(shù)(Landscape Shape Index, LSI)、香農(nóng)多樣性指數(shù)(Shannon′s Diversity Index, SHDI)和聚集度指數(shù)(Contagion, CONTAG)，這些指數(shù)的概念、計算方法及生態(tài)學意義參見文獻[24]。

3　結(jié)果與分析

3.1白洋淀濕地景觀類型組分變化分析

表1為1984—2014年白洋淀各景觀類型的面積變化，可以看出，30年來挺水植物一直是白洋淀最主要的景觀類型，其面積占研究區(qū)總面積比例達到37% — 61%，其次為農(nóng)田、沉水植物、純水體等；挺水植物和沉水植物呈減少趨勢，農(nóng)田和居民點呈持續(xù)快速增長趨勢，純水體為“增加—減少—再增加”的趨勢，林地和裸土地變化幅度不大，選取典型年份的景觀格局制圖可以直觀看出(圖2)。從1984年到2014年，白洋淀濕地面積(即挺水植物+沉水植物+純水體)波動較大，1988年達到最大值27020.15hm2，比1984年增加了28.37%，到1992年小幅度減少后持續(xù)增加到1998年的26162.93hm2；1998年之后濕地面積大幅度縮減，到2004年僅19935.23hm2，之后濕地面積小幅度波動，直到近兩年才有所增加(圖3)。濕地面積總體呈下降趨勢，由1998年前的平均25008hm2下降到1998年后的平均21573hm2。在研究時段內(nèi)景觀格局變化最明顯的時期是1984—1988年和2000—2004年，這主要是由于1984年和2004年白洋淀處于干淀時期，純水體面積大量縮減，挺水植物和沉水植物向著純水體退縮的方向擴展，而遠離水體的挺水植物又被大量開墾為耕地。

年份Year挺水植物Emergentplant沉水植物Submergedplant純水體Purewater農(nóng)田Farmland林地Forest居民點Residential裸土地Bareland198419351.10836.62860.619058.44414.85698.42647.38198811639.927201.948178.293577.3688.11963.98217.82199217094.014784.243029.975498.2260.98916.99483.01199418216.423764.583921.074738.24224.24871.21131.66199818067.964096.813998.164653.5338.51845.57166.88200017178.223232.332794.377285.4468.671038.02270.37200416400.962021.561512.7110240.07307.681283.25101.19200615318.562910.752290.799793.07161.15991.02402.08200915001.222730.431920.6110706.74114.491135.78258.15201113093.663594.173277.889913.85106.161311.77569.93201413196.782522.525851.688073.30237.251924.8161.08

將研究時段按不同年代劃分為1984—1989年、1990—1999年、2000—2009年、2010—2014年4個時間段，求取各時段內(nèi)景觀類型平均面積作為該時段的景觀類型面積，由圖4可以看出，白洋淀濕地面積在20世紀90年代最大，之后不斷縮減。挺水植物和沉水植物都呈現(xiàn)出減少的趨勢，純水體前3個時段不斷減少，到第四個時段才有所回升。在濕地面積持續(xù)縮減的同時，農(nóng)田和居民點面積不斷擴張，尤其是進入到21世紀之后，擴張速度尤為迅速。林地和裸土地面積較少，變化不明顯。

由圖3可知，1998年前濕地面積遠大于1998年之后，因此將研究時段分為1984—1998年和1998—2014年兩個時段分析景觀格局的轉(zhuǎn)移方向。由表2可知，1984—2014年期間，濕地景觀類型(挺水植物、沉水植物、純水體)的縮減面積主要轉(zhuǎn)換為農(nóng)田和居民點，并在1998—2014年期間轉(zhuǎn)換面積最大，分別達到3705.05hm2和1017.79hm2。除轉(zhuǎn)換為農(nóng)田和居民點外，濕地景觀類型之間的相互轉(zhuǎn)換也較為激烈，其中挺水植物向沉水植物和純水體的過渡最為明顯，轉(zhuǎn)換面積分別為2013.37hm2和3688.59hm2。另外，753.89hm2的沉水植物轉(zhuǎn)換為挺水植物(185.35hm2)和純水體(568.54hm2)；155.85hm2的純水體轉(zhuǎn)換為挺水植物(102.77hm2)和沉水植物(53.08hm2)。同時，1984—2014年期間，大量的農(nóng)田轉(zhuǎn)換為挺水植物(1130.90hm2)、沉水植物(220.21hm2)和純水體(575.54hm2)。挺水植物、沉水植物、純水體和農(nóng)田之間的相互轉(zhuǎn)換與濕地水位變化密切相關，說明白洋淀濕地景觀格局的變化強烈依賴于水資源的空間配置。

圖3　1984—2014年白洋淀濕地面積動態(tài)變化　Fig.3　The changes of wetland area in Baiyangdian from 1984 to 2014

圖4　白洋淀各時段景觀類型平均面積變化　Fig.4　The changes of average area of each period of landscape from 1984 to 2014

時段Times景觀類型Landscapetypes12345561984—1998114044.023061.022005.9732.430.00196.4411.222133.07179.13523.820.000.000.60.00341.40132.58668.712.841.9613.120.0043552.86531.13398.214291.7021.01111.20152.33584.863.670.95295.8513.4315.830.266113.6436.6214.3626.461.34505.330.67798.11152.66386.144.250.773.052.401998—20014111148.61959.121655.563405.6843.66808.1347.221357.99967.31414.46200.549.56144.372.593530.69585.552702.8998.835.5365.299.38460.587.4753.944222.97165.62141.051.9250.000.002.5323.696.635.670.00674.052.4310.6120.726.20731.560.00724.860.6511.69100.870.0528.750.001984—2014111561.982013.373688.591137.779.71881.7457.952185.3572.68568.540.000.009.600.443102.7753.08631.955.750.0066.950.1141130.90220.21575.546628.46196.52304.402.41542.420.5029.98275.9825.8940.080.00648.346.4215.0912.214.96611.40.007125.02156.26342.0113.120.1610.640.17

1:挺水植物Emergent plant; 2:沉水植物Submerged plant; 3:純水體Pure water; 4:農(nóng)田Farmland; 5:林地Forest; 6:居民點Residential; 7:裸土地Bare land

3.2白洋淀濕地景觀格局變化特征分析

3.2.1類型水平上景觀格局變化特征

圖5顯示了在斑塊類型水平上各時期景觀格局指數(shù)的變化趨勢。平均斑塊面積(MPS)在一定程度上揭示了景觀的破碎化程度。從圖5中可以看出農(nóng)田的MPS最大，其次為挺水植物。1994年農(nóng)田的MPS達到最低值315.66hm2，之后持續(xù)波動增長，到2009年增加到1586.36hm2，為多年最高值。挺水植物MPS最大值為1984年的691.08hm2，到1989年迅速降低到77.67hm2，之后緩慢增長到2004年達到一個小峰值，為309.42hm2，隨后逐年降低。純水體的最大值出現(xiàn)在1989年，最小值在2004年。純水體、沉水植物、裸土地、居民點和林地的MPS較小，景觀斑塊破碎且分布零散。

圖5　1984—2014年白洋淀濕地各景觀類型的平均斑塊面積、最大斑塊指數(shù)、分維度指數(shù)和聚集度指數(shù)Fig.5　Average patch area, largest patch area, dimension indices and cohesion indices of types of Landscape in Baiyangdian wetland from 1984 to 2014

最大斑塊指數(shù)(LPI)反映了各景觀類型最大面積斑塊占景觀總面積的比例，是優(yōu)勢度的一種度量方式。圖5顯示了1984—2014年期間各景觀類型的LPI。1984—2014年間，挺水植物的LPI一直是最大的，其次是農(nóng)田。在一定程度上說明了挺水植物和農(nóng)田是研究區(qū)內(nèi)的優(yōu)勢景觀類型，且挺水植物是最占優(yōu)勢的景觀類型，在研究區(qū)內(nèi)連片分布。挺水植物的LPI在1984年達到最大值60.47%，到1989年急速下降到16.83%，而后逐漸增長到1998年達到另一峰值54.19%，之后逐年降低。農(nóng)田的LPI從1984年逐漸降低到1994年達到最低值，之后一直保持增長勢態(tài)，近兩年才有所緩解。說明1998年之后挺水植物的對景觀的控制作用逐漸減弱，而農(nóng)田的景觀優(yōu)勢度正在逐漸提升。在1984年和2004年兩個干淀時期純水體和沉水植物的LPI達到谷點，這主要是由于干淀期水位較低，大斑塊純水體和沉水植物被分割為小斑塊。

分維度指數(shù)反映了斑塊的形狀復雜性，其取值范圍在1.0 — 2.0之間，值越大，就表示該景觀類型越復雜。分維度指數(shù)=1.0，表示景觀斑塊的形狀為正方形，分維度指數(shù)=2.0，表明景觀斑塊的形狀最復雜。圖5顯示了白洋淀各景觀類型的分維度指數(shù)，挺水植物的分維度指數(shù)最高，達到1.30，表明挺水植物的景觀斑塊形狀最復雜，其次是沉水植物。與1984年相比，2014年純水體、挺水植物、沉水植物、林地、居民點的分維度指數(shù)都有所增加，而農(nóng)田和裸土地有所減小。說明受氣候和人類活動的影響，居民點擴張不規(guī)則，純水體、挺水植物、沉水植物和林地的形狀也越來越不規(guī)則，而農(nóng)田和裸土地形狀趨于規(guī)則。

聚集度指數(shù)度量景觀中不同斑塊類型的聚集程度，值越大反映同一景觀類型斑塊的高度聚集。由圖5可以看出，挺水植物和農(nóng)田的聚集度指數(shù)最大，且走勢平穩(wěn)，變化不大；純水體、沉水植物、居民點、林地和裸土地聚集度指數(shù)相對較低，說明空間分布離散，破碎化程度高，連通性低。從1984年到2014年，純水體、沉水植物聚集度先增加后減少，最后增加；居民點聚集度持續(xù)增加，林地和裸土地呈較強的波動狀態(tài)且聚集度最差。

3.2.2景觀水平上景觀格局變化特征

圖6為不同時期白洋淀濕地景觀水平上的景觀指數(shù)， 1984—2014年期間，斑塊個數(shù)呈先增加后減少之后又增加的趨勢，其中2011年斑塊個數(shù)達到最大值(1117個)，1984年最小(464個)，說明1984—2014年白洋淀景觀破碎度呈先增加再減少之后又增加的趨勢，并在2011年破碎化達到峰值，1984年達到最小值。1984—2014年景觀形狀指數(shù)呈先增加后減少之后又增加的趨勢，在1989年達到最大值25.05，最小值出現(xiàn)在1984年，為13.26，2014年相較于1984年增加了80.39%，景觀形狀變得復雜。1984—2014年白洋淀的聚集度指數(shù)呈先減少再增加最后又減少的趨勢，其最大值出現(xiàn)在1984年為68.11，最小值出現(xiàn)在1989年，值為54.23，隨后緩慢增長到2004年的63.41，之后便逐年下降，說明1984—2014年期間景觀連通性在1984年達到最大值，空間格局分布最均勻，到1989年連通性迅速下降，之后出現(xiàn)緩慢上升后再下降的趨勢。香農(nóng)多樣性指數(shù)經(jīng)歷了一個先增加、后減少、最后增加的波動過程，其波動過程正好與聚集度指數(shù)相反，說明1984年白洋淀生物多樣性單一，1989—2004年香農(nóng)多樣性指數(shù)下降，斑塊類型趨于單一，景觀豐富度降低，2004之后多樣性指數(shù)逐漸升高，景觀豐富度增加。整體來看，1984—2014年期間多樣性指數(shù)增加，說明各景觀類型所占比例趨于均衡化，作為優(yōu)勢景觀類型的濕地對整個景觀的控制作用減小，景觀異質(zhì)性增加。

圖6　1984—2014年白洋淀濕地景觀水平上的景觀格局指數(shù)變化Fig.6　Changes in landscape pattern indices of Baiyangdian wetland at the scale of landscape from 1984 to 2014

3.3白洋淀濕地景觀格局變化驅(qū)動力分析3.3.1氣候因素

圖7　1984—2014年白洋淀濕地降水量和溫度變化Fig.7　Changes of precipitation and temperature in Baiyangdian wetland in the period 1984—2014

圖8　白洋淀濕地蒸散發(fā)量變化[25]Fig.8　Changes of evapotranspiration in Baiyangdian[25]

由圖7可以看出，從20世紀80年代到21世紀初白洋淀濕地的降水量持續(xù)減少，直到近兩年才有緩慢的增加，而蒸散發(fā)量(圖8)[25]卻基本持平，變化幅度不大，從而導致白洋淀濕地水位下降，純水體面積嚴重退縮，濕地景觀格局發(fā)生變化。從研究所選用的幾個時間節(jié)點能夠直觀的看出降水量對濕地景觀格局的影響，1988年、1994年的降水量763.8mm和848.5mm，遠遠超過10a滑動平均降水量511.63mm和510.09mm，水域面積的擴張為水生植物提供充沛的水源。而1984年、1992年、2000年白洋淀降水量僅290.2、375.4、242.1mm，當年濕地面積也較上年有了明顯的減少。在2004年，盡管當年降水量超過了10a平均降水量，但由于前幾年降水量都很少，因此相對于2000年濕地面積還是有所減少。對降水量與濕地面積(純水體 + 沉水植物 + 挺水植物)、純水體面積、純水體+沉水植物面積的相關性進行分析發(fā)現(xiàn)(圖9)[25]，濕地面積、純水體面積、純水體+沉水植物面積與降水量存在正相關關系，而相關系數(shù)則是純水體面積(R2= 0.41) > 純水體+沉水植物面積(R2= 0.356) > 濕地面積(R2= 0.277)，說明降水量對純水體的影響比水生植物大，尤其是挺水植物受降水量的影響相對較小，其面積的變化更大程度上受到其他因素的干預。特別是步入21世紀之后，濕地面積平均比2000年之前減少了18.36%，除降水量的原因，更多的是人類對濕地的破壞以及城鎮(zhèn)擴張等因素造成的影響。

另外，溫度作為氣候因素的重要方面，也對濕地景觀格局有著一定的影響，從圖7可知，從20世紀70年代至今，白洋淀濕地小環(huán)境平均溫度一直在上升。隨著溫度的上升，水面蒸發(fā)量也會相應的增加，也會對濕地景觀格局造成一定的影響。

圖9　1984—2014年白洋淀濕地面積、純水體面積、純水體+沉水植物面積與降水量相關性分析[25]Fig.9　Regression analyses between the wetland area, water area, water + submerged plants and precipitation in Baiyangdian[25]

3.3.2入淀水量

白洋淀屬于平原半封閉式潛水型湖泊，不具備多年調(diào)節(jié)能力，其淀區(qū)水量主要來源除了天然降水和上游河流的匯入。白洋淀入淀河流有潴龍河、孝義河、唐河、府河、漕河、萍河、瀑河和白溝引河八條河流，從20世紀60年代初開始，為了根治海河，白洋淀上游河流建起了百余座水庫，大型水庫有安各莊水庫、西大洋水庫、王快水庫、橫山嶺水庫、龍門水庫及口頭水庫。水庫的大量興建減少了上游河道徑流量，改變了水資源的時空分布，使入淀水量越來越少(圖10)[25]，目前僅府河常年有水入淀，孝義河、瀑河僅部分季節(jié)有水入淀，其余河流基本長期斷流。入淀水量的持續(xù)減少，使得白洋淀濕地水量供給不足，導致白洋淀純水體面積持續(xù)減少并多次出現(xiàn)干淀。

圖10　白洋淀濕地入淀水量變化[25]Fig.10　Changes of the inflow to Baiyangdian[25]

3.3.3人口和社會經(jīng)濟

白洋淀流域的人口增長和經(jīng)濟發(fā)展是影響上游入淀水量減少的主要原因。近年來，白洋淀上游和周邊經(jīng)濟發(fā)展迅速，人口數(shù)量逐年增長，到2013年保定市常住人口達到1140.74萬人，與1984年的89.68萬人相比增加了1051.06萬人，隨著人口的快速增加，人們對水資源的需求也在不斷增長，導致白洋淀入淀水量減少。為了說明經(jīng)濟發(fā)展對白洋淀濕地景觀格局影響，將保定市GDP與濕地面積、農(nóng)田和居民點面積作相關性分析(圖11)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，白洋淀濕地面積與GDP成負相關關系(R2= 0.594)，農(nóng)田面積和居民點面積與GDP成正相關關系，決定系數(shù)分別為0.558和0.675。隨著社會經(jīng)濟發(fā)展，農(nóng)田和居民點面積不斷擴張，上游工農(nóng)業(yè)用水量增加，同時淀區(qū)用水量也在不斷增加，導致白洋淀水位下降，濕地面積減少，從而影響到白洋淀濕地景觀格局變化。

圖11　1984—2014年白洋淀濕地面積、農(nóng)田面積、居民點面積與GDP相關性分析Fig.11　Regression analyses between the wetland area, farmland area, settlement area and GDP in Baiyangdian

3.3.4政策

政府政策制度對景觀格局變化有著強制性的影響[26]。為了防止白洋淀出現(xiàn)干淀，自1981年起開始給白洋淀補水，“輸水救淀”已成為政府的一項決策[27]，近年來政府加大了白洋淀補水力度，在白洋淀流域上游水庫蓄水量嚴重不足時，多次啟用跨流域引水。1984年以來，白洋淀先后23次引水濟淀，入淀水量約12.1億m3，2004年3月實施了“引岳濟淀”，入淀水量1.6億m3；2006年12月又實施了“引黃濟淀”，入淀水量1.0億m3；2008年1月再次實施“引黃濟淀”，補水量達1.58億m3[28]。引水入淀對白洋淀的生態(tài)環(huán)境保護起到一定的促進作用，能夠緩解白洋淀的干淀問題，保證白洋淀的最低生態(tài)水位，防止?jié)竦氐倪M一步沼澤化或干化，對濕地景觀向陸地景觀的轉(zhuǎn)變起到一定的抑制作用。

綜上所述，降水量、入淀水量、社會經(jīng)濟發(fā)展和政策等因素都會對白洋淀的水位造成影響，隨著水位的變化，水生植物、純水體與耕地之間相互轉(zhuǎn)換，從而導致濕地景觀格局發(fā)生變化。其中，人口和社會經(jīng)濟因素是白洋淀濕地景觀變化的主要驅(qū)動力，隨著人口增加和社會經(jīng)濟的發(fā)展，城市生活用水和工農(nóng)業(yè)用水量增加，導致白洋淀水位下降，從而影響到白洋淀濕地景觀格局變化。

4　結(jié)論

本文利用1984—2014年的長時間序列遙感影像，提取白洋淀濕地11a的景觀格局，進而分析白洋淀濕地近30年來的景觀格局演變特征及其驅(qū)動力機制。研究表明：

(1) 1984—2014年期間，白洋淀濕地的景觀格局發(fā)生了較大的變化，挺水植物和沉水植物呈減少趨勢，農(nóng)田和居民點持續(xù)快速增長，純水體為“增加—減少—再增加”的趨勢，林地和裸土地變化幅度不大。濕地面積(挺水植物+沉水植物+純水體)先增加，再減少，之后又小幅度增加，總體呈下降趨勢。挺水植物一直是研究區(qū)最主要的景觀類型，其面積占研究區(qū)總面積的比例達到37% — 61%，其次為農(nóng)田、沉水植物、純水體等。1984—2014年期間，在枯水年大量的濕地景觀類型轉(zhuǎn)換為農(nóng)田，而豐水年則是大面積農(nóng)田轉(zhuǎn)換為濕地景觀類型；同時隨著水位的消長，挺水植物、沉水植物和純水體三者之間的相互轉(zhuǎn)換較為激烈。

(2) 景觀格局指數(shù)分析結(jié)果顯示，純水體、沉水植物、居民點的景觀破碎化程度較高，挺水植物和沉水植物斑塊形狀最復雜，挺水植物和農(nóng)田的聚集程最大，而居民點、純水體、裸土和林地的聚集度指數(shù)低，斑塊空間分布分散，連通性差。1984—2014年白洋淀濕地斑塊個數(shù)、景觀形狀指數(shù)和香農(nóng)多樣性指數(shù)都呈先增加后減少之后又增加的變化趨勢，最小值均出現(xiàn)在1984年，斑塊個數(shù)的最大值出現(xiàn)在2011年，而景觀形狀指數(shù)和香農(nóng)多樣性指數(shù)的最大值出現(xiàn)在1989年；三者在2004年均出現(xiàn)低谷。景觀連通性的變化趨勢正好相反，為先減少后增加之后又減少。

(3)白洋淀濕地景觀格局演變是自然與社會經(jīng)濟等因素綜合作用的結(jié)果，其中人口和社會經(jīng)濟發(fā)展是影響白洋淀景觀格局變化的主要因素，與濕地主要景觀格局的相關性達到0.5以上。隨著人口增加和社會經(jīng)濟的發(fā)展，城市生活用水和工農(nóng)業(yè)用水量增加，導致白洋淀水位下降，濕地退縮，從而影響到白洋淀濕地景觀格局變化。

5　討論

前人在白洋淀景觀格局變化的相關研究中大都是基于3—5期影像數(shù)據(jù)進行分析，只能體現(xiàn)景觀格局的大致演變趨勢，無法詳盡得知在時間尺度上白洋淀景觀格局的演變特征。本文每間隔2—4a選取一期遙感影像，共使用11期數(shù)據(jù)參與白洋淀景觀格局演變分析，有效的彌補了以往基于3—5期影像數(shù)據(jù)分析的不足，充分反映出白洋淀近30年來景觀格局的細部變化特征。在降水量突變或人工擾動較大的年份，如1988年、1992年、1998年、2004年、2006年、2009年，濕地景觀格局變化會比較明顯，如果僅選用幾期數(shù)據(jù)進行分析則不能完全體現(xiàn)出這種變化。因此，在進行景觀格局演變分析時，影像數(shù)據(jù)的時相選擇是非常重要的，直接關系到研究結(jié)果的準確性與可靠性。

本次研究采用定性分析與定量線性回歸相結(jié)合的方式分析景觀格局演變的驅(qū)動力機制，研究表明，降水量、入淀水量、經(jīng)濟和相關政策均對景觀格局產(chǎn)生一定的影響，然而這種方法卻不能體現(xiàn)每種驅(qū)動力因子的貢獻大小[29]，因此，在后續(xù)研究中，將進一步探索利用數(shù)理統(tǒng)計模型定量分析白洋淀濕地景觀格局演變的驅(qū)動力機制。

白洋淀濕地的景觀格局自調(diào)節(jié)能力差，完全依賴于水位的高低。近年來，為了解決白洋淀的缺水問題，政府多次從各水庫或跨流域調(diào)水，對白洋淀的濕地恢復起到巨大的作用。2009年引黃工程完成時，白洋淀核心區(qū)水質(zhì)已達到Ⅲ類標準[30]，水質(zhì)明顯好轉(zhuǎn)，地下水水位下降趨勢也得到了明顯遏制。因此對于目前白洋淀的生態(tài)環(huán)境來說外源調(diào)水是必不可少的，劉越等對白洋淀生態(tài)水位及補水方案進行了研究，表明白洋淀生態(tài)適宜水位為7.5 — 8.7m，當10月份水位降到6.5m時，調(diào)水入淀量應不少于1.45億m3，當10月份水位降到7.5m時，調(diào)水入淀量不少于0.45億m3[31]。但外源調(diào)水不能從根本上解決白洋淀的缺水問題，不利于白洋淀濕地的可持續(xù)發(fā)展。造成白洋淀水源缺乏的主要原因是人為干擾過度[32]，因此應該有效的控制上游水量的使用，減少人類活動對白洋淀濕地的壓力，使上游來水量增加，從而恢復濕地生態(tài)系統(tǒng)的內(nèi)循環(huán)，實現(xiàn)濕地的可持續(xù)發(fā)展。

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Landscape pattern change and the driving forces in Baiyangdian wetland from 1984 to 2014

ZHANG Min1,2,3, GONG Zhaoning1,2,3,*, ZHAO Wenji1,2,3, A Duo1,2,3

1CollegeofResourcesEnvironment&Tourism,CapitalNormalUniversity;Beijing100048,China2KeyLaboratoryof3DInformationAcquisitionandApplicationofMinistry;Beijing100048,China3KeyLaboratoryofResourcesEnvironmentandGISofBeijingMunicipal;Beijing100048,China

Wetlands, unique ecosystems formed by the interaction of land and water, are susceptible to climate change and human activity. Landscape developmental processes are an important subject in the fields of geography and ecology. Landscape pattern index is an indicator of landscape structure, composition, and spatial configuration. In this paper, we discuss changes in landscape patterns in Baiyangdian wetland during 1984—2014, and the driving forces behind these changes, based on Landsat Thematic Mapper (TM) and GF- 1 remote sensing images. A landscape classification system was formulated, and landscape pattern indices were selected at the landscape and class levels to reflect patterns in structural composition and spatial configuration and to analyze the evolution of the landscape. Our results showed that the area of emergent and submerged plants had decreased, and farmland and residential areas increased rapidly. Open water showed an “increasing-decreasing-increasing” tendency, while forest and bare land area did not change significantly in the study period. The wetland area (emergent plants + submerged plants + open water) decreased from 1984 to 2014, with an average area of 25008 hm2before 1998 and 21573 hm2after 1998. Emergent plants were the main cover type in Baiyangdian, covering 37%—61% of the total study area, followed by farmland, submerged plants, and open water. Interconversion among emergent plants, submerged plants, and open water occurred with changes in the hydrologic regime. Over the past three decades, farmland has had the largest average patch area, followed by emergent plants. Emergent plants had the highest patch area index and dimension index, indicating that this was a dominant cover type in the study area. In addition, the cohesion indices of farmland and emergent plants were highest and showed a smoothing trend, while residential areas, forestland, and bare land showed a discrete distribution, high degree of fragmentation, and inferior connectivity. Shannon′s diversity indices showed a decreasing trend in Baiyangdian from 1989 to 2004, during which the landscape pattern tended to be unstable, and cohesion indices and wetland connectivity increased. Shannon′s diversity indices, cohesion indices, and landscape heterogeneity increased between 1984 and 1989 and between 2004 and 2014. Population and economic development are major factors affecting changes in landscape patterns in Baiyangdian.

landscape pattern index; driving forces; Baiyangdian; lake wetland

國家國際科技合作專項資助項目(2014DFA21620)；國家留學基金項目

2015- 01- 14; 網(wǎng)絡出版日期:2015- 11- 16

Corresponding author.E-mail: gongzhn@163.com

10.5846/stxb201501140110

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