黃河三角洲潮間帶不同類(lèi)型濕地景觀格局變化與趨勢(shì)預(yù)測(cè)

孫萬(wàn)龍,孫志高,田莉萍, 胡星云

1 福建師范大學(xué)地理研究所, 福州 350007 2 福建師范大學(xué)濕潤(rùn)亞熱帶生態(tài)地理-過(guò)程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 福州 350007 3 清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100084

黃河三角洲潮間帶不同類(lèi)型濕地景觀格局變化與趨勢(shì)預(yù)測(cè)

孫萬(wàn)龍1,2,3,孫志高1,2,*,田莉萍1,2, 胡星云1,2

1 福建師范大學(xué)地理研究所, 福州 350007 2 福建師范大學(xué)濕潤(rùn)亞熱帶生態(tài)地理-過(guò)程教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 福州 350007 3 清華大學(xué)環(huán)境學(xué)院,北京 100084

以1979—2013年7期衛(wèi)星遙感影像(Landsat TM)為數(shù)據(jù)源,結(jié)合野外實(shí)地調(diào)查,通過(guò)建立黃河三角洲潮間帶濕地?cái)?shù)據(jù)庫(kù),探討不同類(lèi)型濕地的景觀格局以及自然與人為因素對(duì)景觀格局變化的影響,并基于Markov模型對(duì)未來(lái)20年三角洲潮間帶不同類(lèi)型濕地的景觀格局進(jìn)行了趨勢(shì)預(yù)測(cè)。結(jié)果表明,三角洲的潮間帶濕地面積在1979—2013年間整體呈先降低后增加變化。其中,1979—2010年的濕地面積持續(xù)減少,由1050.28 km2減少為575.39 km2,減少率為45.22%;2010—2013年的濕地面積略有增加,由575.39 km2增加為596.17 km2,增長(zhǎng)率為0.36%。1979—2013年,潮間帶主要濕地景觀類(lèi)型隨距海遠(yuǎn)近均呈明顯帶狀分布,但蘆葦濕地面積呈明顯降低趨勢(shì)(減少273.53 km2,減少率為79.68%),鹽田養(yǎng)殖池面積呈顯著增加趨勢(shì)(增長(zhǎng)12.04 km2,增長(zhǎng)率為1584.21%),而光灘、堿蓬濕地、堿蓬-檉柳濕地和檉柳-蘆葦濕地等其它類(lèi)型濕地面積整體均呈波動(dòng)減少趨勢(shì)。未來(lái)20年,潮間帶濕地面積整體將呈降低趨勢(shì),其值將由2010年的575.39 km2減少為2030年的546.98 km2,減少率為6.60%。蘆葦濕地面積將繼續(xù)減少(減少30.16 km2,減少率為24.12%),鹽田養(yǎng)殖池面積將持續(xù)增長(zhǎng)(增加3.71 km2,增長(zhǎng)率為38.61%),而光灘、堿蓬濕地、堿蓬-檉柳濕地和檉柳-蘆葦濕地等其它類(lèi)型濕地面積均將呈小幅波動(dòng)變化。研究發(fā)現(xiàn),盡管自然與人為驅(qū)動(dòng)力的雙重作用決定了1979—2013年間潮間帶的濕地景觀格局及其動(dòng)態(tài)變化,但黃河年輸沙量(x1)、區(qū)域GDP(x2)和水產(chǎn)品產(chǎn)量(x3)對(duì)潮間帶濕地面積變化(y)的影響更為重要(y=733.192+35.317x1-0.005x2-4.085x3,P=0.0001<0.05),其對(duì)過(guò)去30多年間潮間帶濕地面積變化的解釋貢獻(xiàn)高達(dá)76.7%。隨著黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施,為實(shí)現(xiàn)潮間帶區(qū)域的可持續(xù)發(fā)展,潮間帶濕地的保護(hù)與生態(tài)保育應(yīng)給予特別重視。

景觀格局;驅(qū)動(dòng)力;潮間帶濕地;Markov預(yù)測(cè);黃河三角洲

黃河三角洲潮間帶是黃河入海河段與渤海相互作用形成的重要生態(tài)類(lèi)型,主要分布于咸淡水的交界地帶,是一個(gè)高度動(dòng)態(tài)和復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng),其在維護(hù)區(qū)域生態(tài)安全及促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面均具有重要作用[1- 2]。黃河三角洲潮間帶屬典型的淤泥質(zhì)潮灘,其原始性、脆弱性和作為珍惜瀕危鳥(niǎo)類(lèi)重要棲息地的作用在國(guó)際上備受關(guān)注。在自然與人為因素的共同影響下,黃河三角洲潮間帶的濕地景觀結(jié)構(gòu)正不斷發(fā)生著變化[3- 7]。正確認(rèn)識(shí)黃河三角洲潮間帶的濕地景觀格局及其動(dòng)態(tài)特征,探討人類(lèi)活動(dòng)對(duì)濕地景觀格局的影響對(duì)加強(qiáng)區(qū)域生態(tài)保護(hù)以及實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

當(dāng)前,許多學(xué)者已經(jīng)圍繞黃河三角洲的濕地景觀格局開(kāi)展了大量工作,且這些研究已涉及三角洲濕地景觀格局動(dòng)態(tài)變化[8- 12]、景觀演變驅(qū)動(dòng)力分析[13- 14]、自然驅(qū)動(dòng)下岸線變遷及河口沖淤變化[15- 17]、人類(lèi)活動(dòng)對(duì)三角洲景觀格局變化的影響[18- 19]等方面。盡管當(dāng)前研究對(duì)認(rèn)識(shí)和理解黃河三角洲的濕地景觀演變規(guī)律以及開(kāi)展區(qū)域濕地保護(hù)提供了許多重要基礎(chǔ)數(shù)據(jù),但這些研究仍多以整個(gè)黃河三角洲為研究區(qū)域,而對(duì)于景觀格局變化極為劇烈的潮間帶濕地的專(zhuān)門(mén)研究還比較缺乏。同時(shí),當(dāng)前多數(shù)研究的時(shí)間序列相對(duì)較短且缺乏對(duì)未來(lái)濕地面積變化的趨勢(shì)預(yù)測(cè),而短時(shí)間序列的研究又往往難以揭示三角洲濕地(特別是潮間帶濕地)景觀變化的演變規(guī)律。此外,當(dāng)前對(duì)黃河三角洲濕地景觀格局變化的驅(qū)動(dòng)力分析多以定性研究為主,對(duì)人類(lèi)活動(dòng)、黃河水沙等導(dǎo)致岸線變遷因素的定量分析還比較缺乏。鑒于此,本研究以1979—2013年間的7期Landsat衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源,通過(guò)圖像解譯建立較長(zhǎng)時(shí)間序列的黃河三角洲潮間帶濕地景觀數(shù)據(jù)庫(kù),探討潮間帶不同類(lèi)型濕地的景觀格局,定量分析影響濕地景觀格局的自然與人為驅(qū)動(dòng)力,并基于Markov模型對(duì)未來(lái)20年潮間帶不同類(lèi)型濕地的景觀格局進(jìn)行了預(yù)測(cè),以期為三角洲潮間帶濕地的生態(tài)保育與科學(xué)管理提供重要科學(xué)依據(jù)。

1 研究區(qū)域和研究方法

1.1 研究區(qū)域

本研究所指的黃河三角洲為現(xiàn)代黃河三角洲,其范圍是以墾利縣魚(yú)洼為頂點(diǎn),北起挑河口,南至宋春榮溝(圖1),位于東營(yíng)市和濱州市境內(nèi)(現(xiàn)代三角洲有93%位于東營(yíng)市)[20],屬暖溫帶季風(fēng)氣候區(qū),具有明顯的大陸性季風(fēng)氣候特點(diǎn)。該區(qū)年平均氣溫12.1℃,無(wú)霜期196 d,≥10℃的年積溫約4300℃,年均蒸發(fā)量1962 mm,年均降水量為551.6mm,70%的降水集中于7、8月,其獨(dú)特的地理位置和氣候特征在世界范圍的濕地生態(tài)系統(tǒng)中具有較強(qiáng)的代表性。研究區(qū)土壤類(lèi)型主要為隱域性潮土和鹽土,植被以鹽生植被為主,植物種群組成簡(jiǎn)單,主要以蘆葦(Phragmitesaustralis)、檉柳(Tamarixchinensis)和堿蓬(Suaedasalsa)為主。

圖1 現(xiàn)代黃河三角洲及黃河尾閭河道Fig.1 Sketch of the modern Yellow River Delta and the tail channel of the Yellow River

1.2 研究方法

1.2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本研究所用的遙感數(shù)據(jù)獲取自美國(guó)聯(lián)邦地質(zhì)調(diào)查局(USGS)網(wǎng)站,為1979—2013年(35年)間的7期Landsat 影像(表1)。1979—2013年黃河利津水文站年徑流量、年輸沙量和年降水量數(shù)據(jù)來(lái)源于黃河水利委員會(huì)的黃河水沙公報(bào)。1992—2013年?yáng)|營(yíng)市國(guó)民生產(chǎn)總值(GDP)和水產(chǎn)品產(chǎn)量數(shù)據(jù)來(lái)源于東營(yíng)市統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.2.2 數(shù)據(jù)處理

以ENVI 5.0和ArcGIS 10.0為技術(shù)平臺(tái),對(duì)獲取的Landsat影像進(jìn)行幾何校正和波段組合,通過(guò)目視解譯結(jié)合實(shí)地踏勘的手段對(duì)遙感圖像進(jìn)行解譯,獲得不同時(shí)期潮間帶濕地的景觀格局特征數(shù)據(jù)庫(kù)(通過(guò)野外現(xiàn)場(chǎng)踏勘檢驗(yàn),遙感影像解譯精度均在85%以上)。7期TM影像所使用的坐標(biāo)系均為高斯-克呂格6度分帶的北京1954坐標(biāo)系。

表1 研究采用的遙感影像信息

不同景觀類(lèi)型的分類(lèi)依據(jù)國(guó)內(nèi)外分類(lèi)標(biāo)準(zhǔn)以及黃河三角洲濕地分類(lèi)的相關(guān)研究成果[21- 22],參照Ramsar《濕地公約》中的濕地定義,結(jié)合研究區(qū)域的實(shí)際情況和本研究目的,將三角洲濕地分為非潮間帶濕地和潮間帶濕地兩部分,其中潮間帶的景觀分類(lèi)系統(tǒng)確定為光灘、堿蓬濕地、堿蓬-檉柳濕地、檉柳-蘆葦濕地、蘆葦濕地、草甸濕地、柳林濕地、河流濕地、鹽田養(yǎng)殖池和居民工礦用地10種類(lèi)型。為便于討論和分析,行文相關(guān)敘述中將草甸濕地、柳林濕地、河流濕地統(tǒng)一概括為其他景觀類(lèi)型。在GIS 軟件ArcView 環(huán)境中,提取不同時(shí)段潮間帶濕地向?；蛳蜿懓l(fā)生變化的動(dòng)態(tài)圖斑,獲得不同時(shí)段潮間帶濕地的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)。在探討三角洲潮間帶不同類(lèi)型濕地動(dòng)態(tài)變化的驅(qū)動(dòng)力時(shí),運(yùn)用SPSS 22.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行Pearson相關(guān)分析和多元回歸分析。

1.2.3 Markov模型預(yù)測(cè)

Markov鏈模型是應(yīng)用廣泛的一種隨機(jī)模型,其通過(guò)對(duì)系統(tǒng)不同狀態(tài)的初始概率以及狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移概率的研究來(lái)確定系統(tǒng)各狀態(tài)的變化趨勢(shì),進(jìn)而可對(duì)未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

(1) 初始轉(zhuǎn)移概率確定

以年為單位,把潮間帶濕地景觀變化分成一系列離散的過(guò)程,根據(jù)不同景觀類(lèi)型的年平均轉(zhuǎn)化率(即以2000—2010年的不同類(lèi)型濕地轉(zhuǎn)化面積除以年代間隔10得到平均每年的轉(zhuǎn)化面積占該類(lèi)濕地面積的百分比)來(lái)確定景觀單元的轉(zhuǎn)移概率,建立轉(zhuǎn)移概率矩陣[23- 24],即

式中,Pij為景觀類(lèi)型i轉(zhuǎn)化為j的轉(zhuǎn)移概率。P為非負(fù)值,且每一行的概率之和為1。

(2)Markov預(yù)測(cè)

據(jù)Markov隨機(jī)過(guò)程理論,可利用初始狀態(tài)概率矩陣模擬出某一初始年后若干年乃至穩(wěn)定時(shí)期各濕地類(lèi)型所占的面積比例。Markov第n期轉(zhuǎn)移概率可用下式計(jì)算：

式中,m表示轉(zhuǎn)移概率矩陣的行列數(shù),而任意第n分期的轉(zhuǎn)移概率矩陣等于第1分期轉(zhuǎn)移概率矩陣的n次方。根據(jù)初始面積百分比矩陣A(0)和第n分期的轉(zhuǎn)移概率P(n)又可計(jì)算出第n分期末的面積百分比矩陣A(n),即

通過(guò)將實(shí)測(cè)值和模擬值進(jìn)行對(duì)比,采用卡方檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證Markov預(yù)測(cè)的可依靠性,即

式中,Y為實(shí)測(cè)值;Y′ 為Markov模擬值。

2 結(jié)果與分析

2.1 潮間帶濕地面積變化特征

1979—2013年,三角洲潮間帶的濕地面積整體呈先降低后增加的變化特征(表2)。其中,1979—2010年的潮間帶濕地面積持續(xù)減少,由1050.28 km2減少為575.39 km2,減少率為45.22%;2010—2013年的潮間帶濕地面積略有增加,由575.39 km2增加為596.17 km2,增長(zhǎng)率為0.36%。與潮間帶濕地面積的變化規(guī)律相似,1979—2013年的潮間帶濕地面積占三角洲面積的比例亦呈先降低后增加趨勢(shì),其中1979年的所占比例最高(34.38%),2010年的所占比例則最低(19.20%)。1979—2013年,潮間帶濕地向非潮間帶濕地持續(xù)轉(zhuǎn)移,凈轉(zhuǎn)移面積為419.11 km2。其中,1979—1986年的轉(zhuǎn)移面積最大,為294.88 km2,占全部轉(zhuǎn)移面積的70.36%。潮間帶濕地向海域的轉(zhuǎn)移呈淤進(jìn)-蝕退交替變化特征。其中,1979—1992年的潮間帶濕地持續(xù)向海域推進(jìn),累計(jì)淤積面積為70 km2;1992—2010年的潮間帶濕地呈凈侵蝕狀態(tài),累計(jì)蝕退面積為128 km2;2010—2013年的潮間帶濕地又呈凈淤積狀態(tài),累計(jì)淤積23 km2。

*在計(jì)算潮間帶與海域轉(zhuǎn)移過(guò)程中取一固定區(qū)域進(jìn)行計(jì)算

2.2 潮間帶不同濕地類(lèi)型景觀格局

三角洲潮間帶的主要濕地景觀類(lèi)型在1979—2013年間隨距海遠(yuǎn)近均呈明顯帶狀分布,由近及遠(yuǎn)依次為光灘、堿蓬濕地、堿蓬-檉柳濕地、檉柳-蘆葦濕地和蘆葦濕地(圖2)。整體而言,蘆葦濕地面積在研究時(shí)期呈降低趨勢(shì),由1979年的343.27 km2減少為2013年的69.74 km2,年均減少8.05 km2,所占比例由32.68%降為11.70%。堿蓬濕地、堿蓬-檉柳濕地、草甸濕地、柳林濕地以及河流濕地的面積均呈較大波動(dòng)變化,其范圍分別介于113.12—191.07、110.30—168.19、0.53—3.70、0.51—3.11和8.82—36.60 km2。檉柳-蘆葦濕地面積除在1979—1986年間有所降低外,其它時(shí)期介于28.69—41.14 km2之間。另外,1979—2013年間的鹽田養(yǎng)殖池和居民工礦地面積均呈增加趨勢(shì),前者由0.76 km2增長(zhǎng)為12.8 km2(增長(zhǎng)率為1584.21%),后者則由0.34 km2增長(zhǎng)為4.76 km2(增長(zhǎng)率為1300.00%)(圖3)。

2.3 潮間帶濕地類(lèi)型景觀變化預(yù)測(cè)

本研究以年為單位,把濕地景觀的變化分成一系列離散的過(guò)程,根據(jù)各景觀類(lèi)型的年平均轉(zhuǎn)化率(即2000年到2010年的各濕地轉(zhuǎn)化面積除以年代間隔10得到平均每年的轉(zhuǎn)化面積占原有該類(lèi)濕地的面積百分比)來(lái)確定景觀單元的轉(zhuǎn)移概率,把光灘景觀轉(zhuǎn)化為其他景觀的轉(zhuǎn)移概率作為第一行, 堿蓬群落景觀轉(zhuǎn)化為其他景觀類(lèi)型的轉(zhuǎn)移概率作為第二行,依此類(lèi)推,建立轉(zhuǎn)移概率矩陣(表3)。

表3 初始狀態(tài)下潮灘景觀類(lèi)型轉(zhuǎn)移概率矩陣(n=1)

研究表明,三角洲潮間帶濕地面積在未來(lái)20年整體將呈降低趨勢(shì)(圖4),其值將由2010年的575.39 km2減少為2030年的546.98km2,減少率為6.60%。蘆葦濕地面積的變化規(guī)律與潮間帶濕地面積的變化規(guī)律相似,減少率為24.12%。堿蓬濕地和堿蓬-檉柳濕地的面積將分別介于110.85—118.41 km2和102.90—116.69 km2之間,二者雖均呈波動(dòng)變化,但整體呈小幅降低趨勢(shì)。檉柳-蘆葦濕地面積在研究時(shí)期雖波動(dòng)于36.27—37.85 km2之間,但整體將呈小幅增長(zhǎng)趨勢(shì)。其他景觀類(lèi)型(OTM)在未來(lái)20年內(nèi)整體將呈增長(zhǎng)趨勢(shì),增長(zhǎng)率為60.26%。鹽田養(yǎng)殖池和居民工礦地面積均將呈增長(zhǎng)趨勢(shì),其中鹽田養(yǎng)殖池將由9.61 km2增長(zhǎng)為13.32 km2,增長(zhǎng)率為38.61%;居民工礦地面積將由2.88 km2增長(zhǎng)為6.16 km2,增長(zhǎng)率為113.89%,說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)對(duì)潮間帶濕地的影響程度將會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng)。

圖3 黃河三角洲潮間帶不同景觀類(lèi)型分布特征Fig.3 Distribution of landscapes in intertidal zone of the Yellow River Delta

景觀類(lèi)型Type2013年模擬值Y'SimulationValueof20132013年實(shí)測(cè)值YMeasuredvalueof2013Y-Y'Y-Y'()2光灘4.374.20-0.170.03堿蓬濕地3.032.88-0.150.02堿蓬-檉柳濕地5.865.78-0.080.01檉柳-蘆葦濕地1.621.55-0.070.01蘆葦濕地3.322.83-0.490.24其他景觀類(lèi)型0.841.100.260.07鹽田養(yǎng)殖池0.761.140.380.14居民工礦用地0.230.260.030.00總和Total20.0319.74-0.290.08

圖4 黃河三角洲潮間帶不同景觀類(lèi)型未來(lái)20年變化特征Fig.4 Variations of different landscapes in intertidal zone of the Yellow River Delta in future 20 years

圖5 研究區(qū)域年降水量、徑流量和輸沙量變化Fig.5 Changes of annual precipitation, runoff and sediment loading in the study region

3 討論

黃河三角洲是中國(guó)乃至世界各大河三角洲中海陸變遷最活躍的地區(qū),在黃河攜帶泥沙入海淤積等自然驅(qū)動(dòng)力作用下,其面積始終處于動(dòng)態(tài)變化之中[7]。相關(guān)分析表明,潮間帶濕地面積與年輸沙量呈顯著正相關(guān)(r=0.830,P<0.05),與年徑流量盡管呈一定的正相關(guān)(r=0.270),但未達(dá)到顯著水平(P>0.05)(表4)。另?yè)?jù)黃河利津水文站的水沙數(shù)據(jù)可知,1979—2013年,黃河年總徑流量和年總輸沙量均呈先降低后增加的變化趨勢(shì)。1979—1992年,黃河入海年均徑流量為260.67億m3,年均輸沙量為5.94億t,此間三角洲潮間帶濕地面積的持續(xù)增加與該時(shí)段的入海泥沙量一直維持在較高水平密切相關(guān)(圖5)。2000年前后,黃河出現(xiàn)持續(xù)斷流,入海泥沙量銳減,其年徑流量由1992年的133.54億m3驟減至2000年的48.58億m3(減少63.62%),年輸沙量由1992年的4.72億t減少為2000年的0.22億t(減少 95.34%),直接導(dǎo)致了潮間帶濕地面積在1992—2000年間減少69 km2。2002年起實(shí)施的調(diào)水調(diào)沙工程極大增加了黃河的水沙輸運(yùn)能力,其年徑流量和年輸沙量分別由2000年的48.58億m3和0.22億t增加為2013年的236.90億m3和1.73億t,此量級(jí)入海泥沙的淤積作用基本可抵消海侵蝕作用,最終導(dǎo)致此時(shí)段潮間帶濕地面積減少速率放緩并于2010—2013年間呈小幅增長(zhǎng)趨勢(shì)。有研究表明,進(jìn)入黃河三角洲的河流徑流量保持在200—300億m3、輸沙量保持在5—8億t是維持河口濕地景觀格局穩(wěn)定的適宜徑流過(guò)程和輸沙過(guò)程[25],這與本研究中潮間帶濕地面積隨黃河入海水沙量的變化而減少或增加的結(jié)論相一致。另?yè)?jù)該區(qū)多年降水?dāng)?shù)據(jù),1979—2013年黃河三角洲的年降水量呈較大波動(dòng)變化,其值介于370.00—559.90 mm之間,多年平均降水量為486.79 mm。其中,1986年的降水量最低,此時(shí)的潮間帶濕地面積雖較1979年存在很大幅度減少但仍處于較高水平;1986—2013年,該區(qū)的降水量整體呈增加趨勢(shì),但其與該時(shí)段濕地面積的變化缺乏同步性。相關(guān)分析表明,該區(qū)域降水量的變化與潮間帶濕地面積變化之間并無(wú)顯著相關(guān)性(表5),原因在于黃河流域面積大,區(qū)域降水對(duì)整個(gè)流域入海徑流量的影響較小有關(guān)。就潮間帶濕地景觀格局而言,土壤水鹽條件和理化性質(zhì)在很大程度上決定了潮間帶不同濕地植被的分布,而黃河年總輸沙量、年總徑流量等自然因素直接決定了潮間帶濕地土壤的水鹽條件和理化性質(zhì)。已有研究表明,黃河三角洲潮間帶濕地的鹽分含量和海拔均呈現(xiàn)出明顯的空間分異,其在垂直于岸線方向上的分布代表了鹽生植被的演替序列,從而導(dǎo)致了潮間帶濕地植被隨距海遠(yuǎn)近表現(xiàn)為明顯的帶狀分布[26- 27]。這與本研究得出的不同研究時(shí)期隨距海遠(yuǎn)近不同,光灘、堿蓬濕地、堿蓬-檉柳濕地、檉柳-蘆葦濕地和蘆葦濕地呈明顯帶狀分布的研究結(jié)果相一致。李興東對(duì)黃河三角洲植物群落與環(huán)境因子之間對(duì)應(yīng)關(guān)系的研究表明,植被的動(dòng)態(tài)變化與土壤水鹽及有機(jī)質(zhì)含量的動(dòng)態(tài)變化顯著相關(guān),而水鹽動(dòng)態(tài)是植被演替的重要制約因素[28]。吳志芬等對(duì)該區(qū)鹽生植被與土壤鹽分的定量研究表明,鹽生植被的類(lèi)型、空間分布、植株所含化學(xué)成分、生物累積強(qiáng)度以及演替等與土壤含鹽量密切相關(guān)[29]。因此,伴隨著潮間帶淤進(jìn)或侵蝕過(guò)程,其濕地植被類(lèi)型隨土壤水鹽條件的變化而產(chǎn)生不同的演替進(jìn)程,進(jìn)而形成不同的景觀格局。相關(guān)分析亦表明,年輸沙量與光灘面積呈顯著正相關(guān)(r=0.798),與潮間帶其他景觀類(lèi)型雖存在一定的相關(guān)性,但并未達(dá)到顯著水平(P<0.05)(表5)。另外,年徑流量和年降水量對(duì)潮間帶景觀格局的分布亦具有一定影響,但其影響程度并未達(dá)到顯著水平(P<0.05)(表5)。

圖6 研究區(qū)域GDP和水產(chǎn)品年產(chǎn)量變化Fig.6 Changes of GDP and annual output of aquatic production in the study region

潮灘面積光灘堿蓬濕地蘆葦濕地鹽田養(yǎng)殖池居民工礦用地年徑流量年輸沙量年降水量地區(qū)生產(chǎn)總值水產(chǎn)品產(chǎn)量潮灘面積TidalMarsh10.889**0.6730.931**-0.634-0.7000.2700.830*-0.280-0.736-0.851*光灘Bareflat10.6060.716-0.257-0.3440.5860.798*-0.110-0.389-0.618堿蓬濕地JianpengMarsh10.740-0.518-0.579-0.0620.456-0.721-0.679-0.836*蘆葦濕地LuweiMarsh1-0.830*-0.886**-0.0250.618-0.531-0.911**-0.949**鹽田養(yǎng)殖池SaltPond10.970**0.427-0.3420.6640.973**0.871*居民工礦用地ResidentialDistrict10.448-0.3340.6710.978**0.883**年徑流量AnnualRunoff10.5430.5670.3650.127年輸沙量AnnualSediment1.074-0.427-0.601年降水量Annualprecipitation10.6900.694地區(qū)生產(chǎn)總值GrossDomesticProduct10.944**水產(chǎn)品產(chǎn)量OutputofAquaticProducts;1

BF, JP, LW, SP, RD見(jiàn)1.2.2說(shuō)明;*P<0.05; **P<0.01

潮間帶濕地景觀格局的變化除受淤積和侵蝕等自然因素的影響外,人類(lèi)活動(dòng)的影響也極為深刻。位于黃河三角洲的東營(yíng)市(占現(xiàn)代三角洲面積的93%)[20]是一座社會(huì)經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展的新興城市,依賴(lài)于獨(dú)特的地理位置和豐富的油氣資源,其GDP增速在山東省乃至全國(guó)均遙遙領(lǐng)先。隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,其對(duì)土地的需求也急速增加。1979—1986年,依據(jù)行政規(guī)劃東營(yíng)市從惠民地區(qū)調(diào)整出并成立地級(jí)市,故未能查到其相關(guān)年份的GDP。但在該時(shí)期內(nèi),潮間帶面積由1050.28 km2減少為810.40km2,年均減少率為3.26%,遠(yuǎn)高于其它時(shí)期的年均減少率(0.98%),這可能與此時(shí)段潮間帶濕地的大面積開(kāi)發(fā)與利用有關(guān)。1992—2013年,東營(yíng)市的GDP和水產(chǎn)品產(chǎn)量呈持續(xù)迅速增長(zhǎng)趨勢(shì)(圖6)。其中,GDP由1992年的87.00億元增長(zhǎng)為2013年的3250.20億元,年均增長(zhǎng)1.78倍;水產(chǎn)品產(chǎn)量則由1992年的4.75萬(wàn)t增長(zhǎng)為2013年的52.09萬(wàn)t,年均增長(zhǎng)0.52倍。盡管如此,該時(shí)期潮間帶濕地面積的減少速度呈減緩趨勢(shì)并在2010—2013年出現(xiàn)小幅增加,這主要與此間潮間帶濕地的生態(tài)保育、科學(xué)管理水平提高以及調(diào)水調(diào)沙工程的長(zhǎng)期實(shí)施有關(guān)。相關(guān)分析表明,潮間帶濕地面積與水產(chǎn)品產(chǎn)量呈顯著負(fù)相關(guān)(r=-0.851,P<0.05),其與GDP盡管呈一定的負(fù)相關(guān)(r=-0.736),但并未達(dá)到顯著水平(P>0.05)。就潮間帶不同濕地類(lèi)型的景觀格局而言,人類(lèi)活動(dòng)的增加極大減少了蘆葦濕地面積,同時(shí)顯著增加了鹽田養(yǎng)殖池和居民工礦地的面積。相關(guān)分析表明,蘆葦濕地面積與GDP、水產(chǎn)品產(chǎn)量均呈極顯著負(fù)相關(guān)(r1=-0.911,r2=-0.949,P<0.01),而鹽田養(yǎng)殖池和居民工礦地面積均與GDP均呈極顯著正相關(guān)(r1=0.973,r2=0.978,P<0.01),與水產(chǎn)品產(chǎn)量均呈顯著正相關(guān)(r1=0.871,r2=0.883,P<0.05)。另外,蘆葦濕地與鹽田養(yǎng)殖場(chǎng)和居民工礦地之間亦呈顯著負(fù)相關(guān)(r1=-0.830,r2=-0.886,P<0.05)(表4)。可見(jiàn),人類(lèi)活動(dòng)對(duì)于光灘、堿蓬濕地等離人類(lèi)社區(qū)較遠(yuǎn)的濕地景觀雖存在一定影響,但其之間的相關(guān)性未達(dá)到顯著水平(P>0.05)。將與潮間帶濕地面積變化密切相關(guān)的變量進(jìn)行多元線性回歸分析發(fā)現(xiàn),盡管自然與人為驅(qū)動(dòng)力的雙重作用決定了1979—2013年間潮間帶濕地面積的動(dòng)態(tài)變化,但黃河年輸沙量(x1)、區(qū)域GDP(x2)和水產(chǎn)品產(chǎn)量(x3)對(duì)潮間帶濕地景觀格局(y)的影響更為重要(y=733.192+35.317x1-0.005x2-4.085x3,P=0.0001<0.05),其對(duì)潮間帶濕地面積動(dòng)態(tài)變化的解釋貢獻(xiàn)高達(dá)76.7%。

隨著《黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)發(fā)展規(guī)劃》國(guó)家重大戰(zhàn)略的實(shí)施,黃河三角洲地區(qū)必將迎來(lái)新一輪的經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展,而伴隨而來(lái)的城鎮(zhèn)化和人口增長(zhǎng)勢(shì)必會(huì)繼續(xù)對(duì)潮間帶濕地的保育帶來(lái)巨大壓力和挑戰(zhàn)。同時(shí),由于黃河調(diào)水調(diào)沙工程十多年的成功實(shí)施以及黃河流域生態(tài)保護(hù)水平的提高,導(dǎo)致黃河泥沙的入海通量在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)期內(nèi)將穩(wěn)定在當(dāng)前水平,很難再有大量級(jí)的泥沙入海,而這同樣會(huì)減緩三角洲的淤積速率。因此,預(yù)測(cè)三角洲潮間帶濕地面積在未來(lái)20年整體將呈降低趨勢(shì)的結(jié)論是可靠的。就潮間帶的景觀格局而言,由于人類(lèi)活動(dòng)的影響程度將會(huì)進(jìn)一步增強(qiáng),鹽田養(yǎng)殖池和居民工礦地面積將會(huì)呈持續(xù)增長(zhǎng)趨勢(shì),蘆葦濕地面積將會(huì)繼續(xù)減少,進(jìn)而可能導(dǎo)致離人類(lèi)社區(qū)更遠(yuǎn)的堿蓬濕地和堿蓬-檉柳濕地的面積亦將呈降低趨勢(shì)。可見(jiàn),隨著黃河三角洲高效生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施,為實(shí)現(xiàn)區(qū)域(特別是潮間帶區(qū)域)的可持續(xù)發(fā)展,潮間帶濕地的保護(hù)與生態(tài)保育應(yīng)給予特別重視。

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Variation and prediction of different marsh landscapes in intertidal zone of the Yellow River Delta

SUN Wanlong1,2,3, SUN Zhigao1,2,*, TIAN Liping1,2, HU Xingyun1,2

1InstituteofGeography,FujianNormalUniversity,Fuzhou350007,China2KeyLaboratoryofHumidSub-tropicalEco-geographicalProcessoftheMinistryofEducation,FujianNormalUniversity,Fuzhou350007,China3SchoolofEnvironmental,TsinghuaUniversity,Beijing100084,China

Seven Landsat TM images during 1979—2013, combined with a field survey, were used to establish a database of tidal marshes in the Yellow River Delta, to determine the characteristics of landscape pattern in tidal marshes and the impacts of natural and human factors thereon. The trends of landscape patterns in tidal marshes in the future 20 years were also forecast using a Markov model. Results showed that the tidal marsh areas generally decreased from 1050.28 to 575.39 km2with a decrement rate of 45.22% from 1979 to 2010, and increased to 596.17 km2during 2010 to 2013, with an increment rate of 0.36%. The main landscape pattern showed obvious zonal distribution characteristics from the land to sea, and the landscape types in a seaward direction werePhragmitesaustralismarsh,Suaedasalsa-Tamarixchinensis—P.australismarsh, andS.salsamarsh and mudflat, respectively. In general, the areas ofP.australismarsh decreased significantly, with a decrement rate of 79.68%, whereas those of salt-cultural-pond (SP) and resident district (RD) continued increasing during 1979—2013, and those of other landscape patterns showed varied fluctuations, decreasing overall. In the next 20 years, the areas of tidal marshes are predicted to show a decreasing trend, with a decrement rate of 6.60%. Particularly, the areas ofP.australismarshare predicted to decrease continuously and those of the SP and RD to increase continuously, whereas those of the other landscapes are predicted to show slight fluctuations. In this study, we found that, although the dual function of natural and human driving forces determined the dynamics of landscape patterns of tidal marshes during 1979—2013, the annual sediment load (x1), regional GDP (x2), and output of aquatic products (x3) were more critical factors affecting the landscape patterns (y) of tidal marshes (y= 733.192 + 35.317x1-0.005x2- 4.085x3,p= 0.0001 < 0.05), which could explain 76.7% of the variations in tidal marshes over the past 30 years.

landscape pattern; driving force; tidal marsh; markov model; Yellow River Delta

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(41371104);福建省“閩江學(xué)者獎(jiǎng)勵(lì)計(jì)劃”資助項(xiàng)目

2016- 07- 26;

2016- 09- 01

10.5846/stxb201607261524

*通訊作者Corresponding author.E-mail: zhigaosun@163.com

孫萬(wàn)龍,孫志高,田莉萍, 胡星云.黃河三角洲潮間帶不同類(lèi)型濕地景觀格局變化與趨勢(shì)預(yù)測(cè).生態(tài)學(xué)報(bào),2017,37(1):215- 225.

Sun W L, Sun Z G, Tian L P, Hu X Y.Variation and prediction of different marsh landscapes in intertidal zone of the Yellow River Delta.Acta Ecologica Sinica,2017,37(1):215- 225.