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    海南島海水池塘養(yǎng)殖遙感監(jiān)測與時空變化分析

    2021-01-27 09:14:58宋茜茜
    海洋學(xué)研究 2020年1期
    關(guān)鍵詞:養(yǎng)殖面積養(yǎng)殖區(qū)海南島

    袁 鑫,張 麗,宋茜茜,谷 雨

    (1.山東科技大學(xué) 測繪科學(xué)與工程學(xué)院,山東 青島 266590;2.中國科學(xué)院 遙感與數(shù)字地球研究所數(shù)字地球重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京 100094;3.海南省地球觀測重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,海南 三亞 572000)

    0 引言

    水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)是當(dāng)今世界上發(fā)展最快的食品行業(yè)之一,在當(dāng)前海洋捕撈衰退、漁業(yè)資源保護(hù)力度加大的趨勢下,海水養(yǎng)殖已成為水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的重要領(lǐng)域。海岸帶地處海陸交界,生態(tài)環(huán)境敏感脆弱,同時也是海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的主要地區(qū)。迅速擴(kuò)張的海水養(yǎng)殖業(yè),不僅對近岸生態(tài)環(huán)境造成了很大壓力,還影響了水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益。

    應(yīng)用遙感技術(shù)監(jiān)測水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、種類、規(guī)模等的變化,是目前水產(chǎn)養(yǎng)殖變化研究中的常用方法。范亞民 等[1]從時間、空間和利用類型等方面分析了近 30 a來太湖圍網(wǎng)養(yǎng)殖的時空變化特征,孫曉宇 等[2]分析了1990—2008年珠江口養(yǎng)殖用地時空格局演化狀況,王蒙蒙 等[3]根據(jù)養(yǎng)殖水面面積及質(zhì)心變化情況分析了近 20 a來山東半島東部海水養(yǎng)殖水面的動態(tài)變化。通過遙感技術(shù)可在短時期內(nèi)獲得大范圍的養(yǎng)殖面積信息,能夠及時準(zhǔn)確地掌握養(yǎng)殖水面的時空分布動態(tài),對養(yǎng)殖區(qū)的規(guī)劃和管理具有重要的現(xiàn)實(shí)意義[4]。常用的多源遙感數(shù)據(jù)有Landsat、SPOT、WorldView等[5-8],提取方法有目視解譯、基于影像光譜信息和面向?qū)ο蟮萚6-14]。

    海南島擁有豐富的海岸帶資源,海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)達(dá),尤其是近岸養(yǎng)殖池塘數(shù)量眾多,近年來規(guī)模不斷增大。長期無序的養(yǎng)殖引發(fā)了一系列生態(tài)問題,高密度的養(yǎng)殖導(dǎo)致養(yǎng)殖水體環(huán)境質(zhì)量下降,養(yǎng)殖品種病害發(fā)生率升高[15];高濃度養(yǎng)殖廢水的排放造成周邊水體富營養(yǎng)化,影響紅樹林生長,破壞了濕地生態(tài)系統(tǒng)[16];養(yǎng)殖池塘的修建破壞了濱海自然生態(tài)景觀等[17]。本文以海南省主島海南島為研究區(qū),利用1990、2000、2010和2015年4個時相的Landsat影像,獲取了海南島海岸帶25 a來的衛(wèi)星遙感信息,分析了海南島海水池塘養(yǎng)殖的時空變化及其對近岸生態(tài)環(huán)境的影響,為海南省海水養(yǎng)殖業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境保護(hù)提供數(shù)據(jù)支撐和科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

    1.1 研究區(qū)概況

    海南島是海南省的主島,陸地面積為3.39萬km2,沿海灘涂面積約257 km2,水產(chǎn)養(yǎng)殖種類有800余種。通過野外實(shí)地考察及對高清遙感影像的解譯發(fā)現(xiàn),海南島海水養(yǎng)殖池塘多分布在海岸帶,以岸線向陸一側(cè)20 km內(nèi)分布最廣。因此,本文以海南島沿岸及海岸線向陸一側(cè)20 km為研究區(qū)域,開展海水池塘養(yǎng)殖狀況監(jiān)測(圖1)。

    1.2 數(shù)據(jù)來源

    采用Landsat TM/OLI衛(wèi)星影像(空間分辨率30 m)數(shù)據(jù)共20景,其中TM影像數(shù)據(jù)15景,OLI影像數(shù)據(jù)5景。數(shù)據(jù)從美國地質(zhì)調(diào)查局網(wǎng)站(http://glovis.usgs.gov/)下載獲得,具體軌道號和獲取時間見表 1。

    圖1 研究區(qū)范圍Fig.1 The study area

    表1 海南島Landsat衛(wèi)星遙感影像數(shù)據(jù)列表Tab.1 List of Landsat satellite remote sensing images in Hainan Island

    2 研究方法

    2.1 海水池塘養(yǎng)殖區(qū)提取

    對影像進(jìn)行輻射定標(biāo)、大氣校正等預(yù)處理,幾何校正后進(jìn)行拼接、剪裁,獲得1990、2000、2010和2015年4期海南島近岸地區(qū)成像清晰、低云量的衛(wèi)星影像圖。

    本文的海水池塘養(yǎng)殖區(qū)是指在灘涂、港灣和近岸區(qū),經(jīng)人工改造的養(yǎng)殖池塘、圍塘等(圖2)。利用eCognition Developer軟件采用面向?qū)ο蟮姆椒ㄟM(jìn)行養(yǎng)殖區(qū)圖像的提取和分類,提取流程包括圖像的多尺度分割、規(guī)則構(gòu)建和成果輸出。首先將TM影像的全部7個波段和OLI影像的全部11個波段以及每期相應(yīng)的歸一化差異水體指數(shù)(Normalized Difference Water Index, NDWI)作為輸入數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類,然后采用多尺度分割方法創(chuàng)建圖像對象。設(shè)置不同的分割尺度進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn),確定一級尺度為200,用于區(qū)分水體和非水體;二級尺度為80,用于區(qū)分水產(chǎn)養(yǎng)殖區(qū)和非養(yǎng)殖區(qū)。圖層權(quán)重均為1,形狀系數(shù)和緊密度系數(shù)分別為0.4和0.5。選取NDWI、對象的光譜屬性、矩形擬合度、面積和形狀指數(shù)參數(shù)作為規(guī)則構(gòu)建的關(guān)鍵因素建立決策樹實(shí)現(xiàn)養(yǎng)殖區(qū)的提取。

    研究區(qū)域分為養(yǎng)殖用地、林園地、宜林地、耕地、紅樹林、灘涂、海域及河流、坑塘、城鎮(zhèn)村建設(shè)用地、裸地共10個類別,分類依據(jù)前人的研究[18-20]。根據(jù)野外調(diào)查數(shù)據(jù)創(chuàng)建訓(xùn)練樣本,以影像光譜各波段亮度與NDWI指數(shù)作為分類波段,構(gòu)建特征空間,使用最近鄰分類法識別土地覆蓋類型,形成養(yǎng)殖區(qū)初步提取的矢量文件。參考Google Earth高清衛(wèi)星影像對初步提取結(jié)果進(jìn)行人工判讀和修正,得到海南島海水池塘養(yǎng)殖的最終提取結(jié)果。技術(shù)路線如圖3所示。

    圖2 海水池塘養(yǎng)殖區(qū)的解譯標(biāo)志Fig.2 Interpretation symbols of aquaculture ponds

    圖3 技術(shù)路線Fig.3 Flowchart of the proposed methodology

    2.2 精度驗(yàn)證

    為了評估海水養(yǎng)殖池塘信息提取與分類結(jié)果的準(zhǔn)確性,采用混淆矩陣(Confusion matrices)的方法進(jìn)行精度分析,評價指標(biāo)有生產(chǎn)者精度(PA)、用戶精度(UA)、總體分類精度(OA)和Kappa系數(shù)。

    利用研究區(qū)內(nèi)隨機(jī)生成點(diǎn)來進(jìn)行養(yǎng)殖區(qū)提取的精度驗(yàn)證。將Google Earth上的高空間分辨率影像的目視解譯結(jié)果作為隨機(jī)點(diǎn)真值,計算出混淆矩陣,分別計算PA、UA、OA和Kappa系數(shù)。選擇2010年與2015年的Good Earth上的高分辨率空間影像進(jìn)行驗(yàn)證,以土地利用類型的樣本區(qū)域?yàn)閰⒖荚催M(jìn)行土地利用分類結(jié)果的精度評價。

    2.3 景觀格局指數(shù)

    景觀格局指數(shù)可以定量地反映景觀格局的變化和過程[21]。為了進(jìn)一步研究海水池塘養(yǎng)殖區(qū)的空間變化模式,計算了養(yǎng)殖區(qū)的斑塊數(shù)量(Number of Patches,NP)、斑塊密度(Patch density,PD)、最大斑塊指數(shù)(Largest Patch Index,LPI)和面積加權(quán)分維數(shù)(Area weighted fractal dimension,AMFD)4個景觀指數(shù)。其中,斑塊數(shù)量(NP)和斑塊密度(PD)的大小與景觀的破碎度成正相關(guān),一般NP越大,PD越大,景觀破碎度越高,反之亦然。最大斑塊指數(shù)(LPI)表示養(yǎng)殖區(qū)中最大斑塊面積占景觀總面積的比例,有助于確定景觀的模地或優(yōu)勢類型等,LPI越大,該類型在景觀中越占優(yōu)勢,還能反映人類活動的方向和強(qiáng)弱。面積加權(quán)分維數(shù)(AMFD)用于描述斑塊的自相關(guān)性,取值范圍一般在1~2之間,其值越接近1表明斑塊形狀越有規(guī)律,或者說斑塊越簡單;值越接近2,斑塊形狀越復(fù)雜。各指數(shù)計算公式如下[22]:

    NP=ni

    (1)

    PD=ni/A

    (2)

    (3)

    (4)

    式中:ni為在整個景觀中第i種類型所包含的斑塊總數(shù);A為景觀總面積,單位:km2;ai為斑塊i的面積,單位:km2;aij為斑塊ij的面積,單位:km2;Pij為斑塊ij的周長,單位:km。

    2.4 池塘養(yǎng)殖的空間變化

    景觀的空間變化特征可以通過質(zhì)心遷移情況反映[21],通過計算養(yǎng)殖區(qū)斑塊的面積加權(quán)質(zhì)心的變化來描述其空間變化,公式如下:

    (5)

    (6)

    式中:Xt和Yt分別表示第t年養(yǎng)殖水面質(zhì)心的經(jīng)度和緯度坐標(biāo),Ati表示第t年第i個養(yǎng)殖水面斑塊的面積,Xti和Yti分別為第t年第i個養(yǎng)殖水面斑塊質(zhì)心的經(jīng)度和緯度坐標(biāo),n表示養(yǎng)殖水面斑塊的數(shù)量。

    3 結(jié)果與分析

    3.1 養(yǎng)殖區(qū)提取結(jié)果及精度驗(yàn)證

    圖4為1990、2000、2010和2015年海南島海水池塘養(yǎng)殖區(qū)遙感影像的提取結(jié)果。土地利用分類和養(yǎng)殖區(qū)的分類精度如表2所示。各年的土地利用分類總體精度(OA)均在80%以上,Kappa系數(shù)均在0.8以上,滿足后續(xù)分析的要求。經(jīng)過人工目視修正后的2010和2015年養(yǎng)殖區(qū)提取的總體精度(OA)均在95%以上,Kappa系數(shù)達(dá)到0.9及以上。

    圖4 海南島近岸海水池塘養(yǎng)殖區(qū)分布Fig.4 Distribution of aquaculture ponds in coastal area of Hainan Island

    表2 土地利用分類及養(yǎng)殖區(qū)提取精度評估Tab.2 Accuracy of classification results of land cover and aquaculture ponds

    3.2 海水池塘養(yǎng)殖面積變化

    1990—2015年海南島海水池塘養(yǎng)殖面積總體呈增長趨勢(圖5),共增加19 057 hm2,增長率為434.9%,其中1990—2010年增長最為迅速。1990年,海南島海水池塘養(yǎng)殖規(guī)模較小,養(yǎng)殖區(qū)只零星分布在儋州灣、八門灣等海灣內(nèi)部,總面積僅為4 382 hm2;1990—2000年,養(yǎng)殖區(qū)面積增長至13 204 hm2,增長率為201.32%,增長速度為882.2 hm2/a,東部沿海地區(qū)增長明顯;2000—2010年,養(yǎng)殖面積持續(xù)增長,增長速度最快,達(dá)到944.1 hm2/a,增長率為71.50%,全島養(yǎng)殖面積達(dá)22 645 hm2,沿海各市縣近岸區(qū)域都有分布;2010—2015年,養(yǎng)殖面積增長速度放緩,5 a間僅增長794 hm2,增長率為3.5%,增長速度為158.8 hm2/a。

    圖5 海南島海水池塘養(yǎng)殖面積變化Fig.5 Area changes of aquaculture ponds in coastal area of Hainan Island

    1990—2015年,文昌市、儋州市、樂東黎族自治縣、東方市、陵水黎族自治縣和昌江黎族自治縣的養(yǎng)殖面積持續(xù)增長,到2015年養(yǎng)殖面積分別增長了9 549、1 450、1 230、800、672和403 hm2。其中文昌市的海水池塘養(yǎng)殖面積最大、增長最快,到2015年,養(yǎng)殖面積達(dá)到10 258 hm2,年均增長率為110.96%。??谑小⑷f寧市、瓊海市和澄邁縣的池塘養(yǎng)殖面積先增加后減少,到2015年,這4個市縣近岸水產(chǎn)養(yǎng)殖面積分別為2 320、2 083、1 156和592 hm2,但相對于1990年,養(yǎng)殖面積仍為增長狀態(tài)。不同于上述縣市,三亞市和臨高縣25 a間海水池塘養(yǎng)殖面積總體呈下降趨勢。受養(yǎng)殖熱潮影響,1990—2000年三亞市養(yǎng)殖面積增加;2000年后三亞市致力于旅游業(yè)的發(fā)展,建設(shè)了眾多的濱海度假區(qū),占用了部分沿岸養(yǎng)殖用地,養(yǎng)殖面積減少;2010—2015年養(yǎng)殖面積繼續(xù)減少,減少面積達(dá)269 hm2。臨高縣因大力發(fā)展收益更高的深海網(wǎng)箱養(yǎng)殖,部分養(yǎng)殖池塘被廢棄,池塘養(yǎng)殖面積不斷減少,由1990年的561 hm2減少到2015年的421 hm2。

    海南島的海水池塘養(yǎng)殖分布存在區(qū)域差異,主要集中在東北部的儋州市、??谑小⑽牟?、萬寧市等;西南部養(yǎng)殖區(qū)面積較小,如樂東黎族自治縣、東方市、昌江黎族自治縣等,這些地區(qū)山脈集中,人口較少,適合挖建養(yǎng)殖池塘的區(qū)域少。

    圖6 海南島沿海各市縣海水池塘養(yǎng)殖面積變化Fig.6 Changes of aquaculture ponds area in cities and counties along Hainan Island

    3.3 海水池塘養(yǎng)殖空間變化分析

    圖7為1990—2015年海南島近岸地區(qū)海水池塘養(yǎng)殖區(qū)質(zhì)心位置變化圖,25 a間,海南島近岸的海水池塘養(yǎng)殖區(qū)質(zhì)心共向東北方向偏移61.8 km。1990—2000年,養(yǎng)殖區(qū)質(zhì)心向東遷移了46.2 km,這一時期近海養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展迅速,特別是東部的萬寧市、瓊海市、文昌市、海口市等地,依托地形優(yōu)勢,在眾多天然港灣大量挖建養(yǎng)殖池塘;2000—2010年,養(yǎng)殖區(qū)質(zhì)心向東北方向遷移了26.5 km,??谑小⑽牟械鹊爻霈F(xiàn)大量違法挖塘現(xiàn)象;2010—2015年,養(yǎng)殖區(qū)質(zhì)心回遷,共向西南方向遷移了7.3 km,這一時期政府開始限制養(yǎng)殖池塘的開挖并進(jìn)行生態(tài)修復(fù)工作,東部地區(qū)的違法挖塘行為迅速減少。

    圖7 1990—2015年海南島海水池塘養(yǎng)殖區(qū)質(zhì)心分布Fig.7 Distribution of centroids of aquaculture ponds in coastal area of Hainan Island from 1990 to 2015

    3.4 景觀格局變化

    Landsat影像空間分辨率為30 m,故景觀格局分析在30 m空間尺度下進(jìn)行,海水池塘養(yǎng)殖區(qū)4個景觀格局指數(shù)的變化如表3所示。1990年以來,養(yǎng)殖區(qū)斑塊數(shù)量和斑塊密度都呈明顯上升趨勢,增長幅度分別為766%和750%。池塘養(yǎng)殖用地數(shù)量和面積不斷增長,景觀破碎度增加,空間分布上更加復(fù)雜。研究期間,池塘養(yǎng)殖區(qū)最大斑塊指數(shù)由0.234逐步增長到0.506,表明斑塊面積增大或出現(xiàn)了斑塊的組合,池塘養(yǎng)殖處于不斷擴(kuò)張狀態(tài)。養(yǎng)殖區(qū)面積加權(quán)分維數(shù)較低,表明養(yǎng)殖池塘的斑塊形狀規(guī)則,1990—2015年其值呈持續(xù)增長趨勢,表明養(yǎng)殖區(qū)的景觀格局趨于復(fù)雜化。4個景觀指數(shù)的變化都說明海南島的海水池塘養(yǎng)殖在空間上呈擴(kuò)張趨勢,缺乏規(guī)劃,趨于無序化發(fā)展。

    表3 1990—2015年海南島海水池塘養(yǎng)殖區(qū)景觀格局指數(shù)Tab.3 Landscape pattern indices for aquaculture ponds in coastal area of Hainan Island

    3.5 土地利用類型變化

    通過海水池塘養(yǎng)殖用地與其他土地利用類型的轉(zhuǎn)移情況(圖8)可以看出,海南島近岸海水池塘養(yǎng)殖的擴(kuò)張占用了大量沿海土地,表現(xiàn)為各類型土地向養(yǎng)殖用地的大量轉(zhuǎn)入。其中,紅樹林轉(zhuǎn)向養(yǎng)殖用地的幅度最大,為5 960.00 hm2,占總轉(zhuǎn)入面積的25.6%;其次是海域和河流,轉(zhuǎn)入面積為5 408.84 hm2,占總轉(zhuǎn)入面積的23.2%;再次為耕地,轉(zhuǎn)入面積為4 864.37 hm2,占總轉(zhuǎn)入面積的20.9%;林園地和灘涂的轉(zhuǎn)入面積也較多,分別占轉(zhuǎn)向養(yǎng)殖用地總面積的11.1%和12.9%;其他土地利用類型轉(zhuǎn)向養(yǎng)殖用地的較少。

    圖8 1990—2015年海南島海水池塘養(yǎng)殖用地轉(zhuǎn)移情況Fig.8 The transition of aquaculture ponds from 1990 to 2015 in coastal area of Hainan Island

    海水池塘養(yǎng)殖的擴(kuò)張侵占了大量紅樹林、灘涂等自然濕地,造成沿海景觀的破壞。紅樹林作為海岸帶特有的生態(tài)景觀,與近岸養(yǎng)殖活動的競爭關(guān)系表現(xiàn)得尤為明顯。有研究表明,池塘養(yǎng)殖的擴(kuò)張是海南島紅樹林面積減少的最主要原因[23-24],如東寨港與八門灣等地都是由紅樹林改造為養(yǎng)殖池塘的典型地區(qū)[19,25]。1990—2015年,東寨港和八門灣地區(qū)海水池塘養(yǎng)殖面積增長明顯,紅樹林面積不斷減少,景觀遭到嚴(yán)重破壞[19]。

    圖9 1990—2015年東寨港和八門灣海水池塘養(yǎng)殖區(qū)變化Landsat影像序列Fig.9 Landsat satellite remote sensing images of the changes in coastal aquaculture ponds in Dongzhaigang and Bamenwan from 1990 to 2015

    4 小結(jié)

    (1)本研究利用多時相 Landsat TM/OLI 遙感數(shù)據(jù),采用面向?qū)ο蟮姆椒ㄌ崛×?990、2000、2010和2015年海南島海水池塘養(yǎng)殖信息,總體精度達(dá)到95%以上。

    (2)25 a來海南島近岸池塘養(yǎng)殖面積持續(xù)增長,1990—2010年為快速增長期,2010—2015年為緩慢增長期,面積共增加19 057 hm2;大部分沿??h市的海水池塘養(yǎng)殖面積都有所增加;池塘養(yǎng)殖分布存在區(qū)域差異,主要集中在東北部地區(qū)。

    (3)海南島海水池塘養(yǎng)殖的景觀格局趨于破碎化和復(fù)雜化,在空間上呈擴(kuò)張趨勢并趨于無序化發(fā)展。

    (4)25 a間養(yǎng)殖區(qū)質(zhì)心向東北方向偏移61.8 km,主要由文昌、??诘鹊仞B(yǎng)殖規(guī)模增長導(dǎo)致。

    (5)養(yǎng)殖面積的擴(kuò)張占用了大量紅樹林等沿海生態(tài)用地,造成景觀破壞。

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