第一作者简介: 杜培军(1975-),男,博士,教授,博士生导师,主要从事遥感图像处理与模式识别、资源环境遥感与信息系统方面的研究。Email:dupjrs@126.com, dupjrs@gmail.com。
基于景观生态学原理及遥感、地理信息系统技术,分析了1992—2009年江苏滨海湿地景观格局动态变化。结合“压力-状态-响应”模型、层次分析法及Delphi法,评价了湿地生态安全及其变化趋势。结果表明,1992—2009年间,研究区自然景观总面积显著减少,人工景观面积持续增加,大量湿地自然景观转为人工景观; 景观破碎化程度逐渐加强,景观平均分维数呈递减趋势,受人类干扰程度不断加剧; Shannon多样性指数逐步增加,表明随着自然景观向人工景观转移,湿地景观类型丰富度在增加。湿地生态系统在3个时相均处于临界安全状态,病态和不安全等级的总比例逐年增加。
Based on landscape ecology, remote sensing and geographical information system, the authors analyzed the dynamic change of landscape pattern of Jiangsu costal wetland from 1992 to 2009. Combining the remote sensing derived information with Pressure-State-Response model, the authors also assessed AHP and Delphi methods, regional ecological security states and change trends. The experimental results show that the size of natural landscape has been reduced, while the manmade landscape tends to increase, accompanied by a transfer from wetland natural landscape to human landscape. The fragmentation degree has been intensified gradually, and the average fractal dimension tends to decrease, as a result of human intervention. The increased Shannon diversity metrics indicates more richness of wetland landscape types, which has resulted from the transfer of natural landscape to manmade landscape. The results also indicate that the wetland ecological system has been in critical security state, and the percentage of ill and insecure areas has been on the increase, so more attention should be paid to the landscape pattern improvement and ecological building.
景观格局是指大小不同、形状各异的景观斑块在空间上的分布与配置。景观格局及其变化和发展是自然、生物及社会的各种生态过程相互作用的结果[1]。动态监测景观格局变化的目的是为了探究景观演替的规律和机制, 以预测未来变化趋势, 最终使景观资源得到可持续利用[2, 3]。生态安全反映生态系统完整性和健康的整体水平, 指一个国家或社会生存发展所需的生态环境处于不受或少受威胁与破坏的状态, 是实现区域可持续发展的基础[4, 5]。
湿地是地球上最重要的生存环境和生态系统之一, 具有物种基因保护、稳定环境及资源利用等功能, 复杂性、多样性及极富活力是湿地生态系统的显著特点[7]。然而, 湿地生态系统又极为脆弱, 随着人类活动的日渐增强, 湿地面积不断减少, 景观破碎化程度日益加深, 生物多样性锐减, 导致湿地生态安全受到严重威胁[8, 9, 10, 11, 12, 13]。进行湿地景观格局调查及生态安全评价有助于揭示自然与人类活动影响生态安全的性质与过程, 为保障湿地生态功能提供决策支持[14]。
目前, 国内外对湿地景观格局的研究方法主要有景观格局指数法、转移矩阵法、空间统计学方法等[15, 16, 17, 18, 19, 20, 21]。国内外学者对湿地生态安全评价的研究过程大体一致, 即数据源采集、评价体系建立及评价分析, 常见的评价方法有层次分析法、专家咨询法、趋势分析法、能值分析法及模糊综合评判法等, 还有学者将“ 压力-状态-响应” (pressure-state-response, PSR)模型、灰色关联复合模型及遥感、地理信息系统等技术方法应用于湿地生态安全评价中[22, 23, 24, 25, 26, 27, 28]。
本文以江苏盐城滨海湿地为研究区, 以RS与GIS技术为支持, 对近20 a来湿地景观格局演化进行分析, 综合运用PSR模型、层次分析(analytic hierarchy process, AHP)法及Delphi法, 评价湿地生态安全并分析其变化趋势, 以期为区域生态环境可持续发展提供依据。
江苏盐城滨海湿地(E119° 27'~121° 16', N32° 34'~34° 28')位于江苏省中部沿海, 辖响水、滨海、射阳、大丰及东台5县(市), 海岸线长582 km, 总面积4 553 km2, 是中国最大的滨海湿地保护区。该区地跨北亚热带和暖温带, 气候温暖湿润, 四季分明; 年平均气温14℃; 地势低平, 海拔0~4 m[26, 27, 28, 29]。中国自然资源学会湿地资源保护专业委员会于2006年10月对江苏盐城滨海湿地保护现状进行了实地考察, 结果显示保护区正面临着面积减小、功能下降、生态系统平衡遭受威胁等问题, 人类开发与环境资源保护的矛盾在日益扩大。本文所选研究区覆盖射阳县和大丰市的滨海湿地部分, 囊括保护核心区、缓冲区和一部分实验区范围, 如图1所示。
选用3景Landsat TM/ETM+遥感图像作为主要数据源, 行列号均为119/37, 获取时间为1992年6月7日、2002年5月26日和2009年5月13日, 图像质量良好, 无云覆盖。在ENVI软件下完成数据源的预处理, 主要包括辐射定标、FLAASH大气校正、几何精纠正及图像裁剪等。几何纠正中, 以2002年图像为基准, 将1992年及2009年图像与之配准, 每景图像均选取20个地面控制点, 均方根误差分别为0.31和0.26个像元。
针对景观格局分析与生态安全评价的研究需要, 借鉴国内外湿地分类及信息提取的研究成果, 结合盐城滨海湿地开发利用的特点, 将研究区土地利用类型划分为9类: 互花米草、碱蓬、芦苇、养殖场、盐田、河流水库等水体、耕地、建筑用地及海域[30, 31, 32, 33, 34]。依据遥感图像中地物及其周边环境的颜色、纹理、形状、结构等特征, 结合已有研究成果及野外调查数据, 建立研究区遥感解译标志。运用ENVI与ArcGIS软件, 采用人机交互解译法, 实现图像分类及后处理, 从而得到满足研究所需精度要求的各时相湿地景观分类图, 如图2所示。
根据研究区景观分布特点, 选取相关性较小的5个景观格局指数, 在类型和景观水平上分析盐城滨海湿地近20 a间的景观格局变化: ①优势度指标, 选择斑块类型面积(CA, km2), 表示某一景观类型的面积, 是景观最基础的特征[15]; ②破碎度指标, 用斑块数(NP, 个)、斑块密度(PD, 个· km-2)表示, 它们的值越大, 说明景观破碎化程度越高[15]; ③形状指标, 选择平均分维数(FRAC_MN, 无量纲), 反映景观类型形状的复杂程度和稳定性, 其值越接近1, 斑块形状越简单, 相反越接近2, 形状越复杂[15]; ④多样性指标, 选择Shannon多样性指数(SHDI, 无量纲), 反映景观元素在结构、功能及随时间变化方面的多样性, 其值越大表明景观信息含量越高, 类型越丰富, 且比例越均匀[35]。
2.3.1 指标体系构建及权重确定
针对研究区区域特点, 基于1994年联合国经济合作发展组织(OECD)提出的PSR模型[27], 建立了包含4个层次11个指标的评价体系; 并运用AHP-Delphi法[7], 分3个步骤(判断矩阵构造、重要性排序及一致性检验), 确定各指标权重, 如表1所示。其中判断矩阵的随机一致性比率为0.001 9, 小于0.1, 说明判断矩阵具有满意一致性, 权重分配合理。
2.3.2 指标获取及规范化
1)压力层指标获取。压力层描述人类活动或自然过程对环境的影响和胁迫, 表征生态系统承受外界输入压力的能力。本文选取人口密度和人口干扰度作为压力层指标。参考闫庆武等[36]的研究成果, 认为研究区人口密度呈类似圆形的圈层分布, 以各市县主城区为高值中心, 向外逐级递减。主城区可认为是分类图像中主要建筑用地范围, 利用ArcGIS软件, 以选定城区范围为面源中心作半径为2 km的缓冲区分析, 由内到外依次赋值为10, 8, 6, 4, 2, 表示人口密度由内向外依次减小。人口干扰度用建筑用地面积与研究区总面积的比值描述, 可由分类图像统计获得, 其值越大, 说明人口压力越大。
2)状态层指标获取。状态层体现生态系统的组活力、组织结构及对胁迫的恢复能力。本文选择归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)作为活力要素, 优势度指数、破碎度指数、分维数及脆弱度指数的线性组合作为组织要素[14, 23], 生态弹性度作为弹性要素。其中NDVI由经过大气校正等预处理的遥感图像获取; 破碎度指数选择斑块密度, 分维数选择平均分维数。景观优势度指数的计算公式为
Di=d Li+e Pi, (1)
Li=Ni/N, (2)
Pi=Ai/A。 (3)
式中: Di为景观优势度指数; Li为景观类型相对密度; Pi为景观类型相对盖度; d和e为二者的权重, 本文分别定为0.6和0.4[14]; Ni和N分别为景观类型斑块数和景观斑块总数; Ai和A分别为景观类型面积和景观总面积。
景观脆弱度体现景观对外界干扰的抵抗能力, 不同景观类型的脆弱度存在差异。一般认为处于初级演替阶段、生物多样性指数小、食物链结构简单的生态系统较为脆弱[38]。针对研究区特点, 通过专家咨询确定本区9类景观类型脆弱度由低到高为: 建筑用地(赋值1)、耕地(2)、芦苇(3)、盐田(4)、碱蓬(5)、互花米草(6)、养殖场(7)、海域(8)、河流及水库(9)。
生态弹性度表示生态系统的缓冲与调节恢复能力[24], 即
ECOres=
式中: ECOres为生态弹性度; Si为土地类型i所占的比例; Pi为土地类型的弹性分值, 一般可通过生产力或专家评分来确定; m为景观类型的数目。
3)响应层指标获取。响应层是生态系统受压后所做出的反映, 在一定程度上反映人类克服生态问题的能力。本文选择植被覆盖度、土壤湿度及地表温度作为响应层指标。其中植被覆盖度通过对NDVI进行正规化获得[38], 土壤湿度参考蔡达鹏等[39]构建的土壤湿度信息提取方法反演获得, 地表温度采用覃志豪等[40]提出的单窗算法反演获得。
4)评价指标规范化。为了使各指标值具有可比性, 须对其进行规范化处理。根据研究需要, 本文将所有指标值规范化到1~10之间, 即正向指标(值越大, 安全性越高)为
Pi=9[(Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin)]+1, (5)
负向指标(值越大, 安全性越低)为
Pi=9[1-(Xi-Xmin)/(Xmax-Xmin)]+1, (6)
式中: Xi(i=1, 2, 3, …, n)为第i个评价指标的原始值; Xmax为实测最大值; Xmin为实测最小值; Pi为规范化值。
2.3.3 生态安全综合评价模型及标准
采用指标加权求和的方法, 实现研究区生态安全的综合定量化分析, 即
ESI=
式中: ESI为生态安全综合评价指数; xi和wi分别为第i个评价指标的评价向量及其权重; n为评价指标的个数。
为了便于生态安全的相互比较, 本文针对研究区实际情况, 参考国内外生态安全等级划分标准[4, 27], 拟定了5个安全等级(表2)。
3.1.1 景观类型面积变化分析
基于各时相遥感分类图像, 在Fragstats3.3软件中实现各景观格局指数的计算, 其中景观类型面积指数统计结果如表3所示。
由表3可知, 在1992— 2009年间, 研究区范围内耕地、海域、河流及水库等水体的面积相对稳定, 波动不明显。湿地自然景观中, 除互花米草面积增加外, 碱蓬、芦苇面积均呈现锐减趋势。湿地人工景观以养殖场、盐田及建筑用地为主, 17 a内养殖场面积增加迅猛, 盐田面积共减少64.15 km2, 建筑用地面积分别以9.86%和3.66%的增加率逐年攀升。因此, 可近似认为在1992— 2009年间, 由于自然、经济、社会及人口等多方面因素的综合作用, 大部分湿地自然景观转为人工景观。
3.1.2 景观破碎度变化分析
分析景观破碎化程度, 可以从特定角度评价景观的稳定性及人类的干扰程度, 如表4所示。
分析表4可知, 整个景观的斑块数量和密度不断增加, 整体破碎化程度逐年加剧。其中互花米草、碱蓬、芦苇及建筑用地的破碎化较为严重。湿地人工景观中盐田的斑块个数略有降低, 斑块密度变化不明显, 养殖场的斑块数目和斑块密度都呈现增加趋势, 建筑用地的斑块数量不断增加, 破碎化程度逐步加剧, 这是人类干扰加剧的反映。
3.1.3 景观多样性变化分析
经计算得到1992年、2002年和2009年的Shannon多样性指数, 分别为1.359 1, 1.385 5和1.425 3。表明由于人类的围垦开发活动, 17 a内江苏盐城滨海湿地的景观类型丰富程度不断增加, 湿地自然景观逐渐被人工景观代替, 除耕地、海域大面积景观外, 其他景观类型逐渐向均衡化发展; 并且2002— 2009年间的多样性指数上升速度要高于上一时段, 说明湿地的开发利用势头仍处于高峰期。
3.2.1 湿地生态安全制图
在RS和GIS技术支持下, 根据前文方法提取生态安全评价指标, 生成研究区3个时相的压力、状态、响应及综合指数图, 如图3— 6所示。
3.2.2 生态安全综合分析
由图3— 6统计研究区3时相生态安全均值, 结果如表5所示。
由表5可知, 1992年, 2002年及2009年的研究区生态安全综合指数呈“ V” 形变化趋势, 2002年的生态安全值最低, 但都在6.0~7.0之间, 说明17 a来盐城滨海湿地的生态系统均处于临界安全状态。图7为研究区生态安全等级百分比统计结果。
由图7可知, 1992年大部分景观处于临界安全和安全状态, 病态和不安全的景观不足2.00%, 很安全景观比例在3时相中最高; 2002年生态安全有明显的整体向病态方向偏移的趋势, 安全和很安全景观大量减少, 不足整个景观的20%, 而临界景观和不安全景观比重上升显著, 但临界安全景观就占了整个景观的2/3, 生态安全处于警戒状态; 2009年的生态安全状况较2002年有所缓和, 但整体形势仍不容乐观, 因为病态和不安全景观较前2年均有所攀升, 不安全比重高达34.06%, 临界安全景观的减少导致了整个景观生态安全的两极分化, 如何保护现有安全景观并改善病态和不安全景观是当务之急。
1)1992— 2009年间, 研究区湿地自然景观面积不断下降, 而人工景观面积显著上升。
2)17 a间, 整个景观破碎化程度逐渐加深, 湿地景观类型丰富度在增加, 主要湿地景观向均衡化发展。
3)1992— 2002— 2009年间, 研究区生态安全综合指数呈“ V” 形变化趋势, 3个时相都处在6.0~7.0之间, 说明17 a来盐城滨海湿地的生态系统均处于临界安全状态。
湿地生态安全评价体系涉及自然、经济、社会和人文等诸多因素繁, 但鉴于多方数据获取较难, 本文所构建的评价指标体系具有一定的局限性; 另外, 生态安全等级的划分存在一定的主观性, 在今后的工作中还有待进一步讨论。
The authors have declared that no competing interests exist.
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