土地利用/覆被变化是全球变化研究的核心领域^[1]。海岸带是潮间带及其向陆、海的延伸部分, 是全球经济最发达的地区, 也是地球环境动力系统最复杂、地表生态系统最脆弱的地带^[2]。20世纪90年代以来, “ 国际地圈与生物圈计划” (IGBP)和“ 全球环境变化人文计划” (IHDP)积极推动土地利用/覆被变化(LUCC)和海岸带陆海相互作用方面的研究, 于1995年发表了《土地利用/土地覆被变化科学研究计划》^[3], 并于2005年发表了《海岸带海陆相互作用科学计划及实施策略》^[4], 在海岸带生物地球化学循环研究重点中充分考虑人文因素视角, 提供综合分析海岸带信息框架, 使其作为研究海岸带人类活动与资源利用等关键问题的重点手段。本文以胶州湾海岸带为研究区域。对胶州湾海岸带土地利用/覆被变化进行研究, 并探讨其生态环境效应。

胶州湾位于山东半岛南部, 濒临南黄海, 是一个中型半封闭的浅海湾, 略呈扇形^[5], 是山东省第二大海湾, 有青岛的“ 母亲湾” 之称。

参照20世纪80年代全国海岸带综合调查的土地利用调查原则^[6], 将海岸带定义为山东省沿海乡镇和行政中心在海岸线10 km内的乡镇。确定的本文研究区域如图1所示。

图1

Fig.1

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	图1 研究区域Fig.1 Map of study area

收集到的数据源及其具体参数见表1。

表1

Tab.1

表1(Tab.1)

表1 胶州湾海岸带土地利用数据一览表 Tab.1 Data resources used in the research 数据类型 时间/时段 分辨率/成图比例尺 特征 来源 TM 1989-03-10 30 m 无云, 精纠正 ETM+ 2000-09-16 30 m 无云, L1T数据 地形图 2003年 1:5万 电子地图 山东省国土测绘院 DEM 2003年 1:5万 ArcGIS/Grid格式 山东省国土测绘院 SPOT 5 2006~2007年 2.5 m 正射影像 土地利用图 20世纪80年代后期 1:20万 详查图 山东省测绘局 全国1 km网格土地利用数据 20世纪80年代后期及2000年 1 km Arc/Info 栅格格式 中科院资源环境数据库

表1 胶州湾海岸带土地利用数据一览表 Tab.1 Data resources used in the research

2.1 大气校正

采用改进的暗目标法, 即考虑大气透过率和瑞利散射的暗目标法^{[7, 8]}进行大气校正。地物表观反射率可由下式计算, 即

ρ _λ = π(Lsatλ-Lpλ)e-τr/μv(Esunλ)cosθse-τr/μs+Edown(1)

式中, Lsat为在轨辐亮度; L_p为地物反射率为0或接近于0时的像元辐亮度; τ _r为大气光学厚度; μ _v为观测天顶角的cos值; μ _s为太阳天顶角的cos值; E_sun为太阳常数; E_down为天空漫射辐照度。

在计算地物表观反射率的过程中, 计算L_p是至关重要的一步, 采用Song等^[7]的方法计算, 即

L_p=L_dark-0.01[E_sunλ cosθ _s e-τr/μs+E_down] e-τr/μv/π (2)

式中, L_dark是影像上最小辐亮度值, 其个数不应小于1 000^[9]。使用6S模型计算E_down, 在此过程中需考虑瑞利散射, 并不考虑气溶胶的影响, 结果见图2。

图2

Fig.2

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	图2 大气校正前(左)后(右)对比图Fig.2 Landsat ETM scene before (left) and after (right) atmospheric correction

2.2 土地利用分类

首先裁剪出研究区域内的影像, 并划分出9类, 即耕地、陆上水域、林草地、城镇用地、养殖用地、道路、海域、滩涂及其他用地等。建立这9类土地利用类型的叠合光谱图, 见图3(图中每波段各地物的直线两端代表最大、最小值, 之间的圆点代表均值)。从图3可知, 研究区域内土地利用类型的数值变化较大, 遥感影像数据特征空间分布较为复杂。另外, 从叠合光谱图中发现, 道路与城镇很难区分, 故最后决定把城镇和道路合为一类。

图3

Fig.3

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	图3 叠合光谱图Fig.3 Coincident spectral plots

本文构建决策树的过程见图4。决策树分类法具有易实现、速度快、“ 非参” 性、处理数据类型多样以及白箱模型的直观性、鲁棒性等优点。国内外许多学者已将决策树分类法运用到遥感方面的研究^[10]。本文使用决策树分类法对影像进行分类, 并在DTREG和See5.0分析软件的帮助下, 构建决策树。

图4

Fig.4

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	图4 决策树的构建Fig.4 Decision tree model of the study area

运用上述方法对数据进行处理, 可得到1989年及2000年胶州湾海岸带土地利用分类图, 见图5。从图5中可直观地发现, 这十余年间研究区域内土地利用类型发生显著变化的是: 城镇面积扩增, 耕地面积减少。

图5

Fig.5

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	图5 1989年(左)及2000年(右)土地利用分类图Fig.5 Classification map of land use in 1989 and 2000

对1989年与2000年土地利用类型栅格数据分别以 Ai×j1989和 Ai×j2000表示(i, j表示行列号), 运用下式的地图代数方法可求得

C_{i× j}= Ai×j1989×n+1-Ai×j2000(3)

式中, C_{i× j}为1989年到2000年的土地利用变化; n表示间隔年数。即可求得土地利用相互转化的原始转移矩阵(表2中以黑体字表示)及相互转化率(表B、C行), 得到土地利用变化矩阵^[12], 见表2。

表2

Tab.2

表2(Tab.2)

表2 土地利用转换矩阵 Tab.2 The land use change matrix between 1989 and 2000 1989年 2000年 海域 耕地 建成地 林草 水域 养殖用地 及盐田 滩涂 其他用地 合计 (占有率/%) 海域 458.11 0.84 14.07 0.02 0.09 9.06 0.29 0.13 482.61 B 94.92 0.17 2.92 0.00 0.02 1.88 0.06 0.03 C 98.33 0.16 4.96 0.02 0.35 5.56 7.25 16.86 (30.31) 耕地 0.00 472.15 110.17 18.18 17.53 20.92 0.72 0.42 641.64 B 0.00 73.83 17.17 2.83 2.73 3.26 0.11 0.07 C 0.00 92.53 38.84 13.26 67.49 12.83 18.23 55.11 (40.29) 建成地 0.52 5.89 165.10 2.07 0.60 3.39 0.01 0.03 177.62 B 0.29 3.31 92.95 1.17 0.34 1.91 0.01 0.02 C 0.33 1.15 58.21 1.51 2.31 2.08 0.36 3.80 (11.15) 林草 0.06 13.46 5.47 116.62 0.16 0.00 0.00 0.10 135.88 B 0.05 9.91 4.03 85.83 0.12 0.00 0.00 0.07 C 0.01 2.63 1.93 85.06 0.62 0.00 0.00 12.95 (8.53) 水域 0.05 0.78 0.48 0.07 7.27 0.61 0.30 0.00 9.56 B 0.52 8.16 5.01 0.72 76.10 6.39 3.10 0.00 C 0.01 0.15 0.17 0.05 28.00 0.37 7.50 0.00 (0.60) 养殖用地及盐田 4.47 2.29 5.06 0.05 0.05 125.42 0.42 0.02 137.78 B 3.25 1.66 3.67 0.04 0.04 91.03 0.30 0.02 C 0.96 0.45 1.78 0.04 0.20 76.90 10.62 3.21 (8.65) 滩涂 0.10 0.50 0.27 0.00 0.26 3.70 2.21 0.00 7.04 B 1.41 7.04 3.88 0.00 3.74 52.49 31.43 0.00 C 0.02 0.10 0.10 0.00 1.02 2.27 56.05 0.00 (0.44) 其他用地 0.02 0.04 0.02 0.10 0.00 0.00 0.00 0.06 0.25 B 9.25 17.08 8.90 40.57 0.00 0.00 0.00 24.20 C 0.01 0.01 0.01 0.07 0.00 0.00 0.00 8.08 (0.02) 合计 463.33 497.50 300.65 137.11 25.97 163.11 3.95 0.76 1592.38 占有率/% 29.10 31.24 18.88 8.61 1.63 10.24 0.25 0.05 100.00 变化率/% -3.99 -22.46 69.26 0.91 171.74 18.38 -43.92 199.64

表2 土地利用转换矩阵 Tab.2 The land use change matrix between 1989 and 2000

图5及表2表明, 胶州湾海岸带土地利用变化特点主要为: 耕地迅速减少, 城镇迅速扩增, 养殖及盐田用地迅速增加, 其他用地迅速增加, 海域呈萎缩态势。2000年与1989年相比, 耕地主要转变成城镇、工业用地等建成地; 城镇、工业用地等建成地增加, 其中110.17 km²建成地由耕地转换, 其次由海域转换; 养殖及盐田用地增加, 主要由耕地转换; 其他用地的变化较大, 多转化为城镇中的建筑裸地或待建地; 研究区域内的海域减少, 主要转变成建成地, 海域萎缩的决定性因素是人类的围填海工程^[13]。另外, 陆地水域增长率为191.92%, 主要原因为棘洪滩水库的修建。棘洪滩水库从1989年开始动工修建, 是引黄济青工程的唯一调蓄水库, 面积为14.14 k m214, 占2000年陆地水域面积的55.5%强, 其余水域变化不大。

故1989~2000年胶州湾海岸带土地利用变化过程表现为: 城镇等建成地、养殖及盐田用地、城镇的建设裸地或待建地等迅速扩增, 而耕地、内陆滩涂迅速减少, 海域减少, 林草地变化不大; 耕地主要向城镇等建成地、养殖及盐田用地转化, 海域向养殖及盐地、城镇建成地转化。

城镇等建筑用地的增加, 城市迅速发展和人口的迅速增长, 会引起废水、废气及固体废物即“ 三废” 的增加。从20世纪80年代末到21世纪初, 青岛市“ 三废” 总量增加, 废水排放总量从1989年的13 295.08万t增加到2000年的22 568.11万t, 工业废气排放量从1989年的564.12亿标m³增加到2000年的876.39亿标m³, 工业固体废物总量从1989年266.21万t增加到2000年364.42万t^{[15, 16]}。

胶州湾作为半封闭的浅海湾, 人类对其影响明显。分析胶州湾生态环境的变化可反映出周围土地利用/覆被变化所产生的生态环境影响。

钱国栋等^[17]通过研究发现, 从1980~2007年胶州湾海水中的溶解无机氮(DIN)年均浓度基本呈上升趋势, 胶州湾海水富营养状态指数(E)基本呈逐渐增加的趋势, 表明胶州湾海水富营养化程度不断加剧。李玉^[18]指出, 21世纪初(2003年~2004年)胶州湾表层沉积物中Cu的含量高于1980年和1989年调查结果的平均值, 重金属Cr的平均值是1989年的3倍, 最高值是1989年最高值的10倍。张绪良等在2004年对胶州湾进行了1 a的浮游动物调查, 调查共鉴定了浮游动物5门6纲17目44科54属81种, 其中节肢动物门37种, 腔肠动物门31种。而20世纪70年代末胶州湾海水中有浮游动物8门12纲27目64科66属116种^[19]; 1983年至1984年调查资料, 胶州湾内有113种鱼类, 而到2003年至2004年调查时, 胶州湾及其领近水域共有鱼类75种^[20]。吴玉霖等指出, 胶州湾浮游植物的多样性有下降的趋势, 1991~1995年、1997~2000年、2001~2003年的多样性指数分别为0.758、0.733、0.694, 浮游植物群落结构受环境因子变化影响显著; 自1990年以来, 胶州湾赤潮发生的频率和面积呈现增加趋势, 赤潮原因种由最先的红色中缢虫增加了6种硅藻和1种甲藻^[21]。

富营养化是赤潮发生的物质基础。氮、磷等营养盐(尤其是磷)浓度的增加及比例的变化, 是赤潮发生的一个重要条件, 而海洋养殖是赤潮发生的一个诱导因素。众所周知, 养殖产业的经济效益比农业(狭义农业)的经济效益要高许多, 青岛市2000年农业的单位产值是0.903万元/hm², 而水产养殖业的单位产值是9.755万元/hm², 这是研究区内养殖用地迅速扩增的重要原因, 而且2000年养殖及盐田用地增加中的绝大部分在1989年时还是耕地及海域; 另外人口增长, 城镇扩建“ 三废” 的增加, 都可以引起陆源营养盐和其他污染物大量排放入海, 而陆源营养盐和其他污染物大量排放入海则是胶州湾水质变化、沉积物重金属含量增加、浮游生物受到影响、赤潮频发的重要原因。

运用决策树分类法对遥感影像进行分类, 获取土地利用结果是可行和有效的。在构建决策树的过程中, 对研究区进行认真分析及对遥感影像进行大气校正十分重要。而计算土地利用/覆被的变化矩阵, 分析土地利用类型的转换情况, 有助于正确掌握土地利用/覆被变化的规律。

胶州湾海岸带土地利用变化过程为: 城镇等建成地、养殖及盐田用地、城镇的建设裸地或待建地等迅速扩增, 而耕地、内陆滩涂迅速减少, 海域减少, 林、草地变化不大; 耕地主要向城镇等建成地、养殖及盐田用地转化, 海域向养殖及盐田用地、城镇建成地转化, 城市化进程迅速。

土地利用/覆被的非良性变化, 人类活动对环境影响的增强, 城市“ 三废” 的不断增加, 大量陆源营养盐和其他污染物的排放入海, 引起胶州湾海水水质持续恶化、沉积物重金属含量增加, 浮游生物减少, 生物多样性降低, 赤潮频发。