盐城海岸带土地利用与景观空间格局动态变化分析

夏成琪 毋语菲

（1.清华大学环境学院，北京 100084；2.北京林业大学园林学院，北京 100083）

湿地作为一种特殊的景观，具有巨大的资源潜力，并且能够提供多种生态系统服务功能，为人类社会提供较高的福祉[1-3]。海岸带是湿地的重要组成部分，是海洋作用、大气过程、地质过程、生物作用和人类活动等各方面相互作用最为活跃的耦合带[4]，不仅为人类生产和生活提供了多种资源，而且具有调节气候、控制土壤侵蚀、降解污染物、美化环境、改善人居条件等多种功能，对维持区域和全球生态系统平衡具有重要意义[5]。江苏盐城海岸带，地处江苏中部沿海，是中国片连面积最大的、生态类型最齐全的典型淤泥质潮滩湿地[6-7]。江苏省海岸带的独特地理位置，使其成为南北球候鸟迁徙的重要驿站，是丹顶鹤全球最大的越冬地，为丹顶鹤等珍稀野生动物提供赖以生存的滩涂湿地生态系统，该地区建有中国最大的沿海滩涂湿地保护区[8-9]，在2019年被列入《世界遗产名录》。近年来，该地区在全球气候变暖等自然因素以及开发作业等人为因素的影响下，大量海岸带景观遭受破坏[10]。不少学者对该地区进行了生态风险评价[11]、植被覆盖度[12]、景观格局[13-14]的研究。景观动态变化是自然、生物和社会要素相互作用的结果，研究景观格局动态变化能揭示景观演变的机制与规律，进而预测景观的未来变化趋势，最终实现景观的可持续利用[15]。景观动态变化的分析方法主要有景观格局指数与空间统计特征比较、马尔科夫模型和景观格局动态模拟等。运用马尔科夫模型仍能对景观斑块动态进行有效定量描述并预测未来的景观格局[16-17]。景观格局指数可定量分析同时异地、同地异时、异时异地的景观格局静态和动态变化。相关研究都借助了GIS技术、Fragstats软件及统计分析方法，定量分析了不同区域、不同尺度景观格局特征[18-19]。

本研究选取盐城海岸带作为研究区域，利用景观生态学的原理和方法，以RS和GIS等相关技术手段进行支撑，研究该地区土地利用变化，以及分析该地区土地利用转移矩阵、动态度和景观格局指数，揭示该地区在近15 a内的景观动态变化的规律，以期为盐城可持续发展以及该地区生态环境保护提供参考。

1 研究区概况

盐城海岸带是典型的粉沙淤泥质湿地，海岸带长约530 km，其中中部包含了我国最大的滩涂湿地自然保护区之一的盐城湿地珍禽国家级自然保护区[20]。本研究将研究区限定在盐城射阳县、东台县的东部沿海非城镇部分，约2 300 km2的区域，地理范围为120°18′～120°58′E，32°45′～34°00′N。该区属湿润季风气候，年均气温16.1 ℃，年降水天数100～105 d，年降水量852.6 mm。

盐城海岸带是淤积淤长型海岸带、丰富多样的滩涂湿地生态系统，孕育着异常丰富的动物资源。其中国家重点保护的一级野生动物有丹顶鹤（Grus japonensis）、白头鹤（Grus monacha）、白鹤（Grus leucogeranus）等共14种，二级国家重点保护野生动物有85种，是东北亚与澳大利亚候鸟迁徙的重要停歇地，也是水禽的重要越冬地。特殊的气候条件下发育出独特的滩涂湿地生态环境，蕴藏了较丰富的植物资源，区域植被属暖温带禾草、杂草类盐生草甸，植被以芦苇（Phragmites communis）为主[21]。

2 材料与方法

2.1 数据来源

本研究使用的景观遥感数据来自地理空间数据云网站（http://www.gscloud.cn/）下载的2001年、2006年、2010年与2015年的4期盐城的Landsat遥感影像（表1），选择的4期遥感影像的云量均小于10%，遥感数据质量较好，能够满足土地利用分类的需要。

表1 遥感图像来源与具体参数Table 1 The data source and specific parameters of remote sensing images

本研究使用的社会、经济数据来源于盐城年鉴。

2.2 土地利用分类

本研究采用最佳指数法和特征值法相结合，共同确定了最佳波段组合，Landsat TM的4、3、2波段，分别赋予红、绿、蓝色作为标准假彩色合成的RGB波段。这一假彩色影像最关键的是突出了植被特征，并且能提供丰富的信息，能充分显示各种地物特征的差别，便于分类，可以保证分类的准确性。采用的Landsat系列图像进行辐射定标、大气校正（FLAASH 模型）。按照确定好的研究区，绘制矢量图形，对遥感图像进行裁剪，获得本研究所需要的4期（2001年、2006年、2010年与2015年）预处理后的遥感影像。

通过ENVI 5.3软件对4期预处理后的遥感影像采用Isodata非监督分类方法进行分类，将初始分类定义的20个类别进行过滤、去除分析，基于《土地利用现状分类》（GB/T 21010—2017）[22]国家标准，结合盐城现有土地利用类型，合并成为6种类型：居民区、耕地、林地、滩涂、湿地、海洋。总体分类精度为81.69%，满足本研究后续研究要求。

2.3 土地利用动态变化分析

2.3.1 面积转移矩阵

转移矩阵表示区域土地利用的转移结构、方向等特征，反映研究区从T向T+1时段内，景观实际状态下的转变过程，从而揭示景观格局在某时间段内动态变化的具体过程[16]，其表达形式：

式中：Sij为研究初期和末期土地利用状态，n为土地利用个数。向量为各种土地利用的面积，反映不同事情景观结构与其来源构成。

2.3.2 变化速率指标

1）单一土地利用动态度。单一土地利用动态度表达的是某研究区一定时间范围内某种土地利用的数量变化情况[23]，其表达式为：

式中：K为研究时段内某一土地利用动态度；Ua、Ub分别为研究期初和研究期末土地利用的数量；T为研究时段长。当T的时段设定为年时，K为研究时段内某一土地利用的年变化率。

2）综合土地利用动态度。综合土地利用动态度表达的是某研究区一定时间范围内整体景观的变化情况[23]，其表达式为：

式中：LUi为监测起始时间第i类土地利用面积；ΔLUi－j为监测时段第i类土地利用转为非i类土地利用面积的绝对值；T为监测时段长度。当T的时段设定为年时，LC的值就是该研究区土地利用年综合变化率。

2.3.3 景观空间格局分析

本研究在类型水平和景观水平上选取了11个指标。其中，能够表征景观破碎化程度的指数有斑块平均面积（AREA_MN）、斑块密度（PD）和边界密度（ED）；表征景观复杂程度的指数有景观形状指数（LSI）和周长面积分维数（PAFRAC）；表征景观连通性的指数有聚合度（AI）、聚集度（CONT）和斑块内聚力指数（COHESION）；表征景观均衡程度的指数有Shannon多样性指数（SHDI）、Shannon均匀度指数（SHEI）、Simpson多样性指数（SIDI）。

2.4 驱动因素分析

选取同一时期影响土地利用的自然指标（如年降水、年平均温度）和社会经济指标（如人均收入、固定资产投资、城镇化率、GDP）分别与6种土地利用类型两两进行相关性分析。

3 结果与分析

3.1 土地利用动态变化特征

3.1.1 土地利用时空变化特征

盐城土地利用类型空间分布见图1。各类土地利用面积统计可以看出，各土地利用面积占比大小分别为耕地（36.1%～45.9%）＞湿地（24.7%～35.9%）＞滩涂（12.4%～25.4%）＞林地（3.9%～9.7%）＞海洋（1.5%～7.1%）＞居民区（0.3%～0.9%）（表2）。

图1 2001—2015年盐城海岸带土地利用空间分布Fig.1 Spatial distribution of land use in coastal zone of Yancheng City from 2001 to 2015

表2 2001—2015年盐城海岸带土地利用特征Table 2 Characteristics of land use in coastal zone of Yancheng City from 2001 to 2015

从土地利用的结构上来看，该地区对粮食生产的重视程度不断大，2001—2015年耕地面积扩大了227.0 km2。湿地主要是人工湿地，包括鱼塘和海盐田，湿地面积的变化表明了养殖业和晒盐产业的面积在2010年到达了顶峰。海岸带处于射阳河口至新港岸段以南的泥沙淤涨地带，属于淤积淤长型海岸带，泥沙主要来源于长江含沙水流入海[18]，2001—2015年滩涂往东侧一直扩张，但由于人类活动范围扩张，滩涂不断被改造成其他土地类型，因此2001—2015年间其面积下降了292.4 km2。海洋面积减少同样是因为该海岸线是淤积淤长型海岸带，在该研究范围中，海岸线不断向东进，2001—2015年海洋面积下降了143.2 km2。林地在景观中主要是作为防护林，零星分布在耕地间、河边，面积呈现先增（2001—2006年）后减（2006—2010年）再增（2010—2015年）的趋势，2001—2015年间增加了81.0 km2。居民区在景观中面积占比最小，通常分布在耕地边上。人口的增加，人为活动范围的增大，使得居民区面积增长了14.4 km2。

3.1.2 土地利用转移特征

盐城海岸带不同研究时间段土地利用转移面积见表3。由表3可知，15 a间6类土地利用都发生了一定数量的转移。从转出角度看，15 a间，海洋（87.1%）＞居民区（79.1%）＞林地（76.6%）＞滩涂（74.7%）＞湿地（35.8%）＞耕地（24.3%）。从转入角度看，湿地、海洋、泥地、耕地、林地、居民区最大转入的土地利用分别是滩涂（229.7 km2）、滩涂（3.7 km2）、海洋（109.6 km2）、湿地（158.3 km2）、耕地（126.7 km2）、耕地（8.3 km2）。2001—2006年，各类土地利用转变成其他类型比例的大小为林地（78.4%）＞居民区（73.8%）＞海洋（59.7%）＞滩涂（55.6%）＞湿地（22.9%）＞耕地（22.0%）；2006—2010年，各类土地利用转变成其他类型比例的大小为居民区（87.3%）＞林地（85.3%）＞海洋（75.5%）＞滩涂（36.7%）＞耕 地（25.9%）＞湿 地（14.4%）；2010—2015年，各类土地利用转变成其他类型比例的大小为居民区（81.2%）＞林地（65.7%）＞海洋（52.5%）＞滩涂（48.7%）＞湿地（32.5%）＞耕地（21.4%）（表3）。

表3 盐城海岸带不同研究时间段土地利用转移面积Table 3 Land use area transfer for different research periods in coastal zone of Yancheng City km2

3.1.3 土地利用变化速率

从综合地利用动态度来看，2001—2006年、2006—2010年、2010—2015年的动态度分别为3.72%、3.91%、3.33%，说明景观变化速率在2006—2010年变化最快，2001—2015年整体的综合景观动态度为1.44%，小于任何一个单期的时间段（表4）。

表4 2001—2015年盐城海岸带土地利用动态变化Table 4 Land use dynamics of coastal zone of Yancheng City from 2001 to 2015 %

从单一土地利用动态度来看，2001—2006年海洋、滩涂呈现负增长，湿地、耕地、林地、居民区为正增长，这一时间段居民区面积相对变化率最大；2006—2010年海洋、耕地、林地呈现负增长，湿地、滩涂、居民区为正增长，这一时间段海洋面积相对变化率最大；2010—2015年，海洋、耕地、林地、居民区为正增长，这一时间段林地面积相对变化率最大；2001—2015年湿地、耕地、林地、居民区为正增长，这一时间段海洋面积变化最剧烈。此外，居民区面积在2001—2006年变化的最快；湿地、海洋面积在2006—2010年变化的最快；滩涂、耕地、林地面积在2010—2015年变化的最快（表4）。

3.2 土地利用变化驱动力分析

盐城海岸带土地利用变化驱动力相关性分析见表5。盐城海岸带土地利用变化受到了自然因素和社会经济因素驱动力的共同作用。从自然因素看，温度与海洋面积呈显著正相关（P＜0.05），相关系数达到0.986；降水与滩涂面积呈显著负相关（P＜0.05），相关系数为-0.986，与居民区面积呈显著正相关（P＜0.05），相关系数为0.964。从社会经济因素看，只有城镇化率与滩涂面积呈显著负相关（P＜0.05），相关系数为-0.976，与居民区面积呈极显著正相关（P＜0.01），相关系数为0.996。

表5 盐城海岸带土地利用变化驱动力相关性分析Table 5 Correlation analysis on driving forces of land use change in coastal zone of Yancheng City

3.3 景观空间格局分析

3.3.1 类型水平格局变化特征

盐城海岸带斑块水平格局指数见图2。由图2可知，耕地、湿地平均斑块面积较大，斑块之间连接性、团聚程度最高。耕地、林地、湿地、居民区的斑块密度、边缘密度、景观形状指数呈上升趋势，景观破碎化、边界被割裂的程度加剧，景观复杂程度、曲折层度加大；滩涂反之。耕地、滩涂、湿地的聚集度指数、斑块内聚力指数较高且稳定，说明其连通性好并受其他因素干扰较少；海洋、林地景观连通性呈现下降的趋势；居民区的连通性比较低，但逐年上升。

图2 盐城海岸带斑块水平格局指数Fig.2 The patch-level landscape index of coastal zone of Yancheng City

3.3.2 景观水平格局变化特征

盐城海岸带景观水平格局指数见图3。由图3可知，2001—2015年斑块密度、边界密度呈上升趋势，斑块平均面积呈下降趋势，表明整个研究区域景观破碎化加剧。景观形状指数和周长面积分维数能够表征景观的复杂程度，景观形状指数和周长面积分维数在2001—2006年有所上升，在2006—2010年有所下降，在2010—2015年大幅上升，这说明景观的复杂程度逐渐呈现增加趋势。聚集度和斑块内聚力指数能够表征相同景观的连通性，聚集度和斑块内聚力指数在2001—2010年呈上升趋势，在2010—2015年呈下降趋势，说明相同景观在2010年连通性最好。Shannon多样性指数、Shannon均匀度指数、Simpson多样性指数能够表征景观由少数几个主要土地类型控制的程度，进一步表征景观均衡程度，3个指数在2001—2015年逐渐呈下降趋势，这说明景观多样化下降，分布变得不协调。

盐城海岸出现了景观破碎化加剧的趋势，这是由于湿地、林地、耕地、居民区人工景观类型无序扩张的结果，破碎化导致了景观被割裂的程度增加。景观破碎化是景观由匀质、连续的整体趋向复杂、异质、不连续的过程，因此无论是单一土地利用还是整体景观的复杂程度和景观破碎化程度都表现出一致的演变趋势。景观连通性能受到斑块的大小、形状、距离等因素影响，2010年景观连通性较好，可能是因为研究区的2010年耕地平均面积较高。同样，破碎化是景观多样性丧失的表现之一，因此研究区景观多样性同样是呈现下降趋势。

图3 盐城海岸带景观水平格局指数Fig.3 The landscape-level index of coastal zone of Yancheng City

4 结论与讨论

整个研究期间，各土地利用面积占比大小分别为耕地＞湿地＞滩涂＞林地＞海洋＞居民区。研究区自然景观面积比重逐年下降，人工景观面积比重持续上升，主要表现为滩涂面积逐渐减少，耕地、湿地（鱼塘与盐田为主）、居民区面积增加，出现了自然滩涂景观向人工的湿地（鱼塘、盐田为主）和耕地转变的趋势，不同土地利用在不同时间的变化速率不同，整个景观在2006—2010年变动速率最快。本研究没有考虑海洋面积受到潮汐涨落的影响，因此会对研究结果产生影响，在未来研究中需要考虑获取的遥感图像在1天中时间上的一致性。

湿地、林地、耕地、居民区等利用类型无序扩张，导致其类型水平景观破碎化加、边界被割裂的程度加剧，景观复杂程度加大，进而导致整个盐城海岸带景观的景观水平格局指数反应了反映出景观破碎化加剧，景观整体形状趋于复杂，景观多样性下降，分布变得不均衡的变化趋势。景观格局指数的变化是由各个土地利用转变所造成的，更是各种驱动因素造成。景观格局对当地生物多样性保护（尤其是候鸟迁徙）十分重要，因此需要在发展经济合理保护景观格局。

在2001—2015年这个时间维度看，社会经济因素（包括人均收入、固定资产投资、城镇化率、GDP）对盐城海岸带土地利用变化的关联相较于自然因素（包括降雨、温度）更大，因此说明，该地区土地利用变化是主要受到人为驱动力控制的。其中，滩涂、耕地、居民区的面积主要受到社会经济因素的驱动而发生变化，湿地、海洋、林地的面积受到自然因素的驱动而发生变化。贺肖芳等[12]、何春华等[14]、刘力维等[24]同样发现人为因素是该地区土地利用变化的关键驱动因素。

遥感影像成为景观动态变化分析的主要数据来源，本研究使用的4期盐城海岸带遥感图像空间分辨率为30 m，精度不是很高，在一定程度上会影响遥感分类结果，如滩涂面积在整体上呈现减少趋势，但在2006—2010年呈现小幅增加，推测是遥感精度不高造成的误差。为了提高研究的精度，可采用更高分辨率的QickBird和IKONOS影像进行分类。在进行遥感影像分类时，可以采取监督分类、面向对象分类等方法提高分类精度。

研究区为候鸟迁徙的重要停歇地，也是水禽的重要越冬地。候鸟多数生存在湿地、滩涂这类的生态系统中，研究区的湿地多数为海盐田、鱼塘之类的人工湿地，当地人民为了保护自身财产会在这些土地上驱逐候鸟。尽管由于泥沙淤积，自然生态系统滩涂往东扩大，但是人为活动侵占了其面积，这减少了候鸟的栖息空间，不利于生物多样性保护。在今后的规划中，需要保护好自然生态系统，维持鸟类等生物生存的空间。传统印象中，社会经济发展会对生态环境产生负面影响，如破坏区域景观格局会使得野生动物栖息地减少等。然而两者其实是可以兼容，每个地区可以根据自身的优势发展绿色产业，通过发展绿色产业来实现经济发展和生态保护[25]，如在盐城候鸟保护区发展旅游业等。盐城拥有独特的海岸带生态系统，政府在发展当地经济时应该要更好得利用这种资源，树立可持续发展的观念。