基于遥感的2001—2021 年浙江省大陆海岸线变化分析

2022-02-24郑凯旋过建富卢晓燕吴洁璇岳羲和刘秀娟

浙江海洋大学学报(自然科学版) 2022年6期

郑凯旋，王鹏，过建富，卢晓燕，肖华，吴洁璇，岳羲和，刘秀娟

（1.浙江省海洋科学院，浙江杭州 310012；2.自然资源部海洋空间资源管理技术重点实验室，浙江杭州 310012；3.临朐县检验检测中心，山东潍坊 262619）

海岸线是海洋与陆地的分界线，定义为平均大潮高潮时的海陆分界线[1]。海岸线的变化会直接影响湾区形态及滨海湿地格局，同时因为人地关系紧张进行的围填海活动造成海岸线中自然岸线的比例下降，滩涂面积减少、近岸水域水质下降、生态系统受损等问题，使滨海湿地生态系统遭到破坏[2]。随着我国对生态环境的重视，海岸线的稳定性成为海洋生态环境保护的一个重要指标。海岸线空间范围广，变化不规律等因素使得传统地面调查费时、费力；遥感数据以其空间覆盖广、更新及时且成本较低的优势，在海岸线提取研究中发挥着重要作用[3-4]。国内外学者根据岸线种类不同，基于遥感影像开发了多种海岸线提取方法；王常颖等[5]提出的决策树与密度聚类方法较为适用于人工类型岸线；SAGAR,et al[6]结合归一化水体指数与潮汐模型的方法较为适用于基岩类海岸线；对于淤泥质海岸，DELLEPIANE,et al[7]在传统边缘检测算法的基础上，考虑数学形态学变换，利用沿海地区的纹理特征信息进行海岸线的提取；传统的人工目视解译法在不同的海岸线类型中都有较好的适用性，能够合理真实的反映海岸线实际情况[8]。

本文基于2001、2006、2011、2016、2021 年Landsat 影像，运用RS 及GIS 等相关技术，对浙江省大陆海岸线变化进行分析；从湾区视角出发，分析湾区海岸线变化与整体海岸线变化的关系。希望能对浙江省海岸带管理给予相关数据支持，为建设海洋强省、美好滨海城市提供理论参考。

1 研究区概况

1.1 研究区域

本文研究区为浙江省大陆沿海城市：嘉兴、宁波、台州、温州，如图1 所示。浙江省位于中国东南沿海，界于118°01'～123°10'E，27°02'～31°11'N 之间，海岸线崎岖，沿线分布着杭州湾、象山港、三门湾、台州湾、乐清湾、瓯江口等六大湾区。省内人多地少，素有“七山一水二分田”的说法，根据近年《中国统计年鉴》数据[9]，浙江省常住人口平均密度是全国的3.8 倍，人均耕地仅为全国人均水平的35%。浙江省为缓解紧张的人地供求关系，只能向海洋拓展生存发展空间，目前省内沿海地区已设立多个沿海工业区，湾区利用程度较高。2021 年6月，中共中央、国务院印发《关于支持浙江高质量发展建设共同富裕示范区的意见》，浙江成为全国推动共同富裕省域范例，是新时代全面展示中国特色社会主义制度优越性的重要窗口；而其沿海城市较其他城市的经济更为发达，2020 年宁波市、温州市、嘉兴市、台州市GDP 在浙江省12 个地级市中分别位列第2、3、5、6 位。

图1 研究区及影像范围图Fig.1 Study area and image scope

1.2 数据源

在USGS 官方网站（https://earthexplorer.usgs.gov/）下载质量较优的landsat5 及landsat8 遥感影像L2 级产品共15 幅，影像空间分辨率为30 m，其中2001、2006、2011、2016、2021 年各3 幅，L2 级产品已经过官方辐射定标及大气校正[10]。下载后的影像经过3、2、1 波段真彩色合成、图像配准及拼接，用于大陆海岸线提取。浙江沿海区域以半日潮为主[11]，通过中华人民共和国海事局查询可知浙江大陆沿海区域海水高潮位大多位于北京时间09∶00-11∶00 左右，Landsat 卫星数据在浙江沿海（条带号：118）的过境时间为北京时间10∶00-11∶00，时间较为重合；同时浙江省海岸线多为基岩岸线，在岸线提取过程中，受潮汐影响较小，有利于海岸线的提取。非遥感数据包括行政区划矢量数据、中国统计年鉴中土地利用相关数据、官方发布的用海公示等数据。

2 研究方法

2.1 海岸线提取

遥感影像经过处理后，依据影像的形状、颜色、位置等特征，结合研究区相关辅助资料，确定海岸线位置。采用目视解译的方法在Arcgis 中基于不同年份的影像，以公开发布的行政区划数据及用海数据作为参考，分别获取宁波、温州、嘉兴和台州的大陆海岸线。由于海岸线存在基岩、淤泥质等不同种类，对于不同类别的岸线，采取不同的判别标准。基岩或者堤坝等人工岸线，接以水陆分界线作为海岸线；淤泥质或者生物海岸岸线则以水陆两侧的植被生长茂盛差异性作为提取依据；砂质岸线提取则参考滩脊边界以及砂石含水量差异引起的影像颜色差异；河口岸线提取则参考河口处为保证岸线连续而人为确定位置[12-13]，如图2 所示。

图2 岸线提取示意图Fig.2 Coastline extraction diagram

2.2 分形维数

在目前已有研究中，通常使用网格法计算分形维数来描述海岸线这种具有弯曲非规则几何特征的参量[14-15]；分形维数反映了复杂形体占有空间的有效性，在海岸线研究中可以反映海岸线的崎岖程度。具体思路为分别使用不同步长的网格覆盖海岸带数据，随着网格长度r 变化，覆盖岸线的网格N（r）数目随之发生变化，由分形维数理论可以得到：

对式（1）两边同时取对数可以得到：

式中：D 为目标参量的分形维数；A 为常量。

3 结果与分析

3.1 海岸线提取

通过2.1 方法，对浙江省大陆海岸线进行了提取；为方便理解，图3a 展示了2001 及2021 年浙江省大陆岸线，图中虚线为2001 年海岸线位置，实线为2021 年海岸线位置；图3b 表示了2001 年和2021 年岸线的差异区块。由图可以看出，近20 年岸线整体在向海洋侧延伸，虽然小部分区域海岸线向大陆缩减，但几乎可以忽略不计，同时可以发现浙江省六大湾区是海岸线变化最为明显的区域。

图3 浙江省大陆海岸线分布及变化图Fig.3 Distribution and change of coastline in Zhejiang province

图4 从城市尺度展示了沿海四市2001、2006、2011、2016、2021 年每隔5 年的海岸线变化情况，更加清晰地表现了海岸线的变化过程。

图4 浙江省大陆沿海四市海岸线分布及变化图Fig.4 Distribution and change of coastline in four cities of Zhejiang province

对浙江省及各市的海岸线长度进行统计，结果如表1 所示。浙江省大陆海岸线长度由2001 年的2 014.654 km 增长到2021 年的2 032.480 km，主要增长时间段在2016 年至2021 年，主要增长地区在宁波市和温州市，宁波市和温州市对应的海岸线变化区域分别为三门湾和乐清湾（图4）。

表1 各市海岸线长度统计（km）Tab.1 Shoreline length statistics（km）

如图4 所示：嘉兴、台州沿海全线变化程度都比较高，宁波海岸线变化主要集中在北部和南部，温州海岸线变化主要集中在中部；而这些地区分别对应浙江省各个湾区，嘉兴、台州沿海全线对应湾区为杭州湾、三门湾、台州湾、乐清湾；宁波北部和南部分别对应杭州湾、三门湾，中部对应的象山港变化较小；温州中部对应瓯江口。嘉兴市大陆海岸线长度从2001 年起持续减少，20 年间减少近11 km，可以发现嘉兴市海岸线不断向海一侧延伸的同时，海岸线变得逐渐平整，进而减少了海岸线长度。台州市大陆海岸线长度20 年间有增有减，主要受台州湾的变化影响。

为了更加清楚地表现湾区海岸线变化在研究区内的占比，图5 展示了浙江省六大湾区的海岸线历年变化情况，由图可以发现除象山港外，其余五大湾区历年海岸线变化都比较频繁，其中三门湾与乐清湾海岸线都大幅度的向海一侧延伸，填海造陆面积较大，湾内面积逐渐缩少，同时与嘉兴市不同，三门湾和乐清湾新增陆地岸线崎岖，极大地增加了海岸线的破碎度及长度。

图5 浙江省6 大湾区历年海岸线变化Fig.5 The coastline variation of six bay areas in Zhejiang province over the years

表2 统计了2001—2021 年间各市填海造地面积及岸线变化在湾区内的分布情况。填海造地面积、岸线变化长度由大到小依次皆为宁波市、台州市、温州市、嘉兴市。其中嘉兴市新增填海区域、海岸线变化区域全部位于湾区内；宁波市有95.49%的新增填海区域、93.25%的岸线变化区域位于湾区内；台州市有73.67%的新增填海区域、76.41%的海岸线变化区域位于湾区内；温州市有99.79%的新增填海区域、99.99%的海岸线变化区域位于湾区内；4 市合计新增填海区域位于六大湾区内的比例为90.42%、海岸线变化区域位于六大湾区内的比例为89.27%；可以发现湾区海岸线的变化是浙江省大陆岸线变化的主要原因。这些湾区地势平坦，作为入海口借助河流入海流速降低，以及携带大量泥沙等天然优势，易于填海造陆，且形成陆地后土地肥沃，可开垦为优质的农业用地[16]，能够极大的缓解人地紧张关系，故人为开发程度较高；同时也有部分区域20 年间海岸线变迁较小，如温州南部，此处山区较多，多为基岩岸线，开发难度较大，且人地供求关系相对缓和，故岸线变迁较小。

表2 2001—2021 年各市填海造陆面积及大陆海岸线变化统计（hm·2km-1）Tab.2 Statistics on reclaimed land area and shoreline change in 2001-2021（hm·2km-1）

3.2 海岸线分形维数

本文通过构建格网，计算海岸线的分形维数定量表达海岸线的崎岖度变化，考虑到影像数据空间分辨率为30 m，此处网格步长按照影像分辨率整倍数设置，分别为90、180、300、600 和900 m。按照式（2），分别对全省及沿海四市海岸线的进行逐年分形维数拟合，获取了各地区历年分形维数的拟合函数，结果如图6所示。

图6 分形维数拟合图Fig.6 Fractal dimension fitting diagram

表3 依据拟合结果统计了2001、2006、2011、2016、2021 年全省及沿海四市的分形维数，分形维数越高，说明海岸线越崎岖；可以发现2001—2021 年各市分形维数都有明显变化，但是全省分形维数从高到低依次皆为：台州、温州、宁波、嘉兴；整体顺序未发生变化，说明20 a 来沿海各市海岸线的空间崎岖度顺序未发生改变；海岸线崎岖性由高到低依次为台州、温州、宁波、嘉兴。但是除嘉兴外，其他三市在2016—2021 年海岸线分形维数都有所提升，与各大湾区海岸线变化程度有很好的对应关系；而对应图4 可以明显地发现嘉兴市填海造陆活动使得海岸线变得平整，分形维数也有所降低；同时多数城市的分形维数上升，导致全省的分形维数也上升。