粤港澳大湾区水体淹没频率变化及驱动力分析

宋 松，吴志峰，曹 峥，孙芳蒂，杨锦鑫，张棋斐

［1.广州大学 地理科学与遥感学院，广州 510006；2.南方海洋科学与工程广东省实验室（广州），广州 511458］

水体兼具自然、经济与社会属性，是地表最活跃的土地利用类型（方国华 等，2006；黄莎 等，2019；张凡凡 等，2019）。地表水体丰度及其时空分布揭示了水资源可利用量与开发利用的难度（Ji et al., 2018）。联合国政府间气候变化专门委员会第五次评估报告与世界水资源发展报告均明确指出，气温每上升1℃，全球将有近7%的人口要面对可再生水资源减少20%的情况（IPCC, 2014）。此外，水体具有广泛的生态环境作用，在气候调节、空气净化、污染防治、洪水蓄滞、生态维护等方面意义重大，尤其对于城市区域，合理的地表水面率在洪涝防控及微气候塑造、环境质量改善等方面作用显著（杨凯 等，2004；刘洋 等，2019；蒋祺 等，2019）。水体范围及其季节性变迁反映区域水文水力连通性动态，影响水体中物质流、能量流与信息流的传递过程，进而影响区域水污染防控、洪涝灾害防治及水生态修复等工作（Trigg et al., 2013; Ward et al.,2013; Tan et al., 2019）。其中，季节性水体是重要的蓄滞洪空间，大量的季节性水体范围被侵占流失将导致蓄滞洪能力下降、行洪路径受阻，相同致灾条件下洪水量级与风险将显著提升（Alsdorf et al.,2010; Klein et al., 2014）。剧烈的气候变化叠加高强度人类活动严重干扰水体时空分布，导致淡水资源的脆弱性和暴露度提升，流域洪涝风险不断攀升，威胁区域水、能源和粮食安全，引起一系列水文水资源问题，尤其以经济高度发达、人口持续增长的超级城市群区域最为显著（IPCC, 2014；韩雁 等，2018；张凡凡 等，2019；Dolan et al., 2021）。粤港澳大湾区已上升为国家重大战略，区内人口数量分别是东京、纽约和旧金山湾区的1.5、3和9倍，洪涝、台风等自然灾害多发，资源型缺水与水质型缺水并存，部分河段水资源开发利用率已逼近国际警戒线（李岩岩，2009；杨远东 等，2019；王钧 等，2020）。探讨粤港澳大湾区水体分布、淹没频率及其变化，将为缓解区域水矛盾、夯实区域水安全保障提供新的视角和思路。

在地表水域不断萎缩、水资源约束趋紧、水环境质量恶化的严峻形势下，开展高时空精度地表水体变迁历史重建及趋势预估对于洪涝防控、水资源系统可持续发展及区域生态环境响应等工作具有重要意义。遥感监测技术在时间、空间及光谱上具有广域覆盖能力，观测结果具有客观性和科学性，在地表水资源全球化、快捷化、定量化、周期化监测等方面具有不可替代的优势（阿布都米吉提·阿布力克木 等，2016；周岩 等，2019）。水体遥感监测发展大致经历了3个阶段：1）边界、数量、分布等基本要素监测阶段（丁莉东 等，2006；孟令奎 等，2012）；2）长序列历史变迁过程与空间格局重建阶段（陈德超 等，2002；吴素云 等，2017；李靖 等，2019）；3）多学科交叉视角下的要素识别、机理解析与方法挖掘阶段（阿布都米吉提·阿布力克木等，2016；李玲玲 等，2020；Pickens et al., 2020;Yang et al., 2020）。在水体提取的技术手段上也经历了由人工目视解译向机器学习、人工智能等自动化方法转变，目前已迈入地球大数据云平台支持下的多源数据融合与深度挖掘技术的创新攻坚阶段（吴传庆 等，2006；慎利 等，2013；洪亮 等，2019；周岩 等，2019）。随着遥感技术的时空分辨率及光谱分辨率不断提高，遥感反演和估算的精度大幅提升，全方位、全天候的水文与水资源过程监测已逐步推进。然而，受制于下垫面多样性、陆表水体变化过程的复杂性以及遥感技术自身的局限性，当前尚未实现永久水体与季节性水体的标准化提取，陆地水体的高频、长期动态监测资料仍十分宝贵。

基于大空间尺度、长时间序列遥感影像的地表水资源监控、评估及过程反演等工作已在全球范围广泛开展，客观全面、准确系统地揭示了各级时空尺度下地表水资源的基本状况及长期趋势（钱文婧等，2011；刘瑞杰，2020）。已有研究指出，受水利工程建设影响20 世纪80 年代以来全球永久水体不断扩张，水体净损失区集中在中亚及中东区域（Pekel et al., 2016；段巍巍 等，2017）。洲际、国家及区域尺度的陆表水体提取与分析在水体变迁的时空特征、驱动因素及其生态环境响应方面取得一系列进展（Zou et al., 2018; Busker et al., 2019; Prigent et al., 2016），水库、湖泊等微观尺度水体变迁及生化过程演变研究逐渐深入（王铭 等，2015；谷娟等，2018；高耶 等，2019）。受数据获取及数据挖掘能力所限，区域及流域地表水体的监测与变迁研究多聚焦于年际变化，季节、月度等更精细时间尺度上的研究尚不多见，区域水体尤其是季节性水体的识别、动态刻画缺乏支撑与标准。地表水体作为最活跃的地表覆被类型，其分布范围与时空动态等变化频繁，影响区域水文水资源安全，因此，区域尺度地表水体范围、水体淹没频率及其时空变化研究亟需开展，尤其针对人类活动影响显著区域，其水体季节性变迁的时空规律及其驱动因素识别对于区域洪涝灾害防控、水资源精细化管理及生态环境保护与恢复具有重要意义。基于此，本研究以人类活动影响显著的粤港澳大湾区为研究区，探讨区域地表水体范围及淹没频率的时空变迁过程，识别区域永久性与季节性等水体范围，辨析水体范围及其淹没频率变迁的主导驱动因素，以期为粤港澳大湾区水生态与水环境安全提供参考和借鉴。

1 研究区概况

粤港澳大湾区位于珠江流域下游，属海洋性亚热带季风气候，区内降水丰沛河网密布，河网密度高达全国的5倍，水面率约为14%（图1）。下游三角洲河网区丘陵、台地、残丘星罗棋布，水道纵横交错，分八大口门入海，构成“三江汇集，八口出海”的水系格局。粤港澳大湾区滨海的地理区位、低平的地貌特征、湿热的气候条件与复杂的河网水系格局，为区域生态建设与经济发展提供水资源保障的同时，也造就洪涝潮咸等多样的水资源挑战。作为改革开放的前沿阵地，区内人口密集、经济发达，人口密度约为全国的9倍，城镇化率超过85%，城市建设紧邻骨干河网水系，地表水体与建设用地镶嵌交融。在行政区域上，包括香港、澳门两大特别行政区及广东省内的广州、深圳、珠海等9 市，推进粤港澳大湾区建设已上升为国家战略之一。复杂的自然背景、水文情势，再加上经济社会高速发展带来的高强度负荷，致使大湾区地表水体日趋破碎，水环境质量不断降低，洪涝风险急剧攀升，水安全威胁愈加紧迫。

图1 粤港澳大湾区土地利用覆被（2020年）Fig.1 Land use and land cover of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area in 2020

2 数据与方法

2.1 数据来源

数据来源于30 m 分辨率的1999-2020 年全球月尺度及年尺度水体动态数据库GLAD（Global Land Analysis & Discovery①https://glad.umd.edu/dataset/global-surface-water-dynamics），该数据库基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine）利用研究时段内Landsat 5、7、8的340万景影像制提取而成。与传统的基于相元统计的水体分布制图相比，该数据库针对水体变动区域采用基于概率样本的无偏估计，制图精度和可靠性大幅提升（Pickens et al., 2020）。本研究基于2001—2020年水体淹没频率分布数据开展长序列水体淹没频率时空动态演变及其驱动力分析（2010 与2012 年部分区域影像缺失未纳入研究序列）。同时，收集2000—2020年每5 a时间间隔的中国多时期土地利用覆被数据集（CNLUCC），以及高精度数字高程模型、第三次全国国土调查数据、广东省河网水系图等专题资料，用以辅助粤港澳大湾区水体分布及频率提取、图像矫正及精度验核等工作。

2.2 水体淹没频率

水体淹没频率反映某一位置被淹没时间占总体时间的比值（Wu et al., 2015），指在研究时段内（通常为1 a），某一位置被水体淹没的天数与研究时段内总天数的比例，其计算公式为：

式中：F（Frequency）为水体淹没频率；Di为像元属性为水体的天数；N为研究时段内总天数（本研究为365 d）。

2018—2019年开展的全国第三次全国土地调查结果显示，粤港澳大湾区河渠、湖泊、水库、基塘等水体面积共计6 630 km2，与GLAD 数据库中的2018、2019年频率在20%以上的水体面积较为接近（6 900 km2）。GLAD数据库采用时间变动法初步划分的近20年来粤港澳大湾区多年永久水体面积约为1 988 km2，与90%以上水体淹没频率所占面积相当。故以20%与90%的水体淹没频率作为临界点，将区域内水体覆盖范围划分为易涝区、季节性水体及永久水体3种类型（表1）。

表1 粤港澳大湾区地表水体类型划分依据（2000—2020年）Table 1 The criteria of the land surface water body classification of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area during 2000-2020

2.3 数据处理与验证

水体淹没频率误差主要来源于影像质量及分类方法。根据研究区范围，对原始数据进行质量检验、投影变换、掩膜提取等预处理，结合区域地形图、河网水系图、土地利用图及第三次全国国土调查数据等基础资料，校准并输出区域年尺度及月尺度水体淹没频率空间分布，提取最大、永久及季节性水体边界，并分别与第三次全国国土调查数据以及典型时期谷歌影像进行叠置分析与空间统计分析，计算水体淹没频率分类的准确率。

水体边界吻合度的分析过程中，首先在形状轮廓上任选2点，建立基线，然后计算此线的中点到达周围所有点的距离，轮廓吻合度计算公式为：

式中：D为轮廓总体吻合度；Dai为参考点至水体提取边界的距离；Dri为参考点至实测水体边界的距离；n为线段总数。

斑块类型或位置误差主要来源于图像质量及解译判读。采取随机抽样调查的方式验证最终水体提取精度并校准提取结果。精度验证过程中，首先将精度划分为11 个等级（0～10），其中0 表示斑块类型完全不正确，10为斑块类型完全正确。完全正确的斑块占所有斑块的比例即为总体精度：

式中：P为总体精度；N10为得分为10分的分类完全正确的斑块数量；N为所有斑块数量。

以区域内面积最大的水体白盆珠水库为例，白盆珠水库永久水体边界均位于第三次国土调查边界内，平均水体边界与第三次国土调查边界吻合度约为95%。丰水期谷歌地球影像与最大水体边界吻合度较高，水体淹没频率分类准确率约在97%（图2-a），枯水期谷歌影像水体范围均在永久水体边界内，水体淹没频率分类准确率约在94%（图2-b）。基于粤港澳大湾区全域的随机样点验证结果表明，水体淹没频率分类的准确率约为92%。

图2 白盆珠水库边界与影像对比（a.永久水体、最大水面及三调边界对比；b.水体淹没频率；c.高蓄水位边界与最大水面边界对比；d.低蓄水位边界与永久水面边界对比）Fig.2 Boundary and image comparison of Baipenzhu reservoir (a.boundary of permanent water body, maximum water body and the boundary from the Third national water resources survey; b.water frequency; c.boundary of the high storage level; d.boundary of the low storage level)

2.4 弹性分析方法

水体变迁对变化环境响应敏感性可采用弹性分析法（Sankarasubramanian et al., 2001）探讨。该方法应用广泛、操作简单、物理意义明确，是定量分析长期水体变迁对气候及人类活动干扰响应的可靠方法。鉴于水体面积主要受降水、蒸散发、气温及城镇发展等因素的影响，蒸散发与气温变迁高度正相关，故水体变迁可用降水、气温及城市化发展等因素描述。

式中：A为水体面积；P为降水量；T为年均温；U为城镇面积；水体面积随时间变迁对降水、区域蒸散发及人类活动干扰的弹性系数可看作之间的线性回归系数。因此，依据式（4）进行线性回归，即可得到该弹性系数的最小二乘无偏估计。各要素随时间的变迁可以概化为：

引入弹性系数：

式中：εP、εT、εU弹性系数，分别为水体面积变迁对降水、区域蒸散发及城市化变迁的弹性系数。若弹性系数εP为2，则表明在其他因变量不变的情况下，降水每增加1%将引起水体面积增长2%。降水对水体面积的相对贡献率（C）可表示为：

在进行弹性分析的过程中对各序列数据进行标准化处理，采用的标准化方法为：

3 结果与讨论

3.1 地表水面积时间分布变迁

近20年来，粤港澳大湾区地表水体面积呈微弱的下降趋势，年最大、平均及永久水体衰减率约为50、31 与11 km2/a。研究时段内粤港澳大湾区年最大、平均及永久水体面积分别在9 385～11 388，6 730～7 671 与2 628～3 003 km2之间波动（图3-a），最大水体面积波动幅度较大，约为21%，平均及永久水体面积波动幅度均在14%左右。根据水体淹没频率统计，研究区内季节性水体占最大水体面积的比例高达45%，永久水体较易涝区面积占比略高（分别为29%与26%）（图3-b）。区内自然湖泊数量较少，地表水体覆盖以水库和坑塘为主，占比高达70%，其次为河流。

图3 粤港澳大湾区历年最大与平均水体面积（a）和平均水体淹没频率分布（b）Fig.3 Water extent change(a) and water frequency distribution(b) of the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area

3.2 水体淹没频率及水面率的空间动态

3.2.1 地表水水体淹没范围及频率空间特征 粤港澳大湾区永久水体仅占区域面积的5.05%，季节性水体占比约为7.87%，平均水面率约为12.92%。在空间分布上，包括东莞、佛山、中山、珠海、澳门、香港等行政区在内的珠三角河网区水面率较高，均在20%以上，尤其澳门地区水体约占地表总面积的2/3。港澳地区永久水体占全部水体的比例高达75%～85%，其余9市永久水体占比仅为全部水体的25%～40%。位于区域东部及西北部的惠州、深圳、肇庆等地区，各种水体比例远低于大湾区平均水平，尤其是惠州地区，永久水面率仅为2.15%（表2）。

表2 粤港澳大湾区各行政区地表水体特征（2001—2020年平均值）Table 2 Spatial dynamics of land surface water area and ratio of each administrative division (averaged from 2001-2020)

从空间动态角度，粤港澳大湾区东翼的惠州、深圳及香港地区季节性水面率及总体水面率呈上升趋势，其余地区均以下降趋势为主（图4）。尤其是珠江下游核心区域，如佛山、中山、珠海、澳门等区域，其易涝区的扩张与水面率缩减趋势最为剧烈，导致洪涝风险不断升级的同时水资源水环境压力愈加突出（见图4）。

图4 粤港澳大湾区各行政单元水体变迁（前期与后期）Fig.4 Water surface dynamic of GBA in each administrative division (2001-2010 to 2011-2020)

3.2.2 地表水体淹没频率与城市扩张 粤港澳大湾区水体淹没频率的城乡差异明显，城市区域各频率水体的占比远低于全区平均水平，尤其是2011—2020年由耕地、森林及水域等用地类型转化为城镇用地的城市扩张区域，大量永久水体与季节性水体被侵占填埋，其中约90%永久水体消失，超过1/3季节性水体萎缩，导致城市扩张区域内各种水体占比较老城区为低（表3）。从时间变迁角度看，近20年粤港澳大湾区水面率明显降低，季节性水体与永久水体下降幅度均在3%左右，易涝区减少约5%。老城区永久水面率迅速降低，季节性水体略有增长。

表3 新老城区地表水占比变迁（前期与后期）Table 3 Temporal dynamics of land surface water ratio of urban and total region (2001-2010 to 2011-2020)

3.3 典型地表水演变

3.3.1 水库 受气候变化与人类活动等因素的影响，2001—2020年研究区内除白盆珠水库以外的大中型水库水体淹没频率均呈波动增长的趋势，大量季节性水体及易涝区转化为永久水体，促使永久水体大幅增长。研究时段后期较前期水库永久水体扩张约6.6%，最大水体及平均水体增长幅度均在2.4%左右，季节性水体萎缩约5%，易涝区略有增长（图5）。

3.3.2 基塘 粤港澳大湾区基塘系统广泛发育于低洼易涝的西江及北江沿岸，典型基塘区水体淹没频率及水体面积以退化趋势为主（表4、图6）。研究时段后期，粤港澳大湾区基塘各等级水体面积平均萎缩15%左右，水体淹没频率与人类干扰程度呈明显正相关，城市化等人类活动较弱的西北部地区（基塘1 区）水体萎缩相对较慢，永久水体略有扩张。以广佛交界处为代表的人类活动干扰强烈的珠三角腹地区域（基塘4 区），永久水体萎缩接近40%，基塘区水体高度破碎化的同时，边界呈人工痕迹明显的规则几何形态，河涌弯曲细化，公路、渠道等线性元素深入基塘内部，乡村建设与城镇扩张蚕食基塘空间，最终导致基塘系统空间格局简化、生态服务价值退化及雨洪调蓄能力弱化。

图6 基塘区水体淹没频率变化（2001—2020年）Fig.6 Dynamics of submerged frequency in Key dike-pond region (2001-2020)

3.4 地表水面演变驱动力分析

研究时段内，粤港澳大湾区总体水体及基塘水体持续缩减，各类型水体面积与城市发展水平呈高度负相关（表5）。弹性分析表明，对于粤港澳大湾区所有水体，最大水体及易涝区面积受降水及城市发展的双重影响，且二者的相对贡献差别不大。而粤港澳大湾区季节性、永久及平均水体面积对降水及气温改变的弹性系数均未达到显著性水平，仅对城市化响应显著，城市化的弹性系数在0.40～0.74波动，反映降水及气温的影响微弱，城镇扩张是影响季节性、永久及平均水体面积的主导因素。

表5 区域水面变迁的驱动力分解（2001—2020年）Table 5 Driving force decomposition of the local water area(2001-2020)

基塘系统受城市化干扰最为敏感。最大基塘水体面积及易涝区面积对降水及城市发展响应均较显著，尤其是最大基塘水体面积主要受控于城市化发展，基塘易涝区受降水与城市化影响相当。季节性与平均水体面积缩减主要归因于城市发展，气温增长也有一定影响。永久水体面积的萎缩仅对城市发展响应显著。

湖库水体面积变迁受城市化及气温等因子的影响作用较小，降水变化对湖库最大、永久及平均水体面积的促进作用明显，降水每增长1%，最大、永久及平均水体面积分别增长0.82%、0.47%及0.85%。受人工调蓄等作用的影响，湖库易涝区及季节性水体面积的扩张机制较为复杂，对降水、城市化及气温变化均不敏感。

4 结论与展望

本研究基于GLAD 全球水体淹没频率数据库，结合全国第三次土地调查等数据资料，以粤港澳大湾区为例，分析区域水体淹没频率的时空变异规律，识别水体范围及淹没频率变迁的驱动因素。结果表明，1）2001—2020 年粤港澳大湾区水体淹没范围及频率不断衰减，最大、平均及季节性水体面积衰减速率分别为50、31与11 km2/a；2）水体淹没频率及其变迁具有明显的空间差异、城乡差异及水体类型差异，珠三角腹地地区水体淹没频率衰减趋势最为强烈，新增城市扩张区水体急剧萎缩，基塘系统大量流失；3）区域水体变迁的主导驱动因素为城市化引起的土地利用变化，大中型湖库面积增长主要受降水变迁控制。

随着气候变化的加速推进与区域城市的进一步扩张，粤港澳大湾区地表水体将面临更加严峻挑战。GLAD 数据库基于Landsat 系列卫星挖掘水体淹没频率，提供可靠度较高的水体数据库，但受原始影像质量所限，空间分辨率仅为30 m，可进行长期动态监测，但在极端洪水事件监测、洪水应急支撑服务等方面精度依旧不够，同时，在云影去除等方面具有一定的不确定性。此外，粤港澳大湾区为典型的多云多雨地区，高质量光学影像成像比例低，更高时空精度的水体动态监测亟需新方法、新数据的补充，如低空无人机遥感、地面传感系统、人工智能及人工野外勘测等方法。鉴于此，基于多元遥感影像融合，利用机器学习、深度挖掘等方法开展河湖水库、基塘湿地等地表水体的动态监测，为国家重大区域战略的推进提供更可靠的水资源与水安全保障是未来粤港澳大湾区发展必须要解决的问题之一。