2013—2022年辽河口湿地潮沟发育时空动态演变

袁煜淞，王国栋，刘吉平，胡楠林，赵美玲，孟敬慈，陈 旗，张 涛,4

(1.吉林师范大学地理科学与旅游学院，吉林四平 136000；2.中国科学院东北地理与农业生态研究所湿地生态与环境重点实验室，吉林长春 130102；3.中国科学院大学，北京 100049；4.东北师范大学地理科学学院，吉林长春 130024)

滨海湿地是位于陆地与海洋之间的生态过渡区，潮沟作为由海洋和河流动力塑造的潮汐通道，是滨海潮滩最活跃的陆海交互微地貌单元[1-2]。潮沟系统的形态特征与陆地河流系统有相似之处，但却并不像陆地河流那样只是单向流动，在海浪和潮汐的影响下，潮沟实际上是一个双向流动系统[3]。潮沟广泛分布在河口和潮滩地区，他们是淡水与咸水交汇的核心区域。同时，潮沟也是陆地与海洋生态系统进行能量、物质和基因交换的主要通道，展示了河口地区独特的水文连接模式[4]。

近年来，人工岸线不断向海推进[5]，导致滨海湿地潮滩系统萎缩，潮沟发育受到影响，面临生态意义的丧失。因此，开展对潮沟发育的研究和评估，对于滨海湿地保护与恢复具有重要意义，这也是当前滨海湿地研究的关键议题之一。国内外已开展了大量关于潮沟发育的研究，如利用实地调查[6-7]、室内实验[8-10]等方法对潮沟系统进行研究，但是受到观测尺度的限制，上述方法难以模拟滨海湿地复杂自然条件下的潮沟特征[11]。利用遥感技术则可以摆脱复杂自然条件的影响，基于多源时间序列遥感影像进行潮沟系统的提取及其形态特征参数的分析，能够为潮沟系统的演化提供支持[12]。例如，基于长时间序列遥感影像对黄河三角洲潮沟网络的动态演变进行分析[13-14]；采用分形理论探究黄河三角洲和长江口九段沙湿地潮沟的发育特征[15-16]；基于潮位校正原理划分潮区以此探讨辽河口湿地潮沟的空间分布特征[17]；采用无人机航拍技术构建地形数据对辽河口湿地潮沟与植被之间的关系进行分析[18]。这些研究通过分析潮沟的形态参数，对潮沟网络的发育进行了系统评估。然而，以往研究多聚焦于辽河口潮沟的现状，缺乏基于长时间序列与空间尺度的辽河口潮沟发育时空动态特征的深入研究。利用遥感技术对辽河口潮沟发育的时空动态演变特征进行研究，有助于了解辽河口滨海湿地的整体变化情况，对正在筹建的辽河口国家公园的总体布局规划、区域勘界和调查具有重要科学意义。

本研究以辽河口湿地典型区域的潮沟作为研究对象，基于Landsat 8、Sentinel 2 卫星遥感影像，采用目视解译法提取潮沟信息，通过计算潮沟发育的形态特征参数，评估2013—2022 年潮沟发育的时空动态演变，并进一步采用空间自相关分析、冷热点分析、相关分析等统计分析方法，揭示辽河口东岸区、西岸区和河口冲积岛潮沟发育的时空变化特征及趋势，以期为辽河口湿地的科学保护与管理提供科学依据。

1 数据来源与方法

1.1 研究区域

辽河口湿地(40°43′54″N～40°57′13′N，121°31′55′′E～121°57′0′′E)位于辽宁辽河口国家级自然保护区内[17](图1)，主要由东西两岸潮滩、河口冲积岛和外海水体组成[19]，潮滩、潮沟发育众多，是中国北方滨海湿地分布较为集中的地区[20]。辽河口湿地是由辽河、双台子河、大凌河、小凌河等河流与海洋潮汐共同作用形成的粉砂淤泥质海滩[21-22]。湿地中生长有典型的盐沼植被，以盐地碱蓬(Suaeda salsa)和芦苇(Phragmites australis)为主[18]。正在筹建的辽河口国家公园规划面积约17 万hm2，整合了辽宁辽河口国家级自然保护区等8 处自然保护地，以实现辽河口湿地及周边海域生态质量最优、生物多样性最丰富区域的最严格保护。自2015年以来，盘锦市启动“退养还湿”工程，于2020年实现了辽河口滨海湿地内所有养殖设施的拆除，恢复湿地5 726 hm2、自然岸线17.6 km[23]。潮滩逐步处于自然演化状态，为潮沟的发育提供了优良的空间[24]。潮沟作为海陆物质能量传输的重要通道，对滨海潮滩生态系统有着重要影响，然而，潮沟在时间和空间尺度上呈现何种发育趋势尚未清楚，这给辽河口滨海湿地的恢复以及国家公园规划建设相关政策的制定带来了困扰。根据辽河口滨海湿地潮滩的范围、地理位置和空间分布关系，参考入海口河道的空间位置，划分3个研究区域，分别为东岸区、西岸区和河口冲积岛(图1，2022年)，对不同研究区域内潮沟的时空动态演变进行遥感分析。

图1 研究区位置图及植被分布图Fig.1 Location maps of study area and vegetation distribution map

1.2 数据来源

基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine，GEE)平台，选取2013年、2015年、2017年、2020年和2022 年夏季，云量小于10%的Landsat 8 和Sentinel 2卫星遥感影像(表1)，空间分辨率分别为15 m和10 m，采用目视解译法，对辽河口湿地潮滩和潮沟信息进行遥感解译，并结合8 m分辨率的高分六号以及0.5 m分辨率的Google Earth影像进行辅助判读(图2)。利用野外调查结果和高分辨率google历史影像数据，对解译结果进行精度检验，结果显示Kappa系数均大于0.7，解译结果可信(表2)。

表1 遥感影像数据信息Table 1 Remote sensing image data information

表2 2013—2022年遥感影像解译精度结果Table 2 Results of interpretation accuracy of remote sensing images from 2013 to 2022

图2 2013—2022年辽河口滨海湿地潮滩与潮沟分布图Fig.2 Distribution maps of tidal flats and tidal channels in coastal wetlands of the Liaohe River estuary from 2013 to 2022

1.3 数据分析

1.3.1 潮沟空间分析

利用ArcGIS 10.8软件中的空间分析工具，对辽河口湿地潮沟时空动态演变进行冷热点分析[25]。利用空间分析方法，探究2013—2022 年辽河口湿地潮沟演变的空间异质性特征，为辽河口滨海湿地以及辽河口国家公园的规划提供科学支持。首先，将获取的潮沟矢量数据转化为栅格数据，设置栅格分辨率为10 m，将栅格数据进行二值化处理，潮沟值设置为1，其他地物类型设置为0。利用栅格计算器工具，对5 期潮沟栅格数据进行栅格加减处理，提取全部变化值，作为2013—2022 年辽河口湿地潮沟覆盖范围的时间序列演化数据。然后，对潮沟演化数据进行Moran’sI全局空间自相关分析，Moran’sI系数的数值在-1 到1 之间，小于0 为负相关；等于0为不相关；大于0 为正相关，分别代表空间分布均匀、随机和集聚3 种类型[26-27]。进行Moran’sI全局空间自相关测算后，Moran’sI指数为0.999＞0，呈正空间自相关，p值小于0.01，表明辽河口潮沟的演化具有一定的空间集聚性。最后，进行冷热点分析。

1.3.2 潮沟系统参数选取

通过目视解译的方法，利用ArcGIS 10.8软件，提取2013—2022年辽河口湿地潮滩(东岸区、西岸区和河口冲积岛)和潮沟的面状矢量数据。将潮滩面状矢量数据用于计算各时期各研究区域的面积(表3)。将潮沟的面状矢量数据转化为栅格数据并利用ArcScan拓展模块进行栅格矢量化操作，提取潮沟中心线，作为潮沟的线状矢量数据，在此基础上统计潮沟各项指标。根据辽河口湿地潮沟的发育结构，将与海洋连接的大型潮沟划分为Ⅰ级潮沟；将与海洋连接的小型潮沟和Ⅰ级潮沟的大型支流划分为Ⅱ级潮沟；将Ⅰ级潮沟的小型支流和Ⅱ级潮沟的支流及孤立的小型潮沟划分为Ⅲ级潮沟[14]。选取的潮沟系统指标包括潮沟的数量、长度[28]、频数[17]、密度[29]、分汊率[30]、分形维数[16]以及网络环通度(α指数)、节点连接率(β指数)和网络连通度(γ指数)3个网络连通性指标[31]，计算公式见表4。

表3 2013—2022年辽河口不同研究区域潮滩面积的变化Table 3 Area chages of tidal flats in different study areas of the Liaohe River estuary from 2013 to 2022

表4 潮沟系统相关指标的计算及意义Table 4 Calculations of tidal channel related indicators and their significances

2 结果与分析

2.1 潮沟冷热点分析

冷热点分析表明，辽河口湿地潮沟演化具有明显的空间异质性(图3)。变化的热点区域主要集中于西岸区的养殖场附近以及东岸区的填海造陆区域(p＜0.01)；冷点区域则由两岸河口向入海口，自北向南蔓延；冷点与热点在其蔓延趋势的中间地带形成不显著区域。

图3 2013—2022年辽河口潮沟演化的冷热点分析图Fig.3 Hotspot analysis map of tidal channel evolution in the Liaohe River estuary from 2013 to 2022

2.2 潮沟数量与长度

2013—2022 年，辽河口湿地潮沟的总长度与各级潮沟长度的变化趋势基本一致，整体上均呈增长趋势(图4)。潮沟的年平均增加长度为40.8 km，年平均增加数量为239条。在数量变化上，Ⅰ级潮沟增加了32条、Ⅱ级潮沟增加了319条、Ⅲ级潮沟增加了1 806 条；在长度变化上，Ⅰ级潮沟增加了68.5 km、Ⅱ级潮沟增加了187.4 km、Ⅲ级潮沟增加了111.9 km。从不同研究区域来看，西岸区、东岸区和河口冲积岛潮沟总长度分别增加了238.7 km、78.4 km 和50.7 km(表5)，潮沟长度的年平均增长速率由高到低依次为西岸区(26.5 km/a)、东岸区(8.7 km/a)、河口冲积岛(5.6 km/a)，两岸比河口冲积岛的增速快。2013—2022 年，西岸区潮沟长度占研究区总长度的比例由62%增加到63%，东岸区则由34%降低到29%，河口冲积岛由4%增加到8%。2013—2022 年，西岸区潮沟数量增加了1 216 条，东岸区潮沟增加了675条，河口冲积岛增加了265条；西岸区潮沟数量的年平均增长速率为135.1条/a，东岸区为75条/a，河口冲积岛为29.4条/a。

表5 2013—2022年辽河口不同区域不同等级潮沟的长度和数量Table 5 Length and number of tidal channels in different areas of the Liaohe River estuary from 2013 to 2022

图4 2013—2022年辽河口不同等级潮沟长度的变化Fig.4 Length changes of different grades of tidal channels in the Liaohe River estuary from 2013 to 2022

2.3 潮沟频数

2013—2022 年，辽河口湿地潮沟频数增加了12.75 条/km²，年平均增加了1.41 条/km²(图5)。其中，西岸区、东岸区和河口冲积岛潮沟频数分别增加了10.07 条/km²、19.59 条/km²和17.47 条/km²，西岸区、东岸区和河口冲积岛潮沟频数的年平均增长速率分别为1.12 条/(km²·a)、2.17 条/(km²·a)和1.94 条/(km²·a)。东岸区是3个区域中潮沟频数增长最快的区域，西岸区增速最慢。不同研究区域潮沟频数的增长速率由快到慢依次为东岸区、河口冲积岛、西岸区。

图5 2013—2022年辽河口潮沟发育形态特征Fig.5 Morphological characteristics of tidal channel development in the Liaohe River estuary from 2013 to 2022

2.4 潮沟密度

2013—2022 年，辽河口湿地潮沟密度增加了2.25 km/km²、年平均增加了0.25 km/km²(图5)。西岸区、东岸区和河口冲积岛潮沟密度分别增加了2.03 km/km²、2.52 km/km²和3.42 km/km²。东 岸区、西岸区和河口冲积岛潮沟年平均增长速率分别增加了0.28 km/(km²· a)、0.23 km/(km²· a)和0.38 km/(km²·a)。河口冲积岛潮沟密度的年平均增长速率高于东岸区和西岸区。

2.5 潮沟分汊率

2013—2022年，辽河口湿地潮沟分汊率增加了10.31 pcs/km²，年平均增加了1.15 pcs/km²，其中，西岸区潮沟的分汊率增加了8.34 pcs/km²，东岸区增加了15.67 pcs/km²，河口冲积岛增加了12.72 pcs/km²(图5)。东岸区、西岸区和河口冲积岛潮沟分汊率的年平均增长速率分别为1.74 pcs/(km²·a)、0.92 pcs/(km²·a)和1.41 pcs/(km²·a)。东岸区潮沟分汊率的年平均增长速率高于河口冲积岛，二者差距不大但都高于西岸区。

2.6 潮沟分形特征

分形维数表示潮沟发育的复杂程度，用盒计法来进行分析，使用ArcGIS软件对潮沟进行网格分析，选取边长r为10 m、50 m、100 m、150 m、200 m、250 m 和300 m 共7 组网格数据，得到对应年份覆盖潮沟所需的不同的盒子数，根据公式求出对应值。最小值10 m与影像分辨率一致，可以确保包含最小的潮沟线要素单元。如果取值在1 到2 之间，说明潮沟发育具有分形特征；潮沟的支流越多，网络越复杂，则分维值越大[32]，发育程度越好。如图5所示，2013—2022年辽河口湿地潮沟的分形维数增长了0.078，年平均增长了0.008 6，其中，西岸区潮沟的分形维数增长了0.081，东岸区增长了0.077，河口冲积岛增长了0.122。从潮沟分形维数的年平均增长速率来看，西岸区最高，为0.009 0，其次是东岸区和河口冲积岛潮沟，分别为0.008 5和0.013 5。

2.7 潮沟网络连通性

如图6所示，α、β和γ三个指数的变化趋势基本一致，具有高度同步性。辽河口湿地潮沟的网络连通性水平年际变化表现为2017 年最高，2013年、2020 年、2015 年和2022 年依次降低。2013—2022年，辽河口湿地潮沟的网络连通度波动下降，变化幅度较小，各研究区域之间存在差异。2013—2022年，西岸区、东岸区和河口冲积岛潮沟的网络环通度(α指数)均值分别为0.15、0.15 和0.31；节点连接率(β指数)均值分别为1.29、1.37 和1.60；网络连通度(γ指数)均值分别为0.43、0.46 和0.54。河口冲积岛潮沟的网络连通性优于东岸区和西岸区。

图6 2013—2022年辽河口潮沟网络连通性指数的变化Fig.6 Changes of network connectivity indices of tidal channels in the Liao River estuary from 2013 to 2022

2.8 不同潮沟参数之间的相关分析

将2013—2022 年5 个时期3 个研究区共计15个样本单元，进行时间序列统计分析。结果显示，潮沟长度与数量之间高度正相关(R2=0.924 8，p＜0.001)(图7)。潮沟频数、潮沟密度、潮沟分汊率与潮沟分形维数之间的线性拟合结果均高度正相关(p＜0.001)(图7)；潮沟分形维数的变化与潮沟发育各项参数的变化呈现一致性。

图7 辽河口潮沟不同参数之间的关系Fig.7 Relationships between different parameters of tidal channel in the Liaohe River estuary

3 讨论

2015 年辽河口国家级自然保护区实施“退养还湿”政策，2022年开展围海养殖坑塘以及相关建筑物全部推平相关工程，在保护区陆续出台对滨海潮滩相关保护政策背景下，辽河口湿地正逐步自然恢复滩涂湿地原本面貌，潮沟系统发育呈自然良性演变。

在空间区域尺度上，Moran’sI指数为0.999＞0(p＜0.01)，表明辽河口湿地潮沟动态演变过程具有显著的空间集聚特征。总体而言，变化强烈的热点区域大多分布在植被分布较少的区域或者光滩；变化缓慢的冷点区域大多分布在植被分布较多的区域。结合图1，热点区域主要分布在东岸和西岸的滨海滩涂区域，区域内植被较少，并且在“退养还湿”政策下，西岸养殖区逐渐向滩涂过渡，潮沟发育条件有所改善。冷点区域主要分布在东岸区和西岸区的河口内部，植被生长较多。在河口冲积岛区域，自入海口向河口内部，由热点向冷点演变，植被分布区潮沟变化不大。

就辽河口潮沟整体发育规模而言，西岸区潮沟长度和数量发育更好，规模最大，2013—2022年潮沟长度增加了238.71 km，数量增加了1 216条，为增加最多的区域。这可归因于2015 年“退养还湿”政策的实施，养殖区的退出为潮沟发育提供了新的空间，从而导致西岸潮沟发育规模扩大；其次，西岸区滩涂面积和纵深优于东岸，有着更为宽阔的潮滩空间，利于潮沟发育，这与其他学者提出的宽阔潮坪促进潮沟发育的结论[33]一致。

辽河口3 个区域潮沟形态特征的对比分析结果表明，东岸区潮沟的频数、密度、分汊率等均最高(见图5)，可能因为相较于西岸区，东岸区潮滩较为狭窄，潮滩面积较小，潮沟长度和数量的增加，体现出较高的密集程度，因此，潮沟频数、密度和分汊率都高于其他区域，各参数特征具有一致性。此外，东岸区潮滩处于中潮滩和高潮滩，相较于拥有较大潮滩纵深，潮滩面积更大的西岸区[17]，受潮汐影响程度较高，有利于潮沟网络的发育。

潮沟的分形维数在一定程度上反映了潮沟发育的复杂性。本研究发现，辽河口湿地各研究区域潮沟分形维数均随着时间逐渐上升，所有的F值都大于1，潮沟发育具有分形特征但处于较低水平，最高值为1.36(2022年，东岸)。以往研究表明，典型水系网络的分形维数在1.5～2.0之间，且山区水系的分形维数较高，低地平原水系的分形维数较低[34-35]，由此推测辽河口湿地潮沟较低的分形维数与宽阔平坦的潮滩空间特征有关。潮沟频数、密度、分汊率与分形维数的线性拟合结果均为正相关(见图7)，符合时海东等[36]提出的潮沟密度和分汊率对分形维数有较大影响的结论。

2013—2022年辽河口潮沟的网络连通度呈下降趋势，表明其水文连通能力较为薄弱，与利用整体连通性指数(IIC)和可能连通性指数(PC)对辽河口湿地水文连通能力的评价结果一致[37]。辽河口潮沟网络连通度(α指数、β指数、γ指数)数值表现为河口冲积岛最优，东岸区其次，西岸区最差(见图6)。河口冲积岛潮沟的网络环通度(α指数)较高，最高值出现在2013年(0.393)，潮沟环状特征明显；两岸地区则处于较低水平，大部分时期α指数低于0.2，潮沟呈线性特征[13]。辽河口湿地潮沟的节点连接率(β指数)处于较低水平，2013 年河口冲积岛潮沟的节点连接率最高(1.738)，每个网络节点平均连接的潮沟不超过两条。除2022 年以外，河口冲积岛潮沟的网络连通度(γ指数)都超过0.5，具有较高的连通度，两岸潮沟的γ指数接近1/3，潮沟发育多呈树状结构，符合图2 的解译结果。总体而言，河口冲积岛网络连通度的3个指标均优于两岸地区且数值较高，推测与所处的空间位置和潮带有关，这与其他研究人员对辽河口潮滩潮带分区以及高潮滩潮沟网络连通度最高的结论[38]一致。

近年来，辽河口湿地潮沟的网络连通性呈现波动下降趋势，弱化了典型河口地区的水文连接模式，在辽河口滨海湿地的保护与恢复工作以及未来辽河口国家公园的建设中，应聚焦潮沟网络这一独特地貌单元，在不同区域采取符合区域特征的方法，力求发挥潮沟网络对滨海湿地恢复和发育的良性作用。在西岸，应巩固“退养还湿”成果，平整残留的养殖池，消除高程阻隔，加强潮沟网络间的通达度，进一步提高网络连通性水平，促进盐沼植被的恢复。河口冲积岛受到复杂水动力影响，网络连通性水平较高，后续研究工作中应重点探索水文条件变化与盐沼植被生长之间的关系。东岸地区涵盖红海滩风景廊道，应注重区域景观的演变趋势，监测潮沟的发育情况，适时进行潮沟清淤，疏浚网络通道，规划基于网络连通性水平的潮沟优化方案，营造辽河口湿地独特的景观格局。

4 结论

2013—2022 年，辽河口湿地潮沟的变化具有空间集聚性特征(p＜0.01)，滨海潮滩区域为潮沟变化的热点区域，上游河口区域为变化冷点区域。热点区域自海岸线向河口及潮滩内部蔓延，冷点区域自河口内部向海洋蔓延，二者在入海口处形成不显著界限。

2013—2022 年，辽河口湿地潮沟的发育程度总体处于上升趋势，潮沟长度和数量均有所增加，年平均增加长度为40.8 km，年平均增加数量为239条。其中，西岸区潮沟发育规模最优，潮沟长度和数量发育更好，长度增加了238.71 km，数量增加了1 216条；东岸区潮沟有更好的形态发育特征及分形特征，潮沟频数、密度、分汊率和分形维数的数值均最高；河口冲积岛具有较高的网络连通性，水文条件较好，潮沟网络的信息传输能力较强。相关分析表明，潮沟长度与潮沟数量高度相关，潮沟分形维数分别与潮沟频数、潮沟密度、潮沟分汊率高度相关。