黄河下游沿岸湿地景观格局变化研究

在遥感和GIS技术的支持下,结合研究区湿地的区域特点确定沿黄湿地景观分类系统。构建了湿地景观格局变化表征模型,综合利用景观多样性指数、景观破碎化指数、景观要素斑块分布质心空间变化等景观格局指标和斑块数量,斑块面积、斑块平均面积、斑块数量等景观类型指标,比较系统地分析了近七年研究区湿地景观格局的动态变化。结果表明:①研究区湿地的分布面积呈显著下降趋势;②随着人类干扰强度的增加,景观多样性上升;③湿地景观要素中,稻田湿地、滩涂面积在减少,而水库坑塘、黄河面积都在不断增加。     

近30年天津滨海新区湿地景观格局遥感监测分析

在GIS和FRAGSTATS软件支持下,结合景观格局数量分析方法,利用1979-2008年间共6期TM遥感影像与非遥感数据,对天津滨海新区近30年的湿地景观空间格局进行了动态分析。结果表明,滨海新区湿地(以人工湿地为主),1979-2004年滨海新区湿地总面积变化不大,但各类型间转换较大,主要是自然湿地转变为人工湿地,沼泽湿地几近消失。2006-2008年,由于城市建设大量滨海滩涂湿地被围填占用,到2009年5月自然海岸线的90%以上被占用。景观破碎度增加,湿地斑块数量从137个增加到704个,同时造成平均斑块面积下降。驱动力分析表明,降雨量减少的同时,年平均气温上升是主要的自然驱动因素。和自然因素相比,人类干扰为主要人文驱动因素,表现在水产养殖为主的农业经济活动、城市建设用地占用和围海造地等方面。目前,滨海新区几乎没有自然湿地生态系统,破碎化和人工化是该区域湿地的主要特征。     

黄河三角洲人类干扰活动强度变化及其景观格局响应

本研究以湿地变化较为剧烈的黄河三角洲为研究对象,基于RS技术和GIS空间分析方法,利用人为干扰度模型,结合区域人工沟渠建设情况,从区域和局地两个尺度直观揭示人类干扰强度时空分异特征,并探究区域景观格局对人类干扰活动的响应,以期为黄河三角洲滨海湿地生态保护与人类活动调控提供决策支持。结果表明：① 1995-2015年现代黄河三角洲区域人为干扰度和人工沟渠密度均明显增加,空间分布呈现从西南部向东部、北部,自内陆向沿海的扩展趋势;② 随着人类活动强度增强,研究区自然湿地面积减少,区域景观多样性和空间异质性增加,景观整体连通性减弱,景观复杂性降低;③ 景观格局对人类干扰强度变化的响应关系呈现出地区和时间差异;人类干扰活动强度相对较低的保护区受人工沟渠建设的影响,也呈现出斑块团聚程度降低、景观多样性增加和景观复杂性降低的变化趋势;④ 人为干扰度指数和人工沟渠密度指标互为补充,互相印证,可以较为全面、客观地反映黄河三角洲地区人类干扰活动强度。     

环长株潭城市群湿地生态安全研究

本文选取环长株潭城市群为研究区域,以Landsat TM影像解译后的土地利用数据、MODIS影像计算的植被指数,以及人口、经济和气候数据等为数据源,基于“压力-状态-响应”框架模型构建湿地生态安全评价指标体系对该区域2000-2010年湿地生态安全进行综合评价。结果表明：（1）环长株潭城市群2000、2005、2010年湿地生态安全指数均值分别为0.7268、0.7151和0.7196,湿地生态安全状态“良好”,生态安全等级程度为“较安全”。（2）环长株潭城市群区域差异性明显,一级湿地生态安全区主要分布在洞庭湖周边,二级湿地生态安全区沿主要河流分布,三级湿地生态安全区主要分布在2个或3个城市之间的交界区域。（3)研究期间环长株潭城市群湿地面积变化明显,该区域湿地总面积逐年减少;森林沼泽、草本沼泽、湖泊、河流、水田的斑块分维数均呈增加趋势;水库/坑塘、河流破碎度指数明显高于其他景观类型,湿地生态系统服务价值总体减少。在此基础上,从土地利用变化与转型、湿地景观结构与功能、自然因素等方面对影响该区域湿地生态安全的主要驱动因子进行了分析。结果表明,人类社会经济活动直接作用于湿地生态环境,通过改变区域景观和土地利用结构使湿地面积发生变化,直接影响湿地生态安全。气温、降水等气候因素通过改变水热状况和植被覆盖,间接影响湿地生态安全。针对该区域湿地生态安全存在的问题,建议在发展过程中正确处理好经济与生态环境之间的关系,尽可能减少人类活动对湿地生态环境的干扰。     

湿地景观结构遥感动态变化分析

景观镶嵌结构是景观异质性的重要表现,同时又是各种生态过程在不同尺度上作用的结果。本文以北京市野鸭湖湿地自然保护区为区域背景,以RS、GIS和GPS为技术手段,监测获取了1996-2002年研究区域湿地土地利用／土地覆盖景观空间格局变化,探讨了土地利用/土地覆盖景观空间格局变化对湿地环境的影响。故此,对1998-2000年和2000-2002年湿地资源景观镶嵌结构的动态变化进行详细分析。结果表明:(1)利用遥感信息多尺度、多时相、多波段的特点,在GIS、GPS技术的支持下,能够快速及时准确地反映湿地景观类型的动态变化,为湿地资源监测、保护与利用提供科学依据。(2)借助景观生态学中的相关原理,通过景观空间格局计算模型解释不同类型湿地景观的分布、变化,剖析湿地景观演化机制,为湿地景观规划与评价服务。(3)分析认为,野鸭湖湿地景观格局发生了较大的变化,水域面积减少严重,耕地面积增长幅度不高,旅游用地和堤坝面积明显增加。(4)湖泊和沼泽草甸是控制和影响湿地景观格局的主体。野鸭湖整个湿地景观的破碎化程度降低,人类活动干扰湿地在不断减弱,湿地景观异质性在逐渐降低,斑块之间的连通性提高,生境斑块相互之间的隔离度大大减少,湿地景观趋向稳定。     

闽江口湿地遥感时空演变应用分析

将闽江口湿地动态变化度、湿地变化转移矩阵和景观生态学的空间格局模型相结合,横、纵向分析了1986- 1994年、1994-2000年两个时期闽江口湿地的动态演变模式。研究表明,在两个时期不同的社会政策和经济发展阶段,人类活动对闽江口湿地的干扰强度与对象不同,造成两个时期不同的湿地演变模式。在1986-1994年间景观类型动态变化,以水田面积的扩张为主导,在1994-2000年间景观类型动态变化突出表现为城乡建筑用地对水田、非湿地农业的占用。在1986-2000年间,湿地景观中,人工水域破碎度增加,破碎化速度提高,形状更加复杂化;水田破碎度和形状复杂度都由增加向减弱转变;天然水域破碎度减小,形状复杂程度由减少变为增加;滩地破碎度由减少变为增加,形状复杂化由增加转向减少。在中、小时间尺度范围内,人类活动是影响闽江口湿地演变的主要原因之一,特别是近10多年来社会经济的高速发展,城镇化进程的加速,人类活动成为影响闽江口湿地的最主要原因。     

基于CLUE-S模型的辽河流域景观格局空间分布模拟

基于CLUE-S模型,以辽河流域为研究区,利用2000年和2010年两期土地利用数据,采用Logistic逐步回归方程ROC曲线,选择高程、距离、土壤等8种驱动因子,对2010年景观格局进行模拟,并依据2010景观格局、相应的辽河流域土地利用规划,设置3种不同情景,进行2010-2020年景观格局模拟。研究表明：(1)模拟的2010年景观格局,kappa精度达到90%以上,表明CLUE-S模型在辽河流域具有良好的景观格局模拟能力。(2)辽河流域在不同情境下,建设用地均出现不同程度的增加,耕地出现不同程度减少。其中,情景2中,森林有所减少,耕地转化幅度较大,建设用地围绕辽河流域城镇带建设逐步扩展,集中在沈阳、抚顺、鞍山等工业发达城市;情景3中,森林、湿地逐步扩大,表现在东部退耕还林,南部紧靠辽海入口湿地增加。研究结论可为未来辽河流域的生态保护建设及景观格局合理规划提供参考依据。     

黄河三角洲湿地景观格局动态变化分析

在RS和GIS技术的支持下,以黄河三角洲1986,1996,2006年的三期TM影像为数据源,利用遥感图像处理软件对近代黄河三角洲湿地信息进行了提取.借助于地理信息系统软件和景观生态学软件,我们对20年来黄河三角洲湿地景观格局的动态变化,以及影响其格局动态变化的驱动力进行了分析.结果表明:(1)近20年来,人工湿地面积有了大幅度的增加,而天然湿地的比重在降低.其中,滩涂和柽柳灌草丛景观明显萎缩.(2)一些重要的景观格局指数的计算结果表明,20世纪90年代以来,黄河三角洲湿地景观斑块个数、香农多样性指数、香农均匀度指数一直在增加.黄河三角洲湿地景观的破碎化程度在加剧,斑块类型更加多样化,湿地景观中没有明显的优势类型且各斑块类型在景观中均匀分布.(3)湿地与湿地、湿地与非湿地之间发生着类型转化.其中,18.1%的芦苇草甸转化为农田;26.6%的翅碱蓬草甸转化为盐田;11.9%的芦苇沼泽转化为芦苇草甸.(4)在黄河三角洲湿地演化的过程中,受到自然和人为方面演化驱动力的共同作用.其中,自然因素主要有:黄河断流、泥沙淤积和自身演替动力等.人为驱动力主要为农田开垦、滩涂的开发与围垦、油田开发和人工建筑等.     

近30年刘家峡以下黄河上游河道湿地演变规律与驱动力分析

河道湿地是流域生态系统中,位于水陆交错地带,关联陆地生态系统和水生生态系统的桥梁和纽带,对蓄水滞洪、净化水质和水土保持,以下维持生物多样性和生态平衡起重要的作用。本文采用1986、1996、2000、2006和2015年5期Landsat遥感影像数据对刘家峡以下黄河上游湿地进行湿地解译提取,并利用空间统计分析法、转移矩阵法和质心位置变化法对刘家峡以下黄河上游河段河道湿地演变规律以及驱动力因素进行研究。结果表明,1986-2015年,黄河上游河道湿地面积从17.3万hm²逐渐减少到12.2万hm²,减少了29.0%。研究区土地利用类型的转移主要发生在河流、裸滩、草本湿地与耕地的相互转化上。过去30年嫩滩湿地的变化幅度远大于老滩湿地,嫩滩湿地面积从1986年的15.46万hm²减少到2015年的10.41万hm²,减少了32.7%,嫩滩湿地演变规律为天生湿地型之间的相互演变,即河流-裸滩-沼泽湿地。而老滩湿地面积基本处在稳定状态,面积范围在1.84~2.28万hm²之间,具有天然湿地-人工湿地与天然湿地-农业用地的演变规律特征。水渠湿地、坑塘湿地和森林湿地质心位置变化较为突出,由单一类型动态度分析可知,研究区自然湿地萎缩、城镇化加速、河流水面面积减少加快。以上分析结果与研究区气温、水利水电工程、灌溉用水、凌汛期冰情以及城镇化程度均有关,与降雨量无明确关系。     

地球之肾——湿地

“湿地”最早是1956年美国联邦政府开展湿地清查和编目时使用的。1971年2月,由前苏联、加拿大、澳大利亚等36个国家签署的《关于特别是作为水禽栖息地的国际重要湿地公约》(以下简称《湿地公约》)把湿地定义为:天然或人工的、永久性或暂时性的沼泽地、泥炭地和水域,蓄有静止或流动、淡水或咸水水体,所有季节性或常年积水地段,包括湿草甸、湖泊、河流及泛洪平原、河口三角洲、滩涂、珊瑚礁、红树林、水库、池塘、水稻田以及低潮时水深浅于6米的海岸带等,均属湿地范畴。长期以来,人们并没有把湿地作为一个重要生态系统进行保护,只是把它当作荒滩、荒地、荒水,无限度的开发利用,致使大量的湿地资源遭到破坏。随着人们对湿地作用认知水平的提高,湿地保护越来越受到重视,自1992年加入《湿地公约》,特别是进入新世纪以来,我国湿地保护工作进一步得到加强。     

Landscape pattern evolution processes of alpine wetlands and their driving factors in the Zoige Plateau of China

Zoige Plateau wetlands are located in the northeastern corner of the Qinghai-Tibet Plateau.The landscape pattern evolution processes in the Zoige Plateau and their driving factors were identified by analyzing the dynamic changes in landscape modification and conversion and their dynamic rates of alpine wetlands over the past four decades.The results showed that the landscape conversion between wetlands and non-wetlands mainly occurred during the period from 1966 to 1986.The marsh wetland area converted from lake and river wetlands was larger because of swamping compared to other wetland landscapes.Meanwhile,the larger area of marsh wetlands was also converted to lake wetlands more than other types of wetlands.The modification processes mainly occurred among natural wetland landscapes in the first three periods.Obvious conversions were observed between wetland and nonwetland landscapes(i.e.,forestland,grassland,and other landscapes) in the Zoige Plateau.These natural wetland landscapes such as river,lake and marsh wetlands showed a net loss over the past four decades,whereas artificial wetland landscapes(i.e.,paddy field and reservoir and pond wetlands) showed a net decrease.The annual dynamic rate of the whole wetland landscape was 0.72%,in which the annual dynamic rate of river wetlands was the highest,followed by lake wetlands,while marsh wetlands had the lowest dynamic rate.The integrated landscape dynamic rate showed a decreasing trend in the first three periods.The changes in wetland landscape patterns were comprehensively controlled by natural factors and human activities,especially human activities play an important role in changing wetland landscape patterns.     

Analysis of dynamics and driving factors of wetland landscape in Zoige, Eastern Qinghai-Tibetan Plateau

Zoige Wetland is one of the largest plateau wetlands in the world. This paper provides a dynamic analysis of spatial and temporal patterns of the wetland in Zoige, Eastern Qinghai-Tibetan Plateau, supported by ERDAS8.7 and ArcGIS9.0. It is the first comparative analysis of a system of rapidly changing wetland with landscape patterns in Zoige, using 3 classified landsat Thematic Mapper images of 1977, 1994 and 2001. The classified images were used to generate wetland distributing maps, and shape index （S）, diversity index （H）, dominance index （D）, evenness index （E）, fragmentation index （F） and fractal dimension （Fd） were calculated and analyzed spatiotemporally across pure grazing area in Zoige for each landscape type and in different periods （before 1977, during 1977-1994 and 1994-2001）, as well as the driving forces of natural and anthropogenic. The study shows that for a comprehensive understanding of the shapes and trajectories of the shrinking and desertificated land expansion of the wetland, a spatiotemporal landscape metrics analysis in different periods is an improvement than only with landscape changing rates. This type of analysis can also be used to infer underlying social, economic, and political processes that drive the observed wetland forms. The results indicate that wetland patterns can be changed over relatively short periods of time. The total area of lake reduced by 164.86 km^2, grassland extended by 141.74 km^2, semi-marsh extended by 105.94 km^2, marsh reduced by 86.00 km^2 the number of landscape patches reduced by 56, and their average area decreased by 2.68 km^2, the successions within lake, marsh, semi-marsh and grassland were found obviously. S decreased stepwise： D and F increased but H decreased： The changing rate after 1994 was 2.3 to 2.9 times greater than that before. The change of the wetland landscape patterns resulted in the interaction between socio-ceenomic and natural forces of positive and negative aspects; and natural factors affected as assistant aspect. Some important human activities in this period led to the change of the landscape patterns in this region directly. Some measurements made by government and NGO delayed the converting process partly.     

Dynamics of wetland landscape pattern in Kaifeng City from 1987 to 2002

It is very significant for urban development and urban wetland protection and utilization to probe into the process and reasons of urban wetland landscape dynamics. Taking the information of remote sensing and detailed land survey data as the basic information sources, with the help of RS and GIS, according to the principles and methods of landscape ecology, this paper analyzed wetland landscape pattern dynamics and its reasons in Kaifeng City, Henan Province of China, from 1987 to 2002. The results show that the total wetland area in Kaifeng City firstly reduced by 20.1% from 1987 to 1990 and then increased from 1990 to 2002, with an average annual growth rate of 3.3%. At the same time, landscape fragment degree and landscape dominance degree increased, respectively from 0.64 to 0.72 and from 0.3754 to 0.5563, but mean patch area, maximum patch area, patch fractal dimension reduced. As far as single landscape element concerned, fi＇om 1987 to 2002, patch area, patch number, patch density, patch shape and patch location changed in varying degrees in all wetland types in Kaifeng City, among which rice field changed most and others relatively less. In the recent 20 years, rice fields, lake wetlands, puddles and ponds had a higher stability, but river and bottomland wetlands were mostly transformed to land use types. The change of wetland landscape pattern was the result of the combined action of the Huanghe （Yellow） River, urban expansion, wide cultivation of rice, and rapid development of fishery. Among them human activities were the main driving factors for wetland landscape changes.     

Dynamic Changes in the Wetland Landscape Pattern of the Yellow River Delta from 1976 to 2016 Based on Satellite Data

The Yellow River Delta wetland is the youngest wetland ecosystem in China's warm temperate zone. To better understand how its landscape pattern has changed over time and the underlying factors responsible, this study analyzed the dynamic changes of wetlands using five Landsat series of images, namely MSS(Mulri Spectral Scanner), TM(Thematic Mapper), and OLI(Operational Land Imager) sensors in 1976, 1986, 1996, 2006, and 2016. Object-oriented classification and the combination of spatial and spectral features and both the Normalized Difference Vegetation Index(NDVI) and Normalized Difference Water Index(NDWI), as well as brightness characteristic indices, were used to classify the images in eCognition software. Landscape pattern changes in the Yellow River Delta over the past 40 years were then delineated using transition matrix and landscape index methods. Results show that: 1) from1976 to 2016, the total area of wetlands in the study area decreased from 2594.76 to 2491.79 km~2, while that of natural wetlands decreased by 954.03 km~2 whereas human-made wetlands increased by 851.06 km~2. 2) The transformation of natural wetlands was extensive: 31.34% of those covered by Suaeda heteropteras were transformed into reservoirs and ponds, and 24.71% with Phragmites australis coverage were transformed into dry farmland. Some human-made wetlands were transformed into non-wetlands types: 1.55% of reservoirs and ponds became construction land, and likewise 21.27% were transformed into dry farmland. 3) From 1976 to 2016, as the intensity of human activities increased, the number of landscape types in the study area continuously increased. Patches were scattered and more fragmented. The whole landscape became more complex. In short, over the past 40 years, the wetlands of the Yellow River Delta have been degraded, with the area of natural wetlands substantially reduced. Human activities were the dominant forces driving these changes in the Yellow River Delta.     

CA-Markov与LCM模型的黄河三角洲湿地变化模拟比较

为了了解黄河三角洲湿地景观类型演变最优模拟模型以及景观的变化趋势,本文采用1996、2006、2016年3期黄河三角洲分类影像,分别利用CA-Markov、LCM、2种模型叠加开展变化模拟。研究发现：① 在相同驱动力因子影响下,空间模拟上LCM比CA-Markov好,数量模拟上,CA-Markov比LCM更贴合,对于变化较大研究区,综合2种模型优势来模拟该湿地变化最佳;② 对于较强的人为、自然灾害干扰,会对模拟精度有影响。在LCM模型中,驱动力相同情况下,生成适宜性图像的转移子模型数量越多,模拟精度越高。对于CA-Markov模型,比例误差系数适宜的设置对数量模拟的精度也有提升;③ 在保持2006-2016年的变化趋势下,综合2种模型模拟的2026年自然湿地面积1252.69 km ²,人工湿地面积1265.00 km ²,非湿地面积924.51 km ²。从2026年黄河三角洲模拟的结果可看出,自然、非湿地的面积减少,人工湿地大量的增加并不断向浅海区域扩张。通过对黄河三角洲湿地变化进行预测分析,可为湿地资源的合理有效利用与管理等提供科学依据。     

北京湿地分析与监测

在“3S”技术支持下,结合野外调查与室内综合分析,全面调查监测了北京地区湿地的类型、面积。其类型较多、分布较广、湿地环境差异显著,生物多样性丰富。湿地的主要类型包括湖泊湿地、河流湿地、水库、池塘、稻田等自然湿地和人工湿地,其中人工湿地面积为323541.822km²,自然湿地面积为138214.740km²,约占全市面积的0.3%。另外,选择重点水库湿地和典型湿地做了动态变化研究,结果表明:水库湿地中的密云水库、官厅水库和怀柔水库与1998年相比,面积分别减少了42.0%,23.9%和4.9%,典型湿地的景观格局也发生了相应的改变。由此可以看出,北京湿地面积逐年减少、生态环境质量逐年下降。最后,根据北京湿地现状和暴露出来的问题,提出了一些建设性的结论和建议。本项目的实施为进一步研究湿地变化与周边气候、地形地貌、土地利用、植被变化以及社会经济发展情况的关系,分析湿地受威胁因素,评价湿地生态环境现状,提出湿地保护的措施,奠定了基础。     

近50年来富锦湿地景观遥感与GIS的时空动态分析

湿地是重要的自然资源,但是由于自然和人为影响,湿地正在大面积的萎缩,导致功能和效益下降,并危及到区域的持续发展。本文以三江平原挠力河流域富锦(市)作为研究区域,以RS、GIS和Fragstats为技术手段,分析了自1954年以来沼泽湿地的空间和时间退缩过程及其驱动力,重建了自1954年以来的土地利用/土地覆被变化过程。结果表明,湿地面积由1954年的519.917．96hm²下降到105.008hm²,由占总面积的61．27％下降到12．39％,仅是原来面积的17．74％;而耕地面积由223 173．54hm²增加到597 156．25hm²,由占总面积的25．31％增加到70．45％。同时指,出人类的农垦活动是富锦沼泽湿地面积退缩的主要原因。     

近40年来白洋淀湿地土地覆被变化分析

白洋淀是华北平原上现存最大的天然湖泊,是典型的内陆湿地。最近40年,白洋淀湿地出现了水面萎缩、生态功能急剧退化、生物多样性减小和水体污染严重等生态环境问题。本文利用1964年CORONA侦察卫星影像、1974年和1983年Landsat MSS影像和2002年ETM+影像,对白洋淀湿地的土地覆被变化及其驱动力做了详细分析。结果表明,湿地面积呈减少趋势:1964年为407.3km2,2002年缩减到274.63km²。湿地水面起伏变化大,1964年水面较宽,为346.75km²;到1974的10年间,减少到94.65km²,1983年和2002年水面继续变窄,水面面积分别为67.27km²和46.86km²。引起湿地土地覆被变化的原因包括降雨量的减少、蒸发量的增大、城市发展用水增大、不合理土地利用开发和上游水库、引水工程修筑等。