湿地受损遥感识别方法及其在天津滨海新区的应用

环境修复网讯:摘要

城市化进程的加快及对湿地资源的不合理开发利用造成湿地严重受损,开展湿地资源的时空变化监测对于湿地的合理开发和可持续发展具有重要作用。基于多时期土地利用数据和长时间序列的Landsat影像数据,利用马尔科夫转移矩阵和GIS空间分析法分析湿地类型受损状况,利用趋势分析法分析长时间序列和不同阶段的湿地植被、水体和土壤湿度要素受损状况,构建了湿地受损遥感识别方法,综合湿地类型和湿地要素受损状况,分析湿地受损模式,并在天津滨海新区进行案例研究。结果显示:滨海新区湿地类型受损主要分为3个时期(1980s—2000年、2000—2009年、2009—2015年),期间湿地经历了从受损到恢复的过程,1980s—2015年滨海新区湿地面积增加了41.40 km 2;1984—2015年湿地要素均呈退化趋势,植被、水体和土壤显著退化的面积分别为364.66、221.28和253.94 km 2。在不同时间段内,影响湿地面积受损的主导因素不同,3个时期滨海新区湿地受损分别是植被、水体和植被占主要地位。

关键词： 滨海湿地 ; 受损识别 ; 遥感 ; 天津滨海新区

编者按:为及时报道京津冀城市群生态安全保障技术的研究与实践成果,本刊组织策划了“湿地与关键生物栖息地生态修复技术专题”,并邀请生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心王文杰研究员和北京师范大学地理科学学部蒋卫国教授作为本专题的执行主编,对京津冀城市群典型湿地景观变化及湿地生态修复技术进行梳理和总结。本专题由5篇文章组成,重点介绍了基于诊断京津冀湿地演变特征和湿地受损情况,评估湿地演变对区域生态安全的影响及受损湿地可修复潜力,重构鸟类等关键生物栖息地的景观空间和生态要素等方面,研发的京津冀地区湿地景观空间优化配置与生态重构、廊道连通、生境修复等技术。

王文杰,研究员,硕士生导师。曾任中国环境科学研究院环境信息研究所、土壤与固体废物环境研究所所长,现为生态环境部土壤与农业农村生态环境监管技术中心综合业务部负责人。主要从事区域生态评价与规划、土壤环境监管技术等研究。目前,主持国家重点研发计划课题1项,国家自然科学重点基金子课题1项,中国工程院平台项目1项。发表中英文论文近百篇,出版专著、图集10余部,获国家科技进步奖2项,省部级奖项10项。

蒋卫国,北京师范大学地理科学学部教授,博士生导师。主要从事遥感时空大数据挖掘与生态水文遥感应用研究。主持国家自然科学基金项目3项,参加国家重点研发计划、科技支撑计划、863计划等课题20多项。发表SCI论文50多篇,主编《遥感卫星导论》,参加编写《环境遥感监测与应用》《长江流域生态系统评估》等8部专著,获得省部级科技进步特等奖1项、二等奖5项和三等奖3项,获得计算机软件著作权6项,申请国家发明专利4项,提交咨询报告10余项。

湿地具有地球之肾的美誉,是地球上的三大生态系统之一,对人类的生存和发展起到至关重要的作用。此外,湿地可以提供广泛的生态系统服务功能,如蓄水、防洪、灌溉、气候调节和维持区域生态平衡等[1,2,3]。近30年来,随着全球人口数量的快速增加和城市化进程的加快,对湿地资源的一系列不合理的开发利用,造成湿地严重受损,尤其是天然湿地面积日益减少[2]。对湿地变化和受损情况进行识别与分析显得尤为重要。

自1972年美国发射第一颗陆地卫星以来,遥感技术在湿地变化分析中得到了较为广泛的应用。国内外学者对湿地受损识别进行了较多的研究。Mondal等[4]利用3期Landsat影像及马尔科夫转移矩阵分析了1990—2016年湿地受损与城市发展的关系;Gong等[5]利用目视解译方法,基于Landsat卫星影像,对全中国的湿地进行了分类提取,并对其1970—2008年的变化进行了监测和分析;刘子潇等[6,7]基于Landsat影像,提取和分析了天津滨海新区湿地信息和动态变化过程;Pekel等[8]使用300万张Landsat影像,定量分析了1984—2015年全球地表水的变化特征;Tang等[9]利用长时间序列的Landsat数据,结合Google Earth Engine评估了1985—2015年布拉斯加州的湿地淹没分布图;Petus等[10]基于MODIS归一化植被指数(NDVI)数据产品,分析了2002—2010年澳大利亚大自流盆地湿地植被覆盖度的退化状态;刘迪[11]利用光谱解混技术对湿地水体、土壤和植被综合变化进行监测。

以往研究中,主要从湿地生态系统种类和分布受损及湿地要素受损2个方面进行湿地面积及范围的受损研究。在湿地类型及景观格局变化监测中,主要利用湿地类型的分类数据,对比湿地面积和景观格局变化特征以获取湿地受损特征,往往注重不同湿地类型之间的变化(如湖泊与沼泽湿地类型的变化),而忽略了同种湿地类型之间要素的变化分析(如沼泽湿地内部含水量的变化)。湿地要素受损遥感识别可以获取湿地在长时间序列上的变化特征,补充在同种类型湿地之间变化的不足,但已有研究往往注重湿地水、土壤、生物等单一指标在时间序列的变化,对综合要素分析较少,且缺少与湿地类型和景观格局的对比分析。

笔者基于土地利用数据和Landsat影像数据,利用转移矩阵方法和趋势分析法,综合分析了湿地类型和要素的变化特征,构建“湿地类型-湿地要素”综合受损遥感识别方法,分析湿地受损的时空变化特征。通过对湿地受损情况进行遥感识别,可以从宏观上监测湿地资源的时空变化特征,并对湿地的恢复与重建进行有效的评估,对湿地的合理开发和可持续发展具有重要的作用。

1 材料与方法

1.1 研究区概况

天津滨海新区位于天津市东部沿海地区、环渤海经济圈的中心地带,地处华北平原北部(117°20'E~118°00'E,38°40'N~ 39°00'N),属于暖温带季风型大陆气候,一年之中四季分明[12]。

天津滨海新区面积为2 270 km2,其2015年土地利用类型如图1所示。该地区湿地资源丰富,包括北大港湿地自然保护区、天津市海洋牧场示范区、蓟运河营城段芦苇湿地、天然淤泥滩涂湿地,以及黄港一库、黄港二库、北塘水库等湿地[13]。滨海新区是天津国家级综合配套改革试验区和国家级新区,是国务院批准的第一个国家综合改革创新区,自成立以来,城市化进程加快,经济快速发展,区域内湿地迅速被城镇建设用地侵占,同时湿地生态景观发生了很大的转变。研究该区域湿地受损的定量变化情况,对滨海新区湿地生态系统安全和天津市可持续发展具有重要意义。

图1 天津滨海新区土地利用类型(2015年)

1.2 数据来源与研究技术路线

基于中国科学院地理科学与资源研究所刘纪远团队的土地利用数据,获取了天津滨海新区1980s、1995、2000、2005、2007、2009和2015年7期的土地利用空间分布图(空间分辨率为30 m),对该数据利用Landsat影像数据进行解译判读和野外验证,分类精度达91.2%,符合制图要求[14];基于美国地质勘探局(USGS)Landsat数据(包括Landsat 5和Landsat 8 OLI数据),获取了天津滨海新区1984—2015年植被生长季6—9月且云含量小于10%的影像,影像经过辐射校正,得到大气层顶反射率数据(TOA)。基于土地利用数据,通过马尔科夫转移矩阵和GIS空间分析法分析湿地类型受损状况;利用趋势分析法分析长时间序列和不同阶段湿地要素的受损状况;对湿地类型受损和湿地要素受损进行定量评价,综合其评价结果分析滨海新区湿地受损模式(图2)。

图2 研究技术路线

1.3 湿地受损遥感识别方法

1.3.1 湿地类型受损识别法

选取马尔科夫转移矩阵法定量揭示湿地类型在不同时期的动态变化特征。马尔科夫转移矩阵由俄国数学家马尔科夫提出,该矩阵可以描述土地利用变化的结构和特征,可以反映研究阶段的初始和结束时期的土地利用结构,还可以反映研究阶段内土地利用的来源、组成和动态转移情况[14]。其数学表达式为:

式中:k、l分别为研究期初与研究期末的湿地利用类型数;Pkl为第l类湿地转化为第k类湿地的转移概率。

1.3.2 湿地要素趋势分析法

将Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验方法结合,用作判断长时间序列数据趋势[15]。利用该方法可以分析湿地要素中NDVI[16]、归一化水体指数(NDWI)[17]和土壤湿度指数(SMMI)[18]在长时间序列上的变化趋势。作为一种统计学常用的方法,其优点在于数据分布不需要服从特定的分布规律,可以抵抗数据误差,显著性检验的结果具有可信度。其中,Theil-Sen Median趋势分析是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法,可以减少数据异常值的影响。该趋势计算n(n-1)∕2个数据组合的斜率的中位数,计算公式为:

将Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验结果结合起来,可以反映湿地要素的受损趋势。SNDVI和SNDWI以0为界限,<0定义为退化区域,≥0定义为改善区域。由于SNDVI基本不存在等于0的区域,所以本文按照实际情况,将SNDVI为-0.005~0.005的区域划分为稳定不变的区域,<-0.005定义为退化区域,≥0.005定义为改善区域。将Mann-Kendall检验在0.05置信水平上的显著性结果划分为显著(Z≥1.96和 Z<-1.96)和不显著(-1.96≤Z<1.96),进行分级结果叠加,得到湿地要素综合受损趋势的5个等级(表1)。

2 结果与讨论

2.1 湿地面积变化

1980s—2015年滨海新区湿地面积变化如图3所示。由图3可知,滨海新区湿地面积呈先减少后缓慢增长再加快增长趋势。1980s—2000年,湿地面积呈减少趋势,从1980s年的1 018.76 km2减至2000年的687.51 km2,减少了331.25 km2,年增长为-2.98%;2000—2009年,湿地面积呈增长趋势,从2000年的687.51 km2增至2009年的846.64 km2,增加了159.13 km2,年增长率为2.10%;2009—2015年,湿地面积呈增长趋势,从2009年的846.64 km2增至2015年1 060.15 km2,增加了213.52 km2,年增长率为3.27%。总体上,1980s—2015年湿地面积增加了41.40 km2,年增长率为0.13%。