1980-2020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制.pdf
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1、42卷海洋通报http:/19802020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制杨昀则1,田鹏2,李加林2,3,4(1.宁波大学土木工程与地理环境学院,浙江宁波315211;2.宁波大学地理与空间信息技术系,浙江宁波315211;3.宁波大学东海研究院,浙江宁波315211;4.宁波陆海国土空间利用与治理协同创新中心,浙江宁波315211)摘要:开展东海沿海城市水域系统时空分布特征及驱动机制研究,促进高强度开发下沿海城市的水资源保护和社会经济高质量发展。基于东海沿海城市19802020年8期土地利用数据,结合土地利用模型和景观格局指数分析水域系统时空变化,以地理探测器揭示各水域系统变化的
2、驱动因素。结果表明:(1)河流、海涂、滩地面积趋于下降,而湖泊和水库坑塘面积趋于增长,其水库坑塘扩张最为明显,增长幅度达80.73%。(2)水域系统转换剧烈,河流、海涂和滩地面积转出大于转入,而湖泊和水库坑塘面积转出小于转入,不同年份转换特征具有差异性,但均呈现出海洋海涂其他地类(耕地、建设用地、水库坑塘等)的转换特征。(3)水域景观整体上趋于复杂化和破碎化,最大斑块指数(LPI)、边缘密度(ED)、连通度(COHESION)、聚集度(AI)、香农多样性指数(SHDI)、香农均匀度指数(SHEI)均趋于下降。不同水域系统的景观类型水平指数具有差异性。(4)自然因素奠定了水域系统分布的空间格局,
3、而社会经济因素加速了水域系统发生转换。关键词:水域系统;驱动机制;地理探测器;东海中图分类号:X87文献识别码:A文章编号:1001-6932(2023)04-0430-14Doi:10.11840/j.issn.1001-6392.2023.04.007收稿日期:2022-07-07;修订日期:2022-08-22基金项目:国家自然科学基金(42276234;41976209)作者简介:杨昀则(1996),硕士研究生,主要从事水资源开发与管理方面研究,电子邮箱:DFZZ通信作者:李加林,博士,教授,主要从事海岸带资源开发与管理方面研究,电子邮箱:Spatiotemporal variatio
4、n characteristics and driving mechanisms ofcoastal urban water systems in the East China Sea from 1980 to 2020YANG Yunze1,TIAN Peng2,LI Jialin2,3,4(1.School of Civil&Environment Engineering and Geography Science,Ningbo University,Ningbo 315211,China;2.Department of Geography and Spatial Information
5、Techniques,Ningbo University,Ningbo 315211,China;3.Donghai Academy,Ningbo University,Ningbo 315211,China;4.Collaborative Innovation Center for land and marinespatial utilization and governance research at Ningbo University,Ningbo 315211,China)Abstract:Carry out research on the spatiotemporal distrib
6、ution characteristics and driving mechanism of the coastal urbanwater system in the East China Sea,and promote water resource protection and high-quality social and economic developmentin coastal cities under high-intensity development.Based on the land use data of the coastal cities in the East Chi
7、na Sea from1980 to 2020,combined with the land use model and landscape pattern index,the spatiotemporal changes of the water systemare analyzed,and geographic detectors are used to reveal the driving factors of the changes in the water system.The resultsshowed that:(1)The area of rivers,tidal flats,
8、and beaches tended to decrease,while the area of lakes and reservoirs and pondstended to increase.The expansion of reservoirs and ponds was the most significant,with an increase of 80.73%.(2)Theconversion of water system was violent.The area of rivers,tidal flats and beaches were transferred out mor
9、e than transferredin,while the area of lakes and reservoirs and ponds transferred out was smaller than transferred in.The transfer characteristicsof different years were different,but seawater tideland others conversion characteristics of land types(farmland,海洋通报MARINE SCIENCE BULLETIN第42卷第4期2023年8月
10、Vol.42,No.4Aug.20234期http:/construction land,reservoirs,ponds,etc.).(3)The water landscape tended to become more complex and fragmented as a whole.Its largest patch index(LPI),edge density(ED),connectivity(COHESION),aggregation index(AI),Shannon diversity index(SHDI)and Shannon evenness index(SHEI)b
11、oth tended to decline.The landscape type level index of different water systemwas also different.(4)Natural factors established the spatial pattern of water system distribution,while social and economicfactors accelerated the transformation of water system.Keywords:water system;driving mechanism;geo
12、graphic detector;East China Sea水域系统主要指天然陆地水域和水利设施用地,集中表现为河流、湖泊、水库坑塘、湿地等1-3,具备水源供给、物质生产、生态系统服务、调节气候、蓄水灌溉、蓄洪航运和灌溉等多项生态功能4-5。尤其是当前城市化扩张不断加快,水域系统中的河流、湖泊、湿地等对改善城市热岛效应、营造城市景观、供给城市居民休闲娱乐等发挥着重要作用6-8。但在高强度开发下的水域系统也面临着空间缩减、生态服务功能下降、环境污染等多重威胁,并直接或间接反作用于人类社会9。故开展水域系统时空变化分析具有重要的现实意义,揭示当前水域系统面临的现状及影响因素,可为区域水域环境保护
13、与治理、土地利用规划和政策制定提供理论依据。水域系统监测是分析水域系统时空变化特征的前提,且水域系统在自然和人为因素影响下波动变化较大,大幅增加了水域系统监测的难度10-12。而遥感卫星影像以其覆盖广、实时监测、精度高等优势被广泛投入地物(河流、湖泊、湿地等)识别工作中13-14。基于遥感影像中水体独特的光谱特征,构建具有代表性的水体指数,其归一化差异水体指数、改进归一化差异水体指数等被广泛应用于水体识别研究15-18。如郭山川等基于 GEE(Google Earth Engine)云计算平台和Sentinel-1数据实现了对长江中下游洪涝监测19。万华伟等利用MODIS数据以归一化差异水体指
14、数对呼伦湖进行了长时间监测20。Dang 等基于Landsat影像数据对越南湄公河三角洲湿地进行了精细分类与制图21。水域系统作为地表自然系统的重要组成部分,其时空变化与区域自然环境、社会经济发展密切相关,当前众多学者结合相关性系数、主成分分析、地理探测器、时空地理加权、logistics 回归等模型探究水域系统的驱动因素,并取得较好的解释效果和研究成果24-26。但仍可从以下方面对水域系统研究进行丰富与补充,首先,已有研究受数据获取的限制,多选取区域单一水域系统类型(河流、湖泊等)作为研究对象22-24,而对区域多种地表水域系统(河流、湖泊、水库坑塘、湿地等)研究较少。其次,前人研究时间跨度
15、多停留在20年左右及其以内25,而水域系统演化过程需要更长时间序列来揭示其时空变迁特征。此外,前人对水域系统研究区域选择多以特定行政区或者流域湖泊为研究对象24-25,对高强度开发下的较大尺度且跨多省份的沿海区域研究较少。最后,前人对驱动因素选取指标有待进一步丰富,且以地理探测器模型来揭示水域系统变化的驱动因素进行较好的指示意义,可通过指标交互作用更好地探究主导驱动因素。东海沿海城市作为我国海洋经济发展的前沿阵地,社会经济发达,城市化水平高,且各种水域系统分布范围广,季风气候影响下降水丰沛,使得河流径流量较大、湖泊和水库坑塘遍布,水域系统对高强度开发下的东海沿海城市社会经济发展起着显著促进作用
16、。前人对东海沿海区域研究集中于岸线、土地利用、生态风险等27-28,其水域系统的时空变迁还需要进一步丰富和探究。故文章以东海沿海城市水域系统为研究对象,分析五类水域系统面积变化、转移变迁和景观格局特征,探究自然和社会经济驱动下的五类水域系统影响因素,以期丰富沿海水域系统研究,为东海沿海城市水域系统保护、生态文明建设、人类社会与水域环境的可持续发展提供理论与实践指导。1研究区概况研究区主要包括上海市、浙江省与福建省的沿海城市26,地貌单元以丘陵为主,其次是小起伏山地和平原,地势由西向东递减。地处亚热带季风气候区,热量丰富,雨水充沛,降雨主要集中在夏季,且季节分配不均匀27。水域资源丰富,河流众多
17、,河网密布,社会经济较为发达,人口密集。主要包含上海市、嘉兴市、杭州市区、绍杨昀则 等:19802020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制43142卷海洋通报http:/兴市、宁波市、台州市、温州市、宁德市、福州市、莆田市、泉州市、厦门市、漳州市共计13个研究小单元(图1)。2研究方法与数据来源2.1数据来源与说明土地利用是人类活动作用于地球表面的直接表现形式,表征着人类社会经济发展对自然生态系统的相互作用。利用中国科学院资源环境科学数据中心(http:/)的土地利用数据,该数据集基于长时序的Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像,经过影像处理(主要包括辐射校正、大气校正、裁
18、剪和拼接等)和目视解译,构建了国家尺度110万比例尺的多期土地利用/土地覆盖专题数据库,主要包括6大类和25个小类,解译精度大于 85%,能够满足研究需要。本文选取了1980 年、1990 年、1995 年、2000 年、2005 年、2010年、2015年和2020年土地利用数据,按其土地利用分类系统,以天然陆地水域和水利设施用地为主的陆地水域作为主要研究对象,水域大类下包括河流、湖泊、水库坑塘、海涂和滩地,其中河流指天然形成或人工开挖的河流及主干常年水位以下的土地,人工渠包括堤岸;湖泊指天然形成的积水区常年水位以下的土地;水库坑塘指人工修建的蓄水区常年水位以下的土地;海涂指沿海大潮高潮位与
19、低潮位之间的潮浸地带;滩地指河、湖水域平水期水位与洪水期水位之间的土地。年均降水和年均温度来自中国气象数据网(http:/),通过克里金插值得到30 m分辨率的气象数据。DEM数据来自地理空间数据云(http:/),分辨率为 30 m。行政边界数据来自全国地理信息资源目录服务系统(https:/)。此外,社会经济数据主要来自各地级市统计年鉴数据。若部分年份存在空缺以平滑法或平均值代替。数据处理主要通过ArcGIS10.5、Origin2020专业软件。2.2.1水域动态变化分析基于研究区 19802020 年多期土地利用数据,统计其水域面积,以土地利用转移矩阵分析水图1研究区地理位置120E1
20、25E30N25N南海诸岛1 22 000 000研究区范围4324期http:/域地类的转入转出方向28。借鉴城市用地扩张强度指数构建了水域扩张强度指数(Water ExpansionIntensity Index,WEI)来表征水域地类在不同研究期间的扩张强度,可有效对比不同时期内的水域用地变化特征28,公式为:WEIn=At2n-At1nAt1n t(1)式中:WEIn为第 n 种水域小类的扩张强度指数;At1n、At2n分别为t1、t2年份第n个水域小类面积;t代表t1到t2的间隔时间。2.2.2景观格局指数结合景观生态学分析东海区水域景观格局特征,景观水平和类型水平各选取了10个和9
21、个景观 指 数,分 别 为 斑 块 数 量(NP)、斑 块 密 度(PD)、最大斑块指数(LPI)、边界密度(ED)、景观形态指数(LSI)、连通度(COHESION)、聚集度(AI)、斑块面积百分比(PLAND)、香农多样性指数(SHDI)香农均匀度指数(SHEI),具体公式可参考景观分析软件Fragstats4.2,以此分析浙江省水域景观的破碎度、连通性、聚集度、多样性等特征29。2.2.3水域系统变化驱动因素分析地理探测器:东海沿海城市水域系统驱动机制主要借助地理探测器进行分析,该分析方法分为4部分,分别为分异及因子探测器、交互探测器、生态探测器、风险探测器。对东海沿海城市水域系统的驱动
22、机制评价选择分异及因子探测器与交互探测器进行分析30-31。因子探测器:探索因子X对属性Y的解释程度,常用q值进行度量,其表达的公式为:q=1-h=1lNh2hN2=1-SSWSSTSSW=h=1lNh2h,SST=N2式中:q为驱动因子对Y的解释程度,其值域为0,1,其值越大则对Y的空间分异越明显;SWW与SST分别表示层内方差之和与全区总方差;2与2h分别是层h和全区的Y值的方差;N与N分别表示层h和全区的单元数31。交互探测器:探索不同风险因子之间的交互作用,即评估因子X1和X2共同作用时是否会增加或减弱对因变量Y的解释力,或这些因子对Y 的影响是相互独立的。地理探测器通过探测识别影响因
23、子之间的交互作用,即评估不同影响因子的共同作用是否会增强或减弱结果Y的解释力31。驱动因素选取:高强度开发下的东海沿海城市水域系统与社会经济因素联系密切,此外还受到地形、气候等自然环境因素影响。参考前人的研究经验23-25,研究主要选取了高程、坡度、多年平均温度、多年平均降水、多年平均蒸散量5个自然要素和GDP(国内生产总值)、常住人口数量2个社会经济因素。为识别研究区水域系统的驱动因素,文章以19902020年水域系统下五个地类(河流、湖泊、水库坑塘、海涂、滩地)的变化面积作为因变量(Y),以7个自然和社会经济要素作为自变量(X1、X2X7),以县市区作为评价单元。其中社会经济要素变化较大,
24、文章以GDP、常住人口数量在研究期间的变化率作为自变量,而自然要素相对比较稳定,且气象数据均选取多年平均值,故自然要素不做变化率分析。3结果分析3.1水域系统时空分布特征东海沿海城市水域系统中以河流、海涂、滩地面积趋于下降(表1),其中滩地面积在19802020 年下降了 347.31 km2,下降幅度达 66.31%,该部分土地处于河、湖水域平水期水位与洪水期(2)水域分类河流湖泊水库坑塘海涂滩地1980年2 457.93107.31971.331 016.42523.811990年2 185.34120.051 121.80833.38459.471995年2 146.41121.171
25、202.85772.57429.442000年2 135.03119.381 324.48776.12400.492005年2 125.45133.211 598.38612.92339.792010年2 113.03200.291 583.76569.70335.112015年2 105.88199.701 592.441 081.90386.112020年2 034.02169.161 755.47539.82176.5019802020年变化量-423.9161.84784.14-476.60-347.31表1水域系统面积变化单位:km2杨昀则 等:19802020年东海沿海城市水域系统
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