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  • ISSN 1007-6336
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辽河口湿地景观稳定性及其植被碳储量价值评估

张广帅 蔡悦荫 杨玉成 闫吉顺 孙家文 王权明 詹思楚 黄小露

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辽河口湿地景观稳定性及其植被碳储量价值评估

    作者简介: 张广帅(1989-),男,山东淄博人,副研究员,博士,主要研究方向为盐沼湿地生态管理与海洋综合治理,E-mail:978662898@qq.com;
    通讯作者: 蔡悦荫,高级工程师, E-mail:22384975@qq.com
  • 基金项目: 国家自然科学基金项目(42201070);国家重点研发计划项目( SQ2022YFC3100049); 国家环境保护海洋生态环境整治修复重点实验室自主创新基金(2022-Z-007)
  • 中图分类号: X171

Evaluation of landscape stability and vegetation carbon storage value in Liaohe delta coastal wetland

  • 摘要: 为阐明湿地景观格局对人类活动的响应,定量评估河口湿地植被碳储量价值,本文基于1985-2020年遥感影像数据,应用景观转移矩阵、景观格局和景观稳定性模型,揭示了近35年来辽河口湿地景观格局、景观稳定性及植被碳储量演变特征。研究结果表明:1985-2020年,辽河口天然湿地面积减少了22.52%,人工湿地面积增加了22.29倍,近35年来,盐地碱蓬湿地有整体向海迁移的趋势,而芦苇湿地总体空间位置未发生显著变化;辽河口湿地景观的斑块数量、斑块密度和香农多样性指数不断增长,而聚合度指数与蔓延度指数则不断减小,景观格局呈破碎化和复杂化趋势发展;1985-2020年,景观稳定性指数从222.64降至4.34,景观稳定性与天然湿地面积具有显著正相关性,围海养殖、填海造地、农业围垦等活动是造成景观格局稳定性下降的重要因素;2020年,辽河口湿地植被碳储量和碳储量价值分别为215.42×103 t/a和1.78亿元,受到景观格局稳定性显著影响。
  • 图 1  研究区景观格局现状

    Figure 1.  Location of the study area

    图 2  辽河口湿地景观面积变化

    Figure 2.  Areas of different landscapes of Liaohe delta coastal wetland

    图 3  辽河口景观指数主成分分析结果及综合评价指数

    Figure 3.  Reults of principal component analysis and the comprehensive evaluation index of landscape pattern

    图 4  辽河口景观格局综合评价指数与人类活动之间的关系

    Figure 4.  Relationship between landscape pattern and human activities

    图 5  辽河口湿地景观稳定性变化及其与自然和人工景观面积的相关性分析

    Figure 5.  Change of the landscape stability and its relationship with areas of natural and artificial landscape

    图 6  辽河口湿地景观稳定性与植被碳储量价值的关系

    Figure 6.  Relationship between landscape stability and the vegetation carbon storage value

    表 1  1985-2020年辽河口湿地景观转移矩阵(km2

    Table 1.  Landscape transfer matrix of Liaohe delta coastal wetland in 1985-2000

    时间景观
    类型
    盐地碱蓬
    湿地
    芦苇
    湿地
    滩涂水稻田水库
    坑塘
    围海
    养殖塘
    河流非湿地类
    草地
    旱地林地独立工矿
    和建设用地
    交通
    用地
    1985-2000年盐地碱蓬湿地0.237.664.658.1706.520.5700.2201.170.05
    芦苇湿地0.11409.081.9912.2300.292.7112.4918.1001.930
    滩涂21.0661.00226.7949.5812.18109.9613.948.592.4900.991.53
    水稻田00.68016.1900.1800.130.5200.150
    围海养殖塘0.390.080.090.0807.010.070.280.1700.010
    河流2.334.9216.000.100.520.1023.260.550.8800.190.01
    非湿地类草地014.65036.0503.451.5654.1242.16011.690.43
    旱地00.2504.7500.0201.1641.1101.420.15
    独立工矿和建设用地01.5100.2300.203.12.3006.350.01
    交通用地0.070.690.99000.650.1401.1600.180.15
    浅海水域004.420001.7200000
    2000-2015年盐地碱蓬湿地8.671.5610.550.4001.840.750.31000.110.01
    芦苇湿地0.15425.75.9712.8603.481.6731.617.180.3611.20.28
    滩涂26.896.76118.791.14045.229.5922.7006.290.90
    水稻田0.275.480.0184.4018.09015.880.2202.370.59
    水库坑塘000012.68000.020000
    围海养殖塘0.381.002.064.82081.620.2825.520.04011.241.14
    河流1.112.938.73000.6523.022.520.980.030.130.12
    非湿地类草地03.970.328.7606.73032.1412.232.5413.550.10
    旱地03.3405.9505.890.1111.8778.050.083.350.43
    独立工矿和建设用地01.260.10.5801.110.015.080.21015.550.16
    交通用地00.0200.030.120.0101.150.3500.290.34
    浅海水域006.440001.8245.060016.740.14
    2015-2020年盐地碱蓬湿地15.79019.2500.011.540.210.19000.420.07
    芦苇湿地0.42407.133.098.160.034.142.358.208.890.218.311.15
    滩涂14.439.42101.315.179.143.942.383.69001.800.90
    水稻田00.820.0298.230.054.960.360.369.9502.41.86
    水库坑塘0000.0512.730000000.02
    围海养殖塘5.412.846.294.40.1137.540.173.350.1903.660.78
    河流2.352.658.2600.020.4423.330.040.0600.090.02
    非湿地类草地0.3917.361.376.920.095.870.8759.0835.430.5155.495.86
    旱地01.800.04000.150.316.286.250.713.370.52
    林地00.46000000.2902.2500.01
    独立工矿和建设用地02.110.091.0600.480.110.628.43056.880.56
    交通用地00.150.260.460.010.630.030.220.3801.011.05
    浅海水域00178.8500.57022.562.47001.20.16
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    表 3  辽河口湿地景观格局指数主成分分析成分矩阵

    Table 3.  Load coefficient matrix of the principal component

    景观指数成分
    LIF1LIF2LIF3
    斑块数(NP0.934−0.073−0.327
    面积加权平均分形维数(FRAC_AM)0.867−0.4040.259
    最大斑块指数(LPI−0.8210.18−0.514
    斑块密度(PD0.933−0.087−0.33
    边缘密度(ED0.9840.017−0.15
    平均斑块形状指数(MSI0.0630.9320.229
    散布与并列指数(IJI0.4130.7950.369
    聚集度指数(COHESION−0.575−0.6070.541
    聚合度(AI−0.983−0.0080.153
    香农均一性指数(SHEI0.942−0.0780.196
    香农多样性指数(SHDI0.9760.0420.037
    蔓延度指数(CONTAG−0.9550.084−0.195
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    表 2  1985-2020年辽河口湿地景观格局指数变化

    Table 2.  Changes in landscape pattern indices of Liao he delta wetland at the scale of landscape in 1985-2020

    类型景观指数年份
    19851990199520002005201020152020
    斑块特征指数斑块数(NP129162212157275249473449
    面积加权平均分形维数(FRAC_AM)1.121.131.111.111.121.121.141.17
    最大斑块指数(LPI45.3645.6946.6747.0147.2447.0944.6136.42
    异质性特征指数斑块密度(PD0.050.070.090.060.110.10.190.18
    边缘密度(ED)6.076.578.187.188.478.5212.3513.58
    破碎化特征指数平均斑块形状指数(MSI2.42.142.552.522.332.382.312.43
    空间异质性指数散布与并列指数(IJI)74.3972.2878.0177.0176.5875.9673.5179.06
    聚集度指数(COHSION99.7699.7799.6299.6599.6399.6499.5999.64
    聚合度(AI99.1599.0898.859998.8198.898.2398.06
    景观水平指数香农均一性指数(SHEII0.620.670.660.670.650.660.70.76
    香农多样性指数(SHDI)1.51.621.641.661.681.681.781.95
    蔓延度指数(CONTAG)67.5764.9265.3565.0965.7565.663.0559.49
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    表 4  辽河口湿地植被碳储量及价值

    Table 4.  Vegetation carbon storage and its value of Liaohe delta wetland

    统计指标植被类型1985年1990年1995年2000年2005年2010年2015年2020年
    碳储量/103t C·a −1盐地碱蓬4.094.403.163.393.032.525.255.43
    芦苇216.69240.91256.62236.34230.08230.74213.46209.99
    植被碳储量220.78245.31259.77239.73233.11233.25218.70215.42
    碳储量价值/108 RMB盐地碱蓬0.0340.0360.0260.0280.0250.0210.0430.045
    芦苇1.802.002.131.961.911.911.771.74
    植被碳储量1.832.032.151.991.931.931.811.78
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    [19] 邢庆会程浩李凡陈鹏飞刘思琪陈虹韩建波卢媚 . 围塘养殖与“退塘还湿”对滨海蓝色碳汇的影响. 海洋环境科学, 2023, 42(3): 432-439. doi: 10.12111/j.mes.2022-x-0193
    [20] 牛明香李永涛王俊刘志国左涛程兆龙 . 基于HSI的黄河口近岸海域鮻鱼卵、仔稚鱼栖息地适宜性研究. 海洋环境科学, 2023, 42(5): 766-773. doi: 10.12111/j.mes.2022-x-0328
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-11-10
  • 录用日期:  2023-02-13
  • 刊出日期:  2023-08-20

辽河口湿地景观稳定性及其植被碳储量价值评估

    作者简介:张广帅(1989-),男,山东淄博人,副研究员,博士,主要研究方向为盐沼湿地生态管理与海洋综合治理,E-mail:978662898@qq.com
    通讯作者: 蔡悦荫,高级工程师, E-mail:22384975@qq.com
  • 1. 国家海洋环境监测中心, 辽宁 大连 116023
  • 2. 国家环境保护海洋生态环境整治修复重点实验室, 辽宁 大连 116023
  • 3. 盘锦市林业湿地保护服务中心, 辽宁 盘锦 124010
  • 4. 辽宁省地质学会, 辽宁 沈阳 110033
基金项目: 国家自然科学基金项目(42201070);国家重点研发计划项目( SQ2022YFC3100049); 国家环境保护海洋生态环境整治修复重点实验室自主创新基金(2022-Z-007)

摘要: 为阐明湿地景观格局对人类活动的响应,定量评估河口湿地植被碳储量价值,本文基于1985-2020年遥感影像数据,应用景观转移矩阵、景观格局和景观稳定性模型,揭示了近35年来辽河口湿地景观格局、景观稳定性及植被碳储量演变特征。研究结果表明:1985-2020年,辽河口天然湿地面积减少了22.52%,人工湿地面积增加了22.29倍,近35年来,盐地碱蓬湿地有整体向海迁移的趋势,而芦苇湿地总体空间位置未发生显著变化;辽河口湿地景观的斑块数量、斑块密度和香农多样性指数不断增长,而聚合度指数与蔓延度指数则不断减小,景观格局呈破碎化和复杂化趋势发展;1985-2020年,景观稳定性指数从222.64降至4.34,景观稳定性与天然湿地面积具有显著正相关性,围海养殖、填海造地、农业围垦等活动是造成景观格局稳定性下降的重要因素;2020年,辽河口湿地植被碳储量和碳储量价值分别为215.42×103 t/a和1.78亿元,受到景观格局稳定性显著影响。

English Abstract

  • 景观格局是生态要素、地理格局及人类活动多过程耦合作用的结果,在向人类福祉的传递过程中产生了重要的生态系统服务功能[1-2],景观格局破碎化直接影响生态系统物质循环、能量流动和生物多样性等生态功能的维序[3-4]。景观格局稳定性是生态系统结构和功能在遭受外界干扰后快速恢复平衡状态的能力[5-6],对生态系统保护与修复具有重要意义。辽河三角洲是中国环渤海资源开发和产业集聚的重要区域,也是滨海蓝碳的重要载体,是实现“双碳”目标任务、实施生态保护修复重大工程的关键带之一。辽河三角洲湿地植物固碳能力与同等条件下的温带落叶阔叶林的固碳能力相当[7],景观格局受到海平面上升、人类活动干扰以及河流生态水供给等多重作用,驱动机制复杂[8]

    辽河口湿地是河口湿地景观生态研究的热点区域。在湿地围垦、滩涂养殖、上游水资源超采以及海平面上升等综合作用下,辽河口湿地景观破碎化程度升高、生态功能退化,严重影响了生物多样性、蓝色碳汇和水质净化等生态系统服务功能[9-12]。众多学者针对辽河口湿地景观格局动态演变、形成过程、驱动机制及其生态效应开展了大量研究[13-14],但基于长时间序列开展辽河口湿地景观稳定性评估及其与碳汇价值关系的研究鲜有报道。本研究以Landsat卫星1985-2000年遥感影像为数据源,结合实地调查监测结果,评估了近35年来辽河口湿地景观格局稳定性和植被碳储量价值,并进一步探讨了景观格局变化与人类活动和植被碳储量价值的关系,以期为辽河口湿地生态产品价值评估、生态保护修复政策制定与科学管理提供依据。

    • 研究区位于辽河口国家级自然保护区内,地处辽河入海口,由辽河、大凌河、小凌河等诸多河流冲积而成,地貌类型以冲积海积平原为主,地势平坦、开阔,地面高程小于7 m,地面坡降0.02%,土壤主要为沼泽土、盐土和潮滩土,年平均气温为8.5 ℃,年平均降水量为650 mm。自然湿地类型包括滩涂、盐地碱蓬湿地、芦苇湿地和浅海水域,湿地植物种类少,以芦苇和盐地碱蓬为主要植被群落,植物碳汇能力平均值为1.77 kg/(m2·a)[7]。多年来,围垦、不合理的滩涂养殖等阻断了辽河口湿地的水文连通性,淡咸水交换受阻[15-16],引发河口生境退化,芦苇、盐地碱蓬群落萎缩,植物群落初级生产力受到抑制,潮滩湿地沉积速率降低,河口湿地有机碳持续累积能力下降。

    • 为了明确研究区生态景观格局的变化,以5年为时间间隔选取1985-2020年相同或相近时相的遥感影像进行分析,成像时间均选取各年度9月。数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(https://www.gscloud.cn/)和中国科学院遥感与数字地球研究所网站(http://www.aircas.cas.cn)提供的Landsat 5 TM及Landsat 8 OLI影像。通过ENVI 5.4软件对遥感影像进行辐射定标和大气校正。使用面向对象的方法,将影像导入eCognition 9.0影像分类软件,以目视解译与阈值分类、监督分类相结合的方法对影像进行解译。参考辽河口湿地景观光谱信息、滨海湿地分类体系[17]与野外踏勘调查结果,将辽河口生态景观类型分为浅海水域、滩涂、盐地碱蓬湿地、芦苇湿地、围海养殖塘、水库坑塘、水稻田、林地、河流、非湿地类草地、交通用地、独立工矿和建设用地、旱地13个类型,其中天然湿地包括滩涂、盐地碱蓬湿地和芦苇湿地,人工湿地包括水稻田、围海养殖塘和水库坑塘(图1)。

      图  1  研究区景观格局现状

      Figure 1.  Location of the study area

      景观格局指数能有效反映景观结构的组成和空间配置等方面的特征,是描述景观格局及其变化的经典方法。本研究选取斑块数(NP)、面积加权平均分形维数(FRAC_AM))、最大斑块面积指数(LPI)、斑块密度(PD)、边缘密度(ED)、平均斑块形状指数(MSI)、散布与并列指数(IJI)、聚集度指数(COHESION)、聚合度(AI)、香农多样性指数(SHDI)、香农均一性指数(SHEI)、蔓延度指数(CONTAG)等指标来反映研究区景观结构、形状特征、景观异质性及聚合性等特征信息。景观格局指数的计算使用Fragstats 4.2软件。各指数的具体描述和计算方法参见文献[18]-文献[19]。将计算得到的景观格局指数通过主成分分析法降维处理,得到景观格局综合评价指数(LIC)。

    • 景观稳定性与斑块密度、蔓延度指数和边缘密度等景观指数密切相关,景观稳定性指数计算公式如下[6,20]

      式中:LSI为景观稳定性指数;CONTAG为蔓延度指数;PD为斑块密度;ED为边缘密度。LSI的值越高,表示景观越趋于稳定状态;反之,LSI的值越低,表示景观越趋于不稳定状态。

    • 生物量调查法因其技术简单、直接明确、易于推广而被广泛应用于国家尺度及全球尺度碳储量评估[21]。植被碳储量通过实际样方调查和实验分析得到。本研究于2021年10月在辽河口湿地开展植物生态调查与样品采集,共布设调查站位22个,基本覆盖研究区内不同密度和盖度的盐地碱蓬群落和芦苇群落。研究区内调查到的盐地碱蓬群落平均密度为285株/m2,其中最高密度为976株/m2,最低密度为7株/m2;平均株高为25.41 cm,株高最大值为61.81 cm,最小值为11.7 cm;平均盖度为47.56%,盖度最大值为88%,最小值为5%。研究区内调查到的芦苇群落平均密度为38.14株/m2,其中最高密度为208株/m2,最低密度为4株/m2;平均株高为147.6 cm,株高最大值为200.75 cm,最小值为85 cm;平均盖度为62.14%,盖度最大值为95%,最小值为15%。植物群落调查样方规格为1 m×1 m,用收割法采集样方内盐地碱蓬和芦苇植株,装入牛皮信封编号后带回实验室杀青,于65 ℃烘箱烘干至恒重,分析其生物量和碳含量。植被碳储量计算方式如下[22]

      式中:VC为植物碳储量(103t C);BIP为植物生物量(g/m2),根据调查检测结果,盐地碱蓬的BIP取值为 477 g/m2,芦苇的BIP取值为 1197.97 g/m2CP为植物体碳含量(g/kg),根据调查检测结果,盐地碱蓬的CP取值为293.18 g/kg,芦苇的CP取值为393.94 g/kg;S为植物群落分布面积(km2)。

      植被碳储量价值评估采用碳税法[23],计算公式如下:

      式中:Y为植物碳储量价值(元);VC为植物碳储量(103t C);A为碳税率,根据全球政策论坛经济合作与发展组织2018年发布的报告,碳税率为110欧元/t[24],按照当前汇率折合人民币828.44元/t。

    • 景观格局综合评价指数采用主成分分析法得到,景观格局指数与人工景观面积的关系以及湿地景观稳定性与植被碳储量价值的关系采用回归分析方法,景观稳定性变化与自然及人工景观面积的相关性采用皮尔逊相关性分析。数据分析采用SPSS 18.0 进行,皮尔逊相关性分析制图采用R studio进行,其他分析制图采用 Excel(Microsoft Corporation,Redmond,USA)进行。

    • 1985-2020年辽河口湿地不同类型景观面积变化列于表1。1985年,辽河口湿地景观类型以天然湿地为主,占总面积的76.82%;人工湿地面积仅占0.61%;独立工矿和建设用地及交通用地累计面积占比为1.31%。2000年,随着围海养殖与水利设施建设的兴起,人工湿地面积占比增至10.78%,面积增长了17.23倍;独立工矿和建设用地及交通用地累计面积占比增至2.02%,面积增长了49.12%;比较而言,天然湿地面积占比降为59.61%,面积减少了24.72%。2015年,盘锦港的建成直接导致独立工矿和建设用地及交通用地累计面积占比增至6.27%;人工湿地面积占比变为13.08%,比2000年增长了25.86%;天然湿地面积占比降至47.33%,面积减少了40.0%。2020年,随着海洋生态整治修复项目和退养还滩、退围还海等措施的实施,天然湿地面积占比恢复至51.42%,比2015年增加了24.87%;人工湿地面积占比降至11.69%,但与2015年相比,面积依然增长了2.78%;独立工矿和建设用地及交通用地累计面积占比增长至9.46%,比2015年增加了73.46%。

      时间景观
      类型
      盐地碱蓬
      湿地
      芦苇
      湿地
      滩涂水稻田水库
      坑塘
      围海
      养殖塘
      河流非湿地类
      草地
      旱地林地独立工矿
      和建设用地
      交通
      用地
      1985-2000年盐地碱蓬湿地0.237.664.658.1706.520.5700.2201.170.05
      芦苇湿地0.11409.081.9912.2300.292.7112.4918.1001.930
      滩涂21.0661.00226.7949.5812.18109.9613.948.592.4900.991.53
      水稻田00.68016.1900.1800.130.5200.150
      围海养殖塘0.390.080.090.0807.010.070.280.1700.010
      河流2.334.9216.000.100.520.1023.260.550.8800.190.01
      非湿地类草地014.65036.0503.451.5654.1242.16011.690.43
      旱地00.2504.7500.0201.1641.1101.420.15
      独立工矿和建设用地01.5100.2300.203.12.3006.350.01
      交通用地0.070.690.99000.650.1401.1600.180.15
      浅海水域004.420001.7200000
      2000-2015年盐地碱蓬湿地8.671.5610.550.4001.840.750.31000.110.01
      芦苇湿地0.15425.75.9712.8603.481.6731.617.180.3611.20.28
      滩涂26.896.76118.791.14045.229.5922.7006.290.90
      水稻田0.275.480.0184.4018.09015.880.2202.370.59
      水库坑塘000012.68000.020000
      围海养殖塘0.381.002.064.82081.620.2825.520.04011.241.14
      河流1.112.938.73000.6523.022.520.980.030.130.12
      非湿地类草地03.970.328.7606.73032.1412.232.5413.550.10
      旱地03.3405.9505.890.1111.8778.050.083.350.43
      独立工矿和建设用地01.260.10.5801.110.015.080.21015.550.16
      交通用地00.0200.030.120.0101.150.3500.290.34
      浅海水域006.440001.8245.060016.740.14
      2015-2020年盐地碱蓬湿地15.79019.2500.011.540.210.19000.420.07
      芦苇湿地0.42407.133.098.160.034.142.358.208.890.218.311.15
      滩涂14.439.42101.315.179.143.942.383.69001.800.90
      水稻田00.820.0298.230.054.960.360.369.9502.41.86
      水库坑塘0000.0512.730000000.02
      围海养殖塘5.412.846.294.40.1137.540.173.350.1903.660.78
      河流2.352.658.2600.020.4423.330.040.0600.090.02
      非湿地类草地0.3917.361.376.920.095.870.8759.0835.430.5155.495.86
      旱地01.800.04000.150.316.286.250.713.370.52
      林地00.46000000.2902.2500.01
      独立工矿和建设用地02.110.091.0600.480.110.628.43056.880.56
      交通用地00.150.260.460.010.630.030.220.3801.011.05
      浅海水域00178.8500.57022.562.47001.20.16

      表 1  1985-2020年辽河口湿地景观转移矩阵(km2

      Table 1.  Landscape transfer matrix of Liaohe delta coastal wetland in 1985-2000

      图2可知,1985-2020年,天然湿地面积减少了22.52%,减少面积为233.39 km2;人工湿地面积增加了22.29倍,增加面积为174.37 km2;独立工矿和建设用地及交通用地面积增加了8.34倍,增加面积为129.93 km2。1985-2020年,芦苇湿地面积呈先增加后减少的趋势,面积于1995年达到最大值后逐渐减少。1995-2020年,芦苇湿地面积随时间呈线性递减趋势(R2=0.91,P<0.05),平均每年减少3.95 km2,年平均变化率为−0.73%。1985-2010年,盐地碱蓬湿地面积显著减少(R2=0.81,P<0.05),共减少了11.26 km2,年平均变化率为−1.54%;2010-2020年,随着海洋生态整治修复项目和盐地碱蓬种植措施的实施,盐地碱蓬湿地面积得到显著恢复,面积共增加了20.81 km2

      图  2  辽河口湿地景观面积变化

      Figure 2.  Areas of different landscapes of Liaohe delta coastal wetland

      景观转移矩阵显示(表1表3),1985-2000年,盐地碱蓬湿地发生了明显的空间迁移,2000年只有0.78%的盐地碱蓬湿地与1985年的空间位置重叠,1985-2000年,29.24 km2的原盐地碱蓬湿地中有26.21%转化为芦苇湿地,27.94%转化为水稻田,22.29%转化为围海养殖塘,15.91%转化为滩涂,4.0%转化为独立工矿和建设用地;2000年,盐地碱蓬湿地面积降为24.20 km2,其中97.04%由滩涂转化而来,占比87.04%。由此可见,1985-2020年,盐地碱蓬湿地出现整体向海迁移的趋势。芦苇湿地总体空间位置未发生明显变化,与1985年相比,2000年原芦苇湿地保存率为89.14%,原芦苇湿地中有3.94%转化为旱地,2.72%转化为非湿地类草地,2.66%转化为水稻田,0.43%转化为滩涂,0.42%转化为独立工矿和建设用地;2000年,芦苇湿地面积为500.54 km2,其中12.19%由滩涂转化而来。

      景观指数成分
      LIF1LIF2LIF3
      斑块数(NP0.934−0.073−0.327
      面积加权平均分形维数(FRAC_AM)0.867−0.4040.259
      最大斑块指数(LPI−0.8210.18−0.514
      斑块密度(PD0.933−0.087−0.33
      边缘密度(ED0.9840.017−0.15
      平均斑块形状指数(MSI0.0630.9320.229
      散布与并列指数(IJI0.4130.7950.369
      聚集度指数(COHESION−0.575−0.6070.541
      聚合度(AI−0.983−0.0080.153
      香农均一性指数(SHEI0.942−0.0780.196
      香农多样性指数(SHDI0.9760.0420.037
      蔓延度指数(CONTAG−0.9550.084−0.195

      表 3  辽河口湿地景观格局指数主成分分析成分矩阵

      Table 3.  Load coefficient matrix of the principal component

      2000-2015年,35.84%的盐地碱蓬湿地与原空间位置重叠,另外43.61%转化为滩涂,7.62%转化为围海养殖塘,6.43%转化为芦苇湿地,0.44%转化为独立工矿和建设用地; 2015年,71.74%的盐地碱蓬湿地由滩涂转化而来。85.06%的芦苇湿地与原空间位置重叠,另外2.57%转化为水稻田,6.32%转化为非湿地类草地,2.24%转化为独立工矿和建设用地,1.43%转化为旱地。

      2015-2020年,42.12%的盐地碱蓬湿地与原空间位置重叠,另外51.36%转化为滩涂湿地,4.11%转化为围海养殖塘,1.13%转化为独立工矿和建设用地;2020年,盐地碱蓬湿地面积为38.78 km2,其中37.20%由滩涂湿地转化而来,13.95%由围海养殖塘转化而来。90.06%的芦苇湿地与原空间位置重叠,另外1.84%转化为独立工矿和建设用地,1.97%转化为旱地,1.80%转化为水稻田,0.92%转化为围海养殖塘;2020年,芦苇湿地面积为444.72 km2,其中3.90%由非湿地类草地转化而来,2.12%由滩涂转化而来,0.64%由围海养殖塘转化而来。

    • 1985-2020年,辽河口湿地景观的斑块数量、斑块密度和香农多样性指数不断增长(线性倾向率分别达到0.028、0.027和0.02;r>0.8),而聚合度与蔓延度指数则不断减小(线性倾向率分别达到0.027和0.02;r>0.7)。1985-2015年,斑块密度增加了0.14;2010-2015年,斑块密度增加了0.09;2015-2020年,斑块密度略有下降。景观多样性指数在近35年间持续升高,蔓延度指数在近35年间则持续降低。与此同时,面积加权平均分形维数随时间也呈现出升高的趋势,说明辽河口湿地景观在破碎化加剧的同时,斑块形状也呈现出复杂化发展趋势(表2)。

      类型景观指数年份
      19851990199520002005201020152020
      斑块特征指数斑块数(NP129162212157275249473449
      面积加权平均分形维数(FRAC_AM)1.121.131.111.111.121.121.141.17
      最大斑块指数(LPI45.3645.6946.6747.0147.2447.0944.6136.42
      异质性特征指数斑块密度(PD0.050.070.090.060.110.10.190.18
      边缘密度(ED)6.076.578.187.188.478.5212.3513.58
      破碎化特征指数平均斑块形状指数(MSI2.42.142.552.522.332.382.312.43
      空间异质性指数散布与并列指数(IJI)74.3972.2878.0177.0176.5875.9673.5179.06
      聚集度指数(COHSION99.7699.7799.6299.6599.6399.6499.5999.64
      聚合度(AI99.1599.0898.859998.8198.898.2398.06
      景观水平指数香农均一性指数(SHEII0.620.670.660.670.650.660.70.76
      香农多样性指数(SHDI)1.51.621.641.661.681.681.781.95
      蔓延度指数(CONTAG)67.5764.9265.3565.0965.7565.663.0559.49

      表 2  1985-2020年辽河口湿地景观格局指数变化

      Table 2.  Changes in landscape pattern indices of Liao he delta wetland at the scale of landscape in 1985-2020

      主成分分析共提取了表征景观格局特征的3个主成分,累积贡献率为96.70%(表3)。其中,第1主成分贡献率为69.68%,与香农多样性指数、斑块密度等呈显著正相关性,与聚合度和蔓延度等呈显著负相关性,表示景观的破碎化水平;第2主成分贡献率为17.43%,与平均斑块形状指数和散布与并列指数呈显著正相关性,表示景观斑块形状与分布特征,前两个主成分累积解释贡献率为87.11%。 总体上第1主成分在近35年间呈显著升高的趋势,而第2主成分呈1985-2000年升高、2000-2020年降低的趋势(图3)。

      图  3  辽河口景观指数主成分分析结果及综合评价指数

      Figure 3.  Reults of principal component analysis and the comprehensive evaluation index of landscape pattern

      基于主成分分析得到的3个主成分分值(LIF1LIF2LIF3)及其贡献率计算得到景观格局综合评价指数(LIC图3)。回归分析结果(图4)表明,1985-2020年,随着水稻田和海水养殖池塘面积的增大,景观的破碎化程度开始响应不敏感,但当水稻田与海水养殖池塘面积扩展到一定程度时,景观破碎化程度呈指数型上升趋势(R2>0.5,P < 0.05)。景观格局综合评价指数与独立工矿和建设用地面积、交通用地面积呈显著正向线性关系(R2>0.5,P<0.01),即景观格局的破碎化和景观形状的复杂化程度随着人类开发利用活动的增强而升高。

      图  4  辽河口景观格局综合评价指数与人类活动之间的关系

      Figure 4.  Relationship between landscape pattern and human activities

    • 辽河口湿地景观稳定性变化分析结果(图5)显示,1985-2020年,辽河口景观稳定性指数呈显著下降趋势。其中,1985-1995年,辽河口湿地景观稳定性指数呈快速下降趋势,反映了该阶段处于非平衡状态;1995-2000年,景观稳定指数出现短时期内的上升;2000-2020年,景观稳定性指数快速下降并趋于稳定。2015年以后,虽然退围还海、退养还滩以及生态修复等行动使得天然湿地面积在一定程度上有所恢复,但生态整治修复工程呈碎片化零散分布,规模较小,修复区域之间的连通性较低,因此,景观稳定性持续下降的趋势无法改变。

      图  5  辽河口湿地景观稳定性变化及其与自然和人工景观面积的相关性分析

      Figure 5.  Change of the landscape stability and its relationship with areas of natural and artificial landscape

      辽河口湿地景观稳定性与自然和人工景观面积的相关性分析结果(图5)表明,辽河口景观稳定性指数与天然湿地面积呈显著正相关性(R2=0.81),与人工湿地(R2=0.85)、独立工矿和建设用地(R2=0.75)、交通用地(R2=0.46)、围海养殖塘(R2=0.83)、水稻田(R2=0.75)等面积呈显著负相关性,说明围海养殖、填海造地、农业围垦等活动是造成辽河口景观稳定性下降的重要因素。

    • 2020年,辽河口湿地植被碳储量和碳储量价值分别为215.42×103 t/a和1.78亿元,其中,盐地碱蓬碳储量及其价值分别为5.43×103 t/a和0.045亿元,芦苇碳储量及其价值分别为209.99×103 t/a和1.74亿元(表4)。不考虑气候变化对植被光合作用和呼吸作用的影响,盐地碱蓬和芦苇等天然湿地面积的变化是影响植物碳储量价值的最主要因素。

      统计指标植被类型1985年1990年1995年2000年2005年2010年2015年2020年
      碳储量/103t C·a −1盐地碱蓬4.094.403.163.393.032.525.255.43
      芦苇216.69240.91256.62236.34230.08230.74213.46209.99
      植被碳储量220.78245.31259.77239.73233.11233.25218.70215.42
      碳储量价值/108 RMB盐地碱蓬0.0340.0360.0260.0280.0250.0210.0430.045
      芦苇1.802.002.131.961.911.911.771.74
      植被碳储量1.832.032.151.991.931.931.811.78

      表 4  辽河口湿地植被碳储量及价值

      Table 4.  Vegetation carbon storage and its value of Liaohe delta wetland

      盐地碱蓬和芦苇碳储量价值与湿地景观稳定性指数的关系见图6。随着景观稳定性增强,盐地碱蓬碳储量价值表现为先下降后上升的趋势,当景观稳定性指数为83.93(lnLSI=4.43)时,盐地碱蓬碳储量价值最低,每年为0.026亿元,而芦苇碳储量价值则表现为先上升后下降的趋势,当景观稳定性指数为85.63(ln LSI=4.45)时,芦苇碳储量价值最高,每年为2.00亿元。可见,科学开展滨海湿地景观生态适应性管理,降低围海养殖、填海造地、农业围垦等人类活动强度,维持、恢复天然滨海湿地空间,是提高滨海湿地碳汇价值的重要途径。

      图  6  辽河口湿地景观稳定性与植被碳储量价值的关系

      Figure 6.  Relationship between landscape stability and the vegetation carbon storage value

    • (1)1985-2020年,辽河口天然湿地面积减少了22.52%,人工湿地面积增加了22.29倍;1985-2010年,盐地碱蓬湿地面积减少了38.5%,2010-2020年,盐地碱蓬湿地面积增加了1.16倍;1985-2020年,芦苇面积呈先增加后减少的趋势,1995-2020年年平均变化率为−0.73%;近35年来,盐地碱蓬湿地呈现整体向海迁移的趋势,芦苇湿地空间位置未发生显著变化。

      (2)近35年来,辽河口湿地景观破碎化加剧,斑块形状呈复杂化趋势,具体表现为斑块数量、斑块密度和香农多样性指数不断增长,而聚合度与蔓延度指数则不断减小。湿地景观格局破碎化水平与水稻田和海水养殖池塘面积呈指数关系,与独立工矿和城镇建设用地面积及交通用地面积则呈显著正向线性关系。

      (3)1985-2020年,辽河口景观稳定性指数从222.64降至4.34,景观稳定性与芦苇、盐地碱蓬湿地面积具有良好的相关关系,围海养殖、填海造地、农业围垦等活动是造成辽河口景观稳定性下降的重要因素。

      (4)2020年,辽河口湿地植被碳储量价值为1.78亿元,其中盐地碱蓬碳储量价值为0.045亿元,芦苇碳储量价值为1.74亿元。当景观稳定性指数为83.93时,盐地碱蓬碳储量价值最低,每年为0.026亿元,当景观稳定性指数为85.63时,芦苇碳储量价值最高,每年为2.00亿元。

参考文献 (24)

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