華陽河湖群地區(qū)灘涂地動態(tài)遙感監(jiān)測研究

妙 丹, 王石英, 李 波, 盧書兵, 趙麗琴, 南 箔

(1.四川師范大學 地理與資源科學學院, 成都 610101; 2.北京師范大學 資源學院, 北京 100875)

華陽河湖群地區(qū)灘涂地動態(tài)遙感監(jiān)測研究

妙 丹1,2, 王石英1, 李 波2, 盧書兵2, 趙麗琴1,2, 南 箔2

(1.四川師范大學 地理與資源科學學院, 成都 610101; 2.北京師范大學 資源學院, 北京 100875)

本文首先對華陽河湖群地區(qū)1990年、2002年、2010年TM，ETM+數據進行分類，基于GIS軟件對近20 a灘涂地時空變化、轉移過程及典型樣帶質心轉移進行了分析，并應用馬爾科夫鏈預測了未來土地利用變化，為本區(qū)灘涂地保護和利用及漁業(yè)發(fā)展提供一定的科學依據。結果如下：(1) 灘涂地總面積減少。1990—2002年減少了4.44 km2，2002—2010年減少了10.31 km2。(2) 以農業(yè)生產為主的復興鎮(zhèn)、洲頭鄉(xiāng)由于灘涂圍墾導致灘涂地向耕地轉移，面積減少；作為水產養(yǎng)殖大鎮(zhèn)的下倉因圍網養(yǎng)殖和圍湖造田使得湖泊轉換為灘涂地，灘涂地面積增加。(3) 下倉樣帶灘涂地質心呈集中趨勢，距離縮??；匯口樣帶呈分散趨勢，距離增大。(4) 馬爾科夫鏈預測顯示，灘涂地、湖泊在未來依然呈減少趨勢，耕地、建設用地會持續(xù)增加，而其他地類相對穩(wěn)定。

華陽河湖群地區(qū); 灘涂地; 遙感; GIS; 時空變化; 馬爾科夫鏈

灘涂地作為宿松縣的土地后備資源，對于宿松縣漁業(yè)產業(yè)發(fā)展提供了良好機會。然而違法灘涂圍墾、圍湖造田嚴重影響了灘涂地和湖泊本身功能的發(fā)揮，而且對生態(tài)環(huán)境帶來破壞。如何協(xié)調好灘涂地開發(fā)和生態(tài)環(huán)境保護，是華陽河湖群地區(qū)可持續(xù)發(fā)展道路上面臨的一個重要難題。

國外遙感技術應用于灘涂地起始于60年代初。Boissonneau, Arthur N等人用Landsat影像對安大略湖北部的CLAY地區(qū)的灘涂地進行了遙感調查。Mohamed O.Arnous & David R.Green[1]對埃及亞克巴灣沿海帶的土地資源進行信息提取和空間分析，對沿海灘涂地開發(fā)利用所產生的生態(tài)環(huán)境效益進行評估及制圖。B.Deepika·K.Avinash·K.S.Jayappa[2]對Udupi海岸帶灘涂地變化速率進行了評估和預測。國內遙感技術應用于灘涂地始于80年代，對于灘涂地的研究主要集中于沿海區(qū)域[3-6]。對于湖泊灘涂地的研究，學者[7-12]多以濕地為研究對象，分析其變化特征、驅動因素和調控對策，而針對湖泊灘涂地的研究很少。

同樣，在華陽河湖群地區(qū)，有關土地利用變化的研究較多，主要側重于近年來華陽河湖群濕地面積、景觀格局的變化及生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估[13-15]，尚未有專門的湖泊灘涂地的研究。本研究除了分析1990—2010年20 a來華陽河湖群地區(qū)灘涂地面積變化和預測土地利用變化，還通過選取典型樣帶對灘涂地質心轉移進行了分析。以期更全面、更詳細的反映華陽河湖群灘涂地的時空變化規(guī)律，為當地生態(tài)環(huán)境恢復與經濟發(fā)展協(xié)調可持續(xù)提供一定的理論和實踐幫助。

1 研究區(qū)概況

華陽河湖群隸屬于安徽省安慶市宿松縣，由龍感湖、黃湖、大官湖和泊湖組成，華陽河湖群地區(qū)包括與湖泊群相連接的下倉、復興等11個鄉(xiāng)鎮(zhèn)，面積1 665 km2，擁有灘涂地180 km2，約占華陽河湖群地區(qū)的10.8%。地理位置介于116°00′—116°33′E，29°52′—30°58′N。華陽河湖群地區(qū)屬于亞熱帶濕潤季風型氣候區(qū)，年平均氣溫16.6～16.8℃，無霜期年平均258 d。年平均降雨量127.8～136.5 mm，日照時數為1 800～2 100 h，總人口數為45.1萬人，財政總收入8 859.2萬元。本區(qū)灘涂資源豐富，據水產局統(tǒng)計資料顯示，近年來水產養(yǎng)殖面積不斷增長，在總經濟收入中比率逐年提高。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據選取和預處理

采用的遙感數據為USGS網站及對地觀測中心提供的華陽河湖群地區(qū)1990年11月2日TM數據、2002年10月25日ETM+數據、2010年11月6日TM數據。由于影像獲取時間接近，又處于枯水期，因此湖泊水位受季節(jié)影響不明顯；且影像的成像質量和成像時的天氣狀況良好，能較好地反映地表信息。

以宿松縣1∶1萬地形圖為參考，通過ENVI 5.0平臺，對三期遙感數據進行了幾何精校正，誤差控制在0.6個象元內。選取4，5，3波段組合對三期遙感數據進行分類。

2.2 研究方法

2.2.1 灘涂地土地利用分類 研究區(qū)遙感影像分類主要采用人機交互解譯的方法。人工處理參考華陽河湖群地區(qū)全國第二次調查土地利用數據，將云層覆蓋以及其他難以區(qū)分的未利用灘涂地和部分水庫和坑塘、湖泊在ArcGis 10.0軟件中進行矢量化，其余部分用最大似然法進行監(jiān)督分類。根據華陽河湖群地區(qū)的土地利用和覆蓋現(xiàn)狀，將本區(qū)土地分為耕地、林地、草地、水庫和坑塘、建設用地、湖泊河流和未利用灘涂7類。最后利用混淆矩陣精度驗證法，對分類結果進行了檢驗，其分類總體精度為90.51%，Kappa系數0.8525。分類后處理工作在ArcGIS軟件中完成，主要對原始分類結果中的碎斑塊和明顯誤分區(qū)進行修正，得到如附圖8所示的土地利用分類結果：

2.2.2 質心分析 質心定義為一個多邊形或面的幾何中心。某些情況下，質心不是絕對幾何中心而是分布中心。若考慮其它一些因素，可以賦予權重系數，稱為加權平均中心。其計算公式為：

X=∑wi×Xi/∑wi,Y=∑wi×Yi/∑wi

(1)

式中：Wi——第i個離散目標物權重，在本文中代表提取的各類土地實體斑塊的面積；Xi，Yi——第i個離散目標物的坐標。

利用質心轉移分析能夠直接看出土地分布中心和方向的變化。劉楊楊等[16]在長江口灘涂地形沖淤分析研究中對沙洲質心變化進行了介紹，葉慶華[17]，寧靜[18]、楊澤東[19]、宮兆寧[20]等人在濕地和城鎮(zhèn)研究中也采用了質心轉移分析。本文通過選取典型樣帶分析了三個時期的灘涂地質心轉移。通過遙感影像解譯和實地調查發(fā)現(xiàn)，龍感湖南部和黃湖東部灘涂地變化較為明顯。并根據國內外關于湖泊緩沖帶的研究[21]，結合本區(qū)降雨量、地形地貌、土壤質地以及村落、農田和建設用地布局，將本區(qū)湖泊緩沖帶劃為1 km。分別沿2010年水邊線向外做1 km緩沖區(qū)，得到兩個樣帶分別為：①下倉樣帶，即黃湖東部，總面積16.86 km2；②匯口樣帶，即龍感湖南部，總面積20.87 km2，如附圖9所示。

2.2.3 馬爾科夫鏈預測模型 馬爾科夫鏈預測法是一種關于事件發(fā)生概率預測方法。它是根據事件的目前狀況來預測未來某個時期變動狀況的一種預測方法，具有“無后效性”的特殊隨機過程。它假設一個動態(tài)系統(tǒng)在T+1時刻的狀態(tài)和T時刻有關，而和T時刻以前的狀態(tài)無關。即狀態(tài)轉移概率僅與轉移出發(fā)態(tài)、轉移步數、轉移后狀態(tài)有關，而與轉移前的時刻無關。

其狀態(tài)轉移公式如下：

(2)

概率遞推公式如下:

(3)

式中：πj(k)——預測轉移概率；pij——轉移概率矩陣。π(0)=[π1(0),π2(0),…πn(0)]表示初始狀態(tài)概率向量。

3 灘涂地變化分析

3.1 灘涂地時空變化分析

3.1.1 土地總體變化分析 通過遙感分類影像，利用ArcGIS 10.0軟件對三期土地進行統(tǒng)計，結果如表1所示。

表1 1990-2010年華陽河湖群地區(qū)土地分類數據 km2

從表1可知，1990—2010年，耕地、建設用地總體呈增加趨勢，增加面積分別為96.03 km2和4.32 km2。林地呈先增加后減少的趨勢，由于2002年以前對林地保護的法律法規(guī)尚不完善，存在大量亂砍濫伐現(xiàn)象；而在2003年退耕還林政策實施以來，宿松縣對林地保護力度加大，林地恢復并且增加。水庫和坑塘面積先增加后減少，主要是由于在1990—2002年，華陽河湖群地區(qū)的耕地灌溉需求大、降雨量充分，并且加之2000年的洪澇災害導致水庫和坑塘面積增加。而在后8 a，水庫和坑塘大量減少是由于向耕地和建設用地轉變造成。湖泊、灘涂地及草地均呈減少趨勢，減少面積分別為82.46 km2，14.75 km2，11.26 km2。從年均變化速率看，2002—2010年所有土地變化速率均大于1990—2002年。

就灘涂地而言，總面積減少。1990—2002年減少了4.44 km2，2002—2010年減少了10.31 km2，說明圍湖造田、圍網養(yǎng)殖和人工建筑的驅動使湖泊向灘涂地轉變，灘涂地逐漸向其它地類轉換。

3.1.2 灘涂地時間變化分析 用鄉(xiāng)鎮(zhèn)界限圖與遙感分類數據進行疊加，得到各鄉(xiāng)鎮(zhèn)灘涂地變化數據，如表2所示：由表2知：所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)灘涂地數量總體均呈減少趨勢。其中復興鎮(zhèn)減少最明顯，從1990—2010年共減少6.18 km2，洲頭鄉(xiāng)減少3.92 km2，匯口鎮(zhèn)2.52 km2，千嶺鄉(xiāng)1.76 km2。復興鎮(zhèn)、洲頭鄉(xiāng)和匯口鎮(zhèn)均位于華陽河湖群南邊，北部與黃湖、龍感湖接壤，南部與長江相鄰，1990年灘涂地豐富，而近20 a逐漸減少，因為大部分灘涂地被耕地和草地占用，也有一部分轉換成為水庫和堤壩等建筑用地。下倉鎮(zhèn)灘涂地呈增加趨勢。1990—2010年共增加了2.81 km2。下倉鎮(zhèn)屬于水產養(yǎng)殖大鎮(zhèn)，圍網養(yǎng)魚、圍湖造田活動在近20 a間較劇烈，導致下倉鎮(zhèn)湖泊面積嚴重減少，灘涂地相對增加。

表2 1990-2010年華陽河湖群地區(qū)各鄉(xiāng)鎮(zhèn)灘涂地面積變 km2

從年均變化速率得知，所有鄉(xiāng)鎮(zhèn)灘涂地在2002—2010年的變化均比1990—2002年變化速率快。由于近8 a宿松縣的產業(yè)從農業(yè)向漁業(yè)轉移，對灘涂地的開發(fā)力度增強，年均變化速率也相應加快。

3.1.3 灘涂地利用轉移過程分析 土地利用類型轉移矩陣可以清晰地反映研究區(qū)不同時期各土地類型面積變化情況，可研究土地利用類型由前一時期向后一時期的轉移比率，也可研究后一時期土地利用類型由前一時期土地利用類型的轉移來源比率。因此，該矩陣在土地利用變化研究中被廣泛應用。

根據解譯得到的土地利用數據，經過疊加分析和矩陣分析，得到1990—2010年土地利用變化轉移矩陣。

表3 1990-2010年華陽河湖群地區(qū)土地利用變化轉移矩陣 km2

從表3知：各土地利用類型之間都有相互轉換。1990—2010年之間，湖泊、河流主要向耕地、未利用灘涂和水庫和坑塘轉換，分別為64.56 km2，18.56 km2，14.21 km2。未利用灘涂地向耕地、湖泊河流和水庫和坑塘轉換較明顯，分別為22.21 km2，7.85 km2，3.29 km2。通過土地轉移矩陣，將灘涂地提取出來，并制作向其他地類轉換概率表以及其他地類向灘涂地轉換貢獻率統(tǒng)計表，如圖1，圖2所示。

從圖1、圖2得知灘涂地變化表現(xiàn)為以下幾方面：

(1) 總體上看，主要表現(xiàn)為灘涂地向其他地類轉換，而轉換為灘涂地的多為湖泊。主要原因是圍網養(yǎng)殖以及圍湖造田導致湖泊水量減少，隨時間遷移，湖泊水干涸并向灘涂地轉換，而灘涂被開發(fā)利用轉換為耕地、林地、草地等。

(2) 灘涂地向耕地轉換面積最多。主要原因是經過時間積累，灘涂圍墾和圍湖造田導致部分灘涂地轉換成耕地甚至旱地。其次灘涂地向湖泊、河流轉換數量最多，主要原因是灘涂圍墾使地形降低，季節(jié)性水位變化以及被湖泊水淹沒，從而轉換成湖泊河流。

圖1 近20年灘涂地向其他地類轉換比率圖(km2)

圖2 近20年其他地類向灘涂地轉換貢獻率統(tǒng)計圖(km2)

3.2 灘涂地質心轉移分析

經分析得到質心轉移圖及統(tǒng)計表如表4，表5所示。

表4 下倉樣帶灘涂地質心轉移統(tǒng)計 m

表5 匯口樣帶灘涂地質心轉移統(tǒng)計 m

從以表4、表5可知，下倉樣帶灘地質心轉移總體呈集中趨勢，距離減少，并且向東部靠近，方向不固定。匯口樣帶灘地質心總體呈分散趨勢，距離增大，方向不固定。具體看，其變化和原因主要由以下幾點：

(1) 下倉樣帶灘涂地質心主要集中于黃湖東部沿岸弧度最大的區(qū)域，說明其灘涂地多分布于本區(qū)并且越來越集中，偏移距離減少。1990—2002年偏移距離為686.12m，2002—2010年之間偏移距離為337.22m。

(2) 下倉樣帶主要包含下倉鎮(zhèn)和復興鎮(zhèn)部分沿湖區(qū)。根據實地調查，下倉鎮(zhèn)是水產養(yǎng)殖大鎮(zhèn)，其中春潤食品有限公司下屬的水產養(yǎng)殖基地在下倉鎮(zhèn)占據了大部分面積，建筑設施的修筑，主要集中于黃湖東部。而復興鎮(zhèn)以農產品加工為主，灘涂地的開發(fā)強度小于下倉鎮(zhèn)。因此，由于湖泊破壞集中于黃湖東部，灘涂地呈現(xiàn)出沿黃湖東岸線向外縮減向內擴張趨勢。

(3) 匯口樣帶的灘地質心沒有固定的方向，其偏移距離增大。1990—2002年偏移距離為1 005.07m，2002—2010年之間偏移距離為2 365.67m。

(4) 匯口樣帶主要包含匯口鎮(zhèn)和洲頭鄉(xiāng)的部分沿湖帶。1990年灘涂地質心靠近兩鎮(zhèn)中心，灘涂地面積較小，而在2002年灘地質心靠近洲頭鄉(xiāng)，說明在這13a間，洲頭鄉(xiāng)的灘涂地開發(fā)利用強度較大，主要是灘涂圍墾嚴重，灘涂地向耕地轉化明顯。而在后8a，匯口鎮(zhèn)水產養(yǎng)殖的迅速發(fā)展，導致湖泊向灘涂地轉移，質心向西偏移，與實際情況相符。

3.3 馬爾科夫鏈土地利用變化預測

本次預測首先利用2002—2010年土地利用轉移數據計算轉移概率，如表6所示。

表6 2002-2010年土地轉移概率矩陣

3.3.1 馬爾科夫鏈模型檢驗 假設在未來幾年驅動因素不變的情況下，運用馬爾科夫鏈模型對2010年土地進行預測，并與2010年實際數據對比，預測結果與實際結果基本吻合。其中草地、湖泊河流、未利用灘涂模擬效果很好，而耕地、建設用地偏差較大，是因為2002—2010年耕地、建設用地基礎變化數據偏大而造成。從檢驗結果看，馬爾科夫鏈模型對本區(qū)短期土地變化預測是可行的。檢驗結果如表7示。

表7 馬爾科夫鏈預測模型檢驗 km2

3.3.2 預測結果 對模型檢驗后，結合轉移概率矩陣，對未來用地狀態(tài)進行預測，獲得了2018年、2026年土地利用面積(表8)。從預測結果看，灘涂地和湖泊面積在未來16 a內仍呈減少趨勢，而耕地、建設用地面積呈增加趨勢，其他類型土地利用面積相對變化較少。這種狀態(tài)將持續(xù)很長一段時間后達到穩(wěn)定。

表8 華陽河湖群地區(qū)未來土地利用預測結果 km2

4 結 論

本文主要通過對華陽河湖群地區(qū)1990年、2002年、2010年TM，ETM+數據進行土地利用分類，分析了灘涂地的時空變化、轉移過程、質心轉移并預測了未來土地利用變化情況。主要結論如下：

(1) 時間上，灘涂地面積呈減少趨勢，2002—2010年比1990—2002年減少速度加快?？臻g上，鄉(xiāng)鎮(zhèn)所含灘涂地面積總體呈減少趨勢，但部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)有小面積增加。從轉移過程看，湖泊轉變?yōu)闉┩康氐拿娣e最多，而灘涂地主要向耕地轉移。說明近20 a間灘涂地圍墾、圍湖造田補充了大面積耕地，卻導致湖泊和灘涂地面積減少。

(2) 不同樣帶，不同年份，灘涂地開發(fā)方式不同，導致灘涂地質心轉移方向不同。

(3) 應用馬爾科夫鏈模型對本區(qū)土地變化進行預測，基本可行。其中灘涂地、湖泊面積呈減少趨勢，耕地、建筑用地增加，其他地類相對穩(wěn)定，與本區(qū)實際情況相符。(4) 因部分統(tǒng)計資料較難獲取，本研究對灘涂地變化的驅動因素僅進行了定性分析。筆者將在今后的研究中，繼續(xù)完善相關資料，將定量與定性相結合，深入探討灘涂地變化驅動因素，為本區(qū)土地保護和開發(fā)利用及漁業(yè)發(fā)展提供一定的科學依據。

[1] Arnous M O, Green D R. GIS and remote sensing as tools for conducting geo-hazards risk assessment along Gulf of Aqaba coastal zone, Egypt[J]. Journal of Coastal Conservation,2011,15(4):457-475.

[2] Deepika B, Avinash K, Jayappa K S. Shoreline change rate estimation and its forecast:remote sensing, geographical information system and statistics-based approach[J]. International Journal of Environmental Science and Technology,2014,11(2):395-416.

[3] 劉永學,張忍順,李滿春.江蘇淤泥質潮灘地物信息遙感提取方法研究[J].海洋科學進展,2004,22(2):210-214.

[4] 李貴東,周云軒,田波,等.基于遙感和GIS的上海市灘涂濕地資源近期變化分析[J].吉林大學學報：地球科學版,2008,38(2):319-323.

[5] 王芳,朱躍華.江蘇省沿海灘涂資源開發(fā)模式及其適宜性評價[J].資源科學,2009,31(4):619-628.

[6] 劉勇,黃海軍,劉艷霞,等.基于RS和GIS的近代黃河三角洲灘涂變化分析[J].海洋科學,2012,36(2):82-87.

[7] 牛明香,趙庚星.南四湖區(qū)濕地信息遙感提取技術研究[J].國土與自然資源研究,2004,10(1):51-53.

[8] 蔣衛(wèi)國,李京,王文杰,等.基于遙感與GIS的遼河三角洲濕地資源變化及驅動力分析[J].國土資源遙感,2005,17(3):62-66.

[9] 宗秀影,劉高煥,喬玉良,等.黃河三角洲濕地景觀格局動態(tài)變化分析[J].地球信息科學學報,2009,11(1):91-97.

[10] 王薇,陳為峰,王燃藜,等.黃河三角洲新生濕地景觀格局特征及其動態(tài)變化:以墾利縣為例[J].水土保持研究,2010,17(1):82-87.

[11] 張高生,李克勤,戰(zhàn)立偉.現(xiàn)代黃河三角洲濕地動態(tài)變化及保護對策[J].生態(tài)環(huán)境學報,2009,18(1):394-398.

[12] 黃翀,劉高煥,王新功,等.黃河流域濕地格局特征、控制因素與保護[J].地理研究,2012,31(10):1764-1774.

[13] 金寶石,周葆華.安慶沿江湖泊近20a水域多時相動態(tài)演變[J].國土資源遙感,2008(3):74-77,83.

[14] 余瑞林,周葆華,劉承良.安慶沿江濕地景觀格局變化及其驅動力[J].長江流域資源與環(huán)境,2009,18(6):522-527.

[15] 周葆華,操璟璟,朱超平,等.安慶沿江湖泊濕地生態(tài)系統(tǒng)服務功能價值評估[J].地理研究,2011,30(12):2296-2304.

[16] 劉楊楊,張行楠,徐雙全,等.長江口灘涂地地形沖淤分析研究[J].長江流域資源與環(huán)境,2010,19(11):1314-1322.

[17] 葉慶華,田國良,劉高煥,等.黃河三角洲新生濕地土地覆被演替圖譜[J].地理研究,2004,23(2):257-264,282.

[18] 寧靜,張樹文,王蕾,等.資源型城鎮(zhèn)土地退化時空特征分析:以黑龍江省大慶市為例[J].資源科學,2007,29(4):77-85.

[19] 楊則東,陳有明,黃燕,等.長江安徽段泥沙淤積及湖泊濕地圍墾遙感調查與監(jiān)測[J].國土資源感,2010,86(S1):82-86.

[20] 宮兆寧,張翼然,宮輝力,等.北京濕地景觀格局演變特征與驅動機制分析[J].地理學報,2011,66(1):77-88.

[21] 胡小貞,許秋瑾,蔣麗佳,等.湖泊緩沖帶范圍劃定的初步研究:以太湖為例[J].湖泊科學,2011,23(5):719-724.

StudyonTidalFlatofHuayangRiversandLakesDistrictBasedonRemoteSensingDynamicMonitoring

MIAO Dan1,2, WANG Shi-ying1, LI Bo2, LU Shu-bing2, ZHAO Li-qin1,2, NAN Bo2

(1.CollegeofGeographyandResourceScience,SichuanNormalUniversity,Chengdu610101,China; 2.CollegeofResourcesScienceandTechnology,BeijingNormalUniversity,Beijing100875,China)

Based on remote sensing and geography information system, and TM and ETM+ data of the year 1990,2002 and 2010 in the region of Huayang rivers and lakes district were used. We got seven land use types including cultivated land, forest land, grassland, reservoirs and ponds, buildings, lakes and tidal flat, through the method of maximum likelihood. On the view of time and space, the dynamic changes of tidal flat, change ratio and transfer matrix of land use were analyzed. The centroids of tidal flat were analyzed by setting up two patterns along the lakeshore. In the end, following the Markov chain model, future tendency of the land use was predicted, and the results were satisfactory. The results were as follows: first, during 1990—2002, the tidal flat area decreased by 4.44 km2(from 15.67 km2in 1 990 to 41.23 km2in 2002); during 2002—2010, it decreased by 10.31 km2(from 41.32 km2in 2002 to 30.92 km2). The decrease rate during 2002—2010 was faster than that during 1990—2002. The areas of cultivated land, forest land and buildings increased, the increased areas were 96.03 km2, 10.03 km2, 4.32 km2, respectively. The areas of grassland, lakes and reservoirs decreased, the decreased areas were 1.91 km2, 82.46 km2, 11.26 km2, respectively; second, the tidal flat decreased obviously in Fuxing and Zhoutou villages. The chief reason for that is the income mainly comes from farming in these villages, such as significantly inning and reclamation during recent 2 decades. However, the tidal flat in Xiacang village increased because Xiacang is one of the biggest villages with abundant fishery resources, cultivation and reclaim land from lakes lead to lakes dwindling and tidal flats increase gradually; and the major trends of the land utilization in this region are that lakes turned into tidal flat while tidal flat turned into cultivated land; third, by setting up patterns outside one kilometer of lakeshore in Xiacang village and Huikou village, the Changes of the centroid of tidal flat were analyzed, in the Xiacang pattern, the result showed that the centroids of tidal flat in different years obviously centralized and the distance reduced during the study period. It indicated that in this pattern, human activities as lake reclamation were centralized in the east shoreline of Huanghu. At the same time, in the Huikou pattern, the centroids of tidal flat were separated and the distance increased. It’s separated because the exploitation and utilization of tidal flat were separated; last, Markov chain pvediction result showed that the areas of tidal flat and lakes would still decrease in the future, and the areas of cultivated and buildings would increase, while others areas of land types would keep stable. This study can provide scientific basis for the tidal flat protection and rational utilization, and also play an important role in development of fishery in the region of Huayang rivers and lakes area.

region of HuaYang rivers and lakes district; tidal flat; RS; GIS; dynamic changes; Markov chain model

2013-12-13

：2014-01-14

高等學校博士學科點專項科研基金(20120003110017)

妙丹(1989—),女,陜西岐山縣人,碩士研究生,專業(yè)方向為GIS在資源保護與開發(fā)中的應用。E-mail：miaodan1989@sohu.com

李波(1965—),男,四川資陽市人,教授,主要從事生態(tài)系統(tǒng)管理、土地資源管理和生態(tài)經濟方面研究。E-mail:Libo@bnu.edu.cn

F301，P407

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：1005-3409(2014)06-0158-06