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    近30年來京津冀地區(qū)濕地景觀變化及其驅動因素

    2018-08-10 01:01:30呂金霞蔣衛(wèi)國王文杰
    生態(tài)學報 2018年12期
    關鍵詞:京津冀斑塊面積

    呂金霞,蔣衛(wèi)國,*,王文杰,陳 坤,鄧 越,陳 征,荔 琢

    1 北京師范大學地理科學學部, 環(huán)境遙感與數(shù)字城市北京市重點實驗室, 北京 100875 2 北京師范大學地理科學學部, 地表過程與資源生態(tài)國家重點實驗室, 北京 100875 3 中國環(huán)境科學研究院, 北京 100012

    濕地是地球上生物多樣性和生產(chǎn)力最高的生態(tài)系統(tǒng)之一,與森林、海洋一起被稱為三大生態(tài)系統(tǒng),在物質生產(chǎn)、能量轉換、維持區(qū)域生態(tài)平衡等方面具有重要功能與價值[1-2]。近年來,由于人口數(shù)量和經(jīng)濟水平的快速增長,人類對濕地自然資源過度地以及不合理地利用,造成了濕地生態(tài)系統(tǒng)逐步惡化,威脅區(qū)域生態(tài)安全[3]。隨著京津冀協(xié)同發(fā)展已成為國家三大戰(zhàn)略之一,對于京津冀生態(tài)環(huán)境要求提出了更高的要求。因此,退化濕地的研究對于京津冀地區(qū)濕地生態(tài)系統(tǒng)安全保障具有重要意義,是"京津冀一體化"中擴大環(huán)境容量空間和加強生態(tài)環(huán)境保護合作的重要組成部分。

    隨著地理信息系統(tǒng)(GIS)和遙感(RS)技術發(fā)展,基于GIS和RS技術的濕地景觀變化得到了快速發(fā)展,濕地生態(tài)系統(tǒng)的宏觀監(jiān)測和驅動力分析成為目前研究的熱點之一[4-5]。濕地景觀格局演變研究方法主要采用景觀動態(tài)的定量化方法研究[6]。國內(nèi)外學者對濕地景觀格局進行了相關研究。Ernoult等[7]研究了法國塞納河洪泛區(qū)的景觀格局變化及其對生物多樣性的影響,并對其驅動因素進行了分析;Munyati等[8]利用1984—1994年四期Landsat影像借助GIS手段對贊比亞南部Kafue Flats泛濫平原濕地進行動態(tài)監(jiān)測。國內(nèi)對濕地景觀格局變化起步較晚,但發(fā)展迅猛。崔世杰等[9-10]通過分析長江中下游鄱陽湖、洞庭湖和三江平原等地區(qū)濕地的面積和景觀格局,探究了濕地變化的影響因素;宮兆寧等[11]研究了1984—2008年北京濕地面積的變化,得出北京濕地以人工濕地變化為主導的變化趨勢;牛振國等[12]通過對中國濕地變化研究得出,1978—2008年京津冀濕地面積減少了1012 km2;Zhao等[13]人總結了1992—2014年研究結果,分析得出青藏高原濕地變化特征,指出濕地面積和景觀多樣性的變化特征;侯鵬,蔣衛(wèi)國等[14- 16]利用基于水文平衡的原理對北京市濕地退化驅動因子進行了定量研究。

    以往的研究多集中在湖泊濕地等天然濕地的變化研究,對京津冀地區(qū)濕地時空分布的研究較少,缺乏精確到整個區(qū)域內(nèi)市級濕地區(qū)域的研究。隨著京津冀協(xié)同一體化進程加快,急需開展?jié)竦貢r空變化監(jiān)測,確保區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)安全保障。本文通過已更新的土地利用數(shù)據(jù),提取京津冀地區(qū)20世紀80年代末(1980s末)到2015年7期濕地類型分布圖,綜合運用GIS分析法和景觀格局指數(shù)的方法分析京津冀地區(qū)近30年來濕地面積時空變化特征,并利用主成分分析的方法對其變化的驅動因素進行了分析。

    1 研究區(qū)概況

    京津冀區(qū)域地理位置介于113°27′—119°50′E,36°03′N—42°40′N,位于華北平原北部,北靠燕山山脈,南面華北平原,西倚太行山,東臨渤海灣[17]??缭奖本┦?、天津市和河北省,除北京、天津兩個直轄市以外,還包括河北省境內(nèi)的唐山、秦皇島、保定、滄州、廊坊、張家口、承德、石家莊、衡水、邢臺、邯鄲等,共計13個城市(圖1)。京津冀地區(qū)是我國最重要的政治、經(jīng)濟、文化與科技中心,是環(huán)渤海經(jīng)濟圈的核心,也是我國第三大增長極。該區(qū)地勢呈現(xiàn)西北高東南低的地形特點。地貌以平原為主,丘陵和臺地零星分布,沿渤海岸多灘涂、濕地。海河流域以扇狀水系的形式鋪展在京津冀地區(qū)。京津冀地區(qū)以溫帶落葉闊葉林為典型植被,屬于溫帶季風氣候區(qū)。年平均降水量538 mm,冬季寒冷少雪,春季干燥風大;夏季較為濕潤,降水較多,氣溫年較差較大[18]。河湖自然濕地,庫塘、水田等人工濕地資源豐富。

    圖1 京津冀區(qū)域地理位置及行政區(qū)劃 Fig.1 The location of Beijing-Tianjin-Hebei region and the main cities

    2 數(shù)據(jù)和方法

    2.1 數(shù)據(jù)來源

    本文基于中國科學院地理科學與資源研究所劉紀遠團隊生產(chǎn)的土地利用數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)利用Landsat 影像數(shù)據(jù)進行解譯判讀,野外驗證,分類精度達91.2%,符合制圖要求[19]。利用該產(chǎn)品提取了濕地的7種土地利用類型,得到了京津冀地區(qū)1980s末,1990,1995,2000,2005,2010和2015年7期的濕地空間分布圖。濕地類型的劃分按照濕地公約與陸健健劃分的中國濕地類型,將水田、水庫坑塘、湖泊、河渠、灘涂、灘地、沼澤地7種土地類型納入京津冀地區(qū)濕地范圍[20]??紤]到本次遙感解譯的最小地物單元為100 m×100 m,扣除細小地物外,可以將上述7種類型組合再分為人工濕地和天然濕地。人工濕地包括水田和水庫坑塘,天然濕地包括湖泊、河渠、灘涂、灘地、沼澤地。灘涂中人工鹽沼、蝦池、蟹池已經(jīng)解譯為水庫坑塘。由于人工渠道面積較小,主要為河流面積,因此把河渠列為天然濕地范疇。

    京津冀地區(qū)經(jīng)濟數(shù)據(jù)來源于京津冀1985—2014年統(tǒng)計年鑒,主要包括總人口、GDP、人均GDP、糧食產(chǎn)量等,氣象數(shù)據(jù)(降水、溫度、蒸發(fā)量)來源于中國氣象科學數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://data.cma.cn/)。

    2.2 研究方法

    2.2.1 濕地類型轉移矩陣

    轉移概率矩陣,又叫躍遷矩陣,是俄國數(shù)學家馬爾科夫提出的。利用馬爾科夫模型構造研究區(qū)土地利用類型的轉移概率矩陣可全面而又具體地刻畫區(qū)域土地利用類型變化的結構、特征與各用地類型變化的方向。其意義在于它不僅可以反映研究期初、研究期末的土地利用類型結構,同時還可以反映研究時段內(nèi)各土地利用類型的來源與構成[21]。其數(shù)學表達式為:

    (1)

    為了分析京津冀地區(qū)濕地資源的受損情況,本文中P代表各濕地類型的面積,濕地類型包括水田、河渠、湖泊、水庫坑塘、灘涂、灘地和沼澤地七種濕地類型;n代表濕地類型的總數(shù),i、j分別代表研究期初與研究期末的濕地類型,本文包括4個研究段,分別為1980s末—1995、1995—2005、2005—2015、1980s末—2015年;Pij為第i類濕地類型轉化為第j類濕地類型的轉移概率。

    2.2.2 景觀指數(shù)分析法

    景觀格局指數(shù)的分析方法在景觀指數(shù)的應用中最為廣泛。景觀指數(shù)能夠高度濃縮景觀空間格局信息,反映其結構組成和空間配置等方面的特征[22]。因此本文利用景觀格局指數(shù)來表征京津冀地區(qū)濕地的景觀格局特征。使用Fragstats 4.2計算研究區(qū)景觀格局指數(shù),在類型水平上選擇最大斑塊指數(shù)(Largest Patch Index, LPI)、平均斑塊面積(Mean Patch Size, MPS)、面積加權平均斑塊分維數(shù)(Area-weighted Mean Patch Fractal Dimension, FRAC_AM)和聚集度指數(shù)(Patch Cohesion Index, COHESION)4個指數(shù),在景觀水平上選擇斑塊個數(shù)(Number of Patch, NP)、斑塊密度(Patch Density, PD)、最大斑塊指數(shù)(Largest Patch Index, LPI)、周長面積分維數(shù)(Perimeter-Area Fractal Dimension, PAFRAC)、聚集度(Aggregation Index, AI)和香農(nóng)多樣性指數(shù)(Shannon′s Diversity Index, SHDI)5個指數(shù)。各指數(shù)的具體說明、計算方法參見文獻[23]。

    2.2.3 主成分分析法

    本研究采用主成分分析方法對京津冀濕地演變的驅動力進行分析。主成分分析(PCA) 是一種通過降維來簡化數(shù)據(jù)結構,將原來錯綜復雜的多變量通過線性變換選出主要變量的一種多元統(tǒng)計分析方法[24]。

    主成分分析是設法將原來眾多具有一定相關性,重新組合成一組新的互相無關的綜合指標來代替原來的指標。最經(jīng)典的做法就是選取的第一個線性組合,即第一個綜合指標的方差來表達,即方差越大,表示第一主成分包含的信息越多。如果第一主成分不足以表達原來指標信息,在考慮選取第二個主成分。根據(jù)方差貢獻率大于85%確定主成分個數(shù)。依據(jù)SPSS軟件對選取的指標做主成分分析,來探究近30年來京津冀濕地演變的驅動力。

    3 結果與分析

    3.1 京津冀濕地分布現(xiàn)狀

    截止2015年,京津冀地區(qū)濕地面積為10723 km2,占京津冀地區(qū)土地面積的4.96%,與第二次濕地調(diào)查結果相比,準確度為83.41%。其中天然濕地面積為3929 km2,占36.64%,占人工濕地面積為6794 km2,占63.36%。水庫坑塘集中分布在天津東南部地區(qū)以及北京的東北部地區(qū),河渠呈扇狀分布,灘涂、灘地和沼澤地分布在河北承德和張家口壩上地區(qū)、白洋淀周圍以及湖泊等周圍零星分布。從地理分布看,濕地分布較多的市為天津、秦皇島、唐山和張家口市,占京津冀濕地面積的65.71%,而具有華北明珠之稱的白洋淀所在的保定市濕地面積僅占7.64%。

    3.2 京津冀濕地景觀時間變化分析

    1980s末—2015年,京津冀地區(qū)濕地面積時空分布如圖2、圖3所示,近30年來京津冀地區(qū)濕地面積呈現(xiàn)減少趨勢,濕地面積減少了2695.05 km2,較1980s末年減少了20.08%(圖3)。人工濕地中,水田的面積在減少,共減少了2037.55 km2,水庫坑塘的面積在增加,共增加了834.86 km2。天然濕地五種類型中,湖泊和河渠面積在增加,灘涂、灘地和沼澤地的面積都在減少,其中湖泊和河渠分別增加了26.22 km2和317.39 km2,灘涂減少15.77 km2,灘地減少1334.94 km2,沼澤地減少485.26 km2。人工濕地的減少占濕地變化的主導地位。

    圖2 1980s末—2015年京津冀濕地類型分布圖Fig.2 The spatial distribution of wetland in Beijing-Tianjin-Hebei region (1980s—2015)

    圖3 京津冀濕地面積變化圖(1980s末—2015年)Fig.3 The area change of various wetland type in Beijing-Tianjin-Hebei region (1980s—2015)

    京津冀地區(qū)近30年濕地變化較大,各省市的變化也各不相同(圖4)。濕地總面積的變化呈現(xiàn)從略微增長到快速減少趨勢,近些年減少趨勢略有減緩。1980s末—1995年間濕地面積增加,由于人工濕地增加造成了區(qū)域內(nèi)濕地總面積的增加,1995年后,濕地面積呈減少趨勢,近10年略有減緩。其中,河北省濕地面積減少最多,且天然濕地減少占據(jù)主導地位,其次是天津市和北京市,天津市濕地面積的減少以人工濕地減少為主要原因。河北省11個地級市中,濕地面積普遍存在減少趨勢,濕地減少最多的是唐山市,其次是張家口市,秦皇島市和滄州市濕地面積增加。唐山市和張家口市人工濕地和天然濕地均減少,人工濕地減少量占主導地位,秦皇島市濕地面積的增加主要是人工濕地增加造成的,其余地級市均存在天然濕地面積減少的狀況,此外,石家莊市、保定市和衡水市天然濕地面積減少占濕地減少的主要原因。

    圖4 1980s末—2015年京津冀各省市濕地損失量圖Fig.4 Wetland loss in Beijing-Tianjin-Hebei region (1980s—2015) 正值代表增加量,負值代表減少量

    3.3 京津冀濕地景觀空間變化分析

    1980s末—2015年,各濕地類型變化較大,濕地面積均出現(xiàn)不同程度的減少(圖5)。1980s末—1995年,灘涂面積顯著減少,主要轉化為其他用地類型;河渠略有減少。1995—2005年穩(wěn)定時期,主要為水田和灘涂的變化,湖泊存在一定程度的退化,沼澤地有13.53%的比例轉化為水庫坑塘,被用于人工養(yǎng)殖。2005—2015年快速減少時期,水田和灘涂面積顯著下降,河渠水庫坑塘面積下降。近30年來,水田、灘涂的變化最為顯著,主要轉化為其他用地類型;河渠和水庫坑塘相互轉化;灘地和沼澤地變化程度差異不大,主要表現(xiàn)為濕地類型內(nèi)部的轉換,湖泊主要轉化為灘地和沼澤,表現(xiàn)出一定的退化現(xiàn)象。

    圖5 4個時段京津冀濕地類型轉移概率矩陣Fig.5 Wetland type transition probability in Beijing-Tianjin-Hebei region

    從京津冀濕地損失空間分布圖可以得出(圖6),1980s末—2015年近30年來,濕地損失較為嚴重的區(qū)域主要分布在環(huán)渤海區(qū)域、北京市和河北省張家口市和唐山市區(qū)域,其余省市均存在不同程度的濕地面積減少。同時各地區(qū)濕地受損的空間格局也存在時間尺度上的差異,1980s末—1995年十余年間,京津冀地區(qū)濕地損失較小,主要分布在環(huán)渤海區(qū)域,以及河北省石家莊市和保定市;1995—2005年間,濕地損失較前10年增強,主要是天津市大部分區(qū)域以及保定市的白洋淀濕地區(qū);2005—2015年,濕地損失分布不均,其中河北省的唐山市、秦皇島市和張家口市3個區(qū)域損失程度明顯加強,而北京市、天津市和河北省滄州市、保定市損失程度略有減緩,說明近十年京津冀地區(qū)對濕地生態(tài)環(huán)境的治理和保護力度逐漸加強。

    圖6 1980s末—2015年京津冀濕地損失空間分布圖Fig.6 The spatial distribution maps of wetland loss (1980s—2015)

    3.4 京津冀濕地景觀格局變化特征分析

    3.4.1 類型水平上景觀格局變化特征

    圖7顯示了在斑塊類型水平上各時期景觀格局指數(shù)的變化趨勢。最大斑塊指數(shù)反映了各景觀類型最大面積斑塊占景觀總面積的比例,是優(yōu)勢度的一種度量方式。1980—2015年,水田的LPI最大,其次是水庫坑塘。在一定程度上說明了京津冀地區(qū)水田和水庫坑塘構成的人工濕地是優(yōu)勢景觀類型,而天然濕地類型不占據(jù)優(yōu)勢類型。平均斑塊面積水田最大,其次為沼澤地。湖泊、河渠、灘地的MPS較小,分布零散。分維度指數(shù)反映了斑塊的形狀復雜性,河渠的分維數(shù)指數(shù)最高,接近1.3,說明景觀斑塊的形狀最復雜。其次是水田、灘地。聚集度指數(shù)度量景觀中不同斑塊類型的聚集程度,值越大反映同一景觀類型斑塊的高度聚集。近30年來水田、沼澤的聚集度指數(shù)較大,且走勢平緩,變化不大;2005—2015年,河渠、灘涂的聚集度指數(shù)呈下降趨勢,說明空間破碎化程度提高;湖泊的聚集度指數(shù)最低,說明空間分布離散,破碎化程度高,連通性低。

    圖7 1980—2015年京津冀濕地在類型尺度上的景觀指數(shù)變化Fig.7 The landscape index change of wetland in class scale (1980s—2015)

    3.4.2 景觀水平上景觀格局變化特征

    一般來講,通過多期景觀斑塊數(shù)量和斑塊密度,可以看出景觀破碎化程度的變化情況。斑塊的密度越大,斑塊越小,景觀破碎度越高。通過景觀指數(shù)的運算,得出京津冀地區(qū)1980s末—2015年的景觀水平結構特征的變化。

    圖8為不同時期京津冀地區(qū)景觀水平上的景觀指數(shù)。1980s末—2015年期間,斑塊個數(shù)整體呈先增加后減少的波動變化趨勢,其中2005年NP達到最大值(9843個)。斑塊密度整體呈現(xiàn)增加趨勢,2015年相對于1980s末年PD增加了0.19。斑塊密度越大,斑塊越小,景觀破碎度越高。在2000—2010年急劇增加,主要是人類活動強度增加,城市化速度加劇;而2010年之后,由于生態(tài)環(huán)境保護政策的實施和保護力度的增加,景觀破碎度降低。最大斑塊指數(shù)呈先減少后增加的趨勢,2000年后呈增加趨勢,說明最大斑塊類型的優(yōu)勢度在整個景觀中的地位在上升;PAFRAC基本處于1.5附近,說明京津冀地區(qū)景觀結構不穩(wěn)定,易受人類活動的影響。聚集度指數(shù)呈先減少后增加的趨勢,最大值出現(xiàn)在2010年為88.95,空間分布最均勻。香農(nóng)多樣性指數(shù)呈增加趨勢,說明各景觀類型所占比例趨于均衡化,景觀異質性增加,其波動過程與聚集度相反。1980s末—1990年香農(nóng)多樣性指數(shù)較小,說明京津冀地區(qū)斑塊類型單一,景觀豐富度低,1995年之后多樣性指數(shù)逐漸在升高,景觀豐富度增加。

    圖8 1980—2015年京津冀濕地在景觀尺度上的景觀指數(shù)變化Fig.8 The landscape index change of wetland in landscape scale (1980s—2015)

    3.5 京津冀濕地景觀變化驅動因素分析

    3.5.1 主成分分析結果

    濕地景觀變化的驅動因素包括自然和人為驅動因子,考慮京津冀地區(qū)區(qū)域發(fā)展迅速,城市化進程較快,故選取了包括氣候、人口、農(nóng)業(yè)和經(jīng)濟在內(nèi)的9個指標,分別為年降雨量(mm)、年氣溫值(℃)、年蒸散發(fā)量(mm)、總人口數(shù)(萬人)、糧食產(chǎn)量(t)、GDP(億元)、人均GDP(元)、第一產(chǎn)業(yè)值(億元)、第三產(chǎn)業(yè)值(億元),分析結果表明第1主成分解釋了總變量的71.44%,第2主成分解釋了總變量的12.13%。

    人均GDP、總人口數(shù)、第一產(chǎn)業(yè)值、糧食產(chǎn)量和第三產(chǎn)業(yè)值在第1主成分上的載荷較大,這些因子反映了經(jīng)濟社會和農(nóng)業(yè)發(fā)展水平,因此第1主成分可以認為是人口和社會經(jīng)濟的代表;降雨量和溫度在第2主成分上的載荷較大,因此第2主成分被認為是氣候因素的代表。

    3.5.2 影響濕地受損的主導因素

    人口和社會經(jīng)濟發(fā)展是影響京津冀濕地變化的主要因素。1980—2015年,京津冀地區(qū)人口呈現(xiàn)直線上升趨勢,經(jīng)濟迅猛發(fā)展,人均GDP持續(xù)增長,同時三大產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展,持續(xù)攀升,尤其是在2000年之后,增長速度呈現(xiàn)顯著增加趨勢(圖9)。根據(jù)人口和社會經(jīng)濟對濕地面積的影響分析可知(圖10),人口總數(shù)與人均GDP對濕地面積變化的解釋率R2分別為0.79和0.53。隨著人口數(shù)量與產(chǎn)業(yè)結構調(diào)整,城市建設用地面積、道路等用地規(guī)模增大,城市擴張侵占京津冀地區(qū)原有的濕地,侵占面積為1584.17 km2,占據(jù)濕地退化面積的22.50%,僅次于旱地侵占的退化類型,表現(xiàn)最明顯的區(qū)域為北京市中心城區(qū)和天津濱海新區(qū)等城市化發(fā)展快速區(qū)域(圖11)。

    隨著農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展,水域周圍的灘地和沼澤地等濕地資源退化,濕地退化為旱地的面積為4874.55 km2,占濕地退化面積的69.24%,占據(jù)濕地退化的主要地位,主要是因為水田向旱地的退化,主要體現(xiàn)在張家口市萬全區(qū)、宣化區(qū)周圍區(qū)域和唐山市(圖11),占據(jù)濕地區(qū)域進行農(nóng)業(yè)開發(fā),造成濕地資源破壞。根據(jù)線性相關關系,糧食產(chǎn)量對濕地面積變化的解釋率為0.52,糧食產(chǎn)量的增加對水資源需求量增加,影響濕地面積的變化,同時對水資源的需求量也會增大,破壞濕地生態(tài)環(huán)境,增加生境壓力,對區(qū)域生態(tài)安全造成影響。濕地生態(tài)環(huán)境受到城市擴張和農(nóng)業(yè)發(fā)展的影響下,還受到氣候因素的影響。

    從圖12可以看出,從20世紀80年代到1995年左右,年均降水量呈現(xiàn)顯著增長趨勢,而1995—2002年均降水量呈減少趨勢,2002—2015年降水量有所增加,1980—2015年年均降水量總體變化不大。同時在2000年濕地面積達到最大值,而此階段降水量較少,但由于前兩年降水量較多,此時濕地的蓄水量可以使?jié)竦乇3制胶鉅顟B(tài),減弱了濕地減少。而地面溫度的升高,也促進濕地水面蒸散發(fā),對濕地景觀格局有一定的影響。在降水量變化較小,蒸散發(fā)量減少的趨勢下,濕地面積退化更多的是人類活動的破壞和城市化的快速發(fā)展等因素。

    綜上所述,人口與社會經(jīng)濟發(fā)展和氣候等因素都會對濕地景觀變化造成影響,同時也容易受到政府政策的影響,需要結合多種因素進行綜合分析。

    圖9 1980s末—2014年京津冀地區(qū)人口和人均GDP變化圖 Fig.9 The population and per-capita GDP in Beijing-Tianjin-Hebei region in 1980s—2014

    圖10 1980s末—2014年京津冀地區(qū)糧食產(chǎn)量、總人口和人均GDP與濕地面積變化圖 Fig.10 The relation between the grain yield, population and per-capita GDP and wetland area in Beijing-Tianjin-Hebei region in 1980s—2014

    圖11 濕地受損區(qū)域的兩種主要方式Fig.11 The two main ways of Wetlands damaged area圖a和b表示建設用地侵占,圖c和d表示濕地退化為旱地

    圖12 京津冀地區(qū)年降水量和溫度距平值Fig.12 The anomaly value of annual precipitation and temperature in Beijing-Tianjin-Hebei region

    4 結論

    本文利用1980s末—2015年7期遙感影像,提取了近30年來京津冀地區(qū)濕地景觀類型分布圖,分析京津冀地區(qū)濕地景觀變化和驅動因素。研究結果表明:

    (1)近30年來京津冀地區(qū)濕地面積呈現(xiàn)減少趨勢,濕地面積的變化呈現(xiàn)從略微增長到快速減少趨勢,近些年減少趨勢略有減緩,濕地面積減少了2695.05 km2,較1980s末年減少了20.08%。人工濕地中,水田的面積在減少,共減少了2037.55 km2,水庫坑塘的面積在增加,共增加了834.86 km2。天然濕地5種類型中,湖泊和河渠面積在增加,灘涂、灘地和沼澤地的面積都在減少。其中,河北省濕地面積減少最多,且天然濕地減少占據(jù)主導地位,其次是天津市和北京市。濕地損失較為嚴重的區(qū)域主要分布在環(huán)渤海區(qū)域、北京市和河北省張家口市和唐山市等區(qū)域,這些區(qū)域是京津冀地區(qū)人口與經(jīng)濟快速增長的地區(qū),同時受到多種因素的影響,濕地受損嚴重的區(qū)域也呈現(xiàn)時間尺度上的差異。造成濕地受損的主要原因是水田和灘涂向非濕地轉換,湖泊也呈現(xiàn)向灘地和沼澤地的轉變趨勢。

    (2)景觀指數(shù)分析結果表明,京津冀地區(qū)水田和水庫坑塘構成的人工濕地是優(yōu)勢景觀類型。湖泊、河渠、灘地破碎化嚴重,且聚集度指數(shù)低,空間分布離散,連通性差。1980s末—2015年,斑塊個數(shù)、聚集度指數(shù)呈現(xiàn)先增加后減少,香農(nóng)多樣性指數(shù)呈增加趨勢,而最大斑塊指數(shù)呈現(xiàn)先減少后增加趨勢,說明京津冀地區(qū)景觀結構不穩(wěn)定。

    (3)濕地景觀受損驅動因素分析結果表明,京津冀濕地景觀變化受到人為與氣候因素共同影響,其中人口與社會經(jīng)濟發(fā)展是影響濕地景觀格局變化的主要原因。人口總數(shù)、人均GDP和糧食產(chǎn)量對濕地面積變化的解釋率R2分別為0.79、0.53和0.52。近30年是京津冀地區(qū)人口與經(jīng)濟快速發(fā)展時期,人口增加導致城市擴張嚴重,需水量增加,建設用地和旱地侵占原有的濕地,造成濕地面積減少,濕地生態(tài)環(huán)境遭到破壞。

    同時政府政策對濕地景觀變化具有強制性影響。為防止?jié)竦馗蟮赝嘶?自2000年以來,國家成立了多處濕地自然保護區(qū),加大濕地保護和宣傳工作,同時對重要濕地區(qū)多次實行補水工作。僅在白洋淀濕地區(qū)域就實行了多次引水工作,2004年3月實施了引岳救淀[12];2006年12月又實施了引黃救淀;2008年1月再次實施引黃入淀[25];這一措施的實行使白洋淀濕地在2005年后呈現(xiàn)濕地受損減弱趨勢,造成濕地受損在時空變化上的差異。京津冀地區(qū)有多處濕地多依賴外界補水,因此在今后的研究中,需要將補水量納入濕地變化驅動因子分析中,選擇典型濕地變化區(qū),對影響濕地生態(tài)安全重點保障區(qū)域進行評估。

    京津冀地區(qū)健康與可持續(xù)發(fā)展是保障我國國家安全的重要基礎,通過研究濕地景觀變化及其驅動因素,定量評價近30年濕地資源的動態(tài)變化,是濕地生態(tài)環(huán)境保護與修復的基礎,是區(qū)域生態(tài)安全保障的重要部分。在新時期城市化發(fā)展中,實現(xiàn)綠水青山的綠色發(fā)展,提高濕地生態(tài)系統(tǒng)的自我調(diào)控能力,構建京津冀協(xié)同發(fā)展的生態(tài)安全格局。

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