安徽沿江地區濕地景觀演變與模擬：方法與框架

胡和兵，趙冰雪，賈 莉，王 雷

（池州學院 資源環境與旅游系，安徽 池州 247000）

安徽沿江地區濕地景觀演變與模擬：方法與框架

胡和兵，趙冰雪，賈 莉，王 雷

（池州學院 資源環境與旅游系，安徽 池州 247000）

開展安徽沿江濕地景觀演變研究，可為新形勢下皖江濕地資源的開發保護以及區域的可持續發展提供依據。在總結回顧已有研究的基礎上，確定了安徽沿江濕地景觀演變研究的思路方法，并擬定以下四個方面的研究內容：安徽沿江濕地景觀時空演變特征研究；安徽沿江濕地景觀模擬模型的構建研究；安徽沿江濕地景觀演變過程模擬與驅動機制研究；安徽沿江濕地景觀演變情景預測與管理調控。

濕地；景觀；演變；模擬

濕地是由水陸相互作用而形成的自然綜合體,是自然界最富生物多樣性的生態景觀和人類最重要的生存環境之一[1]。濕地在調蓄洪水、凈化水質、調節氣候，維持生物多樣性和區域生態安全等方面發揮著巨大作用，對地區、區域乃至全球氣候變化、經濟發展及人類生存環境有著重要的影響[2]。近幾十年來，隨著人類活動對濕地影響速度的加快和規模的擴大，濕地退化日益嚴重。濕地生態系統已經是世界上受威脅最為嚴重的生態系統之一[3]。濕地動態監測與生態恢復等研究引起世界各國的廣泛關注[4]。研究和揭示濕地景觀格局演變過程及其演變規律，從而制定相應的有效管理策略在當前形勢下愈發顯得必要和迫切。

據估計，自1900年以來，地球上已經消失了將近一半面積的濕地[5]。相關研究也表明，長江中下游濕地在 70-90年代因圍墾散失湖泊濕地12000km2，喪失率達34.16%[3]。安徽沿江濕地指長江安徽段的皖江平原區的河湖濕地。皖江平原寬窄不一，介于10～30km之間，江北岸寬于南岸。該區海拔50～10m以下，地勢低平，水網密布，大小湖群星羅棋布。其中，升金湖、黃大湖、龍感湖、巢湖等大片濕地，集中連片，生態環境獨特，珍稀動物多種多樣，是中國和亞洲地區的重要濕地。這里土地肥沃，氣候適宜，光照時間長，是安徽省種植業及養殖業良好發展區，也是我省人口分布集中和經濟快速發展區。近年來，安徽沿江地區大規模的開發建設活動，不得不引起我們思考：我們的濕地在發生著怎樣的變化？面對這些變化我們該怎么辦？基于3S技術，開展安徽沿江濕地景觀演變及模擬研究，對新形勢下皖江濕地資源的開發保護以及區域的可持續發展具有重要意義。

1 安徽沿江濕地景觀變化研究現狀及問題

濕地景觀變化研究對認識全球氣候變化、土地利用/覆蓋變化和生物多樣性變化的區域響應意義重大，是全球變化研究的重要內容[6]。分析濕地景觀格局隨時間的動態過程可以揭示濕地景觀變化的規律和機制[7-8]，因此區域濕地景觀變化研究越來越受到重視[9]。前期研究具有發達國家研究較多，發展中國家研究較少等特點[10]。自20世紀 80年代以來,遙感和GIS技術的發展為濕地景觀變化研究提供了可靠的方法和技術支持條件。也為濕地景觀的定性描述向定量研究的轉變創造了條件[9]。因而近年來通過解譯多個時段的遙感影像來提取濕地動態變化信息，再應用GIS技術和景觀生態學理論分析濕地景觀變化的性質和方向已成為目前研究濕地景觀變化的主流方法[6-8,11-15]。

基于遙感、GIS與GPS技術,國內外已經開展了許多關于濕地景觀格局變化及動力機制的研究[7],如自然沼澤地區[11]、河流三角洲地區[12-13]、城市濕地[14]和濱海濕地[15]等。近年來，安徽沿江濕地的研究也已引起有關學者的關注[16－21]，但運用3S技術進行濕地景觀生態學研究較少，且主要集中在安慶沿江地區[20-21]，而針對整個安徽沿江濕地未見相關的研究報道。

近年來,利用模型方法描述景觀格局動態和功能變化特征,探索其內在的驅動機制,已成為國內外爭相采用的方法[22]。模型可以克服實驗和觀測的困難，充分利用有限數據并綜合不同時間和空間尺度上的信息提煉規律或揭示內在機制[23]。此外,動態模型的輸出結果—模擬景觀具有諸多真實景觀不可替代的優點[22]。當前，在濕地景觀格局演變模擬中應用最多是馬爾科夫模型 (Markov）和元胞自動機模型（CA）。其中，馬爾科夫模型適于研究自然景觀變化，而在人文景觀變化研究中則存在明顯缺陷[24].由于Markov模型的無后效性，即無記憶功能，導致其無法反映景觀單元的空間格局及相鄰景觀的相互作用，通常與元胞自動機模型結合使用[24-25]。元胞自動機模型具有強大的空間運算能力，它可以通過簡單的局部運算形成復雜的、全局的模式，因而，其應用越來越廣泛[26]。而GIS與RS的應用使得CA模型的應用更加容易，這是由于CA模型中的元胞和基于柵格GIS中的柵格結構相同,所以該模型易于和GIS、遙感數據處理等系統進行集成[22]。其中，轉換規則是元胞自動機模型的核心，如何定義轉換規則的結構和參數是元胞自動機模型的關鍵[26]。目前主要是采用啟發式的方法來定義轉換規則,受主觀因素影響較大[27]。近年來，許多學者嘗試采用Fisher判別[27]、神經網絡[26]、蟻群智能算法[28]等方法來簡化復雜的轉換過程，取得了一定的效果。但CA模型用于城市發展模擬的研究成果較多，技術方法也日趨成熟，而用于濕地景觀演變模擬的研究報道較少[4,29]。

濕地的景觀演變與模擬是目前國內外景觀生態學研究的重點領域之一，在揭示濕地景觀動態變化規律，以及區域濕地管理中發揮了巨大作用[2]。大多數的研究表明，隨著安徽沿江地區人口的增加和經濟的快速發展，濕地資源遭到破壞，濕地功能在不斷的退化。但多只限于定性描述，對各類型濕地的分布格局、時空演變規律以及演變機制、趨勢等缺乏定量、深入的分析。

本研究基于前人的研究工作，擬充分利用先進的3S技術(RS,GIS,GPS)，結合地面的調查驗證，系統、定量研究該區濕地景觀時空演變規律及其驅動機制，并構建基于BP神經網絡的元胞自動機模型模擬該區濕地景觀的演變過程及其趨勢，可為安徽沿江濕地的合理利用、保護以及區域可持續發展提供科學的、切實可靠的理論依據與實踐指導。

2 安徽沿江濕地景觀演變研究的主要思路

在3S技術支持下，通過對安徽沿江濕地分類系統的擬定和多時相景觀信息的提取，定量研究皖江濕地景觀格局時空演變特征；結合GIS技術，構建基于BP神經網絡和元胞自動機的景觀模擬模型（BPANN-CA）,對皖江濕地景觀格局時空演變過程進行動態模擬與多情景預測研究，深入揭示皖江濕地近期演變規律、驅動機制及其演變趨勢，并提出相應的濕地管理策略。

通過ENVI軟件對獲取的4組遙感影像進行預處理，主要包括圖像增強、幾何校正和圖像分類等；利用ArcGIS軟件的空間分析功能獲取景觀信息圖、景觀時空變化特征分析以及驅動機制分析；在VB.NET編程環境下，結合GIS嵌入式組件ArcGIS Engine開發模擬軟件包來執行樣本選取、CA模擬預測和結果評估等功能。元胞自動機參數的BP神經網絡獲取功能則利用Matlab完成，并集成在前述CA模擬軟件包中。

圖1 安徽沿江濕地景觀演變研究思路

3 安徽沿江濕地景觀演變研究的主要任務

3.1 安徽沿江濕地景觀時空演變特征研究

濕地景觀格局及其動態變化是濕地生態學研究的重點和熱點之一。分析濕地景觀格局時空演變過程可以揭示安徽沿江濕地景觀變化的規律和特征，也是后續景觀模擬的基礎。而利用3S技術，針對整個皖江濕地開展景觀動態監測還未見相關研究報道。

本研究擬在研究安徽沿江濕地景觀分類的基礎上，通過遙感影像的處理、解譯，結合GPS數據，提取研究區四個時期 （1980年，1990年，2000年，2009年）濕地的相關信息，建立濕地類型數據庫，并獲得安徽沿江濕地景觀分類圖；利用GIS的空間分析功能，通過濕地景觀分類圖的疊加，定量分析各種濕地景觀類型空間位置、面積以及格局變化，以揭示安徽沿江濕地景觀時空演變特征。

3.2 安徽沿江濕地景觀模擬模型的構建研究

模擬模型可以充分利用有限數據并綜合不同時間和空間尺度上的信息提煉規律或揭示內在機制，增進對景觀格局與生態過程的理解。其中，元胞自動機模型(CA)最常用的景觀模擬模型之一，因其能在空間上直觀地再現景觀格局的變化過程而被廣泛應用。但單一的CA模型在模擬多種景觀類型空間演變時，對不同類別的轉換規則及模型結構,很難進行合理選擇。

在研究內容3.1的基礎上，基于前人的研究，擬將BP神經網絡 （BPANN）和元胞自動機模型（CA）結合，建立一種基于BP神經網絡的景觀模型（BPANN-CA），通過與GIS的耦合來簡化模擬多種景觀類型空間演變的過程：首先通過3層的BP神經網絡自動找出各景觀類型內在的映射關系，由此確定元胞自動機的轉換規則，然后基于此規則對未來景觀類型的可能轉換情況進行模擬。由于神經網絡的自學習、聯想存儲和尋找優化解的能力能夠自動挖掘出多種景觀類型之間轉換的復雜關系，BPANN-CA模型不需人為定義轉換規則及參數，可有效減少傳統單一CA模型的人為干擾，提高模擬的精度。

3.3 安徽沿江濕地景觀演變過程模擬與驅動機制研究

欲詳細揭示皖江濕地景觀演變過程與規律需要連續數據的支持。而在濕地景觀數據獲取方面，直接的調查和觀測手段日益顯露出其局限性，在較大的空間和時間尺度上連續數據的獲取也往往存在較大難度，模型模擬逐漸成為解決以上問題重要途徑之一。

在研究內容3.2的基礎上，擬以1980年的詳細的數字化景觀類型數據為初始條件，用1990年、2000年和2010年的數據對模型進行校準和驗證之后，對皖江濕地進行歷史時期景觀演變過程的模擬研究。模型的初始運行條件為1980年的景觀類型數據，輸出數據以 3年或5年為一個時段，對皖江濕地景觀類型空間分布進行輸出，詳細揭示濕地景觀時空演變的動態過程與規律；結合歷史資料，從人文和自然兩個方面定量分析濕地景觀演變的驅動因子及其內在的驅動機制。

3.4 安徽沿江濕地景觀演變情景預測與管理調控

對濕地景觀格局進行定量模擬分析，探討景觀格局演變的驅動機制，一個重要目標就是預測未來濕地景觀格局演變趨勢，從而為皖江濕地資源開發保護以及生態安徽的建設提供切實、可靠的信息支持。

繼續利用上述模擬模型，以2010年為初始條件，通過設置不同的濕地管理情景（濕地嚴格保護、濕地合理開發+濕地恢復等）模擬皖江濕地未來10年、20年、30年和50年的景觀演變趨勢。利用模型輸出的景觀類型空間分布圖，揭示各情景下各種濕地類型空間位置、面積、格局等變化趨勢；闡明自然和人為影響條件下濕地景觀未來演變的時空差異。在對不同管理情景模擬研究的基礎上，針對未來可能的各種濕地景觀類型與格局變化，以及這些變化對濕地生態功能的影響，提出管理調控對策。

4 結語

濕地的景觀演變與模擬是目前國內外景觀生態學研究的重點領域之一，在揭示濕地景觀動態變化規律，以及區域濕地管理中發揮了巨大作用。目前，以馬爾科夫模型和元胞自動機模型為代表的景觀格局模型，其研究方法基本成熟，成果較多，而用于生態過程驅動的景觀演變模型研究需要加強。基于生態過程的景觀模型雖然能從機理上揭示驅動景觀演變過程，但是需要大量的生態過程研究和連續數據的支持，以及與各種生態過程的耦合，研究難度大，成本也較高。鑒于上述模型各有優缺點，依據研究區域地理與生態特征，構建合適的景觀模型是準確剖析、預測皖江濕地景觀演變過程與趨勢的關鍵。本文通過構建這一研究框架，試圖為后續的實證研究理清思路。

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[責任編輯：余義兵]

Evolution and Simulation of Wetland Landscape along the Yangtze River in Anhui:Framework of Methodology

Hu Hebing，Zhao Bingxue，Jia Li，Wang Lei
(Department of Resources Environment and Tourism,Chizhou University,Chizhou,Anhui 247000)

The research of wetland landscape changes along the Yangtze River in Anhui can provide the basis for regional wetland resources development and protection and sustainable development in the new situation.Based on existing research,this paper ascertains research ideas and methods,and develops research in four aspects:wetland landscape Spatio-temporal evolution characteristics;landscape simulation model constrcution;wetland landscape changes process simulation and driving mechanism;Wetland landscape evolution scenario forecasting and management regulation.

Wetland;Landscape;Evolution;Simulation

S153

A

1674-1104(2014)03-0014-04

10.13420/j.cnki.jczu.2014.03.004

2014-02-13

國家自然科學基金項目（41071337）；安徽省教育廳自然科學項目（KJ2012A208，2008jq1112,KJ2013B170）；江蘇省環境演變與生態建設重點實驗室開放基金資助。

胡和兵（1973-），男，安徽桐城人，池州學院資源環境與旅游系副教授，博士，主要研究方向為濕地景觀生態學。