1990—2018年海南島濕地景觀格局演變及其驅動力分析

雷金睿，陳宗鑄，陳毅青，陳小花，李苑菱，吳庭天

海南省林業科學研究院/海南省紅樹林研究院，海南 海口 571100

濕地是地球上一種重要的生態系統，使陸地生態系統和水生生態系統之間的過渡區域，具有重要的生態功能和價值，被譽為“地球之腎”（Bdrinson et al.，2011；Jin et al.，2017；Sun et al.，2018）。它是自然界生物多樣性和生產力最高的生態系統之一，與人類生存發展息息相關（Copeland et al.，2010；呂金霞等，2018；徐曉龍等，2018）。近幾十年來，由于氣候環境因素和人類活動的影響，濕地的面積、類型、結構和功能發生了顯著變化（Zorrilla-Miras et al.，2014；Lin et al.，2018），威脅區域生態安全（陳昆侖等，2019；李悅等，2019）。濕地景觀格局是自然演變和人為干擾的共同結果（王泉泉等，2019），其變化特征與驅動機制一直以來都是濕地地理學和生態學長期研究的熱點，對于揭示濕地演變因素、制定科學合理的濕地保護具有重要意義（宮兆寧等，2011；徐曉龍等，2018）。

隨著GIS和RS技術的迅速發展，濕地景觀在時間和空間尺度上的研究得以拓展（宮兆寧等，2011；范強等，2014），也成為研究濕地景觀動態變化和驅動機制的重要技術手段，因此在濕地景觀的宏觀動態監測、空間定量分析等方面越來越受到關注（Yu et al.，2017；Lin et al.，2018；盧曉寧等，2018）。如，Skalós et al.（2017）利用正射影像分析了捷克共和國低地地區濕地景觀的時空變化；Lin et al.（2018）利用 Landsat影像量化了舟山群島濕地景觀的時空動態變化，并利用統計數據來識別驅動因素；呂金霞等（2018）利用7期Landsat影像分析了近 30年來京津冀地區濕地景觀變化及其驅動因子。基于以往的研究可以發現，濕地分類信息可以較容易地從遙感影像中提取，結合GIS的空間分析能夠有效地揭示濕地景觀的時空演變規律（張猛等，2018）。然而，濕地景觀演變是一個長期動態過程，短期研究往往難以揭示長期變化規律（洪佳等，2016）。

海南島是中國僅次于臺灣的第二大島嶼，地理位置獨特，有著豐富的濕地資源及濕地類型（鄒發生等，1999）。然而在海島城市擴張和海洋經濟背景下，濕地已經成為最脆弱的生態系統之一（Huang et al.，2012），呈現出以圍墾養殖、城鎮建設和港口開發為主的多樣化濕地利用方式（隋燕等，2018；魏帆等，2018）。當前，對海南島濕地景觀時空分布與變化的研究僅見對海南東寨港（李儒等，2017）、清瀾港（徐曉然等，2018；甄佳寧等，2019）的紅樹林濕地有少量研究報道，缺乏在全域和長時間序列的角度對海南島開展濕地景觀格局的時空演變與驅動機制研究。特別是在國家生態文明試驗區建設的戰略背景下，認識其演變特征具有重要現實意義。基于此，本文利用海南島1990—2018年間的7期遙感影像數據提取研究區濕地空間分布信息，綜合運用景觀動態分析、景觀格局指數和數理統計等方法分析海南島近 30年的濕地景觀變化特征，并探索引起其變化的自然和社會經濟驅動因子，以對海南島濕地資源今后的保護利用和規劃提供重要的參考。

1 研究區概況

海南島（18.80—20.10°N，108.37—111.03°E）位于南海大陸架北端，為相對獨立的地理單元，面積約3.4×104km2，海岸線長1944.4 km，具有典型的熱帶季風海洋性氣候。地貌類型多樣，地形中間高四周低，以五指山（1867 m）、鸚哥嶺（1811 m）為隆起核心，從中部向四周依次為山地、丘陵、臺地和平原等逐級遞降（圖1）。氣候高溫多雨、長夏無冬，年平均氣溫 23.8—26.2 ℃，≥10 ℃年積溫8200—9200 ℃。全島雨量充沛，年降水量1000—2500 mm；干濕季明顯，雨季5—10月，旱季11月至翌年4月，雨季降水量占全年降水量60%以上。島內河流多而短小，呈放射狀水系，包括南渡江、萬泉河、昌化江等海南三大河流在內的154條；大型水庫有松濤水庫、大廣壩水庫和牛路嶺水庫等。截止2018年，海南島常住人口總數934.32萬，地區生產總值4832.05億元，人均地區生產總值5.20萬元。

根據全國第二次濕地資源調查，海南省分布有近海與海岸濕地、河流濕地、湖泊濕地、沼澤濕地、人工濕地5類18型的濕地類型，濕地資源星羅棋布、縱橫交錯，擁有東寨港國際重要濕地，以及東寨港紅樹林等國家級、省級濕地自然保護區和濕地公園，成為候鳥遷徙的重要驛站和珍稀水鳥的重要越冬區、棲息地。近年來，以海口、三亞等重點城市為主的濕地保護和修復逐漸得到社會各界重視，相繼新建了美舍河、五源河、三亞河等多個國家濕地公園，2018年海口被評為全球首批國際濕地城市。同時，2018年出臺了《海南省濕地保護條例》，為濕地保護利用提供法制保障，全省濕地資源保護管理呈現出良好局面。

2 數據來源與研究方法

2.1 數據來源及預處理

圖1 研究區位置及濕地景觀類型（2018年）Fig. 1 Location of the study area and wetland landscape types (2018)

以覆蓋研究區的 1990、1995、2000、2005、2010年Landsat 5 TM和2015、2018年Landsat 8 OLI 遙感影像為主要數據源，分辨率均為30 m，軌道號/行列號為123/46、123/47、124/46、124/47和125/47。為保障數據質量，盡量下載使用云量在5%以內、拍攝時間在雨季（5—7月）的影像，數據下載自https://glovis.usgs.gov/。最終篩選并使用了25景TM數據和10景OLI數據。運用ENVI 5.1軟件對研究區內的遙感影像數據進行多波段合成、大氣校正、幾何校正以及圖像鑲嵌、裁切、增強等數據處理，總誤差控制在1個像元內，并統一投影到2000國家大地坐標系（雷金睿等，2019）。

研究區人口數量、國內生產總值、漁業生產總值等人口與社會經濟指標來源于《海南統計年鑒》。年降水量、平均氣溫和平均相對濕度等自然環境指標來源于國家氣象科學數據共享服務平臺（http://data.cma.cn/）。

2.2 濕地景觀分類

采用監督分類與人工目視解譯相結合的方法分別對7期遙感影像進行解譯（Davranche et al.，2010）。根據濕地分類系統和研究區實際情況，將其劃分為自然濕地、人工濕地和非濕地3個一級類型，其中自然濕地包括河流、潟湖、紅樹林，人工濕地包括庫塘、水產養殖場和鹽田等二級類型（圖2）。利用ArcGIS 10.3在濕地范圍內隨機選取100個樣點，經野外實地驗證、高空間分辨率Google影像以及高比例尺土地利用現狀圖檢驗，采用誤差矩陣法對濕地分類結果進行精度評價，總體分類精度（Overall Accuracy）在90%以上，結果可靠，滿足本研究的分析要求（劉吉平等，2016；張猛等，2018）。

2.3 動態變化分析指標

（1）濕地景觀類型變化率。采用濕地景觀年變化率（K）來反映研究區一定時間范圍內某類濕地面積的變化程度（易鳳佳等，2016）。計算公式為：

式中，Sa、Sb分別為研究期初和研究期末的濕地面積；t為監測時段長度。K＞0表示監測時間內濕地面積增加；K＜0表示監測時間內濕地面積減少。K的絕對值越大表示面積變化的程度越大。

（2）綜合濕地動態度。綜合濕地動態度用于表征不同時期濕地類型變化的速度和劇烈程度（李傳哲等，2011），計算公式為：

圖2 1990—2018年海南島濕地類型Fig. 2 Types of wetland in Hainan Island in 1990-2018

式中，LUi為監測起始時間第i類濕地類型面積；ΔLUi-j為監測時段第i類濕地類型轉為非i類濕地類型面積的絕對值；t為監測時段長度；LC為研究區濕地年綜合變化率。

（3）濕地類型轉移矩陣。運用ArcGIS 10.3軟件對不同時期濕地類型數據進行聯合交叉分析（Union），再用Excel數據透視表進行處理，建立研究期內濕地類型面積轉移矩陣（Feng et al.，2016）。

2.4 景觀格局分析

參考相關文獻（宮兆寧等，2011；劉吉平等，2016；萬智巍等，2018；Lin et al.，2018），結合研究區的實際情況，分別從類型水平和景觀水平上分析景觀格局指數，包括斑塊數量（NP）、最大斑塊指數（LPI）、邊緣密度（ED）、景觀形狀指數（LSI）、周長面積分維數（PAFRAC）、連接度（CONNECT）和香農多樣性指數（SHDI）7個。各景觀指數模型的計算公式和生態學意義參見文獻（鄔建國，2007）。考慮到空間分析精度的一致性，借助ArcGIS將濕地景觀分類矢量圖轉換為.grid格式，并導入Fragstats 4.2平臺進行景觀格局指數的計算分析（宮兆寧等，2011）。

2.5 驅動力統計分析

為定量化分析影響濕地景觀演變的主要驅動因子，運用SPSS 22.0對濕地景觀類型面積、景觀格局指數與社會經濟、自然環境指標進行Pearson雙變量相關性分析。參考相關研究（劉吉平等，2016；徐曉龍等，2018），選取研究區人口數量、國內生產總值、漁業生產總值以及年降水量、平均氣溫和平均相對濕度等8個指標。

3 結果與分析

3.1 海南島濕地景觀類型面積動態變化

根據海南島濕地景觀類型面積統計可知（表1，圖 3），1990—2018年間海南島濕地景觀總面積呈增長的趨勢（線性傾向率13.524，R2=0.9611），在2018年濕地總面積達1337.57 km2，面積凈增加了393.21 km2，年變化率達 14.04 km2·a-1。從一級濕地類型來看，人工濕地增長明顯（線性傾向率15.743，R2=0.9746），面積占比由 1990的 44.88%增加到2018年的65.29%，面積凈增加了449.39 km2，年變化率達16.05 km2·a-1；與之相反，自然濕地則略微減少（線性傾向率-2.219，R2=0.8450），面積占比由1990的55.12%減少到2018年的34.71%，面積凈減少了 56.18 km2，年變化率為-2.01 km2·a-1。從二級濕地類型來看，水產養殖場的增長速度最高，年變化率達 9.59 km2·a-1；其次為庫塘，為 6.41 km2·a-1。潟湖的減少速度最高，達-3.09 km2·a-1；鹽田和紅樹林的變化速率最低。從濕地類型百分比來看（圖4），在1990—2018年間，水產養殖場增加明顯，由1990年2.25%上升到2018年的21.67%，表明在這期間海南島水產養殖事業發展十分迅猛，特別是在2000—2005年，增加了一倍以上。潟湖類型百分比持續減少，由 1990年 33.69%下降到 2018年的17.31%，減少了一半。庫塘類型百分比在 2000年達到最高（44.91%），隨后至2005年出現下降之外，后期逐步回升。河流、紅樹林、鹽田景觀類型百分比則保持細微波動，總體呈穩定的態勢。

表1 1990—2018年海南島濕地類型面積Table 1 Area of different types of wetland in Hainan Island in 1990-2018 km2

圖3 1990—2018年海南島濕地類型面積變化Fig. 3 Area changes of different types of wetland in Hainan Island in 1990-2018

從海南島濕地年綜合動態度可以看出（表2），2015—2018年間濕地綜合動態度最小，僅為0.40%；其次為2005—2010年間，表明在這2個階段濕地各類型均較穩定，變化較小。在 1990—1995年和2000—2005年這2個階段濕地綜合動態度較高，主要是由于庫塘和水產養殖場面積的急劇變化所導致，濕地景觀轉變明顯。在1990—2018年間的濕地綜合動態度為1.08%，處于中等變化強度。總體來看，海南島濕地景觀在整個研究階段前期變化較為劇烈，反映出全島庫塘建設、水產養殖業發展較為迅速，后期濕地景觀動態變化變緩。

3.2 海南島濕地景觀轉移矩陣分析

通過對 1990—2018年海南島濕地類型面積數據進行交叉分析，得到研究區濕地類型面積轉移矩陣和變化空間分布圖（表3，圖5）。在1990—2018年間，海南島共有116.56 km2的濕地轉為非濕地，而非濕地轉為濕地的面積達509.74 km2。其中，水產養殖場的面積變化最大，由1990年的21.28 km2增加到2018年的289.82 km2，主要由非濕地、潟湖和庫塘景觀轉入，分別為197.29、56.51、10.03 km2，其中在 1995—2010年水產養殖場面積增長最快，表明在這期間水產養殖業發展迅速，主要分布在海南島東北部及東南沿海一帶。其次為庫塘，由1990年的364.69 km2增加到2018年的544.15 km2，這主要是由于在 1994年間海南第二大水庫大廣壩水庫建成使用，造成大量的非濕地轉為庫塘。潟湖面積減少最大，由1990年的318.13 km2減少到2018年的231.48 km2，主要因圍海養殖活動轉移為水產養殖場，面積為56.51 km2，其中在1990—2005年間減少量最大，這可能是由于潟湖為淺海港灣、風平浪靜，為養殖業提供了優越的地理位置條件，有利于發展海水養殖業。同樣，紅樹林轉移為水產養殖場的面積有5.69 km2，但也有5.49 km2的潟湖轉入，因此紅樹林面積總體呈穩定趨勢。河流面積略微增加，主要由非濕地轉入，可能是因大型水庫修建造成河流上游水面變寬所致；而部分區域河流減少主要由于城市開發建設侵占。鹽田面積變化不大，總體保持穩定。

圖4 1990—2018年海南島濕地類型百分比變化Fig. 4 Percentage changes of different types of wetland in Hainan Island in 1990-2018

表2 1990—2018年海南島濕地綜合動態度Table 2 Comprehensive dynamic attitude of wetland in Hainan Island in 1990-2018

表3 1990—2018年濕地類型面積轉移矩陣Table 3 Transfer matrix of different wetland types in 1990-2018 km2

圖5 1990—2018年海南島濕地變化空間分布圖Fig. 5 Spatial distribution of wetland changes in Hainan Island in 1990-2018

3.3 海南島濕地景觀格局指數變化

3.3.1 類型水平上景觀格局變化特征

海南島濕地在類型水平上各時期景觀格局指數的變化趨勢如圖6所示。其中，斑塊數量（NP）以庫塘最大，在2000年達到最高值1465個，之后持續減少。水產養殖場斑塊數量增長最快，從1990年的35個增長到2018年的652個，增幅達到18倍。紅樹林斑塊數量略微增加，也從1990年的105個增長到2018年的156個。河流、潟湖、鹽田的斑塊數量持續波動，但數量變化不大。

從斑塊邊緣密度（ED）來看，潟湖和紅樹林一直處于較高水平，在2005年均達到最高值，分別為3.06 m·hm-2和 2.14 m·hm-2，之后略微降低。水產養殖場邊緣密度持續增長，在 2000—2005年間增長最快，至2018年達到最高值2.97 m·hm-2。

圖6 1990—2018年海南島濕地類型水平上的景觀格局指數變化Fig. 6 Changes in landscape pattern indices of wetland in Hainan Island at the scale of class in 1990-2018

最大斑塊指數（LPI）以庫塘最大，其次為河流、潟湖。庫塘的LPI在1990年為最高值10.04%，在1995—2005年間急速下降達到低值6.09%，而后在2010年達到另一峰值8.96%，之后逐年降低。河流、潟湖、鹽田、紅樹林4類濕地類型的LPI始終呈降低趨勢。僅有水產養殖場LPI呈增長態勢，也反映出水產養殖場規模的不斷擴大而造成斑塊連片分布。

從景觀斑塊形狀指數（LSI）來看，河流、庫塘的LSI最大，在55—70之間波動。水產養殖場的LSI增長最快，從1990年的9.86增長到2018年的41.33，呈持續增長的趨勢，這說明水產養殖場的形狀正趨于復雜化。

3.3.2 景觀水平上景觀格局變化特征

景觀水平上的景觀格局指數可以反映整個研究區域的景觀變化特征，如表4所示。1990—2018年間海南島濕地景觀斑塊數量（NP）總體呈持續增長的趨勢，在2015年達到峰值2134個，整個研究階段NP增加673個，增幅達48.80%。最大斑塊指數（LPI）呈現先降低后升高再降低的趨勢，在1990年達到最大值10.04%，2005年最小，為6.09%。綜合NP和LPI可知，海南島濕地景觀的破碎化程度正逐步加大。邊緣密度（ED）和景觀形狀指數（LSI）同樣呈現持續增長的變化趨勢，在 2018年達到最大值，分別為4.28 m·hm-2和87.56，可見斑塊形狀趨于復雜化。周長面積分維數（PAFRAC）總體呈現出一致的降低趨勢，而連接度（CONNECT）則在2010年出現最小值56.47，之后呈現出緩慢上升后再下降的趨勢，這2個指數表明景觀受干擾程度加大、連通度降低。香農多樣性指數（SHDI）經歷了一個先升高、再小幅降低的波動過程，在 2005—2010年間出現最大值1.52，說明濕地景觀多樣性增加，各濕地景觀類型趨于均衡化。綜合來看，1990—2018年間海南島濕地景觀總體呈現破碎度增大、景觀異質性增強、連通度降低、斑塊形狀趨于復雜的變化特征。

表4 1990—2018年海南島濕地景觀水平上的景觀格局指數變化Table 4 Changes in landscape pattern indices of wetland in Hainan Island at the scale of landscape in 1990-2018

3.4 濕地景觀演變驅動力分析

圖7 1990—2018年研究區域人口與社會經濟發展動態Fig. 7 Dynamic of population and social economy in study area in 1990-2018

自 1988年建省以來，海南社會經濟發展迅速（圖7），在1990—2018年間，全省常住人口總數、城鎮人口持續增長，農村人口減少；國內生產總值由1990的95.01億元增長到2018年的4832.05億元，其中漁業生產總值則由7.40億元增長到372.80億元。研究期間，海南島的年降水量、平均氣溫和平均相對濕度變化總體表現較為復雜，但呈現的總體變化趨勢是平均氣溫升高，而年降水量和平均相對濕度下降（表5）。

3.4.1 社會環境因素對濕地類型面積驅動力分析

對社會經濟和環境因素與濕地類型面積的相關性分析發現（表6），在社會經濟因素方面，研究區總人口數、城鎮人口、農村人口與水產養殖場、鹽田、潟湖等濕地景觀類型面積均表現出顯著相關性（P＜0.05），其中總人口數、城鎮人口與人工濕地類型面積呈正相關性、與自然濕地類型呈負相關性，農村人口則正好相反；而濕地總面積與社會經濟因子均表現極顯著相關性（P＜0.01）。國內生產總值和漁業生產總值與庫塘、水產養殖場、鹽田、河流均呈正相關性，與潟湖呈負相關性。這說明人工濕地類型面積會隨著人口和經濟的增長而增長，自然濕地（潟湖、紅樹林）則呈現減少的趨勢。在氣候環境因素方面，年降水量與所有濕地類型的相關性均不顯著；平均氣溫與水產養殖場、鹽田和自然濕地面積有顯著性（P＜0.05）；平均相對濕度僅與自然濕地有顯著相關性（P＜0.05），說明平均氣溫升高、平均相對濕度降低會使自然濕地面積增加、人工濕地面積降低；濕地總面積與氣候環境因子的相關性不強。

表6 濕地類型面積與社會環境因子的相關性分析Table 6 Regression analyses between the area of wetland types and social economy and climate factors

3.4.2 社會環境因素對濕地景觀格局驅動力分析

對社會經濟和環境因素與濕地景觀格局的相關性分析發現（表7），研究區總人口數、城鎮人口、農村人口與除了最大斑塊指數（LPI）以外的濕地景觀格局指數均表現出顯著相關性（P＜0.05），其中總人口數和城鎮人口與分維數（PAFRAC）、連接度（CONNECT）為負相關性，而農村人口則正好相反。國內生產總值和漁業生產總值與邊緣密度（ED）、斑塊形狀指數（LSI）有正相關性（P＜0.05），而與分維數（PAFRAC）有極顯著負相關性（P＜0.01）。這表明人口數量和生產總值的增加會提高景觀斑塊破碎化和多樣性，降低斑塊的連通度。

在氣候環境因素方面，年降水量同樣與所有濕地景觀格局指數均沒有顯著相關性。平均氣溫僅與分維數（PAFRAC）有顯著負相關性（P＜0.05），平均相對濕度與連接度（CONNECT）呈極顯著正相關（P＜0.01）、與香農多樣性指數（SHDI）呈極顯著負相關（P＜0.01），表明平均溫度和平均相對濕度的變化會對濕度景觀格局造成一定影響。

4 討論

4.1 海南島濕地類型動態變化

本研究采用監督分類與人工目視解譯相結合的方法，基于1990—2018年的Landsat 5 TM/8 OLI共7期遙感影像數據源建立了較高精度的海南島濕地空間分布信息數據庫，提取了6種濕地景觀類型。在 2012年開展的海南省第二次濕地資源調查中，全省≥8 hm2的濕地總面積達3200 km2（中國濕地資源：海南卷，2015）。將其按照流域類型來分，不含濱海濕地在內的全省濕地面積為 1161.75 km2，與本研究中2010年的濕地總面積1191.60 km2十分接近，這也反映出本研究所得到的濕地遙感解譯分類精度較高、數據可靠。然而，需要指出的是，由于近海與海岸等濱海濕地類型空間界線的模糊特點，同時也會隨著潮位的變化而變化，很難通過遙感影像區分（宮鵬等，2010；程敏等，2017），并結合必要的實地調查，因此本研究中的濕地類型未包含這一類，僅對海南島陸域行政界線范圍內的濕地進行提取，存在一定的不足，但也是未來應該進一步開展的研究方向。

在 1990—2018年間，海南島濕地景觀總面積呈增長的趨勢（線性傾向率13.524，R2=0.9611），且在2005年之前濕地綜合動態變化較為劇烈，2005年以后變化變緩；濕地綜合動態度為1.08%。在整個研究期內濕地面積凈增加393.21 km2，年變化率達14.04 km2·a-1。這與顧行發等（2017）對海南省的土地利用遙感監測結果一致，在20世紀80年代末至 2010年的水域面積呈增長趨勢，年變化率為6.19 km2·a-1；宮鵬等（2010）對我國 1990—2000 年濕地變化遙感分析也發現，海南濕地面積同樣呈增長趨勢；但與牛振國等（2012）對我國1978—2008年濕地類型變化的研究結論不盡相同，海南在1990—2000年呈增長趨勢，而在2000—2008年則為減少趨勢。這可能與同一時期內不能獲取相同時間的遙感影像以及濕地季節性氣候影響有關，造成濕地解譯結果存在一定不確定性（宮鵬等，2010；牛振國等，2012）。

從濕地景觀類型的演變來看，水產養殖場的面積變化最大，由1990年的21.28 km2增加到2018年的289.82 km2，年變化率達9.59 km2·a-1，主要由非濕地、潟湖和庫塘等類型轉入，以1995—2010年間增長速度最快，且主要分布于海南島東北部的文昌市以及東南沿海一帶。相關研究表明，從1985—2005年我國沿海地區進入圍海活動的狂熱期，大量的毀林挖塘或圍海養蝦活動侵占了沿海灘涂海岸（吳文挺等，2016）；同時，文昌市潭牛鎮自20世紀90年代也開始成為海南最大的淡水養殖基地，這些均印證了海南島水產養殖事業的發展對濕地景觀演變的推動作用。其次，庫塘景觀的動態變化也較大，凈增加面積179.46 km2，年變化率為6.41 km2·a-1，主要由非濕地轉入，占轉入庫塘總面積的95%以上。這主要是由于在這期間，海南幾個大型水庫，如赤田水庫（1993年）、大廣壩水庫（1994年）、大隆水庫（2007年）、紅嶺水庫（2015年）等的相繼建成使用導致庫塘面積變化巨大，其中僅大廣壩水庫面積就達65 km2，具有重要的經濟效益和生態功能。

表7 濕地景觀格局與社會環境因子的相關性分析Table 7 Regression analyses between wetland landscape pattern and social economy and climate factors

4.2 海南島濕地景觀演變驅動力及建議

1990—2018年海南島濕地景觀斑塊數量（NP）、邊緣密度（ED）和景觀形狀指數（LSI）總體呈增長趨勢，表明景觀破碎化程度加劇，景觀格局向著多樣化和均勻化方向發展。一方面，由于經濟建設的發展和生活水平的提高，水產養殖業迅速成為沿海地區農業經濟的重要支柱產業而造成水產養殖場面積持續擴大，加之研究期內大型庫塘建設，大量的非濕地類型轉入，特別是在2005年之前，這造成景觀面積和斑塊數量的劇烈變化，景觀格局指數也隨之大幅波動；另一方面，因城鎮開發建設、道路修建等人為活動將自然濕地轉為建設用地，也加劇了景觀格局的破碎化程度（魏帆等，2018）。因此，建議對景觀破碎、功能退化的濕地采取有效的生態修復維持景觀完整性和連通性，恢復濕地的生態系統服務功能與價值，維護濕地景觀生態安全。

有研究表明，隨著城市化人口的增加，對濕地景觀格局的變化產生了較大的影響，人與土地的矛盾也日益突出，使得濕地已經成為最為脆弱的生態系統之一（Huang et al.，2012）。特別是海南島沿海地區特殊的地理位置和豐富的資源，填海造地、圍墾養殖在給當地帶來經濟效益的同時，自然濕地迅速向人工濕地及非濕地轉化，自然濕地人工化，造成濕地景觀破碎化程度嚴重，景觀形態趨于單一，景觀生態環境惡化，濕地退化嚴重（Lin et al.，2018）。因此，表現為研究區人口總數、城鎮人口、GDP與人工濕地類型面積、濕地景觀破碎化指數呈顯著正相關關系，人口與社會經濟因素是導致自然濕地減少、人工濕地增加和濕地景觀多樣性變化與破碎化的主要驅動因素。且人工濕地面積占比在1995年超過自然濕地，并逐步擴大，造成濕地景觀的連通度與功能完整性降低。這與Lin et al.（2018）人對舟山群島、呂金霞等（2018）對京津冀、王泉泉等（2019）人對滇西北高原等濕地研究結論一致，表明了人為活動干擾是影響濕地景觀變化的關鍵驅動力。因此，建議通過嚴格的土地空間規劃，加強濕地總量管控，特別是控制重要生態功能區、海岸帶濕地及周邊自然濕地資源的侵占；在重要濕地或脆弱濕地區域（如濱海紅樹林、城市濕地等）應建立濕地保護區或濕地公園，嚴格實施規劃分區管控和生態紅線管理。

對于自然環境因素來說，相關研究認為，溫度和降水變化通常需要改變濕地水文過程，通過對濕地植物生長、種間關系、土壤養分等產生直接或間接的作用來影響濕地的類型與面積，其過程具有明顯的滯后性（張猛等，2018；王泉泉等，2019）。因此，在較小時間和空間尺度上，相比人為活動的干擾，自然環境變化對濕地生態系統的影響相對較小（王泉泉等，2019）。本研究也發現，年降水量與所有濕地類型面積、景觀格局指數均沒有顯著相關性，平均溫度和平均相對濕度也僅與部分指標有顯著性，說明氣候環境因子與濕地景觀變化的相關性不甚明顯。加之人為活動的強烈干擾使得濕地景觀演變機制十分復雜（張猛等，2018），有待于從空間角度深入分析、研究多要素復合下濕地景觀變化過程和驅動機制。

5 結論

本文利用海南島1990—2018年間的7期遙感影像數據，綜合運用景觀動態分析、景觀格局指數和數理統計等方法分析了海南島近 30年的濕地景觀演變特征和驅動因子，結果表明：

（1）1990—2018年間，海南島濕地景觀總面積呈增長的趨勢，且在 2005年之前濕地綜合動態變化較為劇烈，2005年以后變化變緩。在2018年濕地總面積達 1337.57 km2，面積凈增加了 393.21 km2，年變化率達14.04 km2·a-1。從一級濕地類型來看，人工濕地持續增長，自然濕地則持續減少；人工濕地面積占比在 1995年超過自然濕地，并逐步擴大。從二級濕地類型來看，水產養殖場的增長速度最高，年變化率達9.59 km2·a-1；其次為庫塘，為6.41 km2·a-1。潟湖的減少速度最高，達-3.09 km2·a-1；鹽田和紅樹林的變化速率最低。

（2）1990—2018年，景觀水平上，海南島濕地景觀總體呈現破碎度增大、連通度降低、斑塊形狀趨于復雜的變化特征。類型水平上，以庫塘、水產養殖場的變化較大，斑塊破碎度增加，形狀趨于復雜；自然類濕地變化較小。

（3）濕地景觀演變是自然與社會經濟等因素綜合作用的結果，其中人口總數、城鎮人口、國內生產總值和漁業生產總值等社會經濟因子是影響濕地景觀變化的關鍵因素，是導致研究區自然濕地減少、人工濕地增加和濕地景觀多樣性變化與破碎化的主要驅動因子；自然環境因子對濕地景觀變化的作用相對較小。