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地球信息科学学报 >

2024 , Vol. 26 >Issue 6: 1426 - 1438

DOI: https://doi.org/10.12082/dqxxkx.2024.230770

地理空间分析综合应用

中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用关联特征

  • 郭玉 , 1, 2, 3, 4 ,
  • 侯西勇 , 1, 3, 4, *
展开
  • 1.中国科学院烟台海岸带研究所，烟台 264003
  • 2.中国科学院大学，北京 100049
  • 3.中国科学院海岸带环境过程与生态修复重点实验室，烟台 264003
  • 4.山东省海岸带环境过程重点实验室，烟台 264003
*侯西勇(1975— )，男，山东泰安人，博士，研究员，主要从事海岸带区域的资源环境遥感、生态系统评估、灾害风 险评估研究。E-mail:

郭 玉（1999— ），女，山东济宁人，硕士生，主要从事海岸线遥感监测方面的研究。E-mail:

收稿日期: 2023-12-27

  修回日期: 2024-02-22

  网络出版日期: 2024-05-24

基金资助

国家自然科学基金项目(42176221)

中国科学院烟台海岸带研究所前沿部署项目(YIC-E3518907)

收起

Correlation Characteristics of Mainland Coastlines and Spatial Utilization on Land and Sea Sides in China

  • GUO Yu , 1, 2, 3, 4 ,
  • HOU Xiyong , 1, 3, 4, *
Expand
  • 1. Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 3. Key Laboratory of Coastal Environmental Processes and Ecological Remediation, Chinese Academy of Sciences, Yantai 264003, China
  • 4. Shandong Key Laboratory of Coastal Environmental Processes, Yantai 264003, China
*HOU Xiyong, E-mail:

Received date: 2023-12-27

  Revised date: 2024-02-22

  Online published: 2024-05-24

Supported by

National Natural Science Foundation of China(42176221)

Seed project of Yantai Institute of Coastal Zone Research, Chinese Academy of Sciences(YIC-E3518907)

Fold

摘要

海岸线位于陆地与海洋交汇的关键地带，其利用模式与陆海两侧的空间规划与开发密切相关。本研究主要基于2022年SDGSAT-1卫星影像，兼顾海岸线两侧的陆域和海域空间，从中国海岸带整体、省（市区）海岸带、剖面线3个层面探究中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用的关联特征。结果表明： ① 中国大陆海岸线开发利用比例较高，未利用岸线仅占35.11%；在已开发的岸线类型中，养殖围堤岸线占比最大，其次是港口码头岸线； ② 在土地利用方面，建设用地面积最大，其在天津和上海占有较大比重；人工湿地次之，在辽宁和山东占比较高。对于海域利用，渔业用海在山东和福建占比较大；交通运输用海在上海占比最大；能源开发用海在上海、天津和河北占有较大比重； ③ 从开发利用强度来看，海岸线利用程度综合指数、土地利用程度综合指数和海域利用程度综合指数两两之间均存在明显的正相关关系。与向海一侧相比，海岸线利用程度与陆域土地利用活动之间的相关性更强；空间上，3个指数高值和低值所在的地区基本一致，高值区主要分布在天津和河北等北方省份，低值区主要分布在浙江和福建等南方省份； ④ 从海岸线角度观海望陆：未利用岸线向陆一侧林地占比最高、土地利用程度综合指数值最低，而在未利用岸线向海一侧，旅游娱乐用海的占比高于其他岸线类型；港口码头岸线陆海两侧利用程度综合指数均为最高，陆侧以建设用地为主，海侧以能源开发用海和交通运输用海为主；养殖和盐田围堤岸线海侧的生态保护用海占比高于其他岸线类型。研究结果可为科学规划和管理海岸线、优化陆海空间结构等提供科学数据和决策支持。

关键词： 大陆海岸线; 陆海两侧; 土地利用; 海域利用; 关联特征; SDGSAT-1卫星; 剖面线; 中国

本文引用格式

郭玉 , 侯西勇 . 中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用关联特征[J]. 地球信息科学学报, 2024 , 26(6) : 1426 -1438 . DOI: 10.12082/dqxxkx.2024.230770

Abstract

The coastline is located at land-sea interaction zone, and its utilization pattern is closely related to the spatial planning on both sides of the coastline (i.e., land and sea). This study primarily used the 2022 SDGSAT-1 satellite imagery and considered both the land and sea sides of the coastline to investigate the correlation characteristics of mainland coastlines and the spatial utilization on land and sea sides in China from the three levels: the entire coastal zone, the provincial (municipal) coastal zones, and the profile lines. The results show that: (1) The overall utilization ratio of the mainland coastline was high, with only 35.11% remaining undeveloped. Among the developed coastline types, aquaculture embankment coastlines accounted for the highest proportion, followed by port and dock coastlines; (2) In terms of land use, the largest area was utilized for construction purposes, with a significant proportion in Tianjin and Shanghai, followed by the artificial wetland area, with a high proportion in Liaoning and Shandong provinces. In terms of sea area use, fishery dominated in Shandong and Fujian provinces, marine transportation was most prominent in Shanghai, and the energy development accounted for a large proportion in Shanghai, Tianjin, and Hebei; (3) Regarding utilization intensity, there were clear positive correlations between the Index of Coastline Utilization Degree (ICUD), Index of Land Utilization Degree (ILUD), and Index of Sea Utilization Degree (ISUD). Especially, the correlation between coastline utilization and land use activities was relatively strong. Spatially, the regions with high and low values for the three indices were generally consistent. High-value regions were mainly distributed in northern regions such as Tianjin and Hebei, while low-value regions were predominantly found in southern provinces such as Zhejiang and Fujian; (4) Observing both land and sea sides from the coastline perspective, the landward side of unused coastlines was mostly covered by forests, with a lowest index of land utilization degree, while on the seaward side of unused coastlines, the proportion of tourism and recreational sea usage was relatively high. Port and dock coastlines exhibited the highest comprehensive indices on both land and sea sides. Construction lands dominated the landward side and energy development and transportation dominated the seaward side. The proportion of ecological protection sea usage on the sea side of aquaculture and salt embankment coastlines was relatively high. These findings provide scientific references and decision support for the scientific planning and management of coastlines, as well as the optimization of land-sea spatial structures.

Key words： mainland coastline; land and sea sides; land use; sea area use; correlated characteristics; SDGSAT-1 satellite; profile line; China

1 引言

海岸线是陆地和海洋之间的交界线，具有重要的生态功能和资源价值，对于地球生态系统的稳定和人类社会的发展至关重要[1-2]。中国是世界上海岸线最漫长的国家之一，海岸线长度达数万公里[3]，承载着丰富的自然与人文景观，资源优势显著。而在过去几十年，随着城镇化和工业化的高速发展，我国沿海地区面临人口、资源和生态环境等方面的巨大压力[4]。高负载和粗放式的海岸带资源环境开发利用致使生态空间减少和破碎化、自然岸线保有量明显减少、海域空间资源侵占加剧。在这一背景下，人地、人海矛盾突出，陆海功能冲突强烈，陆海空间资源分配与经济发展不平衡等现象凸显，致使陆海间不协调发展问题愈加严重[5-6]。
国家“十四五”规划明确提出要坚持陆海统筹理念，强调陆海联动、统筹规划治理格局，以实现海岸带地区高质量发展[6]。从陆海统筹视角探究中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用现状及其关联特征，对于优化国土空间布局和促进沿海城市高质量协调发展具有重要意义。纵观已有研究，针对宏观尺度海岸线与陆海两侧空间利用关联特征的研究较为缺乏。研究内容上，多从海岸线、土地利用或海域利用（使用）单一视角探究海岸带时空演变特征及其资源环境效应等，忽视了陆海空间地理单元间相互联系、相互作用的复杂关系[7-8]。关于海岸线和土地利用变化的研究起步较早，大部分学者将海岸带区域的研究重点放在海岸线或土地利用上，针对海岸线/土地利用遥感提取方法、时空变化监测和驱动机制分析等开展了诸多的研究，但是多数研究只探讨其一[7,9]；少量研究尝试土地利用与海岸线在数据层面的结合，探究土地利用变化对海岸线变迁的影响，如Wang等[10]探究黄河口、长江口和珠江口围填海活动对海岸线的影响，石佳佳等[11]基于Google Earth平台的高分影像分析粤港澳大湾区快速城镇化过程中海岸线长度的变化，解析粤港澳大湾区滨海城市城镇化与海岸带用地的关联关系。上述研究聚焦个别省市或区域层面，初步揭示了有限空间范围土地利用和岸线利用之间的关联特征。但是，受传统的“重陆轻海”思想和“陆海分治”模式的影响[8,12]，关于海域开发利用的研究起步较晚。对海域空间利用（渔业、航运和旅游娱乐等海洋活动）的关注度明显不如陆地区域，已有研究主要涉及海域空间资源使用现状和管理政策方面[13-14]，缺乏从陆海整体角度进行考虑，割裂了与陆域系统之间的联系。在实际情况中，海域利用模式往往与陆域利用模式相互影响、相互关联[4]，在资源利用、生态环境、交通物流等方面存在动态而复杂的关联特征。中国作为典型的沿海国家，正确处理沿海陆域和海域空间开发关系，提升陆海空间保护的协调度，对于塑造海岸带整体格局、促进海陆协同发展具有重要意义。
遥感是监测海岸带地区生态环境及人类活动的重要手段，但在较大空间区域的海岸带遥感监测方面，以往研究主要依赖于Landsat等多光谱卫星影像，空间分辨率为30 m，研究不确定性较强。可持续发展科学卫星一号（SDGSAT-1）是中国科学院的首颗地球科学卫星（2021年11月发射），兼有多光谱、微光和热红外载荷，这3个载荷均拥有300 km幅宽的数据获取能力，而且多光谱影像空间分辨率更高（10 m）[15-16]。通过昼夜全天时、多载荷协同观测，SDGSAT-1卫星为开展海岸带精细化的监测和研究提供了更好的数据支撑。
本研究基于2022年SDGSAT-1卫星影像，集合多源要素数据，兼顾海岸线两侧的陆域和海域空间，解译得到中国大陆海岸线、土地利用和海域利用数据集。沿海岸线以20 km为间隔采点，共设置843条剖面线，提取陆海两侧土地利用和海域利用类型信息，探究中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用的关联特征。研究成果可为科学规划和管理海岸线、优化海岸带陆海空间结构等提供科学的数据支持和决策依据。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源及其预处理

SDGSAT-1卫星影像来自可持续发展大数据国际研究中心（http://www.sdgsat.ac.cn/）。多传感器数据具有大幅宽、高空间分辨率、高信噪比等特点，可实现海岸带多要素特征精细探测[16]。本研究选取2022年云覆盖率较低且成像质量较好的SDGSAT-1多光谱遥感影像（共26景）进行假彩色合成、裁剪和镶嵌等遥感影像预处理。少量受云遮挡较严重的区域辅以Google Earth影像、Sentinel-2A影像等。除用于解译的影像数据外，本研究还用到中国近海海水养殖、全球船舶密度、全国A级景点、中国自然保护区、全球海上油井和风机等数据（表1）。
表1 所用多要素数据列表

Tab. 1 List of used multifactor data

数据名称 数据来源 数据年份 数据精度
中国近海海水养殖数据[17] 国家地球系统科学数据中心
http://www.geodata.cn		 2020年 空间分辨率10 m，
分类精度94%
全球船舶密度数据[18] 世界银行数据库 https://datacatalog.worldbank.org 2015—2021年(总和) 空间分辨率500 m
全国A级景点、旅游点POI数据 高德地图开放平台 2022年 -
中国自然保护区 中国自然保护区标本资源共享平台
http://bhq.papc.cn/specimen.html		 2021年 -
中国核电厂分布 中国核能行业协会 2022年 -
全球海上风机数据[19] Global offshore wind turbine dataset. figshare. Dataset.
https://doi.org/10.6084/m9.figshare.13280252.v5		 2021年 提取精度99%
全球海上油气开发活动数据[20] 佩恩公共政策研究所地球观测组
https://eogdata.mines.edu/download_global_flare.html		 2020年 空间分辨率15弧
秒(约500 m)

2.2 研究方法

本研究综合运用遥感和GIS技术方法，兼顾海岸线两侧的陆域和海域空间，完成中国大陆海岸线、土地利用和海域利用数据的提取。在此基础上，统计三者数量特征以及构建3个指标量化海岸带开发利用程度，进而分析中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用的关联特征。技术路线如图1所示。
图1 中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用关联特征研究的技术流程

Fig. 1 Technical process of correlated characteristics of mainland coastline and spatial utilization on land and sea sides in China

2.2.1 海岸线提取与分类

中国大陆海岸线北起中朝边境的鸭绿江口，南至中越边境的北仑河口，南北纵贯近20个纬度[3]。海岸线采用平均大潮高潮线，海岸线类型划分如表2所示，基于不同类型海岸线在多光谱遥感影像上的判读标志[3]，采用目视解译法进行提取与分类。为保证解译结果的空间精度，在ArcGIS 10.7软件中将屏幕显示比例尺固定在1:8 000完成解译。对解译结果进行验证，沿海岸线随机生成400个样本点，与基于Google Earth提取的验证数据进行比对分析，总体分类精度达93%，Kappa系数达0.91。
表2 大陆海岸线分类体系

Tab. 2 Classification system of mainland coastline

海岸线类型 说明
未利用岸线 尚未开发、利用或受到明显人类活动影响的岸线，包括基岩岸线、砂砾质岸线、淤泥质岸线和生物岸线等
港口码头岸线 港池与航运码头形成的岸线
建设围堤岸线 城镇及农村居民区、工业等建筑物形成的岸线
养殖围堤岸线 用于养殖的人工修筑堤坝
盐田围堤岸线 用于盐碱晒制而围垦的堤坝
交通围堤岸线 用于交通运输的人工修筑堤坝
防潮堤岸线 分隔陆域和水域的其他海堤护岸工程（非养殖/盐田区，且交通功能不显著）

2.2.2 土地利用提取与分类

以海岸线为基准，向陆一侧作缓冲区，根据前人研究[21-22]，将缓冲距离定为1 km。结合已有分类体 系[23-24]，本文将土地利用划分为8大类（表3），采用目视解译法得到土地利用分布与分类数据。对解译结果进行验证，在研究范围内随机生成400个样本点，与基于Google Earth提取的验证数据进行比对分析，总体分类精度达94%，Kappa系数达0.92。
表3 土地利用分类体系

Tab. 3 Classification system of land use

土地利用类型 说明
耕地 用于种植农作物等农业生产活动的土地
林地 被天然或人工植被所覆盖的土地，以树木为主要植物类型
草地 以草本植物为主要植被的土地类型，通常用于牧草生产、牲畜放牧等活动
建设用地 工矿、商服、住宅、公共设施等各类建设用地
陆地水域 内陆湖泊、沟渠、坑塘等天然或人工形成的水体
滨海湿地 盐碱地、河口水域、河口三角洲湿地和潟湖
人工湿地 养殖区和盐田区
未利用地 尚未开发、利用或受到人类活动影响的土地

2.2.3 海域利用提取与分类

基于SDGSAT-1卫星识别能力和可用数据源（表1），参照自然资源部用海分类标准和已有研究[25-26]，将海域利用划分为6大类，兼顾海域利用强度的非均质性，同时对其进行分级赋权，如表4所示。
表4 海域利用分类分级体系

Tab. 4 Classification and grading system of sea area use

一级类 二级类 距离范围/km 分级权重 说明
渔业用海 10 1.0 近海的离岸养殖区，涵盖筏式养殖等水面可见海水养殖。在“中国近海海水养殖数据集”的基础上对照2022年SDGSAT-1和Google Earth影像做更新、修改
交通运输用海 10 1.0、0.8、0.6
0.4、0.2		 用于交通运输目的的海域。利用“船舶密度数据”，用自然断点法将其分为5个等级，从高到低分别赋予1.0、0.8、0.6、0.4、0.2的权重
旅游娱乐用海 10 1.0、0.6、0.3 旅游基础设施用海、海滨度假、浴场用海等。结合全国A级景点、旅游点POI数据，提取旅游景点所在岸段，向海一侧以500 m为间隔作3个缓冲区，由陆向海分别赋予1.0、0.6、0.3的权重
生态保护用海 10 1.0 中国沿海的自然保护区，包括鸟类栖息地、珊瑚礁区等
能源开发用海 核电用海 10 1.0、0.8、0.6
0.4、0.2		 已建和运营核能发电设施的用海活动。结合“中国核电厂分布示意图”，根据核电厂排水设施空间形态特征，目视解译得到温排水核心区，向海一侧以500 m为间隔作4个缓冲区，核心区和4个缓冲区分别赋予1.0、0.8、0.6、0.4、0.2的权重
风电用海 50 1.0 主要用于布设和运营风力发电设施活动的海域，由“全球海上风机数据集”获得
油气开采
用海		 50 1.0、0.8、0.6
0.4、0.2		 海上油气开发活动用海。基于“全球海上油气开发活动数据（矢量点）”，进行核密度分析，用自然断点法将其划分为5个等级，从高到低分别赋予1.0、0.8、0.6、0.4、0.2的权重
未利用海 10 1.0 未见明显开发利用的海域
由于多光谱影像和共享数据难以全面、准确地提取所有海域利用类型及其边界信息，本文沿海岸线以20 km为间隔采点，在海岸线曲折处筛选、去重叠，共设置843条剖面线，提取剖面线上向海一侧海域利用占据的剖面线长度信息。根据我国海洋环境保护现行政策，督促打击整治近海养殖污染、海上船舶污染、海洋倾废行为，因此向海侧提取范围应遵循各海域利用类型的客观分布规律，不能囿于某一固定缓冲区范围。具体而言，油气开采用海、风电用海离岸距离较远，且集中分布于近岸50 km以内，提取这两种海域类型的剖面线设为向海50 km；离岸养殖区、旅游基础设施和自然保护区等主要分布在离岸10 km以内的海域[27]，因此将其他6种海域的剖面线提取范围统一定为向海10 km。

2.2.4 海岸带开发利用程度综合指数

海岸带开发利用程度综合指数包括海岸线利用程度综合指数（Index of Coastline Utilization Degree, ICUD）、土地利用程度综合指数（Index of Land Utilization Degree, ILUD）和海域利用程度综合指数（Index of Sea Utilization Degree, ISUD） 3个指标。根据人类活动的影响程度，并结合已有文献资料[23,25,28]和研究目的，为各类海岸线、土地利用和海域利用赋予不同的开发利用强度分级值（表5）。
表5 海岸线、土地利用和海域利用类型分级指数

Tab. 5 Grading index for coastline, land use and sea area use types

分级指数 海岸线类型 土地利用类型 海域利用类型
1 未利用岸线 未利用地 生态保护用海
2 防潮堤岸线 林地、草地、滨海湿地 未利用海
3 养殖/盐田围堤岸线 耕地、陆地水域 旅游娱乐用海
4 交通围堤岸线 人工湿地 渔业用海
5 建设围堤岸线、港口码头岸线 建设用地 能源开发用海、交通运输用海
海岸线利用程度综合指数是衡量人类对海岸线开发利用程度的综合指标[28]，表达式见式（1）。
I C U D = ∑ i = 1 n ( A i × B i ) × 100
式中：ICUD为海岸线利用程度综合指数；Ai为第i类海岸线的开发利用强度分级指数；Bi为第i类海岸线的长度百分比；n为海岸线类型数量。
土地利用程度综合指数是衡量人类对土地资源开发利用程度的综合指标[29]，表达式见式（2）。
I L U D = ∑ i = 1 n ( C i × D i ) × 100
式中：ILUD为土地利用程度综合指数；Ci为第i类土地利用的开发利用强度分级指数；Di为第i类土地利用类型的面积百分比；n为土地利用类型数量。
海域利用程度综合指数是衡量人类对海域资源开发利用程度的综合指标，表达式见式（3）。
I S U D = ∑ i = 1 n ( E i × F i × G i ) × 100
式中： ISUD为海域利用程度综合指数； Ei为第i类海域利用的开发利用强度分级指数； Fi为第i类海域利用的分级权重； Gi为第i类海域利用所占剖面线长度的百分比； n为海域利用类型数量。

2.2.5 空间单元设置

本研究在中国海岸带整体、省（市区）海岸带、剖面线3个层面分析大陆海岸线、土地利用和海域利用在空间分布、数量结构和利用强度等方面的关联特征。
在中国海岸带整体和省（市区）海岸带层面，大陆海岸线和土地利用的空间分布和结构特征可直接统计，获得不同类型岸线的长度或不同地类的面积信息；对于海域利用，计算各海域利用类型在剖面线上占据的长度及比例，通过汇总得到各省市的海域利用类型结构；进而，根据海岸线、土地利用和海域利用结构，计算3个综合指数，分析海岸线利用程度与陆海两侧利用程度之间的相关性。在剖面线层面，提取843条剖面线所穿过的土地利用、海岸线和海域利用信息（包含不与海岸线直接邻接的图斑或部分），绘制海岸线陆海两侧空间开发利用程度图，探究海岸线类型与陆海两侧空间开发利用类型之间的关系。

3 结果与分析

3.1 中国大陆海岸线开发利用现状

大陆海岸线开发利用情况如表6所示。大陆海岸线全长18 295.84 km，其中有64.89%的海岸线被开发利用，未利用岸线仅占35.11%。在已开发的岸线类型中，养殖围堤岸线占比最大（25.72%），长达4 705.90 km；其次是港口码头岸线和建设围堤岸线，占比分别为11.44%和9.33%；盐田围堤岸线最少（长206.74 km，占1.13%）。
表6 中国大陆海岸线开发利用类型长度及占比

Tab. 6 Length and proportion of utilization types along the mainland coastline of China

海岸线类型 长度/km 占比/%
未利用岸线 6 423.77 35.11
港口码头岸线 2 093.49 11.44
建设围堤岸线 1 707.50 9.33
养殖围堤岸线 4 705.90 25.72
盐田围堤岸线 206.74 1.13
交通围堤岸线 1 700.20 9.29
防潮堤岸线 1 458.24 7.97
将香港、澳门与广东合并处理（下同），统计沿海10个省（市/区）的海岸线类型结构（图2）。结果表明，浙江、福建、广东、广西等南方省（市区）的未利用岸线占比较高，均超过40%；天津未利用岸线占比最低，不到5%，其岸线主要被港口码头和建设围堤占用；养殖围堤岸线在辽宁分布最广（占比超过40%），而在上海和天津占比较低（低于10%）；交通围堤岸线和防潮堤岸线在上海占比最高，两者合计达到70%。
图2 沿海各省(市区)海岸线利用结构

Fig. 2 Coastline utilization structure in each coastal province(city/district)

上述结果表明，2022年未利用岸线比例已达到35%，反映了一系列海岸线政策实施以来我国沿海省（市区）在海岸线保护与利用管理方面取得的成效。养殖围堤岸线占比位居第二位，这是由于中国海岸带滩涂、河口、港湾等资源丰富，具有发展水产养殖的良好条件，而且，自改革开放以来经济社会发展迅速，城乡居民生活水平大幅提升，对优质蛋白的需求量攀升，促进了沿海养殖产业的扩张。

3.2 海岸线陆海两侧空间利用格局

中国大陆海岸线向陆1 km范围土地利用类型面积及占比如表7所示。统计表明，海岸带区域建设用地最多（4 357.06 km2、占30.71%），人工湿地（盐田和养殖）位居第二（3 754.76 km2、占26.46%），这综合反映了海岸带区域“兴鱼盐之利，通舟楫之便”的区位优势，为满足人口增长、经济发展而提供了大量的空间用于城市化、工业化以及渔业养殖等所需；其次是林地（15.41%）、耕地（12.46%）和草地（8.36%）；由于是潮上带区域，滨海湿地和陆地水域分布相对较少；未利用地最少，占比仅为0.70%。
表7 中国大陆海岸线向陆1 km范围土地利用类型面积及占比

Tab. 7 Area and proportion of land use type within 1km inland from the mainland coastline of China

土地利用类型 面积/km2 占比/%
耕地 1 768.17 12.46
林地 2 186.36 15.41
草地 1 186.31 8.36
建设用地 4 357.06 30.71
陆地水域 291.45 2.05
滨海湿地 545.72 3.85
人工湿地 3 754.76 26.46
未利用地 98.99 0.70
中国沿海各省（市区）海岸线向陆1 km范围的土地利用结构如图3所示。建设用地在各省（市区）都占有较高比重，尤其是天津、上海和河北，占比均超过40%；人工湿地在辽宁、山东、江苏和河北的海岸带占比较高，四省区平原广布，沿海分布有广泛的养殖池，水产养殖业发展迅速，是优质苗种培育和众多渔业产品的主产区；林地在浙江、福建、广西等南方省（市区）占比较高（均超过20%），这主要得益于其沿海地貌类型是以山地和丘陵为主以及气候条件优良等因素，而林地在天津和河北占比则极低（均小于1%）；耕地在各省（市区）的比重基本都在20%以下，其中天津耕地面积占比最小；由于是海岸线（平均大潮高潮线）向陆一侧，陆地水域和滨海湿地等类型在各省（市区）中的比重均低于10%。
图3 沿海各省(市区)向陆一侧土地利用结构

Fig. 3 Land use structure on the landward side of each coastal province(city/district)

根据843条剖面线穿过的海域利用类型的长度占比情况，得到沿海各省（市区）海域利用结构信息（图4）。整体来看，未利用海在浙江、广西和广东等南方省（市区）占有较大比重，而对于北方省（市区），海域利用主要以交通运输用海和能源开发用海为主；渔业用海在山东、福建和广西占比较大，而在天津和上海管辖海域未见离岸养殖区；交通运输用海在上海占用比重最大，超过20%；能源开发用海在上海、天津、河北和辽宁占有较大比重，在渤海湾和上海附近海域可见广泛分布的油气平台或海上风电；生态保护用海和旅游娱乐用海在各省（市区）海域利用结构中所占的比重均小于10%，其中在天津占比最低（低于1%）。总的来说，位处渤海湾的辽宁、河北、天津3个省市的海岸带，海上油气资源丰富，对海域利用影响深刻；位于长江口的上海市，交通区位优越，港口航运地位突出、功能显著；山东和福建等省份海岸带区域在海洋渔业、养殖渔业方面优势显著，成为深耕海洋的“蓝色粮仓”；浙江和广东等省区的海岸带区域，未利用海域占比较为突出，除了以山地丘陵为主的海岸带地貌特征，经济社会发展水平超前、生态保护先行等也都是比较重要的影响因素。
图4 沿海各省(市区)向海一侧海域利用结构

Fig. 4 Sea area use structure on the seaward side of each coastal province(city/district)

3.3 海岸线利用程度与陆海两侧空间利用程度之间的关联特征

计算沿海各省（市区）的海岸线利用程度综合指数、土地利用程度综合指数和海域利用程度综合指数，定量分析3个指数的特征和相关性（图5）。结果显示，省级层面3个指数的值域均在200~450之间，土地利用程度综合指数在整体上要高于另外2个指数（图5（a））。此外，3个指数高值和低值所在的地区基本一致，高值区主要分布在天津市和 河北等北方省市，低值区分布在浙江和福建等南方省份。由图5（b）—图5（d），3个指数两两之间均存在明显的正相关关系。其中，海岸线利用程度综合指数和土地利用程度综合指数的相关性最强（R2=0.77），土地利用程度综合指数和海域利用程度综合指数次之（R2=0.74），海岸线利用程度综合指数与海域利用程度综合指数之间的关联性相对较弱（R2=0.68）。总的来说，海岸线开发利用程度与陆域土地利用活动之间的联系更紧密。
图5 海岸线利用程度综合指数、土地利用程度综合指数和海域利用程度综合指数间的关系

Fig. 5 Relationships among the Index of Coastline Utilization Degree (ICUD), Index of Land Utilization Degree (ILUD), and Index of Sea Utilization Degree (ISUD)

基于843条剖面线，由北向南计算海岸线陆海两侧开发利用程度综合指数（图6）。整体上，土地利用程度综合指数和海域利用程度综合指数呈现出较好的对应关系，高/低值所在的区域基本一致，如大连市、天津市、东营市、连云港市和南通市等区域陆海两侧的综合指数均较高，而盘锦市、台州市和温州市等区域陆海两侧的综合指数均较低。也有一些对应关系不显著的区域，例如，丹东市和厦门市等土地利用强度较大，但海域利用强度小；宁德市和阳江市等海域利用强度较大，但土地利用强度较小。
图6 基于843条剖面线的海岸线陆海两侧开发利用程度综合指数(由北向南)

Fig. 6 The index of utilization degree on both sides of the coastline based on 843 profile lines (form north to south)

3.4 海岸线类型与陆海两侧利用类型之间的关联特征

不管是海岸带野外现场考察，还是遥感解译结果都表明，在局地尺度，海岸线与土地利用（海域利用）之间既可能是“一对一”也可能是“一对多”的关联特征：一方面，沿着海岸线方向，类型单一的某一岸段，在其向陆一侧相邻的土地利用斑块数量（类型）可能是多个（种），在其向海一侧相邻的海域利用不管是平面视角还是垂向视角也都有可能是多种类型（其中垂向视角是两种及以上类型重叠或分层立体化）；另一方面，沿着剖面线方向（垂直于海岸线），向陆一侧有可能“穿越”多个（种）土地利用斑块（类型），向海一侧也有可能“穿越”多种海域利用类型。因此，在宏观的视角，海岸线与土地利用（或海域利用）之间总体上呈现出较为复杂的“多对多”的关联特征。具体而言，根据843条剖面线所穿越的海岸线类型，统计不同类型海岸线陆海两侧的土地利用和海域利用结构（图7和图8），结果表明： ① 未利用岸线，向陆一侧林地占比最高，其中林草地合计占比达50%，土地利用程度综合指数最低（<300）；而向海一侧，旅游娱乐用海的占比在 7种岸线利用类型中最高，海域利用程度综合指数相对较低； ② 港口码头岸线陆海两侧利用程度综合指数均为最高，陆侧以建设用地为主（>80%），海侧 主要是能源开发用海和交通运输用海（均>30%）； ③ 建设围堤岸线陆海两侧利用程度综合指数均居于第二位，陆侧以建设用地为主（>40%），海侧以能源开发用海为主（>30%）； ④ 养殖围堤和盐田围堤岸线的陆侧以人工湿地为主（>50%），其次是耕地；而向海一侧，交通运输用海占比较低，但生态保护用海占比（均>5%）要高于其它岸线类型； ⑤ 交通围堤岸线的陆侧以建设用地为主（>40%），海侧以未利用海和能源开发用海为主； ⑥ 防潮堤岸线的陆侧也以建设用地为主，但滨海湿地占比（约占10%）要高于其它岸线类型；海侧主要是未利用海和能源开发用海。
图7 剖面线所穿越的各类海岸线向陆一侧的土地利用结构

Fig. 7 Land use structure on the landward side for each coastline type crossed by profile lines

图8 剖面线所穿越的各类海岸线向海一侧的海域利用结构

Fig. 8 Sea area use structure on the seaward side for each coastline type crossed by profile lines

4 讨论

海岸线、土地利用和海域利用三者之间存在相关性，这已被很多学者所认知，但三者间的关联特征存在显著的空间差异、时间变化以及多尺度特征，针对宏观海岸带区域三者之间关联特征的定量研究较为缺乏。全球首颗可持续发展科学卫星SDGSAT-1于2021年11月成功发射，这是中国科学院的首颗地球科学卫星，其多种载荷设计先进，在海岸带多要素精细探测方面具有较高的应用价值[16]。在陆海统筹背景下，本研究以SDGSAT-1卫星影像为主要数据源，针对中国海岸带，从整体、省级行政区、剖面线多层次开展定量研究，分析和揭示中国大陆海岸线与陆海两侧空间利用的关联特征。
从海岸线类型角度，未利用岸线向陆一侧林地占比最高，这是由于未利用岸线多分布在自然生态系统相对完整的区域[30]，有利于森林植被的生长，尤其是基岩岸线陆侧多为山地丘陵，常见茂密的森林覆盖；在未利用岸线的海侧，通常有海滩、沙丘和海洋景观等分布，这些自然景观为旅游和娱乐活动提供了理想的场所。对于港口码头岸线，陆海两侧综合指数值均为最高，与港口相关的基础设施通常需要占用陆侧的大量土地以支持仓储物流等港口功能[31]，而向海一侧能源和货物运输频繁。值的注意的是，生态保护用海在养殖和盐田围堤岸线的海侧占比较高。盐田和养殖围堤外围多分布有湿地和滩涂等生态景观，这些地区多是候鸟迁徙的重要栖息地，以及一些珍稀濒危鸟类的繁殖地[32-33]，附近多设立有自然保护区来保护自然生态系统和生物多样性[34]。
在开发利用强度方面，海岸线利用程度综合指数、土地利用程度综合指数和海域利用程度综合指数两两之间均存在明显的正相关关系，反映出海岸线开发、土地利用和海域利用之间相互关联的特征非常显著。与向海一侧相比，海岸线开发利用程度与陆域土地利用活动之间的联系更紧密。海岸线附近的城镇化、工业化等人类活动往往集中在有限的陆地空间[7,35]，海域空间则具有相对独立性和较大的开发潜力[36]，使得大陆海岸线利用与海域利用程度的相关性相对较弱。空间上，天津和河北等北方省（市区）3个指数值均较高。天津和河北作为国家重要的工业基地，对陆地空间资源的需求较大[37]，同时这些省市与渤海湾相接，优越的地理位置使其成为重要的交通和经济枢纽，为海上贸易和物流提供了便捷通道[38]。研究还发现一些土地利用强度和海域利用强度差异较大的区域，如丹东市和厦门市等地区土地利用强度较大但海域利用强度小：丹东市和厦门市属于不同城市类型和发展阶段，丹东市在地理位置上靠近中朝边境，向海侧设有鸭绿江口湿地国家级自然保护区，而厦门市经济社会较为发达，对海洋生态环境保护较为超前。与之相反，宁德市和阳江市等地区海域利用强度较大但土地利用强度较小，这些区域可能存在过度开发海洋空间资源来促进区域经济增长的情况。对于上述区域，未来需要坚持陆海统筹，优化中国海岸带空间利用结构，强化用地、用岸、用海的衔接，确保海岸线与陆海两侧的协调发展。进一步加强对自然岸线的保护和修复，提高土地利用效率[39]，完善海洋功能区划，推进海洋保护区建设[40]，以实现陆海空间良性互动、陆海经济统筹发展的新格局。

5 结论

本文主要基于2022年SDGSAT-1多光谱影像，兼顾海岸线两侧的陆域和海域空间，在中国海岸带整体、省（市区）海岸带、剖面线3个层面分析中国大陆海岸线、土地利用和海域利用的空间分布特征，揭示海岸线与陆海两侧空间利用的关系。主要结论如下：
（1） 中国大陆海岸线开发利用岸线比例较高，未利用岸线仅占35.11%。在已开发的岸线类型中，养殖围堤岸线占比最大，在辽宁省占比显著；其次是港口码头岸线和建设围堤岸线，在北方省（市区）尤其是天津占有较大比重。
（2） 在海岸带土地利用方面，建设用地面积最大，在天津和上海占有较大比重；人工湿地位居第二，在辽宁和山东等省份占比较高。对于海域利用，渔业用海在山东和福建占比较大；交通运输用海在上海占比最大；能源开发用海在上海、天津和河北占有较大比重。
（3） 从海岸带开发利用强度来看，海岸线利用程度综合指数、土地利用程度综合指数和海域利用程度综合指数两两之间均存在明显的正相关关系。与向海一侧相比，海岸线开发利用程度与陆域土地利用活动之间的相关性更强；空间上， 3个指数高值和低值所在的地区基本一致，高值区主要分布在天津市，以及河北等北方省份，低值区主要分布在浙江和福建等南方省份。
（4） 从海岸线角度观海望陆，未利用岸线向陆一侧林地占比最高、土地利用程度综合指数最低，而在未利用岸线向海一侧，旅游娱乐用海的占比高于其他岸线类型；港口码头岸线陆海两侧利用程度综合指数均为最高，陆侧以建设用地为主，海侧以能源开发用海和交通运输用海为主；养殖和盐田围堤岸线海侧的生态保护用海占比高于其他岸线类型。
本文图文责任编辑： 蒋树芳 黄光玉

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
Liu L, Xu W, Yue Q, et al. Problems and countermeasures of coastline protection and utilization in China[J]. Ocean & Coastal Management, 2018, 153:124-130. DOI:10.1016/j.ocecoaman.2017.12.016

[2]
张应华. 海陆岸线多尺度矢量数据获取方法及其尺度效应评估[J]. 地球信息科学学报, 2021, 23(10):1743-1755.

DOI

[Zhang Y H. Methods to generate different scale data of coastline and its scale effect evaluation[J]. Journal of Geo-information Science, 2021, 23(10):1743-1755. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2021.210094

[3]
侯西勇, 毋亭, 侯婉, 等. 20世纪40年代初以来中国大陆海岸线变化特征[J]. 中国科学:地球科学, 2016, 46(8):1065-1075.

[Hou X Y, Wu T, Hou W, et al. Characteristics of coastline changes in China's mainland since the early 1940s[J]. Scientia Sinica (Terrae), 2016, 46(8):1065-1075. ] DOI:10.1360/N072015-00268

[4]
应超, 高扬, 汪海峰, 等. 陆海统筹背景下海岸带复合系统协调发展水平及影响机制研究——以温州市为例[J]. 地理科学进展, 2022, 41(10):1899-1912.

DOI

[Ying C, Gao Y, Wang H F, et al. Coordinated development level and mechanism of influence of coastal zone complex system under the background of land-sea coordination: A case study of Wenzhou City[J]. Progress in Geography, 2022, 41(10):1899-1912. ] DOI:10.18306/dlkxjz.2022.10.010

[5]
陈首序, 代欣召. 陆海统筹背景下广州市海岸线质量评价与规划管理策略研究[J]. 海洋开发与管理, 2023, 40(8):22-28.

[Chen S X, Dai X Z. The quality evaluation and planning management of Guangzhou city coastline under the background of land-sea coordination[J]. Ocean Development and Management, 2023, 40(8):22-28. ] DOI:10.20016/j.cnki.hykfygl.2023.08.003

[6]
周德, 赵骁阳, 徐之寒, 等. 国土空间规划下中国沿海地区陆海统筹的路径优化[J]. 经济地理, 2023, 43(10):180-189.

DOI

[ Zhou D, Zhao X Y, Xu Z H, et al. Path optimization of land and sea coordination in China's coastal areas under the territorial spatial planning[J]. Economic Geography, 2023, 43(10):180-189. ] DOI:10.15957/j.cnki.jjdl.2023.10.018

[7]
田鹏, 王中义, 李加林, 等. 东海区大陆海岸带高强度开发的时空特征及驱动机制[J]. 地理研究, 2023, 42(1):156-171.

DOI

[Tian P, Wang Z Y, Li J L, et al. Spatiotemporal characteristics and driving mechanism of high-intensity development of continental coastal zones in the East China Sea[J]. Geographical Research, 2023, 42(1):156-171. ] DOI:10.11821/dlyj020220367

[8]
应超, 高扬, 田鹏, 等. 陆海统筹视角下温州市海岸带国土空间开发利用时空变化特征研究[J]. 海洋通报, 2023, 42(2):202-215.

[Ying C, Gao Y, Tian P, et al. Spatial-temporal variation characteristics of territorial space development and utilization in Wenzhou coastal zone from the perspective of land-sea integration[J]. Marine Science Bulletin, 2023, 42(2):202-215. ] DOI:10.11840/j.issn.1001-6392.2023.02.010

[9]
尹航, 戚洪帅, 蔡锋, 等. 高分影像砂质海岸线精细提取及校正方法[J]. 海洋学报, 2022, 44(4):143-152.

[Yin H, Qi H S, Cai F, et al. Sandy coastline fine extraction and correction method based on high resolution image[J]. Haiyang Xuebao, 2022, 44(4):143-152. ] DOI:10.12284/hyxb2022084

[10]
Wang X G, Yan F Q, Su F Z. Changes in coastline and coastal reclamation in the three most developed areas of China, 1980-2018[J]. Ocean & Coastal Management, 2021,204:105542. DOI:10.1016/j.ocecoaman.2021.105542

[11]
石佳佳, 李伟峰, 刘亚丽, 等. 粤港澳大湾区城镇化对海岸线与海岸带的影响[J]. 生态学报, 2022, 42(1):67-75.

[Shi J J, Li W F, Liu Y L, et al. Impacts of urbanization on coastline and coastal zone in the Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area[J]. Acta Ecologica Sinica, 2022, 42(1):67-75. ] DOI:10.5846/stxb202011032811

[12]
盖美, 徐玉梅, 斯铁鑫. 陆海统筹视角下中国沿海地区陆海多要素的匹配测度及影响因素[J]. 自然资源学报, 2023, 38(7):1863-1879.

DOI

[Gai M, Xu Y M, Si T X. The matching measurement and influencing factors of land-sea factors in China's coastal areas from the perspective of land-sea coordinate[J]. Journal of Natural Resources, 2023, 38(7):1863-1879. ] DOI:10.31497/zrzyxb.20230715

[13]
翟伟康, 张建辉. 全国海域使用现状分析及管理对策[J]. 资源科学, 2013, 35(2):405-411.

[Zhai W K, Zhang J H. Analysis of conditions, features and problems of sea area utilization in China[J]. Resources Science, 2013, 35(2):405-411. ] DOI:CNKI:SUN:ZRZY.0.2013-02-020

[14]
崔旺来, 李瑞发, 钟海玥, 等. 海域立体分层使用的产权管理路径研究[J]. 中国国土资源经济, 2022, 35(7):4-11.

[Cui W L, Li R F, Zhong H Y, et al. Research on the property rights management path of three-dimensional layered use of sea areas[J]. Natural Resource Economics of China, 2022, 35(7):4-11. ] DOI:10.19676/j.cnki.1672-6995.000776

[15]
Liu C, Chen Y, Wei Y M, et al. Spatial population distribution data disaggregation based on SDGSAT-1 nighttime light and land use data using Guilin, China, as an example[J]. Remote Sensing, 2023, 15(11): 2926. DOI:10.3390/rs15112926

[16]
Guo H D, Dou C Y, Chen H Y, et al. SDGSAT-1: The world's first scientific satellite for sustainable development goals[J]. Science Bulletin, 2023, 68(1):34-38. DOI:10.1016/j.scib.2022.12.014

PMID

[17]
Liu X L, Wang Z H, Yang X M, et al. Mapping China's offshore mariculture based on dense time-series optical and radar data[J]. International Journal of Digital Earth, 2022, 15(1):1326-1349. DOI:10.1080/17538947.2022.2108923

[18]
Cerdeiro D A, Cerdeiro M D A, Komaromi A, et al. World seaborne trade in real time: A proof of concept for building AIS-based nowcasts from scratch[J]. IMF Working Papers, 2020, 20(57):1-44. DOI:10.5089/9781513544106.001

[19]
Zhang T, Tian B, Sengupta D, et al. Global offshore wind turbine dataset[J]. Scientific Data, 2021, 8(1):191. DOI:10.1038/s41597-021-00982-z

PMID

[20]
Elvidge C D, Zhizhin M, Baugh K, et al. Methods for global survey of natural gas flaring from visible infrared imaging radiometer suite data[J]. Energies, 2016, 9(1):14. DOI:10.3390/en9010014

[21]
易斯倚, 李前正, 武俊梅, 等. 长江宜昌至武汉段岸线1km近二十年土地利用及景观格局时空变化研究[J]. 水生生物学报, 2021, 45(6):1308-1315.

[Yi S Y, Li Q Z, Wu J M, et al. Study on spatial-temporal changes of landscape pattern of land use in yichang-Wuhan section of the Yangtze River in recent 20 years[J]. Acta Hydrobiologica Sinica, 2021, 45(6):1308-1315. ] DOI:10.7541/2021.2020.168

[22]
段学军, 邹辉, 王晓龙, 等. 大河岸线生态完整性内涵及评估方法——以长江岸线为例[J]. 生态学报, 2023, 43(14):5788-5801.

[Duan X J, Zou H, Wang X L, et al. Implication and assessment of the ecological integrity of riverfront along great rivers: Taking the Yangtze River as an example[J]. Acta Ecologica Sinica, 2023, 43(14):5788-5801. ] DOI:10.5846/stxb202204251136

[23]
朱会义, 李秀彬. 关于区域土地利用变化指数模型方法的讨论[J]. 地理学报, 2003, 58(5):643-650.

[Zhu H Y, Li X B. Discussion on the index method of regional land use change[J]. Acta Geographica Sinica, 2003, 58(5):643-650. ] DOI:10.3321/j.issn:0375-5444.2003.05.001

[24]
侯西勇, 邸向红, 侯婉, 等. 中国海岸带土地利用遥感制图及精度评价[J]. 地球信息科学学报, 2018, 20(10):1478-1488.

DOI

[Hou X Y, Di X H, Hou W, et al. Accuracy evaluation of land use mapping using remote sensing techniques in coastal zone of China[J]. Journal of Geo-information Science, 2018, 20(10):1478-1488. ] DOI:10.12082/dqxxkx.2018.180184

[25]
曹可, 张志峰, 马红伟, 等. 基于海洋功能区划的海域开发利用承载力评价——以津冀海域为例[J]. 地理科学进展, 2017, 36(3):320-326.

DOI

[Cao K, Zhang Z F, Ma H W, et al. Capacity for resource exploitation based on marine functional zones: A case study in the Tianjin-Hebei coastal area[J]. Progress in Geography, 2017, 36(3):320-326. ] DOI:10.18306/dlkxjz.2017.03.007

[26]
梁婷婷, 柯丽娜, 王权明. 长兴岛附近海域利用动态变化及开发环境压力评价[J]. 海洋环境科学, 2020, 39(5):738-745.

[Liang T T, Ke L N, Wang Q M. Dynamic change of utilization and environmental pressure assessment of development in the sea area near Changxing Island[J]. Marine Environmental Science, 2020, 39(5):738-745. ] DOI:10.13634/j.cnki.mes.2020.05.012

[27]
刘福利, 梁洲瑞, 张朋艳, 等. 中国海带养殖向离岸深水区发展的初步探讨[J]. 渔业科学进展, 2019, 40(1):161-166.

[Liu F L, Liang Z R, Zhang P Y, et al. Preliminary discussion on the development of saccharina japonica offshore aquaculture in China[J]. Progress in Fishery Sciences, 2019, 40(1):161-166. ] DOI:10.19663/j.issn2095-9869.20180726002

[28]
侯西勇, 侯婉, 毋亭. 20世纪40年代初以来中国大陆沿海主要海湾形态变化[J]. 地理学报, 2016, 71(1):118-129.

DOI

[Hou X Y, Hou W, Wu T. Shape changes of major gulfs along the mainland of China since the early 1940s[J]. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(1):118-129. ] DOI:10.11821/dlxb201601009

[29]
王思远, 刘纪远, 张增祥, 等. 中国土地利用时空特征分析[J]. 地理学报, 2001, 56(6):631-639.

DOI

[Wang S Y, Liu J Y, Zhang Z X, et al. Analysis on spatial-temporal features of land use in China[J]. Acta Geographica Sinica, 2001, 56(6):631-639. ] DOI:10.3321/j.issn:0375-5444.2001.06.001

[30]
刘百桥, 孟伟庆, 赵建华, 等. 中国大陆1990—2013年海岸线资源开发利用特征变化[J]. 自然资源学报, 2015, 30(12):2033-2044.

[Liu B Q, Meng W Q, Zhao J H, et al. Variation of coastline resources utilization in China from 1990 to 2013[J]. Journal of Natural Resources, 2015, 30(12):2033-2044. ] DOI:10.11849/zrzyxb.2015.12.006

[31]
段学军, 邹辉, 陈维肖, 等. 岸线资源评估、空间管控分区的理论与方法——以长江岸线资源为例[J]. 自然资源学报, 2019, 34(10):2209-2222.

DOI

[Duan X J, Zou H, Chen W X, et al. The concept, assessment and control zoning theory and method of waterfront resources: Taking the resources along the Yangtze River as an example[J]. Journal of Natural Resources, 2019, 34(10):2209-2222. ] DOI:10.31497/zrzyxb.20191016

[32]
Pandiyan J, Mahboob S, Al-Ghanim K A, et al. Factors determine the population characteristics of migratory shorebirds and their prey species in the coastal saltpans[J]. Estuarine Coastal and Shelf Science, 2021,260:107490. DOI:10.1016/j.ecss.2021.107490

[33]
李景霞, 付碧宏. 江苏盐城滨海湿地系统格局变化及其对丹顶鹤生境的影响[J]. 遥感学报, 2021, 25(12):2507-2519.

[Li J X, Fu B H. Pattern change of the coastal wetland system and its dynamic impact on the habitat of red-crowned cranes in Yancheng, Jiangsu Province[J]. National Remote Sensing Bulletin, 2021, 25(12):2507-2519. ] DOI:10.11834/jrs.20210606

[34]
吕士成, 孙明, 高志东, 等. 盐城国家级自然保护区人工湿地丹顶鹤的分布动态[J]. 湿地科学, 2006, 4(1):58-63.

[Lu S C, Sun M, Gao Z D, et al. Distribution of grus japonensis in artificial wetlands of Yancheng national nature reserve[J]. Wetland Science, 2006, 4(1):58-63. ] DOI:10.13248/j.cnki.wetlandsci.2006.01.009

[35]
王琎, 吴志峰, 李少英, 等. 珠江口湾区海岸线及沿岸土地利用变化遥感监测与分析[J]. 地理科学, 2016, 36(12):1903-1911.

DOI

[Wang J, Wu Z F, Li S Y, et al. Coastline and land use change detection and analysis with remote sensing in the Pearl River Estuary gulf[J]. Scientia Geographica Sinica, 2016, 36(12):1903-1911. ] DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2016.12.016

[36]
许瑶, 纪建悦, 许玉洁. 中国养殖海域利用效率空间非均衡格局及成因[J]. 资源科学, 2020, 42(11):2158-2169.

DOI

[Xu Y, Ji J Y, Xu Y J. Spatial disequilibrium of mariculture areas utilization efficiency in China and causes[J]. Resources Science, 2020, 42(11):2158-2169. ] DOI:10.18402/resci.2020.11.09

[37]
程林, 田海兰, 武爱彬, 等. 近四十年来冀津海岸带土地利用时空变化及驱动因素[J]. 海洋科学, 2021, 45(6):135-146.

[Cheng L, Tian H L, Wu A B, et al. Spatiotemporal changes and the drivers of coastal land use in Hebei and Tianjin in recent 40 years[J]. Marine Sciences, 2021, 45(6):135-146. ] DOI:10.11759/hykx20201010001

[38]
刘玉新, 宋维玲, 王占坤, 等. 环渤海地区港口发展现状与趋势分析[J]. 海洋开发与管理, 2011, 28(7):54-57.

[Liu Y X, Song W L, Wang Z K, et al. Analysis on the present situation and trend of port development in Bohai Rim Region[J]. Ocean Development and Management, 2011, 28(7):54-57. ] DOI:10.20016/j.cnki.hykfygl.2011.07.013

[39]
何莎莎, 方斌, 李欣, 等. 城市土地利用效率与高质量发展时空演变及交互响应——以江苏省为例[J]. 地理与地理信息科学, 2022, 38(5):79-87.

[He S S, Fang B, Li X, et al. Spatiotemporal pattern evolution and interactive response of urban land use efficiency and high-quality development level: A case study of Jiangsu Province[J]. Geography and Geo-information Science, 2022, 38(5):79-87. ] DOI:10.3969/j.issn.1672-0504.2022.05.011

[40]
孙才志, 于广华, 王泽宇, 等. 环渤海地区海域承载力测度与时空分异分析[J]. 地理科学, 2014, 34(5):513-521.

DOI

[Sun C Z, Yu G H, Wang Z Y, et al. Marine carrying capacity assessment and spatio-temporal analysis in the Bohai Sea ring area, China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(5):513-521. ] DOI:10.13249/j.cnki.sgs.2014.05.513

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