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Journal of Geo-information Science >

2017 , Vol. 19 >Issue 2: 264 - 272

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00264

Orginal Article

Study on the Difference of Mangrove in Beibu Bay Between China and Vietnam

  • WANG Wuxia , 1, 2, 4 ,
  • SU Fenzhen , 2, * ,
  • FENG Xue 2, 3 ,
  • CHEN Fei 5
Expand
  • 1. Lanzhou Jiaotong University, LanZhou 730070
  • 2.Institute of Geographical Sciences and Natural Resources Research, CAS, BeiJing 100101, China
  • 3. China University of Geosciences WuHan 430074, China
  • 4. Geographical Condition Monitoring EngineeringLaboratory of Gansu Province , LanZhou 730070, China; Nanjing University, Nanjing 210093, China
*Corresponding author: SU Fenzhen, E-mail:

Received date: 2016-04-20

  Request revised date: 2016-06-03

  Online published: 2017-02-17

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

Abstract

Mangrove is a special species which can adapt to the ocean and the land at the same time. Mangrove distributes in the coastal estuarine intertidal zone about 30°N~30°S on Earth where the climate is tropical or subtropical. The distribution of mangrove is restricted by the natural conditions and the climate. Also, it is disturbed by anthropogenic activities at a certain degree. Two adjacent regions, the coast of the Guangxi Zhuang Autonomous Region in China and the coast of Northern Vietnam, where the geomorphology and the climate are similar and the level of economic development is different, were chosen as the study area. Based on Landsat TM remote sensing images, we used the supervised classification and manual interpretation methods to acquire the distribution data of mangrove in the study areas in 1988, 2000 and 2015. We comparatively analyzed the differences in spatial-temporal transformation, the change of landscape pattern and the driving forces of the two coastal mangroves. This study indicated that: (1) During 1988-2015, the area of Guangxi Mangrove is increasing. It increased 18% in 2000 than that in 1988 and it increased 75% in 2015 than that in 2000. Northern Vietnam decreased first and then increased. In 2000, mangrove area decreased by 20% compared to that in 1988 and it increased by 50% in 2015 compared to that in 2000. (2) In the landscape pattern of mangrove, the average patch area of Guangxi Mangrove is relatively smaller, and it has higher degree of fragmentation, and the patch shape is more regular, closer to the square, more severely disturbed by human activities. North Vietnam mangrove has a larger patch area, lower degree of fragmentation, and the plaques have a shape of strips and were disturbed less severely by human activities. (3) The major human driving factors are as follows: the main human driving factors are changing in Guangxi Mangrove in China. From 1988 to 2000, cultivation ponds constructed by reclamation dominated. During 2000-2015, urbanization and factory-mining construction dominated. In North Vietnam, cultivation ponds constructed by reclamation always dominated during 1988-2015.

Key words： mangrove; remote sensing; Beibu Bay; landscape pattern; driving force

Cite this article

WANG Wuxia , SU Fenzhen , FENG Xue , CHEN Fei . Study on the Difference of Mangrove in Beibu Bay Between China and Vietnam[J]. Journal of Geo-information Science, 2017 , 19(2) : 264 -272 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.00264

1 引言

红树林生长在热带、亚热带海岸潮间带或河流入海口,是一种能够同时适应海洋和陆地的特殊植物群落[1]。红树林是生产力最高的四大海洋生态系统之一,具有重要的社会经济和环境生态功能。由于其独特的生态学特性,红树林已经成为研究地球环境、气候变化不可替代的重要载体。
红树林分布在海陆过度的淤泥质潮滩上,难以用常规野外实测方法进行大规模的调查,遥感技术的应用,在时间、空间及特征都有明显的优势。国际上首次应用遥感影像研究红树林始于20世纪70年代,1979年Lorenzo等[2]首次将遥感技术应用到红树林的监测中。此后,世界粮农组织（FAO）利用遥感技术估算了尼日利亚的红树林面积[3],开启了应用遥感技术研究红树林分布动态的时代。进入21世纪以后,高分辨率数据、合成孔径雷达（SAR）影像数据和高光谱数据的应用进一步提高了红树林的研究技术[4-7]。在数据方面,由于中分辨率影像Landsat系列成像质量和空间分辨率适中,数据来源免费,成为研究大范围红树林的首选来源[8]。
北部湾位于中国南海的西北部,是一个半封闭的港湾,北面背靠中国广西壮族自治区（简称“广西”）,西临越南,是东南亚经济圈的重要通道,也是南海最大的海湾。目前国内有关北部湾红树林的研究仅限于北部湾北部和东部,包括广西、广东、海南[9-11]。王树功等[12]对珠江口淇澳岛红树林湿地进行了健康评价;李春干等[13]利用航空图像对 1960-2010年的广西的红树林进行了监测,得出了广西红树林面积变化趋势;耿俊杰等[14]分析广西茅尾海红树林表层沉积物的分布特征,并指出了其潜在危险程度。以上有关北部湾的红树林都局限于中国行政界限范围内,已经不能满足南海日趋活跃的合作交流,因此需要对临近地区的红树林进行研究。
有关越南红树林的研究集中于红河三角洲和湄公河三角洲区域。Tri等[15]以红河三角洲南定省为例,提出了一种基于红树林修复的管理策略,以期在资源利用和加强海上防御上取得平衡。 Seto等[16]利用遥感影像数据分析了红河口红树林在水产养殖的影响下的变化,表明红树林的恢复措施并没有影响水产养殖的发展。Pham等[17]利用遥感影像对海防市红树林管理系统的影响进行了评估,表明红树林损失的主要驱动力为虾养殖的扩张。Son等[18]利用遥感影像数据对湄公河三角洲流域坎吉奥保护区的红树林进行了监测,指出在1989-2014年24%的红树林转化为其他用途。以上研究都是在各小区域尺度内开展,缺乏在大范围尺度上的系统的研究。
近年来,北部湾沿海地区开发建设脚步加快,广西是中国红树林分布最集中的区域之一[11],占全国红树林面积的37%,而与之相邻的越南红树林资源特别丰富,拥有约10.4万hm2红树林,约为中国红树林的2倍。北部湾横跨中越两国,选取海岸带长度基本相同、地理位置相近、地貌气候相似,但红树林资源相差巨大的中国广西与越南北部区域,比较2个岸段红树林资源及分布,对于全球经济深化合作的前提下可持续的开发和保护红树林资源具有重要的意义。本文将关注2个岸段的红树林在相似条件但不同发展模式下的发展变化,采用能够快速、大范围获取北部湾西北部区域的遥感数据,提取红树林分布信息,利用景观格局指数及驱动力分析的方法,分析2个岸段分布特征及驱动因素的 差异。

2 研究区概况及数据源

本文采用中分辨率遥感影像（Landsat）,对1988-2015年中国广西和越南北部的红树林湿地及其周围景观进行解译分类,得到红树林斑块及周围景观类型信息。解译方法采用监督分类和人工解译相结合的方法,同时应用景观指数来分析红树林斑块破碎程度,借助红树林与周围景观的转化分析红树林变化的驱动因素。

2.1 研究区概况

研究区位于北部湾西北和北部（图1）,地理位置为106°2′~109°47′ E,19°54′~21°50′ N,包含越南北部5个省市区和整个中国广西。研究区段都位于北回归线以南,属于边缘热带海洋性气候,冬季盛行偏北风,夏季盛行西南风,干湿季明显,年降雨量1500~2400 mm,年平均气温22.0~22.3 ℃。广西沿岸为不正规半日潮,越南北部沿岸为正规全日潮。
Fig. 1 The location of study area

图1 研究区段中国广西段和越南北部段位置图

广西段位于北部湾北缘,沿海区域位于21°30′~22°00′ N,大陆岸线东起英罗港的洗米河口,西至与越南交界的北仑河口,海岸线全长约1595 km,有大小岛屿697个,总面积约66.90 km2,滩涂面积约1005 km2。岸线曲折,具有众多天然海湾,主要有铁山港湾,廉州湾、钦州湾、防城港湾和珍珠港湾。沿海地区大小河流众多,年平均入海水量约250亿m3,沿海海湾和海河口汇合处的滩涂及附近地区风力较弱,潮汐缓和,海潮和入海河流带来的泥沙和碎屑等大量沉积,淤泥深厚土壤肥沃,适宜红树林生长,形成了红树林湿地。
越南北部研究区包括5个沿海省市,沿海区域跨越20°00′~21°30′ N,包括广宁省、海防市、太平省、南定省、宁平省。北起北仑河口,南至红河三角洲平原南部宁平省边缘,拥有海岸线895 km,区内较大的海湾有广宁省的下龙湾,越南北部岛屿众多,广宁省拥有2000多个岛屿,占全越南的三分之二以上,其中面积较大的岛屿有吉婆岛、姑苏群岛、茶班岛、盖宝岛等,区内大型国际海港有海防、鸿基、锦普。区内红河三角洲区域每年向海搬运泥沙约1.3亿吨。

2.2 数据源与处理

研究数据选取1988年和2000年landsatTM卫星遥感影像共9景,其分辨率为30 m×30 m;选取研究区2015年Landsat ETM+卫星遥感影像4景,分辨率为15 m×15 m（表1）。本文采用的遥感影像均来自美国地质调查局的地球资源观测与科学中心（USGS/EROS）。辅助数据有1988年广西海岸带调查图,潮汐信息数据,行政边界数据,北部湾区域DEM数据,中国和越南境内地貌河流矢量数据。
首先利用1:5万地形图对2015、2000、1988年Landsat影像进行精校正,误差控制在1个像元内。采用非监督分类、监督分类和面向对象分类及目视解译屏幕矢量化相结合的方法[19]提取红树林斑块信息。红树林的解译标志在TM5/4/3波段假彩色合成的情况下,一般呈深绿色,影像纹理平滑细腻,形状呈带状或片状,分布在海岸潮间带。为验证解译结果的精度,选取部分影像,采用高分影像对解译结果进行精度评定,发现解译精度达到89%,满足研究需要。

3 研究方法

3.1 红树林年变化速率

为了反映红树林面积的变化幅度、变化速度,利用单因素动态度模型分析红树林动态变化, 单一因素动态度可以真实反映区域某类型因素的变化剧烈程度[20],其计算公式为：
K = U a - U b U a × 1 T × 100 % （1）
式中：K为动态度;Ua、Ub为研究时段两段的某一类型的数量;T为研究时段长度。如果以年为单位,则K表示某一类型的年变化率。本文用来检测红树林湿地这一类型的年变化率。

3.2 红树林景观指数

景观指数是指能够浓缩景观格局信息[21],反映其结构组成形式和空间配置某些方面特征的定量指标[22]一般有3个层次,斑块水平（patch-level）、类型水平（class-level）,以及景观水平（landscape-level）[23],本文选取3个层次的基本指标来描述红树林群落的景观格局,这3个层次的指数分别为：① 基本指数,包括斑块总数目N、总面积A、总周长L;② 破碎化指数,包括平均斑块大小（MFS）、最大斑块指数（LPI）;③ 斑块形状指数,包括平均斑块周长面积比（PA）、形状指数（LSI）。本文就基本指数的计算方式不再赘述,仅介绍破碎化指数和形状指数的计算。
（1）平均斑块大小（MFS）,景观破碎度指数
MPS = A n i （2）
式中： n i 为斑块个数; A 为所有斑块的总面积,其单位为斑块数/hm2。MPS值越小,破碎化成都越高。
（2）最大斑块指数（LPI）
LPI = max a i A （3）
式中：ai为第i个斑块的面积;A为所有斑块的总面积。
（3）平均斑块周长面积比（PA）
PA = L A （4）
该值是表征红树林斑块形状规则的指数,PA值越大,红树林越不规则。
（4）形状指数（LSI）
LSI = 0.25 E A （5）
式中：E为所有斑块边界总长度; A 为所有景观的总面积。当斑块形状越不规则或偏离正方形越大时,形状指数越大。
Tab. 1 Parameters of satellite remote sensing images

表1 遥感影像卫星参数表

行列号 时间 卫星 传感器 分辨率/m
124045 1988-10-21 landsat5 TM 30
2000-11-23 landsat5 TM 30
2015-09-30 landsat8 ETM 15
125045 1990-09-16 landsat5 TM 30
1987-09-08 landsat5 TM 30
2000-12-24 landsat7 TM 30
2015-04-14 landsat8 ETM 15
126045 1988-11-04 landsat5 TM 30
1999-12-21 landsat5 TM 30
2015-05-10 landsat8 ETM 15
126046 1988-11-04 landsat5 TM 30
2000-09-18 landsat5 TM 30
2015-05-13 landsat8 ETM 15

3.3 红树林周围景观类型分类

为了全面分析红树林的变化驱动因素,红树林周边景观类型信息必不可少。本文研究对象红树林生长在海陆交界的地带,参照国际上通用的低海拔沿海地区景观类型（Low Elevation Coastal Zone,LECZ）分类[24],选取周围红树林有关的景观类型,将红树林的变化类型分为7个类型（表2）。
Tab. 2 Classification of landscape typesbased on Mangrove

表2 基于红树林的景观类型分类

序号 类别 描述
1 红树林 红树林植被生长区
2 滨海盐沼 滨海湿地、潮滩、草本植被生长区
3 耕地 水田、旱地等人工耕作地区
4 水域 河流、湖泊、海面等
5 养殖用地 人工建造的用于养殖的水体表面,包括围填海用来养殖的水面
6 人工表面 包括所有类型的城市用地,如交通、居民地、城市建设用地和港口码头等工业设施。
7 其他 其他未分类景观类型,包括裸地和其他植被。

4 结果与分析

4.1 红树林分布趋势分析

根据解译结果,本文对比了1988、2000、2015年3期红树林的分布图,从时间序列上来看,局部区域红树林虽然有所变动,但整个岸段红树林的基本特征保持不变。图2显示了研究区2015年红树林的分布斑块,从图中可以看出,2个岸段存在明显的分布差异：① 中国广西段红树林分布稀疏,斑块面积较小,而越南北部段分布密集,斑块面积较大;② 中国广西段红树林多分布在海湾内,由于海湾较多,岸线曲折,红树林连片较少;越南北部段红树林基本沿海岸线以一定宽度呈带状分布。
Fig. 2 Mangrove distribution in the Northeasternof Beibu Bay (2015)

图2 北部湾西北部红树林分布（2015年）

Fig. 3 Mangrove distribution in GuangxiProvince, China （2015）

图3 中国广西段红树林分布图（2015年）

中国广西段和越南北部段红树林的分布差异,主要原因是自然条件差异造成的。首先,Twilley R等[25]研究表明,全球红树林的分布按纬度划分为3个区域,10°S~10°N、20°N~30°N和20°S~30°S,在这3个范围内红树林生物量随着纬度的升高在降低。研究区位于世界红树林分布的北缘（20°~30°N）,而中国广西段地理位置比越南北部段仅高出1°左右,其生物量并没有显著差别。其次,在纬度相差不大的情形下,自然条件的不同造成红树林分布的差异。中国广西段海湾众多（图3）,红树林主要分布于防城港、钦州湾、廉州湾、铁山港等各海湾内。海湾内多有河流注入,是典型的淡水和海水相互作用地区,海滩有大量淤泥堆积,形成红树林繁殖的优渥条件。其中,具有代表性的为钦州湾的茅尾海,北部有钦江、茅岭江及大风江淡水汇入,形成了泥沙潮滩和潮沟及岛屿纵横的海叉地形,因此红树林生长最密集。
Fig. 4 Maps of mangrove distribution in the Northern Vietnam (2015)

图4 越南北部段红树林分布图（2015年）

而越南北部海岸线较为平缓,红树林沿着海岸线按照一定宽度呈带状分布,主要分布在广宁省、海防市和太平省（图4）。其红树林分布分2个阶段：
（1）广宁省北部从北仑河口沿海岸至锦普港,红树林呈带状分布,在云屯县与锦普市之间的狭窄海湾内,红树林有大片分布。广宁省北部有海河等众多小河流入海,形成泥沙潮滩,适宜红树林生长。云屯县位于锦普市东北的一个海岛上,由于与大陆相隔的天然浅海水道,是整个研究区红树林面积最大的区域。近年来,由于养殖业的迅猛发展,沿岸红树林逐渐被养殖池替代。
（2）红河三角洲区域,北起下龙湾,南至宁平省,红树林沿着三角洲边缘呈带状分布,其中下龙湾内,红树林集中分布。红河三角洲是由红河和太平江水系泥沙冲积而成,年输沙量1.3亿吨,大部分土地已经开垦为水稻田,水网稠密,红河三角洲平原每年仍以50~100 m的速度向海外伸展。红树林靠近陆地的边缘也随着泥沙的堆积被开垦而死亡,红树林整体向着海洋方向推移。

4.2 红树林面积变化分析

由图5的研究区红树林面积变化趋势,图可以看出,在1988-2015年中国广西段红树林面积逐步增长,2000年比1988年增长了18%,而2015年比2000年增长率高达75%;越南北部红树林先小幅减少后大幅增加,2000年减少了20%,后增加50%。广西在1988-2015年兴建了大量红树林自然保护区,其中省级以上自然保护区有3个,面积都在 800 hm2以上,有效地遏制了红树林的减少。而越南北部段红树林面积前期减少,除去自然因素,人类活动中主要因素是围填海和建造养殖池等,而后期红树林增加,因为红树林生存环境得到改善,破坏速率小于生长速率,红树林面积增加。越南已经开展了大范围保护红树林的有力措施,在2012年越南将包括广宁、海防在内的北部沿海区域划入“红树林保护体系”,预计2016-2022年红树林会得到恢复和发展。
Fig. 5 The area of mangroves in the two regions

图5 研究区中国广西段和越南北部段红树林面积

红树林面积年变化率可以反映红树林的变化剧烈程度,表3显示了红树林面积在2个时段内的年变化率,越南北部段虽然前期红树林面积减少,后期增加,但是其变化程度没有中国广西段剧烈。原因是中国广西段海岸带开发程度较高,红树林边界扩张或收缩变化频繁。
Tab. 3 Comparison of annual changing rate ofmangrove area

表3 红树林面积年变化率对比

研究区域 面积年变化率/%
1988-2000年 2000-2015年
中国广西段 2.42 3.81
越南北部段 -1.76 3.37

4.3 红树林景观格局分析

利用Fragstas 4.0软件平台,将遥感提取的红树林斑块信息进行景观指数的计算,对2个岸段红树林的斑块基本指数、破碎化和景观形状指数这3类指数进行比较（表4）。
Tab. 4 Mangrove landscape indices in Guangxi province of China (I) and Northern Vietnam (II)

表4 研究区中国广西段（Ⅰ）和越南北部段（Ⅱ）红树林景观指数计算结果

类型 景观指数 研究段 1988年 2000年 2015年
基本
指数		 总斑块数目
/NP		 Ⅰ 476 441 510
Ⅱ 634 785 386
总面积
A/hm2		 Ⅰ 3783.36 4883.95 7672.68
Ⅱ 25 485.71 20 111.06 30 272.16
总周长
L/m		 Ⅰ 573 352 640 243 850 677
Ⅱ 1 916 946 1 969 754 1 672 239
破碎化指数 平均斑块
大小/MPS		 Ⅰ 7.95 11.07 15.04
Ⅱ 40.20 25.62 78.43
最大斑块
指数/LPI		 Ⅰ 197.04 196.65 215.44
Ⅱ 1149.29 841.75 1763.41
景观形状指数 平均斑块周长面积比/PA Ⅰ 151.55 131.09 110.87
Ⅱ 75.22 97.94 55.24
形状指数
/LSI		 Ⅰ 301.13 362.95 417.00
Ⅱ 3001.94 3472.44 2402.79
由表4可以看出,2个区域景观格局的特征具有以下3个特点：
（1）景观空间范围,中国广西段小于越南北部段。基本指数是反映评价单元生境的重要指标,其中总面积是反映景观空间范围的直接表征。景观空间范围越大,对维护高数量的物种,维持稀有物种、濒危物种以及生态系统的稳定越有利。越南北部段总面积约为中国广西段的5倍,表明越南北部段红树林空间范围大于中国北部段,有利于维持红树林生态系统的平衡。
（2）破碎程度,中国广西段远远高于越南北部。破碎化指数反映了红树林斑块的破碎程度,平均斑块和最大斑块指数越小,景观破碎化程度越高,对改变物种间的生态过程和协同共生稳定性的作用越大。表4中国广西段平均斑块指数在1998、2000、2015年依次为7.85、11.07、15.04,而越南北部地区依次为40.2、25.62、78.43,后者大约是前者的5倍,表明中国广西段红树林破碎程度远远高于越南北部。
（3）受干扰程度,中国广西段大于越南北部段。平均周长面积比和斑块形状指数是评价形状复杂程度的重要指标。平均周长面积比越大,斑块形状指数越小,表明斑块的几何形状越趋于正方形,斑块形状越简单,受干扰程度大。这是因为人类干扰形成的斑块一般几何形状较为规律,容易出现相似的斑块形状[22,24]。反之,斑块形状越复杂,斑块的几何形状越狭长,受到的干扰越小。比较研究期内2个研究区段的平均周长面积比和形状指数,越南北部段分别约为中国广西段的1/2、10倍。这说明中国广西段的红树林斑块形状简单,受到的干扰程度大,越南北部段红树林斑块形状狭长,受到的干扰程度小。

4.4 红树林转化驱动力分析

根据红树林景观类型的分类（表2）,为研究红树林发生转化的驱动力,首先要定量化的描述1988-2000年和2000-2015年2个时期红树林这一单一景观类型的动态变化过程,为此分别解译了 2个时间段内红树林发生转化前后的景观类型 （表5）,计算各个类型在红树林面积变化过程中的贡献率或破坏率,即各个景观类型在所有类型中所占的比例（图6）。
Fig. 6 The proportions of various stages ofmangrove transformation

图6 红树林转化类型各时期占比

Tab. 5 Comparison of the transfer into and from mangrove with its surrounding landscape types (hm2)

表5 红树林与周边景观类型的转入和转出对比（hm2）

研究区段 景观类型 前期（1988-2000年） 后期（2000-2015年）
转出 转入 转出 转入
中国
广西段		 红树林 108.61 9.47 0 176.68
滨海盐沼 707.99 3066.48 358.16 3074.40
耕地 67.99 20.74 5.24 32.45
水域 397.44 6230.21 28.23 218.93
养殖用地 281.53 0.00 41.30 58.20
人工表面 80.53 0.00 208.70 0.00
其他 35.08 182.20 11.78 73.26
总计 1679 9509 653 3634
变化 7830 2981
越南
北部段		 红树林 878.21 9.42 187.93 915.83
滨海盐沼 2520.00 2911.90 910.49 12193.10
耕地 599.07 12.32 163.19 0.00
水域 2717.58 5110.56 135.73 1078.13
养殖用地 6610.58 0.00 3293.31 177.03
人工表面 20.87 0.00 322.86 203.31
其他 213.00 182.20 4.22 27.22
总计 13 559 8226 5018 14 595
变化 -5333 9577
结合红树林与周围景观的转出和转入类型面积的变化,可以看出,2个岸段都有红树林转变为其他地类,而又有大量其他地类转变为红树林,而且从其他地类转变为红树林的面积大于红树林转变为其他地类的面积,最终出现红树林资源的增长趋势。据调查分析,红树林减少和增加的因素在各个阶段有明显差异。
（1）2个岸段红树林转化趋势不同,而主要贡献因素都是水域和滨海盐沼。1988-2015年,中国广西段红树林在前期和后期转化面积分别增加了7830 hm2和2981 hm2;越南北部段红树林转化面积先减少5333 hm2,后增加9577 hm2。2个岸段周围景观转化为红树林的面积中,主要贡献因素都是水域和滨海盐沼,而周围景观中,浅海水域和滨海盐沼贡献最大,其总和转入类型中占比都达到90% 以上。
（2）2个岸段中红树林的破坏（减少）因素在各个阶段不同。在红树林转出类型中,中国广西段前期主要为滨海盐沼、水域和养殖池,而在后期则为滨海盐沼、人工表面和养殖池,可见人工表面对红树林的影响作用在增加;而越南北部段前期主要影响因素为养殖池、水域和滨海盐沼,而后期为养殖池、滨海盐沼和人工表面,在整个研究时期内,建造养殖池是影响越南北部红树林减少的主因,且其比例在增加。
造成这种现象的主要原因是2个岸段的海岸带开发模式不同。根据开发红树林湿地的一般模 式[26-27]：红树林→养殖池→耕地→城镇建设,中国广西段海岸带在20世纪80年代之前已经完成了大面积的养殖池建设[28-29],80年代之后,广西沿海区域规划入北部湾经济圈,经过了短暂的改造养殖池作为耕地的阶段,甚至跳过此阶段,兴建了大批城镇和工矿建设,开发模式已经转入兴建城镇建设阶段。而越南北部段仍处于较为粗放的开发模式,从1981年开始大力发展水产养殖业,此后水产养殖业持续增长并成为国民经济的领军行业之一。据越南统计总局和越南水产部统计,1990年越南水产养殖产量23万t,面积达到49万hm2;2013年水产养殖产量达322万t,养殖面积为105万hm2,其中以广宁省、海防省为主的越南四大重点经济区之一的北部经济区贡献率达到23%。

5 结论

本文通过遥感影像解译和野外实地调查,对中越岸段北部湾西北区中国广西和越南北部的红树林进行了比较分析,揭示了2个岸段红树林变化趋势、景观格局及其驱动因素的不同,研究结果表明：
（1）1988-2015年中国广西段与越南北部段红树林发展趋势不同。中国广西段红树林呈增长趋势,而越南北部段红树林先减少后增加,自然条件和人类活动影响了红树林的发展。
（2）中国广西段和越南北部段红树林斑块景观格局及受干扰情况也有着明显差异。中国广西段红树林斑块面积小、破碎程度高,斑块形状较规则,趋近于正方形,受干扰的程度大;而越南北部段红树林斑块面积大、破碎化程度低,斑块呈带状或条状分布,受干扰程度较小。
（3）中国广西段和越南北部段红树林变化的驱动因素在随着时间推移发生变化。在2个岸段中,红树林增加的原因都主要来自于水域和滨海盐沼转化,而红树林流失的方向在各个时期都不同。在人为活动影响因素中,中国广西段红树林前期以养殖池为主,后期以人工表面为主;而越南北部段前期和后期都以养殖池为主,且养殖池的比例在上升。

The authors have declared that no competing interests exist.

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宫兆宁,张翼然,宫辉力,等.北京湿地景观格局演变特征与驱动机制分析[J].地理学报,2011,66(1):77-88.在遥感和GIS技术的支持下，应用1984-2008 年多时相长时间序列的TM遥感数据，选取斑块总面积、平均面积、分维度、多样性、优势度和聚集度等具有典型生态意义的景观格局指数，对北京湿地20 多年的湿地景观格局演变特征进行分析，探索其演变机制。结果表明：北京湿地总面积在总体上呈先增加后急剧减少再小幅回升的趋势，1994 年的湿地总面积仅为2004 年的47.37%。北京湿地以人工湿地为主，其变化主导着湿地总面积的变化趋势。水库湖泊湿地类型面积占到33.50%~53.73%，其平均面积高于其他湿地类型。坑塘稻田类型的平均面积最小，其面积比例为16.46%~45.09%。河流湿地由于受到自然驱动因子作用较大，其分维度指数高于人工湿地类型；1992-2004 年湿地景观多样性指数由1.11 上升到1.34，表明此阶段各类型所占面积比例分布趋于均匀，而聚集度指数从65.59 下降到58.41，表明景观连通性降低，破碎化程度加重。研究不同湿地类型空间质心变化表明：密云水库面积最大，导致水库湖泊类型质心位于密云县内；1984-1998 年充足的降水使河流湿地质心整体向东北方向偏移了10.43 km，1999-2006 年，连续干旱和大量不合理的开采利用，河流湿地质心向西南部偏移了10.75 km；由于受&ldquo;退稻还旱&rdquo;政策影响，使得北部地区的水稻种植面积减小，坑塘稻田湿地质心2006 年以后向南偏移；市区北部兴建的奥林匹克森林公园，使2008年公园湿地质心向海淀区北部偏移。

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[ Gong Z N, Zhang Y R, Gong H L, et al.Evolution of Wetland Landscape Pattern andIts Driving Factors in Beijing[J]. Acta Geographica Sinica ,2011,66(1):77-88. ]

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李建国,濮励杰,徐彩瑶,等.1977-2014年江苏中部滨海湿地演化与围垦空间演变趋势[J].地理学报,2015,70(1):17-28.<p>通过野外实地调研与遥感影像解译相结合的方式,研究1977-2014年（1977、1984、2000、2007与2014年）江苏中部滩涂湿地演化与围垦空间演变的规律。结果表明,1977-2014年江苏中部滨海湿地射阳河口以南岸线段总体以淤长为主,但是也存在侵蚀的岸线段,总体淤长/侵蚀速度在&#x000b1;20 m/yr左右,最高值出现在东台和如东洋口港附近。研究区湿地围垦的速度远高于岸线淤长的速度,基本维持在50 m/yr以上。1977-2014年江苏滨海湿地的生态关键区面积出现了快速的退化趋势,特别是盐生植被空间的快速萎缩,主要出现在射阳南部和大丰市。调查发现研究区传统的湿地围垦开发演变模式是光滩&#x02192;盐生植被&#x02192;养殖水面&#x02192;耕地&#x02192;建设用地。但是现在由于新技术和新方法的应用,极大地缩短了围垦演变路径和周期,有助于围垦经济效益的提高。江苏滨海湿地围垦后土地开发利用强度呈较为明显的上升趋势。同时,江苏滨海湿地开发的热点空间在区域上主要集中于几个重要的港口及其腹地建制镇附近,但总体规模不大。</p>

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[ LI J G, Pu L J, Xu C Y,et al.The changes and dynamics of coastal wetlands and reclamationareas in central Jiangsu from 1977 to 2014[J]. Acta Geographica Sinica, 2015,70(1):17-28. ]

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朱耀军,郭菊兰,武高洁,等.近20年来英罗湾红树林景观过程及周边土地利用/覆盖变化[J].北京林业大学学报,2013,35(2):22-29.全球红树林正以惊人的速度消失,红树林遥感监测对于资源保育至关 重要.在GIS和遥感技术支持下,基于1991-2010年的5期Landsat TM遥感影像及相关专题图,结合立地调查,研究了英罗湾红树林空间变化的过程并对其周边的土地利用/覆盖动态和驱动力进行分析.结果表明:研究时段内人为 和自然因素均对研究区红树林动态变化产生影响,表现为红树林近陆的内边界缩减而近海的外边界向海扩展；红树林总面积表现为先减少后增加的趋势,净损失量约 7％.变化轨迹分析表明:1991-2000年间围垦养殖引起靠近陆地的红树林面积快速减少；红树林在滩涂上不断向海扩展以及2000年以来的生态恢复工 程使研究区红树林边界向海推移,且主要发生于靠近河流和海洋的外缘.近20年来,红树林周边的土地利用/覆盖变化显著,城镇化和工业化使研究区林地、耕地 减少且主要转化为建设用地,建设用地规模迅速增加且在湛江一侧沿交通干线呈多点分散格局,广西一侧则在原有城镇建设用地基础上向外扩张；靠近河流和红树林 周边的水产养殖塘的面积持续增加,前期主要是对红树林的直接围垦,后期则主要来自于政策鼓励下在水田上的筑塘养殖.

[ Zhu Y J, Guo J L, Wu W J, et al.Mangrove landscape changing process and land use coverage change of its surrounding areas in Yingluo Bay, southern China during the past 20 years[J]. Journal of Beijing Forestry University, 2013,35(2):22-29. ]

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莫权芳. 基于Landsat数据的铁山港区红树林变迁及其影响因素分析研究[D].南京:南京信息工程大学,2014.

[ Mo Q G.Analysis of Mangrove change and influence factors based on Landsat data in Tieshan[D]. Nanjing: Nanjing University of Information Science&Technology, 2014. ]

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