中國紅樹林覆蓋變化文獻分析

龔明昊 王宇航 文菀玉 劉 剛 李惠鑫

(1 西華師范大學(xué)生命科學(xué)院，四川 南充 637002；2 中國林業(yè)科學(xué)研究院生態(tài)保護與修復(fù)研究所，濕地研究所，濕地生態(tài)功能與恢復(fù)北京市重點實驗室，北京 100091；3 廣東湛江紅樹林濕地生態(tài)系統(tǒng)國家定位觀測研究站，廣東 湛江 524448)

由于人類的不合理開發(fā)利用及一些自然因素的影響，全球紅樹林面積持續(xù)減少，近年來，紅樹林保護受到了世界范圍的廣泛關(guān)注(Bosire et al,2008; 廖寶文等, 2014; 范航清等, 2017)。紅樹林資源調(diào)查和動態(tài)監(jiān)測是開展紅樹林科學(xué)保護與管理的前提與基礎(chǔ)，也是紅樹林生態(tài)系統(tǒng)恢復(fù)機理與技術(shù)研究的重要步驟(周振超等, 2018; Giri et al, 2016)。遙感技術(shù)具有覆蓋范圍廣、信息獲取迅速、省時、省力等優(yōu)勢，已成為紅樹林監(jiān)測的最重要手段(Pham et al, 2019; Hu et al, 2018)。國內(nèi)外研究者借助遙感技術(shù)已在紅樹林監(jiān)測方面做了大量研究，并就紅樹林樹種分類、動態(tài)變化、葉面積指數(shù)反演等研究內(nèi)容以及遙感數(shù)據(jù)方法及未來研究方向等方面做了系統(tǒng)綜述(Kuenzer et al, 2011;Pham et al, 2019; Cárdenas et al, 2017; 王樂等, 2018; 孫永光等, 2013)。紅樹林覆蓋變化是開展研究最早、研究文獻數(shù)量最多、最基礎(chǔ)且最重要的研究內(nèi)容之一(Wang et al, 2019; Richards et al, 2016)。我國的相關(guān)研究起始于上世紀(jì)90 年代，隨后研究文獻數(shù)量不斷增加(周振超等, 2018;孫永光等, 2013)。目前，我國紅樹林覆蓋變化已有一定數(shù)量的研究，許多研究在研究地點與研究時間交錯重疊，缺乏不同研究間的對比與分析，特別是研究文獻數(shù)量、研究地點分布、研究時間以及研究結(jié)果間的異同情況尚不清楚，亟需對這些研究進行系統(tǒng)梳理與分析。

本研究針對借助遙感技術(shù)在中國開展的紅樹林覆蓋變化相關(guān)研究，從研究地點、時間、數(shù)據(jù)與方法等方面進行了系統(tǒng)歸納與分析，以期發(fā)現(xiàn)中國紅樹林變化研究的特點與不足，為后續(xù)研究探明方向。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 文獻數(shù)據(jù)來源

文獻主要來源于Web of Science、中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(CNKI)和萬方數(shù)據(jù)知識服務(wù)平臺。以“Mangrove（紅樹林）”和“change/dynamics(變化)”為主題搜索文獻，進一步利用“土地覆蓋”“濕地”及“海岸線”為關(guān)鍵詞，并在全文里加“紅樹林”為索引擴大搜索范圍。通過對上述文獻及相關(guān)專著進行系統(tǒng)梳理和歸納，整理出研究范圍在中國境內(nèi)的紅樹林變化相關(guān)文獻73篇(英文7篇、中文66篇)。就文獻類別而言，包括期刊論文47 篇，學(xué)位論文25 篇(碩士論文18 篇、博士論文7 篇)，會議論文1 篇。整理出文獻的時間范圍為2002—2020 年，文獻數(shù)量隨著年份的增加而增加(圖1)。

圖1 中國紅樹林變化研究發(fā)文量Fig.1 Number of published literatures on mangrove change

1.2 文獻分析

基于2002—2020 年間紅樹林文獻的發(fā)表時間、作者、題目、文獻類型、研究地點、時間、數(shù)據(jù)、方法及結(jié)果等建立數(shù)據(jù)庫并進行分析。將紅樹林文獻劃分為全國、省/自治區(qū)/特別行政區(qū)及港/灣/河口尺度，分別統(tǒng)計3 個尺度的文獻研究數(shù)量；對文獻中開展紅樹林變化研究的時間范圍及使用數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析；總結(jié)概括不同研究使用的數(shù)據(jù)和方法。最后，針對全國尺度的主要研究，對比研究地點、時間、方法及主要結(jié)果。

2 結(jié)果與分析

2.1 研究地點與時間范圍

將全部研究基于研究地點劃分為全國、省/自治區(qū)/特別行政區(qū)及港/灣/河口3 個尺度，其中，港/灣/河口尺度的文獻數(shù)量最多(56 篇)；其次為全國(9 篇)；省/自治區(qū)/特別行政區(qū)最少(7 篇)。在港/灣/河口尺度的研究，我國紅樹林分布的省份均有分布，廣東省的研究數(shù)量最多(20 篇)，其后，依次為海南省(16 篇)、福建省(14 篇)、廣西壯族自治區(qū)(12 篇)、香港特別行政區(qū)(4 篇)、浙江省和臺灣省(各1 篇)。研究文獻數(shù)量較多的地點有東寨港、珠江口及深圳河口。

研究時間最早為1955 年，最晚至2017 年；研究時間范圍最長為56 a，最短為4 a(圖3)。除少數(shù)研究從20 世紀(jì)60 年代左右起外，大都約從20 世紀(jì)80 年代開始。研究時間多為20 a 左右(圖2，圖4a)，研究中使用的影像數(shù)量大多為2 ～3 a，僅2020 年的1 篇文獻使用了逐年數(shù)據(jù)(1991—2011 年)(圖3，圖4b)。

圖2 不同研究的時間范圍Fig 2 Study period for different studies

圖3 研究時間與使用的影像年數(shù)對比Fig.3 Study period and the number of years for the used remoted sensing images

圖4 不同文獻的研究時間情況Fig.4 Study periods for different literatures

2.2 數(shù)據(jù)與方法

光學(xué)衛(wèi)星遙感影像是紅樹林研究最主要的數(shù)據(jù)源，絕大部分研究均使用了Landsat 衛(wèi)星影像數(shù)據(jù)，少 數(shù) 研 究 使 用 了SPOT、HJ、CBERS、ALOS、KH、QuickBird 及ZY 等衛(wèi)星數(shù)據(jù)，1960 年以前的研究多借助航空影像和歷史資料來實現(xiàn)。

就研究方法而言，研究主要在先獲取不同時間紅樹林的范圍后，通過不同時間的紅樹林范圍對比來分析紅樹林覆蓋變化。獲取紅樹林范圍主要借助影像分類來實現(xiàn)，使用的主要方法有目視解譯、面向?qū)ο?、元胞自動機、最大似然法、決策樹、專家分類器、影像分割、支持向量機及隨機森林等。

由于紅樹林分布于海陸交界處，漲潮會使一些低矮或內(nèi)帶的紅樹林被海水浸沒，進而影響從光學(xué)遙感影像中獲取的紅樹林范圍，在73 篇文獻研究中，11 篇文獻考慮了這一影響。研究思路包括：通過影像成像時間與潮汐信息對比，影像過境時間與潮高基準(zhǔn)面相當(dāng)，進而忽略潮汐的影響；通過建立植被指數(shù)，如淹沒紅樹林指數(shù)，提取受潮汐影響淹沒的紅樹林范圍；通過光譜時間序列數(shù)據(jù)降低潮汐的影響，獲取紅樹林分布范圍。

2.3 全國尺度紅樹林變化研究對比

全國尺度的紅樹林變化研究歸納于表1。從研究地點來看，覆蓋中國全部紅樹林分布地區(qū)的研究僅有3 篇，研究時間最早自1973 年，終止年至2016 年。雖然研究時間范圍跨度長達幾十年，但大部分研究使用了幾個時間段的影像來分析。Landsat 衛(wèi)星數(shù)據(jù)是最主要的數(shù)據(jù)源，其他數(shù)據(jù)作為輔助數(shù)據(jù)使用。研究方法基本均采用了監(jiān)督分類方式，具體方法有面向?qū)ο?、決策樹、光譜時間變化指數(shù)、決策樹、最大似然法、最鄰近分類及支持向量機等。

表1 全國尺度的中國紅樹林變化研究Table 1 National scale of mangrove change studies in China

相同時間段、不同研究給出的紅樹林面積變化和變化趨勢差異明顯。1990—2000 年間，吳培強(2012)、吳培強等(2013)得出中國紅樹林面積增加2 534 hm2，賈明明(2014)得出中國紅樹林面積減少1 084 hm2，Hu 等(2018)則得出中國紅樹林面積增加447 hm2。2000—2010 年 間，吳 培強(2012，2013)得出中國紅樹林面積增加8 525 hm2，賈明明(2014)得出中國紅樹林面積增加2 189 hm2，Hu 等(2018)得出中國紅樹林面積增加5 557 hm2。1990—2015 年間，除王武霞(2017)外，其余研究均顯示出中國紅樹林面積呈增加趨勢(表2)。

表2 全國尺度的中國紅樹林變化研究結(jié)果對比Table 2 Results comparison of Mangrove change studies in China

3 討論

中國的紅樹林動態(tài)研究主要集中在局地尺度(港/灣/河口)，大尺度(省和全國)的研究文獻數(shù)量還較少，這主要受到研究數(shù)據(jù)和技術(shù)方法的影響。中空間分辨率Landsat 和一些高空間分辨率衛(wèi)星遙感影像是最主要的研究數(shù)據(jù)源。高空間分辨率遙感影像主要來自一些商用衛(wèi)星，需付費購買，還需較大的存儲空間，限制了研究的空間范圍。中空間分辨率Landsat 數(shù)據(jù)是在紅樹林覆蓋變化研究中使用最多的遙感數(shù)據(jù)源，其長時間跨度(20 世紀(jì)80 年代左右至今)，30 m 空間分辨率、16 天時間分辨率，為開展紅樹林變化研究提供了良好支持，2008 年開始可以免費獲取，促進了較大尺度紅樹林變化研究的開展(王樂等, 2018; Zhu et al, 2019)。此外，近幾年歐洲的哨兵(Sentinel)系列衛(wèi)星和中國的高分(GF)系列衛(wèi)星，同時具備較高時間分辨率和較高空間分辨率，為未來紅樹林的動態(tài)監(jiān)測提供了良好的遙感數(shù)據(jù)源(周振超等, 2018; Wang et al, 2019)。

幾個時間段的紅樹林范圍對比是最主要的紅樹林覆蓋變化研究思路，但用幾個時間節(jié)點的數(shù)據(jù)來表征長達十幾年的紅樹林變化會存在研究數(shù)據(jù)不夠充分的問題(Cárdenas et al, 2017)。近年來，研究發(fā)現(xiàn)利用時間序列數(shù)據(jù)分析能夠更好地反應(yīng)土地利用/覆蓋和森林變化，是紅樹林覆蓋變化研究的一個新方向(Hansen et al, 2012)。隨 著 NASA Earth Exchange、Data Cube 及Google Earth Engine 等地理數(shù)據(jù)云計算服務(wù)平臺的出現(xiàn)，使得快速、批量處理大數(shù)據(jù)量的影像成為可能，為紅樹林大尺度數(shù)據(jù)分析提供了有力的技術(shù)支 持(Laush et al, 2018)。Google Earth Engine能夠在線提供長序列的Landsat 和哨兵等衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，基于Google Earth Engine 結(jié)合遙感時間序列數(shù)據(jù)分析方法已在大尺度土地利用/覆蓋研究中取得較好效果，研發(fā)基于時間序列的紅樹林動態(tài)變化方法是未來研究的重要方面(周振超,等, 2018; Wang et al, 2019)。

不同的研究結(jié)果間仍存在較大差異，這與研究所用的數(shù)據(jù)源、時相、分類方法、訓(xùn)練樣本點、解譯尺度及紅樹林定義等方面的差異有關(guān)(周振超等, 2018)。由于遙感數(shù)據(jù)受成像時潮位的影響，僅依靠遙感數(shù)據(jù)進行信息提取，提取分布在低潮間的紅樹林范圍會存在一定誤差(周振超等, 2018)。結(jié)合系統(tǒng)調(diào)查的野外數(shù)據(jù)，考慮潮汐的影響對準(zhǔn)確獲取紅樹林分布和變化信息十分必要(Cárdenas et al, 2017)。

4 結(jié)論

本研究從研究地點、研究時間、文獻數(shù)量、數(shù)據(jù)源與方法以及研究結(jié)果等方面對中國紅樹林變化的文獻進行了梳理和歸納，指出了中國紅樹林變化的研究進展、不足及展望。受研究數(shù)據(jù)和研究方法的影響，中國紅樹林研究以局地尺度為主，幾個時間節(jié)點的紅樹林范圍對比是最主要的研究思路，借助云平臺基于遙感時間序列是未來研究的重要方式。全國尺度的紅樹林研究結(jié)果間差異較大，結(jié)合系統(tǒng)調(diào)查的野外數(shù)據(jù)，考慮潮汐影響是未來紅樹林分布與變化研究的重要方向。