黄河口湿地时空变化过程及其主控因素

李燕妮, 李鹏, 吴晓, 毕乃双, 王厚杰. 黄河口湿地时空变化过程及其主控因素[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2022, 42(1): 68-80. doi: 10.16562/j.cnki.0256-1492.2021043001
引用本文: 李燕妮, 李鹏, 吴晓, 毕乃双, 王厚杰. 黄河口湿地时空变化过程及其主控因素[J]. 海洋地质与第四纪地质, 2022, 42(1): 68-80. doi: 10.16562/j.cnki.0256-1492.2021043001
LI Yanni, LI Peng, WU Xiao, BI Naishuang, WANG Houjie. Tempo-spatial variation of wetlands at the Yellow River Mouth and its control factors[J]. Marine Geology & Quaternary Geology, 2022, 42(1): 68-80. doi: 10.16562/j.cnki.0256-1492.2021043001
Citation: LI Yanni, LI Peng, WU Xiao, BI Naishuang, WANG Houjie. Tempo-spatial variation of wetlands at the Yellow River Mouth and its control factors[J]. Marine Geology & Quaternary Geology, 2022, 42(1): 68-80. doi: 10.16562/j.cnki.0256-1492.2021043001

黄河口湿地时空变化过程及其主控因素

  • 基金项目: 国家自然科学基金项目“黄河流域生态系统变化与生态屏障效应”(42041005),“海岸带InSAR形变监测的海潮负荷影响估计方法及应用研究”(41806108);国家重点研发计划项目课题“大型水库调控下河口沉积动力过程及其生物地球化学效应”(2016YFA0600903)
详细信息
    作者简介: 李燕妮(1995—),女,硕士研究生,海洋地质专业,E-mail:liyanni_1995@163.com
    通讯作者: 王厚杰(1972—),男,教授,主要从事近海沉积动力学研究,E-mail:hjwang@ouc.edu.cn
  • 中图分类号: P736.21

Tempo-spatial variation of wetlands at the Yellow River Mouth and its control factors

More Information
  • 基于1976—2020年Landsat卫星长时间序列遥感影像开展研究工作,结合黄河水沙资料、河口沉积动力机制研究及人类活动影响,研究了黄河口湿地植被时空变化过程,对比揭示了清8汊(行水)和清水沟(废弃)不同流路湿地演化的差异,探讨黄河口湿地植被时空变化的影响因素。结果表明:① 黄河口湿地在发育过程中呈现了显著的阶段性和空间差异性变化,总体上经历了快速增加、稳定增长、快速蚀退、相对稳定四个阶段。② 现行清8河口湿地变化的主控因素为黄河入海径流量和输沙量,湿地面积与入海水沙量呈显著正相关,植被覆盖与黄河改道、调水调沙等人类活动密切相关。③ 废弃清水沟叶瓣湿地时空变化的主控因素为海洋动力作用下的海岸侵蚀。1996年废弃之后湿地面积随海岸侵蚀加剧而快速减少,同时潮汐不对称导致废弃河道再充填以及海水入侵在一定程度上改变了河道两侧湿地植被的生境,植被覆盖面积总体上逐渐减小。

  • 加载中
  • 图 1  现行黄河三角洲遥感影像及湿地研究分区示意图

    Figure 1. 

    图 2 

    图 6 

    图 2  现行黄河三角洲叶瓣湿地面积时序变化

    Figure 2. 

    图 3  黄河口湿地面积随黄河累积入海输沙量(a)及累积径流量(b)的阶段性变化

    Figure 3. 

    图 4  不同时期河口湿地植被覆盖度空间分布

    Figure 4. 

    图 5  不同时期河口湿地植被覆盖类型空间分布

    Figure 5. 

    图 6  湿地面积与黄河累积入海输沙量及径流量相关性分析

    Figure 6. 

    图 7  清8汊湿地植被面积与黄河入海输沙量(a)及径流量(b)相关性分析

    Figure 7. 

    图 8  清8汊叶瓣区各等级植被覆盖区面积阶段变化

    Figure 8. 

    图 9  不同时期清8汊湿地植被覆盖度空间分布

    Figure 9. 

    图 10  不同时期清8汊湿地植被覆盖类型空间分布

    Figure 10. 

    图 11  废弃清水沟叶瓣区湿地植被覆盖度时序变化

    Figure 11. 

    图 12  不同时期清水沟湿地植被覆盖度空间分布

    Figure 12. 

    图 13  不同时期废弃清水沟湿地植被覆盖类型空间分布

    Figure 13. 

    表 1  Landsat遥感影像数据信息(1976—2020)

    Table 1.  Information of Landsat imagery (1976—2020)

    日期传感器波段数分辨率/m日期传感器波段数分辨率/m
    1976-08-31MSS4791998-09-10TM730
    1978-08-30MSS4791999-08-28TM730
    1979-08-25MSS4792000-09-15TM730
    1980-07-14MSS4792001-09-02TM730
    1981-09-19MSS4792004-09-10TM730
    1983-07-07MSS4792006-10-26ETM+830
    1984-09-11MSS4792007-09-11ETM+830
    1985-09-06TM7302008-09-05TM730
    1986-08-08TM7302009-08-23TM730
    1987-08-11TM7302010-09-11TM730
    1988-06-10TM7302011-09-22ETM+830
    1989-09-01TM7302013-09-03OLI1130
    1991-09-23TM7302015-06-05OLI1130
    1992-08-24TM7302016-08-26OLI1130
    1993-09-28TM7302017-09-30OLI1130
    1994-10-17TM7302018-09-17OLI1130
    1995-09-18TM7302019-08-19OLI1130
    1996-08-19TM7302020-10-24OLI1130
    1997-09-07TM730
    下载: 导出CSV

    表 3  不同传感器中NDVI各波段对应值

    Table 3.  Band of NDVI in different Landsat sensors

    传感器波段MSSTMETM+OLI
    RED3334
    NIR4445
    下载: 导出CSV

    表 4  不同传感器中MNDWI各波段对应值

    Table 4.  Band of MNDWI in different Landsat sensors

    传感器波段TMETM+OLI
    GREEN223
    MIR556
    下载: 导出CSV

    表 5  植被覆盖度等级划分标准

    Table 5.  Rank of fractional vegetation cover

    序号植被覆盖度覆盖等级
    1Fvc<10%裸土或无植被覆盖
    210%≤Fvc≤30%低植被覆盖度
    330%≤Fvc≤50%中植被覆盖度
    450%≤Fvc≤80%中高植被覆盖度
    5Fvc>80%高植被覆盖度
    下载: 导出CSV
  • [1]

    孙广友. 中国湿地科学的进展与展望[J]. 地球科学进展, 2000, 15(6):666-672 doi: 10.3321/j.issn:1001-8166.2000.06.008

    SUN Guangyou. Development and prospect of wetland science in China [J]. Advances in Earth Science, 2000, 15(6): 666-672. doi: 10.3321/j.issn:1001-8166.2000.06.008

    [2]

    段晓男, 王效科, 尹弢, 等. 湿地生态系统固碳潜力研究进展[J]. 生态环境, 2006, 15(5):1091-1095

    DUAN Xiaonan, WANG Xiaoke, YIN Tao, et al. Advance in the studies on carbon sequestration potential of wetland ecosystem [J]. Ecology and Environment, 2006, 15(5): 1091-1095.

    [3]

    Schimel D S. Terrestrial ecosystems and the carbon cycle [J]. Global Change Biology, 1995, 1(1): 77-91. doi: 10.1111/j.1365-2486.1995.tb00008.x

    [4]

    陈亮, 何厚军, 申源, 等. 黄河三角洲湿地遥感监测与生态评估技术研究[M]. 郑州: 黄河水利出版社, 2015.

    CHEN Liang, HE Houjun, SHEN Yuan, et al. Research on Remote Sensing Monitoring and Ecological Assessment Technology of Wetland in Yellow River Delta[M]. Zhengzhou: The Yellow River Water Conservancy Press, 2015.

    [5]

    安树青. 湿地生态工程: 湿地资源利用与保护的优化模式[M]. 北京: 化学工业出版社, 2003.

    AN Shuqing. Ecological Engineering of Wetland: Optimized Model for Utilization and Protection of Wetland Resources[M]. Beijing: Chemical Industry Press, 2003.

    [6]

    Wu X, Wang H J, Bi N S, et al. Evolution of a tide-dominated abandoned channel: a case of the abandoned Qingshuigou course, Yellow River [J]. Marine Geology, 2020, 422: 106116. doi: 10.1016/j.margeo.2020.106116

    [7]

    Wang H J, Yang Z S, Saito Y, et al. Interannual and seasonal variation of the Huanghe (Yellow River) water discharge over the past 50 years: Connections to impacts from ENSO events and dams [J]. Global and Planetary Change, 2006, 50(3-4): 212-225. doi: 10.1016/j.gloplacha.2006.01.005

    [8]

    Wang H J, Yang Z S, Saito Y, et al. Stepwise decreases of the Huanghe (Yellow River) sediment load (1950–2005): Impacts of climate change and human activities [J]. Global and Planetary Change, 2007, 57(3-4): 331-354. doi: 10.1016/j.gloplacha.2007.01.003

    [9]

    Wu X, Bi N S, Xu J P, et al. Stepwise morphological evolution of the active Yellow River (Huanghe) delta lobe (1976—2013): dominant roles of riverine discharge and sediment grain size [J]. Geomorphology, 2017, 292: 115-127. doi: 10.1016/j.geomorph.2017.04.042

    [10]

    徐振田, Ali S, 张莎, 等. 基于Landsat数据的黄河三角洲湿地提取及近30年动态研究[J]. 海洋湖沼通报, 2020(3):70-79

    XU Zhentian, Ali S, ZHANG Sha, et al. Mapping the wetland in Yellow River delta and its dynamics in recent 30 years based on Landsat data [J]. Transactions of Oceanology and Limnology, 2020(3): 70-79.

    [11]

    Beck P S A, Atzberger C, Høgda K A, et al. Improved monitoring of vegetation dynamics at very high latitudes: a new method using MODIS NDVI [J]. Remote Sensing of Environment, 2006, 100(3): 321-334. doi: 10.1016/j.rse.2005.10.021

    [12]

    贾维花, 廉丽姝, 吕宜平. 基于TM数据的黄河三角洲地区植被覆盖度提取[J]. 地理信息世界, 2012, 10(6):62-66, 74 doi: 10.3969/j.issn.1672-1586.2012.06.013

    JIA Weihua, LIAN Lishu, LV Yiping. The derivation of vegetation fraction based on TM data in Yellow River delta [J]. Geomatics World, 2012, 10(6): 62-66, 74. doi: 10.3969/j.issn.1672-1586.2012.06.013

    [13]

    李苗苗, 吴炳方, 颜长珍, 等. 密云水库上游植被覆盖度的遥感估算[J]. 资源科学, 2004, 26(4):153-159 doi: 10.3321/j.issn:1007-7588.2004.04.022

    LI Miaomiao, WU Bingfang, YAN Changzhen, et al. Estimation of vegetation fraction in the upper basin of Miyun reservoir by remote sensing [J]. Resources Science, 2004, 26(4): 153-159. doi: 10.3321/j.issn:1007-7588.2004.04.022

    [14]

    Wu X, Bi N S, Yuan P, et al. Sediment dispersal and accumulation off the present Huanghe (Yellow River) delta as impacted by the water-sediment regulation scheme [J]. Continental Shelf Research, 2015, 111: 126-138. doi: 10.1016/j.csr.2015.11.003

    [15]

    刘波, 彭相楷, 束龙仓, 等. 黄河三角洲清水沟湿地三次生态补水对地下水的影响分析[J]. 湿地科学, 2015, 13(4):393-399

    LIU Bo, PENG Xiangkai, SHU Longcang, et al. An analysis of effect of three water ecological diversions on groundwater of Qingshuigou wetlands in the Yellow River delta [J]. Wetland Science, 2015, 13(4): 393-399.

    [16]

    李晓敏, 张杰, 马毅, 等. 基于无人机高光谱的外来入侵种互花米草遥感监测方法研究: 以黄河三角洲为研究区[J]. 海洋科学, 2017, 41(4):98-107 doi: 10.11759/hykx20161102002

    LI Xiaomin, ZHANG Jie, MA Yi, et al. Study on monitoring alien invasive species Spartina alterniflora using unmanned aerial vehicle hyperspectral remote sensing- a case study of the Yellow River delta [J]. Marine Sciences, 2017, 41(4): 98-107. doi: 10.11759/hykx20161102002

  • 加载中

(15)

(4)

计量
  • 文章访问数:  2688
  • PDF下载数:  60
  • 施引文献:  0
出版历程
收稿日期:  2021-04-30
修回日期:  2021-06-16
刊出日期:  2022-02-28

目录