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图1 天津滨海新区土地利用类型(2015年)
1.2 数据来源与研究技术路线
基于中国科学院地理科学与资源研究所刘纪远团队的土地利用数据,获取了天津滨海新区1980s、1995、2000、2005、2007、2009和2015年7期的土地利用空间分布图(空间分辨率为30 m),对该数据利用Landsat影像数据进行解译判读和野外验证,分类精度达91.2%,符合制图要求[14];基于美国地质勘探局(USGS)Landsat数据(包括Landsat 5和Landsat 8 OLI数据),获取了天津滨海新区1984—2015年植被生长季6—9月且云含量小于10%的影像,影像经过辐射校正,得到大气层顶反射率数据(TOA)。基于土地利用数据,通过马尔科夫转移矩阵和GIS空间分析法分析湿地类型受损状况;利用趋势分析法分析长时间序列和不同阶段湿地要素的受损状况;对湿地类型受损和湿地要素受损进行定量评价,综合其评价结果分析滨海新区湿地受损模式(图2)。
图2 研究技术路线
1.3 湿地受损遥感识别方法
1.3.1 湿地类型受损识别法
选取马尔科夫转移矩阵法定量揭示湿地类型在不同时期的动态变化特征。马尔科夫转移矩阵由俄国数学家马尔科夫提出,该矩阵可以描述土地利用变化的结构和特征,可以反映研究阶段的初始和结束时期的土地利用结构,还可以反映研究阶段内土地利用的来源、组成和动态转移情况[14]。其数学表达式为:
式中:k、l分别为研究期初与研究期末的湿地利用类型数;Pkl为第l类湿地转化为第k类湿地的转移概率。
1.3.2 湿地要素趋势分析法
将Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验方法结合,用作判断长时间序列数据趋势[15]。利用该方法可以分析湿地要素中NDVI[16]、归一化水体指数(NDWI)[17]和土壤湿度指数(SMMI)[18]在长时间序列上的变化趋势。作为一种统计学常用的方法,其优点在于数据分布不需要服从特定的分布规律,可以抵抗数据误差,显著性检验的结果具有可信度。其中,Theil-Sen Median趋势分析是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法,可以减少数据异常值的影响。该趋势计算n(n-1)∕2个数据组合的斜率的中位数,计算公式为:
将Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验结果结合起来,可以反映湿地要素的受损趋势。SNDVI和SNDWI以0为界限,<0定义为退化区域,≥0定义为改善区域。由于SNDVI基本不存在等于0的区域,所以本文按照实际情况,将SNDVI为-0.005~0.005的区域划分为稳定不变的区域,<-0.005定义为退化区域,≥0.005定义为改善区域。将Mann-Kendall检验在0.05置信水平上的显著性结果划分为显著(Z≥1.96和 Z<-1.96)和不显著(-1.96≤Z<1.96),进行分级结果叠加,得到湿地要素综合受损趋势的5个等级(表1)。
2 结果与讨论
2.1 湿地面积变化
1980s—2015年滨海新区湿地面积变化如图3所示。由图3可知,滨海新区湿地面积呈先减少后缓慢增长再加快增长趋势。1980s—2000年,湿地面积呈减少趋势,从1980s年的1 018.76 km2减至2000年的687.51 km2,减少了331.25 km2,年增长为-2.98%;2000—2009年,湿地面积呈增长趋势,从2000年的687.51 km2增至2009年的846.64 km2,增加了159.13 km2,年增长率为2.10%;2009—2015年,湿地面积呈增长趋势,从2009年的846.64 km2增至2015年1 060.15 km2,增加了213.52 km2,年增长率为3.27%。总体上,1980s—2015年湿地面积增加了41.40 km2,年增长率为0.13%。
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