海滨湿地互花米草沼泽景观演变机制研究

【摘要】研究海滨湿地互花米草沼泽景观演变的内在机制,对于生物保护、气候变化、生境管理、生态恢复决策等具有重要的指导意义。气候、地形、土壤、水文、植被等是海滨湿地景观演变的重要影响因子。本研究以互花米草沼泽景观格局时空动态分析、生态驱动机制研究和模型模拟预测为主线,开展了江苏盐城典型海滨湿地区域互花米草沼泽景观时空动态、生态过程及其景观动态模型模拟预测研究。通过分析研究区不同定居年龄的互花米草景观扩张的基本特征、时空演化规律及生态驱动机制,建立了较为完整的海滨湿地元胞自动机(CA)模型体系,模拟并预测了互花米草沼泽景观的空间分布格局。并针对互花米草入侵现状与未来扩张特征及其对海滨湿地生态环境的影响,提出了江苏海滨湿地景观保护与管理的对策与建议。研究结论如下：(1)互花米草入侵使盐城海滨湿地整体景观的结构和功能发生了巨大改变,景观演变已成为该湿地显著特征之一。①15年中,互花米草沼泽景观已经从零散分布的斑块演变为连续、带状分布的整体,占据了整个潮间带的中下部。这期间,互花米草沼泽面积迅速扩大,并且连续的带状分布的互花米草沼泽将研究区带状分布的碱蓬沼泽与光滩景观完全分隔。②景观指数研究显示互花米草沼泽景观斑块形状趋于简单；景观聚集程度加强。③15年中,互花米草的面积增加了2942.6hm2,减少了363.02hm2,互花米草沼泽主要向光滩和碱蓬沼泽扩张。④互花米草年均向海、向陆扩张显著。向海年均扩张速率为63.36ma-1,向陆为26.01ma-1。不同生长时期的互花米草沼泽向海、向陆年均扩张距离具有相似的规律,都是6～10年互花米草的年均扩张距离最大,年均向海扩张为92.63ma-1,向陆为52.94ma-1；10～16年的次之,向海为74.97ma-1,向陆为30.31ma-1；2～6年的最小,向海为17.69ma-1,向陆扩张不显著。(2)地形、土壤、生物生产力等因子是驱动不同定居年龄互花米草沼泽景观演变的主要影响因子。①受互花米草扩张的影响,滩面高程(DEM)变化显著。典型剖面分析显示,互花米草沼泽滩面高程呈现中间高,两侧低的分布趋势。从2002～2011年互花米草沼泽高程均值从1.79m增加到2.07m。此外,除高程外的其他地形因子都发生了不同程度的变化。②各土壤影响因子主成分分析显示,驱动互花米草沼泽景观演变的主要土壤因子为土壤容重、土壤盐度和土壤水分。由陆地向海洋,互花米草沼泽土壤的容重呈现逐渐增大趋势；土壤盐度和土壤养分呈现中间低两头高的分布趋势；不同定居年龄的互花米草沼泽土壤水分则呈现出中间低两头高的分布趋势。③不同定居年龄的互花米草植物群落指标在海陆方向上呈现明显的规律性。在向海和向陆扩张的前沿,由于互花米草定居年龄小,其植株矮小,植被密度、盖度和地上生物量指标低；不同定居年龄互花米草植被生物量和土壤容重、有机质间在p<0.05水平上存在显著的相关性。(3)基于地形、土壤等主要影响因子过程驱动的互花米草沼泽景观演变模型,能够从机理上揭示互花米草沼泽景观演变特征与趋势；对海滨湿地景观保护与管理发挥重要的基础作用。①利用C语言编程和See5.0软件相结合的方法,自动挖掘互花米草景观转换规则。通过规则挖掘自动确定互花米草景观演变影响因子的阂值,该方法在提高模型模拟精度方面具有显著优势。②将CA与GIS集成,是解决基于生态过程的景观演变模型研究的重要手段之一。利用CA与GIS相结合的方法,确定空间变量、初始状态、邻居构型,最后在Matlab中编程实现生态过程驱动下的景观演变模型的模拟与预测。经检验,根据2006年数据对2011年的互花米草沼泽景观的模拟总体精度分别达到了95.20%,Kappa系数0.7589。通过以上检验,认为模型参数设置基本合理,模型有效。③基于CA模型模拟预测2012～2021年互花米草沼泽景观变化,预测显示互花米草沼泽景观呈不断增加的趋势；针对互花米草入侵现状、未来扩张形势及其对盐城海滨湿地整体景观和生物多样性等造成的影响,提出了加强生态建设和自然保护区建设是盐城海滨湿地景观格局和生态系统保护和管理的有效措施。
【作者】王聪；
【导师】刘红玉；
【作者基本信息】南京师范大学，环境地理学，2014，博士
【关键词】互花米草沼泽；景观演变；RS；GIS；生态过程；元胞自动机(CA)模型；盐城自然保护区；

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