長江中游典型通江故道物理形態演變特征研究

摘要：水文過程改變、物理形態收縮是制約長江中游天鵝洲與上車灣故道作為國家級保護物種重要遷地保護區高質量發展的主要因子。通過遙感解譯提取兩條故道1990～2021年逐年枯水期水域形態，識別主要形狀參數，分析計算岸線發育系數（SDI）、形態發育系數（Φ）及收縮特征系數（Rs）等，然后利用LASSO回歸模型構建消除水域面積影響的形態參數序列，再利用PELT算法和分段擬合方法分析形態參數年際間變化規律。分析結果表明：閘控通江故道可用形態發育系數表征，自然通江故道可用收縮系數表征；閘控后天鵝洲故道牛軛湖化進程基本停滯，岸線逐漸趨向于簡單及平滑；隨著下荊江河道持續沖刷，上車灣故道牛軛湖化進程可能會逐步加速；建議采用水道疏浚、岸線整治、涵閘節制與調度等措施對故道形態進行保護。研究成果對于辨析三峽水庫運行、閘控等對故道物理形態的影響具有指導意義。

關 鍵 詞：天鵝洲故道； 上車灣故道； 遙感解譯； 物理形態； LASSO模型； PELT算法

中圖法分類號： TV147

文獻標志碼： A

DOI：10.16232/j.cnki.1001-4179.2024.11.004

0 引 言

故道是彎曲河流發生自然裁彎后的遺留河道，原河道的進口或出口在自然演變與人類活動的共同影響下發生淤塞，經歷若干年后變成封閉或半封閉的淺水湖泊。近年來，通過沉積學和年代學方法研究故道內泥沙沉積物，以反演沖積河流演變過程、裁彎時間及歷史洪水過程已經形成較為成熟的研究體系^［1］。故道獨特的水文地質條件，使其成為了一類典型的濱河濕地生物棲息地^［2］，故道與原河道的水文聯系改變引起的水環境及水生生物系統變化已受到相關學者的關注^［3-5］。盡管河道和洪泛湖泊（故道）之間的依存關系主要是由季節性洪水泛濫和水位變化所決定的^［6］，但是故道的物理形態也是決定其物質交換特征的關鍵因素^［3］。河流故道物理形態變化是河湖水文連通變化與人類活動影響的重要表征，也是反映故道生境特征的關鍵指標^［7-8］。

長江荊江河道獨特的水文地質條件形成了中國規模最大的河流故道分布區，其中以位于下荊江的天鵝洲與上車灣故道最為典型^［9］。天鵝洲故道通過天鵝洲閘與長江干流連通，是典型的閘控通江故道；上車灣故道與長江干流自然連通，是典型的自然通江故道。兩條故道是眾多物種的良好棲息場所，依托該故道建有2個國家級自然保護區和1個省級自然保護區，是長江江豚、中華鱘、麋鹿等國家級保護物種的主要遷地保護區，也是長江生物多樣性保護的一個天然基因庫，具有重要的生態保護價值。故道物理形態的變化主要受相鄰荊江河道水沙情勢變化、河道演變及涵閘、堤壩等人為控制工程的影響。此外，圍墾、水產養殖和圩垸建設等改變了故道的物理形態，對故道容積及其與長江水文連通性產生不利影響，可能威脅故道社會與自然服務功能^［10］。因此，本文以典型閘控及自然通江故道為研究對象，通過遙感解譯獲取近30 a枯水期故道水域形態，利用形態識別方法分析各形態參數變化，并基于統計學模型分析形態參數年際間變化特征及其主要影響因素，以辨析三峽水庫運行、閘控等對故道物理形態的影響，進而支撐不同類型故道生境演變特征分析并提出保護修復措施。

1 研究區域基本情況

天鵝洲與上車灣故道均位于長江干流下荊江河段，天鵝洲故道位于石首市，上車灣故道位于監利市，上車灣故道位于天鵝洲故道下游約60 km（圖1）。

天鵝洲故道為長江中游典型閘控通江牛軛湖，1972年因河道發生自然裁彎而形成，其上口已經完全淤塞，下口通過長約6.4 km的河道與長江干流連通，由天鵝洲閘（1999年建成）節制，與長江干流連通口門位于石首水文站與監利水文站之間，上游距石首水文站約22 km，下游距監利水文站約42 km。天鵝洲保護區是國際認可的長江江豚唯一成功遷地保護區范例，依托該故道建有石首麋鹿國家級自然保護區和長江天鵝洲白鱀豚國家級自然保護區。

上車灣為長江中游典型自然通江牛軛湖，1971年因實施人工裁彎工程形成，其上口已經完全淤塞，下口通過長約4 km的連通水道與長江干流自然連通。其生境條件與長江干流有諸多相似性，是眾多物種良好的棲息場所，依托該牛軛湖建有長江江豚及中華鱘遷移保護區，是長江生物多樣性保護的一個天然基因庫，具有重要的現實及潛在生態保護價值。

2 數據來源與分析方法

本文遙感影像及解譯手段均基于Google Earth Engine（GEE），遙感影像數據源為Landsat 5、Landsat 7 ETM 和 Landsat 8。在研究時段（1990年1月至2021年12月）內，應用時間過濾器來選擇1 a內所有可用的Landsat表面反射率圖像，并將有效的Landsat圖像整理到年度圖像集合中。將基于像素質量評估的CFmask算法應用于集合中的每個圖像，以掩蓋來自云和云陰影像素的障礙物，利用修正后的歸一化差異水體指數MNDWI對故道水域范圍進行識別。根據Boothroyd等^［11］的研究成果，本文故道水域范圍識別的MNDWI閾值可被定義為淹水區域（gt;-0.05）和非淹水區域（lt;-0.05）。在獲取故道長序列水域范圍后，利用ArcGIS中Spatial Analyst等工具獲取不同年份故道水邊線、面積、周長、中心軸線、連通水道長度等。

本文采用特征指標法分析長江中游典型故道近30 a物理形態變化特征。故道形態可表征彎曲河流曾經的演變痕跡，以指示彎曲河流演變過程。Weihaupt^［12］通過實地查勘全面統計了位于北美洲育空河（Yukon River）的河流故道，共計817條，并根據故道形態特征將其分為簡單型、復合型和復雜型，根據封閉程度將其分為開放型、正常型和封閉型。相對應地，李志威等^［1］將河流故道分為“Ω”形、“U”形及月牙形，以呈現故道在全生命期內不同階段的形態特征。Wang等^［13］提出使用收縮率和曲率來表征故道物理形態，以確定故道與河道之間的連通性，以及故道水質之間的相關性。

根據Weihaupt^［12］和李志威^［1］等提出的分類方法，本文所研究的故道均呈“Ω”形，處于故道演化的初期，兼顧湖泊與河道的特點。基于圖形周界測度算法的彎曲指數可以很好地描述故道的形態變化特征，本節引入形態發育系數（Φ）來表征故道的彎曲程度變化特征：

Φ=L/4A/π

（1）

式中：L為故道的中軸線長度，m，見圖2；

A為故道水域面積，m2。Φ（Φgt;1）可以用于表征牛軛湖發育情況，Φ越小表明故道湖泊化程度越高，Φ越大表明故道河道化程度越高。Φ由低到高，表明故道由“Ω”形向“U”形轉變。

為表征故道周邊生產生活對其物理形態的影響，分析幾何形態及衡量場地空間數據圖形的完整性和聚集性，本節引入岸線發育系數（SDI）以表征湖泊幾何形態及衡量場地空間數據圖形的完整性和聚集性^［14］：

SDI=P/2πA

（2）

式中：P為故道岸線長度，m。SDI越大表示故道岸線越曲折，由于故道存在河道屬性，其岸線越曲折表明受人類活動影響程度越大，自然岸線保有率越低。

在故道演化過程中，發生變化最早的一般為口門和與河道連通的水道，收縮指數可以很好地描述這一過程。這里引入收縮系數（Rs）來表征故道湖泊化程度：

Rs=W/（W+Ld+Lu）

（3）

式中：W為故道平均寬度，m；

Ld為下通江水道長度，m；

Lu為上通江水道長度，m。

Rs取值區間為（0，1），趨向于0表示故道湖泊化程度越高，與河道的聯系更微弱，趨向于1表示故道河道化程度越高，受河道的影響越劇烈。

枯水期故道形態變化特征可以較好地反映故道演變過程。由于衛星影像質量和數量的限制，很難尋找到同一水位或水域面積條件下的影像。而本文所選取的衛星影像均是在枯水期（1～3月）提取的，每個年度形狀系數對應的水域面積并不一致，因此，本文采用LASSO回歸模型^［15］對時間序列數據進行處理，以獲取消除水域面積變化影響的形狀系數，進而分析形狀系數的年際間變化規律。在此基礎上，采用一種高效、準確的序列數據斷點檢測算法——PELT（pruned exact linear time）算法^［16］分析形狀系數時間序列的變化趨勢，提取變化趨勢的分段點，利用分段回歸模型分析形狀系數時間序列的變化規律。

3 結果分析

基于遙感解譯及形狀參數提取獲取了各年度形狀系數，采用LASSO回歸模型，以年份及水域面積變化為解釋變量，以3類形狀系數為響應變量，通過正則化參數Lambda的自適應調整，解析形狀系數年際間變化趨勢。圖3、4分別給出了天鵝洲和上車灣故道形狀系數預測值與實測值的對比情況，預測值為消除了不同季節水域面積不一致的影響，可以真實反映故道的形態特征。

基于PELT算法和分段回歸模型識別了各形狀參數年際間變化趨勢。圖5給出了天鵝洲及上車灣故道形態發育系數（Φ）年際間變化趨勢?？梢钥闯鎏禊Z洲故道Φ值可分為3個區間：1990～1999年間呈下降趨勢，下降率為-0.010 12；1999～2003年呈上升趨勢，上升率為0.014 13；2004～2021年無顯著變化。上車灣故道Φ值可分為兩個區間：1990～2012年呈顯著上升趨勢，上升率為0.020 83；2013～2021年無顯著變化。上車灣故道Φ值總體上顯著高于天鵝洲故道，表明上車灣故道河道化程度要顯著高于天鵝洲故道；同時，上車灣故道河道化程度在2012年前顯著增加，該區間內故道由“Ω”形向“U”形轉變。天鵝洲故道Φ值總體穩定，在天鵝洲閘建成前，呈小幅度下降趨勢，至三峽水庫運行，呈小幅上升趨勢，此后基本穩定。形態發育系數主要受故道與長江干流水體交換強度的影響，長江干流水位是決定Φ值的關鍵因素，并以中高水位為主。上車灣故道與長江干流連通口門位于監利站下游約20 km，受地形調整、綜合糙率及洞庭湖頂托的影響，上車灣故道口門所在干流中流量條件下水位變化不顯著^［17］，高流量條件下水位略有抬升^［18］，上車灣故道與長江干流水力聯系呈增長趨勢。

圖6給出了天鵝洲及上車灣故道SDI值年際間變化趨勢。天鵝洲故道SDI指數介于3.0～3.4之間，上車灣故道SDI指數介于3.3～3.6之間，均高于一般天然湖泊^［19］。上車灣故道SDI值變化趨勢與Φ值相似，可分為兩個區間：1990～2012年呈顯著上升趨勢，上升率為0.011 80；2013～2021年無顯著變化。天鵝洲故道SDI值變化趨勢可分為3個區間：1990～1999年間呈上升趨勢，上升率為0.030 85；1999～2003年呈下降趨勢，下降率為-0.043 08；2004～2021年呈小幅下降趨勢，下降率為-0.008 86。1999年以前天鵝洲故道水位周期性漲落，岸線水力侵蝕強度較大，枯水期水域面積小，岸線不規則程度逐步加劇；天鵝洲閘建成后，故道年內水位變化趨于平坦，枯水期水位大幅度抬升，加之對故道水域空間的管護力度逐步增加，故道岸線趨于簡單及平滑。上車灣故道SDI值總體上顯著高于天鵝洲故道，表明上車灣故道岸線受人類活動的影響程度要顯著高于天鵝洲故道，人類活動主要為人工魚塘、灘涂圍墾等。

圖7給出了天鵝洲及上車灣故道Rs值年際間變化趨勢，Rs值變化趨勢與Φ值基本相反。天鵝洲故道Rs值可分為3個區間：1990～1999年間呈上升趨勢，上升率為0.002 84；1999～2003年呈下降趨勢，下降率為-0.003 96；2004～2021年無顯著變化。上車灣故道Φ值可分為兩個區間：1990～2012年呈顯著下降趨勢，下降率為-0.007 09；2013～2021年無顯著變化。上車灣故道Rs值顯著高于天鵝洲故道，表明上車灣故道與長江干流水文聯系更為緊密，河道化程度更高，這一規律與Φ值是一致的。天鵝洲故道與長江水體交換強度在建閘后大幅降低，閘門在主汛期一般不開啟，汛期前后根據干流水位情況進行引水，枯水期用于蓄水，一般不開啟。因此，長江干流枯水同流量下水位下降對天鵝洲故道基本無影響，中高流量下水位變化的影響也不顯著。天鵝洲閘建成前，故道河道化程度呈上升趨勢，之后呈下降趨勢，故道趨向于封閉湖泊，三峽水庫運用后基本趨于穩定。

對于閘控連通的天鵝洲故道，Rs與SDI指數的變化趨勢相同，與Φ的變化趨勢相逆。對于自然連通的上車灣故道，Φ與SDI的變化趨勢相同，與Rs的變化趨勢相反。Φ與Rs均可表征故道的牛軛湖化進程，但是側重點有所不同，Φ主要關注縱向發育，Rs側重于橫向發育與連通水道變化。對于閘控連通故道，與長江干流水流交換產生的縱向沖刷作用基本消失，通過風生流、水位變化等產生的橫向侵蝕作用發揮主要作用，因此，Rs與SDI的變化趨勢相同。對于自然連通故道，與長江干流水流交換產生的縱向沖刷作用占主導，因此，Rs與SDI的變化趨勢相反。因而，在評估江河故道物理形態演變時，對于自然通江的故道，Rs更適合作為指示參數；對于閘控通江故道，Φ更適合作為指示參數。

4 結論及建議

本文利用遙感解譯、形態參數與統計學模型，對1990～2021年閘控連通的天鵝洲故道與自然連通的上車灣故道的岸線發育、形態收縮與形態發育等物理形態演變特征進行了分析，主要結論如下：

（1） 對于閘控連通的天鵝洲故道，收縮系數（Rs）與岸線發育系數（SDI）的變化趨勢相同，與形態發育系數（Φ）的變化趨勢相反。對于自然連通的上車灣故道，Φ與SDI的變化趨勢相同，與Rs的變化趨勢相反。在評估江河故道物理形態演變時，對于自然通江的故道，Rs更適合作為指示參數；對于閘控通江故道，Φ適合作為指示參數。

（2） 近30 a天鵝洲故道形態參數變化可分為3個區間，節點分別為天鵝洲閘建成、三峽水庫運用。Rs與SDI在故道被天鵝洲閘節制前呈上升趨勢，至三峽水庫運用前呈下降趨勢，三峽水庫運用后基本穩定。Φ在故道被天鵝洲閘節制前呈下降趨勢，至三峽水庫運用前呈上升趨勢，三峽水庫運用后基本穩定。

上車灣故道形態參數變化可分為兩個區間，節點為2012年、三峽水庫滿蓄運用。Φ與SDI在2012年前呈顯著上升趨勢，之后則基本保持穩定。Rs在2012年前呈顯著下降趨勢，之后則基本保持穩定。

（3） 在閘控后，天鵝洲故道牛軛湖化進程基本停滯，岸線逐漸趨于簡單與平滑。隨著下荊江河道持續沖刷，中高流量條件下水位降低，上車灣故道牛軛湖化進程可能會逐步加速，岸線逐步趨于簡單與平滑。

為了進一步保護天鵝洲與上車灣故道，維持其作為基因庫及重要物種保護地的功能，建議開展以下工作：① 研究物理形態變化對故道水環境變化及重要物種生境的影響，提出關鍵閾值區間，以指導后續保護工作；② 進一步優化閘控措施，研究提出故道形態調節、水質改善等措施；③ 針對干流水位持續下降、故道與長江水沙聯系減弱的問題，可以適當考慮疏浚、涵閘改造等工程措施，以加強水沙聯系，恢復故道水文節律。

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（編輯：胡旭東）

Morphological evolution characteristics of typical oxbow connecting middle reaches of Yangtze River

LIU Xiaoguang¹，SUN Guizhou¹，YAO Rui²，JIN Zhongwu¹，CHAI Zhaohui¹

（1.Key Laboratory of River and Lake Regulation and Flood Control in the Middle and Lower Reaches of the Yangtze River of Ministry of Water Resources，Changjiang River Scientific Research Institute，Wuhan 430010，China； 2.Hefei University of Technology Gongda Engineering Testing and Experiment Co.，Ltd.，Hefei 230041，China）

Abstract：

Hydrological connectivity barriers and physical morphology shrinkage are the main factors restricting Tian′ezhou and Shangchewan oxbow′s role as important translocation protection areas for nationally protected species.Through remote sensing interpretation，the water morphology during dry seasons from 1990 to 2021 was extracted annually，and the main shape parameters were identified.Analysis of physical morphology parameters such as shoreline development coefficient （SDI），morphology development coefficient（Φ），and shrinkage coefficient （R_s） were conducted.A morphological parameter sequence eliminating the influence of water area was constructed using the LASSO regression model.The annual variation in morphological parameters were analyzed using the PELT algorithm and segmented fitting method.The gate regulated communication channel can be characterized by the morphological development coefficient，while the natural communication channel can be characterized by the shrinkage coefficient.The process of transformation of Tian′ezhou oxbow lake has basically stagnated after regulation，and the shoreline has gradually tended to become simpler and smoother.With the continuous scouring of the Shangchewan river channel，the process of oxbow lake transformation may gradually accelerate.It is recommended to adopt measures such as waterway dredging，shoreline improvement，sluice gate controlling and regulation to protect the morphology of the oxbow.The research results have guiding significance for the analysis on influence of the Three Gorges Reservoir operation and gate regulation on the physical form of oxbows.

Key words：

Tian′ezhou oxbow lake； Shangchewan oxbow lake； remote sensing interpretation； physical morphology； LASSO model； PELT algorithm