黃河流域渭河支流甘肅段濕地時(shí)空變化及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究

中圖分類號：N8 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：1001－9499（2025）04-0054－05

Spatiotemporal Variations and Driving Mechanisms of Wetlands in the Wei River Tributary，Gansu Section of the Yellow River Basin

LI YijingZHOU Luqiong ZHANG Chao** （Gansu Forestry Voctech University，Gansu Tianshui741020）

AbstractThis study utilized Landsat remote sensing imagery （1990-2020）and multi-source geographic datato construct an object-oriented classification and landscape patern indices analysis framework.By integrating geographic detectors and structural equation modeling （SEM），we systematicallyrevealed the spatiotemporal evolution paterns and driving mechanisms of wetlands.The results indicate：（1）The wetland area in the study region decreased by 12.6% （annual average 0.42% ），，showing a spatial differentiation characteristic of \"upstream shrinkage-midstream fragmentation-downstream anthropization\"，with 2010 identified as an ecological tipping point;（2）Agricultural expansion （q=0.48） and precipitation reduction （q=0.36） were the primary driving factors，while policy interventions reduced the degradation rate by 18% （20 after2015;（3）Theecosystem service value loss was 32O million yuan/year，and the carbonstorage decline wassignificant（ ）.The study proposes that the protection of plateau valley-type wetlands should prioritize ensuring ecological flow （≥40% of the multi-year average）and establishing community co-management models，providing a scientific basis for precise wetland governance in the Yellow River Basin.Methodologically，this research achieves an innovative breakthrough in multi-model coupling for driving mechanism analysis.

Key wordstelow river basin; wei river tributary; wetland evolution; spatiotemporal variations; driving mechanisms

黃河流域生態(tài)保護(hù)國家戰(zhàn)略背景下，渭河支流甘肅段作為西北干旱區(qū)重要生態(tài)屏障，其濕地承載著涵養(yǎng)水源、保持生物多樣性等重要功能，是西北干旱區(qū)生態(tài)安全的關(guān)鍵屏障。然而，近30年受氣候變化及高強(qiáng)度人類活動(dòng)疊加影響，該區(qū)域濕地面積縮減率達(dá) 12.6%（1990-2020） ，生態(tài)退化引發(fā)的生物棲息地破碎化、調(diào)蓄能力下降等問題日益凸顯，嚴(yán)重威脅流域可持續(xù)發(fā)展，對流域生態(tài)安全構(gòu)成威脅。厘清濕地時(shí)空演變規(guī)律及其驅(qū)動(dòng)機(jī)制，成為實(shí)現(xiàn)黃河流域“精準(zhǔn)治污、科學(xué)修復(fù)”目標(biāo)的迫切需求。

當(dāng)前研究多聚焦黃河三角洲等下游濕地，對上游高原河谷型濕地的特殊性關(guān)注不足。盡管遙感技術(shù)（如Landsat時(shí)序解譯）為濕地監(jiān)測提供了基礎(chǔ)支撐，但現(xiàn)有研究仍存在三方面局限：一是驅(qū)動(dòng)機(jī)制解析多停留于單因子相關(guān)性分析，缺乏自然－人為因子交互效應(yīng)的定量刻畫；二是政策干預(yù)效果評估多采用定性描述，未結(jié)合突變點(diǎn)檢測等時(shí)序分析方法；三是高原區(qū)地表－地下水文耦合特征對濕地退化的影響機(jī)制尚未明晰。這些問題導(dǎo)致現(xiàn)有保護(hù)策略針對性不足，難以滿足《黃河流域生態(tài)環(huán)境保護(hù)規(guī)劃》提出的“分區(qū)管控、系統(tǒng)治理\"要求。

文章以渭河支流甘肅段為對象，集成多源遙感數(shù)據(jù)、地面監(jiān)測與社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)資料，構(gòu)建“時(shí)空演變-驅(qū)動(dòng)解析－政策響應(yīng)\"研究框架。通過融合地理探測器、結(jié)構(gòu)方程模型與生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估方法，重點(diǎn)解決以下問題：（1）高原河谷濕地退化的空間分異性規(guī)律；（2）多尺度驅(qū)動(dòng)因子的耦合作用機(jī)制；（3）生態(tài)保護(hù)政策的邊際效益與優(yōu)化路徑。研究成果可為黃河流域濕地系統(tǒng)治理提供理論支撐，并為同類型高原河谷濕地保護(hù)提供方法范式。

1研究區(qū)與數(shù)據(jù)源

1. 1 研究區(qū)概況

1. 1. 1 地理范圍

研究區(qū)位于黃河流域中上游， 102^°36^′～108^°42^′E ，34^°05^′～35^°10^′N ，涵蓋渭河甘肅段全流域，包括葫蘆河、散渡河等，涉及天水、定西、隴南3市12縣（區(qū)），總面積約 3.8×10⁴km² 。

1. 1. 2 自然特征

自然特征屬青藏高原向黃土高原過渡帶，海拔 680～4200m ，梯度特征顯著，是典型的高原河谷濕地系統(tǒng)。年均降水量 350～580mm （東南向西北遞減），蒸發(fā)量 1200～1600mm ，水文過程受季節(jié)性融雪補(bǔ)給影響顯著（4-6月徑流量占比達(dá) 45% ）。

1.1.3社會(huì)經(jīng)濟(jì)狀況

人口密度梯度差異明顯，天水市秦州區(qū) gt;260 人/km² ，而隴南西和縣 lt;80 人 /km² ;耕地占比 38.7% （2020年），近10年城鎮(zhèn)化率提升 14.2% ，農(nóng)業(yè)灌溉用水占流域總?cè)∷?62% 。

1.2數(shù)據(jù)來源與處理

1.2.1 遙感數(shù)據(jù)

一方面，應(yīng)用Landsat系列影像（1990-2020年，時(shí)間分辨率5年/期），通過GEE平臺篩選生長季影像（5-9月），云量 lt;10% ，共獲取 TM/ETM+/OLI 影像126景，完成輻射定標(biāo)、FLAASH大氣校正及NDWI指數(shù)增強(qiáng)。另一方面，采用高分二號（GF-2）影像（2015/2020年，空間分辨率 0.8m ）進(jìn)行分類驗(yàn)證，結(jié)合無人機(jī)航拍（大疆Phantom4RTK）獲取典型濕地樣區(qū)光譜特征。

1. 2.2 輔助數(shù)據(jù)

輔助數(shù)據(jù)包括地形數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、人類活動(dòng)數(shù)據(jù)等。其中，地形數(shù)據(jù)通過ASTERGDEMV3（ 30m 分辨率），提取坡度、匯水區(qū)等水文地形參數(shù)；氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)逐月降水、蒸發(fā)數(shù)據(jù)（0.5^°×0.5^°） ，經(jīng)ANUSPLIN插值降尺度至 1km ：人類活動(dòng)數(shù)據(jù)應(yīng)用夜間燈光指數(shù)（NPP-VIIRS）、土地利用變更調(diào)查數(shù)據(jù)（1：10萬），統(tǒng)計(jì)建成區(qū)擴(kuò)張與灌溉面積變化。

1. 2. 3 濕地分類體系

基于Ramsar公約分類標(biāo)準(zhǔn)，結(jié)合研究區(qū)實(shí)際，分為：河流濕地（永久性/季節(jié)性）沼澤濕地（草本/灌木）洪泛濕地等自然濕地，水庫/坑塘、灌溉渠系、鹽田等人工濕地，以及退耕還濕區(qū)、生態(tài)恢復(fù)工程區(qū)等過渡類型。

1.2.4數(shù)據(jù)創(chuàng)新性

一是融合了多源遙感數(shù)據(jù)構(gòu)建“中分辨率時(shí)序監(jiān)測 + 高分辨率空間驗(yàn)證\"雙模校驗(yàn)體系，分類總體精度達(dá) 89.3% （Kappa=0.85）;二是首次集成夜間燈光指數(shù)與灌溉用水臺賬數(shù)據(jù)，量化人類活動(dòng)強(qiáng)度空間異質(zhì)性；三是引入Sentinel-1SAR數(shù)據(jù)（2014-2020年）反演土壤含水量，增強(qiáng)水文阻隔效應(yīng)識別能力。

2研究方法

2.1濕地分類與變化檢測

2.1.1遙感影像預(yù)處理

采用LandsatTM/ETM +/OLI 影像（1990-2020年，5年/期）作為數(shù)據(jù)源，通過GoogleEarthEngine（GEE）平臺篩選云量 lt;10% 的生長季影像（5-9月），經(jīng)過輻射定標(biāo)、大氣校正、影像融合、幾何校正等流程進(jìn)行預(yù)處理。同時(shí)，融合GF-2影像與無人機(jī)數(shù)據(jù)，將分類精度提升至 89.3% 。

2.1.2濕地分類與精度驗(yàn)證

依據(jù)Ramsar公約標(biāo)準(zhǔn)，采用面向?qū)ο蠓诸悾╡Cognition平臺），結(jié)合NDWI（歸一化水體指數(shù)）與紋理特征（GLCM方差）提取濕地信息，再使用無人機(jī)航拍獲取300個(gè)隨機(jī)樣點(diǎn)進(jìn)行地面驗(yàn)證，最后計(jì)算總體精度（OA）Kappa系數(shù)及生產(chǎn)者精度（PA）。

2.1.3 變化檢測

利用動(dòng)態(tài)度模型計(jì)算單一濕地類型動(dòng)態(tài)度（K）與綜合動(dòng)態(tài)度（LC），分析濕地類型間的轉(zhuǎn)換路徑，識別主要流失方向。計(jì)算公式如下：

式中， U_a，U_b 分別為初期和末期濕地面積； T 為時(shí)間跨度。

2.2 景觀格局分析

2.2.1 指數(shù)選取

選擇破碎化指數(shù)、連通性指數(shù)、多樣性指數(shù)作為主要衡量指標(biāo)。其中，破碎化指數(shù)通過斑塊密度（PD）、邊緣密度（ED）衡量，連通性指數(shù)通過聚集度指數(shù)（AI）、景觀形狀指數(shù)（LSI）衡量，多樣性指數(shù)通過多樣性指數(shù)（SHDI）衡量。

2.2.2 空間分析

采用Getis-Ord Gi^* 統(tǒng)計(jì)量識別濕地退化熱點(diǎn)區(qū)（置信度 gt;95% ），通過計(jì)算濕地分布重心坐標(biāo)，分析空間演變趨勢。

2.3驅(qū)動(dòng)機(jī)制解析

2.3.1地理探測器模型

通過計(jì)算各驅(qū)動(dòng)因子的 q 值（解釋力），包括降水變化 （X₁） 、農(nóng)業(yè)擴(kuò)張 （X₂） 、城鎮(zhèn)化率 （X₃） 等進(jìn)行因子探測，然后分析因子間的交互作用（如 X₁∩ X₂ ），識別協(xié)同或拮抗效應(yīng)。計(jì)算公式如下：

式中， N_h 為子區(qū)樣本數(shù)； σ_h² 為子區(qū)方差。

2.3.2 結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）

應(yīng)用AMOS軟件，構(gòu)建“自然－人為－政策”三模塊驅(qū)動(dòng)框架，量化降水減少對濕地退化的直接效應(yīng) （β₁） 與間接效應(yīng) （β₂） 。

2.4生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)評估

2.4.1 服務(wù)功能

一方面應(yīng)用 InVEST 模型，結(jié)合土壤有機(jī)碳密度與植被生物量數(shù)據(jù)量化碳儲(chǔ)量；另一方面利用SWAT模型模擬氮磷削減量衡量水質(zhì)凈化情況，并采用MaxEnt模型預(yù)測關(guān)鍵物種適宜生境變化。

2.4.2 價(jià)值評估

使用當(dāng)量因子法，參照謝高地系數(shù)，計(jì)算濕地生態(tài)系統(tǒng)服務(wù)價(jià)值（ESV），量化濕地退化經(jīng)濟(jì)損失，進(jìn)行生態(tài)－經(jīng)濟(jì)協(xié)同評估。計(jì)算公式如下：

式中 ，A_i 為濕地面積； VC_i 為單位面積價(jià)值系數(shù)。

3結(jié)果分析

3.1濕地時(shí)空演變特征（1990-2020）

3. 1. 1 面積變化特征

研究區(qū)濕地總面積從1990年的 1 256km² 縮減至2020年的 1 098km² （減少 12.6% ），年均減少0.42% ，退化過程表現(xiàn)出明顯的階段性。其中，1990-2000年自然濕地減少 8.2% ，2000-2010年退化速率最高（年均減少率 0.95% ），2015年后受政策干預(yù)退化速率降低 18% ，到2020年人工濕地面積占比升至 32.7% 。

3.1.2 空間分異格局

上游（海拔 gt;2，500m 濕地面積減少 21.4% ，以沼澤濕地退化為主（NDWI均值下降0.15），熱點(diǎn)集中于洮河源頭 （Getis-OrdGi^*Z=3.28， ；中游（ 1，000～ ^2，500m 破碎化加劇，斑塊密度（PD）從0.38增至0.65，濕地重心向東南遷移 12.6km ；下游（ ζlt;1，000m） （2人工濕地?cái)U(kuò)張顯著 （+18.9% ），但自然濕地連通性指數(shù)（AI）下降 17.3% 。

3.1.3類型轉(zhuǎn)換路徑

濕地的主要流失方向包括：濕地 $$ 耕地（占轉(zhuǎn)換總量的 54.3% ）、濕地 $$ 建設(shè)用地（ 23.6% ）。而關(guān)鍵恢復(fù)路徑為耕地 $$ 濕地（2015年后占比提升至16.8% ），這與退耕還濕政策的實(shí)施高度相關(guān)（ _r=0.72 ）

3.2 景觀格局動(dòng)態(tài)

3.2.1破碎化趨勢

研究區(qū)的斑塊密度（PD）從1990年的0.42上升至2020年的0.81 （R²=0.89） ），其中上游增速最快（年均 +4.3% ），邊緣密度（ED）增加 62.7% ，這與農(nóng)業(yè)開墾邊界擴(kuò)張空間耦合。

3.2.2連通性退化

研究區(qū)全域聚集度指數(shù)（AI）下降 24.6% ，中游降幅最大（ （-31.2% ），與道路建設(shè)密度顯著負(fù)相關(guān)1 _r=-0.65 。另外，景觀形狀指數(shù)（LSI）從2.18增至3.07，表明濕地形態(tài)趨于復(fù)雜化。

3.2.3多樣性演變

Shannon指數(shù)（SHDI）從1.25降至0.93，反映出濕地類型均質(zhì)性降低。此外，濕地的空間異質(zhì)性也有所降低，下游區(qū)多樣性損失最顯著（SHDI下降39.1% ），與單一化水產(chǎn)養(yǎng)殖擴(kuò)張有關(guān)。

3.3驅(qū)動(dòng)力定量解析

3.3.1地理探測器結(jié)果

影響研究區(qū)空間分異的單因子貢獻(xiàn)度表現(xiàn)為：農(nóng)業(yè)擴(kuò)張（ （q=0.48）gt; 降水減少（ 城鎮(zhèn)化率 道路密度（ q=0.21 ），政策干預(yù)因子（ q=0.18， 在2015年后貢獻(xiàn)度提升至 0.25 。而農(nóng)業(yè)擴(kuò)張降水減少（ ?q=0.63 ）具有非線性增強(qiáng)效應(yīng)，解釋力提升 31.3% 。

3.3.2 結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）

自然驅(qū)動(dòng)路徑表現(xiàn)為降水減少直接導(dǎo)致濕地萎縮 （β=-0.41，Plt;0.001） ，并通過加劇灌溉需求產(chǎn)生間接效應(yīng)（ （β=-0.19） ；而人為驅(qū)動(dòng)路徑是GDP增長每提升 1% ，濕地面積減少 0.27% （標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)β=-0.33， ;政策調(diào)節(jié)效應(yīng)中生態(tài)補(bǔ)償投入每增加10萬元 /km² ，退化速率降低 1.8%（β=0.21） ）

4討論與建議

4.1討論

4.1.1 高原河谷濕地演變特殊性

對比黃河中下游濕地，渭河甘肅段濕地退化以農(nóng)業(yè)用水?dāng)D占為主導(dǎo)（貢獻(xiàn)度 48% ），而黃河三角洲以海水入侵為主（ _{（plt;0.05）} ；而且，高原濕地的水文連通性修復(fù)難度系數(shù)（ ?HCI=0.62 顯著高于下游沖積平原（ HCI=0.38） ，這與凍土層的阻隔效應(yīng)有關(guān)。此外，地表－地下水耦合效應(yīng)表現(xiàn)為地下水超采導(dǎo)致沼澤濕地土壤含水量下降（Sentinel-1反演值降低 0.13m³/m³ ），會(huì)觸發(fā)植被逆向演替（禾本科 $$ 藜科），傳統(tǒng)“以需定供\"水資源管理模式加劇水循環(huán)失衡（地表水利用率 gt;65% ）。

4.1.2驅(qū)動(dòng)機(jī)制的復(fù)雜性

研究區(qū)濕地變化的影響因子表現(xiàn)出交互非線性的特征，其中農(nóng)業(yè)擴(kuò)張與降水減少的交互作用（ q=0.63 ）導(dǎo)致濕地退化速率倍增，突破線性預(yù)測模型 ?R² 提升 31.2% ），而政策干預(yù)又存在3年滯后期（Granger因果檢驗(yàn)， F=4.27 ），可能與社區(qū)行為慣性相關(guān)。

4.2對策建議

4.2.1分區(qū)精準(zhǔn)治理

在生態(tài)敏感區(qū)（上游海拔 ，實(shí)施“生態(tài)流量紅線”（ ? 多年均值 40% ），建設(shè)海綿濕地（滯洪能力提升 30% ），并禁止新建地下水取水工程，現(xiàn)有井群密度能縮減至2眼 /km² ；在農(nóng)業(yè)密集區(qū)（中游河谷帶），推行節(jié)水灌溉配額制（單位產(chǎn)量耗水將下降 15% ），并配套生態(tài)溝渠建設(shè)（氮磷攔截率 gt; 40% ），同時(shí)設(shè)立濕地占補(bǔ)平衡指標(biāo)，占用 1hm² 須恢復(fù) 1.5hm² 等效生態(tài)功能。

4.2.2智慧監(jiān)測體系構(gòu)建

一方面，可以開展空－天－地協(xié)同監(jiān)測，通過部署物聯(lián)網(wǎng)水位傳感器（50個(gè) /km² ），實(shí)時(shí)傳輸水文數(shù)據(jù)，也可每月進(jìn)行1次無人機(jī)巡檢，精度要達(dá)到 0.1m ，以識別非法侵占行為；另一方面，可基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建生態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，提前6個(gè)月預(yù)測退化熱點(diǎn)，并開發(fā)預(yù)警平臺和政府－社區(qū)數(shù)據(jù)共享平臺。

4.2.3 市場化生態(tài)補(bǔ)償機(jī)制

可建立橫向補(bǔ)償標(biāo)準(zhǔn)體系，如：受益區(qū)按用水量0.3元 /m³ 支付上游保護(hù)區(qū)，并把碳匯交易試點(diǎn)（價(jià)格50元 /tCOe ）優(yōu)先納入甘肅碳市場。此外，在濕地保護(hù)政策中，可實(shí)行社區(qū)共管模式，通過成立濕地合作社，賦予村民 40% 的管護(hù)決策權(quán)，并把生態(tài)旅游收益的 30% 反哺給濕地修復(fù)基金。

5結(jié)論與展望

5. 1 主要結(jié)論

1990-2020年渭河甘肅段濕地面積縮減12.6%（1256--1098km²） ，呈現(xiàn)“上游自然濕地萎縮 （-21.4% ）、中游人工濕地破碎（ PD+92.8% ）、下游服務(wù)功能衰減 （ESV-25.3% ）\"的梯度分異格局，2010年為退化速率突變點(diǎn)（Pettitt檢驗(yàn)， U=38 ）。濕地重心向東南遷移 14.2km ，與隴海鐵路建設(shè)帶空間耦合（ _r=0.67） 。

另外，農(nóng)業(yè)擴(kuò)張（ ?-q=0.48? 與降水減少（ 為關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因子，二者交互作用使退化風(fēng)險(xiǎn)提升63% ;政策干預(yù)存在3年滯后期，2015年后退化速率降低 18% ，但人工濕地?zé)o法替代自然濕地生態(tài)功能（碳匯效率僅 38.2% ）。

5.2 研究展望

一方面，通過融合Sentinel-6地表水雷達(dá)數(shù)據(jù)（SWOT）與地下水示蹤技術(shù)，提升水文連通性監(jiān)測精度；另一方面，通過設(shè)計(jì)“氣候變化－人類活動(dòng)”雙驅(qū)動(dòng)情景模擬系統(tǒng)（CMIP6耦合ABM模型），解析凍融循環(huán)對高原濕地碳庫穩(wěn)定性的影響（控制實(shí)驗(yàn) + 同位素追蹤），并量化生態(tài)補(bǔ)償政策對社區(qū)行為的傳導(dǎo)機(jī)制（基于Agent-based模型）。

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