环境科学学报  2017, Vol. 37 Issue (11): 4366-4373
引用本文
孙楠, 朱渭宁, 程乾. 2017. 基于多年遥感数据分析长江河口海岸带湿地变化及其驱动因子[J]. 环境科学学报, 37(11): 4366-4373.
Sun N, Zhu W N, Cheng Q. 2017. Remote sensing time-series analysis of wetland variations and driving factors in estuarine and coastal regions of Yangtze River[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 37(11): 4366-4373.
基于多年遥感数据分析长江河口海岸带湿地变化及其驱动因子    [PDF全文]
孙楠1 , 朱渭宁1 , 程乾2     
1. 浙江大学海洋学院海岛海岸研究所, 舟山 316021;
2. 浙江工商大学区域生态环境与空间信息技术研究所, 杭州 310018
收稿日期: 2017-04-06; 修回日期: 2017-06-23; 录用日期: 2017-07-21
基金项目: 国家自然科学基金（No.41271417，41471346）；高分重大专项子课题（No.05-Y30B02-9001-13/15-4）
作者简介: 孙楠(1993—), 男, E-mail:sun_nan@zju.edu.cn
通讯作者（责任作者）: 程乾(1968—), 博士, 教授, 博士生导师, 主要从事环境遥感和城市规划研究.主持完成基金课题项目12个, 在国内外期刊发表论文20余篇, E-mail:qiancheng525@163.com
摘要: 研究河口海岸带湿地长时间演变对湿地保护管理和海岸带资源评估具有重要意义.本文获取长江口1979—2015年10景Landsat-MSS/TM/OLI影像和2015年13景GF1-PMS高空间分辨率数据，对比两个典型实验区分类算法，选用最优的决策树算法应用到长江口Landsat影像中，得到沿岸湿地要素近40年的面积变化情况.研究表明，2015年长江河口海岸带湿地总面积为4725 km2，自然湿地占63.5%，人工湿地占21.2%，湿地总面积相比1979年增加了662 km2，自然湿地面积减少了163 km2，而人工湿地面积增加了766 km2.长江口自然湿地面积在1979—2000年减少幅度较大，2000年后由于保护管理加强而减少幅度变小；人工湿地和建筑面积增加较为明显，主要是由于大型水库的修建和人工鱼塘开发及港口建设.湿地总的变化趋势为河口区不断淤积，自然湿地转变为人工湿地，人工湿地转变为建筑用地等非湿地；其中，滩涂面积减少283 km2，水库、养殖鱼塘和水稻田面积分别增加了92、355和319 km2，主要发生在崇明东滩和启东沿岸；非湿地中建筑用地面积增加154 km2，灌木草场面积减少147 km2，主要发生在上海和启东沿岸.同时比较分析长江口3个区域湿地驱动因子发现，北岸启东沿岸和南岸南汇东滩湿地因经济快速发展和港口水利工程修建，以及过度开垦滩涂等自然湿地使人工湿地增加明显；而长江上游径流量、区域降水和海平面上涨等自然因素控制着中支河道区（如崇明东滩）自然湿地的变化.
关键词: 长江口湿地     TM/OLI/PMS数据     长时间序列     时空分析     驱动因子    
Remote sensing time-series analysis of wetland variations and driving factors in estuarine and coastal regions of Yangtze River
SUN Nan1, ZHU Weining1, CHENG Qian2    
1. Institute of Island and Coastal Research, Ocean College, Zhejiang University, Zhoushan 316021;
2. Institute of Regional Eco-environment and Spatial Information Technology, Zhejiang Gongshang University, Hangzhou 310018
Received 6 April 2017; received in revised from 23 June 2017; accepted 21 July 2017
Supported by the National Natural Science Foundation of China (No.41271417, 41471346) and the High Resolution Earth Observation Systems of National Science and Technology Major Projects(No.05-Y30B02-9001-13/15-4)
Biography: SUN Nan(1993—), male, E-mail:sun_nan@zju.edu.cn
*Corresponding author: CHENG Qian, E-mail:qiancheng525@163.com
Abstract: Studying time-series wetland changes is important for protecting and managing wetland and evaluating coastal resources.In this paper, 10 Landsat images in 1979, 1988, 2000, 2009 and 2015 as well as 13 images from GF-1 PMS in 2015 were used to study wetland in estuarine and coastal regions of the Yangtze River.We compared five remote sensing image classification methods, and we used the decision tree method which gives the best classification accuaracy.The classification results show that in Yangtze River estuarine and coastal regions, wetland area is 4725 km2, in which the natural wetland area accounts for 63.5% (3000 km2), the human-made wetland area accounts for 21.2% (1002 km2) in 2015.From 1979 to 2015, the total wetland area has increased 662 km2-the growth of human-made wetlands positively contributed to 766 km2 due to the development and constructions of large reservoirs, aquaculture ponds, and ports. The natural wetlands area shrunk to 920 km2 at 2000. After that, the natural wetland coverage keeps relatively stable because of the enhancement of wetland protection and management.The general variation trend is the gradually deposition in estuarine zones and transformations from natural wetland to constructed wetland, and further from constructed wetland to the construction land.Tidal flat has decreased 283 km2, but reservior, aquaculture pond and paddy field in Chongming Dongtan and Qidong coasts have increased 92, 355 and 319 km2, respectively.Also, built-up has gain of 154 km2 and shrub has decreased 147 km2.We also analyzed and compared different environment driving factors related to wetland variations in the study site.The wetlands in Qidong coasts and Nanhui Dongtan are greatly affected by human activities due to the rapid economic development and hydraulic projects.The over-reclamation of natural wetlands contribute to the growth of constructed wetland.The changes of the middle zones are mainly affected by runoff, precipitation and sea level rise.
Key words: Yangtze estuarine wetland     TM/OLI/PMS data     long-time series     spatiotemporal analysis     driving factors    
1 引言(Introduction)

湿地生态系统有着较高的生产力和物种多样性, 在减弱洪水、污染物降解和景观生态方面有着独特功能, 同时在全球气候变化和二氧化碳循环中扮演着重要的角色(段晓男等, 2008; 李丽锋等, 2013; Herbert et al., 2015).根据Costanza等(2014)对湿地生态服务价值的研究, 湿地生态系统主要提供的生态系统服务功能包括供给服务(食物生产)、调节服务(调蓄水源、调节气候、净化水体、提供栖息地等)、支持功能(废物处理、维持生态多样性等)、文化服务(教育教学、科研、旅游等).因此, 湿地被誉为“地球之肾”.由于一系列自然因素和人类活动, 湿地正遭受着气候变化、海平面上涨、过度利用及其他因素的影响而急剧减少(韩大勇等, 2012; 刘峰等, 2011).中国林业局第二次全国湿地调查结果显示, 截至2013年末, 全国湿地面积为53602600 hm2, 约占国土面积的5.58%, 相比于第一次全国湿地调查减少了3396300 hm2, 减少速率为8.82%(耿国彪, 2014).

长江是世界第四长河, 地处中国东部经济最发达的长三角地区, 而长江口湿地既包括河口湿地特征, 又具有海岸带生态服务价值, 在我国众多河口区中具有代表性, 研究其湿地分布和演变对了解我国河口地区湿地资源及现状具有重要的意义(刘晓曼等, 2013; Zuo et al., 2013).综合前人观点发现, 湿地遥感研究仍存在诸多争议问题(张树文等, 2013)：首先, 湿地类别分类标准是否具有普适性, 牟晓杰等(2015)建立了中国滨海湿地3种分类系统, 但光学遥感受限于光谱难以按照水文植被分类, 其他学者如邸向红等(2014)提出了适用于遥感数据和制图精度的海岸带分类系统.其次, 众多分类算法的最优选择是精确分类的关键, Niu和Zhao等使用Landsat遥感数据, 采用不同的解译算法绘制全国和地区尺度上的湿地分布(Niu et al., 2009; Zhao et al., 2010), 说明特定遥感数据的最优分类算法尚未达成共识；湿地长时间演变的特征分析和转型趋势仍是了解海岸带环境变化的重要途径, 遥感较其他方法能否准确监测湿地变化需要验证(刘红玉等, 2009).最后, 驱动湿地长时间变化的因子具有复杂性(宫宁等, 2016), 相关分析表明, 天津滨海湿地退化驱动因素受控于社会经济发展(肖庆聪等, 2012), 而黄河三角洲湿地动态变化主要受断流、水沙等自然因素影响(刘峰等, 2011)；还有学者发现, ENSO和热带气旋等气候事件控制着流域径流量和河口淤积泥沙含量等(Zhang et al., 2007; Darby et al., 2016), 大尺度和区域影响因素还有待讨论.

评估大范围和长时间的土地利用和环境变化是当前研究的热点, 实地调查和站点监测等传统测量手段受限于时空范围, 并且耗时耗力, 而基于3S的方法不仅可以分析历史影像的变化, 同时综合了湿地周围地物类型的信息变化(党安荣等, 2003; Davranche et al., 2010).全球Landsat数据序列集是研究长时间变化的最佳遥感数据(Wulder et al., 2016).基于此, 本文同时使用国产GF-1 PMS 8 m多光谱数据作为补充, 以弥补Landsat在空间分辨率上的不足(王庆等, 2010).综合多源遥感和辅助数据, 针对以上问题, 提出合理化的湿地监测流程：①结合实地调查准确划分长江口湿地类型, 并比较不同分类算法的精度；②将最优算法应用到Landsat时间序列数据, 监测长江口1979—2015年间自然湿地和人工湿地资源的变化；③结合多种水文(径流量、输沙量、降水)和社会经济数据(GDP、人口)分析导致长江口南、北、中支湿地40年变化的驱动因子, 探讨长江口海岸湿地演变和影像因素, 以期为保护和管理河口湿地提供有价值的参考.

2 材料与方法(Materials and methods) 2.1 研究区域

长江口位于长江三角洲入海口处, 该区域包含上海市和启东市, 地处杭州湾北部, 东海以西(图 1).河口区主要为冲积平原, 平均高程4 m, 为亚热带湿润气候, 全年平均温度16.1 ℃(Tian et al., 2015).由于河道系统复杂(Liu et al., 2010), 将其分为3个部分：北支(启东和海门市)、南支(上海市)和中部河道区(崇明岛和九段沙), 南、北、中支部分包含重要的湿地保护区(图 1黑线框, 1.启东海岸带湿地; 2.崇明东滩、九段沙湿地; 3.南汇东滩湿地).本文所研究的区域(图中半透明区域)为海岸带湿地, 范围自1979年影像平均高潮线向内陆推进1 km, 至平均低潮线向河口外海延伸至水下6 m(Ramsar Convention Secretariat, 2013).河口区主要分布了盐沼和潮滩等喜水性湿地植被, 陆地以常绿和落叶乔木为主, 崇明岛包含大片重要农用地.

图 1 研究区概况 (编号1~20为实测点编号) Fig. 1 Study area of Yangtze Estuary wetland
2.2 数据采集与处理

遥感数据：10景Landsat-MSS/TM/OLI来源于美国地质勘探局, 13幅GF-1 PMS影像来源于中国资源卫星应用中心, 影像信息见表 1.水文经济数据：包括长江口地区常年降水量及GDP(统计年鉴)、长江干流大通站径流量、泥沙量(长江水利委员会泥沙公报)、海图水深数据(海道测量局).现场数据：2016年11月24—25日对典型湿地类别进行实地采样, 如崇明东滩沼泽、滴水湖水库、启东海岸养殖鱼塘等(图 1实测点编号).遥感影像数据处理使用ENVI 5.1、易康9.0软件, 经过辐射定标、几何校正、波段组合、拼接等处理；制图采用ArcGIS 10.1.水文经济数据的分析由MATLAB和Excel完成.

表 1 影像获取信息 Table 1 Image acquisition information
2.3 湿地分类

由于河口湿地的复杂性, 本文综合国际湿地公约(Ramsar Convention Secretariat, 2013)和中国国家湿地分类标准, 同时结合现场勘查和Google Earth(GE)影像目视, 将长江河口海岸带湿地分为两大类：自然湿地4种, 人工湿地3种, 另外包括3种非湿地类别(由于季节差异, 休耕地和水稻田之间存在相互转换).对比GF-1、Landsat-8和GE影像和实地验证, 人工解译10种地物类别, 对比结果见表 2.

表 2 湿地类别对比 Table 2 Wetland categories from Landsat, GF and GE and In-suit
3 结果和讨论(Results and discussion) 3.1 分类方法比较及精度评价

对比2015年8月2—3日同期GF-1 PMS和Landsat-8数据, 将崇明东滩和启东海岸带湿地作为分类算法比较的典型实验区, 其中, GF数据使用易康9.0面向对象算法进行高精度分类(李娜等, 2011), Landsat-8数据使用5种分类器, 分别是非监督分类中的迭代自组织, 监督分类中的最大似然和支持向量机, 基于CART算法的决策树, 以及面向对象.样本点的选取根据实地验证地和表 2.

GF-PMS面向对象分类结果选取实测点和GE中的30个样点进行验证, 分类精度达到96%, 以此作为真实分类影像与Landsat影像5种分类算法结果进行比较, 崇明东滩的精度评价结果如表 3所示.两个实验区分类算法比较结果表明, 针对Landsat数据的最佳分类器为决策树(总精度87%), 面向对象、支持向量机和最大似然结果在可接受范围, 非监督分类结果较差.

表 3 Landsat 5种分类方法的精度比较 Table 3 Accuary comparsion of five classification using Landsat
3.2 长江口湿地分类结果

由3.1节分析可知, 5种分类算法中, 两个典型复合湿地区为决策树分类精度最高, 平均Kappa系数达到了0.84, 满足长江口湿地分类的制图要求.图 2为应用决策树方法对研究区影像进行分类的结果.图 3为2015年8月3日长江河口海岸带湿地面积比例, 由统计结果可知, 长江河口海岸带湿地共计4724.81 km2, 其中, 自然湿地面积为2999.51 km2, 占比为63.48%, 人工湿地面积为1002.33 km2, 占比为21.21%, 非湿地面积为722.97 km2, 自然湿地中由于河口海岸带水域占68.77%, 因此, 实际陆地自然湿地面积为936.64 km2.从分布情况看, 水稻田和休耕地主要分布在崇明岛北部和东部地区, 农业用地面积共485.16 km2, 与2016年崇明县统计年鉴公布的耕地面积505.93 km2大体一致, 这也说明分类精度较高; 养殖水域主要分布在启东市海岸区域, 共148.81 km2.对比Tian等(2015)在2013年对上海市海岸带湿地的统计结果(2691 km2)和上海、江苏两省(市)林业局公布的湿地资源面积总和(8081 km2), 本文所关注的河口区海岸带湿地得到了较为准确的结果.

图 2 五期长江河口海岸湿地决策树分类结果 Fig. 2 Classification result of Yangtze estuarine and coastal wetland from 1979 to 2015

图 3 2015年长江河口海岸带地物类别面积和占比 Fig. 3 Percentage of Yangtze estuarine and coastal wetland categories
3.3 长江口海岸湿地40年变化监测 3.3.1 总体变化

近40年来, 长江口海岸带湿地总面积增加了662 km2, 自然湿地减少了163 km2, 人工湿地增加了766 km2, 建筑用地增加了154 km2.由于河口区的不断淤积, 湿地总面积显现不断增长趋势, 其中, 主要贡献来源于人工湿地的快速增加, 新建水库和养殖鱼塘大量出现在河口淤积处.自然湿地自1979年开始减少, 2000年后呈现稳定, 但其中滩涂面积不断缩减, 浅水域受径流量和降水及海平面上涨的影响, 使水域面积总体保持不变.图 4列举了1979—2015部分湿地类别变化结果.由图可知, 1979—2015年长江河口水转换为陆地面积共862 km2, 陆地转河口水面积84 km2, 说明近40年河口区域的主要变化表现为为陆地淤积, 其中, 大部分水陆转化结果发生在湿地转移区域.分析可知, 40年间主要发生了河口海岸浅水和深水向沼泽和滩涂转移472 km2, 沼泽滩涂向水库、养殖鱼塘农田转移338 km2, 同时存在因影像季节不同休耕地和水稻田之间的转变.

图 4 1979—2015年长江口湿地面积变化 Fig. 4 Wetland change in Yangtze Estuary from 1979 to 2015
3.3.2 南、北、中支湿地变化

长江口北支主要为启东海岸带湿地, 南支为上海南汇东滩湿地.滩涂作为重要的土地储备资源, 近年来上海、江苏两地的滩涂利用率大大增加(熊万英等, 2004; 陈基炜等, 2005), 滩涂转变为人工湿地和海岸带水利工程用地, 1979年北支海岸带滩涂面积为341.94 km2, 2015年只有163.21 km2, 减少了52.3%;此外, 水库和养殖鱼塘面积共增加135.23 km2, 建筑用地增加61.63 km2.南汇东滩近40年共增加人工湿地面积169.82 km2、建筑用地面积76.67 km2, 图 5a展示了南汇东滩湿地平均高潮线推进和面积变化.中部河道区自然湿地面积增加最多, 共增加590.05 km2, 主要以崇明岛东滩、九段沙部分淤积为主, 由河口海岸水形成滩涂, 继而转变为人工湿地.崇明东滩近40年共淤积面积175.42 km2, 其中, 1979—1988年、1988—2000年、2000—2009年和2009—2015年崇明岛东滩淤积面积分别为93、49、21、12 km2.图 5b同样表明了平均高潮线不断向外延伸, 同时也出现1979年由滩涂形成岛屿后被海水侵蚀淹没的现象.

图 5 南汇(a)、崇明(b)东滩湿地平均高潮线推进和面积变化 Fig. 5 Change of high tide line and wetland area in Nanhui(a) and Chongming(b) dongtan
3.4 驱动因子分析

研究发现, 南、北、中支湿地呈现不同的影响因子, 南、北支湿地变化与人类活动关系紧密, 而中部河道区由于人类开发较少, 且主要是河口淤积形成的岛屿, 湿地变化受降水和径流量等自然水文因素影响较大.

北支启东市自1979年GDP统计增长与海岸带人工湿地面积增加的趋势相同, 与滩涂面积变化相反, 说明人类活动大量开垦滩涂等自然湿地转变为人工湿地(图 6a).南支新增水库面积和建设用地增加同样与人口增加趋势相同(图 6b), 主要是由于上海市在过去40年中经济快速发展, 在河口海岸区域建设了大量水运港口; 其他大型水利工程, 如青草沙水库(陆忠民等, 2009)、启东市威尼斯拦海旅游工程、南汇滴水湖、围海建造水库等储水区和观景设施, 以及九段沙深水航道工程(Li et al., 2016)都在一定程度上增加了人工湿地和建筑用地的面积.统计分析南、北支人工湿地面积与GDP和人口的相关系数分别为0.65和0.53, 进一步说明南、北两支人工湿地与当地社会经济发展关系密切.

图 6 南、北支湿地面积变化与社会经济因素关系 (a.北支, b.南支) Fig. 6 Relationships between wetland change and social economy

中支湿地变化受降水和径流量控制, 根据统计资料分析, 发现长江径流量和区域年平均降水呈一定正比关系, 相关系数达到0.62.如图 7b所示, 2000年长江径流量较常年高, 处于丰水期阶段, 导致淹没部分滩涂和浅水, 自然湿地明显减少.同时, 长江上游泥沙含量不断减少制约了湿地面积增加的速度(图 7c), 将崇明东滩湿地平均分为7个断面(图 5b), 研究断面朝向对东滩淤积变化的影响, 结果表明, 近40年断面345淤积面积占东滩的68.2%, 且淤积速度最快.从淤积速度上看, 总体面积增加速度呈下降趋势, 1979—1988年间7个断面年平均增加面积为1.49 km2, 而2009—2015年平均增加面积仅有0.28 km2, 研究发现, 自2000年以后东滩湿地淤积速率迅速下降, 与长江输沙含量降低的相关系数达到0.84, 这可能与长江上游水力工程关系密切, 如三峡大坝的修建大幅减少了径流量和泥沙含量(Yang et al., 2007), 同时全球变暖导致海平面上涨, 不断侵蚀海岛海岸带地区(Tian et al., 2010).

图 7 中支湿地变化与自然因素的关系 Fig. 7 Relationship between Wetland change and natural factors
4 结论(Conclusions)

1) 2015年长江河口海岸带湿地面积为4724.82 km2, 其中, 自然湿地面积2999.51 km2, 人工湿地面积1002.33 km2, 各类型湿地面积比例大小依次为河口海岸水域、沼泽、滩涂、养殖鱼塘、水稻田和水库.1979—2015年, 湿地总面积呈上涨趋势, 共增加662.80 km2; 自然湿地面积面积在1979—2000年先减少, 2000年后由于保护管理加强有所增加继而保持大体不变; 人工湿地和建筑面积增加较为明显, 共增加921.19 km2, 主要由于大型水库的修建、人工鱼塘的开发和港口建设.长江口湿地目前仍以自然湿地为主并且不断淤积, 但其比重在不断降低, 变化趋势为自然湿地转变为人工湿地且呈快速增加状态, 应该采取合理的保护措施阻止该区域的生态系统服务功能进一步降低.

2) 长江口南、北支和中部河道区域湿地变化受不同驱动因子影响.北支启东海岸带和上海沿岸湿地面积增加与社会经济数据增长一致, 主要表现为两地人工湿地面积增加, 由滩涂转变为人工湿地再转变为建筑用地等非湿地.崇明岛东滩湿地自1979年不断向外推进, 至2015年共淤积面积175.42 km2, 但由于长江上游输沙量减少, 淤积速率下降迅速, 且在长江年平均径流量处于丰水期、年平均降水量充足的情况下中部河道区湿地明显减少, 说明中部河道区湿地受自然因素控制明显.

参考文献
陈基炜, 梅安新, 袁江红. 2005. 从海岸滩涂变迁看上海滩涂土地资源的利用[J]. 上海国土资源, 2005, 26(1): 18–20.
Costanza R, de Groot R, Sutton P, et al. 2014. Changes in the global value of ecosystem services[J]. Global Environmental Change, 26: 152–158. DOI:10.1016/j.gloenvcha.2014.04.002
党安荣, 史慧珍, 何新东. 2003. 基于3S技术的土地利用动态变化研究[J]. 清华大学学报自然科学版, 2003, 43(10): 1408–1411.
Darby S, Hackney C, Leyland J, et al. 2016. Fluvial sediment supply to a mega-delta reduced by shifting tropical-cyclone activity[J]. Nature, 539(7628): 726.
Davranche A, Lefebvre G, Poulin B. 2010. Wetland monitoring using classification trees and SPOT-5 seasonal time series[J]. Remote Sensing of Environment, 114(3): 552–562. DOI:10.1016/j.rse.2009.10.009
邸向红, 侯西勇, 吴莉. 2014. 中国海岸带土地利用遥感分类系统研究[J]. 资源科学, 2014, 36(3): 463–472.
段晓男, 王效科, 逯非, 等. 2008. 中国湿地生态系统固碳现状和潜力[J]. 生态学报, 2008, 28(2): 463–469.
耿国彪. 2014. 我国湿地保护形势不容乐观--第二次全国湿地资源调查结果公布[J]. 绿色中国, 2014(3): 8–11.
宫宁, 牛振国, 齐伟, 等. 2016. 中国湿地变化的驱动力分析[J]. 遥感学报, 2016, 20(2): 172–183.
韩大勇, 杨永兴, 杨杨, 等. 2012. 湿地退化研究进展[J]. 生态学报, 2012, 32(4): 1293–1307.
Herbert E R, Boon P, Burgin A J, et al. 2015. A global perspective on wetland salinization:ecological consequences of a growing threat to freshwater wetlands[J]. Ecosphere, 6(10): 1–43.
李丽锋, 惠淑荣, 宋红丽, 等. 2013. 盘锦双台河口湿地生态系统服务功能能值价值评价[J]. 中国环境科学, 2013, 33(8): 1454–1458.
李娜, 周德民, 赵魁义. 2011. 高分辨率影像支持的群落尺度沼泽湿地分类制图[J]. 生态学报, 2011, 31(22): 6717–6726.
Li X, Liu J P, Tian B. 2016. Evolution of the Jiuduansha wetland and the impact of navigation works in the Yangtze Estuary, China[J]. Geomorphology, 253: 328–339. DOI:10.1016/j.geomorph.2015.10.031
刘峰, 李秀启, 董贯仓, 等. 2011. 黄河口滨海湿地水质污染物现状研究[J]. 中国环境科学, 2011, 31(10): 1705–1710.
Liu H, He Q, Wang Z, et al. 2010. Dynamics and spatial variability of near-bottom sediment exchange in the Yangtze Estuary, China[J]. Estuarine Coastal & Shelf Science, 86(3): 322–330.
刘红玉, 林振山, 王文卿. 2009. 湿地资源研究进展与发展方向[J]. 自然资源学报, 2009(12): 2204–2212. DOI:10.11849/zrzyxb.2009.12.018
刘晓曼, 王桥, 庄大方, 等. 2013. 湿地变化对双台河口自然保护区服务功能的影响[J]. 中国环境科学, 2013, 33(12): 2208–2214.
陆忠民, 卢永金, 宋少红, 等. 2009. 青草沙水库建设与长江口综合整治关系研究[J]. 给水排水, 2009, 35(1): 55–58.
牟晓杰, 刘兴土, 阎百兴, 等. 2015. 中国滨海湿地分类系统[J]. 湿地科学, 2015, 13(1): 19–26.
Niu Z G, Peng G, Xiao C, et al. 2009. Geographical characteristics of China's wetlands derived from remotely sensed data[J]. Science China Earth Sciences, 52(6): 723–738. DOI:10.1007/s11430-009-0075-2
Ramsar Convention Secretariat.2013.Convention manual:a guide to the convention on wetlands.Gland, Switzerland[Z].The Secretariat of the Convention on Wetlands
Tian B, Zhang L, Wang X, et al. 2010. Forecasting the effects of sea-level rise at Chongming Dongtan Nature Reserve in the Yangtze Delta, Shanghai, China[J]. Ecological Engineering, 36(10): 1383–1388. DOI:10.1016/j.ecoleng.2010.06.016
Tian B, Zhou Y X, Thom R M, et al. 2015. Detecting wetland changes in Shanghai, China using FORMOSAT and Landsat TM imagery[J]. Journal of Hydrology, 529: 1–10. DOI:10.1016/j.jhydrol.2015.07.007
王庆, 廖静娟. 2010. 基于Landsat TM和ENVISAT ASAR数据的鄱阳湖湿地植被生物量的反演[J]. 地球信息科学学报, 2010, 12(2): 282–291.
Wulder M A, White J C, Loveland T R, et al. 2016. The global Landsat archive:Status, consolidation, and direction[J]. Remote Sensing of Environment, 185: 271–283. DOI:10.1016/j.rse.2015.11.032
肖庆聪, 魏源送, 王亚炜, 等. 2012. 天津滨海新区湿地退化驱动因素分析[J]. 环境科学学报, 2012, 32(2): 480–488.
熊万英, 王建. 2004. 江苏沿海滩涂可持续发展研究[J]. 国土与自然资源研究, 2004(4): 52–54.
Yang S L, Zhang J, Xu X J. 2007. Influence of the Three Gorges Dam on downstream delivery of sediment and its environmental implications, Yangtze River[J]. Geophysical Research Letters, 341(10). DOI:10.1029/2007GL029472
张树文, 颜凤芹, 于灵雪, 等. 2013. 湿地遥感研究进展[J]. 地理科学, 2013, 33(11): 1406–1412.
Zhang Q, Xu C Y, Jiang T, et al. 2007. Possible influence of ENSO on annual maximum streamflow of the Yangtze River, China[J]. Journal of Hydrology, 333(2/4): 265–274.
Zhao H, Cui B, Zhang H, et al. 2010. A landscape approach for wetland change detection (1979—2009) in the Pearl River Estuary[J]. Procedia Environmental Sciences, 2(6): 1265–1278.
Zuo P, Li Y, Liu C A, et al. 2013. Coastal wetlands of China:Changes from the 1970s to 2007 based on a new wetland classification system[J]. Estuaries and Coasts, 36(2): 390–400. DOI:10.1007/s12237-012-9575-y