1980-2020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制.pdf

42卷海洋通报http:/19802020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制杨昀则1，田鹏2，李加林2,3,4（1.宁波大学土木工程与地理环境学院，浙江宁波315211；2.宁波大学地理与空间信息技术系，浙江宁波315211；3.宁波大学东海研究院，浙江宁波315211；4.宁波陆海国土空间利用与治理协同创新中心，浙江宁波315211）摘要：开展东海沿海城市水域系统时空分布特征及驱动机制研究，促进高强度开发下沿海城市的水资源保护和社会经济高质量发展。基于东海沿海城市19802020年8期土地利用数据，结合土地利用模型和景观格局指数分析水域系统时空变化，以地理探测器揭示各水域系统变化的驱动因素。结果表明：（1）河流、海涂、滩地面积趋于下降，而湖泊和水库坑塘面积趋于增长，其水库坑塘扩张最为明显，增长幅度达80.73%。（2）水域系统转换剧烈，河流、海涂和滩地面积转出大于转入，而湖泊和水库坑塘面积转出小于转入，不同年份转换特征具有差异性，但均呈现出海洋海涂其他地类（耕地、建设用地、水库坑塘等）的转换特征。（3）水域景观整体上趋于复杂化和破碎化，最大斑块指数（LPI）、边缘密度（ED）、连通度（COHESION）、聚集度（AI）、香农多样性指数（SHDI）、香农均匀度指数（SHEI）均趋于下降。不同水域系统的景观类型水平指数具有差异性。（4）自然因素奠定了水域系统分布的空间格局，而社会经济因素加速了水域系统发生转换。关键词：水域系统；驱动机制；地理探测器；东海中图分类号：X87文献识别码：A文章编号：1001-6932(2023)04-0430-14Doi:10.11840/j.issn.1001-6392.2023.04.007收稿日期：2022-07-07；修订日期：2022-08-22基金项目：国家自然科学基金（42276234；41976209）作者简介：杨昀则（1996），硕士研究生，主要从事水资源开发与管理方面研究，电子邮箱：DFZZ通信作者：李加林，博士，教授，主要从事海岸带资源开发与管理方面研究，电子邮箱：Spatiotemporal variation characteristics and driving mechanisms ofcoastal urban water systems in the East China Sea from 1980 to 2020YANG Yunze1,TIAN Peng2,LI Jialin2,3,4（1.School of Civil&Environment Engineering and Geography Science,Ningbo University,Ningbo 315211,China;2.Department of Geography and Spatial Information Techniques,Ningbo University,Ningbo 315211,China;3.Donghai Academy,Ningbo University,Ningbo 315211,China;4.Collaborative Innovation Center for land and marinespatial utilization and governance research at Ningbo University,Ningbo 315211,China）Abstract:Carry out research on the spatiotemporal distribution characteristics and driving mechanism of the coastal urbanwater system in the East China Sea,and promote water resource protection and high-quality social and economic developmentin coastal cities under high-intensity development.Based on the land use data of the coastal cities in the East China Sea from1980 to 2020,combined with the land use model and landscape pattern index,the spatiotemporal changes of the water systemare analyzed,and geographic detectors are used to reveal the driving factors of the changes in the water system.The resultsshowed that:(1)The area of rivers,tidal flats,and beaches tended to decrease,while the area of lakes and reservoirs and pondstended to increase.The expansion of reservoirs and ponds was the most significant,with an increase of 80.73%.(2)Theconversion of water system was violent.The area of rivers,tidal flats and beaches were transferred out more than transferredin,while the area of lakes and reservoirs and ponds transferred out was smaller than transferred in.The transfer characteristicsof different years were different,but seawater tideland others conversion characteristics of land types(farmland,海洋通报MARINE SCIENCE BULLETIN第42卷第4期2023年8月Vol.42,No.4Aug.20234期http:/construction land,reservoirs,ponds,etc.).(3)The water landscape tended to become more complex and fragmented as a whole.Its largest patch index(LPI),edge density(ED),connectivity(COHESION),aggregation index(AI),Shannon diversity index(SHDI)and Shannon evenness index(SHEI)both tended to decline.The landscape type level index of different water systemwas also different.(4)Natural factors established the spatial pattern of water system distribution,while social and economicfactors accelerated the transformation of water system.Keywords:water system;driving mechanism;geographic detector;East China Sea水域系统主要指天然陆地水域和水利设施用地，集中表现为河流、湖泊、水库坑塘、湿地等1-3，具备水源供给、物质生产、生态系统服务、调节气候、蓄水灌溉、蓄洪航运和灌溉等多项生态功能4-5。尤其是当前城市化扩张不断加快，水域系统中的河流、湖泊、湿地等对改善城市热岛效应、营造城市景观、供给城市居民休闲娱乐等发挥着重要作用6-8。但在高强度开发下的水域系统也面临着空间缩减、生态服务功能下降、环境污染等多重威胁，并直接或间接反作用于人类社会9。故开展水域系统时空变化分析具有重要的现实意义，揭示当前水域系统面临的现状及影响因素，可为区域水域环境保护与治理、土地利用规划和政策制定提供理论依据。水域系统监测是分析水域系统时空变化特征的前提，且水域系统在自然和人为因素影响下波动变化较大，大幅增加了水域系统监测的难度10-12。而遥感卫星影像以其覆盖广、实时监测、精度高等优势被广泛投入地物（河流、湖泊、湿地等）识别工作中13-14。基于遥感影像中水体独特的光谱特征，构建具有代表性的水体指数，其归一化差异水体指数、改进归一化差异水体指数等被广泛应用于水体识别研究15-18。如郭山川等基于 GEE（Google Earth Engine）云计算平台和Sentinel-1数据实现了对长江中下游洪涝监测19。万华伟等利用MODIS数据以归一化差异水体指数对呼伦湖进行了长时间监测20。Dang 等基于Landsat影像数据对越南湄公河三角洲湿地进行了精细分类与制图21。水域系统作为地表自然系统的重要组成部分，其时空变化与区域自然环境、社会经济发展密切相关，当前众多学者结合相关性系数、主成分分析、地理探测器、时空地理加权、logistics 回归等模型探究水域系统的驱动因素，并取得较好的解释效果和研究成果24-26。但仍可从以下方面对水域系统研究进行丰富与补充，首先，已有研究受数据获取的限制，多选取区域单一水域系统类型（河流、湖泊等）作为研究对象22-24，而对区域多种地表水域系统（河流、湖泊、水库坑塘、湿地等）研究较少。其次，前人研究时间跨度多停留在20年左右及其以内25，而水域系统演化过程需要更长时间序列来揭示其时空变迁特征。此外，前人对水域系统研究区域选择多以特定行政区或者流域湖泊为研究对象24-25，对高强度开发下的较大尺度且跨多省份的沿海区域研究较少。最后，前人对驱动因素选取指标有待进一步丰富，且以地理探测器模型来揭示水域系统变化的驱动因素进行较好的指示意义，可通过指标交互作用更好地探究主导驱动因素。东海沿海城市作为我国海洋经济发展的前沿阵地，社会经济发达，城市化水平高，且各种水域系统分布范围广，季风气候影响下降水丰沛，使得河流径流量较大、湖泊和水库坑塘遍布，水域系统对高强度开发下的东海沿海城市社会经济发展起着显著促进作用。前人对东海沿海区域研究集中于岸线、土地利用、生态风险等27-28，其水域系统的时空变迁还需要进一步丰富和探究。故文章以东海沿海城市水域系统为研究对象，分析五类水域系统面积变化、转移变迁和景观格局特征，探究自然和社会经济驱动下的五类水域系统影响因素，以期丰富沿海水域系统研究，为东海沿海城市水域系统保护、生态文明建设、人类社会与水域环境的可持续发展提供理论与实践指导。1研究区概况研究区主要包括上海市、浙江省与福建省的沿海城市26，地貌单元以丘陵为主，其次是小起伏山地和平原，地势由西向东递减。地处亚热带季风气候区，热量丰富，雨水充沛，降雨主要集中在夏季，且季节分配不均匀27。水域资源丰富，河流众多，河网密布，社会经济较为发达，人口密集。主要包含上海市、嘉兴市、杭州市区、绍杨昀则 等：19802020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制43142卷海洋通报http:/兴市、宁波市、台州市、温州市、宁德市、福州市、莆田市、泉州市、厦门市、漳州市共计13个研究小单元（图1）。2研究方法与数据来源2.1数据来源与说明土地利用是人类活动作用于地球表面的直接表现形式，表征着人类社会经济发展对自然生态系统的相互作用。利用中国科学院资源环境科学数据中心（http:/）的土地利用数据，该数据集基于长时序的Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像，经过影像处理（主要包括辐射校正、大气校正、裁剪和拼接等）和目视解译，构建了国家尺度110万比例尺的多期土地利用/土地覆盖专题数据库，主要包括6大类和25个小类，解译精度大于 85%，能够满足研究需要。本文选取了1980 年、1990 年、1995 年、2000 年、2005 年、2010年、2015年和2020年土地利用数据，按其土地利用分类系统，以天然陆地水域和水利设施用地为主的陆地水域作为主要研究对象，水域大类下包括河流、湖泊、水库坑塘、海涂和滩地，其中河流指天然形成或人工开挖的河流及主干常年水位以下的土地，人工渠包括堤岸；湖泊指天然形成的积水区常年水位以下的土地；水库坑塘指人工修建的蓄水区常年水位以下的土地；海涂指沿海大潮高潮位与低潮位之间的潮浸地带；滩地指河、湖水域平水期水位与洪水期水位之间的土地。年均降水和年均温度来自中国气象数据网（http:/），通过克里金插值得到30 m分辨率的气象数据。DEM数据来自地理空间数据云（http:/），分辨率为 30 m。行政边界数据来自全国地理信息资源目录服务系统（https:/）。此外，社会经济数据主要来自各地级市统计年鉴数据。若部分年份存在空缺以平滑法或平均值代替。数据处理主要通过ArcGIS10.5、Origin2020专业软件。2.2.1水域动态变化分析基于研究区 19802020 年多期土地利用数据，统计其水域面积，以土地利用转移矩阵分析水图1研究区地理位置120E125E30N25N南海诸岛1 22 000 000研究区范围4324期http:/域地类的转入转出方向28。借鉴城市用地扩张强度指数构建了水域扩张强度指数（Water ExpansionIntensity Index，WEI）来表征水域地类在不同研究期间的扩张强度，可有效对比不同时期内的水域用地变化特征28，公式为：WEIn=At2n-At1nAt1n t（1）式中：WEIn为第 n 种水域小类的扩张强度指数；At1n、At2n分别为t1、t2年份第n个水域小类面积；t代表t1到t2的间隔时间。2.2.2景观格局指数结合景观生态学分析东海区水域景观格局特征，景观水平和类型水平各选取了10个和9个景观 指 数，分 别 为 斑 块 数 量（NP）、斑 块 密 度（PD）、最大斑块指数（LPI）、边界密度（ED）、景观形态指数（LSI）、连通度（COHESION）、聚集度（AI）、斑块面积百分比（PLAND）、香农多样性指数（SHDI）香农均匀度指数（SHEI），具体公式可参考景观分析软件Fragstats4.2，以此分析浙江省水域景观的破碎度、连通性、聚集度、多样性等特征29。2.2.3水域系统变化驱动因素分析地理探测器：东海沿海城市水域系统驱动机制主要借助地理探测器进行分析，该分析方法分为4部分，分别为分异及因子探测器、交互探测器、生态探测器、风险探测器。对东海沿海城市水域系统的驱动机制评价选择分异及因子探测器与交互探测器进行分析30-31。因子探测器：探索因子X对属性Y的解释程度，常用q值进行度量，其表达的公式为：q=1-h=1lNh2hN2=1-SSWSSTSSW=h=1lNh2h,SST=N2式中：q为驱动因子对Y的解释程度，其值域为0,1，其值越大则对Y的空间分异越明显；SWW与SST分别表示层内方差之和与全区总方差；2与2h分别是层h和全区的Y值的方差；N与N分别表示层h和全区的单元数31。交互探测器：探索不同风险因子之间的交互作用，即评估因子X1和X2共同作用时是否会增加或减弱对因变量Y的解释力，或这些因子对Y 的影响是相互独立的。地理探测器通过探测识别影响因子之间的交互作用，即评估不同影响因子的共同作用是否会增强或减弱结果Y的解释力31。驱动因素选取：高强度开发下的东海沿海城市水域系统与社会经济因素联系密切，此外还受到地形、气候等自然环境因素影响。参考前人的研究经验23-25，研究主要选取了高程、坡度、多年平均温度、多年平均降水、多年平均蒸散量5个自然要素和GDP（国内生产总值）、常住人口数量2个社会经济因素。为识别研究区水域系统的驱动因素，文章以19902020年水域系统下五个地类（河流、湖泊、水库坑塘、海涂、滩地）的变化面积作为因变量（Y），以7个自然和社会经济要素作为自变量（X1、X2X7），以县市区作为评价单元。其中社会经济要素变化较大，文章以GDP、常住人口数量在研究期间的变化率作为自变量，而自然要素相对比较稳定，且气象数据均选取多年平均值，故自然要素不做变化率分析。3结果分析3.1水域系统时空分布特征东海沿海城市水域系统中以河流、海涂、滩地面积趋于下降（表1），其中滩地面积在19802020 年下降了 347.31 km2，下降幅度达 66.31%，该部分土地处于河、湖水域平水期水位与洪水期（2）水域分类河流湖泊水库坑塘海涂滩地1980年2 457.93107.31971.331 016.42523.811990年2 185.34120.051 121.80833.38459.471995年2 146.41121.171 202.85772.57429.442000年2 135.03119.381 324.48776.12400.492005年2 125.45133.211 598.38612.92339.792010年2 113.03200.291 583.76569.70335.112015年2 105.88199.701 592.441 081.90386.112020年2 034.02169.161 755.47539.82176.5019802020年变化量-423.9161.84784.14-476.60-347.31表1水域系统面积变化单位：km2杨昀则 等：19802020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制43342卷海洋通报http:/水位之间，受降水和河湖水位影响较大。其次处于沿海大潮高潮位与低潮位潮浸地带的海涂从1980 年 的 1 016.42 km2下 降 到 2020 年 的539.82 km2，面积缩减了476.60 km2，缩减幅度达46.89%。河流面积趋于小幅下降，从 1980 年的2 457.93 km2缩减到 2005 年的 2 034.02 km2。而水库坑塘面积快速增长，从1980年的971.33 km2增长到2020年的1 755.47 km2，增长幅度达80.73%，该地类与工业农业发展、城镇扩张联系密切。湖泊面积趋于小幅增长，19802010年面积增长较快，而后缓慢下降。东海沿海城市受季风气候影响，降水丰富，水域系统分布范围较广（图2）。河流受地势影响自西向东注入东海，如浙江省分布的杭州湾钱塘江、甬江，台州湾灵江（椒江）、瓯江、飞云江等；福建省的交溪、闽江、木兰溪、晋江、九龙江等。湖泊分布范围较小，如上海西部的部分太湖区域、宁波市的东钱湖面积较大，其他零星分布于研究区。水库坑塘分布范围较广，沿海和内陆侧均有大量分布。海涂集中于沿海一侧，以海岸线曲折或者半封闭的海湾区域为主。滩地则集中于河流的中游下游，于河流两侧布局。从水域系统扩张强度指数上看（表2），不同水域系统在不同时间段内呈现不同的扩张特征。河流在各年份上均趋于下降，但下降速率趋于减缓，如20002005年和20102015年缩减速率较低。湖泊系统波动变化，2010年前以正向扩张为主，2010年后则呈现缩减特征。水库坑塘系统仅20052010年呈现下降，其他年份均保持正向扩张，且扩张速率趋于增长，海涂与滩地则以缩减为主导。不同年份上，19801990年以水库坑塘正向扩张最为显著，其次为湖泊，而滩地下降幅度较大。19902005年水库坑塘、湖泊趋于扩张，其他地类均缩减。20052010年湖泊扩张强度指数最大（0.100 7），而海涂扩张强度指数最高（-0.014 1）。20102015年水库坑塘、海涂、滩地扩张强度指数均正向增长，20152020年仅水库坑塘扩张强度指数保持正向增长，而其地类均趋于下降。3.2水域系统时空转换特征水域系统转换特征上（表3），19802020年水域系统转出面积大于转入面积，表明水域系统在人类活动影响下快速向外转移，其中河流、海涂和滩地面积转出分别是转入的3.59倍、2.71倍和5.89倍，其中海涂转出面积（755.91 km2）远大于转入面积（279.31 km2），充分表明了围填海驱动下的海岸带海涂资源利用强度较大，且逐渐转为其他地类。湖泊转入大于转出，水库坑塘转入来源多且转入面积（1 170.26 km2）远大于转出（386.12 km2）。不同年份上，河流系统19801990年转出远大于转入面积，而19902015年转出与转入面积均较小，而20152020年河流转移又较为剧烈，如转入和转出面积分别达到了157.42 km2和 229.28 km2。湖泊则在 19801990 年转换较为频繁，该阶段湖泊面积也得快速增长。水库坑塘转入面积均较大，表明水库坑塘快速增长且向其他地类扩张，其在20152020年转入面积达到最大值（495.86 km2）。海涂地类均处于快速转出阶段，尤其是在经济发展的后期转出面积最大，如20152020 年转出面积达到了 649.25 km2。滩地在19801990年转入转出面积均较大，而19952015 年 转 移 较 小，而 20152020 年 转 出（244.69 km2）远大于转入面积（35.07 km2）。19802020 年 水 域 系 统 转 移 方 向 达 50 种（表 4），其中转换面积大于10 km2为23种，以海涂建设用地为主导类型，转移面积达到了317.34 km2，表明海洋经济快速发展下，人类活动加快对海洋土地资源的开发利用，如港口、工矿建设等。此外，海涂水库坑塘面积排名第二，转移面积达到216.46 km2，表明人类活动对水库坑塘影响较大，水库坑塘的修建发挥着防洪、蓄水、灌溉等作用，且促进着耕地活动的发展，故水库坑 塘 分 布 与 耕 地 联 系 密 切。滩 地 耕 地（193.40 km2）、河流耕地（191.54 km2）面积也较大，表明沿海为保障粮食安全，充分发展耕地资源。水库坑塘建设用地、海涂耕地、水库坑塘耕地转换类型面积均大于100 km2。不同年份 上（图 3），19801990 年 以 滩 地 耕 地（220.68 km2）为主导，海洋海涂（197.56 km2）、滩 地 耕 地（169.05 km2）、海 涂 建 设 用 地（153.81 km2）、海涂水库坑塘（129.27 km2）面积均大于100 km2，该期间耕地发展较快，转入来源较多。19902010年以耕地水库坑塘、滩地水库坑塘等地类为主导，其转换类型面积较小。20102020 年以海洋海涂、海涂建设用地、耕地水库坑塘等为主导转换类型。198019904344期http:/水域分类河流湖泊水库坑塘海涂滩地19801990年-0.011 10.011 90.015 5-0.018 0-0.012 319901995年-0.003 60.001 90.014 5-0.014 6-0.013 119952000年-0.001 1-0.002 90.020 20.000 9-0.013 520002005年-0.000 90.023 20.041 4-0.042 1-0.030 320052010年-0.001 20.100 7-0.001 8-0.014 1-0.002 820102015年-0.000 7-0.000 60.001 10.179 80.030 420152020年-0.006 8-0.030 60.020 5-0.100 2-0.108 6表2水域系统扩张强度指数119E121E123E32N30N28N26N24N119E121E123E119E121E123E32N30N28N26N24N32N30N28N26N24N119E121E123E119E121E123E119E121E123E119E121E123E119E121E123E32N30N28N26N24N32N30N28N26N24N32N30N28N26N24N32N30N28N26N24N32N30N28N26N24N水域类型研究区河流湖泊水库坑塘海涂滩地海岸线（h）2020（g）2015（d）2000（e）2005（f）2010（c）1995（b）1990（a）1980图2水域系统时空分布特征杨昀则 等：19802020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制43542卷海洋通报http:/年（11种）、20152020年（29种），表明了东海沿海城市水域系统转换方向趋于上升，且转移面积和速率均趋于增长。以19802020年为例分析东海沿海城市水域系统转换类型的空间分布（图4），其转换集中于海湾区域一侧，如杭州湾、厦门湾等，突出体现了海侧人类活动的密集性。各个地级市上，上海市作为我国经济增长的中心，以河流水库坑塘、滩地耕地等为主导转换类型，其面积分别为61.12 km2和49.48 km2。嘉兴以耕地水库坑塘为主导转换类型，转换面积达40.12 km2，散布于研究区域，其他地类变化较小。杭州以耕地水库坑塘、海涂建设用地、海洋水库坑塘、海涂水库坑塘、滩地耕地等为主要转换类型，其中水域系统集中向耕地转换，尤其该区域东侧靠近杭州湾，海涂资源尤为丰富，围垦活动较为剧烈。绍兴以耕地水库坑塘（41.42 km2）为主导，转换集中于海侧的杭州湾沿岸。宁波以耕地水地类1235694142434546总计126 427.04559.42123.14130.510.70155.67191.543.05122.11143.63193.4028 050.2021 221.6652 590.332 472.0135.6922.8212.704.121.5522.3324.734.9556 412.903175.311 187.708 128.4913.572.96173.1411.171.6717.4536.006.459 753.9057 396.57931.52301.473 895.083.02462.2665.412.40160.32317.3469.9213 605.2962.4210.2126.930.0427.7864.76163.450.000.947.599.83313.9696.4431.376.071.670.031 534.033.910.060.626.690.161 591.064158.2019.643.964.820.1811.571 870.520.014.413.3357.382 034.024224.744.560.881.030.090.340.0179.8552.140.035.51169.1643393.2786.1719.6150.070.43230.5589.7318.30585.21216.4665.671 755.474511.521.481.303.510.02225.1530.290.020.92260.515.11539.824613.922.811.710.250.0019.2027.770.414.870.10105.45176.50总计35 731.0755 425.2211 085.564 136.2358.022 889.372 457.93107.31971.331 016.42523.81114 402.27注：地类代码对应为耕地（1）、林地（2）、草地（3）、建设用地（5）、未利用地（6）、海洋（9）、河流（41）、湖泊（42）、水库坑塘（43）、海涂（45）、滩地（46）。表419802020年东海沿海城市土地利用转移矩阵单位：km2时间段19801990年19901995年19952000年20002005年20052010年20102015年20152020年19802020年转换方向转入转出转入转出转入转出转入转出转入转出转入转出转入转出转入转出河流46.17318.7628.2667.189.8121.1924.3633.9460.7273.3410.5117.66157.42229.28163.50587.41湖泊120.05107.315.494.373.174.9617.133.3069.312.131.522.127.0337.57169.16107.31水库坑塘294.52144.04184.48103.42148.7127.08438.00164.09205.54220.1693.8385.16495.86332.831 170.26386.12海涂215.56399.5923.1083.9220.2716.7230.52193.7211.0053.42591.9479.75107.18649.25279.31755.91滩地230.51294.8551.0381.0720.0949.0414.3075.0039.3944.0665.0614.0635.07244.6971.05418.36表3水域系统转入转出面积统计单位：km24364期http:/图3水域系统主要转移方向统计（单位：km2）19801990年19901995年19952000年20002005年20052010年20152020年19802020年20102015年杨昀则 等：19802020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制43742卷海洋通报http:/库坑塘、海洋海涂、耕地水库坑塘为主导，宁波北部的慈溪海涂资源丰富，不断向海扩张，其海洋不断向海涂、水库坑塘转换。而陆侧的河流沿岸地类转换也呈现河流耕地、滩地耕地的特征。台州突出表现为水库坑塘建设用地（54.93 km2），集中于台州湾附近。温州海侧以海洋 海 涂（30.93 km2）、海 涂 建 设 用 地（30.26 km2）为主，陆侧则突出为林地水库坑塘（23.42 km2）。宁德水域转换集中表现为水库坑塘的转入为主，如海洋水库坑塘、滩地水库坑塘、耕地水库坑塘，林地水库坑塘，表明该区域水库坑塘的快速扩张。福州水域系统转换呈现出以海洋与海涂作为主要转出类型，如海洋水库坑塘、海涂建设用地等类型，突出表现了人类活动对海涂资源开发利用强度较高。莆田水域系统转换表现出水库坑塘建设用地，海涂水库坑塘、海涂耕地的特征。泉州水域系统以海涂和滩地作为主要转出类型，突出向建设用地、耕地、水库坑塘转换。厦门以海涂建设用地（39.05 km2）、海涂水库坑塘（15.08 km2）为主导转换类型，集中于厦门湾沿海一侧。漳州水域系统以海涂水库坑塘、耕地水库坑塘为主导，其他地类变化较小。3.3水域系统景观格局特征东海沿海城市水域系统景观斑块数量（NP）趋于上升（表 5），从 1980 年的 5 423 个上升到图419802020年水域系统主要转移方向空间分布注：地类代码对应为耕地（1）、林地（2）、草地（3）、建设用地（5）、未利用地（6）、海洋（9）、河流（41）、湖泊（42）、水库坑塘（43）、海涂（45）、滩地（46）。4384期http:/2020 年 6 378 个，在 2005 年达到最大值（7 212个）。伴随着斑块密度（PD）的快速上升且斑块数量增长，突出反映了区域水域景观的破碎化程度加深，沿海城市水域景观的异质性增强。最大斑块指数（LPI）从1980年的22.04%下降到2020年20.87%，反映了水域景观中优势斑块面积趋于快速下降，其水域景观的完整性遭到破坏。边缘密度（ED）趋于下降，表明水域景观斑块破碎化加深，而景观形状指数（LSI）趋于上升，表明水域景观斑块边界趋于复杂化，尤其是在2000年以后，LST值快速增长，从2000年的101.254 0增长到 2020年的 112.687 0。连通度（COHESION）反映着不同景观系统的连接情况，研究区水域系统景观连通性下降。此外，聚集度（AI）指数从2000 年的 95.873 0 下降到 2020 年的 94.882 3，表明水域景观集聚性下降，斑块趋于破碎和分离。而香农多样性指数（SHDI）、香农均匀度指数（SHEI）反映了景观的异质性和均匀性，两指数均趋于下降，表明水域景观异质性增长和景观均匀性下降，水域景观整体上趋于复杂化和破碎化。水域景观类型水平上，19802020年河流斑块面积百分比（PLAND）最大（图5），其次为水库坑塘和海涂，而河流 PLAND 则趋于下降，从1980年的 48.41%下降到 2020年的 43.51%，水库坑 塘 则 从 1980 年 的 20.02%增 长 到 2020 年 的37.55%。此外，海涂 PLAND 下降幅度最大，从1980年的 19.13%缩减到 2020年的 11.55%，尤其是在2000年以后海涂面积快速下降，其PLAND在年份19801990199520002005201020152020NP/个5 4235 5945 7455 9657 2126 6916 9046 378PD/（个hm-2）1.068 21.185 21.229 61.254 31.499 51.393 41.286 61.364 3LPI/%22.036 922.915 423.274 122.744 622.419 321.843 219.527 220.870 5ED/（mhm-2）3.578 63.797 83.966 63.969 94.121 84.397 03.893 13.407 1LSI93.581 297.620 6100.945 5101.254 0105.747 7112.686 7106.182 9112.687 0COHESION99.297 099.251 699.252 599.225 699.105 899.167 799.182 599.282 1AI95.873 095.537 395.357 095.381 695.199 494.875 595.440 394.882 3SHDI1.305 51.324 31.318 31.312 31.276 11.298 31.362 31.223 0SHEI0.811 10.822 90.819 10.815 40.792 90.806 70.846 40.759 9表5水域系统景观水平指数图5水域系统景观类型水平指数6050403020100PLAND/%5 0004 0003 0002 0001 0000NP/个1.00.80.60.40.20PD/（个数hm-2）100806040200LSI2520151050LPI/%3.02.521.510.50ED/（mhm-2）100989694COHESIONAI9996939087河流湖泊水库坑塘海涂滩地河流湖泊水库坑塘海涂滩地河流湖泊水库坑塘海涂滩地1980年1990年1995年2000年2005年2010年2015年2020年河流湖泊 水库坑塘 海涂滩地河流湖泊 水库坑塘 海涂滩地河流湖泊 水库坑塘 海涂滩地河流湖泊水库坑塘 海涂滩地河流湖泊水库坑塘 海涂滩地杨昀则 等：19802020年东海沿海城市水域系统时空变化特征及驱动机制43942卷海洋通报http:/2000年（16.32%）下降到 2010年（11.86%）。湖泊PLAND缩减了6.54%，而滩地PLAND变化幅度较小。斑块数量（NP）上，水库坑塘显著大于其他水域系统，水库坑塘从1980年的1 020个增长到2020年的4 095个，河流、湖泊和海涂NP趋于下降，其中海涂NP下降幅度最大，下降了1 908个。斑块密度（PD）以河流、湖泊和海涂趋于下降，而水库坑塘、滩地趋于增长，表明河流、湖泊和海涂景观破碎化加深，而水库坑塘、滩地景观破碎化现象低于前两者，尤其是水库坑塘PD从1