東北地理所在中國濱海養(yǎng)殖池塘快速擴(kuò)張遙感監(jiān)測方面取得進(jìn)展
中國是世界上重要的水產(chǎn)品生產(chǎn)和出口大國之一，據(jù)聯(lián)合國糧農(nóng)組織報(bào)道，中國的水產(chǎn)養(yǎng)殖量約占全球的61.5%，位居世界第一。改革開放以來，我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)迅猛發(fā)展，其中，濱海養(yǎng)殖占全國養(yǎng)殖面積和產(chǎn)量的一半以上。濱海養(yǎng)殖池塘的快速擴(kuò)張已成為我國重要河口三角洲地區(qū)天然濕地?fù)p失的主要影響因素。因此，精準(zhǔn)監(jiān)測與科學(xué)評(píng)估濱海養(yǎng)殖池塘的時(shí)空動(dòng)態(tài)及其環(huán)境影響，對(duì)于支撐濱海濕地可持續(xù)管理與保護(hù)，維護(hù)區(qū)域生態(tài)系統(tǒng)安全等具有重要的科學(xué)和現(xiàn)實(shí)意義。
東北地理所地理景觀遙感學(xué)科組研究人員利用長時(shí)間序列Landsat系列影像，結(jié)合大量的野外調(diào)查數(shù)據(jù)和光譜特征分析，研發(fā)了面向?qū)ο蟮酿B(yǎng)殖池塘自動(dòng)提取和變化檢測技術(shù)，構(gòu)建了中國濱海養(yǎng)殖池塘數(shù)據(jù)集（CAS_Coastal Aquaculture），包括1984、1990、2000、2010、2016年五期濱海養(yǎng)殖池塘空間分布數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析了中國濱海養(yǎng)殖池塘空間分布現(xiàn)狀、擴(kuò)張過程及區(qū)域差異，闡明了導(dǎo)致擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)因子、對(duì)濱海生態(tài)環(huán)境的主要影響等。
圖1 全國濱海養(yǎng)殖池塘空間分布及快速擴(kuò)張圖
研究發(fā)現(xiàn)，截止到2016年，中國濱海養(yǎng)殖池塘擴(kuò)張面積達(dá)10,463 km2 ，約為80年代初期面積的4倍，其中，廣東、山東、江蘇是濱海養(yǎng)殖池塘擴(kuò)張的熱點(diǎn)地區(qū)。近32年來，大部分沿海省市養(yǎng)殖池塘均呈持續(xù)增加的趨勢，1990-2000年間擴(kuò)張最為劇烈，且主要發(fā)生在海岸線向陸一側(cè)的10公里緩沖帶范圍內(nèi)。養(yǎng)殖池塘擴(kuò)張的主要土地覆被來源是濱海濕地（包括灘涂、紅樹林、蘆葦沼澤等）和耕地類型。政府導(dǎo)向的濱海土地開發(fā)政策、改革開放帶來的經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展等是造成濱海養(yǎng)殖池塘快速擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)因素，而濱海天然濕地?fù)p失、水質(zhì)惡化等則是養(yǎng)殖池塘擴(kuò)張最直接和主要的環(huán)境影響。
本研究在國家尺度上構(gòu)建了首個(gè)長時(shí)間序列濱海養(yǎng)殖池塘空間分布及變化數(shù)據(jù)集，并綜合報(bào)道了擴(kuò)張時(shí)空動(dòng)態(tài)、驅(qū)動(dòng)因素及環(huán)境影響等。研究結(jié)果不僅有助于深入理解我國濱海人工濕地生態(tài)系統(tǒng)的演變機(jī)制，且可為制定濱海濕地資源可持續(xù)利用與科學(xué)保護(hù)、土地資源合理規(guī)劃的管理決策提供理論指導(dǎo)和數(shù)據(jù)支撐。
圖2 中國濱海養(yǎng)殖池塘空間擴(kuò)張典型區(qū)（以遼寧、江蘇、廣東為例）
該研究由東北地理所任春穎副研究員、王宗明研究員、中國科學(xué)院國家天文臺(tái)張淵智教授、張柏研究員、美國俄克拉荷馬大學(xué)肖向明教授等共同完成。研究成果發(fā)布在International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation國際期刊上。該研究由中科院戰(zhàn)略先導(dǎo)計(jì)劃項(xiàng)目（NO. XDA19040500）、中科院東北地理所特色所項(xiàng)目（NO. Y6H2091000）和國家留學(xué)基金委共同資助完成。論文信息如下：
Ren, C., Wang, Z.*, Zhang, Y.*, Zhang, B., , Chen, L., Xi, Y., Xiao, X., Doughtye, R., et al., 2019. Rapid expansion of coastal aquaculture ponds in China from Landsat observations during 1984-2016. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 82, doi.org/10.1016/j.jag.2019.101902.
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