2016, Vol.35
② 南京大学中国南海研究协同创新中心, 南京 210023;
③ 南京大学海岸与海岛开发教育部重点实验室, 南京 210023;
④ 海南国际旅游岛先行试验区, 陵水 572400;
⑤ 同济大学建筑与城市规划学院, 上海 200092)
1 引言
海岸带处于大气圈、 岩石圈、 水圈和生物圈的交互地带，是全球变化中极为敏感的部位，如今人类大量高强度的开发活动都集中于此[1, 2, 3]。沙坝潟湖海岸是沉积海岸的重要组成部分，主要由沙坝、 潟湖和潮汐汊道等地貌单元构成，在世界海岸线上广泛分布，约占全世界大陆岸线总长的13％[4]，在中国的砂质海岸中，约60％的海岸线属此种类型。潟湖具有蓄水防洪作用，其外侧沙坝能够阻挡波浪及风暴潮，防止岸线受侵蚀冲刷，湖内平时风浪平静，营养物质含量丰富，适宜港口及养殖场开发。近百年来，人类潮滩围垦、 盐田与养殖池开发以及航道疏浚、 防波堤修建等强活动干扰，导致沙坝潟湖海岸消亡数目增加[5, 6, 7, 8]。这一体系对人类活动的响应具有极强的敏感性和脆弱性，是国际地圈与生物圈多计划（IGBP）及全球环境变化人文因素计划（IHDP）中海岸带关键研究区的典型代表[9, 10, 11]。
我国沙坝潟湖海岸主要分布于华北、 华南地区[12]，在海南岛沿岸分布广泛。新村与黎安双潟湖位于海南岛东南部陵水县境内，新村潟湖在解放前已开始有码头建设，1967年两个潟湖开始发展水产养殖，80年代初开始沿岸开发养殖池及盐田[13]，双湖及沿岸自然环境开始受到人类活动的持续影响。2009年，海南国际旅游岛建设发展意见正式提出，2012年1月，新村与黎安片区被划为海南国际旅游岛先行试验区，预计未来10年后，建造一座滨海新城。
本研究利用1987-2013年26年间6期多时相Landsat卫星遥感影像、 实测海陆地形图、 历史海图等多数据源，运用专业遥感影像处理软件Envi及德国智能影像分析软件eCognition的随机森林法模块，借助GIS数字高程模型三维模拟分析方法，解译提取陵水沙坝双潟湖海岸不同时期沙坝潟湖海岸地貌类型及其时空分布特征； 运用地貌类型转移矩阵数理统计方法定量分析沙坝潟湖海岸地貌类型时空格局演化规律。探索一种借助长周期遥感影像资料和随机森林遥感影像分类提取、 GIS空间分析及矩阵转换数据理统计等多种方法结合用于沙坝潟湖海岸地貌长周期演化研究的有效技术方法，以弥补传统采用钻孔及沉积柱状样采集分析中以点代面、 难以全域覆盖的海岸带沉积地貌演化分析方法的不足。根据研究结果，进一步探讨人类活动对双湖海岸地貌演化的作用过程、 强度、 方式，为陵水沙坝潟湖海岸资源的合理开发及可持续利用提供科学依据。
2 研究区概况及数据来源 2.1 研究区概况海南岛属中国的第二大岛屿，位于南海西北部，属热带季风型岛屿，冬季盛行东北风，夏季盛行西南风，全年气温较高，热量充足，无霜、 无寒露，雨季长，旱季短，属湿润地区，多年最低气温大于5℃，1月份平均气温19℃以上[14]； 雨量丰富，据海南省水资源公报（2013年）公布海南省多年平均降水量为1750mm。海南岛属于台风多发地带，平均每年受到8-9个台风影响，素有“台风走廊”之称，是我国乃至西太平洋地区受台风灾害最严重的地区之一[15, 16]。晚更新世以来，海南岛东部经历了复杂的海陆相互作用，包括海平面升降旋回、 沉积环境演变和现代海洋作用[16, 17]。
研究区位于海南岛的东南部沿海陵水黎族自治县，东濒南海，南与三亚市毗邻。新村、 黎安双潟湖位于陵水县东南角，是两个典型的口小腹大的潮控天然潟湖，双湖腹背相依中间隔一沙坝，南部为南湾猴岛及牛白山形成天然屏障将之与南海隔离（图1）。
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图1 研究区位置 Fig.1 Location of the study area |
新村港潟湖有曲港河、 曲沟河两条流域面积都很小的淡水河注入，淡水河向该海湾输沙有限[18]。海湾西部有一约250m宽口门与陵水湾相通，涨、 落潮三角洲都比较发育，湾内落潮流速大于涨潮流速，使该潟湖能够维持近于封闭海湾的稳定性[19]。该潟湖东西长5.1km，南北宽4.5km，岸线总长26.41km，总面积19.43km2，其中0m等深线以深水域面积12.5km2，口门平均水深5.7m，最大水深11.2m。其海底地貌类型单一，为一较平坦的浅海潟湖盆地，周围主要为侵蚀残丘、 海积阶地和沙堤环绕，北岸为新村码头堤岸，南部有南湾猴岛和牛白山形成的天然屏障。湾内水域面积较大，水深条件良好，水深分布状况大致为南深北浅，底质以砂为主，深水处多为泥，有珊瑚礁零星分布。潟湖口门的渔港湾内自然环境优美，渔排养殖大面积分布，潟湖内有3个水上疍家渔村，是“疍家文化”的发源地之一[13]。
黎安潟湖最宽处约2.82km，长约4.39km，岸线总长21.18km，面积约7.92km2，口门位于潟湖东南部，开口向南，东面为一南北走向隔开外海的巨型沙坝，西面为沙嘴，内侧距离口门约200m处有一长约70m的涨潮流三角洲。北倚东高岭，周围台地孤山相间，东高岭和潟湖间有小面积潟湖淤积平原，整个潟湖为海积阶地、 丘陵和沙坝所环绕，内部相对平坦，外围为水下浅滩[18]，向内为大面积水下平原，湾内渔塘、 渔排养殖业发达。
双潟湖主要动力是波浪和潮汐，附近海域潮汐属不正规全日混合潮，据龚文平等[19]观测结果表明，新村潟湖潮流表现出时间—流速不对称特征，实测口门平均涨潮历时为13小时20分钟，平均落潮历时为11小时20分钟，涨潮历时大于落潮历时。据蒋增杰等[18]观测，黎安潟湖潮流也表现出时间—流速不对称特征，实测口门平均涨潮流历时为12小时50分钟，平均落潮流历时为11小时20分钟，涨潮历时大于落潮历时。本研究组在双潟湖内通过对南京大学野外获取柱状样的粒度、 地球化学等多项指标研究，发现有350年来的古风暴记录[15]。
研究区内有自然村镇3个: 新村镇、 黎安镇和三才镇。2009年12月31日国务院印发了《国务院关于推进海南国际旅游岛建设发展的若干意见》； 2012年1月海南省委省委省政府设立海南国际旅游岛先行试验区（以下简称“试验区”），管理新村及黎安片区的国际滨海旅游新城建设。
2.2 数据来源本研究数据来源包括近26年多时相遥感影像及实测陆地、 海底地形图、 陵水县多年期土地利用数据（2005-2014年）及Google Earth高分辨率SPOT影像。遥感影像采用Landsat系列卫星1987-2013年间6期影像，如表1。实测地形图为1:1000 AutoCAD DWG格式数字化地形图，由试验区2011-2013年委托专业测量人员实测获得。
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表1 遥感影像及其参数 Table 1 Parameters of remote-sensing images |
美国陆地探测卫星系统第一颗卫星Landsat 1于1972年发射，目前最新的Landsat 8于2013年2月发射，是目前观测周期最长的影像资料，非常适合做长周期海岸地貌演变分析。本研究收集了研究区所有可获得Landsat影像资料30多期，经过波段合成处理后，选择以下6期质量好、 能反映研究区地貌转化节点的影像作为主要数据源（表1）。
3 数据处理过程及其方法 3.1 地貌类型划分通过野外地貌调查，结合《中国海湾志》中新村湾地貌图[14]以及《海南国际旅游岛先行试验区潮汐汊道海湾动力地貌及双湖连通工程选址研究》报告对双湖沿岸地貌类型的划分方法[20]，根据遥感地貌类型分布特点，将双湖沿岸地貌类型划分为自然地貌类型6种: 构造侵蚀中高丘、 海积阶地、 海积平原、 水下浅滩、 水下平原和海滩沙堤； 人工地貌类型3种: 养殖池、 盐田和人为堆积高地（表2）。
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表2 陵水沙坝潟湖海岸地貌类型分类标准 Table 2 Classifying criterion of sand barrier lagoons geomorphologic patterns in Lingshui County |
地貌类型遥感影像解译根据Landsat影像的7个波段光谱特征、 数字高程模型（DEM）以及影像纹理的几何特征相结合，以对解译精度有很好的控制。
首先，在专业ArcGIS 10.1软件中，采用3D Analysis模块，对实测地形数据创建研究区数字高程模型（Digital Elevation Model，简称DEM），并实现遥感影像与DEM的叠加，建立三维虚拟环境，以区分处于不同高程的地貌类型，如: 侵蚀高丘高程一般在25m以上，海积阶地高程在10-25m范围内，10m以下则为大面积平坦的海积平原。
使用专业遥感影像处理软件ENVI 5.1中的FLAASH模块对遥感影像进行大气校正，消除大气散射、 吸收及反射引起的误差，获取真实的地表反射率，以分析沙坝潟湖海岸不同地貌类型的光谱特征。本文用于区分空间位置联系紧密的有3种地貌类型: 海积平原、 水下浅滩及水下平原。海积平原属典型陆地地貌，水下平原属典型海洋地貌，水下浅滩则介于潟湖平原及水下平原之间。因此，水下浅滩与相邻两种地貌仅靠形状、 纹理、 颜色等几何及可见光色彩特征进行区分难以实现定量化反演。结合野外实地考察资料，以及2012年实测地形数据构建的DEM，统计分析研究区遥感影像光谱特征后发现，水下浅滩与海积平原及水下平原在光谱特征上有明显差异（图2）。水下浅滩在可见光波段的反射率高于水下平原和海积平原，其红外波段特征介于水下平原及海积平原之间，因此可将其作为随机森林决策树的一个重要决策条件[21, 22, 23]。
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图2 水下平原、 水下浅滩、 海积平原的光谱特征 Fig.2 Spectral signatures of underwater plains， underwater shoals and marine sedimentary plains |
养殖池、 盐田的光谱特征与水下浅滩、 水下平原相近，为避免异物同谱现象对地貌类型解译的干扰，本研究引入几何特征来辨别养殖池与盐田。养殖池与盐田为人工地貌，呈现出规则的格网状，受蓄水量及其他各种人为因素影响，图像纹理粗糙（图3）。
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图3 养殖池、 水下浅滩、 水下平原纹理特征 Fig.3 Texture feature of artificial pond， underwater shoal and underwater plain |
随机森林是一种比较新的机器学习模型，其过程就是对于每个随机产生的决策树分类器，输入特征向量，森林中每棵树对样本进行分类，根据每个树的权重得到最后的分类结果[22]。近年来，随机森林法在多源数据和随机小样本的遥感影像分类中获得广泛应用[23]。在包括Landsat ETM＋、 多光谱、 高光谱和GIS数据等多源数据组合，以及遥感土地覆盖等分类应用方面都有优秀的表现[21]，其分类计算速度快、 对噪声与过训练不敏感等特点弥补了人工神经网络、 支持向量机等分类方法的局限性[23]。
本研究选择随机森林法，综合多光谱影像、 DEM 和几何纹理等多种分析解译方法，将多源数据纳入到影像分类决策树中，在提高分类精度的同时保证数据处理效率。分类使用的训练样本通过实地考察、 陵水县多年期土地利用数据（2005-2014年）及Google Earth高分辨率影像解译获得，每类地物30个样本，9种地类共270个样本。
德国Definiens Imaging公司开发的智能化影像分析软件eCognition提供了实用的随机森林法模块，实现了多数据源融合、 多尺度分割的自动分类功能。本研究在该软件中，结合3种决策特征将分类器的大小设定为100 棵决策树，获得1987至2013年间6期遥感影像的地貌分类结果。
为了对eCognition自动提到的海岸地貌分类结果进行有效的评估，混淆矩阵常用的几项评价指标有: 总体分类精度、 Kappa系数、 错分误差、 漏分误差等[24]，本研究采用最常用的总体分类精度和 Kappa系数进行评估。总体分类精度等于被正确分类的像元总和除以总像元数，本研究在开展野外实测年份的2013年影像上随机选取200个真实地貌样本数据，对随机森林分类结果的混淆矩阵进行检验，如表3所示，C1-C9为本次研究的分类（说明见表2），被正确分类的像元数目沿着混淆矩阵的对角线分布（总和为1607），总像元数等于所有真实参考源的像元总数（为1800），本次总体分类精度=1607/1800=87.5933％。Kappa系数是通过把所有真实参考的像元总数乘以混淆矩阵对角线的和，再减去某一类中真实参考像元数与该类中被分类像元总数之积之后，再除以像元总数的平方减去某一类中真实参考像元总数与该类中被分类像元总数之积对所有类别求和的结果，为0.881，可见分类结果精度很高。
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表3 地貌分类结果混淆矩阵 Table 3 Confusion matrix for the geomorphologic classification |
从多源数据提取地貌类型信息，获得近26年陵水沙坝潟湖海岸6个年份（见表1）的地貌类型与空间格局演化图（图4）。图4表明，20世纪80年代末，研究区主要是以潟湖水下平原为中心的环形地貌格局，自水下平原向外依次是水下浅滩、 海积平原、 海积阶地、 构造侵蚀中高丘，同时水下浅滩与海积平原在空间上相互连接。新村潟湖沿岸在海积平原与水下浅滩之间分布着少量养殖池与盐田，黎安潟湖沿岸基本呈自然地貌状态。90年代开始，双湖沿岸人工地貌面积迅速增长打破了原有自然地貌格局，并且，由于双湖沿岸地貌资源、 地形条件差异较大，两个潟湖虽然空间距离接近，人文环境类似，人工地貌在空间格局特征演化方面却存在着较大差异。
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图4 1987-2013年的近26年陵水双潟湖海岸地貌类型及空间格局（与图1经纬度范围相同） Fig.4 Gomorphologic types and their spatial patterns of sand-barrier lagoon coast in Linshui County in these 26 years（1987-2013） |
桐栖港西侧海积阶地将新村潟湖北岸海积平原分为东西两部分。1987年，西部平原上已有较大规模盐田存在，东部平原上零星分布有小面积养殖池，此后一直呈现东西分异格局； 至2013年东部已经全部被养殖池包围； 西部向盐田演化并一直向南延伸，至2007年，趋于稳定，同时，盐田南部开始出现人为堆积高地。
新村潟湖东岸是连岛沙坝，海积平原狭窄，1996年大墩村附近出现零星分布的狭长养殖池，随后环湖向北、 向南延伸，至2007年，受海草保护区限制，南部沿岸人工地貌停止扩展，向北延伸的养殖池2013年与桐栖港东岸养殖池连接成片，形成一条环湖5.7km的养殖池地貌带，将沿岸海积平原与水下浅滩彻底隔离。
黎安潟湖沿岸环形地貌格局明显，四周皆有海积阶地及构造侵蚀中高丘阻挡，海积平原与水下浅滩呈狭窄的圈层状，环绕水下平原展布。自1987年，湾顶的海积平原开始向养殖池地貌转变； 至2013年，整个潟湖已基本被养殖池地貌环绕，海积平原及水下浅滩的面积大幅缩小； 2001年始，潟湖东部海积平原与海积阶地上出现零散分布的盐田，后来，并没有大规模连片发展，而是部分废弃退回原始地貌状态。
4.2 地貌类型面积变化1987-2013年期间，双湖沿岸不同地貌类型均发生变化，最为显著的是水下浅滩大面积减少，养殖池、 盐田和人为堆积高地等人工地貌大量增加； 海滩沙堤总面积较小，变化趋势不明显； 水下平原面积处于不断波动之中，构造侵蚀中高丘及海积阶地近26年变化不大。
自然地貌中水下浅滩变化显著，近26年间，其面积从1987年的19.18km2缩减到2013年的15.06km2，减少近21.5％（图5），有持续缩减趋势。其间，水下浅滩面积稍有回升，是因为新村潟湖落潮主水道东侧沙坝自1987年来不断向西延伸，至2001年共向西延伸了近200m，与水道西侧沙坝连接形成了新村口门外面积达1.7km2的水下浅滩[25]。
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图5 自然地貌面积变化 Fig.5 Area changes of natural geomorphology |
双湖沿岸人工地貌面积均有较大幅度变化（图6和表4）。1987年双湖沿岸已经开始有养殖池及盐田分布，面积分别为0.4km2及1.6km2； 至2013年，养殖池面积增长到4.64km2，是1987年的11.6倍； 盐田面积增长到2.96km2，是1987年的1.85倍。
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图6 人工地貌面积变化 Fig.6 Area changes of artificial geomorphology |
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表4 人工地貌面积变化 Table 4 Area changes of artificial geomorphology |
通过地貌类型图斑面积提取及地貌类型转移矩阵分析，发现近26年来，双湖沿岸地貌类型转化趋势主要表现为海积平原、 水下浅滩、 海积阶地向养殖池及盐田转化（表5）。1987-2013年，海积平原有1.63km2转化为养殖池、 1.10km2转化为盐田； 水下浅滩有2.85km2转化为养殖池、 0.11km2转化为盐田，海积阶地有0.02km2转化为养殖池、 0.12km2净转化为盐田，共有5.83km2的自然地貌净转化为人工地貌。相反，自然地貌间的相互转化规模较小，主要表现为水下浅滩、 海滩沙堤及水下平原向海积平原转化，其转化面积分别为1.07km2、 0.62km2和0.15km2，总共1.84km2，远小于自然向人工地貌的转化。可见，人类活动正在作为一种重要的地貌营力，对双湖沿岸地貌加以改造。
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表5 1987-2013年地貌类型转移矩阵（面积/km2） Table 5 The transfer matrix of the geomorphologic types from 1987 to 2013（area/km2） |
将地貌转移矩阵分为1987-2001年（表6）和2001-2013年（表7）两个时间段，其转化特征稍有不同，2001年是地貌类型转换的一个明显时间节点。1987-2001年间，海积平原倾向于向养殖池转化，转化面积为1.47km2，向盐田转化的面积仅为0.89km2； 2001-2013年间，海积平原向养殖池及盐田的转化面积均下降至0.2km2左右； 海积阶地的转化主要发生在1987-2001年间向盐田转化0.09km2，占近26年总转化面积的81.2％； 水下浅滩向养殖池及盐田转化的高峰时期在2001-2013年间，向养殖池转化1.59km2、 向盐田转化0.11km2。2001年以前沿岸居民主要选择陆地地貌加以人工改造，人工地貌主要由海积平原与海积阶地转入； 2001年以后水下浅滩成为人类活动的主要改造对象。
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表6 1987-2001年地貌类型转移矩阵（面积/km2） Table 6 The transfer matrix of the geomorphologic types from 1987 to 2001（area/km2） |
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表7 2001-2013年地貌类型转移矩阵（面积/km2） Table 7 The transfer matrix of the geomorphologic types from 2001 to 2013（area/km2） |
以1987年海积平原与水下浅滩分界线为界，将2013年环绕双湖的人工地貌带划分为海积平原转入区域（向陆）及水下浅滩转入区域（向湖）（图7），计算出1987-2013年双湖人工地貌的转入来源（表8和表9），分析人工地貌演化特征在空间上的差异性。
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图7 1987-2013年人工地貌类型空间分布 Fig.7 The spatial distribution of artificial geomorphology from 1987 to 2013 |
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表8 新村潟湖沿岸人工地貌转入来源（面积/km2） Table 8 The source of artificial geomorphology around the Xincun Lagoon（area/km2） |
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表9 黎安潟湖沿岸人工地貌转入来源（面积/km2） Table 9 The source of artificial geomorphology around the Li-An Lagoon（area/km2） |
计算结果显示，双湖沿岸人工地貌由海积平原和水下浅滩转入的总比例新村占99.84％，黎安占93.84％； 海积平原转入新村占62.29％，黎安占25.62％； 水下浅滩转入黎安占68.22％，新村占37.45％。与地貌格局演化的差异性相似，人工地貌转入也因双湖沿岸地形差异造成。新村潟湖北侧与西侧大面积海积平原，为人工地貌的演化提供了优质资源，桐栖港北部曲沟河的泾流注入，为沿河扩张的养殖池提供了排水便利。黎安潟湖东西两侧均为狭长阶地，南北两侧有侵蚀高丘，海积平原狭窄，养殖池多通过对水下浅滩挖掘形成。
5 结论（1）研究结果表明，随机森林法在海岸带Landsat多光谱遥感影像地貌分类中解译精度很高，结合GIS数字高程模型时空分析技术，及地貌类型转移矩阵数理分析方法，对沙坝潟湖海岸地貌类型演化展开科学研究，是一种可行、 有效的新方法。该方法弥补了传统采用钻孔及沉积柱状样采集分析中以点代面、 难以全域覆盖的海岸带沉积地貌演化分析方法的不足。
（2）分析发现，1987-2013年近26年间，陵水沙坝潟湖海岸地貌发生了显著变化，地貌类型由海积平原、 水下浅滩、 海积阶地向养殖池、 盐田转化； 自然地貌间相互转化不明显； 大范围潮滩围垦和海积平原挖掘改造形成了一条人工地貌带，打破了原来的地貌空间格局，割断了海积平原与水下浅滩之间的沉积动力作用方式和物质能源输运模式； 人类活动已成为研究区海岸地貌演变的主要驱动力。
（3）人工地貌的转入来源在时空格局上具有明显差异。新村潟湖周边大面积的海积平原地貌是养殖池与盐田的主要转化来源； 黎安潟湖四周的侵蚀中高丘与海积阶地，并不适合养殖池与盐田的开发，海积平原面积有限，可开发空间小，因此水下浅滩是其人工地貌的主要转入源。无论从时间顺序还是地貌空间格局上，海积平原总是研究区人类活动的优先改造对象，当其开发殆尽、 资源不足时，水下浅滩成为下一个开发目标，其中，2001年是地貌类型转换的一个明显时间节点，将地貌转移矩阵分为1987-2001年（表6）和2001-2013年（表7）两个时间段，其转化特征稍有不同。2001年以前沿岸居民主要选择陆地地貌加以人工改造，人工地貌主要由海积平原与海积阶地转入； 2001年以后水下浅滩成为人类活动的主要改造对象。
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② The Key Laboratory of Coast&Island Development of Ministry of Education, Nanjing University, Nanjing 210023;
③ Collaborative Innovation Center of South China Sea Studies, Nanjing University, Nanjing 210023;
④ Hainan International Tourism Island Pilot Zone, Lingshui 572400;
⑤ College of Architecture and Urban Planning, Tongji University, Shanghai 200092)
Abstract
The research establishes a professional criterion to classify the coastal geomorphology patterns after surveying at two sand-barrier lagoons, using land-cover data during 2005~2014, bathymetry data and digital terrain model data scaled as 1 : 1000 and famated as AutoCAD DWG, in Lingshui County, Hainan Island.According to this criterion, the geomorphology patterns have been identified and classified as 6 types natural geomorphology: erosional hill tectonics, ocean sedimentary terrace, sedimentary plain, underwater shoals and marine plain, and 3 types artificial geomorphology: aque-farming pond, saltern, man-made stacking highland; then their distributing boundaries have been extracted on the 6-stage Landsat RS images from 1987 to 2013 to research the enovation characters and its shifting direction by eCognition softerware, which is an intelligent image analyzing softerware, produced in German, combined the GIS analyzing technology and the transfering matrix methods by putting multi-source data into the decisition trees of image classification to select 270 samples with 9 types and 30 samples per type and to design the classfier as 100 decision trees with 3-type decision features.The results show that the method, intergrated the surveying at field, random forest extraction on RS images, GIS 3D analyzing technology and transforing matrix statistics, is an effective and captible to research on the geographologic long-term evolution.It makes up the researching method of core and sendimentary column analyzing.The research finds out the coastal geomorphology has changed remarkably in these 26 years.The sedimentary plain, underwater bank and sedimentary terrace have been transferring to farming pond and salt field to create an artificial geomorphology band around the two lagoons after the tidal shoals reclimated and the sedimentary plains dredged, but not shifting within themselves.The original coast geomorphology patterns have been demaged; the ways of sedimentary dynamic and energy transforing have been changed thoroughly.The increasing anthropological activities are becoming a main driving force of the coastal evolution.