湿地是水陆相互作用形成的独特生态系统，是动植物重要的生存环境和自然界最富生物多样性的生态景观之一(牛振国 等，2009；杨永兴，2002)。湿地生态系统提供的诸多生态服务功能为人类福利和社会经济发展做出了巨大贡献(Mitsch和Gosselink，1993；Barbier 等，1997)。白洋淀湿地是华北平原仅存的为数极少的湖泊型湿地之一，具有缓洪滞沥、蓄水灌溉、调节局部地区气候、改善生态环境、补充地下水、保护生物多样性等多种生态功能(李英华 等，2004；张素珍 等，2007)，其水环境状况直接反映并影响雄安新区的生态环境承载力(“雄安新区资源环境承载力评价和调控提升研究”课题组 等，2017)。长期以来，在人类活动和气候变化综合作用下，白洋淀湿地出现水源不足、湿地萎缩、泥沙淤积、干淀频繁、生物多样性减少等危机(贾毅，1992；弓冉，1993；温志广，2003；李英华 等，2004；张素珍 等，2007)。明晰白洋淀湿地变化特征，掌握白洋淀生态系统功能及空间分异规律，探究湿地退化成因，对于进一步开展雄安新区资源环境承载能力研究、透明雄安数字平台建设具有重要意义。

目前，学者们基于遥感技术已对白洋淀湿地水域变化(王长耀 等，1987)、土地利用/覆被变化(王京 等，2010；江波 等，2016)、景观格局动态变化(庄长伟 等，2011；白军红 等，2013；张敏 等，2016b)等开展了相关研究，取得了丰硕研究成果，对于认识白洋淀湿地变化规律具有重要的科学价值。然而，由于在遥感影像选取时间、湿地分类系统、湿地信息解译方法等方面存在差异，致使当前关于白洋淀湿地变化研究结果具有一定不确定性。随着遥感技术发展、高分辨率影像产品出现，开展白洋淀湿地变化长时段细致监测分析，特别是在雄安新区设立背景下系统总结已有相关研究并对近期湿地变化特征开展深入分析研究，成为当前迫切需要解决的实际问题。

本研究利用白洋淀湿地1975年—2018年间10期Landsat卫星遥感影像，结合2017年、2018年高分二号(GF-2)卫星遥感影像，在野外考察湿地类型及其覆被特征基础上，人机交互解译获取各期土地利用/覆被分类图，从面积变化、类型转化、景观格局变化方面分析近43年白洋淀湿地变化时空特征，以剖析湿地生态系统变化及分异规律，探讨湿地变化结果不确定性因素和湿地变化成因，为白洋淀湿地保护与治理、雄安新区生态环境保护提供空间信息支持。

白洋淀位于太行山东麓永定河冲积扇与滹沱河冲积扇相夹峙的低洼地区，是河北平原上常年积水的最大湖淀(王会昌，1983)。地理范围在38°43′—39°02′N，115°38′—116°07′E，海拔5.5—6.5 m(大沽高程)，总面积366 km²，由白洋正淀、马棚淀、藻苲淀、烧车淀等诸多大小不一的淀泊和沟壕组成，统名白洋淀(王会昌，1983；刘春兰等，2007)。属大清河水系，水源主要来自八条入淀河流，南支潴龙河、孝义河、唐河汇入马棚淀，府河、漕河、瀑河、萍河汇入藻苲淀，北支河流通过白沟引河入烧车淀，在白洋淀出口处建有枣林庄水利枢纽(李英华 等，2004；白军红等，2013)。具有显著地大陆性气候特征，年平均气温12.1℃，气温年较差大；年平均降水量563.9 mm，降水集中于7—8月份，季节分配不均，年际变化较大；年平均蒸发量1369 mm，蒸发量远大于降水量(白军红 等，2013)。动植物资源丰富，水生动物主要有鱼类、蟹类、虾类、底栖动物、浮游动物等，水生植物主要有水生维管束植物和浮游植物(白军红 等，2013)。行政区划上，白洋淀位于雄安新区，分属保定市和沧州市所辖的安新、容城、雄县、高阳和任丘五个县(市)，其中85%的水域在保定市安新县境内(图1)。

图 1 白洋淀湿地位置(底图影像为2015年8月22日Landsat 8 OLI) Figure 1 Location map of Baiyangdian wetland

收集了白洋淀湿地Landsat MSS/TM/ETM+/OLI、GF-2 PMS卫星遥感影像，具体信息如表1所示。在考虑整年份(整五年、十年)、云量影响的基础上，影像收集还尽量考虑了湿地面积发生突变的年份。为了能更好识别湿地植被、耕地等植被类型，尽量选择了7、8月份植被生长季内的影像数据。影像投影系统统一使用双标准纬线等积圆锥投影(Albers)，参考椭球体为WGS84。各期影像如图2所示。

表 1(Table 1)

表 1 卫星遥感影像收集信息 Table 1 Information of satellite remote sensing images used in this study 卫星 传感器 分辨率/m 选取时间 Landsat 1—4 MSS 60 1975-07-16、1980-07-26、 1984-08-16 Landsat 5 TM 30 1990-08-17、1994-07-27、 1999-08-10、2011-07-26 Landsat 7 ETM+ 30/15 2005-08-18 Landsat 8 OLI 30/15 2015-08-22、2018-04-24 GF-2 PMS 4/1 2017-06-04(2景)、 2017-08-07(2景)、 2018-03-22(4景)

表 1 卫星遥感影像收集信息 Table 1 Information of satellite remote sensing images used in this study

图 2 1975年—2018年白洋淀湿地卫星遥感影像 Figure 2 Images of Baiyangdian wetland during 1975—2018

(1)野外考察。为了确定白洋淀湿地类型及影像解译标志，核实白洋淀湿地范围及边界信息，掌握白洋淀湿地生态环境问题，于2018年7月24—27日开展了野外考察工作。共考察点位204个，考察路线110 km，其中水域路线22 km，陆域路线88 km，并填写了白洋淀湿地分类样点采集记录表，明确了湿地水体、湿地水生植被类型及其他非湿地类型的地表覆被特征、空间分布特征与对应影像特征，为建立影像解译标志奠定了基础。

(2)边界确定。从湿地含义、白洋淀湿地特征，以及白洋淀千里堤、护堤工程分布等三方面，确定白洋淀湿地范围与边界。利用2017年4景GF-2号PMS影像，根据野外考察获取的堤坝样点信息，人机交互解译堤坝信息；对于影像上堤坝信息不明显，或者没有堤坝分布的地区，参照《河北雄安新区规划纲要》中“白洋淀流域生态环境治理和保护规划图”，并结合历史影像辅助确定。最终确定的白洋淀湿地范围与边界如图1所示。

(3)分类体系。在野外考察的基础上，根据湿地含义中对湿地三要素的定义，即：湿地水文、湿地植被、湿地土壤(杨永兴，2002；殷书柏 等，2014)，基于白洋淀湿地特征与已有研究案例中的分类体系(王长耀 等，1987；王京 等，2010；庄长伟 等，2011；白军红 等，2013；江波 等，2016；张敏 等，2016b)，通过综合分析与比对，建立了白洋淀湿地土地利用/覆被分类体系，包含湿地、耕地、建设用地、林地4个一级地类。其中，湿地包含水体、水生植被、滩地3个二级地类，耕地包含水田、旱地2个二级地类。水生植被包含挺水植物、浮水植物2个三级地类(表2)。

表 2(Table 2)

表 2 白洋淀湿地分类体系及解译标志 Table 2 Classification systems and interpretation symbols of Baiyangdian wetland 一级类型 二级类型 三级类型 地表特征 影像特征 影像 照片 湿地 水体 包括河流、湖泊、水库、 沟渠、养鱼池 深蓝色调，形状规则，一般为矩形分布 水生植被 挺水植物 主要为芦苇、蒲草 自然生长：深绿色调，形状不规则，均匀分布人工种植：绿色调，呈明显的条带状分布 浮水植物 主要为莲(荷花)、芡实 绿色调，色彩均匀，形状规则 滩地 因水体年际或季节性涨落而 出漏的滩地 呈零星分布 耕地 水田 水稻 深绿色调，形状规则，水稻与田垄呈集中连片的方块状分布 旱地 夏玉米、冬小麦 绿色调，形状规则，一般分布在农村建设用地周边 建设用地 包括城镇、乡村、工矿、 交通等各类建设用地 淡紫色调，形状规则，连片分布 林地 包括有林地、灌木林、疏 林地 绿色调，形状规则，一般分布在道路两侧，大面积分布较少 　注：影像为2017年8月7日GF-2号PMS，影像彩色合成采用“R-3(红波段)，G-4(近红外波段)，B-1(蓝波段)”方法。

表 2 白洋淀湿地分类体系及解译标志 Table 2 Classification systems and interpretation symbols of Baiyangdian wetland

(4)解译方法。遥感影像解译(或称分类)一般根据影像的光谱特征、空间特征、时相特征，按照解译者的认识程度，逐步进行地物的识别与鉴定(赵英时，2003)。本研究从白洋淀湿地不同地类影像特征差异性、空间分布异质性、不同植被类型物候差异性3个方面入手，开展白洋淀湿地土地利用/覆被分类人机交互解译。首先，考虑不同类型的影像特征，如色调、形状等，基于外业考察成果，建立白洋淀湿地土地利用/覆被分类影像解译标志，包括每一种类型的地表特征、影像特征、影像和照片(表2)。其次，考虑不同类型的空间分布特征，如分布位置、与其他类型的位置关系和排列方式等。此处以区分浮水植物和旱地加以说明。浮水植物在影像上呈亮绿色调，色彩均匀，形状规则。旱地呈绿色调，形状规则。如果仅考虑这两种类型在影像上的色调、形状特征，则不易区分。从空间特征看，浮水植物一般分布于白洋淀湿地中部区域，其周边常为挺水植物。旱地空间分布特征明显，常集中分布在白洋淀东部枣林庄以东、南部马棚淀、西部藻苲淀区域，且一般分布在农村建设用地周边。实际解译时加入空间特征，浮水植物和旱地则能够较好识别与分类。最后，考虑不同植被类型的物候特征，选取一年内多期不同月份影像对比解译，以减小分类结果不确定性。例如，浮水植物生长季为7—8月，旱地4—6月生长小麦，6月底收割，7—9月生长玉米，10月初收割，则选取5月份、9月份影像对比解译，此时，浮水植物处于生长季外，旱地处于小麦、玉米的生长季内，由此可区分浮水植物与旱地。

基于上述白洋淀湿地遥感解译方法，以影像为背景，运用ArcGIS软件Editor模块进行人机交互解译。以2018年GF-2号PMS影像为主、以2018年Landsat 8 OLI影像为辅，人机交互解译获取2018年分类信息，并将解译结果叠加到2018年Landsat 8 OLI影像上。对比分析不同湿地类型和其他非湿地类型在Landsat 8 OLI影像上的色调、形状等特征，建立Landsat 8 OLI影像人机交互解译的“先验知识”。在此基础上，基于2015年Landsat 8 OLI影像对2018年分类信息进行人机交互更新解译，得到2015年分类结果。以此类推，分别基于2011年、2005年、···、1975年Landsat影像，对2015年、2011年、···、1980年分类信息进行人机交互更新解译，得到各期分类数据。最后，对各期解译对象赋予地类编码、名称等属性，得到1975年—2018年10期白洋淀湿地土地利用/覆被分类图。

(1)面积变化。从湿地面积变化、类型转化两方面开展白洋淀湿地变化时空特征分析。其中，湿地面积变化指从起始年份到终止年份湿地及其所属类型面积变化数量和百分比；湿地类型转化指从起始年份到终止年份湿地与非湿地之间、不同湿地类型之间统计特征和空间特征，统计特征指湿地面积增减量、减少量、净变化量、湿地与非湿地之间面积转换量、不同湿地类型之间面积转换量，空间特征指湿地与非湿地之间、不同湿地类型之间转换发生的空间分布特征。参照张增祥等(2012)土地利用转换分析方法，基于ArcGIS的Intersect空间分析功能，对人机交互解译的各时间段起始年份、终止年份的矢量数据进行分析，并制作湿地变化转换矩阵、湿地动态空间分布图。

(2)景观变化。基于景观格局指数，从类型水平、景观水平两方面分析白洋淀湿地景观变化特征。景观格局指数指能够高度浓缩景观格局信息，反映其结构组成和空间配置某些方面特征的简单定量指标，可分为斑块水平指数、斑块类型水平指数以及景观水平指数(白军红 等，2013)。参考已有研究案例(庄长伟 等，2011；白军红 等，2013；张敏 等，2016b)，在类型水平上选取斑块密度PD(Patch Density)、最大斑块指数LPI(Largest Patch Index)、面积加权平均分维数FRAC_AM(Area-Weighted Mean Fractal Dimension Index)、聚集度指数COHESION(Patch Cohesion Index)，在景观水平上选取斑块个数NP(Number of Patches)、景观形状指数LSI(Landscape Shape Index)、香农多样性指数SHDI(Shannon’s Diversity Index)、聚集度指数CONTAG(Contagion Index)，综合分析白洋淀湿地景观变化特征。使用Fragstats 4.2计算景观格局指数，各指数计算方法及其生态意义参见文献(邬建国，2000)。

2018年，白洋淀湿地面积为206.45 km²，占白洋淀总面积56.50%，其中，水体83.78 km²，挺水植物102.72 km²，浮水植物17.72 km²，滩地2.23 km²。湿地主要分布在白洋淀中部区域，非湿地主要分布在南部、东北部、西部区域，湿地—非湿地边缘区域表现出从水体—水生植物—水田—旱地—建设用地逐渐过渡的景观特征(图3(j))。

1975年—2018年，白洋淀湿地面积从274.65 km²减少到206.45 km²，共减少68.20 km²(24.83%)。其中，水体面积增加了14.77 km²，挺水植物面积减少了84.36 km²，浮水植物面积增加了17.72 km²，滩地面积减少了16.32 km²。不同时段湿地面积变化特征不尽相同，主要表现为3个阶段特征：(1)1975年—1990年，湿地面积波动性小，基本稳定。值得注意的是，1984年水体面积较其他年份急剧减少，这是由于1981年—1987年连续7年出现干淀现象(李英华 等，2004)。(2)1990年—2011年，湿地面积持续性减少。从285.07 km²减少到181.51 km²，共减少103.56 km²(36.33%)。其中，水体面积减少51.86 km²，挺水植物面积减少50.48 km²，滩地面积减少7.61 km²；此外，浮水植物面积增加6.38 km²。(3)2011年—2018年，湿地面积呈现增加趋势。从181.51 km²增加到206.45 km²，共增加24.94 km²(13.74%)。其中，水体面积增加19.66 km²，浮水植物面积增加11.33 km²，滩地面积增加0.32 km²；此外，挺水植物面积减少6.37 km²。1975年—2018年，非湿地类型中水田、旱地、建设用地面积均呈现增加趋势，分别增加了34.60 km²(1975年水田面积为0 km²)、18.97 km²(23.58%)、14.63 km²(157.39%)，林地面积基本保持不变(图3、图4)。

图 3 1975年—2018年白洋淀湿地土地利用/覆被 Figure 3 Maps showing land use/land cover of Baiyangdian Wetland during 1975—2018

图 4 1975年—2018年白洋淀湿地、非湿地面积变化 Figure 4 Areas change of wetlands and non-wetlands during 1975—2018

1975年—2018年，白洋淀湿地面积增加60.61 km²，减少128.81 km²，净变化−68.20 km²。湿地与非湿地之间转换剧烈，增加的湿地面积中，7.98 km²由非湿地转换而来，其中，由旱地转换了7.97 km²，由建设用地转换了0.01 km²；减少的湿地面积中，76.18 km²转换为非湿地，其中，转换为水田29.34 km²，转换为旱地36.18 km²，转换为建设用地10.36 km²，转换为林地0.30 km²。不同湿地类型之间相互转换面积为52.63 km²，其中，30.41 km²非水体转换为水体，8.82 km²水体转换为非水体，12.33 km²挺水植物转换为浮水植物(表3)。

表 3(Table 3)

表 3 1975年—2018年白洋淀湿地土地利用/覆被变化转换矩阵 Table 3 Transfer matrix of land use/land cover changes of Baiyangdian Wetland during 1975—2018 2018年 水体 挺水植物 浮水植物 滩地 水田 旱地 建设用地 林地 1975年 水体 — 4.68 4.12 0.03 2.89 6.19 0.66 0.01 挺水植物 29.84 — 12.33 0.20 26.42 13.31 9.36 0.23 浮水植物 0.00 0.00 — 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 滩地 0.58 0.19 0.67 — 0.03 16.67 0.34 0.06 水田 0.00 0.00 0.00 0.00 — 0.00 0.00 0.00 旱地 2.92 2.45 0.60 2.00 5.25 — 4.07 0.12 建设用地 0.01 0.00 0.00 0.00 0.00 0.07 — 0.00 林地 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.13 0.27 —

表 3 1975年—2018年白洋淀湿地土地利用/覆被变化转换矩阵 Table 3 Transfer matrix of land use/land cover changes of Baiyangdian Wetland during 1975—2018

不同时段湿地类型变化特征有所差异(图5)。1975年—1980年、1980年—1990年、2011年—2018年湿地面积净变化均增加，分别为6.25 km²、4.17 km²、24.94 km²，其中2011年—2018年湿地面积增加最明显，59.22%由非湿地转换而来。1990年—1999年、1999年—2011年湿地面积净变化均减少，分别为−34.72 km²、−68.84 km²，两时段内湿地因转换为非湿地而致面积减少的比例分别为46.79%、70.28%。其中，1999年—2011年挺水植物22.92%转换为旱地、9.47%转换为水田，是此时段湿地面积减少的主要原因。

图 5 1975年—2018年不同阶段白洋淀湿地变化特征 Figure 5 Changes of wetlands area in different periods from 1975 to 2018

1975年—2018年，白洋淀湿地土地利用/覆被动态如图6所示，从中可知湿地类型变化空间分布特征主要表现为以下3个方面：(1)湿地转换为非湿地类型主要分布于淀区南部、西部、北部区域。1975年—2018年，在南部马棚淀储龙河、唐河、孝义河汇入区域，西部藻苲淀槽河、瀑河、府河、萍河汇入区域，以及北部烧车淀白沟引河汇入区域，大面积湿地转变为耕地，其中转变的旱地(36.18 km²)主要分布在南部区域，西部亦有零星分布，转变的水田(29.34 km²)在南部、西部、北部均有分布，且水田分布均比旱地更靠近淀区中部湿地。此外，湿地转变为建设用地(10.36 km²)的区域，一般环绕原有建设用地分布，大部分位于淀区中部。(2)非湿地转换为湿地类型主要分布于淀区东北部区域。1975年—2018年，7.98 km²非湿地转换为湿地类型，其中，由旱地转换了7.97 km²，由建设用地转换了0.01 km²，这些变化主要分布于淀区东北部区域。(3)不同湿地类型之间相互转换主要分布于淀区中部区域，如挺水植物转为水体、挺水植物转为浮水植物等。

图 6 1975年—2018年白洋淀湿地土地利用/覆被动态 Figure 6 Spatial pattern of land use/land cover changes of Baiyangdian Wetland during 1975—2018

1975年—2018年白洋淀湿地类型水平上景观格局指数变化如图7所示。(1)斑块密度(PD)：挺水植物斑块密度最大，其次为水体。1975年—2018年，挺水植物、水体、浮水植物斑块密度均增大，呈破碎化趋势；滩地斑块密度在1984年达到最大值，与该年份水位降低、滩地出漏有关。此外，建设用地、旱地、水田、林地的斑块密度均呈增大趋势。(2)最大斑块指数(LPI) ：水体、挺水植物、旱地的最大斑块指数明显大于其他类型，这3种类型也是淀区的主要景观类型。1975年—2018年，水体最大斑块指数出现在1990年，最小值出现在1984年，与水体面积最大值、最小值出现的年份一致，1990年—2005年水体最大斑块指数逐渐减小，2005年—2018年又逐渐增大。1975年—2018年，挺水植物最大斑块指数呈减小趋势，旱地最大斑块指数1975年—2005年逐渐增大，之后又呈减小趋势。(3)面积加权平均分维数(FRAC_AM)：水体、林地的分维数明显大于其他类型，水体景观的形状一般分布不规则，林地数量较小且一般分布于堤坝、道路两侧，形状呈长条形，因而分维数较大。1975年—2018年，水体分维数总体上呈现增加趋势。其他类型，如浮水植物、水田、旱地、建设用地的分维数较小，基本接近于1，说明了这些景观形状一般呈规则性分布。(4)聚集度指数(COHESION)：水体聚集度除1984年减小外，其他年份基本稳定。挺水植物聚集度逐渐减小，而浮水植物聚集度逐渐增大；水田、建设用地聚集度总体呈增大趋势，林地呈减小趋势；旱地聚集度呈现波动式变化，变化曲线出现两次峰值，分别出现在1984年和2005年。

图 7 1975年—2018年白洋淀湿地类型水平上景观格局指数变化 Figure 7 Changes in landscape pattern indices of Baiyangdian Wetland at the scale of type from 1975 to 2018

1975年—2018年白洋淀湿地景观水平上景观格局指数变化如图8所示。景观水平上，斑块个数(NP)呈持续增加趋势，从1985年219个增加到2018年601个，表明白洋淀湿地景观破碎度增强。景观形状指数(LSI)与斑块个数表现出相同的变化趋势，景观形状趋于复杂。聚集度指数(CONTAG)呈先增加后减小的趋势，其最大值(68.44)出现在1999年，表明1999年景观连通性最大，空间格局分布最均匀。香浓多样性指数(SHDI)1975年—1999年期间趋于稳定；1999年—2018年逐渐增大，表明此阶段景观丰富度增加；整体来看，1975年—2018年香浓多样性指数增加，说明各景观类型所占比例趋于均衡化，作为优势景观类型的湿地对整个景观的控制作用减小，景观异质性增加。

图 8 1975年—2018年白洋淀湿地景观水平上景观格局指数变化 Figure 8 Changes in landscape pattern indices of Baiyangdian Wetland at the scale of landscape from 1975 to 2018

从白洋淀湿地面积变化趋势、湿地类型转换特征、湿地景观格局变化特征3个方面比较了本研究与已有研究结果。考虑时间跨度和影像选取期数因素，主要对比了与江波等(2016)、张敏等(2016b)的研究结果。图9比较了白洋淀湿地面积变化结果，其中，王长耀等(1987)的面积统计数值等于其论文中湿地面积数值×0.1，王京等(2010)的面积统计数值为其论文中所述的“总面积”。从变化趋势来看湿地面积在1990年—2010年持续性减少的变化趋势与江波等(2016)、张敏等(2016b)的研究结果基本一致。2010年之后湿地面积增加的趋势与张敏等(2016b)的研究结果也一致。不同之处在于1990年之前的变化趋势，此种不同可能是由于湿地分类体系、湿地分类方法不同所致。从湿地类型转换特征来看，减少的湿地面积主要转换为水田、旱地、建设用地(居民地)，与张敏等(2016b)研究结果一致。从湿地景观格局变化特征来看，张敏等(2016b)与本研究均表明2000年以来白洋淀湿地景观尺度上的斑块个数(NP)、景观形状指数(LSI)、香浓多样性指数(SHDI)呈增加趋势，表明景观趋于破碎化，景观形状趋于复杂，景观异质性增加。

除此之外，其他已有研究案例采用4—5期影像分析了湿地变化。比较来看，本研究解译的湿地面积明显小于白军红等(2013)研究结果，可能与后者将水田划分为湿地类型有关；本研究与庄长伟等(2011)、王京等(2010)分析的湿地变化趋势基本一致，个别时段湿地面积差异较大可能是由于影像选取年份、湿地分类体系、湿地分类方法不同所致；王长耀等(1987)研究结果明显大于其他学者，可能与其研究使用的数据(1961年、1971年、1979年使用航空相片)、解译方法有关。

通过比较可知，本研究分析的湿地面积变化趋势与已有研究结果(除王长耀等(1987)、白军红等(2013)外)基本一致，湿地类型转换特征、景观格局变化特征与张敏等(2016b)研究结果一致，个别时段、年份湿地面积出现差异与研究中影像选取时间、湿地分类体系、湿地分类方法等不确定性因素关系密切。

图 9 白洋淀湿地面积变化结果比较 Figure 9 Comparison of changes in the area of Baiyangdian Wetland between previous studies and this research

白洋淀湿地分布大面积水生植物、耕地，这些地物具有植被物候特性，因此不同月份遥感影像对分析结果具有一定影响。根据外业考察与影像特征分析，白洋淀湿地挺水植物生长季为5—10月；浮水植物生长季为7—8月；旱地4—6月生长小麦，6月底收割，7—9月生长玉米，10月初收割；水田6—10月生长水稻，10月底收割。图10为2015年3—10月Landsat 8 OLI遥感影像显示的淀区土地利用/覆被，反映了遥感影像选取月份对分析结果的影响。为了能更好识别不同湿地类型，在考虑云量影响基础上，本研究尽量选择7、8月份水生植物、耕地等植被生长季内影像数据，且当选取年内一期影像不足以区分水生植物、耕地类型时采取多期不同月份影像对比解译方法，以减小分类结果不确定性。2018年遥感数据受限于云量影响和数据覆盖情况，Landsat 8影像选择了4月份数据，GF-2影像选择了3月份数据。在实际研究中进行2018年影像解译时，主要利用GF-2 PMS影像，由于影像空间分辨率高(融合后1 m)，根据色调、形状等特征可以准确对各种类型进行人机交互目视解译，所以年内月份差异对2018年解译结果影响有限。此外，本研究在遥感影像选取年份上，除考虑整年份(整五年、十年)、云量影响外，还尽量考虑了湿地面积发生突变的年份，如考虑到1981年—1987年干淀现象，1992年—1993、1997年—1999年无水入淀情况(李英华 等, 2004)，以及2000年—2003年干淀现象(刘春兰 等, 2007)，研究中选取了1984年、1990年、1994年、1999年等年份影像，使结果能更好反映湿地变化突变特征与整体规律。

图 10 2015年3—10月Landsat 8 OLI遥感影像显示的淀区土地利用/覆被 Figure 10 Different patterns of land use/land cover showed in images of Landsat 8 OLI from March to October in 2015 in a site of Baiyangdian wetland

一方面，不同土地利用/覆被分类体系对湿地变化分析结果会产生一定影响，特别是对湿地类型的确定尤为重要。结合国内外湿地定义与白洋淀湿地野外考察成果，本文认为白洋淀湿地类型一般包含水体和水生植物，其中水体包含了开阔水域的湖泊、比较宽阔的航道、沟渠以及养鱼池，水生植物包含了挺水植物(芦苇、蒲草)、浮水植物(莲、芡实)、沉水植物(金鱼藻)、漂浮植物(水葫芦、水鳖)。其中，沉水植物、漂浮植物仅在淀区芦苇丛间隙、航道、沟渠等湿地内零星分布，分布少、面积小，从影像上无法解译。此外，由于水体年际或季节性涨落而出漏的滩地，也应包含在湿地类型中，这与主流认知一致(卢善龙 等，2011；温庆可 等，2011)。这种湿地类型分类体系与白洋淀已有研究案例基本一致(庄长伟 等，2011；张敏 等，2016b)。王京等(2010)将水生植物、草地、林地、有种植的耕地均分为植被类型，没有将水生植被单独分类，这种分类体系导致在分析湿地面积变化时不能将水体、水生植物等湿地类型统筹考虑。江波等(2016)将水生植被和芦苇地单独分类，但是芦苇地应为水生植被的一种类型，致使湿地类型分级从属关系不明确。白军红等(2013)结合国际湿地公约，认为水田为人工湿地，应归为湿地类型。然而同时，水田又具备资源属性，作为农田也是一种观点(温庆可 等，2011)，且研究白洋淀湿地变化的多数学者(庄长伟 等，2011；江波 等，2016；张敏 等，2016b)将水田分为耕地类型之一，而没有归为湿地类型。笔者认可水田是一种重要人工湿地类型。然而，确定水田应当划分为湿地类型还是耕地类型，应该从具体的科学问题和研究目标具体考虑。本文从白洋淀当前的生态环境问题出发研究白洋淀湿地变化，其目的是明确自然和人为因素影响下近几十年来白洋淀湿地变化特征，即明确湿地面积退化了多少，退化的湿地变成了哪些类型，以及这些变化的具体年代阶段、空间分布特征。白洋淀湿地区域20世纪90年代以前没有水田分布，20世纪90年代后期由于当地居民开展围淀造田等人类活动，水田才逐渐出现，并且近年来水田种植面积迅速扩大。可见，水田作为一种耕地资源，其从无到有且面积逐渐扩展这一人类活动因素对白洋淀湿地变化产生了重要影响。因此，将水田分为耕地类型之一开展白洋淀湿地变化相关问题的分析与讨论更加合理。

另一方面，不同的土地利用/覆被分类方法对湿地变化分析结果也会产生一定影响。白军红等(2013)以目视解译为主对白洋淀湿地景观专题信息进行提取，获得了良好效果。监督分类和目视解译相结合的方法亦获得了较好的分类结果(江波 等，2016；庄长伟 等，2011)。也有学者采用面向对象方法对Landsat系列卫星影像进行分类(王京 等，2010；张敏 等，2016b)，但对于中等分辨率Landsat影像而言其分类效果有限，需要采用人机交互方式对分类结果进行编辑和修改。在熟悉研究区地表覆被特征和影像特征基础上，采用人机交互目视解译分类方法效果更优。

诸多研究从自然和人为因素两大方面分析了白洋淀湿地退化、面积萎缩成因(白军红 等，2013；刘春兰 等，2007；杨春霄，2010；袁勇 等，2013；张敏 等, 2016a，2016b)。本文限于篇幅，不再做自然和人为因素的单要素定量分析，仅从水量平衡角度出发，梳理已有研究成果，讨论白洋淀湿地变化成因(图11)。从自然因素方面分析，白洋淀湿地水量补给(入流量)包括降水和径流流入，水量损失(出流量)包括蒸散发、地表径流流出和渗漏。已有研究表明，1960年以来，白洋淀流域降水量年际变化呈减少趋势(刘春兰 等，2007；袁勇 等，2013)，且2000s 7、8月份降水量明显小于1980s、1990s同期。降水量减少导致径流量变化亦呈减少趋势(高彦春 等，2017；刘茂峰 等，2011)，从而致使入淀水量减少(李英华 等，2004；杨春霄，2010；袁勇 等，2013)。加之气温升高(高彦春 等，2017；刘春兰 等，2007)，蒸发量增大(刘春兰 等，2007；袁勇 等，2013)，导致淀区水位下降(白军红 等，2013；李英华 等，2004；刘春兰 等，2007)，最终致使湿地萎缩严重，趋于干化。从人为因素方面分析，白洋淀湿地水量补给(入流量)主要为跨流域调水、引水补给，水量损失(出流量)包括工农业及城镇生活用水，以及上游水利工程蓄水等。伴随着社会经济发展，白洋淀流域上游城镇工农业及生活用水量不断增加，减少了入淀水量(白军红 等，2013；李英华 等，2004；袁勇 等，2013；张敏 等，2016a)。与此同时，流域上游建设大量水库，改变了水资源的时空分布，也使原本不足的入淀水量明显减少(刘春兰 等，2007)。除此之外，白洋淀流域地下水超采严重，引起蓄水后渗漏量增加，亦导致淀内水量损失(李英华 等，2004；王京 等，2010)。为了缓解白洋淀湿地萎缩的变化态势，当地政府实施了跨流域调水、引水补给白洋淀，在一定程度上缓解了淀区水位下降、湿地萎缩现象(杨春霄，2010；张素珍 等，2007；周奕帆和阎广聚，2012)。值得注意的是，本研究表明近期(2011年—2018年)白洋淀湿地面积呈增加趋势，关于其成因尚需进一步深入探究。

图 11 白洋淀湿地变化与其影响因素之间的关系 Figure 11 Relationship between changes of Baiyangdian wetland and its impact factors

基于1975年—2018年Landsat系列卫星遥感影像，辅以2017年—2018年GF-2号卫星遥感影像，结合野外考察，分析了近43年白洋淀湿地面积变化、景观变化特征，讨论了影响分析结果的不确定性因素以及湿地变化成因。主要结论如下：

(1)1975年—2018年，白洋淀湿地面积总体呈减少趋势，增加60.61 km²，减少128.81 km²，净变化−68.20 km²(−24.83%)。减少的湿地面积中，76.18 km²(59.14%)转换为非湿地。不同阶段变化特征有所差异，1975年—1990年湿地面积波动性小，基本稳定；1990年—2011年湿地面积持续性减少；2011年—2018年湿地面积呈现增加趋势。

(2)1975年—2018年，白洋淀湿地转换为非湿地类型主要分布于淀区南部、西部、北部区域，非湿地转换为湿地类型主要分布于淀区东北区域，不同湿地类型之间相互转换主要分布于淀区中部区域。

(3)1975年—2018年，白洋淀湿地景观趋于破碎化，景观形状趋于复杂，各景观类型所占比例趋于均衡化，景观异质性增加。

(4)影响白洋淀湿地变化分析结果的不确定性因素主要包括遥感影像选取月份、年份，以及土地利用/覆被分类体系、分类方法。气候、水文等自然因素变化，叠加工农业及城镇生活用水、上游水利工程蓄水、地下水开采等人为因素变化，是白洋淀湿地面积减少、趋于干化的成因。

志 谢 胡桥、王宏杰参加了野外考察工作，在此谨表谢忱！