唐琼万航许睿
(桂林电子科技大学，广西 桂林541004)
0 引言
围海造地使海水潮差变小，潮汐的冲刷能力降低，纳潮量减少，多数围海工程均处在内湾，进一步减少了内湾的纳潮量和环境容量，海水的自净能力随之削弱。围海工程造地多用于船业、海运和其他工业，导致内湾海水富营养化，可能引起赤潮现象，给沿海渔业和养殖业带来一定的危害。围海工程直接改变水路交错带的生物生存环境，破坏海洋生物链，可能导致海洋生物锐减，导致原生态群落结构变化和物种减少[1]。
目前，围填海工程影响主要集中在围填海对环境的影响评价、围填海的生态损害评价和围填海的综合损益评价等方面[2-5]。普遍研究对港湾纳潮量、流场、生态影响和价值评估，均认为单个填海工程项目对区域生态环境影响较小[6-7]。根据文献的研究情况来看，围填海工程影响评价存在一个值得关注的问题，即影响范围确定的问题。多数影响研究报道表明单个填海工程项目，评价范围选择的海域比填海面积大得多，对生态环境的影响评价结果总是影响较小，这是影响范围难以量化造成的。有部分学者采用了遥感技术对围填海工程进行了影响分析，但多数是采用分类比较的方法，研究不同时段土地利用类型变化为主，难以量化生态环境参数影响程度[8-9]。
由于藻类代表海洋的初级生产力，且与海水富营养化程度有直接关系，是环境生态的直接表现，本文针对围填海工程藻类影响范围进行分析，引入遥感图像与GIS数据集成分析技术，从理论和技术上提供一种确定工程影响范围的方法，为类似研究过程提供参考。
1 研究对象
钦州湾位于广西壮族自治区南部钦州市以南。东以犀牛脚半岛南面的大面墩（玳瑁洲）、西以企沙半岛的天堂角间的连线为其南界，水域面积约400平方公里。
钦州湾北部为茅尾海，有钦江、茅岭江淡水汇入，饵料充足，鱼类资源丰富，水产养殖亦发达。钦州湾潮汐以日潮为主，龙门港区平均潮差2.55米，最大潮差达5.49米，涨潮潮流流向西北，流速2.8节；落潮流流向东南，流速2.8节。年均水温21.3℃。钦州港填海工程区，如图1所示，是人为和自然活动最为强烈的区域，具有典型的代表意义。
图1 研究区位置Fig.1 Research position
2 研究方法
针对围填海工程前后藻类变化情况，选取特定藻类数据与遥感影像集成，对多时相影像数据和藻类数据进行融合，采用遥感变化检测技术，分析多时相遥感影像数据变化和藻类数据变化之间的关系。具体研究步骤如图2所示。
图2 研究步骤Fig.2 Research steps
2.1 数据准备
围填海工程改变了工程区海底的形态结构，引起栖息生物和潮间带生物的生存环境变化，破坏近海生物链结构，导致其它以该区域生物为食的生物数量减少。另外，潜在的围海区工业带来累积效应，产生对近海区域藻类变化影响，需要长时期的数据进行判断。根据围填海工程前后多次藻类调查数据，以各对应时期遥感影像所生成的区域背景图为基础，进行数据插值生成藻类专题地理信息数据集。
2.2 数据集成
数据经过配准和定位后，采用图像融合技术将生态专题数据与遥感影响数据进行数据融合。通过GIS，采用基于决策层的图像融合方式，将多时相专题数据，根据生态影响指标体系进行融合。通过归一化、指标体系层次加权和变化比值处理进行融合，融合算法如式1所示：
式中：X为图像像素值，ω为权值，Xij1，Xij2分别为两个时期的横纵坐标值，k为各专题数据标号，n为专题数据个数，C为修正常数。其中，权值的意义即生态系统中组成参数的重要程度，在本文中针对藻类的种类。式（1）的意义在于将不同时相遥感影像变化的程度与生态参数变化的程度相融合，得到的融合数据可以根据变化程度，分析区域生态变化与影像变化间的关系。
2.3 变化检测
遥感图像的变化检测是根据对同一物体或现象不同时间的观测来确定其不同的处理过程。在生态与环境变化集成研究方面，根据研究对象的评价体系形成融合数据，采用变化检测技术定量的分析生态与环境变化过程[10]。然后以融合数据为基础，提取变化信息，采用空间统计分析方法，输出针对围填海工程生态影响特征的变化分布图。最终，通过对输出结果的解析，提取检测结果的生态学变化过程。具体工作如下：①对融合数据进行降噪处理，以摒弃一些孤立的噪声点；②对区域影响程度进行分级，形成变化分类空间分布数据集，根据等值线判断变化中心点；③根据等值线距离和围填海工程区遥感影像变化，划定影响范围，从而有科学理论依据的确定工程范围。
3 结论与讨论
3.1 结果分析
按以上研究步骤，本文收集了钦州湾2006年和2010年两组藻类数据和遥感影像，其中藻类浓度数据包括蓝藻、青蓝藻、硅藻和其他藻类。首先，将样本进行归一化处理后，按式（1）进行融合处理，得到钦州湾近海藻类浓度变化比值的整合数据集，如图3所示。
图3 钦州湾藻类浓度变化数据集Fig.3 D ataset of algae concentration change in Qinzhou bay
其中，海域内的高亮度区域表示浓度变化大的区域，以等值线划分可以看出明显的几个区域，分别以ABC进行标识，其中A区域最接近围填海工程区，B区处于海湾以外，C区在海湾内河流出海口附近。其次，对遥感影像进行陆地变化检测分析，得到钦州湾围填海工程陆地变化空间数据，如图4所示，除海洋外的深色区域表示陆地变化大的区域。根据钦州湾现状调查，A区处于工程区，B区和C区为河流入海口附近，结合图3和图4，可以定性判断A区域受工程影响最为明显。
图4 钦州湾围填海工程陆地覆被变化数据集Fig.4 D atasetofland coverchangesin Qinzhou Bayreclamationarea
3.2 结论
海洋藻类浓度变化主要受气候和水质影响，据文献分析得知，钦州湾围填海工程对湾内水文影响较小，同时历年气候变化均不大[11-13]，因此，自然环境变化影响较小，图3中B、C区为大型河流和城市排水主要入海口，A区域周边无大型河流注入且陆地遥感数据变化较小，因此可判断A区为围填海工程的藻类主要影响区，其范围由图中0等值线划定。
3.3 讨论
工程行为生态环境影响研究的焦点在工程区，其地表类型变化是周边生态变化的重要驱动力，如何将影响关系量化，值得进一步分析。该工程内生态环境因素变化由常规值变化为0，覆被变化由海洋变化为陆地；从物质光谱特性的角度来看，陆地变化用遥感值变化来表示，生态变化则根据指标因素变化计算，将两种变化叠加可得到相对其他区域变化的量化值。
图5 融合数据Fig.5 I ntegration dataset
将本研究藻类浓度变化空间数据和工程地貌变化数据归一化处理后，按式1集成为整合影响数据，如图5所示，其中陆地变化较大区域以“reclamation area”标识，海洋区域高亮区域为藻类浓度变化较大区域。从图5来看，本研究填海区数值变化在整体上为高亮区域。下一步可针对填海区域土地类型变化与生态指标变化进行空间相关性分析，得到填海区变化与藻类变化的量化关系。该部分研究涉及大量的数据规则和处理，由于变化区不重合现有空间相关性分析方法难以对其影响进行解释，值得从理论和实现技术上进一步研究。
总的来说，根据对象指标以遥感数据进行融合分析，结合特定工程行为的具体情况，可量化判断其影响范围，可作为生态环境影响规划制定的一个技术参考。
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