湄公河三角洲与黄河三角洲湿地动态、脆弱性及恢复力的比较分析

《Estuarine, Coastal and Shelf Science》：Comparative analysis of wetland dynamics, vulnerability and resilience in the Mekong and Yellow River Deltas

　　摘要：三角洲湿地是全球范围内极具动态性且脆弱的生态系统，其形态受自然环境过程影响，同时日益受到人类活动的冲击。尽管已有针对特定三角洲的研究，但至今仍缺乏利用高分辨率Sentinel-2时间序列对湄公河三角洲与黄河三角洲的湿地动态、系统级稳定性及空间重组进行统一且时间上连贯的比较分析。本研究首次基于2019年至2024年的数据，运用随机森林分类法、变化检测、中心点建模以及脆弱性-恢复力评估方法展开对比分析。通过统一的分类结果可见，两个三角洲的湿地变化轨迹存在明显差异。在湄公河三角洲，天然湿地因沼泽扩张而略有增加（1.02%），而人工湿地则因水稻田减少而逐渐减少（-2.79%）；非湿地面积则因建筑用地及其他农作物的发展而增加（1.45%）。相比之下，黄河三角洲的天然湿地在空间上保持稳定，但内部结构发生显著变化：沼泽面积缩小（-3.66%），而恢复后的湿地（2.04%）和潮间带（2.73%）则有所扩张。人工湿地同样因水稻田减少而减少（-6.43%），非湿地则因建筑用地及其他农作物的发展而增加（6.11%）。从中心点迁移情况来看，湄公河三角洲呈现海陆双向波动，而黄河三角洲则表现为沼泽持续向内陆收缩、潮间带持续向外海扩展。两个三角洲的湿地脆弱性均有所降低，生态恢复力则有所提升（湄公河三角洲为3.96平方公里，黄河三角洲为19.85平方公里）。湄公河三角洲的变化主要受跨界水文变化、海水入侵以及市场驱动的水产养殖发展影响，而黄河三角洲则表现为人为调控、国家生态修复措施以及泥沙供应管理的共同作用。研究结果表明，三角洲湿地对全球性压力的响应是通过本地化的变化路径实现的，因此需要制定针对不同区域特点的管理策略。

引言：河流三角洲是地球上最具动态性且生态意义最为重要的地貌景观之一，它们构成了陆地与海洋环境之间的重要过渡带（Edmonds等人，2020年）。这些低洼的沿海平原经过数千年的沉积作用形成，孕育了高生产力的湿地系统，为人类提供重要的生态服务。在全球范围内，三角洲地区虽仅占地球陆地表面的不到1%，却为近5亿人提供了生存条件（Ohenhen等人，2026年）。三角洲内的湿地，包括河流支流、潮间带、浅海、沼泽、湿地、淹没土壤和湖泊等，每年为人类提供价值约39万亿美元的生态服务，涵盖水资源过滤、洪水调节、碳封存、生物多样性保护以及渔业育苗等功能（Laghari等人，2025a年；《全球湿地展望》[GWO]，2026年）。然而，目前三角洲湿地正面临快速退化的问题。1970年至2015年间，全球沿海湿地面积减少了近35%（Ali等人，2026年）。到2100年，超过85%的三角洲海岸线退缩将由海平面上升所致（Nienhuis和van de Wal，2021年），而近70%的易受影响三角洲将因气候变化和人类活动而发生根本性改变（Jorgenson等人，2025年）。

越南的湄公河三角洲与中国黄河三角洲分别代表了全球范围内湿地的退化趋势，同时也存在着不同的社会环境状况。作为东南亚最大的三角洲，湄公河三角洲出产了该国一半以上的水稻以及60%以上的水产出口产品（Kondolf等人，2018年）。然而，上游水坝的建设使得流入三角洲的河流泥沙量减少了约75%，严重限制了三角洲在面对海平面上升时通过垂直堆积来应对的能力（Laonamsai等人，2025年）。近年来，人们采取了多种可持续的基于自然的解决方案，比如使用竹篱笆拦截泥沙、保护正在侵蚀的河岸，同时还建立了红树林系统（Nguyen等人，2021年）。黄河三角洲则拥有广阔的泥滩和沼泽，这些区域被纳入具有国际重要意义的拉姆萨尔湿地——黄河三角洲国家级自然保护区，为候鸟提供栖息地（Xia等人，2026年）。自2002年起，中国实施了水沙调控工程，通过有控制的措施释放被水坝拦截的泥沙，以恢复三角洲湿地并遏制海岸侵蚀（Pan等人，2025年；Tu等人，2026年）。1979年引入的中国互花米草这一外来物种到2020年已蔓延至500多平方公里，严重威胁到了当地的沼泽生态系统，尤其是在黄河三角洲地区，为此中国出台了更为严格的法律法规，旨在根除外来物种、恢复原生沼泽并补充湿地水资源（Li等人，2022年）。这些各不相同的趋势凸显出有必要对不同三角洲地区的湿地变化、恢复效果以及脆弱性进行综合性的、基于数据的监测。

卫星遥感技术，尤其是通过谷歌地球引擎平台处理过的欧洲航天局Sentinel-2卫星影像（Gorelick等人，2017年），极大地提升了人们对这类复杂生态系统进行监测的能力（Liu等人，2024a年）。Sentinel-2卫星具备10米的空间分辨率、五天的重访周期，同时还拥有包括红边波段和短波红外波段在内的多种光谱波段，这使得人们能够清晰地识别水体、植被湿地以及饱和土壤（Wang等人，2024a年）。光谱植被指数和水体指数已被证明是用于绘制湿地分布图的有效工具（Rossi等人，2025年）。与此同时，地形衍生数据则有助于分析控制湿地分布的水文连通模式（Liu等人，2024a年）。综上所述，这些光谱和地形特征使得人们能够在谷歌地球引擎平台上对不同类型的三角洲景观进行高精度的随机森林分类（Wang等人，2024a年）。

此前已有不少研究分别针对湄公河三角洲和黄河三角洲应用了这些分析方法。在湄公河三角洲，Phan等人（2023年）对受保护的湿地进行了社会-生态系统分析，指出了气候适应策略与当地居民生计之间的矛盾；Wang等人（2025a年）则量化了盐度升高和干旱对水稻田减少的影响。在黄河三角洲，Xu等人（2025a年）估算了湿地表面的植被生物量，Liu等人（2026年）则监测了湿地的生态质量，发现了不同的栖息地退化与恢复路径。Liu等人（2023年）曾进行过一项更广泛的比较分析，研究了亚洲九个三角洲30年来的变化情况，但由于当时使用的是分辨率较低的影像，无法捕捉到日益频繁的气候极端事件，如2019 - 2020年的厄尔尼诺现象、2020 - 2022年的拉尼娜现象以及2023 - 2024年的厄尔尼诺现象，也无法反映过去六年里各项政策干预措施的成效（Watanabe等人，2022年；Song等人，2023年；Lap和Bang，2024年）。

至关重要的是，现有的Sentinel-2相关研究在两个三角洲采用了不同的分类方案、时间范围以及精度标准，这就使得任何直接的跨三角洲比较都失去了意义。此外，这些研究大多都是零散进行的，分别侧重于土地利用/土地覆盖变化、生物量估算或生态质量分析，未能将变化检测与中心点迁移等空间重组指标以及脆弱性和恢复力评估纳入统一的分析框架之中。因此，迄今为止还从未有人以统一的方式评估过水文变化、海平面上升影响、人类活动、政策干预以及气候因素对两个三角洲的综合性影响。正是基于这一问题，本研究首次对2019年至2024年期间湄公河三角洲和黄河三角洲的湿地动态进行了统一比较，旨在探究不同的水文状况、恢复措施以及人类活动如何影响两个三角洲的湿地变化、空间分布、脆弱性以及恢复力。为此，本研究首先利用Sentinel-2卫星影像和随机森林分类法分析了年度间的土地覆盖变化，随后又通过变化检测、中心点迁移以及脆弱性-恢复力评估等方法，研究了湿地转化路径、空间重组情况以及生态稳定性。通过将观察到的变化与多种因素联系起来，本研究为脆弱沿海三角洲地区的湿地保护与适应性管理提供了具有政策参考价值的见解。

研究地点描述：湄公河三角洲位于越南西南部，涵盖了13个省份，面积接近40,000平方公里（Kondolf等人，2018年）。本研究重点关注位于北纬9°30'至10°30'、东经106°00'至107°00'之间的堤岸省和芹苴省（见图1c）。研究区域位于下游三角洲平原，面积达1,144.75平方公里。该区域处于河流径流与南海潮汐力量交汇之处，面临着海水侵入农田的严重威胁。

分类模型精度：对于这两个三角洲而言，随机森林分类模型在所有年份内的表现都十分稳定，为后续的比较分析提供了可靠的基础（见表2）。在湄公河三角洲，整体准确率在0.89到0.90之间，分类精度在0.88到0.89之间。各个类别的精确度和准确率则在0.76到1之间波动。湖泊类的精确度和准确率最低，分别为0.76 – 0.83和0.76 – 0.82，这说明小型水体与季节性淹没区域在光谱特征上容易混淆。建筑用地的精确度和准确率则最高。

农业转型与人类活动对三角洲系统的影响：两个三角洲的湿地变化主要受到农业集约化发展以及当地生产系统所面临的社会经济压力影响。在湄公河三角洲，2019年至2024年间，水稻田面积减少了31.90平方公里，而被水库和池塘取代的面积则为14.68平方公里，这体现了极为明显的农业转型趋势。这种从水稻种植向水产养殖的转变主要是出于经济考虑：虾类每公顷带来的收入是水稻的五倍多，而且全球虾类产业的市场需求也在不断增长。

结论：这项针对2019年至2024年湄公河三角洲和黄河三角洲湿地动态的首次统一比较分析表明，由于治理和管理策略的不同，两个三角洲的湿地变化轨迹存在显著差异。在湄公河三角洲，得益于各种基于自然的解决方案，天然湿地有所扩大，而人工湿地则因水稻田被改造而缩小。相反，黄河三角洲则出现了明显的内部分化，一方面由于互花米草得到控制，沼泽面积有所减少，另一方面某些湿地类型则有所扩张。

作者贡献说明：Yaseen Laghari：撰写原文初稿、可视化处理、验证工作、软件应用、正式分析、概念构思。Qingyu Li：验证工作、调查分析。Muhammad Asgher Ali：验证工作、软件应用。Shah Jahan Leghari：参与原文审阅与编辑、可视化处理。Zhenguo Niu：参与原文审阅与编辑、项目监督、资金筹集、概念构思。Li Wang：参与原文审阅与编辑、项目监督。Xiaonan Zhou：负责方法论设计。Junkai Shi：负责验证工作、方法论研究。

未引用参考文献：Cong Thanh等人，2025年；Dunn和Minderhoud，2022年。

数据获取情况：本研究所使用的所有数据均可通过公共平台免费获取。

利益冲突声明：? 作者声明自己不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益或个人关系。

致谢：本研究得到了中国国家自然科学基金（41971390）以及科技基础资源调查专项（2022FY100302）的支持。此外，本文的第一作者还获得了ANSO青年人才奖学金的资助。作者们衷心感谢欧洲航天局提供的Copernicus Sentinel-2卫星数据。同时，也感谢编辑团队和匿名审稿人为提升本文质量所付出的努力。

Yaseen Laghari|Zhenguo Niu|Shah Jahan Leghari|Muhammad Asgher Ali|Qingyu Li|Junkai Shi|Xiaonan Zhou|Li Wang
中国科学院航空航天信息研究院遥感数字地球重点实验室，北京100094，中国