城市湿地空间退化模拟及风险防范研究

The main tread is the spatial degradation process of the urban wetland in this project. The core research is to develop a model of urban wetland spatial degradation simulation. The final goal is to prevent the degradation risk in urban wetland. we are going to develop and optimize the Particle Swarm Optimization algorithm to constract a model to simulate the spatial degradation process of the urban wetland. One of the characters of the model is the ability of collaborative optimiztion. We will apply this model to simulating degradation process and evluating risk of urban wetland based on the urban expansion in the future. The main content include: (1) analyze the process of urban expansion and urban wetland degradation from 1985 to 2010 and explan the intrinsic relationship and the collaborative driving machanism between urban expansion and wetland degradion. (2) develop the urban wetland spatial degradation simulation model which has the ability of collaborative optimiztion, to simulate and validate the spatial degradation pattern of urban wetland in 2015. (3) simulate the spatial degradtion landscape of urban wetland from 2016 to 2025 incorporating the main driving force of urban expansion and analyze the influence of wetland degradion. (4) develop the risk assessment model of urban wetland degradation to map the risk of urban wetland degradation based on the urban expansion from 2016-2025 and probe into the method of preventing risks from urban wetland degradation. This study is not only the subject forefront of Geography, but an important theoretical reference and practial application to urban wetland protection and degradation risks prevention.

本项目以城市湿地空间退化过程为主线，以城市湿地空间退化模拟模型构建为核心，以城市湿地空间退化风险防范为目标，通过改进和优化粒子群算法，发展具有协同优化能力的城市湿地空间退化模拟模型，并用于城市扩展驱动下的未来城市湿地空间退化模拟及风险评价研究中。主要内容包括: (1)系统分析研究区1985-2010年来城市扩展及城市湿地退化过程、内在耦合关系和协同驱动机制； (2)发展具有协同优化能力的城市湿地空间退化模拟模型，对2015年城市湿地空间退化进行模拟和验证； (3)模拟城市扩展驱动下的2016-2025年城市湿地空间退化格局，分析城市湿地空间退化影响； (4)构建城市湿地空间退化风险评价模型，评价城市扩展驱动下的2016-2025年城市湿地空间退化风险格局，探讨城市湿地空间退化风险防范模式。该研究是当前地理科学的学科前沿，对于城市湿地保护利用与风险防范具有重要的理论参考与实际应用价值。

城市湿地是与人类生产、生活最为密切的生态系统之一，具有分解污染物、降低城市热岛效应、缓解城市内涝等生态功能。本研究以城市扩展驱动下的湿地退化为主线，分析武汉城市圈湿地的历史时空演变，预测未来湿地的空间分布及其湿地退化风险。主要研究内容：（1）开展长序遥感大数据的水体智能提取与应用研究，构建了粒子群算法、随机森林、多水体指数法等水体提取算法；（2）探究武汉城市圈城市扩张与湿地退化的时空格局演变，并使用logistic回归分析湿地退化的驱动机制；（3）构建了城市湿地空间退化的模拟模型，并使用遥感观测数据对其进行精度验证；（4）预测城市扩展驱动下未来湿地的空间分布，分析2020-2040年间城市湿地的受损与增长状况；（5）分析城市扩展驱动下未来湿地的退化风险，并进一步研究湿地退化风险防范策略。.研究结果表明，武汉城市圈的水体与湿地面积均呈减少趋势。1987-2015年最大湖泊水体面积为2262.17km2，在2005-2015年间面积减少为2020.78km2，面积损失率为10.67%。城市湿地在1995-2015年间的损失面积为665.15km2，湿地受损的主要驱动要素是人类活动。对比模型模拟结果与遥感观测数据发现，两者的空间分布一致性较好，各项精度评价指标较为合理，2015年模拟的总体精度为84.55%，三种Kappa系数均在0.8左右。三种城市发展情境下，即自然增长情景、经济发展情景、生态保护情景，2020-2040年的湿地类型的变化趋势相似：自然湿地和水田呈退化趋势，水库坑塘呈明显增加趋势。但湿地类型的变化速率存在差异，2040年，自然增长情境下自然湿地受损面积最小，值为208.46km2；经济发展情境下水库坑塘扩张面积和水田受损面积最大，分别为2271.46km2和4007.93km2。经济发展情景的湿地退化风险最高，依次为自然增长情景、生态保护情景。.本项目研发了长序密集遥感大数据的水体智能提取算法，预测了城市扩展驱动下的未来湿地空间分布及其退化风险，在水文遥感和湿地生态研究中取得了较好的实践与应用。该研究全面认知了武汉城市圈湿地变化规律与特点，能够为研究区湿地生态系统保护和城市的可持续发展提供科学支撑。