基于RS與水動力模型的鄱陽湖草洲產卵型魚類潛在產卵場識別

李文婭 鄧名明 賴格英, 潘 越

(1. 江西師范大學地理與環境學院, 南昌 330022; 2. 江西師范大學鄱陽湖濕地與流域研究教育部重點實驗室, 南昌 330022)

淡水生態系統在全球范圍內受到嚴重威脅[1],受影響程度已超過陸地生態系統[2], 水生生物滅絕的風險也遠高于陸地生物[3]。隨著人類活動干擾不斷增強, 淡水魚類生物多樣性急劇降低[4,5], 淡水魚已成為世界上除兩棲動物外處境最危險的脊椎動物[6], 如果不及時采取有效保護措施, 將會有20%的魚類在未來25—50年內滅絕[7]。產卵場對魚類的生存繁衍有著至關重要的作用[8], 且在魚類生活史中魚卵時期是最敏感脆弱的階段[9]。因此, 魚類產卵場的識別、科學管理和保護對維持魚類生物多樣性具有重要意義。

近年來, 湄公河、恒河、多瑙河、長江等大型流域的淡水生物多樣性都處于下降趨勢, 各種自然環境的變化和人類活動的干擾會加劇魚類產卵場退化[10]。長江流域受人類活動影響較為深遠, 流域內的水生生物多樣性和魚類群落結構長期受到嚴重威脅[11]。根據歷史記錄, 長江流域魚類物種總數為448種[12], 2003—2018年降至227種[13], 其中22種被《中國脊椎動物紅色名錄》列為極度瀕危魚類物種[13]。為了幫助恢復水生生物多樣性, 長江流域從2021年開始實施十年禁漁政策[14], 為流域內魚類生物多樣性恢復帶來新的契機。鄱陽湖與長江天然相連, 是我國最大的淡水湖, 也是實施禁漁政策的重點區域[15]。鄱陽湖自然條件優越, 流域內的魚類占長江魚類物種總數的50%[16], 被譽為長江漁業資源寶庫和魚類種質基因庫[17]。鄱陽湖常年與長江進行物質能量交換, 獨特的自然環境不僅為江湖洄游性魚類提供了重要的攝食和育肥場所[18,19], 也給鯉(Cyprinus carpio)、鯽(Carassius auratus)和黃顙魚(Pelteobagrus fulvidraco)等定居性魚類提供了天然的產卵場所[14,20]。鯉、鯽屬于草洲產卵型魚類[21], 所產的黏性卵必須粘附或沉積在植被表面才不會沉入水底窒息死亡[20]。鄱陽湖水位變化明顯,枯水期水位下降, 快速生長的草洲為產黏性卵的魚類提供了大面積產卵基質[17], 次年春季被淺水淹沒的草洲就成為了這些魚類的潛在產卵場[22]。同時已有研究表明幼魚豐富度與水生植被覆蓋情況呈正相關[23], 草洲附近的魚類豐富度顯著高于其他水域[23,24]。此外, 魚類產卵場的分布已被證實是長江江豚在鄱陽湖分布的主導環境因素之一[25,26]。

然而, 在采砂、過度捕撈等人類活動的影響下[27],鄱陽湖流域 (圖 1)魚類多樣性持續下降, 魚類資源趨于小型化和低齡化[16]。2000年以前鄱陽湖流域有212種魚類, 2000—2017年魚類物種記錄減少至174種, 而且有36.7%的洄游魚類消失, 魚類生物多樣性明顯降低[27]。近幾十年來, 由于氣候變化和人類活動的影響, 特別是2000年后, 不穩定的水文情勢導致鄱陽湖枯水期濕地景觀格局發生改變[28], 對魚類潛在產卵場的空間分布造成影響。2014年當地政府建立了鄱陽湖鯉鯽產卵場省級自然保護區(以下稱保護區), 但是鮮有學者對鄱陽湖魚類產卵場的空間分布格局進行研究, 并探討保護區對魚類產卵場的保護效率[29]。因此, 準確定位魚類潛在產卵場對鄱陽湖魚類生物多樣性保護及水生生態系統功能結構穩定意義重大。以往常用的實地調查采樣方法是進行魚類產卵場調查的有效手段, 但該方法稍顯繁瑣且難以準確反映大尺度產卵場的時空變化情況[30]。隨著遙感數據的廣泛應用, 很多學者開始利用遙感數據進行魚類產卵場識別, 也有學者通過水動力模型模擬河流湖泊的水文、水動力條件結合實地調查數據確定魚類產卵場的位置, 近年來, 有學者將遙感數據和水動力模型或深度學習方法綜合起來進行魚類產卵場的識別研究。Herold等[31]使用高分辨率IKONOS衛星影像對Tahoe湖底基質進行分類, 然后根據現有的湖泊水深圖推測Tahoe湖的魚類產卵場。Grimm等[30]收集了休倫湖北部湖鱒(Salvelinus namaycush)產卵季節前后的高分辨率遙感數據, 探討了利用遙感影像的光譜特征識別湖鱒潛在產卵場的有效性。丁放[21]基于鄱陽湖鯉、鯽產卵季節的Landsat影像提取了大湖池的水體和植被范圍, 并利用鄱陽湖實測湖底高程數據構建了大湖池湖底數字高程模型, 結合植被分布及數字高程模型的模擬結果獲得了鯉、鯽產卵場的分布范圍。閆啟明[32]將水動力模型與棲息地適宜度模型進行耦合, 利用耦合模型模擬分析了四大家魚產卵場在三峽工程建設前后的空間分布變化。Zhang等[33]利用實地調查數據、水動力模型和衛星遙感資料確定了日本鳀(Engraulis japonicus)在黃海沿岸的主要產卵場, 并闡明了海洋環境因素和相關水動力過程對日本鳀產卵行為的影響。Li等[29]通過水動力模型和遙感數據確定了2000—2011年鄱陽湖鯉、鯽潛在產卵場。李鵬程等[34]基于青海湖裸鯉(Gymnocypris przewalskii)產卵場實地調查采樣數據和無人機遙感影像構建了深度學習模型, 探究了利用深度學習技術識別魚類產卵場的可行性。本研究將遙感技術與水動力模型相結合, 旨在識別近20年鄱陽湖草洲產卵型魚類潛在產卵場(以下稱潛在產卵場), 并分析其動態變化規律, 為鄱陽湖魚類生物多樣性管理和保護提供一些科學指導。

圖1 研究區位置Fig. 1 Location of the study area

1 數據與方法

1.1 遙感數據處理

本研究從美國地質調查局(United States Geological Survey, USGS)官網獲取了1990—2020年鄱陽湖流域無云的Landsat(TM/ETM+/OLI)遙感影像共100幅(分辨率30 m)。影像包括鄱陽湖魚類產卵期(3—7月)和草洲生長期(11—2月)兩個時間段, 因為在枯水期和在產卵期出現的草洲都可能成為魚類潛在產卵場 (圖 2)。本研究收集的遙感影像數據均已經過地形校正和幾何校正, 只需對數據進行輻射定標、大氣校正和裁剪等預處理操作, 使用的大氣校正參數與Han 等[28]相同。以標準假彩色(Landsat 8 OLI數據為543波段組合, Landsat 7 ETM+和Landsat 5 TM數據為432波段組合)顯示所有影像, 然后利用支持向量機(Support Vector Machine, SVM)方法對遙感影像進行分類, 將鄱陽湖濕地分為水體、草洲、裸灘、沙地四種覆蓋類型, 獲得鄱陽湖草洲分布范圍, 并對其變化特征進行分析。與其他監督分類方法相比, SVM方法具有更高的分類精度[28]。

圖2 1990—2020年鄱陽湖枯水期和產卵期草洲面積變化Fig. 2 Changes in the area of grasslands in the dry season and spawning period of Poyang Lake from 1990 to 2020

1.2 水動力模型構建

模擬鄱陽湖的水深條件對于識別潛在產卵場十分重要, 本研究基于EFDC(Environmental Fluid Dynamics Code)模型建立了鄱陽湖二維水動力模型, 該模型已經被證實能夠精確模擬鄱陽湖的水文條件, 模型的有關原理和數值方程的詳細信息, 以及湖底粗糙度和水平渦流黏度等關鍵參數與Lai 等[35]一致。模型采用最小分辨率為128 m的正交網格,整個鄱陽湖區由58983個網格單元組成。將2000—2020年鄱陽湖五條支流的水文站點記錄的逐日實測流量數據設置為模型入流邊界, 出流邊界為湖口站實測逐日水位。模型的輸出結果為2000—2020年鄱陽湖各網格單元的逐日水深數據。

1.3 潛在產卵場識別

將從第一年枯水期和第二年魚類產卵期影像中提取的草洲面積合并分析其年際變化, 然后利用水動力模型模擬鄱陽湖每日水深數據, 計算鯉、鯽等草洲產卵型魚類產卵盛期(4—5月)[11,29]的平均水深。研究表明, 鄱陽湖草洲產卵型魚類偏好在淺水(0.3—1.5 m)淹沒的草洲進行產卵活動[14,20—22,29]。將草洲分布數據與產卵期平均水深數據進行疊加分析, 提取臨界水深范圍內的草洲, 即潛在產卵場空間分布范圍。為了分析潛在產卵場的時空變化規律, 并探究保護區的有效性, 還需將潛在產卵場分布數據與鄱陽湖經過的城市邊界(都昌、共青、湖口、進賢、九江、廬山、南昌、鄱陽、新建、永修和余干)、保護區邊界及蝶形湖邊界進行疊加分析。

2 結果

2.1 草洲面積的長期變化

線性回歸顯示1990—2020年鄱陽湖枯水期草洲面積呈顯著增加趨勢(P＜0.05), 產卵期草洲面積無顯著變化趨勢(P＞0.05)?？菟诓葜奁骄娣e為(1414.21±290.69) km2, 產卵期草洲平均面積為(551.59±263.66) km2。2000年后枯水期草洲平均面積[(1555.48±231.44) km2]顯著大于2000年前[(1149.02±206.77) km2;t=-4.69,P＜0.01]。2000年后產卵期草洲平均面積[(634.91±269.12) km2]也明顯大于2000年前的草洲平均面積[(342.02±107.00) km2;t=-4.12,P＜0.01]。2000年之后, 鄱陽湖枯水期濕地草洲分布高程降低, 平均高程從11.82降到11.35 m。

2.2 產卵期淺水區的變化

鄱陽湖魚類產卵期(4—5月)淺水區(0.3—1.5 m水深)的面積在2000—2020年間沒有表現出顯著的變化趨勢(P＞0.05), 波動幅度較大, 2004年面積最大為1943.39 km2, 2016年面積最小為78.95 km2, 平均面積為(1320.05±559.71) km2。近20年淺水區面積占產卵期水域總面積比值的年際變化情況與淺水區面積變化類似, 2004年占比最大為77.43%,2016年最少為2.61%, 總體上沒有表現出顯著的增多或減少趨勢。 (圖 3)。

圖3 2000—2020年鄱陽湖產卵期淺水區面積變化Fig. 3 Area changes of shallow water area during the spawning period of Poyang Lake from 2000 to 2020

2.3 近20年潛在產卵場分布特征

2000—2020年間鄱陽湖魚類潛在產卵場面積呈增加趨勢, 但并不顯著(P＞0.05), 平均面積為(671.47±314.80) km2, 有11年潛在產卵場面積大于平均面積, 10年小于平均面積 (圖 4)。2000年潛在產卵場面積為485.82 km2, 2005年面積發生顯著變化,快速增加到1084.22 km2, 2015年面積達到最大為1212.81 km2, 2016年急劇下降到最小面積48.16 km2,2020年又增加到795.73 km2, 雖然有波動, 但總體上呈增加趨勢(表 1)。2005年前后鄱陽湖魚類潛在產卵場平均面積分別為(519.97±245.41)和(694.42±321.63) km2。對比湖區各部分2005年前后潛在產卵場平均面積, 發現都昌是變化最大的區域, 2005年之后都昌潛在產卵場平均面積[(100.75±57.43) km2]顯著大于2005年前的平均面積[(37.56±18.47) km2;t=-2.38,P=0.03]。2005年后都昌、鄱陽、新建、余干四個城市內分布的潛在產卵場面積最大, 占比超過總面積的70%。2005年之前潛在產卵場主要分布在鄱陽湖西部的永修、新建及東部的鄱陽和南部的余干等地近岸區域, 北部僅有零星分布。2005年后潛在產卵場開始向湖中心擴張, 都昌水域出現大面積相鄰的潛在產卵場, 北部分布的潛在產卵場也有所增加, 湖岸周圍的潛在產卵場則逐漸退化。

圖4 2000—2020年鄱陽湖魚類潛在產卵場變化Fig. 4 Changes in the potential spawning grounds of fish in Poyang Lake from 2000 to 2020

2020年2 61.9 20.35 7.98 1.00 0.92 0.12 43.53 5.47 15.38 1.93 68.53 8.61 24.18 3.04 145.82 18.327 18.5 14.90 76.66 9.634 32.2 16.620 35.2 16.99 234.11 29.423 95.7 19年61 21188346017 20 96.9 10.6 20.5 2.25 0.54 0.06 49.3 5.40 3.31 0.36 75.2 8.25 29.1 3.20 197.40 21.6 21.2 82.1 9.00 18.0 18.8 328.29 35.9 18年.21912.717 20 180.76 27.34 6.69 1.01 4.37 0.66 26.18 3.96 13.37 2.02 59.04 8.93 32.30 4.88 103.91 15.72 79.42193.821 12.01 64.18 9.71 90.98164.251 13.76 70.89171.661 10.72 162.92 24.64 2017年9.36 10.08 14.10 141.82 0.64 0.08.24 405.18 9.23 1.19.93 699.01.75 243.192.63 18.52 232.62 137.673.51 13.19 178.70 15.44 201.82 24 20 16年2.75 5.72 1.62 3.38 0.27 0.55 5.59 11.62 0.51 1.06 3.22 6.69 8.62 17.93 1.86 3.87 7.20 14.9717.08 12.5659.54 26.12 3.89 8.10 2.15 4.47 1.00 22.8731.14 48.09776.55661 2015年115.92 9.568 28.3 2.34 0.49 0.049 80.4 6.64 5.22 0.432 66.0 5.448 64.0 5.2860 84.9 23.520 63.1 21.76 58.9 4.86 45.1 41 20.212 74.3 22.641 91.96 40.5 212.80 14年99875551539 20 49.3 5.79 14.4 1.70 0.23 0.03 60.1 7.05 2.91 0.34 40.2 4.72 63.3 7.43 21.2 22.2.03181.242 51.2 6.00.28189.802 23.4 22.5.74200.022 42.4 78.05 13年.10192.242 9.07 18.40.08362.434 2.14 0.22.42853.081 0.03 53.21 20 6.18 1.63 0.19 56.78 6.60 43.88 5.10 23.25 21.07 59.20 6.88 19.50 20.23 38.94 3.27 2012年7.22 7.83 3.01 0.30 0.13.66 166.95 0.61 0.25.33 166.81.59 25.68 10.98200 31.34 13.00181 45.78 18.39 40.85 16.74167 47.92 19.90174 25.81 10.53335 84.27 35積面1.66 3.71 8.65 3.55 0.55 9.39場2011年22.25 1.87 0.67 0.54 0.20 20.91 7.55 0.59 0.21 16.45 5.93 21.03 7.59 12.16 17.55 18.20 6.57 19.32 18.24 28.64卵ake from 2000 to 2020 06 43 84 75 85 07 9277.16239.64860產5 6 15573673在ang L 53.4 16.7 4.64 0.51 2.24 0.24 50.1 5.48 4.18 0.46 43.0 4.70 40.4 4.42 30.3 25.1 60.8 17.5 49.3 5.39 77.2 19.3 00.2 21.8 09.8 33.8 15.8潛oy 2010年湖f P 671561619694陽09年1.57 0.86 0.11 5.26 1.82 7.63 5.02 5.89鄱20 17.0 12.4 41.7 14.4 60.4 39.8 20.4 18.4 46.6 16.7 16.7 35.9 2020年d area o 2008年.08135.231.54 17 6.25 0.63.18 232.34.59 545.50.73 313.20.51 606.10.66 515.21.23162.112.98 20.57145.901.58 15.03 52 5.24.57132.781.69 17.98133.022.84 18.40284.803.98 30.39792.509 1 2000—g groun 2007年.38 184.48 0.62.94 192.76.14 456.26.82 101.50.69 294.11.57 415.76.66 24.67 14.27 182.53.74 18.73 20.01 28表Potential spawnin 2006年51.37132.61174 14.41 4.59 1.29 0.56 0.16 32.93 9.24 0.01 0.00 13.78 3.86 33.23 9.32 80.56177.91208 22.60 57.57105.83154 16.15 5.66 1.59 76.28135.26175 21.39 62.30149.59186 17.47 33.90 2005年22.99 112.28 2.12 0.75 10.36 0.07 58.36 5.38 12.99 0 1.20 52.45 4.84 77.97 7.1929120.86202.13307 18.9 20.19 255.261356.54721.60992 23.55 63.45 5.85 Tab. 1 08.6 9 19.25 98.9 18.35 38.7 40.47 84.1 10 2004年46.3 7 8.342 13.9 2.51 0.77 0.148 43.8 7.90 2.26 0.417 17.2 3.117 52.1 9.3992 29.15 23.2 106.6082 19.1 21.6 3.8962 21.69 21.801 16.56 20.944 95.47 35.1 555.72 03年.441.121.051.341 20 49.58 6.11 17.60 2.17 0.44 0.05 46.35 5.71 2.43 0.30 46.53 5.74 55.76 6.87 21.01 199.83 24.64 76.08 9.38 18.01 18.62 41.46 811.16 2002年6.94 5.02 2.60 1.88 0.17 0.13 9.46 6.84 0.69 0.50 7.35 5.32.43 18.34 13.15170 16.69 11.46 20.00 23.64 16.12146 25.18 18.58151 14.55 10.42336 56.82 40138.21)2001年51.32 8.43 22.45 3.69 0.40 0.07 28.24 4.64 4.26 0.70 43.58 7.16 26.60 4.373.69 1423.60 24.20 47.81 7.85 93.21 15.31 4.63 1017.18 9.74 2237.73 8.94 60 2000年33.60 proportion(%6.92 4.47 0.92 0.40 0.08 27.66 5.69 0.12 0.03 34.33 7.07 33.05 6.80 100.16 20.62 80.65147.3928.28 16.60 27.29 5.62 144.08 29.66 124.44 25.62 200.09 41.19 485.82比2); 占ning grou nd積比積比積比積比積比積比積比積比積比積比積比積比積比面占面占面占賢Jinxian面面占 占面占面占面占面占面占面占面占湖Sub-lakes面aw area(km占Sp u iu Total area積場昌 青 口 江 山an ang陽 建 干 區: 面卵 都 共ngqing進九 南鄱新永 護形積注產Duchang Go 湖Huko Jiujiang廬Lush 昌N anch Poyang Xinjian修Y ongx余Yugan保Reserve area蝶 面總

2000年保護區內的潛在產卵場面積為124.44 km2,2005年為198.90 km2, 2020年又減少到135.20 km2。保護區內的潛在產卵場多年平均占產卵場總面積的17.75%, 2000年所占比例最大為25.62%, 2016年占比最小為4.47%, 從整體上看保護區內的潛在產卵場僅占總數的很小一部分。2000年蝶形湖范圍內的潛在產卵場面積為200.09 km2, 2005年增加到438.79 km2, 2020年為234.11 km2。蝶形湖內的潛在產卵場在2000—2020年間平均占總產卵場的34.73%,2014年占比最高為42.49%, 2016年最低為22.87%。

3 討論

3.1 鄱陽湖草洲產卵型魚類潛在產卵場的長期變化

鄱陽湖濕地枯水期草洲面積在1990—2020年期間呈增加趨勢, 且平均分布高程降低, 與Han 等[28]針對鄱陽湖濕地景觀格局的相關研究結果一致。2000年后枯水期與產卵期的草洲平均面積均顯著大于2000年以前的平均面積, 主要原因可能是2000年以來鄱陽湖水位持續性下降, 洲灘出露、湖底暴露時間延長為植被提供了良好的生長條件, 導致近年來草洲覆蓋面積迅速增加[36—38]。洞庭湖也存在類似情況, 洞庭湖濕地典型植被面積在1987—2016年間呈增加趨勢, 且濕地植被有整體向湖中心擴張的趨勢[39]。

本研究表明, 鄱陽湖草洲面積與潛在產卵場面積之間存在一定相關性但并不顯著(R=0.32,P=0.15), 而淺水區面積與潛在產卵場面積之間存在具有統計意義的顯著相關性(R=0.79,P＜0.01), 表明鄱陽湖的動態水文狀況是導致潛在產卵場面積變化的主要原因。調查顯示, 2000—2005年西洞庭湖鯉、鯽產卵場和索餌場數量及面積均在減小[40]。本研究發現, 2000年后鄱陽湖魚類潛在產卵場面積呈增加趨勢, 2015年達到峰值1212.80 km2, 面積豐富的潛在產卵場也可以從側面證明定居性魚類是鄱陽湖的優勢物種。隨著鄱陽湖流域魚類生物多樣性的持續下降, 幼魚在漁獲物中所占比例越來越大, 2000—2006年鄱陽湖漁獲物中1—2齡的鯉、鯽占比高達90%[17]。相關調查研究表明, 2000—2006年鄱陽湖鯉、鯽產卵場共33處, 平均面積為424.80 km2[17]。本研究結果顯示, 2000—2006年潛在產卵場平均面積為577.21 km2, 與調查結果較為符合。2005年后潛在產卵場的空間分布發生顯著變化, 湖區周圍的潛在產卵場開始向湖中心延伸,周邊原有潛在產卵場則逐漸退化甚至消失。水深是影響產卵場空間分布的主要因素之一[9], 鄱陽湖水位持續下降導致淺水區向湖中心附近的低海拔地區擴散, 可能是潛在產卵場的空間位置發生變化的驅動因素之一。此外, 鄱陽湖枯水期提前且時間延長導致濕地景觀格局發生改變, 植被生長向湖中心演變[38], 可能也是產卵場空間分布發生變化的原因。2005年之前, 鄱陽、新建和余干三個城市范圍內的潛在產卵場最多, 幾乎每年都占總面積的60%以上, 2005年之后都昌出現大面積潛在產卵場, 此后這四個城市范圍內的潛在產卵場面積占比超過70%。因此, 基于本研究結果對鄱陽湖魚類產卵場進行全面系統的調查, 并對產卵場的環境特征及魚類產卵過程進行監測, 是未來研究的一個重要任務。

3.2 未來如何更好地保護魚類產卵場

本研究結果顯示, 2000—2020年保護區內的潛在產卵場平均只占產卵場總面積的17.75%, 說明當前劃定的保護區范圍并沒有使鄱陽湖大多數潛在產卵場得到充分保護。蝶形湖內的潛在產卵場相對較多, 多年平均占比34.73%。因此, 未來可以對保護區范圍和功能區劃進行合理優化, 并對蝶形湖范圍內的潛在產卵場采取更多保護措施, 以維持鄱陽湖水生生態系統的魚類生物多樣性。潛在產卵場面積與淺水區面積顯著相關, 但近20年間鄱陽湖淺水區面積波動幅度較大, 未來可以結合水位深入分析鄱陽湖典型水文年份(豐水年、平水年和枯水年)潛在產卵場的變化, 以便及時調整保護區或實地調查巡護的區域范圍, 為水文情勢變化下的鄱陽湖魚類產卵場提供更有針對性的保護。

此外, 采砂對鄱陽湖魚類生物多樣性的影響是當前面臨的一個重要問題, 由于過去大量的挖砂活動, 鄱陽湖水質和湖泊形態發生了變化[28]。無序的挖砂活動會破壞產卵場的水文條件及魚卵粘附的基質條件[41]。近年來, 鄱陽湖北部懸浮泥沙濃度大大增加, 對濕地植被生長力造成影響[28], 底棲生物可能會由此減少, 翻起的泥沙還會導致黏性卵脫落至水底無法孵化[42]。水中懸浮物和湖底條件的變化會造成產卵場生態環境的改變[15], 而且大量采砂船在湖面上行駛時, 會侵占魚類產卵場, 影響魚類的生存繁殖[27]。因此, 定量分析采砂活動對產卵場的影響應是未來研究的方向之一。

本研究基于遙感和水動力模型可以有效量化鄱陽湖草洲產卵型魚類潛在產卵場的長期變化, 由于鄱陽湖范圍較大及動態水文條件的限制, 產卵場的變化情況很難通過實地調查準確獲取。以往廣泛使用的魚卵調查、魚苗采樣和聲學遙測等方法是進行產卵場調查的有效手段, 但如果不能在精確范圍內進行則比較費時費力, 且在時間和空間上有一定的局限性[30]。衛星遙感技術可以進行實時大面積的動態監測, 水動力模型能夠精確模擬鄱陽湖水文條件[43]。因此, 本研究采用遙感與水動力模型相結合的方法, 對鄱陽湖草洲產卵型魚類潛在產卵場空間分布格局進行研究。隨著當下高光譜遙感和無人機的快速發展, 未來可以考慮將多源數據融合, 在更高時空分辨率條件下進行魚類潛在產卵場的監測與保護工作。

4 結論

(1)1990—2020年, 鄱陽湖枯水期草洲面積呈顯著增加趨勢(P＜0.05), 產卵期草洲面積無顯著變化趨勢(P＞0.05), 2000年之后枯水期草洲分布的平均高程從11.82降到11.35 m。

(2)2000—2020年, 鄱陽湖草洲產卵型魚類潛在產卵場面積呈增加趨勢, 空間上呈現從湖岸向中心擴張的趨勢。2005年潛在產卵場發生顯著變化,2005年之前潛在產卵場平均面積為519.97 km2, 主要分布于湖岸周圍; 2005年之后潛在產卵場平均面積為694.42 km2, 在空間分布上逐漸向湖中心延伸。

(3)本研究結果顯示, 淺水區面積與潛在產卵場面積之間存在顯著相關性(R=0.79,P＜0.01), 表明鄱陽湖的動態水文狀況是造成潛在產卵場面積變化的主要原因。

(4)鄱陽湖鯉鯽產卵場自然保護區內平均分布了17.75%的潛在產卵場, 鄱陽湖所有蝶形湖范圍內平均分布了34.73%的潛在產卵場, 說明當前設置的保護區范圍并不能合理有效地保護鄱陽湖魚類潛在產卵場。

(5)本研究利用遙感數據和水動力模型量化了鄱陽湖草洲產卵型魚類潛在產卵場的長期變化, 該方法可用于提取其他區域草洲產卵型魚類潛在產卵場, 也可以為其他魚類潛在產卵場的識別研究提供一些參考。

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