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湿地与海洋、森林并称地球的三大生态系统[1]，是珍贵的自然资源，具有不可替代的综合功能。湿地在蓄洪抗旱、促淤造陆、调节气候、降解污染等方面具有极为重要的作用，被称为“地球之肾"。湿地植物通过光合作用固定了大气中的二氧化碳，具有较强的存储二氧化碳和固碳能力，是重要的碳储库[2-3]，在全球碳循环中发挥了重要作用，其碳汇功能对于减缓全球变暖进程具有重要意义。
黄河以水少沙多、含沙量高而闻名于世，自1855年改道渤海以来，巨量的河流泥沙塑造了陆地面积约为5000余平方千米的现代黄河三角洲。黄河三角洲湿地地理位置优越，生态类型独特，是暖温带保存最完整、最典型、最年轻的湿地生态系统[4]。受到黄河频繁改道与入海水沙快速变化的影响，黄河三角洲河口湿地的分布格局、植被覆盖与群落结构等均随之快速变化。自1976年黄河三角洲改道清水沟入海以来，现行黄河三角洲河口湿地呈现阶段性演化的特征，发育演变不断调整。1996年黄河改道清8汊以来，原清水沟废弃河道遭受快速侵蚀，由之前的向海淤进状态快速逆转为向陆蚀退状态，而现行清8河口由于入海泥沙的堆积而不断淤积造陆。
因此，现行黄河口叶瓣兼具行水河口和废弃河口两类特征，为对比研究河口三角洲湿地变化提供了良好的试验场。研究黄河口湿地的时空变化过程，揭示其主要控制因素，阐明湿地植被时空分布特征，深化多因素影响下河口湿地发育演变的科学认识，可为黄河三角洲湿地管理与保护的相关政策制定提供有效的科学依据。
1. 研究区概况
研究区位于现代黄河三角洲东部。根据《国际湿地公约》中的湿地分类系统[5]，结合本文研究需要，将潮间带滩涂湿地及草甸沼泽作为湿地面积变化的主要研究对象，盐田、库塘、养殖池塘等人工湿地主要受人为因素的影响，对河流输入变化和海洋动力环境变化不敏感，本文不予重点分析。
黄河自1976年由刁口河道改道清水沟流路入海，清水沟流路行河以来先后经历了淤滩成槽、溯源冲刷和溯源淤积的阶段性演变过程。为有利于防洪安全和保障胜利油田的基础设施建设，1996年5月进行了一次小型人工改道，即清8改汊入海工程，将河道向北改道至清8航道。此后，清水沟河道被人工堤坝完全切断，与主干道断开，清水沟流路完全废弃，废弃河道长约20 km[6]。
本研究系统收集了1976—2020年期间覆盖现行黄河三角洲叶瓣区域的Landsat系列卫星遥感影像资料和黄河利津站水沙资料数据，对黄河口区域湿地演变的时空特征及影响因素进行了研究。为了对比研究清8汊（行水）和清水沟（废弃）不同流路湿地演化的差异及主控因素，将研究区以黄河改道处为基准点O（图1），以清8汊叶瓣与废弃清水沟叶瓣间“人"字区交点为固定点B，向南北两侧各呈60°进行分割，形成清8汊叶瓣湿地区（Ⅰ区）及废弃清水沟叶瓣湿地区（Ⅱ区）。
Base map: Landsat 8 false color image on October 24, 2020, UTM projection.
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2. 数据与方法
2.1 数据来源
本文所采用的数据包括卫星遥感数据及黄河入海水沙资料两部分。其中，卫星遥感数据为Landsat系列卫星影像，数据来源于地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/），选取了1976—2020年每年影像获取时间相近、研究区云量少、植被状态较好的37幅遥感影像（表1）。首先，通过ENVI软件对遥感影像进行影像配准、辐射定标、大气校正等预处理；然后，在此基础上提取湿地面积、植被覆盖度、植被覆盖类型等信息。
Table 1. Information of Landsat imagery (1976—2020)
| 日期 | 传感器 | 波段数 | 分辨率/m | 日期 | 传感器 | 波段数 | 分辨率/m | |
| 1976-08-31 | MSS | 4 | 79 | 1998-09-10 | TM | 7 | 30 | |
| 1978-08-30 | MSS | 4 | 79 | 1999-08-28 | TM | 7 | 30 | |
| 1979-08-25 | MSS | 4 | 79 | 2000-09-15 | TM | 7 | 30 | |
| 1980-07-14 | MSS | 4 | 79 | 2001-09-02 | TM | 7 | 30 | |
| 1981-09-19 | MSS | 4 | 79 | 2004-09-10 | TM | 7 | 30 | |
| 1983-07-07 | MSS | 4 | 79 | 2006-10-26 | ETM+ | 8 | 30 | |
| 1984-09-11 | MSS | 4 | 79 | 2007-09-11 | ETM+ | 8 | 30 | |
| 1985-09-06 | TM | 7 | 30 | 2008-09-05 | TM | 7 | 30 | |
| 1986-08-08 | TM | 7 | 30 | 2009-08-23 | TM | 7 | 30 | |
| 1987-08-11 | TM | 7 | 30 | 2010-09-11 | TM | 7 | 30 | |
| 1988-06-10 | TM | 7 | 30 | 2011-09-22 | ETM+ | 8 | 30 | |
| 1989-09-01 | TM | 7 | 30 | 2013-09-03 | OLI | 11 | 30 | |
| 1991-09-23 | TM | 7 | 30 | 2015-06-05 | OLI | 11 | 30 | |
| 1992-08-24 | TM | 7 | 30 | 2016-08-26 | OLI | 11 | 30 | |
| 1993-09-28 | TM | 7 | 30 | 2017-09-30 | OLI | 11 | 30 | |
| 1994-10-17 | TM | 7 | 30 | 2018-09-17 | OLI | 11 | 30 | |
| 1995-09-18 | TM | 7 | 30 | 2019-08-19 | OLI | 11 | 30 | |
| 1996-08-19 | TM | 7 | 30 | 2020-10-24 | OLI | 11 | 30 | |
| 1997-09-07 | TM | 7 | 30 |
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黄河入海水沙数据来源于黄河水利委员会公开发布的黄河利津站水沙观测资料，包括1976—2019年逐年径流量、输沙量等数据。最近70年来黄河入海水沙的变化过程及控制机制、河口沉积效应等，可参见Wang[7-8]和Wu[6, 9]等研究。
2.2 湿地面积信息提取
湿地面积提取采用分层次分类的方法[10]，建立解译标志（表2），利用监督分类提取滩涂湿地面积，利用归一化植被指数（normal difference vegetation index, NDVI）提取草甸沼泽面积，利用改进的归一化水体指数（modified normal difference water index, MNDWI）提取人工水体面积。
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2.2.1 滩涂及沼泽湿地信息提取
本研究区内的滩涂主要为潮间带滩涂，滩涂湿地面积较大且与除水体外其他地物在颜色方面有明显差别，可在ENVI中采用最大似然法进行监督分类提取，在ArcGIS中结合目视解译对异常区域剔除。
研究区内的沼泽湿地覆有植被，以草本沼泽和沼泽化草甸为主，可采用NDVI进行提取，沼泽湿地的NDVI值为大于0.2的正值。
NDVI值可指示影像像元中绿色植被的数量，较高的NDVI值对应较多的绿色植被，可用来监测区域的植被覆盖变化。通过比值处理，NDVI可以部分消除与太阳高度角、卫星观测角、地形、云及阴影和大气有关的条件变化影响，增强了对植被的响应能力[11]。
计算公式如下：
| NDVI=ρ(NIR)−ρ(RED)ρ(NIR)+ρ(RED)" role="presentation" style="position: relative;">NDVI=ρ(NIR)−ρ(RED)ρ(NIR)+ρ(RED)NDVI=ρ(NIR)−ρ(RED)ρ(NIR)+ρ(RED) | (1) |
其中， ρ(NIR)" role="presentation" style="position: relative;"> ρ(NIR) ρ(NIR) 表示遥感影像中的近红外波段的反射值， ρ(RED)" role="presentation" style="position: relative;"> ρ(RED) ρ(RED) 表示红光波段的反射值，在Landsat系列影像中各波段对应如表3所示。
Table 3. Band of NDVI in different Landsat sensors
| 传感器波段 | MSS | TM | ETM+ | OLI |
| RED | 3 | 3 | 3 | 4 |
| NIR | 4 | 4 | 4 | 5 |
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2.2.2 人工湿地信息提取