基于遥感与机器学习的辽河口盐沼时空动态演化研究

　　 摘要:

聚焦我国纬度最高的辽河口盐沼湿地，提出“时间序列遥感+物候约束+潮位校正+机器学习”的综合技术路线，基于谷歌地球引擎（Google Earth Engine, GEE）云平台，集成1990—2024年多源多时相Landsat系列遥感影像，结合随机森林算法（Random Forest, RF）和数字岸线分析系统（Digital Shoreline Analysis System, DSAS）探讨河口盐沼湿地的时空分异过程。结果表明：（1）辽河口盐沼呈波动式先降后升态势，年均面积42.71km2，1990—2003年为下降阶段（年均减少1.25km2/a），2004—2024年为上升阶段（年均增加1.48km2/a）；（2）河口西岸盐沼面积约为东岸的2—3倍，其变化态势也呈波动式先降后升，年均22.73km2；河口东岸盐沼面积波动上升，年均13.84km2，年均增速0.27km2/a；（3）河口岸线形态总体趋于曲折化，西岸岸线呈现高强度且不均衡的冲淤动态（80.58%淤积断面与19.42%侵蚀断面共存），东岸岸线以渐进式淤积为主（85.50%断面显著淤积），强动态区段（西岸c1段）的剧烈变迁与围垦-清退高度相关；（4）辽河口盐沼变化主要受人类活动控制，尽管近年来上游水沙量波动增加，但因潮流动力较弱且围垦养殖等人为工程阻断输沙路径，其并非盐沼变化的主要原因；海平面持续上升背景下，退养还湿等生态修复工程抵消了部分不利影响，盐沼暂未因海平面上升呈现负面变化；但未来仍面临沉积物供给不足、海平面上升及历史性功能损伤引发的盐沼退化风险。本研究揭示了辽河口盐沼变迁在自然和人类活动影响下呈现显著的时空异质性及其复杂驱动机制，可为辽河口及其他类似河口三角洲的针对性生态修复策略和海岸带可持续管理提供关键科学依据。