《Geomorphology》：Mechanical control of invasive vegetation in China promotes tidal channels development: A case study of the Yellow River mouth wetland
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潮汐水道网络机械控制响应与空间异质性研究。通过多时相Sentinel-2影像与实地调查，揭示互花米草机械清除后黄河三角洲潮汐水道网络快速发育机制，量化渠道数量年增长率从12.5增至38.5个/年，空间异质性显著，驱动机制包括地形重塑、植被扰动及沉积物性质改变。
作者：齐巴、隋聪、任宇鹏、史一瑞、吴晓、王后杰、毕乃双
中国海洋大学海洋地球科学学院/海底地质科学与勘探技术重点实验室，教育部，青岛市，266100，中国
摘要
互花米草（Spartina alterniflora）的入侵导致了沿海湿地的退化，自2020年起中国全国范围内实施了机械控制计划，其中黄河三角洲是重点区域。然而，潮汐河道网络对这种强烈人为干扰的地形响应仍不清楚。通过整合多时相Sentinel-2影像（2019–2023年）和全面的野外调查，我们量化了潮汐河道网络的时空演变及其对机械控制的响应机制。研究结果表明，机械控制使河道网络从动态平衡状态转变为快速发育状态：河道数量的增长率从每年12.5条增加到38.5条，而频率、密度和分叉率分别以每年0.25条/平方公里、0.14公里/平方公里和0.10条/平方公里的速度加快，同时表现出显著的空间异质性。具体而言，北岸的潮汐河道网络在向海侧形成了许多短而低等级的河道，而南岸则在潮间带上部和中部出现了河道分支和延伸现象，冲积岛上的河道则较为稀疏，主要受河流过程的影响。这些变化是由以下协同机制驱动的：（1）机械控制形成了许多凹陷，移除了植被，并降低了地表高度；（2）改变了沉积物性质（中值粒径增大了100%以上，黏土含量降至15.27%），从而削弱了侵蚀抵抗力。本研究记录了大规模机械控制后潮汐河道网络的快速响应，为预测全球三角洲湿地中入侵物种管理引起的地形响应提供了一个可借鉴的框架。
引言
沿海湿地作为陆地和海洋生态系统之间的关键过渡带，提供了诸如生物多样性保护、海岸防护、碳封存和水净化等不可或缺的生态服务（Barbier等人，2008年；Jankowski等人，2017年；Liu和Ma，2024年）。在这些关键栖息地中，由周期性潮汐运动形成的潮汐河道在维持这些重要功能方面起着关键作用。这些自然通道促进了沉积物、营养物质和污染物在潮间带与外部环境之间的双向交换，同时通过沉积物再分配驱动地貌演化，并通过种子传播增强盐沼生态系统的植被韧性（Fagherazzi等人，2012年；Kearney和Fagherazzi，2016年；Chen等人，2020年；Cui等人，2024年；Sun等人，2024年；Zhou等人，2024年）。然而，过去二十年全球湿地面积净减少了约4000平方公里，主要是由于气候变化和人类活动（Murray等人，2022年）。长江口裸露滩面的垂直变化从每年0.01米的淤积转变为每年0.07米的侵蚀（Lou等人，2025年）。入侵物种的存在，尤其是互花米草（Spartina alterniflora），通过竞争性优势取代本地植被、改变潮汐河道形态和破坏生态系统功能，加剧了湿地退化（Schwarz等人，2016年；Ning等人，2023b）。因此，在全球环境变化的背景下，沿海湿地的可持续性已成为一个紧迫的研究重点（Kirwan等人，2016年；Fluet-Chouinard等人，2023年；Grandjean等人，2024年；Wang等人，2025b）。
黄河口湿地被认为是世界上退化最快的沿海系统之一，拥有极高的生物多样性和独特的生态组合（Zhang等人，2021年）。然而，自20世纪50年代以来，由于黄河沉积物排放量急剧减少以及人为压力（如海岸工程、土地开发）和气候变化的影响（Syvitski等人，2009年；Wang等人，2017年；Bi等人，2021年；Yu等人，2021年），湿地退化速度加快。为了缓解海岸侵蚀和促进沉积物堆积，20世纪90年代将互花米草作为生物工程解决方案引入黄河三角洲（Cui等人，2011年）。潮汐河道提供的相对较低的土壤盐度和较高的淹没率促进了互花米草的快速传播，最终使其在潮间带广泛殖民（Ning等人，2023b；Ba等人，2024年；Cui等人，2024年）。此外，黄河口湿地特有的高悬浮沉积物浓度（SSC）通过提高沉积物捕获效率，进一步放大了互花米草的生物地貌效应，使得河流沉积物的造陆速率比无植被阶段提高了四倍以上（Ba等人，2024年）。尽管互花米草作为一种有效的生物海岸防御机制，但其大规模入侵也带来了显著的生态代价，包括本地植被的退化、潮汐河道网络发育受到限制，以及潮汐河道在长度和密度方面的几何复杂性降低（Yu等人，2022年）。这种入侵还导致了底栖生物群落和鸟类种群的退化（Xie和Han，2023年）。作为对此生态影响的回应，中国政府于2020年启动了全国性的互花米草控制计划，以黄河三角洲为重点区域。该计划采用了包括反复切割和深耕在内的机械清除策略，旨在三年内根除入侵植被（Xie和Han，2023年）。到2023年，黄河口湿地已有约50平方公里的互花米草被成功清除，这是中国清除该入侵物种的最大面积（Min等人，2023年）。
实地观察和数值模拟都表明，植被动态与湿地地貌演化之间存在强烈的双向耦合。植被的丧失显著降低了侵蚀抵抗力和沉积速率，从而加剧了湿地对海岸水动力作用的脆弱性，尤其是在下潮间带（Sheehan和Ellison，2015年；Donatelli等人，2018年；Hu等人，2018年；Schepers等人，2020年）。相反，去除潮间带植被显著提高了陆上沉积物输送效率，促进了上潮间带的沉积（Xie等人，2023年；Gourgue等人，2024年）。先前的研究表明，裸露滩面上的植被殖民（Schwarz等人，2014年）和成熟盐沼中的植被清除（Temmerman等人，2007年，Temmerman等人，2012年）可以改变沉积物输送和侵蚀-沉积模式，从而重塑潮汐河道形态。在植被快速扩展阶段，研究显示植被可以通过生物物理反馈机制促进河口湿地中潮汐河道的形成和发展，导致河道排水密度急剧增加（Vandenbruwaene等人，2013年）。这一现象已在包括斯海尔德河口、长江口和黄河湿地在内的多种系统中得到证实（Schwarz等人，2014年，Schwarz等人，2018年；Mou等人，2021年；Wang等人，2024b）。例如，在黄河口，入侵的互花米草区域内的潮汐河道数量增加了四倍，而总长度增加了三倍（Li等人，2021年）。然而，一旦达到稳定状态，河道排水密度没有显著变化（Vandenbruwaene等人，2013年）。高密度植被具有显著的减波和减流效应，可以限制潮汐河道的延伸方向，从向内陆转变为横向（Zhang等人，2025年），互花米草区域内的小河道数量增加，而远离海岸的一些河道开始消失（Gong等人，2021年）。最终，尽管潮汐河道的总数可能会继续增加，但其增长率显著减缓，总长度和平均长度明显下降，导致潮汐河道网络逐渐退化（Yu等人，2022年；Wang等人，2024b）。对互花米草的大规模机械控制代表了湿地生态系统中人类干预的典型案例。与传统的切割或除草剂应用不同，黄河口湿地的机械耕作不仅改变了植被的空间分布，还严重扰乱了表层沉积物，引发了地貌和沉积物性质的快速调整（Xie和Han，2023年）。这些调整从根本上改变了控制潮汐河道网络动态的边界条件。然而，潮汐河道演化对这种强烈干扰的响应仍不够清楚。
为填补这一知识空白，我们对黄河口湿地进行了专门研究，以探讨潮汐河道网络对互花米草机械控制的地貌响应。利用Sentinel-2遥感影像（2019–2023年）和野外调查，我们识别了潮汐河道分布模式对大规模互花米草机械控制的快速响应。此外，我们还揭示了互花米草清除后潮汐河道演化的驱动机制。
研究区域
研究区域是位于黄河三角洲东部的活跃黄河口湿地（图1a）。该湿地形成于1996年黄河三角洲河道转变为Qing 8河道之后，平均淤积速率为每年3.97平方公里（Bi等人，2014年）。湿地由三个地貌单元组成：河流渠道北岸（A区）和南岸（B区）的潮间带，以及由沉积物形成的冲积岛（C区）
结果
黄河口湿地的潮汐河道在其演化趋势上表现出明显的时空异质性。为了探索不同等级和子区域内的这些趋势，研究区域被划分为三个部分，并分析了关键的地貌指标，包括河道数量、长度、频率、密度、分叉率和排水效率。黄河口湿地潮汐河道网络的提取结果如下所示
机械耕作
不均匀的湿地地形为潮汐河道的形成和发展提供了基础条件，而周期性的潮汐淹没对于潮汐河道的形成至关重要（Allen，2000年；Belliard等人，2015年）。微地形变化引起的局部凹陷集中了潮汐流，当剪切应力超过侵蚀阈值时，会引发侵蚀（Fivash等人，2023年）。这些被侵蚀的河道随后成为潮汐能量集中的通道，推动了进一步的演化
结论
对黄河口湿地中互花米草的机械控制显著改变了潮汐河道的地貌动态。控制前，河道数量的增长率为每年12.5条，控制后增长率为每年38.5条，关键地貌参数如频率、密度和分叉率分别以每年0.25条/平方公里、0.14公里/平方公里和0.10条/平方公里的速度加快变化。
潮汐河道发育的空间异质性
作者贡献声明
齐巴：撰写——初稿，可视化，方法论，概念化。隋聪：调查，数据管理。任宇鹏：调查，数据管理。史一瑞：调查，数据管理。吴晓：撰写——审阅与编辑。王后杰：撰写——审阅与编辑，资金获取。毕乃双：撰写——审阅与编辑，监督，资金获取，概念化。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。
致谢
本工作得到了国家自然科学基金（资助编号42330407、42476159和42076175）和山东省泰山学者计划（资助编号TSTP20250715）的支持。还得到了中央高校基本科研业务费（编号202461027）的资助。
