气候变化已对全球湿地生态系统的数量和功能稳定性产生影响^[1]。研究发现，在1970―2015年，全球约35% 的天然湿地已经转变为其他生态系统类型^[2]。遏制湿地减少和退化、对退化湿地进行生态恢复是湿地保护研究关注的核心问题。目前，我国对滨海湿地、内陆沼泽湿地和湖泊湿地等大面积分布的湿地类型的研究较多，对这些湿地类型也形成了相对成熟的管理和保护措施^[3]。在全国湿地资源调查工作中也主要关注大面积的湿地资源，如2003年我国开展的第一次全国湿地资源调查的起调面积为100 hm²，2013年开展的第二次全国湿地资源调查中，参考国际湿地调查标准，将湿地资源起调面积调整为8 hm^{2 [4-5]}。小型湖泊、小型溪流、泉水、沟渠等面积在8 hm²以下的小微湿地具有缓解雨洪和改善水质等生态功能^[6-7]，特别的，在高山地区分布的小微水体生态系统可充当物种迁移生态网络中的垫脚石斑块、加强栖息地间的连通性^[8]，能有效保护区域稀有物种、促进高寒生境的生物多样性保育功能^[9-11]。但由于面积小、分布离散，小微湿地常在当前的湿地保护体系、湿地认定体系和湿地资源调查中“缺席”。

不同国家和研究团体对小微湿地的定义不尽相同，我国对小微湿地的研究尚处于起步和探索阶段，目前一般将面积小于8 hm²的湖泊类水体定义为小微湿地。在理论探索方面，崔丽娟等^[12]系统梳理了小微湿地的定义、分类及生态功能。在管理实践方面，2018年国际湿地公约预备会通过了中国政府提交的《小微湿地保护与管理》决议^[13]，指出湿地的空间分布是由大量的小微湿地和少数大型湿地组成的异质网络，明确了小微湿地有助于维持生境或生物多样性等生态作用^[5,14]。2021年发布的《青海省小微湿地认定规范》（DB63/T 1988—2021）^[15]将小微湿地定义为面积在8 hm²以下，具有一定生态、文化服务功能的小型湿地，可分为自然型及人工型两大类。为切实保护和利用小微湿地，亟需加强小微湿地对环境变化响应的研究。

滇西北位于青藏高原东南端，是云南省高原湿地的集中分布区^[16]。已有研究表明滇西北高山地区集中分布有大量的微水体，千湖山地区的小微水体数量尤其可观，其密集分布在山脊线两侧^[17]。由于分布在高海拔地区，小微水体的生境具有内在的脆弱性，其对外界环境扰动的响应比其他大面积水体更敏感。1960—2011年，滇西北地区的年均气温显著上升^[18]，极端干旱事件的发生频率也呈增加趋势^[19-20]。在此气候变化背景下，有必要探讨滇西北高寒山区小微水体景观格局的变化规律。鉴于此，本研究以滇西北地区小微水体的典型分布区——千湖山为研究对象，基于Landsat系列影像提取该地区1995—2019年小微水体的空间分布，进而分析其景观特征的变化规律及对气候变化的响应特征，为该区域小微水体的保护和利用提供依据。

1.   研究区概况

千湖山位于云南省迪庆藏族自治州香格里拉市区南部，千湖山北端距市区约20 km。该区域年降水量849.8 mm，年平均温度5.8 ℃^[21]。夏秋季降水多，冬春季降水少。该区域3—9月的遥感影像云量均高于60%，10—12月的遥感影像云量普遍低于10%^[22]。千湖山地区平均海拔在3800～4200 m^[21]，冰川作用强烈^[23]。据已有研究结果^[17]和数据预分析，本研究对千湖山南北向山脊线两侧20 km范围（该范围涵盖绝大部分小微水体）的小微水体进行提取和分析，研究区面积约525 km²，海拔介于2285～4250 m（图1）。

图  1  研究区位置

Figure  1.  The illustration of study area

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2.   材料与方法

2.1   数据来源与分析

2.1.1   气象数据

本研究从“国家青藏高原科学数据中心”（http://data.tpdc.ac.cn）获取1995—2019年研究区近地表的年均气温和年降水量网格数据（空间分辨率1 km × 1 km）^[24-25]。基于上述气候因子计算研究区的湿润度指数，计算公式为^[26]：

式中：P为年降水量（mm）；T为年平均气温（℃），I值越大表示地表越湿润。

2.1.2   遥感影像数据

从美国地质调查局官网（USGS，https://www.usgs.gov/）获取1995—2019年拍摄的遥感影像共10景，这些影像的云量介于0.87%～39%，但各景影像中的研究区范围内几乎没有云覆盖（表1）。采用FLAASH大气校正消除遥感影像的辐射畸变，采用VECA模型^[22]进行地形校正以消除地形阴影和几何畸变，遥感影像预处理均在ENVI 5.3软件中完成。

表  1  1995—2019年千湖山地区的遥感影像数据概况

Table  1.  The overview of remote sensing image data in Mt. Qianhu from 1995 to 2019

卫星	日期	轨道号	分辨率/m	含云量/%
Landsat 5 TM	1995–11–28	Path132/Row41	30	4
Landsat 5 TM	1997–11–07	Path132/Row41	30	2
Landsat 7 ETM	2000–11–07	Path132/Row41	30	39
Landsat 5 TM	2003–11–24	Path132/Row41	30	28
Landsat 5 TM	2005–11–13	Path132/Row41	30	16
Landsat 5 TM	2008–10–20	Path132/Row41	30	14
Landsat 7 ETM	2011–12–29	Path132/Row41	30	1
Landsat 8 OLI	2013–11–19	Path132/Row41	30	3
Landsat 8 OLI	2015–11–25	Path132/Row41	30	8
Landsat 8 OLI	2019–12–06	Path132/Row41	30	1

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2.1.3   DEM数据

本研究从空间信息联盟（http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputCoord.asp）获取千湖山地区30 m分辨率的DEM数据，基于该数据，在ArcGIS 10.2中计算小水体和微水体的分布海拔、坡度和坡向。

2.2   小水体和微水体的提取

采用基于阈值的多波段谱间关系构建水体指数（WI）以提取小微水体，该方法适用于地形起伏较大、阴影较多的山地地区水体的提取^[27-29]，WI计算公式如下：

将WI > 0的区域识别为水体。完成水体提取后，本研究将面积为0.01～0.08 km²的水体定义为小水体，面积为0.0009～0.01 km²的水体定义为微水体。

2.3   提取精度验证

采用TM、ETM影像的7（SWIR2）、4（NIR）和3（Red）波段组合，OLI影像的5（NIR）、6（SWIR1）和4（Red）波段组合进行假彩色影像合成以凸显水体信息，在此基础上通过目视方法统计研究区小微水体的数量。将基于水体指数提取的小微水体数量与目视方法统计的小微水体数量的比值作为小微水体的整体提取精度。

本研究中，1995—2019年，千湖山地区小微水体的整体提取精度为89%～97%，平均精度为94%，满足研究要求。

2.4   景观格局指数的计算

本研究基于斑块面积、斑块数量和分离度指数（SPLIT）分析小微水体的景观完整性。其中，某一斑块类型的斑块面积为该类型所有斑块面积之和；某一斑块类型的斑块数量为该类型所有斑块的个数；分离度指数表示斑块分布的离散程度，其计算公式见式（3）^[30]。在Fragstats 4中计算上述景观格局指数。

式中：Ａ为研究区域总积；m为景观类型数目；n为某一类型的斑块个数。

为了对比小水体和微水体景观指数对环境变化响应的敏感性，计算各景观指数的变异系数。变异系数越大，说明其对环境变化的响应越敏感。计算公式为：

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2.5   分析方法

在CANOCO 5中采用冗余分析（RDA）探讨环境因素（包括海拔、坡度、年均气温、年降水量和湿润度）与小水体和微水体景观特征（包括斑块数量、斑块面积和斑块分离度）的关系。

3.   结果与分析

3.1   千湖山小水体和微水体分布区的环境特征

3.1.1   千湖山小水体和微水体分布区的地形特征

1995—2019年，小水体分布区的平均海拔高度为3953.1 m（范围为3926～3979 m），微水体分布区的平均海拔高度为3987.8 m（范围为3978～4006 m）（图2）。小水体分布区的平均坡度为10.2°（范围为9°～14°），微水体分布区的平均坡度为9.7°（范围为6°～13°）（图2）。

图  2  1995—2019年千湖山地区小水体和微水体的海拔和坡度特征

Figure  2.  Elevation and slope of small and micro waterbodies in Mt. Qianhu from 1995 to 2019

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1995—2019年，千湖山地区的小水体和微水体主要分布在东坡和北坡，南坡最少。按面积统计，小水体和微水体分布坡向的排序为：东坡>北坡>西坡>南坡（图3）。

图  3  1995—2019年千湖山地区小水体和微水体的坡向特征

Figure  3.  Aspects of small and micro waterbodies in Mt. Qianhu from 1995 to 2019

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3.1.2   千湖山小水体和微水体分布区的气候因素变化

1995—2019年，千湖山地区年降水量总体呈波动下降趋势，其变化过程分为2个阶段：2008年以前，降水量减少倾向率为10 mm/a，但大部分年份仍高于多年平均值；2008年以后，降水量的增加倾向率为11.7 mm/a，但大多数年份低于多年平均值。年均气温整体呈上升趋势，上升过程也可分为2个阶段：2008年以前，气温的升高倾向率为0.09 ℃/a；2008年以后，其下降倾向率为0.07 ℃/a。相应地，该地区的湿润程度呈整体下降的趋势，其变化过程也分为2个阶段：2008年以前，湿润度的下降倾向率为1.1/a；2008年以后，湿润度的增加倾向率为1.1/a，但大多数年份低于多年平均值（图4）。

图  4  1995—2019年千湖山地区年降水量、年均气温和湿润度的变化趋势

Figure  4.  Changes of annual precipitation, temperature and humidity in Mt. Qianhu from 1995 to 2019

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3.2   千湖山小水体和微水体的景观特征

1995—2019年，千湖山地区小水体和微水体的景观特征变化趋势相似：小水体和微水体的斑块面积、斑块数量和分离度指数均以2 a为周期，呈先上升后下降的趋势。具体地，1995—2019年，千湖山地区小水体的平均斑块数量为32个（范围介于23～43个），变异系数为0.23。小水体的平均斑块面积为0.68 km²（范围介于0.42～0.9 km²），变异系数为0.25。小水体的平均斑块分离度为24.64（范围介于14.85～33.24），变异系数为0.27（图5）。

图  5  1995—2019年千湖山地区小水体和微水体斑块面积、斑块数量和分离度指数

Figure  5.  Patch number, patch area and patch splitting index of small and micro waterbodies in Mt. Qianhu from 1995 to 2019

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1995—2019年，千湖山地区微水体的平均斑块数量为152个（范围介于93～232个），变异系数为0.33。微水体的平均斑块面积为0.42 km²（范围介于0.25～0.6 km²），变异系数为0.3。微水体的平均斑块分离度为83.44（范围介于25.96～140.61），变异系数为0.44（图5）。

3.3   千湖山地区小水体和微水体景观特征与环境因素的关系

1995—2019年、1995—2005年和2008—2019年小水体景观特征与环境因素RDA分析的第1轴（代表地形）和第2轴（代表气候）的累计解释量分别达到82.76%、99.91%、99.76%；在上述3个时间段，微水体景观特征与环境因素分析第1轴（代表气候）和第2轴（代表地形）的累计解释量则分别达到60.87%、99.85%和99.96%。

以1995—2019年为时间尺度的RDA分析结果表明，千湖山小水体和微水体景观特征与环境因素的关系整体上具有相似性，即小水体和微水体的斑块面积、斑块数量和分离度指数与海拔、坡度和气温存在正相关关系，与降水量和湿润度呈负相关关系（图6）。

图  6  1995—2019年千湖山地区环境因素与小水体和微水体景观指数的关系

图中灰色虚线箭头代表千湖山地区环境因子，黑色实线箭头代表小水体和微水体的景观指数。

Figure  6.  Relationships between environmental factors and landscape indexes of small and micro waterbodies in Mt. Qianhu from 1995 to 2019

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以1995—2005年为时间尺度的RDA分析结果表明，在该时间段内小水体景观指标主要受海拔影响，与气温存在负相关关系；微水体景观指标主要受气温和海拔影响，与年降水量和湿润度呈负相关关系。

以2008—2019年为时间尺度的RDA分析结果表明，该时间段内小水体景观指标主要受海拔影响，而微水体景观指标则主要受坡度影响，小水体和微水体的景观特征均与气温存在正相关关系，与降水量、湿润度呈负相关关系（图6）。

4.   结论与讨论

4.1   讨论

本研究发现地形（海拔和坡度）是控制千湖山地区小水体和微水体分布的重要因素。滇西北地区的山体坡度通常随海拔升高而增加，平坦地形随之减少，因此微水体的分布海拔高于小水体。从太阳辐射强度来看，相较于北坡和东坡，南坡的太阳辐射强，水分蒸发量大，不利于小水体和微水体的形成和留存^[31]，这可能是导致本研究小水体和微水体坡向分布特征的原因。此外，在同样的太阳辐射强度下，微水体由于面积小且水浅，其较小水体更易蒸发。因此，从空间分布上看，千湖山地区微水体分布区的生境比小水体脆弱。对比1995—2019年2类水体的景观指数的变异系数发现，微水体斑块面积、斑块数量和分离度指数的变异系数均大于小水体，说明微水体对环境变化的响应敏感性高于小水体。

青藏高原腹地的气候呈“暖湿化”趋势^[32-33]，但本研究发现1995—2019年千湖山地区年降水量下降、年均气温升高、湿润度下降，这些均表明该区域的气候呈暖干化趋势，该变化趋势与滇西北高山地区树轮研究得出的结论一致^[34-35]，此外，1996—2015年滇西北香格里拉市植被净初级生产力的升高也印证了这一点^[36]， 这表明滇西北地区的气候变化模式与青藏高原腹地不同。

水源补给量是影响地表水面面积变化的主要因素。在青藏高原腹地的研究发现，气候“暖湿化”引起的降水增多和冰雪融水增加是导致高原大型湖泊面积和数量增加的重要原因^[37-38]。本研究发现，气候“暖干化”对千湖山地区小微水体景观特征的年际波动有重要影响，该影响过程分为2个阶段：1995—2008年，气候呈现典型的暖干化趋势，这一过程有利于千湖山的积雪融化，为小水体和微水体补给了水量，因此小水体和微水体的斑块数量和斑块面积均呈增加趋势。2009—2019年，虽然年均气温呈下降趋势、年降水量呈增加趋势，但与正常年份相比，该阶段的暖干程度较深，有些年份甚至出现了特大干旱的情况，如2011年^[39]，在这样的气候背景下，小微水体的景观特征变化规律性减弱。此外，持续的气候暖干化过程可能加剧了冰川退缩^[40-41]，导致冰雪融水对小微水体的补给能力不足，从而导致小微水体的斑块数量和斑块面积开始呈减少趋势。

特别的，本研究发现千湖山地区年降水量与小微水体斑块数量和斑块面积呈负相关关系。导致该现象的原因可能有2个：1）冰川冻融作用在千湖山地区形成了大量面积小、零散分布的小型凹地，它们是该区域小微水体发育的基础，这些小型凹地的水体容积有限且具有封闭性^[23]。年降水量增加时，超过凹地容积的补水量对小微水体的增加作用有限，反而会将毗邻分布的小微水体连成片，造成小微水体数量和面积减少，但景观完整性增加的现象，本研究中小微水体的景观破碎度随降水量增加而降低可能就是部分证据。2）气候变暖背景下，滇西北地区降水量的季节分配差异增加，如2000—2010年滇西北地区年降水量呈显著下降趋势，雨季降水量显著减少是导致该现象的主要原因^[42]，同期的冬季降雪则有增加的趋势^[43]，因此用更细致的降水量数据（如分季节）进行分析可能会得到更完善的结论，后续研究可加强这方面的探讨。

4.2   结论

本研究表明，1995—2019年千湖山地区小微水体的斑块数量和面积呈先增加后减少的趋势，小水体趋于集中分布，微水体趋于离散分布。地形是控制千湖山地区小微水体分布的重要因素，微水体分布区的生境比小水体更脆弱，前者对环境变化的敏感性高于后者。1995—2019年千湖山地区气候呈暖干化趋势，其对小微水体景观特征变化有重要影响，年均气温升高有利于增加小微水体的数量和面积，但会增加小微水体斑块的离散度；年降水量和湿润度增加会导致小微水体的数量和面积减少，但有利于降低小微水体的景观破碎度。