周晉皓，黃曉峻，Xiao Ningchuan，林澤銘，羅漫琪

（1. 華南農(nóng)業(yè)大學(xué)地理信息系，廣州 510642； 2. Department of Geography, The Ohio State University, Columbus, OH 43210, USA；3. 廣東省土地利用與整治重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣州 510642； 4. 廣州大學(xué)地理科學(xué)與遙感學(xué)院，廣州 510006）

0 引 言

基塘景觀廣泛分布于中國(guó)珠三角、長(zhǎng)三角等河流三角洲的低洼澤水地區(qū)，具有顯著的經(jīng)濟(jì)、生態(tài)效益[1-3]。這種景觀由塘（水）和基（陸）兩部分構(gòu)成，通過在塘中養(yǎng)殖水產(chǎn)、在基上種植作物為農(nóng)戶帶來種養(yǎng)雙重經(jīng)濟(jì)收益，同時(shí)復(fù)合了水陸兩種生態(tài)系統(tǒng)有利于區(qū)域生態(tài)環(huán)境的維持和改善。隨著養(yǎng)殖優(yōu)勢(shì)增大基塘水面的地位越發(fā)凸顯，水陸比由20世紀(jì)80年代約6:4到近年來接近8:2，經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出甚至只來自水域養(yǎng)殖[4-7]，可見水面已成為基塘的主要部分。

基塘水面的空間形態(tài)多樣，呈現(xiàn)聚集緊湊、分散零碎等不同形態(tài)特征，這些形態(tài)特征關(guān)乎基塘經(jīng)濟(jì)、生態(tài)效益的發(fā)揮。研究指出，傳統(tǒng)基塘水面輪廓自由松散，水陸相互作用更加明顯但經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出不高[7-8]；而整治后的集約基塘水面規(guī)整緊湊，擁有高經(jīng)濟(jì)收益但容易導(dǎo)致基塘生態(tài)功能的退化[9-10]。通過縮窄水面間距以擴(kuò)大水面面積開展規(guī)?；B(yǎng)殖，同時(shí)將水面改造為方正格網(wǎng)實(shí)現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)化養(yǎng)殖。這樣雖然提高了基塘產(chǎn)出增加了農(nóng)戶經(jīng)濟(jì)收入，但是格網(wǎng)化使得原有基塘自由的形態(tài)被方正規(guī)則的形態(tài)取代，自然有機(jī)肌理消失，水陸邊緣效應(yīng)被削弱，生物多樣性降低，基塘景觀生境惡化[11-12]；增大水面、縮小基面，會(huì)降低基塘單元空間圍合感[8,13]。

綜上所述，要探明基塘水面不同形態(tài)特征與基塘經(jīng)濟(jì)、生態(tài)效益之間的關(guān)系，首先需要度量基塘水面的空間形態(tài)。景觀的空間形態(tài)通常借助各類指數(shù)度量，基塘景觀也不例外。高愛等[14]使用斑塊數(shù)量、密度、分離度、結(jié)合度指數(shù)得出佛山市順德區(qū)基塘斑塊分布呈現(xiàn)破碎化，林媚珍等[6,15-16]利用增加聚合度、分維度、形狀指數(shù)研究指出經(jīng)過整治中山市基塘斑塊成片分布，楊丹等[17]使用斑塊數(shù)量、面積、形狀、最近鄰距離等指數(shù)分析表明珠三角基塘斑塊由成片分布發(fā)展為破碎化分布，F(xiàn)an等[18-21]也使用上述一些指數(shù)分析了珠三角佛山、中山等地基塘斑塊的空間形態(tài)。這些研究對(duì)珠三角各地基塘斑塊的形態(tài)特征及其時(shí)空變化過程進(jìn)行了分析，但是現(xiàn)有研究多關(guān)注基塘斑塊整體，未體現(xiàn)基塘當(dāng)中水面的空間形態(tài)。不同基塘水面形態(tài)差異關(guān)乎基塘經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益不應(yīng)被忽視。要準(zhǔn)確度量出不同基塘水面的空間形態(tài)差異，現(xiàn)有度量指數(shù)還存在不足。因?yàn)樵诨涟邏K中水陸交錯(cuò)排列，大小不一、形狀各異的水面被基面所分割，使得水面相互獨(dú)立、互不連接[22-24]?；了媸且环N不連接的地理要素，而現(xiàn)有度量形態(tài)指數(shù)通常不能有效應(yīng)對(duì)不連接要素的空間形態(tài)，局限于彼此相連的地理要素[25]。由此可見，基塘水面形態(tài)需要被度量，能夠準(zhǔn)確度量基塘水面的空間形態(tài)的度量方法有待探究。

本研究旨在探尋適合基塘水面形態(tài)特征的度量方法，分析基塘水面的空間形態(tài)。首先梳理度量空間形態(tài)的方法，得到潛在的候選方法；然后通過多組不同類型基塘水面樣例，比較不同度量方法的有效性，據(jù)此選出合適方法；將該方法用于分析研究區(qū)的基塘水面，反映出基塘水面的形態(tài)特征及差異；討論了應(yīng)用前景，為度量其他不連接地理要素提供參考借鑒。

1 方法與數(shù)據(jù)

1.1 形態(tài)度量方法

度量空間形態(tài)的方法主要包括間接和直接兩類指數(shù)[26-28]。第一類間接指數(shù)繁多[29]，例如平均斑塊面積（MPS）、平均斑塊邊緣（MPE）、斑塊面積中值（MedPS）、斑塊面積變異系數(shù)（PSCoV）、斑塊面積標(biāo)準(zhǔn)差（PSSD）、斑塊數(shù)量（NumP）、景觀面積總和（TLA）等等，但是它們不是專門用于形態(tài)度量。第二類直接指數(shù)主要通過幾何參數(shù)[29-30]，例如面積周長(zhǎng)比（AP）、周長(zhǎng)面積比（PA）、平均周長(zhǎng)面積比（MPAR）、邊總和（TE）、平均形狀指數(shù)（MSI）、面積加權(quán)平均形狀指數(shù)（AWMSI）、平均斑塊分形維數(shù)（MPFD）、面積加權(quán)平均斑塊分形維數(shù)（AWMPFD）等。在此基礎(chǔ)上不斷有改進(jìn)的指數(shù)被提出，Zhou等[25]綜合考慮要素形狀和相互關(guān)系提出加權(quán)聚合鄰近度指數(shù)（Weighted Aggregation and Closeness, WAC），實(shí)現(xiàn)對(duì)不連接地理要素空間形態(tài)的度量。用于度量空間形態(tài)的指數(shù)各具特點(diǎn)，本研究將對(duì)上述16個(gè)指數(shù)進(jìn)行方法比較。計(jì)算軟件環(huán)境上，WAC已封裝為ArcToolbox工具（https://pan.baidu.com/s/1qHgke68lrfzfxunRMBFcRA,Code: z1wh）；其他指數(shù)均通過PatchAnalysis進(jìn)行計(jì)算。

結(jié)合基塘水面類型不一又互不連接的空間特征來看，WAC具備分析基塘水面空間形態(tài)的潛力。WAC指數(shù)流程包括兩個(gè)步驟：虛擬聚合和參數(shù)計(jì)算。第一步，借助制圖綜合的方法，由近及遠(yuǎn)逐步將這些不連接的子要素虛擬聚合成一個(gè)連接的幾何要素（圖1），從而將復(fù)雜的多個(gè)不連接地理要素轉(zhuǎn)變?yōu)閱蝹€(gè)要素形態(tài)問題。第二步，綜合衡量虛擬聚合后的整體和局部?jī)蓚€(gè)部分（公式1）：一方面衡量聚合后要素的整體，另一方面考量虛擬聚合要素內(nèi)各個(gè)子要素之間的空間相互靠近程度。

式中A0為原有子要素的面積總和，m2；A1為虛擬聚合要素的面積，m2；P1為虛擬聚合要素的周長(zhǎng)，m；d為各子要素最近鄰距離集的最大值，m。WAC度量結(jié)果范圍從0到1的無量綱量值，高WAC值表示這些要素空間形態(tài)緊湊，內(nèi)部破碎化程度低；低WAC值表示空間形態(tài)松散，內(nèi)部破碎化程度高。

針對(duì)WAC計(jì)算耗時(shí)長(zhǎng)影響實(shí)用性的問題，本研究對(duì)WAC的兩個(gè)步驟進(jìn)行分析。通過原隨機(jī)格局試驗(yàn)[25]得出，虛擬聚合部分占用總時(shí)間60%以上，參數(shù)計(jì)算部分用時(shí)較少且不隨格局中斑塊占比變化，說明影響計(jì)算效率主要在虛擬聚合部分。進(jìn)一步分析得出聚合操作主要受到聚合距離值影響，如果距離值過小相鄰要素將不被聚合。由于原聚合距離值采取保守設(shè)定，造成大量聚合操作后沒有要素被聚合，通過不斷增加聚合距離值進(jìn)行多次聚合操作才能完成要素聚合（平均需要9次）。所以要降低WAC計(jì)算總時(shí)間，需要優(yōu)化聚合距離值，以減少聚合次數(shù)。為此，本研究對(duì)聚合距離做出3處調(diào)整（圖2的①②③）：①初始值，是從各個(gè)要素與最近鄰要素的距離值集合中取得；將原來取該集合的最小值，調(diào)整為取最大值；當(dāng)集合中均為0時(shí)，將原初始值0.1調(diào)整為1。②遞增幅度，當(dāng)前距離值沒有要素被聚合時(shí)需要不斷增加距離值直至聚合發(fā)生；將原遞增幅度10%，調(diào)整為50%。③集合的更新，原流程在每次發(fā)生聚合后都要依據(jù)變化后要素之間空間關(guān)系重新計(jì)算聚合距離值集合，調(diào)整為不再重新計(jì)算距離值集合，因?yàn)榫酆虾笠刂g的空間關(guān)系沒有發(fā)生根本性變化。仍然采用原來的3個(gè)試驗(yàn)[25]檢驗(yàn)調(diào)整后WAC的度量精度和計(jì)算時(shí)間，結(jié)果表明調(diào)整前后度量值平均相差0.35%，計(jì)算耗時(shí)平均節(jié)省76.85%（Intel Core i5-6300HQ、4GB內(nèi)存、Windows 10、ArcMap 10.4軟硬件環(huán)境）。說明在保持度量精度的情況下，調(diào)整后有效減少了計(jì)算時(shí)間，使WAC實(shí)用性更好。

1.2 基塘數(shù)據(jù)

1.2.1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于珠三角的佛山市杏壇鎮(zhèn)。珠三角是基塘景觀集中分布區(qū)域，已形成以佛山市順德區(qū)為中心的基塘核心區(qū)，位于該區(qū)西南部的杏壇鎮(zhèn)是基塘數(shù)量最多的地區(qū)之一。杏壇鎮(zhèn)是知名嶺南水鄉(xiāng)，形成“一城三片區(qū)”發(fā)展布局，即中心城區(qū)、南部高新產(chǎn)業(yè)區(qū)、西部港口經(jīng)濟(jì)區(qū)、北部生態(tài)旅游區(qū)。該鎮(zhèn)水網(wǎng)總長(zhǎng)度534.3 km，為基塘提供了合適的自然條件。全鎮(zhèn)高產(chǎn)、高質(zhì)、高效水產(chǎn)養(yǎng)殖面積20 km2以上，是珠三角重要的淡水養(yǎng)殖基地。

1.2.2 數(shù)據(jù)來源與處理

本研究的基塘水面從遙感影像中提取。數(shù)據(jù)源是2017年2月11日Google Earth的1 m空間分辨率無云影像，采用人工目視解譯與實(shí)地調(diào)研相結(jié)合的方法保證解譯精度。解譯前對(duì)基塘結(jié)構(gòu)、形狀、地物覆蓋情況等信息進(jìn)行野外調(diào)研；根據(jù)影像上地物的光譜、紋理、形狀等特征，建立基塘水面的解譯標(biāo)志；室內(nèi)目視解譯后，通過實(shí)地調(diào)研對(duì)解譯結(jié)果進(jìn)行核對(duì)，可以排除村落中風(fēng)水塘這些室內(nèi)解譯不易區(qū)分的干擾水面；經(jīng)過不同解譯人員交互檢查，并進(jìn)行多次人工交互式修正后，認(rèn)為解譯精度滿足景觀分析要求。提取得到的基塘水面以矢量面要素表達(dá)，度量指數(shù)在此數(shù)據(jù)上進(jìn)行計(jì)算。

1.2.3 基塘水面空間形態(tài)分類

為了反映整治前后基塘水面的空間形態(tài)差異，本研究將基塘水面細(xì)分為規(guī)則塘和不規(guī)則塘?？紤]到尚未有公認(rèn)的基塘劃分標(biāo)準(zhǔn)，而整治項(xiàng)目有縣級(jí)、鎮(zhèn)級(jí)、村級(jí)、生產(chǎn)大隊(duì)等不同等級(jí)，各種項(xiàng)目時(shí)間跨度大，并非所有項(xiàng)目都有詳盡記錄。本研究基于空間特征可以便捷地劃分整治前后的基塘，首先是形狀方正性，整治后的基塘水面方正規(guī)則與未整治基塘的不規(guī)則形狀有明顯區(qū)別；其次是空間關(guān)系，僅考慮形狀是不夠的，基塘通常是成片整治的，因此通過空間連片性可以更好反映每種類型的整體情況，避免一種類型在另一種類型中孤立出現(xiàn)。具體步驟如下：1）形狀方正性：求取基塘水面的最小外接矩形，計(jì)算水面面積與最小外接矩形面積的比值，當(dāng)比值大于0.88并且水面面積大于1 500 m2時(shí)劃為規(guī)則型，其余劃為不規(guī)則型。2）空間關(guān)系：若某不規(guī)則型鄰域50 m范圍內(nèi)，規(guī)則型比例超過80%，則此基塘重新劃為規(guī)則型；若某規(guī)則型鄰域50 m范圍內(nèi)，不規(guī)則型比例超過60%或規(guī)則型數(shù)量小于3，則此基塘重新劃為不規(guī)則型。需要說明的是，歸類標(biāo)準(zhǔn)里涉及的閾值（0.88、1500、50）是通過選取相應(yīng)類型基塘水面作為樣本，并依據(jù)具有統(tǒng)計(jì)顯著性的前95%作為閾值確定；例如，方正比值0.88是根據(jù)研究區(qū)中3391個(gè)規(guī)則塘樣本的方正比值從大到小排序，并取前95%時(shí)樣本的方正比值得到。分類后，在研究區(qū)中隨機(jī)抽取100個(gè)基塘水面作為檢驗(yàn)樣本計(jì)算精度，經(jīng)實(shí)地調(diào)研和部分村委提供的整治情況確定樣本的實(shí)際類型，計(jì)算得到劃分方法對(duì)規(guī)則塘的精度為96%，不規(guī)則塘的精度98%，總體精度為97%。

2 方法比較與應(yīng)用分析

佛山杏壇鎮(zhèn)擁有基塘水面約49.23 km2，主要集中在研究區(qū)的北部和南部；北部生態(tài)區(qū)最多達(dá)到35.46%，中部城區(qū)最少只有13.64%（圖3）。規(guī)則塘和不規(guī)則塘比例約為4:6；規(guī)則塘數(shù)量在研究區(qū)各區(qū)域差異明顯，有43.08%集中在研究區(qū)北部，只有少量6.23%在中部城區(qū)，相差接近7倍；不規(guī)則塘數(shù)量在研究區(qū)各區(qū)域較為相近，最多的北部和最少的中部之間的差距僅為1.67倍。這說明在研究區(qū)內(nèi)不同區(qū)域，規(guī)則塘數(shù)量差異較大，不規(guī)則塘數(shù)量相近。

2.1 度量方法比較

從研究區(qū)中選取6個(gè)1 km×1 km基塘水面樣例，檢驗(yàn)?zāi)男┲笖?shù)能夠有效區(qū)分不同類型基塘水面的空間形態(tài)。這6個(gè)樣例代表不同基塘水面類型以及不同空間形態(tài)（圖4）：樣例a、d屬于規(guī)則塘，樣例b、e屬于不規(guī)則塘，樣例c、f屬于不區(qū)分類型；樣例a、b、c比樣例d、e、f空間形態(tài)更為緊湊。評(píng)判各個(gè)方法度量結(jié)果的有效性包括3種情況：如果對(duì)同一類型、不同形態(tài)基塘水面的兩個(gè)樣例度量結(jié)果之間差異在±5%以內(nèi)，則認(rèn)為該指數(shù)不能有效區(qū)分；如果度量結(jié)果與實(shí)際形態(tài)不符，則認(rèn)為該指數(shù)判斷有誤；如果同類型塘度量結(jié)果可區(qū)分且與實(shí)際形態(tài)相符，則認(rèn)為該指數(shù)有效。

從度量結(jié)果（表1）看，WAC能有效度量全部6個(gè)基塘水面樣例，同一類型、不同形態(tài)的度量結(jié)果相差均在10%以上，并且準(zhǔn)確判斷出緊湊型3個(gè)樣例空間形態(tài)分別比松散型更為緊湊；此外，規(guī)則型、不規(guī)則型塘的平均WAC值分別為0.217 4、0.194 6，符合這兩類基塘水面的形態(tài)差異。

表1 各個(gè)指數(shù)計(jì)算基塘水面樣例的結(jié)果Table 1 Results of different metrics for pond cases

與之相比，其他15個(gè)指數(shù)的度量結(jié)果均存在不同問題。MPFD、AWMPFD、MPS、NumP、TLA對(duì)3種基塘水面樣例均無法有效區(qū)分。AP、PA、TE、MSI、AWMSI、MPE、MedPS除了未能有效區(qū)分同類型不同形態(tài)基塘水面樣例，還存在判斷空間形態(tài)有誤；例如，MSI值越接近1說明形狀越緊湊，但該指數(shù)度量結(jié)果認(rèn)為樣例d、e分別比a、b更緊湊，與實(shí)際情況相反；這是因?yàn)樵撝笖?shù)更適合度量單一要素的形狀，沒有充分考慮地理要素之間的關(guān)系。其余的MPAR、PSCoV、PSSD指數(shù)雖然可以度量部分類型基塘水面的空間形態(tài)，但是MPAR未能區(qū)分規(guī)則塘的空間形態(tài)，PSCoV、PSSD對(duì)規(guī)則和不規(guī)則塘的空間形態(tài)均判斷有誤。方法比較結(jié)果表明，WAC比其他指數(shù)更加適合度量基塘水面的空間形態(tài)。

2.2 實(shí)例應(yīng)用分析

將方法比較中選出的WAC指數(shù)用于度量研究區(qū)基塘水面的空間形態(tài)。為了專注反映研究區(qū)基塘水面的空間形態(tài)，減少社會(huì)經(jīng)濟(jì)、行政界線等非空間信息影響，在本實(shí)例應(yīng)用時(shí)是將鄰近的基塘水面劃為一個(gè)分析單元。具體的，統(tǒng)計(jì)研究區(qū)全部10 576個(gè)基塘水面可知95%水面的最近鄰3個(gè)水面距離平均值在40 m以內(nèi)，將該距離值作為劃作同一單元的閾值。

研究區(qū)兩類基塘水面的空間形態(tài)有所差異。從WAC值累計(jì)比例（圖5）看出，代表規(guī)則塘的折線在不規(guī)則塘的右側(cè)，表明規(guī)則塘的WAC值整體較高，平均值比不規(guī)則塘的高40.18%。具體的，規(guī)則塘的WAC值均在0.20以上，并且有66.76%在0.25以上，最大值接近0.55；與之相比，不規(guī)則塘的WAC值只有不到4%在0.30以上，有77.22%在0.25以下。這說明，規(guī)則塘的空間形態(tài)比不規(guī)則塘的更加聚集緊湊。

規(guī)則塘的空間形態(tài)不但普遍聚集緊湊，而且在研究區(qū)不同區(qū)域的差異不明顯（圖6a）。形態(tài)緊湊是因?yàn)橐环矫?，該類型基塘水面主要是整治后的集約基塘，基塘水面方正規(guī)則呈網(wǎng)格狀，水面之間更為相互靠近；另一方面，該類型基塘是規(guī)模化改造而來，多以成片出現(xiàn)，極少呈現(xiàn)狹長(zhǎng)或零碎分布。區(qū)域差異不明顯的主要原因是，集約基塘一般按照標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)，便于實(shí)施與管理，使得該類型基塘水面的空間特征不隨區(qū)域改變而有所不同。緊湊的基塘水面形態(tài)有利于將有限的基塘用地更多地用于高產(chǎn)值的養(yǎng)殖，便于進(jìn)行統(tǒng)一規(guī)范的生產(chǎn)和管理，提高養(yǎng)殖產(chǎn)量，適合開展大規(guī)模高檔魚養(yǎng)殖，有助于增加基塘的經(jīng)濟(jì)效益。

不規(guī)則塘雖然數(shù)量較多且遍布整個(gè)研究區(qū)，但空間形態(tài)普遍分散零碎（圖6b）。形態(tài)分散是因?yàn)橐环矫?，該類型基塘水面以未整治的傳統(tǒng)基塘為主，它們是在農(nóng)戶長(zhǎng)期利用低洼澤水地的過程中自發(fā)形成的，基塘水面形狀自由不規(guī)則，水面之間間隔較寬，以便用于種植。另一方面，越來越多的傳統(tǒng)基塘被整治為集約基塘以獲取更高的經(jīng)濟(jì)收益，只有在城鎮(zhèn)周邊、基塘用地邊緣等地方還保留有該類型基塘，使得它們的空間形態(tài)較為狹長(zhǎng)或者零碎。注意到，不規(guī)則塘的WAC值在研究區(qū)不同區(qū)域的差異較大。在擁有基塘較多的北部和南部較低，空間形態(tài)更加零碎；而在擁有基塘最少的中部城區(qū)較高，空間形態(tài)相對(duì)聚集。區(qū)域差異明顯的主要原因是，北部和南部的不規(guī)則塘和規(guī)則塘的數(shù)量比例接近5:5；每塊基塘用地的中心位置是經(jīng)過整治后的規(guī)則塘，而在用地邊緣位置才是未被整治的不規(guī)則塘，即不規(guī)則塘圍繞在規(guī)則塘四周，呈現(xiàn)條帶狀或零碎分布；使得這兩個(gè)區(qū)域不規(guī)則塘的WAC較低。與之相對(duì)，在研究區(qū)中部依舊保留大量未被整治的不規(guī)則塘，比例多達(dá)82.30%，這些不規(guī)則塘成片集中呈現(xiàn)。使得這個(gè)區(qū)域不規(guī)則塘的WAC值比北部和中部的高出約15%。連片不規(guī)則塘的種養(yǎng)種類、生產(chǎn)和管理方式多由農(nóng)戶自行決定，雖然經(jīng)濟(jì)收益不如集約基塘，但是水陸比例更為均衡，有利于水陸相互作用，更好發(fā)揮基塘生態(tài)效益。

3 結(jié) 論

本研究通過方法比較探尋出有效度量不同類型基塘水面形態(tài)特征的方法，并將其用于分析研究區(qū)的基塘水面空間形態(tài)。得到如下結(jié)論：

通過不同類型基塘水面樣例比較實(shí)驗(yàn)，表明WAC比其他15個(gè)常用指數(shù)方法更加準(zhǔn)確反映出規(guī)則塘和不規(guī)則塘的空間形態(tài)差異。在應(yīng)用實(shí)例中分析得到研究區(qū)不同基塘水面的的空間形態(tài)特征及差異，以整治后基塘為代表的規(guī)則塘WAC均值比以未整治基塘為代表的不規(guī)則塘更高，說明空間形態(tài)更加緊湊。這是因?yàn)檎魏蠡了娓窬W(wǎng)化、間距縮小，以及規(guī)?；味际剐螒B(tài)趨向緊湊。而隨著越來越多傳統(tǒng)塘被整治，不規(guī)則塘僅在城鎮(zhèn)和規(guī)則塘的邊緣位置保留，使形態(tài)分散。由于規(guī)則塘是經(jīng)統(tǒng)一設(shè)計(jì)實(shí)施的整治而來，其空間形態(tài)在不同區(qū)域差異較小。因?yàn)椴煌瑓^(qū)域的基塘整治進(jìn)度不一，使得研究區(qū)中不規(guī)則塘的空間形態(tài)差異較大，在整治比例大的區(qū)域不規(guī)則塘形態(tài)更為零碎。

通過方法對(duì)比和實(shí)例應(yīng)用，本研究探尋得到適合度量基塘水面空間形態(tài)的指數(shù)WAC，達(dá)到設(shè)定的研究目標(biāo)。WAC準(zhǔn)確反映不同類型基塘水面的形態(tài)差異可以為進(jìn)一步探明形態(tài)特征與基塘經(jīng)濟(jì)、生態(tài)效益之間的關(guān)系奠定方法基礎(chǔ)，也為掌握整治前后基塘水面的形態(tài)特征提供了有效方法。鑒于本研究重點(diǎn)是形態(tài)方法的探究，對(duì)于基塘水面形態(tài)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)之間的具體關(guān)系，這些關(guān)系對(duì)開發(fā)利用基塘的影響，以及應(yīng)當(dāng)采取的相應(yīng)措施對(duì)策等主題有待后續(xù)研究。