袁景耀，孫昭華，李芷晴，周煒興，陳 立

(武漢大學(xué) 水資源工程與調(diào)度全國(guó)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖北 武漢 430072)

1 研究背景

河漫灘植被具有凈化水質(zhì)、防沖促淤、穩(wěn)固岸灘和提供棲息地等多種功能，基于這些功能的生態(tài)護(hù)岸或護(hù)灘技術(shù)在河道(航道)整治中得到了越來(lái)越多的應(yīng)用，然而生態(tài)型整治工程實(shí)施后常出現(xiàn)“青黃帶”分界現(xiàn)象[1-2]，某個(gè)高程以下植被覆蓋度和生物量明顯低于預(yù)期[3]。在國(guó)外一些建壩河流上，曾出現(xiàn)洪水頻次被削減之后河漫灘植被向低處擴(kuò)張的現(xiàn)象，導(dǎo)致灘地阻力增大、河道行洪能力降低[4]，一些研究還試圖通過(guò)水庫(kù)調(diào)控下泄流量來(lái)防止這種不利發(fā)展趨勢(shì)[5]。在我國(guó)長(zhǎng)江中下游，上游建壩后大洪水削減是否會(huì)導(dǎo)致大量洲灘植被孳生以及是否可通過(guò)水庫(kù)調(diào)控以避免該種局面，也是備受關(guān)注的問(wèn)題。由此可見(jiàn)，厘清河漫灘上適宜植被發(fā)育和維持的條件，對(duì)于河流生態(tài)修復(fù)與調(diào)控具有重要意義。

河湖濱岸帶植被之所以呈條帶狀或斑塊狀分布，是由于受基質(zhì)粒徑、營(yíng)養(yǎng)條件、淹沒(méi)歷時(shí)和頻率以及植被種類等多種因素的綜合影響[6-9]，其中起決定作用的是淹沒(méi)歷時(shí)和頻率。目前有不少研究針對(duì)湖泊濕地建立了淹沒(méi)頻率與植被豐度之間的響應(yīng)關(guān)系[7，10-13]，但針對(duì)河濱濕地的研究還較少。相比于湖濱濕地，由于沖積河道狹長(zhǎng)而不規(guī)則，其洲灘或岸灘具有兩方面特殊性：一是輸沙動(dòng)力沿河寬分布極不均勻，地形與基質(zhì)組成既有明顯橫向梯度，又呈現(xiàn)一定空間隨機(jī)性；二是水位漲落幅度更大，來(lái)流的年際、年內(nèi)變化會(huì)驅(qū)使灘地的淹沒(méi)時(shí)機(jī)、頻次和歷時(shí)具有強(qiáng)烈的時(shí)間隨機(jī)性。對(duì)一些河流的研究表明，即使灘地植被受多種隨機(jī)因素影響，但其總體分布格局仍由淹沒(méi)頻率和歷時(shí)所主導(dǎo)。然而這些研究多基于碎片化的實(shí)地調(diào)查，其樣本數(shù)量少，僅能形成較為定性的認(rèn)識(shí)[14-16]。還有一些研究嘗試建立植被演替數(shù)學(xué)模型來(lái)定量描述水文特征與植被分布之間的關(guān)系[5，17]，但由于岸灘植被需經(jīng)歷數(shù)年至數(shù)十年時(shí)間才可演替至穩(wěn)定[5]，此類模型需大量觀測(cè)數(shù)據(jù)以確定經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，若參數(shù)不合理則模型難以應(yīng)用。由此可見(jiàn)，河漫灘植被生長(zhǎng)適宜區(qū)在長(zhǎng)時(shí)間尺度上是否具有較強(qiáng)穩(wěn)定性，以及穩(wěn)定適宜區(qū)對(duì)應(yīng)于何種臨界淹沒(méi)條件，仍需結(jié)合長(zhǎng)系列觀測(cè)資料深入探討。

遙感技術(shù)在地表性狀監(jiān)測(cè)方面具有時(shí)空覆蓋范圍大的突出優(yōu)勢(shì)，已被廣泛運(yùn)用于河、湖及海濱濕地淹沒(méi)狀態(tài)與覆被分布的相關(guān)研究中[5，8，13，17-20]。例如智超等[19]提出了一種基于時(shí)序遙感指數(shù)的潮間帶濕地分類算法，利用長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)各像元狀態(tài)頻率來(lái)消除潮汐、天氣、植被物候等動(dòng)態(tài)過(guò)程對(duì)單時(shí)序影像的影響。谷娟等[13]利用長(zhǎng)時(shí)序MODIS衛(wèi)星遙感影像得到了鄱陽(yáng)湖濕地退水期的淹沒(méi)頻率和最大植被豐度，并基于空間網(wǎng)格分析了植被對(duì)淹沒(méi)頻率的響應(yīng)關(guān)系。這些研究充分利用了長(zhǎng)時(shí)序遙感影像的優(yōu)勢(shì)，但主要聚焦在大尺度的海濱、湖濱濕地，其干擾因素的隨機(jī)性弱于天然河流。也有少量研究基于天然河流的特點(diǎn)對(duì)遙感影像統(tǒng)計(jì)分析提出了改進(jìn)，如Dong等[20]認(rèn)為計(jì)算河漫灘淹沒(méi)頻率時(shí)不宜簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)影像頻次，而應(yīng)結(jié)合河流水文特性對(duì)影像數(shù)據(jù)賦予時(shí)段保證率的權(quán)重，從而使得淹沒(méi)頻率更為合理。上述研究為基于長(zhǎng)時(shí)序遙感影像的河漫灘淹沒(méi)頻率和植被分布特征分析提供了思路和方法，但由于不同自然帶及不同類型河流之間差異較大，仍有兩方面工作亟待開(kāi)展：一是結(jié)合更多河流實(shí)例對(duì)這些方法實(shí)施檢驗(yàn)或改進(jìn)；二是集成和使用這些方法來(lái)量化植被適宜區(qū)的臨界條件。

長(zhǎng)江中下游河道寬度達(dá)1 km以上，沿程許多位置存在平面尺度達(dá)102～103m量級(jí)的高大江心洲，這些洲灘在數(shù)年至數(shù)十年時(shí)間尺度上具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，為遙感影像的使用提供了前提。尤其是在三峽建庫(kù)前的天然情況下，長(zhǎng)江中下游來(lái)水來(lái)沙較為穩(wěn)定，河道長(zhǎng)期處于準(zhǔn)平衡狀態(tài)[21]，植被分布格局對(duì)環(huán)境因素保持了較好適應(yīng)性，這些為長(zhǎng)時(shí)間尺度上宏觀規(guī)律的分析提供了良好條件。本文選取上荊江河段內(nèi)典型江心洲灘為對(duì)象，將長(zhǎng)時(shí)序歷史遙感影像和實(shí)測(cè)水文資料相結(jié)合來(lái)計(jì)算洲灘淹沒(méi)頻率和植被出現(xiàn)頻率，在此基礎(chǔ)上分析植被適宜區(qū)分布特點(diǎn)并確定洲灘植被生長(zhǎng)的臨界淹沒(méi)頻率，為河道治理和生態(tài)修復(fù)提供科學(xué)依據(jù)。

2 研究對(duì)象與資料

2.1 研究對(duì)象概況上荊江地處亞熱帶季風(fēng)區(qū)，年均氣溫14～22℃，無(wú)霜期268 d，適于植被生長(zhǎng)。該河段來(lái)流汛枯分明，年內(nèi)最大水位變幅超15 m，河道中的放寬段具有大片周期出露的灘地。從河床基質(zhì)來(lái)看，該河段內(nèi)江口以上為卵石夾沙河床，而其下游為沙質(zhì)河床。本文選取關(guān)洲和突起洲分別作為卵石夾沙和純沙質(zhì)洲灘的典型代表，二者分別位于枝城水文站和沙市水文站下游(圖1)，洲灘形態(tài)在三峽建庫(kù)前長(zhǎng)期保持相對(duì)穩(wěn)定。

圖1 研究區(qū)域概況

由2003年3月施測(cè)的河道地形來(lái)看，關(guān)洲具有南高北低、東高西低的地勢(shì)特點(diǎn)。以枝城站年內(nèi)最枯的2月份平均水位35 m為基準(zhǔn)，關(guān)洲灘體東西長(zhǎng)4.5 km、南北寬1.5 km，總灘地面積約4.9 km2，其中低于40 m的低灘面積為3.4 km2，占比70%，40～45 m的灘地面積為1.3 km2，占比26%，僅有洲尾少部分高灘位于平灘水位45 m以上，面積0.2 km2，占比4%。據(jù)實(shí)地調(diào)查[14，16，22]，關(guān)洲頭部及北部為裸露礫卵石夾沙，中部低灘斑塊狀分布有狗牙根、牛鞭草、蘆葦、南荻等天然植被，高灘則分布有灌木、喬木。突起洲南北長(zhǎng)9 km，寬約4 km，地勢(shì)南高北低，西高東低。以沙市站2月份平均水位30 m為基準(zhǔn)，總灘地面積約11.4 km2，其中低于平灘水位40 m的中低灘面積為8.2 km2，占比72%；40 m以上的高灘面積為3.2 km2，僅占比28%。據(jù)調(diào)查[22]，突起洲植被優(yōu)勢(shì)種以菊科為主，其次為禾本科和豆科，低灘分布有蘆葦、蒲棒等禾本科植物，高灘極少淹沒(méi)，因此被墾種苗木、花卉等經(jīng)濟(jì)作物?？傮w來(lái)看，兩個(gè)江心洲部分高灘雖被開(kāi)發(fā)利用，但中低灘受人類活動(dòng)干擾相對(duì)較小，具備植被自然演替條件。

2.2 數(shù)據(jù)資料研究時(shí)段為三峽建庫(kù)前的1986—2002年，該時(shí)期內(nèi)葛洲壩樞紐建成運(yùn)行曾導(dǎo)致上荊江枯水河槽略有下切，但中洪水河槽基本處于準(zhǔn)平衡狀態(tài)[21]，汛期水位流量關(guān)系較穩(wěn)定。因此，采用枝城、沙市兩站日均水位系列反映兩個(gè)江心洲附近水文特征，資料來(lái)源為水文年鑒。本文中的水位和高程統(tǒng)一采用黃海85基面。

研究基于Google Earth Engine(GEE)云平臺(tái)(https：//earthengine.google.com)，選取1986—2002年的Landsat 5/7 Level 2 SR產(chǎn)品數(shù)據(jù)，包含經(jīng)過(guò)幾何校正、輻射定標(biāo)以及大氣校正等預(yù)處理的地表反射率數(shù)據(jù)，時(shí)間分辨率為16 d，空間分辨率為30 m，掃描帶寬為185 km。影像包含可見(jiàn)光、近紅外至短波紅外的8個(gè)光譜波段，詳見(jiàn)表1。其中關(guān)洲區(qū)域所在行列號(hào)為124039和125039，突起洲區(qū)域的圖幅行列號(hào)為124039。

表1 Landsat 5 TM/Landsat 7 ETM+ 影像波段參數(shù)

獲取的地表反射率數(shù)據(jù)需進(jìn)行篩選、裁剪、去云處理。首先通過(guò)篩選去除了云量超過(guò)5%的所有影像，然后再分別將兩個(gè)江心洲灘的低灘沿寬度方向外延300～400 m，沿水流方向上下延伸1.5～3.0 km作為邊界(如圖1)，在GEE平臺(tái)上傳關(guān)洲、突起洲的矢量邊界進(jìn)行裁剪，最后使用QA波段去除云、陰影等觀測(cè)質(zhì)量較差的像素，目視判別保證研究區(qū)域內(nèi)影像無(wú)缺損及條帶。經(jīng)篩選和處理后，獲取關(guān)洲區(qū)域271景可用影像，其中Landsat5、7影像數(shù)量分別為218景、53景；獲取突起洲區(qū)域153景可用影像，其中Landsat5、7影像數(shù)量分別為123景、30景。基于以上影像數(shù)據(jù)，得到關(guān)洲區(qū)域的像元(30 m×30 m)總數(shù)為11 923個(gè)，突起洲區(qū)域像元總數(shù)為20 379個(gè)。

3 研究方法

本文的總體研究思路是基于所獲取的17 a影像數(shù)據(jù)，分別計(jì)算長(zhǎng)時(shí)段內(nèi)各洲灘區(qū)域內(nèi)各像元的淹沒(méi)頻率和植被頻率，從而建立二者之間響應(yīng)關(guān)系，并從中尋求植被適宜區(qū)的淹沒(méi)頻率臨界條件。具體工作流程見(jiàn)圖2，其中包括4個(gè)模塊：(1)影像處理；(2)淹沒(méi)頻率計(jì)算；(3)植被頻率計(jì)算；(4)臨界淹沒(méi)頻率確定。以下對(duì)各模塊做出說(shuō)明。

圖2 洲灘植被生長(zhǎng)適宜區(qū)及臨界條件的分析流程

3.1 影像處理

3.1.1 遙感光譜指數(shù)計(jì)算 水體光譜指數(shù)MNDWI常被用以提取水體信息[23]，歸一化植被指數(shù)NDVI被廣泛應(yīng)用于植被監(jiān)測(cè)[24]，它們的計(jì)算式分別為：

(1)

(2)

式中：ρGREEN為綠光波段；ρSWIR為短波紅外波段；ρRED為紅光波段；ρNIR為紅外波段。通過(guò)上述光譜指數(shù)計(jì)算將獲取的多光譜影像轉(zhuǎn)換成單波段的MNDWI和NDVI灰度影像。為提高植被識(shí)別精度，避免復(fù)雜地物環(huán)境下圖像噪聲的干擾，還對(duì)NDVI灰度影像進(jìn)行了水體掩膜處理[25]，從而生成了不含水體的NDVI灰度影像。

3.1.2 基于OTSU算法的影像二值化 對(duì)于MNDWI和NDVI灰度影像，需對(duì)各單幅影像中的水體、非水體和植被、非植被區(qū)域進(jìn)行劃分，對(duì)此本文采用OTSU算法[26]。

該方法的原理是：假定某個(gè)灰度值t，以該值將圖像中的像素分為前景和背景兩類；計(jì)算出前景像素點(diǎn)數(shù)占整幅圖像的比例ω0，其平均灰度為μ0，背景像素點(diǎn)數(shù)占整幅圖像的比例為ω1，平均灰度為μ1，則類間方差為σ2=ω0ω1(μ0-μ1)2；遍歷所有t值，σ2取最大時(shí)的t值即為最優(yōu)分割閾值。OTSU算法能夠基于各幅圖像的灰度特性自動(dòng)確定閾值，可以快速高效地進(jìn)行圖像分割，已被廣泛用于湖泊、河流等水陸邊界的提取[25，27-29]，尤其在多時(shí)相圖像分割時(shí)與單一閾值相比優(yōu)勢(shì)明顯。本文利用長(zhǎng)時(shí)序MNDWI/NDVI影像集，逐幅對(duì)影像實(shí)施了二值化，其中0為非水體(非植被)，1為水體(植被)，并分別構(gòu)建出淹沒(méi)和覆被兩大時(shí)序數(shù)據(jù)集。

2.1.3 精度評(píng)價(jià) 為全面衡量OTSU算法的分類精度和可靠性，使用混淆矩陣計(jì)算總體精度OA(Overall Accuracy)、用戶精度UA(User Accuracy)、生產(chǎn)者精度PA(Producer Accuracy)、Kappa系數(shù)[28]4個(gè)指標(biāo)對(duì)分類結(jié)果的精度進(jìn)行定量評(píng)價(jià)，各指標(biāo)定義如下：

(3)

(4)

(5)

(6)

式中：T為真實(shí)的總驗(yàn)證點(diǎn)個(gè)數(shù)；TP(True Positive)為將正類預(yù)測(cè)為正類數(shù)的個(gè)數(shù)；FN(False Negative)為將正類預(yù)測(cè)為負(fù)類數(shù)的個(gè)數(shù)；FP(False Positive)為將負(fù)類預(yù)測(cè)為正類數(shù)的個(gè)數(shù)；TN(True Negative)為將負(fù)類預(yù)測(cè)為負(fù)類數(shù)的個(gè)數(shù)。OA用以衡量整體分類準(zhǔn)確性，UA和PA則關(guān)注特定類別的分類準(zhǔn)確性，而Kappa系數(shù)用以衡量分類模型預(yù)測(cè)結(jié)果和實(shí)際結(jié)果之間的一致性。

3.2 淹沒(méi)頻率計(jì)算淹沒(méi)頻率的計(jì)算對(duì)象為像元，該指標(biāo)反映像元被水體淹沒(méi)歷時(shí)占總研究歷時(shí)的比例，傳統(tǒng)上直接用淹沒(méi)次數(shù)占總觀測(cè)次數(shù)的比例來(lái)表征。但受影像重訪周期、云層遮蔽等因素影響，時(shí)序數(shù)據(jù)可能間隔不均勻，各圖像所代表的時(shí)長(zhǎng)會(huì)存在差異，用傳統(tǒng)方法計(jì)算淹沒(méi)頻率會(huì)導(dǎo)致較大誤差。水文數(shù)據(jù)具有的系統(tǒng)、連續(xù)的特點(diǎn)，Dong等[20]試圖將水文數(shù)據(jù)融入淹沒(méi)頻率計(jì)算中以彌補(bǔ)傳統(tǒng)方法的不足，但其提出的流量保證率修正法物理涵義較為模糊。本文提出一種新的淹沒(méi)頻率計(jì)算方法，其特點(diǎn)是既考慮水文數(shù)據(jù)與遙感數(shù)據(jù)的融合，又嚴(yán)格遵循淹沒(méi)頻率的定義。

以上計(jì)算中隱含了兩個(gè)假定：(1)洲灘形態(tài)變幅較小，淹沒(méi)狀態(tài)轉(zhuǎn)換主要由水位變化主導(dǎo)；(2)相同水位級(jí)的淹沒(méi)范圍相同。現(xiàn)實(shí)中，長(zhǎng)江中游江心洲灘的中高灘年際變化甚小，即便存在低灘部分變形較明顯的個(gè)例年份，也已通過(guò)淹沒(méi)可能性FPk指標(biāo)從時(shí)段平均角度進(jìn)行了概化。此外，Wen等[29]曾基于遙感影像統(tǒng)計(jì)長(zhǎng)江中下游140個(gè)洲灘，發(fā)現(xiàn)0.5 m水位變幅引起的江心洲面積變化僅約0.1 km2。因此，以上兩個(gè)假定都近似成立。相比于文獻(xiàn)[20]的方法，本文方法考慮了長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)各水位級(jí)持續(xù)時(shí)間，且保留了淹沒(méi)頻率的原始定義(淹沒(méi)歷時(shí)與總歷時(shí)的比例關(guān)系)，更適用于長(zhǎng)時(shí)序遙感數(shù)據(jù)分析。

3.3 植被頻率計(jì)算單幅影像的植被光譜指數(shù)受影像質(zhì)量、物候季節(jié)等動(dòng)態(tài)因素的疊加影響而具有一定隨機(jī)性。為能夠從宏觀上反映長(zhǎng)時(shí)期平均的植被分布狀況，同時(shí)又不使計(jì)算過(guò)分復(fù)雜，本文借鑒智超等[19]的思路，基于研究區(qū)域內(nèi)所有可用影像計(jì)算每個(gè)像元在長(zhǎng)時(shí)序內(nèi)出現(xiàn)植被的頻率。

3.4 植被分區(qū)以及臨界淹沒(méi)頻率的確定國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)灘地覆被狀態(tài)已提出多種分類方法，如鄧帆等[30]將洞庭湖灘地劃分為泥灘地、草灘地、蘆葦灘地和林灘地，Liang等[18]將鄱陽(yáng)湖劃分為泥灘和四種植被帶，Benjankar等[5]、Auble等[31]綜合考慮灘地高程和植被性質(zhì)將其劃分為光灘區(qū)、先鋒植被區(qū)、草本和禾本植被區(qū)、木本植被區(qū)等?？紤]到植被頻率和覆蓋度雖不完全等價(jià)，但二者在長(zhǎng)時(shí)間尺度上有一定關(guān)聯(lián)[19]，因而吸收前人研究思路，將灘地劃分為高頻次植被覆蓋區(qū)、中頻次植被覆蓋區(qū)、過(guò)渡區(qū)和不適宜區(qū)4類。高頻次覆蓋區(qū)淹沒(méi)頻率低，以喬木、灌木或高桿植物為主，光學(xué)遙感顯示常年有植被覆蓋；中頻次覆蓋區(qū)有一定淹沒(méi)率，以草本和禾本植物為主，光學(xué)遙感顯示大多數(shù)時(shí)間有植被覆蓋；過(guò)渡區(qū)受周期性水位漲落影響，多生長(zhǎng)先鋒植物，光學(xué)遙感顯示為植被與泥灘混合區(qū)；不適宜區(qū)出現(xiàn)植物幾率極低，認(rèn)為是近似光灘。這4類區(qū)域在植被頻率VF的分布圖上對(duì)應(yīng)閾值CVF1、CVF2、CVF3，據(jù)此可將所有像元?jiǎng)澐譃?類，對(duì)應(yīng)植被出現(xiàn)頻率為高、中、低、極低4個(gè)等級(jí)。

為確定灘地上各分區(qū)對(duì)應(yīng)的淹沒(méi)頻率閾值，需確定植被頻率-淹沒(méi)頻率之間的關(guān)系。具體過(guò)程如下：(1)在研究區(qū)域內(nèi)，確定每個(gè)像元的淹沒(méi)頻率和植被頻率，以空間坐標(biāo)(x，y)為索引，將其存儲(chǔ)到兩個(gè)數(shù)組FF(x，y)、VF(x，y)中；(2)將0～100%的淹沒(méi)率按1%為步長(zhǎng)劃分為100個(gè)區(qū)間，根據(jù)各像元FF值將像元分配至各區(qū)間，形成100組數(shù)據(jù)，各組數(shù)據(jù)的FF均值為MFF，VF均值為MVF；(3)采用Logistic曲線對(duì)MFF-MVF數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，方程形式為y=a+(b/(1+(x/c)d))，其中a、b、c、d均為常數(shù)，a是縱向偏移量，b是曲線的上限，c是中心位置，d是曲線的斜率；(4)將植被頻率的突變點(diǎn)CVF1、CVF2、CVF3對(duì)應(yīng)到Logistic曲線上，即可查得對(duì)應(yīng)的淹沒(méi)頻率閾值CFF1、CFF2、CFF3。

之所以使用Logistic曲線對(duì)MFF-MVF數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，是因其可以很好地描述生物種群的增長(zhǎng)和擴(kuò)散過(guò)程，在生態(tài)學(xué)領(lǐng)域中得到廣泛使用[32-33]。在河漫灘植被生長(zhǎng)增殖過(guò)程中，高淹沒(méi)頻率會(huì)限制植被擴(kuò)張范圍和生長(zhǎng)數(shù)量，淹沒(méi)頻率與植被頻率之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系也可以通過(guò)Logistic方程加以量化。

4 結(jié)果分析與討論

4.1 影像處理結(jié)果遙感影像的處理針對(duì)所有可用的單幅影像逐次開(kāi)展。以1995年2月27日突起洲影像為例，按照影像處理步驟，分別生成識(shí)別水體的MNDWI灰度影像和識(shí)別植被的NDVI影像，再使用OTSU算法分別獲取最優(yōu)分割閾值，最后生成淹沒(méi)和覆被二值化的柵格數(shù)據(jù)，組合后形成分類圖用以進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，其結(jié)果如圖3，混淆矩陣見(jiàn)表2。

表2 混淆矩陣精度評(píng)價(jià)

圖3 突起洲水體和植被信息提取結(jié)果(1995年2月27日)

表2中的驗(yàn)證樣本基于Landsat衛(wèi)星的RGB真彩色合成影像，結(jié)合1995年2月27日地物分布特征目視解譯判定驗(yàn)證像素點(diǎn)5552個(gè)，其中光灘1175個(gè)、植被1593個(gè)、水體2784個(gè)，均勻分布在研究區(qū)內(nèi)。分類結(jié)果顯示，光灘錯(cuò)分較多，植被和水體錯(cuò)分較少。光灘錯(cuò)分較多的原因是其作為水體和植被的中間帶與兩類地物均有交疊，其誤差是光灘與兩類地物單獨(dú)分類誤差的累積。水體和植被的生產(chǎn)者精度和用戶精度均達(dá)較高水平，一方面是在進(jìn)行水體和灘地的分類時(shí)選用了較為可靠和穩(wěn)定的光譜指數(shù)增大了地物可分離度；另一方面是通過(guò)劃定合適的研究區(qū)域和水體掩膜的方式保證了較少的地物特征，減少了錯(cuò)分和誤分的誤差。同時(shí)，采用水體掩膜后NDVI影像和OTSU算法的結(jié)合，可以較好地識(shí)別植被范圍，不受季節(jié)和植被物候影響，即使處于枯期的枯黃植被也可以準(zhǔn)確辨識(shí)，參見(jiàn)圖3。表2結(jié)果顯示，該景影像總體分類精度達(dá)99.3%，Kappa系數(shù)為0.99。與此類似，選取研究歷時(shí)內(nèi)不同時(shí)段影像進(jìn)行精度評(píng)價(jià)，其總體精度均在90%以上，表明本文分類結(jié)果和目視驗(yàn)證數(shù)據(jù)間具有良好的一致性。

4.2 淹沒(méi)頻率結(jié)果與分析

4.2.1 長(zhǎng)歷時(shí)內(nèi)水位及影像的分布特征 圖4中顯示了1986—2002年枝城和沙市兩站的水位頻率特征，由圖可見(jiàn)，兩站的水位頻率分布都呈微弱的雙峰型，中枯水歷時(shí)長(zhǎng)。具體來(lái)看，枝城站低于年均水位的天數(shù)占51%，高于汛期平均水位的天數(shù)占28%，高于平灘水位的天數(shù)僅占4.5%；沙市站低于年均水位的天數(shù)占50.5%，高于汛期平均水位的天數(shù)占29%，高于平灘水位的天數(shù)僅占4.3%。以上述特征水位作為高、中、低灘的劃分標(biāo)準(zhǔn)，說(shuō)明低于年均水位的低灘區(qū)域年均淹沒(méi)歷時(shí)超過(guò)184 d，處于汛期平均水位以上的中灘淹沒(méi)歷時(shí)短于106 d，而平灘水位以上的高灘淹沒(méi)歷時(shí)短于17 d。

圖4 1986—2002年枝城站和沙市站水位頻率

圖5顯示了各水位級(jí)下可用影像數(shù)量分布情況。由圖可見(jiàn)，水位低于平灘時(shí)期的影像數(shù)量占比高達(dá)98%。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，圖5中關(guān)洲區(qū)域的影像在各水位級(jí)內(nèi)平均為6幅，最小和最大值分別為1幅和12幅；突起洲區(qū)域的影像在各水位級(jí)內(nèi)平均為10幅，最小和最大值分別為1幅和18幅。除高水期影像數(shù)量較少外，在絕大多數(shù)水位期的影像數(shù)量分布相對(duì)均勻，具備進(jìn)行淹沒(méi)頻率計(jì)算的條件。

圖5 1986—2002年關(guān)洲和突起洲可用遙感影像對(duì)應(yīng)水位級(jí)分布

4.2.2 淹沒(méi)頻率特征分析 分別計(jì)算關(guān)洲區(qū)域11 923個(gè)像元和突起洲區(qū)域20 379個(gè)像元的長(zhǎng)歷時(shí)淹沒(méi)頻率，從而得出淹沒(méi)頻率柵格數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，分區(qū)間統(tǒng)計(jì)了各淹沒(méi)頻率下的面積占比直方圖以及平面分布圖，如圖6、圖7所示?？紤]到誤差等原因，圖中將淹沒(méi)頻率大于95%視為水體。

圖6 關(guān)洲淹沒(méi)頻率特征(1986—2002年)

圖7 突起洲淹沒(méi)頻率特征(1986—2002年)

在一定水文條件下，洲灘上各級(jí)淹沒(méi)頻率的像元占比由地形特點(diǎn)決定。由圖6(a)可見(jiàn)，關(guān)洲的各級(jí)淹沒(méi)頻率面積占比分布并不均勻，可劃分為0～5%、5%～20%、20%～50%、50%～95%四級(jí)區(qū)間。統(tǒng)計(jì)各級(jí)區(qū)間像元所占面積分別為0.22、0.28、2.85和1.53 km2，占95%頻率以下灘地面積4.88 km2的4.5%、5.7%、58.4%和31.4%，可見(jiàn)關(guān)洲灘面以淹沒(méi)頻率高于20%的中高淹沒(méi)區(qū)為主。以上4級(jí)淹沒(méi)區(qū)間的像元空間分布見(jiàn)圖6(b)，這與關(guān)洲灘面的地勢(shì)特點(diǎn)相一致。

根據(jù)圖7(a)中突起洲灘面的各級(jí)淹沒(méi)頻率面積占比，可大致劃分為0～5%、5%～50%、50%～95%三個(gè)頻率區(qū)間，各區(qū)間像元所占面積分別為2.51、2.80和5.76 km2，分別占95%頻率以下灘地面積11.1 km2的22.7%、25.3%，52.0%，可見(jiàn)突起洲的高、中、低淹沒(méi)區(qū)占比均較大。以上3級(jí)淹沒(méi)區(qū)間的像元空間分布見(jiàn)圖7(b)，與突起洲高灘位于中部、中低灘位于兩側(cè)及頭部的地形特點(diǎn)相吻合。需指出，圖7(b)是基于多幅影像平均的結(jié)果，相較于圖3中單次影像識(shí)別，兩側(cè)低灘外源范圍較大。這是由于受汛枯期以及年際間主流擺動(dòng)影響，突起洲存在低灘調(diào)整與左右緣交替消長(zhǎng)的現(xiàn)象[34]，呈現(xiàn)出低灘范圍偏大。

綜合來(lái)看，在水位頻率特征較為相似的情況下(圖4)，兩個(gè)洲灘的淹沒(méi)頻率直方圖呈現(xiàn)出不同特點(diǎn)(圖6(a)，圖7(a))，其根本原因是洲灘類型和地形差異所致。關(guān)洲為卵石夾沙洲灘，大部分灘面由貼河床運(yùn)動(dòng)的推移質(zhì)塑造，普遍高程較低、淹沒(méi)率較高，只有尾部存在純細(xì)沙塑造的高灘；而突起洲由懸浮于水體中輸移的細(xì)沙塑造，更易生成高灘，圖7(b)比圖6(b)顯得低淹沒(méi)頻率的區(qū)域比例更大。

4.3 植被頻率結(jié)果與分析

4.3.1 長(zhǎng)歷時(shí)內(nèi)影像的季節(jié)分布特征 植被生長(zhǎng)狀況與季節(jié)有關(guān)，利用遙感影像反演植被頻率時(shí)，需考慮影像的季節(jié)分布，若影像不能相對(duì)均勻地分布在植被生長(zhǎng)的各周期，將會(huì)導(dǎo)致頻率計(jì)算誤差。基于篩選后的影像，統(tǒng)計(jì)了1986—2002年各月份的影像數(shù)量如圖8所示，由圖可見(jiàn)，兩個(gè)洲灘區(qū)域的影像數(shù)量在各月份分布相對(duì)均勻，汛期稍多于枯期，影像的時(shí)間分布具備進(jìn)行植被頻率計(jì)算的條件。

圖8 可用遙感影像在各月份的數(shù)量分布(1986—2002年)

4.3.2 植被頻率特征分析 按照前文所述方法，分別計(jì)算得到了關(guān)洲和突起洲區(qū)域的多年平均植被頻率柵格數(shù)據(jù)，并分區(qū)間統(tǒng)計(jì)繪制了各植被頻率像元的面積占比直方圖以及平面分布圖，如圖9、圖10所示。圖中將植被頻率小于5%的區(qū)域視為光灘。

圖9 關(guān)洲植被頻率特征(1986—2002年)

圖10 突起洲植被頻率特征(1986—2002年)

對(duì)關(guān)洲區(qū)域的統(tǒng)計(jì)表明，植被頻率大于5%的非光灘區(qū)域?yàn)?.88 km2，僅占了圖6中非水體區(qū)域的18%。由圖9(a)可見(jiàn)，植被頻率直方圖具有兩頭高、中間低的特點(diǎn)，植被頻率分布在20%～85%之間較為零散稀疏，說(shuō)明該區(qū)域植被有著明顯空間梯度特征，在小于20%和大于85%的區(qū)間較為集中，說(shuō)明該區(qū)域植被處于相對(duì)穩(wěn)定的狀態(tài)。在5%～20%、20%～85%和85%～100%的3個(gè)頻率區(qū)間內(nèi)，各級(jí)像元面積分別為0.33、0.34和0.21 km2，占比分別為37.2%、39.2%、23.6%，對(duì)應(yīng)的平面分布見(jiàn)圖9(b)。與圖6(b)對(duì)比可見(jiàn)，植被頻率大于85%的區(qū)域基本對(duì)應(yīng)的是淹沒(méi)頻率小于5%的區(qū)域，二者僅差0.01 km2；20%～85%植被頻率區(qū)對(duì)應(yīng)5%～20%淹沒(méi)頻率區(qū)，二者面積相差0.06 km2；淹沒(méi)頻率大于20%區(qū)域中僅有很小部分會(huì)出現(xiàn)植被且出現(xiàn)頻率小于20%。

對(duì)突起洲區(qū)域的統(tǒng)計(jì)表明，植被頻率大于5%的非光灘區(qū)域?yàn)?.91 km2，占圖7中非水體面積的53.2%，說(shuō)明一半以上的灘地像元有植被存在的可能性。由圖10(a)中的頻率直方圖來(lái)看，各級(jí)頻率內(nèi)像元占比同樣具有兩頭高、中間低的特點(diǎn)，可劃分為5%～15%、15%～80%和80%～100%三個(gè)頻率區(qū)間，各區(qū)間內(nèi)像元面積分別為1.79、1.85和2.27 km2，占比為30.2%、31.3%、38.5%，可見(jiàn)植被頻率大于80%的區(qū)域占了較大比重。三個(gè)區(qū)間內(nèi)像元的平面分布見(jiàn)圖10(b)，將其與圖7(b)相比較可見(jiàn)，植被頻率大于80%的區(qū)域基本與淹沒(méi)頻率小于5%的高灘區(qū)域重合，二者相差0.24 km2；植被頻率為15%～80%的區(qū)域小于淹沒(méi)頻率為5%～50%的區(qū)域，而植被頻率小于15%的區(qū)域遠(yuǎn)小于淹沒(méi)頻率大于50%的高淹沒(méi)區(qū)面積。由于植被概率會(huì)隨淹沒(méi)概率增加而減小，且低灘像元不具備植被生長(zhǎng)所需的穩(wěn)定地形條件，因此出現(xiàn)植被概率甚小。

對(duì)比關(guān)洲和突起洲的植被頻率特征可見(jiàn)(圖9(a)、圖10(a))，兩者都有低、高頻率區(qū)像元相對(duì)集中，而中等頻率區(qū)像元較為分散的規(guī)律。由于中等頻率區(qū)植被對(duì)水位變動(dòng)較為敏感，植被密度具有明顯的空間梯度，而在不適宜植被生長(zhǎng)的低灘區(qū)以及植被生長(zhǎng)較穩(wěn)定的高灘區(qū)，植被密度空間差異較小?？傊?，卵石夾沙型的關(guān)洲與沙質(zhì)型的突起洲共同存在15%～20%和80%～85%的兩個(gè)植被頻率臨界值區(qū)間。

4.4 植被頻率對(duì)淹沒(méi)頻率的響應(yīng)關(guān)系分析

4.4.1 植被頻率對(duì)淹沒(méi)頻率的響應(yīng)關(guān)系特征 根據(jù)各像元的植被頻率VF和淹沒(méi)頻率FF，繪制兩個(gè)洲灘所有像元的VF-FF散點(diǎn)分布如圖11(a)所示。由圖可見(jiàn)，散點(diǎn)分布具有一定隨機(jī)性，但也呈現(xiàn)了聚集狀的倒“S”型分布，并在5%≤FF≤30%區(qū)間內(nèi)VF急劇下降。為進(jìn)一步反映VF的頻率特征，在圖11(b)中對(duì)VF分級(jí)并繪制各級(jí)FF下的VF核密度分布，由圖可見(jiàn)：在小于10%淹沒(méi)頻率區(qū)間內(nèi)植被頻率分布呈正偏態(tài)，其峰值大于80%；在10%～20%淹沒(méi)頻率區(qū)間內(nèi)，植被頻率隨機(jī)性增強(qiáng)，但仍具有明顯峰值，且峰值大于50%；當(dāng)淹沒(méi)頻率大于20%后，淹沒(méi)頻率主峰值迅速下移至10%以下。以上特征說(shuō)明，每級(jí)淹沒(méi)頻率下的植被頻率核密度曲線具有顯著峰值，數(shù)據(jù)集中趨勢(shì)明顯，淹沒(méi)頻率是植被頻率變化的主要影響因素，而兩個(gè)洲灘區(qū)域各個(gè)淹沒(méi)頻率區(qū)間內(nèi)曲線峰值的位置近似性，說(shuō)明兩個(gè)洲灘的VF-FF之間具有共性的響應(yīng)關(guān)系。圖11(b)反映出植被頻率在淹沒(méi)頻率大于20%之后急劇衰減的特點(diǎn)，與洞庭湖、鄱陽(yáng)湖區(qū)等其他區(qū)域已有認(rèn)識(shí)[7，12，35]是一致的。顯然，植被頻率分布的主導(dǎo)因素是水文特征而非洲灘類型、基質(zhì)組成等其他因素，圖11中反映的規(guī)律雖然基于兩個(gè)洲灘，但具有一定普適性。

圖11 兩個(gè)洲灘的FF-VF關(guān)系

需注意的是，圖11中各級(jí)淹沒(méi)頻率下植被頻率都顯示出隨機(jī)性，說(shuō)明其他因素也會(huì)對(duì)植被頻率產(chǎn)生影響。具體而言，關(guān)洲位于沙卵石河段，灘面低平且穩(wěn)定，僅尾部存在上覆黏性顆粒的沙質(zhì)高灘，高灘與低灘之間地形坡度大，該特點(diǎn)導(dǎo)致淹沒(méi)頻率大于20%后植被頻率發(fā)生“斷崖式”下降(圖11(b))。突起洲位于純沙質(zhì)河段，由低灘至高灘地形平滑過(guò)渡，植被頻率的隨機(jī)性要大于關(guān)洲。

4.4.2 植被適宜區(qū)的臨界淹沒(méi)頻率分析 為了能夠在長(zhǎng)時(shí)間尺度的平均意義上建立植被頻率-淹沒(méi)頻率之間的函數(shù)關(guān)系，按照3.4節(jié)中的方法分別對(duì)兩個(gè)洲灘區(qū)域計(jì)算了100組MFF-MVF數(shù)據(jù)點(diǎn)并以Logistic曲線進(jìn)行擬合，擬合參數(shù)見(jiàn)表3，擬合效果見(jiàn)圖12(a)。由表3可見(jiàn)，兩個(gè)洲灘的擬合決定系數(shù)R2都在0.98以上。由圖12(a)可見(jiàn)，實(shí)測(cè)散點(diǎn)都分布在95%預(yù)測(cè)帶之內(nèi)。由于Logistic型關(guān)系在兩個(gè)洲灘區(qū)域普遍適用，因而將其MFF-MVF數(shù)據(jù)合并后統(tǒng)一實(shí)施曲線擬合，結(jié)果如表3和圖12(b)所示，可見(jiàn)曲線擬合的決定系數(shù)仍達(dá)0.97，并且兩個(gè)洲灘各自的擬合曲線都處于統(tǒng)一曲線的95%預(yù)測(cè)帶內(nèi)。該結(jié)果說(shuō)明，兩個(gè)洲灘上MFF-MVF之間響應(yīng)關(guān)系可用統(tǒng)一的Logistic曲線描述。出現(xiàn)這種共性規(guī)律的原因有：(1)上荊江范圍內(nèi)氣候、植被種類及生長(zhǎng)特性相似；(2)河段內(nèi)水文特性相似，造床流量相近，高灘淹沒(méi)頻率相近[21]；(3)研究時(shí)段內(nèi)河道處于準(zhǔn)平衡狀態(tài)，年際間洲灘變形甚小且多為短歷時(shí)的復(fù)歸性波動(dòng)，而可以生長(zhǎng)植被的灘面區(qū)域基本為細(xì)沙質(zhì)，級(jí)配處于0.05～0.5 mm的極窄范圍，并且年際間低灘變形、灘面基質(zhì)條件差異等隨機(jī)因素的影響又進(jìn)一步被長(zhǎng)時(shí)期平均所消除。

表3 Logistic曲線擬合結(jié)果

圖12 洲灘的MFF-MVF曲線擬合及植被分區(qū)臨界值確定

根據(jù)圖12(b)中的Logistic曲線可以確定適宜植被生長(zhǎng)的臨界淹沒(méi)頻率。由圖9(a)、圖10(a)設(shè)定植被頻率閾值CVF1=80%、CVF2=50%、CVF3=20%，其中CVF1與CVF3分別對(duì)應(yīng)頭尾兩個(gè)突變點(diǎn)，CVF2對(duì)應(yīng)中部區(qū)間的中點(diǎn)。根據(jù)這三個(gè)閾值從圖12(b)可查出植被頻率為高、中、低、極低之間的臨界淹沒(méi)頻率分別為CFF1=4.8%、CFF2=11.8%、CFF3=25.2%，這些臨界值的含義是：在多年平均意義上，年均淹沒(méi)天數(shù)小于18 d、43 d和92 d的像元區(qū)域出現(xiàn)植被的頻率分別為大于80%、50%和20%，而淹沒(méi)天數(shù)大于92 d的區(qū)域植被頻率急劇衰減至20%甚至10%以下，已不適宜植被生長(zhǎng)。與圖4相比可見(jiàn)，92 d略短于汛期平均水位以上的年均天數(shù)106 d，說(shuō)明汛期平均水位以下不適宜植被生長(zhǎng)。

4.5 研究結(jié)果在工程實(shí)踐中的意義生態(tài)護(hù)坡、護(hù)岸技術(shù)在長(zhǎng)江中下游河道和航道整治工程中已得到較多應(yīng)用，這些工程規(guī)劃設(shè)計(jì)階段需要根據(jù)河道地形和水文條件，確定出適宜植物生長(zhǎng)的區(qū)域。當(dāng)前一些生態(tài)護(hù)岸工程實(shí)施后出現(xiàn)個(gè)別區(qū)域植被存活率低的現(xiàn)象，其原因在于適宜植被生長(zhǎng)的條件選取不夠合理。本文根據(jù)多年平均植被頻率提出的高頻次覆蓋區(qū)、中頻次覆蓋區(qū)、過(guò)渡區(qū)和不適宜區(qū)劃分閾值，可為生態(tài)護(hù)岸工程規(guī)劃設(shè)計(jì)提供參考：岸坡植物的種植應(yīng)避免布置在不適宜區(qū)，而應(yīng)盡量布置在過(guò)渡區(qū)以上(年淹沒(méi)天數(shù)小于43 d)。此外實(shí)際工程中可根據(jù)這些臨界值對(duì)濱岸帶地形實(shí)施適當(dāng)改造，通過(guò)局部地形調(diào)整使其淹沒(méi)頻率大于或小于以上臨界值，從而滿足生態(tài)治理需求。

三峽水庫(kù)運(yùn)行后，由于長(zhǎng)江中下游大洪水被削減，灘地淹沒(méi)頻率降低[36]，河漫灘植被可能通過(guò)自然演替而發(fā)生面積擴(kuò)張，但這種擴(kuò)張將達(dá)到何種程度或范圍，尚缺乏定量判據(jù)[35]。本文的研究表明，水文條件變化之后，一些區(qū)域的植被概率增大，原本的中頻次覆蓋區(qū)變?yōu)楦哳l次覆蓋區(qū)，過(guò)渡區(qū)變?yōu)橹蓄l次覆蓋區(qū)；植被過(guò)渡區(qū)向原本的不適宜區(qū)擴(kuò)張。這些變化均可以通過(guò)本文提出的臨界閾值加以估計(jì)，因而本文成果為新穩(wěn)定狀態(tài)的估計(jì)提供了判據(jù)。以突起洲為例對(duì)該問(wèn)題略作說(shuō)明：三峽建庫(kù)后可引起植被變化主要因素包括來(lái)流頻率變化和洲灘形態(tài)調(diào)整，考慮到2013—2015年實(shí)施的荊江河段航道整治工程對(duì)突起洲形態(tài)影響較大，分別采用2003年和2016年實(shí)測(cè)地形代表三峽建庫(kù)前、后的洲灘形態(tài)，根據(jù)1986—2002年以及2003—2020年沙市站流量累積頻率曲線可得出CFF1、CFF2、CFF3對(duì)應(yīng)的臨界流量值，假定建庫(kù)前后水位流量關(guān)系不變，將各臨界流量換算為水位后，可以得到兩個(gè)時(shí)期的植被生長(zhǎng)適宜區(qū)分布(圖13)。由圖13可見(jiàn)，雖然三峽建庫(kù)歷時(shí)尚短，植被與變化環(huán)境條件并未達(dá)到完全適應(yīng)的新平衡態(tài)，但依據(jù)圖12中臨界值估算的植被擴(kuò)張范圍與實(shí)際影像基本吻合。

圖13 三峽建庫(kù)后突起洲植被分布估算分區(qū)與實(shí)際影像

需指出的是，圖12(a)中的MFF-MVF響應(yīng)曲線是河段內(nèi)兩個(gè)典型洲灘的平均值，且代表長(zhǎng)時(shí)期平均狀態(tài)，因而圖12(b)中得到的臨界閾值能夠?yàn)楹暧^研究提供參考。但對(duì)于某個(gè)具體洲灘，由于具體的植被種類、地形地勢(shì)、基質(zhì)條件等因素，實(shí)際的臨界閾值與圖中所示可能存在小幅偏差(圖13)。若要對(duì)洲灘植被實(shí)施更精細(xì)描述，顯然還需結(jié)合實(shí)地調(diào)查等手段對(duì)影響因素進(jìn)一步細(xì)化。

5 結(jié)論

利用Landsat遙感影像提取了1986—2002年荊江河段兩個(gè)典型洲灘區(qū)域的長(zhǎng)時(shí)序淹水范圍和植被覆蓋范圍，基于水文數(shù)據(jù)與影像數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法計(jì)算了灘面上不同位置的多年平均淹沒(méi)頻率和植被頻率，從宏觀角度分析了植被頻率對(duì)淹沒(méi)頻率的響應(yīng)規(guī)律，進(jìn)而劃分了植被生長(zhǎng)的適宜區(qū)并提出了對(duì)應(yīng)的淹沒(méi)率臨界條件，得到以下主要結(jié)論：

(1)雖然卵石夾沙型和沙質(zhì)型洲灘的形態(tài)、基質(zhì)組成和淹沒(méi)率特征存在差異，但兩類洲灘灘面的植被頻率分布存在類似性，在植被頻率小于20%和大于80%的區(qū)域內(nèi)，各頻率級(jí)對(duì)應(yīng)灘面占比均較大，在植被頻率20%～80%之間各頻率級(jí)對(duì)應(yīng)灘面占比較小，較為分散，空間異質(zhì)性較大。

(2)兩類洲灘植被頻率分布在各淹沒(méi)頻率區(qū)間內(nèi)具有相似性，在小于10%淹沒(méi)頻率區(qū)間內(nèi)植被頻率分布呈正偏態(tài)，其峰值大于80%；在10%～20%淹沒(méi)頻率區(qū)間內(nèi)，植被頻率隨機(jī)性增強(qiáng)，但仍具有明顯峰值，且峰值大于50%；當(dāng)淹沒(méi)頻率大于20%后，淹沒(méi)頻率主峰值迅速下移至10%以下。根據(jù)這些特征，可將灘面區(qū)域劃分為高頻次植被覆蓋區(qū)、中頻次植被覆蓋區(qū)、過(guò)渡區(qū)和不適宜區(qū)，各區(qū)之間的臨界植被頻率分別為80%、50%、20%。

(3)雖然同等淹沒(méi)頻率下的植被頻率具有一定隨機(jī)性，但淹沒(méi)頻率是植被頻率的主導(dǎo)因素。在宏觀的平均意義上，兩類洲灘上的淹沒(méi)頻率-植被頻率關(guān)系均符合Logistic曲線。根據(jù)該曲線，可得到高頻次植被覆蓋區(qū)、中頻次植被覆蓋區(qū)、過(guò)渡區(qū)和不適宜區(qū)對(duì)應(yīng)的淹沒(méi)頻率分別為小于4.8%、4.8%～11.8%、11.8%～25.2%和大于25.2%。

本文采用的方法考慮了天然河流水位變幅大且隨機(jī)性強(qiáng)的水文特點(diǎn)，將時(shí)序水位數(shù)據(jù)和遙感影像有機(jī)結(jié)合，有助于提高淹沒(méi)頻率的計(jì)算精度，在其他河流也具推廣價(jià)值。本文的研究思路和結(jié)果可為生態(tài)護(hù)岸規(guī)劃設(shè)計(jì)和三峽建庫(kù)后洲灘植被演替趨勢(shì)預(yù)測(cè)及調(diào)控提供參考。