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海口东寨港自然保护区红树林变化及其与周边社区关联分析

2023-05-03 16:45:18

辜晓虹,邱彭华,陈 卫,周文芊,陈晓娟,杨仕莉

(海南师范大学 地理与环境科学学院,海口 571158)

红树林尤其是已建红树林自然保护区是海南岛沿海的重要生态关键区。其中,海南东寨港红树林自然保护区是中国现存最典型、红树植物种类最多的红树林分布区之一(廖宝文,2007),也是中国建立的第一个以红树林生态系统为保护对象的保护区。建国前东寨港红树林受人类活动影响较小,建国后特别是海南省建省初期毁林造田、养殖、建设等人类活动对保护区内红树林面积产生较大负面影响。至20 世纪90 年代中后期,因退塘还林、退耕还林等政策的实施,保护区内受损红树林得到一定程度的恢复(戴佳琦,2018)。目前国内外关于红树林自然保护区的研究主要涉及红树林面积变化及其驱动因素分析(Nurkin, 1994;
王胤 等,2006;
NguyenLam et al., 2011;
韩淑梅 等,2012;
贾明明,2014;
李晓俞 等,2020;
雷金睿 等,2020;
罗新正 等,2022)、保护区现状与管理对策研究(Jin-Eong, 1995;
郭盛才,2011;
吴瑞 等,2013;
黄育春,2017;
林金兰 等,2020)、社区共管与评估(郑佩娜 等,2001;
刘瑾茹,2021)、红树林生态评估(张和钰 等,2013;
丁冬静 等,2016)方面。其中,国外研究重心主要放在红树林界定、分布及保护红树林的意义等方面,而国内虽较为关注红树林面积变化的原因和保护措施分析,但方法较单一,通常运用遥感解译和实地调查的方式确定不同时期的红树林面积变化。而有关海南东寨港红树林自然保护区的研究多侧重于保护和管理方面,如严承高等(1999)通过实地考察,提出对东寨港红树林的保护、恢复与子项目活动内容等设想;
黎明等(2004)通过分析东寨港红树林自然保护区的水污染状况,提出相应的管理对策;
林洪霞(2017)通过社区共管模式缓解了红树林保护与开发的问题。红树林的破坏情况和保护成效既与国家政策、保护区管理紧密相关,也与周边社区居民的态度与行为密不可分。保护与管理不仅需要政府的加持,更需要当地居民的参与,因为周边社区居民的利益和红树林保护息息相关,如居民的捕捞、养殖和其他毁林活动均是影响红树林保护成效的重要一环,然而少有研究涉及红树林变化及其与周边社区关联分析。

从红树林遥感的发展历程看,主要分为1989年之前、1990—1999、2000—2009和2010—2018年4个时期。由1989年以前使用RS 数据绘制红树林范围图到1990—2000 年使用Landsat TM,SPOT XS或机载图像进行红树林范围测绘研究,2000—2009年新型星载RS 传感器的推出,特别是高空间分辨率数据的传感器将红树林RS 研究的热点转向更详细的表征。2010—2018年红树林生态功能的发展和全球气候变化研究将基于RS 的红树林分析推向了综合水平,参与全球碳循环和能量平衡,并应对全球气候变化。此外,近年来运用无人机进行遥感数据采集也是一大热点,无人机可搭载更为复杂的高光谱、激光雷达等传感器,能获取红树林生态系统更多参数特征(Wang et al., 2019)。

从遥感动态监测的数据源和方法看,中、高分辨率多光谱数据、高光谱数据、雷达等不同遥感数据源陆续被应用于红树林研究。如Giri 等(2015)使用Landsat 卫星数据绘制了南亚红树林目前的范围,并确定了2000—2012 年的红树林覆盖变化。Wang 等(2015)利用QuickBird 和GeoEye 数据,运用最大似然法对西非毛里塔尼亚最北端的红树林进行监测,结果表明,与神经网络技术相比,最大似然算法可以获得更好的分类结果。Bui等(2014)利用Landsat和ALOS数据,提取了越南地区的土地分类,其中红树林面积被大部分的虾池塘所占领,导致面积减少。Otero 等(2016)利用低空无人机对马来西亚地区的红树林保护区进行监测,结果表明使用无人机获得的数据可以为当地管理层创造有价值的信息和提供指导,特别是在发生木材采掘的地区;
从研究主题看,可以根据RS 应用解决的生态问题的复杂程度分为红树林分布图获取、生物物理参数反演和生态系统过程表征。进一步可细分为:范围监测(王浩 等,2020;
廖亚琴,2020)、估算叶面积指数(罗桑扎西,2013;
朴津欣,2022;
付波霖 等,2022)、气候变化对红树林的影响(颜秀花 等,2019)、生物量(黎夏 等,2006;
闻馨,2021;
吴培强 等,2022)、健康状况评估(王敏,2019;
钟连秀,2020)。而目前东寨港红树林研究中主动遥感运用较多,影像源主要来自可见光与近红外卫星影像和雷达卫星影像。如李儒等(2017)运用3 期Landsat TM 影像并采用人机交互式解译海南东寨港湿地类型空间分布数据并进行分析;
李 翠 华 等(2020) 以2010、2018 年7 月 的Google地球为数据源并结合实地调查进行解译,评估和量化东寨港红树林湿地的碳收支变化。但上述研究采用的红树林研究方法较为单一,且针对东寨港红树林保护与社区居民关联的研究较为欠缺。

因此,本文以海南东寨港国家级红树林自然保护区为研究区,通过遥感(RS)和地理信息技术(GIS)、问卷调查和数理统计方法,探讨2个科学问题:1)东寨港红树林自然保护区建立以来,其红树林面积与空间变化历程如何?2)这种变化与保护区周边社区居民存在何种关系?以期为东寨港红树林自然保护区红树林利用、保护、恢复与管理工作提供科学参考。

海南东寨港红树林自然保护区位于海南岛东北部,地 处19°51′N-20°01′N、110°32′E-110°37′E(图1),总面积3 337.6 hm2,红树林面积1 771.08 hm2。保护区属热带海洋性季风气候,年均降水量约1 700 mm,年均温23.8℃。保护区内有红树植物种类20 科36 种,占全国红树植物种类总数的97%。其中,演丰镇演西村、演东村、山尾村及演中村的红树林成片状群落分布,红树植物中白骨壤占比60%以上,红海榄和海漆各占15%左右,边海村、田上村及演海村等周围沿海不连续分布有少量红树林群落,宽度最大为300 m,最小的仅10 m。其中靠海一边多以白骨壤(Avicennia marina)为主,占50%以上;
角果木(ceriops tagal)占30%以上,多呈片状分布,有少量白骨壤散布其中;
东寨港红树林保护站周边的红树林主要分布在港口周围,天然的红树林正在不断被人工引种及补种红树林替代;
三江镇的红树林主要分布在道学村、奚头村、下园村及沟边村周围沿海海岸带。乔木层主要有海桑(Sonneratia caseolaris)、海莲(bruguiera sexangula)、红海榄(Lumnitzera littorea)、秋茄(Kandelia obovata)、榄李(lumnitzera racemosa)等,灌木层中海莲小树最多,约占50%,白骨壤占20%,角果木占20%。保护区塘基一带主要分布黄槿(Hibiscus tiliaceus)、水黄皮(pongamia pinnata)、许树(clerodendrum inerme)等半红树植物。

图1 研究区位置与范围Fig. 1 Location and scope of the study area

保护区东侧隔港湾水域与文昌市铺前镇相望,西侧与南侧分别隶属于海口市演丰镇和三江镇,两镇共有居民19 101户,总人口53 869人,其中农业人口分别为20 881和16 524人。以距离红树林5 km以内的村庄为范围,共走访调查14个村,其中演丰镇11个,三江镇3个。演丰镇的长宁尾村和北港村主要发展以红树林为依托的捕捞业、养殖业和经营旅游船;
北排村、林市村居民以养殖捕捞为主,剩余居民外出打工;
曲口村以出产海鲜闻名,多养殖生蚝;
禄尾村村民以海水养殖为主,近海作业,捕捞赶海为辅;
河淡村大部分为老人和小孩,外出打工的居民较多,少部分居民养殖捕捞;
瑶城村多发展旅游业,村民大多收入来源于租金和外出务工;
塔市村、山尾村和演西村与保护区相关的主要产业有养殖业、种植业、乡村旅游;
三江镇主要有水产养殖、花卉和热带水果种植。其中茄芮村、茄南村和道学村因砍伐和养殖行为导致红树林连片死亡,而后取缔污染源补种小树苗,红树林面积得到恢复,如今养殖捕捞活动逐渐减少。

2.1 数据准备

主要数据包括研究区红线图,研究区周边村级行政区图,海口市气象数据,1995、2005 与2018年海口市海岸带土地利用现状图,研究区6个时期影 像 数 据(1976、1985、1995、2005、2018 和2021 年)、研究区及周边历史地形图,研究区周边村镇社会调查和问卷调查数据等。其中,研究区1976年影像为美国锁眼卫星(KH4)数据,分辨率为6 m;
1985和1995年为TM与航拍数据,合成影像分辨率为19 m;
2005年为ETM+数据,分辨率为15 m;
2018 和2021 年为WorldView-2 数据,分辨率为0.58 m;
其中1985、1995 年的Landsat 5 行列号为p123r46,无云;
2005 年的Landsat 7 行列号为p123r46,云量小于1%;
1976、2018和2021年数据无具体的行列号,无云。气象数据来源于中国气象科学数据中心;
研究区红线图来自东寨港保护区管理局;
行政区图、历史土地利用现状图和地形图来自相关职能部门;
社会调查和问卷调查数据来自2021 与2022 年实地调查,社会调查和问卷调查涉及海口市三江镇、演丰镇、三江农场和文昌市铺前镇等地。

研究区湿地分类体系参考《湿地公约》(黄桂林 等,2009)和《湿地分类》(GB/T24708-2009)(中华人民共和国国家质量监督检验检疫总局 等,2009),并结合研究区实际情况拟定。首先,影像经辐射校正、大气校正、几何精校正和投影等预处理后,用研究区红线图进行裁剪。参照相应时期的1∶1 万、1∶2.5 万地形图、1∶1 万土地利用现状图,通过人机交互式目视解译进行湿地和土地利用数据提取。然后利用ArcGIS 对提取的矢量图斑进行拓扑查错与修改。最后,随机抽取10%的图斑与谷歌影像、土地利用现状图、地形图和野外实地核实图斑进行精度验证,二次确认属性以验证解译精度。各期遥感解译精度均达到90%以上,满足遥感解译精度>75%的基本要求。

2.2 研究方法

2.2.1 转移矩阵 利用马尔科夫转移矩阵描述湿地类型的时空变化特征和转移方向,其数学表达式(钟尊倩 等,2021)为:

式中:Pij表示湿地类型i转化为湿地类型j的转移面积。

2.2.2 数理统计法 主要使用主成分分析。从调查问卷中选取当地居民的性别、年龄、居住地、职业、文化程度、收入、捕捞收入、加入保护队伍的意愿、保护态度、收入来源、工作生活相关度等21个指标,同时选取研究区的常住人口、村庄面积、村庄到红树林的距离、中小学数量、红树林覆盖率、红树林面积变化率、种植业、养殖业、乡村旅游、海洋捕捞、坑塘水面、海水养殖场、淡水养殖场等18个指标,进行红树林面积变化与当地居民生产生活活动、思想意识方面的主成分分析。利用Rstudio 的FactoMineR 包和factoextra 包对有效问卷进行数据编码并作主成分分析,分析参评指标的相关性、主成分贡献率、社区居民思想行为与红树林面积变化之间的内在联系。

2.2.3 问卷调查法

(1)问卷设计

首先,根据当地居民与红树林保护相关的生产生活概况进行初始调查问卷编订,并于2021年7月在东寨港周边社区完成50份预调查问卷的发放与结果分析。然后,依据预调查问卷的反馈信息和问卷信效度分析,删除或修改与现实情况不符或缺乏实质性信息等题项,形成正式调查问卷。

正式调查问卷包括3部分内容:1)当地居民的个人基本信息,包括性别、年龄、职业、教育程度、居住地、收入情况等;
2)当地居民生产生活对保护区的经济依赖性,包括家庭年收入、收入来源、渔业捕捞收入等;
3)当地居民的保护意识,包括是否有红树林内养殖捕捞活动、是否有红树林砍伐行为、对红树林保护所持态度等。数据采用李克特5 级量表进行1~5 的赋分量化,赋分越高表示其程度越大。

(2)数据获取

采用实地市场调研和面向社区居民的半结构化深度访谈等方式,获取东寨港红树林周边社区居民的捕捞养殖状况、红树林面积变化、红树林保护开发和居民的人口统计学等信息,访谈对象为距离东寨港红树林5 km范围内的当地社区居民。

采用随机拦截式抽样方法开展问卷调查。对在东寨港红树林周围进行生产生活的居民进行问卷发放并与年龄在41岁以上的居民进行重点访谈,以了解1976—2021年东寨港红树林的保护和开发、面积增减等情况,当场回收问卷和记录信息。正式问卷调查2021 年7—8 月、2022-07-27—29 和10-26,发放地点为演丰镇和三江镇,共发放问卷200份,剔除无效问卷42份,实际有效问卷158份,有效回收率为79%。

3.1 1976—2021年红树林变化分析

3.1.1 数量变化 遥感解译结果表明,1976—2021年东寨港自然保护区红树林面积呈先下降后上升的趋势。具体表现:1976 年红树林面积为1 395.84 hm2,1985年红树林面积减少至1 145.84 hm2,减幅达18%;
1995 年红树林面积增至1 248.03 hm2,相对于1985 年增幅为9%;
2005 年红树林面积增至1 391.18 hm2,相较于1995年增加了143.15 hm2,增幅为11%;
2018年红树林面积增至1 581.26 hm2,相较于2005年增幅为14%;
2021年保护区红树林面积为1 589.28 hm2。总体上,1976—2021 年保护区红树林面积共增加了193.44 hm2,总增长率为14%。

3.1.2 转移变化 研究区不同用地类型转移矩阵(表1)显示:1976—2021年保持红树林湿地类型未变的图斑面积为1 293.36 hm2,占2021 年红树林湿地总面积的81%,占研究区总面积的27%;
研究区湿地与非湿地用地间的转移面积共计398.39 hm2,占研究区总面积的8%,有91.77 hm2的红树林湿地转化成其他湿地。其中,转化为海水养殖场和沟渠的面积分别为21.06和0.20 hm2,分别占红树林转出

表1 1976—2021年红树林湿地转移面积变化Table 1 Change of mangrove wetland transfer area from 1976 to 2021 hm2

面积的20.55%和0.20%;
有10.71 hm2转化为非湿地,其中红树林转化成建设用地的面积分别为0.12 hm2,转化为其他地类的面积为10.58 hm2,分别占红树林转出面积的10.45%和10.32%;
同时,有267.71 hm2的其他湿地和28.21 hm2的非湿地转化成红树林湿地,其中沟渠和农用池塘/坑塘水面转化为红树林湿地的面积为0.19 和1.65 hm2,占红树林转入面积的0.06%和0.56%;
其他用地转化为红树林湿地的面积为28.21,占红树林转入面积的9.53%。类型间转出面积较大的主要为淤泥质海滩(34.32 hm2)、河 流(25.81 hm2)、海 水 养 殖 场(21.06 hm2)、其他用地(10.58 hm2)、洪泛湿地/内陆滩涂(8.26 hm2);
转入面积较大的为淤泥质海滩(177.41 hm2)、河 流(38.18 hm2)、其 他 用 地(28.21 hm2)、三角洲/沙洲/沙岛(22.15 hm2)、洪泛湿地/内陆滩涂(21.79 hm2)和水田(6.34 hm2)。综合看,红树林湿地面积有所扩大。

3.1.3 空间变化 图2显示,1976—1985年演丰镇塔市村、演西村、演南村和演东村西部、三江镇茄芮村至茄南村西部一带以及三江国营农场东部的红树林减少明显,同期演丰镇西南的山尾村、演东村和三江镇茄芮村、道学村和茄南村的红树林面积有明显增加;
1985—1995年西南方向的山尾村往茄南村沿岸一带红树林面积减少,西北部的塔市村和演西村、西南部的山尾村以南至茄南村和东南角的三江农场沿海处,其红树林面积增加较明显,呈向海扩张趋势;
1995—2005年演丰镇塔市村、演西村部分区域的红树林面积呈带状减少;
东南部的三江农场、西南部的演东村、山尾村和南部三江社区的红树林面积明显增加;
2005—2018年红树林范围呈向

图2 1976—2021年东寨港红树林自然保护区内红树林空间变化Fig.2 Spatial changes of mangroves in Dongzhaigang Mangrove Nature Reserve from 1976 to 2021

外扩张和向海延伸趋势,演丰镇西部的塔市村和演西村,西南部三江镇的道学村、茄南村和三江农场东部的红树林面积均沿河流扩展,面积不断扩大,红树林分布更为连贯;
2018—2021年只有极少部分区域红树林面积有零星减少。至此,历史上减少的红树林面积都已基本恢复,破碎化程度减少,稳定性有所提高。

3.1.4 红树林养殖水面变化 人工围垦养殖是导致红树林面积大片消失的主要原因之一。1976年因经济驱动力不足和交通不便,保护区内的养殖场仅限于演西村西部小范围,红树林受人类活动影响小;
1985 年,养殖场沿演西村西部区域呈条带状延伸,面积由1976 年0.52 hm2增加到1985 年的23.89 hm2(表2),规模大幅增大;
1995年,演西村养殖场面积减少了3.35 hm2,但在演丰社区和三江农场新围垦了一些养殖场(图3);
2005年,随着水产海鲜产品需求量的增长,水产养殖逐渐成为社区居民的逐利场,出现群体性毁林挖塘行为,养殖场面积进一步扩大,大量红树林湿地转换成水产养殖场。1995—2005 年保护区内养殖场面积净增到146.10 hm2,在塔市村、演西村、茄芮村、茄南村、道学村和三江农场均有养殖场分布;
2005—2018年,红树林保护受到关注,演东村、茄芮村和三江农场部分养殖场开始进行红树林恢复,保护区范围内的养殖场面积减少了81.93 hm2。相对于2005 年的养殖场面积,至2018 和2021 年分别减少了81.93 和82.96 hm2,在三江农场、演东村、道学村和茄芮村等地大片海水养殖场退场还林,但在演西村西部和茄南村南部,如下场村、北排村和演海大队的园尾村仍存在一些养殖水面。诚然,养殖场面积持续减小降低社区居民在保护区内的人为活动频率与强度,减少红树林生态系统受损或受污染的机率,但毁林养殖对红树林生态系统的负面影响短期内难以消除。淡水养殖场和坑塘面积由1976年的0和7.85 hm2增加至2021 年的3.04 和1.78 hm2,此外坑塘面积和淡水养殖场分别在1995 和2018 年在演西村、三江社区的面积达到最大,达5.99 和4.08 hm2,部分侵占了红树林的生长区域。

图3 1976—2021年研究区红树林养殖场的空间变化Fig.3 Spatial changes of mangrove farms in Dongzhaigang from 1976 to 2021

表2 1976—2021年研究区养殖场和坑场面积变化Table 2 Quantitative changes in the area of mangrove farms and pit ponds in Dongzhaigang from 1976 to 2021 hm2

3.2 问卷调查分析

3.2.1 基本情况 由表3可知,在保护区周边社区158份有效问卷中,被调查对象67.72%为海口市居民;
其年龄构成中16~30岁者42人、31~40岁者32人、41~50岁者25人、51~60岁者37人和60岁以上者22 人,对保护区环境感知能力较强的41 岁以上的中老年群体共占比53.16%;
被调查对象的文化程度普遍不高,初中及其以下学历者占54.43%;
被调查对象以农林牧渔从业者居多(17.09%),其次是工人(15.19%);
男性对问卷回答更为积极和感兴趣(67.09%)。

表3 周边社区居民基本情况Table 3 Basic situation of residents in surrounding communities

3.2.2 经济来源 保护区周边社区居民家庭年收入在1 万~5 万元的占35.44%,其次是5 万~10 万元(占22.15%),表明保护区周边个别居民的年收入与2020年全国渔民平均家庭年收入4万~5万元①已知全国渔民人均年收入2.18万元/人,以一家3口人计,假设父母双方均为渔民,则其家庭年收入约为4万~5万元。相比,差距不大;
在收入来源上,打工收入占社区居民收入来源的51.09%,渔业或水产养殖为其第二大经济来源(占比31.01%),收入中20%~40%来源于渔业捕捞的社区居民占比27.22%。综上,“靠海吃海”的收入构成在当地社区占有一定比例,这对红树林保护产生一定的压力。

3.2.3 保护意识 问卷统计有68.99%的社区居民表示愿意参加红树林保护活动,55.06%的社区居民认为保护红树林资源非常重要,且有75.32%的社区居民认为应成立专门的资源共管委员会来管理和保护这些生态资源。这表明当前保护区周边社区居民对红树林的保护意识较高;
关于红树林与居民生产生活相关度问题,42.41%的社区居民认为密切相关,84.18%的居民知道红树林是受国家保护的植物。

3.3 红树林变化与社区居民关系统计分析

3.3.1 调查问卷的主成分分析 根据调查问卷设计提取21个指标进行主成分分析。因子贡献率较高由高到低主要有捕鱼方式、捕捞收入、捕捞月数、捕捞量、保护态度,其中捕鱼方式和捕捞收入的因子贡献率分别>10。cos2>0.6(代表变量对该主成分的贡献值,较高的cos2 值能较好地被主成分所代表)的因子有捕鱼方式、捕捞收入、捕捞月数、捕捞量和保护态度,其中捕鱼方式和捕捞收入的cos2>0.8,说明这5个指标在主成分分析中有较高的代表水平。由图4可以看出,第一主成分中的主要变量为捕鱼方式、捕捞收入、捕捞月数、捕捞量、年龄、12个月内是否有过捕捞行为、文化程度、是否有过养殖行为、目前职业和工作生活与红树林的相关程度,其中捕鱼方式、捕捞收入、捕捞月数、捕捞量的因子贡献率最大;
第二主成分的主要变量为保护态度、加入红树林保护队伍意愿、砍伐红树林是否会申请、家庭收入来源、12个月内是否有过捕捞行为、水产资源状况、目前职业、是否需要专门人员管理、文化程度和家庭年总收入,其中因子贡献率最大的为保护态度和加入红树林保护队伍意愿。指标间的相关性分析显示:家庭收入来源、目前职业、年龄和拿红树林换取经济效益的行为是否可取呈正相关,并与第一、第二主成分分别呈正、负相关。居民居住地和性别之间呈正相关,与第一、第二主成分均呈负相关。是否知道红树林受法律保护、文化程度、保护态度、是否需要专门的红树林管理人员、加入红树林保护队伍愿意之间呈正相关,与第一、第二主成分呈负相关。水产资源状况、砍伐红树林是否会报备、12个月内是否有过捕捞行为、工作生活与红树林的相关度、捕鱼方式、捕捞量、捕捞收入、捕捞月数和是否有过养殖活动之间呈正相关,与第一、第二主成分呈正相关。问卷调查中41.77%的居民以网鱼为主;
捕捞收入占家庭总收入不足20%的居民占39.24%,捕捞收入占家庭总收入20%~40%的居民占比为27.22%;
捕捞月数不足1个月的居民占比30.38%。居民捕捞频率下降,可以减少对红树林的负面影响。关于居民对红树林的保护态度,半数以上的居民认为保护红树林非常重要,这是每个人应尽的责任,表明居民对红树林的保护意识较高。综上可知,当地居民的捕鱼方式、捕捞收入、捕捞月数、捕捞量和保护态度已经或正在发生转变,居民生产生活对红树林的依赖性正在减少。

图4 调查问卷主成分分析及各因子相关性Fig.4 Principal component analysis and correlation of various factors in the questionnaire

3.3.2 红树林面积变化与社区居民生产生活的主成分分析 由图5可看出,18个指标中因子贡献率较大的主要有淡水养殖场规模、常住人口数、中学数量、村庄到红树林距离,均>10。此外,三江社区和国营三江农场的因子贡献率在均大于其他社区,与红树林面积变化呈明显的负相关。其中,淡水养殖场规模在研究区内仅分布于国营三江农场和三江社区内,养殖场无配套的环保设施,养殖废水无处理即排入河海和红树林区,影响附近红树林的生长,降低其幼苗生存率,使红树林面积萎缩。保护区周边的国营三江农场和三江社区分别有常住人口11 590 和4 462 人,在靠近红树林村庄中人口数量排在前两位。人口聚集带来的垃圾与污水排放、养殖捕捞增加、土地利用强度增大等,对红树林产生直接的空间挤压或生境破坏。中学仅在国营三江农场和三江社区有分布,多数村民受教育程度不高,小学以下文化水平居多。图6-a 显示了居民接受红树林保护宣传的途径,看电视、网络宣传、社区活动和不清楚分别占32.28%、29.11%、34.18%、32.91%,说明关于红树林的宣传普及率当前仍未做到全覆盖、保护宣传存在滞后性,村民对红树林知识的了解与保护意识得不到强化,影响红树林保护。事实上,因国营三江农场和三江社区的常住人口数、村庄面积和中学数量比研究区邻近其他村庄更大或更多,其对红树林面积变化的贡献率大于研究区邻近的其他村庄。村庄到红树林距离均在5 km以内,其中演海村、道学村距离红树林分布区仅2 km,村民大多以捕捞养殖为业,距离红树林较远的社区居民以外出打工占多数。在社区居民对红树林作用的认知中,对红树林防风护岸、提供原料、生态教育和净化水体的认同度明显较高,特别是提供原料的认同率为76.58%(图6-b)。依据传统上的“靠山吃山,靠海吃海”活动规律,距离红树林越近的社区居民对红树林的利用率越大,其生产生活对被誉为“生物超市”的红树林依赖性越大,同样地其生产生活活动对红树林产生的负面影响也相对越大。总而言之,红树林的面积变化与社区生产生活息息相关,尤其是三江社区和三江国营农场在养殖、受教育程度和宣传不足等方面无疑提高了红树林的破坏程度。

图5 红树林面积变化与社区居民生产生活主成分分析因子贡献率Fig. 5 Mangrove area change and contribution rate of principal component analysis factors of community residents" production and life

4.1 红树林变化与社区居民生产生活的关联分析

社区居民的职业构成、收入来源是影响红树林面积变化的因素之一。问卷调查显示,保护区周边居民职业构成中从事农林牧渔劳动者占17.09%、工人占15.19%、自由职业者占13.92%。据实地调查,保护区西部的林市村和博文村外出打工的居民比较多,仅剩少数年龄较大或无能力从事其他工作的居民以近岸渔业捕捞为生,东寨港是其最重要的捕捞场所。2018年以来,红树林保护力度增大,保护区及邻近周边居民能主动配合转业转产者,政府会给予一定补贴。如山尾村和演海村对从事远海捕捞的居民,政府每年补贴船只燃油费0.9万元/户,对在红树林捕捞作业的居民,政府给予一次性补贴13万元/户,对退塘还林者每亩水域一次性补贴2 万元。由于保护区内及邻近周边人为干扰得到有效控制,红树林获得一定的自我恢复机会,其面积有所增加。再者,居民生产方式或经济来源的变化对红树林保护也有积极影响。周边社区家庭年收入1万~5万元的居民占比35.44%,收入来源以渔业为主转变为以外出打工为主的占比为51.90%,捕捞收入占年收入<20%的居多。这说明一些社区居民的家庭收入来源不再局限于渔业捕捞。在红树林内进行诸如捕捞鱼虾蟹、挖螺拾贝等人为活动在减少,大部分居民仅把捕捞当成偶尔闲暇时光的消遣活动,而且多数参与捕捞的居民因捕捞量小,所得仅自家食用并未进行市场交易。问卷调查发现,77.22%和70.25%的社区居民进行过养殖和捕捞活动,这与社区居民的人口年龄结构也有关系,年龄越大者,其从事养殖或捕捞的可能性越大。这可能是年龄偏大者在接受新事物和掌握新技能方面不如年轻人,大多从事第一产业而无稳定的其他工作,传统养殖和捕捞不仅可以为家庭提供营养供给,也是家庭收入的重要来源之一。再者,自2019年末以来受新冠疫情的影响,全国各地的经济发展明显受到抑制,外出务工也因此陷入瓶颈期,为缓解生计周边居民从事养殖捕捞的机率明显提高。综合来看,经济发展和红树林的破坏虽然仍在进行中,但随着社区居民的经济收入和职业构成开始发生变化,部分居民由农渔业从业者转向外出务工者,红树林受渔业过度捕捞养殖的干扰在下降。

4.2 红树林保护的启示

红树林保护离不开周边社区居民的关注与参与。社区居民的保护意识与保护态度越高,就会有越多的行动落实于红树林保护,进而有利于红树林恢复或面积增长。经济、环境保护政策是影响社区居民保护意识的重要诱因之一。政府重视红树林保护、执法严格、宣传力度大,居民对红树林的保护认知会得到强化与提高。1976—2021年,因保护区的建立使红树林免受大规模的人为干扰,海南省、海口市和东寨港管理局实施的自然保护区管理条例、渔业法、环境保护法、护林政策等一系列法律法规或政策(图7),向群众明确告知红树林的保护范围、禁止事项及违法责任,引导群众提升生态环境保护意识,红树林管理走上法制化、规范化轨道;
近年来的湿地保护规定、生态红线的划定和生态补偿机制的拟定,明确了东寨港红树林生态保护与修复工作,严厉打击或制止红树林区违法排污、养殖等行为,强化了居民的红树林保护意识,居民主动降低了在保护区内人为活动的频率或强度。再者,受益于信息技术的发展,线上线下相结合的红树林保护宣传方式,扩大了宣传面。线上方式主要通过管理局官网、新闻媒体、微信、微博、QQ等进行宣传,线下方式则通过走访港口、悬挂横幅、张贴通告或标语、发放宣传资料、流动广播、组织居民参观红树林科普博物馆等活动开展保护宣传。本文调查显示,55.06%的周边社区居民普遍认为保护红树林非常重要并且是每个人应尽的责任,68.99%的居民表示愿意加入保护红树林队伍,这表明周边社区居民对红树林保护的意识已有明显提高。

图7 1976—2021年与研究区红树林保护相关的农业政策、宣传和执法情况Fig.7 Agricultural policy, advocacy and enforcement related to mangrove conservation from 1976 to 2021

本文通过转移矩阵、问卷调查和主成分分析较详尽地考察了海口市东寨港红树林面积变化与保护区周边社区居民存在的关系,得出以下主要结论:

1)1976—2021 年,海口市东寨港红树林自然保护区红树林面积由1 395.84 hm2增加至1 589.28 hm2,面积占比由1976年的28.6%上升到2021年的32.6%,成为最主要的湿地类型。其中1976—1985年红树林面积减少幅度最大,减少了250 hm2。2005—2018 年增加幅度最大,红树林面积增加了190.08 hm2。研究区红树林湿地共有91.77 hm2转化成其他湿地,10.71 hm2转化为非湿地,同期又有267.71 hm2的其他湿地和28.21 hm2的非湿地转化成红树林湿地。各类用地或湿地的转出面积排序:淤泥质海滩>河流>海水养殖场>其他用地>洪泛湿地/内陆滩涂;
转入面积排序:淤泥质海滩>河流>其他用地>三角洲/沙洲/沙岛>洪泛湿地/内陆滩涂>水田。

2)社区居民的捕鱼方式、捕捞收入、捕捞月数、捕捞量和保护态度以及淡水养殖场规模、常住人口数、中学数量、村庄到红树林距离因子贡献率均>10,对红树林的依赖程度强,人为的破坏性行为仍是红树林受破坏的主要影响因素。

3)周边社区居民的职业结构、收入来源和保护意识对研究区红树林面积变化有着重要影响。1976—2021年居民的收入来源和职业结构由以农渔业为主转向外出打工为主,居民围垦养殖活动的减少和退塘还林,直接促进红树林面积的增加;
政府和各部门推行红树林保护政策和相关的产业政策、投入大量的保护宣传经费和及时更新宣传手段等能正面引导居民重视红树林保护,提升居民的保护意识。

本文以海南东寨港红树林自然保护区的红树林湿地生态系统为研究对象,基于野外调查和社会调查剖析红树林变化与社区居民的关联,一方面,对海口市红树林资源的保护、管理及合理开发利用,以及海口市可持续发展提供一定的理论依据和数据支撑;
另一方面,对改善海口市东寨港红树林生态环境,对实现海口市经济、生态、社会三大效益的共同发展具有重要意义。但本文还存在以下不足:1)研究期为1976—2021年,由于时间跨度接近45年,缺少早期如1976年的统计年鉴数据和相关文本数据,主要通过相近年份平均值和假定年份间为线性变化补充缺失值进行统计;
2)由于遥感影像的分辨率、解译方法和解译人的熟练程度等因素均可能影响影像的解译精度,导致本文与已有关于东寨港红树林自然保护区内红树林解译面积(罗丹 等,2013;
李儒 等,2017;
吴庭天等,2020)存在一些不一致。

未来需加强以下几方面研究:1)加强基础数据资料收集与分析。由于资料数据收集有一定困难,本研究未能得到一部分反映居民生产生活方式与红树林面积变化的基础数据资料,如养殖捕捞的成本投入、外出打工的人数、红树林的原生林和人工林占比等,今后应更新、补充数据,以对海口市东寨港红树林与社区居民关联作出更准确的评价。2)增加调查村落及其样本数量。本研究共调查了13 个村,范围均距离红树林5 km 以内,位于5 km以外的社区居民的生产生活对红树林也会有影响,本着全面性原则,后期应对其他村落进行走访调查,以对其进行更准确的评估。3)关注并核实前人关于保护区红树林面积解译成果。以东寨港自然保护区为研究区的文章较少,且最新研究年份为2018年,今后除严格核实保护区内红村林面积已有文献外,还应密切关注东寨港红树林解译的最新动态,使数据更为准确可信。

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