《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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潮汐水道網絡機械控制響應與空間異質性研究。通過多時相Sentinel-2影像與實地調查，揭示互花米草機械清除后黃河三角洲潮汐水道網絡快速發育機制，量化渠道數量年增長率從12.5增至38.5個/年，空間異質性顯著，驅動機制包括地形重塑、植被擾動及沉積物性質改變。
作者：齊巴、隋聰、任宇鵬、史一瑞、吳曉、王后杰、畢乃雙
中國海洋大學海洋地球科學學院/海底地質科學與勘探技術重點實驗室，教育部，青島市，266100，中國
摘要
互花米草（Spartina alterniflora）的入侵導致了沿海濕地的退化，自2020年起中國全國范圍內實施了機械控制計劃，其中黃河三角洲是重點區域。然而，潮汐河道網絡對這種強烈人為干擾的地形響應仍不清楚。通過整合多時相Sentinel-2影像（2019–2023年）和全面的野外調查，我們量化了潮汐河道網絡的時空演變及其對機械控制的響應機制。研究結果表明，機械控制使河道網絡從動態平衡狀態轉變為快速發育狀態：河道數量的增長率從每年12.5條增加到38.5條，而頻率、密度和分叉率分別以每年0.25條/平方公里、0.14公里/平方公里和0.10條/平方公里的速度加快，同時表現出顯著的空間異質性。具體而言，北岸的潮汐河道網絡在向海側形成了許多短而低等級的河道，而南岸則在潮間帶上部和中部出現了河道分支和延伸現象，沖積島上的河道則較為稀疏，主要受河流過程的影響。這些變化是由以下協同機制驅動的：（1）機械控制形成了許多凹陷，移除了植被，并降低了地表高度；（2）改變了沉積物性質（中值粒徑增大了100%以上，黏土含量降至15.27%），從而削弱了侵蝕抵抗力。本研究記錄了大規模機械控制后潮汐河道網絡的快速響應，為預測全球三角洲濕地中入侵物種管理引起的地形響應提供了一個可借鑒的框架。
引言
沿海濕地作為陸地和海洋生態系統之間的關鍵過渡帶，提供了諸如生物多樣性保護、海岸防護、碳封存和水凈化等不可或缺的生態服務（Barbier等人，2008年；Jankowski等人，2017年；Liu和Ma，2024年）。在這些關鍵棲息地中，由周期性潮汐運動形成的潮汐河道在維持這些重要功能方面起著關鍵作用。這些自然通道促進了沉積物、營養物質和污染物在潮間帶與外部環境之間的雙向交換，同時通過沉積物再分配驅動地貌演化，并通過種子傳播增強鹽沼生態系統的植被韌性（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，過去二十年全球濕地面積凈減少了約4000平方公里，主要是由于氣候變化和人類活動（Murray等人，2022年）。長江口裸露灘面的垂直變化從每年0.01米的淤積轉變為每年0.07米的侵蝕（Lou等人，2025年）。入侵物種的存在，尤其是互花米草（Spartina alterniflora），通過競爭性優勢取代本地植被、改變潮汐河道形態和破壞生態系統功能，加劇了濕地退化（Schwarz等人，2016年；Ning等人，2023b）。因此，在全球環境變化的背景下，沿海濕地的可持續性已成為一個緊迫的研究重點（Kirwan等人，2016年；Fluet-Chouinard等人，2023年；Grandjean等人，2024年；Wang等人，2025b）。
黃河口濕地被認為是世界上退化最快的沿海系統之一，擁有極高的生物多樣性和獨特的生態組合（Zhang等人，2021年）。然而，自20世紀50年代以來，由于黃河沉積物排放量急劇減少以及人為壓力（如海岸工程、土地開發）和氣候變化的影響（Syvitski等人，2009年；Wang等人，2017年；Bi等人，2021年；Yu等人，2021年），濕地退化速度加快。為了緩解海岸侵蝕和促進沉積物堆積，20世紀90年代將互花米草作為生物工程解決方案引入黃河三角洲（Cui等人，2011年）。潮汐河道提供的相對較低的土壤鹽度和較高的淹沒率促進了互花米草的快速傳播，最終使其在潮間帶廣泛殖民（Ning等人，2023b；Ba等人，2024年；Cui等人，2024年）。此外，黃河口濕地特有的高懸浮沉積物濃度（SSC）通過提高沉積物捕獲效率，進一步放大了互花米草的生物地貌效應，使得河流沉積物的造陸速率比無植被階段提高了四倍以上（Ba等人，2024年）。盡管互花米草作為一種有效的生物海岸防御機制，但其大規模入侵也帶來了顯著的生態代價，包括本地植被的退化、潮汐河道網絡發育受到限制，以及潮汐河道在長度和密度方面的幾何復雜性降低（Yu等人，2022年）。這種入侵還導致了底棲生物群落和鳥類種群的退化（Xie和Han，2023年）。作為對此生態影響的回應，中國政府于2020年啟動了全國性的互花米草控制計劃，以黃河三角洲為重點區域。該計劃采用了包括反復切割和深耕在內的機械清除策略，旨在三年內根除入侵植被（Xie和Han，2023年）。到2023年，黃河口濕地已有約50平方公里的互花米草被成功清除，這是中國清除該入侵物種的最大面積（Min等人，2023年）。
實地觀察和數值模擬都表明，植被動態與濕地地貌演化之間存在強烈的雙向耦合。植被的喪失顯著降低了侵蝕抵抗力和沉積速率，從而加劇了濕地對海岸水動力作用的脆弱性，尤其是在下潮間帶（Sheehan和Ellison，2015年；Donatelli等人，2018年；Hu等人，2018年；Schepers等人，2020年）。相反，去除潮間帶植被顯著提高了陸上沉積物輸送效率，促進了上潮間帶的沉積（Xie等人，2023年；Gourgue等人，2024年）。先前的研究表明，裸露灘面上的植被殖民（Schwarz等人，2014年）和成熟鹽沼中的植被清除（Temmerman等人，2007年，Temmerman等人，2012年）可以改變沉積物輸送和侵蝕-沉積模式，從而重塑潮汐河道形態。在植被快速擴展階段，研究顯示植被可以通過生物物理反饋機制促進河口濕地中潮汐河道的形成和發展，導致河道排水密度急劇增加（Vandenbruwaene等人，2013年）。這一現象已在包括斯海爾德河口、長江口和黃河濕地在內的多種系統中得到證實（Schwarz等人，2014年，Schwarz等人，2018年；Mou等人，2021年；Wang等人，2024b）。例如，在黃河口，入侵的互花米草區域內的潮汐河道數量增加了四倍，而總長度增加了三倍（Li等人，2021年）。然而，一旦達到穩定狀態，河道排水密度沒有顯著變化（Vandenbruwaene等人，2013年）。高密度植被具有顯著的減波和減流效應，可以限制潮汐河道的延伸方向，從向內陸轉變為橫向（Zhang等人，2025年），互花米草區域內的小河道數量增加，而遠離海岸的一些河道開始消失（Gong等人，2021年）。最終，盡管潮汐河道的總數可能會繼續增加，但其增長率顯著減緩，總長度和平均長度明顯下降，導致潮汐河道網絡逐漸退化（Yu等人，2022年；Wang等人，2024b）。對互花米草的大規模機械控制代表了濕地生態系統中人類干預的典型案例。與傳統的切割或除草劑應用不同，黃河口濕地的機械耕作不僅改變了植被的空間分布，還嚴重擾亂了表層沉積物，引發了地貌和沉積物性質的快速調整（Xie和Han，2023年）。這些調整從根本上改變了控制潮汐河道網絡動態的邊界條件。然而，潮汐河道演化對這種強烈干擾的響應仍不夠清楚。
為填補這一知識空白，我們對黃河口濕地進行了專門研究，以探討潮汐河道網絡對互花米草機械控制的地貌響應。利用Sentinel-2遙感影像（2019–2023年）和野外調查，我們識別了潮汐河道分布模式對大規模互花米草機械控制的快速響應。此外，我們還揭示了互花米草清除后潮汐河道演化的驅動機制。
研究區域
研究區域是位于黃河三角洲東部的活躍黃河口濕地（圖1a）。該濕地形成于1996年黃河三角洲河道轉變為Qing 8河道之后，平均淤積速率為每年3.97平方公里（Bi等人，2014年）。濕地由三個地貌單元組成：河流渠道北岸（A區）和南岸（B區）的潮間帶，以及由沉積物形成的沖積島（C區）
結果
黃河口濕地的潮汐河道在其演化趨勢上表現出明顯的時空異質性。為了探索不同等級和子區域內的這些趨勢，研究區域被劃分為三個部分，并分析了關鍵的地貌指標，包括河道數量、長度、頻率、密度、分叉率和排水效率。黃河口濕地潮汐河道網絡的提取結果如下所示
機械耕作
不均勻的濕地地形為潮汐河道的形成和發展提供了基礎條件，而周期性的潮汐淹沒對于潮汐河道的形成至關重要（Allen，2000年；Belliard等人，2015年）。微地形變化引起的局部凹陷集中了潮汐流，當剪切應力超過侵蝕閾值時，會引發侵蝕（Fivash等人，2023年）。這些被侵蝕的河道隨后成為潮汐能量集中的通道，推動了進一步的演化
結論
對黃河口濕地中互花米草的機械控制顯著改變了潮汐河道的地貌動態。控制前，河道數量的增長率為每年12.5條，控制后增長率為每年38.5條，關鍵地貌參數如頻率、密度和分叉率分別以每年0.25條/平方公里、0.14公里/平方公里和0.10條/平方公里的速度加快變化。
潮汐河道發育的空間異質性
作者貢獻聲明
齊巴：撰寫——初稿，可視化，方法論，概念化。隋聰：調查，數據管理。任宇鵬：調查，數據管理。史一瑞：調查，數據管理。吳曉：撰寫——審閱與編輯。王后杰：撰寫——審閱與編輯，資金獲取。畢乃雙：撰寫——審閱與編輯，監督，資金獲取，概念化。
利益沖突聲明
作者聲明他們沒有已知的可能會影響本文工作的財務利益或個人關系。
致謝
本工作得到了國家自然科學基金（資助編號42330407、42476159和42076175）和山東省泰山學者計劃（資助編號TSTP20250715）的支持。還得到了中央高校基本科研業務費（編號202461027）的資助。
