全球沿海地区受愈来愈频繁的人类活动影响,导致沿海地区生态系统愈加脆弱。前人研究表明,区域和全球尺度的土地利用和土地覆盖变化（LULCC）是社会、文化和经济等多种因素驱动的结果。人们普遍担心不恰当的土地利用引发地区生态失衡,乃至威胁入海河口,例如致森林受损的轮流耕作和林木采伐。自1970年代以来,人们开始重视土地利用和土地覆盖变化的研究,旨在揭示全球环境变化对土地利用和土地覆盖（LULC）动态变化、驱动力以及对环境和社会方面的影响,从而实现可持续发展。坦桑尼亚人口普查显示其人口从1967年的1230万增加到2012年的4490万,到2020年底,人口预计增长到5970万。根据联合国数据估计,预计到本世纪末人口将增至2.8267亿。过快的人口增长或过高的人口密度将会对土地资源产生影响,缘于需要增加足够的食物、住房需求和薪柴生产,以满足不断增长的人口的生存需要。学界普遍认为人口增长推动土地利用变化,然而自2000年以来,将坦桑尼亚沿海地区作为一个整体的且较系统的LULCC研究很鲜见,定性的结论亟待定量刻画。坦桑尼亚沿海地区位于坦桑尼亚大陆东部,濒临印度洋,在北纬5°20’S-10°20’S和经度38°0’E-40°20’E之间,生物多样性丰富,具有重要的经济和环境意义。坦桑尼亚海岸线在大陆上由北向南延伸,北与肯尼亚接壤,南与鲁伍马河（Ruvuma）接壤,由坦加（Tanga）、普瓦尼（Pwani）、达累斯萨拉姆（Dar es Salaam）、林迪（Lindi）和姆特瓦拉（Mtwara）五个行政区组成,陆地面积约占坦桑尼亚陆地面积的15%,人口约为坦桑尼亚全国人口的25%。该地区面临土地资源管理不善的严峻问题,人们对各种本地自然产品和服务的需求日益增加,这对该地区的自然资源管理构成了挑战。此外,为了满足不断增长的人口而将林地和湿地改造成其他用途（例如定居点和农业）加剧了土地资源管理难题。这不仅是沿海地区面临的问题,也是坦桑尼亚国家许多地区面临的问题。坦桑尼亚沿海生态系统一直在经历显著的土地利用和土地覆盖变化,包括以自然栖息地遭到破坏和生物多样性丧失为特征的环境恶化。这些变化是由自然和人为因素共同驱动的。但是,在坦桑尼亚沿海这些变化主要是由于人为活动造成的,这是因为与坦桑尼亚其他区域相比,坦桑尼亚海岸更具在农业和贸易方面的经济潜力,是人口增长最快的地区之一。与规划不当相关的土地利用带来了诸多恶果,包括水土流失和洪水频发,从长远来看,这些影响将会超过气候变化带来的影响。迫切需要正确地认识沿海土地变化的长期发展和驱动力,特别是在地方层面,易受土地利用政策和决策影响。然而,在坦桑尼亚特别是沿海地区,尽管人口增长显著,但关于土地利用和土地覆盖变化的总体格局和趋势研究仍然欠缺。本研究的总体目标是掌握2000年至2020年坦桑尼亚沿海地区的土地利用和土地覆盖变化状况,探讨海岸生态系统可持续管理的驱动因素和影响。具体目标包括,其一,定量刻画该地区2000年至2020年间LULCC时空特征和过程,探讨其驱动因素;揭示土地覆盖与气候变化的关系;其二,基于过去20年的土地覆盖状况,采用CA-Markov模型预测2030年的未来土地利用和土地覆盖,重点关注自然和人为因素导致土地利用和土地覆盖变化对坦桑尼亚海岸地区未来前景的影响。其三,通过剖析达累斯萨拉姆市中心附近的姆辛巴齐盆地（Msimbazi）的土地利用和覆盖变化过程研究,揭示受居住地快速扩张胁迫的无序的土地利用方式对该地区生态系统的伤害。本研究使用了多源数据,包括Landsat TM、OLI等卫星遥感影像数据,归一化植被指数（NDVI）、Globeland30全球土地覆盖产品以及降水、地表温度、人口等公共可及数据。中国国家基础地理信息中心（NGCC）发布的Globeland30平台,提供30米分辨率的全球土地覆盖数据产品,本研究获准使用了坦桑尼亚沿海地区2000、2010、2020年八类土地覆盖数据,分别是耕地、建设用地、森林、灌丛地、草地、湿地、裸地和水域。从美国地质调查局（USGS）全球可视化查阅器（Glo Vis）获得1990、2000和2010年Landsat TM和2019年Landsat-8 OLI影像数据,空间分辨率均为30 m,用于探索姆辛巴齐盆地土地利用和土地覆盖变化时空演化。通过谷歌地球引擎（GEE）下载到2000年至2018年的MODIS NDVI（MOD13Q1 NDVI）数据,空间分辨率250m,时间分辨率16天。该数据为探讨坦桑尼亚沿海植被覆盖动态变化与气候变化的响应关系提供了基础。同样通过GEE获得了由降水和地表温度组成的气象数据集,其中2000年至2018年期间遥感降水由气候危害组红外降水与台站（CHIRPS）数据集计算获得,该数据集提供全球覆盖,以0.05°的空间分辨率提供每日降水数值。年际温度数据取自MODIS陆地表面温度数据（MOD11A2）,该数据集具有8天时间分辨率,1km空间分辨率。1988年、2002年和2012年的人口普查数据来自坦桑尼亚国家统计局（NBS）,由于近年没有进行人口普查,本研究通过趋势分析法获得2019年人口数据。在本研究中,GEE平台不仅用于获取卫星图像及其产品,而且还用于数据分析和可视化。从Globeland30获得的坦桑尼亚沿海地区的土地覆盖数据可直接用于分析。为获取姆辛巴齐盆地的土地利用和土地覆盖时序数据,我们需要对姆辛巴齐盆地的TM和OLI图像进行处理和分类。考虑到季节性和云量影响,选择旱季（6月至10月）影像,以获取大气雾霾较少、植被能见度较高且无季节差异的影像。由于影像质量良好,没有必要进行大气校正和影像增强。针对这类影像的预处理只涉及影像堆叠,不同波段的不同影像被堆叠成单个多层影像。在ERDAS Imagine 9.1软件平台上,将预处理后的影像进行WGS1984、37S区和Arc 1960基准的通用横轴墨卡托（UTM）坐标系投影转换。运用Arc GIS10.5软件,对处理后的影像采用最大似然算法的监督分类技术做土地覆盖类型分类,获得1990-2000年、2000-2010年和2010-2019年期间姆辛巴齐盆地土地利用和土地覆盖及其变化数据。以坦桑尼亚资源评估研究所（IRA）和测绘司（SMD）的土地利用/覆盖数据作为参考,帮助影像解译和分类。在野外查验时,用手持全球定位系统（GPS）设备采集位置坐标（地面真值）数据,作为分类过程中的训练样本,也用作分类准确性评估时的参考数据。将姆辛巴齐盆地的土地覆盖类型分为七类,即农业用地、建设用地、森林、丛林、草地、水域和湿地植被。以2016年10米分辨率的Sentinel-2图像为基础层,比较Sentinel图像的像素值与分类图像的像素值,实现分类结果的准确性评估。分别采用MannKendall（M-K）检验和Pearson相关性分析,描述植被覆盖和气候数据的变化趋势以及它们之间的关系。应用地理空间软件系统（Terr Set）土地变化建模器（LCM）监测和评估包括坦桑尼亚在内的世界不同地区的生态可持续性,本研究利用该模拟器,首先进行多层感知器（MLP）神经网络训练高程和坡度变量,然后应用马尔可夫链模型模拟2030年坦桑尼亚沿海地区LULC变化趋势。模拟过程主要分两步完成,第一步从2000年和2010年分类图像预测2020年LULC,用与2000年和2010年影像相同分类方法获得的2020年分类LULC验证预测的2020年LULC的准确性;第二步,运用LCM从2010年和2020年分类LULC预测2030年LULC。地表温度（LST）和降水通常被认为是影响植被的最重要的气候因素,其可增强或降低绿度。本研究将温度和降水作为气候变化指标,分析温度和降水对NDVI的影响,用以表征植被覆盖受气候变化的影响,进而揭示土地利用和土地覆盖变化与气候变化的联系。研究区气温平均值为29.3℃,平均最高气温为2017年的31.2℃,平均最低气温为2002年的27.4℃。Mann-Kendall温度趋势分析估计值Z=2.87和β=0.152。这个阈值|Z|值＞1.96,因此原假设不成立,指示该时期内的温度趋势是正的且具有统计显著性。温度高的地方,尤其是沿海地区具高蒸发率,植物的光合作用随着温度的升高而增加。鉴于温度升高与蒸散量增加有关,这将影响土壤水分的可用性,进而降低植被绿度。了解降水-植被相互作用对于实施陆地生态系统的适应和减缓措施具有重要意义。在本研究中,研究区2006年年降水量最大（1344毫米）,2003年年降水量最小（650毫米）,平均为997毫米。NDVI随季节变化明显,雨季的NDVI高于旱季,同时降雨量也较高。NDVI在时间序列中很明显存在滞后效应,例如,在坦加和姆特瓦拉地区,尽管2006年至2007年间年降水量较低,但NDVI增加,显然,之前两年（2005-2006年）有较高的降雨量似乎能够支撑植被在干旱年份中生长。降水趋势分析值Z=1.68低于1.96,意味着原假设成立并且趋势虽然为正,但在统计上不显著。应用Pearson相关分析评估NDVI对温度和降水的响应性质,结果表明,植被生长与降水量呈正相关,与温度呈负相关,这与土壤水分可用性强烈影响植被生长和生产力的事实是一致的。研究结果证实降水和温度是主要控制因素,对NDVI时间序列有很大影响。因此,坦桑尼亚沿海经历了温度升高和多变的湿度条件,这威胁到整个自然植被和生态系统。对取自Globe Land30的分类土地覆盖图进行了分析,以确定人为活动对土地的影响的性质和规模。对比研究区2000-2010年土地利用和土地覆盖变化显示,耕地、建设用地和裸地面积显著增加,增加量分别为432,758公顷,4,459公顷,和7,551公顷,2010年和2000年相比增加幅度分别达46.87%、5.00%和539.36%,而森林、湿地和水域面积分别减少了1,145,823公顷,2,270公顷,和1,918公顷,减少幅度分别为12.64%、1.79%和3.49%。从2010年至2020年,耕地、建设用地和裸地分别增加428,632公顷、67,818公顷和2,788公顷,增幅分别为31.61%、72.47%和31.15%。同期森林和水域面积分别减少了320,289公顷和12,773公顷,减幅分别为4.05%和24.12%。耕地的显着增加是为了养活不断增长的人口对食物需求的增加,裸地的增加主要是树木被砍伐后造林不及时令土地荒芜。建设用地迅速增加与人口增长和城镇扩张直接关联,快速的城镇化及其相关的沿海城市土地利用变化产生的影响是巨大的和前所未有的。森林覆盖率的下降主要是对森林资源的利用,包括薪材、木炭、木材和草药资源的开采所致。此外,为了维持不断增长的人口需求,森林也经常被清除用于农业开垦和定居点建设。上述行为的后果是栖息地持续丧失和退化,进一步压缩坦桑尼亚沿海特有物种的栖息空间。CA-Markov模型模拟的2030年土地利用和土地覆盖变化趋势表明,主要的土地利用类型耕地、林地和建设用地与当前观察到的土地利用变化情况相符。预测结果显示,2020年至2030年,耕地面积预计有430,234公顷的增加,增加幅度为24.66%。而森林和草地面积则预计分别减少294,890公顷和143,837公顷,减少幅度分别为3.88%和3.06%。这是由于人口持续增长致土地需求不断扩大,推动了土地利用的极端变化,大量森林和草地面积转化为耕地和建设用地。此外,2020年和2030年土地占用的湿地、水域和裸地的面积有相似占比,这可能是由于社会对沿海地区自然资源重要性的认识水平提高有关。姆辛巴齐盆地富有河流与湿地,是达累斯萨拉姆最大的汇水区,面积约为162平方公里,占整个城市的11%。分析姆辛巴齐盆地土地利用的变化过程显示,建设用地是主要用地类型,1990年占总面积的39.3%,2000年增加到42.6%,2010年为54.1%,2019年则达到65.7%。森林和农业用地在1990年为该区域的第二和第三大类型,但其面积急剧减少,森林面积占比由1990年的26.9%减少到2019年的11.9%,农业用地占比由1990的15.2%,到2019年则下降到3.1%。人口普查数据显示,姆辛巴齐盆地在1988年的总人口为110万,估算的2019年人口上升到约370万。更重要的是,前所未有的人口增长,未经许可的定居点建设和缺乏规划,令该地城镇化的基础设施发展严重滞后。所以,上述土地利用变化的驱动源自该区域的人口剧增和缺乏规划的快速城镇化。本研究为坦桑尼亚政府规划和利用沿海土地提供了坚实的数据基础和科学支撑。表现在如下三个方面。（1）尽管坦桑尼亚沿海地区人口持续增长,土地利用和覆盖变化剧烈,但国家对整个坦桑尼亚海岸地区的土地利用和覆盖变化研究很少。本研究量化了2000年至2020年间坦桑尼亚沿海地区土地利用和覆盖及其变化的状况,并且给出了气候变化和人为活动对该变化的驱动分析。该研究提供的数据和分析,对政府规划部门、政策制定者和其他环境利益相关者至关重要,将对管理和优化利用土地资源以减轻贫困和实现可持续发展提供关键助力。（2）对沿海城市达累斯萨拉姆市中心的姆辛巴齐盆地土地利用和覆盖变化过程研究结果显示,自1990到2019年的三十年间,建设用地、农业用地和森林面积占盆地的比例维持在80%左右,农业用地和森林用地从1990年的42.1%,到2000、2010、2019年分别减少到35.4%、24.1%、15.0%,恰对应建设用地的增加比例,证明了人口的快速增长驱动了建设用地对土地需求的急剧增加,导致该地自然生态系统遭致命的破坏。鉴于此,2020年11月,坦桑尼亚政府提出了一项将姆辛巴齐盆地重新设计为城市公园的项目,以减轻洪水灾害,保护住民和基础设施。（3）该研究的结果为那些与坦桑尼亚相似的、高度依赖农业经济的发展中国家提供了预警。坦桑尼亚的大多数人都从事农业活动,支撑了他们的生计并提振了国家经济,但过度依赖农业必然会导致土地利用和土地覆盖的极端变化。因此,国家经济结构需调整,以保证经济社会的可持续发展。