潮滩湿地是位于陆地与海洋生态系统间的过渡地带，是在复杂水动力侵蚀与泥沙沉积共同作用下形成的独特生态系统[1]。潮沟是湿地上最活跃的微地貌类型单元，广泛分布于潮汐水动力较强的淤泥质海岸[2]，其作为连接外海与潮滩湿地的潮汐水道，承担着营养物输送、泥沙迁移等任务，有效维持了潮滩湿地生态系统的健康稳定[3-4]。了解和认识潮沟形态特征，进而评价潮滩湿地上潮沟网络水文连通度和发育程度，对潮滩湿地的保护和修复具有重要意义，也是当前研究的热点问题之一。
在国外，针对潮沟的形态学研究早在20世纪初就已开始。Wilson[5]提出了潮沟的概念并定义为穿过潮滩沼泽的小型潮汐水道。20世纪中期，Strahler[6]对河流进行分级，并定义了河流的分汊率、排水密度等相关形态特征参数。随后，相关学者将河流分级理论应用到潮滩湿地的潮沟形态特征研究中，其中，Chirol等[7]利用一种半自动潮沟形态特征提取算法，成功提取了英国13个潮滩湿地上潮沟的形态特征参数，评估了潮滩湿地潮沟网络的发育程度。在国内，对潮沟形态特征的研究分为两个阶段：第一阶段主要利用实地监测、地图学等方法，定性描述潮沟的形态分布规律，如张国栋等[8]通过实地调查与室内分析率先对苏北潮滩上潮沟的发育特征进行了研究，张忍顺等[9]基于研究区域地形地貌特征定性分析了江苏沿海潮滩湿地潮沟的形成原因与形态发育特点；第二阶段主要是借助遥感技术定量统计潮沟的形态特征参数，如于小娟等[10]计算了1989—2016年黄河口湿地潮沟的曲率、频数和网络连通度等形态指标的变化，分析了潮沟的发育过程与水文连通特征，劳聪聪等[11]统计了长江口九段沙湿地潮沟网络的长度、数量等形态特征参数随时间的变化趋势。然而，现有研究多利用中分辨率遥感影像计算潮沟各形态特征参数，该影像分辨率较低，难以识别细小潮沟，不利于潮沟形态指标的统计。因此，使用高分辨率的影像数据源统计潮滩潮沟的形态特征尤为重要。
辽河作为中国的七大水系之一，其含沙量较大，多年的河道淤积与冲刷演化，使该区域内潮沟形态特征存在明显差异。本研究中，基于精确潮滩分区，结合高分辨率遥感影像解译，探寻辽河口(Liao River Estuary，LRE)潮滩潮沟分布、水文连通度及排水效率差异，通过计算辽河口潮滩湿地潮上带、潮间带-高潮滩(简称“高潮滩”)和潮间带-中潮滩(简称“中潮滩”)范围，结合高分辨率影像数据和潮沟自动分级算法，定量统计辽河口潮沟的密度、长度、曲率和分汊率等8项形态特征参数，并对各潮区潮沟网络的水文连通度及排水效率进行了定性评价，以期为辽河口潮滩潮沟形态特征研究提供科学依据。
1 材料与方法
1.1 研究区域概况
辽河口潮滩湿地(40°43′54″～40°57′13″N，121°31′55″～121°57′0″E)位于辽东湾北部，是中国最北端的河口湿地(图1)。该湿地整体呈宽喇叭口状，地形北高南低，主要由两岸滩涂、一个岛屿、多个浅滩和外海水体组成[12]。辽河口潮滩湿地为典型的沿海生态系统，在辽河、大辽河和大凌河淡水及辽东湾海水的交互作用下形成大面积的粉砂淤泥质海滩。沿海潮汐为典型不规则半日潮，每天分别有两次高潮和低潮[13]。潮滩上生长有典型盐沼植被盐地碱蓬(Suaeda salsa)与芦苇(Phragmites australis)，每年夏秋季潮滩上呈现出“红滩”和“绿毯”的罕见景观，为当地带来了巨大的生态效益与经济效益。
图1 研究区域位置
Fig.1 Location of the surveyed area
1.2 方法
1.2.1 数据来源 共收集两部分遥感影像，第一部分影像为Landsat8 OLI数据，选择2021年5月29日和2021年10月20日两幅低潮时期的影像进行潮位校正，该影像分辨率为30 m×30 m，行列号为120/32，从中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台获取(http：//www.gscloud.cn)；第二部分影像来源于中国自主研发的高分辨率遥感卫星——吉林一号高分卫星(JLKF01A)数据，选择2021年8月14日和2021年11月13日两幅低潮时期的影像进行拼接，用于研究区域潮沟的提取，该影像分辨率小于0.8 m，行列号为120/32。上述两类影像数据经过辐射校正、正射校正等预处理后，直接用于研究区域潮区的划分与潮沟的提取。
1.2.2 瞬时水边线提取与潮带分区 对Landsat 8遥感影像进行标准假彩色图像合成(图2A)，并根据各地物颜色的差异，采用最大似然分类法，对研究区域水体与陆地两类地物进行分类(图2B)。再利用Canny算子对分类图像边缘进行检测，提取得到研究区域瞬时水边线(图2C)。以老北河口验潮站数据为基准，对辽河口潮滩湿地潮位校正步骤如下：首先，根据潮汐表中老北河口当日高低潮位与潮时预报值，利用公式推算遥感影像卫星过境时刻的瞬时潮位数据；其次，将2021年5月29日影像的瞬时水边线作为潮位校正模型的基线，在基线上每隔300 m向另一瞬时水边线作垂线为分割线，计算各岸段分割线的平均长度，即为两幅瞬时水边线间距；最后，推算岸线的坡度及大(小)潮的平均高、低潮校正距离，在ArcGIS中根据校正距离构建缓冲区得到理论高、低潮线位置，结合实地监测对潮线位置进行修正，并围合高、低潮线得到真实的潮区范围[14]。
图2 遥感影像反演瞬时水边线的效果
Fig.2 Pictures of the instantaneous water edge inverted by remote sensing images
1.2.3 潮沟提取分级与形态特征参数选取 在JLKF01A影像中，研究区域潮沟线状地物明显。因此，本研究中首先在ERDAS 9.2中对遥感影像进行卷积增强与降噪处理，得到更清晰的潮沟分布图像；其次，对增强影像进行多尺度分割，并使用SVM分类器提取潮沟信息；最后，采用ArcGIS对潮沟目视解译修正，参考邻近时期的Google Earth影像，验证得到潮沟的总提取精度大于90%，表明潮沟提取结果可信。从图3可见，将JLKF01A影像中提取得到的潮沟矢量图叠加在潮带分区结果图中，选取辽河口潮上带、高潮滩与中潮滩3个潮区进行潮沟形态特征分析。
图3 潮沟提取结果与潮带分区叠加图
Fig.3 Overlay map of tidal creeks extraction and tidal zone division
基于Horton-Strahler分级原则[6]，结合Gong等[15]提出的潮沟分级算法，对辽河口潮滩湿地潮沟系统进行自动分级。具体如下：以树状潮沟为例(图4(a))，悬挂点分别位于水流流向的起点和终点，删去位于水流流向终点线段的悬挂点，剩余悬挂点连接的线段即为一级潮沟。最后，删去命名为一级潮沟的线段，重复上述步骤，更新潮沟级别，直到不再生成悬挂点。将剩余只生成交点的中心线图形命名为环岛潮沟，判断流入环岛潮沟的最近线状潮沟的级别。若流入环岛潮沟的最近线状潮沟级别相同，则环岛潮沟的级别与最近线状潮沟的级别一致(图4(b))；若流入环岛潮沟的最近线状潮沟级别不同，则环岛潮沟级别与流入它的最高级别的线状潮沟保持一致(图4(c))。此外，本研究中分别选取潮沟长度、密度、数量、频数、曲率、分汊率、网络分维值和网络连通度(α、β和γ)8个参数来表征辽河口潮滩湿地潮沟形态特征，各参数计算公式及描述如表1所示。
表1 潮沟形态特征参数及描述
Tab.1 Pattern characteristic parameters and description of tidal creeks
参数 parameter公式 formula描述 description潮沟长度 length(L)[15]—潮沟中轴线的长度潮沟密度 density(D)[16]D=∑L/A∑L为潮沟长度总和;A为潮滩面积(km2)潮沟数量 number(n)[10]—各级潮沟的数量潮沟频数 frequency(f)[17]f=∑n/A∑n为潮沟总数量(个);A为潮滩面积(km2)潮沟曲率 sinuosity ratio(c)[18]C=L/L′L为潮沟长度(km);L′为潮沟两端直线距离(km)潮沟分汊率 bifurcation ratio (Rb)[19]Rb=nw/nw+1nw为第w级潮沟的数量;nw+1为第w+1级潮沟的数量潮沟网络分维值(F) fractal dimension[20]F=lima→0lnN(a)lnaN(a)为使用相同边长的小网格完全覆盖潮沟时的非空网格数量;a为小网格边长潮沟网络连通度(α/β/γ) network connectivity[21]α=n-v+12v-5, β=nv,γ=nnmax=n3(v-2)n为潮沟数量(个);v为节点数且v≥3
图4 潮沟分级流程图
Fig.4 Flow chart of tidal creek ordering
2 结果与分析
2.1 潮沟形态特征
1)潮沟分布。本研究中选取的3个代表区域分别为属于潮上带的鸳鸯岛(图5A)、属于高潮滩的辽河口东岸南部(图5B)和属于中潮滩的辽河口西岸中部(图5C)。鸳鸯岛区域的潮沟呈密集排列，其支状潮沟规模较大，4～5级的主潮沟呈短枝状分布在潮滩上；辽河口东岸南部潮沟级别最高可达6级，4～5级的主潮沟规模较大且呈环岛状分布在潮滩上；辽河口西岸中部潮沟最高级别达6级，支潮沟较短且呈稀疏分布，主潮沟长度较长(图5)。
图5 辽河口潮滩湿地潮上带、高潮滩和中潮滩潮沟分布
Fig.5 Distribution of tidal creeks in the supratidal zone，the upper intertidal zone and the middle intertidal zone in the tidal wetland of LRE
2)潮沟平均长度。图6(a)给出了3个潮区分级潮沟的平均长度与数量，其中，潮上带区域潮沟级别最高为5级，1～4级潮沟平均长度分别为0.060、0.140、0.239、0.490 km，随着潮沟级别升高，其平均长度也明显增大，但第5级潮沟长度仅为0.181 km，较第4级潮沟长度明显减少；中潮滩和高潮滩区域潮沟级别最高可达6级，其中，高潮滩区域的潮沟数量最多，共7 037条，约占研究区域潮沟总数的50%；中潮滩区域5～6级潮沟平均长度最长，分别为1.210、2.142 km，且其5～6级潮沟数量约占整个研究区域5～6级潮沟总数的58%。此外，在3个潮区中，随着潮沟等级的升高，潮沟的数量显著下降。图6(b)给出了整个研究区域潮沟的平均长度、数量与潮沟级别间的拟合曲线，辽河口潮滩湿地潮沟的平均长度和数量随潮沟级别的升高分别呈指数上升和指数下降的趋势，两条拟合曲线R2均大于0.99，拟合效果较好，该结论符合Horton[17]提出的河流平均长度及数量随级别升高呈指数函数的变化趋势。
La—潮沟平均长度；n—潮沟数量；A—潮上带；B—高潮滩；C—中潮滩。
La—average length of tidal creeks；n—number of tidal creeks；A—the supratidal zone；B—the upper intertidal zone；C—the middle intertidal zone.
图6 辽河口潮滩湿地各级潮沟的形态特征
Fig.6 Pattern character of different orders of tidal creeks in the tidal wetland of LRE
3)潮沟密度与频数。从图7(a)可见：在研究区域内，潮上带的1～3级潮沟密度最高，最高值(6.507 km/km2)出现在一级潮沟处，高潮滩1级潮沟的密度为4.354 km/km2，中潮滩1～3级潮沟密度较低，1级潮沟密度仅为0.825 km/km2；高潮滩各级潮沟的频数普遍高于其他两个潮滩，最高值(f =152.6)出现在一级潮沟处，中潮滩各级潮沟的频数最小；在3个潮区中，随着潮沟级别升高，其潮沟密度与频数均呈下降趋势。结合研究区域潮沟总密度分布规律(图7(b))可知，辽河口潮滩潮沟总密度为0～18.428 km/km2，潮上带、高潮滩、中潮滩潮沟总密度分别为14.22、11.61、2.32 km/km2，即随着潮滩高程降低，潮沟总密度呈显著减小的趋势。
A—潮上带；B—高潮滩；C—中潮滩。
A—supratidal zone；B—upper intertidal zone；C—middle intertidal zone.
图7 辽河口潮滩湿地各级潮沟的密度和频数
Fig.7 Density and frequency of different orders of tidal creeks in the tidal wetland of LRE
4)潮沟曲率与分汊率。在3个潮区中，随潮沟级别的升高，潮沟曲率先呈逐渐增加的趋势，并在3～4级潮沟处曲率达到最高值，随后大幅下降，并趋近于1；潮上带的潮沟曲率最高，最高值(c=1.423)出现在4级潮沟处；中潮滩潮沟曲率普遍较低，最低值(c≈1)出现在6级潮沟处；各潮区潮沟曲率依次为潮上带>高潮滩>中潮滩(图8)。在研究区域内，高潮滩6级潮沟处分汊率最高(9.33)，中潮滩5级潮沟处分汊率最低(2.24)；基于Strahler[19]提出的潮沟总分汊率是各级潮沟分汊率加权平均值的概念，本研究中求得研究区域潮上带、高潮滩和中潮滩的总分汊率分别为3.42、3.54、3.43，各潮区潮沟分汊率依次为高潮滩>中潮滩>潮上带(图8)。
A—潮上带；B—高潮滩；C—中潮滩。
A—supratidal zone；B—upper intertidal zone；C—middle intertidal zone.
图8 辽河口潮滩湿地各级潮沟的曲率和分汊率
Fig.8 Curvature and bifurcation ratio of different orders of tidal creeks in the tidal wetland of LRE
2.2 潮沟的网络连通度与网络分维值
图9给出了辽河口潮滩潮沟的网络连通度及分维值，在研究区域内，潮上带潮沟网络连通度最低(α、β、γ指数分别为0.466、1.930、0.644)，但潮沟网络分维值最高(F=1.56)；高潮滩潮沟网络连通度最高(α、β、γ指数分别为0.491、1.980、0.661)，潮沟网络分维值为1.51；中潮滩潮沟网络连通度介于潮上带与高潮滩之间(α、β、γ指数分别为0.479、1.960、0.653)，但潮沟网络分维值最低(F=1.3)。α、β和γ的取值范围一般为0～1、0～3及0～1，值越大代表潮沟网络越复杂，潮沟水文连通度越好；F的取值一般为1<F<2，值越大代表潮沟支流越多，潮沟网络的发育程度越好[10，21]。据此，辽河口高潮滩潮沟网络最复杂，水文连通度最强，而潮上带潮沟网络发育程度最好。
A—潮上带；B—高潮滩；C—中潮滩。
A—supratidal zone；B—upper intertidal zone；C—middle intertidal zone.
图9 辽河口潮滩湿地潮沟的网络连通度和网络分维值
Fig.9 Connectivity and fractal dimension of tidal creek network in the tidal wetland of LRE
2.3 归槽水流长度
归槽水流长度(UPL)指滩面上任意水质点到潮沟网络的最短路径长度，该值越小表明潮沟排水效率越好。在研究区域内，潮滩总归槽水流长度为0～760 m，且辽河口下游滩面归槽水流长度明显高于上游，表明在辽河口潮滩湿地距离外海越近，滩面的归槽水流长度越高(图10(a))。基于龚政等[22]提出的平均归槽水流长度是滩面上所有水质点归槽水流长度算术平均值的概念，求得本研究区域潮上带、高潮滩和中潮滩的平均归槽水流长度分别为25.4、28.7、82.2 m，即各潮区潮沟网络平均归槽水流长度依次为中潮滩>高潮滩>潮上带，表明在辽河口潮滩湿地，自潮上带到潮下带，潮沟网络排水效率大幅下降(图10(b))。
A—潮上带；B—高潮滩；C—中潮滩。
A—supratidal zone；B—upper intertidal zone；C—middle intertidal zone.
图10 辽河口潮滩湿地的归槽水流长度和平均归槽水流长度
Fig.10 Unchanneled path length and the mean unchanneled path length of tidal creek network in the tidal wetland of LRE
3 讨论
3.1 不同潮沟形态特征差异分析
潮沟平均长度反映了潮沟的动态变化，潮沟数量则是衡量潮沟密集程度的物理量[23]。本研究中，辽河口潮滩湿地潮沟多呈树状发育，支潮沟在潮滩上呈树枝状分汊，集中分布在平均高潮线附近，主潮沟垂直岸线分布，其尾端呈顺直型消失在平均低潮线附近，因此，据邵虚生[24]对潮沟的成因分析，辽河口潮滩湿地潮沟主要由滩面水流冲刷而成。在辽河口潮上带和高潮滩区域，潮沟的平均长度在最高级别处均呈明显降低趋势，这与Zhao等[25]对江苏盐城潮滩湿地的研究结果一致，推测原因是部分高级别潮沟在划分潮区时被截断导致。本研究中，研究区域潮上带支潮沟(1～3级)平均长度最长，主潮沟级别较低，而中潮滩主潮沟(5～6级)的平均长度和数量均最高，这是由于研究区域潮沟为典型的滩面水流冲刷型，涨潮时潮沟上部通过溯源侵蚀，能形成大范围的支状潮沟，使得潮上带1～3级潮沟平均长度较长；而中潮滩由于滩面较宽且靠近外海，水动力较强，涨落潮期间潮水对滩面频繁冲刷，使滩面上主潮沟级别更高，潮沟发育更成熟[24]。综上所述，辽河口潮滩潮沟的级别与平均长度呈现明显的空间异质性。辽河口潮滩潮沟密度随着潮滩高程的降低而减小，这与Strahler[6]提出的潮滩地势越低，潮沟密度就越低的结论一致。主要原因是中潮滩位于河口下部，水动力极强，使这一区域不易形成稳固的支状潮沟网络，从而使1～3级支潮沟密度与频数极低；随着高程增加，水动力强度减弱，利于潮上带区域发育大量的支潮沟，潮沟密度显著增加；而潮汐水流对高潮滩的频繁淹没，更促进了细小潮沟向高级潮沟的转换，使得高潮滩单位面积上主、支潮沟数量均较大，潮沟频数最高。
潮沟曲率是度量潮沟弯曲程度的物理量，潮沟分汊率则反映了潮沟的稳定程度，潮沟分汊率越高，潮沟越不稳定[15]。在本研究区域，各级别潮沟曲率依次为3～4级潮沟>1～2级潮沟>5～6级潮沟。这是由于潮滩上潮沟曲率的发育主要受涨、落潮时水流路径的影响，潮沟发育初期，1～2级支潮沟不稳定，弯曲度较小，在水流溯源侵蚀与泥沙淤堵的双重作用下极易转化为较稳定的3～4级潮沟；在3～4级潮沟内部，双向水流流速增加，使潮沟曲率显著上升；随着3～4级潮沟进一步发育，形成更高级别的主潮沟(5～6级)，当主潮沟曲率发育到一定程度时，在风暴潮、暴雨等极端天气影响下，潮沟内流量急剧增加并发生“裁弯取直”现象，易变成顺直型主潮沟，此时潮沟曲率最低，接近于1[15]。此外，自辽河口潮上带、高潮滩到中潮滩，潮滩距离外海愈近潮沟曲率愈低，这一趋势与Marani等[26]提出的靠近沿海潮沟曲率低于内陆潮沟曲率的结论一致，主要是由于潮滩上主潮沟数量较高导致。辽河口高潮滩上潮沟总分汊率最高，其潮沟最不稳定，推测是由于该区域滩面上低级潮沟向高级潮沟频繁转换导致。综上所述，潮沟曲率与分汊率主要由潮汐水动力强度决定。
3.2 潮沟网络发育程度与水文连通度评价
潮沟的网络连通度反映了潮滩上潮沟的水文连通程度，α指数是潮沟网络中实际的环路数与其可能存在的最大环路数之比，表示网络中物质、能量、信息或物种迁移路线的可选择程度；β指数是潮沟网络中每个节点平均连接的潮沟数量，反映每个节点连接水系能力的强弱；γ指数表示潮沟网络中所有节点被连接的程度[10，21]。潮沟网络分维值F是衡量潮沟网络发育程度的物理量[20]。本研究中，辽河口潮滩潮沟网络连通度依次为高潮滩>中潮滩>潮上带，其中，高潮滩由于频繁被潮水淹没，促进了岛状潮沟发育，使得该潮区潮沟网络水文连通度最好。结合前文探究得到潮沟总分汊率依次为高潮滩>中潮滩>潮上带，且高潮滩区域主潮沟多呈4～5级环岛状分布等结论可知，潮沟网络的水文连通受潮沟总分汊率及环岛潮沟数量的影响，并与其呈正相关。此外，辽河口潮滩潮沟网络分维值依次为潮上带>高潮滩>中潮滩，即自潮上带、高潮滩到中潮滩，潮沟发育程度明显降低。其中，中潮滩潮沟网络分维值仅为1.3，不符合Labarberap[27]提出的水系网络典型分维值为1.5～2.0的结论，推测是由于该区域潮沟网络较少且稀疏导致。结合前文分析可知，辽河口潮滩潮沟曲率及潮沟密度排序与潮沟网络分维值排序呈现相同的趋势，即潮上带>高潮滩>中潮滩。由此推断，潮沟网络分维值大小与潮沟的蜿蜒度和单位面积上潮沟总长度有关，这与时海东等[28]提出的潮沟曲率和密度影响潮沟网络分维值的结论相符。综上所述，潮沟网络连通度与潮沟总分汊率、环岛潮沟数量相关，潮滩上潮沟分汊率越高或环岛潮沟数量越多，潮沟的水文连通度就越好；潮沟网络发育程度主要由潮沟曲率和潮沟密度决定，潮沟密度越大，潮沟弯曲度越复杂，潮沟网络发育态势就越好。
3.3 潮沟网络排水效率的评价
潮滩滩面的归槽水流长度与平均归槽水流长度均能反映潮沟网络的排水效率[11]。本研究中，在辽河口潮滩湿地，潮滩随着距离外海愈近，滩面平均归槽水流长度显著升高，潮沟排水效率显著下降，此时潮沟总密度大幅减少，这与牟奎南等[29]提出的平均归槽水流长度与潮沟网络密度呈负相关的结论相符。其成因主要是外海潮汐水动力增加，使得滩面上潮沟网络发育受阻，导致潮沟密度降低，潮沟网络排水效率下降。辽河口潮滩潮沟网络排水效率依次为潮上带>高潮滩>中潮滩，这与潮沟网络分维值的排序一致，即潮沟发育程度越高，潮沟密度越大，潮沟网络的排水效率就越好。此外，潮沟网络排水效率是控制潮滩植被发育的主要因素。Liu等[30]对比分析了干旱条件下辽河口潮滩湿地植被面积及滩面平均归槽水流长度的变化，结果表明，随着滩面平均归槽水流长度减小，潮沟网络排水效率加大，可有效降低盐沼植被因干旱而导致的大规模死亡现象。推测是由于潮沟网络通过引导水流深入湿地腹部，有效增加了土壤湿度，降低了土壤盐度，从而促进了湿地植被的生长定植[31]。潮沟网络排水效率的提升，更增强了外海与潮滩湿地间营养物及沉积质的交换，从而维系了潮滩湿地生态系统的稳定。因此，未来在干旱情况出现时，人们可通过增加潮沟网络排水效率的方式，缓解辽河口潮滩湿地植被的退化。
4 结论
1)辽河口潮滩潮沟根据成因可归为“滩面水流冲刷型”潮沟。其中，潮上带潮沟排列最密集，支潮沟规模较大，主潮沟等级较低，呈短枝状分布在潮滩上；潮间带潮沟体系较完整，多垂直于岸滩呈树状发育，支潮沟长度较短，在滩面上呈树枝状分汊，主潮沟长度较长，等级较高，多呈顺直型发育，并消失在平均低潮线附近。
2)辽河口潮滩潮沟的级别与平均长度具有明显的空间异质性。潮上带潮沟级别最高为5级，但高潮滩与中潮滩潮沟级别最高可达6级；随着潮沟级别的升高，辽河口潮滩潮沟的平均长度呈指数上升，潮沟数量呈指数下降(R2 > 0.99)，且辽河口潮滩潮沟总密度随高程的降低逐渐减少。辽河口潮滩1～4级潮沟的曲率逐渐升高，但在5～6级潮沟处，易发生“裁弯取直”现象，导致曲率显著下降并趋近于1。此外，潮滩距离外海愈近，潮沟曲率愈低。高潮滩上潮沟总分汊率最高(Rb=3.54)，潮沟最不稳定。
3)辽河口潮滩潮沟网络连通度主要受潮沟分汊率及环岛潮沟数量的影响，并与其呈正相关；高潮滩潮沟网络连通度最高，其α、β、γ指数分别为0.49、1.98、0.66，代表该区域潮沟网络最复杂，水文连通度最好。潮沟网络分维值主要由潮沟曲率和潮沟密度调控，潮上带潮沟网络分维值最高(F=1.56)，潮沟网络发育程度最好。此外，随着潮滩与外海距离的减小，滩面平均归槽水流长度逐步升高，其潮沟网络排水效率大幅下降。
[1] WEILHOEFER C L.A review of indicators of estuarine tidal wetland condition[J].Ecological Indicators,2011,11(2):514-525.
[2] 龚政,吕亭豫,耿亮,等.开敞式潮滩-潮沟系统发育演变动力机制——Ⅰ.物理模型设计及潮沟形态 [J].水科学进展,2017,28(1):86-95.
GONG Z,LÜ T Y,GENG L,et al.Mechanisms underlying the dynamic evolution of an open-coast tidal flat-creek system:I:physical model design and tidal creek morphology [J].Advances in Water Science,2017,28(1):86-95.(in Chinese)
[3] 张明亮.滨海盐沼湿地退化机制及生态修复技术研究进展[J].大连海洋大学学报,2022,37(4):539-549.
ZHANG M L.Research advancement on degradation mechanism and ecological restoration technology of coastal salt-marsh:a review[J].Journal of Dalian Ocean University,2022,37(4):539-549.(in Chinese)
[4] VANDENBRUWAENE W,MEIRE P,TEMMERMAN S.Formation and evolution of a tidal channel network within a constructed tidal marsh[J].Geomorphology,2012,151/152:114-125.
[5] WILSON H M.A dictionary of topographic forms[J].Journal of the American Geographical Society of New York,1900,32(1):32-41.
[6] STRAHLER A N.Quantitative analysis of watershed geomorphology[J].Transactions,American Geophysical Union,1957,38(6):913-920.
[7] CHIROL C,HAIGH I D,PONTEE N,et al.Morphological evolution of creek networks in 10 restored coastal wetlands in the UK[J].Scientific Data,2022,9(1):144.
[8] 张国栋,朱静昌,王益友,等.苏北弶港现代潮沟沉积研究[J].海洋学报,1984,6(2):223-234,279.
ZHANG G D,ZHU J C,WANG Y Y,et al.Study on modern tidal channel sediments in Northern Jiangsu[J].Acta Oceanologica Sinica,1984,6(2):223-234,279.(in Chinese)
[9] 张忍顺,王雪瑜.江苏省淤泥质海岸潮沟系统[J].地理学报,1991,46(2):195-206.
ZHANG R S,WANG X Y.Tidal creek system on tidal mud flat of Jiangsu Province[J].Acta Geographica Sinica,1991,46(2):195-206.(in Chinese)
[10] 于小娟,张仲胜,薛振山,等.1989年以来7个时期黄河三角洲潮沟的形态特征及连通性研究[J].湿地科学,2018,16(4):517-523.
YU X J,ZHANG Z S,XUE Z S,et al.Morphological characteristics and connectivity of tidal channels in the Yellow River Delta for 7 periods since 1989[J].Wetland Science,2018,16(4):517-523.(in Chinese)
[11] 劳聪聪,辛沛,左寅,等.1996—2020年长江口九段沙湿地植被覆盖对潮沟演变规律的影响[J].水科学进展,2022,33(1):15-26.
LAO C C,XIN P,ZUO Y,et al.Effect of fractional vegetation cover on the evolution of tidal creeks of the Jiuduansha shoal in Yangtze River Estuary (China) during 1996—2020[J].Advances in Water Science,2022,33(1):15-26.(in Chinese)
[12] ZHANG M L,XU T P,JIANG H Z.The impacts of runoff decrease and shoreline change on the salinity distribution in the wetlands of Liao River Estuary,China[J].Ocean Science,2021,17(1):187-201.
[13] LI X,LEI G,LI Y,et al.Assessing hydrodynamic effects of ecological restoration scenarios for a tidal-dominated wetland in Liaodong Bay (China)[J].Science of the Total Environment,2021,752:142339.
[14] 马小峰,赵冬至,邢小罡,等.海岸线卫星遥感提取方法研究[J].海洋环境科学,2007,26(2):185-189.
MA X F,ZHAO D Z,XING X G,et al.Means of withdrawing coastline by remote sensing[J].Marine Environmental Science,2007,26(2):185-189.(in Chinese)
[15] GONG Z N,MOU K N,WANG Q W,et al.Parameterizing the Yellow River Delta tidal creek morphology using automated extraction from remote sensing images[J].Science of the Total Environment,2021,769:144572.
[16] NOVAKOWSKI K I,TORRES R,GARDNER L R,et al.Geomorphic analysis of tidal creek networks[J].Water Resources Research,2004,40(5):1-13.
[17] HORTON R E.Erosional development of streams and their drainage basins;hydrophysical approach to quantitative morphology[J].Geological Society of America Bulletin,1945,56(3):275.
[18] PESTRONG R.The development of drainage patterns on tidal marshes[M].Stanford,CA,USA:Stanford University,1965.
[19] STRAHLER A N.Revisions of Horton’s quantitative factors in erosional terrain[J].Transactions-American Geophysical Union,1953,34:345.
[20] 冯平,冯焱.河流形态特征的分维计算方法[J].地理学报,1997,52(4):38-44.
FENG P,FENG Y.Calculation on fractal dimension of river morphology[J].Acta Geographica Sinica,1997,52(4):38-44.(in Chinese)
[21] CUI B S,WANG C F,TAO W D,et al.River channel network design for drought and flood control:a case study of Xiaoqinghe River Basin,Jinan City,China[J].Journal of Environmental Management,2009,90(11):3675-3686.
[22] 龚政,严佳伟,耿亮,等.开敞式潮滩-潮沟系统发育演变动力机制:Ⅲ.海平面上升影响[J].水科学进展,2018,29(1):109-117.
GONG Z,YAN J W,GENG L,et al.Mechanisms underlying the dynamic evolution of an open-coast tidal flat-creek system:Ⅲ.impact of sea level rise[J].Advances in Water Science,2018,29(1):109-117.(in Chinese)
[23] STRAHLER A N.Quantitative geomorphology of drainage basin and channel networks[J].Handbook of Applied Hydrology,1964:4-39.
[24] 邵虚生.潮沟成因类型及其影响因素的探讨[J].地理学报,1988,43(1):35-43.
SHAO X S.Genetic classification of tidal creek and factors affecting its development[J].Acta Geographica Sinica,1988,43(1):35-43.(in Chinese)
[25] ZHAO B X,LIU Y X,XU W X,et al.Morphological characteristics of tidal creeks in the central coastal region of Jiangsu,China,using LiDAR[J].Remote Sensing,2019,11(20):2426.
[26] MARANI M,LANZONI S,ZANDOLIN D,et al.Tidal meanders[J].Water Resources Research,2002,38(11):7-1.
[27] LABARBERAP R R.On the fractal dimensions of stream network [J].Water Resource Research,1989,25(4):735-741.
[28] 时海东,沈永明,康敏.江苏中部海岸潮沟形态对滩涂围垦的响应[J].海洋学报,2016,38(1):106-115.
SHI H D,SHEN Y M,KANG M.Rapid response of tidal creek network patterns to the reclamation on the central Jiangsu coast[J].Acta Oceanologica Sinica,2016,38(1):106-115.(in Chinese)
[29] 牟奎南,宫兆宁,邱华昌.黄河三角洲潮沟网络形态特征的时空分异规律及其发育过程[J].地理学报,2021,76(9):2312-2328.
MOU K N,GONG Z N,QIU H C.Spatiotemporal differentiation and development process of tidal creek network morphological characteristics in Yellow River Delta[J].Acta Geographica Sinica,2021,76(9):2312-2328.(in Chinese)
[30] LIU Z Z,FAGHERAZZI S,SHE X J,et al.Efficient tidal channel networks alleviate the drought-induced die-off of salt marshes:implications for coastal restoration and management[J].Science of the Total Environment,2020,749:141493.
[31] FLORES-VERDUGO F,ZEBADUA-PENAGOS F,FLORES-DE-SANTIAGO F,et al.Assessing the influence of artificially constructed channels in the growth of afforested black mangrove (Avicennia germinans) within an arid coastal region[J].Journal of Environmental Management,2015,160:113-120.