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摘要 水产养殖业在我国急速发展，大量的优质海域被占用，海岸景观遭到了破坏。为合理利用近海海域资源，降低养殖业发展带来视觉冲击，该研究以柘林湾和南澳岛的为例，从养殖设施对景观的视觉污染角度出发，运用GIS的视域分析功能，计算研究区6种视域出发点的可视范围，对6种可视域赋予不同权重，叠加分析得出研究区海域和陆域的养殖设施可视几率分布图，为养殖设施的选址方案提供指引。该研究验证了利用GIS视域分析技术应用于视觉影响下的养殖设施选址的可行性，为养殖规划提供了新的科学依据。
关键词 可视域分析；水产养殖；视觉污染；选址
中图分类号 S967 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2015）09-371-03
我国是水产养殖大国，随着养殖规模的不断上升，养殖业用地用海的趋势更加明显。面对紧缺的土地和海域资源，养殖生产的科学选址问题倍受关注。水产养殖池塘浮箱等设施通常建设在滨海陆地和水文条件优良的港湾中，水产养殖占用了优质的岸线和海港资源外，不可避免地与自然保护区、风景名胜区、临海住宅区等视觉景观敏感区重叠，容易对视觉景观的不良影响。为避免水产养殖设施建设对自然、旅游、经济资源产生不必要的损失，满足人们对视觉景观质量的要求，养殖设施选址规划有必要对涉及视觉环境的影响进行评价。在对养殖设施建设的选址中，长期以来研究人员更多地是从养殖鱼类生物习性、养殖环境污染、养殖水域水文水质以及航道航行安全等因素分析解决水产养殖选址问题[1-2]，缺乏考虑养殖用地对视觉景观污染指导科学选址的研究。养殖设施产生视觉景观不良影响范围的确定可以由可视域分析解决。
目前，对于可视域分析的应用非常广泛，其主要用于旅游区景观的视觉特征评价[3]、风景区旅游设施规划[4]、房地产通视分析[5]和矿山环境视觉污染评价[6]等方面。笔者利用GIS的视域分析功能，结合养殖区的数字地形模型，根据视觉观测点日常的公众通勤程度，将养殖区各种视觉观测点可视范围的加权叠加，得到养殖区可视几率分布图。以视觉污染的角度出发，将养殖设施建设安排在可视几率低的区域。此外，将视觉污染因子结合考虑其他选址约束因子考虑，能提出更加科学、全面的选址方案。
1 数据来源与研究方法
1.1 研究区概况
研究区包括广东省饶平县柘林湾和南澳岛，地理坐标为116°53′7″～117°11′1″ E、23°20′14″～23°41′20″ N（图1）。平均海拔28.47 m，陆地占总研究区面积的59.8%，海洋占40.2%。研究区北部内陆和南澳岛上有海拔超过400 m的小山，其他位置地形平整，海拔多在10 m以下。柘林湾是广东粤东地区12个重要海湾之一，水域面积达68～70 km2，海山岛、汛洲岛和西澳岛由西到东形成湾口屏障，成就了良好的避风条件和优越的气候条件，柘林湾海水养殖业得到迅猛的发展，养殖规模不断扩大。2008年该湾水产养殖面积达到3 460 hm2[7]。柘林湾对出海面上的南澳岛海湾众多，网箱养殖在迅速扩张。另外，南澳岛是广东省著名的旅游胜地，岛上分布着多处名胜古迹和优美沙滩，每年接待上百万游客。
1.2 数据来源
研究数据包括2013年10月30日的空间分辨率为30 m的多光谱Landsat8遥感影像，轨道号为120/44；谷歌地图卫星影像和矢量地图数据；30 m空间分辨率的ASTGTM2 GDEM数字高程栅格数据集。Landsat8数据来源于美国地质调查局（USGS），ASTGTM2 GDEM数据来源于美国航空航天局（NASA）的陆地过程分布式数据存档中心（LP DAAC）。
1.3 研究方法
1.3.1 数据预处理及专题信息的制作。
将所有数据转到WGS_84_UTM_zone_50N投影坐标系统下，根据研究区范围做好裁剪，以Landsat8影像为基准对谷歌卫星影像和矢量地图数据进行地理空间配准，误差控制在15 m范围内，并对Landsat8影像进行大气校正处理。
根据谷歌卫星影像和矢量地图数据，结合互联网上的旅游信息。利用ArcMap软件对研究区的国道、县道、一般公路、渡轮航线、观景点和高楼进行数字化，结果见图2。ArcMap的视域计算工具对线状要素的处理过程是先计算线上每个节点的可视域，后合并成一个整体的线要素可视域。为保证道路和航线可视域的真实可靠，在进行道路和航线的数字化时，该研究采集的节点之间的真实距离不超过100 m。选取出来的观景点有必要保证大多数游客都不会错过的，高楼位置平均分散在居民区中，保证模拟大多数普通居民的观景位置。
1.3.2 可视域分析。
可视域分析也称为通视分析，是属于地理信息系统空间分析的一种，是依据数据高程模型来分析一个或多个观测点的通视度、可视范围和阻挡范围的操作[8]。该研究基于ASTGTM2 GDEM数字高程数据集，利用ArcMap软件中的Viewshed工具对6类专题地理信息对象进行可视域分析。
2 结果与分析
2.1 可视域分析
ASTGTM2 GDEM数字高程数据集记录着真实地表高程，考虑到旅客或居民在不同类型观测点观测景观的高程与地表高程存在差距，在数字高程的基础上分别对其补偿不同的校正高度，见表1。因为关于海水养殖设施感知距离研究的缺乏，浮箱等设施的可感知度较建筑物小很多，该研究统一使用5 000 m作为视域分析的可视距离。
每类专题对象分别生成一个布尔可视域栅格图层，见图3，单元为1代表该地可被该类专题对象上的观测点观测到，0代表视线受到阻碍或超出可视范围而不能被观测到。成果图上可视范围为白色，不可视范围为黑色。
43卷9期 陈智斌等 基于可视域分析的养殖设施选址研究
2.2 可视几率分布图
为得到整个研究区域的可视几率分布图，将6个可视域进行叠加，最大地模拟出不同人群的可视几率。不同类型的观测点是有分别的，人群在高楼和观景点上停留的时间比通勤线路的时间长得多，高楼和观景点上的人群更易受到海水养殖设施影响，所以这2个可视域乘上3倍权重。整体可视几率结果见图4。
图4总体上反映了基于地形的实验区所有地点可被各观测点看见的可能性。可视几率越低，人群越不容易看到景观的变化，影响越少，利于海水养殖设施的建设。
从图4a可知，南澳岛近岸海域的可视几率极高。南澳岛东部的渡轮码头和中部的城镇港口对出海域可视几率最高，次一级的可视几率出现在小型港口和沙滩等旅游景点对出海面上。若认真考虑可视影响，南澳岛四周海域几乎不适宜发展养殖业。而柘林湾水域可视几率普遍偏低，与陆上可视几率不同的是西岸较东岸低。除海山岛东面和内湾东部海域外，在柘林湾建设养殖的视觉影响较低。
从图4b可知，陆地上最易于被看见的范围主要在南澳岛中部的南澳镇区和西部的山麓地带，南澳岛各旅游海岸及主要港口的可视几率稍弱，总体上南澳岛因为岛上高山和密集的旅游观景点使整个岛的可视几率偏高。柘林湾沿岸可视几率较低，西岸较东岸高。对于陆地上的海水养殖设施而言，考虑到用水需求，养殖场需建在平缓的岸边，所以柘林湾东北岸，海山岛南岸和大埕湾综合可视几率来看是最佳的建设地点，这些地带有一部分的不可视区或者可视几率在低水平。
在现实中，由于受到高大乔木和其他现实条件的影响，该研究所得的结果和人们真实的感受并非绝对吻合。
关键词 可视域分析；水产养殖；视觉污染；选址
中图分类号 S967 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2015）09-371-03
我国是水产养殖大国，随着养殖规模的不断上升，养殖业用地用海的趋势更加明显。面对紧缺的土地和海域资源，养殖生产的科学选址问题倍受关注。水产养殖池塘浮箱等设施通常建设在滨海陆地和水文条件优良的港湾中，水产养殖占用了优质的岸线和海港资源外，不可避免地与自然保护区、风景名胜区、临海住宅区等视觉景观敏感区重叠，容易对视觉景观的不良影响。为避免水产养殖设施建设对自然、旅游、经济资源产生不必要的损失，满足人们对视觉景观质量的要求，养殖设施选址规划有必要对涉及视觉环境的影响进行评价。在对养殖设施建设的选址中，长期以来研究人员更多地是从养殖鱼类生物习性、养殖环境污染、养殖水域水文水质以及航道航行安全等因素分析解决水产养殖选址问题[1-2]，缺乏考虑养殖用地对视觉景观污染指导科学选址的研究。养殖设施产生视觉景观不良影响范围的确定可以由可视域分析解决。
目前，对于可视域分析的应用非常广泛，其主要用于旅游区景观的视觉特征评价[3]、风景区旅游设施规划[4]、房地产通视分析[5]和矿山环境视觉污染评价[6]等方面。笔者利用GIS的视域分析功能，结合养殖区的数字地形模型，根据视觉观测点日常的公众通勤程度，将养殖区各种视觉观测点可视范围的加权叠加，得到养殖区可视几率分布图。以视觉污染的角度出发，将养殖设施建设安排在可视几率低的区域。此外，将视觉污染因子结合考虑其他选址约束因子考虑，能提出更加科学、全面的选址方案。
1 数据来源与研究方法
1.1 研究区概况
研究区包括广东省饶平县柘林湾和南澳岛，地理坐标为116°53′7″～117°11′1″ E、23°20′14″～23°41′20″ N（图1）。平均海拔28.47 m，陆地占总研究区面积的59.8%，海洋占40.2%。研究区北部内陆和南澳岛上有海拔超过400 m的小山，其他位置地形平整，海拔多在10 m以下。柘林湾是广东粤东地区12个重要海湾之一，水域面积达68～70 km2，海山岛、汛洲岛和西澳岛由西到东形成湾口屏障，成就了良好的避风条件和优越的气候条件，柘林湾海水养殖业得到迅猛的发展，养殖规模不断扩大。2008年该湾水产养殖面积达到3 460 hm2[7]。柘林湾对出海面上的南澳岛海湾众多，网箱养殖在迅速扩张。另外，南澳岛是广东省著名的旅游胜地，岛上分布着多处名胜古迹和优美沙滩，每年接待上百万游客。
1.2 数据来源
研究数据包括2013年10月30日的空间分辨率为30 m的多光谱Landsat8遥感影像，轨道号为120/44；谷歌地图卫星影像和矢量地图数据；30 m空间分辨率的ASTGTM2 GDEM数字高程栅格数据集。Landsat8数据来源于美国地质调查局（USGS），ASTGTM2 GDEM数据来源于美国航空航天局（NASA）的陆地过程分布式数据存档中心（LP DAAC）。
1.3 研究方法
1.3.1 数据预处理及专题信息的制作。
将所有数据转到WGS_84_UTM_zone_50N投影坐标系统下，根据研究区范围做好裁剪，以Landsat8影像为基准对谷歌卫星影像和矢量地图数据进行地理空间配准，误差控制在15 m范围内，并对Landsat8影像进行大气校正处理。
根据谷歌卫星影像和矢量地图数据，结合互联网上的旅游信息。利用ArcMap软件对研究区的国道、县道、一般公路、渡轮航线、观景点和高楼进行数字化，结果见图2。ArcMap的视域计算工具对线状要素的处理过程是先计算线上每个节点的可视域，后合并成一个整体的线要素可视域。为保证道路和航线可视域的真实可靠，在进行道路和航线的数字化时，该研究采集的节点之间的真实距离不超过100 m。选取出来的观景点有必要保证大多数游客都不会错过的，高楼位置平均分散在居民区中，保证模拟大多数普通居民的观景位置。
1.3.2 可视域分析。
可视域分析也称为通视分析，是属于地理信息系统空间分析的一种，是依据数据高程模型来分析一个或多个观测点的通视度、可视范围和阻挡范围的操作[8]。该研究基于ASTGTM2 GDEM数字高程数据集，利用ArcMap软件中的Viewshed工具对6类专题地理信息对象进行可视域分析。
2 结果与分析
2.1 可视域分析
ASTGTM2 GDEM数字高程数据集记录着真实地表高程，考虑到旅客或居民在不同类型观测点观测景观的高程与地表高程存在差距，在数字高程的基础上分别对其补偿不同的校正高度，见表1。因为关于海水养殖设施感知距离研究的缺乏，浮箱等设施的可感知度较建筑物小很多，该研究统一使用5 000 m作为视域分析的可视距离。
每类专题对象分别生成一个布尔可视域栅格图层，见图3，单元为1代表该地可被该类专题对象上的观测点观测到，0代表视线受到阻碍或超出可视范围而不能被观测到。成果图上可视范围为白色，不可视范围为黑色。
43卷9期 陈智斌等 基于可视域分析的养殖设施选址研究
2.2 可视几率分布图
为得到整个研究区域的可视几率分布图，将6个可视域进行叠加，最大地模拟出不同人群的可视几率。不同类型的观测点是有分别的，人群在高楼和观景点上停留的时间比通勤线路的时间长得多，高楼和观景点上的人群更易受到海水养殖设施影响，所以这2个可视域乘上3倍权重。整体可视几率结果见图4。
图4总体上反映了基于地形的实验区所有地点可被各观测点看见的可能性。可视几率越低，人群越不容易看到景观的变化，影响越少，利于海水养殖设施的建设。
从图4a可知，南澳岛近岸海域的可视几率极高。南澳岛东部的渡轮码头和中部的城镇港口对出海域可视几率最高，次一级的可视几率出现在小型港口和沙滩等旅游景点对出海面上。若认真考虑可视影响，南澳岛四周海域几乎不适宜发展养殖业。而柘林湾水域可视几率普遍偏低，与陆上可视几率不同的是西岸较东岸低。除海山岛东面和内湾东部海域外，在柘林湾建设养殖的视觉影响较低。
从图4b可知，陆地上最易于被看见的范围主要在南澳岛中部的南澳镇区和西部的山麓地带，南澳岛各旅游海岸及主要港口的可视几率稍弱，总体上南澳岛因为岛上高山和密集的旅游观景点使整个岛的可视几率偏高。柘林湾沿岸可视几率较低，西岸较东岸高。对于陆地上的海水养殖设施而言，考虑到用水需求，养殖场需建在平缓的岸边，所以柘林湾东北岸，海山岛南岸和大埕湾综合可视几率来看是最佳的建设地点，这些地带有一部分的不可视区或者可视几率在低水平。
在现实中，由于受到高大乔木和其他现实条件的影响，该研究所得的结果和人们真实的感受并非绝对吻合。