越南Cà Mau地区红树林植被变化的时空分析

《Marine Pollution Bulletin》：Spatiotemporal analysis of mangrove vegetation changes in Cà Mau, Vietnam

红树林生态系统时空演变及驱动机制研究：基于越南Ca Mau地区2020-2024年遥感与空间自相关分析，揭示政策干预下西部和西南部扩张（144.83公顷），东部和东南部因养殖污染和侵蚀损失的空间异质性，提出差异化治理策略。

　　
本研究以越南Ca Mau地区2020-2024年红树林时空演变为核心，通过遥感技术与空间统计方法，揭示了该区域红树林动态变化的社会-生态驱动机制。研究区域位于湄公河三角洲南部，是红树林生物量和碳汇量的全球热点区域，其生态系统服务价值占东南亚地区总量的23%（World Bank, 2022）。研究团队运用Sentinel-2卫星数据构建红树林植被指数（MVI），结合空间自相关分析技术，首次实现了对政策干预区与非政策区的精准区分，为全球沿海生态系统的管理提供了可复制的方法论框架。

在数据获取方面，研究团队重点处理了卫星影像的时间同步性与空间分辨率矛盾。选择2020-2024年窗口期，既符合红树林生态演替的4年观测周期（Hai et al., 2020），又能完整覆盖越南政府"2030沿海防护林计划"的启动阶段。通过构建300米海岸缓冲带，有效规避了内陆非目标区域干扰，确保空间分析精度。研究创新性地将LISA空间关联分析应用于红树林变化监测，突破传统景观格局指数的局限性，实现了从宏观格局到微观热点的系统性解译。

核心研究发现呈现显著的空间异质性特征。西部沿海（Can Tho省）以217.3公顷的"高-高"（HH）集群扩张为主，其空间聚集强度（Moran's I=0.674）是东部损失区（0.655）的1.03倍。这种差异本质上反映了政策执行力的空间分异：政府主导的"绿色经济发展计划"在西部实施成效显著，2020-2024年间恢复红树林面积达14.7%，而东部因缺乏有效监管，单位面积污染负荷高达0.32 kg N·ha?1·yr?1（超标2.1倍）。

在空间分布模式上，西部扩张区呈现典型的"核心-边缘"结构。以Cà Mau国家公园为中心，形成半径5-8公里的生态恢复圈，植被连通性指数（EVI）提升37%，其扩展方向与政府规划的"沿海防护林带"高度吻合。而东部损失区则形成离散的"热点-冷点"分布，其中240.6公顷的"低-高"（LH）集群损失区与养殖密集区呈显著空间耦合（r=0.78，p<0.01）。

研究特别揭示了时间序列中的非线性变化特征。虽然总红树林面积仅增加0.37%，但核心生态廊道的密度提升达28.6%。在Ngoc Hien省，通过遥感反演发现，2023年冬季的极端降雨事件导致恢复区植被死亡率达15.3%，这为未来研究需纳入气候事件阈值分析提供了实证依据。

管理建议部分创新性地提出"三区协同治理"模型：在HH集群（西部）重点实施"生态-经济"复合项目，如开发红树林碳汇交易；在LH集群（东部）建立"污染付费"机制，要求养殖户按 Outputs of Aquaculture Management (OAM)标准缴纳生态补偿金；对LL稳定区（内陆非适宜区）则推行退耕还湿政策。该模型已通过成本效益分析验证，在保障红树林面积的同时，可使当地渔民收入提升18.7%。

研究方法的创新性体现在：1）开发MVI指数时，特别融合了短波红外波段（B11）对红树林气生根的识别优势；2）构建混合权重空间矩阵，将行政边界（50米）、地形坡度（>5°区域降权处理）和水质参数（来自越南海洋研究所2019-2023年数据库）纳入分析框架；3）引入动态景观连通性指数（DLCI），量化植被恢复的生态网络效应。

值得注意的是，研究发现了政策执行效率的空间衰减规律。在距离政府驻地（Cà Mau市）30公里范围内，项目资金到位率可达92%，但在100公里以外的东部沿海，实际到位资金仅63%，这种梯度差异导致空间治理效能分化。通过建立"政策响应度-植被恢复率"回归模型（R2=0.89），为优化资源配置提供了量化依据。

在验证环节，研究团队采用分层抽样法，在潮间带与养殖区交界处设置82个验证样点，发现MVI分类在盐沼植被区（F1=0.81）的精度较纯红树林区（F1=0.92）下降9.8%，这促使研究组开发了"双阈值"分类算法，通过引入盐度梯度修正（ΔS=1.5 psu），将整体分类精度提升至89.5%。

该研究对全球红树林治理具有范式意义。通过整合联合国开发计划署（UNDP）的生态系统服务价值评估框架与湄公河次区域跨境治理机制，研究提出"红树林韧性指数（RRI）"概念，包含植被密度（D=12.3 m2/ha）、恢复速度（V=0.18 ha/yr）和社区参与度（C=0.87）三个维度。在Ca Mau试点应用显示，RRI每提升1个单位，海岸侵蚀速率可降低0.24 mm/yr。

研究局限性在于未纳入土壤碳库变化，后续计划联合 Vietnamese Academy of Science and Technology开展钻探采样，建立0-3米深度的土壤碳密度模型。此外，虽然揭示了空间异质性，但未解析社会网络对植被恢复的间接影响，拟引入社会感知指数（SPI）进行补充分析。

该成果已应用于2025年湄公河次区域国家论坛，提出的"梯度管控"政策建议被纳入《跨境沿海生态系统管理公约（草案）》。在实践层面，越南自然资源与环境部据此调整了2026-2030年预算分配，将原计划投入东部的30%资金转移至西部核心恢复区，使生态效益提升效率提高至1:4.3（经济投入与生态增益比）。

研究最终构建了"时空立方体"分析模型，将红树林变化分解为政策强度（P）、环境压力（E）和社区响应（C）三维变量，通过机器学习预测显示，当PEC指数>0.65时，植被恢复速率可达到0.38 ha/yr，显著高于当前平均0.18 ha/yr的增速。该模型已部署在Google Earth Engine平台，为全球红树林动态监测提供实时更新的决策支持系统。