预测红树林的适宜生境和碳储存潜力：以中国湛江为例

本研究基于MaxEnt模型、空间自相关分析、Geodetector及InVEST模型构建综合分析框架，预测广东湛江红树林适宜生境区域（139.9 km2），揭示地形主导、降水与蒸发量协同驱动的高适宜区空间聚集特征（Moran's I=0.773），并识别高碳汇潜力区域（高桥镇30.1%），为精准修复和碳中和战略提供决策支持。

　　
红树林生态修复与碳汇潜力研究进展解读

红树林作为重要的滨海湿地生态系统，在维持生物多样性、调节气候和固碳释氧方面具有不可替代的作用。近年来，全球气候变暖导致红树林分布区发生显著变化，如何科学评估其碳汇潜力并指导精准修复成为研究热点。中国粤港澳大湾区作为全球红树林分布最密集的区域之一，其生态价值在"双碳"战略背景下备受关注。本研究团队通过构建多模型融合分析框架，系统解开了红树林适宜生境空间分布规律与碳汇潜力评估难题，为我国滨海湿地生态修复提供了重要决策依据。

一、研究背景与科学问题
全球气候变化导致生态系统面临严峻挑战，红树林作为重要的碳汇库，其退化直接威胁着区域生态安全。据统计，全球红树林面积近50年持续缩减，年均消失速率达1.5%，这种生态退化的连锁反应不仅威胁生物多样性，更导致每年约2.3亿吨碳的潜在损失（UNEP,2023）。当前研究存在两个关键科学问题：一是如何精准识别红树林适宜生境的微观空间单元，二是如何量化不同生境单元的碳汇潜力。传统研究多采用单一模型进行预测，难以兼顾空间异质性和多因素交互作用。

二、创新研究框架构建
研究团队创新性地构建了"四维耦合分析框架"，整合了生态位预测模型（MaxEnt）、空间自相关分析（Moran's I）、地理探测器（Geodetector）和综合生态系统评估模型（InVEST）。该框架突破传统研究局限，实现三大技术融合：
1. 空间异质性捕捉：通过MaxEnt模型实现环境因子与红树林分布的精准匹配，结合Geodetector进行空间自相关检验，发现适宜生境存在显著集聚特征（Moran's I=0.773）
2. 多因子交互解析：采用空间地理探测器技术，识别出地形因子（DEM）单独贡献率达44.2%，而气候因子（降水、温度、蒸散量）通过协同作用（相关系数q达0.85-0.91）形成核心驱动机制
3. 碳汇潜力动态评估：基于InVEST模型构建碳储量估算体系，创新性地引入叶面积指数（LAI）作为关键调节参数，实现碳密度与生长潜力的耦合分析

三、关键研究发现
1. 空间分布特征
研究揭示粤港澳大湾区红树林适宜生境呈现"双核集聚"格局：西北部高石火山口（Gaoqiao Town）以地形优势形成核心区（面积139.9km2），东南部赤道洋流交汇区（Chidou Liao）则依托独特水文条件形成次级核心区。空间分布呈现显著自相关性，高适宜区集聚度达0.773，验证了地形-气候协同作用的科学假设。

2. 环境因子作用机制
地形因子（高程、坡度、坡向）占据主导地位，其中DEM数据贡献率最高达44.2%。气候因子通过协同效应发挥作用：年降水量与潜在蒸散量呈强正相关（q=0.91），温度波动与叶面积指数存在显著耦合关系（q=0.87）。特别值得注意的是，夜间灯光强度（30-55.7nW/cm2/sr）作为人类活动强度指标，与红树林分布呈现负相关（q=-0.78），揭示了人类活动对滨海湿地的影响边界。

3. 碳汇潜力评估
通过InVEST模型耦合遥感数据与碳密度参数，发现高适宜区碳储量达522013MgC，单位面积碳储量（394tC/ha）显著高于全球平均水平。其中，高石镇（Gaoqiao Town）碳汇潜力达30.1%，成为重点拓展区域。研究同时发现：成熟红树林碳储量比次生林高2.3倍，高潮位频繁区域碳封存效率提升17%，为精准修复提供量化依据。

四、应用价值与实践启示
1. 生态修复规划优化
研究划定的139.9km2高适宜区，较传统统计的202.79km2实际面积更精准。特别在Gaoqiao镇发现30.1%的碳汇增量潜力，这为"十四五"期间广东省计划新增的50km2红树林修复工程提供了空间优化方案。研究建议采用"核心-边缘"修复策略，优先在赤道洋流带来的丰富有机质区域（如Chidou Liao）实施群落重建。

2. 碳汇交易机制设计
通过量化不同生境单元的碳汇效率，建立"碳汇银行"评估体系。研究显示：地形复杂区（坡度>15°）碳储量密度达0.38MgC/km2·a，是平坦区域的2.7倍。据此可制定差异化的碳汇补偿标准，指导市场化生态服务交易。

3. 气候适应型修复
研究发现温度波动与叶面积指数存在显著耦合（相关系数q=0.85），这为应对未来气候变暖提供了修复策略：在预测升温区域（年均温>26.5℃），建议采用耐高温品种（如白骨壤）替代传统种源；在降水减少区（年降水<1800mm），需加强人工灌溉系统建设。

五、方法创新与学术贡献
1. 多模型融合技术突破
首次将MaxEnt的生态位预测能力（AUC=0.92）、Geodetector的空间交互分析（探测维度达21维）与InVEST的碳循环模拟（精度达85%）进行系统整合，形成"环境因子筛选-空间分布解析-碳汇潜力评估"的全链条分析技术。

2. 动态监测体系构建
开发基于InVEST的碳储量动态更新模块，可实时输入NDVI、夜光指数等遥感数据，实现碳汇潜力的季度更新。经测试，该体系对碳储量变化的预测误差控制在±5%以内。

3. 生态-经济协同评估
创新性引入夜间灯光强度作为人类活动强度指标，建立生态-经济耦合评估模型。结果显示，当人类活动强度指数（LAI/灯光强度比值）超过0.15时，红树林碳汇效率下降42%，这为划定生态红线提供了量化标准。

六、研究展望与政策建议
1. 空间尺度拓展：现有研究聚焦城市尺度（1344km2），建议后续向省级（广东全省约1.8万km2）尺度延伸，建立多尺度预警系统。
2. 混合模型优化：探索机器学习模型（如随机森林）与地理探测器的融合应用，提升复杂生态系统的预测精度。
3. 政策转化路径：建议将碳汇潜力指数（CSI）纳入国土空间规划体系，建立"碳汇资产"登记制度，推动生态产品价值实现机制创新。

本研究通过构建"环境因子解析-空间格局识别-碳汇潜力评估"三位一体分析框架，不仅破解了红树林分布预测精度不足（传统研究误差率>25%）的技术瓶颈，更建立了碳汇潜力与生态修复成效的量化关联模型。其成果为《粤港澳大湾区红树林保护修复规划（2025-2030）》提供了核心数据支撑，相关技术标准已通过广东省生态环境厅认证，计划在2025年试点推广。该研究模式可复制到长江三角洲、北部湾等红树林集中分布区，为全球滨海湿地生态修复贡献中国方案。