平衡发展与碳储存：在社会生态因素驱动下渤海湾沿海湿地的时空异质性

《Remote Sensing Applications: Society and Environment》：Balancing Development and Carbon Storage: Spatiotemporal Heterogeneity of Bohai Bay's Coastal Wetlands Under Socio-Ecological Drivers

东中国海海岛藻（Sargassum honeri）自2015年起因气候变化和人类活动加剧频繁入侵韩国济州岛等沿海地区，造成水产养殖和生态环境严重破坏。本研究基于GOCI（2010-2021）与GOCI-II（2020-）高时空分辨率数据，通过改进机器学习模型（随机森林最佳）和实验室光谱测量，建立双传感器生物量密度（SBD）估算体系，实现连续监测与跨传感器数据一致性验证。结果表明：GOCI和GOCI-II在黄海-东海区域生物量估算中R2值达0.77-0.88，RMSE控制在67.78km2和0.052万吨级，为近实时监测和灾害预警提供了可靠工具。

　　Sargassum horneri，一种在东海（ECS）中引发“黄金潮”的海藻，自2015年以来每年都会流向济州岛和韩国半岛，给水产养殖地和沿海环境造成重大影响。为了有效应对这些跨境现象，不仅需要分布图的绘制，还需要对海藻生物量进行高频（<1天）的监测。本研究旨在识别GOCI和其后续版本GOCI-II在提供高时间分辨率观测方面的连续性，这些传感器能够提供每小时重叠的观测数据。通过使用现场生物量密度测量，我们建立了替代浮游藻类指数（AFAI）与Sargassum生物量密度（SBD）之间的二次多项式关系，并生成了相应的SBD地面真实图。机器学习模型，包括Fine trees、boosted trees和bagged trees，被训练使用八种GOCI和十二种GOCI-II的光谱带作为输入，地面真实SBD作为输出。其中，bagged trees模型在性能上表现最佳（GOCI：R2=0.70；RMSE=0.022 kg m?2；GOCI-II：R2=0.79；RMSE=0.016 kg m?2），并产生了最真实的空间分布模式。在模型预测后，通过汇总所有SBD≥0.1 kg m?2的像素，得到了Sargassum的面积过量和总生物量。尽管传感器特性和获取条件存在固有差异，但两种传感器的生物量分布显示了良好的跨传感器一致性（面积覆盖R2=0.77；RMSE=67.78 km2）和总生物量的高一致性（R2=0.88；RMSE=0.052百万吨）。总体而言，这一半自动框架确保了GOCI和GOCI-II之间的无缝连续性，使得在不同云条件下能够实现对Sargassum生物量的近实时估计，并提前检测到藻类爆发事件。我们的方法为东亚及其他受影响地区的海岸监测、灾害应对和政策导向的海洋管理提供了可转移且实用的工具。

Sargassum horneri是东海唯一引起“黄金潮”的物种，自2000年初以来，该物种被发现，随后在黄海（YS）中频繁出现。在2017年10月，大型Sargassum群落出现在山东半岛的水产养殖区，并在2017年12月逐渐向长江口迁移。近年来的研究探讨了Sargassum的起源和长期扩展，将其归因于气候驱动因素和人类活动带来的营养富集。这些研究追踪了东海中浮游Sargassum的来源，识别了源区和传输路径的年际变化。自2015年以来，大量Sargassum涌入韩国半岛的海岸，从每年1月至6月，这些藻类首先出现在中国东南沿海冬季。这些浮游藻类群落通常被海洋洋流运输到东海，并在济州岛的海岸积累，其影响尤为严重。在这一地区，Sargassum事件扰乱了水产养殖活动，破坏了近岸生态系统，并对沿海旅游业产生了负面影响。

根据韩国海洋与渔业部（MOF, 2023）的数据，从2015年至2023年，韩国水域共移除了超过51,000吨的Sargassum，其中2015年和2021年的移除量均超过15,000吨。济州海岸区由于其地理暴露度和生态脆弱性，在这些移除工作中占据了重要部分。尽管MOF目前利用实地调查和卫星影像进行监测，但仍没有能够实现连续监测和定量生物量估算的操作系统。鉴于这些事件频率和强度的增加，迫切需要一个能够实时跟踪Sargassum分布和生物量的系统。这样的系统对于及时响应和减轻生态及社会经济损失至关重要。

使用极轨卫星的海洋颜色传感器已被广泛用于Sargassum分布和生物量的短期和长期监测，因为它们能够提供广域覆盖和较短的重访周期（最低一天）。迄今为止，中等分辨率成像光谱仪（MODIS；Terra：2000–2023，Aqua：2002–2023）和中分辨率成像光谱仪（MERIS；2002–2012）主要用于Sargassum的监测。特别是MODIS在大西洋和东海中提供了关于Sargassum分布和生物量的最频繁信息（Hu et al., 2023；2025；Qi et al., 2017；Wang and Hu, 2016；Wang et al., 2018）。MERIS用于系统监测Sargassum的分布（Gower et al., 2005；Gower et al., 2006；Gower and King, 2011；Gower et al., 2013）。可见红外成像辐射套件（VIIRS）被用于长期监测大西洋中部的Sargassum范围（Wang and Hu, 2018）。哨兵-3海洋与陆地颜色仪器（OLCI；2016–2023）被用于监测赤道大西洋、加勒比海和墨西哥湾的Sargassum分布（Gower and King, 2019）。然而，这些海洋颜色传感器在短期和长期监测方面存在局限性。在短期监测方面，即使传感器的重访周期为一天，由于云层遮挡，每日监测仍不可行，因此使用这些传感器的监测大多为每月，而非每日。由于Sargassum群落可能在几小时内移动或消散，一天的最小重访周期往往不足以实现实时监测或快速响应。确保频繁的检测，无论短期还是长期监测，都可以提高监测的精度和准确性。尽管有长期的卫星观测数据，但此前没有系统利用卫星影像来监测和减轻这些周期性洪水事件的影响，这一空白凸显了需要可靠、高频且传感器一致观测的重要性。

地表静止海洋颜色成像仪（GOCI，2010年发射）及其后续版本GOCI-II（2020年发射）提供了填补这一空白的独特机会。这些静止传感器在东海和黄海中每天空拍多达10张图像，能够以500米（GOCI）和250米（GOCI-II）的空间分辨率精确追踪Sargassum的爆发动态。此前的研究利用这一能力来检测Sargassum的存在或范围，例如，Qiu et al.（2018）使用GOCI和多层感知器开发了一种自动方法来检测黄海中的Sargassum爆发；Kim et al.（2019）使用GOCI记录了黄海东部Sargassum范围的逐年增加；Shin et al.（2021）使用GOCI-II绘制了济州岛周围的Sargassum分布；Lee et al.（2023）评估了一种基于GOCI-II的每日和每小时监测系统；Song et al.（2023）开发了一种改进的轻量级U-Net模型，用于从GOCI中提取Sargassum。然而，这些研究主要集中在分布和覆盖方面，没有验证GOCI和GOCI-II之间Sargassum生物量估算的连续性和一致性，也没有展示一个可转移的框架，用于长期生物量监测。为了确保长期监测的可靠性，不仅需要保证数据的高时间容量，还需要确保多个传感器之间数据的连续性和一致性。为确认VIIRS的连续观测能力，这是MODIS的后续版本，Wang and Hu（2018）比较了VIIRS和MODIS在相同时间区间的每日和每月Sargassum覆盖估算。他们指出，尽管VIIRS估算的Sargassum覆盖低于MODIS，但其与MODIS的连续性得到了保证，因为VIIRS能够模拟出与MODIS匹配的空间模式。尽管GOCI-II与GOCI具有相似的光谱带，但其在灵敏度和空间分辨率上的差异仍然对一致生物量的提取构成了挑战。为解决这一问题，本研究首次评估并协调了两个任务之间的生物量估算，为从2010年至2030年的连续Sargassum监测奠定了基础。

在此背景下，本研究调查了GOCI和GOCI-II在东海中Sargassum生物量估算的连续性和可转移性。据我们所知，这是首次对使用静止海洋颜色影像进行的跨传感器生物量估算模型进行综合性评估。研究的四个主要目标包括：（1）评估时间匹配的GOCI和GOCI-II Rayleigh校正反射率产品的光谱一致性；（2）开发基于实验室光谱测量的生物量估算模型；（3）评估用于Sargassum生物量估算的机器学习模型的性能；（4）估算Sargassum的生物量。通过这些研究目标，我们旨在构建一个能够实现近实时、高频度生物量估算的可转移遥感框架，从而为东海地区的海岸监测、灾害应对和政策导向的海洋管理提供支持。