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为解决传统红树林恢复缺乏数据驱动、物种特异性策略的问题，研究人员开展基于分类区分度（Taxonomic Distinctness, TD）的关联规则挖掘研究，构建三阶段框架。结果表明 TD 高的物种更易共现，提升生态系统恢复力，为红树林恢复提供了可扩展的新方法。
红树林作为 “海岸卫士”，在固碳、抵御风暴潮和维持生物多样性方面功勋卓著。然而，气候变化、非法砍伐和污染等 “生态杀手” 正让全球红树林面临萎缩危机，印度的红树林也未能幸免，尤其是 IUCN 红色名录中的濒危物种如
Heritiera fomes、
Sonneratia griffithii等，其生存岌岌可危。传统的恢复策略常依赖广泛分布物种，却忽视了物种间的生态关联和分类区分度（Taxonomic Distinctness, TD），导致恢复效果有限，难以构建稳定的生态系统。
为破解这一困局，研究人员开展了一项极具创新性的研究，试图通过数据驱动的方法为红树林恢复提供科学精准的策略。不过文档中未明确提及研究机构名称。该研究成果发表在《Ecological Informatics》，为红树林保护领域带来了新的思路。
研究采用了多个关键技术方法：首先从多个权威数据库（如世界红树林数据库、印度森林调查局红树林覆盖评估报告等）收集印度 19 个河口的 34 种红树林物种共现数据，聚焦 IUCN 濒危物种；然后运用关联规则挖掘（Association Rule Mining, ARM）提取物种关联规则，通过支持度、置信度、提升度等客观指标过滤规则；再借助卡方检验和多重假设检验（如 Bonferroni 校正、Benjamini–Hochberg 校正）进行统计验证；最后引入基于 TD 的主观过滤指标，计算总分类区分度（Total Taxonomic Distinctness）对规则排序，确保筛选出具有高生态价值的物种组合。
研究结果
4.1 发生频率分析
通过对印度红树林数据集的分析，发现 hooghly - Matla 河口、Mahanadi 红树林和 Brahmani - Baitarani 河口是红树林多样性最高的区域。而Rhizophora apiculata、Exocoecaria agallocha等是研究区域内最常见的物种。这为后续研究提供了关键的基础数据，明确了重点保护和恢复的区域及常见物种。
4.2 客观指标结果
针对Heritiera fomes、Sonneratia griffithii等濒危物种，通过客观指标过滤后得到了一系列关联规则。例如，Heritiera fomes与Ceriops decandra、Kandelia candel等物种有强共现模式，置信度达 1 且提升度高，表明它们之间存在紧密的生态联系。统计验证显示，部分规则通过 Bonferroni 和 Benjamini–Hochberg 校正，具有统计学显著性，排除了随机关联的可能。
4.3 主观指标结果
基于 TD 的主观过滤发现，分类区分度高的物种组合更易频繁共现。如Aegialitis rotundifolia、Kandelia candel与Heritiera fomes的组合总 TD 值最高，且属于不同分类簇，体现了生态位分化和资源互补，有利于增强生物多样性。跨生态系统验证（印度东部红土区神圣林数据）也支持这一结论，表明 TD 在不同环境中对物种共现的影响具有普遍性。
研究结论与讨论
本研究构建了首个整合 TD 和 ARM 的数据驱动规则筛选框架，为红树林恢复提供了 “精准靶向” 的新策略。研究证实，TD 可作为物种选择的核心指标，高 TD 物种组合通过生态位分化减少竞争，提升生态系统恢复力。跨生态系统验证进一步凸显了该框架的普适性，可推广至其他森林、湿地等生态系统的保护。
对印度而言，该研究为其濒危红树林物种（如Sonneratia griffithii）的恢复提供了具体的物种搭配方案，例如优先选择与目标物种共现且 TD 高的伴生种进行协同种植。同时，研究强调数据驱动方法相较于传统策略的优势，能通过量化分析优化物种选择，避免单一物种依赖，为应对气候变化下的海岸带生态保护提供了科学依据。未来，若能结合卫星遥感和机器学习，该框架有望进一步提升红树林恢复的空间精准性，助力全球生态保护目标的实现。
