渤海湾底栖生境图谱绘制：整合非生物与生物特征的首个生态系统管理框架

本研究针对中国渤海湾底栖生境缺乏系统性分类图谱的问题，通过整合地形、地质、水文等多源数据，创新性地采用"自上而下"（top-down）声呐测绘与"自下而上"（bottom-up）原位采样相结合的方法，首次绘制出包含20类生境的精细图谱。该成果为识别关键保护区域（如牡蛎礁群落Crassostrea gigas Communities）、规划渔业资源利用及评估人类活动影响提供了科学依据，对推动基于生态系统（EBM）的海洋管理具有重要实践价值。

　　

海洋底栖生境如同海底的"城市社区"，不同生物群落依据环境条件择邻而居。然而这片蓝色疆域的测绘却远落后于陆地——全球仅有5-10%的海底达到陆地制图精度。在渤海湾，尽管自1950年代起积累了大量生态数据，但零散的研究犹如拼图碎片，缺乏整合非生物（abiotic）与生物（biotic）特征的系统性图谱，严重制约了生态系统管理决策。这种知识空白使得牡蛎礁退化、潮滩破碎化等生态问题难以精准施策。

国家海洋信息中心的研究团队（Lu Yang, Wenhai Lu等）在《Scientific Reports》发表的研究，首次构建了渤海湾两级底栖生境分类框架。通过分析11,000平方公里海域的地形、沉积物和生物数据，他们不仅揭示了20类生境的空间格局，更发现耐受性物种Potamocorbula laevis与敏感物种Ruditapes philippinarum的共存现象，暗示着西北海域生态状况的改善。这项研究为平衡生态保护与资源利用提供了"海底导航图"。

研究团队运用三项关键技术：1）基于潮位线（mean high/low tide line）、透光带边界（photic zone boundary）和30米等深线的区域划分；2）利用PRIMER软件进行群落聚类分析（cluster analysis），通过SIMPROF检验确定优势群落；3）采用Tappin的生态位理论构建栖息地适宜性模型（BIOENV method），以80%适宜度阈值界定潜在分布区。所有数据均来自国家生态预警监测计划（2016-2023年）的215个站点采样。

生态特征与空间分布
研究将渤海湾划分为潮间带（littoral，占21%）、透光浅海带（infralittoral，60%）和无光近海带（circalittoral）。潮间带以富含营养的泥质底（94%）为主，孕育了Potamocorbula laevis等优势贝类群落；透光带西北部存在中国最大牡蛎礁生物成因底质（biogenic substrate）；而东部无光带的沙质区则是Amphioplus japonicus群落的理想栖息地。值得注意的是，南部潮间带因港口建设和水产养殖已出现生境碎片化。

不确定性分析
MODI^S L3数据4公里的分辨率可能低估透光带边界细节，而历史沉积物调查数据的时空不一致性带来底质分类挑战。栖息地模型将环境阈值设为均值±标准差，虽捕捉典型条件却可能忽略极端响应。图5显示，模型预测的适宜区远广于实际采样点分布，团队通过样本校准避免了过度 extrapolation（外推）。

管理应用价值
这张"海底地图"具有三重实践意义：1）定位关键保护对象，如提供鱼类庇护所的牡蛎礁（Crassostrea gigas Communities）和维系水鸟生存的盐沼（Spartina Communities）；2）识别经济物种热点区，如菲律宾蛤仔（Ruditapes philippinarum）栖息地适合可持续捕捞；3）优化监测网络，数据显示西部海域站点覆盖不足需加强调查。

这项研究开创性地证明，整合声呐测绘的广域优势与原位采样的生物细节，能有效破解海洋生境制图的精度困境。尽管存在数据空白，但建立的分类框架为动态更新奠定了基础。作者建议未来引入最大熵模型（MaxEnt）等机器学习方法，以更好捕捉物种-环境非线性关系。这项成果不仅为渤海湾的生态红线划定提供依据，其方法学框架更可推广至中国其他海域，助力实现"海洋生态命运共同体"的治理愿景。