中国滨海盐沼景观格局演变与碳动态：驱动机制及生态修复启示

针对中国滨海盐沼景观格局演变机制及其碳汇功能评估的科学空白，中国科学院团队整合多源遥感与机器学习技术，揭示了1985-2019年间人类活动主导的盐沼退化（72%原生种损失）与外来种互花米草（Spartina alterniflora）680倍扩张的时空异质性，量化了68.1 Mt CO2净排放与11.1 Mt CO2碳汇的动态平衡，为蓝碳生态系统精准修复提供决策依据。

　　

滨海盐沼作为重要的蓝碳生态系统，在全球碳循环和海岸带防护中扮演着关键角色。然而随着城市化进程加速，中国沿海地区在过去35年间经历了大规模的围垦活动，导致盐沼面积锐减59%，其中原生植被芦苇（Phragmites australis）和碱蓬（Suaeda salsa）损失尤为严重。与此同时，为促淤造陆引入的外来物种互花米草（Spartina alterniflora）却呈现爆发式扩张，这种此消彼长的格局变化不仅影响生物多样性，更通过改变土壤有机碳库深刻影响着区域碳收支平衡。尽管已有研究关注局部区域的盐沼动态，但全国尺度的景观格局演变规律、驱动机制及其碳效应仍缺乏系统认知，这严重制约着"双碳"目标下滨海湿地修复策略的制定。

针对这一科学问题，中国科学院的研究团队在《Geography and Sustainability》发表最新成果，通过整合1985-2019年多期Landsat和Sentinel-2遥感数据（空间分辨率10-30m），结合标准距离椭圆（SDE）和香农多样性指数（SDI）等景观生态学指标，首次在全国尺度解析了盐沼分布的时空异质性。研究采用XGBoost机器学习算法量化了人类干扰与气候因子的相对贡献，并基于物种-区域特异性的土壤碳储量数据（Cstock）和碳汇能力（Cseq），构建了盐沼变化与CO₂排放/吸收的定量关系模型。

在技术方法层面，研究团队创新性地构建了"三位一体"分析框架：通过景观指数刻画盐沼斑块形态（如面积加权平均形状指数AWMSI）、利用100×100km渔网格网提取环境因子（年均温、降水）与人为压力指标（夜间灯光指数、GDP），采用扰动指数（DI）量化土地利用强度；基于XGBoost的特征重要性排序揭示驱动机制；最后结合IPCC方法学估算碳通量，其中互花米草的碳汇参数采用长江口实测数据，芦苇碳库则引用渤海湾研究成果。

研究结果揭示出四大核心发现：

1. 景观格局演变：标准距离椭圆分析显示盐沼分布重心持续南移，2019年椭圆面积较1985年扩大71%。斑块数量（NumP）在2010年后显著回升，反映生态保护政策成效，但互花米草的单优群落导致香农均匀度指数（SEI）下降40%。
2. 驱动因子解析：XGBoost模型显示人类扰动（贡献度38.7%）是主导因素，其中围垦导致北部盐沼碎片化，而长三角地区GDP增长与盐沼NDVI呈显著负相关（R²=0.72）。气候因子中，年均温对闽江口盐沼生产力的解释力达64%。
3. 碳收支失衡：历史累计79.1 Mt CO₂排放中，山东（占32%）和芦苇损失（占74%）是主要贡献者；而互花米草扩张虽带来11.1 Mt CO₂碳汇，仅抵消14%的排放量。
4. 区域异质性：黄河三角洲呈现"原生种退却-外来种入侵"的替代模式，而长江口通过生态工程实现了麃草（Scirpus mariqueter）群落的局部恢复。

讨论部分着重指出三个关键科学启示：首先，盐沼修复应实施"南北分治"策略——北部重点保护现存芦苇湿地，南部加强互花米草治理后的原生植被重建。其次，提出的"景观格局-碳汇功能"耦合模型证实，每增加10%的斑块连通性可提升碳储量2.3 Mg C/ha。最后，研究建议将盐沼碳汇纳入省级NDC（国家自主贡献）清单，特别是上海地区通过湿地修复已实现0.33 Mt CO₂/年的额外固碳能力。

这项研究不仅填补了中国滨海蓝碳数据库的空白，更创新性地将机器学习应用于生态格局归因分析。随着《互花米草防治专项行动》的实施，该成果可为评估生态修复的碳补偿潜力提供基准值，也为全球三角洲地区的可持续发展提供了"自然解决方案"的中国案例。未来需结合无人机高光谱技术，进一步厘清微地形-水文-植被的互作机制，以支撑精准化的碳中和湿地管理。