印度红树林气候适应性差异研究：基于集成物种分布模型的沿海保护策略

针对气候变化下印度东西海岸红树林分布差异问题，研究人员采用8种算法的集成物种分布模型(SDM)，预测20种红树林在SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下的适生区变化。结果显示：西海岸适生区2040-2060年将缩减66-100%，东海岸三角洲系统虽具短期韧性但2100年高适生区将完全消失。该研究为制定差异化保护策略提供了科学依据。

　　

红树林作为热带海岸带的"生态工程师"，虽仅占全球森林面积<0.1%，却储存着最密集的蓝碳(blue-carbon)并支撑着1.2亿人的生计。然而气候变化与人类活动正使这些"海岸卫士"面临生存危机——全球约20%红树林已消失，剩余部分也以年均1-2%速度衰减。印度海岸线作为典型研究案例，其东西两岸呈现鲜明对比：西岸受限于西高止山脉形成狭窄条带，东岸则拥有恒河-布拉马普特拉河等形成的广袤三角洲。这种地理差异是否导致气候韧性差异？以往研究尚未给出量化答案。

国家植物研究所的研究团队在《Science of The Total Environment》发表论文，首次采用集成物种分布模型(Ensemble Species Distribution Modelling)对印度海岸红树林进行系统性评估。通过整合8种机器学习算法（包括表现最优的随机森林rf和支持向量机svm），构建了20种红树林的适生区预测模型，并模拟了SSP1-2.6（可持续发展路径）和SSP5-8.5（高排放路径）两种情景下2040-2100年的分布变化。

关键技术包括：1) 基于HadGEM气候模型的降尺度数据处理；2) 整合温度、土壤盐度等21个环境变量的多算法SDM建模；3) 采用真实技能统计量(TSS)和曲线下面积(AUC)进行模型验证；4) 东西海岸分区域对比分析。样本数据来源于泰米尔纳德邦和安得拉邦林业部门授权的实地调查。

研究结果

1. 模型性能：随机森林(rf)在多数物种预测中表现最佳（平均AUC=0.89），但不同算法存在物种特异性差异，如生物气候模型(bioclim)对木榄(B. gymnorrhiza)预测效果最差（AUC=0.51）。集成模型通过加权平均显著提升预测稳定性。

2. 基线分布格局：西海岸在马拉巴尔、卡纳拉和孔坎海岸存在局域性高物种丰富度热点；东海岸高适生区集中于胡格利河三角洲和戈达瓦里海岸，这与恒河-布拉马普特拉河系的沉积物输送直接相关。

3. 未来预测：

• 西海岸：2040-2060年间高适生区将急剧萎缩（SSP1-2.6缩减66%，SSP5-8.5达85-100%），2080-2100年在高排放情景下可能完全消失。
• 东海岸：虽三角洲系统初期（2040年）表现较强韧性，但到2100年所有高适生区都将消失，仅剩孙德尔本斯和马哈纳迪三角洲零散的低适生斑块。

1. 关键驱动因子：温度相关变量（特别是极端高温事件频率）和土壤特性（孔隙水盐度、沉积物有机质含量）是决定适生区变化的最敏感参数。

结论与意义
该研究首次量化了印度红树林的气候脆弱性存在显著东西海岸差异：东岸三角洲凭借河流输沙带来的营养缓冲效应具有短期适应性，但最终难逃气候胁迫；西岸则因地理约束和淡水缺乏更早面临崩溃风险。这一发现打破了"三角洲系统绝对稳健"的传统认知，揭示即使水力缓冲系统也存在临界阈值。

研究建议采取分级保护策略：1) 对西海岸实施紧急工程干预（如人工淡水补给）；2) 在东海岸建立气候避难所网络；3) 将孙德尔本斯列为国家级优先保护区。方法论上，集成SDM框架为全球红树林研究提供了新范式，其多算法加权策略有效克服了单一模型偏差。该成果不仅对印度海岸带管理具有直接指导价值，也为全球气候变化下的生态系统适应性研究提供了重要案例。