气候变化下南苏拉威西海藻养殖的季节性生产动态：基于无人机与卫星遥感的整合分析

为解决气候变化对海藻养殖的影响问题，研究人员利用无人机(UAV)和卫星遥感技术，对印度尼西亚南苏拉威西的Kappaphycus alvarezii海藻养殖进行了季节性生产动态与环境因子关联研究。结果表明，盐度与波浪高度是影响产量的关键因素，Lasso和Ridge回归模型分别解释了79%和82%的产量变异。该研究为气候适应性养殖策略提供了数据支持，对可持续水产养殖发展具有重要意义。

　　

随着全球气候变化加剧，热带海域的水温、盐度和营养动态发生显著改变，这对依赖稳定环境的海藻养殖业构成严峻挑战。印度尼西亚作为全球最大的海藻生产国，其南苏拉威西省贡献了全国主要产量，但近年来季节性气候波动导致当地Kappaphycus alvarezii（经济型红藻）产量不稳定。传统养殖方式缺乏对环境因子的量化监测，难以预测气候变化对生产的影响。这一背景下，国内研究机构通过整合前沿地理空间技术，开展了开创性研究。

研究人员采用无人机(UAV)搭载多光谱传感器和RGB相机，以15.9cm和13cm的地面采样距离(GSD)对226公顷养殖区进行月度航拍，结合Sentinel-2等卫星数据获取海表温度(SST)、盐度、波浪等环境参数。通过机器学习算法构建Lasso和Ridge回归模型，解析2019-2024年季节性生产规律与环境因子的关联。

3.1 海藻养殖的空间分布模式与生产动态
无人机影像显示：雨季（12-2月）海藻集中分布于0-5m浅水区，过渡季（3-5月）向深水区扩展，干季（6-8月）呈现均匀分布。通过栽培绳长度与幼苗间距建立的产量估算模型表明，过渡季1（3-5月）产量最高（中位数809.02吨），显著高于西季风期（350.72吨）。

3.2 海洋环境因子的影响机制
盐度呈现强负相关性（r=-0.73），而波浪高度（r=0.44）与降雨（r=0.39）呈正相关。温度与风速存在近乎完美的负相关（r=-0.99），表明气候因子的协同作用。Lasso回归筛选出盐度和波浪高度为核心预测变量，解释79%产量变异；Ridge回归纳入全部变量后解释力提升至82%。

讨论与意义
该研究首次量化了季风转换期环境波动对海藻生产的影响阈值，发现盐度超过34.44时产量显著下降。通过无人机与卫星的协同观测，建立了可推广的气候适应性养殖模型，为优化种植周期（如避开高盐期）提供科学依据。技术层面，研究创新性地采用Agisoft Metashape软件处理航拍图像，结合GNSS控制点将水平精度控制在0.928m内，实现了养殖单元的厘米级定位。

论文发表于《Remote Sensing Applications: Society and Environment》，其价值在于：1）开发了低成本监测技术组合，适用于发展中国家沿海社区；2）揭示了环境因子交互作用对海藻生理的影响机制；3）为联合国可持续发展目标(SDG14)下的蓝色经济实践提供了示范案例。未来需扩大观测时空尺度，并整合藻类基因组数据以提升预测精度。