基于贝叶斯网络的佛罗里达珊瑚群落物理结构模式及其生态功能关联研究

佛罗里达珊瑚礁长期监测数据揭示群落结构新范式！研究人员通过分析2005-2020年146,557个石珊瑚(colony)在6,016个10-m2样带中的密度(density)、高度(height)、体积(volume)等9项物理属性，首次运用贝叶斯网络(Bayesian network)构建五类结构集群(cluster)，为评估珊瑚地形(coral topography)与生态系统服务(ecosystem services)的关联提供全新框架。

　　

珊瑚地形(coral topography)作为珊瑚礁核心资产的地位已获公认，但如何精准量化其物理特征仍是科学界亟待解决的难题。在佛罗里达礁带(Florida Reef Tract)开展的长达15年的珊瑚种群监测项目中，科研人员系统记录了2005至2020年间每个珊瑚群落的物种、数量、尺寸及局部死亡率等参数，累计获得涵盖146,557个石珊瑚(stony coral)的6,016条10平方米(10-m²)样带数据。

既往研究虽已解析单个珊瑚群落的密度(density)、高度(height)、占地面积(footprint)、体积(volume)和表面积(surface area)等独立参数，但未能整合这些指标来真实反映群落水平的礁体结构。本研究突破性地采用贝叶斯网络分析(Bayesian network analysis)，首次实现9项关键变量的同步比对，成功识别出具有相似珊瑚属性组合的5大类群(cluster)。通过后验概率(posterior probability)解析各类群特征，并结合优化情景模拟(optimization scenarios)，揭示了地理分区(subregion)、礁区(zone)和水深(depth)等环境因子对类群分布的调控规律。

这项创新性工作不仅构建了珊瑚物理结构的多维评价体系，更通过集群分析(clustering)将复合结构参数与生态系统功能(ecosystem function)、完整性(integrity)和服务功能(services)建立关联。所揭示的空间分布模式和生境特征，既为珊瑚礁保护划定了优先管理区(priority areas)，也为未来礁体结构演变提供了关键基线(baseline)。当气候变化持续威胁珊瑚礁生态的今天，这项研究犹如给礁体体检建立的"结构指纹库"，让科学家能更精准诊断珊瑚礁的健康状态。