基于智能手机的珊瑚健康监测：公民科学视角下的珊瑚息肉覆盖率(PCI)定量评估新方法

珊瑚礁健康监测面临定量指标缺失和公众参与工具匮乏的难题。研究人员创新性提出珊瑚息肉覆盖率指数(PCI)作为定量指标，并开发基于深度学习的微信小程序CHA(vSCHM系统)，实现健康珊瑚(AUC 0.995)和白化珊瑚(AUC 0.969)的精准识别。该研究为公民科学参与珊瑚保护提供了标准化工具，推动珊瑚礁生态系统动态监测。

　　

珊瑚礁被誉为"海洋热带雨林"，支撑着全球25%的海洋生物多样性。然而随着海水温度上升和人类活动加剧，珊瑚白化现象正以惊人速度蔓延。传统监测方法如珊瑚覆盖率调查(RHI-HMRW)存在明显局限：既无法对单个珊瑚个体进行精准评估，又严重依赖专业人员实地考察。更棘手的是，当前缺乏能定量表征珊瑚健康状态的指标，导致保护行动往往滞后于生态破坏。

面对这一困境，海南大学热带海洋学院的研究团队开创性地提出珊瑚息肉覆盖率(Polyp Coverage Index, PCI)作为定量指标，并开发出基于智能手机的珊瑚健康评估系统(vSCHM)。这项发表于《Biological Conservation》的研究，首次将深度学习技术与公民科学理念相结合，为珊瑚保护提供了创新解决方案。

研究团队采用DeepLabV3+图像分割模型构建技术框架，通过5年西沙群岛珊瑚监测图像数据集进行性能增强训练。系统包含质量控制、检测和计算三大模块，其中检测模块对不同珊瑚和白化区域的分割精度较原始性能提升412.31%-519.205%。实验选用Pocillopora damicornis作为模式物种，在人工礁池和自然海域进行双重验证。

【建立珊瑚健康定量指标】
通过12个不同健康状态的P. damicornis样本，研究团队将PCI划分为5个等级：健康(PCI≥90%)、亚健康(70-89%)、应激(50-69%)、白化(10-49%)和死亡(<10%)。与叶绿素a含量检测结果对比显示，PCI能准确反映珊瑚生理状态。

【vSCHM系统验证】
在实验室内外验证集中，系统对健康珊瑚的识别AUC达0.995，白化珊瑚为0.969。特别值得注意的是，该系统成功克服了水下成像的光照干扰问题，在自然环境中保持稳定性能。

【讨论与结论】
该研究突破性地解决了珊瑚健康评估领域两大难题：一是首次建立可量化的PCI指标，填补了个体珊瑚动态监测的空白；二是开发的CHA小程序将专业监测技术转化为公众可操作工具，实现"科研级数据，大众化采集"。这种公民科学模式不仅能扩大监测范围，更以人均2.34美元的低成本颠覆传统监测模式。正如研究者所言，当每个潜水爱好者都能成为珊瑚健康的"诊断师"，全球珊瑚保护网络才能真正构建起早期预警体系。

研究同时指出，PCI指标与共生藻密度、钙化速率等生理参数的关联机制仍需深入探索。未来通过接入全球珊瑚观测网络，vSCHM系统有望成为气候变化背景下珊瑚礁适应性管理的重要技术支撑。这项技术突破不仅为生态保护提供了新范式，更彰显了公众参与在生物多样性保护中的核心价值。