PAWI:首个高分辨率、多类别的泛北极湿地清单

《Journal of Environmental Management》:PAWI: The first high-resolution, multi-class, Pan-Arctic Wetland Inventory

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年10月04日 来源:Journal of Environmental Management 9.2

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   •首份覆盖整个泛北极地区、分辨率为10米的湿地清单。•北极湿地约占该地区陆地的20%。•在北极大部分地区,草炭湿地(fen)是植被覆盖湿地中的主导类型。•PAWI为气候、甲烷和保育研究提供了基线数据。引言北极湿地是范围广泛且生态意义重大的生态系统,约占该地区陆地面积的四分之一

  
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    首份覆盖整个泛北极地区、分辨率为10米的湿地清单。
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    北极湿地约占该地区陆地的20%。
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    在北极大部分地区,草炭湿地(fen)是植被覆盖湿地中的主导类型。
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    PAWI为气候、甲烷和保育研究提供了基线数据。

引言

北极湿地是范围广泛且生态意义重大的生态系统,约占该地区陆地面积的四分之一。这些景观是生物多样性、水文和碳循环的基础(Yuan et al., 2024)。湿地是有机碳的关键储库,调节着陆地与大气之间的温室气体通量。大多数北极湿地下方都分布着永久冻土层——一种冻结的土壤,它控制着水文、土壤稳定性和植被动态(López-Blanco et al., 2024)。因此,这些湿地的完整性与永久冻土的稳定性密切相关。随着北极的变暖速度达到全球平均水平的数倍,这些变化对北极湿地的范围及其相关的甲烷(CH4)排放产生了直接影响。
CH4在全球变暖潜能上远大于二氧化碳(以一百年为时间尺度),北极和北方森林湿地的自然CH4排放贡献不成比例地高(Parmentier et al., 2024)。虽然变暖与CH4释放增加之间的联系已得到充分证实,但由于湿地制图产品存在不一致性(Kyzivat and Smith, 2023),未来排放的规模仍不确定。而这种制图不一致的核心在于缺乏对北极地区湿地类别的区分。
湿地的多样性已在标准化分类系统中得到描述(Cowardin et al., 1979; National Wetlands Working Group, 1997),根据植被和水文特征将湿地分为泥炭沼、草炭湿地、沼泽、湿地草甸和开放水域等类别。在类别级别上的区分至关重要,因为不同湿地类别的功能差异显著。例如,草炭湿地由于养分可利用性更高且与地下水连通性更强,其CH4排放量通常高于泥炭沼;而湿地草甸则可能因水位波动而表现出强烈的季节性变化(Cui et al., 2024)。若缺乏类别级别的制图,分析可能会混淆这些功能性差异,导致对排放量的高估或低估。此外,北极湿地的丧失和变化还会产生连锁性的社会生态后果。北极各地区的原住居民依赖湿地生态系统进行捕鱼、狩猎和驯鹿放牧等自给性活动。在变暖情景下,这些功能的丧失或改变将威胁到食物和水资源安全、文化习俗以及北极定居点的韧性(Hjort et al., 2022)。
近期的研究已在北极部分地区的湿地制图方面取得了进展,但要么缺乏北极尺度的覆盖范围,要么无法在高空间分辨率下区分湿地类别(Hugelius and Barry, 2021; K?resdotter et al., 2021; Olefeldt et al., 2021)。加拿大湿地清单图(CWIM)通过多源数据融合和先进的分类算法,证明了大范围、类别级别制图的可行性(Mahdianpari et al., 2020a, 2020b, 2021),但在北极偏远地区仍存在空白。
因此,本工作的主要目标是制作首份完整的高分辨率泛北极湿地清单(PAWI)图。这种先进的制图方法旨在提供北极湿地详尽且一致的影像,可作为未来CH4收支研究、气候脆弱性评估以及科学家、原住民社区、保育团体和规划者应对快速北极变化的决策基础。

章节摘要

材料与方法

PAWI工作流程(图S 1)使用了由一系列卫星和辅助数据集捕获的信息,包括哨兵一号(S1)合成孔径雷达(SAR)和哨兵二号(S2)光学影像、ALOS PALSAR-2以及北极数字高程模型(ArcticDEM)。这些数据被输入到机器学习(ML)随机森林(RF)模型中,以在整个北极研究区域内识别五种湿地类别,包括泥炭沼、草炭湿地、沼泽、湿地草甸和开放水域。

湿地分类

PAWI采用基于像元的随机森林(RF)分类方法(Breiman, 2001),与此前用于CWIM的基于对象的湿地分类方案有所不同(Mahdianpari et al., 2021)。选择基于像元的分类方法是因为其在大规模湿地分类中的相关性和有效性,且计算限制较少。虽然基于对象的分类可以提供有意义的对象,但基于像元的方法仍然适合捕捉精细的细节以及

分类精度

最终PAWI图的总体精度(OA)为89%,Kappa系数为0.86。在各植被覆盖湿地类别中,水体类别的PA值最高,为0.99;泥炭地(泥炭沼和草炭湿地)的PA值为0.84(图3)。UA值最高的类别依次为水体、沼泽和湿地草甸,分别为0.93、0.92和0.91。对于水体类别,PA与UA之间的差异表明存在一定程度的非水体类别被错误纳入,可能发生在山区——那里的阴影可能被误分类为水体。泥炭沼和草炭湿地的UA和PA值较为均衡。

贡献

据作者所知,PAWI代表了首份高分辨率湿地分类图的完成,该图描述了整个北极地区泥炭沼、草炭湿地、沼泽、湿地草甸和开放水域的范围和位置。该图利用多传感器卫星影像、多种环境数据集和机器学习建模制作而成,最终制图产品的总体精度为89%,显示泛北极地区约12%为植被覆盖湿地,约20%包含内陆水域。希望该

结论

PAWI提供了首份以10米空间分辨率进行的全北极类别级别湿地分类,涵盖了CAFF北极陆地上的泥炭沼、草炭湿地、沼泽、湿地草甸和开放水域。该尺度的类别级别信息为湿地管理、CH4收支建模、气候脆弱性评估和保育规划提供了有用的基线信息。它还可以作为数据匮乏的北极社区的高分辨率数据来源。
误分类最常发生在湿地类别之间

CRediT作者贡献声明

Masoud Mahdianpari: 写作——审阅与编辑,写作——初稿撰写,资金获取,形式分析,数据管理,概念构思。Fariba Mohammadimanesh: 写作——审阅与编辑,写作——初稿撰写,形式分析。Michael Allan Merchant: 写作——审阅与编辑,形式分析。Jean Granger: 形式分析,写作——审阅与编辑。

利益冲突声明

作者声明,他们没有已知的竞争性经济利益或人际关系可能对本论文中报告的工作产生影响。
Masoud Mahdianpari|Fariba Mohammadimanesh|Michael Allan Merchant|Jean Granger
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