在中国广东地区，基于人类活动与气候情景分析外来红树林与本地红树林之间可能出现的冲突：一种空间评估框架

《Ocean & Coastal Management》：Mapping potential conflicts between exotic and native mangroves under human and climate scenarios: A spatial assessment framework in Guangdong, China

　　•研究人员构建了一个综合框架，用于评估外来红树林与本地红树林之间可能存在的空间冲突。•人类活动，尤其是城市化建设，使红树林的适宜生境相比自然状态减少了17.0%至66.6%。•通过PCI分析，湛江和阳江的东北部海岸被确定为潜在的冲突重点区域，为制定针对性的治理策略提供了科学依据。

引言
红树林是生长在热带和亚热带海岸潮间带的木本植物群落，属于一种独特的沿海湿地生态系统（Giri等人，2011；Maurya等人，2021）。作为陆地与海洋环境之间的重要生态界面，红树林提供了诸多不可或缺的生态系统服务，包括稳定海岸线、减弱海浪冲击、保护海岸、维护生物多样性以及固碳作用（Alongi，2014；Donato等人，2011；Friess等人，2019；Morris等人，2023）。尽管具有极高的生态价值和社会经济价值，但红树林仍是全球范围内受威胁最严重的沿海生态系统之一，它们面临着人类活动和生物入侵带来的多重压力（Biswas等人，2018；Goldberg等人，2020；Leal和Spalding，2024；Rull，2022），同时还需应对与气候相关的极端事件以及海浪和风暴冲击、海平面上升、沉积物变化等沿海过程带来的影响（Dai等人，2024；Liang等人，2025；Luo等人，2026；Xiong等人，2026）。研究显示，从1985年到2020年，全球红树林面积减少了21.6%（Ju等人，2025）。

为扭转红树林退化的趋势，人们常常利用生长迅速、繁殖和扩散能力强且表型可塑性高的外来红树林进行恢复工作（Pan等人，2021；Tian等人，2010）。然而，使用外来红树林会带来一个关键的生态权衡：虽然它们的快速生长有助于稳定海岸并实现大量固碳，但这种强劲的生长势头也会引发竞争排斥现象。具体而言，S. apetala茂密的树冠会减少下层植被的光照，其化感作用还可能进一步抑制本地幼苗的生长。这两种机制会导致群落结构同质化，增加生态系统的脆弱性，并降低生产力（Chen等人，2013；Hong等人，2021；Li等人，2017；Peng等人，2025），从而使原本出于良好初衷的恢复工作变成潜在的入侵途径。此外，外来红树林的扩张还会破坏具有商业价值的底栖渔业资源（如鱼类、虾类和蟹类）的生存环境，进而威胁到依赖本地生态系统服务的沿海社区的生计以及区域经济的稳定（Kusmana，2018；Lin等人，2021；Numbere，2019）。这种社会生态学上的双重问题对现有的沿海空间规划政策提出了挑战，表明对于外来红树林，不应采取一刀切的根除措施，而应根据其具体的生态影响以及与本地保护目标的冲突，进行有针对性的风险评估和差异化管理。

目前，外来红树林物种及其相关植物的扩张日益引起全球沿海管理领域的关注（Augusthy等人，2024；Biswas和Biswas，2019；Jeschke等人，2022）。例如，为稳定海岸而引入夏威夷的红树种Rhizophora mangle，因改变了底栖环境而威胁到了当地的特有水鸟物种（Demopoulos和Smith，2010）。同样，为控制海岸侵蚀而引入尼日利亚的Nypa fruticans，使其分布区域内的本地红树林面积减少了12%（Nwobi等人，2020）。这些全球案例都表明，那些为沿海防护而引入的物种可能会成为与本地生态系统竞争的空间入侵者。在中国，为恢复红树林而大规模引入的S. apetala和L. racemosa也呈现出类似的全球趋势，引发了类似的生态冲突。

自1985年和1999年分别首次引入中国后（Lu和Liao，2019），这些外来物种在中国的数量迅速增长。到2020年，中国的S. apetala种植面积已达2968公顷，占全国红树林总面积的11.0%（Zhao等人，2022），而L. racemosa的种植面积则为104.3公顷（Zhao等人，2024）。值得注意的是，曾有一段时间S. apetala占据了中国所有红树林重新造林区域的95%（Ren等人，2009）。虽然大规模应用外来红树林为中国红树林面积的净增长做出了重要贡献，但同时也加剧了长期的生态入侵风险（Augusthy等人，2024；Gu等人，2019；Ren等人，2009）。因此，预测外来红树林的潜在分布，尤其是它们侵入本地红树林生境的可能性，对于评估其生态影响以及制定有效的红树林保护和管理策略至关重要。

物种分布模型是一种通过量化物种与环境之间的关系来预测物种潜在空间分布的有效工具（Hodapp等人，2023；Zhai等人，2024）。尽管存在多种建模算法，但本研究选择最大熵模型进行应用，主要基于两个考虑因素。首先，即使物种的观测记录较少，最大熵模型仍能保持较高的预测精度和稳定性（Phillips等人，2006；Yi等人，2017；Zhang等人，2019；Zheng等人，2016），鉴于L. racemosa的观测记录仅有58条，这一优势尤为重要。其次，最大熵模型在沿海生态管理领域有着良好的应用记录（Ray等人，2025），比如用于评估全国范围内的红树林恢复潜力（Hu等人，2020）以及在不同气候变化情景下识别红树林保护区（Zhang等人，2025）。这种模型的稳健性和适用性与我们研究的核心目标十分契合，即评估外来红树林与本地红树林之间的空间生态冲突，从而为制定针对性的沿海管理策略提供依据。

不过，目前最大熵模型在红树林管理中的应用还存在两个主要局限性。首先，大多数研究主要侧重于对红树林整体生境适宜性的建模，将红树林视为一个统一的群体，没有区分本地红树林物种与外来红树林物种在生态响应方面的差异。更为关键的是，目前还没有研究探讨过本地红树林与外来红树林之间的空间重叠区域以及潜在的冲突地带。其次，虽然现有模型能够广泛预测由气候变化带来的生境适宜性变化，但大多未能充分考虑人类活动对这些变化模式的干扰。先前的研究已经指出，水产养殖等活动是导致红树林丧失和退化的主要驱动因素（FAO，2023；Ilman等人，2016；Wang等人，2021）。在人类活动改造严重的沿海地区，如果忽视人类活动的干扰因素，不仅会导致对适宜生境范围的过高估计，还会使保护规划出现严重偏差。将有限的恢复资金投入到那些“生物上适宜”但“社会经济上不可行”的区域，必然会引发严重的土地利用冲突和规划失败。因此，迫切需要一个以风险为导向的框架，将人类活动干扰与物种间的特定冲突结合起来，为红树林的差异化管理提供指导。

为弥补沿海管理和空间建模方面的这些不足，本研究开发了一种全新的、以风险为导向的空间评估框架，该框架将生境适宜性建模与针对红树林生态系统的以冲突为导向的空间优先级划分相结合。这一框架突破了传统的静态生境适宜性绘制方法，能够系统地评估在自然状态、人类活动干扰以及气候变化情景下的生境变化，并创新性地引入了潜在冲突指数，用于明确量化外来红树林与本地红树林之间的空间重叠情况。本研究以中国广东省为研究对象，具体目标是：（1）确定影响红树林分布的主要自然因素和人为因素；（2）评估人类活动对生境适宜性的影响；（3）划定外来红树林可能对本地生态系统构成威胁的高冲突区域；（4）制定针对性的管理策略以减轻这些风险。最终，这些研究成果将为在实现宏伟的恢复目标的同时保障本地生态系统的完整性提供重要的科学依据，也为全球沿海地区的风险导向型管理提供可借鉴的经验。

研究区域
广东省的沿海地带位于北纬20°13′至24°14′、东经109°39′至117°18′之间，海岸线长度超过4000公里。该地区属于亚热带 - 热带季风气候，气候温暖潮湿，降雨主要集中在4月至9月期间（Liu等人，2025）。这里的年平均气温在21.3℃至28.3℃之间，海表温度在21.8℃至23.7℃之间，年降水量则在1500毫米至2000毫米之间（Li等人，2021）。

模型性能
首先，通过随机分区法进行10次重复试验，根据AUC值来评估模型性能（见图4）。在所有情景下，本地红树林和外来红树林的训练集和测试集AUC平均值均超过0.9，交叉验证误差低于2%，这说明模型的预测性能十分稳健且稳定。随后，使用与主分析相同的参数设置，通过ENMeval方法进行了空间块交叉验证。空间块验证的结果显示，对于所有红树林物种而言，距离海岸线的远近和高程都是关键的预测因子，这表明地形因素在决定广东省红树林的大尺度分布格局中起着主导作用。虽然气候因素会影响较大的纬度范围内的分布模式（Zhang等人，2021），但由于广东省沿海地区的气候较为均匀，温度变化较小（见图15），因此局部气候因素的约束作用较弱。这样一来，地形因素和海洋因素便成为决定红树林分布的主要因素，使得红树林在某些区域聚集分布。

结论
外来红树林，尤其是S. apetala和L. racemosa，对其它本地红树林生态系统的威胁日益严重。为了解决这一问题，我们开发了一种以风险为导向的评估框架，用于区分中国广东省的一般生境适宜性区域与潜在的空间冲突区域。该框架结合了物种生境适宜性分析、多种气候和人类活动干扰情景模拟以及空间冲突识别，弥补了传统静态生境预测方法的不足。

作者贡献说明
刘璐瑶：撰写原文初稿，参与文章审阅与修改。孙佳：进行正式分析，参与文章审阅与修改。侯志伟：负责概念设计、方法研究、项目监督，以及文章审阅与修改。杨贤坤：参与文章审阅与修改。张春霞：负责资源协调工作。杨吉：承担项目监督职责。荆文龙：负责资源协调及项目监督工作。江桐：负责资源协调及项目监督工作。舒思静：负责数据整理工作。尹晓玲：参与文章审阅与修改。李子康：参与文章审阅与修改。周成虎：

利益冲突声明
作者声明不存在任何可能影响本文研究结果的已知财务利益冲突或个人关系。

致谢
本研究得到了以下机构的支持：国家自然科学基金（42301536、42271479）、广东省科技计划项目（2024B1212080002）、广东省科技计划项目（2023TQ07H628）、广东省科学院青年人才项目（2024GDASQNRC-0110）、南方海洋科学与工程广东省实验室（广州）首席科学家项目（GML2022005）以及广东省自然科学基金（2024A1515012223）。

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