水文调控下潮沟形态对碱蓬生境适宜性的约束
《CATENA》:Tidal creek morphological constraints on Suaeda salsa habitat suitability under hydrological regulation
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时间:2026年08月27日
来源:CATENA 6.6
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•遥感、MaxEnt与Delft3D联合研究生境与形态动力变化。•修复减少了潮汐沟道面积,但增加了分支与网络复杂度。•碱蓬的恢复日益集中在潮汐沟道附近。•潮汐沟道面积与弯曲度界定了生境适宜性的定量阈值。•水流调控可引导潮汐沟道调整朝向修复目标。引言河口盐沼湿地是陆海之间的关键
•遥感、MaxEnt与Delft3D联合研究生境与形态动力变化。•修复减少了潮汐沟道面积,但增加了分支与网络复杂度。•碱蓬的恢复日益集中在潮汐沟道附近。•潮汐沟道面积与弯曲度界定了生境适宜性的定量阈值。•水流调控可引导潮汐沟道调整朝向修复目标。引言河口盐沼湿地是陆海之间的关键过渡带,提供风暴潮防护、水质净化、为野生动物提供栖息地以及支撑全球蓝碳平衡等重要生态服务功能(Canuel and Hardison, 2016; Schéré et al., 2023)。在气候变化与人类活动的共同压力下,全球河口湿地面临严重威胁(Dachs et al., 2024)。湿地退化导致先锋植物群落栖息地丧失与碎片化,而这些先锋植物是主要的初级生产者,其定殖与扩张既是湿地恢复的起点,也是衡量湿地恢复的重要指标(Cao et al., 2022)。潮汐沟道网络是滨海湿地物质输运的主要通道,强烈塑造了盐沼植被生境与空间格局(Schwarz et al., 2022; Zhang et al., 2019)。许多研究报道了潮汐沟道形态与湿地植被格局之间的密切联系(Sun et al., 2026)。在潮汐作用下,潮汐沟道驱动沼泽平台与外界之间的水盐交换,涨潮时海水进入湿地,落潮时积水和盐分排出,这一过程形成了湿地内部的水分与盐度梯度(Zheng et al., 2018; Zheng et al., 2017a; Zheng et al., 2017b)。距潮汐沟道较近的区域通常具有更好的土壤水分与盐度条件,碱蓬等植物的密度、覆盖度和生物量通常更高;而距潮汐沟道较远的区域往往水文连通性较差,存在盐分积累和干旱胁迫,可能导致植被衰退(Zhong et al., 2025)。潮汐沟道密度、弯曲度和面积等形态指标是影响植被分布的关键因素。潮汐沟道网络的结构复杂度可以改变水盐交换效率,同时也可作为种子扩散的廊道,引导植被扩张(Wu et al., 2023)。盐沼对尺度和形态的响应可能具有强烈的非线性特征,微小变化即可改变系统功能,因此修复目标应采用适宜范围和阈值,而非简单的线性关系(Donatelli et al., 2020)。地貌格局也可以为生态系统转变提供早期信号,并支持基于遥感的阈值检测(Fivash et al., 2023)。潮汐沟道网络的形态并非固定不变,而是通过潮汐和径流等水动力学过程以及泥沙输运和植被生长等过程的共同作用,随时间演化形成(Changkuan et al., 2018; Zheng et al., 2017a)。潮汐是控制潮汐沟道侵蚀、沉积和长期变化的主要驱动力。强潮汐动力往往形成宽阔深邃的主沟道,潮汐的空间差异可以塑造沟道发育与网络结构(Rossi et al., 2016)。许多研究表明植被与地貌之间存在生物地貌反馈作用,这些反馈可以在景观尺度上重塑河口潮汐沟道格局(Temmink et al., 2022; Xie et al., 2023)。理解潮汐如何控制潮汐沟道形态动力变化是预测未来湿地变化和指导生态管理的基础。水动力-泥沙耦合数值模型被广泛用于模拟潮汐沟道演化,可以量化不同情景下的动态响应(Guo et al., 2014; Rossi et al., 2016)。将物理过程模型与生态响应模型联系起来的研究仍然有限,这使得全面评估潮汐沟道调整如何影响植被恢复变得困难。在河口-海岸界面还存在观测与模型之间的尺度鸿沟,潮汐、泥沙与生态过程之间的耦合反馈仍难以在单一框架中表征,这限制了修复成效的预测性评估(Ward et al., 2020)。连接水文过程、地貌与生态响应是理解和指导湿地修复的核心。生态位模型可以将物种出现数据与环境变量关联,识别与生境适宜性相关的主要因素(Cui et al., 2025; Mahmoodi et al., 2022)。而水动力-形态动力学模型可以模拟工程措施引起的地形变化。基于这些工具,本研究建立了顺序诊断-设计框架。首先应用生态位模型,识别与碱蓬生境适宜性关联最紧密的潮汐沟道形态变量,并推导生态阈值。然后使用水动力-形态动力学模型,检验调整主潮汐沟道入流断面宽度是否能够使潮汐沟道形态向这些范围转变。该顺序框架提供了一种结构化的、基于过程的方法,支持生态学指导的河口湿地水地貌调控。辽河口拉姆萨尔湿地是中国北方的典型河口湿地,自20世纪80年代以来,养殖池塘开发等人类活动导致潮汐沟道网络退化、水文连通性降低,进而导致先锋植物碱蓬萎缩和栖息地破坏(Chen et al., 2022)。碱蓬是辽河口湿地盐沼生态系统中的典型耐盐先锋植物和关键基础物种,它有助于稳定泥沙、促进泥沙沉积,并为鸟类提供重要的繁殖和觅食栖息地。碱蓬的恢复影响植被重建,也影响水鸟繁殖和栖息地质量。遗鸥在繁殖季节经常在碱蓬盐沼中筑巢,它需要一定的植被覆盖作为庇护和缓冲,同时也偏好低矮稀疏的植被以保持良好的可视性和移动空间,并降低高潮或强浪时巢穴被淹没的风险。NDVI值过高可能代表密集闭合的植被,不应被视为更优的繁殖栖息地,应采用代表碱蓬覆盖度和结构的稳定NDVI范围来界定潜在栖息地。研究表明,遗鸥的巢址选择与碱蓬的覆盖度、高度和空间格局有关,水文条件和人为干扰也会影响繁殖适宜性(Chang et al., 2022; Liu et al., 2009)。养殖退出至湿地修复已经实施,但关于如何优化潮汐沟道结构以更有效、更自然地促进碱蓬恢复,仍缺乏明确的科学支持。以碱蓬为关键目标,识别其水地貌约束条件并提出操作性修复路径的研究,可以改善盐沼恢复,同时提升鸟类栖息地质量。本研究以碱蓬生境适宜性作为主要生态目标,同时兼顾遗鸥繁殖栖息地作为次要保护效益。我们建立了整合遥感、MaxEnt和Delft3D的观测-诊断-情景评估框架,以识别与碱蓬生境适宜性相关的潮汐沟道形态变量,并从MaxEnt响应曲线中推导生态阈值。这些生态阈值随后作为初步管理基准,通过情景模拟评估入流断面宽度调控能否使潮汐沟道形态向与更高碱蓬生境适宜性相关的条件转变,这为辽河口湿地及类似湿地的生态学指导的水地貌调控提供了科学依据。总体技术流程如图1所示。各节内容研究区与数据来源辽河口湿地位于辽东湾北部(图2),是中国最北端的河口湿地,地处北温带季风气候区,其优势植被包括芦苇和碱蓬。本研究使用Google Earth Engine(GEE)获取2020年和2024年生长季的Sentinel-2A影像,用于制图潮汐沟道特征和植被的空间格局。影像经过云掩膜和大气校正处理。遥感与GIS方法本研究使用Sentinel-2遥感影像和ArcGIS 10.2目视解译,提取了辽河口湿地2020年和2024年的潮汐沟道矢量数据。我们量化了潮汐沟道长度、密度、数量、频率、弯曲度、面积和直线长度,并使用α、β和γ连通性指数来描述潮汐沟道网络结构(表1)。我们将潮间带区域划分为1000 m × 1000 m网格,统计各网格中的潮汐沟道指标,并将其作为……潮汐沟道网络与碱蓬的时空演变从2020年到2024年,潮汐沟道总面积从19.86 km2减少至18.29 km2(?8%),沟道数量从595条增加至760条(+28%),总长度从287.86 km增加至338.15 km(+17%),直线长度从271.99 km增加至315.29 km(+16%),整体呈现面积萎缩、沟道数量增多且沟道长度增加的趋势(图4a)。2020年和2024年潮汐沟道分布的对比显示,大部分新分支出现在……潮汐沟道形态与碱蓬生境适宜性2020年至2024年观测到的潮汐沟道形态与碱蓬分布的协同变化为研究与更高生境适宜性相关的水地貌条件提供了实证基础。本节讨论了已识别生态阈值的生态意义、年际变化及其对修复管理的启示。在养殖退出和湿地修复项目下,潮汐沟道网络和碱蓬……结论本研究建立了将遥感、MaxEnt生境适宜性诊断和Delft3D水动力-形态动力学模拟相联系的顺序观测-诊断-情景评估框架,以研究辽河口湿地潮汐沟道形态与碱蓬生境适宜性之间的空间关联。从2020年到2024年,潮汐沟道网络呈现面积减少、分支增加和结构复杂度升高的特征,与碱蓬扩张和……CRediT作者贡献声明Xu Deshen:论文撰写—审阅与编辑、初稿撰写、方法论、调查研究、正式分析、数据整理。Song Fei:论文撰写—审阅与编辑、监督指导、项目管理、经费获取、概念设计。Cao Chenchen:验证。Li Haifu:资源、数据整理。Liu Yi:软件。Wu Haoyu:验证、调查研究。Wei Chao:数据整理。Zhang Kaiwen:可视化、数据整理。Pu Shengyan:监督指导、论文撰写—审阅与编辑。Su Fangli:利益冲突声明作者声明不存在可能影响本文工作的已知经济利益或个人关系冲突。致谢本研究受国家自然科学基金(项目编号32301469)和国家重点研发计划(项目编号2022YFF1301004)资助。作者感谢编辑和匿名审稿人的建设性意见和建议,这些意见和建议极大地改进了本文。同时感谢所有在本文准备过程中提供帮助和有益反馈的同事。Xu Deshen | Song Fei | Cao Chenchen | Li Haifu | Liu Yi | Wu Haoyu | Wei Chao | Zhang Kaiwen | Pu Shengyan | Su Fangli
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