整合地理空间技术与原位测量，用于热带泥滩环境中海岸生物指示物种海马齿（Sesuvium portulacastrum）的预测分布建模

《Aquatic Botany》：Integrating geospatial technologies and in-situ measurements towards predictive distribution modelling of the coastal bioindicator species, Sesuvium portulacastrum, in tropical mudflat environment

【字体：大中小】 时间：2026年09月07日 来源：Aquatic Botany 2.3

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　　 •通过海岸湿地生物指示物种评估生态健康•遥感地理信息系统、实地数据和机器学习整合用于预测性栖息地建模•淹没模式和植被结构调控物种分布格局•生态健康指数确定优先开展针对性修复的区域引言泥滩或潮间带是重要的热带海岸湿地，具有巨大的初级生产力潜力和生物多样性潜力。这些低缓倾斜的区域

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通过海岸湿地生物指示物种评估生态健康
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遥感地理信息系统、实地数据和机器学习整合用于预测性栖息地建模
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淹没模式和植被结构调控物种分布格局
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生态健康指数确定优先开展针对性修复的区域

引言

泥滩或潮间带是重要的热带海岸湿地，具有巨大的初级生产力潜力和生物多样性潜力。这些低缓倾斜的区域位于河口和海湾等低地遮蔽地区的边缘，在潮汐作用下水体淹没与暴露经历每日循环（Nayak等2018年）。这些生态过渡带栖息地富含有机质，而有机质又有助于微量金属（Pb、Cd、Cu等）的富集，这归因于来自海洋和陆地来源的细粒度沉积物以高速率沉积（Siraswar和Nayak2011年）。泥滩将大量大气CO₂以固定方式封存，其沉积物可作为有效的碳汇，从而降低全球温室效应潜力（Datta等2024年）。尽管其处于缺氧条件和复杂的流体动力学环境，但泥滩形态由植被斑块组成，并被交织的潮汐水道和入口网络切割（Foster等2013年，Jain等2022年）。泥滩在支撑多样的大型植物、鱼类物种和底栖动物方面发挥着至关重要的作用；从而吸引众多迁徙性涉禽，并为本地鸟类提供繁殖和筑巢地形（Dissanayake等2018年，Datta等2021年）。覆盖着红树林的潮间带通过减轻热带气旋和海岸侵蚀的破坏性影响，充当天然防御屏障（Jain等2022年）。

近年来，印度东部泥滩生态系统更易受到快速侵蚀的影响；风暴潮、由于水动力学变化导致的海岸洪水、海平面上升、建成区扩张、海滩旅游活动、向海岸线扩展的商业化水产养殖等（Nayak等2018年）。因此，定期监测这些泥滩的生态健康状况对于维持区域环境活力和促进海岸资源可持续利用至关重要（Jain等2022年）。相应地，在过去十年中，生态指标的应用大幅增加，用于监测和评估泥滩健康状况（Qian等2023年）。其中，生物指示剂的概念在评估异质性生态系统胁迫的环境影响方面被证明特别有用（Roy2022年）。

印度东部潮间带泥滩和盐沼的主要生物指示植物物种之一是海马齿。通常被称为海马齿，这一海马齿属物种是泛热带的、肉质的、草本的多年生植物，属于马齿苋科（Lokhande等2013年，Roy等2020年），是一种积累盐分的盐生植物。它通常被认为是一种红树林伴生物种，生长在热带和亚热带沙滩的后岸区域，主要生长在红树林沼泽相邻的河口泥滩上。该物种在形态上高度适应高盐度环境（100-400 mM NaCl），并能耐受各种非生物胁迫条件，如干旱、污染等。海马齿还可以通过吸收盐水离子并将其分配到植物的不同部分来增强叶片肉质化；从而提高净光合速率和生物量增长潜力（Lokhande等2013年）。它在防治荒漠化、促进脱盐、盐碱土壤稳定、生物潮汐淤积和形成小型胚胎海岸沙丘方面发挥着重要作用（Lonard和Judd1997年，Lokhande等2009年）。此外，由于其组织体内微量金属富集能力，海马齿可作为海岸金属污染的有效生物指示剂（Mishra和Farooq2022年）。Liu等（2024年）表明，该物种可以去除超过80%的溶解态无机氮化合物，包括NH₄⁺、NO₃^-和NO₂^-，突显了其在营养吸收和水质净化方面的高效率。类似地，Kumawat等（2025年）报告了其作为有效生物修复物种处理受重金属和有机污染物污染的废水的潜力。相应地，在干旱和半干旱地区种植该物种已有助于盐碱土壤的生物改良、土壤肥力改善和作物产量提高（Lokhande等2009年）。除了环境应用外，由于其营养丰富，富含蛋白质、碳水化合物、必需维生素和矿物质，该物种在佛罗里达和菲律宾等地还作为食用蔬菜消费。此外，Zhang等（2024年）报告其丰富的蜕皮激素类化合物具有多种药理学特性，包括哺乳动物中的抗糖尿病、抗癌和抗炎作用。然而，近年来由于基础设施发展日益加剧的压力，印度东部海岸的海马齿栖息地斑块已变得高度扰动（Datta等2021年）。海马齿栖息地的这种渐进性退化直接威胁着该地区潮间带泥滩生态系统的生态稳定性，因此需要立即采取修复措施（Cao等2022年）。

在过去几十年中，地理空间技术的应用在栖息地建模和生态修复领域已成为广泛应用（Kliskey等1999年）。这些技术提供了土地利用/土地覆盖数据和关于物种栖息地特征的基本生物物理信息，有助于开发具有空间明确性的栖息地适宜性模型（Bertelli等2022年）。多项研究强调了先进地理空间技术在全球范围内设计栖息地适宜性指数和空间模型的广泛使用（Roy等1995年，Lu等2012年，Dong等2013年，Brownscombe等2021年，Nkhwanana等2022年）。然而，迄今为止与海马齿相关的研究仅侧重于其现有分布（Lonard和Judd1997年，Lokhande等2009年）、生物累积能力（Fourati等2016年，Feng等2018年）和植物修复潜力（Rabhi等2010年，Muchate等2016年，He等2022年）。因此，在应用地理空间栖息地适宜性模型预测海马齿在热带海岸生态系统中的未来分布格局方面，系统性的研究存在明显缺失。此外，即使在 globalscale上，对其生态健康状况的综合评估以及环境条件对其栖息适宜性的影响研究也极为有限。

鉴于上述重大研究空白，本研究旨在（1）勾勒印度东部广阔泥滩中海马齿物种的现有栖息地斑块，并（2）尝试考察其分布空间格局及生态健康状况与不同环境协变量之间的关系。此外，本研究提供了（3）对不同适宜度等级的所有可能海马齿栖息地的比较评估。基于这些潜在适宜栖息地，可以在相关站点实施保护该生物指示物种及一般性地恢复海岸泥滩的适当措施。

章节摘要

研究地点

Junput泥滩位于梅迪尼普尔海岸平原（MCP）的西南部分，介于北纬21°41'58.66"至21°44'33.94"和东经87°47'25.82"至87°50'26.14"之间，沿孟加拉湾覆盖488.46公顷面积（图1）。海浪作用和生物潮汐淤积的联合作用，随后经历植被演替，导致了具有各种形态特征的河流-海洋沉积物的积累，例如古潮汐盆地、低潮台地、沿岸槽等。海岸的

已识别环境协变量的特征

位于低海拔海岸区域（平均海平面以上不到5米）的Junput泥滩，显示出地形因素对植被和土壤性质的影响。靠近海岸线的东北部泥滩地势最低（海拔0-2.5米），被茂密的红树林覆盖，并散布有海马齿斑块。相比之下，靠近海岸的西南部分地势较高（海拔2.5-3.2米），这是由于沙丘稳定化所致。远离海岸，海拔逐渐

利用环境协变量进行具有空间明确性的栖息适宜性建模

经筛选的环境协变量被发现对海马齿的出现及其生态健康的空间变异性具有相当显著的影响。RVI（回归变量重要性）的使用有助于辨别物种分布最重要的调控因素（Horvath等2019年）。

值得注意的是，大多数模型表明，以乔木为主的混合植被的丰度显著影响了海马齿的出现。这种影响可能是以负向方式施加的，因为我们

结论

本研究评估了耐盐海马齿物种的空间变异性和生态健康状况，考察了变化的海岸泥滩环境对其预测栖息地的影响。这项研究在印度背景下尤其值得关注，因为它通过整合地理空间技术、实地观测和机器学习算法，展示了一种本地盐生植物在不同程度上栖息地适宜性的差异。在此，SVM模型的优越准确性使得

提交声明与验证

资金

本研究作为一项合作努力完成，未获得外部资助的财务支持。所有作者均独立地贡献了资源和专业知识来完成本工作。

CRediT作者贡献声明

Dipanwita Dutta：写作——审阅与编辑、资源、概念化。Proshanta Kumar Ghosh：写作——审阅与编辑、资源、调查、形式化分析。Argha Pratim Pal：写作——初稿、方法论、调查、形式化分析、数据整理。Debarati Bera：写作——审阅与编辑、写作——初稿、方法论、数据整理。Sruti Mukherjee：写作——初稿、方法论、调查、形式化分析、数据整理、概念化。Debajit

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个人关系，这些可能已经影响或看起来会影响本文所报告的工作。

致谢

我们感谢村民们在实地调查期间给予的协助和宝贵的回应。

引言