从红树林获益到持久建群：一个用于阿拉伯联合酋长国1990–2023年生物量-碳代理变化与恢复筛选的协调化Landsat框架

《Science of Remote Sensing》：From mangrove gain to persistent establishment: a harmonised Landsat framework for biomass-carbon proxy change and restoration screening in the United Arab Emirates, 1990–2023

　　

摘要：红树林扩展日益成为阿拉伯联合酋长国（UAE）气候与恢复政策的核心，但仅凭端点增益并不能反映所测绘的建群是否持续存在，也无法反映生物量累积集中的区域。研究人员开发了一个协调化的30 m Landsat工作流程，涵盖1990年、约2000年、2013年和2023年，将红树林范围与生物量-碳代理变化、多时期增益持久性及空间筛选联系起来。随机森林（Random Forest）范围图通过缓冲空间交叉验证和全球红树林观察（Global Mangrove Watch, GMW）基准测试进行了评估；2023年地图与GMW v4.0.19的Dice一致性为0.770，30 m容差调和一致性为0.881。测绘红树林面积从46.5 km²增加到84.8 km²，而生物量碳从6456 Mg C增加到40,097 Mg C，净变化为33,641 Mg C（123,463 Mg CO₂e）。端点增益覆盖6412.68 ha，包含100.5千Mg的正生物量ΔCO₂e。持久性测绘增益，包括长期和十年期持久增益类别，覆盖4387.77 ha，占增益面积的68.4%，但占增益相关正生物量信号的76.2%。持久性占原始前10个热点中ΔCO₂e信号的90.7%，其中9个单元仍留在按持久性排序的前10名中。仅66个≥10 ha的持久斑块保留了69.0%的持久性筛选信号。该工作流程超越了范围变化，区分了端点增益与持久性测绘建群，并识别了恢复结果监测、实地验证和蓝碳预可行性研究的候选区域。生物量估计仍基于代理指标，并非信用发放计算。

论文解读：从红树林增益到持久建群——阿联酋1990–2023年生物量-碳代理变化与恢复筛选的协调化Landsat框架

**研究背景与问题**

红树林是生产力极高的潮间带生态系统，能够保护海岸线、支持渔业，并为沿海社区提供重要的生态与经济价值。随着红树林作为主要沿海碳汇的地位得到确认，其在气候减缓与沿海适应中的意义日益凸显。然而，红树林位于陆海交汇处，其测绘范围易受潮汐阶段影响，涨潮时冠层可见性和背景反射率变化可能导致表观变化并非真实损失或增益。此外，红树林在复杂海岸线上常呈狭窄破碎分布，在Landsat 30 m分辨率下易产生混合像元问题，在干旱地区尤为突出，因为明亮的干燥基质和超盐滩地可能干扰常用光谱指数。多时期分析还受Landsat 5 TM、Landsat 7 ETM+与Landsat 8 OLI之间辐射和光谱差异的困扰。同时，光学指数在高生物量林分中易饱和，且关系在不同结构形态间传递性差。阿拉伯联合酋长国（UAE）的红树林处于极端高温、低降雨和高盐度的气候耐受边缘，以白骨壤（Avicennia marina）为主，常呈低矮开阔冠层结构，这使得其在大尺度评估中易被低估或混淆。政策层面，UAE第三份国家自主贡献（NDC 3.0）将大规模红树林造林纳入基于自然的负排放战略，强调蓝碳核算、气候数据、测量-报告-验证（MRV）、科学主导的恢复选址和长期监测。现有范围与再生产品并未将多时期增益持久性与时期特异性生物量-碳代理变化直接关联，也未将面积扩张与林分内生物量积累区分，更未将国家增益域缩减为排序后的热点和连续斑块以进行后续评估。因此，需要一种综合的国家筛选链，将协调化的多时期范围、增益持久性、生物量-碳代理动态和空间集中度联系起来。

**主要技术方法**

研究人员在Google Earth Engine（GEE）中处理Landsat Collection 2地表反射率合成影像，采用一致的随机森林（Random Forest）分类框架、保守的红树林概率接受阈值（0.75）和生态合理性筛选（NDVI≥0.15且高程-5~30 m）生成1990年、约2000年、2013年和2023年四期红树林范围图。生物量-碳转换基于NDVI-LAI-AGB经验关系（LAI=0.57×exp(2.33×NDVI)，AGB=7.474×LAI+9.296×z?16.067），地下生物量（BGB）按地上生物量（AGB）固定比例0.29计算，碳转换系数0.5，CO₂e转换系数3.67。精度评估采用缓冲空间交叉验证和GMW基准比较，并通过早期遗漏敏感性、BGB分配敏感性及Simard冠层高度结构合理性检验评估不确定性。样本来源为Google Earth历史影像目视解译的266个早期参考点和314个后期参考点。

**研究结果**

*3.1 分类性能与外部空间一致性*：随机森林分类性能从早期到近期逐步提升，保留验证中总体精度从1990年的83.72%升至2023年的97.10%，红树林F1分数从84.44%升至97.14%。2 km缓冲空间交叉验证下，总体精度从84.96%（1990）升至94.27%（2023）。与GMW v4.0.19比较，2023年图的Dice一致性为0.770，30 m容差调和一致性为0.881。

*3.2 预测因子重要性*：各时期随机森林重要性模式不同，但冠层、水分和陆水对比变量始终位居前列。2023年模型以红树林植被指数（MVI）、简单比值、归一化植被指数（NDVI）和修正归一化水体指数（MNDWI）为主。

*3.3 范围与生物量-碳总量*：测绘红树林面积从1990年46.503 km²增至2023年84.786 km²，净增38.283 km²。总碳从6455.67 Mg C增至40,096.92 Mg C，碳密度从1.389 Mg C ha^?1升至4.729 Mg C ha^?1。

*3.4 1990–2023年变化类别*：以0.10 Mg C pixel^?1为阈值，增益类占6412.68 ha，贡献+27,393.648 Mg C；损失类占2584.26 ha，贡献?3307.536 Mg C；致密化类占1984.41 ha，贡献+9509.389 Mg C；退化类仅0.45 ha，贡献?0.765 Mg C。净变化+33,641.25 Mg C。

*3.5 敏感性、结构合理性与分布*：阈值敏感性分析显示净ΔC稳定在约33.64千Mg C。BGB分配从0.29增至0.60时，净ΔC升至41,725.58 Mg C。与Simard冠层高度比较，c.2000生物量-碳代理与H_ba的Spearman秩相关为0.215，最高结构层中值代理值是最低层的1.67倍。

*3.6 多时期持久性与空间分诊*：端点增益中，长期持久增益（LPG）占1745.55 ha，十年期持久增益（DPG）占2642.22 ha，两者合计4387.77 ha（68.42%面积），贡献76,648.57 Mg CO₂e（76.24%信号）。原始前10热点中90.67%信号来自持久增益，9个仍留在持久性排序前10。1553个持久斑块中，仅66个≥10 ha斑块保留69.00%的持久性筛选信号。

**讨论与结论**

讨论部分强调，多时期范围掩膜可靠，外部基准证实与高分辨率GMW v4.0.19高度一致；水分和近水预测因子在阿联酋占主导具有物理合理性。国家范围估计与Mohan等（2024）的83.13 km²相近。测绘扩张与致密化过程并非单一均匀过程，持久增益类携带更高的生物量信号。生物量-碳表面仅为活体生物量代理，不包括土壤碳，应保守解释。持久性筛选加强了热点集中度，并将国家增益域缩减为有限空间单元，服务于恢复监测和蓝碳预可行性。研究结论翻译如下：本研究的主要贡献是一个超越国家红树林范围变化的地球观测框架，它将端点增益与多时期持久性测绘建群区分开来，并将这些轨迹与生物量-代理变化和空间优先排序联系起来。通过协调化的Landsat工作流程，测绘的阿联酋红树林范围从1990年的46.5 km²增加到2023年的84.8 km²。当代范围图与GMW v4.0.19表现出强烈的空间对应关系，Dice一致性为0.770，30 m容差调和一致性为0.881。在测绘红树林域内，生物量碳从6456增加到40,097 Mg C，净增加33,641 Mg C，约合123,463 Mg CO₂e。生物量部分仍为基于模型的活体生物量代理，受分配敏感性分析和与名义2000年红树林冠层高度的适度正结构关联支持，不应解释为局部校准的全生态系统碳清单。四时期轨迹分析显著细化了对红树林增益的诠释。持久性测绘增益（包括长期和十年期持久增益类别）占总增益面积的68.42%，但占增益相关正生物量ΔCO₂e的76.24%。持久性支持信号也高度空间集中：原始前10热点单元中90.67%的正生物量信号来自持久增益，且10个单元中有9个仍保留在持久性排序的前10名。在斑块尺度上，仅66个≥10 ha的持久增益斑块保留了69.00%的持久性筛选生物量信号。这些发现改变了国家红树林增益图的操作意义。该工作流程并未将所有端点增益视为等同，而是识别出在连续观测中保留的测绘建群，并将国家海岸线缩减为有限的热点单元和连续斑块以进行针对性后续工作。这些产品不识别造林来源、不证明恢复成功，也不量化可发放的碳信用。它们提供了一个地理空间分诊层，可与官方恢复记录以及实地、无人机和土壤碳测量相结合，以支持恢复结果监测和蓝碳预可行性研究。在当前阿联酋政策背景下，科学主导的选址、长期红树林监测和本地基于自然解决方案机会的开发日益受到重视，这一基于持久性的框架为国家地球观测与场地级验证之间提供了可复现的桥梁。