基于最大熵模型的中国红树林潜在适生区分布研究

The protection and restoration of mangrove ecosystems are global research hot spots. The distribution of mangroves is affected by complex marine-terrestrial environmental factors. How to do the quantitative assessment of environmental factors that influence the distribution of mangroves are key research challenges, as well as the scientific selection of suitable habitat. The traditional methods of habitat distribution study, such as empirical model and regression model, are difficult to support the modeling using large-scale complex environmental factors. The recent application of the niche model such as MaxEnt has brought new approaches to this field. This study aimed to explore a scientific method for large-scale assessment of mangrove potential habitats. Based on the maximum entropy theory, MaxEnt model was established in study area of Fujian, Guangdong, Guangxi and Hainan provinces where mangrove was naturally distributed. The impacts of comprehensive environmental factors on mangrove distribution were quantitatively calculated and expressed, the key factors with high contribution were identified, and the response relationship between mangrove distribution probability and environmental factors was obtained. On this basis, the distribution and spatial pattern of the potential mangrove habitats along the southeast coast of China mainland (including Zhejiang Province) were obtained by means of spatial analysis technology, which provided scientific support to management practice such as ecological restoration planning and site selection of mangrove and marine spatial planning.

红树林生态系统的保护与修复是当前的研究热点，而红树林的分布受到复杂的海洋-陆地环境因子影响，如何估算红树林分布与区域环境因子间的定量关系，并科学判断和选择适生区是目前的研究难点。传统的经验模型和回归分析模型等生物分布研究方法在这方面存在不足，难以支持大尺度复杂环境条件下的建模，而新兴的MaxEnt等生态模型为相关研究带来了新的思路。本研究拟探索大尺度下评估红树林潜在适生区的科学方法，以最大熵理论为基础，以红树林自然分布的福建、广东、广西、海南四省作为研究区域建立MaxEnt模型。将海陆综合环境因子对红树林分布的影响进行定量计算和表达，识别贡献度高的关键因子，并获取红树林分布概率与环境因子间的响应关系。在此基础上将浙江省纳入预测研究区，开展红树林适生区预测，借助空间分析技术获取我国大陆东南沿海红树林潜在适生区的分布规律和空间格局，为红树林生态修复工程选址、海洋空间规划等管理实践提供科学依据。

红树林生态系统的保护与修复是当前的研究热点，而红树林的分布受到复杂的海洋-陆地环境因子影响，如何估算红树林分布与区域环境因子间的定量关系，并科学判断和选择适生区是目前的研究难点。传统的经验模型和回归分析模型等生物分布研究方法在这方面存在不足，难以支持大尺度复杂环境条件下的建模，而新兴的生态位模型为相关研究带来了新的思路。本研究以最大熵理论为基础，以中国大陆东南沿海的红树林分布区作为研究区域，建立大尺度下评估红树林潜在适生区的科学方法。结合遥感解译、现场调查等方法建立了包括3839个分布点的红树林分布数据集，以及涵盖生物气候、地形、底质、海表温等30个变量的海陆环境变量数据集，在1公里分辨率下开展红树林潜在适生区分布的模拟。结果显示，中国大陆红树林理论潜在适生区面积为1876km2，其中适生程度高、中、低的区域面积分别为330km2、748km2、798km2，广东省的适生区面积最大而浙江最少，模拟得到的潜在适生区分布北界大约在28°35'N（浙江台州）。在各类环境变量中，我们发现温度的影响（包括气温和海表温）的影响远远大于降水和地形的影响，其中最湿季平均温度、最干季度降水量、年平均温度、最冷季平均温度等是影响红树林适生区分布的关键因子。以红树林潜在适生区为基础，结合土地利用格局，本研究原创性地提出了修复潜力指数（RPI），可用于红树林修复潜力的快速评估。利用RPI指数首次绘制了1km分辨率下的中国红树林生态修复潜力图，在全国范围内确定了约16800公顷理论上具备红树林修复潜力的区域。IUCN绘制的全球红树林潜在修复地版图在东亚区域仅识别了7平方公里的潜在修复区，本研究成果弥补了全球红树林修复潜力研究在中国区的不足，并支持了自然资源部《海岸带生态保护和修复重大工程建设规划（2021-2035年）》等专项战略规划的制定。通过本项目的研究，识别了我国大陆东南沿海红树林潜在适生区的分布规律和空间格局，为我国红树林生态修复工程选址、海洋空间规划等管理实践提供了科学依据。