在国家自然科学基金、国家重点研发计划等项目资助下，中国科学院华南植物园研究员王法明团队联合中南大学、加纳大学等单位，成功揭示了印度河三角洲红树林地上生物量的长期变化趋势及其未来蓝碳潜力。相关成果近日发表于《功能生态学》。

红树林生物量年增加量。研究团队供图

印度河三角洲位于巴基斯坦阿拉伯海沿岸，是全球典型干旱区红树林生态系统之一，年降水量不足200毫米，蒸发强烈、盐度高，并长期面临上游淡水减少、泥沙补给不足及土地利用变化等多重压力。近年来，大规模恢复和社区参与式保护促进了区域植被改善，但其生物量动态及碳汇前景尚缺长期、空间显式的定量评估。

为此，研究团队将野外调查的地上生物量数据与多源遥感、气候和土地利用数据结合，构建随机森林、梯度提升回归树、支持向量回归及分类回归树等机器学习模型，重建了2002-2022年该区域红树林地上生物量的时空变化，并预测了2030、2040和2050年的潜在格局。

结果显示，2002-2022年间，平均地上生物量从18.13±9.10 Mg ha^-1显著增至25.75±8.32 Mg ha^-1，表明生态系统整体呈恢复态势。梯度提升回归树模型表现最优（R²=0.65）。模型预测，在维持当前环境变化、恢复投入和管理条件下，2030、2040和2050年平均地上生物量可分别达30.31±4.80、40.12±6.40和48.60±7.90 Mg ha^-1。

研究还发现，地上生物量与遥感植被指数正相关，与地表温度升高及土地利用变化负相关，提示高温胁迫和沿海开发可能削弱碳积累，而植被恢复、淡水输入和泥沙补给对维持生产力至关重要。该研究首次系统整合长期趋势分析、多源环境变量与多种机器学习算法，实现了对干旱区红树林生物量的历史重建与中期预测，为同类滨海湿地的监测评估提供了可推广的技术框架。

论文通讯作者王法明指出，预测结果非确定性，未来需结合更高分辨率遥感、地面监测、物种组成、水文泥沙及社会经济因素以降低不确定性。对印度河三角洲而言，保障淡水和泥沙供给、控制不合理土地利用、持续生态恢复并加强社区参与，是将红树林恢复转化为长期蓝碳增汇和海岸适应效益的关键。

相关论文信息：https://doi.org/10.1111/1365-2435.70342