福建省九龙江口红树林生态系统健康评价:基于活力-组织结构-恢复力框架

2022-02-15 09:01张婉婷马志远胡文佳陈光程俞炜炜
生态与农村环境学报 2022年1期
关键词:红树红树林植被

张婉婷,马志远,2,陈 彬,2,张 典,2,胡文佳,2,陈光程,2,俞炜炜,2①

(1.自然资源部第三海洋研究所,福建 厦门 361005;2.福建省海洋生态保护与修复重点实验室,福建 厦门 361005)

红树林湿地广泛分布在热带、亚热带海岸潮间带,具有抵御风浪、固碳储碳和维持生物多样性等重要生态功能[1],是地球上生物多样性和生产力最高的湿地生态系统之一[2]。在气候变化和人类活动的多重干扰下,全球红树林湿地面临着结构破坏、生态功能退化和生态服务下降等问题,红树林生态系统退化已成为全球关注的热点问题之一[3]。在我国,尽管近年来红树林保护和修复工程的大力实施使红树林面积有所增加[1],但红树林生态系统退化形势依然严峻,红树林生物多样性降低、外来物种入侵和生境质量下降等问题仍然突出[4]。

生态系统健康评价是生态系统保护和管理的基础[5]。近年来,国内外学者在生态系统健康评价方面开展了大量研究[6],常用方法包括指示物种法[7]、生物指数法[8]和综合指数法[9]等,其中综合指数法具有灵活多样、综合性强和评价结果直观等优点,逐渐成为生态系统健康评价的主流方法[10]。RAPPORT于1989年提出的活力-组织结构-恢复力(vigor-organization-resilience,VOR)框架是生态系统健康综合评价的主要框架之一,其认为生态系统健康的内涵包括生态系统能保持自我平衡、多样性或复杂性、稳定性或恢复力、活力或生长范围以及系统组分间的平衡[11]。目前,VOR框架已广泛运用于草地[12]、城市[13]、森林[14]、水体[15]等生态系统的健康状态评价,VOR框架能充分反映生态系统健康状态[13]。

随着红树林生态系统保护和修复工作日益受到重视,近年来陆续有学者开展了红树林生态系统健康的综合评价,但多采用结合社会压力的压力-状态-响应(PSR框架)、驱动力-压力-状态-影响-响应(DPSIR框架)等模型[8,16-17],鲜有采用VOR框架[18]。不同框架有各自优劣势,PSR和DPSIR框架均能综合考虑社会经济和自然环境因素,体现人与环境的关系,但由于社会-自然生态系统的复杂性,往往会低估复杂的环境和社会经济方面的不确定性和因果关系,且各层次间相互独立,无法体现组分间相互作用的动态过程[17]。VOR框架是基于生态系统健康内涵而提出的,其着重聚焦于自然环境本身,对于深入剖析生态系统自身状况具有明显优势,且更具针对性,可根据生产力、组织结构和恢复力组分的评价结果分析生态系统面临的主要压力[12]。

综上所述,有关红树林生态系统健康评价的研究虽有不少,但鲜有从生态系统活力、组织结构和恢复力层面综合评价红树林生态系统健康状况,而关于红树林生态系统健康评价的空间定量化研究则更少。针对上述问题,以九龙江口红树林湿地为研究区,聚焦于自然生态系统本身,基于VOR框架构建红树林生态系统健康综合评价方法体系,并探索红树林生态系统健康状态的空间定量化评价方法,以期丰富红树林生态系统健康评价方法,并为红树林生态系统保护和修复提供科学支撑。

1 研究区概况

福建省九龙江口红树林湿地位于九龙江入海口,属南亚热带海洋性季风气候区,是福建省面积最大、种类最多、生长最好的红树林分布区,也是我国第一批国家重点保护湿地之一[19]。近年来,九龙江口红树林保护和修复日益得到重视,红树林面积略有增长,由21世纪初的379.5 hm2增加至2017年的420.2 hm2[20]。由于九龙江流域污染物输入、围垦养殖、海上船舶运输和互花米草(Spartinaalterniflora)入侵等多重干扰的影响,九龙江口红树林生态系统健康面临严重威胁[21]。根据研究区环境特征、红树林林带分布,将九龙江口红树林划分为紫泥、浮宫、海门岛和大涂洲4个区块,以开展红树林生态系统健康状态及空间定量化评价。于2019年10月在紫泥、浮宫和海门岛设置4条调查断面13个站点获取红树林植被状况和沉积物环境质量数据(图1)。

图1 研究区域及采样点分布

2 评价方法

2.1 评价指标体系

在对九龙江口红树林湿地生态系统特征进行全面分析的基础上,基于科学性、代表性和操作性等原则,从活力、组织结构和恢复力3个方面遴选并构建红树林生态系统健康评价指标体系(表1)。

表1 红树林生态系统健康评价指标体系及其权重Table 1 Index system and weights of indexes for assessment of mangrove ecosystem health

如表1所示,活力反映生态系统能量输入和营养循环容量[21],采用红树林植被生产力进行表征,选取归一化植被指数(NVDI)[22]和红树植被生物量[23]指标。组织结构反映生态系统稳定性,采用红树植物、底栖动物和鸟类群落结构进行表征[10],主要选择各生物类群的物种数、生物量等指标。恢复力反映生态系统在自然或人为干扰后的恢复程度、方式和速度[24],从抗干扰能力、繁殖潜力和生境适宜性3个方面进行表征,其中,抗干扰能力选择病虫害发生面积、倒伏红树林面积和外来种入侵面积指标从干扰程度侧面反映恢复力状况,繁殖潜力采用林下幼苗密度表征,生境适宜性选择土壤盐度、沉积速率、底质类型和沉积物镉含量等与红树生长密切相关的生境因子[10,25-27]。红树林植被状况采用样方调查法,调查参数包括树高、胸(基)径、林下幼苗密度和红树植被物种数;沉积物环境质量监测参数采用沉积物中镉含量,其测试方法参照GB 17378.5—2007《海洋监测规范 第5部分:沉积物分析》。红树林和互花米草分布来源于2017年遥感影像数据,底质类型来源于2018年海图在线数据(http:∥www.enclive.cn/),底栖动物和沉积速率等其他数据来源于文献[28-30]。在空间定量化过程中,对缺失数据采用研究区总体水平或邻近生态特征相似的区块数据代替。

红树植被生物量计算公式为

B=a+b×lg (HDB2×H)。

(1)

式(1)中,B为红树植被生物量,kg;HDB为胸径,m;H为树高,m;a、b为相关系数,根据不同树种确定。

植被成熟度(VM)计算公式为

(2)

式(2)中,MV为植被成熟度,取值范围为0~1;Si为第i级成熟度植被面积,m2;ai为第i级成熟度植被成熟值,取值范围为0~1;S为评价区域总面积,m2。其中,ai表征红树林植被成熟程度,以天然林为参照,即当ai=1时,植被为天然林;对于人工林,以林龄20 a为阈值,即认为林龄≥20 a的人工林具有的结构和功能与天然林相当[31]。因此,当人工林林龄ni≥20 a时,ai=1;当ni<20 a时,ai=ni/20。

2.2 指标归一化处理

由于评价体系中各指标类型、量纲及趋向存在差异,采用指标标准化方法对各指标进行归一化处理,即将各指标原始数据映射为[0,1]之间的无量纲量。归一化处理计算公式为

正向指标:Ni=Xi/Xs,

(3)

负向指标:Ni=1-Xi/Xs。

(4)

式(3)~(4)中,Ni为指标i归一化值;Xi为评价指标i的值;Xs为评价指标i的参考标准值。

各指标Xs确定方法:土壤盐度和沉积物镉含量参照现行标准确定;红树林覆盖面积、红树植物物种数、植被成熟度、底栖动物物种数、底栖动物生物量、底栖动物栖息密度、鸟类物种数和鸟类数量采用时间对比法确定,以未受干扰或受干扰小的历史状态为参照;NDVI、红树植被生物量、病虫害发生面积、倒伏红树林面积、外来种入侵面积和林下幼苗密度采用空间对比法确定,以未受干扰或受干扰小的区域为参照;沉积速率参照同时期海平面上升速率[30]确定;底质类型参考红树林最适宜生长底质类型[32]确定。

2.3 综合指数计算模型

采用加权法构建红树林生态系统健康综合指数计算模型,计算公式为

(5)

式(5)中,IMH为红树林生态系统健康综合指数(MHI),取值范围为0~1;Vi、Oj和Rk分别为活力、组织结构和恢复力各指标评价值;ωi、ωj和ωk分别为活力、组织结构和恢复力各指标权重;W1、W2和W3分别为活力、组织结构和恢复力权重。指标权重采用基于专家判断的层次分析法确定(表1)。

采用分级量化标准,结合MHI值方法区别红树林生态系统健康相对程度,将红树林生态系统健康水平分为健康(≥0.8)、亚健康(≥0.6~0.8)和不健康(<0.6)3个等级(表2[33])。

表2 红树林生态系统健康等级Table 2 Mangrove ecosystem health levels

3 评价结果

3.1 活力

九龙江口红树林生态系统活力指数为0.63,处于亚健康状态。从空间分布上看,各区块红树林活力指数差异不大,以大涂洲(0.73)为最高,其后依次为海门岛(0.66)、浮宫(0.64)和紫泥(0.60)。从活力各要素层组成上看,NDVI评价结果(0.69)高于红树植被生物量(0.52),其中,NDVI高值区主要分布在大涂洲、紫泥和浮宫红树林中滩,海门岛NDVI(0.58)最低(图2);红树植被生物量空间分布差异较大,以海门岛(0.83)为最高,以紫泥(0.47)为最低。

图2 九龙江口红树林植被NDVI健康评价结果

3.2 组织结构

九龙江口红树林生态系统组织结构指数值为0.82,处于健康状态。从空间分布上看,各区块红树林均处于健康状态,无明显差异,其中,海门岛(0.88)最高,其后依次为浮宫(0.83)、大涂洲(0.81)和紫泥(0.81)。从组织结构各要素层组成上看,红树植物群落结构评价结果(0.92)最高,其次为底栖动物群落结构评价结果(0.81),而鸟类群落结构评价结果(0.44)最低。虽然红树植物群落结构要素评价结果最高,但其中的植被成熟度指标评价结果为0.62(图3),处于亚健康状态,浮宫(0.78)和海门岛(0.73)红树林植被成熟度相对较高,而紫泥(0.60)和大涂洲(0.57)红树林植被成熟度较低。

图3 九龙江口红树林植被成熟度评价结果

3.3 恢复力

九龙江口红树林生态系统恢复力指数值为0.80,处于健康状态。从空间分布上看,恢复力指数值存在空间差异,以浮宫(0.87)为最高,其后依次为大涂洲(0.85)和海门岛(0.83),而紫泥(0.77)最低。从恢复力各要素层组成上看,生境适宜性(1.00)最高,其次为抗干扰能力(0.86),而繁殖潜力(0.37)最低;其中,抗干扰能力和繁殖潜力较低主要是由于研究区红树林受到互花米草入侵的威胁,互花米草主要分布于红树林外缘,以紫泥红树林互花米草入侵程度最为严重(图4)。

图4 九龙江口互花米草空间分布

3.4 红树林生态系统健康综合指数

九龙江口红树林生态系统健康综合指数(MHI)为0.72,总体处于亚健康状态。从空间分布上看,红树林健康综合指数存在一定空间差异,以大涂洲(0.78)为最高,紫泥(0.70)最低,浮宫和海门岛分别为0.77和0.75,但均处于亚健康状态(图5)。如图5所示,VOR框架构成成分中,研究区红树林恢复力最高,组织结构次之,活力最低;各区块VOR项目层间略有差异,紫泥和海门岛红树林健康评价结果呈现组织结构>恢复力>活力的趋势,而浮宫和大涂洲呈现恢复力>组织结构>活力的趋势。

图5 九龙江口红树林生态系统健康评价结果

4 讨论

4.1 九龙江口红树林生态系统保护和管理建议

九龙江口红树林生态系统整体处于亚健康状态,并存在明显空间差异,这与各区块自然地理特征、互花米草入侵干扰程度、人为干扰以及保护和管理力度等因素密切相关。紫泥是九龙江口红树林集中连片分布最大的区块,但其MHI值却最低,主要是由于红树林受到互花米草入侵的威胁,该区块互花米草覆盖率达68%,互花米草快速扩散严重挤占了红树林生存空间,而近年来紫泥实施的互花米草整治工程较少,导致红树林分布面积急剧萎缩[34]。大涂洲是MHI值最高的区块,尤其是该区块NDVI值(0.80)远高于其他区块,主要原因在于该区块是一个无人居住的相对独立的小岛,受到的人为活动干扰较小。浮宫MHI值处于中等水平,尽管该区块人为活动较为频繁,红树林受到沿岸养殖污染、互花米草入侵、海漂垃圾等多方面干扰,但近年来陆续开展的互花米草整治、海岸防护加固、海漂垃圾清理和红树林人工种植等工作在一定程度上维持和提高了浮宫红树林生态系统健康水平[29]。

从VOR框架组成上分析,总体上九龙江口红树林生态系统呈现生产力、繁殖潜力和鸟类群落的评价值较低,红树林植物群落、底栖动物群落、生境适宜性和抗干扰能力的评价值较高的特点(图6)。在生态系统活力指标中,NDVI评价结果较低,尤其以海门岛最为突出,这与前人研究结果[35]一致,主要是由于海门岛红树植物群落密度小、林带较窄,可能与海门岛潮位较低、养殖活动等人为干扰等因素相关[28]。在生态系统组织结构指标中,鸟类群落多样性评价值最低,较历史同期数据显著降低,可能与互花米草入侵和人为干扰导致鸟类栖息空间减少有关。在生态系统恢复力指标中,繁殖潜力评价值较低,以紫泥为最低,其主要原因在于互花米草侵占了红树林边缘的滩涂空间,从而导致红树幼苗定殖空间较小。

V为活力,O为组织结构,R为恢复力。

目前,九龙江口互花米草覆盖率已超过50%,对红树林生态系统生产力、组织结构和恢复力均产生了不利影响,已成为当前九龙江口红树林生态系统健康的主要威胁。互花米草入侵不仅挤占红树林生态位,阻碍红树林群落生长繁殖等自然发展过程,还通过改变红树林湿地物质流动,侵占鸟类觅食的红树林湿地滩涂和潮沟,进而影响鸟类群落丰度和多样性[29,36-37]。因此,应以紫泥等区块为重点,加大互花米草清除整治和控制力度,采取自然恢复和人工修复相结合的方式促进红树林生态系统恢复。此外,在红树林保护和修复过程中,应遵循生态系统整体性和系统性原则,重视提升潮沟、滩涂等生境多样性,尤其需加强鸟类栖息地和觅食地保护和恢复,以提高鸟类多样性,促进生物多样性自然恢复。

4.2 红树林生态系统健康评价方法探讨

在红树林生态系统评价体系中,评价标准的确定一直是生态系统健康评价的难点。然而,目前尚没有一套较统一和标准的方法,现有研究大都参照分级标准化方法,对参考标准的确定也各不相同[9,16-17]。该研究采用空间和时间参照法确定各指标参考标准值,选取具有可比性、干扰小、较完整的状态作为健康状况参照,能较客观、真实地反映各指标健康水平。因此,在可获取数据条件下,建议选取同区域未受干扰或干扰小的历史状态、邻近区域未受干扰或干扰小的现存状态作为健康评价指标参照标准。

随着遥感、地理信息系统和大数据处理等技术日益发展,生态系统定量化评价技术也随之迅速发展。基于遥感影像数据,采用GIS空间分析技术,引入NDVI和VM指标,可以从空间上直观反映不同区域红树林健康状况的差异。同时,相关性分析结果也表明NDVI与VM指标具有较高的空间正相关性(图7,P<0.01)。

图7 九龙江口红树林生态系统NDVI和VM相关性分析

该研究在一定程度上对红树林生态系统整体健康开展了空间定量化评价,但受客观条件限制,各指标数据采样时间不一致,且仅对部分指标进行空间定量化处理,后续将进一步加强对红树林生态系统评价指标的空间定量化,为红树林保护和管理提供更精细的科学依据。

5 结论

(1)九龙江口红树林生态系统整体处于亚健康状态。健康状况存在明显空间差异,以大涂洲MHI值为最高,其后依次为浮宫和海门岛,紫泥最低,这与各区块自然环境条件、互花米草入侵干扰以及保护和管理等多因素的综合影响有关。根据VOR框架的组成,九龙江口红树林恢复力最高,组织结构次之,活力最低,主要呈现出生产力和繁殖潜力较低、群落多样性较高、抗干扰能力较强、红树植被成熟度高和生境适宜性高的特点。

(2)九龙江口红树林生态系统健康面临的主要威胁为互花米草入侵,以紫泥最为严重,互花米草直接或间接地对红树林生态系统生产力、组织结构和恢复力造成影响。因此,应加强九龙江口红树林生态系统保护和修复,加大对紫泥等地互花米草的清除整治和控制力度,恢复及拓展红树林和滩涂生境空间,恢复湿地鸟类栖息地和觅食地,提升红树林生态系统健康水平。

(3)该研究基于VOR框架构建了红树林生态系统健康综合评价方法体系,并尝试对部分指标进行空间定量化,其中NDVI和VM指标在空间定量化评价上取得了较好效果。随着遥感、地理信息系统和大数据分析等技术不断发展,空间定量化评价将成为红树林生态系统健康评价和管理的发展趋势。

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