基于无人机与实地指标整合的桑给巴尔海草生态健康评估新指数

《Marine Pollution Bulletin》：Assessing seagrass ecological health in Zanzibar using an integrated index of drone and in situ indicators

本文推荐一项创新研究，为解决热带海域海草生态系统健康评估数据匮乏问题，研究人员在坦桑尼亚桑给巴尔开展海草生态健康指数（SEHI）开发，通过整合无人机遥感与实地观测指标，构建多维度评估框架。结果显示SEHI与潮汐干燥指数（TEI）呈显著负相关（r=?0.70, p<0.05），并敏感响应富营养化压力，为沿海管理提供可扩展工具。该研究填补了西印度洋地区海草定量评估空白，对推动基于生态系统的海洋保护具有重要意义。

　　

在热带沿海地区，海草床作为关键的生态系统，不仅为鱼类提供繁殖场所，还能储存蓝色碳汇并保护海岸线。然而，这些生态系统正面临自然和人为压力的双重威胁，包括潮汐暴露、波浪冲击、富营养化以及海藻养殖等人类活动。特别是在西印度洋的桑给巴尔，尽管海草分布广泛，但科学评估却相对缺乏，传统的监测方法往往成本高昂且难以在数据有限的区域实施。

为此，研究人员开展了一项创新研究，旨在开发一种综合无人机和实地指标的海草生态健康指数（Seagrass Ecological Health Index, SEHI），以评估桑给巴尔近岸海草的状况。该研究通过整合无人机遥感数据、实地生态测量以及模型推导的压力指标，构建了一个多维度的评估框架，能够捕捉海草生态系统的多个关键方面，包括丰度、物种组成、富营养化响应和生境破碎化等。

研究团队在桑给巴尔的九个近岸站点收集了数据，利用无人机影像提取海草覆盖度和空间格局指标，并结合实地测量的水质量参数（如叶绿素a、硝酸盐NO₃^?和磷酸盐PO₄^3?）以及生物指标（如附生植物覆盖度和死亡叶片比例）。此外，还引入了自然压力指数，如潮汐暴露指数（Tidal Exposure Index, TEI）和相对波浪暴露指数（Relative Exposure Index, REI_D），以及人为压力数据，包括酒店密度、捕捞强度和海藻养殖活动。

通过五步流程——从指标概念化到生态状态分类——研究人员计算了SEHI，并分析了其与各种压力的关系。结果显示，SEHI与潮汐干燥指数显著负相关（r = ?0.70, p < 0.05），表明自然压力对海草健康有显著影响。同时，人为压力如海胆密度和海藻养殖强度也显示出负相关趋势。在九个研究站点中，五个站点处于中等生态状态，两个站点状况较差，凸显了某些区域面临的严重退化风险。

这项研究的意义在于，SEHI提供了一个成本效益高且可扩展的工具，适用于桑给巴尔等数据有限的热带地区，能够有效监测海草生态系统的健康变化，并为沿海管理决策提供支持。通过将先进技术（如无人机遥感）与实地数据结合，该方法不仅提升了评估的精确性，还促进了对多压力源下生态系统响应的理解。论文发表在《Marine Pollution Bulletin》，为全球海洋保护实践提供了重要参考。

在方法上，研究主要依托无人机遥感技术获取高分辨率海草覆盖数据，结合实地采样测量水质量和生物指标（如附生植物覆盖度），并利用景观度量分析（如Landscape Division Index, LDI）评估生境破碎化。样本来源于桑给巴尔九个近岸站点的空间化数据，包括环境压力和人类活动数据集。

研究结果

3.1. 海草生态指标

SEHI整合了七个指标，涵盖丰度、物种多样性、破碎化等方面。物种多样性指数（Species Diversity Index, SPD）平均值最高（0.69），表明海草群落相对多样；而景观破碎化指标（如LDI）和叶片状态指标（如Dead Leaves Index, DEI）值较低，反映部分站点存在退化。站点比较显示，Chumbe和Chwaka的SEHI值较高，而Jambiani和Bwejuu最低，说明人为活动密集区生态状态较差。

3.2. 自然和人为压力

自然压力中，潮汐暴露指数（TEI）在Bwejuu最高（0.20），与SEHI呈负相关；波浪暴露（REI_D）也显示类似趋势。人为压力方面，Chwaka的水质量最差，营养盐浓度高；海藻养殖和捕捞强度在Jambiani等站点较高，与SEHI下降相关。压力与指标的相关分析表明，附生植物覆盖指数（Epiphytic Cover Index, EPI）对多类压力响应最敏感，凸显其作为富营养化指示剂的潜力。

3.3. 海草生态状态评估

通过校正自然压力影响，SEHI_corr更直接反映人为效应。Chwaka站点的生态状态从“良好”提升至“高”，而Bwejuu降至“差”，表明人类活动是主要驱动因素。分类结果显示，多数站点处于中等状态，但部分站点需紧急管理干预。

结论与讨论

该研究开发的SEHI框架成功捕捉了桑给巴尔海草生态系统对自然和人为压力的响应，证明其作为快速评估工具的有效性。指标如EPI和DEI对富营养化和物理压力高度敏感，可用于长期监测。尽管样本量较小限制了统计力度，但SEHI的整合方法为热带地区提供了可推广的模型。未来，结合人工智能和超级分辨率技术可进一步提升评估精度。总之，该研究填补了西印度洋海草定量评估的空白，为沿海生态系统管理和政策制定提供了科学基础。