预测孙德尔本海岸红树林中的蓝碳封存：利用INVEST和机器学习方法进行空间精细建模，以提升气候适应能力并推动符合联合国可持续发展目标（SDG）的基于自然的气候解决方案

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《Marine Pollution Bulletin》：Predicting blue carbon sequestration in Sundarban coastal mangroves: A spatially explicit approach with INVEST and machine learning to advance climate resilience and UN SDG-aligned nature-based climate solutions

【字体：大中小】 时间：2026年02月14日 来源：Marine Pollution Bulletin 4.9

编辑推荐：

　　印度 Sundarbans 蓝碳生态系统通过遥感与模型结合，量化了碳积累、排放及经济价值，预测到2100年仍保持净固碳。研究利用InVEST模型和ML算法验证，揭示物种差异与潮间带关键作用，提出生态保护与碳金融协同发展策略。

Ismail Mondal|SK Ariful Hossain|Muhammad Tauhidur Rahman|Wafeek Mohamed Ibrahim|Mukhiddin Juliev

加尔各答大学海洋科学系，西孟加拉邦加尔各答，700019，印度

摘要

沿海蓝碳生态系统已成为应对气候变化的重要基于自然的解决方案。本研究以全球最大的连续红树林森林——印度孙德尔本斯为例，量化了关键指标，包括碳积累、排放、碳储量、净固碳量及其货币价值，涵盖了短期和长期视角。通过使用原位生物量和沉积物测量数据、遥感生成的LULC地图以及InVEST沿海蓝碳（CBC）模型和机器学习（ML）算法，我们对2025年的蓝碳动态进行了详细的空间评估（460.92 Mg ha?1），并预测了到2030年、2050年、2075年和2100年的情景。研究结果表明，碳积累和碳储量持续增加，而排放量保持较低水平，整个世纪内实现了可靠的净固碳效果。物种特异性分析显示，Avicennia和Excoecaria是主要的碳贡献者，河口内部区域被确定为关键的固碳热点。值得注意的是，净现值（NPV）波动显著，这为碳金融和生态系统服务支付（PES）计划提供了前景。然而，海平面上升（SLR）、风暴加剧、盐度入侵和人类活动对系统的韧性构成了威胁。机器学习验证显示了高预测准确性（97–99%），集成模型和线性回归（LR）模型表现尤为突出，从而增强了研究结果在政策框架中的适用性。我们的研究结果表明，孙德尔本斯是世界上最大的连续红树林碳库之一，持续的保护和恢复措施可以显著提高长期碳固碳能力和沿海韧性，支持可持续发展目标13，并通过基于自然的气候解决方案促进可持续发展目标14和15的实现。

引言

蓝碳生态系统，包括红树林、盐沼和海草，被认为是全球最有效的天然碳汇之一，其固碳速率远超大多数陆地森林。这些生态系统通过其生物量和下层沉积物捕获碳，在厌氧条件下有机物质得以长期保存。尽管这些区域仅占全球海洋面积的不到2%，但它们却贡献了近一半的海洋沉积物碳埋藏量（Wang等人，2025年）。蓝碳的关键作用在气候谈判和适应政策中受到越来越多的关注，促使国际上推动将其纳入缓解策略作为可扩展的基于自然的解决方案（Feng等人，2023年）。最近的数据集和分析表明，红树林表现出显著的空间变异性，同时每年每单位面积的固碳量高达4-12太克（Farahmand等人，2025年）。它们对全球碳预算的巨大贡献使其成为调节气候、支持生物多样性和保护海岸线的重要生态基础设施。然而，这些宝贵的生态系统正受到海平面上升、森林砍伐和各种人为压力的严重威胁（蓝碳倡议，2020年）。

在全球蓝碳背景下，印度和孟加拉国共有的孙德尔本斯是世界上最大的连续红树林森林，也是碳密度最高的沿海生态系统之一。据估计，仅印度孙德尔本斯的生物量和土壤碳储量就超过26太克，凸显了其在区域和全球碳预算中的重要作用（Chanda等人，2023年）。除了碳固碳外，这些红树林还提供重要的生态系统服务，如海岸线稳定、营养物质保留、风暴浪涌减弱以及为受威胁的动植物提供关键栖息地（Mondal等人，2024年；Das等人，2025年）。然而，生态系统稳定性日益受到多种压力因素的破坏，包括上游沉积物减少、盐度入侵加剧、潮汐动态改变和气旋活动增强（Chowdhury等人，2023年）。2014-2020年的高分辨率分析显示，红树林扩张与侵蚀导致的损失同时发生，突显了其显著的地理形态和气候敏感性（Karsch等人，2023年）。飓风后的实地调查进一步表明，土壤有机碳迅速减少，低生物量物种组合逐渐增加，降低了长期碳韧性（Mondal等人，2025a）。这些记录的脆弱性强调了需要建立空间明确的综合监测框架。遥感（RS）、机器学习（ML）和生态系统服务建模的最新进展——特别是基于Sentinel-2的制图、数据驱动的碳预测和InVEST CBC框架——为量化碳储量、评估不确定性以及在不同管理情景下的未来固碳轨迹提供了可靠的方法（Yang等人，2024年；Li等人，2023年；Zhang等人，2025年）。

本研究旨在通过开发一个空间明确的框架来填补现有的方法和知识空白，该框架能够量化印度孙德尔本斯的蓝碳储量，模拟未来的碳固碳轨迹，使用先进的ML模型验证结果，并将生态成果与社会价值联系起来。我们具体分析了三个关键碳库——生物量、土壤和死亡有机物质——结合了实地数据和Landsat生成的陆地覆盖图。使用InVEST CBC模型生成了2030年、2050年和2100年的预测，该模型考察了可能的土地利用情景，并识别了在保护、退化和恢复措施下的潜在碳储存路径。为了提高准确性和减少不确定性，我们使用四种ML算法验证了模型输出：人工神经网络（ANN）、集成学习方法、支持向量机（SVM）和线性回归（LR）。除了生态量化外，本研究还包含了碳固碳和储存的经济评估，以确定蓝碳服务的边际社会和经济效益。这种综合方法为政策制定者、保护规划者和当地利益相关者提供了可操作的见解。重要的是，这项研究符合联合国可持续发展目标（SDGs），特别是目标13-15，确保科学成果与全球可持续发展优先事项保持一致。最近的研究表明，当蓝碳发展策略得到有效监测和资助时，到2030年可以提升国家可持续性指标（Feng等人，2023年）。同时，新兴的蓝碳信贷市场为沿海社区提供了融资机会（Farahmand等人，2025年）。通过结合生态研究、地球观测和社会经济评估，本研究将蓝碳定位为一种可行的基于自然的解决方案（NbS），能够在全球风险最高的沿海环境中同时促进气候韧性、保护生物多样性和推动可持续发展。

研究区域

印度孙德尔本斯位于恒河-布拉马普特拉-梅格纳（GBM）三角洲的西南部，是世界上最大的连续红树林生态系统之一，也是重要的蓝碳库（图1a）。该区域覆盖面积近10,000平方公里，包括孙德尔本斯国家公园（约1,330平方公里）及相邻的储备森林，由半日潮和季节性淡水排放形成的密集潮汐溪流、泥滩和红树林岛屿构成（Mondal等人，2025b）。

结果

本研究全面分析了印度孙德尔本斯内蓝碳的空间、时间和物种特异性变化，将生态机制与经济影响联系起来。实地评估结合遥感数据和InVEST模型输出，揭示了不同地区和深度的地上生物量（AGB）、地下生物量（BGB）、凋落物和沉积物碳的显著差异。2025年至2030年的预测表明……

讨论

全球综述强调了沿海蓝碳生态系统——红树林、海草和潮汐沼泽——在长期碳储存中的关键作用，以及它们作为基于自然的解决方案（NbS）在气候缓解中的日益重要性（Feng等人，2023年）。虽然协调的保护和恢复措施可以显著提高固碳潜力，但蓝碳应被视为化石燃料减排的补充而非替代品（Choudhary等人，2024年；

结论

研究表明，印度孙德尔本斯是世界上最重要的沿海蓝碳库之一，在二十一世纪具有持续的潜力，支持气候缓解和可持续发展。通过整合实地观测、遥感生成的LULC数据、InVEST CBC框架和机器学习验证，我们提供了从短期到长期的碳积累、排放、碳储量、净固碳量和经济价值的空间明确评估。

CRediT作者贡献声明

Ismail Mondal：写作——审稿与编辑、初稿撰写、可视化、验证、监督、软件使用、资源管理、项目管理、方法论制定、调查实施、正式分析、数据整理。SK Ariful Hossain：软件开发、概念构思。Muhammad Tauhidur Rahman：写作——审稿与编辑、概念构思。Wafeek Mohamed Ibrahim：写作——审稿与编辑、资金获取。Mukhiddin Juliev：写作——审稿与编辑。