关于利用多光谱遥感卫星进行30年物种水平红树林物候对气候驱动因子响应的研究报告

一、 研究作者、机构与发表信息

本研究报告基于发表于*Ecological Indicators*期刊2025年第178卷（文章ID：114038）的一篇研究论文。该研究由Zahra Najjar Khodabakhsh（美国缅因大学森林资源学院）、Hossein Moradi*（伊朗德黑兰大学农业与自然资源学院环境科学与工程系/伊斯法罕理工大学自然资源系）、Parinaz Rahimzadeh-Bajgiran（美国缅因大学森林资源学院）、Saeid Pourmanafi和Mohsen Ahmadi（伊斯法罕理工大学自然资源系）共同完成。该论文于2025年4月10日收到，2025年8月11日修订后接受，并于2025年8月16日在线发表。

二、 研究的学术背景

本研究属于生态遥感与全球变化生态学交叉领域，具体聚焦于利用遥感技术监测海岸带关键生态系统——红树林的物候动态及其对气候变化的响应。红树林是至关重要的生态系统，在生物多样性保护、海岸防护和气候调节（如固碳）方面发挥着关键作用。然而，气候变化和人类活动正对其构成日益严重的威胁。物候学，即研究生物生命周期重复性事件（如生长季开始、结束）的时序及其驱动因素的科学，是评估生态系统对气候变化响应的关键窗口。

尽管红树林物候研究日益重要，但现有研究多集中在群落或生态系统水平，缺乏针对特定物种的长期、精细尺度的物候监测。这种物种水平信息的缺失限制了我们理解不同红树林物种如何差异化地响应环境压力，从而影响了针对性保护与恢复策略的制定。传统的地面观测方法（如物候相机、凋落物收集）虽然精确，但难以在大尺度、长时间序列上实施。多时相遥感数据，特别是中分辨率卫星影像（如Landsat、Sentinel-2），为系统监测植被动态提供了强大工具。归一化差异植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）等光谱指数已被广泛用于追踪植被绿度变化，进而反演物候参数。

在此背景下，本研究旨在填补以下研究空白：在物种水平上，利用长达30年的多源中分辨率遥感数据（Landsat和Sentinel-2），量化伊朗两种主要红树林物种——白骨壤（*Avicennia marina*）和红树（*Rhizophora mucronata*）的物候动态。具体目标包括：（1）比较不同植被指数在区分这两种红树林物种物候响应方面的有效性；（2）分析1993-2023年间两种物种物候参数（生长季开始SOS、结束EOS、长度LOS、峰值POS）的长期变化趋势；（3）探究关键气候变量（温度、降水等）对两种红树林物种物候特征的影响差异，从而评估其气候敏感性，为半干旱地区红树林的保护与管理提供科学依据。

三、 详细研究流程与方法

本研究采用了系统的遥感数据处理、物候参数提取与气候关联分析的工作流程，主要包含以下步骤：

1. 研究区与数据准备：

   • 研究区：位于伊朗南部霍尔木兹海峡的加兹河与哈拉河三角洲（DGH）保护区。该区域是伊朗少数同时存在白骨壤和红树两种物种的红树林分布区，其中红树仅分布于此，面积约20公顷，占该区域红树林的21%。
   • 遥感数据：研究利用了Google Earth Engine（GEE）云平台获取了长时间序列的卫星影像。
     • Sentinel-2 L2A级产品（2016-2023年）：用于高分辨率（10米）植被指数计算和物种区分能力评估。共使用了580景影像。
     • Landsat系列表面反射率产品（Landsat-5, -7, -8; 1993-2023年）：用于构建长达30年的物候时间序列。共使用了665景影像。所有影像均利用质量评估波段进行了云和云阴影掩膜，并计算了月平均植被指数以减少噪声。
   • 气候与站点数据（1993-2023年）：从荷兰皇家气象研究所（KNMI）气候浏览器获取了研究区的月尺度气候数据，包括平均气温（Tavg）、最高气温（Tmax）、最低气温（Tmin）、海表温度（SST）、海面高度（SSH）、降水量（PRC）、海洋盐度以及不同时间尺度（12、24、36、48个月）的标准化降水蒸散指数（SPEI）。

2. 植被指数计算与最佳指数筛选：

   • 首先，基于野外数据、专家知识和Sentinel-2影像，将研究区红树林分为纯白骨壤、纯红树以及以其中一种为优势种的混交林。从纯林斑块中各选取20个多边形作为样本区。
   • 利用Sentinel-2数据（2016-2023年）计算了五种广泛使用的光学植被指数：NDVI、增强型植被指数（EVI）、土壤调节植被指数（SAVI）、归一化差异红边指数1（NDRE1）和归一化差异物候指数（NDPI）。
   • 通过对比两种物种各指数的时间序列曲线，评估它们区分物种间物候差异的能力。结果表明，NDVI和NDPI在捕捉两种红树林物种独特的物候响应方面最为有效。鉴于NDVI应用最广、便于与历史研究对比，且Landsat历史数据更完整，后续的30年物候趋势分析统一使用NDVI时间序列。

3. 时间序列数据平滑与重建：

   • 遥感时间序列数据常受大气、云等因素干扰。为准确提取物候信号，研究采用谐波回归分析（Harmonic Regression）对月均NDVI时间序列进行平滑处理。该方法通过傅里叶变换，用一系列正弦和余弦函数的组合来拟合具有周期性（如季节变化）的信号，能有效去除高频噪声并填补数据缺口。该算法在GEE平台上实现，并对Landsat和Sentinel-2数据均进行了适配。

4. 物候参数提取与趋势分析：

   • 基于平滑后的30年月尺度NDVI时间序列（1993-2023），研究将数据划分为29个生长周期。
   • 采用动态阈值法提取每个周期的四个关键物候参数：
     • 生长季开始（SOS）：NDVI值达到周期内NDVI最小值与峰值之间距离的20%时所对应的日期。
     • 生长季结束（EOS）：NDVI值从峰值下降到峰值与之后最小值之间距离的20%时所对应的日期。
     • 生长季峰值（POS）：SOS和EOS之间NDVI达到最大值的日期。
     • 生长季长度（LOS）：SOS与EOS之间的天数。
   • 使用线性回归斜率分析了30年间各物候参数的变化趋势。

5. 气候因子与物候关联分析：

   • 相关性分析：采用斯皮尔曼秩相关（Spearman’s rank correlation）分析了月尺度NDVI与各气候变量（滞后0-2个月）的相关性，以识别植被对气候响应的最佳滞后时间。
   • 广义可加模型（Generalized Additive Model, GAM）分析：为探究多个气候变量对NDVI的联合非线性影响，研究使用了GAM进行建模。在排除方差膨胀因子（VIF）大于6的变量（如Tavg、Tmax等）以解决多重共线性后，最终模型纳入了Tmin、SST、SSH、盐度、SPEI36等变量（对红树还加入了PRC和SPEI12）。GAM能够通过平滑函数灵活刻画每个预测变量与响应变量（NDVI）之间的复杂关系。

四、 主要研究结果

1. 植被指数表现与长期趋势：

   • 基于Sentinel-2数据（2016-2023）的五种指数时间序列均显示出清晰的季节性模式，夏季绿度高，冬季低。其中，NDVI和NDPI在区分白骨壤和红树的物候响应方面表现最佳，能更清晰地反映物种间差异。
   • 基于Landsat的30年NDVI趋势分析显示，两种物种的绿度变化趋势不同。白骨壤的NDVI在30年间呈现明显的上升趋势，而红树的NDVI则波动较大，未表现出一致的长期趋势。具体而言，1993年红树的NDVI峰值（0.211）高于白骨壤（0.137），但到2023年，白骨壤的NDVI峰值（0.23）已反超红树（0.20）。这表明白骨壤在过去三十年中对当地环境条件表现出更强的适应或增长潜力，而红树可能对环境变化更为敏感。

2. 物种物候参数及其长期变化：

   • 两种红树林物种在DGH地区的物候周期基本同步，但存在细微差异。基于NDVI，它们的生长季通常于9月开始，次年5月结束，生长高峰出现在1月。红树的物候事件（SOS和EOS）相比白骨壤略有延迟。
   • 关键的长期变化趋势：在过去的30年里，两种物种的生长季长度（LOS）均缩短了约1-2天。然而，变化模式存在物种差异：
     • 白骨壤的生长季整体提前了6-7天（SOS和EOS均提前）。
     • 红树的生长季则推迟了1-2天。
   • 这些物候变化与区域气候模式的变化相一致。生长季的开始与9月气温下降、降水出现同步；生长季的结束则与5月末6月初气温升高、降水减少同步。研究指出，当区域气候数据显示日最高温度超过29°C时，红树林生长停止，这对应于一年中最热、最干旱的月份（5月至8月）。

3. 气候因子与物候的关联：

   • 相关性分析：NDVI与气温（Tavg, Tmax, Tmin, SST）呈显著负相关，与降水量（PRC）呈显著正相关。值得注意的是，红树与气温的负相关性（rs = -0.86）远强于白骨壤（rs = -0.48），表明红树对温度升高更为敏感。红树的NDVI还与海面高度（SSH）呈正相关，而白骨壤无此关系。海洋盐度与两种物种的NDVI均无显著相关性。
   • 季节性关联：气候变量与NDVI的关系具有季节性。温度变量在生长季（秋季和春季）与NDVI关联最强，而降水在非生长季（夏季）的影响更为显著。
   • GAM模型结果：
     • 模型对白骨壤和红树NDVI变化的解释度（调整R²）分别为0.74和0.86，表明气候变量能很好地解释其绿度动态。
     • 红树对气候因子的响应比白骨壤更强烈、更显著。例如，红树的NDVI随最低温度（Tmin）升高而下降的曲线更为陡峭，且降水（PRC）和短期干旱指数（SPEI12）仅对红树有显著影响。
     • 对于两种物种，NDVI均随Tmin、SST和长期干旱指数（SPEI36）的升高而下降，随SSH升高而略有上升，与盐度的关系则呈轻微负相关。

五、 研究结论与意义

本研究得出结论：在伊朗南部半干旱的波斯湾北缘，利用中分辨率多光谱遥感数据（特别是NDVI和NDPI）能够有效监测红树林在物种水平上的物候动态。白骨壤和红树虽然共享相似的生长季框架（9月至次年5月），但在过去30年间，它们的物候对气候变化的响应模式存在显著差异。白骨壤的生长季提前且绿度增加，表现出更强的适应性；而红树的生长季略微推迟，绿度未呈现增长趋势，且对温度（尤其是最低温）和降水变化表现出更高的敏感性。生长季的缩短以及起始、结束时间的变化主要归因于降水模式的改变（时间、强度、总量）和高温胁迫，当温度超过29°C时会导致生长停滞。

本研究的科学价值在于：首次在该区域利用长时间序列遥感数据在物种尺度上揭示了红树林的物候变化及其气候驱动机制，强调了物种特异性响应的重要性。研究方法上，整合了多源卫星数据（Landsat, Sentinel-2）和GEE云平台，结合谐波分析和GAM模型，为红树林物候研究提供了可复制的技术框架。其应用价值在于：研究结果凸显了在半干旱气候变暖背景下，红树等敏感物种面临的更高风险，这为制定差异化的、以物种为重点的红树林保护与恢复策略提供了关键科学依据。例如，保护措施可能需要特别关注对红树栖息地的水分供应和微气候调节。

六、 研究亮点

1. 物种水平的长期监测：突破了红树林物候研究多在群落水平的局限，实现了对两种关键红树林物种长达30年的物候动态分离监测。
2. 多指数比较与验证：系统评估了多种植被指数在区分红树林物种物候中的应用效果，明确了NDVI和NDPI在该研究中的优越性，为方法选择提供了参考。
3. 揭示物种差异化响应：清晰揭示了在相同气候压力下，白骨壤和红树在物候趋势和气候敏感性上存在显著差异，红树表现出更高的脆弱性。
4. 综合气候关联分析：不仅进行了简单的相关性分析，还运用了能处理非线性关系的GAM模型，深入剖析了多种气候因子对红树林绿度的复合影响，并量化了物种间的响应差异。
5. 关注半干旱边缘区：研究地点位于红树林全球分布的北缘和耐受性极限，该区域生态系统对气候变化极为敏感，研究结果对于理解边缘区红树林的命运具有重要指示意义。

七、 其他有价值内容

研究还讨论了其局限性，主要包括：2003-2010年间因Landsat-7传感器故障导致的数据质量问题可能影响趋势检测的精度；缺乏同步的地面物候观测数据用于直接验证遥感反演结果；以及背景干扰（如潮汐池、泥滩）可能对光谱指数产生影响。作者建议未来研究应结合地面观测，并进一步评估疾病、入侵物种和人为干扰等因素的影响，以更全面地理解红树林动态。这些讨论为后续研究指明了方向。