基于遥感、气候和地形数据估算渤海湾西部滨海湿地土壤有机碳含量 | 科研论文集萃

据统计，全球滨海湿地面积大约为142万平方千米，尽管全球滨海湿地分布面积较小，覆盖面积不到海床的0.5%，但其碳储量却占海洋碳储量的50%以上，被称为“蓝碳”。滨海湿地“蓝碳”生态系统单位面积的固碳能力远超陆地和海洋。与陆地生态系统相比，滨海湿地拥有更强的固碳能力，并在全球碳循环中发挥着主要作用。随着滨海地区人口急剧增长、社会经济快速发展、工业化和城市化进程不断推进，滨海湿地湿地正面临着气候变化和土地利用变化的影响，对于滨海湿地蓝碳功能产生不确定性，加速了土壤有机的含量与空间分布差异。因此，准确估算滨海湿地土壤有机碳含量及空间分布对于评估滨海湿地固碳能力、促进我国碳中和战略的实施具有重要意义。

华北理工大学资源与环境遥感团队研究人员利用Sentinel系列数据，结合大量的野外调查数据，总结滨海湿地表层土壤的影像光谱特征，综合气候和地形因子，使用多种优化机器学习算法(随机森林、梯度提升机和极端梯度提升)构建滨海湿地土壤有机碳(CW-SOC)含量预测模型，系统分析了对CW-SOC含量敏感的预测变量，定量解析了CW-SOC含量空间分布差异。

图1 渤海湾西部滨海湿地分布

通过R2、MAE和RMSE对RF、GBM和XGBoost方法预测CW-SOC含量的模型性能进行评价(表1)。发现无论使用哪种预测变量的组合，XGBoost方法的预测精度均高于RF和GBM方法，其R2均大于0.6，最高值达到0.73，MAE值均小于1 gŸkg-1。多源数据的结合可以有效提高模型的预测精度。与仅使用光学图像和SAR图像的模型相比，预测精度分别提高了0.063和0.115。

表1 不同模型的评价及比较

研究区内CW-SOC含量的分布具有相似的空间分布特征(图2)。从沿海地区到内陆地区，CW-SOC含量呈逐渐上升的趋势，这在RF和GBM方法预测的空间分布图中最为明显。研究区南部和北部CW-SOC含量较低，中部较高，主要分布在北大港湿地保护区和南大港湿地保护区附近。利用RF、GBM和XGBoost方法预测的CW-SOC含量范围分别为3.174 ~ 14.079 g/kg、0.455 ~ 14.923 g/kg、1.208 ~ 17.645 g/kg。通过对不同县市CW-SOC含量的汇总统计(表2) 发现，滨海新区CW-SOC含量高于黄骅市和海兴市。

图2 CW-SOC含量反演图

表2 不同县市CW-SOC含量的汇总统计

本研究在区域尺度绘制了CW-SOC含量空间分布格局，并分析了CW-SOC含量的空间分布差异及其原因。研究结果不仅有助于了解渤海湾西部滨海湿地土壤有机碳含量空间分布特征，且为制定滨海湿地资源可持续利用、滨海湿地生态环境保护和碳中和提供了理论指导和数据支持。

该研究由华北理工大学张永彬教授、寇财垚硕士研究生、刘明月副教授和满卫东副教授等共同完成。成果发布在Remote Sensing期刊上。本研究得到了国家自然科学基金（41901375、42101393、52274166）、河北省自然科学基金（D2022209005）、中国河北省教育厅科技计划项目（BJ2020058）、唐山市科技计划重点研究开发项目（22150221J）、唐山市科技研发平台培育项目（2020TS003b）等共同资助。

文：寇财垚

审：Richard

论文原文链接：

https://doi.org/10.3390/rs15174241

【参考链接】

Zhang Y, Kou C, Liu M, Man W, Li F, Lu C, Song J, Song T, Zhang Q, Li X, et al. Estimation of Coastal Wetland Soil Organic Carbon Content in Western Bohai Bay Using Remote Sensing, Climate, and Topographic Data. Remote Sensing. 2023; 15(17):4241. https://doi.org/10.3390/rs15174241