我院“全球变化与南海生态安全”团队与海南省生态环境监测中心、西北农林科技大学、国家林业和草原局、中国科学院空天信息创新研究院等单位合作，在全球尺度红树林生态系统的总初级生产力和冠层树高研究方面取得了一定的研究进展，发表2篇学术论文。论文第一作者分别为孙仲益副教授，于佳男博士研究生，通讯作者为乌兰副教授，聂胜副研究员和刘文杰教授。

论文题为：

Exploring the spatio-temporal patterns of global mangrove gross primary production and quantifying the factors affecting its estimation, 1996–2020

Mapping global mangrove canopy height by integrating Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2 photon-counting LiDAR data with multi-source images

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https://pan.baidu.com/s/1ZZdk7Zto5slb6aEKNsXEAg?pwd=AGPPhttps://doi.org/10.5281/zenodo.11236850

研究背景：

红树林作为重要的海岸带蓝碳生态系统和全球重要的碳汇之一，在调节全球碳循环、固碳和减缓气候变化方面发挥着不可替代的作用。准确估算红树林生态系统的总初级生产力（GPP）和精确测量其三维结构参数（如冠层高度和生物量）对于评估其固碳潜力和制定保护策略至关重要。然而，目前还没有多时期的全球红树林GPP产品，且现有的大多数全球红树林地图仅描绘了二维空间分布特征。为解决这些挑战，本研究团队一方面旨在通过使用机器学习模型来量化长时间序列下全球红树林GPP，并在全球范围内归因于环境因素的贡献；另一方面，借助ICESat-2（冰、云和陆地高程卫星-2）的发射契机，整合其数据和多源遥感影像，构建30米分辨率的全球红树林冠层高度图。这些研究不仅为利用时空方法确定红树林在全球碳预算中的作用提供了重要依据，也为全球变化研究提供了基础数据支撑，推进了全球红树林碳汇能力的精确评估。

研究结论：

本系列研究不仅为估算全球红树林生态系统GPP及其环境控制因素提供了新的见解，还验证了利用ICESat-2光子计数激光雷达数据与多源图像整合生成高分辨率全球红树林冠层高度图的可行性。所提出的GPR模型集合通过十折交叉验证与全球红树林涡度相关数据进行了验证，可以高精度估算全球红树林生态系统GPP。在冠层高度反演方面，研究发现ATL08-RH100与机载LiDAR测得的冠层高度具有最高的相关性，而DEM是对模型影响最大的变量，其次为IRECI和温度。研究结果显示，全球红树林的平均高度为12.65米，巴西的红树林冠层高度最高，达44.94米，且冠层高度在接近赤道时达到最高值，随着纬度的增加呈减少趋势。这些发现阐明了红树林生态系统的时空模式，有助于监测土地利用和土地覆盖变化（LUCC）对全球红树林生态系统的影响，为科学家和管理者提供了关键知识，有助于维持红树林分布及其在全球碳封存中的重要作用。

论文1：

亮点：基于机器学习和涡度相关通量数据估算1996-2020年全球红树林总初级生产力（GPP），平均GPP约为2054 g C/m²/yr，全球红树林年均GPP约为305 Tg C/yr，量化环境条件与土地利用与土地覆盖变化（LUCC）对全球红树林GPP的相对影响。

红树林生态系统GPP的空间分布。(a)红树林生态系统GPP全球分布，平均分辨率为0.5°×0.5°；(b-g)分别放大Everglades国家公园、Gurupi-Piria海洋开采保护区、Edumanom国家森林、Sundarban国家公园、Terusan、Deception Bay红树林生态系统GPP的空间分布；(h)本研究估算的红树林生态系统GPP与DGVMs、RS和MTE估算的陆地生态系统GPP的纬度分布；(i)红树林生态系统GPP的经向分布

论文2：

亮点：基于ICESat-2光子点云数据和多源遥感数据，实现了分辨率为30米的2020年全球红树林冠层高度制图，全球红树林平均高度为12.65 m，全球最高的红树林位于巴西，最大冠层高度为44.94 m。研究收集了超过1,298平方公里的机载激光雷达数据，以验证全球红树林冠层高度图（r=0.52, Bisa=-1.08m, RMSE=3.39m, RMSE%=39.05%）。

全球红树林冠层高度图：b-e机载激光雷达站点位置分别为：加蓬、印度尼西亚、孙德尔本斯、海南(中国)