我院“全球變化與南海生态安全”團隊與海南省生态環境監測中心、西北農林科技大學、國家林業和草原局、中國科學院空天信息創新研究院等單位合作，在全球尺度紅樹林生态系統的總初級生産力和冠層樹高研究方面取得了一定的研究進展，發表2篇學術論文。論文第一作者分别為孫仲益副教授，于佳男博士研究生，通訊作者為烏蘭副教授，聶勝副研究員和劉文傑教授。
論文題為：
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=AGPP https://doi.org/10.5281/zenodo.11236850
研究背景：
紅樹林作為重要的海岸帶藍碳生态系統和全球重要的碳彙之一，在調節全球碳循環、固碳和減緩氣候變化方面發揮着不可替代的作用。準确估算紅樹林生态系統的總初級生産力（GPP）和精确測量其三維結構參數（如冠層高度和生物量）對于評估其固碳潛力和制定保護策略至關重要。然而，目前還沒有多時期的全球紅樹林GPP産品，且現有的大多數全球紅樹林地圖僅描繪了二維空間分布特征。為解決這些挑戰，本研究團隊一方面旨在通過使用機器學習模型來量化長時間序列下全球紅樹林GPP，并在全球範圍内歸因于環境因素的貢獻；另一方面，借助ICESat-2（冰、雲和陸地高程衛星-2）的發射契機，整合其數據和多源遙感影像，構建30米分辨率的全球紅樹林冠層高度圖。這些研究不僅為利用時空方法确定紅樹林在全球碳預算中的作用提供了重要依據，也為全球變化研究提供了基礎數據支撐，推進了全球紅樹林碳彙能力的精确評估。
研究結論：
本系列研究不僅為估算全球紅樹林生态系統GPP及其環境控制因素提供了新的見解，還驗證了利用ICESat-2光子計數激光雷達數據與多源圖像整合生成高分辨率全球紅樹林冠層高度圖的可行性。所提出的GPR模型集合通過十折交叉驗證與全球紅樹林渦度相關數據進行了驗證，可以高精度估算全球紅樹林生态系統GPP。在冠層高度反演方面，研究發現ATL08-RH100與機載LiDAR測得的冠層高度具有最高的相關性，而DEM是對模型影響最大的變量，其次為IRECI和溫度。研究結果顯示，全球紅樹林的平均高度為12.65米，巴西的紅樹林冠層高度最高，達44.94米，且冠層高度在接近赤道時達到最高值，随着緯度的增加呈減少趨勢。這些發現闡明了紅樹林生态系統的時空模式，有助于監測土地利用和土地覆蓋變化（LUCC）對全球紅樹林生态系統的影響，為科學家和管理者提供了關鍵知識，有助于維持紅樹林分布及其在全球碳封存中的重要作用。
論文1：
亮點：基于機器學習和渦度相關通量數據估算1996-2020年全球紅樹林總初級生産力（GPP），平均GPP約為2054 g C/m²/yr，全球紅樹林年均GPP約為305 Tg C/yr，量化環境條件與土地利用與土地覆蓋變化（LUCC）對全球紅樹林GPP的相對影響。
紅樹林生态系統GPP的空間分布。(a) 紅樹林生态系統GPP全球分布，平均分辨率為0.5°×0.5°；(b-g)分别放大Everglades國家公園、Gurupi-Piria海洋開采保護區、Edumanom國家森林、Sundarban國家公園、Terusan、Deception Bay紅樹林生态系統GPP的空間分布；(h)本研究估算的紅樹林生态系統GPP與DGVMs、RS和MTE估算的陸地生态系統GPP的緯度分布；(i)紅樹林生态系統GPP的經向分布
論文2：
亮點：基于ICESat-2光子點雲數據和多源遙感數據，實現了分辨率為30米的2020年全球紅樹林冠層高度制圖，全球紅樹林平均高度為12.65 m，全球最高的紅樹林位于巴西，最大冠層高度為44.94 m。研究收集了超過 1,298 平方公裡的機載激光雷達數據，以驗證全球紅樹林冠層高度圖 （r=0.52, Bisa=-1.08m, RMSE=3.39m, RMSE%=39.05%）。
全球紅樹林冠層高度圖：b-e 機載激光雷達站點位置分别為：加蓬、印度尼西亞、孫德爾本斯、海南(中國)
