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Nature｜全球沿海濕地未來對海平面上升的響應
21世紀沿海濕地對海平面上升的反應仍不確定。全球預測表明，目前沿海濕地面積將減少20%至90%（分別針對低海平面和高海平面上升情景），這反過來將導致生物多樣性和高價值生態(tài)系統(tǒng)服務的喪失。這些預測不一定考慮到所有必要的地貌和社會經(jīng)濟系統(tǒng)反饋。在這里，我們提出了一種綜合的全球建模方法，該方法既考慮了沿海濕地通過沉積物增生垂直堆積的能力，也考慮了容納空間，即可細沉積物積累和濕地植被定植的垂直和橫向空間。我們利用這種方法來評估21世紀全球海平面上升和人為沿海占領對沿海濕地面積變化的影響。根據(jù)我們的模擬結果，我們發(fā)現(xiàn)，如果超過37%（我們對當前容納空間的上限估計）的沿海濕地擁有足夠的容納空間，并且沉積物供應保持在現(xiàn)有水平，那么全球濕地面積不但不會增加，反而有可能增加至當前面積的60%。與之前的研究相反，我們預測，到2100年，全球沿海濕地面積的損失將在0%到30%之間，假設在當前水平之外沒有進一步的容納空間。我們的模擬表明，全球濕地的恢復力主要取決于容納空間的可用性，而容納空間的可用性受到沿海地區(qū)人為基礎設施建設的強烈影響，預計此類基礎設施將在21世紀發(fā)生變化。我們的研究結果表明，大規(guī)模沿海濕地喪失并非全球海平面上升的必然結果，而是可以避免的，如果能夠通過謹慎的基于自然的沿海管理適應解決方案創(chuàng)造足夠的額外容納空間。
研究方法
1. 模型框架
本研究的核心方法是使用DIVA模型框架，構建了12,148個海岸線段的沿海剖面。這些海岸線段構成了模型的空間單元，具有平均長度57公里。研究基于Shuttle Radar Topography Mission (SRTM)洪泛區(qū)數(shù)據(jù)，細致地建立了每個海岸線段的地形剖面。這些剖面基于不同海拔層次的洪泛區(qū)面積進行計算，幫助更好地理解沿海濕地的時空分布特征，并根據(jù)不同海拔高度（如1.5m、2.5m等）推算浸水長度，從而繪制出濕地可能淹沒的區(qū)域。
2. 濕地適應性評分（WAS）
濕地的適應性評分（WAS）是本研究中的關鍵因素。WAS旨在評估沿海濕地在海平面上升過程中是否能夠通過垂直沉積積累來維持其生態(tài)功能。該評分基于沉積物供應量和潮差的關系，計算得到。沉積物供應豐富的地區(qū)能夠通過沉積積累來對抗海平面上升的影響，而沉積物供應不足的地區(qū)則容易發(fā)生濕地淹沒。因此，WAS值越高，代表濕地的適應能力越強，濕地在海平面上升下的喪失將得到減緩。
3. 濕地變化的計算
本研究中，濕地變化分為兩部分：海側(cè)濕地的損失和內(nèi)陸濕地的增益。隨著海平面上升，海側(cè)濕地將逐漸受到淹沒，而內(nèi)陸濕地則會向陸地遷移。然而，內(nèi)陸濕地遷移可能受到人類活動、基礎設施建設（如堤壩、城市發(fā)展等）的制約，這種限制通過人口密度在1/100年極端水位洪泛區(qū)的分布進行建模。在沒有人為障礙的情況下，濕地將向內(nèi)陸遷移，并逐步形成新的濕地區(qū)域。通過濕地適應性評分（WAS）和海岸線段的地形特征，研究計算了每個海岸線段在不同情景下的濕地喪失與增益。
4. 數(shù)據(jù)來源與情景分析
本研究使用了多個全球性數(shù)據(jù)集，包括SRTM數(shù)據(jù)、全球人口密度數(shù)據(jù)、潮差數(shù)據(jù)、沉積物供應數(shù)據(jù)等。這些數(shù)據(jù)為建立全球海岸線段的沿海剖面提供了空間和時間上的詳細信息。研究還利用三種全球海平面上升情景（RCP 2.6、4.5和8.5）以及不同的人類適應情景，分析未來海平面變化對濕地的潛在影響。
通過假設不同的人類適應情景（如自然適應情景和現(xiàn)狀保持情景），我們模擬了不同的沿海濕地遷移過程和沉積物積累過程。例如，假設在較為稀疏的人口區(qū)域，沿海社會可能會撤離海岸，移除沿海防護設施，從而允許濕地自由遷移；而在人口密集的區(qū)域，可能會建造更多的防護設施，限制濕地遷移。這些假設為我們分析濕地適應能力提供了不同的情境背景。
5. 假設情景與靈敏度分析
為了量化濕地遷移與沉積物積累對整體濕地適應能力的貢獻，本研究使用了四種假設情景。這些假設情景包括：僅濕地遷移情景、僅沉積物積累情景、最大適應能力情景（同時考慮濕地遷移和沉積物積累）、以及無適應能力情景（不考慮濕地遷移和沉積物積累）。這些情景雖然從社會經(jīng)濟或物理角度來看不完全現(xiàn)實，但通過這些假設情景，我們能夠定量比較濕地遷移和沉積物積累對濕地適應能力的相對貢獻。
6. 海平面上升與人類活動的綜合影響
通過結合全球海平面上升情景和區(qū)域化的人類活動影響，本研究探討了不同情景下人類活動對濕地的影響。例如，人口密度高的地區(qū)通常有更多的沿?；A設施，這些設施會妨礙濕地的內(nèi)陸遷移。在模擬中，我們依據(jù)不同的國家和區(qū)域的海平面上升預測、人口增長情景（如SSP2），以及極端水位洪泛區(qū)的人口分布，評估人類活動對濕地喪失和恢復的影響。
7. 模型校準與驗證
為了確保模型的準確性，研究使用了基于全球潮濕沼澤和紅樹林的現(xiàn)場數(shù)據(jù)對模型進行校準。通過對比實測的垂直沉積增長數(shù)據(jù)，校準模型參數(shù)，并與其他現(xiàn)有數(shù)據(jù)進行對比，確保模型能夠合理地預測濕地的沉積物盈虧狀態(tài)。校準后的模型能夠在約78%的海岸線段中準確預測濕地的適應性變化。
研究結果
在所有海平面上升情景下，20人/平方公里都是一個關鍵的人口密度閾值。如果采用更高的人口密度閾值，則有足夠容納空間向內(nèi)陸遷移的沿海濕地會增多，從而導致全球沿海濕地面積總體增加（圖1）。如果考慮較低的閾值，則有足夠容納空間的沿海濕地會減少，從而導致全球總體損失。20人/平方公里的人口密度閾值與我們估計的當前全球平均水平相符，超過該水平的沿海社區(qū)將受到某種沿海保護基礎設施的保護，因此只有 37% 的全球沿海濕地可以向內(nèi)陸遷移。300人/平方公里的人口密度閾值是歐盟委員會22定義的城市發(fā)展的下限，并設定了潛在濕地內(nèi)陸遷移的上限（NB 2 情景）。在此閾值下的最高海平面上升情景導致全球沿海濕地面積大幅增加（ 60%）。在同樣的海平面上升情景下，如果人口密度閾值為5人/平方公里，則全球凈損失為30%（圖1）。在最低海平面上升情景下，人口密度閾值在5至300人/平方公里之間的沿海濕地面積變化僅在-8%（損失）和 15%（增加）之間（圖1）。紅樹林的變化最大，它們從一開始就對全球濕地面積的貢獻最大（69%）。值得注意的是，即使在容納空間最少的人類適應情景下，鹽沼的損失也小得多（圖1）。
在容納空間的BAU情景（5-20人/平方公里）下，全球沿海濕地范圍的變化在最低海平面上升情景下介于-8%（損失）和0%（無變化）之間，在最高海平面上升情景下介于-30%（損失）和-8%（損失）之間。這些損失主要歸因于沉積物日益減少，阻礙了濕地在垂直方向上跟上海平面上升的速度。如果未來為沿海濕地提供更多的容納空間（例如，在實施基于自然的適應解決方案的背景下），全球沿海濕地的面積可能會增加（圖1）。我們的中等基于自然的適應情景（NB 1：20-150人/平方公里）導致低海平面上升情景下增加0%至12%，高海平面上升情景下增加 -8%（損失）至 42%。在更為極端的適應情景（NB 2：150-300人/平方公里）下，我們預計增幅會更高，低海平面上升情景下增幅在12%至15%之間，高海平面上升情景下增幅在42%至60%之間（圖1）。與基本情況情景（BAU）相比，中等和極端基于自然的適應情景（NB 1和NB 2）的這些增長是由內(nèi)陸濕地遷移而非垂直沉積物沉積驅(qū)動的，因此與沉積物供應量無關。
圖1 全球沿海濕地面積變化。
在BAU情景下（下限：5人/平方公里），預計沿海濕地面積的絕對損失大部分（約 66%）將發(fā)生在加勒比海、美國東南部海岸和東南亞部分地區(qū)（圖2a）。同樣，東南亞此前被確定為紅樹林抵御海平面上升影響的關鍵區(qū)域。濕地面積預期相對變化模式（即百分比增加或減少）有所不同，但基本證實了動態(tài)交互式脆弱性評估 (DIVA) 建模結果2；相對面積損失最大的地區(qū)（同樣是在居住空間高度受限的情景下）位于加勒比海、美國東海岸、波羅的海西部、地中海、紅海和東南亞部分地區(qū)（圖2b）。
圖2 濱海濕地變化的空間分布。
沿海濕地損失的空間模式與模擬的當今沉積物平衡模式非常相似，即沿海濕地表面垂直跟上當前當?shù)叵鄬Ｆ矫嫔仙璧某练e物與當前沉積物可用性之間的差值（圖3）。例如，在加勒比海、波羅的海西部、地中海以及美國東海岸和西海岸發(fā)現(xiàn)了大片沉積物不足的區(qū)域（圖3）。這些區(qū)域與在容納空間高度受限的情況下相對濕地面積損失的熱點區(qū)域基本重合（圖2b）。同時，亞洲、南美洲和歐洲西北部的大部分地區(qū)都顯示出充足或過剩的沉積物可用性（圖3），這對應于即使在容納空間有限的情況下相對濕地損失較小的區(qū)域，因為垂直沉積物增生抵消了相對海平面上升（圖2b）。
圖3 當今全球沉積物平衡。
文章信息
Schuerch M, Spencer T, Temmerman S, et al. Future response of global coastal wetlands to sea-level rise. Nature, 2018, 561(7722): 231-234.
DOI：https://doi.org/10.1038/s41586-018-0476-5
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