陳燕麗，張 悅，錢 拴，孫 明，莫偉華

（1.廣西科學(xué)院廣西紅樹林研究中心 廣西紅樹林保護(hù)與利用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廣西北海 536000；2.中國農(nóng)業(yè)大學(xué)資源與環(huán)境學(xué)院，北京 100094；3.國家氣象中心，北京 100081；4.廣西壯族自治區(qū)氣象科學(xué)研究所，廣西南寧 530022）

紅樹林是生長(zhǎng)在熱帶及亞熱帶沿海潮間帶的木本常綠闊葉植物群落，是最重要的藍(lán)碳資源之一[1]，生態(tài)服務(wù)功能突出[2]。紅樹林處于海洋與陸地的交錯(cuò)帶，屬于典型敏感生態(tài)脆弱帶，對(duì)氣候逆境反應(yīng)極其靈敏[3]，在全球氣候變化過程中具有重要的指示作用[4]。氣候變化背景下，氣候資源時(shí)空變異的加大將增加紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的脆弱性[5]。廣西紅樹林面積居全國第二位，紅樹林是廣西重要的濕地生態(tài)系統(tǒng)和生態(tài)保護(hù)紅線重點(diǎn)區(qū)域之一，研究氣象條件對(duì)廣西紅樹林生長(zhǎng)的影響對(duì)其保護(hù)和修復(fù)有重要意義。

紅樹林生長(zhǎng)與氣象條件密切相關(guān)。氣溫和降水是紅樹林光合作用[6]和碳交換[7]的重要限制因子；氣溫[8-9]、降水[8]、大風(fēng)[8,10-11]和日照[8]對(duì)紅樹林生長(zhǎng)發(fā)育的影響在不同時(shí)間和地域有一定差異。氣溫、降水和海表溫度在很大程度上決定紅樹林潛在適合生長(zhǎng)區(qū)域[12-14]，氣溫是人工紅樹林造林的主要限制因子[15]。紅樹林具有明顯的小氣候效應(yīng)，對(duì)區(qū)域小氣候可起到明顯的調(diào)節(jié)作用[16]。現(xiàn)有的紅樹林和氣象關(guān)系研究多聚焦于兩者相互作用關(guān)系，綜合氣象條件影響分析和評(píng)估方面的報(bào)道較少。

目前，綜合氣象條件影響分析多采用氣候適宜度模型。氣候適宜度是將溫度、光照和降水等氣象因子的數(shù)量變化定量轉(zhuǎn)化為對(duì)植物生長(zhǎng)發(fā)育、產(chǎn)量形成和品質(zhì)指標(biāo)等的適宜程度[17]，評(píng)估對(duì)象主要集中在農(nóng)作物（玉米（Zea mays）[18]、小麥（Triticum aesti?vum）[19]和大豆（Glycine max）[20]）和經(jīng)濟(jì)作物（橡膠[21]、煙草（Nicotiana tabacum）[22]）等，在自然植被中應(yīng)用的報(bào)道較少。針對(duì)自然植被，錢拴等[23]通過年際間氣象條件指數(shù)的對(duì)比，實(shí)現(xiàn)不同時(shí)段年際間棉花生長(zhǎng)氣象條件的評(píng)價(jià)；Chen 等[24]采用偏最小二乘回歸法，構(gòu)建喀斯特植被增強(qiáng)型植被指數(shù)（Enhanced veg?etation index，EVI）氣象擬合模型（Climate vegetation index，CVI），通過CVI年際差值構(gòu)建喀斯特地區(qū)植被氣象條件綜合影響評(píng)價(jià)模型。

歸一化植被指數(shù)（Normalized difference vegeta?tion index，NDVI）是用于表征植被長(zhǎng)勢(shì)最廣泛的遙感監(jiān)測(cè)指數(shù)。本研究以廣西北海典型沙生紅樹林為研究對(duì)象，利用北海紅樹林生態(tài)氣象站和NDVI觀測(cè)數(shù)據(jù)及國家氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)，研究影響紅樹林長(zhǎng)勢(shì)的關(guān)鍵氣象因子、紅樹林小氣候效應(yīng)和氣象指標(biāo)閾值，建立紅樹林綜合氣象條件適宜度評(píng)估模型，為紅樹林保護(hù)和修復(fù)工程中開展氣象條件影響定量評(píng)估提供技術(shù)支持。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

廣西北部灣由沿海的防城港、欽州和北海3 市組成，擁有總面積全國第二、天然林面積全國第一的紅樹林及山口和北侖河口兩個(gè)紅樹林國家級(jí)自然保護(hù)區(qū)。廣西北部灣紅樹林生態(tài)區(qū)屬南亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候；1961—2019年，年均氣溫為22.2 ～22.9 ℃，年均降水量為1 772.3 ～2 746.4 mm，年均日照時(shí)長(zhǎng)為1 515.9 ～1 973.2 h。北海紅樹林生態(tài)氣象觀測(cè)試驗(yàn)站建成于2018年底，位于廣西北海市國家海洋科技園區(qū)的小海灣（109°18′E，21°27′N），位于廣西紅樹林生態(tài)區(qū)中部。

1.2 數(shù)據(jù)

國家氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)為廣西北海國家基準(zhǔn)站觀測(cè)數(shù)據(jù)，包括逐日平均氣溫、降水量、相對(duì)濕度和風(fēng)速，數(shù)據(jù)時(shí)段為1961—2019年（59年）。

北海紅樹林生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)來源于北海紅樹林生態(tài)氣象觀測(cè)試驗(yàn)站，包括逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、降水量、相對(duì)濕度、風(fēng)速、地溫（5 和10 cm）、總輻射和光合有效輻射，數(shù)據(jù)時(shí)段為2018年11月8日—2019年11月16日。NDVI 數(shù)據(jù)來源于北海紅樹林生態(tài)氣象觀測(cè)試驗(yàn)站通量塔搭載的NDVI探頭，數(shù)據(jù)時(shí)段與氣象衛(wèi)星的NDVI序列相同。

衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)：選擇NASA MODIS 陸地產(chǎn)品組根據(jù)統(tǒng)計(jì)算法開發(fā)的MODIS 植被指數(shù)產(chǎn)品MOD13Q1，即全球250 m分辨率、16天合成的植被指數(shù)產(chǎn)品，數(shù)據(jù)版本為V006。對(duì)所獲得的MOD13Q1遙感數(shù)據(jù)集進(jìn)行子集提取、圖像鑲嵌、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換、投影轉(zhuǎn)換及質(zhì)量檢驗(yàn)等預(yù)處理，得到質(zhì)量可靠的NDVI 數(shù)據(jù)集，16 天合成NDVI 數(shù)據(jù)，進(jìn)行最大值合成，獲取2000—2019年NDVI年最大值序列。

1.3 方法

1.3.1 氣象因子篩選

利用紅樹林生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)，分析表征紅樹林長(zhǎng)勢(shì)的NDVI 與累積降水量、最高氣溫、最低氣溫、平均氣溫、相對(duì)濕度和風(fēng)速等氣象因子的相關(guān)性，結(jié)合文獻(xiàn)資料確定影響紅樹林生長(zhǎng)的關(guān)鍵氣象因子。

1.3.2 氣象數(shù)據(jù)訂正

紅樹林具有小氣候效應(yīng)[16]，國家氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)用于紅樹林生長(zhǎng)氣象條件評(píng)價(jià)時(shí)需進(jìn)行訂正，訂正為紅樹林生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)，用于推算歷年紅樹林生長(zhǎng)氣象指標(biāo)。利用各氣象因子國家氣象臺(tái)站與生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)的比值，將歷年國家氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)訂正為生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)。計(jì)算公式如下：

式中，Xg為國家氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)；Xs為紅樹林生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)；A為某一氣象指標(biāo)兩站數(shù)據(jù)的比值；Yn為訂正后數(shù)據(jù)；Yo為原始國家氣象臺(tái)站數(shù)據(jù)。

1.3.3 氣象指標(biāo)計(jì)算

溫度是影響紅樹植物生長(zhǎng)的關(guān)鍵因素[25]。有效積溫是植物在某個(gè)生育期或全部生育期內(nèi)有效溫度的總和，即植物在某段時(shí)間內(nèi)日平均氣溫與生物學(xué)零度之差的總和。有效積溫可反映植物生長(zhǎng)發(fā)育對(duì)熱量的需求或衡量地區(qū)熱量資源，其剔除了生物學(xué)下限溫度以下和上限溫度以上的溫度，基本上反映了植物的生育速率與溫度的線性關(guān)系。計(jì)算公式如下[26]：

式中，Te為評(píng)估時(shí)段的有效積溫（℃）；T為日平均溫度（℃）；Tb為最低溫度（℃）；To為最適溫度（℃）；Tm為最高溫度（℃）。研究中采用的紅樹植物3 個(gè)基點(diǎn)溫度Tb、To和Tm分別為10 ℃[8]、27 ℃[6]和38 ℃[8]。

水分是植被生長(zhǎng)不可或缺的因子，采用生育期內(nèi)的累積降水量表示。累積降水量為在生長(zhǎng)季內(nèi)每日降水量的總和[8]，計(jì)算公式如下：

式中評(píng)估時(shí)段的累積降水量（mm）；Pi為逐日降水量（mm）；n為統(tǒng)計(jì)天數(shù)。

空氣濕度對(duì)植被生長(zhǎng)有重要作用。相對(duì)濕度是指空氣中水汽壓與相同溫度下飽和水汽壓的百分比，是表征大氣干燥程度的物理量。濕度指標(biāo)采用平均相對(duì)濕度表示[27]，計(jì)算公式如下：

風(fēng)可加強(qiáng)植被和空氣的熱量交換，增加土壤蒸發(fā)和植物蒸騰，影響空氣中二氧化碳等成份的擴(kuò)散與輸送，從而影響植物生長(zhǎng)。風(fēng)速指標(biāo)采用平均風(fēng)速表示[28]，計(jì)算公式如下：

1.3.4 氣象指標(biāo)閾值確定

依據(jù)某種氣象條件出現(xiàn)越頻繁，植被受到的鍛煉越多，其適應(yīng)能力越強(qiáng)的氣候適應(yīng)性原理，確定氣象指標(biāo)的適宜、一般適宜和不適宜閾值。設(shè)樣本依次為X1，X2，X3……Xn，計(jì)算公式如下：

式中，Xi為某氣象指標(biāo)序列；為氣象指標(biāo)平均值；Di為氣象指標(biāo)距平絕對(duì)值；n為數(shù)據(jù)樣本總個(gè)數(shù)。對(duì)Di由小到大排序，并依據(jù)其大小，篩選對(duì)應(yīng)Xi作為某一適宜度等級(jí)閾值計(jì)算序列。其中，適宜閾值為重新排序后Di的第1 ～80個(gè)百分位值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)，占總樣本數(shù)的80%；一般適宜閾值為81 ～90個(gè)百分位值對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)；剩余數(shù)據(jù)為不適宜閾值計(jì)算序列[29]。

1.3.5 氣象NDVI計(jì)算

氣候變化和人類活動(dòng)是植被變化的主要驅(qū)動(dòng)力，在非人類活動(dòng)影響下，自然植被變化的主要驅(qū)動(dòng)力為氣候變化。目前，已發(fā)展出多種方法用于分離氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)植被的影響[30]，但并未形成公認(rèn)有效的區(qū)分方法[31-32]。農(nóng)氣上常用的趨勢(shì)分離法是分離氣象和人為（生產(chǎn)力水平提高）影響的常用方法。本研究將趨勢(shì)分離法用于分析自然植被，通過分析紅樹林氣象NDVI與綜合氣象條件評(píng)分的一致性，判斷紅樹林氣象適宜度評(píng)估模型。借鑒氣象產(chǎn)量分離方法[33]，將表征紅樹林長(zhǎng)勢(shì)的NDVI分解為趨勢(shì)NDVI、氣象NDVI和隨機(jī)NDVI，公式為：

式中，y為實(shí)際NDVI；yt為趨勢(shì)NDVI；yw為氣象NDVI；Δy為隨機(jī)NDVI。隨機(jī)NDVI對(duì)實(shí)際NDVI影響較小，且無法用函數(shù)的形式表達(dá)出來，一般忽略不計(jì)；趨勢(shì)NDVI擬合方法采用一元線性回歸法[33]。

2 結(jié)果與分析

2.1 紅樹林氣象條件評(píng)估因子

分析紅樹林冠層NDVI 與氣象因子的相關(guān)性（表1）。年尺度上，NDVI 受氣溫影響極顯著（P＜0.01），受相對(duì)濕度影響顯著（P＜0.05）。季節(jié)尺度上，夏季NDVI 與地溫和降水量的相關(guān)性較高，秋季NDVI 受氣溫影響極顯著（P＜0.01），春季NDVI 與相對(duì)濕度的相關(guān)性最高。在年、季尺度的分析基礎(chǔ)上，進(jìn)行月尺度（表1）和日尺度（圖1）的分析。月尺度上，NDVI 在1月與風(fēng)速和輻射均呈顯著相關(guān)（P＜0.05），與地溫呈極顯著相關(guān)（P＜0.01）；在3月與降水量和地溫均呈顯著或極顯著相關(guān)（P＜0.05，P＜0.01）；在5月與相對(duì)濕度呈極顯著相關(guān)（P＜0.01）；在7月與風(fēng)速呈顯著相關(guān)（P＜0.05）；在8月與降水量、氣溫、相對(duì)濕度和地溫均呈極顯著相關(guān)（P＜0.01）；在11月與相對(duì)濕度呈極顯著相關(guān)（P＜0.01）。NDVI與8月（生長(zhǎng)旺盛期）氣象因子的相關(guān)性最高。日尺度上，除降水量外，NDVI 與各氣象因子均呈顯著相關(guān)（P＜0.05）；與日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、5 cm 地溫、總輻射和光合有效輻射均呈正相關(guān)，與相對(duì)濕度、風(fēng)速和10 cm 地溫均呈負(fù)相關(guān)。降水方面的相關(guān)性不顯著可能是因?yàn)槿粘叨壬辖邓疄?的時(shí)間較多。

圖1 2018年11月— 2019年11月紅樹林NDVI與各氣象因子日尺度上的散點(diǎn)圖Fig.1 Scatter diagrams between NDVI and daily meteorological factors in mangrove from November 2018 to November 2019

表1 2018年11月—2019年11月紅樹林NDVI與各氣象因子的相關(guān)系數(shù)Tab.1 Correlation coefficients between NDVI and meteorological factors in mangrove from November 2018 to November 2019

氣溫、相對(duì)濕度、地溫和輻射對(duì)紅樹林NDVI 的作用在不同時(shí)間尺度（年、季和月）上均有體現(xiàn)，降水量和風(fēng)速僅在月尺度有所體現(xiàn)。通過查閱文獻(xiàn)和災(zāi)情資料，廣西北部灣紅樹林區(qū)出現(xiàn)的幾次較嚴(yán)重的病蟲害均與高溫、連續(xù)無降水日數(shù)較多的氣候條件有關(guān)[34]。紅樹林生態(tài)氣象站觀測(cè)的地溫受潮汐影響，與普通氣象臺(tái)站地溫有較大差異，因此氣象條件評(píng)估不考慮該因子；降水量和風(fēng)速在年和季尺度上與NDVI相關(guān)程度低，但在兩個(gè)關(guān)鍵月份（3和8月）中相關(guān)性高，仍為影響紅樹林生長(zhǎng)的主要?dú)庀笠蜃樱黄骄鶜鉁睾妥罡邭鉁?、最低氣溫與NDVI 相關(guān)性高，前者包含后兩者的信息，因此只選平均氣溫作為影響紅樹林生長(zhǎng)的熱量因子；考慮到多數(shù)氣象站缺少總輻射、光合有效輻射的觀測(cè)，為使建立的指標(biāo)和模型適用于大多數(shù)氣象站，本研究暫不考慮輻射因子。在綜合紅樹林NDVI 與氣象因子的相關(guān)性、文獻(xiàn)資料及未來模型推廣的基礎(chǔ)上，選擇平均氣溫、降水量、相對(duì)濕度和風(fēng)速作為紅樹林生長(zhǎng)氣象條件評(píng)估因子。

2.2 國家氣象臺(tái)站和生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)比較

紅樹林小氣候效應(yīng)明顯，生態(tài)氣象站只代表1 個(gè)點(diǎn)，為充分利用紅樹林周圍區(qū)域更多氣象站的資料，全面評(píng)估氣象條件對(duì)紅樹林的影響，進(jìn)行國家氣象臺(tái)站和生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)比較。各氣象因子國家氣象臺(tái)站與生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)比值（簡(jiǎn)稱“比值”）年均值為0.8 ～1.0，年最大值為0.9 ～1.3，年最小值為0.8 ～1.0（表2）。對(duì)于年均值，降水量、平均氣溫和相對(duì)濕度國家氣象臺(tái)站與生態(tài)氣象站的數(shù)據(jù)無差異（比值1.0），風(fēng)速差異較大（比值0.8）。對(duì)于年最大值，平均氣溫和相對(duì)濕度國家氣象臺(tái)站與生態(tài)氣象站的數(shù)據(jù)無差異（比值1.0），降水量差異較大（比值1.3）。對(duì)于年最小值，降水量國家氣象臺(tái)站與生態(tài)氣象站的數(shù)據(jù)無差異（比值1.0），風(fēng)速差異較大（比值0.8）。

表2 各氣象因子國家氣象臺(tái)站和生態(tài)氣象站數(shù)據(jù)比值Tab.2 Ratios of meteorological factors observed in national meteorological station and ecological meteorological station

2.3 紅樹林氣象條件評(píng)估和驗(yàn)證

利用訂正后的氣象數(shù)據(jù)，計(jì)算紅樹林生育期有效積溫、累積降水量、相對(duì)濕度和風(fēng)速。依據(jù)本研究的閾值劃分方法，獲得4種評(píng)估指標(biāo)適宜、一般和不適宜3個(gè)等級(jí)區(qū)間（表3）。

表3 單一氣象因子適宜度評(píng)估區(qū)間Tab.3 Suitability evaluation intervals of single meteorological factor

依據(jù)單一氣象因子適宜度評(píng)估閾值，分別評(píng)價(jià)有效積溫、累積降水量、相對(duì)濕度和風(fēng)速的適宜度，將單一氣象指標(biāo)適宜、一般和不適宜數(shù)量化，評(píng)分分別為10、6 和3 分。參考紅樹林NDVI 與氣象因子相關(guān)性分析結(jié)果，采用層次分析法將有效積溫、相對(duì)濕度、累積降水量和風(fēng)速的影響權(quán)重分別設(shè)置為0.5、0.25、0.15和0.10；采用加權(quán)綜合法，建立紅樹林綜合氣象條件適宜度評(píng)估模型，計(jì)算公式如下：

式中，T、R、H和W分別為有效積溫、累積降水量、相對(duì)濕度和風(fēng)速的適宜度評(píng)分。8 ≤S≤10 時(shí)，綜合氣象條件判定為適宜；4.5 ≤S＜8 時(shí)，綜合氣象條件判定為一般；3 ≤S＜4.5 時(shí)，綜合氣象條件判定為不適宜。根據(jù)綜合氣象條件適宜度評(píng)估模型，進(jìn)行2000—2019年北海紅樹林綜合氣象條件適宜度評(píng)估（表4）。近20年，北海多數(shù)年份的綜合氣象條件適宜度為適宜，一般適宜年份有兩年（2001 和2017年），不適宜年份僅有1年（2019年）。

表4 北海紅樹林綜合氣象條件適宜度評(píng)估Tab.4 Suitability evaluation based on multiple meteorological conditions in mangrove in Beihai

續(xù)表4 Continued

為驗(yàn)證綜合氣象條件適宜度評(píng)估模型的有效性，本研究選取北海市面積較大的紅樹林作為代表樣點(diǎn)，獲取紅樹林MODIS NDVI年最大值序列數(shù)據(jù)并分離氣象NDVI（圖2）。紅樹林長(zhǎng)勢(shì)與綜合氣象條件評(píng)分有較高的一致性；總體來說，綜合氣象條件評(píng)分高的年份，紅樹林長(zhǎng)勢(shì)較好；綜合氣象條件評(píng)分低的年份，紅樹林長(zhǎng)勢(shì)較差。典型年份為2001、2005、2010、2017 和2019年。進(jìn)一步分析得知，2000 — 2019年綜合氣象條件評(píng)分與氣象ND?VI 全序列呈顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.63；其中，氣象NDVI 負(fù)值年份與綜合氣象條件評(píng)分相關(guān)系數(shù)達(dá)0.80。

圖2 北海紅樹林氣象NDVI與綜合氣象條件評(píng)分變化曲線Fig.2 Change curves of meteorological NDVI and scores of multiple meteorological conditions in mangrove in Beihai

3 討論與結(jié)論

3.1 討論

已有的紅樹林和氣象相關(guān)性的研究多基于不連續(xù)生長(zhǎng)發(fā)育狀況實(shí)地調(diào)查數(shù)據(jù)，已證實(shí)氣溫和降水[8]是紅樹林生長(zhǎng)發(fā)育的重要影響因子。本研究依托北海紅樹林生態(tài)氣象站NDVI 高通量觀測(cè)的優(yōu)勢(shì)，從月、季和年3個(gè)尺度分析多個(gè)氣象因子與表征紅樹林長(zhǎng)勢(shì)NDVI 的相關(guān)性。結(jié)果顯示，氣溫和降水量在紅樹林生長(zhǎng)旺盛時(shí)期（8月）與NDVI 均呈極顯著相關(guān)，與已有研究結(jié)論一致[8-9]。本研究發(fā)現(xiàn)，在年和季尺度上，氣溫與NDVI 相關(guān)性較高，降水量與NDVI 的相關(guān)性不高，風(fēng)速與NDVI 在1 和7月呈顯著相關(guān)；相對(duì)濕度與NDVI 在年尺度上呈顯著相關(guān)，在5、8 和11月呈極顯著相關(guān)。本研究以氣象與NDVI 的相關(guān)性選擇氣象評(píng)估指標(biāo)，理論上具有客觀性，但本研究獲取的NDVI 時(shí)間序列較短，在保障生態(tài)氣象站設(shè)備正常運(yùn)轉(zhuǎn)的前提下，獲取更長(zhǎng)時(shí)間序列的NDVI 數(shù)據(jù)，可進(jìn)一步驗(yàn)證氣象指標(biāo)的合理性。

由于紅樹林群落結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性[35]，生態(tài)氣象站群落代表性有限，評(píng)估模型在其他紅樹林生態(tài)區(qū)的適用性需進(jìn)一步驗(yàn)證。由于生態(tài)氣象站氣象數(shù)據(jù)有限，本研究?jī)H用比值法對(duì)國家氣象臺(tái)站天氣數(shù)據(jù)進(jìn)行校正，在今后的研究中，應(yīng)在更長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對(duì)訂正方法進(jìn)行改進(jìn)。同時(shí)，應(yīng)結(jié)合更多年限的生育期或NDVI 數(shù)據(jù)，對(duì)氣象條件適宜度評(píng)估模型進(jìn)行驗(yàn)證，提高生育期閾值評(píng)價(jià)的精度。

氣象災(zāi)害是影響紅樹林生長(zhǎng)的關(guān)鍵因子，如高溫天氣極易誘發(fā)紅樹林病蟲害，影響紅樹林健康生長(zhǎng)[36]。本研究建立的模型評(píng)估結(jié)果在NDVI 明顯降低年份與綜合氣象條件評(píng)分吻合度高，一定程度上表明模型對(duì)氣象災(zāi)害具有敏感性。目前，氣象災(zāi)害對(duì)紅樹林的影響多為定性研究[8]，如能定量分析氣象災(zāi)害對(duì)紅樹林生長(zhǎng)的影響，可提高模型評(píng)估精度，對(duì)紅樹林應(yīng)對(duì)氣候變化和紅樹林保護(hù)修復(fù)提供更科學(xué)和合理的決策參考。

3.2 結(jié)論

本研究通過相關(guān)分析篩選并確定氣溫、降水量、風(fēng)速和相對(duì)濕度為影響廣西北海典型沙生紅樹林生長(zhǎng)的關(guān)鍵氣象因子；通過分析紅樹林生態(tài)氣象站與其周圍氣象站數(shù)據(jù)的差異，明確了年度氣象條件定量評(píng)估需對(duì)風(fēng)速資料進(jìn)行訂正；定量評(píng)估了影響紅樹林生長(zhǎng)的全生育期有效積溫、累積降水量、相對(duì)濕度和風(fēng)速；通過提出氣象條件影響下的NDVI 且分離出年際間氣象條件波動(dòng)影響下的氣象NDVI，消除了年際間氣象條件差異對(duì)紅樹林長(zhǎng)勢(shì)產(chǎn)生的影響；利用加權(quán)綜合法建立紅樹林綜合氣象條件適宜度評(píng)估模型，氣象條件評(píng)估結(jié)果與紅樹林長(zhǎng)勢(shì)變化有較高的一致性，建立的氣象條件適宜度評(píng)估指標(biāo)和模型可用于開展該區(qū)域紅樹林生長(zhǎng)氣象條件影響評(píng)價(jià)。