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近日，自然資源部第三海洋研究所海洋保護生態學團隊在紅樹林生態系統面對互花米草入侵的風險識別研究中取得新進展。

互花米草是全球危害最嚴重的外來入侵物種之一，也是我國突出的海洋入侵物種。為治理其入侵，我國實施《互花米草防治專項行動計劃（2022—2025年）》，力爭2025年各省份清除率達90%以上。開展紅樹林面對互花米草入侵的風險識別，對保障“互花米草防治專項行動”成效、為紅樹林保護管理決策提供依據至關重要。本研究利用無人機（UAV）遙感數據和可解釋的機器學習模型，在九龍江口紅樹林濕地開展分析，揭示紅樹林景觀格局對互花米草覆蓋的關鍵影響因素，構建高精度入侵風險預測模型。主要發現包括：紅樹林覆蓋度（FVC）是抑制互花米草生長的關鍵因子，當覆蓋度超過65%時，互花米草生長基本受限；紅樹林景觀結構影響入侵風險，高邊緣密度（ED）和低斑塊密度（PD）有助于減少入侵。

本成果基于研究團隊承擔的自然資源部專項業務費項目（“海洋生態預警監測”“海洋濕地資源調查監測與評估”等）及《互花米草防治區生態修復技術指南》編制等多項工作總結，不僅為紅樹林生態管理和外來種防控提供了科學支撐，也為基于自然的解決方案（NbS）優化紅樹林保護策略提供了新思路。（于麗波）