A decision support framework for climate-oriented coastal wetland restoration through process-based ecosystem modeling and optimization

方法

垂直分辨生态水文模型模拟碳动态，遗传算法多目标优化，以埃布罗三角洲为例。

发现

预算约束使修复面积从深根植被转向浅根植被，修复效果取决于组合构成与实施强度。

机会点

可将该框架扩展到农业湿地或稻田碳汇规划，并耦合完整净温室气体核算与不确定性优化。

湿地修复日益被视为一种基于自然的气候解决方案，但有效的规划需要在非线性生态响应与经济及实施约束之间取得平衡。我们提出了一个面向气候导向型滨海湿地修复的概念与计算框架，将基于过程的生态系统模型嵌入修复优化之中。修复策略被表示为一种组合方案，既包含修复措施之间的离散选择，也包含实施强度和面积分配的连续决策。一个垂向分辨的生态水文模型模拟土壤有机碳动态以及由分解驱动的CO₂和CH₄排放，使环境结果源于修复决策与生态系统过程之间的相互作用。这些排放代表分解驱动的源通量，并不构成完整的净生态系统温室气体平衡。优化采用遗传算法并进行多次独立运行，提供近似解，不保证全局最优性。该框架通过基准分析和埃布罗三角洲（Ebro Delta）的应用案例加以说明。基准分析表明，不同的目标设定会从同一生态权衡关系中选出不同的内点解和角点解。在埃布罗三角洲的应用中，施加预算约束使修复面积从深根系植被类型重新分配到成本较低的浅根系类型，同时保持较高的植被密度并满足甲烷目标，尽管CO₂目标被超出。全局敏感性分析识别出深根系植被类型的密度和面积分配是修复绩效的主要驱动因素。结果表明，修复成效不仅取决于植被总覆盖度，还取决于组合构成和实施强度。所提出的框架提供了一种灵活的方法论，可将基于过程的生态模型整合到替代环境目标和资源约束下的修复规划中。