Rừng ngập mặn là gì? Các công bố khoa học về Rừng ngập mặn

Các hệ sinh thái rừng ngập mặn chiếm ưu thế trong các vùng đất ngập nước ven biển của các khu vực nhiệt đới và cận nhiệt đới trên toàn thế giới. Chúng cung cấp nhiều dịch vụ hệ sinh thái sinh thái và kinh tế đóng góp vào việc bảo vệ chống xói mòn bờ biển, lọc nước, cung cấp khu vực cho việc sinh sản của cá và tôm, cung cấp nguyên liệu xây dựng và thành phần dược liệu, cũng như thu hút du khách, bên cạnh nhiều yếu tố khác. Đồng thời, rừng ngập mặn là một trong những hệ sinh thái bị đe dọa và dễ bị tổn thương nhất trên toàn cầu và đã trải qua sự suy giảm nghiêm trọng trong nửa thế kỷ qua. Các chương trình quốc tế, như Công ước Ramsar về Đất ngập nước hoặc Nghị định thư Kyoto, nhấn mạnh tầm quan trọng của các biện pháp bảo vệ khẩn cấp và các hoạt động bảo tồn để ngăn chặn sự mất mát tiếp theo của rừng ngập mặn. Trong bối cảnh này, giám sát từ xa là công cụ lựa chọn để cung cấp thông tin không gian-thời gian về sự phân bố của hệ sinh thái rừng ngập mặn, sự phân biệt loài, tình trạng sức khỏe và các thay đổi diễn ra trong quần thể rừng ngập mặn. Các nghiên cứu như vậy có thể được thực hiện dựa trên nhiều loại cảm biến, từ chụp ảnh hàng không đến hình ảnh quang học có độ phân giải cao và trung bình, từ dữ liệu siêu quang phổ đến dữ liệu radar sóng vi ba chủ động (SAR). Các kỹ thuật giám sát từ xa đã chứng minh tiềm năng cao trong việc phát hiện, xác định, lập bản đồ và theo dõi tình trạng và thay đổi của rừng ngập mặn trong hai thập kỷ qua, điều này được thể hiện qua số lượng lớn các bài báo khoa học được xuất bản về chủ đề này. Theo kiến thức của chúng tôi, chưa có một bài tổng quan gần đây về sự giám sát từ xa của rừng ngập mặn, mặc dù các hệ sinh thái rừng ngập mặn đã trở thành tâm điểm chú ý trong bối cảnh biến đổi khí hậu hiện nay và các cuộc thảo luận về các dịch vụ mà những hệ sinh thái này cung cấp. Hơn nữa, các nghiên cứu giám sát từ xa liên quan đến biến đổi khí hậu ở các khu vực ven biển đã tăng lên đáng kể trong những năm gần đây. Mục tiêu của bài tổng quan này là cung cấp cái nhìn tổng quát và tóm tắt có cơ sở về tất cả các công việc đã được thực hiện, đề cập đến sự đa dạng của dữ liệu được giám sát từ xa được áp dụng cho lập bản đồ hệ sinh thái rừng ngập mặn, cũng như nhiều phương pháp và kỹ thuật được sử dụng để phân tích dữ liệu, và thảo luận thêm về tiềm năng và những hạn chế của chúng.

Tóm tắt. Bão là những hiện tượng thiên nhiên rất khó lường đối với các khu rừng ngập mặn cận nhiệt đới ở các quốc gia châu Á, nhưng vẫn còn ít thông tin về cách mà những hiện tượng này ảnh hưởng đến quá trình trao đổi carbon dioxide (CO2) ở mức hệ sinh thái của các vùng đất ngập mặn. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã xem xét ảnh hưởng ngắn hạn của những cơn bão mạnh và thường xuyên đến việc rụng lá và quá trình trao đổi CO2 của hệ sinh thái (NEE) của các rừng ngập mặn cận nhiệt đới, đồng thời tổng hợp 19 cơn bão trong khoảng thời gian 4 năm từ 2009 đến 2012 để tìm hiểu thêm về cơ chế điều tiết của bão đến các dòng carbon và nước của hệ sinh thái sau khi có hiện tượng bão. Gió mạnh và mưa lớn đã gây ra hiện tượng rụng lá và hiệu ứng làm mát cục bộ trong mùa bão. Giá trị tổng NEE hàng ngày giảm từ 26 đến 50% sau một số cơn bão (ví dụ: W28-Nockten, W35-Molave và W35-Lio-Fan), nhưng lại tăng đáng kể (43 đến 131%) sau bão W23-Babj và W38-Megi. Cường độ và xu hướng phản ứng NEE hàng ngày rất đa dạng tùy thuộc vào từng cơn bão khác nhau, điều này được xác định bởi sự cân bằng giữa biên độ của sản xuất sinh thái tổng (GEP) và hô hấp sinh thái (RE). Hơn nữa, kết quả từ tổng hợp của chúng tôi chỉ ra rằng thời gian bão đổ bộ, tốc độ gió và lượng mưa là những yếu tố quan trọng nhất kiểm soát dòng CO2 sau các sự kiện bão. Những phát hiện này chỉ ra rằng những loại hiện tượng bão khác nhau có thể tác động một cách rất khác biệt đến lưu lượng CO2 của các hệ sinh thái rừng ngập mặn và bão có thể sẽ có tác động lớn hơn đến các quy trình chu trình carbon trong các hệ sinh thái rừng ngập mặn cận nhiệt đới khi cường độ và tần suất của bão dự kiến sẽ gia tăng trong các kịch bản biến đổi khí hậu toàn cầu trong tương lai.

Tóm tắt. Rừng ngập mặn đang suy giảm trên toàn cầu, chủ yếu do sự can thiệp của con người, do đó cần có sự đánh giá về tình trạng quá khứ và hiện tại của chúng (ví dụ: diện tích, phân bố theo loài, v.v.) để thực hiện các chiến lược bảo tồn và quản lý tốt hơn. Trong bài báo này, động lực bao phủ rừng ngập mặn tại Gaoqiao (Trung Quốc) đã được đánh giá qua thời gian sử dụng hình ảnh vệ tinh năm 1967, 2000 và 2009 (cảm biến Corona KH-4B, Landsat ETM+, GeoEye-1 tương ứng). Đầu tiên, phân tích đa thời điểm của dữ liệu vệ tinh đã được thực hiện, và sau đó các sự khác biệt sinh học và phi sinh học đã được phân tích giữa các cụm rừng ngập mặn khác nhau, được đánh giá thông qua phân loại giám sát của hình ảnh vệ tinh có độ phân giải cao. Một sự suy giảm lớn trong bao phủ rừng ngập mặn (−36%) đã được quan sát giữa năm 1967 và 2009 do sự canh tác lúa và các hoạt động nuôi trồng thủy sản. Hơn nữa, việc xây dựng đê đã ngăn cản việc mở rộng của rừng ngập mặn vào đất liền. Mặc dù có một sự gia tăng nhỏ về diện tích rừng ngập mặn được quan sát giữa năm 2000 và 2009 (+24%), tỷ lệ rừng ngập mặn / nuôi trồng thủy sản vẫn giảm do sự gia tăng nuôi trồng thủy sản tại các khu vực xung quanh. Từ bản đồ sử dụng/bao phủ đất dựa trên dữ liệu thực địa (đo đạc cây dựa trên ô 5 × 5 m) (tháng 8–tháng 9, 2009) cũng như giá trị phản xạ quang phổ (được lấy từ GeoEye-1 đã được chỉnh sửa), cả Bruguiera gymnorrhiza và Aegiceras corniculatum nhỏ đều có thể phân biệt với độ chính xác 73–100%, trong khi A. corniculatum cao chỉ được phân loại đúng với độ chính xác 53% do sự pha trộn với B. gymnorrhiza (độ chính xác phân loại tổng thể: 85%). Trong trường hợp của trầm tích, tỷ lệ cát có sự khác biệt rõ rệt giữa ba lớp rừng ngập mặn. Tổng thể, lợi thế của hình ảnh vệ tinh có độ phân giải rất cao như GeoEye-1 (0.5 m) cho việc đánh giá tính không đồng nhất không gian của rừng ngập mặn và/hoặc phân loại theo loài đã được chứng minh rõ ràng, cùng với độ phức tạp trong việc cung cấp phân loại chính xác cho các loài không nổi bật (ví dụ: Kandelia obovata) tại Gaoqiao. Mặc dù có những hạn chế như biến dạng hình học và dải panchromatic đơn, hình ảnh đã bỏ phân loại Corona 42 năm tuổi rất quý giá cho việc phát hiện biến đổi sử dụng/bao phủ đất khi so sánh với các tập dữ liệu vệ tinh gần đây.