互花米草是全球损害最严峻的外来侵略物种之一，也是我国杰出的海洋侵略物种。为办理其侵略，我国施行《互花米草防治专项举动计划 (2022—2025 年)》，力求 2025 年各省份铲除率达 90% 以上。展开红树林面临互花米草侵略的危险辨认，对保证 “互花米草防治专项举动” 成效、为红树林维护办理决策供给相关根据至关重要。本研讨使用无人机（UAV）遥感数据和可解说的机器学习模型，在九龙江口红树林湿地展开剖析，提醒红树林景象格式对互花米草掩盖的要害影响要素，构建高精度侵略危险猜测模型。首要发现包含：
（1）红树林掩盖度（FVC）是按捺互花米草成长的要害因子，当掩盖度超越 65% 时，互花米草成长根本受限；
（2）红树林景象结构影响侵略危险，高边际密度（ED）和低斑块密度（PD）有助于削减侵略；
（3）根据SHAP 解说模型可视化显现 FVC 对互花米草的非线性影响，有助于决策者精准调整红树林修正战略。
本效果根据研讨团队承当的天然资源部专项业务费项目（“海洋生态预警监测”“海洋湿地资源查询监测与评价”等） 及《互花米草防治区生态修正技能攻略》编制等多项工作总结，不仅为红树林生态办理和外来种防控供给了科学支撑，也为根据天然的解决方案（NbS）优化红树林维护战略供给了新思路。
海洋三所和厦门大学联培博士生阚志毅为该论文榜首作者，陈顺洋副研讨员为该论文的通讯作者。此外一起作者还包含海洋三所陈彬研讨员、俞炜炜研讨员和陈光程研讨员。本研讨遭到国家重点研制项目（2022YFF0802203, 2017YFC0506101）和蚂蚁公益基金会项目 (92)等赞助。
图2 红树林植被掩盖度的SHAP值图。图(a-c)别离展现了在10米、20米和30米调查单元下红树林掩盖度的SHAP值。圆形、正方形和三角形代表红树林掩盖度对S. alterniflora掩盖度的均匀影响。实线代表点规模的拟合线，拟合方程和相关系数用相同色彩符号。相同色彩的暗影区域表明红树林掩盖度点的SHAP值散布规模。
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