Scenario-based cumulative impacts assessment on iconic species habitats under marine spatial planning and fishing policies in the Yangtze River Estuary

长江口海洋空间规划与渔业政策下标志性物种生境累积影响的情景评估

引文格式：

Zhu Z, Yang W, Cai W, Peng W, Wu C. Scenario-based cumulative impacts assessment on iconic species habitats under marine spatial planning and fishing policies in the Yangtze River Estuary. Environ Impact Assess Rev. 2026;119:108356.https://doi.org/10.1016/j.eiar.2026.108356

评估累积政策对物种生境的影响对于平衡海洋保护与蓝色经济目标至关重要，但在河口地区进行精细尺度的评估仍具挑战。本研究通过整合物种分布模型（SDMs），开发了一个基于情景的累积影响评估（CIA）框架，以评估长江口（YRE）在不同政策未来下，人为累积压力对标志性物种生境的变化。研究选取中华鲟（Acipenser sinensis）、中华绒螯蟹（Eriocheir sinensis）和凤鲚（Coilia mystus）作为焦点物种。结果表明，污染（38.4-43.4%）和航运（21.7-25.8%）是所有政策情景下影响这些焦点物种生境的主要压力源。空间分析显示，高影响区域主要集中在航运密集的航道内。情景比较显示，实施海岸带与海洋空间规划（CMSP）使焦点物种生境的累积影响显著降低了24.5%，而模拟重启商业捕捞的情景则使该压力增加了8.7%。这表明，在模拟框架内及针对特定生境，CMSP是缓解关键人为压力的极其有效的政策工具。鉴于该分析源于线性建模方法且侧重于生境压力而非种群动态，结论应视为潜在空间趋势的指示。这一基于空间明确、情景驱动的案例研究突显了政策相关的生境压力评估在复杂的河口人为压力管理中的价值，该框架为预测其他多用途沿海系统的空间权衡提供了可迁移的方法，强调了为实现可持续发展进行综合、政策情景规划的必要性。

关键词：累积影响评估（CIA）；海洋空间规划（CMSP）；生境压力评估；情景分析；长江口（YRE）

随着人类对海洋利用强度的增加和蓝色经济的扩张，如何在保护海洋环境与促进经济发展之间取得平衡已成为全球性挑战。长江口作为世界上生物多样性最丰富但也受人类压力最密集的河口生态系统之一，面临着严峻的生境退化问题。为应对这些挑战，中国实施了包括省级海岸带与海洋空间规划（CMSP）和长江“十年禁渔”在内的重大政策。CMSP旨在通过功能分区协调生态保护与开发，而禁渔政策则直接禁止商业捕捞以恢复水生生物资源。然而，这两项政策在长江口重叠区域如何共同改变生境层面的压力动态，尚缺乏精细尺度的空间明确评估。

本研究基于CIA理论与物种分布模型构建了综合评估框架 ，旨在解析多重人为压力源对标志性物种生境的累积效应。该框架清晰展示了本研究的方法路径：首先通过MaxEnt模型模拟物种的适宜生境分布，其次通过专家判断确定物种对不同压力源的脆弱性权重，进而构建涵盖现状、取消禁渔、规划实施及激进保护等四种政策情景。研究假设：不同的政策组合将显著改变累积压力的空间分布与强度，而综合性的空间规划可能比单一的行业管制在缓解生境压力方面具有更广泛的效果。通过对长江口中华鲟、中华绒螯蟹和凤鲚三种具有高度生态与文化意义的物种进行分析，本研究旨在量化并比较不同政策情景下的生境压力变化，从而为区域协调管理提供决策支持。

图1.基于情景的 CIA 框架，用于评估不同政策情景下对物种栖息地累积影响变化的精细尺度评估。

研究区域位于长江口（120.90°-122.64°E, 30.86°-31.95°N），覆盖面积约8286平方公里，包括崇明岛、长兴岛和横沙岛等关键区域 。该区域是许多珍稀水生动物的关键洄游通道，也是重要的渔业资源产卵场和索饵场。上海市海岸带与海洋空间规划（2021-2035）在该区域划定了生态保护区、生态控制区和海洋发展区，其中生态保护与控制区占比显著增加。同时，“十年禁渔”政策自2021年起在长江口特定水域禁止商业捕捞。这两种政策工具代表了不同的压力调节方式：禁渔直接移除了一种提取性压力，而CMSP通过空间配置，允许不同强度的海洋利用与经济发展，以在保护与蓝色经济目标之间取得平衡。

图2.研究区域及位置。

本研究基于生态重要性、政策相关性及物种脆弱性，选取了中华鲟（极危旗舰物种）、中华绒螯蟹（重要渔业资源）和凤鲚（濒危生态指示物种）作为焦点物种。在生境模拟阶段，研究利用最大熵（MaxEnt）模型，结合了野外调查历史文献、全球生物多样性信息网络（GBIF）及海洋生物多样性信息系统（OBIS）中去重后的398个历史出现点。在剔除高度共线性的变量后，模型引入了水深、温度、盐度及营养盐等10项核心环境变量，在 30米的空间分辨率下模拟了上述物种的潜在适宜生境分布。模型结果通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）等指标进行了严格验证，以确保生境预测的准确性。

累积影响评估（CIA）环节上，研究系统识别了包括围垦、港口活动、污染、商业捕捞、海上养殖、海上基础设施、海上风电、疏浚、休闲娱乐及航运在内的10种主要人为压力源。所有空间压力图层被统一重采样为100×100米分辨率的栅格，并结合特定活动的缓冲距离与自然对数等数学转换方法进行了标准化处理，以模拟人类活动强度的空间分布与衰减效应。随后，通过11位专家的综合研判，从压力发生频率、物种抵抗力、个体恢复时间、繁殖与种群影响等 6 个维度构建了脆弱性权重矩阵，并引入500次蒙特卡洛模拟以量化并降低评估过程中的不确定性。在此基础上，研究设定了四种未来政策情景：S1（基准现状）、S2（取消禁渔/无CMSP）、S3（2030年后/禁渔结束且 CMSP 实施）、S4（激进保护/禁渔持续且 CMSP 实施）。最终，利用累积影响评估公式计算各网格的加权平均累积影响值，对比分析了不同管理情景下物种栖息地的压力空间演变及其主要驱动因子。

模型结果显示，三种物种的适宜生境在长江口呈现空间差异（图3），中华鲟幼鱼主要集中在崇明东滩，中华绒螯蟹繁殖生境分布在横沙岛和九段沙以东及航道末端，凤鲚则广泛分布。

图3.长江入海口重点物种适宜栖息地预测分布（出现概率）。CM：崇明岛；CX：长兴岛；DT：崇明东滩；HS：横沙岛；JDS：九段沙岛；QD：启东市；XLJ：徐六泾。(a) 三个物种的共同栖息地。

各物种生境的高累积影响区域呈现出差异（图4），这主要是由于生境适宜性分布和对人类压力敏感性的差异造成的 。在代表禁渔和海洋空间规划实施的四种情景下，这三个物种生境的人为累积压力的空间分布均主要位于崇明东滩和九段沙岛附近 。

图4.在不同政策情景下，对重点物种栖息地的累积影响。情景：S1（基准）：当前状况；S2（取消禁渔）：没有禁渔，无海洋空间规划（CMSP）；S3（2030年后）：禁渔到期并有海洋空间规划；S4（激进保护）：实施禁渔和海洋空间规划。

图5.(a) 不同情景下长江入海口（YRE）重点物种栖息地的累积影响结果。情景：S1（基准）：当前状况；S2（取消禁渔）：没有禁渔，无海洋空间规划（CMSP）；S3（2030年后）：禁渔到期并有海洋空间规划；S4（激进保护）：实施禁渔和海洋空间规划。

情景分析表明，与基准情景（S1）相比，模拟取消十年禁渔的情景（S2）将导致焦点物种生境的累积压力显著增加约8.7%，高影响区主要出现在启东附近水域和崇明东滩。

相反，在CMSP全面实施的情景（S3）下，即使假设禁渔期结束，累积生境压力较S2情景仍大幅减少了约24.5%。这一显著减少主要归因于CMSP的分区管制有效限制了围垦、基础设施建设及部分区域的污染排放。值得注意的是，最为激进的保护情景（S4，即CMSP叠加持续禁渔）相比于仅实施CMSP的情景（S3），在模型模拟的生境压力数值上仅有微小幅度的进一步下降。这表明在解决生境层面的物理和环境压力方面，综合性的空间规划能够解决更广泛的压力源，而禁渔政策虽然对恢复渔业资源至关重要，但其对非捕捞类生境压力的缓解作用相对有限。

图6.在不同场景下，YRE 累积影响评分的变化。场景：S1（基线）：当前状态；S2（废止禁渔）：无禁渔，无海洋空间管理；S3（2030年后）：禁渔期满并实施海洋空间管理；S4（激进保护）：实施禁渔和海洋空间管理。

本研究开发并应用了一个基于情景的CIA框架，通过整合SDMs，实现了对不同管理情景下生境压力结果的空间明确、半定量比较。研究发现，对于所研究物种的生境而言，实施CMSP可以通过解决广泛的陆海压力源来大幅缓解累积压力。相比之下，在该生境-压力框架内，仅实施CMSP的情景与额外实施全流域商业禁渔的情景之间的增量差异相对较小。这一发现并不否定禁渔政策在种群恢复和生物多样性目标上的重要性，而是强调了单一行业管制在应对复杂生境压力时的局限性。

研究建议将重心转向CMSP的有效实施与适应性优化。一个关键的建议措施是建立长江口国家公园，以保护生态敏感和生境关键区域，从而维护生态完整性。在此框架下，保护工作应集中在核心区域，而分级利用则允许在其他区域进行，以此平衡海洋保护与可持续蓝色经济的发展。本研究提供了一种精细尺度、情景驱动的方法来支持海洋空间规划和其他环境政策评估。该框架具有可迁移性，可应用于全球面临类似生态和人为压力的其他河口和沿海地区，为实现区域可持续发展目标提供科学支撑。