海南省研究区概况如图1所示，海南省位于18°10′ ～20°10′ N，108°37′ ～111°03′ E之间，属于热带季风气候区。该区域气候高温多雨，光照资源丰富，为红树林的生长提供了优越的自然条件。海南省呈东北至西南走向的长轴形态，长度约290 km，西北至东南方向的宽度约为180 km，总面积为3.39万 km²。据统计，海南省现有红树植物共21科28属44种，且鸟类物种丰富，生物多样性特征显著。

图  1  研究区地理位置

Figure 1.  Geographical location of the study area

研究所用遥感数据涵盖土地利用类型（林地、耕地、草地、水域、建设用地、未利用地）、红树林、养殖鱼塘、海岸线矢量、滩涂及驱动因子（自然因素、社会经济因子、可达性因子）等，具体来源见表1。ESV（生态系统服务价值）统计数据通过整理学术文献与政府公开文件获取，以保障数据的准确性与可靠性。

本研究用ArcGIS v10.8重分类合并地类数据，因地类数据来源多样存在冲突，故依研究核心关注对象排序地类重要性（红树林>养殖鱼塘>滩涂地>林地、耕地等其他六项地类），冲突区域取重要性最高地类；经擦除工具去除相交区、合并数据后，形成海南土地利用数据集如图2，且PLUS模型的栅格数据与地类数据行列号均保持一致，采用WGS 1984 Albers坐标。

图  2  2000 年（A）、2010年（B）和 2020 年（C）海南省土地利用变化Fig. 2 Land use changes in Hainan Province in 2000 (A), 2010 (B), and 2020 (C)

通过ArcGIS Pro沿线生成样带工具，设100米间隔、垂直海岸线且向内陆及海域各延伸200米的样带，用相交工具提取与红树林相交样带，结合标识工具叠加行政区矢量图，提取各市县红树林重合岸段长度，计算公式如下：

式中，$ {\text{L}}_{\text{ij}} $为第i年j市县的红树林重合岸线长度；$ {\cup}_{\text{ij}} $为第i年j市县的样带数量。

受数据可用性限制，文献选取的不同服务功能评估价格参数来源年份不同，缺乏时间可比性。本研究拟用工业生产者价格指数（PPI）将参数统一转换至指定年份，由于数据可得性，2000年价格拟用海南省2002年的PPI进行换算，并将2002年作为基准年，具体转换方法如下：

式中：$ {\text{I}}_{\text{t}} $为第t年的定基指数；$ {\text{r}}_{\text{t}} $为第t年的PPI环比指数（即相对上一年的百分比值）；$ {\text{P}}_{\text{t}} $为目标年份价格；$ {\text{P}}_{\text{o}} $为原始年份价格；$ {\text{I}}_{\text{o}} $为目标年份定期指数。

运用模型中的LEAS模块，提取2010—2020年各地类扩张样本，利用随机森林算法量化各驱动因子的贡献度，并生成各地类的发展概率图，其中随机森林采样方式为随机采样，决策树数目设置30，采样率为0.1。再利用Markov Chain得到2020年的地类变化趋势，通过CARS模块结合2010—2020年的发展概率、预设的邻域权重及土地转换规则等参数模拟2020年各地类扩张情况，领域权重通过多次试验对比确定最优系数（表2）。通过与实际数据对比进行验证模型精度，OA（overall accuracy）为0.924和Kappa系数为0.858，表明模型构建良好，可以用于土地利用变化的模拟预测研究^[17]。

为分析不同政策导向下红树林面积变化情况，综合考虑《海南省红树林资源保护专项规划（2024—2035年）》《海南省“绿美自贸港”三年行动方案（2025—2027年）》《海南省红树林保护修复专项行动计划实施方案（2022—2025年）》以及《海南省国土空间总体规划（2021—2035年）》《关于加强耕地保护提升耕地质量完善占补平衡的意见》等政策文件，设置三种模拟情景，土地利用成本转换矩阵设置如表3所示。

（1）自然发展情景：以历史时期（2000—2020年）的土地利用变化为基础，通过Markov Chain预测未来变化趋势，不施加政策干预，反映红树林及其他类型土地的自然演变规律。

（2）红树林保护情景：体现生态优先导向，严格禁止红树林向其他用地转化，并借鉴前人学者，将森林和耕地向红树林的转移概率提高80%，养殖鱼塘、滩涂地、水域和未利用地提高30%，以模拟“退塘还林”“促淤造陆”等修复措施，同时将草地和建设用地向红树林的转移概率降低80%，限制建设扩张^[17]。

（3）耕地－红树林双保护情景：强调粮食安全与生态修复并重，依据耕地保护政策，通过栅格计算器提取三期（2000、2010、2020年）均保持为耕地的稳定区域，并筛选2020年坡度小于6°的耕地区域，设定为限制转换区^[19]。将耕地向红树林、建设用地、养殖鱼塘转移概率降低30%，其余地类转换规则与红树林保护情景一致，以体现耕地保护与红树林修复的协调推进。

本研究基于联合国千年生态系统评估（millennium ecosystem assessment）和海南省红树林生态系统特征，将红树林生态系统服务分为供给服务、调节服务、支持服务、文化服务4类，共包含11种特定服务。采用市场价值法（market valuemethod，MVM）、替代成本法（replacement cost method，RCM）、工业制氧法（industrial oxygen production method，IOPM）、造林成本法（afforestation cost method，AME）、能值分析法（Emergy analysis method，EAM）、成果参照法（benefit transfer method，BTM）等对海南红树林ESV进行评价分析^[20−22]，具体核算体系及相关数据见表4，核算方法见支撑材料附表S1。

2000年、2010年、2020年海南省各市县红树林分布面积及海岸线变化见表5。整体上，红树林总面积从2000年的44.11 km²增长至2020年的75.84 km²，增长了31.73 km²，增幅高达71.9%。同期，红树林重合岸段长度由263.8 km增加至313.3 km，增幅为18.8%。文昌市和海口市作为传统上的红树林分布大市，在保持面积稳定增长的同时，其重合岸段长度变化不大。儋州市、琼海市和三亚市是红树林面积增长的核心区域，其2020年面积相较于2000年分别增长了101%、460%和263%，其岸段长度显著延长。昌江黎族自治县的红树林面积变化显著，从0.02 km²恢复至1.01 km²，增长近50倍，同时岸线从300 m延伸至6600 m。澄迈县的红树林面积也实现了快速增长，但受防护的岸线长度却有所减少。

土地利用类型转移情况如图3，在2000—2010年间，耕地、林地、水域以及养殖鱼塘为向红树林转化的主要土地类型。而在2010—2020年阶段，这些土地类型向红树林转化的规模进一步扩大，转化面积显著增多，且建设用地向红树林转化的面积在这一时期出现了明显增长。

图  3  2000—2020 年土地利用转移桑基图

Figure 3.  Sankey diagram of land use transition (2000−2020)

红树林生态系统并非单向扩张，其向其他土地利用类型的转化面积亦有所增加，主要向耕地、林地、水域以及养殖鱼塘这四类土地类型发生转化。红树林生态系统与周边土地利用类型之间存在着复杂的动态平衡关系。

2000—2020年红树林ESV及贡献率如表6、7所示。研究期间内，红树林生态系统服务价值（ESV）总量实现显著增长，从2000年的113698万元上升至2020年的190698万元，增幅达67.7%。从服务构成来看，支持服务始终占据主导地位，其中保肥价值占总价值的43.5%～45.9%，凸显了红树林在维持土壤肥力与养分循环中的关键作用。调节服务中，水质净化价值的占比从11.9%稳步提升至12.6%，反映出红树林在水环境改善方面的持续贡献；而消浪护岸价值占比有所下降，可能与红树林面积扩张速度高于其前沿岸线延伸速度有关。此外，供给服务与文化服务的价值总量均保持稳定增长，而固碳释氧和空气净化等与气候变化密切相关的服务价值占比略有上升，反映了红树林在“双碳”战略背景下的巨大潜力。

从空间格局看，传统核心区域如海口市和文昌市的ESV贡献率有所下降，分别降至27.86%和26.04%。与此同时，儋州、琼海与三亚作为新兴增长区域，其ESV贡献率均实现显著提升。更为突出的是，昌江黎族自治县与乐东黎族自治县等原有低值地区实现突破性增长，昌江贡献率由0.07%跃升至1.44%，乐东由0.01%增至0.28%，体现了近几年红树林增长带来的显著成效。

依据多情景模拟预测结果（图4），2030年与2050年的红树林面积及岸段长度变化情况如下：拟将2020年作为基准年份，红树林面积为75 km²，岸段长度为313 km。在自然发展情景下，2020—2030年红树林呈现快速扩张态势，面积增长近15 km²，岸段长度增加近5 km；进入2030—2050年阶段，红树林增长近乎停滞，面积仅增加0.18 km²，岸段长度则回落至与2020年基准水平。在红树林保护情景下，2020—2030年红树林面积增加近16 km²，增幅高于自然发展情景，同期岸段长度大幅增加近7 km；2030—2050年期间，红树林面积与岸段长度继续保持稳定增长趋势。在耕地－红树林双保护情景下，2020—2030年红树林面积与岸段长度的变化趋势均与红树林保护情景相近；而2030—2050年为该情景的优势增长期，该时期红树林面积增长表现为所有情景中最优，增长量达19 km²左右，海岸线长度亦进一步延伸至339 km。

图  4  多情景下 2030—2050 年红树林面积及海岸线长度变化

Figure 4.  Changes in mangrove area and coastline length under multiple scenarios from 2030 to 2050

根据图5、6所示，不同情景下红树林的空间增减格局、地类转移来源与增长态势存在显著差异。总体上，2030—2050年红树林变化以增加为主，但扩张强度与空间集聚程度随情景而显著分化：自然发展情景下红树林新增斑块较为零散、减少斑块仍然存在；红树林保护情景下新增范围与连续性较自然发展有所提升、减少过程进一步收敛；而耕地－红树林双保护情景下红树林扩张最为显著，新增区域更密集、更成片，沿海形成更清晰的聚集扩张带，表现出最强的净增效应。

图  5  不同情景下红树林变化对比

Figure 5.  Comparative analysis of mangrove changes under different scenarios

图  6  不同情景下土地利用弦图

Figure 6.  Chord diagram of land use under multiple scenarios

从地类转移机制看，自然发展情景中红树林扩张以林地转移为主，耕地与养殖鱼塘为次要来源；但至2050年，各地类向红树林的转入面积与红树林向其他地类的转出面积基本持平，导致红树林增长动力不足，空间上对应为“增减并存且以碎斑为主”的变化格局。在红树林保护情景下，林地依旧是红树林的主要转入地类，相较于自然发展情景，水域、耕地及养殖鱼塘向红树林的转移规模有所提升；同时红树林向其他地类的转出过程受到有效限制，使得红树林仍保持净增长，且新增斑块的连片性与稳定性增强。耕地－红树林双保护情景则呈现出不同的转移结构：红树林转入以建设用地、水域及养殖鱼塘为主，且红树林向其他地类的转出面积较红树林保护情景进一步减少，转入增强与转出抑制的双重作用共同驱动该情景红树林净增长量达到最高水平。

情景差异空间对比结果来看，双保护情景相对自然发展情景产生的红树林“额外增加区”范围最大且集聚性最强，红树林保护相对自然发展亦产生额外增量但规模较小，而红树林保护与双保护之间的差异主要表现为少量局部区域的增量变化，说明综合约束条件下红树林扩张优势在多数区域具有稳定性。

以2020年各项生态服务单元面值为基准，预测多情景下2030年与2050年的红树林生态系统服务价值，并评估其时空演变特征。多情景下红树林ESV计算结果如表8所示，从总体趋势来看，三种情景下红树林的ESV从2030年到2050年均保持增长，但增幅存在显著差异。其中，耕地－红树林双保护情景表现最为突出，到2050年ESV总值达到268036.85万元，显著高于红树林保护情景的238240.46万元和自然发展情景的221285.45万元。

三种情景中，自然发展情景的ESV增长相对缓慢，表明若无强力政策干预，红树林生态服务功能的提升将受到限制。红树林保护情景相较于自然发展情景已有明显改善，而耕地－红树林双保护情景则展现出最佳效果，其2050年的各项服务价值均显著高于其他情景。

本研究模拟结果表明，不同政策导向对红树林生态恢复的影响存在显著差异。在自然发展情景下，2030年后红树林面积与ESV增长明显乏力。晁碧霄等对广东红树林的预测亦指出，在现状趋势情景下，自然地类面积呈持续减少态势^[46]；结合图5可见，无政策干预时，红树林后期向其他地类的转出规模上升，进一步印证了缺乏系统性保护的自然恢复模式难以持续。相较之下，红树林保护情景通过实施“退塘还林”、限制转出等措施，有效促进了红树林面积和ESV的持续增长。国内学者对近四十年来红树林保护实践的总结亦表明，主动修复政策可显著提高红树林存量，并增强其固碳、水质净化等生态功能^[47]。其中，耕地红树林双保护情景的综合表现最为优越。在2050年实现了红树林面积与ESV的最大化增长，同时避免了耕地被过度占用，实现了生态修复与粮食安全的协同。这一结果与国家关于“坚守耕地红线、统筹农业与生态空间”的政策导向高度契合。通过在模型中将稳定耕地划为限制转换区，不仅守住了粮食生产空间底线，也释放了低生产力或高生态潜力地块用于生态修复，从而实现红树林净增与海岸线延展的双赢。

从地类转化结构看，自然发展与红树林保护情景下红树林的转入来源均以林地为主，其次为耕地和养殖鱼塘，整体趋势与Shi等研究结论一致^[17]。相比之下，耕地－红树林双保护情景中红树林的主要转入来源转向建设用地与养殖鱼塘，同时耕地与红树林面积均呈增加，表明在“控耕保耕”与“保红扩红”的叠加约束下，土地转换路径发生了明显重构。图5、6进一步表明，双保护情景带来的红树林净增最高，关键在于对沿海高开发压力区的竞争性用地扩张施加更强限制，尤其显著抑制建设用地与养殖鱼塘的外延增长，从而释放更多可转入空间并降低红树林转出风险，表现为相对自然发展情景更大范围、更高集聚度的额外增加区。单一红树林保护虽同样促进红树林扩张，但对建设用地和养殖鱼塘等强竞争用地的约束相对有限，因此增量整体弱于双保护情景。

本研究评估期内ESV总量增长54.4%，主要驱动力源于红树林面积的显著扩张^[7]。支持服务，尤其是保肥价值，始终占据ESV的主导地位，这与韩维栋和何海军等的早期评估结论一致，凸显了红树林在土壤养分维持方面的基础性生态功能^[6,24]。本研究期间，水质净化价值在调节服务中的占比稳步提升。红树林本身具有过滤污染物、降解有机物等强大的水体净化功能^[48]，在具体的价值评估实践中，水质净化、海产品供给及气候调节也是一项贡献突出的核心服务^[49]。

从空间格局看，红树林ESV的增长核心区逐渐从海口、文昌等传统核心分布区，向儋州、琼海、三亚及昌江、乐东等原先的薄弱区域转移，这一空间演变特征与《海南省红树林资源保护专项规划（2024—2035年）》中所提出的“两线三区多点”布局，以及其中明确的儋州湾“两山”理论转化实验区、三亚古红树保护示范区等重点区域高度吻合。雷金睿等对海南岛ESV时空变化的研究亦指出，生态系统的服务价值在空间上具有显著异质性，且其高值区与保护修复工程的分布密切相关^[49]。因此，生态修复工程可在一定程度上优化红树林ESV的空间分布格局，促使ESV在更广泛的地理范围内实现均衡增长，对于提升区域生态公平性、促进沿海地区生态系统的整体协调与可持续发展具有积极意义。

研究结果为海南省红树林保护与生态空间治理提供了多项启示。第一，推广耕地－红树林协同机制，在严格保护优质耕地的同时，积极引导建设用地、养殖鱼塘等低生态效益用地向红树林转化，通过构建生态补偿与土地置换机制，在保障耕地红线不突破的同时，释放低效养殖区和滩涂地的修复潜力，实现生态效益与经济效益的最大化。第二，生态修复工程的布局应更具战略性和针对性，在巩固海口、文昌等传统核心区的同时，重点支持儋州、琼海、三亚等新兴增长区，并挖掘昌江、乐东等地的恢复潜力，以优化全省红树林生态服务的整体空间格局。第三，建议在未来的GEP核算中，进一步细化并本地化红树林ESV的评估参数，建立动态更新机制，以更精准地量化红树林的生态贡献，为生态补偿等政策提供科学支撑。第四，加强社会参与生态产品价值实现。通过建立碳汇交易、生态补偿与生态旅游联动机制，推动红树林生态价值向经济价值转化，助力海南蓝碳经济与生态文明建设。

本研究通过PLUS模型与生态系统服务价值评估方法，系统分析了海南省红树林2000—2020年的时空演变特征，并对2030—2050年多情景下的发展趋势进行了模拟预测。主要结论如下：

（1）红树林面积与ESV显著增长：2000—2020年间，海南省红树林面积增长71.9%，ESV增长67.7%，支持服务（尤其是保肥价值）是ESV的主要组成部分，反映了红树林在土壤养分维持方面的核心功能。

（2）空间格局呈现扩散趋势：传统核心区（如海口、文昌）的ESV贡献率有所下降，而儋州、琼海、三亚及昌江、乐东等地区增长显著，表明红树林生态修复成效在空间上趋于均衡。

（3）多情景模拟揭示政策效应：自然发展情景下红树林增长后劲不足；红树林保护情景可促进持续增长；而耕地－红树林双保护情景在保障粮食安全的同时，实现了红树林面积与ESV的最大化增长，体现了生态与农业协同发展的可行性。