滨海湿地生态系统由于其强大的光合能力和微小的分解作用,被认为是全球碳汇能力最强的生态系统之一。因而,滨海湿地恢复和增汇可以成为服务碳中和战略目标和应对全球气候变化的有效途径之一。植物光合作用是滨海湿地碳循环的重要组成部分,也是滨海湿地蓝碳的重要驱动力。此外,叶绿素荧光是一种监测植物光合状态的无损探针,能够成为植物光合效率研究的有效手段之一。然而,当前滨海湿地植被光合作用和荧光特性的动态变化及内在机理尚不清楚。因此,本研究以滨海湿地盐沼生态系统和红树林生态系统中互花米草（Spartina alterniflora）、芦苇（Phragmites australis）、秋茄（Kandelia candel）为研究对象,利用LI-6800F光合荧光便携式全自动测量系统、MC-100叶绿素仪、LI-2200冠层分析仪、便携式温室气体分析仪等仪器,原位实时监测滨海湿地植物在叶片尺度和冠层尺度光合作用与荧光特性的动态变化过程,探明不同空间尺度光合作用和荧光特性的内在联系。相关研究结果可以为综合评估滨海湿地蓝碳和深入认识滨海湿地碳循环提供理论基础和技术支撑。主要研究结果如下:（1）植物（芦苇、互花米草、秋茄）叶片净光合速率（A）、蒸腾速率（E）、气孔导度（Gsw）三个光合参数日变化趋势呈单峰状（除芦苇于7、8月这三个参数日变化趋势呈双峰状外）;胞间CO2浓度（Ci）日变化趋势呈U型。叶片A、E、Gsw、最大净光合速率(Pmax)、最大羧化速率(Vcmax)五个光合参数季节变化趋势呈单峰状;Ci季节变化趋势呈U型,并且上层叶片的光合参数一般高于下层叶片。（2）不同植被不同冠层水平叶片叶绿素浓度季节变化趋势均呈非对称的单峰状,同时,上层叶片的叶绿素浓度高于下层。通过相关性分析发现,不同测定方法的叶绿素浓度之间呈显著正相关（R2>0.7,p<0.05）,因此,在一定程度上能够利用叶绿素仪来监测植被叶片叶绿素动态变化。此外,互花米草、芦苇、秋茄不同冠层水平叶片比叶重的季节变化趋势基本一致,而其垂直分异不明显。线性回归分析结果显示,叶绿素浓度与光合作用之间呈显著正相关关系（R2>0.6,p<0.05）,而比叶重与之相关性较弱（R2<0.5,p>0.05）,因此,相比于比叶重,叶片叶绿素浓度更有预估滨海植被光合能力的潜力。（3）植物叶片实际光化学效率（фPSII）、光化学淬灭（qP）日变化趋势呈U型,均与A呈负相关关系。具体而言,在互花米草、秋茄中,qP仅于12月与A的相关性不显著（p>0.05）,而于其他月份其关系呈显著负相关（p<0.05）;在芦苇中,qP于6、7、9、10月与A呈显著负相关（p<0.05）,于8月其关系不显著（p>0.05）。除12月互花米草фPSII与A的关系不显著（p>0.05）外,其余各月植物фPSII与A均呈显著负相关（p<0.05）。此外,通过RBF神经网络模型,验证表明PAR、фPSII、qP三种参数与净光合速率呈显著相关性（R2>0.97,p<0.05）,基于PAR、фPSII、qP所构建的RBF神经网络模型也能够较为准确地预测滨海湿地植被叶片净光合速率（R2>0.5,p<0.05）。（4）植被叶片фPSII、qP具有与叶绿素浓度相似的季节性变化,即呈非对称性的单峰型,并且上层叶片的фPSII、qP高于下层。然而,叶片最大光化学效率（Fv/Fm）与叶绿素浓度的季节变化趋势不完全一致,表现为生长前期、中期变化较小,稳定在0.8附近,仅在后期有较为明显的下降,并且不同位置叶片Fv/Fm无明显垂直差异。通过线性回归分析发现,叶片фPSII、qP与叶绿素浓度之间均呈显著正相关（p<0.05）;秋茄Fv/Fm与叶绿素浓度存在显著的正相关性（p<0.05）,而互花米草、芦苇Fv/Fm与叶绿素浓度均无显著关系（p>0.05）。此外,对比不同植被发现,互花米草叶片фPSII、qP明显高于芦苇、秋茄,而芦苇与秋茄的叶片фPSII、qP差异相对较小。（5）植被叶片qP、фPSII与净光合速率（A）的季节变化趋势基本一致。然而,植物叶片非光化学淬灭（NPQ）与净光合速率（A）的季节变化趋势不一致,表现为前中期基本维持在2-4间波动变化,后期明显上升。通过线性回归分析结果显示,叶片qP、фPSII与A均呈显著的正相关（p<0.05）,而叶片NPQ与A之间无显著关系（p>0.05）。（6）植被冠层尺度初级生产力（GPP）与日诱导叶绿素荧光（SIF）的季节变化呈先增后减的趋势,并且GPP与SIF之间存在显著相关性（p<0.05）。此外,秋茄叶片尺度光合作用与GPP呈显著正相关（p<0.05）,而在芦苇植被中该关系不显著（p>0.05）;植物叶片荧光参数（qP、фPSII）均与SIF呈显著正相关（p<0.05）,因此,SIF不仅能够追踪GPP变化,也能够追踪叶片尺度叶绿素荧光变化。（7）在仲夏,湿地CO2排放日变化均呈U型,其值为负值,而CH4排放无明显的日变化,其值为正值。其中,互花米草湿地吸收CO2的量最高,其次为秋茄湿地;互花米草湿地排放CH4的量也最高,其次为秋茄湿地。此外,湿地CO2排放通量随植物物候变化而呈季节性变化;湿地CH4排放通量在夏季相对较高,而其他季节相对较低。互花米草湿地全球增温潜势（SGWP）的季节变化趋势呈W型,而秋茄湿地SGWP的季节变化趋势呈U型。线性回归分析结果显示,滨海湿地植被叶片光合作用与湿地CH4排放通量呈显著正相关（互花米草R2=0.68,秋茄R2=0.20,p<0.05）;叶片荧光参数фPSII、qP均与湿地SGWP呈显著正相关（R2≥0.6,p<0.05）,因此,叶片荧光参数фPSII、qP有一定追踪湿地SGWP变化的潜力。