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在全球变暖背景下，极端干旱频发威胁森林生态系统。研究人员针对油松（Pinus tabulaeformis）开展干旱恢复力研究。结果发现气候和生物因素共同调控其干旱恢复力，该研究为森林管理提供依据。
全球气候变暖的浪潮正席卷而来，极端干旱事件如同愈发频繁的风暴，不断冲击着森林生态系统。森林，作为地球之肺，在维持生态平衡、调节气候等方面发挥着至关重要的作用。然而，干旱引发的土壤水分减少、蒸发需求增加，如同无情的枷锁，严重束缚着树木的生长，影响着森林的生产力和生态系统功能。在这样的大背景下，树木如何应对干旱、恢复生长，成为科学界关注的焦点。以往的研究虽然揭示了部分影响树木对干旱响应的因素，但对于多个气候和生物因素对干旱恢复力的直接和间接影响，却缺乏精确量化，潜在的作用机制更是如同迷雾般未被揭开。
为了驱散这层迷雾，中国研究人员聚焦于广泛分布于中国北方的油松（Pinus tabulaeformis），开展了一项极具意义的研究。研究成果发表于《Dendrochronologia》，为深入理解森林生态系统在气候变化下的响应机制提供了关键线索。
研究人员运用了多种技术方法。他们收集了树轮数据和样地调查数据，这些数据就像是树木生长的 “密码本”，记录着树木在不同时期的生长信息。通过构建广义线性混合模型（GLMM）和结构方程模型（SEM），对数据进行深入分析，从复杂的数据中挖掘出气候和生物因素对油松干旱恢复力的影响规律。
研究结果
- 干旱恢复力的变化趋势：通过单因素方差分析（One-way ANOVA）发现，油松的干旱抵抗力（RT）随时间呈现逐渐下降的趋势，而干旱恢复力（RC）却呈上升趋势。在不同年份中，2014 年的 RT 和干旱恢复力（RS）值最低，显著低于 1995 - 1996 年和 2000 年；与之相反，2000 年和 2014 年的 RC 值显著高于 1995 - 1996 年，其中 2014 年达到最高。
- 干旱强度对干旱恢复力的影响：广义线性混合模型（GLMM）和结构方程模型（SEM）分析结果表明，在众多考虑因素中，帕尔默干旱严重指数（PDSI）是影响油松 RT 和 RC 的最重要因素。随着干旱程度的加剧，RT 逐渐降低，RC 逐渐升高，但 PDSI 对 RS 模型的影响有限。进一步研究发现，PDSI 对 RC 和 RS 有负面影响，对 RT 有正面影响。
- 生物因素对干旱恢复力的影响：树龄和干旱前基础面积增量（preBAI）对油松的恢复力和抵抗力有着显著影响。树龄和 preBAI 对恢复力（Recovery）和干旱恢复力（Resilience）有显著的直接负面影响，而只有 preBAI 对抵抗力（Resistance）有显著影响。竞争指数对抵抗力、恢复力和干旱恢复力的直接影响相对较小，但它会通过限制胸径（DBH）对恢复力产生显著的负面影响。
研究结论与讨论
该研究清晰地揭示了在中国中部伏牛山地区，多种生物和非生物因素共同调控着油松的抵抗力、恢复力和干旱恢复力。非生物因素，尤其是 PDSI，对油松的抵抗力和恢复力有着重要影响；生物因素，如树龄、preBAI 和竞争指数，也在干旱恢复力的调控中发挥着关键作用。抵抗力和恢复力主要受 PDSI 的制约，而干旱恢复力则主要取决于树木个体特征。生物因素和气候直接影响干旱恢复力，竞争通过调节胸径限制恢复力。
这项研究成果意义重大。它为森林管理者提供了宝贵的理论依据，在未来气候变化的背景下，森林管理者可以根据这些研究结果，制定更加科学合理的森林管理策略。例如，在选择造林树种时，可以优先考虑那些对干旱恢复力较强的个体或种群；在森林抚育过程中，合理调整树木的竞争关系，以增强森林生态系统的稳定性，提高森林对干旱等极端气候事件的适应能力，为保护森林生态系统、维护生态平衡做出积极贡献。
