四种落叶松人工林生长模型构建及林分结构对生产力的影响机制研究

推荐：本研究针对林分结构对森林生长影响机制不明确的问题，基于国家森林资源连续清查数据，构建了包含林分结构指标（DSh/DSi）的落叶松人工林基底面积、材积和生物量生长模型。研究发现树径异质性（DBH-based Shannon-Wiener指数）与生产力呈显著正相关，为通过结构调整提升落叶松人工林生产力提供了量化依据。

　　

森林作为陆地生态系统的主体，其生长动态预测一直是林业管理的核心问题。传统生长模型多关注年龄、立地等单一因子，而忽视了林分结构这一可调控的关键因素。尤其在落叶松这类重要人工林树种中，关于林分结构如何影响生长、不同树种间生长差异如何量化等基础问题，长期缺乏全国尺度的系统研究。

中国林业科学研究院资源信息研究所的研究人员利用第六至第九次国家森林资源连续清查的2129块固定样地数据，创新性地将树径异质性指标（DBH-based Shannon-Wiener指数D_Sh和Simpson指数D_Si）引入经典Richards理论方程，构建了涵盖兴安落叶松(Larix gmelinii)、长白落叶松(L. olgensis)、华北落叶松(L. principis-rupprechtii)和日本落叶松(L. kaempferi)四种树种的统一生长模型体系。研究通过非线性混合效应模型和10折交叉验证，首次在全国尺度量化了林分结构对生产力的促进作用，相关成果发表在《Trees, Forests and People》期刊。

关键技术方法包括：(1)基于国家森林资源连续清查多期观测数据；(2)采用非线性混合效应模型处理重复测量数据；(3)引入树径分布异质性指标（D_Sh/D_Si）进行模型参数化；(4)通过物种虚拟变量实现多树种统一建模；(5)运用10折交叉验证评估模型泛化能力。

研究结果：

1. 林分基底面积生长模型
   通过将D_Si纳入模型参数a，发现基底面积与树径异质性呈显著正相关（参数s=15.8008，p<0.001）。在立地指数SI₀条件下，日本落叶松基底面积较华北落叶松高3.25%。

2. 林分材积生长模型
   最优模型将D_Sh引入参数a，显示材积随树径多样性增加而提升（s=64.8285，p<0.001）。日本落叶松材积优势达6.81%，且每增加1单位D_Sh可提升材积约12%。

3. 林分总生物量模型
   D_Sh被整合至参数b后，生物量与结构多样性正相关（s=0.2517，p<0.01）。日本落叶松生物量较华北落叶松高6.12%，而华北落叶松又比长白落叶松高1.59%。

结论与意义：
该研究首次在全国尺度证实了树径异质性对落叶松人工林生产力的促进作用，揭示了D_Sh和D_Si作为关键结构指标的普适性价值。通过建立包含结构参数的跨树种统一模型，不仅解决了传统模型忽略结构效应的问题，还为差异化经营提供了量化工具——例如对日本落叶松高价值树种优先实施促进结构异质性的疏伐措施。研究提出的"树种选择-结构优化"协同管理框架，对实现我国落叶松人工林提质增效具有重要实践指导意义，特别是在应对气候变化背景下森林可持续经营策略制定方面。