新热带森林地上生物量与土壤碳储量的分布格局及驱动机制：以尼加拉瓜Miraflor-Moropotente保护区为例

本研究针对新热带地区森林碳储量估算精度不足的问题，通过系统调查尼加拉瓜五种森林类型（云林、过渡林、河岸林、松栎林和热带干旱林）的4495棵树木及土壤样本，揭示了森林结构与气候因子对地上碳储量（AGC）的主导作用，以及土壤化学性质对土壤有机碳（SOC）的控制机制。研究发现河岸林与云林虽面积占比小（约20%），却贡献了超过30%的碳储量并拥有最高物种多样性，强调了对特定森林类型实施差异化保护策略的紧迫性，为全球碳循环模型优化和生物多样性保护提供了关键科学依据。

　　

在全球气候变化背景下，森林作为陆地生态系统中最大的碳汇，其碳循环过程备受关注。然而，由于新热带地区森林类型多样且结构复杂，当前地球系统模型往往将其简化为均质化系统，导致碳储量估算存在显著偏差。更棘手的是，我们对驱动不同森林类型碳储存能力的关键因素——无论是生物多样性、森林结构还是环境因子——仍缺乏系统认知。这种认知缺口不仅影响全球碳预算的准确性，更制约了针对性的森林保护与恢复策略的制定。

为了破解这一难题，由Oscar R. Lanuza领衔的研究团队在尼加拉瓜的Miraflor-Moropotente保护区（MMPL）展开了一项综合性研究。他们选取了该地区最具代表性的五种新热带森林类型：云林（CF）、过渡林（TF）、河岸林（RF）、松栎林（POF）和热带干旱林（TDF），通过设立40个0.25公顷样方，对胸径≥10厘米的树木进行全面普查，共记录4,495棵树木，涵盖239个物种、62个科。研究团队不仅详细测量了森林结构参数（如胸高断面积、树木密度），还采集土壤样本分析化学性质，并结合WorldClim数据库的气候变量，系统探究了这些因子对地上碳储量（AGC）和土壤有机碳（SOC）的影响。此外，他们创新性地利用Sentinel-1和Sentinel-2卫星影像，通过随机森林模型绘制了保护区碳储量空间分布图，实现了从点状观测到面状估算的跨越。相关成果正式发表在《Forest Ecosystems》上，为新热带森林碳循环研究提供了宝贵的数据支撑和理论依据。

本研究主要采用了以下关键技术方法：1）基于40个样方（每样方0.25公顷）的森林群落普查与树种鉴定；2）通过树木年轮钻取样芯测量木材密度，并应用9种异速生长方程估算AGC；3）采集0-30厘米深度土壤样品，通过干烧法测定SOC及氮、磷等元素含量；4）从WorldClim数据库提取19种生物气候变量；5）利用Sentinel-1/2卫星影像结合随机森林算法进行土地覆盖分类和AGC空间制图。

3.1 森林类型间物种多样性、结构与组成的变异

研究发现五种森林类型在物种组成和结构上存在显著差异。河岸林（RF）展现出最高的α多样性（物种丰富度45.3±3.4），其次是云林（CF）（29.1±2.5），而松栎林（POF）多样性最低（5.0±0.8）。豆科（Fabaceae）是优势科，在RF、TDF和TF中占主导，云林中樟科（Lauraceae）和豆科共优，松栎林则几乎被栎属（Quercus）和松属（Pinus）垄断。非度量多维尺度分析（NMDS）显示，森林类型间物种组成差异显著（R²=0.77, P<0.0001），其中过渡林（TF）表现出较高的组内异质性，反映出其作为过渡带的特性。

3.2 地上与土壤碳储量分布特征

AGC储量平均为147.8 Mg C·ha^?1，但不同森林类型间差异巨大：河岸林（235 Mg C·ha^?1）和云林（224 Mg C·ha^?1）显著高于热带干旱林（TDF）和松栎林（POF）。值得注意的是，尽管TDF仅占森林总面积的42%，其广袤的分布使其贡献了32.8%的区域总AGC储量；而RF和CF虽只占20.7%的面积，却贡献了30.4%的碳储量，显示出“面积小、贡献大”的碳汇热点特征。土壤碳（SOC）平均储量为46.3 Mg C·ha^?1，其中过渡林（TF）最高（60.4 Mg C·ha^?1），河岸林最低（36.3 Mg C·ha^?1）。关键驱动分析表明：AGC与胸高断面积关系最密切（R²=0.82），物种丰富度（q0）也可解释23%的变异（β=3.91, P<0.01）；SOC则主要受土壤氮含量、铁（Fe）、锌（Zn）和锰（Mn）等化学性质控制（R²=0.71）。气候因子中，降水量与AGC和SOC均呈正相关，而温度与SOC负相关。

4.1 森林组成与多样性的驱动机制

豆科植物的优势地位与其固氮能力、抗火性状及多种传播策略密切相关；云林中樟科植物的繁盛则反映了其对山地云雾环境的适应。河岸林的高多样性得益于水资源的常年可用性及异质化微生境，支持了更多特有种的生存。海拔梯度与气候因子的交互作用（如干燥季度温度BIO9、冷季降水BIO19）共同塑造了物种多样性的分布格局。

4.2 碳储量的调控因素与生态意义

胸高断面积作为AGC的最佳预测指标，印证了森林结构参数在碳估算中的可靠性。河岸林和云林的高碳储量与其较高的水资源可获得性和养分条件有关，促进了大型树木的生长与群落生产力的提升。物种丰富度与AGC的正相关关系支持了生态位互补假说——更高多样性往往意味着更高效的资源利用和生态系统功能。研究还发现AGC与SOC无显著相关性，可能与采样深度（仅0-30厘米）未能代表全土层碳库有关，提示未来研究需整合根系、枯落物等多维度碳库。

4.3 保护启示与模型优化

本研究强调新热带森林碳储量的高度异质性，驳斥了将其视为均质生态系统的传统认知。河岸林与云林作为碳汇和生物多样性的双重热点，应成为保护与恢复的优先对象。通过遥感与机器学习结合的碳制图方法，证明了多源数据融合在区域碳评估中的巨大潜力。研究成果呼吁在地球系统模型中区分森林类型，以提升碳循环模拟的准确性，并为基于自然的气候变化解决方案（如森林保护与恢复）提供精准空间指引。

该研究不仅深化了对新热带森林碳循环机制的理解，更从实践层面为区域生态保护规划、全球碳模型改进及碳中和目标实现提供了科学基石。其多尺度、多因子的综合分析框架，为全球类似生态系统的研究树立了典范。