基于异速生长模型的林木幼苗体积、生物量与碳含量预测研究

《Forest Ecosystems》：Prediction of individual tree seedling volume, biomass, and carbon content via allometric projection

本研究针对森林资源评估中幼苗(Diameter at Breast Height, DBH<2.54 cm)个体属性数据缺失的难题，通过建立幼树(DBH<7.62 cm)异速生长模型，创新性地实现了对幼苗地径(DGLseed)、树高(HTseed)、茎干体积(Vseed)、地上生物量(AGBseed)及碳含量(AGCseed)的系统预测。结果表明幼苗对森林总生物量库的贡献率为0.6%-0.7%，为全尺度森林碳汇评估提供了方法论突破。

　　

在森林生态系统的精细化管理中，准确量化树木的体积、生物量和碳储量是支撑林业政策制定的基石。然而长期以来，森林资源评估存在一个明显的断层：对于尚未达到胸高直径(Diameter at Breast Height, DBH)测量标准的幼苗（DBH<2.54 cm），传统调查方法往往束手无策。国家森林清查(National Forest Inventory, NFI)项目通常只记录幼苗的物种和频次，而无法获取个体尺寸数据，导致这些未来森林的"生力军"在碳汇计算和生态系统模型中被迫归入林下植被的模糊范畴。这种数据缺失不仅阻碍了对森林种群结构的完整认知，更可能低估幼苗在森林更新和碳循环中的潜在价值。

为破解这一难题，美国林务局北部研究站的James A. Westfall在《Forest Ecosystems》发表研究，开创性地提出了一种通过异速生长投影预测幼苗属性的方法。该研究的核心思路是利用已有详细测量的幼树数据（DBH<7.62 cm），建立其与幼苗之间的形态关联，从而实现对幼苗个体特征的间接推算。

研究团队巧妙整合了两大数据源：一是美国森林清查与分析(Forest Inventory and Analysis, FIA)项目在明尼苏达州1031个样地收集的幼树和幼苗数据，二是来自Radtke等人的树木锥度测量数据。通过一系列严谨的模型链，研究人员首先根据幼树高度分布特征为幼苗分配了个体高度(HT_seed)；接着利用幼树锥度模型预测其地径(DGL_sap)，并建立地径与树高的异速生长方程；最后将该方程应用于幼苗，成功预测出幼苗地径(DGL_seed)。基于预测的DGL_seed和HT_seed，研究进一步估算了幼苗茎干体积(V_seed)，并通过物种特定的木材比重(Specific Gravity, SG)和碳分数(Carbon Fraction, CF)参数，最终实现了对幼苗地上生物量(AGB_seed)和地上碳储量(AGC_seed)的精准预测。

关键技术方法

本研究主要采用三类关键技术：1）基于FIA样地数据和再生指示(Regeneration Indicator, RI)协议的幼苗高度级数据采集；2）利用Kozak锥度模型和混合效应模型拟合幼树干形，并预测地径；3）通过建立地径-树高异速生长模型、茎干形状参数(r)估计模型及枝生物量模型，系统构建幼苗属性预测体系。所有模型均通过R²、RMSE和MAE等指标验证可靠性。

2.3. 种群估计

通过分层估计法对明尼苏达州森林资源的测算显示：幼苗茎干体积为1.06 m³·ha^-1，地上生物量为0.48 Mg·ha^-1，碳储量为0.23 Mg·ha^-1。与DBH≥2.54 cm的树木相比，幼苗在体积、生物量和碳库中的贡献比例分别为0.72%、0.58%和0.57%。

3. 结果

锥度模型拟合优度优异（硬木R²=0.83，软木R²=0.92），地径-树高关系模型预测精度更高（R²>0.95）。茎干形状分析表明硬木幼苗趋近于尼尔体形(r=2.524)，软木更接近圆锥形(r=1.815)。枝生物量模型精度存在物种差异（硬木R²=0.82，软木R²=0.96）。种群水平分析证实幼苗对森林总生物量的贡献不足1%，但其在幼龄林中的生态价值不容忽视。

4. 讨论

研究通过异速生长投影实现了幼苗与幼树属性预测的无缝衔接，解决了传统评估中因模型不连续导致的估值跳跃问题。与Annigh?fer等研究的对比显示，本模型在AGB_seed预测值偏低，反映了地区间物种组成和生长环境的差异。值得注意的是，幼苗定义标准（DBH<2.54 cm vs. HT<1.37 m）对碳储量估算产生显著影响，突显了统一标准的必要性。尽管模型链可能引入误差传播，但基于大样本的模型拟合可有效控制不确定性。研究局限性在于锥度数据与FIA样地的空间非完全匹配，以及缺乏幼苗实测数据的验证。

这项研究的意义远不止于填补了幼苗属性预测的方法学空白。通过将幼苗纳入森林资源评估体系，它为理解森林更新动态、预测群落演替趋势提供了新的数据支撑。对林业管理者而言，这意味着可以更精准地评估间伐、采伐等经营活动对森林碳汇功能的长期影响；对气候变化研究者而言，这为构建更完善的森林碳循环模型奠定了坚实基础。尽管直接测量幼苗个体仍是理想方案，但这项研究无疑为大规模森林资源监测提供了一条经济可行的创新路径。