火灾后长期恢复期桉树中不同的遥感信号：结构特征与功能特征

《Remote Sensing of Environment》：Divergent remote sensing signals in long-term post-fire Eucalyptus recovery: Structural vs. functional traits

本研究利用多源遥感数据与涡度协方差观测，分析了澳大利亚东南部桉树林火灾后结构及功能恢复动态，发现功能指标（如GPP、SIF）恢复速度显著快于结构指标（如LAI、FTC），但长期恢复受火势强度、下层植被组成及火灾频率调控。

　　随着全球气候变化的加剧，野火的发生频率和强度正在显著上升，这对火频生态系统中的森林韧性构成了前所未有的挑战。特别是澳大利亚东南部的桉树林，其恢复能力正受到缩短的火返回周期和气候干旱化的双重影响。尽管短期研究显示桉树林能够迅速恢复，但这种评估可能过于乐观，因为结构和功能轨迹的长期一致性仍然存在不确定性。因此，本研究通过整合多源遥感数据与涡度协方差通量测量，对澳大利亚东南部桉树林在火灾后的恢复动态进行了量化分析。研究涵盖了关键的结构指标，如树木覆盖率（FTC）、归一化植被指数（NDVI）和叶面积指数（LAI），以及功能特性，如总初级生产力（GPP）、太阳诱导荧光（SIF）、蒸散发（ET）、燃料含水量（FMC）和植被光学深度（VOD）。结果显示，所有这些特性平均在5.5至7.5年内恢复到火灾前的水平，尽管某些地区可能需要超过十年甚至更长时间才能完成恢复过程。恢复轨迹在结构和功能类别之间以及类别内部的各个特性之间都表现出显著差异。这些恢复速度因森林类型、干扰严重程度、灌木层组成和火灾频率的不同而有所变化。值得注意的是，功能特性如GPP和SIF恢复速度较快，甚至超过了最快的结构指标。例如，在Wallaby Creek通量站点（2009年发生火灾并重建），GPP和SIF表现出一种“高峰-下降-稳定”的模式，三年内就超过了火灾前的水平，但随后随着LAI的恢复而下降。相比之下，结构指标的恢复则较为缓慢，其中LAI的恢复明显滞后于FTC和NDVI。这些发现强调了整合多维数据对于全面评估森林恢复的重要性，为火频地区的生态系统管理和碳循环建模提供了关键的见解。

在这一背景下，森林恢复被视为一个复杂且多维的过程，它涵盖了结构、功能和组成三个基本且相互关联的维度。结构恢复主要涉及森林物理属性的重建，包括树冠结构、高度分布、水平和垂直异质性、树木密度和分布、空隙动态以及生物量积累。功能恢复则关注关键生态过程的重建，如生产力（如总初级生产力和净初级生产力）、养分循环（如氮循环）、水调节（包括蒸散发和土壤水分保持）以及能量交换（如反照率和潜热通量）。组成恢复则涉及物种组成的改变，社区结构和生物多样性的变化，这可以通过物种丰富度、时空更替、丰度分布和功能特性多样性来体现。每个维度都遵循不同的演替路径和时间尺度，因此，为了更全面地理解生态系统的恢复能力，整合评估方法是必要的。

遥感技术为监测和评估这些恢复维度提供了强大的工具，能够在大范围的空间尺度上追踪森林生态系统的动态变化。在结构恢复方面，多光谱传感器（如Landsat、MODIS、Sentinel-2）能够通过植被指数，如归一化植被指数（NDVI）和差分归一化燃烧比（dNBR），来监测树冠的绿色度和火灾影响。此外，叶面积指数（LAI）和树木覆盖率（FTC）能够量化树冠密度和闭合度。L波段植被光学深度（VOD）则被用作地上生物量（AGB）及其碳当量（AGC）的代理指标。同时，主动传感器如LiDAR（例如全球生态系统动力学调查（GEDI））能够捕捉详细的三维树冠属性，包括高度分布和垂直植物面积密度，从而提供比光学传感器更深入的结构复杂性信息。

在功能恢复方面，总初级生产力（GPP）和太阳诱导荧光（SIF）是衡量光合作用活动和碳吸收的关键指标，直接反映了生态系统代谢功能的恢复。此外，蒸散发（ET）数据和VOD衍生的水文信息有助于监测水和能量通量的恢复。然而，监测组成恢复仍然是一个挑战，因为从空间上区分物种的技术仍然存在局限。目前的方法主要依赖于与实地调查相关的遥感数据间接建模，或者使用高分辨率影像进行直接物种映射。新兴技术有望提高生物多样性监测的准确性，从而更好地追踪组成变化。

由于每种遥感产品只能部分反映生态过程，仅依赖单一指标可能会导致对森林生态系统动态的理解出现显著偏差。例如，快速的光谱恢复通常通过多光谱指数来追踪，但并不总是与基于实地的恢复评估一致。此外，不同植被特性之间也存在不一致性，如Ding等人（2020）报告称，全球45.6%的植被区域在绿色度、覆盖度和生产力方面表现出不一致的趋势，特别是在常绿阔叶林、草地和农田中。Rangel Pinagé等人（2022）还观察到，尽管叶面积指数较低，但活跃再生森林在湿季的SIF水平高于完整森林，这表明功能恢复可能在结构再生之前发生。虽然大规模研究显示，87%的燃烧植被在两年内能够恢复到火灾前的生产力水平（Xu等人，2024），但基本的生态系统属性如碳固存通常仍受到损害。恢复速度在生态维度之间也存在显著差异，Poorter等人（2021）指出，土壤属性和植物功能的恢复通常在数十年内完成，而结构和多样性可能需要更长的时间，甚至百年才能完全恢复。这些复杂的恢复模式突显了整合多源遥感数据以更准确和全面地评估森林恢复的必要性。

澳大利亚东南部的桉树林以其独特的火灾适应性特征而著称，这些特征使其能够在火灾后迅速恢复。例如，通过树干的隐芽萌发和树冠种子库的再生，桉树林能够快速重建其植被覆盖。最近对2019-2020年大规模火灾后短期恢复的研究表明，某些功能指标能够迅速恢复，如Qin等人（2022）报告称，LAI、SIF、GPP和AGB在一年内迅速恢复，这主要归功于在有利条件下进行的隐芽萌发和灌木层生长。同样，Woodgate等人（2025）发现，SIF在两年内恢复到火灾前水平的80-90%，但同期的GPP恢复则滞后在45-50%。这些研究进一步指出，结构变化可能包括上层树冠密度的减少和灌木层的扩张，这可能由于灌木层物种较低的光能利用效率而影响碳吸收。然而，这些短期观察结果可能与长期的恢复动态存在显著差异。例如，Volkova等人（2018）指出，桉树林的净初级生产力（NPP）在火灾后大约14年达到峰值，随后趋于稳定，这表明功能恢复可能遵循非线性的轨迹，超出最初的植被恢复阶段。因此，仅依靠短期恢复评估可能会导致过于乐观的预测，因为它们未能捕捉到结构和功能恢复在火频桉树林中的长期一致性。因此，采用多维监测方法，追踪结构、功能和组成指标在数十年内的变化，对于准确理解森林韧性并指导管理实践至关重要。

本研究通过整合多平台遥感数据和涡度协方差通量测量，对澳大利亚东南部桉树林的火灾后恢复动态进行了长达20年的分析，重点关注结构和功能特性的潜在差异。由于在获取连续的空间组成数据方面存在局限，我们的分析主要集中在结构和功能维度。通过结合FTC、NDVI、LAI、SIF、GPP、VOD、蒸散发（ET）、燃料含水量（FMC）以及来自GEDI的垂直树冠覆盖剖面数据，我们旨在量化长期森林恢复的结构和功能轨迹，并评估灌木层组成、干扰程度和树冠结构等因素如何调控这些不同路径的空间异质性。通过阐明这些恢复动态，本研究将加深我们对桉树林韧性的理解，并支持在气候驱动的野火强度增加背景下，对火频生态系统的更有效管理。