光谱遥感技术揭示了森林结构特征，这些特征能够抵御云杉芽虫的侵害

《Ecological Indicators》：Spectral remote sensing reveals forest structural characteristics resilient to spruce budworm infestations

本研究利用1991-2022年Landsat时序数据，分析加拿大魁北克云杉卷叶蛾（SBW）虫害对森林恢复力的影响。发现基面积低、冠层稀疏且较矮的林分恢复力更强，恢复速度由快到慢依次为绿色度（GNDVI）、结构特征（NBR）和植被水分（MSI）。通过聚类分析揭示了森林结构特征与恢复力的关联性，为增强森林抗虫害能力提供了科学依据。

　　### 森林对松毛虫侵害的韧性分析：基于三十年Landsat数据的时间序列研究

在当前全球气候变化的背景下，森林生态系统正面临越来越多的自然干扰，这些干扰的强度和范围也在不断扩大，对自然资源的可持续性构成了严峻挑战。森林韧性，作为生态系统恢复能力的核心概念，指的是森林在经历干扰后能够恢复到干扰前状态的能力。尽管近年来有关森林韧性的概念框架逐渐丰富，但这些框架往往忽略了森林结构和其时空变化对韧性结果的影响。本研究利用三十年的Landsat时间序列数据，对加拿大魁北克省松毛虫（Spruce Budworm, SBW）侵害下的森林韧性进行了量化分析。我们通过分阶段的聚类分析，探讨了干扰前森林结构，包括树冠高度、覆盖度、基面积、累积的叶片脱落严重程度和年龄如何影响森林的韧性。研究结果表明，基面积较小、树冠稀疏且较短的森林表现出更高的韧性。绿度指数（GNDVI）恢复最快，其次是结构特征和植被水分含量（MSI）。在整个侵害过程中，森林在绿度和结构发展方面表现出更强的韧性，而在植被水分含量方面则相对脆弱。这些发现有助于深入理解森林韧性的实际表现，并为维护和增强加拿大北方森林的韧性提供了重要的参考依据。

#### 1. 自然干扰与森林韧性的重要性

自然干扰是森林动态和演替的主要驱动力，随着气候条件的变化，历史上的干扰模式正在发生变化，其严重程度和空间范围都在增加。这些变化不仅威胁到森林生态系统的可持续性和健康，还可能引发景观的渐进或突然重组，从而导致生态系统进入新的状态，形成不同的物种组成和生态过程。因此，理解森林如何响应和适应这些干扰至关重要。然而，森林对干扰的反应往往是非线性的，具有尺度依赖性，并受到干扰事件中随机性因素的影响。这些复杂性使得预测干扰后森林是否能够恢复到其原有的结构和功能变得困难。因此，当前森林管理面临的关键挑战之一是，如何减轻干扰的影响并促进恢复。为了解决这一问题，研究人员越来越多地关注如何维护和提升森林对干扰的抵抗能力与恢复能力。

森林的抵抗能力可以定义为生态系统在受到即时干扰时保持稳定的能力，而恢复能力则指的是生态系统在干扰后恢复到干扰前状态的能力。在这一定义下，森林抵抗能力较强意味着干扰对其影响较小，而恢复能力较强则意味着森林能够更快地从干扰中恢复。然而，量化森林对干扰的抵抗和恢复能力仍然是一个挑战，通常需要通过多个指标，如恢复速率和干扰影响，来评估。尽管这些指标对恢复能力有贡献，但恢复速率往往被视为最直接的恢复能力指标，因为它反映了森林在干扰后的反弹能力。然而，高恢复速率的森林可能仍然表现出较低的抵抗能力。因此，最具恢复能力的森林主要由较低的初始影响和较快的恢复速率所决定。

基于这一认识，本研究采用了一种新的方法框架，结合干扰影响和恢复速率，以更全面和定量的方式评估森林的恢复能力。通过这一框架，我们能够更好地理解森林如何在不同干扰下表现出不同的恢复特性，并为森林管理提供更具针对性的策略。

#### 2. 研究区域与数据来源

本研究聚焦于魁北克省北方森林亚生态区，这一区域覆盖约5000万公顷，其范围从北纬48°到52°。该亚生态区是魁北克省北方森林生态区的一部分，包含两个生物气候域：针叶-苔藓域和冷杉-白桦域。针叶-苔藓域主要由冷杉和黑松混合林组成，而冷杉-白桦域则以冷杉为主，并在南部与落叶林交错。该区域被进一步划分为四个子域：北部的东-西针叶-苔藓子域（SF-E和SF-W）以及南部的东-西冷杉-白桦子域（BW-E和BW-W）。截至2022年，该亚生态区的植被类型主要包括针叶林（约占47.5%），其次是混交林（14.8%）和落叶林（2%）。

研究期间的历史气候正常值显示，该区域的年平均降水量在702至1417毫米之间，年平均温度在?4.1至3.8°C之间。研究区域的海拔范围从23米到846米，这一信息来源于先进的空间热发射和反射辐射仪（ASTER）全球数字高程模型（v3）。

#### 3. 方法与数据分析

为了评估森林对松毛虫侵害的恢复能力，我们采用了分阶段的聚类分析方法。首先，我们通过下载2006年至2022年的森林健康草图地图，以及1991年至2022年的Landsat最佳可用地表反射率合成数据，构建了干扰地图。这些数据来自魁北克省自然资源与森林部，通过定期的空中概览调查（AOS）进行收集。为了确保数据的准确性，我们排除了轻度侵害区域，因为这些区域可能携带更高的误差和可检测性。我们还通过结合火灾、采伐、道路和水域的矢量图层，制作了一个30米缓冲区的掩膜，以隔离松毛虫侵害对景观的影响。

接下来，我们对每个森林指数（包括绿度、水分和结构）进行了聚类分析。我们构建了一个包含干扰前森林结构信息、累积侵害程度和计算出的干扰影响、恢复速率和扰动值的数据集。通过将每个输入特征标准化，我们进行了主成分分析（PCA）以去除多变量噪声。最终，我们得到了六个不同的聚类，这些聚类分别代表了不同的森林恢复能力水平。

#### 4. 研究结果与分析

研究结果显示，干扰前森林的结构特征对恢复能力有显著影响。具体而言，基面积较小、树冠稀疏且较短的森林表现出更高的恢复能力。绿度指数（GNDVI）的恢复速度最快，其次是结构特征和植被水分含量（MSI）。在整个侵害过程中，森林在绿度和结构发展方面表现出更强的恢复能力，而在植被水分含量方面则相对脆弱。这些发现表明，森林的恢复能力不仅取决于其结构特征，还受到其生理过程的影响。

在聚类分析中，我们发现不同森林指数下的聚类结果存在差异。例如，绿度指数下的聚类表现出较高的空间聚集性，而水分指数下的聚类则更为分散。这表明，不同森林指数可能捕捉到不同的恢复能力模式。此外，我们还发现，干扰前的森林年龄对恢复能力有重要影响。成熟林分，尤其是以冷杉为主的林分，可能更容易受到松毛虫侵害，而年轻林分则表现出更高的恢复能力。

#### 5. 讨论与未来展望

本研究通过整合遥感数据和森林结构信息，揭示了松毛虫侵害下森林的恢复能力模式。研究结果表明，森林的恢复能力受到多种因素的影响，包括结构特征、生理过程和干扰的严重程度。通过分析不同森林指数下的恢复能力，我们能够更全面地理解森林如何响应松毛虫侵害，并为森林管理提供科学依据。

然而，本研究也存在一定的局限性。首先，遥感数据在捕捉松毛虫侵害的细微变化方面仍面临挑战，尤其是在干扰前的森林结构和干扰后的恢复速率之间可能存在复杂的相互作用。其次，本研究未纳入气候数据，尽管这些数据可能对理解森林恢复能力有重要作用。未来的研究可以考虑引入更多的气候变量，以更全面地评估森林恢复能力的影响因素。

此外，本研究的结果还表明，森林的恢复能力与干扰前的结构特征密切相关。例如，基面积较小的森林表现出更高的恢复能力，这可能与减少树冠间的竞争有关。同时，干扰前的森林年龄和树冠高度也对恢复能力有影响，但其作用可能不如基面积和树冠覆盖度显著。因此，在未来的森林管理中，应更加关注这些结构特征，并通过合理的森林结构调控来增强森林的恢复能力。

#### 6. 结论

本研究通过利用三十年的Landsat地表反射率数据，对魁北克省北方森林对松毛虫侵害的恢复能力进行了空间分析。研究结果表明，干扰前的森林结构特征，如树冠覆盖度、高度、基面积和年龄，对恢复能力有重要影响。基面积较小、树冠稀疏且较短的森林表现出更高的恢复能力。此外，不同森林指数下的恢复能力模式也有所不同，绿度指数表现出最强的恢复能力，其次是结构特征和植被水分含量。这些发现强调了将森林结构和遥感数据整合到恢复能力评估中的重要性，并为未来增强北方森林的恢复能力提供了科学依据。