热带低地雨林地上生物量动态及其对气候响应的遥感研究：以中国八浪岭为例

《Ecological Indicators》：Remote sensing of aboveground biomass dynamics and climatic responses in tropical lowland rainforests: Evidence from Bawangling, China

冠层生物量动态与气候响应机制研究：基于海南五指山热带低地雨林的多源遥感数据融合与机器学习模型分析

　　
该研究以中国海南岛保亭热带雨林国家级自然保护区（BWL）的典型热带低地雨林（TLR）为对象，结合多源遥感数据与地面观测，系统揭示了2014-2024年间TLR上方生物量（AGB）的时空演变规律及其对气候因子的非线性响应机制。研究构建了基于XGBoost算法的遥感反演模型，实现了AGB的定量估算与动态监测，并首次明确了夜间最低温度（TMIN）对TLR碳积累的阈值效应。研究涉及以下核心发现：

一、多源遥感融合建模突破传统技术瓶颈
研究创新性地整合了Landsat 8光学影像与Sentinel-1 SAR数据，通过构建16维植被指数和8类多尺度纹理特征组合，显著提升了高生物量雨林区域的建模精度。XGBoost模型在验证集上表现出色，R2达0.836，RMSE为27.093 Mg/ha，较传统方法（如PLS和KNN）提升约15%的预测精度。模型筛选显示，海拔（Elevation）和 Band 2的7×7窗口对比度（B2_CON_7）对AGB解释力最强，分别贡献50.69和23.01%的模型权重，这印证了地形梯度与冠层结构对生物量分布的主导作用。

二、AGB时空动态呈现显著区域分异
研究揭示BWL-TLR区域2014-2024年间总AGB呈现波动上升趋势，累计增加量达28万吨，但存在明显的空间异质性。东北部与东部区域呈现显著正向趋势（p<0.05），而西南部边缘区域增速减缓甚至出现短期下降。这种空间分异与地形、气候及人类干扰密切相关：高海拔区域因降温效应更易维持碳汇功能，而西南部受橡胶种植和道路建设影响，植被恢复滞后。值得注意的是，2015年达到峰值（约120万吨/平方公里）后，2019年出现显著下降（-7.6%），可能与2017年El Ni?o事件引发的极端降水和高温有关，显示TLR对复合气候事件的敏感性。

三、气候因子非线性响应机制解析
通过广义加性模型（GAM）揭示气候要素的复杂作用机制：
1. **温度阈值效应**：TMIN在16-17℃区间存在显著拐点，当超过该阈值后AGB增速骤降。夜间温度每升高1℃，AGB积累量下降约8.2%，这可能与根系呼吸增强和叶片气孔导度下降导致的碳流失有关。
2. **降水-温度补偿机制**：当降水（PRE）与温度（TMAX/TMIN）呈现反向变化时（如干热或湿热组合），AGB损失达12-18%。这种"补偿效应"表明植物通过调整水分利用效率来平衡温度胁迫，但极端组合仍会导致碳汇功能受损。
3. **蒸散耦合作用**：PET与TMIN的交互效应显示，当蒸散需求（PET）超过潜在水分供应（TMIN）时，AGB积累效率下降40%以上。研究特别指出，2022年某区域TMIN骤升至18.5℃（超过阈值16℃达16.3%），导致该时段AGB增速放缓至0.8万吨/平方公里，较均值低31%。

四、模型验证与不确定性分析
研究采用残差自助法（n=500）评估模型稳定性，XGBoost模型在95%置信区间内标准差仅为2.7%，显著优于其他机器学习算法。通过引入分层抽样策略，有效控制了地形破碎导致的预测偏差（标准差<8.5%）。但需注意，模型对土壤质地（如pH值、有机质含量）和林分结构（冠层高度、树种组成）的响应尚不明确，这可能是未来改进方向。

五、生态管理启示
研究为热带雨林保护提供新视角：在BWL-TLR区域，东北部海拔500-800米区域因稳定的TMIN（16-18℃）和年均降水2500-2800mm，成为碳汇最活跃区。而西南部低海拔区域（<300米）因频繁的热干胁迫（年均TMIN>17℃且PRE<1200mm）导致碳汇功能弱化。这提示保护策略应优先关注中高海拔原生林，同时加强低海拔区域的生态修复，特别是通过调节微气候（如增加遮荫）来维持TMIN阈值。

研究局限性包括：①未纳入土壤水分动态数据，可能低估干旱胁迫影响；②模型对极端气候事件的预测能力需通过更长时间序列检验；③SAR数据受植被覆盖度影响，在连续云雨天气中存在数据缺失。后续研究可结合InSAR技术监测土壤水分变化，并构建多要素耦合模型（地形+气候+土壤+生物量结构）以提升预测精度。

该成果为热带雨林碳汇监测提供了新方法，特别在量化夜间温度阈值方面填补了研究空白。模型显示，若TMIN持续超过17℃，区域AGB年增速将降低至1.2万吨/平方公里，较当前水平下降38%。这为制定基于气候敏感性的适应性管理策略（如划定生态红线、优化监测频率）提供了科学依据，对全球热带雨林保护具有示范价值。