温带森林生态完整性(EI)的纬度格局与气候驱动机制解析

推荐：为量化温带森林生态完整性(EI)的纬度格局及驱动因素，研究人员基于456个样地的15项指标（涵盖组成、结构与功能），采用均值法与多阈值法评估EI。结果揭示EI随纬度升高显著降低，气候因子（如暖季降水PWaQ）贡献39%变异，显著高于人为干扰。该研究为森林保护与恢复提供了多指标评估框架，发表于《Forest Ecosystems》。

　　

在全球气候变化与人为干扰加剧的背景下，森林生态完整性(Ecological Integrity, EI)的评估成为生态学领域的重要议题。温带森林作为生物多样性与碳汇的关键区域，其EI的纬度格局及驱动机制尚不明确。以往研究多聚焦热带森林，而中国东北温带森林的EI量化与驱动因素分析存在空白。针对这一问题，中国的研究团队在《Forest Ecosystems》发表论文，通过多指标整合与创新方法，揭示了气候主导的EI纬度递减规律，为区域森林管理提供了科学依据。

研究团队基于中国东北456个永久样地（覆盖39°42′–53°19′ N），采集了乔木组成（如红松Pinus koraiensis数量）、结构（生物量BIO、胸径变异系数CV_DBH）及功能指标（叶片氮含量CWM_LN、碳储量增量CSI等）共15项参数。采用均值法与多阈值法（5%-99%阈值）量化EI，结合随机森林模型(RF)与方差分解(VPA)解析气候（如暖季降水PWaQ）、地形、土壤及人为因素的贡献。

3.1. Calculation of the EI
均值法显示EI均质化评估结果，而多阈值法在25%阈值下捕捉到纬度对EI的显著负效应（p<0.001），两者互补验证了方法的稳健性。

3.2. The relationship between latitude and EI
广义加性模型(GAMs)表明，EI随纬度升高线性下降（R²=0.33），长白山区域EI最高，大兴安岭最低。多阈值分析进一步证实低纬度森林在低阈值（如25%）下EI更优，暗示功能间权衡。

3.3. Environment drivers of EI
气候因子解释39% EI变异（VPA结果），显著高于人为干扰（11%）。RF模型显示暖季降水(PWaQ)与年降水(MAP)为关键驱动，EI在降水300-600 mm区间快速提升后趋于饱和。降水季节性(PS)在90-110区间存在最优值，过高或过低均降低EI。

4. Discussion
研究首次在温带尺度验证了“EI纬度递减假说”，突破传统热带森林研究局限。多阈值法的引入解决了均值法忽略指标间权衡的缺陷，如生物量(BIO)与多样性可能负相关。气候的主导作用（尤其是降水格局）表明未来管理需关注水文调控，而人为干扰的次重要性与区域政策保护力度相关。

该成果的创新性在于：1）构建温带森林EI多指标评估体系；2）揭示气候驱动纬度格局的阈值效应；3）提出“均值-阈值”双方法框架，为全球森林EI研究提供范式。研究直接支撑中国东北天然林保护工程，对碳中和背景下的森林适应性管理具有决策价值。