复杂生态路径驱动下的北方森林演替动态：多因子交互作用与气候变化的非线性影响

为解析全球环境变化下北方森林演替动态的驱动机制，研究人员通过43年长期监测（3465个样地），结合增强回归树（BRT）和结构方程模型（SEM）的混合分析方法，揭示森林群落内部动态（如优势种组成比例）是演替转变的核心驱动因子，而非气候或土壤条件。该研究为预测气候变化下 boreal forest 的弹性提供了新视角，成果发表于《Forest Ecology and Management》。

　　

论文解读

北方森林作为全球最大的陆地碳库之一，其演替动态直接影响生物多样性和生态系统功能。然而，在气候变化与频繁干扰的背景下，关于北方森林未来究竟会转向阔叶林、针叶林还是无林地状态的预测存在巨大分歧。这种不确定性源于演替驱动因子的复杂性——气候变暖、土壤条件、物种竞争等多重路径如何交互作用？传统研究多依赖单一时间点数据或简化模型，难以捕捉真实生态系统的非线性反馈。为此，由加拿大安大略省自然资源部支持的研究团队，基于43年（1980-2023）的3465个 boreal forest 样地监测数据，首次采用增强回归树（Boosted Regression Tree, BRT）与结构方程模型（Structural Equation Modelling, SEM）的混合分析方法，揭示了演替转变的深层机制。

关键技术方法
研究团队整合了安大略省 boreal forest 生态区的长期森林资源清查数据（样地年龄1-261年），通过聚类分析界定5种优势森林类型（如黑云杉、颤杨等单优群落及混交林）。采用BRT评估37个潜在驱动变量（含群落特征、气候、土壤）的相对重要性，筛选出14个关键因子（重要性>1%），再通过SEM解析其因果路径。气候数据来自30年历史记录，土壤属性通过实地采样获取。

研究结果

1. 森林类型分类与演替概率
聚类分析识别出5种典型森林类型，以单优种（如黑云杉Picea mariana）或混交群落为特征。平均6.8年间隔期内，仅4.6%的样地发生类型转变，表明 boreal forest 演替整体缓慢。

2. 驱动因子层级分析
BRT显示优势种组成比例是最强预测因子：当优势种占比从0.24升至1.0（单优化），转变概率从41.1%骤降至0.2%。SEM进一步证实，群落内部动态（如物种优势度、功能性状）的解释力远超气候变异或土壤条件。

3. 气候与土壤的间接作用
尽管气候变暖与CO₂升高可能通过延长生长季、改变功能性状（如促进阔叶速生种）间接影响演替，但其效应被群落内部竞争（如针叶种对贫瘠土壤的适应）强烈调节。土壤养分通过初始建群种筛选产生长期间接效应，但直接作用较弱。

结论与意义
该研究颠覆了传统“气候决定论”认知，提出 boreal forest 演替主要由群落内部反馈（如优势种自强化）主导的“多路径动态平衡”模型。这意味着：1）气候变化下的森林转型可能比模型预测的更缓慢且异质；2）保护关键建群种（如黑云杉）对维持生态系统稳定性至关重要；3）混合分析方法（BRT-SEM）为复杂生态系统的因果推断提供了新范式。研究为《巴黎协定》下的森林碳汇管理提供了科学依据，并提示未来需结合长期观测与机理模型以提高预测精度。