集成物种功能与结构特征以改进亚热带多物种森林冠幅预测的非线性层次模型

本研究旨在解决亚热带多物种森林中冠幅（CW）预测模型的不足。研究人员通过分析1802棵树的CW数据，探讨了树种特异性变量、种间变异性、邻域效应和地形因素对CW预测的影响。研究发现，将物种功能性状和结构特征作为协变量纳入非线性混合效应模型，显著提高了模型的准确性和普适性。这一研究对于理解物种多样性和森林生态系统功能具有重要意义。

　　

这篇论文题为《Integrating species functional and architectural traits for improving crown width prediction in subtropical multispecies forests using nonlinear hierarchical models》，发表在《Ecological Informatics》上。该研究由广西壮族自治区南宁市的中国研究人员进行，旨在解决亚热带多物种森林中冠幅（CW）预测模型的不足。CW是树木发育和森林生态系统功能的关键指标，现有的CW模型在结构复杂、物种丰富的自然森林中应用效果不佳。为了解决这一问题，研究人员分析了1802棵树的CW数据，探讨了树种特异性变量、种间变异性、邻域效应和地形因素对CW预测的影响。

研究中，研究人员使用了多种技术方法来支持他们的研究。首先，他们采用了非线性混合效应模型，这种模型能够处理森林数据中的复杂性和不平衡采样问题。其次，他们利用了物种的功能性状和结构特征作为协变量，以捕捉种间变异。此外，研究人员还进行了10折交叉验证，以评估模型的性能。这些技术方法帮助研究人员更好地理解物种多样性和森林生态系统功能。

研究结果表明，逻辑模型在候选基础模型中最有效地捕捉了CW与直径胸高（DBH）之间的关系。进一步的分析发现，树高、冠长、邻域竞争指数和海拔是影响个体CW的重要因素。通过引入物种功能性状和结构特征，如叶厚度和平均冠径与DBH比率，研究人员显著提高了模型的准确性。具体来说，这些性状解释了62%的种间变异，这表明在CW建模中考虑物种变异性和结构性状的重要性。

研究结论强调了在CW建模中考虑物种变异性和结构性状的重要性。通过整合物种功能性状和结构特征，模型不仅提高了预测的准确性，还增强了模型的普适性。这对于理解物种多样性和森林生态系统功能具有重要意义。研究结果为未来的森林动态建模提供了重要的基础，有助于更深入地理解物种适应策略。