北美沿海北方森林复合干扰下碳储量的预测模型构建与生态管理启示

本研究针对北方森林碳储量预测不确定性和干扰历史记录缺失的难题，通过结合遥感数据与实地测量，构建了30米分辨率碳储量预测模型。研究发现驼鹿(Alces alces)采食会阻碍干扰后森林碳库恢复，导致两大国家公园碳储量潜在损失达13兆吨(40%)。该成果为优化 boreal forest(北方森林)碳管理提供了关键科学依据。

　　

气候变化加剧背景下，北方森林作为全球重要碳汇的功能正面临多重威胁。这片横跨北半球、占全球森林面积30%的生态系统，每年吸收约12%的人为碳排放。然而，火灾、虫害和大型草食动物等干扰因素的叠加效应，使得森林碳动态预测变得异常复杂。尤其当干扰形成的林窗(open forest)遭遇驼鹿(Alces alces)选择性采食时，可能导致碳储量恢复延迟数十年——这一现象在加拿大纽芬兰岛的案例中尤为显著。

纽芬兰纪念大学联合格罗斯莫恩国家公园的研究团队在《Landscape Ecology》发表的研究，首次量化了复合干扰对 maritime boreal forests(沿海型北方森林)碳储量的协同影响。通过整合两年野外调查与多源遥感数据，团队发现森林高度(forest height)和增强型植被指数年振幅(EVIamp)能同时预测碳储量分布和干扰形成的林窗位置。令人警觉的是，模型预测显示驼鹿采食可能使两大国家公园损失40%的潜在碳储量，相当于13兆吨CO₂当量。

研究采用三项关键技术：1)基于Landsat和全球森林冠层高度数据的30米分辨率环境变量提取；2)包含96个样地的全组分碳库测量(含土壤核心采样)；3)采用Firth偏倚修正的广义线性模型分析。在格罗斯莫恩和特拉诺瓦国家公园设置的长期围栏实验(24-27年)为验证驼鹿影响提供了关键对照。

碳储量预测模型
通过gamma分布模型验证，森林高度与EVIamp的组合最能解释碳储量变异(Terra Nova R²=0.42, Gros Morne R²=0.51)。预测显示两公园现存碳库分别为5.6和13兆吨，其中林窗区域碳密度仅为成熟林的1/3。

林窗识别模型
同样的预测变量可准确识别干扰形成的林窗(概率阈值0.25)，两公园分别有34%和29%面积为再生受阻区域。

复合干扰效应
围栏实验证实，无驼鹿干扰的林窗在20-25年后碳储量可恢复至成熟林水平(p=0.40)，而持续采食区域碳储量显著降低60%(p<0.05)。

这项研究创新性地揭示了"干扰-采食"级联效应导致的碳封存瓶颈。其建立的30米分辨率预测框架，为 boreal forest management(北方森林管理)提供了可操作的工具——通过定向控制驼鹿种群和靶向造林，理论上可使区域碳储量提升60%。研究同时警示，当前全球碳模型中缺乏对草食动物影响的考量，可能导致碳汇潜力评估偏差。该成果对实现《巴黎协定》森林碳汇目标具有直接指导价值，特别为沿海型北方森林的适应性管理提供了科学范式。