基于无人机LiDAR与异速生长模型的热带高山帕拉莫生态系统地上生物量空间格局研究

研究人员针对热带高山帕拉莫生态系统碳储量评估难题，创新性结合异速生长模型与无人机LiDAR技术，揭示了不同植被类型（灌木/簇生草/莲座植物）的地上生物量（AGB）分布规律（3-11 Mg C ha-1），为脆弱高山生态系统的碳循环监测提供了高精度方法学框架，对实现国家温室气体减排目标具有重要实践意义。

　　

在气候变化与人类活动双重压力下，被称为"热带水塔"的安第斯山脉帕拉莫（páramo）生态系统正面临前所未有的威胁。这些海拔3500米以上的高山草甸不仅是南美洲重要的水源涵养地，更蕴藏着惊人的碳封存潜力。然而，与热带森林相比，科学家们对这类非森林生态系统的碳储量认知仍存在巨大空白——传统卫星遥感难以捕捉低矮植被的精细结构，而人工采样又无法覆盖其复杂的地形异质性。更令人担忧的是，气候变暖正导致低海拔灌木向高山地带入侵，这种"绿色爬升"现象可能彻底改变帕拉莫的碳循环模式。

针对这一科学难题，来自哥伦比亚哈维里亚纳大学（Pontificia Universidad Javeriana）生态系统与气候变化实验室的Paula Veloza团队开展了一项开创性研究。研究人员选择哥伦比亚科奎国家自然公园（El Cocuy National Natural Park）作为研究靶区，通过融合异速生长方程与无人机激光雷达（LiDAR）技术，首次实现了帕拉莫生态系统地上生物量（AGB）的景观尺度精准测绘。这项发表在《Landscape Ecology》的研究揭示：不同植被类型的碳储存能力存在显著差异，其中Polylepis林地（11.76±7 Mg C ha^-1）的碳储量是草本群落的3倍，为理解高山生态系统碳循环提供了关键基线数据。

研究团队采用三大关键技术方法：1）建立覆盖167种植物（含灌木/莲座植物/簇生草等6种生长型）的异速生长模型库；2）使用大疆Matrice 300 RTK无人机搭载Zenmuse L1 LiDAR传感器获取厘米级三维点云；3）开发基于冠层高度模型（CHM）的机器学习算法，将地面测量数据扩展至30个样地（总面积35.57公顷）。通过严格的交叉验证（RMSE=2.29 Mg C ha^-1），实现了从单株植物到景观尺度的碳储量无缝评估。

【植被生长型的异速规律】

通过采集461株样本构建的异速模型显示：莲座植物（R²=0.76）和草本（R²=0.43）的生物量最佳预测因子为叶面积与株高的乘积；灌木（R²=0.60）则需结合基径与株高；而簇生草（R²=0.52）仅需叶面积即可准确预测。这种生长型特异性模型有效解决了帕拉莫植被形态异质性带来的评估难题。

【LiDAR指标与生物量的关联】

冠层高度模型（CHM_mean）展现出最强的预测力（R²=0.65），其生成的0.1米分辨率碳储量分布图清晰显示：Polylepis林地（12.1±4.2 Mg C ha^-1）形成明显的碳汇热点，而草本主导区（3.3±0.4 Mg C ha^-1）则呈现均质化分布。研究首次证实Lorey高度指数（考虑基面积的加权平均高）在灌丛生物量评估中的适用性（R²=0.72）。

【景观尺度碳格局】

6个航区的综合分析表明：Lagunillas流域存在显著的空间异质性，单航区碳储量从9.94 Mg C（灌丛区）到40.8 Mg C（混交林区）不等。这种精细化的碳绘图为识别生态恢复优先区提供了直接依据。

这项研究的突破性在于：1）创建了首个针对热带高山非森林生态系统的LiDAR-异速生长联合评估框架；2）揭示灌木扩张可能使帕拉莫碳储量提升40%以上，为气候模型提供了关键参数；3）开发的CHM_mean预测模型（AGB=2.56+3.26×CHM_mean）可直接应用于安第斯山脉其他区域。正如通讯作者Juan C. Benavides强调的，该方法将革命性地推动"测量-报告-验证"（MRV）体系在高山生态系统的实施，对哥伦比亚实现《巴黎协定》减排承诺具有战略意义。未来研究可进一步整合多光谱数据，以评估植被功能性状对碳循环的调控机制。