中国落叶松人工林国家尺度生长模型：林分结构与树种效应对林分断面积、蓄积量和生物量的影响机制研究

本研究针对森林生长模型普遍忽视林分结构影响的问题，以中国四种主要落叶松（Larix spp.）人工林为对象，整合2,129块国家森林资源连续清查样地数据，创新性地引入DBH-based Shannon-Wiener index（DSh）和Simpson index（DSi）等结构指标，构建了具有国家尺度的林分断面积、蓄积量和总生物量生长模型（R2>0.95）。研究发现树种选择和结构优化（如通过密度调控调节DSh/DSi）对提升生产力具有双重重要性，为全国落叶松林精准经营提供了理论依据。

　　

在全球森林资源可持续管理需求日益迫切的背景下，落叶松作为中国重要的人工林树种，其面积和蓄积量分别占全国乔木林的5.51%和6.11%。然而，现有生长模型普遍存在两大瓶颈：一是多数模型忽视林分结构的影响，二是缺乏跨树种统一的国家尺度模型。尽管前人研究表明林分结构与生长的关系存在正相关、负相关或无关联等矛盾结论，但关于落叶松人工林中这种关系的系统研究仍属空白。

中国林业科学研究院资源信息研究所的研究团队在《Trees, Forests and People》发表的最新研究中，创新性地整合了第六至第九次国家森林资源连续清查（NFI）的2,129块永久样地数据，涵盖Larix gmelinii（兴安落叶松）、L. olgensis（长白落叶松）、L. principis-rupprechtii（华北落叶松）和L. kaempferi（日本落叶松）四种主要落叶松树种。研究采用非线性混合效应模型框架，首次在国家尺度上构建了包含树大小分化指标（DBH-based Shannon-Wiener index, D_Sh；DBH-based Simpson index, D_Si）的统一生长模型体系。

关键技术包括：1）基于Richards理论方程构建基础生长模型；2）通过虚拟变量量化树种差异；3）采用累加法将结构指标（D_Sh、D_Si、D_CV等）重新参数化；4）运用10折交叉验证评估模型稳健性；5）利用AIC/BIC准则进行模型优选。

3.1 林分断面积生长模型
研究发现将D_Si纳入参数a的模型最优（AIC=5764.32），断面积与D_Si呈显著正相关（s=15.8008, p<0.001）。在SI₀立地条件下，日本落叶松断面积比华北落叶松高3.25%，显示出明显的树种差异。

3.2 林分蓄积量生长模型
最优模型将D_Sh引入参数a（AIC=17457.08），蓄积量随D_Sh增加而显著提升（s=64.8285, p<0.001）。日本落叶松蓄积量优势达6.81%，凸显优良树种选择的重要性。

3.3 林分总生物量模型
D_Sh被整合至参数b的模型表现最佳（AIC=16418.41），生物量与D_Sh正相关（s=0.2517, p<0.01）。长白落叶松生物量比兴安落叶松高10.52%，揭示不同树种碳汇能力差异。

这项研究通过量化树种效应和结构影响，首次证实了落叶松人工林中树大小分化对生长的促进作用，为"适地适树+结构优化"的双轨管理策略提供了科学依据。所构建的国家尺度模型体系不仅填补了该领域空白，其高达0.95以上的R²和经10折交叉验证确认的稳健性，更使其可直接服务于全国落叶松林的精准碳计量和生产力提升实践。研究特别指出，通过间伐等措施维持较高的树大小多样性（如调控D_Sh在1.62±0.46），可显著促进林分生长和品质提升，这对实现"双碳"目标下的森林可持续经营具有重要指导价值。