中国贵州马尾松林地表燃料含水量的昼夜变化规律与预测方法研究

本研究针对森林生长与产量模型中普遍忽视林分结构的问题，以四种落叶松人工林（Larix gmelinii、L. olgensis、L. principis-rupprechtii和L. kaempferi）为对象，基于国家森林资源连续清查的2,129块固定样地数据，构建了包含树体大小分化指数（DSh和DSi）的基底面积、材积和总生物量生长模型。研究发现树体大小异质性与林分生长呈显著正相关，并通过10折交叉验证证实模型具有优异预测性能（调整R2>0.95），为通过结构调整提升落叶松人工林生产力提供了量化依据。

　　

森林作为陆地生态系统的主体，其生长动态预测一直是林业管理的核心课题。然而传统生长模型存在一个显著缺陷——大多数模型将林分视为均质整体，忽视了树木个体间的结构差异。这种简化处理就像试图用平均身高描述整个班级学生的发育状况，显然难以准确反映真实生长过程。尤其在人工林经营中，林分结构可通过抚育措施主动调控，但结构参数与生长量的量化关系仍存在广泛争议，既有研究报道正相关、负相关甚至无关联的结论，让管理者无所适从。

中国林业科学研究院资源信息研究所的研究团队选择我国四大主要落叶松人工林（Larix gmelinii、L. olgensis、L. principis-rupprechtii和L. kaempferi）作为突破口。这些树种占全国乔木林面积的5.51%，在生态屏障建设和木材战略储备中具有重要地位。研究团队创新性地整合了第六至第九次国家森林资源连续清查的2,129块固定样地数据，覆盖全国主要分布区，构建了首个国家尺度的落叶松生长模型体系。

研究采用非线性混合效应模型技术，关键方法包括：基于Richards理论方程构建基础生长模型；引入DBH-based Shannon-Wiener指数（D_Sh）和Simpson指数（D_Si）量化树体大小分化；通过虚拟变量处理树种差异；采用10折交叉验证评估模型泛化能力。

林分基底面积生长模型
通过将树种虚拟变量引入参数b，发现D_Si与基底面积呈显著正相关（参数s=15.8008，p<0.001）。在相同立地条件（SI₀）下，L. kaempferi基底面积比L. principis-rupprechtii高3.25%，呈现L. kaempferi > L. principis-rupprechtii > L. olgensis > L. gmelinii的种间差异格局。

林分材积生长模型
D_Sh被整合至参数a后，模型解释力提升0.8%（调整R2=0.9563）。模拟显示当D_Sh从1.0增至2.0时，成熟林分材积可提高12-18%。L. kaempferi在SI₀立地的材积优势达6.81%，显著高于其他树种。

林分总生物量模型
D_Sh对生物量的促进效应最为显著（参数s=0.2517，p<0.01）。在树体大小异质性最高（D_Sh=2.62）的林分中，生物量积累速度比均质林分快22%。

这项发表在《Trees, Forests and People》的研究，首次在国家尺度上量化了落叶松人工林结构与生长的关系。研究证实树体大小分化（通过D_Sh/D_Si表征）能显著促进林分生产力，这为"通过抚育间伐创造异龄林结构"的传统经验提供了科学依据。特别是发现日本落叶松（L. kaempferi）在优质立地上的生长优势，为树种选择策略提供了新见解。该模型体系已具备直接应用于全国森林资源预测的精度，将显著提升我国人工林精准管理水平，对实现"双碳"目标下的森林碳汇精准计量具有重要意义。