火炬松人工林精准林业实践：基于叶面积指数的变量施肥对生长季林分响应机制研究

针对人工林养分管理粗放化问题，研究团队创新性整合Sentinel-2卫星与机载激光扫描(ALS)技术，构建LAI(叶面积指数)驱动的变量施肥模型。通过256公顷火炬松林试验证实，基于遥感LAI的精准施肥较随机施肥显著提升LAI增量(条件R2=0.83)，为森林碳汇与木材产量优化提供新技术范式。

　　

在全球森林资源持续萎缩的背景下，如何通过精准管理提升人工林生产力成为关键课题。美国东南部(SEUS)作为全球最大的工业用材生产基地，其核心树种火炬松(Pinus taeda L.)的施肥管理长期面临两大困境：一是传统"一刀切"施肥模式导致资源浪费，二是土壤养分空间异质性使增产效果波动达0.5-10 m³ ha^?1 yr^?1。更棘手的是，近20年施肥面积锐减62.5%，迫使林业必须探索更高效的养分管理策略。

针对这一挑战，由智利圣地亚哥大学(Universidad de Concepción)的Rafael A. Rubilar领衔的国际团队在《Forest Ecology and Management》发表创新研究。团队开创性地将农业精准施肥理念引入林业，通过融合多源遥感数据与地面验证，构建了首个基于叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)的火炬松变量施肥技术体系。研究选取德克萨斯州5个中龄火炬松林分(总面积256公顷)，采用固定翼飞机实施梯度氮磷配施(0-336 kg N ha^?1+33.6 kg P ha^?1)，并同步设置除草剂处理组，利用Sentinel-2卫星与机载激光扫描(ALS)交叉验证LAI监测精度。

关键技术包括：(1)采用Above and Below Ratio Index(ABRI)算法实现ALS-LAI与卫星数据的空间匹配(R²=0.83)；(2)建立线性混合效应模型解析施肥响应因子；(3)开发10米精度的变量施肥作业系统。研究样本来自Manulife投资管理公司持有的商业化林场，所有处理均遵循操作化林业管理规范。

【研究结果】

1. 遥感数据验证
   ALS衍生的ABRI-LAI与Sentinel-2简单比值指数(SR)呈现最优相关性(R²=0.83)，误差仅0.4LAI单位，证实卫星数据可替代昂贵LiDAR用于日常监测。

2. 施肥响应机制
   LAI增幅与施氮量呈显著正相关(p<0.05)，且基于预施肥LAI的精准处方较随机施肥多提升23%效果。当林下植被高度<3m时，LAI响应灵敏度提高40%。

3. 植被控制协同效应
   除草剂处理使施肥区的LAI增长量额外提升18%，证实"除草-施肥"组合策略对常绿林下植被的调控价值。

【结论与意义】
该研究首次证实：在操作化林业尺度上，基于遥感LAI的变量施肥可使氮肥利用率提升31%，且这种精准管理策略与植被控制存在显著协同效应(p<0.01)。相较于传统均一施肥，新方法有望在25年轮伐期内减少15-20%的肥料投入，同时维持9-12 m³ ha^?1 yr^?1的高产水平。研究建立的10米网格化管理框架，为全球16.8百万公顷松类人工林的可持续经营提供了可复制的技术模板，尤其对碳汇造林项目的精准监测具有变革性意义。正如作者指出，这套融合航空航天技术的"数字林业"系统，标志着森林管理正式迈入亚林分(precision sub-stand)时代。