一个适用于所有情况的模型：针对91种西班牙森林物种的全国性高度-直径关系模型

《Forest Ecology and Management》：One model to rule them all: A nationwide height–diameter model for 91 Spanish forest species

本研究基于西班牙国家森林调查数据，开发了适用于91种常见树种的多变量混合效应h-d模型，考虑立地起源、物种混合及地理区域因素。模型经过优化验证，能有效预测树高，尤其适用于资源有限情况下的森林管理实践。

　　### 森林管理中的树木形态学研究及其应用价值

树木形态学是森林管理和生态研究中的一个关键领域，它涉及树木尺寸与结构特征之间的关系，这些关系对于预测森林生长、评估森林生产力以及监测森林生态系统的长期动态具有重要意义。特别是在森林管理实践中，准确的形态学模型能够帮助决策者在不同环境下进行有效的森林资源评估，同时减少实地测量的复杂性和成本。本研究聚焦于树木高度与胸径（dbh）之间的关系，这是形态学研究中最常用的变量之一。通过构建一种混合效应模型，我们成功地对西班牙境内的91种常见树木进行了高度预测，这一成果为森林管理者提供了一个实用的工具，有助于提高预测的准确性和适用性。

### 高度与胸径关系的重要性

树木的高度与胸径关系（h–d关系）在森林生态和管理中扮演着至关重要的角色。这一关系不仅能够用于估算树木的总体积、生物量和碳储量，还可以用于评估森林的生产力和生态系统服务。在实际操作中，准确获取树木高度的数据往往需要大量的人力和时间投入，而这种获取过程还可能受到环境条件、测量技术以及树木自身状况的影响。因此，利用胸径数据来预测树木高度成为一种更为经济高效的方法。通过这种方式，研究人员和管理者可以在不进行复杂测量的情况下，对森林中的各种参数进行估算。

### 研究背景与挑战

近年来，西班牙的森林覆盖率迅速增加，目前已占全国土地面积的55%。这一变化对森林生态系统服务的提升产生了积极影响，包括生物多样性保护、土壤保持以及木材和非木材产品的供应。然而，森林的快速扩张也带来了新的管理挑战，特别是在应对气候变化、自然灾害以及森林资源可持续利用方面。传统的森林形态学模型往往局限于特定的区域或物种，难以满足广泛适用的需求。此外，一些模型需要额外的环境数据，如土壤持水能力，这在实际操作中可能难以获得。因此，研究一种能够适应不同森林条件的通用模型成为迫切需求。

### 混合效应模型的应用与优势

为了克服现有模型的局限性，本研究提出了一种混合效应模型，该模型结合了胸径数据与站点变量，包括森林类型（自然或人工）、树种组成（纯林或混交林）以及生物地理区域。这种模型的构建过程分为三个主要步骤：首先，从文献中筛选出95个候选模型，并根据其拟合度指标（如AIC值）选择前五名作为基础模型；其次，利用这些基础模型构建非线性混合效应模型，其中树种作为随机效应，而森林类型、树种组成和生物地理区域作为固定效应；最后，通过集群抽样分析（cluster bootstrap analysis）评估模型的预测能力，确保其在不同数据集合中的稳定性和可靠性。

这一混合效应模型的最大优势在于其简洁性和实用性。它能够基于容易获取的变量（如树种、胸径和基本的森林特征）进行高度预测，而无需复杂的测量或特定的环境数据。此外，模型还考虑了不同森林类型和区域对树木形态的影响，使得预测结果更加贴近实际森林条件。例如，研究发现，人工林和纯林中的树木通常比自然林和混交林中的树木生长得更高，这可能是由于人工林中竞争更少，而纯林中的树木能够更有效地利用资源。相比之下，自然林中的树木由于竞争更复杂，其生长模式更加多样化。

### 生物地理区域对树木形态的影响

西班牙的生物地理区域划分是本研究的重要组成部分。该国分为四个主要区域：大西洋区域、地中海区域、阿尔卑斯区域和加那利区域。这些区域的气候、地形和土壤条件差异显著，对树木形态产生了不同的影响。例如，大西洋区域由于较高的年降雨量和较温暖的气候，树木通常生长得更高；而阿尔卑斯区域由于较高的风速和较冷的温度，树木生长受到限制，表现出较短的形态特征。此外，加那利区域由于其独特的地理位置和气候条件，拥有一些在西班牙其他地区罕见的树种，这使得该区域的树木形态学研究更具挑战性和独特性。

### 研究结果与模型性能

最终模型在所有95个候选模型中表现最佳，其预测误差范围在95%置信区间内保持稳定。研究结果表明，该模型能够提供无偏的树木高度预测，这对于森林管理具有重要意义。此外，模型的预测能力在不同森林类型和区域之间表现出一定的差异。例如，人工林中的树木在相同胸径下通常比自然林中的树木更高，而混交林中的树木则表现出更多的形态变化。这些结果不仅揭示了不同森林类型和区域对树木形态的影响，也为未来的森林管理提供了重要的参考。

### 模型的可应用性与局限性

尽管该模型在预测树木高度方面表现出色，但其在某些极端情况下的预测能力仍存在一定的局限性。例如，对于胸径和高度都非常大的树木，模型的预测误差可能较高，这可能是由于样本数据不足或形态学关系本身的复杂性所致。此外，模型未能考虑某些重要的森林管理变量，如森林结构（如均匀林或不均匀林）或历史管理方式（如高森林或 coppice 管理），这些因素可能对树木形态产生影响。因此，未来的研究可以进一步探讨这些变量对树木形态的影响，以提高模型的适用性和准确性。

### 森林管理中的应用前景

本研究提出的模型在森林管理中的应用前景广阔。它不仅能够帮助管理者在不同条件下进行树木高度的预测，还可以用于估算其他重要的森林参数，如生物量和碳储量。此外，该模型已被集成到SIMANFOR模拟平台中，使得其在不同森林管理场景下的应用更加便捷。同时，该模型还提供了Excel、R和Python等多种格式的实现，提高了其在不同分析环境中的适用性。

### 结论与未来展望

本研究通过构建一种混合效应模型，成功地对西班牙境内的91种常见树木进行了高度预测。这一模型不仅克服了传统形态学模型的局限性，还为森林管理者提供了一个实用的工具，帮助他们在不同森林条件下进行有效的资源评估和管理决策。尽管该模型在某些极端情况下仍存在预测误差，但其在大多数情况下的表现稳定，表明其在广泛森林管理场景中的适用性。未来的研究可以进一步探索模型在不同森林管理方式和环境条件下的表现，以提高其预测能力和适用范围。此外，随着气候变化和森林生态系统的不断变化，该模型的更新和优化也将成为重要课题。