巴西跨气候梯度森林生物量扩展因子与根冠比的改进估算：基于桉树和松树的人工林模型研究

这篇研究通过构建覆盖巴西全境的代表性数据集，开发了针对桉树(Eucalyptus)和松树(Pinus)人工林的生物量扩展因子(BEF)与根冠比(R)预测模型。研究发现BEF值受温度等级(桉树)和林龄等级(松树)显著影响，而R值主要受降水和年龄调控。相比巴西科技部(MCTI)默认值，新模型将碳储量估算误差从最高12.9%降至1%以内，为热带人工林碳汇核算提供了精准工具。

　　

研究背景与意义

全球气候变化背景下，精确量化森林碳汇成为实现《巴黎协定》目标的关键。巴西作为人工林大国，其桉树和松树种植园贡献了全国1.86亿吨CO₂eq的碳储量。然而，传统生物量扩展因子(BEF)和根冠比(R)的固定取值方法存在显著误差，亟需建立考虑气候梯度与林分特征的动态模型。

数据与方法创新

研究整合了覆盖巴西7个柯本气候带、27个地点的破坏性采样数据，包含1843株桉树和190株松树的生物量测量。创新性地采用线性混合模型(LMM)处理数据层级结构，温度等级解释桉树BEF变异的99.2%，林龄等级捕获松树BEF变异的88.3%。

关键发现

1. 生物量分配规律：

   • 桉树平均BEF(1.16)低于松树(1.22)，反映裸子植物更高的叶生物量分配

   • R值在干旱地区显著升高，如巴伊亚州桉树林R达0.49，验证水分胁迫促进根系投资

2. 模型性能：

   • BEF预测误差<5%，R模型解释力达66%（松树）

   • 温度每升高1°C，桉树BEF下降0.73（Cfa气候带）

3. 商业尺度验证：

   • 应用模型估算全国930万公顷人工林，发现MCTI默认值高估北方地区碳汇达165.7%

   • 松树R值在圣卡塔琳娜州被高估287.5%

理论与应用价值

研究首次揭示热带人工林生物量分配的三大调控机制：

1. 发育调控：幼树BEF比成熟树高22.8%

2. 气候适应：降水减少100mm，R值增加17.3%

3. 形态可塑性：松树高径比每增加0.1单位，BEF下降8.2%

该成果被巴西林业协会(IBá)纳入国家温室气体清单指南，为全球热带地区实现"气候智能型林业"(Climate-Smart Forestry)提供方法论范式。