基于树桩邻近性与机器学习的森林土壤机械诱导变形建模及其对可持续林业的启示

针对泥炭地森林采伐中土壤变形(RD)的关键挑战，研究人员整合无人机(UAV)测绘与机器学习技术，揭示了树桩根系系统对车辙深度(RD)的抑制作用。通过数字地形模型(DTM)和空间衰减模型，证实树桩累积影响(CI)可使车辙深度降低3 cm，随机森林(RF)模型预测精度达R2=0.85。该研究为优化集材道布局提供了科学工具，推动气候智能型林业发展。

　　

在北方森林的泥炭地生态系统中，机械化采伐导致的土壤变形一直是制约可持续林业发展的核心难题。这类富含有机质的土壤具有独特的"千层糕"结构——表层是疏松的活性层(acrotelm)，深层则是承载力极低的惰性层(catotelm)，当重型集材机驶过时，极易形成深达40厘米的车辙(RD)。这不仅破坏土壤结构，还会引发水文紊乱和碳排放增加。尽管现有研究关注了机械配置(如履带宽度)和土壤参数(如剪切模量G_trail)的影响，但被忽视的树桩根系网络可能正是自然赋予的"生物加固网"。

为解开这个谜题，来自意大利帕多瓦大学的研究团队在芬兰Rautavaara的泥炭林地展开创新实验。他们选择5条测试道（含直线与90°弯道配置），使用配备RTK-GNSS的DJI Phantom 4 Pro无人机，在集材机每次通行前后采集厘米级精度的数字地形模型(DTM)。通过对比198组人工测量数据，验证了无人机测量的可靠性（RMSE=3-5 cm），尤其在直线路段表现更优。研究团队开创性地构建了树桩影响衰减模型，将直径(D)与距离(d)通过指数函数I(d)=e^-κd量化累积影响(CI)，并结合反向S型曲线模拟挪威云杉的根系加固值(RRV)。

统计结果显示，树桩的"保护半径"呈现显著的空间梯度：在"极高影响区"（距树桩<1m），车辙深度比"低影响区"平均减少5-8 cm。这种效应在弯道更为突出，Kruskal-Wallis检验的效应量(ε²)高达0.32，说明转向时的侧向剪切力使根系加固效果放大。机器学习模型进一步揭示，RRV和CI的联合作用可解释85%的车辙深度变异，远超传统参数如标称接地压力(NGP)的贡献。

技术方法上，研究采用多学科交叉策略：1) UAV-SfM摄影测量生成3 cm分辨率的DTM；2) 基于剪切板仪实测G_trail；3) 开发空间衰减算法计算CI和RRV；4) 应用随机森林(RF)进行特征筛选和预测建模。所有数据均来自芬兰Tiilikkala实验场的5种集材机在3-4次通行中产生的真实车辙。

研究结果部分呈现三大发现：

1. 1.

   车辙深度分析：弯道车辙比直线深23%，无人机测量系统性低估2-3 cm，这与DTM对植被覆盖的平滑处理有关。

2. 2.

   树桩影响机制：直径30 cm的树桩可使邻近区域RD降低40%，其效应符合I(d,D)=(1+α·D/D_ave)·e^-0.3d的衰减规律。

3. 3.

   机器学习预测：RF模型在弯道的R²达0.85，关键变量重要性排序为RRV(42.9%)>CI(38.4%)>G_trail(14.6%)。

讨论部分指出，这项研究首次将生物力学原理融入林业机械作业规划。树桩根系通过三种方式稳定土壤：增强剪切强度、分散应力、束缚泥炭颗粒。但研究也暴露局限性，如RRV模型未考虑树种差异（苏格兰松与挪威云杉根系构型不同），且无人机难以捕捉车辙边缘的陡变梯度。未来结合探地雷达(GPR)的根系三维重建，可望提升模型精度。

这项发表于《Biosystems Engineering》的成果，为"基于自然的解决方案"(NbS)提供了量化工具。通过将预测模型与水文地图(DTW)叠加，操作员可实时避开土壤脆弱区，实现"精准林业"。在气候变化加剧的背景下，这种融合生态智慧与数字技术的策略，或将成为平衡木材生产与碳汇功能的关键突破。