挪威云杉在挪威的周期性立地指数与气候胁迫

《Scandinavian Journal of Forest Research》：Periodic site index and climatic stress for Norway spruce in Norway

本研究利用挪威国家森林 inventory（NFI）数据，通过周期性地位指数分析1994-2022年东南部低地挪威云杉的生长变化与气候驱动关系。结果表明，温暖干燥的夏季（尤其是6月）显著抑制云杉生长，死亡率与6月温度升高呈正相关，而湿润寒冷夏季促进生长。周期性地位指数可有效区分环境因素与森林 демограф趋势，为应对气候变化下的森林管理提供新工具。

　　森林生长与环境条件密切相关，而气候变化正在显著影响森林的生产力。本研究旨在展示如何通过重新计算周期性立木指数（periodic site index）来监测和识别影响生长变化的气候驱动因素。研究基于挪威国家森林调查（NFI）的数据，特别关注东南挪威低地（海拔低于500米）的挪威云杉（Norway spruce）生长情况。通过将树木高度生长数据转化为周期性立木指数，研究人员提取了年度时间序列数据，并结合气候数据，如月平均温度、降水量和德马尔通干旱指数（deMartonne aridity index），分析了生长变化的潜在原因。

在研究过程中，研究人员利用NFI数据，对树木高度和生长周期进行分析，计算出周期性立木指数，并通过统计方法识别了影响生长的气候因素。数据显示，挪威云杉在冷湿的夏季表现出较高的生长率，而在温暖干燥的夏季则生长较差。此外，2012年至2022年间，由于六月温度显著上升，云杉死亡率增加了三倍，而周期性立木指数却下降，这进一步证明了温暖干燥天气对云杉生长构成主要压力。研究还指出，周期性立木指数可以更快速地捕捉到时间趋势，并且能生成适合统计分析的年度时间序列，从而有助于识别气候驱动因素。

研究区域的森林主要由云杉和松树（pine）组成，同时混合了阔叶树种。该地区的平均年降水量为2084毫米，平均年温度为3.8摄氏度。NFI数据自1919年起被持续收集，其数据点以3公里×3公里的网格分布。每年，大约五分之一的样地会被重新测量，这意味着大多数样地在两次测量之间有五个生长季。然而，由于测量时间不同，部分样地的周期长度可能有所变化。此外，研究人员对数据进行了筛选，排除了那些生长率异常或存在测量误差的树木，以确保周期性立木指数的准确性。

为了进一步分析气候对生长的影响，研究人员采用了德马尔通干旱指数，该指数反映了春季（四月至六月）和六月的气候状况。他们发现，周期性立木指数的变化与六月温度和降水量的变化高度相关，而这种相关性在时间序列上表现得尤为明显。通过统计模型分析，研究人员发现，云杉的生长与气候因素之间的关系是显著的，尤其是在六月温度和降水量的波动上。例如，六月温度升高与云杉生长率下降之间存在明显的负相关关系，而六月降水量的增加则有助于生长。这些发现支持了温暖干燥天气对云杉生长构成主要压力的观点。

在模型构建方面，研究人员使用了混合线性模型，结合固定效应和随机效应来分析周期性立木指数与气候变量之间的关系。他们发现，当模型中引入了随机效应（如生长周期的影响）时，模型性能有所提升，这表明某些非气候因素也可能对生长产生影响。此外，模型还显示出六月温度变化对云杉生长的影响比降水量更大。研究人员还指出，这些统计关系在图表中清晰可见，六月温度和降水量的变化与周期性立木指数的变化高度一致。

在森林死亡率方面，研究人员发现，六月温度升高与云杉死亡率的增加密切相关。尤其是在2013年至2022年期间，六月温度显著上升的同时，云杉死亡率也出现了大幅增长。这种变化表明，六月的温暖干燥天气不仅影响了云杉的生长，还加剧了其死亡风险。此外，研究还提到，由于森林年龄结构的变化，森林的总体死亡率也有所上升，但这种变化并不足以解释观察到的显著增长趋势。因此，六月温度的变化仍然是主要的驱动因素。

研究还探讨了长期气候趋势对森林生长的影响。数据显示，从1957年至2022年，研究区域的六月温度和降水量都有轻微上升的趋势，但这些变化往往伴随着较大的周期性波动。这种波动可能与某些气候现象有关，如北半球大西洋涛动（NAO）、大西洋多年涛动（AMO）或大西洋经向翻转环流（AMOC）等，但研究并未发现与这些现象有直接的对应关系。然而，研究表明，极端强厄尔尼诺现象与西欧的干旱条件存在联系，这种现象可能在未来导致更频繁的温暖干燥天气，进而影响挪威云杉的生长和健康状况。

对于森林管理者而言，基于周期性立木指数的监测方法具有重要的应用价值。它不仅能够识别森林生产力的变化，还能帮助管理者理解这些变化背后的气候驱动因素。这种方法在实际操作中可以作为传统生长数据的补充，尤其是在识别长期趋势和区分环境变化与森林年龄结构变化方面。此外，周期性立木指数基于定期的实地调查数据，不需要额外的树芯采样，因此更加实用和易于操作。

在实际应用中，周期性立木指数的计算需要考虑多种因素，包括树木的选择、样地的分布以及数据的准确性。由于周期性立木指数依赖于高度生长数据，因此在树木生长较慢或高度测量存在误差的情况下，这种方法可能会产生较大的不确定性。此外，不同生长模型可能对周期性立木指数的变化产生不同的解释，因此在实际应用前，需要对这些模型进行仔细比较，以确保结果的可靠性。

研究结果表明，周期性立木指数能够有效反映森林生产力的变化，并与气候因素的变化高度相关。这种相关性不仅有助于理解当前的生长状况，还能为未来的森林管理提供科学依据。随着气候变化的加剧，特别是温暖干燥天气的增多，周期性立木指数作为一种监测工具，将为森林管理者提供重要的信息，帮助他们采取适应性措施，以应对可能的生长压力和死亡风险。同时，这种方法也为研究森林生态系统的长期变化提供了新的视角，有助于识别气候对森林生长的复杂影响。

此外，研究还指出，森林生产力的变化可能受到多种因素的影响，包括氮沉降、森林年龄结构变化以及人为活动（如采伐）。这些因素可能与气候因素相互作用，使得生长变化更加复杂。因此，基于周期性立木指数的监测方法不仅需要考虑气候因素，还应结合其他环境和人为变量，以全面评估森林生产力的变化。这为未来的森林研究和管理提供了新的思路，即通过综合分析多种因素，更准确地预测和应对气候变化带来的挑战。

总体而言，周期性立木指数作为一种监测森林生产力和识别气候驱动因素的工具，具有重要的应用潜力。它不仅能够捕捉到生长变化的时间趋势，还能帮助管理者识别主要的气候影响因素，从而制定更加科学和可持续的森林管理策略。随着气候变化的持续发展，这种方法将在未来的森林研究和管理中发挥越来越重要的作用。