法国土壤质量监测网络的林分描述：重复调查（2006–2024）与记录的营林管理

《Annals of Forest Science》：Forest stand descriptions from the French Soil Quality Monitoring Network: repeated surveys (2006–2024) and documented silvicultural management

　　

法国土壤质量监测网络（Réseau de mesure de la qualité des sols，RMQS）森林样地（583个样地）林分特征的新数据库现已发布。该数据库涵盖两期调查（2006–2007年和2024年），包含林分水平的描述性数据（森林结构、密度、多样性、地上生物量（aboveground biomass，AGB）），以及森林管理数据和1995年至2024年营林措施记录。该数据集应能改进对这一系统性国家网络的土壤分析的解释。由于大多数RMQS森林样地同时隶属于ICP Forests（International Co-operative Programme on Assessment and Monitoring of Air Pollution Effects on Forests）一级网络，该数据库有望进一步促进欧洲尺度的森林监测研究。数据库获取地址为：https://doi.org/10.57745/HE78QT，元数据地址为：https://metadata-afs.nancy.inra.fr/geonetwork/srv/fre/catalog.search#/metadata/6be8da55-9c80-42bf-afec-5c042c9e5ef1。

**研究背景**

森林是欧盟最主要的陆地碳汇。尽管欧洲森林总面积持续增加，但受气候变化和森林管理等因素驱动，地上生物量（aboveground biomass，AGB）的碳封存速率正在下降。森林土壤储存的碳量通常超过AGB，是欧洲森林碳库的最大组成部分。然而，森林管理变化、树木死亡和极端干扰对土壤碳动态的影响仍知之甚少，部分原因在于森林清查数据很少与同期土壤测量相结合，阻碍了对整个生态系统碳储量的全面评估。

法国土壤质量监测网络（Réseau de mesure de la qualité des sols，RMQS）通过16×16 km系统网格对法国本土及海外领土的土壤性质进行监测，包含约2240个样地。第一次采样于2000–2009年进行，第二次于2016年开始。为补充土壤数据，研究人员于2006–2007年开展了首次森林清查活动（BioSoil项目），并于2024年开展了补充调查，增加了对森林管理实践的关注。这些调查覆盖了RMQS中全部583个森林样地，其中大多数与ICP Forests泛欧网络法国一级样地（RSSDF）重合。

**研究内容与主要方法**

研究人员整合两期调查数据，构建了描述林分特征和经营管理的综合数据库。数据包括林分结构、树木密度（按径级分类）、多样性、优势木胸高围长和树高、断面积等测树因子，以及林分起源、树种多样性、森林结构、经营计划、间伐间隔和最近干预时间等管理变量。由于RMQS清查协议未提供逐树测量数据，常规异速方程不适用，研究人员采用梯度提升模型（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost），利用法国国家森林清查（National Forest Inventory，NFI）116,510个样地数据训练模型，预测各RMQS样地的林分地上材积（aboveground volume，AGV）。模型经五折交叉验证调参。AGB通过AGV乘以木材密度（XyloDensMap数据集）计算，地上碳储量（aboveground carbon stock，AGC）通过AGB乘以碳浓度（0.475 g g^?1）估算。1995年至2024年间，RSSDF样地优势木消失情况（砍伐、风暴、枯立或其他原因）也逐年记录。

**研究结果**

*模型性能与独立验证*：内部验证显示XGBoost模型R²达0.95，相对均方根误差（root mean square error，RMSE）小于19%。在法国Centre-Val de Loire地区选取的9个独立RMQS样地中，模型预测的AGV与按NFI协议实测的异速方程估算值相比，R²为0.81，相对RMSE