使用随机森林模型预测中国北方落叶松、桦树及其混交林的体积生长情况

　　准确量化森林体积并识别其驱动机制对实现碳中和目标至关重要。本研究基于河北北部山区国家森林 inventory数据，采用随机森林算法，分析了气候、地形和土壤等33个预测因子对落叶松（LP）、哔树（BP）和混交林（LB）体积生长的影响。结果表明：Bio12（最冷月最低温度）对三种林分均具有显著影响，其中BP模型表现最佳（R2=0.92）；年龄与气候因子的交互作用在LP和BP模型中尤为突出；LB混交林因物种互补效应表现出更高的生产力（R2=0.88）。研究强调需优化林分结构、加强年龄管理并制定适应性管理策略以应对气候变化。

　　
该研究聚焦于中国河北北部山区三种森林类型（纯落叶松LP、纯山杨BP、混交林LB）的体积增长机制，旨在通过先进算法解析气候、地形与土壤等多因素的综合影响，为区域碳汇能力提升和森林可持续管理提供科学依据。研究基于国家森林资源清查（NFI）数据、实地样方调查及遥感影像分析，构建了随机森林（RF）模型体系，系统评估了不同森林类型对环境因子的响应规律，并揭示了其内在驱动机制。

### 研究背景与意义
全球气候变化对生态系统稳定性构成严峻挑战，中国提出的"双碳"目标（2030年前实现碳排放达峰，2060年碳中和）要求森林碳汇功能提升20%以上。森林蓄积量作为碳汇能力的核心指标，其精准量化与驱动机制解析对制定科学管理策略至关重要。传统统计模型难以捕捉环境因子间的非线性交互作用，而随机森林等机器学习算法在处理高维生态数据方面展现出独特优势。

### 数据与方法
研究整合了多源异构数据：① 2016-2022年两次全国森林资源清查数据，覆盖8,996个次级经营单位；② 123个固定样方（0.0667公顷）的树高、胸径和蓄积量测量；③ 128个不规则样方（600-2,500公顷）的体积增量测算。通过遥感影像（Landsat 8 OLI）和地理信息系统（ArcGIS 10.8）实现森林类型分类（准确率达91.11%），并构建了包含33个环境因子的预测模型。

气候数据采用ClimateAP平台提供的1901-2100年月度数据，经年均化处理生成15项生物气候变量（Bio1-Bio15）。地形数据通过30米分辨率DEM提取坡度、坡向和海拔等参数，土壤数据经空间重采样（30米）整合了12项理化指标。模型构建采用三阶段优化：首先通过网格搜索确定最优超参数组合（ntree=1000，mtry=5-8，min.node.size=5-15），继而运用blocked cross-validation（10折空间分组验证）消除空间自相关干扰，最终通过SHAP值和累积局部效应（ALE）分析进行交互效应解析。

### 关键发现
1. **模型性能差异**
纯山杨（BP）模型表现最优（R2=0.92），混交林次之（R2=0.88），纯落叶松（LP）最弱（R2=0.81）。测试集验证显示，混交林模型外预测能力最强（R2=0.54），验证了生物多样性对系统稳定性的增强作用。

2. **核心驱动因子**
全模型中，1月最低温（Bio12）始终占据首位（贡献率19.8%-36.4%），其阈值效应尤为显著：当Bio12低于-20℃时，LP林年生长量可达3.2m3/ha，超过该临界值后增长速率骤降。年龄（Stand Age）作为结构变量，与Bio12形成强交互（H值0.07-0.31），说明不同成熟阶段对气候胁迫的响应存在阶段性差异。

3. **森林类型特异性响应**
- **纯落叶松（LP）**：呈现典型"抛物线"生长轨迹，30年左右达到生长峰值，随后因土壤养分耗竭（根系穿透层厚度>2米时生长量下降37%）和冠层竞争加剧导致生长停滞。其生长对年极端低温（Bio1）和夏季日均温（Bio7）的敏感度最高（交互H值达0.16）。
- **纯山杨（BP）**：表现出独特的地形依赖性，中坡位（坡度15°-25°）和下坡位（坡度<15°）的年增量分别比陡坡（>30°）高42%和58%。这与其喜光特性及地形对土壤持水能力的调节作用密切相关。
- **混交林（LB）**：单位面积蓄积量较纯林高18%-25%，关键在于物种互补效应。Larch的深根系（穿透层达3米）与Betula的浅根系（0.5-1米）形成垂直分层，这种结构使混交林在干旱年份的碳吸收能力提升31%。此外，Bio12与年龄的交互作用（H=0.08）表明，混交林中老龄个体对低温胁迫的缓冲能力更强。

4. **非线性响应特征**
气候因子呈现显著阈值效应：Bio12在-25℃以下时对LP林生长有正向调节（弹性系数0.32），但超过-15℃后转为负向影响（弹性系数-0.21）。Bio6（夏季无霜期）在混交林中呈现倒U型关系，最佳时长为75-90天，超出该范围后生长量下降达45%。

### 管理启示与建议
1. **年龄结构调控**
研究发现，中龄林（20-40年）的年增量可达成熟林的1.5倍。建议对LP林实施选择性采伐，保留30年以下中幼林占比不低于60%，同时为成熟林（>50年）设计机械间伐（强度控制在15%-20%），以维持其单位面积蓄积量。

2. **空间异质性管理**
山杨纯林在坡度15°-25°的中等坡位表现最佳，建议建立基于地形指数（Slope Position Index）的分区管理机制。例如，在坡度>25°区域优先发展混交林，利用Betula的耐寒特性（Bio12耐受临界值-18℃）与Larch形成互补。

3. **气候适应性策略**
针对Bio12的阈值效应，建议在冬季极端低温预警系统建立后，对LP林实施"低温补偿"措施：当Bio12连续两年低于-25℃时，启动营养袋补植（每公顷植入30株 Betula苗），以增强系统韧性。

4. **混交林优化配置**
研究证实混交林较纯林高生产力源于：① 物种间的养分竞争抑制（LP林间伐后混交林NPP提升27%）；② 互补型冠层结构（Larch的塔形冠与Betula的广展冠形成立体遮荫，降低地表蒸散35%）。建议采用"1:3"混交模式（1株Larch搭配3株Betula），并实施每5年1次的冠层疏伐（保留度60%-70%）。

### 局限与展望
研究存在三方面局限：① 树木胸径>50cm的个体占比不足5%，可能低估大径木对蓄积量的贡献；② 未纳入土壤微生物群落、次生代谢产物等生物过程变量；③ 模型未考虑极端气候事件（如2022年河北暴雪导致的冠层损伤）的动态影响。未来研究应整合多源传感器数据（如LiDAR冠层结构解析），并建立基于机器学习的动态风险评估模型，以实现森林碳汇的精准调控。

该成果为北方山区森林经营提供了量化依据：在LP林中引入Betula混交（10%-15%比例）可使单位面积年增量提升18%-22%；对BP林实施"等高线式"补植（每公里坡向补植密度2株/ha），可稳定其生长曲线中的峰值区间；建议将Bio12预警阈值从当前研究的-20℃下调至-25℃，以提前3-5年启动适应性管理。这些措施将直接提升区域森林碳汇能力，据模型预测可使2025-2030年间蓄积量年均增长达1.8%，有力支撑"双碳"目标的实现。