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title: "【文献速递】NEE|中国森林树种丰富度与结构多样性的空间格局及未来潜力"
source: https://www.zbhgis.com/blog/blog-20260411-1
author: zbhgis 浩瀚地学
created: 2026-04-11
tags: [科研, 文献速递]
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# 【文献速递】NEE|中国森林树种丰富度与结构多样性的空间格局及未来潜力

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标题：Spatial patterns and future potential of tree species richness and structural diversity in China’s forests

链接：https://doi.org/10.1038/s41559-025-02922-1

（文章具体信息见文末）

## 一、摘要

自然森林多样性的两个基本方面是物种丰富度（species richness）和结构多样性（structural diversity）。在许多地区，我们对树种丰富度和结构多样性的细粒度模式及其驱动因素的了解受到缺乏空间代表性植被样方数据的限制。本文利用来自3,396个样方的314,613棵树的数据，阐明了中国自然森林中树种丰富度和结构多样性的空间模式、决定因素和未来潜力。研究发现，物种丰富度和结构多样性的模式及其主要驱动因素不同：降水季节性（precipitation seasonality）是物种丰富度的首要预测因子，而林龄（forest age）是结构多样性的主要预测因子。基于未来气候情景SSP126和SSP245的预测显示，到2100年，细粒度物种丰富度（约36%）和结构多样性（约27%）有大幅增加的潜力。虽然这种多样性的增加可能增强碳汇（carbon sequestration），但由于对有限生态位（ecological niches）的竞争加剧，也可能对濒危物种构成威胁。

## 二、研究背景

本研究旨在解决中国自然森林中树种丰富度和结构多样性的细粒度空间模式、驱动机制及未来潜力这一科学问题。当前领域存在重要知识缺口：尽管中国被认定为全球17个生物多样性大国之一，但现有研究多聚焦于粗粒度多样性（gamma diversity），即基于植物区系或物种分布图在区域尺度（通常覆盖数十万公顷）的评估，这类方法无法刻画样方尺度下物种自然共现状态及相互作用的影响。细粒度研究（如植被样方尺度）能更精准反映生物异质性，为制定针对性保护策略提供依据。物种丰富度和结构多样性作为森林多样性的两个关键维度，具有互补性：物种丰富度描述遗传资源多样性，而结构多样性反映个体间大小和形态变异，与资源利用效率（如光能捕获）密切相关。驱动森林多样性的机制包括生物气候因素（如水-能量动态假说等）、地形异质性、物种相互作用、扩散限制（dispersal limitation）、人类干扰及林龄等，但它们在中国的相对作用尚不明确。此外，中国约90%的自然森林为不稳定的中幼龄林，忽略林龄变异可能误导多样性驱动机制解读。因此，基于大规模代表性样方数据开展细粒度研究至关重要。

## 三、研究方法

**研究区域**：中国自然森林，对象为原始林和次生林（排除人工林和竹林）。

**数据来源**：2011–2015年野外调查的3,396个标准化样方（每个样方面积1000平方米），共记录314,613棵胸径≥5厘米的树木，空间代表性覆盖热带至高原气候带。其中，物种丰富度定义为样方内树种数量；结构多样性采用Gini系数量化垂直（树高）和水平（胸径）变异，并通过主成分分析整合为综合指标（解释92%变异）。

**随机森林**：用于空间上推和预测，模型参数通过网格搜索优化，并采用空间缓冲留一交叉验证（B-LOO-CV）以消除空间自相关影响。分析尺度为样方尺度（1000平方米），上推至1公里分辨率。预测因子涵盖11个变量：5个气候因子（年降水量、太阳辐射、气候稳定性指数、最冷季均温、降水季节性）、地形异质性指数、林龄、立木密度（stand density）、人类干扰（ deforestation、人口密度）及扩散限制（通过PCNM量化）。

**未来预测**：基于CMIP6的12个全球气候模型和四种SSP情景（SSP126、SSP245、SSP370、SSP585），时间分段为2021–2040、2041–2060、2061–2080和2081–2100。

## 四、研究结果

**物种丰富度与结构多样性的关系呈正相关但受环境梯度调控**：物种丰富度与综合结构多样性（整合垂直和水平信息）之间存在显著正相关（R² = 16%），但关系强度随林龄增加而减弱，随年均温（MAT）和年降水量（MAP）增加而增强（Fig. 1）。例如，在老龄林中，空间生态位饱和导致二者关系减弱。

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**驱动因素重要性差异显著**：随机森林模型解释物种丰富度85%的空间变异（RMSE = 3.77），降水季节性是最重要预测因子（相对贡献最高），其次为地形异质性和气候稳定性；林龄贡献9.7%。对于结构多样性，模型解释56–58%的变异，林龄是首要驱动因子，其次为降水季节性和年降水量（Fig. 2）。人类干扰和扩散限制的影响较弱。

![img](https://cdn.jsdelivr.net/gh/zbhgis/BlogImg@main/blog/202512040921798.png)

**空间格局异质性明显**：物种丰富度高值区集中在低纬度（如海南岛、武夷山和西双版纳），而横断山脉虽为生物多样性热点，丰富度低于同纬度南部丘陵山区（可能与降水季节性较低有关）；结构多样性高值区多见于横断山脉和长白山，与南部丘陵山区形成对比（主要受林龄差异驱动）（Fig. 3a, 3c）。

**未来多样性增加潜力显著**：在SSP126和SSP245情景下，到2100年，物种丰富度可能增加约36%，结构多样性增加约27%（Fig. 3b, 3d）。这种增长主要受林龄增加和年降水量上升驱动，而降水季节性的未来变化影响微弱。

![img](https://cdn.jsdelivr.net/gh/zbhgis/BlogImg@main/blog/202512040921099.png)

**保护优先区多样性变化不均**：在22个森林保护优先区（覆盖中国29%陆域），物种丰富度从热带向亚热带、温带和高原递减；未来亚热带和高原区丰富度增长较快，而结构多样性在亚热带和温带增长潜力更高（Fig. 4）。热带区结构多样性因生态位饱和保持稳定。

![img](https://cdn.jsdelivr.net/gh/zbhgis/BlogImg@main/blog/202512040921206.png)

## 五、讨论与结论

**创新性**：首次基于全国尺度、标准化样方数据（3,396个样方），系统揭示了中国自然森林细粒度多样性的空间格局与驱动机制，并预测未来变化。相较于以往粗粒度研究，本文强调降水季节性和林龄分别作为物种丰富度和结构多样性的关键驱动因子，修正了传统认知（如water-energy dynamics hypothesis在细尺度作用有限）。研究结果支持互补性效应理论（complementarity effect），即多样性提升有助于碳汇增强，为基于自然的碳中和方案提供科学依据。

**局限性**：采用空间换时间方法可能高估气候因子的时间敏感性；未考虑短期极端气候事件（如干旱、野火）的影响；结构多样性模型解释力（R² = 58%）有待提升，未来需整合植物大小可塑性等因子。此外，多样性增加可能加剧濒危物种（77.4%分布于保护优先区）的竞争风险，建议在亚热带等热点区域强化就地保护和迁地保护策略。

**意义**：本研究为中国实现“昆明-蒙特利尔全球生物多样性框架”的森林保护目标提供了数据支撑和决策参考。

（该文仅是个人略读结果，总结过程中使用了翻译软件和大模型，细节若有问题欢迎指正）

# 文章具体信息

标题：Spatial patterns and future potential of tree species richness and structural diversity in China’s forests 中国森林中树木物种丰富度和结构多样性的空间格局与未来潜力

期刊：Nature Ecology & Evolution

影响因子：14.5

文章类型：Article 

作者（一作第一;通讯第一）：Changjin Cheng; Juxiu Liu

单位（一作第一;通讯第一）：State Key Laboratory of Plant Diversity and Specialty Crops, South China Botanical Garden, Chinese Academy of Sciences, Guangzhou, China 

论文发表（或online）日期：2025.12.02

DOI：https://doi.org/10.1038/s41559-025-02922-1

引用量（谷歌学术）：0 

信息查询日期：2025.12.04

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