地球环境所基于激光雷达和机器学习揭示了树木和森林结构对暴雨导致树木破坏的影响和机制
由暴雨和台风等引发的树木破坏和森林退化,随着全球变化的加剧和极端气候事件的增强而愈发严重。在黄土高原,人工造林面积超过1亿亩,其中大部分为刺槐。在以刺槐为主的植树造林小流域,近年来暴雨导致溜滑侵蚀加剧,进而导致沟坡区域人工林植被出现明显的损毁和破坏。前期研究表明,暴雨导致的树木破坏,其严重性与地形密切相关,但树木和森林结构对暴雨导致的树木损毁和破坏,其影响和贡献机制仍不明确。
鉴于此,地球关键带与生态环境安全团队金钊研究员课题组以黄土高原典型人工植树造林小流域为研究对象,基于激光雷达(LiDAR)技术和机器学习模型(随机森林和逻辑回归),评估了树木结构(树高、冠幅直径和冠幅面积)、森林结构(树木密度、林隙度、叶面积指数和冠层覆盖度)以及地形参数(海拔、坡度和地形起伏)对暴雨导致树木损毁和破坏的影响。结果表明,当考虑单一因素时,较高的树高、冠幅直径、冠幅面积、叶面积指数(LAI)和冠层覆盖度可抑制树木破坏,而较高的林隙度则会增加树木破坏的概率。然而,当树木结构因素(树高、冠幅直径和冠幅面积)与森林结构因素(LAI和冠层覆盖度)协同增加时,会显著促进树木破坏,并且能够抵消地形对破坏的抑制作用。此外,树木结构或冠层密度(LAI和冠层覆盖度)的增加也会在同一海拔高度上增加树木破坏的概率。该研究结果揭示了树木结构与冠层密度的相互作用可在强降雨期间显著促进树木破坏的机制,对暴雨频发背景下黄土高原人工森林管理具有指示意义。
图1 基于随机森林模型的小流域不同地貌单元内树木结构、森林结构和地形因素对暴雨导致树木破坏的贡献
图2 基于逻辑回归模型的树木/森林结构因素与地形起伏度协同作用分析
上述研究成果发表于国际林学类一区期刊Forest Ecology and Management。博士研究生郝铭揆为论文第一作者,中国科学院地球环境研究所金钊研究员为论文通讯作者。本研究得到黄土科学全国重点实验室开放基金(批准号:SKLLQG2433),国家重点研发计划(批准号:2023YFC3008404),国家自然科学基金项目(批准号:41790444)和中国科学院(B类)战略性先导科技专项项目(批准号:XDB40020301)的共同资助。
论文链接:
Mingkui Hao, Zhao Jin, Xuehong Gong, Huifeng Wu, Guofan Cao. The interaction of tree structure and canopy density promotes tree destruction during heavy rainfall. Forest Ecology and Management, 2025, 591: 122783.
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