《Nature Communications》：Climate and traits drive bark decomposition patterns at global scale
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本研究针对全球气候变化背景下树皮分解驱动机制不清的科学问题，通过整合全球350个观测数据，采用随机森林等机器学习方法，揭示了气候因子（年均温和年降水量）和树皮磷浓度是调控分解速率的关键因素。研究发现树皮分解速率呈现显著纬度梯度（热带地区k=1.339年-1vs 寒带地区0.093年-1），且未来气候情景下冷干区域分解加速而暖湿区域减缓。该成果为全球碳循环模型纳入树皮分解过程提供了关键参数，对预测森林碳收支具有重要科学意义。
在全球气候变化背景下，森林生态系统的碳循环过程正受到前所未有的关注。作为木本植物的重要组成部分，树皮占树干生物量的2%-20%，不仅是巨大的碳库，更在养分循环中扮演着特殊角色。与木质部相比，树皮具有更高的养分含量和更快的分解速率，但长期以来，科学界对调控树皮分解的生物和非生物驱动因素在全球尺度的作用机制知之甚少。特别是在气候变化背景下，树皮分解如何响应温度、降水等因子的变化，以及这种响应是否存在空间异质性，成为准确预测森林碳收支的关键科学问题。
以往研究多集中于叶片和枝条等器官的分解，对树皮分解的关注相对不足。由于实验设计限制，多数研究仅在单一站点开展，难以在全球尺度上比较分解速率并厘清其驱动因素。树皮分解是一个复杂的多阶段过程，涉及内树皮（源于维管形成层，负责光合同化物运输和储存）和外树皮（源于木栓形成层，起保护作用）的序贯降解，其速率同时受到树种功能性状（如磷浓度）和气候条件的共同调控。理解这些驱动因素的相对重要性，对于构建准确的全球碳循环模型至关重要。
-1）随(c)生物群系和(d)功能组在全球尺度的变化。每个柱上的值表示各类别的观测数。(c)或(d)中不共享字母的柱表示在p<0.05水平上差异显著。'>
为解决这一科学问题，研究人员在《Nature Communications》上发表了最新研究成果。该研究汇编了涵盖热带、亚热带、温带和寒带等生物群系的350条观测数据，运用三种机器学习方法（随机森林RF、极限梯度提升XGBoost和支持向量机SVM）解析了气候和性状因子对树皮分解速率常数（k值）的相对贡献，并预测了未来不同气候情景下树皮分解的响应格局。
研究团队采用多源数据整合分析方法，主要关键技术包括：1）全球观测数据汇编：从已发表文献系统收集树皮分解速率、地理信息和气候数据，覆盖48个站点80个树种；2）机器学习建模：使用随机森林等算法评估气候因子（年均温MAT、年降水量MAP、海拔）和树皮性状（碳C、氮N、磷P浓度、碳氮比C/N）的解释力；3）未来气候预测：基于CMIP6的四种共享社会经济路径（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0、SSP5-8.5），采用趋势保持偏差校正方法对28个地球系统模型输出进行降尺度处理；4）统计验证：通过10折交叉验证模型性能，使用Spearman相关分析变量关系。
全球树皮分解格局与驱动因素
研究发现全球平均树皮分解速率（k=0.362年-1）显著高于以往对树干（含树皮）的估计值（0.13年-1）2.9倍，最高观测值（5.495年-1）达木质残体最高值的4.6倍。树皮分解呈现明显纬度梯度，从寒带地区（0.093年-1）向热带地区（1.339年-1）递增。被子植物树皮分解速率（0.450年-1）显著快于裸子植物（0.198年-1），其中落叶被子植物（AD）最快（0.614年-1），常绿裸子植物（GE）最慢（0.086年-1）。
三种机器学习模型中随机森林（RF）表现最优（R2=0.6972，MSE=0.1601），结果显示气候因子主导全球尺度树皮分解变异，其中年均温（MAT，相对重要性25.3%）和年降水量（MAP，17.7%）贡献最大，树皮磷浓度（P）也显示显著正相关（r=0.289，p<0.001）。
-1）变异的变量相对重要性。深绿和浅绿柱分别表示气候相关因子和树皮基质质量。b基于随机森林模型的观测与预测树皮k值关系。红色虚线为1:1线。c树皮k值与代表气候和树皮性状变量间的Spearman相关系数。圆圈大小与系数成正比，正相关显示为红色，负相关显示为紫色。'>
不同气候区气候与性状效应
按气候区域分析发现，暖区（0.586年-1）和湿区（0.580年-1）树皮k值分别是冷区（0.116年-1）和干区（0.142年-1）的5.1倍和4.1倍。在暖区和湿区，树皮磷浓度成为首要驱动因子，而冷区和干区则仍以年均温为主导。Spearman相关分析进一步证实，暖湿区域树皮k与氮浓度（r=0.284/0.256）和碳浓度（r=0.333/0.173）呈正相关，与碳氮比（r=-0.252/-0.220）负相关；冷干区域则与年降水量正相关（r=0.198/0.487），与碳浓度负相关（r=-0.207/-0.255）。
不同气候区树皮k预测
未来气候情景预测显示，到本世纪末全球平均树皮k预计为0.386-0.374年-1（SSP1-2.6至SSP5-8.5情景）。但响应存在空间异质性：暖区树皮k预计下降15.7%（从0.586至0.494年-1），湿区下降16.6%（从0.580至0.484年-1）；而冷区将显著上升124.1%（从0.116至0.260年-1），干区上升92.3%（从0.142至0.273年-1）。尽管不同气候区树皮k值呈现收敛趋势，但暖湿地区分解速率仍将高于冷干地区。
-1）的相对重要性。分别对(a)暖区、(b)冷区、(c)湿区和(d)干区进行随机森林模型和Spearman相关分析结果。深绿和浅绿柱分别表示气候相关因子和基质质量。红紫圆圈为预测变量与树皮k间的Spearman相关系数，圆圈大小与系数成正比，红/紫色分别表示正/负相关。EL海拔，C_N碳氮比。'>
讨论与结论
该研究首次在全球尺度系统阐明了树皮分解的空间格局及其驱动机制，揭示了气候因子相对于树皮性状本身对分解速率的主导作用。研究结果强调，在 hydrothermal 条件适宜的区域（暖区/湿区），树皮分解主要受磷浓度驱动；而在条件严苛的区域（冷区/干区），温度则成为限制分解者活性的关键因素。树皮磷浓度作为最佳性状预测因子，反映了分解过程普遍存在的磷限制现象，特别是在养分淋失率高的暖湿地区尤为突出。
-1）与当前观测值的差异（平均值±标准误，Δk）。每个气候区模拟四个共享社会经济路径（SSP）时期：I（2021-2040）、II（2041-2060）、III（2061-2080）和IV（2081-2100）。Δk>0表示未来气候情景下树皮分解速率增加，Δk<0表示减少。各预测柱的n数分别标注在四个气候区。'>
研究创新性地提出树皮分解对气候变化的响应本身具有气候依赖性，导致响应方向和强度存在空间变异。冷干区域树皮分解加速将缩短其在生态系统中的存留时间，可能引发树皮相关生物栖息地丧失的风险。由于树皮覆盖通过调节微气候和基质质量影响木质部及树皮上生物的群落构建历史，这种变化将对森林生物多样性产生深远影响。
该研究的科学意义在于：1）量化了树皮分解在全球碳循环中的贡献，证实其较木质部更快的分解特性；2）建立了基于机器学习的气候-性状耦合预测模型，提高了碳循环预测精度；3）揭示了树皮分解驱动因子的空间层级结构，为区域特异性模型参数化提供理论依据。研究成果强调将树皮分解过程纳入全球碳循环模型的紧迫性，对制定基于自然解决方案的森林管理政策具有重要指导价值。
