《Trees》：Using random forests and dendroclimatology to reveal climatic factors in tree growth – case studies from temperate and tropical regions
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本研究针对传统线性方法在分析树木年轮与气候关系时难以捕捉非线性效应和阈值响应的问题，采用随机森林(RF)机器学习算法，对比响应函数分析(RFA)，系统评估了RF在揭示树木生长-气候关系中的有效性。研究团队利用德国北部三种针叶树种（挪威云杉、花旗松和欧洲赤松）及苏里南热带树种香洋椿的年轮数据，通过变量重要性(IncMSE)和累积局部效应(ALE)分析，证实RF不仅能有效识别关键气候因子，还能揭示温度与降水的非线性响应模式，为理解气候变化下树木生长响应提供了新视角。研究成果发表于《Trees》期刊，对提升树木年轮气候学的分析能力具有重要意义。
树木的年轮如同大自然的"日记本"，记录着数百年来气候变化的点点滴滴。通过分析年轮的宽窄变化，科学家能够重建过去的气候状况，预测未来气候变化对森林生态系统的影响——这门学科被称为树木年轮气候学。传统上，研究人员主要依赖线性统计方法（如响应函数分析RFA）来解读年轮与气候因子之间的关系。然而，树木的生理过程对气候因子的响应往往是非线性的，比如光合作用速率与温度的关系就存在明显的阈值效应。随着全球变暖加剧，气候条件越来越频繁地超出树木的适应范围，传统的线性方法在捕捉极端气候条件下的生长响应时显得力不从心。
正是在这样的背景下，德国汉堡大学的研究团队开展了一项创新性研究，将机器学习算法——随机森林(RF)引入树木年轮分析领域。他们想知道：这种能够自动捕捉复杂非线性关系的高级算法，能否比传统方法更深入地揭示气候与树木生长之间的奥秘？为了回答这个问题，研究人员选择了生长在德国北部沙尔博伊茨的三种针叶树（挪威云杉、花旗松、欧洲赤松）以及苏里南热带雨林中的香洋椿作为研究对象，系统比较了RF与传统RFA在识别关键气候因子方面的表现，并首次在树木年轮研究中应用累积局部效应(ALE)方法来可视化气候因子的非线性影响。
研究团队采用了几项关键技术方法：通过树木年轮学标准程序建立年轮宽度年表，使用dplR软件包进行去趋势和自相关处理；获取月均温和月降水量的气候数据，分别覆盖德国地区1900-2020年和苏里南地区1960-2012年；采用自助法响应函数分析作为传统方法的代表；应用随机森林算法进行回归分析，通过增加均方误差(IncMSE)评估变量重要性，并利用时间序列交叉验证(TSCV)确保模型稳健性；最后通过累积局部效应(ALE)图可视化气候因子的非线性效应。
识别影响变量：RF与RFA的结果比较
研究结果显示，对于三种温带针叶树种，RF模型识别出的重要气候变量与RFA分析结果高度一致。以挪威云杉为例，RFA识别出6-7月降水是显著影响年轮宽度的关键因子，RF同样赋予这些变量最高的IncMSE值。花旗松的1月和3月温度在两种方法中均被识别为重要正相关因子，而6月温度则显示负相关。欧洲赤松的早春温度（2-3月）在两种方法中均表现显著正相关，5月温度正相关和6月温度负相关的模式也得到相互验证。
热带树种香洋椿的分析结果则呈现出更复杂的模式。RFA显示前一年8月降水和当年10月降水与年轮宽度显著相关，RF也赋予这些变量高重要性值。然而，RF识别出的最重要变量——当年11月降水在RFA中虽系数明显但不显著，这提示可能需要进一步验证其生物学合理性。
气候因子的非线性效应：ALE图的深入洞察
通过ALE图分析，研究揭示了多个气候因子的非线性响应模式。香洋椿对前一年8月降水呈现接近线性的正响应，但当月降水超过150毫米时出现拐点；当年8月降水则在超过100毫米阈值后对生长产生明显抑制作用。三种针叶树的3月温度均显示正效应，但花旗松在温度超过1.25°C时响应曲线斜率明显增加，表明存在温度阈值效应。夏季温度的影响更为复杂：花旗松和欧洲赤松的6月温度、挪威云杉的7月温度均在特定阈值（分别为13-15°C、16-17°C和18-19°C）后出现生长抑制，表明存在最适温度范围。
讨论与结论：RF在树木年轮学中的价值与局限
研究表明，随机森林算法能够有效识别树木年轮与气候因子之间的关系，其结果与传统响应函数分析具有良好的一致性。在研究的四个树种中，15个RFA显著性变量中有13个在RF模型中表现出高重要性值，特别是对温带树种，所有11个RFA显著性变量均被RF准确识别。
RF的主要优势在于其能够捕捉气候因子的非线性响应和阈值效应，通过ALE图提供更细致的生理学见解。例如，欧洲赤松2月温度的ALE图显示，温度低于0°C时生长受到恒定抑制，只有在温度升至-1°C以上时才出现积极响应，这种模式可能反映了冰冻伤害的生理机制。然而，RF也存在局限性，最主要的是无法提供变量影响的统计显著性检验，且对高度相关变量较为敏感。
研究人员总结认为，随机森林算法不是传统树木年轮气候学方法的替代品，而是有价值的补充工具。将RF与RFA结合使用，既能保证结果的可解释性，又能挖掘数据中隐藏的非线性信息，特别适用于研究极端气候条件下树木的生长响应。随着气候变化加剧，这种综合分析方法将有助于更准确预测森林生态系统对未来气候的响应，为森林管理和保护提供科学依据。
该研究的创新之处在于系统评估了机器学习在树木年轮气候学中的应用潜力，为这一传统领域注入了新的方法论活力。未来研究可进一步拓展RF的应用，如纳入土壤类型等分类变量，或结合其他气候变化指标，从而更全面理解树木生长与复杂环境因子的互作关系。
