《Nature Communications》：Biophysical factors and management practices are key to shaping forest resilience
编辑推荐：
森林管理如何影响其在不同环境下的恢复力尚不清楚。为解决此问题，本研究整合临界减速理论、卫星植被指数与机器学习，探究了2001-2015年间全球森林管理实践与生物物理因素的相互作用及其对森林恢复力的联合影响。结果表明，无管理的天然林恢复力最高，但在湿润气候下，当降水与潜在蒸散比超过1.5时，人工林可能表现出更高的恢复力。研究揭示了特定环境条件可以逆转管理带来的负面影响，为基于区域的适应性森林管理提供了关键科学依据。
森林，作为地球上至关重要的生态系统，不仅为无数生物提供栖息地，也在调节气候、涵养水源和维护生物多样性方面发挥着不可替代的作用。然而，在全球气候变化和日益加剧的人类活动影响下，森林正面临着前所未有的压力。为了获取木材、开辟农田或满足其他发展需求，人类对森林实施了多种管理措施，从完全保护到高强度的人工造林。一个核心的科学与管理问题随之浮现：这些人为的管理活动，究竟是在增强森林应对干扰（如干旱、火灾、病虫害）后恢复原状的能力（即恢复力），还是在不知不觉中削弱了它？尤其是在全球不同气候和土壤条件下，管理活动的影响是否会发生变化？理解森林管理、环境因素与生态系统恢复力三者之间的复杂关系，对于制定科学的、可持续的森林经营策略至关重要。
为了回答这些问题，一项发表在《自然·通讯》（Nature Communications）上的研究为我们带来了新的见解。研究人员开发了一个创新的分析框架，旨在揭示不同森林管理实践如何与生物物理因素相互作用，并共同塑造全球森林的恢复力。
研究者们巧妙地融合了多个领域的方法。他们首先引入了“临界减速”（Critical Slowing Down, CSD）理论作为衡量生态系统恢复力的理论基础。该理论认为，当一个系统接近状态转变（如从森林退化为灌丛）的临界点时，其从微小扰动中恢复的速度会显著变慢。基于这一理论，研究团队利用2001年至2015年的卫星遥感数据，获取了反映植被生长状况的植被指数。随后，他们运用机器学习（Machine Learning）算法，在全球尺度上量化了森林的恢复力，并系统分析了其与森林管理类型（包括无管理的天然林、有管理的天然林和人工林）以及多种生物物理因素（如气候、植被密度、土壤肥力）之间的关系。
1. 不同管理类型森林的恢复力格局
分析结果显示，从全球整体来看，森林的管理强度与恢复力之间存在明显的负相关。在没有人为管理的天然林中，观察到了最高的恢复力水平。其次是受到一定程度管理的天然林。而恢复力相对最低的，则是那些完全由人类种植并经营的人工林。这表明，总体上，人类的管理活动，特别是高强度的干预，可能会降低森林生态系统的内在恢复能力。
2. 生物物理条件的关键调节作用
然而，故事在这里发生了有趣的转折。研究进一步发现，特定的环境条件可以显著改变，甚至逆转上述普遍模式。其中，水分可利用性扮演了核心角色。研究定义了一个关键阈值：降水与潜在蒸散量（Precipitation to Potential Evapotranspiration）的比值（P/PET）。在相对干燥的气候条件下（P/PET < 1.5），天然林（无论是否管理）的恢复力始终高于人工林。但是，在非常湿润的气候区（P/PET > 1.5），充足的水分供给似乎足以弥补人类管理活动带来的某些不利影响，使得人工林的恢复力能够超越天然林。这个阈值点，实质上反映了水分供应开始能够充分补偿源自人类压力有害效应的临界点。
3. 其他增强恢复力的环境因子
除了水分，其他生物物理因子也能提升管理森林的恢复力。研究表明，较低的溫度、较高的植被密度（茂盛的林冠）以及肥沃的土壤，都有助于增强受管理森林（包括人工林和有管理的天然林）的恢复力，使其水平提升到接近未受管理天然林的典型范围。
综合以上结果，本研究得出了明确的结论：森林管理对恢复力的影响并非一成不变，而是强烈依赖于所处的生物物理环境。尽管从全球平均来看，人类管理活动会削弱森林恢复力，但在某些适宜的条件下——特别是水分极其充足、气候寒冷、植被茂密或土壤肥沃的地区——经过管理的森林，包括人工林，完全可以达到甚至可能超越天然林的恢复力水平。这一发现具有重要的理论与实践意义。它挑战了“天然林一定优于人工林”的简单化认知，强调了基于区域的、差异化的森林管理策略的必要性。研究指出的P/PET=1.5这一关键气候阈值，以及低温、高植被密度和高土壤肥力等有利条件，为决策者和林业工作者提供了具体的科学依据。在未来制定森林保护、恢复和可持续经营方案时，必须充分考虑当地的环境背景，因地制宜，才能最大化地维护和提升森林生态系统的长期恢复力与服务功能，以应对全球变化带来的挑战。
