南方典型红壤区马尾松生物量空间特征及驱动力研究.pdf

引文格式：丘丽萍，张帆，林嘉源，.南方典型红壤区马尾松生物量空间特征及驱动力研究 .西南林业大学学报（自然科Jan.2024JOURNAL OF SOUTHWEST FORESTRY UNIVERSITY2024年1月No.1Vol.44大南西报学学业第1期第44卷林DOI:10.11929/j.swfu.202210022学）,2 0 2 4,44(1):10 6-115.南方典型红壤区马尾松生物量空间特征及驱动力研究丘丽萍张帆林嘉源！徐伟涛2赖日文！（1.福建农林大学林学院，福建福州35 0 0 0 2；2.中共漳浦县委组织部，福建漳州36 32 0 0）摘要：基于长汀县森林资源二类调查数据估算马尾松地上生物量，使用全局MoransI指数及热点（G e t i s-O r d G）进行空间特征分析；运用地理探测器探究其影响因子，构建结构方程模型阐明其驱动机制。结果表明：研究区马尾松林分地上生物量为5 3.5 6 3t/hm，存在明显的空间分布差异，空间特征表现为研究区西部、北部的高值聚类和集中在中南部的低值聚类。郁闭度、海拔、林分年龄、年均气温、降水量、土壤有机质和土壤全氮含量为影响研究区马尾松生物量空间分异较显著的影响因子，双因子交互作用后解释力得到增强。结构方程模型表明驱动路径的主要因子为郁闭度、林分年龄、海拔和年均降水。郁闭度通过直接效应影响生物量，海拔通过影响降水和气温从而对林分生物量造成间接影响，林龄和年均降水量对生物量既有直接效应又有间接效应，林龄通过影响郁闭度产生间接效应，年均降水量通过影响土壤全氮产生间接效应。综上所述，长汀县马尾松地上生物量呈现显著的空间聚类分布特征，研究区中南部区域为今后马尾松林分质量和生态治理成效进一步提升的重点区域，今后长汀县马尾松的经营管理可以通过优化林分结构、提高郁闭度和改善土壤养分等措施提升马尾松林分质量。关键词：地上生物量；空间特征；地理探测器；结构方程模型；马尾松中图分类号：S750文献标志码：A文章编号：2 0 95-1914(2 0 2 4)0 1-0 10 6-10Spatial Characteristics and Driving Forces of Biomass of Pinusmassoniana Forest in a Typical Red Soil Region of Southern ChinaQiu Liping,Zhang Fan,Lin Jiayuan,Xu Weitao2,Lai Riwen(1.College of Forestry,Fujian Agriculture and Forestry University,Fuzhou Fujian 350002,China;2.Organization Department of Zhangpu CountyParty Committee of the CPC,Zhangzhou Fujian 363200,China)Abstract:Based on the forest resource inventory of Changting County,the aboveground biomass of Pinusmassoniana was estimated,and its spatial characteristics were analyzed by global Morans I index and the hot spotanalysis(Getis-Ord G).The geographical detectors were used to explore its influencing factors,and the structuralequation model was constructed to clarify its driving mechanism.The results showed that the aboveground bio-mass of P.massoniana in the study area was 53.563 t/hm,with obvious spatial distribution differences.The spa-tial characteristics were shown as high-value clustering in the west and north of the study area and low-value clus-tering in the center and south.The results of geographic detectors showed that canopy density,elevation,standage,mean annual temperature,precipitation,soil organic matter and soil total nitrogen content were significant in-收稿日期：2 0 2 2-10-10；修回日期：2 0 2 2-12-15基金项目：城市绿化乔木降温成效及树种配置项目（KHF190017）资助；平潭综合试验区绿岛花城建设总体规划项目（K H 190 110 A）资助。第1作者：丘丽萍（1996），女，硕士研究生。研究方向：森林经理学与林业3S技术。Email:。通信作者：赖日文（197 0 一），男，博士，教授。研究方向：森林经营管理与3S技术。Email：f j l r w 12 6.c o m107第1期丘丽萍等：南方典型红壤区马尾松生物量空间特征及驱动力研究fluencing factors for biomass spatial differentiation of P.massoniana in the study area,and the explanatory powerwas enhanced by two-factor interaction.The path analysis of structural equation model showed that the mainfactors driving the path were canopy density,stand age,elevation and average annual precipitation.Canopy dens-ity exerted direct effect on biomass,while elevation indirectly affected stand biomass by influencing the precipita-tion and temperature.Stand age and mean annual precipitation had both direct and indirect effects on biomass,stand age had an indirect effect by affecting canopy density,and mean annual precipitation as well by affectingsoil total nitrogen.In summary,the aboveground biomass of P.massoniana in Changting County shows signific-ant spatial clustering distribution characteristics.The central and southern regions of the study area are the keyareas for further improvement of P.massoniana stand quality and ecological management.In the future,the man-agement of P.massoniana in Changting County can be focused on enhancing the stand quality by optimizing thestand structure,increasing the canopy density and improving soil nutrients.Key words:aboveground biomass;spatial characteristics;geographical detector;structural equation model;Pinusmassoniana森林生态系统是陆地生态系统中最大的碳库，在调节全球二氧化碳浓度、缓解气候变暖和维持碳平衡中起到了不可替代的作用 I-2。森林生物量是森林生态系统最为重要的数量特征 3，不仅能表征森林林分生长质量而且能够反映生态系统功能的强弱 4，对衡量森林生态系统碳汇功能具有重要意义。空间自相关、空间异质性等空间效应分析是森林生态系统研究的热点之一，认识森林空间效应特征能更好掌握森林植被生长规律乃至森林生态系统的演化过程 5 。万华伟等 通过空间特征分析，对比冷热点区域空间分布的差异性，从我国植被生态系统固碳能力空间格局分析得到全国固碳潜力提升的热点区域。何矣等 7 结合连续清查数据和Landsat8遥感影像估算汝城县地上生物量，通过空间效应分析发现其存在空间自相关和空间异质性。随着研究者对全球气候变暖的关注，越来越多的学者从事森林生产力 18-10、碳储量(-12 和生物量 13-14 及其影响因子的相关研究,如芦伟 14 采用多元回归分析探究影响古田山常绿阔叶林森林地上生物量的主要生物因子及环境因子。王劲峰等 15 提出的地理探测器能够揭示因变量的空间分异性及驱动力解释程度，在自然科学、社会科学、环境科学和人类健康等领域被广泛应用。Pan等 16 利用地统计方法研究结合地理探测器分析碳密度的空间变异及影响因素。结构方程模型（SEM）是一种研究多变量复杂关系的统计方法，能够耦合多个因子之间的相互作用，并对比揭示各因子对因变量的直接和间接影响 17 ,目前已广泛应用于心理学、社会学、管理学等学科中 18 ，除此之外，在森林生态系统研究中也有运用。Xu等 19 运用结构方程模型探究影响亚热带森林植被碳储量的主要驱动因子。何潇等 2 0 使用逐步回归的方差分析法和结构方程模型探究退化森林生态系统中林分碳储量的驱动因素。目前对于森林生态系统中生物量、碳储量等的空间特征及影响因子研究已经相对成熟，但对空间特征影响因子的研究还存在偏重影响因子忽视因子之间相互作用的不足长汀县作为南方典型红壤区，曾是我国土壤侵蚀最严重的区域之一，长期的水土流失治理使当地生态环境得到极大改善 2 1，已经修复的流失区近八成植被为马尾松针叶林，已有许多学者对长汀县马尾松（Pinusmassoniana）生物量 2 2 、碳储量 2 3 进行了研究，但是鲜有揭示其生物量空间特征驱动力的研究。基于此，本研究以长汀县马尾松为研究对象，基于森林资源二类调查数据，利用空间自相关与热点分析阐明研究区马尾松地上生物量空间特征，采用地理探测器结合结构方程模型揭示研究区马尾松生物量空间特征驱动力及驱动路径，为进一步提升南方红壤区马尾松生态治理成效及森林资源经营管理提供理论依据。1研究区概况长汀县位于福建省龙岩市武夷山南麓，地处北纬2 5 18 40 2 6 0 2 0 5 ，东经116 0 0 45 116 3920，总面积310 4.16 km，是福建省第五大县。长汀县属中亚热带湿润季风气候，年平均气温18.3，年平均降水量17 8 8 mm。地貌以丘陵为主，海拔2 38 145 9m，土壤多为南方山地红壤108西南林业大学学报第44卷以河田镇为中心的中南部地区曾是我国南方水土流失最严重区域之一，保水肥能力较差，早期因人为采伐过度导致天然植被遭严重破坏，土壤侵蚀严重，土地贫。2 1世纪以来长汀县着力开展水土流失治理，通过人工植树种草、封山育林等措施，相继实施了小流域综合治理、坡耕地整治、崩岗治理等一批重点生态建设工程，生态保护修复工作取得明显成效，当地形成了以次生马尾松-芒其（Dicranopterisdichotoma）为主的植被群落 2 12材料与方法2.1数据收集及预处理1）森林资源数据。2 0 18 年长汀县森林资源二类调查小班数据，提取小班林分年龄、株数密度、郁闭度、土层厚度等因子数据。2）气象数据。降水量数据来源于国家科技基础条件平台一国家地球系统科学数据中心（http:/），气温数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心（https:/ m30m栅格大小的年均气象因子数据3）土壤属性数据。来源于地球系统科学数据共享网，获取福建省1：2 5 万土壤评价数据（2 0 0 2年），根据福建省土壤养分分类及分级标准重编码，建立30 m30m大小的长汀县表层土壤有机质、全氮、全磷及全钾栅格数据库 2 44）地形地貌数据。来源于NASAsEarthScienceData Systems(https:/earthdata.nasa.gov/),下载2 0 11年ALOS12.5m分辨率DEM数据，使用ArcGIS10.8栅格表面分析提取30 m30m栅格大小的海拔、坡度和坡向数据。2.2马尾松林分乔木层地上生物量估算研究采用项佳等 2 2 2 0 19年提出的长汀县马尾松林分乔木层地上生物量估算模型，计算优势树种为马尾松的林分小班单位面积乔木层地上生物量，以下简称林分生物量或生物量。其计算公式如下：B=0.6863M-0.7684(1)式中：B为单位面积林分生物量（t/hm），M 为单位面积蓄积量（m/hm）。2.3林分生物量空间特征研究以行政村为单元对马尾松林分生物量进行合并统计，使用ArcGIS10.8的地统计学模块正态QQ图组件对生物量进行正态分布的检验，检验结果符合正态分布，进而采用空间自相关及热点分析对马尾松林分生物量的空间特征进行探究。1）空间自相关。研究使用空间数据分析软件Geoda的单变量MoransI工具度量空间自相关，全局Moran的I系数描述区域总体的相关程度，反映整体的空间集聚特征，计算公式如下 2 5 Wi;(x;-x)(x;-x)=1(2),(x,-x)式中：为全局MoransI指数，n为变量x的单元数，xi、x 分别为变量在位置i和j的观测值，x为变量x平均值，wi为相邻空间权重，采用邻接空间权重计算，区域i和j相邻则wj=1，否则wi=0。M o r a n s 的值介于-1与1之间，0表示存在空间正相关。2）热点分析。采用ArcGIS的空间热点（Getis-OrdG）分析工具进行计算 2 6 ，识别生物量在研究区中的热点和冷点，热点或冷点代表生物量高值或低值在空间上的集聚，其计算公式如下：nWi.jj=1=1(3).nWWi.jXj=1nn-1式中：G即Z值（Zscore），Z值为正数且越大表示热点（高值聚集）越强烈，Z值为负数且越小表示冷点（低值聚集）越强烈2.4林分生物量空间分异驱动力参考前人对生物量影响因子的相关研究 18.2 7 ,结合研究区特点和数据可获取性，选取林分因子、气象因子、地形因子和土壤因子等四类因子，具体包括：林分年龄、林分株数密度、郁闭度、年平均气温、年均降水量、海拔、坡度、坡向、土层厚度、土壤有机质、全氮、全磷和全钾。运用ArcGIS10.8对13种因子数据进行投影变换及掩膜提取，采用行业分级标准、自然断点法等方法对林分生物量及各影响因子数据进行重编码分级处理。创建不同尺度的渔网格点，经过比对最终选取使各因子解释力达到最大的2 km2km渔网作为研究单元，共生成2 8 1个格点。通过Ar-cGIS10.8的空间连接工具将最邻近要素的小班林分生物量、各因子等属性赋值到格点中，输人地理探测器进行因子探测，选取解释力较显著的因子构建结构方程模型，进而进行驱动路径分析。在GeoDetector软件中运用地理探测器的因子探测度量各因子对生物量的解释力（q值）大小，及交互作用探测评估两个因子共同作用对生物量的解释力 2 8 ，其q值的计算公式如下：109第1期丘丽萍等：南方典型红壤区马尾松生物量空间特征及驱动力研究N.oq=1h=1(4)N82式中：9为各因子对生物量的解释力，h为因子的分类数，N和Nh分别代表总体和h的单元数，8和h分别为总体和h生物量的方差。q值介于0和1之间，9越大表示因子对空间分异的解释力越强。采用结构方程模型进行路径分析能够阐释多个变量因子相互作用对生物量的影响，依据地理探测器结果，选取较显著的影响因子，运用SPSS25.0对各影响因子进行相关性分析；同时结合相关理论在AMOS25.0软件中构建假设模型，选用卡方（x）、自由度（df）、卡方自由度比（x/df）调整后适配指数（AGFI）及增进残差均方和平方根（RMESA）对模型进行适配性检验，各拟合指数评价标准见表1 2 9，检验后通过模型修正和路径修正获得最终的驱动力路径分析解释模型。表1结构方程模型拟合指数适配标准Table 1 Fitting evaluation standard of structural equationmodel fitting index拟合指数模型适配标准文的P值P0.05X/df1x/df0.9RMESA0.05（良好）铁长乡（10 4.7 2 9t/hm）四都镇（90.342 thm）红山乡（8 9.90 4t/hm）古城镇（8 7.347 thm）。单位面积生物量最小的3个乡镇依次为：三洲镇、河田镇与策武镇，生物量分别为2 0.0 0 1、31.406t/hm和32.411t/hm，其中三洲镇单位面积生物量最小，不足研究区平均林分生物量的2/5。表2长汀县各乡镇马尾松林分生物量统计Table2SStatistics on the sub-compartment biomass ofP.massoniana forest in various town of Changting单位面积林分乡镇小班数总面积/平均林分蓄积/生物量/(t:hm)hm年龄/a(mhm2)最小值最大值平均值汀州镇42129.1172889.6816.932146.04660.514大同镇14608229.7803283.3110.953219.41056.534古城镇5622961.63130128.36111.122241.445587.347新桥镇14367173.6203171.4520.382235.138348.312馆前镇8546118.7783896.6702.429186.819965.580童坊镇134411144.55837105.7460.782 225.85172.306河田镇232215273.0843146.6780.783147.69831.406南山镇159811042.6303468.0890.682142.45046.236灌田镇298817439.6433161.9390.378172.51042.042四都镇9485623.83235132.2555.624274.41490.342涂坊镇16817772.3163159.7850.030161.26240.134策武镇13158916.8743248.5500.380141.27832.411铁长乡1801063.05241153.44311.414316.040104.729庵杰乡269750.71737157.2623.978183.580106.801三洲镇5482.770.4402830.4800.020113.15920.001宣成乡5022632.7783378.1920.758260.45853.152红山乡13228102.34540130.1036.442.220.89689.904羊牯乡6872378.43438100.7301.305131.225568.241全县220040119425.7693378.9270.020316.04053.563研究中单位面积地上生物量计算是基于林分小班进行，为方便统计故以小班数据的行政村为单元合并统计研究区马尾松林分生物量，采用自然断点法将其划分为6 类，得到其空间分布如图1所示。基于空间分布图可以看出，研究区生物量存在明显的空间分布差异，马尾松林分生物量较高的区域主要分布在长汀县西部（古城镇、四都镇和红山乡）和北部（庵杰乡和铁长乡），生物量较低的区域主要分布中南部地区（三洲镇、河田镇和策武镇等）。结合表2 可以发现研究区西部与北部的马尾松林分面积相对较少，生物量反而较高，而马尾松分布较为密集的中南部地区反而生物量较低，尤其以河田镇最为典型。110西南林业大学学报第44卷铁长乡庵杰乡N馆前镇大同镇新桥镇古城镇汀州镇乡镇边界童坊镇策武镇马尾松林分生物量/(thm-2)河田镇036四都镇3652南山镇5267三洲镇6786灌田镇红山乡涂坊镇86111111145宣成乡羊牯乡0510203040km图1长汀县马尾松林分生物量空间分布Fig.1Spatial distribution of biomass of P.massoniana forest in Changting County3.2林分生物量空间特征分析3.2.1空间自相关长汀县马尾松林分生物量全局MoransI指数为0.6 7 97 7 5，Z值为18.48 7，显著性检验P值为0.001，说明研究区生物量存在显著的空间自相关性。MoransI散点图如图2 所示，图中样本点主要集中分布在第一象限和第三象限，即高值与高值集聚和低值与低值集聚区域，而位于第二象限及第四象限高值与低值异常集聚的数量较少，马尾松林分生物量表现出明显的空间正相关聚类，即生物量高的行政村周围区域的生物量也较高，生物量低的区域周围的生物量也相对较低。Morans I:0.679 7753.42.080.6-0.8-2.2-3.6-3.6-2.2-0.80.62.03.4林分生物量图2MoransI散点图Fig.2Morans I scatter plot3.2.2热点分析通过全局空间自相关分析可知，长汀县马尾松生物量存在高度的空间自相关现象，且整体表现为空间集聚模式，为进一步探究这类集聚特征所发生的位置，以及马尾松生物量空间分布的热点与冷点区域，采用热点分析（Getis-OrdG）对研究区马尾松生物量进行分析，得到其热点分析结果（图3）。由图3可知，长汀县马尾松林分生物量存在明显局部空间集聚分布规律。热点聚集区主要分布在长汀县西部、北部及东部部分区域，主要位于古城镇、四都镇、红山乡、铁长乡和庵杰乡，热点区域共有5 9个行政村占全县行政村总数的2 1%，其中置信度99%和置信度95%的热点区域占总热点区域的8 1.36%，说明高值空间聚集较为强烈。冷点聚集区主要集中于长汀县中南部，主要位于策武镇、河田镇、三洲镇和涂坊镇，冷点区域共有8 0 个行政村占全县行政村总数的2 8.5%，冷点的空间聚集相较于热点更为显著，其中置信度99%的冷点区域占总冷点区域的57.5%，表明低值的空间聚集非常强烈，并呈现出河田镇为中心由内向外逐渐扩散冷点程度逐渐降低的趋势。3.3生物量空间分异驱动力分析3.3.1地理探测器探测结果空间特征分析揭示了长汀县马尾松林分生物量空间集聚特征，为进一步探究马尾松林分生物量空间分异的驱动力，研究通过地理探测器探测各因子对生物量的解释力（q），结果见表3。13种驱动因子中对马尾松空间分异的解释力最大的3个依次为郁闭度（q=0.415）海拔（q=0.229）林分年龄（q=0.222），最小的3个依次为坡度（q=0.0 31）坡向（q=0.023）全磷（q=0.016）。其中郁闭度、海拔、林分年龄、年均气温和降水111第1期丘丽萍等：南方典型红壤区马尾松生物量空间特征及驱动力研究量的g值均超过了0.15，土壤有机质和土壤全氮含量的q值均超过了0.1，是对马尾松生物量空间分异影响较显著的因子，其余各因子在本次研究中对研究区马尾松生物量空间分异的解释力不显著。N铁长乡乔杰乡馆前镇大同镇新桥镇汀州镇古城镇童坊镇策武锁镇图例冷点区域-置信度99%（46)河田镇四都镇冷点区域-置信度95%（17）冷点区域-置信度90%（17)三洲镇南山镇不显著（142）灌镇红山乡热点区域-置信度90%（11)涂坊镇热点区域-置信度95%（2 2)宜宣成乡热点区域-置信度99%（2 6)羊牯乡0510203040km图3林分生物量热点分析Fig.3Hot spot analysis of stand biomass表3林分生物量单驱动因子探测Table3Singledrivingfactordetection of standbiomass因子缩写郁闭度COV0.415*海拔ELE0.229*林分年龄AGE0.222年平均气温TEMP0.202*年平均降水量PRCP0.198*全氮TN0.114*土壤有机质SOM0.103*株数密度PD0.092*土层厚度THK0.092全钾TK0.082坡度SL0.031坡向ASP0.023全磷TP0.016注：表示显著相关（P0.05），“表示极显著相关（P0.05，接受虚无假设，卡方自由度比值/df=1.182，RM SEA=0.0 2 5 0.900，相关参数指标均说明了该假设模型具有较好的适配标准，模型拟合度较高，是能够有效揭示各驱动因子的效应路径，模型对112西南林业大学学报第44卷生物量的解释程度为0.47 9，各路径显著性均达到较优水平。郁闭度、林分年龄、年均降水量、土壤全氮与生物量之间均呈直接正效应关系，路径系数分别为0.44、0.2 5、0.2 1和0.11，年均气温、海拔、土壤有机质与生物量之间的直接效应不显著。其中海拔与年均降水量、年均气温之间存在显著效应，路径系数分别为0.8 8 和-0.92，解释程度达到了7 8%和8 4%，年均气温与郁闭度及有机质间存在较显著负效应，路径系数分别为-0.2 3和-0.15，林分年龄与郁闭度呈显著正相关，路径系数为0.2 3，土壤有机质、年均降水量、郁闭度与土壤全氮呈显著影响，路径系数分别为0.5 6、0.21和0.11。-0.92P0.19PELER2=0.479P0.001.0.0010.88P0.001PRCPTEMP0.15P0.00.0010.23P0.001SOMSBAGE0.21P0.0010.25P0.56P.44PK.0.0010.0010.11P0.05TNCOV该结构方程模型各项适配拟合指数：X=15.344（P-0.2 8 6），df-13，/d f-1.18，RM SEA=0.0 2 5，A G FI=0.96 2。模型对林分生物量的解释程度：R-0.479。图中黑色箭头表示路径的P0.001，灰色箭头表示路径的P 林分年龄 海拔 年平均降水量 土壤全氮 年平均气温 土壤有机质。郁闭度、林分年龄、海拔和年均降水量对生物量的影响效应均大于0.2，为影响马尾松生物量的重要驱动因子。其中林分郁闭度通过直接效应驱动生物量，其总效应最大（0.440），其次为林龄对生物量的直接效应为0.2 5 2，同时通过影响郁闭度而产生间接影响，间接效应为0.10 3，其总效应达0.355，再次为海拔通过影响降水和气温从而对林分生物量造成间接影响，其总效应为0.32 2，此外为年均降水量，总效应为0.2 5 5，其中直接效应为0.2 11，还通过土壤全氮间接驱动生物量，间接效应为0.0 33。0.50.40.30.20.10TEMPPRCPELESOMTNCOVAGE-0.1-0.2直接效应间接效应一总效应图6各驱动因子的直接、间接和总影响效应Fig.6 The effects of direct,indirect and total effects ofeachdriving factor4结论与讨论4.1长汀县马尾松地上生物量的空间分布特征空间特征分析表明长汀县马尾松生物量存在明显的局部集聚空间分布规律，马尾松林分生物量的全局MoransI指数呈现显著的空间正相关性，生物量存在“高-高”“低-低”的空间分布特征，经空间热点分析发现，研究区生物量分布热点区域位于研究区西、北部区域，冷点区域主要集中在长汀县的中南部以河田镇为中心的生态恢复区，且冷点区域冷点程度呈现中间高四周低，在冷点区域生物量分布中间低四周高。研究区的西部和北部依傍武夷山脉，该区域森林资源丰富，土壤肥沃，水热条件较好，其中生物量较高的庵杰乡和铁长乡又地处汀江源国家级自然保护区，海拔较高，降水量较大，森林资源丰富，林分类型以天然林为主，林分郁闭度高，马尾松年龄较大，林分单位面积蓄积量高。研究通过生物量模型估算出研究区马尾松林分地上生物量为53.563t/hm，与福建省内其他地区如将乐国有林场的马尾松生物量（2 34.12 t/hm）30 相差较远。可能的原因为研究区过半的马尾松位于以河田镇为中心的中南部区域，曾是长汀水土流失最为严重的区域 3，早期受人为干扰成为侵蚀劣地，肥力较低，加上降水集中地表径流大，土壤抗侵蚀性差，影响马尾松生长发育 。姚雄等 32 对长汀县生态脆弱区进行评价表明河田镇一带为高脆弱等级区，陈樟昊等 3 研究发现长汀县中部土壤侵蚀强度高，生态脆弱性严重，与本研究冷点区域分布一致。黄绍霖等 2 3.34 研究发现在河田盆地区域其碳储量呈现“外高内低”的分布特征，与本研究冷点区域马尾松生物量分布规律一致。研究区冷点区域马尾松生物量水平较低，马尾松生长较差，是后续马尾松林分质量提升重点区域。113第1期丘丽萍等：南方典型红壤区马尾松生物量空间特征及驱动力研究4.2马尾松地上生物量空间分异的主要驱动因子通过地理探测器探究得到郁闭度、海拔、林分年龄、年平均降水量、年平均气温、全氮和土壤有机质是影响马尾松生物量空间分异较显著的影响因子，并对7 种较显著影响因子进行双因子交互作用探测，发现各因子间交互作用后解释力均出现明显的增强。通过结构方程模型得到郁闭度、林分年龄、海拔和年均降水量为影响马尾松生物量空间分异的主要驱动因子，其中郁闭度、林分年龄、年均降水量、土壤全氮与生物量之间呈直接正效应关系，年均气温、海拔、土壤有机质与生物量之间呈间接效应关系。Xu等 19 对浙江省森林碳储量进行探究发现郁闭度和林龄是影响亚热带森林植被碳储量的主要驱动因子，孙丽娜 35 对山西省森林生物量的研究表明海拔是森林生物量最重要的非生物驱动因子，Knapp等 36 也提出降水是全球大部分地区植物生长和地上净初级生产力的主要气候决定因素的观点，与本研究的结果一致。戴尔阜等 37 的研究认为适度的增温是有助于森林地上生物量积累，与此不同的是，本研究发现年平均气温对马尾松林分地上生物量的影响表现为负向影响，且结构方程模型相较于地理探测器发现年平均气温的影响下降，一方面因为地理探测器因子探测仅将年均气温单独与生物量进行探测，结构方程模型能够分析多个变量共同作用下的影响；另一方面可能是气温与海拔存在共线性，两者呈显著负相关，研究区处于典型山区，海拔对气温的负向影响效应大于气温增温对生物量的影响效应，故年均气温对生物量的驱动效应呈现负向。4.3马尾松地上生物量空间分异的作用机制影响效应分析发现海拔对生物量的影响主要是通过影响气温和降水，进而影响森林生物量，水分充足条件下林木的生长状况相应会更好，降水量会显著提高林木的生产力进而提高林分生物量的积累，随着海拔的上升，降水量会明显增加而温度明显降低 38 。路径分析表明郁闭度与平均气温存在负效应关系，这可能是郁闭度较高的林分通过吸收CO2、降低光照透射率、隔离地面辐射等方式影响空间热环境，导致气温降低，这与赵秋月等 39 的研究一致。赵芳等 40 研究表明土壤全氮对土壤有机质的影响最大，任玉连等 41 发现年均降水量与土壤全氮呈极显著正相关，而土壤全氮也能够通过影响马尾松生产力从而影响林分郁闭度 42 ，林分郁闭度表征林分密度和空间结构，能通过生长空间和光照、降水等环境分配上影响马尾松发育，在一定范围内随着郁闭度的增加林分资源利用更加充分，林分生物量也相对较高 43。林龄对马尾松生物量影响为正效应，研究区马尾松林龄普遍在30 35 a，以成熟林为主，随着年龄的增长森林生物量虽增长较慢但生物量总量仍在不断积累。综合影响因素分析结果，今后对于长汀县马尾松的经营管理可以通过优化林分结构、提高郁闭度和改善土壤养分等措施提升马尾松林分质量，同时在马尾松经营管理时需要考虑海拔对其生长的影响。研究发现在森林生态系统中各因子对于生物量的影响并不是简单的正相关或负相关，有可能是多种因素共同作用，各驱动力间可能存在直接或间接、促进或抑制的关系。本研究结合地理探测器和结构方程模型两种分析方法，从单因子、双因子交互作用、多种因素作用路径3个角度探究各因子对马尾松生物量空间分异的影响，建立了反映生物量与各驱动因子关系的结构模型，揭示了各因子的相互关系和作用路径，以及各因子对马尾松生物量空间分异的驱动效应，更加深入地解释了不同因子影响研究区生物量的作用方式。当然，研究中还存在一些不足之处，如选取的影响因子还不够全面，未充分考虑人为活动和时空因素对林分生物量的影响，选取的土壤数据年限较久，在后续的研究中可增加经营措施、人为活动等因子，增加不同时期各因子对生物量的影响分析，获取最新的土壤评价数据并增加实地采样数据对土壤数据进行补充和验证，进一步提高研究结果的准确性和可靠性。参考文献1Fahey T J,Woodbury P B,Battles J J,et al.Forest car-bon storage:ecology,management,and policy J.Frontiers in Ecology and the Environment,2010,8(5):245-252.2Pan Y D,Birdsey R A,Fang J 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