SCI论文学习日记-SOTE：亚热带森林中林木碳储存的驱动因素

写在前面

不积跬步无以至千里

原文标题：Drivers of tree carbon storage insubtropical forests

参考译文：亚热带森林中林木碳储存的驱动因素

文章切入点：本文通过构建林木碳储量、生物多样性、林分结构属性、环境因素的关系，获得影响林木碳储存的影响因素。

01Abstract

Tropical and subtropical forest ecosystemsplay an important role in the global carbon regulation. Despite increasingevidence for effects of biopersity (species persity, functional persityand functional dominance), stand structural attributes, stand age andenvironmental conditions (climate and topography) on tree carbonstorage, the relative importance of these drivers at large scale is poorlyunderstood. It is also still unclear whether biopersity effects on treecarbon storage work through niche complementarity (i.e. increased tree carbonstorage due to interspecific resource partitioning) or through the mass-ratioeffect (tree carbon storage regulated by dominant traits within communities).Here we analyze tree carbon storage and its drivers using data of 480 plotssampled across subtropical forests in China. We use multiple regression modelsto test the relative effects of biopersity, stand structural attributes,stand age and environmental conditions on tree carbon storage, and use apartial least squares path model to test how these variables directly and/orindirectly affect tree carbon storage. Our results show that tree carbonstorage is most strongly affected by stand age, followed by climate,biopersity and stand structural attributes. Stand age and climate had bothdirect and indirect (through species persity, functional dominance and standstructural attributes) effects. We find that tree carbon storage correlateswith both species persity and functional dominance after stand age andenvironmental drivers are accounted for. Our results suggest that nichecomplementarity and the mass-ratio effect, not necessarily mutually exclusive,both play a role in maintaining ecosystem functioning. Our results furtherindicate that biopersity conservation might be an effective way for enhancingtree carbon storage in natural, species-rich forest ecosystems.

02参考译文

热带和亚热带森林生态系统在全球碳调节中发挥着重要作用。尽管越来越多的证据表明生物多样性（物种多样性、功能多样性和功能优势）、林分结构属性、林龄和环境条件（气候和地形）对树木碳储存的影响，但这些驱动因素在大尺度上的相对重要性却鲜为人知。还不清楚生物多样性是否通过生境互补性（即由于物种间资源划分而增加树木碳储存）或质量比效应（由群落内主要特征调节的树木碳储存）对树木碳储存产生影响。本文中，我们使用中国亚热带森林中480块地块的数据分析树木碳储存及其驱动因素。我们使用多个回归模型来测试生物多样性、林分结构属性、林龄和环境条件对树木碳储存的影响，并使用偏最小二乘路径模型来测试这些变量如何直接和/或间接影响树的碳储存。我们的结果表明，林木碳储存受林龄影响最大，其次是气候、生物多样性和林分结构属性。林龄和气候具有直接和间接的影响（通过物种多样性、功能优势和林分结构属性）。我们发现，在林龄和环境驱动因素占优势后，林木碳储存与物种多样性和功能优势相关。我们的结果表明，生境互补性和质量比效应不一定是相互排斥的，且都在维持生态系统功能方面发挥作用。我们的研究结果进一步表明，生物多样性保护可能是加强天然、物种丰富的森林生态系统中树木碳储存的有效途径。

03前言观点及假设

研究重要性：

1、需要从大尺度上对生物多样性和生态系统功能（B-EF）间关系模式和引发原因进行大量研究（特别是物种丰富的热带和亚热带森林区域）；

2、物种多样性、林龄、林分结构和环境因素都应该被纳入到B-EF关系（林木碳储存）测定中；

3、很少研究将生物（物种多样性、林龄和林分结构属性）和非生物因素（环境条件）在物种丰富的热带和亚热带森林区域的树木碳储存计算中；

文章要回答的问题：

1、生物和非生物因素如何影响林木碳储存？

2、这些因素的强度有多大？

3、这些因素是如何直接或间接影响林木碳储存？

文章假设：

1、生物多样性、高茎密度（high stem density）、林木大小变化促进林木碳储存，且林木碳储存与林龄和环境因子有关；

2、林木碳储存受林龄强烈影响，其次为环境条件、生物多样性（通过生境互补或质量比效应）和林分结构属性；

3、生物多样性、林分结构属性、环境条件和林龄直接影响林木碳储存；环境条件和林龄通过生物多样性和林分结构属性间接影响林木碳储存；生物多样性通过其对林分结构属性的效应间接影响林木碳储存；

04实验设计

样地设计：本文选取的样点有480个样点；

测定指标：林木碳储量（根据活立木生物量转换）、多样性（Shannon-Wiener index）、功能多样性和优势度（最大（木材直径）、林木密度、林木分支密度）、林分结构属性（茎干密度、树木大小（胸径））、环境因素（年均降雨量、实际蒸发量、坡度、坡向）。

05分析方法

相关性分析、方差分析、回归模型、最短路径模型（Most parsimonious model）、偏最小二乘路径模型（PLS-PM）。

06图表构成

图2、林木碳储量与各变量回归关系（N=480）。

图3、利用生物多样性、林分结构、林龄和环境变量对林木碳储量进行多元回归分析。对每个变量进行标准化，并比较它们的效应大小（圆圈），以确定预测变量对树木碳储量强度的差异。闭合圆表示对树木碳储量有显著影响（p＜0.05），平均值±1se（标准差）。

思考：

这幅图说明了各因子对林木碳储存的影响效应大小，点的位置越接近0，说明影响越小，偏向左边，说明呈负影响，偏向右边，呈正影响，林分年龄影响最大，环境因子中年降雨量最大。

Fig. 4. 亚热带森林生物多样性、林分结构、林龄和环境变量对树木碳储量的潜在直接和间接影响最短路径模型。（a） 物种多样性对胸径变异有影响。（b） 胸径变异的替代模型对物种多样性有影响。通过结合MAP和AET，气候是一个潜在变量。单头箭头表示变量之间的假设因果关系。R2表示因变量的总变差由自变量解释。

思考：

这幅图a和b的差别是a是假定物种多样性影响胸径变化；b认为胸径变化影响物种多样性。这点变化直接影响了左边蓝色块对中间绿色块区域的影响系数。虽然该文的模型拟合度（R2值）一样，但也提示我们需要注意：在进行假定因子间影响关系时，必须考虑因子间的相互影响，这种相互影响可能是影响模型拟合结果的核心因素。

Table 1基于偏最小二乘通径模型（PLS-PM）的林龄、气候、物种多样性和特征值CWM对林木碳储量的直接、间接和总标准化效应。

注意，这个表的结果与上面图4的路径分析模型结果不一样！这个是采用偏最小二乘通径模型拟合后获得的影响效应系数及显著性检测值。

07思路总结

本文通过构建林木碳储量（根据活立木生物量转换）、多样性（Shannon-Wiener index）、功能多样性和优势度（最大（木材直径）、林木密度、林木分支密度）、林分结构属性（茎干密度、树木大小（胸径））、环境因素（年均降雨量、实际蒸发量、坡度、坡向）的关系，获得影响林木碳储存的影响因素。难点在于数据收集处理部分，重点在于最短路径分析和PLS-PM模型分析这部分，总之，这篇文章的思路和做法还是很值得学习。