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为解决木材密度变化研究不足问题，研究人员开展 XyloDensMap 项目，构建数据集，助力多领域研究。
在森林的神秘世界里，树木的木材密度如同隐藏的密码，蕴含着众多生态奥秘。木材密度（wood density）不仅是衡量木材机械性能的关键指标，影响着其在工业领域的应用，更是森林生态系统生物量和碳评估的核心参数。它就像一个生态 “晴雨表”，反映着树木在生长过程中对环境变化的适应策略，关乎着森林在全球生态平衡中的重要作用。
然而，目前木材密度变化的研究面临诸多困境。木材密度是树木的内部特征，难以通过外部测量获取，其测量成本高、耗时长，导致相关数据匮乏。现有的全球木材密度数据库，如全球木材密度（GWD）和 TRY 数据库，虽涵盖众多物种，但数据获取方法各异，样本量小，无法精准反映森林树木种群的真实情况，在分析特定区域内物种间和物种内的变化时力不从心。欧洲 GenTree 数据集虽采用统一方法测量，但仅涉及少数欧洲温带树种，无法展现欧洲树种的多样性。因此，全面深入地研究木材密度变化迫在眉睫。
为解开木材密度的神秘面纱，法国国家森林资源清查（NFI）、法国国家农业食品与环境研究院（INRAE）等机构的研究人员携手开展了 XyloDensMap 项目，相关成果发表在《Scientific Data》上。
在研究过程中，研究人员主要运用了以下关键技术方法：一是基于法国 NFI 的网格系统抽样，在 2016 - 2019 年间，从均匀分布于法国大陆的 20,697 个 NFI 样地采集了 110,763 个木材芯，确保样本覆盖多种气候条件、海拔梯度和土壤类型，最大程度囊括欧洲树种多样性；二是采用 X 射线计算机断层扫描（CT）技术结合 CARDEN 软件测量木材密度，通过对木材芯进行断层扫描成像，获取高精度的木材密度数据。
下面来看具体的研究结果：
- 数据集构建：研究人员成功构建了 XyloDensMap 数据集，包含 156 种欧洲树种的 110,763 个个体树木木材密度记录。数据涵盖了法国广泛的生态条件，包括不同的气候类型（海洋性、大陆性、山地和地中海气候）、海拔范围（0 - 2,300 米）和土壤条件。每个样本不仅包含木材密度数据，还记录了林分地理位置、气候条件、树木年龄、高度和胸径等信息，为后续研究提供了丰富的数据基础。
- 密度估算与验证：利用 CT 测量得到木材芯的无水密度，通过考虑木材体积收缩，估算出基本木材密度。为确保数据准确性，研究人员对 CT 测量结果进行了严格验证。一方面，与重量体积测量法对比，结果显示 CT 测量与传统方法具有良好一致性；另一方面，对比两台不同扫描仪的测量结果，发现二者高度相干，证明了测量方法的可靠性。
- 与其他数据集比较：将 XyloDensMap 数据集与欧洲 GenTree 数据集对比，针对两个数据集共有的 7 个树种，分析发现种间和种内基本木材密度模式一致，但不同树种在两个数据集间存在差异。例如，辐射松（Pinus pinaster）在 GenTree 数据集中木材密度更大，可能与样本树木年龄和树轮特征有关；挪威云杉（Picea abies）在 GenTree 数据集中木材密度较低，这或许和采样地点的纬度、海拔及温度相关。
- 木材密度统计分析：研究人员对木材密度的均值、变异性和分布进行了深入分析。由于数据集在树种间分布不均，研究重点关注了 105 种样本量 N≥10 的树种。结果表明，约三分之一的树种在木材密度均值和标准差的测量上精度可达 20 kgm?3，超过半数树种精度达到 50 kgm?3 。同时，通过 Shapiro - Wilk 和 Jarque - Bera 检验探究木材密度的分布，发现部分树种的木材密度不符合正态分布，这为进一步理解木材密度在树种内的分布和生态意义提供了新视角。
综上所述，XyloDensMap 项目构建的数据集为木材密度研究提供了全面且高质量的数据支持。该数据集有助于深入探究木材密度这一重要生态特征，准确评估木材密度变化的驱动因素，优化森林生物量和碳估算及其不确定性分析。不过，研究也存在一定局限性，如数据集空间覆盖范围有限，可能无法完全代表物种在更广泛地理区域的特征。未来，随着研究的深入和数据集的完善，有望更全面、精准地揭示木材密度变化的规律及其在森林生态系统中的重要作用，为森林资源管理、生态保护和应对气候变化等提供有力的科学依据。
