解析日本扁柏（Cryptomeria japonica (L. f.) D. Don.）林长期死亡率的种内变异：基于林分特征关系的深度探究

为探究影响日本扁柏（Cryptomeria japonica）长期死亡率的因素，九州研究中心等机构的研究人员收集 5130 棵树数据，运用逻辑回归和分段结构方程模型（SEM）分析。结果表明，个体大小和竞争直接影响死亡率，年龄和立地生产力间接影响。该研究对森林管理意义重大。

　　在森林生态系统中，树木的生与死就像一场无声的 “战役”，时刻影响着森林的未来走向。对于森林管理者而言，搞清楚树木为何死亡，就如同掌握了森林可持续发展的 “密码”。树木死亡率可不是一个简单的数字，它和森林的产量、结构、动态变化、栖息地以及生物多样性都紧密相连。以往研究发现，树木死亡原因多种多样，像竞争、疾病、病原体侵袭、火灾、风灾等都会导致树木死亡。但其中，有些原因导致的死亡难以预测，比如由疾病、病原体和大风造成的不规则死亡。所以，多数研究把目光聚焦在由竞争引起的规则死亡上。

在研究树木死亡率时，常用的二项逻辑回归模型存在一定的局限性。虽然它能预测死亡率，分析相关因素，但由于年龄、立地生产力等潜在影响因素之间相互关联，该模型只考虑直接影响，无法全面解释真实的树木死亡情况。比如，年龄会影响树木个体大小，立地生产力也会影响树木生长速度，进而影响个体大小。在这样复杂的关系下，就需要一种新的方法来深入剖析。

日本扁柏作为日本林业的重要树种，其直挺的树干备受青睐，常常被集中种植。过去，很多研究关注日本扁柏的生长情况，可对于影响其长期死亡率的因素，还没有清晰的答案。为了填补这一空白，来自日本九州研究中心（Kyushu Research Center）和林业与森林产品研究所（Forestry and Forest Products Research Institute）的研究人员展开了深入研究。他们的研究成果发表在《Annals of Forest Science》上，为我们揭示了日本扁柏长期死亡率背后的奥秘。

研究人员为了开展这项研究，采用了多种关键技术方法。他们首先从日本四国地区的 4 个研究地点收集数据，这些地点的日本扁柏种植时间在 1950 - 1964 年之间。研究人员在 16 个研究地块进行了多次测量，获取了树木的多项数据，包括胸径（DBH_{1, i, j}）、树高、林分密度（D_{I, j}）、立地指数（SI_I）等。然后，运用广义线性混合效应模型结合逻辑函数，构建个体死亡率模型，并通过赤池信息准则（AIC）和曲线下面积（AUC）来筛选解释变量和评估模型性能。此外，利用分段结构方程模型（SEM）来分析各因素之间的直接和间接关系，明确它们对树木死亡率的影响。

下面来看具体的研究结果：

1. 各因素对死亡率的影响：研究人员发现，不同立地指数（SI）和林分年龄下，日本扁柏的死亡率表现出明显差异。在高 SI 等级的年轻树木中，平均死亡率最高，达到 4.5%；而在中等 SI 等级，成熟树木的死亡率最高，为 5.8%；低 SI 等级的年轻树木死亡率最低，仅 1.3%。在高 SI 等级，所有年龄组的活树和死树的平均 BAL（basal area of trees larger than the subject tree，大于目标树的树木基部面积）差异显著，死树的 BAL 更大；但在中低 SI 等级，成熟树木的活树和死树的 BAL 差异不显著。同时，所有 SI 和年龄组中，死树的平均 DBH 都显著低于活树。
2. 传统逻辑模型下的最佳长期死亡率估计模型：通过逐步 AIC 筛选，BAL、DBH 和林分密度（D）被选入最佳模型，而年龄和 SI 被排除。其中，BAL 对长期死亡率有正向影响，DBH 和 D 有负向影响。该模型的 AUC 为 0.74，Brier 分数为 0.042。
3. 分段 SEM 下预测变量对树木死亡率的影响：分段 SEM 结果显示模型拟合良好（Fisher's C = 4.569，p = 0.102）。DBH 受年龄、BAL 和 SI 的影响；林分密度受年龄、BAL 和 DBH 的影响；死亡率受 BAL、DBH 和 D 的影响，年龄和 SI 则通过 DBH 和 D 间接影响死亡率。

综合研究结论和讨论部分来看，这项研究意义非凡。它明确了立地生产力、年龄、个体大小和竞争这些相互关联的变量对日本扁柏长期死亡率的影响。传统逻辑回归模型中，年龄和立地生产力不是显著变量，但实际上它们通过个体大小和竞争间接影响死亡率，这表明传统方法可能忽略了重要变量。而分段 SEM 能够全面考虑各因素的直接和间接影响，在分析树木死亡率方面具有明显优势。这一研究成果为森林管理者提供了重要参考，有助于他们制定更科学合理的森林管理策略，实现森林的可持续发展。比如，在实际管理中，可以根据不同立地条件和树木生长阶段，合理调整林分密度，优化树木生长环境，降低树木死亡率，提高森林质量和生产力。同时，也为后续研究不同森林类型中树木死亡率的影响因素提供了新的思路和方法，推动森林生态学领域的进一步发展。