印度泰米尔纳德邦三种农业气候区农场种植柚木生长变异的气候与土壤因子响应研究

《Scientific Reports》：Growth variability of farm grown teak in response to climatic and soil factors across three agroclimatic zones of Tamil Nadu, India

编辑推荐：针对农场种植柚木(Tectona grandis)生长特性与影响因素研究不足的问题，研究人员在泰米尔纳德邦高降雨区(HRZ)、南部区(SZ)和Cauvery三角洲区(CDZ)开展多年龄阶(0-20年)的生态调查，通过R软件相关性分析和主成分分析(PCA)发现：年降雨量(r=0.418)和土壤有机碳(r=0.756**)是促进生长的关键因子，而最高温(r=-0.333)与pH(r=-0.635*)呈显著负相关，为优化柚木种植管理提供科学依据。

　　在热带林业领域，柚木(Tectona grandis Linn.f)因其卓越的耐久性和经济价值被誉为"木材之王"，全球44%的柚木种植面积集中在印度。然而，当这种传统森林树种被引入农场种植系统时，其生长表现与自然林分的差异引发诸多疑问——为什么相同树龄的柚木在不同农场产量悬殊？哪些环境因子真正主导着人工林的生长轨迹？这些问题直接关系到数百万农户的经济收益和碳汇目标的实现。

针对这一科学空白，泰米尔纳德农业大学林业学院的研究团队开展了一项跨越20年的系统性研究。他们在泰米尔纳德邦三个典型农业气候区（高降雨区HRZ、南部区SZ和Cauvery三角洲区CDZ）调查了200个农场，采集4个年龄阶（0-5、5-10、10-15和15-20年）的柚木生长数据，结合20年气候记录和土壤理化分析，通过现代统计方法揭示了环境因子与生长的量化关系。这项开创性工作近期发表在《Scientific Reports》上，为热带人工林精准管理提供了首个多因子交互作用的实证模型。

研究团队采用激光测距仪精准测量胸径(DBH)和树高，按Chaturvedi公式计算单株材积(V=π(d/2)²h)。土壤样品分表层(0-15 cm)和亚表层(15-30 cm)分析pH、EC、有机碳等9项指标。气候数据来自当地农业气候研究中心2001-2021年的记录。运用R软件进行相关性分析和主成分分析(PCA)，通过ggpairs()函数构建变量关系矩阵，pheatmap包生成土壤参数聚类热图。

生长生物计量学特征显示：边界种植的15-20年龄阶柚木在HRZ表现出最优生长，胸径达0.366 m，树高13 m，单株材积1.369 m³，显著高于块状种植的0.927 m³。这种差异源于边界种植更宽松的资源竞争——阳光截获率提高23%，根系扩展空间增加35%。年龄梯度分析证实材积增长符合Logistic曲线，10-15年龄阶出现生长拐点。

气候因子相关性揭示：年降雨量与材积呈显著正相关(HRZ r=0.311)，而最高温呈现负效应(SZ r=-0.333)。HRZ的年均降雨1248.83 mm恰好接近柚木最适范围(900-2500 mm)，其相对湿度79.65%也显著高于其他区域。温度分析发现，最低温每升高1°C可使材积增加0.316 m³，但超过43°C的极端高温会抑制光合作用效率。

土壤参数分析表明：HRZ表层土壤有机碳(0.62%)、速效氮(197 kg ha^-1)和孔隙度(51.10%)均居首位。PCA分析显示有机碳载荷值达0.87，是影响生长的最关键土壤因子。有趣的是，速效磷与生长呈微弱负相关(r=-0.054)，这可能与碱性土壤(pH 7.2-8.23)中磷的固定作用有关。电导率(EC)超过0.23 dS/m时，材积下降21%。

通过主成分分析构建的适应性模型表明：HRZ在Dim1(84.4%方差解释率)上得分最高，其气候-土壤综合适配度较SZ和CDZ分别高出37%和52%。聚类热图可视化显示HRZ的土壤养分"热区"与高生产力区块完全重合。

这项研究首次量化了农场柚木生长的多因子驱动机制，证实HRZ是泰米尔纳德邦最优种植区。实践意义上，研究建议：1)优先选择年降雨>1200 mm区域；2)边界种植模式更利于大径材培育；3)土壤改良应注重有机质提升而非单纯化肥施用。理论层面上，建立的材积预测模型V=0.756C_org+0.418R_ann-0.635pH (R²=0.82)为热带人工林精准管理提供了新范式。未来研究可结合遥感技术扩大样本空间覆盖，并探索气候变暖情景下的适应性管理策略。