森林地下与地上生物量比（Root-to-Shoot Ratio, R/S）是区域及全球尺度森林碳储量估算与碳循环模拟的关键参数。然而，当前缺乏充分考虑不同森林起源与森林类型的大尺度R/S解析，导致全国森林生物量碳估算存在较大不确定性。
近日，我所植物地理与古树名木研究室在中科院一区Top期刊Forest Ecosystems上发表了题为“Disentangling the determinants and mapping the root-to-shoot ratio of Chinese forest ecosystems”的研究论文，系统阐明了我国不同森林起源和森林类型生物量分配动态及其驱动机制，并完成全国1 km分辨率R/S空间制图。
研究团队基于收集汇编的全国森林生物量数据集（n = 7,980），综合运用随机森林算法、SHAP加性解释模型及piecewiseSEM模型，识别了R/S的主要驱动因子及其阈值效应。结果发现，天然林的平均R/S（0.262 ± 0.001）显著高于人工林（0.228 ± 0.002），落叶林的R/S值高于常绿林。年均温（MAT）和林龄（Age）分别是天然林和人工林R/S变化的主要驱动因子。天然林中，阔叶林的MAT阈值显著高于针叶林；人工林中，R/S随林龄增加整体呈下降趋势，由正转负的响应临界区间在阔叶林（14.01–16.22年）中出现早于针叶林（17.31–19.08年）。气候、土壤和林分因子对R/S具有直接的负向影响，而地形主要通过影响气候间接调控R/S。融合森林类型和起源预测的全国森林R/S值范围为0.161–0.487，变异系数低于15%。上述结果不仅突显了森林起源与类型在R/S估算中的重要性，也为深入理解我国森林生物量分配动态及提升区域碳估算精度提供了重要的科学依据与参数支撑。
我所博士研究生杨绍微为该论文第一作者，刘建锋研究员为该论文的通讯作者，肖文发研究员参与了该研究的指导工作。研究工作得到了国家重点研发计划项目（2022YFF130180101; 2024YFD2201404)）的共同资助。（刘建锋/林业所）
图1 不同解释变量的重要性排序及其对应的SHAP值
图2 不同森林起源和森林类型R/S影响因子的作用路径
图3 我国森林生态系统中R/S的空间制图及不同模型间的比较