研究背景：

树木径向生长与气候因素之间的关系复杂，并受到全球变化的影响。杉木 [Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.] 是我国亚热带地区重要速生树种。其生产力主要由径向生长决定，并受到气候变化的影响。探究树木径向生长对气候变化的响应对于预测未来生长动态和森林生产力至关重要。

研究方法：

为探讨不同产区的径向生长模式及其与生态因子的关系，本次研究于2015年开始在会同杉木林生态站的集水区内安装自制生长环，于2017年分别在江西、福建、云南安装自制生长环，在观察相关环境因子的同时，连续监测了福建省、江西省、湖南省、云南省等四个省、近5年的杉木径向生长的月变化数据，分析了杉木径向生长与气候因子的相关性，通过建立SEM模型，量化了不同生产区域内的各因子对径向生长的影响程度。

图1：研究区域的位置图（仿赵懿 等，2021）。FJ为福建省将乐林场，JX为江西省坳上林场和陈山林场，HN为湖南会同杉木林生态系统国家野外科学观测研究站，YN为云南省富宁县者桑乡。不同的颜色代表了适合杉木生长的区域。

研究结果：

通过本研究，我们观察到亚热带四地区杉木的径向生长模式呈“单峰”、“双峰”和“三峰”曲线的生长趋势(图2）。主要原因是不同地区的温度持续上升（图3），降水导致干旱程度不同，最终使杉木的径向生长对气候的响应不同。FJ和JX的径向生长与干旱呈负相关，HN和FJ的径向生长与干旱呈正相关（图4）。同时，杉木从沿海地区到内陆地区的径向生长对气候更为敏感（图5）。因此，在亚热带地区杉木对气候响应的不同情况下，可以提出一种适应性森林管理模型。例如，不同省份在种植高峰扩大重新种植，在低高峰伐木等。

图2. 四个产区杉木月径向生长模式。所有样本分为5组。G-01代表被抑制的树，G-05代表优势树。(a)、(b)、(c)、(d)分别为福建、江西、湖南、云南。

图3. 1957-2020年不同地区最大、平均、最低气温和月降水量的月变化情况。红色数字为1957年至2020年降水量大于0.1 mm的天数。

图4. 不同产区杉木径向生长与气候因子相关性。1-5是四个不同区域的样本树类。***, p < 0.001; **, p < 0.01; *, p < 0.05. RH：月平均相对湿度，SPI：标准降水指数，I_dm：月干燥指数， Sunshine.days：月总日照日；Dry.days：月总干旱日；Pre：月总降水量，Aver.Tem：月平均温度；Min.Tem：每月最低温度；Max. Tem：每月最高温度（ºC）。

图5. 气候和生物因素对不同地区径向生长的结构方程模型（SEM）。圆形代表潜在变量，矩形盒子代表观察变量。标准化的路径系数用箭头上的数字表示，实线表示直接效应，虚线表示间接效应。箭头的厚度反映了路径系数的大小。红线表示负的标准化回归权重，蓝线表示正的回归权重。

上述研究结果近日以“Variations of monthly radial growth of Chinese fir [Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.] considering its responses to climatic factors”为题发表在国际学术期刊European Journal of Forest Research（SCI二区，IF=2.6）.2022级博士研究生王艺颖为第一作者，邓湘雯教授、张勰研究员为通讯作者。该研究得到国家重点研发计划项目[2016YFD0600303,2021YFD2200403,2021YFD2201302-2]；科技部、国家林业和草原局会同森林生态站项目资助。原文链接：https://doi.org/10.1007/s10342-024-01712-x

引文格式：Yiying Wang, Xiangwen Deng, Xie Zhang, Fuming Xiao, Renhua Zheng, Bin Yang, Wenhua Xiang. Variations of monthly radial growth of Chinese ffr [Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook.] considering its responses to climatic factors. European Journal of Forest Research. 2024,06. https://doi.org/10.1007/s10342-024-01712-x