文|面包飞漫天
编辑|面包飞满天
«——【·前言·】——»
本研究比较了141个与生态相关的气候指标与糖枫树的实地评估，我们确定了5个与糖枫冠条件显著相关的气候指标。
虽然其中三个是气候分析中常用的月度汇总指标（4月、8月和10月的最低温度），但有两个是旨在捕捉极端气候事件（1月和8月异常温暖的时期）的新指标。气候驱动的变化在冠层条件下的比例与落叶害虫和其他干扰事件所占的比例相当。
这表明，气候条件虽然很少包括在糖枫衰退研究中，但可能与传统研究的应力因素同等重要，在全州模拟的结果表明，在25年的研究期间，历史气候条件的变化对糖枫的健康产生了负面影响，并可能随着时间的推移进一步退化。
低排放情景下的气候预测表明，到207年，全州55%的糖枫可能会经历中度到严重的气候驱动压力，在高排放情景下会增加到84%。
至少从20世纪初开始，糖枫的衰退就周期性地发生，早期的观察发现，气温下降与许多因素有关，包括昆虫落叶、干旱、生长季节温度升高、冬季冻伤和初秋霜冻，美国东北部和加拿大东部的糖枫含量有所下降，营养限制和金属毒性，无论是单独或与落叶事件相结合，一直与整个地区的糖枫下降有关。
«——【·实验方法·】——»
1.研究区
我们收集了20多年来基于野外的糖枫健康数据，以与美国佛蒙特州缩小规模的气候数据进行比较，全州长期糖枫监测点的密度提供了丰富的森林健康指标档案，与对糖枫下降的区域评估集中在经历压力症状的地点上相比，佛蒙特州的糖枫往往位于高质量的地点，在相对健康的摊位内。
通过集中在佛蒙特州的数据分析，我们能够更好地识别和隔离气候对糖枫条件的作用，同时最大限度地减少与酸性沉积有关的更大地区和营养缺乏的变化，地形多样性和湖泊效应对温度和降水为整个野外网络的比较提供了广泛的气候条件。
2.现场数据
现场数据收集自北美枫树项目（NAMP）长期糖枫树监测地块区域网络的佛蒙特州子集，作为该项目的一部分，从1988年至2012年，每年访问全州30个地点的糖枫为主的森林，以评估公布的NAMP协议后当前或近期压力影响的症状。
测量方法包括冠枯梢病（最近的小枝死亡率）和叶片透明度（叶片密度的测量方法）、落叶和与天气有关的树木损害。虽然这些指标是为单个树木记录的，但需要地块水平的平均值来匹配缩小规模的气候数据的分辨率。
为了更好地分离与“基线”水平以上的并发胁迫条件相关的冠层特征，我们还计算了每年具有高枯梢病（> 15%枯梢病）和高叶面透明度（> 25%透明度）的树木的比例。
为了将这四个冠层条件指标简化为一个响应变量，以便与气候进行比较，我们使用分布归一化变量计算了一个综合胁迫指数（森林胁迫指数：FSI）。这种方法允许同时考虑所有应激症状，并对较大人群的总体冠状况进行了更综合和全面的评估。
具体来说，这涉及到使用基于每个地块25年糖枫测量的标准化z分数对每个冠层条件度量进行标准化，这样，更多的正值代表比平均更高的压力症状，负值代表比平均更健康的条件。这种归一化是对每个地块独立进行的，以消除地块之间由于场地（如海拔、坡度、土壤质地和营养、排水等）造成的糖枫条件的变化。
对树冠健康的影响，而是捕捉特定地点气候导致的年变化，归一化后，对单个树木的森林健康指标进行平均，以产生该地点所有糖枫的年图平均FSI值。重要的是要注意，这是一个应力指数，因此，较高的值表明冠层条件较差。
3.气候指标
与生态观测结合使用的气候数据通常来自当地气象站或网格观测产品，当空间尺度更符合目标时，这些数据通常更准确和更有意义，例如，50-200km2分辨率的网格产品将不能很好地捕捉到特定高海拔位置的生长季节长度，因为尺度太宽，无法孤立出山地条件。具有精细分辨率和/或缩小规模的气候预测（即10-20平方公里2）的观测气候数据产品更适合用于地形复杂的地区。
为了获得尽可能精细分辨率的观测气候数据产品，我们从800 m网格气候数据产品中提取了每日气候时间序列，这800米产品从4公里棱镜AN81d数据的每日最高温度、最低温度和降水总量通过常用的“三角洲方法”（也称为“变化因素”或“空间分解”）。
该方法利用高分辨率的气候法线模式来空间分解低分辨率的网格，在这种情况下，使用1981-2012年时间段的每日气象变量的Norm81米平均值将每日4公里网格时间序列降至800米分辨率。
缩小尺度在大多数特定位置估计的时间序列中引入了不确定性，这反过来又系统地降低了气候指标（潜在驱动因素）和树木健康指标（响应）之间的统计关系的强度，对于使用本地测量站的网格产品也是如此。
由于我们既没有现场测量站，也没有理由相信这种不确定性会在我们的全州分析中偏向于健康或压力地点的识别，我们使用了缩小规模的数据，并认识到已建立的局限性。
从每天8亿次的气候数据中，我们计算出了每年的141个单独的气候指标，这些气候指标包括常见的气候指标，以及我们所确定的新颖的、潜在的生态相关的指标，旨在捕捉冬季解冻事件、早期霜冻事件、极端炎热或寒冷天气的数量与冠层条件指标一样，所有的气候指标都按位置标准化，并根据它们在所有年份的历史分布进行缩放。
«——【·结果与探讨·】——»
迭代回归模型的构建过程在第14次迭代完成后得到收敛，从观测到的FSI值中去除干扰影响的总体效果是，观测到的FSI值随着干扰严重程度的增加而成比例地减少，将平均应力指数从0.00转移到−0.17。大多数地块/年组合报告没有出现干扰，因此没有接受FSI调整。
对干扰的最大调整反映了高干扰年份，包括：2005年和2006年（森林帐篷毛虫落叶）和1998年（一场冰暴破坏了佛蒙特州近20%的林地，以及我们20%的地块的树冠）。
观测到的FSI和扰动严重程度之间的差异导致了“扰动调整后的FSI”，这使得我们可以在没有非气候扰动事件影响的情况下，研究每年气候对糖枫冠条件的影响。
1.建模气候驱动程序
考虑的141个气候指标中有7个在一个或多个地块位置上是静态的，并从建模过程中删除，这导致了134个气候指标与糖枫树健康状况的比较，最终的“气候模型”包括5个气候指标，约占糖枫FSI总变异的19%（R2=0.185，P<0.001，RMSE=0.541，press RMSE = 0.546，MAD = 0.32）。
为了进行比较，完整的FSI模型，包括扰动和气候项，解释了观测到的FSI值的31%的变化（R2 = 0.309，P < 0.001，RMSE = 0.541，按RMSE = 0.546，MAD = 0.317）。
实际FSI值和气候模型FSI值的散点图表明，当FSI值在健康到正常条件范围内时，预测最为准确（−1<FSI<0.5），当树木受到更严重的压力时（FSI > 1），气候模型往往低估了气候驱动的影响。
这表明，气候在创造有利条件方面发挥着相对较大的作用，但这里没有考虑的因素可能在创造不利条件方面发挥了更显著的作用（例如，被气候压力削弱的树木更容易受到害虫和病原体等次级胁迫因素的影响）。
虽然最终的三个气候模型术语对应的是常见的、基于月的气候摘要（例如，月最低温度），但有两个指标对应的是累积的极端气候条件。这表明，影响糖枫健康的可能不仅仅是个人、极端气候条件的严重程度，还影响此类事件的时间、巧合和连续性质。值得注意的是，迭代划分回归模型确定了冠层条件和气候变量之间的一般关系（即跨样地和随时间的变化）。
三个不同月（4月、8月和10月）的月最低温度是FSI的显著预测因素，4月和10月较高的最低温度与糖枫冠层条件的严重降低（较高的FSI）有关，有可能是4月份较高的最低温度引发了更早的芽裂，从而增加了树木对春季霜冻的脆弱性。
这种损伤事件导致叶片光合表面积减少（如果受伤的叶片持续存在）或碳(C)储量减少，以及功能生长季节减少（如果新出现的叶片被杀死，并触发第二次叶片冲洗）。
实地研究证实，春季气温升高，温度与较早的芽裂有关，对气候变暖的最大反应发生在冬末和早春，糖枫是地区森林中第一个打破芽的树种，因此它特别容易受到春季霜冻的伤害。
2.历史糖枫FSI的空间建模
为了了解在地块层面上建立的关系可能如何在整个州内发挥作用，我们将FSI气候模型应用于景观尺度上的年度气候指标，对这些空间连续（4km）的FSI估计数的分析表明，气候对FSI的影响在空间和时间上都变化很大。
FSI逐年变化，在32年的气候记录中，其症状有轻微但不显著的下降趋势，最健康（低FSI）模型的历史年份发生在1997年，平均FSI为−0.62，预测胁迫（高FSI）最高的年发生在1988年，平均FSI值+为0.39。
这与NAMP地块网络收集的现场健康指标相一致，该指标显示1997年有记录的最低枯梢百分比（平均枯梢= 6.6%）和冠层透明度（平均透明度= 13%）。类似地，1988年和2006年，两个全州最高的模型FSI年，有最高的报告百分比（平均枯梢病> 9.4%）和前三个最高的冠层透明度年中的两个年（平均透明度> 21%）。
所有年份的时间变异性（年平均标准差= 0.24）几乎是年内空间变异性（年平均标准差= 0.09）的3倍，表明虽然空间格局明显，但时间变异性是FSI差异的主要驱动因素。
历史模拟FSI的空间模式很明显，但在一年之间有所不同，很少有规律发生的特征，这表明了有利或不利的气候条件在历史数据集中的位置并不一致，这对于解释基于历史气候的FSI手段和未来预测具有重要意义。
虽然这五个气候指标和FSI之间的经验关系很强，但这些气候指标在空间上的变化很可能随着时间的变化而高度变化，因此，任何空间预测的气候指标都应该被视为对整个景观的典型气候条件的估计，预计气候条件每年都可能会有很大的变化。
为了确定整个州内气候条件通常对糖枫有利或不利的位置，我们将NAMP地块派导出的FSI气候模型应用于景观尺度上的历史气候度量“正常”，由此得到的地图显示，在历史记录中，佛蒙特州最东北的地区（当地称为东北王国）通常受气候影响最不利，而东南部地区在预测的气候正常值下受影响最有利。
3.未来气候的影响
为了估计气候条件变化对未来糖枫FSI的影响，最终的气候驱动的FSI倍图水平模型与5个相关气候指标的未来气候景观预测（13公里）结合使用，预测的FSI值相对于1981-2010年的历史平均值显示出显著性差异，在高排放和低排放情景下，气候驱动的糖枫胁迫的严重程度均有所增加，这在未来的所有时期都是如此。
在A2高排放情景下，预计的压力更为严重，足以使A2情景下在2041-2070年期间的FSI增幅与B1低排放情景下的2070-2099年期间相当，这些FSI值的预测差异远远超过了模型的不确定性。
考虑到FSI是一个基于种群分布的值，平均值的变化允许我们量化整个州的糖枫的比例，可以预期经历中度（FSI > 0.5）到严重（FSI > 1.5）气候驱动的压力，在低排放情景下，从历史（−0.125）到预计的2021-2050（0.107）平均值的转变表明，全州的糖枫在35%的时间内可能经历中度到严重的冠条件减少。
到2071年，不断变化的气候条件预计将使另外20%的糖枫人口变成中度到重度的压力，在高排放情景下，到2051年（提前20年）达到糖枫的比例，预计到2071年，超过84%的人口将处于中度至重度气候驱动压力中。
两种排放情景对未来的估计差异很大，在高排放情况下，30%的糖枫可能会受到气候变化的影响，设想表明，糖枫对气候变化的预测响应有相当大的差异性，这取决于气候变化的严重程度。
虽然我们在空间上解决未来气候特征的能力有限，但我们的研究结果表明，气候变化对糖枫树条件的影响在整个景观中是不同的，为了最大限度地提高这一关键资源的可持续性，我们建议土地管理者采取措施保护和保护糖枫林，特别是那些预计面临气候驱动压力有限的地区的糖枫林。
«——【·结论·】——»
结果表明，有多个特定的气候指标在历史上影响了整个佛蒙特州的糖枫树健康，在野外，这种气候驱动的冠层条件的变异超过了落叶和其他急性干扰事件引入的变异，这表明气候条件虽然很少包括在糖枫衰退研究中，但在调节物种健康方面可能与传统研究的应力因素同等重要，气候和其他因素也可能相互作用（作为诱发或刺激因素），导致或持续衰退。
重要的气候驱动因素包括生长季节的极端最低温度，以及在最热和最冷的月份出现极端温暖天气的频率，这些变量的性质表明，在评估糖枫对气候变化的反应时，除了传统的汇总气候指标外，还包括更微妙和空间上明确的气候特征是很重要的。
研究结果表明，气候变化对糖枫树条件的影响在整个景观中是不同的，为了最大限度地提高这一关键资源的可持续性，我们建议土地管理者采取措施保护和保护糖枫林，特别是那些预计面临气候驱动压力有限的地区的糖枫林。
«——【·参考文献·】——»
昆克尔，《美国东北部的气候状况》，多布森出版社，2013年。
吉鲁，《北美的历史气候变化和影响》，施普林格出版社，2009年。
圣克莱尔，《温带森林中营养限制和气候因素之间的关键相互作用》，2008年。
沙伯格，《钙和铝营养与佛蒙特州糖枫树的生长和健康之间的关系》，2006年。
