全球变化下极端干旱事件频发，正日益加剧森林死亡风险，但不同树种的生理策略如何与局部微环境相互作用，从而驱动景观尺度的树木死亡格局，仍是当前全球变化生态学研究的热点。云南松（Pinus yunnanensis）与思茅松（Pinus kesiya var. langbianensis）是中国西南地区重要的造林树种。2023年极端干旱发生后，两种松树均出现明显冠层枯死现象，迫切需要结合多尺度观测手段揭示其死亡机制及空间异质性。

中国科学院西双版纳热带植物园（以下简称“版纳植物园”）树木年轮与环境演变研究组利用多光谱无人机，对20个不同冠层枯死程度的云南松和思茅松样地进行了精细调查。结合卫星遥感植被指数与多源环境数据，研究团队首次系统评估了两种松树在干旱后的冠层死亡动态、水分响应轨迹及其恢复能力，并定量解析了驱动其枯死空间格局的关键因素。

研究结果显示，两种松树的冠层枯死率呈现出高度的空间异质性。云南松枯死率介于1.05%–6.47%之间，思茅松则为0.53%–11.16%，且枯死区域主要集中分布于南坡。基于像元尺度的卫星遥感指数分析发现，2023年干旱导致云南松和思茅松样地的归一化水分指数（NDWI）大幅下降，但随后的恢复路径截然不同。其中，云南松冠层枯死样地像元的抵抗力与恢复力均显著下降，表明其已遭受近乎不可逆的损伤，相比之下，思茅松冠层枯死样地像元呈现出快速却不完全的恢复态势，揭示其仍受制于显著的干旱遗留效应。进一步解析发现，云南松的枯死格局主要受林分特征（如林龄、冠层高度）与土壤钾含量驱动，而思茅松则主要受地形条件（尤其是坡度）的限制。值得注意的是，旱季NDWI始终是预测冠层枯死热点的稳健指标，且随机森林模型预测显示，高风险枯死区多分布于树种地理分布的边缘地带。该研究通过构建“无人机—卫星—环境因子”的多尺度监测体系，显著提升了气候变化下森林枯死风险的预测精度，研究结果可为中国西南地区森林生态系统的适应性管理提供重要的科学支撑。

该研究以"Vegetation water status and topography shape drought-induced dieback of two Pinus species in Southwest China"为题，发表于国际期刊Forest Ecology and Management上。版纳植物园博士研究生高道雄为第一作者，翟德利副研究员与范泽鑫研究员为共同通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、中国科学院“西部之光”以及云南省“万人计划”项目的联合资助。

图1 云南松、思茅松死亡样点分布和无人机调查方法。

图2 基于随机森林检测预测变量对树冠枯死的贡献率（SHAP值）。