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学者姓名：郭福涛
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Clean All
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Nitrogen (N) is a limiting element in terrestrial ecosystems, and soil microorganisms play a crucial role in N nutrient cycling. Forest fires, as significant drivers of global change, release large amounts of smoke pollutants that deposit nitrogen-containing compounds, such as nitrate (NO3-N) and ammonium (NH4-N), into the soil. These compounds enhance the availability of bioavailable N, influencing the geochemical cycling of N in forest ecosystems. However, our understanding of how forest fire smoke deposition alters soil microorganisms and influences soil N transformation processes remains limited. To address this, we employed metagenomic techniques to analyze differences in microbial communities and N transformation functional genes in the rhizosphere soil of Cunninghamia lanceolata (Lamb.) Hook under varying concentrations of smoke deposition. Our results indicated that, low-concentration smoke deposition significantly (P < 0.05) increased N concentration and N transformation enzyme activity in the rhizosphere soil compared to the control group. After 7 days of low concentration smoke deposition, the net ammonification rate and net nitrification rate were 2.51 and 3.02 times higher, respectively, than in the control. The abundance of functional genes related to soil N loss mediated by microorganisms, such as those involved in nitrification and denitrification processes, increased while functional genes associated with N fixation and transport exhibited less pronounced positive effects. This suggests that N input from forest fires may not persist in soil over time, as evidenced by decreased soil N concentration. Furthermore, Partial Least Squares-Path Modelling analysis demonstrated that soil N conversion enzyme activity had a significant positive effect on N functional microorganisms under low-concentration forest fire smoke deposition. Overall, these findings highlight that smoke deposition affects soil N transformation by altering soil enzyme activity, N content, and microbial communities, and lower smoke concentration appears to have a more beneficial impact on soil N transformation processes.
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Metagenomics Metagenomics Microbial composition Microbial composition Nitrogen dynamics Nitrogen dynamics Nitrogen functional gene Nitrogen functional gene Soil enzyme activities Soil enzyme activities
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| GB/T 7714 | Huang, Ziyan , Zhan, Xiaoyu , Tigabu, Mulualem et al. Rhizosphere soil microbial communities and nitrogen transformation response to forest fire smoke [J]. | APPLIED SOIL ECOLOGY , 2025 , 208 . |
| MLA | Huang, Ziyan et al. "Rhizosphere soil microbial communities and nitrogen transformation response to forest fire smoke" . | APPLIED SOIL ECOLOGY 208 (2025) . |
| APA | Huang, Ziyan , Zhan, Xiaoyu , Tigabu, Mulualem , He, Yan , Li, Zhehan , Wang, Guangyu et al. Rhizosphere soil microbial communities and nitrogen transformation response to forest fire smoke . | APPLIED SOIL ECOLOGY , 2025 , 208 . |
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Abstract ：
森林火灾释放的含复杂有机污染物的烟气经大气扩散后，可改变周边植物的生理代谢过程。现有研究虽已证实林火排放物对生物源挥发性有机化合物（BVOCs）的影响，但其动态调控机制仍待阐明。该研究通过模拟3种烟气浓度[空白组（未通烟）、低浓度组（50 g凋落物燃烧通烟）和高浓度组（150 g凋落物燃烧通烟）]对杉木幼苗进行胁迫处理，基于挥发物捕集与分析技术（动态顶空采样结合GC-MS分析）监测烟气和烷烃化学组成及释放速率，并构建结构方程模型（SEM），解析烟气成分与烷烃释放的关联路径。结果表明：（1）杉木凋落物燃烧释放的烷烃以异丁烷（22.7%）、正丁烷（20.6%）及异戊烷（16.4%）为主。（2）杉木释放的BVOCs以正辛烷（18.4%）、异戊烷（16.2%）及2-甲基戊烷（14.4%）为主。（3）烟气胁迫在第7天显著（P<0.001）提升烷烃释放速率（低浓度组提升148.2%，高浓度组提升105.1%），并且烟气胁迫具有明显时效性，短期（1～7 d）烷烃的释放速率大幅上升115.9%，中期（7～30 d）释放速率急剧下降89.8%，长期（30～90 d）释放速率趋于稳定。（4）SEM分析显示，烟气中PM2.5对2-甲基戊烷和3-甲基戊烷的释放呈显著正向调控（P<0.001）,CO对正辛烷的释放产生显著正向效应（P<0.01）；而CO
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杉木 杉木 森林火灾 森林火灾 烟气 烟气 烷烃 烷烃 生物源挥发性有机化合物(BVOCs) 生物源挥发性有机化合物(BVOCs)
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| GB/T 7714 | 李哲瀚 , 陈佳宇 , Mark Bayo Turay et al. 林火烟气对杉木源挥发性有机物释放的影响 [J]. | 环境科学研究 , 2025 , 38 (08) : 1753-1762 . |
| MLA | 李哲瀚 et al. "林火烟气对杉木源挥发性有机物释放的影响" . | 环境科学研究 38 . 08 (2025) : 1753-1762 . |
| APA | 李哲瀚 , 陈佳宇 , Mark Bayo Turay , 赵平欣 , 黄紫颜 , 郭福涛 . 林火烟气对杉木源挥发性有机物释放的影响 . | 环境科学研究 , 2025 , 38 (08) , 1753-1762 . |
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Abstract ：
[目的 ]探究林火产生的大量烟气颗粒物沉降对火场以外森林凋落物-土壤系统的重要影响。[方法 ]本研究以福建典型乔木树种杉木为研究对象，模拟不同强度火灾产生的烟气颗粒物经湿沉降回到生态系统的过程，对可燃物、烟水、凋落物、土壤中锌（Zn）、铁（Fe）、锰（Mn）、铜（Cu）、钾（K）、钙（Ca）、钠（Na）、镁（Mg）、铝（Al）9种金属元素浓度和凋落物、土壤中硝酸还原酶（NR）、亚硝酸还原酶（NIR）、过氧化氢酶（CAT）、过氧化物酶（POD）4种生物酶活性进行分析测定。[结果 ]林火烟气湿沉降后7 d金属元素有3.11%～3.39%至凋落物，5.64%～6.98%到土壤中。沉降后1 a，时间对金属元素浓度和生物酶活性均有显著影响。烟气浓度对凋落物中Fe、K、Na、Al、土壤中Fe、Mn、Cu、K、Ca、Na、Al影响显著；烟气浓度+时间对凋落物中Zn、Fe、Cu、K、Ca、Na、Mg、Al和土壤中Zn、Fe、Mn、Cu、K、Ca、Na影响显著。凋落物中酶活受烟气、烟气+时间浓度影响显著；土壤中NR、CAT受烟气浓度影响显著，NR、CAT、POD活性的变化受烟气浓度+时间影响显著。凋落物层生物酶活性与金属元素浓度主要表现为正相关，土壤层则主要表现为负相关。[结论 ]火灾强度对烟气中金属元素在不同环节的分配比例影响较小，金属元素含量和生物酶活性受烟气浓度、时间及其交互作用调控，于长期而言，烟气沉降带来的少量金属元素输入会促进NR、NIR、CAT、POD4种酶活性增加，过量则抑制酶活。
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林火 林火 沉降 沉降 生物酶活 生物酶活 金属元素 金属元素 颗粒物 颗粒物
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| GB/T 7714 | 赵平欣 , 马远帆 , 林海川 et al. 林火烟气湿沉降对森林凋落物和土壤中金属元素及生物酶活性的影响 [J]. | 林业科学研究 , 2025 , 38 (03) : 12-20 . |
| MLA | 赵平欣 et al. "林火烟气湿沉降对森林凋落物和土壤中金属元素及生物酶活性的影响" . | 林业科学研究 38 . 03 (2025) : 12-20 . |
| APA | 赵平欣 , 马远帆 , 林海川 , 詹笑宇 , 黄紫颜 , 郭福涛 . 林火烟气湿沉降对森林凋落物和土壤中金属元素及生物酶活性的影响 . | 林业科学研究 , 2025 , 38 (03) , 12-20 . |
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Abstract ：
林火作为全球变化背景下重要的生态干扰因子，不仅影响森林生态系统结构与功能，还对区域气候、碳循环及人类活动构成威胁。因此，科学准确地预测林火发生概率并识别其主导影响因子，对于预防和减缓其危害至关重要。以黑龙江省为研究区，基于2006—2020年火点数据，结合气象、地形、植被、人为活动和社会基础设施五类共15个影响因子，分别构建全局梯度提升机模型（Gradient Boosting Machine, GBM）与地理加权梯度提升机模型（Geographically Weighted GBM, GWGBM），以探讨不同模型在林火发生概率预测中的表现差异，并识别主要驱动因素及其空间异质性特征。结果显示，相较于GBM模型，GWGBM模型在捕捉林火发生的空间异质性与因子间非线性关系方面具有更强能力，其测试集准确率提高25%。同时，结果表明黑龙江省林火受多因素综合作用影响，其中气候条件与植被因素为主要林火驱动因子。模型预测的火险概率空间分布与历史林火热点区域高度吻合，具备良好的现实指导价值。本研究验证了将地理加权思想引入梯度提升建模的可行性与有效性，为林火空间概率建模提供了新路径。在实际应用中，GWGBM模型可用于辅助制定分区域、分等级的林火防控策略。未来研究可进一步引入时间维度，构建时空加权模型，探索气候变化背景下林火风险的动态演变过程，并考虑不同空间尺度下模型精度的敏感性分析，以实现更加全面和精细的林火管理与决策支持。
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地理加权梯度提升机 地理加权梯度提升机 林火预测 林火预测 梯度提升机 梯度提升机 黑龙江 黑龙江
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| GB/T 7714 | 倪荣雨 , 李春辉 , 欧阳逸云 et al. 地理加权梯度提升机模型在黑龙江省林火预测中的应用 [J]. | 生态学报 , 2025 , (22) . |
| MLA | 倪荣雨 et al. "地理加权梯度提升机模型在黑龙江省林火预测中的应用" . | 生态学报 22 (2025) . |
| APA | 倪荣雨 , 李春辉 , 欧阳逸云 , 王文龙 , 张金文 , 郭福涛 et al. 地理加权梯度提升机模型在黑龙江省林火预测中的应用 . | 生态学报 , 2025 , (22) . |
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Abstract ：
Global forest fires frequently occur and have significant impacts on ecosystems carbon fluxes. Biomass combustion produces a large amount of smoke and carbon emissions, which combine with atmospheric water vapor and droplets to create wet deposition of smoke into the ecosystem. The carbon cycle process between roots and soil serves as a vital link between plants and soil. However, it remains largely unexplored how the smoke deposition from forest fires affects the carbon reaction processes between roots and soil. Thus, this study simulated different concentrations of smoke deposition by applying wildfire smoke to the plant rhizosphere to investigate how plant roots and rhizosphere soil respond to "exogenous" smoke deposition under varying smoke concentration treatments. Our results indicate that smoke deposition reduced the abundance of functional genes related to microbial carbon fixation pathways in the rhizosphere soil while increasing the abundance of genes related to carbon degradation pathways. High-concentration smoke deposition led to a downregulation of root carbon reaction genes and root exudate over time. Structural equation modeling (SEM) further revealed that smoke deposition indirectly regulated root carbon reaction processes by influencing the carbon reaction process in the rhizosphere soil. Overall, our study provides useful insights and scientific evidence for understanding the impact of forest fire on the carbon cycle in forest ecosystems.
Keyword ：
Carbon reaction Carbon reaction Plant-soil interaction Plant-soil interaction Rhizosphere soil Rhizosphere soil Smoke deposition Smoke deposition Wildfire Wildfire
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| GB/T 7714 | Zhan, Xiaoyu , Huang, Ziyan , Tigabu, Mulualem et al. Rhizosphere carbon reaction in response to wildfire smoke deposition [J]. | BIOLOGY AND FERTILITY OF SOILS , 2025 , 61 (7) : 1197-1213 . |
| MLA | Zhan, Xiaoyu et al. "Rhizosphere carbon reaction in response to wildfire smoke deposition" . | BIOLOGY AND FERTILITY OF SOILS 61 . 7 (2025) : 1197-1213 . |
| APA | Zhan, Xiaoyu , Huang, Ziyan , Tigabu, Mulualem , Chen, Jiayu , Li, Zhehan , Wang, Guangyu et al. Rhizosphere carbon reaction in response to wildfire smoke deposition . | BIOLOGY AND FERTILITY OF SOILS , 2025 , 61 (7) , 1197-1213 . |
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Abstract ：
The increasing frequency of extreme weather events raises the likelihood of forest wildfires. Therefore, establishing an effective fire prediction model is vital for protecting human life and property, and the environment. This study aims to build a prediction model to understand the spatial characteristics and piecewise effects of forest fire drivers. Using monthly grid data from 2006 to 2020, a modeling study analyzed fire occurrences during the September to April fire season in Fujian Province, China. We compared the fitting performance of the logistic regression model (LRM), the generalized additive logistic model (GALM), and the spatial generalized additive logistic model (SGALM). The results indicate that SGALMs had the best fitting results and the highest prediction accuracy. Meteorological factors significantly impacted forest fires in Fujian Province. Areas with high fire incidence were mainly concentrated in the northwest and southeast. SGALMs improved the fitting effect of fire prediction models by considering spatial effects and the flexible fitting ability of nonlinear interpretation. This model provides piecewise interpretations of forest wildfire occurrences, which can be valuable for relevant departments and will assist forest managers in refining prevention measures based on temporal and spatial differences.
Keyword ：
Forest fire prediction Forest fire prediction Logistic regression Logistic regression Piecewise effects Piecewise effects Spatial generalized additive model Spatial generalized additive model Spline functions Spline functions
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| GB/T 7714 | Li, Chunhui , Su, Zhangwen , Ni, Rongyu et al. Integrated spatial generalized additive modeling for forest fire prediction: a case study in Fujian Province, China [J]. | JOURNAL OF FORESTRY RESEARCH , 2025 , 36 (1) . |
| MLA | Li, Chunhui et al. "Integrated spatial generalized additive modeling for forest fire prediction: a case study in Fujian Province, China" . | JOURNAL OF FORESTRY RESEARCH 36 . 1 (2025) . |
| APA | Li, Chunhui , Su, Zhangwen , Ni, Rongyu , Wang, Guangyu , Ouyang, Yiyun , Zeng, Aicong et al. Integrated spatial generalized additive modeling for forest fire prediction: a case study in Fujian Province, China . | JOURNAL OF FORESTRY RESEARCH , 2025 , 36 (1) . |
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Abstract ：
森林火灾对人类生命、森林环境和生物多样性等造成严重威胁，小尺度区域的森林火灾风险制图对于林火管理至关重要。本研究将双变量统计(证据权重WOE,统计指数SI)与多准则决策分析(层次分析法AHP,网络层次分析法ANP)结合构建新的WOE-ANP和SI-ANP综合模型，分析贵州省望谟县的森林火险等级区划。结果表明：望谟县南部大部分地区、西部和北部的部分地区极易发生森林火灾，4级及以上火险等级区域占比达39.2%,该县火险情况较为严峻。综合模型有效提高了单一双变量统计模型的预测能力，相比于AHP,ANP在林火风险因子权重评估上更可靠。WOE-ANP和SI-ANP综合模型评估的森林火险具有较高的准确性(84.3%和83.8%),可为林火管理提供更可靠的决策支持和参考依据。
Keyword ：
双变量统计 双变量统计 基于GIS的多准则决策分析 基于GIS的多准则决策分析 森林火灾风险制图 森林火灾风险制图 综合模型 综合模型 网络层次分析法 网络层次分析法
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| GB/T 7714 | 欧阳逸云 , 李春辉 , 倪荣雨 et al. 基于双变量统计和多准则决策分析的小尺度森林火险区划 [J]. | 应用生态学报 , 2025 , 36 (01) : 187-196 . |
| MLA | 欧阳逸云 et al. "基于双变量统计和多准则决策分析的小尺度森林火险区划" . | 应用生态学报 36 . 01 (2025) : 187-196 . |
| APA | 欧阳逸云 , 李春辉 , 倪荣雨 , 赵平欣 , 曾爱聪 , 郭福涛 . 基于双变量统计和多准则决策分析的小尺度森林火险区划 . | 应用生态学报 , 2025 , 36 (01) , 187-196 . |
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Abstract ：
【目的】极限梯度提升树（XGBoost）与轻量级梯度提升机（LightGBM）模型在梯度提升决策树框架下各具优势，系统对比两者在土壤异养呼吸估算中的性能差异，有助于深入挖掘梯度提升机在生态系统碳通量预测中的潜力，并推动该类模型在大尺度碳循环模拟中的优化应用。【方法】基于全球土壤呼吸数据库（SRDB），构建了中国陆地生态系统的土壤异养呼吸及环境因子数据库，利用XGBoost和LightGBM 2种梯度提升机模型对2000—2023年中国陆地生态系统土壤异养呼吸进行估算与对比分析，并进一步探讨中国陆地生态系统土壤异养呼吸的空间分布趋势及其主要影响因素。【结果】（1）2个模型均展现出较高的预测精度（测试集决定系数均为0.91）,XGBoost模型在训练集上表现出较强的拟合能力，LightGBM模型则在测试集上能够更好地控制误差。（2）在2000—2023年，XGBoost与LightGBM模型估算的中国陆地生态系统土壤异养呼吸年平均值分别为299.57和294.60 g·m
Keyword ：
土壤异养呼吸估算 土壤异养呼吸估算 极限梯度提升树(XGBoost)模型 极限梯度提升树(XGBoost)模型 轻量级梯度提升机(LightGBM)模型 轻量级梯度提升机(LightGBM)模型 陆地生态系统 陆地生态系统
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| GB/T 7714 | 张金文 , 王文龙 , 倪荣雨 et al. 基于梯度提升机的中国陆地生态系统土壤异养呼吸预测 [J]. | 浙江农林大学学报 , 2025 , 42 (04) : 774-783 . |
| MLA | 张金文 et al. "基于梯度提升机的中国陆地生态系统土壤异养呼吸预测" . | 浙江农林大学学报 42 . 04 (2025) : 774-783 . |
| APA | 张金文 , 王文龙 , 倪荣雨 , 张彬梅 , 曾爱聪 , 郭福涛 et al. 基于梯度提升机的中国陆地生态系统土壤异养呼吸预测 . | 浙江农林大学学报 , 2025 , 42 (04) , 774-783 . |
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Abstract ：
【目的】揭示林火烟气沉降背景下土壤理化性质对杉木挥发性有机物释放特征的影响，探讨火后土壤-植物-大气之间的相互作用，为火后生态修复与大气环境评估提供科学依据。【方法】选择福建省三明市尤溪县国有林场的杉木幼苗作为研究对象，设置烟气空白组、低浓度组和高浓度组，分别燃烧0、50和150 g可燃物进行烟气处理。在密闭烟气处理后的第7、30和90天，利用预浓缩系统和气相色谱-质谱联用仪测定植物挥发物的化学组成及释放速率，连续监测土壤理化性质变化，并运用结构方程模型（SEM）分析林火烟气浓度、杉木挥发性有机物释放速率、土壤理化性质间的潜在关联。【结果】1）林火烟气处理后的第7天烟气浓度对10～20 cm土层氮含量和10～20 cm土层pH值有显著正效应，第30天时对10～20 cm土层氮含量有显著负效应，而对10～20 cm土层pH值有显著正效应。第90天时对10～20 cm土层pH有显著负效应。随烟气处理后时间的推移，除0～20 cm土层中磷含量和0～10 cm土层的低浓度组中碳含量在第30天下降并于90天回升外，0～20 cm土层中氮含量、pH值、电导率和10～20 cm土层碳含量均呈下降趋势。2）杉木释放出8种重要的烯烃，包括1-丁烯、 1-己烯、反式-2-丁烯、顺式-2-丁烯、1-戊烯、异戊二烯、反式-2-戊烯和顺式-2-戊烯，其中异戊二烯、1-己烯、1-戊烯和1-丁烯的释放速率最高，处理后30天时各杉木挥发性有机物释放速率显现差异，90天时趋于一致。烟气处理后30天时烟气浓度与异戊二烯的释放速率有显著负相关（P<0.01）。处理后90天时反式-2-丁烯的释放速率相较空白组显著下降（P<0.01）。在低浓度处理组中，处理后第7天时显著提高了1-丁烯的释放速率（P<0.01）。3）林火烟气改变了土壤的理化性质，土壤氮、磷元素含量、pH值与杉木挥发性有机物的释放存在一定联系，10～20 cm土层氮含量对异戊二烯的释放有直接的显著正效应（P<0.001）,0～10 cm土层磷含量对异戊二烯的释放速率有直接的显著负效应（P<0.01）,10～20 cm土层pH值对异戊二烯的释放速率有直接的极显著负效应（P<0.001）。【结论】在林火烟气沉降背景下，土壤理化性质（尤其是土壤氮含量、磷含量、pH值）的动态变化对杉木的异戊二烯等挥发性有机物的排放具有显著调控作用。这些发现丰富了林火发生后土壤-植物-大气环境的理论，也可为火后生态...
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土壤理化性质 土壤理化性质 挥发性有机物 挥发性有机物 杉木 杉木 林火烟气 林火烟气 结构方程模型 结构方程模型
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| GB/T 7714 | 陈佳宇 , 李哲瀚 , 赵平欣 et al. 林火烟气沉降背景下土壤理化性质对杉木挥发性有机物排放特征的影响 [J]. | 林业科学 , 2025 , 61 (06) : 85-98 . |
| MLA | 陈佳宇 et al. "林火烟气沉降背景下土壤理化性质对杉木挥发性有机物排放特征的影响" . | 林业科学 61 . 06 (2025) : 85-98 . |
| APA | 陈佳宇 , 李哲瀚 , 赵平欣 , 詹笑宇 , 马远帆 , 郭福涛 . 林火烟气沉降背景下土壤理化性质对杉木挥发性有机物排放特征的影响 . | 林业科学 , 2025 , 61 (06) , 85-98 . |
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Abstract ：
林火对森林生态系统有着重大影响，造成了广泛的生态破坏和重大的经济损失，因此建立准确可靠的预测模型对森林火灾防控至关重要。研究旨在对比分析Logistic回归模型和空间广义加性模型在林火发生预测和火险等级划分方面的应用效果，为森林火灾防控提供更科学的模型依据。选取2006—2020年的黑龙江省林火数据，结合气象、地形、植被等多种影响因素，对Logistic回归模型和四种不同基函数的空间广义加性模型进行评估。结果显示：相较于传统Logistic回归模型，由高斯过程平滑样条基(GP),三次样条基(CR),薄板回归样条基(TP),自适应样条基(AD)拟合的空间广义加性模型均展现出更优异的拟合效果和预测能力。其中，AD拟合的空间广义加性模型效果最佳，其测试集准确率提高4.2%,AUC值提升0.053。模型预测显示，黑龙江省的高火险区主要分布在西北和中南地区，与该省实际的防火布局高度吻合。研究表明，空间信息在森林火灾发生预测中具有显著作用。同时，基于自适应样条基的空间广义加性模型能够对自变量进行分段线性解释，为黑龙江省制定精准的火灾预防措施、优化消防资源配置提供了更具针对性的理论参考和决策支持。
Keyword ：
Logistic回归模型 Logistic回归模型 分段效应 分段效应 平滑样条函数 平滑样条函数 林火预测模型 林火预测模型 空间广义加性模型 空间广义加性模型
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| GB/T 7714 | 李春辉 , 欧阳逸云 , 何燕 et al. 基于空间广义加性模型的黑龙江省林火发生预测 [J]. | 生态学报 , 2025 , 45 (08) : 3957-3968 . |
| MLA | 李春辉 et al. "基于空间广义加性模型的黑龙江省林火发生预测" . | 生态学报 45 . 08 (2025) : 3957-3968 . |
| APA | 李春辉 , 欧阳逸云 , 何燕 , 倪荣雨 , 曾爱聪 , 苏漳文 et al. 基于空间广义加性模型的黑龙江省林火发生预测 . | 生态学报 , 2025 , 45 (08) , 3957-3968 . |
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