Climate-sensitive, spatially explicit multi-objective thinning for stand-structure and living-biomass-carbon trade-offs

方法

整合单木生长模型、邻域空间指标、生物量方程与蒙特卡洛优化，模拟两种气候情景。

发现

间伐强度随目标从5-12%升至44-49%，混交林结构改善效率高于人工林。

机会点

可将该多目标优化框架扩展到更多树种与区域，并耦合遥感数据实现大尺度碳-结构协同决策。

间伐能够改善林分空间结构，但会移除活体生物量碳，由此形成的权衡关系可能因林分类型和未来气候路径而异。我们开发了一个空间显式、气候敏感的多目标计算框架，该框架集成了单木生长模型、五个基于邻域的空间指标、物种特异性生物量方程以及蒙特卡洛优化。该框架应用于中国北方15个测绘样地，包括次生白桦（Betula platyphylla）林、华北落叶松（Larix principis-rupprechtii）–白桦混交林以及华北落叶松人工林。在SSP1-2.6和SSP5-8.5情景下对2025年至2030年的林分发育进行了预测，并在碳保持、平衡和结构优先三种目标下对间伐进行了优化。在各林分类型中，最优间伐强度从碳保持目标下的5.0–12.0%增至平衡目标下的32.1–41.0%以及结构优先目标下的44.2–49.3%。与落叶松人工林相比，混交林在单位活体生物量碳移除量上表现出更高的绝对空间结构改善效率。在平衡目标下，SSP5-8.5使次生白桦林和落叶松林的最优间伐强度分别降低3.9和6.0个百分点，但使混交林的最优间伐强度增加4.6个百分点。在评估的各情景中，管理目标间的变异大于气候路径间的变异，而林分组成调节了气候效应的方向。该框架为评估间伐强度和候选采伐木位置提供了空间显式、林分特异性的决策支持，同时协调了结构多样化与短期活体生物量碳保持。