间伐强度和树种组成如何影响气候智能型林业？——来自中欧长期实验样地的证据

本研究针对气候变化下森林管理如何平衡减缓、适应和社会经济功能这一核心问题，通过构建气候智能型林业综合指数(ICSF)，系统分析了德国巴伐利亚长期实验样地数据。研究发现混交林和阔叶林在适应能力方面表现优于针叶纯林，较强间伐强度通过提升结构多样性显著增强森林智能水平。该研究为气候智能型林业的量化评估和适应性管理策略提供了重要科学依据。

　　

随着全球气候变化加剧，森林生态系统面临着日益严峻的挑战。干旱、野火、病虫害爆发等极端气候事件频发，严重威胁着森林的稳定性和生态功能。在这一背景下，气候智能型林业（Climate-Smart Forestry, CSF）作为一种新兴的森林管理理念应运而生，其核心目标是统筹实现三大功能：增强森林适应能力（Adaptation）、通过碳固存减缓气候变化（Mitigation），以及维持社会经济利益（Socio-economic dimension）。然而，在实际管理中，这三个目标往往存在权衡关系，例如碳储存、生物多样性与社会经济效益之间的冲突。因此，开发实用的、基于指标的评估工具，量化不同管理措施对CSF三大支柱的影响，对于指导区域差异化、协同优化的森林管理实践至关重要。

长期以来，关于CSF的研究多集中于国家尺度，缺乏对林分水平长期动态的精细评估。为了解决这一知识空白，发表在《Journal of Environmental Management》上的这项研究，创新性地将一套综合气候智能指数（I_CSF）应用于德国巴伐利亚州的长期实验样地，首次在长达数十年的时间跨度内，定量评估了树种组成和间伐强度对CSF三大支柱的影响。

为了开展这项研究，研究人员主要依赖于几个关键的技术方法。首先是长期实验样地的监测数据，这些样地包括欧洲山毛榉（Fagus sylvatica）纯林、挪威云杉（Picea abies）纯林以及云杉-山毛榉混交林，并实施了不同强度（轻度、中度、重度）的间伐处理。其次是构建气候智能型林业综合指数（I_CSF）的方法，该方法采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP），筛选、标准化并加权聚合了9个结构与功能指标（如立木蓄积量、碳储量、森林损害、细长系数等），最终合成反映减缓、适应和社会经济维度的综合指数。在数据分析方面，研究运用了广义加性模型（Generalized Additive Models, GAMs）来分析智能值随时间变化的动态趋势，并采用线性混合模型（Linear Mixed Models, LMMs）来评估各指标对CSF三大准则的具体影响，同时利用随机森林（Random Forest）模型确定各指标的重要性。

3.1. 不同林分类型和处理下的智能值

分析结果表明，在无人为干预条件下，混交林的整体气候智能指数（I_CSF）显著高于云杉纯林。其中，适应维度是导致混交林智能值较高的关键因素，混交林和山毛榉纯林在适应能力上均优于云杉纯林。这凸显了树种多样性在提升森林抵御气候变化能力方面的优势。

3.2. 不同处理间的智能值及其随时间变化的影响

间伐强度对森林智能水平有显著影响，但这种影响因树种而异。在山毛榉林中，轻度间伐对整体智能指数有积极影响，尤其是在社会经济维度；而中度和重度间伐则显著增强了适应能力。在云杉林中，轻度间伐下的智能值在1990-2000年间因干旱事件曾出现下降，之后才逐渐恢复；而中度和重度间伐则呈现出随时间近乎线性增长的趋势，表明较强的间伐有助于云杉林在干扰后的恢复。广义加性模型（GAMs）清晰地揭示了不同间伐强度下智能指数演变的非线性轨迹。

3.3. 森林结构指标对气候智能性的影响

通过线性混合模型（LMMs）和随机森林模型相结合的分析，研究识别出对CSF三大支柱最具影响力的关键指标。立木蓄积量（Growing Stock, GS）是减缓维度的最重要驱动因子；森林损害（Forest Damage, FD）对适应维度有最强的负面影响；细长系数（Slenderness Coefficient, SLC）则对社会经济维度影响最大。值得注意的是，森林损害、增伐比（Increment and Felling, IF）和工业用材（Roundwood, RW）这三个指标对全部三个CSF支柱均有显著影响，体现了其多功能性和各支柱间的协同潜力。

该研究的结论与讨论部分强调了几个核心发现及其重要意义。首先，混交林和以山毛榉为代表的阔叶林在长期气候智能性方面表现更优，尤其是在适应能力上，这支持了在中欧地区推动森林经营从云杉主导的单一种植向结构多样、树种丰富的混交林转变的策略。其次，间伐作为一种有效的管理工具，能够调节林分结构，提升森林的适应能力和智能水平，但其效果取决于树种和间伐强度，需要因地制宜地制定策略。例如，在山毛榉林中，初期可采用轻度间伐以确保社会和适应效益，后期则可考虑更强度的间伐以促进长期智能性提升。

最关键的是，研究识别出的核心指标（如森林损害、立木蓄积量、细长系数等）为森林管理者提供了明确的监测和干预靶点。例如，维持较低的森林损害水平对于同时实现减缓、适应和社会经济目标至关重要。此外，工业用材生产被证明在多个维度发挥积极作用， linking了可持续木材供应、碳替代效应和农村经济发展。

这项研究的意义在于，它将气候智能型林业的概念从理论框架推向可量化、可操作的实践层面。所开发的I_CSF指数及其评估方法，为在不同时空尺度上监测和评估森林管理的综合效益提供了有力工具。尽管在量化社会经济维度以及跨尺度数据 harmonization 方面仍面临挑战，但该研究通过长期实验样地的实证分析，为应对气候变化的适应性森林管理提供了宝贵的科学证据和实践指南。未来，随着该方法的数字化实现以及与人工智能、遥感等技术的更深度结合，有望为森林管理者提供更实时、精准的决策支持，从而更好地协调森林实践与气候及可持续发展目标。