融合遥感与立地数据的森林恢复多准则决策：中欧地区气候适应型森林优先修复策略

《Trees, Forests and People》：Integrating Remote Sensing and Site-specific Data in Forest Planning: A Multicriteria Approach to Prioritize Forest Restoration in Central Europe

本研究针对中欧森林因干旱和风暴导致的严重干扰问题，通过多准则决策分析（MCDA）方法整合遥感数据、气候预测和立地特性，评估了森林抗旱风险、林分物种多样性和景观稀有性指标。研究发现德国Lüchow-Dannenberg地区18.5%的森林急需修复，欧洲水青冈和挪威云杉干旱风险最高，而松树和栎类风险较低。该研究为决策者提供了跨所有权边界的气候适应性森林恢复框架，对提升森林生态系统韧性和可持续性具有重要实践意义。

　　

近年来，中欧地区森林正面临日益严重的气候变化威胁。频繁的干旱和风暴事件导致大范围森林退化，林分结构和功能受损，生物多样性下降。传统森林管理策略难以应对跨所有权边界的大尺度生态问题，且缺乏基于多源数据融合的优先修复区域识别方法。在这一背景下，研究人员试图通过整合遥感技术与立地特异性数据，开发一套科学且可操作的森林恢复优先级评估框架。

本研究以德国下萨克森州的Lüchow-Dannenberg县为研究区（森林覆盖率38%，约47,000公顷），利用多准则决策分析（Multi-Criteria Decision Analysis, MCDA）方法，结合遥感观测、气候预测模型与地面调查数据，构建了一个包含干旱胁迫风险、林分水平多样性、景观水平稀有性三大指标的评价体系。该研究旨在突破传统以所有权边界为限的管理模式，实现景观尺度上的科学修复 prioritization。

研究团队主要采用了以下关键技术方法：一是基于Sentinel-2遥感数据的树种分类与多样性计算，空间分辨率达10米；二是利用机载激光扫描生成的冠层高度模型（Canopy Height Model, CHM）评估林分年龄和结构；三是结合区域气候模型（如HadGEM2-WettReg18）和立地水平衡（Site Water Balance, SWB）模型预测未来干旱风险；四是运用多属性价值理论（Multi-Attribute Value Theory, MAVT）对三大指标进行标准化与加权集成，生成修复紧迫性空间图谱。

研究结果揭示出以下重要发现：

3.1. 干旱胁迫风险

挪威云杉和欧洲水青冈在未来气候情境下表现出最高的干旱胁迫风险，平均干旱评分分别为0.06和0.12，而松树和栎类评分较高（0.99和0.86），显示出较强的抗旱能力。约5,000公顷林分处于高风险状态（评分<0.5），需优先干预。

3.2. 林分水平多样性

松树纯林的平均均匀度指数最低（0.25），物种组成单一，生态韧性差；而西北部混合林区均匀度值超过0.9，多样性较高。约35,134公顷森林均匀度低于0.5，凸显出大面积单优林分存在的生态脆弱性。

3.3. 景观水平稀有性

栎类和山毛榉在松树主导景观中具有较高稀有性价值（均值分别为0.67和0.82），对γ多样性贡献显著。约29,135公顷林分的稀有性评分低于0.5，其中14,000公顷低于0.2，表明景观尺度生物多样性严重匮乏。

3.4. 多指标集成分析

通过均等权重集成三大指标，研究发现18.5%（8,689公顷）的森林具有高修复优先性（修复值<0.5）。东部地区因干旱风险高、多样性及稀有性低而成为重点修复区。冠层高度分析进一步显示，中龄林分是当前修复干预的主要对象。

3.5. 敏感性分析

权重分配显著影响修复优先级划定。仅考虑干旱风险时，仅5,000公顷被识别为优先区；而同时加权多样性与稀有性时，优先区扩大至33,600公顷，说明多指标集成可更全面捕捉生态复杂性。

研究结论强调，基于多准则决策的森林修复框架能够有效识别脆弱林分、优化资源配置，并为跨所有权协同管理提供科学依据。松树纯林改造、抗旱树种引入、景观稀有斑块保护是提升区域森林韧性的关键策略。该研究不仅推动了遥感与生态模型在森林管理中的融合应用，也为中欧地区应对气候变化提供了可扩展的实践路径。

该论文发表于《Trees, Forests and People》，为全球温带森林的适应性管理提供了重要范例。其方法论框架兼顾科学与实操性，有望成为政策制定者、林业管理者和生态修复实践者的重要工具。