ITreeForeCast：集成树木生长与森林碳储模拟的一体化建模平台

针对森林生长模拟(FGS)与碳储模型分离导致的预测偏差问题，研究人员开发了ITreeForeCast集成平台，首次实现个体树水平(ITS)的生长-碳储协同模拟。该Python工具整合竞争机制、管理策略与木材产品预测，为可持续林业与碳市场提供高精度决策支持。

　　

论文解读

在全球气候危机背景下，森林作为关键碳汇的功能日益凸显。然而现有研究存在两大瓶颈：一是森林生长模拟器(FGS)与碳储模型长期割裂运行，导致预测结果缺乏一致性；二是主流模型如FVS（Forest Vegetation Simulator）和3-PG多聚焦林分或景观尺度，难以捕捉个体树(ITS)的异质性。这种割裂使得管理策略对碳 sequestration（碳封存）的影响评估存在偏差，制约了碳市场交易与可持续林业发展。

美国能源部下属Battelle Energy Alliance的研究团队开发了ITreeForeCast——首个将个体树生长与碳储动态耦合的Python建模平台。该工具通过整合Forest Inventory and Analysis（FIA）数据库、竞争算法和木材产品模块，实现了管理策略-生长-碳储的闭环模拟。研究以美国爱达荷州Kaniksu国家森林为试验区，验证了模型在复杂山地生态系统中的适用性。

关键技术包括：1) 基于FIA数据的参数化个体树生长模型；2) 生物量回归方程B = a·V + b（B为生物量，V为材积）；3) 融合LiDAR与卫星遥感的空间验证；4) 竞争指数量化资源争夺效应。

研究结果
Study area
模型测试区Selkirk山脉属M333生态省，冬季严寒。选择该区域验证模型在极端气候下的鲁棒性。

Results
模拟显示：1) 竞争压力使碳存储效率差异达18%；2) 疏伐策略可提升单位面积碳汇量23%；3) 木材产品类型分布与树龄呈非线性相关。

Conclusion
ITreeForeCast突破了传统FGS与碳模型的空间尺度壁垒，其模块化设计支持扩展至其他生态区。研究为《巴黎协定》下的森林碳信用核算提供了微观尺度工具，同时揭示了竞争机制对碳-木材协同优化的关键影响。

该研究的创新性体现在三方面：首先，首次实现个体树水平的碳-生长全链路模拟；其次，引入经济维度量化木材产品收益；最后，开源架构促进全球林业模型的标准化发展。这项工作为应对"碳核算鸿沟"提供了方法论突破，对实现联合国可持续发展目标(SDGs)中的气候行动目标具有实践意义。