森林气象环境舒适度指数(F-MECI)优化：基于天目山森林结构与人体舒适度的耦合机制研究

本研究针对城市化进程中人居环境舒适度下降问题，创新性提出森林气象环境舒适度指数(F-MECI)，通过天目山自然保护区6种森林类型的微气候参数(温度、湿度、PM2.5/PM10等)与林分结构参数(树高、冠幅等)的系统测量，揭示混合阔叶-针叶林具有最优夏季降温增湿效应，为森林康养基地建设提供量化依据。

　　

随着城市化进程加速，现代生活节奏加快导致亚健康人群激增，空气污染和热岛效应等问题日益突出。传统城市绿地往往难以满足人们对自然亲近和心理恢复的需求，而森林因其独特的微气候调节能力，正成为改善生活质量和健康福祉的重要选择。人体舒适度作为评估森林游憩价值的关键指标，直接影响着人们的生理和心理体验。然而，现有舒适度评价模型多基于城市绿地开发，缺乏对自然森林异质性环境的适应性，且较少综合考虑空气质量、光照噪声等环境因素。这些局限性促使研究者探索更精准的森林环境舒适度评价体系。

浙江农林大学研究团队在天目山国家级自然保护区开展了一项创新性研究，通过构建森林气象环境舒适度指数(Forest Meteorological Environmental Comfort Index, F-MECI)，系统评估了6种典型森林类型对人体夏季舒适度的调节作用。该研究将黄金分割法与费希纳定律相结合，首次将臭氧(O₃)、细颗粒物(PM_2.5和PM₁₀)、光照和噪声等环境参数纳入舒适度计算模型，为森林康养环境优化提供了科学依据。相关成果发表在生态学领域权威期刊《Ecological Indicators》上。

研究团队运用三项关键技术方法：首先采用自主研发的ZX-706C1微型环境测试仪进行气象环境参数连续监测（2022年7-9月每日7:00-19:00）；其次利用LiBackpack DGC50背包式激光雷达采集林分结构参数（树高TH、胸径DBH等）；最后通过改进的黄金分割算法计算实际最优体感温度(AOST)，结合费希纳定律量化环境因素对F-MECI的影响。

研究结果揭示：

1. 森林类型对F-MECI的差异性影响
   混合阔叶-针叶林(MBF)表现出最优的舒适度调节能力，其"极舒适"状态占比达56.41%，显著高于竹林(BF)的12.8%。Cohen's D效应量分析显示MBF对舒适度的改善效果最显著(7月d=2.004)。

2. 环境因子的森林调控特征
   森林使风速降低90%以上、光照强度减少85%，PM_2.5浓度排序为：对照点(C1)>竹林>MBF>常绿阔叶林(EBF)>柳杉林(CMF)>混交林(CBF)>落叶阔叶林(BDF)。

3. 降温增湿效应的时间动态
   7月13:00-16:00出现最大降温幅度8.9°C和增湿40%，MBF和CBF始终维持最佳调节效果，而竹林调节能力最弱。

4. 林分结构参数的关键作用
   多元回归显示冠幅宽度(CDW)和植被覆盖比(CPR)对F-MECI影响最大(p<0.05)，舒适度最优区间为：CDW 5.28-8.44m，CPR 75-94.4%，树高13.14-18.39m。

讨论部分强调了三方面科学价值：理论上，F-MECI模型突破了传统生理等效温度(PET)仅考虑温湿度的局限，首次实现气象与环境因子的多维度整合；方法学上，费希纳定律的引入为环境心理学指标量化提供新范式；应用层面，确定的林分参数最优区间可直接指导森林游憩基地建设，特别是混合林配置和冠层结构优化。研究同时指出，柳杉(CMF)在高温时段表现出的特殊适应性，为耐旱树种选择提供新思路。

该研究为"森林康养"国家战略提供了量化工具，未来可拓展至不同气候带森林类型的季节动态研究。通过精准调控林分结构，有望打造兼具生态服务功能和人体舒适度的森林环境，对促进公众健康和可持续发展具有重要意义。