高分辨率森林资源图与ForestGALES模型结合的大规模风害脆弱性建模研究

本研究通过整合挪威16 m×16 m高分辨率森林资源图SR16与混合机械风害模型ForestGALES，首次在国家尺度上量化了森林风害脆弱性（CWS）。研究人员针对挪威森林特性调整模型参数，验证了2019年11月风暴事件中的损伤预测能力，为制定气候智能型森林管理策略提供科学依据。

　　

随着气候变化加剧，欧洲森林面临的风害风险日益严峻。过去25年间，风暴造成的木材损失量已与欧洲年采伐量相当，而挪威作为森林覆盖率38%的国家，其云杉主导的森林结构尤其脆弱。2019年11月的山地波风暴事件造成挪威史上最大保险赔付，凸显了传统经验模型在复杂地形下的局限性。如何在高空间分辨率下评估区域尺度森林风害脆弱性，成为生态安全和林业经济的关键科学问题。

挪威森林与景观研究所联合国际团队，在《Forest Ecosystems》发表研究，首次将混合机械模型ForestGALES与全国16 m分辨率森林资源图SR16结合。研究创新性地开发了C++加速计算流程，在R环境中30分钟内完成2.17亿像素计算，解决了国家级高分辨率建模的计算瓶颈。通过整合挪威国家森林调查数据、树木力学参数（MOE/MOR）和芬兰桦木拖曳系数，建立了本土化模型参数体系，并引入地形坡度修正因子（1.49倍锚固系数提升）和冠层雪荷载季节性变量。

关键技术方法包括：1）基于LiDAR和卫星数据的SR16森林属性提取；2）ForestGALES粗糙度算法计算临界风速（CWS）；3）气象站与Harmonie-AROME模型500 m分辨率风暴数据；4）挪威地质调查局土壤类型分类系统转换；5）树冠雪荷载的时空建模。

研究结果显示：

1. 挪威参数化使云杉CWS提高3-5 m·s^-1，桦木降低4.46 m·s^-1，欧洲赤松呈现双峰分布；
2. 坡度>20°区域应用锚固系数修正后，整体CWS提升6.5 m·s^-1；
3. 冬季冠层雪荷载使CWS降低1.4-4.0 m·s^-1，桦木敏感性最高；
4. 2019年风暴验证中，调整CWS系数0.5和风速系数1.5后，模型AUC达0.72，但误报率仍达33%。

讨论指出，当前模型在水平风荷载预测表现尚可（87%损伤类型一致性），但对山地波风暴的垂直风分量响应不足。研究强调未来需开展挪威浅层土壤（<40 cm）树木拉拔实验，开发根系锚固的机械模型，并整合极端气候事件概率分析。该成果为气候智能型森林管理提供了首个国家尺度的高精度风害风险评估框架，其开源计算方案（GitHub公开）为全球类似研究树立了技术标杆。挪威林业部门已计划将该模型纳入风暴预警系统，以应对日益频发的极端天气事件。