经济与生态驱动因素融合下的森林产品产量预测模型构建：基于芬兰案例的创新研究

为应对气候变化下森林资源管理的复杂性，研究人员创新性地将Cobb-Douglas生产函数与随机森林（random forest）模型结合，构建了高精度预测模型（R2=95.81%，P<0.001）。研究发现太阳辐射（52%）及环境-社会因子交互作用（62% vs 38%）对芬兰森林生产具有主导影响，不同SSP情景下产量差异显著（SSP126稳定，SSP370/585下降），为全球可持续林业管理提供了科学工具与区域适配策略。

　　

随着全球气候变化加剧，森林作为地球生态系统的核心组成部分，正面临温度上升、降水模式改变和极端天气频发的多重压力。芬兰作为森林覆盖率高达75%的国家，其林业不仅维系着生物多样性和碳汇功能，更是国民经济的重要支柱。然而，现有森林生长模型如PREBAS虽能模拟光合作用驱动的生长过程，却缺乏对社会经济因素的整合，难以应对气候政策交互作用的复杂场景。这一空白催生了中国国家重点研发计划支持的研究团队开展跨学科探索。

研究团队创造性地将经济学经典工具Cobb-Douglas生产函数与机器学习中的随机森林（random forest）算法相结合，构建了新型预测模型。通过分析芬兰全国范围的气候、经济和社会数据，模型成功捕捉到太阳辐射（贡献度52%）这一关键自然驱动因子，同时量化了环境因素（62%）与社会因素（38%）的协同效应。技术路径上，研究首先利用Cobb-Douglas函数建立变量间的理论框架，再通过随机森林的决策树集成处理非线性关系，最后采用均方误差（MSE=0.0045）和决定系数（R²=86.13%）等指标验证模型效能。

研究结果

1. 模型精度验证：模型对历史数据的解释力达95.81%（P<0.001），在测试集上表现出色（RMSE=0.0678），显著优于传统方法。
2. 因子重要性分析：随机森林算法揭示太阳辐射是最大单一影响因素，而环境政策与社会发展的交互效应解释了产量波动的关键机制。
3. 情景预测：在SSP126（严格气候政策）下芬兰森林产量保持稳定，但高排放情景SSP370/585将导致显著减产，尤以北芬兰地区脆弱性突出。

结论与意义
该研究首次实现了经济学原理与机器学习在林业预测中的协同应用，其Cobb-Douglas-random forest复合模型突破了传统生态模型的线性假设局限。实证结果表明：光周期恒定时，政策调控可通过改变社会-环境因子配比来影响产量，这为气候适应策略提供了量化工具。研究特别强调，芬兰北部地区的空间异质性要求差异化管理策略，而全球推广该模型时需注意区域参数校准。发表于《Forest Policy and Economics》的这项成果，不仅为碳中和目标下的森林经营提供了决策支持，更开创了"经济-生态"双维度建模的新范式。