北欧针叶林雪害风险长期情景分析：降低林分密度管理的抗雪效应

为应对气候变化加剧的雪害风险，挪威生命科学大学团队通过整合GAYA 2.0模型与临界雪载(CSL)机制模型，对比标准管理与降低林分密度管理策略。研究发现，降低密度使CSL提升2.02%（74.19→75.68 kg m-2），年雪害概率(SDP)降低10.42%，同时维持长期经济收益。该研究为北欧森林适应性管理提供量化工具，发表于《Ecological Informatics》。

　　

气候变化正使北欧针叶林面临日益频繁的极端降雪事件，雪压导致的树冠积雪已成为该地区最重要的自然干扰因素之一。挪威东南部的私有林地Fritz?e Skoger在2016-2018年连续遭遇严重雪害，经济损失达数百万欧元。传统救灾性采伐不仅成本高昂，还可能破坏生态系统功能。如何通过预防性经营措施提升森林抗雪能力，成为亟待解决的科学问题。

挪威生命科学大学(Norwegian University of Life Sciences)环境科学与自然资源管理学院的Victor F. Str?mbu团队，基于45,658公顷林地的激光雷达调查数据，将临界雪载模型(CSL)整合至生物经济情景分析工具GAYA 2.0中。通过对比标准管理（初始密度1600-2400株/公顷）与降低密度管理（统一1600株/公顷）两种模式，模拟了100年规划期内森林生产力和抗雪性能的动态变化。

研究采用三项关键技术：1）基于ForestGALES框架开发的CSL机制模型，通过树高(h)、胸径(d)和冠层重量(W_crown)计算树木抗雪阈值；2）芬兰气象局雪积累模型预测10年最大雪载(EMSL)；3）逻辑回归模型校准年雪害概率(SDP)，利用2014-2020年机载激光扫描(ALS)数据验证损伤树木识别标准（高度下降>2米）。

材料与方法

研究区Fritz?e Skoger涵盖5个海拔梯度（0-800米），32,733公顷生产林按立地指数(SI 14-26 m)划分为5类。通过GAYA 2.0模拟两种管理方案：标准管理含商业间伐，降低密度管理通过减少栽植株数和早期疏伐避免后期间伐。

森林生产与收入

尽管两种方案均保持212万m³/10年的采伐量，降低密度管理的净现值(NPV)高出2.6%（144.2 vs 140.5百万欧元）。其后期免间伐策略使终伐面积增加9.3%（4126 vs 3759 ha/期），但单株材积增大带来12.5%的净收入增长。

抗雪性能

降低密度管理使直径-树高比提升，CSL均值增加1.49 kg m^-2。这种效应在高立地指数区(SI=26)尤为显著，CSL从51.34增至61.08 kg m^-2，SDP降低31%。空间分析显示，EMSL>100 kg m^-2的区域通过管理调整可获得最大抗雪收益。

讨论与意义

该研究首次量化了密度管理对北欧森林抗雪能力的提升效果：每公顷减少8%蓄积量的代价，可换取10.7%的雪害风险下降，相当于年避免损失16,110欧元。模型局限性包括未考虑气候变化的雪载动态、阔叶树CSL参数借用等问题。未来可整合风害、虫害等多重干扰模型，构建更全面的森林韧性评估体系。

这项发表于《Ecological Informatics》的成果，为制定北欧森林应对气候变化的适应性经营方案提供了科学依据。其开发的CSL-GAYA耦合模型框架，不仅适用于私有林场的精准管理，也可扩展至区域尺度的生态风险评估，标志着生物经济模型在 disturbance risk mitigation（干扰风险缓解）领域的重要突破。