超越森林转型假说：基于回归机器学习方法揭示天然林、人工林及种植林面积动态的驱动机制

本研究针对全球森林面积变化驱动因素的复杂性，通过机器学习方法（面板回归与正则化回归）分析了1990-2020年间190个国家数据，发现天然林与人工林受不同驱动因子影响：人口密度促进天然林采伐而总人口增长助力人工林扩张；薪材贸易通过经济激励保护天然林但抑制人工林发展；净森林耗竭对两类森林均产生负向影响。研究成果为制定区域特异性森林保护政策提供了量化依据。

　　

全球森林作为重要碳汇和生物多样性载体，正面临气候变化与社会经济发展的双重压力。虽然森林转型假说（Forest Transition Hypothesis, FTH）试图用S形曲线解释森林面积随经济发展先减后增的规律，但该理论将森林视为同质整体，未能区分天然林（natural forests）与人工林（planted forests including plantations）的差异化响应机制。现有研究多聚焦特定国家或时段，缺乏对全球尺度下不同林型驱动因子的系统辨识，这限制了针对性保护政策的制定。

为此，Tandetzki等人在《Land Use Policy》发表研究，通过机器学习方法量化分析95个预选变量对两类森林面积的影响。研究团队整合1990-2020年间190个国家面板数据，采用多元面板回归（含固定效应FE、随机效应RE模型）与正则化回归（LASSO和Elastic Net）方法，通过前向特征选择（Forward Selection, FS）和10折交叉验证（10-fold CV）优化变量筛选，重点解决了多重共线性与过拟合问题。数据来源包括世界银行发展指标、FAO森林资源评估（FRA）和Freedom House指数等权威数据库。

2.1 理论框架与变量设计

研究重构FTH理论框架，提出天然林对应S曲线下降段（经济初期开发导致减少），人工林对应上升段（人为干预促进增长）。变量体系包含10个超组（supergroups），涵盖直接驱动因子（如土地面积、林产品生产）和间接驱动因子（消费、人口、贸易等），其中人口密度、农村通电率等95个变量经对数转换与标准化处理。

3.2 多变量模型分析

通过FS模型发现：天然林面积变化显著受耕地比例（负相关）、可再生能源消费（正相关）及圆材生产（正相关）影响；人工林则对商品进口（正相关）、农村通电率（正相关）及城市人口增长（负相关）更敏感。正则化回归进一步识别出核心因子：LASSO与Elastic Net共同显示土地面积、圆材出口与生产对天然林有正向作用，而净森林耗竭（adjusted savings: net forest depletion）对两类森林均呈负向影响。

3.3 驱动因子对比

关键差异体现在：人口密度升高加剧天然林采伐（β = -0.32），但总人口增长促进人工林扩张（β = +0.41）；圆材出口通过经济激励保护天然林（β = +0.18），其进口却抑制人工林发展（β = -0.15）；农村通电率对天然林为负效应（β = -0.24），对人工林为正效应（β = +0.33）。

4.2 结果讨论

研究表明天然林更易受土地竞争（如耕地扩张）和人口压力驱动，而人工林对市场信号（贸易、能源消费）响应更强。净森林耗竭作为唯一对两类森林均产生负向影响的因子，突显可持续采伐管理的重要性。贸易变量的矛盾效应（如圆材进出口方向差异）警示政策需避免泄漏效应（leakage effects）。

5 结论与意义

研究证实FTH曲线隐含的差异化林型动态：天然林衰退与人工林增长受不同驱动机制调控。政策制定需区分林型针对性施策——天然林保护需强化土地用途管制与农村可再生能源替代，人工林发展可依托贸易激励与人口政策。该方法框架为全球森林治理提供了多尺度量化工具，后续研究可整合遥感数据深化林型细分与管理类型分析。