《Forests》特刊：森林资源清查、监测与评估的多尺度方法革新与未来挑战

《Forests》：Advances in Forest Resources Inventory, Monitoring, and Assessment

　　森林资源清查、监测与评估为森林可持续经营、碳核算及决策提供科学支撑。随着全球对森林碳汇的关注不断升温，加之传统的木材供应与生态系统服务需求，该领域正经历快速的方法论变革。尽管传统的野外清查方法可靠，但正被物联网（IoT）传感器、无人机（UAV）、机载激光雷达（LiDAR）以及先进的统计和机器学习模型所补充——在某些情况下甚至被重新定义。《森林》（Forests）本特刊汇集了九篇论文，共同展示了当前创新的广泛性以及跨尺度准确性、兼容性和可比性方面持续面临的挑战。第一组贡献推进了地面测量技术，解决了森林清查中长期存在的一个瓶颈：数据丰富性与操作效率之间的权衡。Cao等[1]设计并野外测试了一种基于物联网的智能树木监测网络，用于连续观测立木胸径。该系统在中国湖北省部署了426台设备，覆盖10个跨越不同地形和气候条件的样地，其结果与人工测量表现出高度一致性（R2 = 0.9996；RMSE = 0.215 cm），并在所测试的工作周期假设下具有近十年的理论电池寿命。然而，作者坦率地指出，长期测量漂移、端到端数据完整性、野外条件下的电池老化以及物理耐久性仍需进一步验证——这提醒我们，技术的承诺必须始终以严格的野外证据加以审视。Xu等[2]开发了一种集成林业测量设备，结合激光测距和隧道磁阻技术，可同时测量树高和胸径，在低成本和紧凑外形设计下实现了98%的胸径测量精度。然而，其树高均方根误差（RMSE）为31–55 cm，仍未达到高精度森林资源调查所需的精度（<20 cm），指明了未来改进的明确方向。这些研究共同表明，向自动化、高频数据采集的转变是对周期性清查行动的补充而非替代，并强调了从原型到实用工具的道路充满了关于校准、耐久性和规模化的未解问题。第二组贡献涉及生物量和蓄积量估算，其中区域特异性和模型兼容性仍是影响准确性的关键因素。Du等[3]基于2022至2023年间从湖南省14个行政城市采集的461株伐倒树样本，为中国杉木、杨树和栎树构建了兼容生物量模型。他们通过代数分量求和与同时方程约束下的比例缩放建立的分层兼容模型结构，对总生物量和地上生物量的预测精度均超过96%，同时保证了总量与分量预测之间的严格兼容性。这一特性对碳核算至关重要，因为分量与总量估计之间的不一致性可能传播为系统性误差。Garcia等[4]利用200个模拟的1公顷样地（代表次生演替晚期森林和成熟森林），在亚马逊地区比较了30个树级生物量模型。其发现令人深思：15个和4个模型分别低估和高估了样地级生物量，超出可接受的精度范围（整体±10%），而与样地级误差关联最强——尽管仍然中等——的指标是模型自身的均方根误差（RMSE）。作者告诫，在多个模型中仅依据最低RMSE来选模具有误导性，因为树级精度不能保证样地级准确性，这一方法论警示的意义远超亚马逊地区。Yang等[5]利用无人机激光扫描对南方中国杉木人工林138个样地的蓄积量进行估算。其非线性混合效应模型在树级和林地级均优于基础模型和线性替代模型（林地级R2 = 0.785–0.879），并证明区域级随机效应主要影响基线值，而样地级随机效应则塑造异速生长关系，强调了在蓄积量估算中纳入空间异质性的必要性。第三组贡献探讨了清查方法和大规模监测，揭示了方法学选择如何影响我们能从森林数据中可靠地推断什么。Georgakis和Diamantopoulou[6]在希腊Pertouli大学林中发现，从全树干围量过渡到系统抽样样地清查期间，林班级蓄积量存在19%的低估。他们结合线性混合模型与非参数自助重采样的四假设诊断框架，将所隐含的十年间变化中约96%归因于基线年的低估——这一偏差在他们的框架之外是不可见的，且本应扭曲处方的伐量计算。该研究为跨越方法论断裂的清查时间序列提供了一种可推广的回顾性一致性评估，而这种情况随着国家森林清查的现代化正变得日益普遍。Potter等[7]利用约4万个全国森林清查样地，证明美国国家森林比25公里内的邻近森林更具多样性、更茂密，且受非本地植物入侵的程度更低。在控制环境、地理和森林组成的条件下，他们发现国家森林系统土地上的树种和结构多样性、断面积、每公顷生物量及幼苗密度均显著更高，说明了系统性大范围监测对政策和管理的重要性，并展示了清查数据如何被重新利用以回答不同所有制和管理制度有效性的问题。最后，两篇贡献将森林评估拓展至空间预测和生境建模，推动该领域从描述走向预见。Zhou等[8]将基于体素的机载激光雷达三维冠层指标整合入随机森林模型，用于五种森林类型的地上生物量估算。其增强模型在传统高度和密度指标基础上纳入了体素冠层高度、冠层体积和冠层表面积，相对于传统模型的精度提升了2.1%至32.7%（R2为0.480–0.607），其中结构复杂的阔叶林获益最大，而这恰恰是传统方法最难应对的场景。他们生成的全覆盖地上生物量图（总存量：8.36 × 10? t）展示了基于体素的指标在林分级监测中的实际操作潜力。Nie等[9]应用优化后的MaxEnt模型，在当前的和未来的（2061–2080年）气候情景（SSP126和SSP585）下，预测了中国四川省六种用材树种的适宜生境。其预测揭示适宜区向西南方向发生了5–101 km的显著位移，且各物种响应各异：在SSP585情景下，沉楠（Phoebe zhennan）的高适宜区预计从12,788 km2增至20,004 km2，而鲁氏桉（Eucalyptus robusta）则预计从8,706 km2缩减至7,715 km2。海拔是最主要的环境因子，且统计上显著的（p < 0.01）迁移趋势为林业规划、森林质量提升和气候风险缓解提供了可操作的科学支持。综上所述，这九篇论文表明森林资源清查、监测与评估正沿三个轴演进：从离散到连续观测，从单尺度到多尺度融合，从描述性到预测性分析。第一组中的物联网传感网络和集成测量设备指向高频联网数据流的未来；第二组中的生物量和蓄积量研究揭示了当区域校准和跨尺度兼容性被忽视时，基于模型的推断既有力又危险；第三组的方法学和监测贡献表明，我们的估计可靠性不仅取决于我们测量了什么，还取决于我们如何抽样和比较；第四组的空间预测研究则将评估的时间和空间视野拓展至前瞻性管理。然而，在全部四组中，本地校准与国家一致性、树级与样地级准确性、技术承诺与野外验证、以及方法学创新与操作可靠性之间的持久张力依然存在。解决这些张力需要对方法学严谨性、数据互操作性和长期监测基础设施进行持续投入，同时也需要有如实报告局限性的文化——正如本特刊的作者们所做的那样，他们坦诚地承认了自己的系统的不足之处。我希望本特刊能够激发该重要领域进一步的学术研究和实践创新，并为致力于构建下一代森林清查、监测与评估系统的工作者提供有益参考。利益冲突作者声明不存在利益冲突。免责声明/出版者声明：所有出版物中所包含的声明、观点和数据均为个人作者和贡献者所有，不代表MDPI和/或编辑的观点。MDPI和/或编辑不对因内容中提及的任何思想、方法、说明或产品而对人员或财产造成的任何伤害承担责任。? 2026 by the author. Licensee MDPI, Basel, Switzerland. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution (CC BY) license.