研究，是特别节目的一部分欧洲森林管理替代方案的可持续性影响评估

评估欧洲森林管理替代方案对森林健康影响的多标准风险分析

• 摘要
• 简介
• 方法
  • 原则
  • 多准则决策矩阵
  • 偏好函数
  • 敏感性测试
  • 开展研究
• 结果
  • 根据损害风险对森林管理备选方案进行排名
  • 敏感性测试
• 讨论
• 对本文的回应
• 致谢
• 文献引用

介绍

在全球气候变化的背景下，欧洲森林可能面临越来越多的beplay竞技威胁。目前的气候变化情beplay竞技景预测，欧洲的平均气温和干旱的频率或严重程度将会增加，可能还会有风暴(Solomon et al. 2007, Blenkinsop and Fowler 2007, Della-Marta et al. 2009)。在许多地区，由于长期干旱，森林越来越容易遭受火灾破坏(Kirilenko和Sedjo, 2007年)。由于这些变化，许多森林害虫和病原体有可能造成越来越大的破坏，要么直接通过更高的固有种群增长和地理扩散(Vanhanen等人2007年，Berggren等人2009年)，要么间接通过更高的树木易感性(Battisti等人2005年，Desprez-Loustau等人2006年，Rouault等人2006年)。随着全球化的不断发展，各大洲之间的贸易和客运更加频繁，在欧洲建立的外来害虫和病原体种类也越来越多，未来可能对森林生态系统造成严重破坏(Roques et al. 2009)。因此，森林科学的主要挑战是分析当前和未来的风险及其潜在影响，并将其结果转化为森林管理建议。

在其科学/技术意义上，风险一词可以被描述为由于危险的发生而造成损失或损害的概率(Kaplan和Garrick 1980, Hanewinkel等人2011)。更准确地说，自然灾害文献(例如，Kron 2002, 2005, Chen et al. 2004, de Moel et al. 2011)确定了决定风险的三个主要组成部分:(1)对某些元素来说是潜在的破坏性事件的危险，(2)对应于元素对危险的破坏性力量缺乏抵抗力的易感性，(3)暴露于危险和易丢失的元素的值。因此，风险分析是一种概率方法(Hanewinkel et al. 2011)，它通过将风险的可能性乘以易感程度和价值来量化风险的负面后果。我们使用这个理论框架来评估森林破坏的风险，结合自然灾害的可能性、林分对这些破坏性因素的易感性，以及如果不采取任何措施来防止破坏可能损失的森林产品价值。

最近，一项全面的科学文献综述表明，林分管理可能对损害风险的所有三个组成部分都有影响(Jactel et al. 2009)。这些知识可用于为管理森林建立正式的统计和预测风险模型。几项研究比较了不同森林管理制度对林分对特定破坏性因素的易损性的理论影响，如针叶林的强风(如Gardiner和Quine 2000, Holecy和Hanewinkel 2006, Schelhaas 2008)，火炬松的冰(松果体taeda(L.)) stand (Goodnow et al. 2008)，挪威云杉(挪威云杉(l)喀斯特森林(Seidl et al. 2009)，根腐真菌(Pukkala et al. 2005)，以及挪威云杉和欧洲落叶松(落叶松属蜕膜米尔)森林(Vospernik和Reimoser 2008)使用复杂的损伤函数和树木生长模型的模拟。然而，这些模型不能用于同时集成多个干扰效应，并在不同的、对比的区域运行模拟。这一点很重要，因为特定的林业做法可能会增强林分对一种破坏性物质的抵抗力，同时增加林分对其他原因造成的损害的易感性(Jactel等，2009)。此外，一种危害造成的破坏可能会增加森林对二次危害的易感性(Lindelöw和Schröder 2008)。由于考虑到的危险数目增加，就更难确定一种森林管理办法，同时尽量减少所有损害的危险。当森林管理者不得不处理关于木材采伐、娱乐或生物多样性保护等资源使用的冲突时，同样类型的问题也出现了(Ananda and Herath 2003)。可持续森林管理的评估涉及环境、社会和经济标准，通常很难在它们之间的潜在冲突要求之间找到妥协，并确定能够使所有这些要求的利益最大化的管理方案(Ananda和Herath, 2009)。为了应对这些困难，多准则决策分析(MCDA)工具被越来越多地使用(Ananda和Herath 2009, Behzadian等人2010)。

在本文中，我们采用了MCDA工具来比较与多种风险因素相关的森林管理备选方案。我们建议将该方法命名为“多标准风险分析”(MCRA)。这是一种创新的森林风险评估方法，它同时考虑了几种风险，并使用了几种评价标准。MCDA的开发是为了根据多种常常相互冲突的标准，帮助将几种方案从最差到最好进行排名(Behzadian et al. 2010)。与传统风险分析等其他评估方法不同，MCDA的主要优势之一是它允许考虑大量的标准，这些标准可以用完全不同的尺度来衡量(Huth et al. 2005)。MCDA模型已被用于森林规划的几个目标，如生物多样性(Huth等人2005年，Lexer和Seidl 2009年)、碳封存(Briceno-Elizondo等人2008年)、流域管理(Sonneveld和Albersen 1999年)、野生动物管理和保护(Bock和Salski 1998年，Kangas和Kuusipalo 1993年)以及景观属性(Kangas等人2001年，Palma等人2007年)。

几种MCDA算法可用(参见Bhezadian等人2010的综述)。在本文中，我们使用了PROMETHEE II，这是一种MCDA方法，用于根据几种标准(Brans et al. 1984, Brans and Vincke 1985)对比较方案的性能进行排序。该方法被认为提供了相关和可靠的结果(Brans et al. 1986, Kiker et al. 2005, Zhang et al. 2009)。它也是用户友好的，并允许敏感性分析，通过改变偏好函数或标准权重的能力(Hermans等，2007)。尽管PROMETHEE方法被广泛应用于学术研究——behzadian等人(2010)发现自1985年发展以来发表了217篇论文——据我们所知，它从未被应用于森林的风险管理。克里斯特等人(2010)使用多标准框架绘制了美国森林中的多种昆虫和疾病风险图，但他们没有使用MCDA算法来做出关于虫害管理的决策。最近，Seidl等人(2011)使用PROMETHEE方法的偏好函数来聚合多个可持续森林管理标准，包括树皮甲虫、雪和风暴破坏的脆弱性，但随后他们使用一个生态系统模型来比较管理策略。在本研究中，我们试图采用该方法，以便对不同森林管理方案的表现进行排名，以总体减少森林对几种干扰因素的脆弱性，其中每个干扰因素都被认为是一个标准。我们认为，为了向森林管理人员提供减少或减轻损害风险的有益建议，我们可能必须从基于优化的方法转向MCRA，这种方法通过基于统计的建模提供定量结果，但需要准确的输入，而且应用领域很窄。MCRA方法更全面，但定量较少，使用半定量输入，可在广泛的灾害和地理位置实施。

本报告的目的不是分析和规定针对特定区域的特定问题的最佳森林管理解决办法。相反，我们的目标是通过在多标准方法中包括大范围的危险因素和欧洲不同地区，来寻找我们方法的潜力和稳健性。因此，本文的目的是提出一种适用于风险评估的MCDA方法，并以这种创新方法为例，比较四种森林管理备选方案对欧洲森林损害风险的影响。这个问题相当于森林管理人员的决策问题，因为他们必须找到森林管理备选办法，以最好地减少几种灾害造成的损害的风险。

方法

原则

通过类比MCDA方法，我们开发了一个逐步的MCRA程序。为了对四种森林管理备选方案(FMAs)进行排序，我们将八个区域案例研究中最常见的五种生物或非生物危害的脆弱性作为标准。脆弱性被定义为林分对某一特定危险的易感性(损害倾向)的产品，其暴露值。暴露价值是由受到威胁的价值来确定的，即森林产品将在多大程度上受到危害的影响。在这里，我们只考虑木材生物量和木材作为森林产品(其他生态系统服务，如提供食物或生物多样性没有考虑在内)。因此，那些价值较高的森林将自动具有更高的风险倾向。我们以危害发生的可能性作为各准则的权重(图1;由于风险被定义为林分对某一特定危害的脆弱性与该危害发生的可能性的乘积(Kron 2002, Jactel et al. 2009)， FMAs的完整排名是基于与不同替代方案相关的风险两两比较。

为了评估MCRA的稳健性，我们在8个不同的区域案例研究中比较了该程序的结果，我们可以收集到关于生物和非生物危害易感性的足够信息。它们包括三个森林生物群落和五种与欧洲木材生产有关的树种(表2)。根据专家知识列出了每个案例研究中最常见的五种生物和非生物危害。它们被分为主要的生物和非生物类群，以便在区域之间进行比较。

在每个地区，我们根据每个标准(危害类型)召集了至少一名专家组成的小组(共7个小组)。专家都是高水平的森林生态学研究人员，对我们分析中保留的危害类型(火灾、风暴、昆虫、游戏和病原体)具有专业知识，这些危害类型属于每个地区的顶尖大学或研究机构(表2)。

在PROMETHEE分析中，标准按其重要性以相对百分比为基础加权，权重之和等于1。然后，由专家根据他们的知识，或根据可获得的库存数据，对风险的相对可能性(脆弱性标准的权重)进行量化。他们根据过去30-50年观察到的发生模式，估计了在林分水平上受这五种危害每种影响的树木的百分比。然后，根据PROMETHEE方法(表3)的要求，将百分比按相对比例进行转换(总和= 100%)。危害1的相对可能性(权重)为50%，危害2的相对可能性(权重)为5%，这意味着危害1发生的可能性是危害2的十倍。

为了在区域案例研究之间进行比较，我们考虑了同样的四种FMAs，作为增加造林强度梯度的一部分:接近自然的林业、联合目标、集约均匀老化和木材生物量生产林业。他们的主要目标和基本原则总结在表4中(更多细节，参见Duncker et al. 2012)。

多准则决策矩阵

多准则分析的起点是决策矩阵，它描述了相对于所选准则(列)的备选方案的性能(以行为单位)(Belton and Stewart 2002, Palma et al. 2007)。为了构建这个矩阵，我们评估了不同FMAs对每个区域的5种主要灾害的敏感性。这是通过描述每个FMA的8个连续造林操作进行的:地点选择、土壤准备、林分组成、树木基因型选择、更新过程、林下管理、树木间伐和修剪，以及最终收获。对于每一种造林作业，评估了每个区域案例研究中森林管理者通常采取或预期采取的管理方案(例如，林分组成的纯与混合)对林分易感性的潜在影响。这是由欧洲综合项目EFORWOOD范围内的专家完成的，并使用Jactel等人(2009)的综述论文作为共同框架。

区域专家对每种管理方案对林分易感性的影响进行评分(年代)到每个危险(S_我,j)．他们确定了对树木对特定危害的敏感性没有影响的选项(即参考标准选项)，并对这些选项(S_我,j= 1)。然后，专家们对大大或大大降低林分易感性的其他选择分别给出0.50或0.75分，如果与参考标准相比会中度或大幅度提高林分易感性，则分别给出1.25或1.50分。然后，对于每一个FMA，将每个危害的造林操作的平均得分根据

(1）

在哪里一个⊂[1,4]是FMA，我⊂[1,5]是危险(判据);j⊂[1,8]是造林作业;年代_我,j林分对危害的敏感性评分是多少我由于在造林作业中采用了一种特殊的选择j,年代_我,j ⊂[0.50;0.75;1.00;1.25;1.50]。为避免任何偏见，每个地区的评分都是独立的。完整的分数列表见附录1。

为了评估暴露在每种危害下的林分价值，我们采用了三步法。首先，我们考虑了三种类型的损害:树木死亡率、生物质生产的损失和木材质量的损失。我们为它们的相对重要性打分(我)，使用五级量表:0、0.25、0.50、0.75和1分别代表无效、低、中、高和非常高。这个相对重要的评分与危害的类型无关。为避免任何偏见，每个地区的评分都是独立的。完整的分数列表见附录2。其次，我们估算了危害的贡献(C)，并使用5个等级:0、0.25、0.50、0.75和1分别代表null、low、moderate、high和very high。某一特定危害对某一特定类型损害的贡献被认为是恒定的，无论林分管理如何。完整的分数列表见附录3。第三，我们将每种FMA对每种危害的暴露值进行评分，方法是根据三种危害类型的损害重要性得分与危害影响得分相乘，以获得每种危害对不同FMA中与木材生产相关的值的影响程度。然后，我们平均每种危害的伤害类型得分，以估计平均暴露值(E)

（2）

对于给定的FMA一个⊂[1,4]，危害(判据)为我，我⊂[1,5]，损坏的类型是k，k⊂[1,3]，c_我,k 危害的贡献是什么我伤害类型kC_我,k ⊂[0.25;0.50;0.75;1.00),我_一个k 是损坏的重要性吗k就票面价值而言，我_一个k ⊂[0.25;0.50;0.75;1.00), E_一个,我 评分值是否暴露在危险中我其结果是影响树木死亡率，损失的生物量生产，损失木材质量。

最终，我们结合易感性和暴露价值(通过乘以分数)来定义林分脆弱性(V)，根据

（3）

然后，我们可以绘制8个多标准决策矩阵(每个区域案例研究一个)，脆弱性得分为20分V_一个,我四种fma的每一种组合(一个)按五种危险类型(我)．这八个矩阵在附录4中给出。

偏好函数

我们使用Decision Lab®2000(2003)软件处理数据。我们进行了PROMETHEE II分析(Brans et al. 1984, 1986)，根据四个fma的表现(对林分脆弱性的影响)对它们进行了完整的排名。

对于每一个准则(风险)，构造一个偏好矩阵来表示每一对备选方案中哪一个是首选的，基于该准则是应该最大化还是最小化。然后，对于每个标准，选择一个偏好函数，将两个方案得到的值的差值，用标准的具体尺度表示，转化为0到1之间的标准化偏好度。无差异阈值(问)，并有严格的偏好门槛(p)被决策者修正。在这种情况下，决策者是专家。根据对每个标准的重视程度，进一步对标准进行加权(权重之和等于1)。然后为每个两两比较计算加权偏好指数，以提供一个备选方案的所有标准的综合偏好。最终，一个流出的流量(φ⁺ _(一))是为每个替代方案计算的，以估计它比其他替代方案的排名高多少，一个流入流量(φ^- _(一))的计算是为了估计它被其他替代方案超越的程度，净流量是两种单向性流量(φ_(一)=φ⁺ _(一)- - - - - -φ^- _(一))(参见Ghafghazi等人[2010]和Bhezadian等人[2010]了解PROMETHEE II的逐步步骤的详细信息)。

由于偏好与脆弱性成比例下降，我们采用v型模型作为偏好函数。作为p值(偏好阈值)，利用各区域(即8个不同区域)林分脆弱性的最大观测值(即偏好阈值)p值)。因为研究的主要目标是找到最能降低损伤风险的FMA，所以我们设置了“最小化”所有标准的决策规则，即最小化任何危险的脆弱性得分。我们做了一个配对的弗里德曼检验来比较排名(φ_(一)价值)。我们使用Decision Lab®中的多场景工具将8个多标准决策矩阵结合起来，然后提供4个fma的整体完整排名，而不考虑区域案例研究。

敏感性测试

我们进行了三次敏感性测试。首先，我们将所有相对权重重置为等权重，以便在不考虑危害发生的情况下对FMAs进行排序，即仅根据它们的脆弱性(附录4)。其次，我们测试了另一个范围的分数，用于计算暴露值，这三种类型的损害的相对重要性，其差异有三个数量级(附录2)。对于木材质量损失，我们使用从0到1不等的分数;生物质生产损失的得分从0到10不等;至于树木的死亡率，分数从0到100不等。这个选项将被称为“不均匀重要性”，而对于所有类型的伤害具有相同分数范围的选项将被称为“均匀重要性”。第三，我们将暴露值(表3)的所有得分重置为1，以便根据FMAs对生物破坏的影响对其进行排序，而不考虑其对林分值的影响。

进行研究

与该研究的所有共同作者组织了三次研讨会，以完善MCRA程序。在第一次研讨会上，讨论了MCDA原则在风险分析中的适用性。MCRA的原型是使用法国的案例研究，并在第二个研讨会上讨论，以完善评分方法。然后，设立了七个专家小组(每个国家一个)，在可能的情况下，至少包括一名研究的合著者和当地专家，因此所有的标准都包括在内。在面对面的研讨会或电话会议中，对每个案例进行第一轮评分。专家们综合了来自评估和监测欧洲森林空气污染影响国际合作方案(ICP-Forest)、负责森林状况监测的国家机构(例如国家森林清查或森林卫生部门)以及他们自己在区域一级的观察，以估计灾害发生的分数。他们利用科学文献来确定林分管理操作对林分对主要危害的易损性的影响(特别是Jactel等人(2009)的论文，他们中的大多数人对此有贡献)以及危害对损害的贡献。他们采访了来自国家和私人森林组织的当地森林顾问，以完善他们对每种FMA三种损害的相对重要性的估计。然后通过电子邮件在各国之间分发分数矩阵，以检测可能的异常值。MCRA根据这些分数进行运行，结果在第三个研讨会上进行讨论，以检查差异的可能原因。 A second round of scoring was organized at the level of the expert panels to correct for incoherencies, but scores were not homogenized at the European scale in order to maintain the among-regions variability. A final MCRA was made for each region. For the sake of consistency, all computations using the Decision Lab® software were done by the same person (the lead author).

结果

根据损害风险对森林经营备选方案进行排序

根据对生物和非生物损害风险(五种主要危害)的影响对4种fma进行的排名在8个区域案例研究中大多数显示出类似的模式(图2a)。密集的甚至老化替代能源几乎总是被列为风险最大的，而接近自然和木质生物质替代能源一直被认为风险最小。唯一偏离这一趋势的是对桉树的案例研究(桉树sp.)的森林，对这些森林来说，接近自然的替代品被认为与密集的甚至老化的替代品面临同样的风险。然而，相对(在每个区域内)风险等级(φ_(一)根据弗里德曼检验(Q_{奥林匹克广播服务公司}= 1.41,问_暴击= 14.07,P= 0.98)。这表明，类似的FMAs被认为对森林的风险有类似的影响，而与树木种类和气候条件无关，尽管我们的测试的统计能力较低(n= 8个案例研究)排除了过度泛化。然后，我们可以结合这八个地区的表现矩阵来提供FMA排名的概述(图2b)。

敏感性测试

当所有标准权重重置为相等时，即忽略危害发生的差异时，FMAs的平均排名没有变化(图3)。总体而言，接近自然的和木质生物质替代的脆弱性最小，而密集的甚至老化替代仍然是最脆弱的，而联合目标替代的脆弱性居中。同样，8个区域案例研究的FMA排名也没有显著差异(Q_{奥林匹克广播服务公司}= 1.33,问_暴击= 14.07,P= 0.99)。

当树木死亡率比树木生长损失和木材质量损失更重要时(“重要性不均衡”)，可以观察到FMA排名的变化(图4)。木材生物质替代已不再被认为是至少有风险的一种，但在偏好方面排名第三。然而，密集的even-aged替代方法的风险仍然最大，而接近自然的替代方法的风险最小。在这项测试中，葡萄牙桉树森林案例研究的表现与其他地区类似，现在木材生物量排名较低，接近自然的排名较高。8个地区案例的FMA排名差异不显著(Q_{奥林匹克广播服务公司}= 1.75,问_暴击= 14.07,P= 0.97)。

当暴露值的所有分数都设为1时(即，无论林分值如何，FMA对生物损害的影响的比较)，接近自然的替代方案是FMA对危害最不敏感的，而密集的均匀老化和木材生物量都有很高的林分敏感性(图5)。桉树案例研究也与其他案例研究相比较。8个地区案例的FMA排名差异不显著(Q_{奥林匹克广播服务公司}= 0.33,问_暴击= 14.07,P= 0.99)。

讨论

森林有望实现许多功能，如休闲、木材生产、自然保护、自然资源和人类基础设施的保护。最理想的森林管理应考虑到所有这些职能，从而导致职能的整合或分离，并导致对森林不同部分的不同管理方式。维持森林的健康应是这种森林管理战略的一个组成部分。森林保护的经济、社会和环境影响是一个主要问题(例如，Kallio et al. 2006)。然而，由于多种危害以不同的方式影响森林树木，以及不同的管理策略对不同危害的对比效果，分析所有可能的森林管理方案并决定最大限度地实现森林保护目标的最佳解决方案并不是一件简单的事情。在本研究中，我们提出了一种基于MCDA工具的新方法，以帮助优化与多种危害和标准(即多标准风险分析)相关的森林管理选项。多准则决策分析和PROMETHEE排序方法已成功用于森林研究，以确定最佳的树木采伐方案，从而在减少对雨林冠层结构和组成的影响的同时最大化产量(Huth et al. 2005)，并在景观水平上优化农林业的建立(Palma et al. 2007)。我们遵循了相同的方法，并试图设计一个特定的工具，即多准则风险分析，该工具允许比较不同FMAs对几种生物和非生物危害的影响。通过简单的假设、专家知识以及对灾害发生、林分易感性和相关林产品价值的半定量估计，我们能够完成欧洲8个案例研究地区的风险分析。

专家组由自然科学领域的专家组成，他们对所考虑的危险类型(火灾、风暴、昆虫、野味和病原体)有着丰富的经验。这可以被认为是发生和易感性得分准确性的保证。然而，他们利用了自己对暴露价值的感知。同时，需要记住的是，风险评估不仅取决于个人可获得的技术信息(Kaplan and Garrick 1980)，而且是一个主观问题，因为不同的个体可能对风险有不同的态度，通常表现为风险厌恶(Hanewinkel et al. 2011)。越来越多的人认为，个人或集体的风险规避需要更好地考虑(Cardona 2003)，因为预期损失的客观评估和人类对可能损失的感知之间存在一些差异(Nicholson 1995, Plattner 2006)。在我们的风险分析中，两种类型的评分可能对主观估计特别敏感:灾害发生(例如，由于风暴之间的重现期很长，专家认为风暴损害不是特别重要，而森林管理者认为风暴更重要，因为它们的持久影响)和风险值。我们通过执行敏感性分析来解决这个问题，将危险发生率设置为相等，并更改暴露值的分数(较高的值表示更显著的影响，如树木死亡)。当危害可能性发生变化时，我们没有观察到FMA排名的任何显著变化，但当树木死亡率变得更重要时，木材生物量FMA不再被认为处于低风险。因此，这与预期损失的不同感知可以修改风险估计的观点是一致的。由于不同地区使用不同的小组，我们也可以考虑这样一个假设:研究案例之间的差异可能在一定程度上是由于小组之间整体风险认知的差异。 Nevertheless, overall results were generally very consistent among groups, and there was little difference between panel groups in their perception of risk. However, an initial meeting involving expert leaders from all the regions for a preliminary standardization of the way to characterize the FMAs, select the main hazards, and run the scoring may have reduced variation in terms of attitude toward risks. Moreover, all experts belonged to the same sociological group (ecological scientists), thus possibly resulting in a high level of consensus. Therefore, the influence of risk aversion in MCRA should be further investigated by involving different panels of experts, including social scientists and forest end-users. We believe that our methodology, inspired by the MCDA approach, offers opportunities for such a follow-up study because decision-making software such as Decision Lab® is user friendly and allows testing via graphical outputs the effect of changing criteria and weight values.

在我们的MCRA中，密集的均匀树龄林业一直被列为FMA中风险最大的。这类森林管理结合了三个主要特点，这可以解释为什么它经常导致生物和非生物破坏的高风险。首先，树种被种植为纯林分，这是众所周知的更容易害虫昆虫，病原体，野味和野火破坏比混合林分(Jactel和Brockerhoff 2007, Moreira等人2009)。第二，这种类型的林业的主要目标是最大化树木生长，以便在最佳轮作长度内增加木材产量。因此，这些措施旨在提高单个树木的活力，包括施肥以提高土壤肥力，清理林下植被，以及间伐以减少对光和水的竞争。然而，我们知道，生长旺盛的树木更容易受到主要害虫昆虫，如咬叶虫或蚜虫，以及主要病原体，如叶锈病或茎腐烂病，以及哺乳动物食草动物的影响(Price 1991, Gill 1992, Herms and Mattson 1992, Grodzki 2001)。由于后一种生物危害通常是最常见的，它们更有可能参与我们的MCRA，从而加剧了集约化管理森林的易感性估计。此外，即使是年老的森林也常常被认为比不年老的森林更容易受到一些非生物的威胁，如风、雪和冰的破坏，尽管证据很薄弱(例如，Dhôte 2005)。相反，旺盛的树木被认为更能抵抗树皮甲虫的攻击(Christiansen et al. 1987)，因为它们能够产生更多的防御化合物，如萜烯和酚(Lieutier 2004)。一些与密集的甚至龄林业相关的做法，如频繁疏伐(Fettig et al. 2007)，可能导致树皮甲虫的易感性降低(例如，挪威云杉林易感性Ips typographus在奥地利，附录1)，尽管这种做法预计也会增加被风吹到的风险，这反过来可能会引发树皮甲虫的爆发(Hanewinkel等人，2011年)。第三，森林管理者在实施集约化连年经营时的目标是利润最大化，重视圆木的价值。任何树木的死亡或生长损失都会被认为是至关重要的，因此专家会给树木的暴露损伤值打一个高分。这似乎与这样的结果是一致的，即当对树木死亡的后果给予更大的权重时，密集的均匀树龄林业仍然被列为风险最大的。综上所述，由于林分结构和组成的简化、风险值大、主要病虫害的相对发生频率高等因素，集约均匀林分在所有区域和树种中都被列为高风险林分。

在排名的另一端，木质生物质和接近自然的替代品通常是损害风险最小的FMAs，但由于不同的原因。贴近自然的管理可以被认为是与集约化管理相反的。林分由树种混合组成，没有进行任何造林操作来提高单个树木的生长，因此导致了较低的敏感性，敏感性测试证实了这一点，其中FMA排名不考虑暴露值，显示了接近自然森林的最佳排名(图5)。这类林业的主要目标不是最大限度地增加木材生产，而是维持持续的森林覆盖和生物多样性，从而限制所涉价值。这与敏感性试验中获得的最佳等级一致，该敏感性试验对木材生长和质量等经济问题给予了较低的权重。通过结合低易感性和低暴露价值，接近自然的林业应能降低损害的风险。

森林林分在木材生物量替代管理类似密集的均匀年龄林业，以最大限度地提高树木生长和单个树活力。因此，正如关注这一问题的敏感性试验所显示的那样，它们可能同样容易受到主要破坏剂的影响(图5)。因为它们设法最大化木材生物量的生产，它们非常容易受到减少生长损失和增加树木死亡率的损害，这解释了这种替代方案在敏感性试验中的排名较低，而对这两种经济影响给予了更多的权重(图4)。木质生物质林业的主要特点之一是减少轮作长度。缩短轮作长度可以收获尚未遭受最频繁的森林病虫害和病原体侵袭的树木，并减少树木对风的损害敏感的时间(Gardiner和Quine 2000, Dhôte 2005)。因此，在树木还很年轻的时候就进行采伐是一个降低风害风险的好策略，但对降低火灾风险没有帮助，因为在大多数欧洲国家，森林年龄的增加会降低火灾的脆弱性(Schelhaas et al. 2010)。

综合目标FMA始终处于排名中间。由于这种管理方法被设计为一种通过整合接近自然的林业的几种造林原则来多样化集约化的晚熟林业的手段，这一结果是合乎逻辑的。

MCRA和敏感性测试的结果在八个区域案例研究中高度一致。虽然不同的小组小组参与了每个研究区域，但他们提供了非常一致的结果，我们可以认为这表明他们之间的风险感知的一致性评估。然而，这种一致性也可能是案例研究的选择造成的。我们集中研究了生长在欧洲的一组有限的树种，主要是快速生长的树种，以及有利于树木生长的气候地区，从而减少了变异范围。MCRA结果与葡萄牙桉树林的主要差异被观察到，对于这些桉树林，木质生物质替代被认为与密集的均匀老化替代具有同等的风险。在葡萄牙，桉树林的主要危险是鼻子象鼻虫Gonipterus scutellatus, psylidCtenarytaina spatulata和叶真菌球腔菌属spp. (Valente et al. 2008)。它们主要影响幼林(1-5岁)，降低树木生长和木材生物量生产。在这种特殊情况下，为木材生物量生产而管理的人工林比集中管理的均匀老化人工林更容易暴露森林价值。

本初步研究存在一定的局限性。首先，损害、易感性、暴露值和灾害发生的评分是基于每个地区的单个专家小组的知识。因为风险评估还取决于风险规避(Hanewinkel et al. 2011)，这是一个主观的问题，所以应该咨询更多的小组来提供一个更可靠的fma排名。其次，我们的方法没有考虑到大规模干扰的影响，如风暴或虫害爆发，这可能会极大地改变一些标准(危害)的权重。无论如何，我们不期望灾难性事件会改变不同管理方案的相对位置，从而影响我们的结果，因为它们可能不分青红皂白地影响所有森林管理方案。第三，我们分析的目的是根据fma对风险的影响而不是根据总体收益来对它们进行排名。因此，本研究应仅被视为对MCRA方法的检验，尤其是其稳健性，而不是对某一特定FMA的推荐。为了做到这一点，需要在决策过程中纳入更多的标准(例如，生物多样性、土壤条件、木材、休闲)(见本特刊的其他论文)。

文献引用

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