研究gydF4y2Ba，是特别节目的一部分gydF4y2Ba欧洲森林管理替代方案的可持续性影响评估gydF4y2Ba

欧洲森林管理地图gydF4y2Ba

• 摘要gydF4y2Ba
• 简介gydF4y2Ba
• 方法gydF4y2Ba
  • 森林管理方法框架gydF4y2Ba
  • 概念框架gydF4y2Ba
  • 计算方法gydF4y2Ba
  • 因素的描述gydF4y2Ba
  • 敏感性分析gydF4y2Ba
  • 验证gydF4y2Ba
• 结果gydF4y2Ba
• 讨论gydF4y2Ba
• 对本文的回应gydF4y2Ba
• 致谢gydF4y2Ba
• 文献引用gydF4y2Ba

介绍gydF4y2Ba

欧洲森林为社会提供了许多服务，从休闲娱乐到栖息地功能，调节水、侵蚀和空气质量，以及为生物能源提供木材和生物质等木材产品(联合国-欧洲经委会2005年，EEA 2007年，粮农组织2007年，IPCC 2007年，MCPFE 2007年，EEA 2008年，Ťupek等2010年，Verkerk等2010年)。从历史上看，欧洲森林一直设法增加某一特定服务的产出，通常是木材的价值(Nabuurs 2001年)。然而，这种关注正在转移和扩大。我们知道，针对一个目标的特定管理类型将影响其他服务的森林性能。例如，密集的木材生产可能会对森林的栖息地功能产生负面影响(Paillet等，2010)。最近对森林一方面用于固碳，另一方面用于提供生物量以获得生物能源的兴趣也表明，即使在减缓气候变化的主题内也可能存在取舍(Zanchi等人，2010年)。beplay竞技gydF4y2Ba

因此，在战略上，考虑在欧洲范围内实现不同的森林功能变得越来越重要。鸟类和栖息地指令及其在Natura2000站点的实施，已经在欧洲范围内确立了第一个战略性的功能分离。这使人们对这些地点的自然保护价值给予了主要关注，但可能对木材生产造成不利影响。为了了解森林功能之间的这种权衡，开发了一系列模型，以帮助决策者和管理人员根据社会和环境的具体需求优化管理。gydF4y2Ba

但对于欧洲的土地利用(变化)分析来说，了解当地森林和森林管理的状况也很重要。然而，目前，土地利用模型仅零星地包括森林和森林管理类型的差异(Schulp et al. 2008)。在知情的情况下将基本区分纳入森林管理做法将改善对土地利用、土地利用变化和相关碳通量的预测。gydF4y2Ba

在非常局部的尺度上，林分水平模型已被用作科学和实用的工具(Bugmann 2001, Didion等人2007,Pretzsch等人2008)。对于欧洲的特定地区，已经开发并应用了仿真模型(Hasenauer等人2006,Pretzsch等人2008,Palahi等人2009)。在欧洲的尺度上，一个统一的模型([EFISCEN V3] Nabuurs等人2003年，Schelhaas等人2007年)现在被用来支持关于森林在欧洲减少温室气体承诺中的作用的国际谈判(Bottcher等人2012年)。虽然目前的EFISCEN有大量的森林类型、管理制度和区域具体数据，但它不能捕捉整个欧洲巨大的生态多样性，也不能捕捉巨大的管理多样性。gydF4y2Ba

为了提高欧洲森林表示的空间分辨率，Brus等人(2012)绘制了分辨率为1公里的欧洲树种森林地图，这是希望改善欧洲森林资源和管理分析的重要一步。然而，在550万像素的每一个像素中手动定义管理是不可能的。gydF4y2Ba

我们提出了一个概念框架和首次测试，以使用树种地图和其他非生物约束对欧洲森林的森林管理进行分层。该方法是将整个欧洲的管理划分为具有相似目标和战略的广泛群体。这些广泛的管理方法可以根据区域或当地的情况、传统和管理条例进一步细化到造林作业中。Duncker等人(2012)提出了这样一种广泛的方法，它沿生产强度梯度定义了五种森林管理方法(FMAs)。我们的目标是利用Duncker等人(2012)的框架，概念化并测试一份详细的地图，该地图反映了欧洲区分和空间分布广泛森林管理方法的局部约束。gydF4y2Ba

方法gydF4y2Ba

森林管理图的基础是欧洲树种图(Brus et al. 2012)。这张地图以1公里的分辨率定义了20个物种群出现的概率。对于所有出现概率大于1%的种群，其出现概率代表该种群所占的林分面积。对于每一个林分，我们根据八个因素确定了最适合的森林管理方案。然后，通过在该1 × 1 km像素内最大面积最适合的森林经营方案来确定像素级上最适合的森林经营方案。gydF4y2Ba

森林管理方法框架gydF4y2Ba

Duncker等人(2012)提出了一种框架，根据森林中自然过程的干预强度梯度对不同FMAs进行分类。他们区分了五个FMA: FMA I:未管理的自然保护区;FMA II:近自然林业;FMA III:联合目标林业;FMA IV:高强度均匀龄;和FMA V:短轮作林业(表1)。这些FMA在目标和允许的造林操作方面都有所不同。关于完整的阐述，我们参考Duncker et al.(2012)。这些fma提供了一个跨大陆的框架来定义管理方案。gydF4y2Ba

概念框架gydF4y2Ba

森林管理者决定如何管理一个特定的林分受到许多不同因素的影响。它们可以被分为四类:生物、非生物、社会经济和政治。生物成分包括林分面积、树种组成和林分结构等林分特征。非生物条件包括场地因素，如气候、地形和土壤。社会经济条件包括木材市场、采掘成本、运输机会、森林所有者的具体目标或利益、补贴和娱乐压力。政治因素包括各级组织发布的关于森林经营的政策、法规和限制。虽然林分特征可能在一定程度上影响森林所有人关于做什么和争取什么的决定，但同时它们反映了过去的决定和业务，并可能揭示森林所有人的一些意图。gydF4y2Ba

我们假设我们可以通过组合四个类别中的底层驱动程序来近似森林所有者对FMA的选择。对于每一个类别，我们确定了至少一个欧洲范围内的空间显式数据集，这些数据集对应着一个会影响所有者决策的因素。综上所述，我们根据可用性和适宜性选择了8个因素(图1)。对于生物条件，我们使用优势物种在每个林分的适用性(a)对于给定的FMA(表2)。为了纳入物种利用的区域差异，这些适用性基于4个生物地理区域(b)进行分配。对于非生物条件，我们选择坡度(c)作为重要的决策变量。坡度对集约造林作业的适用性有重要的限制(Sterba et al. 2000)。两种类型的邻近地图(Verburg et al. 2008)被用作社会经济条件的代表。小规模邻近(d)，定义为距离至少有25,000居民的城市，代表娱乐压力。大规模邻近度(e)，即与至少75万居民的城市的距离，被认为是与主要木材工业的距离的代表(Sterba等人2000年，Beach等人2005年)。此外，我们使用森林覆盖像素百分比(f) (Schuck et al. 2002)和林分面积(g) (Brus et al. 2012)作为集约化林业经济可行性的代表(Beach et al. 2005)。对于政治类别，我们使用了一张带有Natura2000站点(h)的地图(欧盟委员会，DG Environment, 2009年，Natura2000数据库，2009年7月版)，作为行动更可能受到保护政策影响的指示(Verkerk和Lindner 2008年)。gydF4y2Ba

计算方法gydF4y2Ba

对于每个林分，根据FMA类型来管理其在当地的适用性gydF4y2BajgydF4y2Ba(gydF4y2BaS []gydF4y2Ba_jgydF4y2Ba］gydF4y2Ba)的计算方法如下:gydF4y2Ba

(1）gydF4y2Ba

在哪里gydF4y2BapgydF4y2Ba_{菲利普-马萨,jxgydF4y2Ba}的适用性gydF4y2Ba菲利普-马萨gydF4y2Ba_jgydF4y2Ba对于物种gydF4y2BaxgydF4y2Ba(表2),αgydF4y2Ba_ijgydF4y2Ba权重因子是否表示因子的重要性gydF4y2BaggydF4y2Ba_我gydF4y2Ba为gydF4y2Ba菲利普-马萨gydF4y2Ba_jgydF4y2Ba(表3)gydF4y2BaFgydF4y2Ba_ijgydF4y2Ba响应函数是gydF4y2Ba菲利普-马萨gydF4y2Ba_jgydF4y2Ba因素gydF4y2BaggydF4y2Ba_我gydF4y2Ba,地点:gydF4y2Ba

（2）gydF4y2Ba

原则上,gydF4y2BaFgydF4y2Ba_ijgydF4y2Ba可以采取任何形式，并灵活的分类或连续数据。gydF4y2Ba

在情商。1,gydF4y2BajgydF4y2Ba范围从1到5，与Duncker等人(2012)定义的5个fma相对应。物种gydF4y2BaxgydF4y2Ba对应于欧洲树种分布图中定义的20个树种组(Brus et al. 2012;树种分类见表2)。因素gydF4y2BaggydF4y2Ba_我gydF4y2Ba对应于中提到的六个数据集c-hgydF4y2Ba方法:概念框架gydF4y2Ba。每一个gydF4y2BaggydF4y2Ba_我gydF4y2Ba是否使用线性(接近度，像素中森林的百分比，和林分的面积)或阈值响应函数进行缩放gydF4y2BaFgydF4y2Ba_ijgydF4y2Ba(ggydF4y2Ba_我gydF4y2Ba）gydF4y2Ba到-0.5到0.5之间的值。具体权重因子(gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_ijgydF4y2Ba)和响应函数(gydF4y2BaFgydF4y2Ba_ijgydF4y2Ba(ggydF4y2Ba_我gydF4y2Ba）gydF4y2Ba)在gydF4y2Ba方法:因素描述gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

利用该算法，可以根据给定的FMA为每个林分分配一个适宜的管理位置。FMA是根据最高的适宜性分配给该看台的。像素选取面积最大的FMA类型(像素内所有林分的总和)。gydF4y2Ba

因素的描述gydF4y2Ba

FMA对物种的适用性(gydF4y2BapgydF4y2Ba_{菲利普-马萨,jxgydF4y2Ba})根据作者的判断，以1(几乎适用)到4(高度适用)的量表进行表达。本土物种可能出现在自然保护区(FMA I)和接近自然的林业(FMA II)。能够提供优质木材并具有合理产量的物种可能与联合目标管理(FMA III)和老年林业(FMA IV)相关联。高产物种可能与短轮作林业(FMA V)相关联。在欧洲，生产力和本土物种因物种而异。因此，我们将的值区域化gydF4y2BapgydF4y2Ba_{菲利普-马萨,jxgydF4y2Ba}(图1b)，如表2所示。gydF4y2Ba

表3给出了其他每个数据集的响应函数和权重因子的分配，并基于作者的判断。影响可以是强烈的积极或消极，微弱的积极或消极，或中性。如果假设没有影响，这要么是由于没有预期的影响，要么是由于多个方向相反的趋势。通过分配权重因子实现强弱效应gydF4y2BaαgydF4y2Ba分别为9和2的任意值。gydF4y2Ba

我们预计，坡度会对高产FMAs (IV和V)的适宜性产生负面影响，因为在集约化管理下，坡度更陡的山坡更容易受到土壤侵蚀。因此，FMA V的适宜性降低了10%以上，FMA IV的适宜性降低了25%以上(EEA 2007)。gydF4y2Ba

研究认为，靠近小城镇对FMA II和FMA IV的适宜性有较大的正向影响，而对FMA III的适宜性有较小的正向影响。无论是靠近小城市还是大城市，都对FMA II的自然游憩价值有积极影响，对FMA III的多个目标有重要影响，距离劳动力较短的距离将提高林分的木材生产价值。被认为与主要工业距离相近的大城市被认为对FMA V的生物质生产适宜性有积极影响，而不受人为干预的FMA I的适宜性则被认为与大城市地区相近会产生负面影响。gydF4y2Ba

木材和生物量的生产在大型森林复合体和/或大型林分中可以最有效地完成。因此，我们假设FMA IV和V的适宜性随像素内森林覆盖和林分大小的增加而增加。小型林分特别适合FMA II，其生产目标受到休闲和生物多样性目的管理目标的限制。gydF4y2Ba

在Natura2000地区，森林的主要功能是保护生物多样性(欧盟委员会，DG Environment, 2009, Natura2000数据库，2009年7月版，仅在欧盟国家提供)。因此，自然2000区域内的森林发生FMA I和II的可能性更高，而以生产为导向的FMA IV和v的可能性更低。在一个像素内，比自然2000区域小的森林被认为更适合发生以自然为导向的FMA I和II。gydF4y2Ba

敏感性分析gydF4y2Ba

敏感度分析是为了测试不同层对最终FMA分配的影响。为此，地图重新计算了六次，每次都省略了一层地图。然后，FMA类型对地图层的敏感度表示为相对于原始地图，改变为另一种FMA类型的像素的百分比。gydF4y2Ba

验证gydF4y2Ba

为了评估所得FMA图的准确性，我们使用了两种方法。在第一种方法中，我们根据荷兰国家森林清查数据将FMAs分配给地块(Dirkse et al. 2003;Daamen, 2004,gydF4y2Ba个人沟通gydF4y2Ba)和翁布里亚(意大利)的区域清单(Colle et al. 2006;Teobaldelli, 2007,gydF4y2Ba个人沟通gydF4y2Ba)．该数据集包括翁布里亚的2659个地块和荷兰的2551个地块，平均分布在两个样本地区。将原有的管理类别重新分类为FMAs的情况如表4所示。然后将在观测地点观测到的FMA的平均适宜性与该地区的FMA的平均适宜性进行比较。gydF4y2Ba

在第二种方法中，我们将每个国家在不同fma中分类的总面积与欧洲森林保护部长级会议(MCPFE)第1类(MCPFE 2007)报告的区域进行了比较。根据Duncker等人(2012)对FMA的描述，子类1.1和1.2被归类为FMA I，子类1.3被归类为FMA II。gydF4y2Ba

结果gydF4y2Ba

表5总结了整个欧洲指定的森林管理办法，并总结了最适合每种森林管理办法的林分数目。图2显示了每1公里的主要FMA地图gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba像素。通过在线资源1获得详细的地图和每个像素的适宜性评分。这些结果主要是FMA III(占林分的64.7%)，这是一种中等强度的管理，描述了以生产为导向的森林管理，但也允许减少生产的替代目标。18%的林分被分配给FMA II，这是一种接近自然的管理制度，而其他FMA分配给不到10%的林分。gydF4y2Ba

可能的是，各种各样的fma在整个欧洲都有发生。在整个欧洲，没有大规模的趋势区分管理强度;这与欧洲的森林特征非常吻合(Farrell等人2000年，MCPFE 2007年)。gydF4y2Ba但是，某些区域特征很明显。斯堪的纳维亚的特点是面积大，最适合FMA IV，密集的均匀年龄森林，有相对大的斑块适合FMA V(短轮作林业)和FMA I(无管理森林)。后者一般只限于高海拔和高纬度森林。西欧和中欧国家呈现出高度碎片化的森林景观，混合了所有的fma。法国阿基坦和西班牙加泰罗尼亚北部地区的特点是，面积相对较大，适合种植FMA IV，密集的均匀老化森林，而葡萄牙的特点是，在联合目标森林主导的景观中，短轮生森林类型的斑块非常适合。西班牙显示出一些大型储量的潜力(FMA i主导区域)。向东的波罗的海国家和白俄罗斯以组合目标管理为主，分散的区域适合短轮伐。对于喀尔巴阡山脉地区，综合目标管理也占主导地位，区域分散，具有较高的储量适宜性。保加利亚、希腊和意大利也是如此。巴尔干半岛西部也主要是联合目标森林，有些地区适合密集的均匀年龄森林。gydF4y2Ba

对每个输入GIS层的敏感性表示为由于从计算中去除一层而改变FMA的像素的分数(表6)。总体上对坡度的敏感性较低，而对小尺度邻近的敏感性为79%，对林分面积的敏感性为74%。在每个]类型的敏感性最大的不同层:Natura2000,站区域]我的菲利普-马萨第二大规模的距离,小规模的距离,站区域FMA三世,菲利普-马萨IV森林覆盖,小规模的距离为菲利普-马萨诉重要性的权重因子α是菲利普-马萨IV的分配和(在较小程度上]我和菲利普-马萨诉菲利普-马萨的物种的适应性是重要的是菲利普-马萨IV和V]。gydF4y2Ba

对计算的适宜性进行了两次验证。首先，将欧洲各地区小区位置观测到的森林管理的计算适宜性与该地区的平均适宜性进行比较。结果如表7所示。与在地块位置观测到的FMA分布相比，林分FMA的适宜性分布下降，最常观测到的FMA、FMA IV(均匀年龄管理，翁布里亚观测值的75%，荷兰观测值的67.5%)转变为预测FMA III最适合(多功能管理，翁布里亚的64.9%，荷兰的68.7%)。平均而言，在预测更适合采用森林管理方法的地点没有观察到森林管理方法。gydF4y2Ba

其次，将MCPFE 1类报告的区域与预测最适合FMA I和II的区域进行比较(图3)。MCPFE 1.1和1.2类被归为FMA I, MCPFE 1.3类被归为FMA II。图3的地图显示，每个FMA的预测面积与MCPFE第1类报告的面积存在明显的区域差异。对于一些国家(如芬兰、荷兰、瑞士)，预测似乎与报告的地区相匹配，而对于其他国家(如法国、德国和意大利)，预测与报告的地区完全不匹配。在大多数预测不匹配的情况下，FMA I和II都存在强烈的过度预测。明显的例外是德国FMA II预测的区域，以及意大利FMA I预测的区域。在这些案例中，报告的面积远远大于预测的面积。gydF4y2Ba

讨论gydF4y2Ba

我们提出了一种将森林管理方法分配给欧洲各地森林的概念性方法。森林管理方法是一组森林管理系统，允许跨区域比较森林管理的效果(Duncker et al. 2012)。在哪里保护自然和在哪里生产木材的战略管理选择往往是在地方管理单位或在国家指定保护区时进行的。在欧洲范围内绘制潜在管理地图的工作从未做过。本文提出的方法和结果是朝着这个方向迈出的第一步。gydF4y2Ba

概念方法基于局部GIS信息计算各FMA的局部适宜性。然后将本地适宜度最高的FMA预测为本地FMA。因此，这一预测既取决于正确计算适宜性的假设，也取决于当地森林所有者将根据最高适宜性进行管理。gydF4y2Ba

指定的森林管理是由树种、坡度、森林百分比、靠近城市和自然2000地区决定的。地图对这些不同因素的敏感度是不同的。坡度似乎对结果影响不大，而邻近小村庄则有很大影响。这部分是由不同因素之间的相互作用造成的。，those areas influenced by slope could be part of Natura2000 areas, which causes them to maintain their original classification. The major effect of the proximity to small villages is that suitability for FMA III, the most common FMA in the result, is determined only by this factor. Thus, removing this factor majorly changes the suitability of almost all pixels that were assigned this FMA. Most FMAs are affected by several factors and can even be majorly affected by the exclusion of layers that do not directly determine their suitability (e.g., FMA III is affected by the exclusion of stand area, thus causing a large move from FMA III to FMA II).

使用的一些因素是粗略的代理，在未来可能被更好的数据源所取代。例如，纸浆厂、造纸厂和锯木厂的实际位置和规模可以取代邻近大城市。然而，现有的欧洲尺度的数据集并不完整(gydF4y2Bahttp://www.sawmilldatabase.com/gydF4y2Ba)．对于其他可能重要的数据来源来说，数据的可用性也是一个问题，例如关于森林所有权的详细地图、实际严格的保护区地图和每个物种的潜在生产力。其中最重要的是在计算适宜性时缺乏与生产力相关的因素(Beach等，2005年)，因为在历史上，生产力较低的地点更容易被用于非生产力森林管理目标。其他的改进可能是包括林分特征，gydF4y2Ba 例如林分的树种数目或直径等级的范围，以及国家对木材供应或生产的要求，这将为生产能力较强的森林管理办法制定目标总面积。gydF4y2Ba

对于荷兰和翁布里亚，这张地图与国家森林清查图的参考数据集进行了比较。结果表明，预测的FMA平均比图数据上的实际FMA低一个等级:FMA IV在观测中非常常见，而FMA III在预测中过高。对这种差异的解释是困难的。首先，实际管理的分类比较不确定。如Duncker等人(2012)所示，对于一系列不同的评估标准，一片森林可以同时显示出不同FMAs的特征。管理类型的分配通常只基于一次实地观察和有限的标准(森林的外观和最近收获活动的迹象[Dirkse 2003])。今后对永久样地的重新评估可能导致更精确地分配实际管理。随后形成fma的聚合也是主观的，从而导致额外的不确定性。gydF4y2Ba

除了分类的不确定性之外，该测试还比较了与实际管理的适用性。这是对适宜性计算质量和森林管理者合理性的综合检验。根据适用性计算背后的基本原理，区域环境和所有者偏好很可能导致比预期的其他管理目标。为了更好地验证，应该提供关于实际管理的更详细的数据集，最好是在大区域内连续的数据集。理想情况下，这些信息应该与独立专家对最佳FMA的估计和/或关于区域政策、所有者偏好和其他重要影响的信息结合起来。然而，正是由于缺乏这样的信息，才导致了本文所介绍的方法的构建。gydF4y2Ba

向MCPFE报告的地区被用来在国家一级进行比较。在MCPFE第1类报告的区域中，使用了与FMA I和FMA II最接近的子类。对于大多数国家来说，报告的区域比预测的最适合的区域要小。这表明许多国家的自然保护潜力没有得到充分利用。为了使模型预测与区域统计数据相吻合，可以通过缩放来调整最终预测的区域(例如，Tröltzsch et al. 2009)。gydF4y2Ba

在计算适宜性时没有考虑到诸如对某些森林服务的需求或所有者的偏好等因素对选择森林管理指标的限制。迭代缩放方法(Tröltzsch et al. 2009)可用于调整模型预测，以适应特定fma的区域需求。在这样的定标过程中，每个区域的每个FMA的总适宜性被调整以满足每个FMA的目标区域，同时保持每个适宜性区域内的变化。gydF4y2Ba

FMA区域分布的来源可以是国家森林调查报告的统计数据或间接资料，因为根据MCPFE分类报告的地区、国家或区域木材产量以及关于森林所有权的区域信息都有可能转化为FMA区域分布。然而，目前缺乏欧洲尺度的综合信息(Schelhaas et al. 2003)。gydF4y2Ba

所述的欧洲森林管理方法地图有若干应用。不同经营目标地区林地的差异可以告诉决策者欧洲森林对不同目标的适宜性。更详细地说，可以尝试明确地绘制可能与特定FMA类型结合在一起的生态系统服务，并结合其他GIS信息。不同的森林经营目标意味着不同的FMAs下的林地价值评估。这些信息可以为土地利用和土地覆盖模型提供从特定FMA类型到非森林土地利用类型过渡速率的差异，例如，确保保护林的连续性，或在短轮作或均匀林龄中使土地利用变化与轮作周期保持一致。gydF4y2Ba

结合树种信息(Brus et al. 2012)和生物量信息(Gallaun et al. 2010)，该地图为高分辨率森林资源模型的开发和应用提供了重要信息，从而能够比使用目前的欧洲模型更准确地预测森林提供碳储存、木材和娱乐等生态系统服务的潜力(Schelhaas et al. 2003)。gydF4y2Ba

鉴于欧洲尺度上特定林分的森林管理实践数据有限，我们提出了一种方法，将森林管理方法分配到高分辨率林分地图，以促进森林资源和土地利用变化建模。从长远来看，这张地图还可能促进欧洲的战略政策进程。这种方法在物理、法律和生态限制的框架内模拟当地森林所有者和管理者的决策过程。利用这些约束条件，我们提出了一种正式的方法来计算不同森林管理方法在整个欧洲平方公里水平上的理论适用性。这一理论方法承认不同地区在适合不同管理方法方面的差异，并允许扩大森林管理的区域趋势。所提出的地图是这方面的第一次尝试，正在等待欧洲范围内的进一步资料。gydF4y2Ba

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