重塑森林管理的未来--基于年龄的收获方法
摘要：应对气候变化的剧烈变化，需要对增强二氧化碳储量的当前策略进行深入磨合。为了解决这个问题，我们首先建立了一个以生长速率依赖性为驱动的碳隔离增长模型。我们将碳循环系统抽象为光合作用过程、湿度波动和树木中的碳原始储存。在光合作用模型中，我们考虑了吸收转化率和有机物生产等各种因素。我们还设计了一个经济回报评估模型，以基于效用函数估计森林中树木的最佳分布。通过最大化碳储存所带来的效用，我们得出了在总经济支出允许的约束条件下进行利润优化的方程。为了评估其性能，我们采取面向对象的方法，通过放置树木实例来模拟理想的森林，并绘制了一个随时间变化的森林组成图。在对气候和经济数据进行适当归一化之后，我们还对全球169个森林覆盖国家进行了预测。我们的模型进一步表明，当环境干旱程度或被采伐木材比例变化时，具有类似趋势的整体效用敏感性和稳健性。最后，我们将模型应用于乔治亚温带落叶林，并根据现有的生物学文献研究评估了调整红云杉的碳储存能力。我们认识到，虽然模型在无法识别多样的变量方面仍处于初步阶段，但已经概括了理想森林的关键特征。
作者：Shuyang Bian, Yuanyuan Xie, Flora Zhang
论文ID：2308.03198
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2023-08-08