近日，我校森林生态系统可持续经营教育部重点实验室森林生长与经营规划团队申报的“东北典型人工纯林和混交林生长适应性及多目标经营机制”获得2021年度国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点项目资助（批准号：U21A20244），这是今年我校获得资助的第二个项目。
在全球气候变化背景下，国际上对林木适应性生长及林分多目标经营的研究进入一个新阶段，已成为森林生态和经营领域的研究重点。然而气候变化、竞争和间伐效应对森林生长的影响及适应性经营机制尚不明确，因此，从理论联系实际的角度探讨“碳中和”背景下的森林经营模式显得尤为关键和重要。东北重点国有林区是我国森林资源可持续经营的重点关注地区，也是我国应对气候变化的重要支撑区。项目以东北林区典型人工纯林和混交林为研究对象，通过构建气候变化下的人工纯林和混交林多目标适应性经营模型，揭示其多目标经营机制，有助于揭示东北人工林质量精准提升的科学基础，为东北林区预测人工纯林和混交林林分动态及开展适应性经营提供依据，对东北林区资源的可持续经营、服务国家碳中和目标具有重要意义。
在项目的资助下，该团队将进一步开展气候变化以及经营措施对生长、碳储量动态的影响与适应机制研究，揭示气候变化下森林随机生长和多目标经营的调控机制，突破森林多目标适应性经营机制和技术瓶颈，提供个性化的多目标经营新方法，提出森林优化经营新模式，以精准提升森林生产力和碳汇能力，服务国家碳达峰碳中和战略。
我校森林生长与经营规划团队在负责人李凤日教授的带领下，长期致力于东北林区林分生长模型、森林生物量及碳储量估计、森林可持续经营等理论及技术方面的研究，取得了一系列研究成果，获得了国内外同行的高度认可。十三五期间，该科研团队在长白落叶松生长模拟及多目标经营方面取得了新进展。团队构建了新型的距离有关的单木竞争因子，能够准确模拟树木生长过程，为树木生长模型的构建提供了关键参数；利用分位数模型及混合效应模型等高级统计回归方法，构建了人工长白落叶松枝条数量、大小及生长预测模型，立木树高、枝下高及冠幅预测模型，为长白落叶松人工林多目标经营提供了模型基础；采用包含随机效应的似乎不相关回归及贝叶斯统计方法提升了生物量模型的预测精度及稳定性，为森林碳储量预测及动态模拟提供了技术支撑；利用无人机激光雷达遥感技术，构建了新型长白落叶胸径、枝下高及直径分布等新型遥感预测模型，为森林资源调查提供了新的视角。2021年，相关成果先后在《Remote Sensing of Environment》《IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing》《ForestEcologyandManagement》《European Journal of Forest Research》《Forest Ecosystems》《Remote Sensing》《New Forests》《应用生态学报》等行业知名期刊发表33篇（其中，SCI论文18篇，Q1区论文13篇，TOP论文9篇）。
