河北省森林碳储量影响因素分析及预测

0 引言

森林植物把大量二氧化碳捕获到植物或土壤中,能够降低空气中二氧化碳浓度,这种能力被称为森林碳汇。森林的碳汇能力可以用森林碳储量来表示,森林碳储量是指在一个确定的时间点,森林中碳元素的储量。森林以1/3的陆地面积储存了1/2陆地碳库量,成为陆地固碳生态系统重要组成部分,与气候变化有着直接关联[1]。因此,森林碳汇能力在降低全球碳排放过程中起到关键作用。而森林碳汇能力来源于森林碳储量,为更好地解决全球气候问题,就需要增加地区碳储量,提高地区森林碳汇的能力。因此,在定量获取森林碳储量的基础上,结合实际探索影响森林碳储量的因素,并对未来发展潜力进行预测已成为研究趋势,但目前针对河北省的研究较少。而据河北省林业和草原局报道数据表明:“十三五”期间,河北省森林覆盖率由31%提高到35%,森林蓄积量由1.44亿立方米增加到1.75亿立方米,森林资源快速增长,对于我国“双碳”目标的实现起到了关键作用[2]。为进一步推进“双碳”目标实现,有必要对河北省历年森林碳储量以及未来碳储量进行测算。

由于森林碳储量所展现出来的森林碳汇能力在降低二氧化碳排放方面具有重要的作用,森林碳储量计量成为学者们关注的重点。Evans P C等(1994)创建了第一套完整的森林碳储量估算方法[3]。后续学者对森林碳储量计量做了大量研究,主要分为两类:一类以生物量反应碳储量,包括多生物量法[4,5]以及森林蓄积量扩展法[6];另一类方法是通过微气象学技术获取森林二氧化碳通量,然后换算为森林碳储量[7,8]。但微气象学方法需要使用精密仪器进行监测以获取相关数据,操作难度较大;生物量的积累与树种、气候、土地质量等因素相关,同样导致生物量法数据获取较为困难;而蓄积量法基于森林蓄积量数据进行计算,数据可得性及实用性较强,成为计量森林碳储量的一种常用方法[9]。

在定量获取森林碳储量后,需要了解影响森林碳储量的各种因素,基于各影响因素的影响程度等,提出提升森林碳储量的措施。文献梳理发现,影响因素基本从自然因素和人为因素两个方面进行选取[10,11]。王姝雅(2019)、杜之利等(2021)从环境因素、经济因素、林业管理技术三个方面进行研究[12,13],将森林碳汇影响因素划分更加细致。此外,其他学者从不同方面进行影响因素分析,如:Guillermo G等(2022)从森林干扰因素方面进行研究[14],张娟等(2020)基于社会经济视角对森林碳汇影响因素进行分析[15]。不同地区森林碳储量基本情况及影响因素各有不同,依据各地区现实情况,学者们选用不同方法对未来碳储量进行预测。M Wang(2017)基于经济理论建立矢量自回归模型直接预测各种因素对当前和未来森林碳储量的影响[16]。车启龙等(2020)通过回归拟合对甘肃省森林碳库总量进行预测[17]。张颖等(2021)基于碳达峰碳中和目标采用GM(1,1)灰色模型对北京市森林碳汇潜力进行分析[6]。

综上所述,当前关于森林碳储量的研究逐步深入,但在森林碳储量计量、影响因素选取、对未来碳储量预测的研究方法方面均具有多样性,不具有普适性。研究范围主要集中在某个省或某个市区,且目前关于河北省相关研究较少。而河北省的森林资源增长速度较快,以河北省为研究范围,能够探索出有效提高河北省森林碳储量、保持河北省高水平碳汇潜力的措施。

考虑到数据可得性及可操作性,文章选用蓄积量扩展法对河北省森林碳储量进行测算。根据现有研究,从自然环境因素、林业经济情况、森林管理情况三方面选取12个指标作为河北省森林碳储量影响因素。为降低模型复杂度,防止过拟合,文章首先使用Lasso回归进行影响因素特征变量筛选,留下部分关键影响因素,并依据历史数据构建无需担心多重共线性问题的支持向量回归训练模型,依据模型拟合结果对影响因素进行分析。然后采用对小数据集有较好预测效果的灰色预测模型预测未来各影响因素数值。最后依据上述支持向量回归训练模型对未来河北省森林碳储量进行预测。基于此,提出相关对策以促进河北省森林碳储量提高并提升河北省碳储量管理效率。

1 研究方法

1.1 Lasso回归

通过构建一个惩罚函数,将所选河北省森林碳储量影响因素系数进行压缩,使某些因素回归系数变成0,由此可以进行影响因素特征变量选择[18]。Lasso参数估计定义如下:

其中λ‖β‖1为惩罚项,表示对各影响因素系数的惩罚,λ为非负正则参数,用于控制河北省森林碳储量各影响因素压缩程度的调节。通过λ变化调节影响因素选择,使相对不重要的因素系数压缩为0,λ越小,惩罚力度越小,所保留因素越多;而λ越大,惩罚力度越大,所保留因素越少。

常采用交叉验证法选择正则化参数λ最优值,假设Y=v(X)+ε,其中Y为河北省森林碳储量,X为Y的影响因素,E(ε)=0,Var(ε)=δ2,估计(X)的均方误差(Mean Squared Error,MSE)为:

当v(X)是线性模型时,均方误差可以表示为:

此时选择预测误差最小的参数值,采用k折交叉验证方法。首先,将影响因素样本数据随机地k等分,得到大致相等的k个子样本,然后使用其中k-1折估计此影响因素筛选模型,并将所得模型预测其余1折河北省森林碳储量,得到相应均方误差。如此依次进行,可得到k个均方误差,其均值即为整个样本数据交叉验证MSE值。运用函数CV Error调节参数λ,将此函数绘制为交叉验证图,找到其最低点,对应参数λ即为最优调节参数。在选取最优调节参数后,通过坐标轴下降法计算Lasso路径,完成河北省森林碳储量影响因素特征选择。

1.2 灰色预测模型

灰色预测适用于一般时间序列且通用性较好,常采用GM(1,1)模型[19]。其基本思路是:对上述筛选所得影响因素数据X(0)={X(0)(i),i=1,2,…,n}进行一次累加得到X(1)={X(1)(k),k=1,2,…,n},对X(0)的一次累加序列X(1)构建一阶线性微分方程:

求解上述微分方程,即得到各影响因素预测模型,如式(5)所示:

将一次累加后各影响因素预测结果(k+1)累减还原为(k+1),即可得到最终河北省森林碳储量影响因素预测模型,如式(6)所示:

1.3 支持向量回归模型

支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)是一种不受数据多重共线性影响,具有良好泛化能力的机器学习算法。其基本思路为:给定训练数据集其中代表原始年份1994—2020年期间河北省森林碳储量各影响因素值;yi∈R,i=1,2,…,n,表示所测算1994—2020年各年份森林碳储量。对于样本(,yi)来说,常以模型输出1994—2020年各年份森林碳储量预测值f()即与真实值yi之间差异作为损失,当且仅当f()=yi时,损失为0[20]。

支持向量回归基本思路为:允许模型估算河北省森林碳储量f()与真实值yi之间最大偏差为ε。仅计算|f()-yi|＞ε时的损失,当|f()-yi|≤ε时,则认为预测准确。如式(7)所示:

其中C≥0为罚项系数,Lε为损失函数。

引入松弛变量ξi,,得到新的最优化问题,如式(8)及式(9)所示:

引入拉格朗日乘子法,μi≥0,≥0,αi≥0,≥0,定义拉格朗日函数如式(10)所示:

利用拉格朗日对偶性获得原始问题的对偶问题的极大极小问题,如式(11)所示:

j＞0,则最后支持向量回归模型可表示为式(13),分类决策函数如式(14)所示:

此外,需要对支持向量回归模型的精度进行检验,文章采用可解释方差值和可决系数R2进行评价。

(1)可解释方差值。可解释方差值(Explained variance score)用来衡量预测模型对影响因素数据集波动解释程度,如果取值为1时,模型就完美,越小效果就越差。

(2)可决系数R2。可决系数R2运用数据变化来衡量预测模型拟合效果好坏,数值越接近1,表明支持向量回归模型对于河北省森林碳储量拟合效果越好;越接近0,拟合效果越差。

1.4 森林碳储量计量方法

蓄积量扩展法是基于森林蓄积量,通过蓄积扩大系数、容积密度以及含碳率计算森林碳储量的方法,具体公式为:

其中C代表森林总碳储量;C1,C2,C3分别代表林木碳储量、林下植物碳储量以及林地碳储量;V代表森林蓄积量;δ,ρ,γ分别代表蓄积扩大系数,容积密度以及含碳率;α,β分别代表林下植物及林地碳转换系数。

2 河北省森林碳储量基本情况

2.1 河北省森林资源基本情况

河北省位于华北平原北部,兼跨内蒙古高原,地处北纬 36°05′—42°40′,东经113°27′—119°50′之间。地势由北往南、由西向东倾斜。地貌复杂多样,平原、盆地、丘陵、山地、高原类型齐全。坝上高原位于北端,东北部为燕山,西部是太行山,西北部是恒山余脉,三山形成半圆状,环抱河北平原,构成了自然倾斜的弧形地势。属温带大陆性季风气候,降水量分布特点为东南多、西北少。森林资源主要分布在冀北、冀西北山地、太行山区和坝上地区。森林植被类型主要有寒温性针叶林、温性针叶林、温性针阔混交林和落叶阔叶林。

2.2 河北省森林碳储量状况

由于当前森林碳储量测定只涉及地表上树木碳储量,而并未涉及地下腐植质和森林土壤等固碳量,导致森林碳储量的测定结果较低。因此为提高森林碳储量的计算准确性,张娟(2021)提出以活立木蓄积量为研究对象测算森林碳储量[21]。且河北省活立木蓄积量中86%以上都是森林蓄积量,其余类型树木蓄积量均较小。所以借鉴张娟(2021)的做法,以河北省活立木蓄积量为基础计算河北省森林碳储量。戎建涛等(2012)研究发现碳贮量和木材生产目标之间存在线性相关关系[22]。而森林的碳汇功能与木材的生产功能需要达到平衡,这就使森林蓄积量与木材产量密切相关[23]。

据此,从第五次至第九次全国森林资源清查数据获取河北省1996年、2001年、2006年、2011年及2016年活立木蓄积量数据。从《中国林业统计年鉴》获取1994—2020年各年木材产量数据后,通过回归拟合获取木材产量与活立木蓄积量的关系,得出1994—2020年各年河北省活立木蓄积量数值。依据森林碳储量计量方法,取国际通用的IPCC(联合国政府间气候变化专门委员会)默认值α值为0.195,β值为1.244。从《森林经营项目碳汇计量监测指南》获取碳储量测算系数,结合河北省树种占比计算得出δ取1.528,ρ取0.467,γ取0.494,如表1所示。在此基础上计算得出河北省森林碳储量情况,如表2所示。

表1 森林碳储量测算系数Table 1 Calculation coefficients of forest carbon storage

表2显示,河北省森林碳储量主要来源于林木碳汇及林地碳汇,且整体呈增长趋势。1994年森林碳储量为7 428.76万吨,2020年为14 086.89万吨,增长89.6%,年平均增速3.32%。增长速度最快的阶段为2002—2011年,这十年森林碳储量从8 043.36万吨增长到11 249.57万吨,年平均增长率为7.02%,这与河北省林业发展政策具有密切联系。

表2 1994—2020年河北省森林碳储量Table 2 Forest carbon storage in Hebei Province from 1994 to 2020

河北省提出一系列政策用以推动林业发展,在2000年根据河北实际状况制定了《河北省实施〈中华人民共和国森林法〉办法》,为河北省森林管理奠定了政策基石,并在2010年、2018年根据林业发展状况进行相应调整。2004年《河北省封山育林条例》发布推动河北省林地管理方式规范化。《河北省全民义务植树条例》于2007年启动实施,进一步强化河北公民绿化意识,加快河北土地绿化进程。《关于进一步深化集体林权制度改革的意见》于2009年发布,通过建立森林生态效益补偿基金制度,维护河北省现有森林存量;2011年发布《河北省林业发展“十二五”规划》加强森林科学经营,将林业建设与农民脱贫致富相结合,营造加快林业发展浓厚氛围。同时实施太行山绿化、京津冀风沙源治理、三北防护林、退耕还林、沿海防护林等林业重点生态工程,使局部地区生态恶化趋势得到有效缓解。

3 河北省森林碳储量影响因素分析

要提升河北省森林碳储量,则需识别影响河北省森林碳储量的关键影响因素。从自然环境因素、林业经济情况以及森林管理情况三方面选取了12个影响因素;通过lasso回归对河北省森林碳储量所有影响因素进行特征变量选择;并构建支持向量回归训练模型拟合筛选所得的影响因素对河北省森林碳储量的影响程度。基于此,对河北省森林碳储量影响因素进行分析。

3.1 河北省森林碳储量影响因素选取

森林固碳是一个复杂过程,常常受到包括森林本身以及外界环境等各方面影响[24]。从自然环境因素、林业经济情况以及森林管理情况三方面分析河北省森林碳储量影响因素,各指标选取如表3所示。所选取的数据森林病虫害发生面积来源于《中国林业统计年鉴》,年平均气温、降水量及日照时长均来源于《河北经济年鉴》,河北省城镇化率来源于《中国统计年鉴》,剩余数据均来自于河北省林业和草原局官网。其中所含数据缺失值采用拉格朗日插值法填充。

表3 影响因素选取及解释Table 3 Selection and interpretation of influencing factors

3.1.1 自然环境因素

自然环境因素包含气候变化与大自然中生物之间的相互关联。树木的生长与环境变化有着紧密的联系,适当的温度、降水量以及日照时长能够对树木的光合作用起到积极的作用[13],从而提升树木吸收二氧化碳的能力,也因此对森林碳储量产生影响。此外,森林病虫害虫可以依靠自然力量进行传播,大量研究均表明森林病虫害的发生对林业建设具有较大的危害[24]。因此,森林病虫害的发生对林木生长及森林活立木蓄积量具有较大的影响,有必要将其作为解释变量研究其对森林碳储量的影响。

3.1.2 林业经济情况

林业经济发展一定程度上能够促进森林碳储量的增长,但若过度消耗林木资源以提升经济效益则会适得其反[12]。因此,需考虑林业经济情况对森林碳储量的影响。文章所指林业经济情况是指与林业建设相关的经济环境,包括林业建设产生的经济价值、林业建设的外部经济环境以及对林业建设的资金投入。林业产业总产值包含了林业建设过程中各种劳动成果的货币价值总量,第一产业涉林产业总产值是林业产业总产值的主要来源。选取这两个因素衡量林业经济发展规模,体现林业建设所产生的经济价值。城镇化是代表一个国家或地区经济发展的重要指标,不同的城镇化率对森林碳汇的形成有不同的影响[25]。河北省林业重点工程对河北省森林资源的增长具有不可或缺的作用,对重点项目的资金投入是提升森林碳储量的基本经济条件。

3.1.3 森林管理情况

据河北省林业和草原局报道数据表明:河北省森林资源从春秋战国时期开始迅速减少,直至1949年几乎破坏殆尽。于1949年开始进行人为森林管理,使河北省森林业逐步恢复;在“十三五”期间实现森林资源快速增长,森林覆盖率提高到了35%。森林经营管理措施的实施是河北省森林资源发展又快又好的重要原因[2]。森林经营管理常包括更新造林及森林抚育措施,两种措施的实施对于提升森林面积及森林质量具有重要的作用[26]。而良好的森林经营管理离不开林业队伍的建设,因此,选取了林草系统从业人员年末人数和林草系统在岗职工年平均工资来衡量林业队伍建设的情况。

3.2 河北省森林碳储量影响因素筛选

为降低模型复杂度,防止过拟合,运用lasso回归对影响河北省森林碳储量的变量进行筛选。首先运用交叉验证法(Cross Validation,CV)选取调和参数λ,得到如图1所示Lasso交叉验证拟合MSE(Mean Square Error)值以及如图2所示Lasso拟合系数轨迹图。依据图1得到MSE(可评价数据变化程度,值越小,预测模型精度越高)最低点处即损失函数取最小时对应最优λ值为0.008 6。图2为模型最终所纳入变量随着λ值变化趋势,最终纳入变量包括河北省年平均气温(x1)、河北省年平均降水量(x2)、河北省年平均日照时长(x3)第一产业涉林产业总产值(x6)、森林抚育面积(x10)、林草系统从业人员年末人数(x11)以及林草系统在岗职工年平均工资(x12)7个变量。

3.3 河北省森林碳储量影响因素分析

基于1994—2020年数据构建支持向量回归模型进行训练,得出如表4所示,河北省森林碳储量各影响因素影响程度,且其R2值为0.870 0,回归拟合效果较好。对河北省森林碳储量具有正向影响的因素按其影响程度排列,依次为:河北省林草系统在岗职工年平均工资、第一产业涉林产业总产值、森林抚育面积以及林草系统从业人员年末人数。而与河北省森林碳储量呈负相关的因素均为自然环境因素,包括河北省年平均气温、年平均降水量及年平均日照时长。

表4 支持向量回归系数Table 4 Support vector regression coefficients

3.3.1 正向影响因素分析

对河北省森林碳储量具有正向影响因素有4个,包括河北省林草系统在岗职工年平均工资、第一产业涉林产业总产值、森林抚育面积以及林草系统从业人员年末人数,除第一产业涉林产业总产值外,其余因素均属于河北省森林管理层面。表明河北省森林碳储量与森林管理情况密切相关,提升河北省森林碳储量关键应从森林管理方面入手。

影响程度最大的因素为河北省林草系统在岗职工年平均工资,其影响程度达0.83以上,林草系统从业人员年末人数同样具有正向影响。河北省林业和草原局是河北省林业建设主要监督管理机构,其职能配置、人员编制与劳动工资设置是林业管理的关键环节。河北省林业和草原局通过调配合理的劳动报酬及资源配置,推进全省林业和草原人才队伍建设,调动林业系统从业人员工作积极性。以劳动报酬和员工幸福感为驱动,推进河北省国土绿化行动实施。以合理科学的劳动机制推进河北省林业建设,提升森林覆盖率及森林质量,以更快更好地提升森林蓄积量,进而提升森林碳储量。

植树造林与森林抚育是提升河北省森林碳储量的重要措施。近年来,河北实施造林绿化重点工程,重点围绕“两山两翼三环四沿”、北方防沙带保护与修复、太行山燕山绿化、国土绿化造林绿化试点、雄安新区森林城市建设和各个规模化林场建设等方面开展。进行林业生态工程建设的同时加强林木资源培育,通过提升造林面积以及森林覆盖率,增加林木数量为基础提升森林储备碳元素的能力。

林木的健康成长是提升森林储碳能力的关键,这就需要在推进林业建设时,采取科学合理的森林抚育措施,为林木生长发育提供良好环境,从而提高森林质量与碳储量。当前河北省森林抚育工作任务及责任落实不断推进,森林抚育工作人员业务素质逐步提升,结合各林区任务投资分配逐渐合理化,制度落实程度进一步加强。此外还设置了森林抚育成效监测项目:通过建立固定样地,采集大量数据来客观、科学、评价森林经营效果,为将来科学培育森林提供参考。但其中存在由于工作调整等原因,监测技术人员很少能够长期固定,导致森林抚育成效监测无法施行固定监测达到更精准的监测目标。

河北省第一产业涉林产业总产值是提升河北省森林碳储量的另一关键因素,第一产业涉林产业中林木的培育和种植以及木材和竹材的采运是其产值的主要来源。从森林获取的木质产品也会产生碳储,并能够代替如铁质产品等具有高碳排放的产品,从而减少空气中二氧化碳的含量。在不破坏森林系统生态平衡的基础上,合理的木材产出能够有效改善森林的林分质量,从而提升森林储碳的能力。且其产生的经济效益重新投入到林业建设当中,从而提升林业经营管理质量。

3.3.2 负向影响因素分析

与河北省森林碳储量呈负相关的因素均为自然环境因素,包括河北省年平均气温、年平均降水量以及年平均日照时长。但这些因素的影响程度均较小,而产生负向相关关系的原因应是全球气候变化导致温度升高,降水量减少,平均日照时长不足所致。

随着全球气候变暖,河北省平均温度略有升高,这可能使森林火灾发生几率增加。森林火灾会导致森林所存二氧化碳突然释放,严重破坏森林生态系统,降低森林碳汇能力。当前河北省森林火灾防治主要采取“预防为主、防灭结合、高效扑救、安全第一”方针,力争加强灾害预警及监测,合理布防相关资源与力量,落实火灾扑救责任,减少森林火灾发生。

4 河北省森林碳储量预测

为了解在河北省现行林业建设条件下未来河北省森林碳储量情况。通过构建灰色预测模型对所筛选影响因素在2021—2025年的数值分别给出预测值,将支持向量回归训练模型与灰色预测模型相结合,对2021—2025年河北省森林碳储量进行预测。

4.1 河北省森林碳储量影响因素取值预测

建立灰色预测模型GM(1,1)对上述所得各个因素2021—2025年数据进行预测,表5及表6为2021—2025年各影响因素预测值及其预测精度,各影响因素预测效果都通过了预测精度检验。预测结果显示:河北省年平均气温、年平均降水量、年平均日照时长无明显变化;第一产业涉林产业总产值、森林抚育面积及林草系统在岗职工年平均工资均呈现增长趋势,河北省森林面积及森林活立木蓄积量呈现增长趋势,其森林碳储量及碳汇潜力较大。林草系统从业人员年末人数先呈现上升趋势,后呈下降趋势,林业系统人员配置及职责安排或趋于稳定。

表5 2021—2025年各影响因素预测值Table 5 Predicted value of each influencing factor from 2021 to 2025

表6 2021—2025年各影响因素预测精度Table 6 Forecast accuracy of each influencing factor from 2021 to 2025

4.2 河北省森林碳储量预测

以上述各因素灰色预测结果为输入,以河北省森林碳储量为输出,建立支持向量回归模型预测2021—2025年河北省森林碳储量。图3为预测值与真实值对比图,各年预测值分别为19 814.11万吨、21 510.68万吨、23 433.58万吨、25 613.4万吨以及28 085.11万吨。预测结果显示:2021—2025年河北省森林碳储量呈增长趋势,2021—2025年年平均增长率为8.34%,年平均增长率亦有所升高。河北省森林碳储量预测模型可解释方差值与R2值分别为0.872 1和0.866 7,均接近于1。并且依据图3可以看出大多数预测值与真实值一致,模型预测精度及真实值与预测值对比图均表明模型具有良好拟合效果。

5 结论与建议

5.1 结论

文章基于森林资源清查结果采用蓄积量扩展法对河北省森林碳储量进行测算。从自然环境因素、林业经济情况以及森林管理情况三方面选取12个河北省森林碳储量影响因素。首先,运用lasso回归进行影响因素特征变量筛选,并依据支持向量回归模型的训练拟合结果对影响因素进行分析;其次,通过构建灰色预测模型对所筛选影响因素在2021—2025年数据给出预测值;最后,依据支持向量回归训练模型,将该训练模型与灰色预测模型相结合,对河北省森林碳储量进行预测。结果表明:

(1)1994—2020年河北省森林碳储量年平均增速3.32%。增长速度最快的阶段为2002—2011年,年平均增长率为7.02%。河北省森林碳储量整体呈现增长趋势,第9次森林资源清查时期森林碳储量达到第5次森林资源时期两倍以上,表明河北省在提升森林碳储量方面具有较大潜力。

(2)支持向量回归拟合结果显示对河北省森林碳储量具有正向影响效果的因素有3个属于森林管理层面,因此提升河北省森林碳储量关键应从森林管理方面入手。值得注意的是,河北省第一产业涉林产业总产值是提升河北省森林碳储量的另一关键因素。

(3)GM(1,1)灰色预测结果显示2021—2025年河北省林草系统从业人员年末人数先呈现上升趋势后呈下降趋势,表明河北省林业系统人员配置及职责安排或趋于稳定,人才队伍建设具有一定成效。结合影响因素的影响程度来看,剩余变量的预测结果均预示着未来河北省森林碳储量增长呈现积极态势。此外,河北省森林碳储量预测结果显示2021—2025年河北省森林碳储量呈增长趋势,2025年其碳储量达28 085.11万吨,2021—2025年年平均增长率为8.34%,年平均增长率亦有所升高。

5.2 建议

为进一步提升河北省森林碳储量,基于上述结果提出如下政策建议,总体来说,需强化森林管理,精准提升森林资源质量。

(1)统筹推进河北省林草系统人才队伍建设。对河北省森林碳储量影响程度最大的4个影响因素均属于河北省森林管理层面,其中林草系统人员及其工资配置均为关键因素。应合理配置林草系统人员构成及机构编制等事宜;研究完善领导班子规范管理机制;全面提升专业技术人员业务能力,保障现有技术人才衔接;提升从业人员工资并完善其职务晋升机制,增强林业系统从业人员幸福感,合理助力林业人才系统建设。以科学有效推进林业系统建设,促进河北省森林质量提升及森林蓄积量增加。

(2)植树造林与森林抚育相结合。森林碳储量提升主要基于森林蓄积量,森林蓄积量增加取决于森林面积扩大。增加森林面积符合人类长远利益,结合当前河北省森林面积和森林蓄积量共同增长的目标,大规模开展植树造林活动,并结合森林抚育措施,对于提高河北省森林质量具有重要作用。森林抚育需结合实地特征科学采取抚育措施,河北省现已建立森林抚育成效监测项目,为将来科学培育森林提供参考。相对于流动监测,森林抚育成效固定监测更能提高数据准确性,但在实际工作中,由于工作调整等原因,监测技术人员很少能够长期固定。因此可设定固定监测技术员专有岗位,通过培训学习等手段不断提升技术人员专业性,并设立奖励机制以调动从业者积极性,保障森林抚育成效监测工作人员稳定性。

(3)平衡森林经济效益与生态效益。从森林获取经济效益不应影响森林中林木的生长发育。因此,在木材及竹材的采运过程中应减少其中废弃物的产生,并做好其处理工作,减少其对森林生态系统的伤害。此外,还可以将林业系统所产生的经济效益重新投入林业建设中,构建林业经济循环体系推进林业建设。