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1. 在"双碳"战略背景下，森林经营如何平衡碳汇增储与木材可持续产出？当前最大的技术瓶颈是什么？

在双碳战略背景下，首先必须要认识到一个关键的辩证关系，即森林生态系统的增汇储碳与木材生产功能是不矛盾的，而是一对复杂的权衡体。核心是通过近自然经营和多目标空间规划来实现两者间的平衡（当然也可以包括其他功能）。当前最大技术瓶颈是缺乏能够精准、动态监测和预测林分尺度碳汇与生长量的“数字孪生”系统。

2. 智能算法在复杂林地条件下的应用效果如何？未来算法开发应重点突破哪些方向？

林业是一个复杂的生态系统，气候、地形、土壤、干扰等因素都会对其造成巨大影响，因此采用各种各样的算法来掲示林木生长、收获和各种生态服务功能的动态过程一直是林学研究中的重要领域之一。现阶段各种智能算法（包括传统统计学模型、机器学习算法、人工智能算法）虽效果显著但泛化能力是主要挑战。未来突破点在于开发物理机制引导的机器学习、多源数据融合算法及小样本学习技术，以提升在复杂环境下的鲁棒性和可解释性。

 

3. 现代森林经理工作者需要构建怎样的"专业知识+数字技能"组合？哪些编程语言和数据分析工具最为关键？

森林经理学主要涉及如何对森林资源进行区划、调查、分析、决策和信息管理，是一门综合性很强的应用基础学科。因此，这就需要从业者具备构建“T型”的知识结构，即以林学专业知识为深度，数字技能为广度。最关键的工具是R/ Python编程语言和GIS软件（如QGIS）。

 

4.在跨学科知识融合过程中，您建议如何系统培养数学建模和空间分析能力？

东林林学专业本科生的培养方案是经过多代教授和学者从不断地人才培养和生产实践中探索出来的，各门专业课程的设置也都是复合林业专业人才发展需求的，但因学生普遍不具备系统的思维能力和应用能力，因此建议采用项目驱动学习法，从实现经典生态模型和操作 GIS工具入手，逐步过渡到耦合模型与遥感数据，完成完整的空间分析项目，在实践中系统提升。

 

5. 在推动科研成果落地过程中，如何准确把握基层单位的实际需求和技术痛点？

“将论文写在祖国大地上”这是国家的号召也是林业科研工作者的期望，因此如何高效将科研成果转化为实际生产力，关键在于 “沉浸式调研” 与 “共情” ，即通过实地蹲点、倾听“抱怨”来发现真痛点，并通过构建 “最小可行产品” 并快速迭代，来验证和满足其低成本、易操作的实际需求。

林业工作者冬季采伐作业

 

6. 对于有志于从事林业智慧化研究的青年学子，您建议采取怎样的进阶路径？各阶段应聚焦哪些核心能力的培养？

随着大家对生态环境的越发重视，越来越多的青年学子选择了林业这个行业，这是值得充分肯定的现象。但传统林业面临着技术效率低、经营管理粗放等问题，因此实现林业管理过程的智慧化是当前林业发展的大趋势。根据我个人的观察和经历，建议青年学子，在本科阶段应注重打牢林学与编程双基础，而在硕士阶段则应深化研究方向，掌握一项核心技术，到了博士阶段应更加注重培养跨学科融合与独立提出创新方案的能力；如果最终选择了林业行业从业，则应从研究者转向问题解决者，关注技术落地与宏观战略。