2022年美赛获奖E类论文：平衡碳汇与森林管理策略

"2022年美国数学建模竞赛(E类)论文探讨了森林管理和碳汇平衡的重要议题。该研究专注于2022年的MCM/ICM比赛，针对E类问题，论文团队的控制号为2202838。论文的核心观点是，尽管有人认为应完全避免砍伐以应对气候变化，但合理的森林管理其实至关重要。通过建立模型，作者证明了包括采伐在内的森林管理计划能够实现碳汇（碳储存）的积累，并兼顾其他价值。 首先，研究者构建了一个碳汇模型（Carbon Sequestration Model），旨在计算包括森林本身和森林产品在内的碳储存总量。他们采用森林库存体积的转换因子方法（CFM），综合考虑树木、底层植被和木质土壤。模型运用逻辑生长模型来表达碳汇能力与树木年龄的关系，从而获取更高的价值评估。通过整合森林和森林产品的碳储存量，论文得出了每年的总碳汇量。 接着，作者引入动态目标规划的理念，进一步建立了森林碳汇管理模型。将森林划分为不同的区域，模型记录了关于是否砍伐、树木年龄以及死亡的信息。这个管理模型旨在制定动态策略，确保在促进经济增长的同时，维持碳吸收的可持续性。 论文深入探讨了如何通过科学的森林管理决策，如选择合适的采伐时机和保护措施，优化碳汇的长期储存，同时也考虑到经济效益和社会福祉。通过实证分析和模拟，论文提供了对如何平衡环境与经济发展的实践指导，为未来的森林管理和气候政策提供了有价值的数据支持和理论依据。这一成果对于理解气候变化挑战下的可持续森林管理具有重要的学术和实际意义。"