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林场碳汇与风险管理技术调研
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感谢您参与本次调研。本问卷旨在了解林场经营现状、多模态监测技术应用、碳汇精算挑战及风险保险需求，您的反馈对推动林业精准化管理至关重要。问卷采用匿名方式进行，数据仅用于研究分析。
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1.
经营主体性质
国有林场
集体林场
股份合作制林场
私人林主
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2.
主要林分构成
【多选题】
针叶林（如杉木、松树）
阔叶林（如桉树、橡树）
经济林（如果树、油茶）
碳汇专项林
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3.
林木生长阶段分布
【多选题】
幼龄林（30%以下）
中龄林（30%-60%）
成熟林及以上（10%以上）
第二部分：多模态监测与碳汇精算
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4.
目前使用的林业资源普查手段
【多选题】
人工实地样地调查
单一可见光（RGB）遥感影像处理
多模态遥感融合（RGB+近红外/NIR）
无人机激光雷达（LiDAR）
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5.
在进行碳汇估算时，您认为最具挑战性的环节是
复杂光照条件下的多类别植被识别
高郁闭度森林的单木计数与密度测算
地表生物量（AGB）的动态变化模拟
碳汇精算模型的历史数据缺失
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6.
精算评估对林木参数的精度要求（单木计数误差率）
<5% (极高)
5%-15% (行业标准)
15%-25% (基本满足)
>25% (急需优化)
第三部分：风险暴露与保险精算
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7.
近五年内对林木资产价值威胁最大的因素
【多选题】
生物风险（病虫害、外来物种入侵）
物理风险（森林火灾、极端风雪气候）
市场风险（木材价格波动、碳价剧烈波动）
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8.
现有的森林保险在“碳汇价值”覆盖上的短板
【多选题】
定损标准模糊，缺乏精确的遥感量化支撑
仅赔付林木重置成本，未考虑碳汇收益损失
精算费率未能根据林分健康状况动态调整
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9.
如果引入基于深度学习（如Mamba/Sigma架构）的自动定损系统，您的接受度
非常期待，可显著缩短理赔周期
持审慎态度，需验证算法在复杂林区的鲁棒性
暂时不考虑，更信任人工专家评估
第四部分：开放性建议
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10.
您认为实现“精准精算”还需要哪些技术突破？
例如：更高分辨率的近红外影像数据、更精准的植被分类计数模型、更完善的碳中和精算模型等
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林场碳汇与风险管理技术调研
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