基于空间约束的村级森林收获调整研究

【目的】探索建立具有空间相邻约束的森林收获调整模型的方法,为制定乡村集体林的采伐规划、实现森林资源的可持续利用提供方法和依据。【方法】以福建省永安市洪田村的杉木用材林为研究对象,利用森林资源档案数据,将空间相邻约束纳入到森林采伐作业中,运用混合整数规划方法,构建村级森林收获调整的空间优化模型。【结果】在未来10年内,洪田村杉木用材林的最大允许采伐量为8 623.5m3;根据最优可行解可以确定各小班的采伐决策和具体地点,有效阻止采伐相邻斑块,保证利用成熟林、过熟林而避免采伐未成熟林;2个分期的木材收获量分别为4 106.5和4 517m3,实现了木材的均衡生产。【结论】村级森林收获调整的空间优化模型在保证最优采伐量的同时,有效保护了当地生态环境,促进了森林保护与利用的良性循环。     

基于碳和木材目标的森林空间经营规划研究

以大兴安岭地区塔河林业局盘古林场为例,以模拟退火算法为优化技术,以经济收益为基础,建立能够兼顾森林木材生产、碳储量和经营措施时空分布的多目标规划模型。规划周期由3个10年的分期组成,目标函数包括最大化木材和碳储量贴现净收益、最小化采伐成本,而约束条件则主要涉及最小收获年龄、收获次数、收获均衡以及空间邻接约束等。同时,还评估了一系列碳价格对规划结果的影响。结果表明:由于规划模型中空间和非空间约束的限制,规划期内获得的各种经济收益、木材产量以及碳储量等均随着碳价格的增加呈显著的非线性变化趋势;与碳价格为0元/t时的规划结果相比,当碳价格为我国当前现行碳交易的平均(25元/t)和最高(50元/t)价格时,规划期末的总经济收益分别增加了2.06%和3.91%,但规划期内木材产量和碳储量却无显著差异;如果仅从经济角度考虑,则能够使规划期末单位面积碳储量增加的最低碳价格为1 000元/t。同时,研究结果还表明碳价格虽然显著影响规划期内不同经营措施的采伐面积比例,但规划结果均满足均衡收获约束。      

202008目录

  目的  长期以来，我国森林经营研究主要集中在林分（或样地）尺度上，以期总结出适用于各种林型的最优经营模式，而忽略了不同经营选项的时空配置问题。因此，本文将在传统木材收获规划模型的基础上引入碳增量目标建立能够兼顾不同择伐强度时空配置的多目标空间经营规划模型，以期为我国森林资源的多目标经营管理提供理论依据和技术支撑。  方法  本研究在森林分类经营思想指导下，以大兴安岭塔河林业局盘古林场为研究对象，以规划周期内木材生产和地上乔木层碳增量的经济收益为经营目标，以规划期内木材均衡收获、期末碳储量及择伐措施时空分布为主要约束，最后采用模拟退火算法建立经营单位尺度森林多目标空间经营规划模型；基于该模型，在我国当前碳贸易和木材市场的双重约束下，确定盘古林场50年规划期内最优森林经营方案，分析最优森林经营方案内各分期木材收获量、碳增量以及择伐措施的时空分布特征。  结果  当碳价格为120元/t时，盘古林场50年规划周期内碳汇木材复合经营的经济收益可达1.54 × 108元，其中木材收益1.37 × 108元，碳收益0.17 × 108元；规划期内木材产量累计达1.78 × 106 m3，碳增量达1.68 × 106 t，期末碳储量达5.99 × 106 t，单位面积平均碳储量较规划期初增加了约38.98%；规划期内受保护面积44.36%，总择伐面积48.01%，未经营面积7.63%，其中重度择伐面积约占研究区域总面积的41.78%；同时，各分期内不同择伐作业方式的配置存在显著差异，其中重度择伐作业的收获蓄积、择伐面积以及择伐小班数量均占各自总体的90%以上；最优森林经营方案具有显著的空间分布特征，但均符合规划模型的各项约束条件。  结论  森林碳汇木材复合经营规划结果具有多方面优势:（1）均衡收获能够保证整个经营单位在规划期内始终获得相对稳定的经济收入，从而保障林区经济社会的可持续发展；（2）期末碳储量约束能够有效避免森林资源的过度采伐，进而确保森林碳汇效益的持续发挥；（3）规划模型能够在兼顾森林木材生产和碳汇功能的同时合理安排经营措施的时空分布，这些均对我国森林资源的多目标经营管理具有重要借鉴意义，但进一步研究和确定恰当的约束参数是构建切实可行的森林多目标经营规划的关键。      

基于森林空间收获问题的模拟退火算法邻域搜索技术比较

邻域搜索是当前提高启发式算法求解效率的核心技术之一,然而近期关于该搜索策略的性能却产生了较大争议。模拟退火算法作为一种典型的启发式算法,已广泛应用于一系列的林业规划问题。为此,本研究以模拟退火算法为例,系统评估2种不同邻域搜索技术在森林空间收获安排问题中的应用效果。规划模型以50年规划周期(10个规划分期)内的最大化木材收获为目标函数,以蓄积均衡收获、蓄积期末存量、单位限制模型和绿量限制等为主要约束条件。测试方法以模拟退火算法为原型,以每次优化过程中随机选择的小班数量为标准,共包括1-邻域和2-邻域2种不同的搜索技术。模拟规划数据由3个假设的栅格数据集组成,其共产生了3293个(林分Ⅰ)、29536个(林分Ⅱ)和81625个(林分Ⅲ)0-1型决策变量。研究结果表明:模拟退火算法2-邻域搜索技术能够提高各规划问题的最大目标函数值;但当规划问题的决策变量数(或小班数量)较大时(即林分数量≥3600),单纯增加邻域范围并不能提高规划问题的平均目标函数值。因此,鉴于模拟退火算法的优化结果对规划问题具有较高的敏感性,因此森林经营决策人员应慎重选择模拟退火算法邻域搜索作为相关规划问题的优化求解技术。      

同龄林收获调整的最优控制问题探讨

从最优控制理论的观点看,森林收获调整可认为是对森林资源系统实施最优控制(造林、采伐)的过程。作者用状态空间分析法导出了系统的状态方程,表明它是系统状态的一种反馈控制。作者提出了森林资原系统的期望稳定状态,将前人称为法正森林状态的理想森林以其特例的形式包含在其中。以期望稳定状态作为终端条件,结合控制约束,建立了线性离散收获调整最优控制模型。在讨论了极大值原理对模型的求解以后,将模型进行等价转换,化成了一个数学规划模型。用一个实例验证了模型的实用性。     

抚育采伐强度对天然落叶松林林分结构和蓄积的影响

以大兴安岭83块不同抚育强度的天然落叶松林(Larix gmelinii)样地为研究对象,抚育强度分为对照(CK)、轻度采伐(平均为10％)、中度采伐(平均为20％)、重度采伐(＞30％),应用结构方程模型分析抚育采伐强度对林分结构和蓄积的影响.结果 表明:在以林分结构(ξ1)为评价指标的结构方程模型(模型1)中,抚育采伐对林分结构和林分单位蓄积分别有正向影响和负向影响,其相关系数分别为0.108、-0.221.林分结构对林分单位蓄积有正向影响,相关系数为0.285.在以林分非空间结构(ξ2)及空间结构(ξ3)为评价指标的结构方程模型(模型2)中,抚育采伐对林分非空间结构和空间结构分别有负向影响和正向影响,相关系数分别为-0.019、0.113.林分非空间结构、林分空间结构两者与林分单位蓄积相关系数分别为0.377、0.093,均呈正相关,且林分空间结构对林分单位蓄积的影响小于林分非空间结构对林分单位蓄积的影响.林分空间结构对林分非空间结构有正向影响,相关系数为0.892.抚育采伐对林分单位蓄积有负向影响,相关系数为-0.210.模型1和模型2均能很好地描述抚育采伐强度与林分结构、林分蓄积的关系,模型2比模型1更能全面的评价抚育采伐对林分结构中非空间结构及空间结构两方面的影响.     

瑞典南部Ostad区私有林多目标森林经营中期规划

目的根据瑞典私有林多目标经营的主要做法,对瑞典南部Ostad区进行为期10年的中期森林经营规划, 以期实现木材收获和生态保护的双重目标。方法规划包括样地调查、ProdMod生长预测、结果分析和计划制定。调查开展的时间为2017年10—12月, 调查地点为Ostad区全区206.27 hm2的89个小班。结果根据规划,截至2027年共有15个小班、2 136.40 m3的蓄积需要间伐,净收入为278 480.80瑞典克朗;33个小班、15 497.00 m3的蓄积需要进行皆伐收获,净收入为1 481 695 838.00瑞典克朗;27个小班、45.39 hm2的面积需要进行更新,共花费1 804 742.88瑞典克朗;9个小班、13.75 hm2的面积需要抚育,共花费18 956.00瑞典克朗;22.87 hm2的森林面积被增设为生态保护区范围。结论截至2027年,Ostad区将有170.88 hm2的面积作为用材林,35.39 hm2的森林面积作为生态保护区,总收益为14.80亿瑞典克朗,净现值为12.19亿瑞典克朗。在本次规划中,10年间收获量小于生长量,实现了可持续的基本收获目标;规划期末林分合理的年龄分布确保了稳定的年收入,扩大的生态保护区面积为区域内的动植物保护提供了重要场所。规划基本达到了木材收获与生态保护的双重目标。此外,规划仍存在一些不确定因素可能会对经营结果产生影响,如自然灾害、市场波动和气候变化,经分析,本规划将通过提高收益和调整经营树种来应对这些不确定因素。      

应用机器学习模型与线性模型预测森林蓄积生长量的精度

为了探究不同模型对森林蓄积生长量的预测精度和影响因素，以吉林省汪清金沟岭林场为研究区，利用林场198个固定样地(20 m×20 m)中的乔木数据，建立多元线性回归(MLR)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、最近邻法(KNN)模型，分析树木蓄积生长量与林分因子、地形因子和气候因子的关系，并比较不同模型的预测精度。结果表明：森林蓄积生长量与林分每公顷断面积(B_A)、大于对象木断面积(B_L)、海拔(A_L)、林分密度(N)、年均降水量(P)显著相关，与平均胸径(D)、坡向(A_s)、坡度(S_L)、年均气温(T)并不相关；不同模型的预测结果存在差异，随机森林(RF)方法所有测试指标最佳；随机森林方法得出的平均蓄积生长量预测值为51.45 m³·hm^-2,该模型均方根误差(R_MSE)最低(4.62),决定系数(R²)最高(0.91)。     

基于BP神经网络的华北落叶松小班蓄积预估模型研究与应用

林分蓄积是衡量小班林分生产力的重要指标。选择华北落叶松人工林小班数据,对以年龄、公顷株数和立地指数为自变量,小班公顷蓄积为因变量的BP (back propagation)神经网络模型和多元回归模型进行研究。研究结果表明:①BP神经网络参数最优组合:三层网络结构包括输入层3个神经元,隐含层10个神经元和1个神经元,输出层1个神经元,R语言算法选用含有动量的自适应梯度下降法,MATLAB软件算法选择Levevberg-Marquardt法;②多元回归模型中,生长理论方程为基础修正函数"Logistic+幂函数"组合的修正模型V=SI~(0.977 2)N~(0.510 3)0.500 1/[1+44.226 1exp(-0.146 6t)]表现最优,其决定系数R~2为0.721 8;③BP模型预测精度最高,其次是多元回归模型和材积表法。基于以上研究,为了提高BP模型的实用性,通过JAVA和R语言编程方式,将构建BP神经网络小班蓄积预估模型存储到收获预估模型的模型库中,在人工林收获预估中实现BP模型的调用,实现从经典的数学模型形式向智能化软件方向发展,提高BP模型在实际生产中的可操作性,为森林经营作业提供决策支持。     

小流域尺度防护林体系空间配置调整方法

该文在分析防护林体系空间配置的研究现状及存在问题的基础上,提出了防护林体系空间配置调整的要素和步骤,研究了小流域尺度防护林体系空间配置调整的主要思路和技术路线,构建了调整分期内的防护林体系空间配置调整的0--1整数规划模型。该模型选择一组需要进入调整分期的小班,以最大限度地发挥了防护林体系的防护效益为目标,经营成本和改进现有的空间配置为约束,生成可供决策者参考的调整方案。该研究充实了防护林体系空间配置的关于现有状态调整的理论研究,同时对于防护林管理部门的生产实践具有实际指导意义。