应用Hooke&Jeeves算法对长白落叶松人工林多目标经营的优化

根据长白落叶松人工林单木生长模型,运用HookeJeeves求解算法确定了林分初植密度为3 300株/hm~2时,以不同立地的林分木材价值和碳储量同时最大为经营目标的最优经营模式,并分析经营目标对优化结果的影响以及经济参数的敏感性。结果表明:林分初植密度为3 300株/hm~2时,各立地条件下林分最优间伐次数为3次。地位指数16、18、20 m的林分多目标优化的轮伐期分别为50、46、43 a;木材平均产量分别为7.897、9.429、11.070 m~3·hm~(-2)·a~(-1)。随着碳储量权重的增大,碳储量对经营目标最为敏感。在相同立地条件下,随着贴现率的增大,轮伐期延长,净收入、净现值和碳储量减少,木材产量增加。对于相同贴现率,立地质量越好,木材产量、净现值、年均净收入和碳储量越大,轮伐期越短。年均净收入和净现值受木材价格的影响较大,且与木材价格呈现正相关关系,而木材产量和碳储量受木材价格的影响不大。碳储量、净现值、木材产量和年均净收入对营林成本不敏感,木材价格提高或者营林成本降低均能缩短轮伐期。

Multi-objective Management Optimization of Larix olgensis Plantations by Hooke& Jeeves Algorithm