10.3969/j.issn.1000-2006.201703111
基于模拟退火算法的森林空间经营规划
[目的]评估不同空间约束形式对森林规划结果的影响,以期为我国森林资源的可持续经营提供科学依据[方法]以大兴安岭地区塔河林业局盘古林场数据为例,以模拟退火算法作为优化求解技术,建立了3种不同的森林收获安排模型(即非空间模型、单位限制模型(URM模型)和面积限制模型(ARM模型)),以定量分析不同空间约束形式对森林规划结果的影响.3类规划模型均以规划期内的最大化木材收益为目标函数,其中非空间规划模型不包含任何的空间信息;在非空间规划模型的基础上,URM模型要求在相同规划分期内相邻林分不允许被同时采伐;而在ARM模型中则允许相邻林分在相同规划分期内被同时采伐,但其最大连续面积应受到约束.此外,这3类规划模型还涉及收获均衡、最小采伐年龄以及采伐次数等约束.[结果]模拟结果表明,模拟退火算法的优化结果具有较好的稳定性,其平均变异系数仅为0.06%~ 3.97%,因此该算法能够适应复杂的森林规划问题.与非空间规划问题相比,当加入ARM约束时,平均目标函数值虽略有增加(0.08%),但差异不显著(P=0.35);而当加入URM模型时,平均目标函数值显著下降约5.11%(P<0.01),但森林经营措施的时空分布更为合理.最优森林经营方案表明各规划分期的平均采伐面积均相对较小,平均仅占总面积的0.44%,能够满足森林可持续经营的需求.[结论]空间约束不仅增加了森林规划模型的复杂性,而且也在很大程度上降低了森林经营的木材收益,但其输出结果更符合森林可持续经营的理念.同时,以模拟退火算法为代表的启发式算法能够满足复杂森林规划问题的需求.
森林规划、收获安排模型、邻接约束、绿量约束、均衡收获、模拟退火算法、森林可持续经营
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S757.4(森林经营学、森林计测学、森林经理学)
国家自然科学基金;东北林业大学双一流人才引进项目
2018-08-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
133-140