依据不同空间约束的人工林森林经营规划模拟

以孟家岗林场人工落叶松林和人工樟子松林为研究对象,基于2016年森林资源二类调查数据,建立4种不同约束条件的森林规划模型,分析不同空间约束对规划结果的影响。4种规划模型均以规划期内木材产量最大化为经营目标,均含有最小收获年龄、蓄积均衡收获、各分期蓄积收获限额、采伐次数及[0-1]型决策变量等约束,其中非空间模型仅包含以上非空间约束,其他3种空间模型除上述约束外,邻接模型不允许相邻小班在同一规划分期内同时采伐,T_(m)=1模型不允许相邻小班在相邻的一个分期内被采伐,T_(m)=2模型不允许相邻小班在相邻的两个规划分期内被采伐。基于Lingo11.0软件求解的结果分析可知,与非空间模型相比,3种空间规划模型的目标函数值分别较非空间模型减少了约0.53%、4.39%和18.12%,经T检验可得,非空间模型、邻接模型及T_(m)=1模型之间无明显差异,T_(m)=2模型与其余3种规划模型之间均差异显著,4种约束条件下规划期末龄级面积分配均有所改善,其中T_(m)=1模型龄级调整效果最好。在森林规划过程中加入空间信息,虽然会降低木材产量,但经营措施的时空分布更加合理化。空间约束中考虑不同的绿量期会对规划结果有不同程度的影响,因此,森林决策者应当根据实际情况和经营需求做出相应的抉择。

基于模拟退火算法逆转搜索的森林空间经营规划

【目的】研究逆转搜索策略对模拟退火算法性能的提升作用,为复杂森林经营规划问题的优化求解提供技术支撑。【方法】以大兴安岭塔河林业局盘古林场森林空间收获安排问题为例,以模拟退火算法1-邻域和2-邻域技术为基础构建逆转搜索过程,并将其应用于具体的森林经营规划实践。规划模型以10年规划期内的木材均衡收获为目标函数,根据经营措施选用不同空间约束形式,对抚育措施采用面积限制模型,对皆伐措施采用单位限制模型,2种模型均满足3年的绿量约束期。【结果】对于最小化森林经营规划问题而言,逆转搜索中不同邻域间的交互次数对规划结果影响不显著,但其平均目标函数值均显著低于传统模拟退火算法1-邻域(P<0.01)和2-邻域(P<0.01),而算法优化时间分别比1-邻域和2-邻域增加约5和2倍,逆转搜索策略具有显著的优越性能和广泛的应用前景;最优森林经营方案表明,整个规划期(10年)内预计可收获木材约5.00×10^5 m^3,其中抚育出材量3.12×10^5 m^3,抚育林分面积占林场总面积的10.94%,皆伐出材量1.88×10^5 m^3,皆伐林分面积占林场总面积的1.02%,该方案能够满足森林可持续经营的目标。【结论】逆转搜索是一种高效、稳定的优化求解技术,能够满足复杂森林经营规划问题的需要,可为森林经营方案的编制提供技术支撑。

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3 293个(林分Ⅰ)、29 536个(林分Ⅱ)和81 625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≥3 600),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。

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。