基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测

【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。     

森林经营管理多目标规划模型研究

森林管理实践及多方面的森林规划需求在森林资源管理和规划研究中十分重要。本研究利用多目标粒子群优化算法提出了HPSO框架,该框架能够通过分布式资源和多样化的约束条件提供经营管理规划元数据。HPSO框架由森林资源元数据模型、管理实际剖面模型和使用规划需求模型3个子部分组成,包括一个利用这些子模型的架构。基于这个框架,设计了一个多角度-信息解译-多信息的整合概念验证平台,对森林资源的经营管理规划做了适当改进。在原有物理属性粒子群的基础上增加结构质量属性粒子群,以粒子群总体的统计特征、统计分布特征等为划分亚粒子群的依据;将森林资源属性维度化、尺度化、动态化;还充分考虑了资源弹性经营、森林服务、森林文化、森林遗产、森林碳平衡等目标;结合生态方面的知识,将生态采伐、碳管理、水安全、木材安全、环境安全等作为未来的规划方向。     

天然林空间结构多目标优化评价模型探究

针对当前天然林空间结构多目标优化缺少稳定、准确评价模型的难题,从森林空间结构的混交、竞争、空间分布格局3个方面构建了天然林空间结构多目标优化综合评价模型,并应用该模型对样地D1和D2中调查的数据进行验证,实验结果表明,该评价模型的评价结果与实际预测值一致,能准确反映基于多目标优化的天然林空间结构优劣程度。     

基于Voronoi空间单元的林分空间结构智能优化研究

使用Voronoi法确定对象木与相邻木存在边缘校正不准确和阈值大小不确定等问题，不利于林分空间结构量化描述。针对这些问题，本研究设定所有距离样地边界线小于0.5 m且不完整的Voronoi单元中的林木为非对象木，并引进对象木与相邻木的距离调控阈值Rmax,修正了Voronoi空间单元在边缘效应处理上存在的对象木和相邻木选取不合理问题。基于修正的Voronoi空间单元，构建了多目标生态采伐方案，并通过蚁群算法进行智能优化。结果表明，调控前20个样地中4个林分空间结构状况相对较差的样地，通过模拟采伐调控后，适应度函数分别提升0.72,0.92,0.93,0.86,证明了该方案对于优化林分空间结构具有较好的效果，可为森林经营决策提供支持工具。