利用森林模擬優(yōu)化模型(FSOS)分析森林經(jīng)營單位合理年伐量

戴其林，張 超，商克容，周 燕，邱 磊，余樹全

（1. 浙江農(nóng)林大學(xué) 林業(yè)與生物技術(shù)學(xué)院，浙江 杭州 311300；2. 建德市林業(yè)總場，浙江 建德 311600）

年伐量的計(jì)算是森林經(jīng)理的一項(xiàng)重要工作，也是森林經(jīng)營方案編制的重要內(nèi)容[1]?？茖W(xué)合理的森林年伐量對于優(yōu)化森林結(jié)構(gòu)、提高森林質(zhì)量，最終實(shí)現(xiàn)森林可持續(xù)經(jīng)營具有重要意義。年伐量計(jì)算的傳統(tǒng)方法包括面積輪伐法、成熟度法、第1林齡公式、平均生長量法等[2]，只有立地均勻且林分組成接近法正林時(shí)，計(jì)算結(jié)果才比較客觀可靠[3]。而現(xiàn)實(shí)中，森林在長期經(jīng)營過程中，受到人為干預(yù)和自然更新等多方面因素，齡組結(jié)構(gòu)往往是不均勻的，此時(shí)利用傳統(tǒng)方法計(jì)算年伐量，結(jié)果往往差異較大，需要借助主觀分析，選擇較為合適的結(jié)果。公式法受制于森林復(fù)雜的齡組結(jié)構(gòu)，易忽視林分的生長和演化，計(jì)算結(jié)果不夠客觀，主觀性較強(qiáng)。FSOS采用模擬退火算法安排森林經(jīng)營作業(yè)，通過參數(shù)協(xié)調(diào)控制多項(xiàng)資源，充分考慮森林復(fù)雜的環(huán)境和林分生長，實(shí)現(xiàn)森林多目標(biāo)長期可持續(xù)經(jīng)營。該模型能使森林生態(tài)系統(tǒng)各功能在最自然的狀態(tài)下實(shí)現(xiàn)最佳目標(biāo)，近期和長遠(yuǎn)利益相結(jié)合，充分發(fā)揮森林的生態(tài)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益，并且已應(yīng)用于加拿大不列顛哥倫比亞省和中國長白山地區(qū)，取得良好成效[4]。在計(jì)算采伐量時(shí)，該模型能充分考慮森林的齡組結(jié)構(gòu)、樹種組成和林分生長演化規(guī)律，通過模擬退火算法尋找最優(yōu)解，計(jì)算結(jié)果不受主觀影響，準(zhǔn)確可靠。本研究以浙江省杭州市建德市林業(yè)總場為研究對象，基于森林模擬優(yōu)化模型 (forest simulation and optimization system，F(xiàn)SOS)，進(jìn)行用材林主伐方案的合理年伐量測算研究，以期利用計(jì)算機(jī)模型解決傳統(tǒng)方法的弊端。

1 研究區(qū)概況

建德市林業(yè)總場位于浙江省杭州市建德市，成立于2014年9月，根據(jù)林場職能、經(jīng)營模式、發(fā)展方向基本一致的特點(diǎn)，將建德林場、新安江林場、壽昌林場3家國有林場合并而成。氣候特征屬于亞熱帶季風(fēng)氣候，溫暖濕潤，雨量豐沛，四季分明[5]，土壤類型以紅壤為主。建德市林業(yè)總場育有穩(wěn)定健康的森林生態(tài)系統(tǒng)，現(xiàn)已成為全省森林面積第二，資源優(yōu)勢、生態(tài)優(yōu)勢凸顯的國有林場，被評為全國首批森林經(jīng)營實(shí)施示范林場、浙江省現(xiàn)代國有林場。

根據(jù)2018年森林資源二類調(diào)查結(jié)果顯示：建德市林業(yè)總場經(jīng)營面積為14 346.00 hm2，土地總面積13 169.67 hm2，水域面積 1 176.33 hm2，其中林地面積 12 862.33 hm2，占土地總面積的 97.67%。全場活立木總蓄積量為 1 269 634 m3，其中喬木林蓄積 1 269 030 m3，占 99.95%。森林覆蓋率為 94.71%，林木綠化率95.07%。主要樹種包括杉木Cunninghamia lanceolata、馬尾松Pinus massoniana、濕地松Pinus eliottii、火炬松Pinus taeda、柏木Cupressus funebris等針葉樹種和青岡櫟Cyclobalanopsis glauca、苦櫧Castanopsis sclerophylla、 石 櫟Lithocarpus glaber、 麻 櫟Quercus acutissima、 楓 香Liquidambar formosana、木荷Schima superba、浙江樟Cinnamomum chekiangense、浙江楠Phoebe chekiangensis等闊葉樹種。松木林分主要樹種為馬尾松、濕地松、火炬松；杉木林分主要樹種為杉木、柳杉Cryptomeria fortunei、池杉Taxodium ascendens；柏木林分主要樹種為柏木、圓柏Sabina chinensis、側(cè)柏Platycladus orientalis；硬闊類林分主要樹種為苦櫧、青岡櫟、麻櫟、樟樹Cinnamomun camphora、浙江樟、豹皮樟Litsea coreana、紫楠Phoebe sheareri、浙江楠、木荷、楓香等；軟闊類林分主要樹種為檫木Sassafras tsumu、白花泡桐Paulownia fortunei、楊樹Populusspp.等。

全場用材林面積為3 346.16 hm2、蓄積334 407.5 m3，用材林面積、蓄積按齡組統(tǒng)計(jì)如圖1所示?，F(xiàn)有用材林齡組結(jié)構(gòu)分布很不均勻，面積、蓄積主要集中在中齡林、近熟林和成熟林，其中成熟林蓄積105 662.60 m3，占用材林蓄積總量的 31.6%；近熟林蓄積 91 118.59 m3，占用材林蓄積總量的 27.26%，近期可采伐蓄積較大。

圖 1 用材林面積和蓄積分齡組統(tǒng)計(jì)圖Figure 1 Statistics of timber forest area and storage age group

2 材料和方法

數(shù)據(jù)來源于建德市林業(yè)總場2018年的森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)，共3 389個(gè)小班數(shù)據(jù)，涉及57個(gè)調(diào)查因子，包括小班號、小班面積、樹種組成、平均年齡、平均樹高、平均胸徑、蓄積量、每公頃株數(shù)、森林類別、起源、保護(hù)等級、齡組、土地類型、坡度、坡向等。

2.1 立地級劃分

林分的生長過程與所處的立地條件密切相關(guān)，立地級的劃分對于預(yù)測樹種生長、材種出材量、森林采伐量等森林經(jīng)營管理活動(dòng)意義重大[6]。根據(jù)樹種的樹高和年齡數(shù)據(jù)，基于理查德(Richards)方程[7]結(jié)合SPSS軟件進(jìn)行非線性回歸分析，擬合樹種的樹高生長曲線，由3倍殘差絕對值的標(biāo)準(zhǔn)差確定上下限，根據(jù)上下限確定的范圍，將所有小班劃分為3級立地級。Richards方程：y=a(1?e?bt)c。其中：y為樹木調(diào)查因子樹高；t為林木年齡；a、b、c為待定參數(shù)；e為自然對數(shù)。

2.2 傳統(tǒng)公式法

按照面積控制法中的面積輪伐法、成熟度法、第1林齡公式、第2林齡公式分別計(jì)算用材林主要樹種的年伐面積和蓄積。面積輪伐法：S=F/u，E=S×m；成熟度法：S=(S成+S過)/a，E=(S成+S過)/a；第1林齡公式：S=(S近+S成+S過)/(2a)，E=S×m；第2林齡公式：S=(S中+S近+S成+S過)/(3a)，E=S×m。其中：S為年伐蓄積；F為經(jīng)營單位總面積；u為輪伐期；E為年伐蓄積；a為一個(gè)齡級期的年數(shù)；m為成過熟林平均單位面積蓄積量。

2.3 FSOS 模型

FSOS模型是綜合了多目標(biāo)管理驅(qū)動(dòng)、人工智能算法、大數(shù)據(jù)挖掘、地理信息等技術(shù)，基于瀏覽器操作的智慧森林云計(jì)算管理決策平臺(tái)[8]。該模型可以對森林生態(tài)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化模擬，為生態(tài)系統(tǒng)中短期以及長期戰(zhàn)略規(guī)劃提供支持和科學(xué)決策，并能將管理措施落實(shí)到具體小班，實(shí)現(xiàn)森林生態(tài)系統(tǒng)的定時(shí)、定位、定量管理[9]。

FSOS模型的相鄰小班分析和小班分組工具能對導(dǎo)入的二類小班數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和分組，以便進(jìn)行后續(xù)的研究。FSOS模型的基本參數(shù)包括林分動(dòng)態(tài)和景觀水平的“非木材資源”指標(biāo)。林分動(dòng)態(tài)參數(shù)包括蓄積量最大年平均生長量(MAI)、蓄積量達(dá)到最大年平均生長量時(shí)的林齡(TMax)和控制蓄積量生長曲線的常數(shù)(MValue)，基于二類數(shù)據(jù)整理分析輸入各樹種的 MAI和TMax，MValue值取 3，基于Richards方程，以這3個(gè)參數(shù)作為初始值進(jìn)行非線性回歸分析，生成樹種的生長曲線。由樹種的生長曲線按林分的樹種組成比例合成林分生長曲線。景觀水平的“非木材資源”指標(biāo)包括水源涵養(yǎng)、森林碳儲(chǔ)量、野生動(dòng)物生境、生物多樣性等，通過年齡結(jié)構(gòu)和斑塊分布參數(shù)進(jìn)行控制，設(shè)置不同齡級比例、采伐斑塊大小和相鄰關(guān)系來引導(dǎo)森林結(jié)構(gòu)優(yōu)化；設(shè)置目標(biāo)權(quán)重和偏離目標(biāo)的懲罰系數(shù)，在兼顧多目標(biāo)實(shí)現(xiàn)的同時(shí)，優(yōu)先實(shí)現(xiàn)權(quán)重大的目標(biāo)。

2.3.1 林分及生長曲線 林分及其生長曲線基于二類調(diào)查數(shù)據(jù)中的小班屬性，通過FSOS模型中的林分模塊擬合生成。樹木生長曲線是定量衡量林分動(dòng)態(tài)的基本參數(shù)，在FSOS模型中，不同樹種的生長屬性是模型的基礎(chǔ)輸入?yún)?shù)[9]。FSOS模型根據(jù)小班的樹種組成、蓄積量、胸徑、樹高等屬性值擬合樹種的蓄積、樹高和胸徑生長曲線。將優(yōu)勢樹種和立地級作為擬合參數(shù)，基于小班屬性值生成各個(gè)樹種在不同立地級下的散點(diǎn)圖，使用Richards方程擬合對應(yīng)的樹種生長曲線并給出相應(yīng)的決定系數(shù)R2，用以評價(jià)擬合效果。根據(jù)樹種生長情況相似的特點(diǎn)，將數(shù)據(jù)較少或數(shù)據(jù)質(zhì)量較差的樹種進(jìn)行合并，重新擬合生長曲線以提高樹種生長曲線擬合效果。FSOS模型根據(jù)以下規(guī)則創(chuàng)建林分：同一林分必須具有相同的樹種、比例和立地級；當(dāng)優(yōu)勢樹種比例大于70%時(shí)，將林分改為純林；當(dāng)林分具有相同的樹種和比例，且這些樹種的總比例大于80%時(shí)，合并林分；當(dāng)相同樹種比例差值小于20%時(shí)，合并林分。使用相應(yīng)的樹種生長曲線根據(jù)每個(gè)林分的樹種組成及比例擬合成林分的生長曲線，用以預(yù)測林分未來生長和演化規(guī)律[10]。

2.3.2 模擬退火算法 FSOS模型采用了模擬退火算法技術(shù)，這是一種局部搜索算法，它能概率性地跳出局部最優(yōu)解，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)[11]。其原理是模擬固體從高溫退火冷卻，通過控制冷卻過程，使物質(zhì)顆粒有序地排列在理想位置從而實(shí)現(xiàn)理想性能[9]。面對森林經(jīng)營過程中復(fù)雜的森林結(jié)構(gòu)、林分生長、市場和政策等諸多不穩(wěn)定因素，并且需要綜合考慮生態(tài)、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等多方面效益，使用傳統(tǒng)經(jīng)營方案編制方法往往很難實(shí)現(xiàn)。模擬退火算法可以兼顧多目標(biāo)，根據(jù)各目標(biāo)需求程度，進(jìn)行模擬優(yōu)化分析。目標(biāo)函數(shù)包括木材生產(chǎn)量、年齡結(jié)構(gòu)、斑塊分布、碳儲(chǔ)量等，模型通過目標(biāo)函數(shù)控制實(shí)現(xiàn)各目標(biāo)，通過總目標(biāo)函數(shù)控制各目標(biāo)的權(quán)重和偏離目標(biāo)時(shí)的懲罰系數(shù)，選出能最大程度實(shí)現(xiàn)各目標(biāo)的最佳經(jīng)營方案[12–13]?？偰繕?biāo)控制森林各目標(biāo)要求達(dá)到理想狀態(tài)的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)森林經(jīng)營的經(jīng)濟(jì)效益最大化。FSOS模型對模擬退火算法進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整后可進(jìn)行并行計(jì)算，同時(shí)結(jié)合云計(jì)算技術(shù)大幅提高算法的運(yùn)行速度，能很好地解決森林宏觀調(diào)整及優(yōu)化經(jīng)營問題。

2.3.3 方案設(shè)置 根據(jù)《中國可持續(xù)發(fā)展林業(yè)戰(zhàn)略研究總論》[14]中提出的森林資源幼齡林、中齡林、近熟林、成熟林、過熟林面積比例2∶1∶1∶2∶1，設(shè)置理想狀態(tài)，即成熟林、過熟林面積占比達(dá)42.86%為比較理想的齡組分布狀態(tài)[15]。優(yōu)先控制成熟林、過熟林面積，提高林分價(jià)值，營造良好的森林結(jié)構(gòu)和景觀格局。在方案模塊創(chuàng)建用材林主伐方案，以5 a為1個(gè)規(guī)劃單位，共設(shè)10個(gè)作業(yè)周期，研究未來50 a林場經(jīng)營和森林采伐。選擇一般用材林為經(jīng)營采伐對象，運(yùn)行方案經(jīng)數(shù)萬次的優(yōu)化和迭代，生成最優(yōu)方案。

3 結(jié)果與分析

3.1 傳統(tǒng)公式法結(jié)果

如表1所示：面積輪伐法的計(jì)算結(jié)果最大，年伐面積為94.06 hm2，年伐蓄積13 812 m3；第2林齡公式的結(jié)果最小，年伐面積82.73 hm2，年伐蓄積12 069 m3。不同公式的計(jì)算結(jié)果存在明顯差異，需要進(jìn)一步分析判斷，選擇合適結(jié)果。

表 1 用材林年主伐量公式測算表Table 1 Result of annual main cutting amount of timber forests calculating by formula

根據(jù)年伐量模擬1個(gè)輪伐期內(nèi)各樹種用材林的采伐過程，評價(jià)各計(jì)算結(jié)果。其中，松木林的輪伐期為50 a，以10 a為1個(gè)分期，共5個(gè)分期。從森林永續(xù)利用的角度看，成熟度法在第2分期全部采伐完，面積輪伐法在第3分期全部采伐完，第1、第2林齡公式在第4分期全部采伐完。成熟度法和第1林齡公式分別會(huì)從第1分期和第2分期起采伐未成熟林分，面積輪伐法、第2林齡公式從第3分期起會(huì)采伐未成熟林分。綜合比較，第2林齡公式計(jì)算結(jié)果相對較好，因此松木林年伐量采用第2林齡公式計(jì)算結(jié)果。

杉木林的輪伐期為30 a，以5 a為1個(gè)分期，共6個(gè)分期。從森林永續(xù)利用的角度看，成熟度法在第5分期全部采伐完，面積輪伐法、第1、第2林齡公式在第6分期全部采伐完。成熟度法從第2分期起會(huì)采伐未成熟林分，面積輪伐法、第1、第2林齡公式均不會(huì)采伐未成熟林分。從成熟林及時(shí)采伐的角度看，第2林齡公式到第6分期仍未伐完，出現(xiàn)大量過熟林的積壓，所以第2林齡公式不適合?？紤]在輪伐期內(nèi)得到最大采伐量確定杉木用材林選用第1林齡公式計(jì)算采伐量。

由于柏木林總體的面積和蓄積占比相對較小，柏木林的計(jì)算結(jié)果中年伐面積很小，且柏木林都為未成熟林分，所以年伐蓄積計(jì)算結(jié)果為0。建德市林業(yè)總場的闊葉樹林均為天然林，根據(jù)《浙江省林木采伐管理辦法(浙江省政府令第175號)》規(guī)定，不允許采伐天然闊葉林，此處僅作理論計(jì)算，不作分析。

綜合分析，最終確定松木林年伐面積為44.2 hm2，年伐蓄積6 222 m3；杉木林年伐面積41.6 hm2，年伐蓄積 6 551 m3。

3.2 FSOS 結(jié)果分析

3.2.1 FSOS擬合不同立地級下主要林分的蓄積生長曲線 如表2所示：由于基礎(chǔ)數(shù)據(jù)龐大以及數(shù)據(jù)質(zhì)量的參差不齊，除柏木林外，決定系數(shù)R2均超過0.8，部分林分曲線擬合精度能達(dá)0.9。擬合生長曲線可用以預(yù)測林分的生長和演變，揭示森林的未來發(fā)展?；谏之?dāng)前的生長蓄積和林分生長曲線，模型進(jìn)行后續(xù)運(yùn)行，計(jì)算不同林分的合理年伐量，并最終生成用材林主伐經(jīng)營方案。用材林主伐方案結(jié)果顯示：全場用材林年伐量為 9 073.51 m3，年伐面積 76.35 hm2。其中松木林年伐量 2 077.48 m3，杉木林5 528.49 m3，柏木林 152.78 m3，硬闊類林 1 081.60 m3，軟闊類林 212.91 m3(圖 2)。平均采伐年齡 40 a，平均采伐木材量109.27 m3。2種方法對比，F(xiàn)SOS計(jì)算的年伐量明顯小于公式法計(jì)算結(jié)果。不同林分類型結(jié)果對比如圖2所示，差異主要體現(xiàn)在松木年伐量的計(jì)算結(jié)果。松木林早期多為純林，經(jīng)過多年經(jīng)營，目前均以針闊混交林的形式存在，公式法難以將松木準(zhǔn)確地從混交林中區(qū)分出來，導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果偏大。

表 2 主要林分蓄積生長曲線Table 2 Cumulative growth curve of the main forests

3.2.2 周期的年平均采伐 如表 3 所示：從前 10 a 來看，共采伐小班 297 個(gè)，年平均采伐面積為118.51 hm2·a?1，年平均采伐蓄積 14 207.09 m3·a?1，平均采伐木材量 118.86 m3·hm?2，平均采伐年齡 37.5 a。其中，年采伐量松木林為 3 921.68 m3·a?1，杉木林 9 288.80 m3·a?1，柏木林 98.01 m3·a?1，硬闊類林202.99 m3·a?1，軟闊類林 176.12 m3·a?1。前 10 a 的年伐面積和蓄積數(shù)值相對較大，因?yàn)楫?dāng)前森林齡組結(jié)構(gòu)中，成熟林面積占總面積的22.49%，近熟林面積占25.20%，近期的可采伐面積和蓄積量較大。由于規(guī)劃開始時(shí)林分主要集中在中齡林、近熟林和成熟林，經(jīng)過3個(gè)周期的經(jīng)營，中齡林和近熟林都逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槌墒炝?，并且在?個(gè)周期進(jìn)行了大量采伐，年伐量從第4期開始持續(xù)4期處于較低水平。年伐量的變化與林分結(jié)構(gòu)和齡組演變密切相關(guān)，中齡林和近熟林不斷成熟，成熟林和過熟林的采伐以及采伐后又形成新的幼齡林，年伐量也隨之呈現(xiàn)周期性的波動(dòng)。

圖 2 公式法和 FSOS 年伐量結(jié)果對比Figure 2 Comparison between formula method and FSOS annual cutting results

表 3 周期采伐報(bào)告Table 3 Periodic harvesting report

圖 3 按成熟情況分組的可采伐林地面積及結(jié)構(gòu)分布Figure 3 Distribution of cutting land area and structure-grouped by maturity

圖 4 用材林各齡組面積比例變化Figure 4 Variation map of area proportion of different age groups in timber forest

3.2.3 可采伐林地面積及結(jié)構(gòu)分布如圖3所示：按成熟情況分組，可采伐林地成熟林面積經(jīng)過早期的采伐，在第3期達(dá)到最低值，之后由于年伐量的減小，并且伴隨著未成熟林分的生長成熟，成熟林面積得到補(bǔ)充。到了規(guī)劃后期，成熟林和未成熟林面積趨于穩(wěn)定，成熟林面積占總面積的40.94%，林分的齡組分布趨于理想狀態(tài)，齡組結(jié)構(gòu)變動(dòng)也趨于穩(wěn)定。

3.2.4 用材林各齡組面積比例 如圖4所示：規(guī)劃期起始于2018年，初始狀態(tài)下，過熟林面積占比很小，僅占4.85%；林分主要集中在中齡林、近熟林和成熟林，成熟林和過熟林占比偏小，齡組結(jié)構(gòu)與理想狀態(tài)差別較大。到規(guī)劃期末，成熟林和過熟林面積占比接近理想狀態(tài)，變化趨于穩(wěn)定，林分價(jià)值提高，有利于可持續(xù)經(jīng)營。模型設(shè)置了優(yōu)先控制成熟林和過熟林面積，所以在經(jīng)營過程中，成熟林和過熟林面積變化趨勢平滑，朝著理想狀態(tài)不斷逼近；而未成熟林分面積占比波動(dòng)顯著，并且呈現(xiàn)出一定的周期性波動(dòng)，尤其以幼齡林占比變化最為明顯。

3.2.5 采伐小班分布 FSOS模型具有地圖功能，能將小班與地形圖結(jié)合，將每個(gè)周期的采伐分布精準(zhǔn)定位到具體的小班地塊，并將其展示在地圖上，保證應(yīng)用的精準(zhǔn)性，可直接指導(dǎo)營林作業(yè)，便于森林經(jīng)營管理。圖5是2018–2028年建德市林業(yè)總場用材林采伐小班的分布情況，清楚地展示了未來需要進(jìn)行采伐作業(yè)的小班地塊；利用模擬退火算法迭代優(yōu)化后的采伐斑塊，其分布既便于集中安排作業(yè)，節(jié)省成本，又避免集中采伐面積過大影響景觀。

圖 5 2018–2028 年建德市林業(yè)總場用材林小班采伐分布示意圖Figure 5 Cutting distribution map of timber forest subcompartments in Jiande Forest Farm from 2018 to 2 028

4 結(jié)論

公式法計(jì)算得到的年伐量是一個(gè)定額，基本能滿足在1個(gè)輪伐期末成熟林和過熟林及時(shí)采伐的要求。但是在到達(dá)輪伐期之前，可能出現(xiàn)采伐量過大，采伐了未成熟林分的情況；在達(dá)到輪伐期之后，計(jì)算的年伐量難以繼續(xù)指導(dǎo)森林經(jīng)營。且公式法適用條件苛刻，不能適應(yīng)復(fù)雜的森林環(huán)境，計(jì)算結(jié)果容易偏大，難以科學(xué)指導(dǎo)森林可持續(xù)經(jīng)營。

FSOS模型基于模擬退火算法和目標(biāo)函數(shù)求最優(yōu)解，適應(yīng)能力強(qiáng)，計(jì)算結(jié)果準(zhǔn)確合理，兼顧多目標(biāo)，通過目標(biāo)函數(shù)和權(quán)重設(shè)置控制和協(xié)調(diào)實(shí)現(xiàn)各目標(biāo)，并能指導(dǎo)實(shí)際作業(yè)，其結(jié)果能兼顧經(jīng)濟(jì)、生態(tài)和社會(huì)效益。森林由于齡組結(jié)構(gòu)的不均勻以及樹種的生長情況差異，每個(gè)周期的年伐面積和蓄積不應(yīng)該是定額，F(xiàn)SOS能計(jì)算每個(gè)周期的年伐量，且年伐量會(huì)基于每個(gè)周期林分的生長變化而變化，呈現(xiàn)出周期性波動(dòng)，能順應(yīng)森林發(fā)展的變化，實(shí)現(xiàn)森林的可持續(xù)經(jīng)營，使森林朝著結(jié)構(gòu)穩(wěn)定、齡組占比合理的方向演變。