依據(jù)不同空間約束的人工林森林經(jīng)營(yíng)規(guī)劃模擬1)

宋博 董靈波 劉兆剛

(森林生態(tài)系統(tǒng)可持續(xù)經(jīng)營(yíng)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(東北林業(yè)大學(xué))，哈爾濱，150040)

森林經(jīng)營(yíng)規(guī)劃可以根據(jù)森林決策者的經(jīng)營(yíng)意圖對(duì)森林生長(zhǎng)進(jìn)行干預(yù)，是一種重要的人為干擾方式，通過(guò)不同層次的規(guī)劃，可獲得不同時(shí)期的經(jīng)營(yíng)目標(biāo)。森林規(guī)劃模型公式化通常包括目標(biāo)函數(shù)、約束條件以及一些計(jì)算行，利用傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)求解方法(如線性規(guī)劃、整數(shù)規(guī)劃、目標(biāo)規(guī)劃等)或啟發(fā)式算法(如模擬退火算法、門檻接受法等)獲取滿意解。

初期的森林經(jīng)營(yíng)中，規(guī)劃模型通常不包含空間信息，且選取的約束條件均不涉及空間信息，如Macmillan et al.[1]使收獲得凈現(xiàn)值最大化的同時(shí)，限制了林分預(yù)定收獲面積及木材收獲大小，陳安峰[2]在建立異齡林收獲模型時(shí)考慮采伐量、采伐強(qiáng)度等約束，Yousefpour et al.[3]在滿足木材均衡收獲的前提下建立了多目標(biāo)經(jīng)營(yíng)規(guī)劃模型，戎建濤[4]利用木材均衡收獲、生長(zhǎng)量約束、采伐強(qiáng)度約束等建立凈收益最大化的規(guī)劃模型。雖然非空間約束在森林可持續(xù)經(jīng)營(yíng)方面有著不可替代的作用，但一個(gè)林分采取某種經(jīng)營(yíng)措施必然會(huì)對(duì)其周圍林分造成一定的影響，譬如大面積的皆伐不僅會(huì)造成森林景觀破碎化，也會(huì)顯著降低野生動(dòng)植物的生境水平。隨著近年來(lái)人們對(duì)森林生態(tài)的關(guān)注，越來(lái)越多的空間關(guān)系被引入森林規(guī)劃模型中，任何忽略了森林空間信息的規(guī)劃模型都不可能獲得較好的生態(tài)環(huán)境目標(biāo)[5-6]。因此，森林經(jīng)營(yíng)中的空間關(guān)系尤為重要，建立森林規(guī)劃模型時(shí)考慮空間條件對(duì)森林效益的實(shí)現(xiàn)有著重要意義。

現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)外越來(lái)越多的學(xué)者在森林經(jīng)營(yíng)時(shí)將空間條件考慮在內(nèi)，有研究者將空間結(jié)構(gòu)直接加入目標(biāo)函數(shù)中[7-9]，而更多學(xué)者則將其考慮在約束條件中，如Chen et al.[10]利用模擬退火算法研究如何通過(guò)調(diào)整相應(yīng)的鄰接矩陣產(chǎn)生最優(yōu)的空間采伐方案。由于人們對(duì)森林生態(tài)的日益重視，研究者并不滿足于單純的相鄰斑塊的收獲約束，而在其基礎(chǔ)上加入回綠期和連續(xù)采伐面積的考慮，即經(jīng)營(yíng)措施需同時(shí)滿足時(shí)間和空間的限制，如Lockwood et al.[11]基于采伐斑塊的不同大小、鄰接約束等條件研究森林采伐規(guī)劃問(wèn)題；Baskent et al.[12]建立模型時(shí)在考慮傳統(tǒng)約束條件的同時(shí)，禁止某規(guī)劃分期內(nèi)同時(shí)經(jīng)營(yíng)相鄰斑塊；Bettinger et al.[13]構(gòu)建了基于單元限制模型的空間規(guī)劃模型以維持貓頭鷹棲息地的生境水平；Richards E W et al.[14]在森林采伐和道路優(yōu)化修建中考慮了最大疏開面積及綠量約束；Bettinger et al.[15]在建立野生動(dòng)物生境和木材生產(chǎn)的綜合規(guī)劃模型時(shí)考慮綠量約束；Borges et al.[16]基于綠量和最大面積約束探討了立地生產(chǎn)力對(duì)森林采伐作業(yè)的影響。隨著國(guó)內(nèi)森林作業(yè)技術(shù)的不斷發(fā)展，國(guó)內(nèi)也有不少學(xué)者開始將復(fù)雜的空間信息加入森林規(guī)劃中，如Dong et al.[17]討論了分別加入U(xiǎn)RM和ARM對(duì)木材凈收益的影響；董靈波等[18]為了避免形成大面積連續(xù)的采伐跡地導(dǎo)致森林景觀破碎化，用鄰接約束嚴(yán)格禁止相鄰小班在同一規(guī)劃分期同時(shí)采伐，且相鄰小班在回綠期內(nèi)禁止采伐；孫云霞等[19]以木材均衡收獲為目標(biāo)函數(shù)，基于鄰接約束、綠量約束和非空間約束，構(gòu)建了規(guī)劃期10 a的森林空間收獲模型；劉雨[20]基于不同求解軟件運(yùn)用線性規(guī)劃建立具有空間相鄰約束的森林優(yōu)化模型進(jìn)行木材最大收獲量的評(píng)估；董靈波等[21]將擇伐措施的時(shí)空分布作為主要約束條件建立使經(jīng)濟(jì)效益最大化的森林規(guī)劃模型。

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，木材供需矛盾不斷加劇，目前國(guó)內(nèi)木材需求持續(xù)剛性增長(zhǎng)，木材對(duì)外依存度接近50%，我國(guó)已成為世界上最大的木材進(jìn)口國(guó)和第二大木材消費(fèi)大國(guó)[22]。為保障我國(guó)木材安全、滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和人民生活需要，唐守正、沈國(guó)舫等8位院士基于我國(guó)嚴(yán)峻的林業(yè)資源缺失現(xiàn)狀及日益尖銳的木材供需矛盾向國(guó)務(wù)院總理聯(lián)名提出建設(shè)國(guó)家儲(chǔ)備林，借以緩解木材資源嚴(yán)重不足的現(xiàn)狀。根據(jù)第九次全國(guó)森林資源清查成果顯示，我國(guó)人工林面積達(dá)7 954.28萬(wàn)hm2，蓄積338 759.96萬(wàn)m3，人工林面積占森林總面積的32.94%[23]。我國(guó)是目前世界上人工林面積最大的國(guó)家，隨著對(duì)天然林保護(hù)意識(shí)逐漸加強(qiáng)，全面禁止天然林商業(yè)性采伐，人工林成為緩解木材供應(yīng)不足的重要途徑，因此以木材產(chǎn)量為目標(biāo)的人工林經(jīng)營(yíng)規(guī)劃十分重要。

基于上述背景，本研究以黑龍江省佳木斯市孟家崗林場(chǎng)人工落葉松林和人工樟子松林為對(duì)象，以經(jīng)營(yíng)措施的3種不同空間分布形式建立森林規(guī)劃模型，比較不同空間約束條件對(duì)森林經(jīng)營(yíng)規(guī)劃結(jié)果的影響，為我國(guó)人工林的可持續(xù)經(jīng)營(yíng)提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況

本文研究區(qū)域位于黑龍江省佳木斯市孟家崗林場(chǎng)，位于樺南縣，地理坐標(biāo)為東經(jīng)130°32′42″～130°52′36″，北緯46°20′16″～46°30′50″，林場(chǎng)總經(jīng)營(yíng)面積15 502.50 hm2，施業(yè)區(qū)屬完達(dá)山系西麓余脈，地勢(shì)東北高西南低，地貌為低山丘陵區(qū)，平均海拔約250 m，氣候?yàn)橹袦貛Т箨懶约撅L(fēng)氣候，年平均降水量約為550 mm，該林場(chǎng)水系為松花江一級(jí)支流倭肯河的源頭匯水區(qū)。主要樹種以人工落葉松(Larixgmelinii)、樟子松(Pinussylvestris)、紅松(Pinuskoraiensis)為主，根據(jù)2016年森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)果，林場(chǎng)總蓄積1 765 756 m3。

2 材料與方法

本研究以人工落葉松林和人工樟子松林為研究對(duì)象，基于孟家崗林場(chǎng)2016年森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)，林場(chǎng)共93個(gè)林班，2 282個(gè)小班，總面積15 502.50 hm2，有林地1 698個(gè)小班，占13 374.23 hm2，其中人工有林地1 396個(gè)小班，8 990.91 hm2，人工落葉松林782個(gè)小班，所有小班面積均在0.12～49.88 hm2，總面積4 675.26 hm2，人工樟子松林257個(gè)小班，所有小班面積均在0.24～49.73 hm2，總面積1 686.66 hm2。本文研究對(duì)象的初始各齡級(jí)面積及小班數(shù)統(tǒng)計(jì)量如表1所示。

表1 研究對(duì)象各齡級(jí)期初面積及小班數(shù)統(tǒng)計(jì)量

本研究以孟家崗林場(chǎng)人工落葉松林和人工樟子松林為經(jīng)營(yíng)對(duì)象，建立50 a規(guī)劃期(分為5個(gè)分期，各規(guī)劃分期為10 a)內(nèi)使木材產(chǎn)量最大化的森林規(guī)劃模型，其目標(biāo)函數(shù)的數(shù)學(xué)表達(dá)式如下：

(1)

式中：i為某小班；I為小班總數(shù)；t為某規(guī)劃分期；T為規(guī)劃分期總數(shù)；ai為i小班面積；Vit為i小班在規(guī)劃分期t的每公頃蓄積量(由林分蓄積量預(yù)估模型預(yù)測(cè)得來(lái))；SiPt為第t個(gè)規(guī)劃分期i小班收獲的決策變量。

其中，本研究各小班單位蓄積收獲量預(yù)估參考王鶴智[24]所構(gòu)建的黑龍江省完達(dá)山地區(qū)林分生長(zhǎng)動(dòng)態(tài)模型，經(jīng)參數(shù)擬合結(jié)果分析可知其擬合效果較好，適用于本文數(shù)據(jù)，模型具體形式詳見王鶴智[24]，此處不進(jìn)行詳述。

非空間約束。第1個(gè)約束為年齡約束，為防止過(guò)早地對(duì)中幼齡林進(jìn)行人為干擾，森林經(jīng)營(yíng)措施應(yīng)當(dāng)滿足最小收獲年齡約束，根據(jù)《國(guó)家森林資源連續(xù)清查技術(shù)規(guī)定》(2014)中各林型的齡組劃分標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定人工落葉松林和人工樟子松林的最小收獲年齡為41 a，即：

EAit≥EAmin。

(2)

式中：EAit為i小班在t規(guī)劃分期時(shí)的年齡；EAmin為經(jīng)營(yíng)決策者所定義的不同林型對(duì)應(yīng)的最小收獲年齡，本文EAmin=41。

為確保各分期經(jīng)濟(jì)收益穩(wěn)定，第2個(gè)約束為木材均衡收獲約束，同傳統(tǒng)的嚴(yán)格的木材均衡收獲相比，本研究采用相對(duì)寬松的均衡收獲約束，提高約束的可操作性，即允許各規(guī)劃分期內(nèi)收獲的蓄積在一定范圍內(nèi)波動(dòng)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(1-α)VHt-1≤VHt≤(1+α)VHt-1。

(3)

式中：VHt和VHt-1分別代表第t和t-1個(gè)規(guī)劃分期的收獲蓄積；α為允許波動(dòng)幅度，本文假定α=10%。

第3個(gè)非空間約束條件為各分期收獲蓄積的最值限制，根據(jù)黑龍江省地方林業(yè)“十四五”期間年采伐限額，設(shè)定各規(guī)劃分期最小采伐量為100 000 m3，各規(guī)劃分期內(nèi)最大收獲蓄積為286 000 m3。

第4個(gè)為經(jīng)營(yíng)措施約束，各小班在整個(gè)規(guī)劃期內(nèi)至多采伐1次，其表達(dá)式為：

(4)

最后一個(gè)非空間約束為[0-1]型決策變量約束，理論上所有經(jīng)營(yíng)措施均可以加入到規(guī)劃模型中，由于本文主要比較不同空間約束對(duì)木材收獲的影響，所有本文只考慮兩種相對(duì)簡(jiǎn)單的采伐措施，即皆伐和不采伐，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

SiPt∈{0，1}。

(5)

空間約束。根據(jù)Murray[25]所闡述的森林規(guī)劃模型中的鄰接約束通常分為單元限制模型(URM)和面積限制模型(ARM)兩種形式，URM主要控制經(jīng)營(yíng)措施的分布位置，ARM限制收獲小班的面積大小。本研究采用URM約束采伐計(jì)劃的空間分布，即當(dāng)i小班在t規(guī)劃分期被采伐時(shí)，其相鄰小班k在該分期不能被安排采伐活動(dòng)，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(6)

根據(jù)各小班之間的位置分布情況，可劃分為3種鄰接關(guān)系：①共用同一條邊的兩個(gè)小班；②共用一個(gè)角的兩個(gè)小班；③相距有一定距離但會(huì)對(duì)彼此有影響的兩個(gè)小班，本文采用ArcMap篩選出共用一條邊的所有相鄰小班信息作為空間約束的基礎(chǔ)。

為了避免形成大面積連續(xù)的皆伐跡地，導(dǎo)致生境破碎、水土流失等生態(tài)問(wèn)題，綠量約束在鄰接約束的基礎(chǔ)上考慮了森林的回綠期，即當(dāng)某林分采伐后，在回綠期內(nèi)(即被采伐林分再次達(dá)到郁閉前)其相鄰林分嚴(yán)禁采伐，其數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(7)

式中：K為小班i的所有相鄰小班的集合，m為t分期的相鄰分期，Tm為綠量約束中的回綠期，當(dāng)Tm=1時(shí)，m∈{t-1,t,t+1}；當(dāng)Tm=2時(shí)，m∈{t-2,t-1,t,t+1,t+2}。

本文為評(píng)估不同空間約束對(duì)木材收獲的影響，共建立4種規(guī)劃模型，分別為傳統(tǒng)的非空間規(guī)劃模型(僅含非空間約束)以及在非空間規(guī)劃模型的基礎(chǔ)上分別加入鄰接約束、綠量約束Tm=1和綠量約束Tm=2的3種空間規(guī)劃模型。

3 結(jié)果與分析

上述4種基于不同約束條件的森林規(guī)劃模型均為整數(shù)線性模型(ILP)，利用Lingo 11.0軟件進(jìn)行求解，根據(jù)目標(biāo)函數(shù)和約束條件的形式，默認(rèn)求解方法為分支定界法，4種森林規(guī)劃模型求解過(guò)程種各項(xiàng)參數(shù)值如表2所示。根據(jù)各參數(shù)可以看出，有空間約束條件的規(guī)劃模型形式更為復(fù)雜，且隨著空間約束條件的緊縮，其公式數(shù)量越多，目標(biāo)函數(shù)值越小。傳統(tǒng)的非空間規(guī)劃模型求解速度相較空間規(guī)劃模型更快，空間規(guī)劃模型中隨著空間約束的寬松，即從Tm=2到Tm=1最后到鄰接，求得全局最優(yōu)解所需的迭代時(shí)間越長(zhǎng)，迭代次數(shù)越多。經(jīng)Lingo求解后可得不同情況下規(guī)劃模型各分期的采伐計(jì)劃，如圖1所示。

圖1 各規(guī)劃模型50 a規(guī)劃期內(nèi)收獲計(jì)劃

表2 Lingo求解參數(shù)值

3.1 蓄積收獲量的比較

利用Lingo軟件對(duì)4種模型進(jìn)行求解，其規(guī)劃期內(nèi)蓄積收獲總量結(jié)果如表2所示。傳統(tǒng)的非空間規(guī)劃模型的目標(biāo)函數(shù)值最大，規(guī)劃期內(nèi)總收獲蓄積為1 418 304.4 m3，最接近預(yù)期的目標(biāo)最大限額(1.43×106m3)，加入空間約束后，規(guī)劃期內(nèi)總蓄積收獲量減小，且空間約束條件越復(fù)雜，總蓄積收獲量越小，與非空間規(guī)劃模型相比，加入鄰接約束、Tm=1和Tm=2的規(guī)劃模型其目標(biāo)函數(shù)值分別減小了約0.53%、4.39%和18.12%。根據(jù)各分期蓄積收獲量變化趨勢(shì)圖2可知，各分期內(nèi)蓄積收獲量呈上升趨勢(shì)，直至趨于各分期最大收獲蓄積限額后穩(wěn)定收獲，其中Tm=2模型收獲量上升趨勢(shì)最為明顯，非空間規(guī)劃模型的各分期收獲蓄積量最均衡，規(guī)劃模型所受約束限制越嚴(yán)格，即約束條件越多，其各規(guī)劃分期之間的蓄積收獲量差異最大，且越難達(dá)到各分期最大限額。對(duì)4種森林規(guī)劃模型的各分期蓄積收獲量進(jìn)行配對(duì)T檢驗(yàn)，結(jié)果顯示非空間模型、鄰接模型及Tm=1模型之間無(wú)明顯差異(P>0.05)，3種模型與Tm=2模型之間的P值分別為0.022、0.020、0.011，均小于0.05，故非空間模型、鄰接模型及Tm=1模型的各規(guī)劃分期蓄積收獲量與Tm=2模型均存在明顯差異。

圖2 各分期蓄積收獲量變化趨勢(shì)

3.2 收獲面積的比較

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，4種規(guī)劃模型收獲面積情況如表3所示，在規(guī)劃期內(nèi)非空間規(guī)劃模型由于對(duì)采伐措施的空間分布未作要求，故所有達(dá)到采伐年齡的小班均被采伐一次，即所有經(jīng)營(yíng)小班在50 a規(guī)劃期內(nèi)均進(jìn)行了一次人工更新，且第五分期收獲面積最大，鄰接規(guī)劃模型共收獲1 027個(gè)小班，收獲面積達(dá)6 338.09 hm2，約占總經(jīng)營(yíng)面積的99.63%；Tm=1的綠量規(guī)劃模型共收獲906個(gè)小班，收獲面積為5 971.08 hm2，約占總經(jīng)營(yíng)面積的93.86%；Tm=2的綠量規(guī)劃模型共收獲682個(gè)小班，收獲面積為4 933.45 hm2，約占總經(jīng)營(yíng)面積的77.55%。由此可知，回綠期越長(zhǎng)，收獲小班數(shù)越少，規(guī)劃期內(nèi)收獲面積越小。根據(jù)各分期收獲面積的計(jì)算可知，非空間規(guī)劃模型中同一規(guī)劃分期內(nèi)最大連續(xù)采伐面積為153.20 hm2，而空間規(guī)劃模型為49.88 hm2，非空間規(guī)劃模型在某規(guī)劃分期內(nèi)最大連續(xù)采伐面積是空間規(guī)劃模型的3倍，造成了大面積的采伐跡地。根據(jù)面積收獲表可以看出，非空間規(guī)劃模型各分期收獲面積相差較大，空間規(guī)劃模型的各分期采伐面積相對(duì)平穩(wěn)，其中Tm=1模型各分期收獲面積最均衡，能夠更有效地安排人員和設(shè)備的利用。

表3 4種森林規(guī)劃模型面積收獲的統(tǒng)計(jì)特征

3.3 齡級(jí)調(diào)整結(jié)果

根據(jù)求解得到的4種規(guī)劃模型各分期收獲計(jì)劃，可獲得各模型期末的齡級(jí)面積分配情況如表4所示，森林經(jīng)營(yíng)的目的之一是實(shí)現(xiàn)法正的齡級(jí)面積分配，由表4中初始齡級(jí)面積分配可以看出該林場(chǎng)期初各齡級(jí)面積分配較差，第V齡級(jí)面積最大，約占總經(jīng)營(yíng)面積的45.6%，且成熟林面積約占總面積的56.7%，經(jīng)過(guò)50 a規(guī)劃期的調(diào)整，4種情況的規(guī)劃模型對(duì)齡級(jí)面積結(jié)構(gòu)均有所改善。由表4可得，非空間規(guī)劃模型經(jīng)過(guò)規(guī)劃期的經(jīng)營(yíng)，期末無(wú)VI、VII齡級(jí)，其中幼齡林面積最多，占總面積的40.9%，不考慮采伐措施的空間分布會(huì)對(duì)森林造成過(guò)度采伐，不利于森林的永續(xù)利用。經(jīng)過(guò)5個(gè)10年規(guī)劃分期的經(jīng)營(yíng)后，考慮空間約束的3種模型，I-V齡級(jí)的面積均趨于法正的齡級(jí)分配，其中Tm=1模型的調(diào)整效果最好，I-V齡級(jí)面積依次為1 262.83、1 241.19、1 186.29、1 136.80、1 143.97 hm2，各齡級(jí)面積比值為21∶21∶20∶19∶19。

表4 規(guī)劃初期及末期各齡級(jí)面積分配量

4 討論

本文以50 a規(guī)劃期內(nèi)最大化木材產(chǎn)量為經(jīng)營(yíng)目標(biāo)，比較非空間約束及不同綠量期對(duì)蓄積收獲的影響。經(jīng)敏感性分析可得，相較傳統(tǒng)的非空間模型而言，加入空間約束對(duì)木材蓄積收獲會(huì)有不同程度的影響?？臻g約束中的鄰接約束未考慮綠量期，相當(dāng)于Tm=0的綠量約束，由于該約束條件下相鄰小班采伐間隔期僅為一個(gè)規(guī)劃分期，回綠期較短，約束相對(duì)寬松，該約束條件下的規(guī)劃模型與非空間收獲模型結(jié)果差異較小，木材總收獲量?jī)H減小了0.53%，可忽略不計(jì)。Tm=1的綠量約束下木材蓄積收獲總量較非空間模型減少4.39%，方差分析結(jié)果顯示，二者差異不明顯。由此可知，鄰接約束和Tm=1綠量約束對(duì)木材蓄積收獲量不敏感。當(dāng)回綠期Tm=2時(shí)，總木材產(chǎn)量比非空間模型的結(jié)果減少18.12%，其二者的各分期蓄積收獲量經(jīng)方差分析得P=0.011<0.05，Tm=2綠量約束模型與非空間模型差異極顯著。綜上，隨空間約束限制性的加強(qiáng)，對(duì)木材收獲的影響越明顯，即考慮的回綠期越長(zhǎng)木材產(chǎn)量越小。

Boston et al.[26]比較了最大皆伐面積不同時(shí)，回綠期從3 a減至2 a對(duì)木材收益凈現(xiàn)值的影響，研究表明，增加最大采伐面積時(shí)，縮短綠量期對(duì)凈現(xiàn)值的影響程度有所降低。董靈波等[27]評(píng)估了規(guī)劃分期為1 a時(shí)非空間約束以及Tm=2綠量約束對(duì)木材收益的影響，其研究結(jié)果表明，加入綠量期為2個(gè)規(guī)劃分期的URM模型結(jié)果與非空間規(guī)劃結(jié)果差異顯著。本研究假定各規(guī)劃分期為10 a，得到的結(jié)果與董靈波等相似，說(shuō)明考慮2個(gè)規(guī)劃分期作為綠量約束會(huì)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生較大影響，除此之外，本文還比較了不同長(zhǎng)短的綠量期對(duì)規(guī)劃結(jié)果的影響，目前針對(duì)該方面的相關(guān)研究還較少。

雖然非空間規(guī)劃模型得到的木材產(chǎn)量最大，但該約束情況下未考慮采伐措施的時(shí)空分布情況，最大連續(xù)皆伐面積是加入空間約束的3倍，大面積的皆伐跡地會(huì)導(dǎo)致水土流失、生境破碎化等嚴(yán)重的生態(tài)問(wèn)題，不利于森林經(jīng)營(yíng)后續(xù)的補(bǔ)植更新等造林措施。3種不同的空間約束條件中，Tm=2綠量約束下雖然經(jīng)營(yíng)措施的空間分布效果最好，但規(guī)劃期結(jié)束時(shí)，第VII齡級(jí)面積占總面積的18.09%，即規(guī)劃期末過(guò)熟林面積過(guò)多，未充分利用木材資源。從各分期蓄積收獲情況來(lái)看，鄰接約束與Tm=1綠量約束之間無(wú)明顯差異(P=0.179)，Tm=1時(shí)各分期采伐的小班面積比鄰接約束更均衡，更利于合理安排人員工作及設(shè)備的分配，且從規(guī)劃期末對(duì)齡級(jí)面積分配調(diào)整結(jié)果來(lái)看，Tm=1約束下的第I-V級(jí)面積分配更趨于法正林結(jié)構(gòu)。綜合蓄積、面積、齡級(jí)以及經(jīng)營(yíng)措施空間分布等多方面因素考慮，基于Tm=1綠量約束下的森林規(guī)劃模型效果最佳。需要特別指出說(shuō)明的是，由于數(shù)據(jù)的局限性，本研究結(jié)論僅適用于孟家崗林場(chǎng)人工落葉松林和人工樟子松林的經(jīng)營(yíng)，該地區(qū)其他林型如人工紅松林等，由于其主要經(jīng)營(yíng)價(jià)值不在于木材產(chǎn)量，故本文未將其考慮在內(nèi)，后續(xù)的研究中可以通過(guò)收集每年紅松林球果產(chǎn)量等數(shù)據(jù)，將紅松林的經(jīng)營(yíng)加入規(guī)劃模型中建立更完善的森林規(guī)劃方案。

5 結(jié)論

本研究以孟家崗林場(chǎng)人工落葉松林和人工樟子松林的經(jīng)營(yíng)為例，利用Lingo11.0軟件對(duì)目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解，評(píng)估并比較不同綠量期的空間約束對(duì)森林收獲調(diào)整的影響。結(jié)果表明，在傳統(tǒng)經(jīng)營(yíng)模式的基礎(chǔ)上考慮森林收獲作業(yè)的時(shí)空分布對(duì)木材產(chǎn)量有不同程度的影響，其中考慮2個(gè)規(guī)劃分期作為綠量期時(shí)產(chǎn)生的影響最為明顯，隨著綠量期的延長(zhǎng)，規(guī)劃期末木材產(chǎn)量逐漸下降。在規(guī)劃期初始齡級(jí)面積分配不均的情況下，僅考慮傳統(tǒng)的約束條件雖然能獲得最大木材產(chǎn)量，但無(wú)法兼顧經(jīng)營(yíng)地區(qū)水土保持、生境保護(hù)等生態(tài)效益，而適當(dāng)?shù)丶尤肟臻g約束可以在保證木材產(chǎn)量的同時(shí)，更有利于森林的可持續(xù)經(jīng)營(yíng)，本文中綠量期為1個(gè)規(guī)劃分期時(shí)期末齡級(jí)面積結(jié)構(gòu)調(diào)整效果較好。此處需要特別強(qiáng)調(diào)的是，本文采用的是孟家崗地區(qū)2016年森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)采集時(shí)間較近，對(duì)未來(lái)短期內(nèi)的森林作業(yè)有一定的理論指導(dǎo)意義，但由于野外不可控因素過(guò)多，在實(shí)際操作中應(yīng)盡可能根據(jù)現(xiàn)實(shí)情況及時(shí)做出相應(yīng)調(diào)整。