气候变化模式下森林结构多目标优化模型研究

The function of the forest depend on the forest structure. The optimazation of the forest structure is facing the challenge of global climation change. It has become an important part of the forest management that the research on the dynamic changes in the forest structure under the climate change in the future and the establishment of the forest structure optimazition model with climate and evironment factots. Using broad-leaved mixed forests as an example and analysing the indexes for forest structures，the study will estabish and improve the quantitative index system of forest structure from spatial structure and non spatial structure. Then based on the data of fixed sample and the data of the regional meteorological, soil and terrain, this research will establish the forest harvest forecast model and the tree species diversity model under the climate change mode by applying the method of nonlinear mixed effect model. On this basis, aiming at the timeliness and seasonal on climate change and the dynamics on environmental factors change, forest structure dynamic multi-objective optimization model will be set up based on the forest harvest forecast model and the tree species diversity model. And this model can be solved by swarm intelligence algorithm. The changes of the forest structure and its response to the climate change for the broad-leaved mixed forests under three patterns of climate change in the furture have been simulated and predicted using the forest structure multi-objective dynamic optimazation models. The structure optimization schemes are proposed for broad-leaved mixed forests for responding to the climate change. The results given in this study would be useful for understanding the change pattern of the forest strucutre unden the siduation of climate change in the future, and also as an important theoretical basis for making decision in forest management.

森林结构决定森林的功能，森林结构优化面临着全球气候变化影响的挑战。研究未来气候变化背景下森林结构的动态变化规律,构建包含气候环境影响因子的森林结构优化模型已成为森林经营的重要内容。项目拟以阔叶混交林为对象，通过森林结构指标解析，从空间结构和非空间结构两方面建立和完善森林结构量化指标体系；基于固定样地数据、区域气象数据、土壤及地形数据，应用非线性混合效应模型法建立气候变化模式下的森林生长收获预估模型和树种多样性模型。在此基础上，针对气候变化的时间和季节性以及环境因子变化的动态性，建立基于生长收获预估模型和树种多样性模型的森林结构动态多目标优化模型，并应用群智能算法求解模型。根据模型模拟和预测未来3种气候变化模式下的森林结构变化及其对功能的响应，提出应对气候变化的阔叶混交林结构优化方案。研究结果将深入了解未来气候变化背景下森林结构变化规律，为应对未来气候变化的森林经营决策提供理论依据。

森林结构优化面临着全球气候变化影响的挑战。气候变化模式下，生境因子的变化对森林系统内部结构产生的影响机理是目前研究的重点。本项目以我国南方阔叶混交林为研究对象，综合运用计算机、遥感、人工智能和数据挖掘等理论与方法，通过定点观测、样地试验、指标解析和模型模拟等手段，围绕气候变化背景下森林结构变化规律及动态优化过程，开展了一系列研究工作，主要内容包括：（1）基于时空数据分析南方阔叶林分布、结构特征及碳汇功能监测，研究了林窗结构特征、空间分布模式及影响因素，综合应用神经网络、遗传算法和元胞自动机构建常绿阔叶林种群种间关系演变模型，预测了绿阔叶林优势种群的生长状况；（2）提出了基于Voronoi图的结点距离判定样地边缘校正方法，对比分析角尺度、Voronoi变异系数等常用格局方法判定过程及使用方式的差异性，构建了林分空间格局Delaunay三角网加权模型，提出了基于人工免疫与网格搜索的格局分析方法，建立和完善了森林空间结构指标体系，揭示林木空间结构的内在机理；（3）引入粒子群及时感应的环境检测机制，应用免疫、蜂群、粒子群等智能算法构建了森林结构动态多目标粒子群优化模型，并将林木生长动态性融入模型中，使调整林木寻优更符合森林生长变化规律；（4）以青冈栎为例，应用非线性混合效应模型构建了气候敏感的阔叶混交林生长收获模型和树种多样性模型，预测未来三种气候情景下阔叶林生长动态与多样性变化。在生长收获系列模型的基础上，针对气候变化的季节性及环境变化的动态性，建立了阔叶混交林结构动态多目标优化模型，并应用群智能算法求解模型；（5）根据模型模拟和预测了未来3种气候变化模式下的森林结构变化及其对功能的响应，提出应对气候变化的阔叶混交林结构优化方案。开发了一个基于森林结构多目标优化的可视化系统。.通过上述工作的开展，项目组取得一系列具有原创性的研究成果，这不仅为进一步研究未来气候变化背景下阔叶林结构变化规律提供有效的基础理论与方法，也为应对未来气候变化阔叶林结构优化与森林经营智能决策提供理论依据与技术支撑。