基于Voronoi空间单元的林分空间结构智能优化研究.pdf
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1、 年 月第 期林业资源管理 基于 空间单元的林分空间结构智能优化研究刘鑫,黄浪,卿东升,李建军(湖南应用技术学院,湖南 常德 ;中南林业科技大学,长沙 )摘要:使用 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 且不完整的 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 ,修正了 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 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 个样地中 个林分空间结构状况相对较差的样地,通过模拟采伐调控
2、后,适应度函数分别提升 ,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。关键词:图;林分空间单元;森林结构化经营;蚁群算法;智能优化中图分类号:文献标识码:文章编号:():收稿日期:;修回日期:基金项目:湖南省自科基金面上项目“洞庭湖森林结构与生态系统服务尺度关联及优化模型”();教育部产学合作协同育人项目“基于 的数据科学与大数据技术专业实训平台建设与应用”();基于数据安全的大数据实践基地建设()作者简介:刘鑫(),女,湖南安乡人,副教授,硕士,主要研究方向:林业信息化、高等教育教学。:通讯作者:李建军(),男,湖南沅江人,教授,博士,博士生导师,主要研究方
3、向:林业信息智能决策与应用、林业信息工程。:,(,;,):,林业资源管理第 期 ,:,林分空间结构用于描述林木空间分布格局、树种混交和树木大小的空间排列,即对象木与其相邻木之间的空间关系 。不同相邻木选取方法会导致相邻木选取存在一定差异,进而影响林分空间结构的量化结果 。传统相邻木选取是以对象木为圆心,以一定的半径范围内的林木作为邻近木,最常用的方法是以对象木最近的 株林木为其相邻木 。相邻木的不规则性与 多边形在二维平面中最近性及邻接性 特 点 具 有 一 定 的 相 似 性 ,因 此,利 用 多边形确定相邻木进行相关研究逐渐增多。汤孟平等 利用 确定相邻木,用大小比数分析天目山优势树种间的
4、竞争关系;赵春燕等 利用 确定邻木与最近邻木间的夹角对空间结构进行量化分析;张弓乔等 研究了 多边形的边数分布规律及其在林分格局分析中的应用;孙宇晗等 利用 评价油松人工林空间结构;乐通潮 使用 与传统四株法对天然红树林空间结构进行比对研究。上述研究中均存在 边缘校正不准确、阈值不确定等问题,鉴于此,本研究提出基于改进 空间单元的对象木选取方法,并构建了 空间单元 智能采伐方案,以期为森林经营决策支持提供理论和方法。数据来源本研究以湖南省大围山自然保护区、龙虎山林场、青石冈林场和芦头林场等区域周边的天然次生林为研究对象,在每个研究区各设置 块 的具有代表性的实验样地,分别命名为 。对样地中胸径
5、大于 的林木进行编号,采用全站仪等测量工具进行每木检尺,记录包括树种、胸径、树高、冠幅、坐标等数据。研究区样地概况如表 所示。表 研究区域样地概况 研究区域地理位置样地情况编号土壤地貌树种组成平均胸径 平均树高郁闭度大围山地处浏阳市东北部边陲,位于 ,之间。红壤低山枫香、锥栗、山茶、板栗、樱桃 红壤丘陵杉木、山茶、青冈、冬青、椴树 红壤丘陵多脉青冈、荚?、冬青、山茶、?木、小叶冬青 红壤丘陵多脉青冈、马尾松、荚?、小叶青冈 红壤丘陵木莲、杉木、含笑、枫香、鹅掌楸 龙虎山地处沅江市赤山岛,位于 ,之间。红壤丘陵香樟、鹅掌楸 红壤丘陵青?、香樟、马尾松 红壤丘陵青?、香樟、白栎、牛鼻栓、栓皮栎 红
6、壤丘陵青?、香樟、白栎、杉木、冬青 红壤丘陵青?、香樟、构树、苦楝、枫杨、桑树、水杉 青石岗地处炎陵县东南部,位于 ,之间。红壤低山木荷、山茉莉、赤杨叶、黄檀、青钱柳、枫香、马尾松、青稠 红壤丘陵木荷、白栎、青冈、马尾松 红壤丘陵枫香、黄檀、木荷、檫木、山茉莉、小叶栎、木姜子、板栗 红壤丘陵青冈栎、杉木、冬青、枫香、檫木、黄檀、含笑、鹅掌楸 红壤丘陵木荷、木莲、含笑、枫香、杉木、白栎、鹅掌楸、马尾松 第 期刘鑫等:基于 空间单元的林分空间结构智能优化研究(续表)研究区域地理位置样地情况编号土壤地貌树种组成平均胸径 平均树高郁闭度芦头地处平江县东南面,位于 ,之间。红壤低山青冈、南酸枣、拟赤杨、
7、千年桐、杉木、枫香、山乌桕、甜槠、黄杨、鹿角杜鹃、柳杉、猴头杜鹃、油桐、?木、杜鹃、矩形叶鼠刺 红壤低山甜储、细叶青冈、桃叶石楠、黄檀 红壤丘陵青冈、狗骨柴、南酸枣、亮叶蚊母树、杨梅 红壤丘陵小叶青冈、青冈、樟树、苦储、小红栲、梧桐 红壤丘陵长叶石栎、鹿角杜鹃、青钱柳、杉木 注:上表中树木学名分别为枫香()、锥栗()、山茶()、板栗()、樱桃 ()、杉木 ()、青冈()、冬青()、椴树()、多脉青冈()、荚?()、?木()、小叶冬青()、马尾松()、小叶青冈 ()、木莲()、含笑 ()、鹅掌楸 ()、香樟 ()、青?()、白栎()、牛鼻栓()、栓皮栎()、构树 ()、苦楝()、枫杨()、桑树(
8、)、水杉()、木荷()、山茉莉()、赤杨叶 ()、黄檀()、青钱柳 ()、檫木 ()、长叶石栎 ()、小叶栎()、木姜子()、南酸枣 ()、拟赤杨 ()、千年桐()、山乌桕 ()、甜槠 ()、黄杨 ()、鹿角杜鹃()、柳杉()、猴头杜鹃()、油桐 ()、杜鹃()、矩形叶鼠刺()、细叶青冈 ()、桃叶石楠 ()、狗骨柴 ()、亮叶蚊母树()、杨梅 ()、苦储 ()、小红栲 ()、梧桐 ()研究方法 基于改进 的林分空间结构单元在林分结构化经营理论中,如何选取对象木的相邻木是其所面临的关键问题。目前,关于林分空间关系中相邻木选取的方法主要有基于“”最邻近相邻木 、基于半径 圆的方法 和基于 图确定
9、相邻木的方法 。基于 图确定相邻木方法的基本思想是将与对象木相邻的所有 空间单元中的林木作为其相邻木 ,其示意图如图 所示。在图 中,对象木 的相邻木编号为 ,与对象木 组成一个基本的空间结构单元。图法在一定程度上能解决样地中所有林木的相邻木选取问题,但并不完善,主要存在以下两个问题:)对于边界林木而言,其对应的 图可能是不完整的,如图 中编号为 ,的林木,这会导致在相邻木的选取上存在偏差;图 基于 的样地边界效应示意图 林业资源管理第 期)现实中林木对应的 图结构往往是不均匀的,可能会导致非边界对象木所对应的相邻木存在偏差,如图 中,根据 图结构理论,对象木 对应的相邻木编号为 ,然而,从林
10、木空间地理位置分布上看,编号为 ,的林木明显比编号 和 的林木距离对象木 近,从林分空间结构化经营理论的角度来看,对于编号为 的对象木而言,编号为 ,的林木成为其相邻木的优先级要比编号为 和 的林木高。图 基于 结构特征的林分空间单元示意图 为了改善 林分空间结构单元的不足,保证样地中对象林木与其相邻木能相对完整与合理,研究者们在样地边界设定了缓冲区,缓冲区的宽度包括 ,等多种方案 。本研究根据样地大小参考相关研究成果,规定距离样地边界线小于 区域内的林木均为其它林木的竞争木,不作为对象木。同时,在考虑样地中不同林木之间平均距离的基础之上,提出对象木与相邻木之间的距离阈值 ,规定若相邻木与对象
11、木之间的距离大于阈值 ,则把该相邻木从对象木 空间单元中剔除,以修正对象木对应的空间结构单元,计算如式()所示。()()槡()式中:为对象木的横坐标,为对象木的纵坐标;为样地中第 株林木的横坐标,为样地中第 株林木的纵坐标;为样地中林木的总株数。在图中,修正后对象木 对应的相邻木编号为 ,从林木空间分布的角度上看,修正之后的对象木与相邻木所组成的 空间结构单元显然更加合理。林分空间结构的量化林分空间结构的量化是森林空间结构分析、评价和优化的基本问题 。根据研究现状可知,我国的森林结构化经营理论最早是由惠刚盈等 提出,其率先提出了林分空间结构量化思路,其后研究者们 从混交、与距离有关的竞争、林木
12、分布格局这 个方面陆续提出了大小比数、林层指数、混交度、角尺度、开阔比、空间密度等量化指标。本研究在参考已有研究的基础上,选择环状分布指数 、空间密度指数、开阔比数、胸径大小比数、树高差异性和混交度这 个林分空间量化指数进行实验分析,各指数具体计算方法如表 所示。表 林分空间量化指数 空间量化指数公式变量释义环状分布指数槡,(),分别为样地的宽和长,为样地的理想间距,为样地中对象木 的环状分布指数,为以 为对象木对应泰森多边形空间单元的平均环状分布指数,为整个样地的环状分布指数,为对象木 以 为半径的圆弧内相邻木的数量,为与对象木 距离小于半径 的相邻木数量,为两个竞争木与目标树 之间的夹角小
13、于标准角的竞争木数量,为样地中对象木的总株数。第 期刘鑫等:基于 空间单元的林分空间结构智能优化研究(续表)空间量化指数公式变量释义空间密度指数 ,表示对象木 的空间密度指数,表示以 为对象木对应 空间单元的平均空间密度指数,是样地的空间密度指数,表示竞争木与对象木 的平均距离,表示林分中相邻两株林木的最大距离。开阔比数 ,表示单株对象木 的开阔比数,为对象木 的 空间单元的平均开阔比数,为该样地的开阔比数,为 空间单元内相邻木株数,为对象木,为相邻木,为离散变量,当 与 的水平距离大于 与 的树高差时,否则 。胸径大小比数 ,表示单株林木 的大小比,为对象木 的 空间单元的平均大小比数,为该
14、样地的胸径大小比数,为相邻木的株数,为对象木;为相邻木;是离散变量,若对象木 的胸径比相邻木 小,否则 。树高差异比 ,表示单株林木 的树高差异性,为对象木 对应 空间单元的平均树高差异性,为该样地的树高差异性,为 内相邻木的株数,为对象木,为相邻木,是离散变量,若对象木 的树高比邻近树 小,否则 。混交度 ,表示单株对象林木 的混交度,为以 为对象木对应 空间单元的平均混交度,为该样地林分的混交度,表示单木混交度的取值变量,和 属同类树种时,否则 。多目标优化约束条件设置及优化方案森林结构化经营是一个多目标优化问题,目前优化方法主要为采伐和补种等 。根据样地特性,本研究以采伐作为样地林分空间
15、结构的优化方式。根据森林结构化经营理论,在森林经营过程中以尽量增大林分的混交度、开阔比数、树高差异性指数,减少林分的大小比数、空间密度指数、环状分布指数为目标,以适应度函数作为优化过程中林分空间结构好坏的评价指标 。为了保证森林经营质量,在采伐过程中还需确保林分的相对显著度、采伐强度、树种多样性及径级多样性 等在一定的范围内,均需通过量化的方式将其转换成多目标优化模型中的约束变量。林分空间结构优化过程中主要的约束条件如表 所示。表 林分空间结构优化方案主要约束条件 约束条件公式变量释义空间结构指数 (),依次代表林分层面的全混交度、开阔比数、树高差异性、胸径大小比数、空间密度指数和环状分布指数
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