CN109146112B - 面向森林多目标优化决策的经营系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及面向森林多目标优化决策的经营系统。包括：数据层通过搭建ArcSDE空间数据库平台，建立区域数字化地图数据存储到森林资源数据库中；服务层根据森林资源数据库存储的区域数字化地图数据建立地图、计算多目标规划结果并提供给数据处理层；数据处理层通过XML和JSON封装解析服务层提供的地图和多目标规划结果数据并提供客户层进行显示；客户层通过WEB客户端采集信息数据给数据处理层，通过WEB客户端和智能客户端显示数据处理层的地图和多目标规划结果以及路径规划。采用多种目标优化决策，从时间和空间尺度上提出区域森林可持续利用的技术体系，关注森林资源经营的生态整体性，使森林种植经营达到最优化。
Description
技术领域
本发明涉及一种森林经营决策领域，具体说是一种面向森林多目标优化决策的经营系统。
背景技术
长白山区也是我国重要的木材生产基地和我国北方最富有特色的林副特产区和具有重要自然保护价值的地区。由于受到多年来的人为开发和破坏，导致了森林生物多样性明显减少，森林质量明显降低，森林生态系统稳定性降低，森林景观生境片断化严重，森林生态系统服务功能下降，已经严重威胁到长白山森林生态系统的完整性和稳定性。保护和恢复长白山区生物多样性资源，提高森林资源质量，维持长白山可持续发展已经成为目前急需解决的问题。
发明内容
系统采用多种目标优化，通过规划设计，从时间和空间尺度上提出区域森林可持续利用的技术体系，关注森林资源经营的生态整体性，使森林种植经营达到最优化，提出的一种面向森林多目标优化决策的经营系统。该系统分为四个层次，分别为客户访问层、数据处理层、服务层和数据层。系统构建了三个库，分别为资源数据库、知识库和模型库。资源数据库用于存储长白山森林资源信息。知识库和模型库整合了长白山森林多目标优化方法，决策结果的科学性和正确性依赖于资源数据库、知识库和模型库，是辅助决策的基础和重要的手段。服务层提供地图服务、分析决策服务和数据服务功能。数据处理是通过XML封装和JSON封装两种方式对数据进行处理，从而提高系统的访问安全性。客户层通过两种客户访问方式，一种为通过互联网以WEB的方式完成访问，另外一种通过移动客户端(手机或者平板电脑)中的APP来完成系统访问。
本发明为实现上述目的所采用的技术方案是：面向森林多目标优化决策的经营系统，包括：
数据层，通过搭建ArcSDE空间数据库平台，并根据客户层采集的信息数据建立区域数字化地图数据存储到森林资源数据库中；
服务层，根据森林资源数据库存储的区域数字化地图数据建立地图、计算多目标规划结果，并提供给数据处理层；
数据处理层，通过XML和JSON封装解析服务层提供的地图和多目标规划结果数据并提供客户层进行显示，还用于根据客户层的输入位置在地图上进行定位和路径规划显示；
客户层，包括WEB客户端和智能客户端，用于通过WEB客户端采集信息数据给数据处理层，通过WEB客户端和智能客户端显示数据处理层的地图和多目标规划结果以及路径规划。
所述服务层包括：
数据服务模块，将森林资源数据库存储的区域数字化地图数据划分为空间数据和属性数据，并分类格式化存储在森林资源数据库；
地图服务模块，根据森林资源数据库存储的空间数据建立地图；
分析服务模块，根据森林资源数据库存储的小班属性数据计算多目标规划结果。
所述区域数字化地图数据包括林场、林班、小班、道路以及和河流五个图层的数据信息；其中，林场包括林场编号、林场名称、林场面积、经纬度坐标信息；林班包括林班号、林班名称、所属林场、林班面积、蓄积量和经纬度坐标信息；小班包括小班号、小班名称、树种组成、立地类型、平均胸径、平均树高、面积、蓄积和经纬度信息；道路包括公路、铁路的编号、道路名称、长度、宽度、起始终止位置、方向以及经纬度信息；河流包括编号、名号、长度、起止位置、方向以及经纬度信息；所述空间数据包括经纬度坐标和海拔信息；所述属性数据包括林场、林班、小班、道路和河流信息的除经纬度坐标和海拔之外的信息。
所述多目标规划结果包括：蓄积量、生物量和森林合理经营采伐量。
所述分析服务模块，根据森林资源数据库存储的小班属性数据计算多目标规划结果包括以下步骤：
步骤1：根据群落编码获取树种组成比例，并根据立地类型、树种组成比例、平均树高、平均胸径设置森林小班的森林发展类型i；
步骤2：分析森林需求和森林资源特点确定蓄积量Vt ij、Vs ij、
步骤3：结合多目标线性规划模型计算间伐强度和择伐强度；
步骤4：对森林多目标经营进行优化，获取森林合理经营采伐量。
所述群落编码是根据GB/T14721.1-93森林资源分类编码。
所述
为可间伐的第i种森林类型第j分期内的每公顷蓄积量；
为可择伐的第i种森林类型第j分期内的每公顷蓄积量；
为第i种森林类型第j分期间伐采伐的蓄积量；
为第i种森林类型第j分期择伐采伐的蓄积量。
所述步骤3包括：
步骤3.1：设定树种的总数量m和总的经营分期数量n，并设置当前最优木材和碳两种森林产品各分期净现值的和Z＝0，随机设定第i种森林类型第j分期内的间伐强度xij和择伐强度yij的初始值；
步骤3.2：开始迭代计算第i种森林类型第j分期的间伐木材净现值
和择伐木材净现值
以及第i种森林类型第j分期的间伐的碳净现值
和择伐的碳净现值
其中，i为森林类型个数；j为经营分期个数，
为可间伐的第i种森林类型第j-1分期内的每公顷蓄积量；
为可间伐的第i种森林类型第j分期内的小班面积；di为第i种森林类型的出材率；
为第i种森林类型第j分期时的木材每立方米价格；p0为贴现率；nj为第j分期末的年度；
为可择伐的第i种森林类型第j-1分期内的每公顷蓄积量；
为可择伐的第i种森林类型第j分期内的小班面积；pc为每吨碳的价格；m为生物量转化为碳的比率，m＝0.5；生物量γ＝av+b；a、b为常数，通过查表获得；v为蓄积量，将
分别代入上式求得对应生物量；
步骤3.3：计算本次迭代的总的木材净现值NPVtimber和总的碳净值NPVcarbon；
步骤3.4：计算多目标线性规划模型Zmax＝NPVtimber+NPVcarbon，如果Zmax大于Z则将Zmax赋值给Z，并保留当前的xij和yij；如果Zmax小于Z则放弃当前的xij和yij；
步骤3.5：采用模拟退火算法调整xij和yij的值，如果迭代次数小于最大迭代次数则返回步骤3.2开始新的迭代过程，否则退出迭代并将最后保留的xij和yij的值输出。
所述步骤4包括：
步骤4.1：计算每个分期内采伐量之和
步骤4.2：计算第j个分期内各个森林类型采伐量之和
步骤4.3：当相邻分期内采伐量差距同时满足下式时，步骤3.5中所求得的第i种森林类型第j分期内的间伐强度xij和择伐强度yij为可采纳的森林合理经营采伐量；
其中，H*为每个分期末时各个森林类型的森林蓄积生长量之和，Hj+1为第j+1个分期内各个森林类型采伐量之和。
本发明具有以下有益效果及优点：
1.本发明系统面向森林多目标优化，从整体上通过规划设计，从时间和空间尺度上提出区域森林可持续利用的技术体系，关注森林资源经营的生态整体性，使森林种植经营达到最优化。
2.基于ArcGIS Server的WEBGIS开发技术，采用MVC模式，开发实际WEB版的森林资源信息管理平台，实现多终端的资源信息采集、实时更新、分析和应用。
3.构建林业资源信息管理平台智能客户端(平版电脑、智能手机)软件，利用无线通信技术，实现服务器与智能客户端之间森林资源信息的查询及数据更新。
附图说明
图1是本发明的系统架构框图；
图2是本发明的多目标经营规划流程图。
具体实施方式
下面结合附图及实施例对本发明做进一步的详细说明。
如图1所示，通过搭建ArcSDE空间数据库平台，将长白山典型区域数字化地图(包括林场、林班、小班、道路、河流五个图层的数据，其中林场包括林场编号、林场名称、林场面积、经纬度坐标等信息；林班包括林班号、林班名称、所属林场、林班面积、蓄积量和经纬度坐标等信息；小班包括小班号、小班名称、树种组成、立地类型、平均胸径、平均树高、面积、蓄积和经纬度等信息；道路包括公路、铁路的编号、道路名称、长度、宽度、起始终止位置、方向以及经纬度等信息；河流包括编号、名号、长度、起止位置等信息)转存到森林资源数据库中，完成长白山典型区域地图空间数据(只要包括经纬度坐标和海拔高度等信息)和属性数据(主要包括林场、林班、小班、道路和河流等信息)的格式化存储，实现数据层功能；
服务层通过地图服务、数据服务和分析服务实现长白山典型区域数字地图发布、基于多目标经营规划方法的数据优化计算和长白山典型区域森林资源信息数据的提取功能；
数据处理层通过XML(针对WEB客户端)技术和JSON(针对智能客户端)技术封装和解析为上层客户端提供可展示的数据格式，为服务层提供可以参与运算和存储的数据格式，同时为客户层(包括WEB客户端和智能客户端)提供可展示和存储的地图数据；
客户层包括WEB客户端和智能客户端两部分，WEB客户端主要完成林场、林班、小班、道路以及和河流等信息的采集和多目标规划结果展示，智能客户端主要用于多目标规划结果以及林场、林班、小班、道路以及和河流等信息的展示。
长白山森林多目标经营优化方法主要是依据森林多目标经营决策的森林采伐蓄积量结果，结合森林多目标经营区划通过采伐不适宜立地条件的乡土或非乡土树种来实现。首先进行群落编码(来源于GB/T14721.1-93森林资源分类编码)，根据林分自然的生长过程合理设计森林小班的森林发展类型；其次是分析森林需求和森林资源特点，从森林生态系统本身特点以及供给功能的发挥上，确定多目标经营区划；第三是结合林分蓄积量生长模型(假如一个小班蓄积为100，其树种组成为：3红2水2胡2椴1其他，那么其计算n年的蓄积＝30*(1+ρ红松)n+20*(1+ρ水曲柳)n+20*(1+ρ胡桃楸)n+20*(1+ρ椴树)n+10*(1+ρ其他阔叶)n)，采用多目标线性规划模型，确定森林合理经营采伐量；最后是综合以上三个方面的结果，根据小班林龄和树种组成等特点，对森林多目标经营进行优化。
多目标线性规划模型的多目标函数如下所示：
Zmax＝NPVtimber+NPVcarbon
其中，Zmax为木材和碳两种森林产品各分期净现值的和，NPVtimber和NPVcarbon分别代表木材和碳两种森林产品各分期净现值。
建立约束条件如下：
各分期内木材净现值的计算之和：
间伐木材净现值的计算：
择伐木材净现值的计算：
各分期内碳净现值的计算：
间伐时碳净现值的计算：
择伐时碳净现值的计算：
蓄积转化为生物量的公式：γ＝av+b；
每个分期内采伐量之和：
计算第j个分期内各个森林类型采伐量之和
相邻分期内采伐量采取均衡采伐，采伐量差距：
(不大于小于5％)
每个分期生长量大于等于采伐量：
xij≤0.15；(间伐强度小于等于0.15)
yij≤0.35。(择伐强度小于等于0.35)
式中，i-森林类型个数；j-经营分期个数；
xij和yij-第i种森林类型第j分期内的间伐强度和择伐强度；
di-第i种森林类型的出材率；
p0贴现率；
nj-第j分期末的年度；
ss ij-可择伐的第i种森林类型第j分期内的小班面积；
m-生物量转化为碳的比率，m＝0.5；
pc-每吨碳的价格；
-第i种森林类型第j分期择伐后碳的净现值；
γ-表示将木材蓄积转化为生物量的公式；
Hj-第j个分期内各个森林类型采伐量之和；H*-每个分期末时各个森林类型的森林蓄积生长量之和；
a，b为常数，查附表1获得，v蓄积量。
附表1东北林区主要树种组的生物量-蓄积量线性模型参数及其碳转换系数
具体流程如图2所示，将上述长白山森林多目标经营优化方法转变为长白山森林多目标经营规划算法，其算法如下：首先设定树种的总数量m和总的经营分期数量n，并设置当前最优木材和碳两种森林产品各分期净现值的和Z＝0，随机设定xij和yij的初始值；其次开始迭代计算每一分期间伐木材净现值
和每一分期择伐木材净现值
以及每一分期间伐的碳净现值
和每一分期择伐的碳净现值
第三计算出本次迭代的总的木材净现值NPVtimber和总的碳净值NPVcarbon；第四将两个值相加得到Zmax，如果Zmax大于Z则另Z＝Zmax保留当前的xij和yij；如果Zmax小于Z则放弃当前的xij和yij，接下来采用模拟退火算法调整xij和yij的值，如果迭代次数小于最大迭代次数则开始新的迭代过程，否则退出迭代并将最后保留的xij和yij的值输出，即为最优砍伐方案。
式中，i-森林类型个数；j-经营分期个数；xij和yij第i种森林类型第j分期内的间伐强度和择伐强度；Zmax为木材和碳两种森林产品各分期净现值的和；Z为最优木材和碳两种森林产品各分期净现值的和；k为迭代次数；
-第i种森林类型第j分期内的间伐(采伐对象是幼中龄林)木材净现值；
-第i种森林类型第j分期内的择伐的木材净现值；
-第i种森林类型第j分期内的间伐的碳净现值；
-第i种森林类型第j分期择伐后碳的净现值；NPVtimber和NPVcarbon分别代表木材和碳两种森林产品各分期净现值；m为树的种类数；n为分期数量。基于该算法通过软件实现长白山森林多目标经营优化方法。
Claims (4)
1.面向森林多目标优化决策的经营系统，其特征在于，包括：
数据层，通过搭建ArcSDE空间数据库平台，并根据客户层采集的信息数据建立区域数字化地图数据存储到森林资源数据库中；
服务层，根据森林资源数据库存储的区域数字化地图数据建立地图、计算多目标规划结果，并提供给数据处理层；所述服务层包括：数据服务模块，将森林资源数据库存储的区域数字化地图数据划分为空间数据和属性数据，并分类格式化存储在森林资源数据库；地图服务模块，根据森林资源数据库存储的空间数据建立地图；分析服务模块，根据森林资源数据库存储的小班属性数据计算多目标规划结果；
数据处理层，通过XML和JSON封装解析服务层提供的地图和多目标规划结果数据并提供客户层进行显示，还用于根据客户层的输入位置在地图上进行定位和路径规划显示；
客户层，包括WEB客户端和智能客户端，用于通过WEB客户端采集信息数据给数据处理层，通过WEB客户端和智能客户端显示数据处理层的地图和多目标规划结果以及路径规划；
所述分析服务模块，根据森林资源数据库存储的小班属性数据计算多目标规划结果，包括以下步骤1-4：
步骤1：根据群落编码获取树种组成比例，并根据立地类型、树种组成比例、平均树高、平均胸径设置森林小班的森林发展类型i；
步骤2：分析森林需求和森林资源特点确定蓄积量
所述
为可间伐的第i种森林类型第j分期内的每公顷蓄积量；
为可择伐的第i种森林类型第j分期内的每公顷蓄积量；
为第i种森林类型第j分期间伐采伐的蓄积量；
为第i种森林类型第j分期择伐采伐的蓄积量；
步骤3：结合多目标线性规划模型计算间伐强度和择伐强度；
步骤3.1：设定树种的总数量m和总的经营分期数量n，并设置当前最优木材和碳两种森林产品各分期净现值的和Z＝0，随机设定第i种森林类型第j分期内的间伐强度xij和择伐强度yij的初始值；
步骤3.2：开始迭代计算第i种森林类型第j分期的间伐木材净现值
和择伐木材净现值
以及第i种森林类型第j分期的间伐的碳净现值
和择伐的碳净现值
其中，i为森林类型个数；j为经营分期个数，
为可间伐的第i种森林类型第j-1分期内的每公顷蓄积量；
为可间伐的第i种森林类型第j分期内的小班面积；di为第i种森林类型的出材率；
为第i种森林类型第j分期时的木材每立方米价格；p0为贴现率；nj为第j分期末的年度；
为可择伐的第i种森林类型第j-1分期内的每公顷蓄积量；
为可择伐的第i种森林类型第j分期内的小班面积；pc为每吨碳的价格；m为生物量转化为碳的比率，m＝0.5；生物量γ＝av+b；a、b为常数，通过查表获得；v为蓄积量，将
分别代入上式求得对应生物量；
步骤3.3：计算本次迭代的总的木材净现值NPVtimber和总的碳净值NPVcarbon；
步骤3.4：计算多目标线性规划模型Zmax＝NPVtimber+NPVcarbon，如果Zmax大于Z则将Zmax赋值给Z，并保留当前的xij和yij；如果Zmax小于Z则放弃当前的xij和yij；
步骤3.5：采用模拟退火算法调整xij和yij的值，如果迭代次数小于最大迭代次数则返回步骤3.2开始新的迭代过程，否则退出迭代并将最后保留的xij和yij的值输出；
步骤4：对森林多目标经营进行优化，获取森林合理经营采伐量，包括：
步骤4.1：计算每个分期内采伐量之和
步骤4.2：计算第j个分期内各个森林类型采伐量之和
步骤4.3：当相邻分期内采伐量差距同时满足下式时，步骤3.5中所求得的第i种森林类型第j分期内的间伐强度xij和择伐强度yij为可采纳的森林合理经营采伐量；
其中，H*为每个分期末时各个森林类型的森林蓄积生长量之和，Hj+1为第j+1个分期内各个森林类型采伐量之和。
2.按照权利要求1所述的面向森林多目标优化决策的经营系统，其特征在于，所述区域数字化地图数据包括林场、林班、小班、道路以及和河流五个图层的数据信息；其中，林场包括林场编号、林场名称、林场面积、经纬度坐标信息；林班包括林班号、林班名称、所属林场、林班面积、蓄积量和经纬度坐标信息；小班包括小班号、小班名称、树种组成、立地类型、平均胸径、平均树高、面积、蓄积和经纬度信息；道路包括公路、铁路的编号、道路名称、长度、宽度、起始终止位置、方向以及经纬度信息；河流包括编号、名号、长度、起止位置、方向以及经纬度信息；所述空间数据包括经纬度坐标和海拔信息；所述属性数据包括林场、林班、小班、道路和河流信息的除经纬度坐标和海拔之外的信息。
3.按照权利要求求1所述的面向森林多目标优化决策的经营系统，其特征在于，所述多目标规划结果包括：蓄积量、生物量和森林合理经营采伐量。
4.按照权利要求1所述的面向森林多目标优化决策的经营系统，其特征在于，所述群落编码是根据GB/T14721.1-93森林资源分类编码。
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