一种用于人工林采伐与 replanting 的新型协同规划框架：提升森林结构迈向近自然状态

人工林质量改善项目中，精准高效的选择性采伐 - replanting 管理面临难题。研究人员构建统一的采伐 - replanting 协同规划框架（含 MEGA、DF - Boundary 等）。结果显示该框架提升了森林结构指标，意义在于推动森林向近自然状态发展。

　　在广袤的森林世界里，树木的采伐与 replanting 就像一场精心编排的生态之舞，对森林的健康发展起着关键作用。但目前在人工林质量改善项目中，这场 “舞蹈” 却遇到了不少麻烦。传统的随机搜索算法，如蒙特卡罗（Monte Carlo）和模拟退火（simulated annealing），虽然能寻找接近最优的采伐计划，可它们效率低、成本高、扩展性差，就像一辆老旧的汽车，不仅跑不快，还容易出故障，导致得出的解决方案不稳定。而且采伐后的 replanting 效率也不高，大多是按固定规则来，没有充分考虑森林的实际情况。更糟糕的是，采伐和 replanting 之间的协同效应常常被忽视，这就好比在一场接力赛中，两位选手没有配合好，使得森林结构改善的潜力大打折扣。

为了解决这些问题，来自中国的研究人员开启了一项重要研究。他们构建了一个统一的采伐 - replanting 协同规划框架，这个框架整合了基于君主的增强遗传算法（MEGA）、新的德劳内边界力算法（DF - Boundary）以及两个多目标函数，并利用 3D 可视化技术进行模拟验证。该研究成果发表在《Biosystems Engineering》上，为森林管理带来了新的希望。

研究人员在开展研究时，用到了几个关键技术方法。首先是开发了 MEGA 算法，通过改进初始种群质量、优化交叉策略、引入新染色体以及自适应调整交叉和变异概率，提升了采伐树木选择的质量和效率。其次是 DF - Boundary 算法，结合德劳内三角剖分，引入边界排斥力并固定三个边界点，让采伐后的森林能更高效地进行 replanting 布局。此外，还开发了用于精确模拟验证采伐 - replanting 计划的蓝图程序。

下面来看具体的研究结果：

• 非空间结构的变化：研究人员对 8 个样地进行调整后发现，直径和高度分布更接近倒 J 形。通过指数分布函数拟合直径结构，调整后 8 个样地的 R²值提升了 0.071 - 0.826。非空间结构指标显示，直径类别的数量没有变化，但部分样地（3、4、5 号样地）的高度类别增加了一个。这表明森林的非空间结构在调整后得到了优化。
• 协同规划结果评估：该框架聚焦 8 个混交林样地，利用两个复合指标（L₁、L₂）来评估空间结构的改善情况。这两个指标通过结合基本空间参数的多目标函数进行量化。结果显示，选择性采伐后，8 个样地的目标函数值（L₁^?）提升了 38.51% - 198.22%，在性能和稳定性上优于其他算法。replanting 布局使 8 个样地的目标函数值（L₂^?）降低了 4.96% - 19.96%，所有空间结构指标都显著改善。这充分证明了该协同规划框架在提升森林空间结构方面的有效性。

研究结论表明，这个统一的采伐 - replanting 协同规划框架表现出色，MEGA 和 DF - Boundary 算法紧密配合，形成了一个高效的系统。通过 3D 可视化技术进行的采伐 - replanting 可视化模拟，为真实森林规划提供了全新的方法。它不仅在准确性和效率上表现卓越，还能有效提升森林结构，推动森林朝着近自然状态发展。这一研究成果意义重大，为人工林的可持续管理提供了科学依据和实用工具，有望在未来的森林生态系统管理中发挥重要作用。不过，研究人员也指出，该框架在更大规模森林生态系统中的应用还需要进一步探索，这也为后续研究指明了方向 。