森林景观模型并行化设计提升计算效率与模拟真实性的研究

推荐：本研究针对森林景观模型(FLMs)计算密集和顺序处理导致的效率低下问题，提出了一种基于空间域分解的并行处理设计，嵌入LANDIS模型实现多核同步运算。结果表明，并行处理在百万级像素模拟中可节省32.0–76.2%时间，且通过动态子集分配提升了种子扩散等景观过程的真实性，为大规模生态模拟提供了高效解决方案。

　　

森林作为地球生态系统的重要组成部分，其动态变化直接影响碳循环、生物多样性和气候调节。然而，传统森林景观模型(Forest Landscape Models, FLMs)采用顺序处理方式，从景观左上角像素逐行模拟至右下角，导致计算效率低下且牺牲了生态真实性——例如树木生长本应同步发生，但顺序处理会使左上角像素的树木提前成熟并散播种子，这与自然规律相悖。随着空间分辨率提升至米级、时间步长缩短至年际尺度，FLMs的计算需求呈指数级增长，传统方法已无法满足大规模模拟需求。

针对这一挑战，研究人员开发了基于LANDIS PRO模型的并行处理框架。该设计采用空间域分解策略，将像素子集分配给多核处理器独立运算，同时动态调整子集分配以处理跨边界的种子扩散等景观过程。通过对比并行与顺序处理的模拟结果发现：在200年模拟中，百万级像素场景下并行处理可节省32.0–64.6%时间（10年步长）或64.6–76.2%时间（1年步长）；模拟真实性方面，并行处理通过同步执行多区块运算，更真实地反映了树种竞争和扩散过程。尤其对于先锋树种（如白桦），并行处理减少了顺序模拟中的“优先效应”，使竞争格局更接近现实。

关键技术包括：1) 混合并行策略（多线程+分布式计算+GPU加速）；2) 动态像素分配机制处理种子扩散的跨核交互；3) 基于中国小兴安岭150万公顷案例区的多分辨率测试（50–400米空间分辨率，1–10年时间步长）；4) 15个主要树种的生物学参数化（如红松寿命300年、白桦扩散距离2000米）。

研究结果部分显示：
3.4.1 运算效率对比
在400米分辨率（25.6万像素）下并行优势不明显，但当分辨率达50米（1638.4万像素）时，并行处理时间仅为顺序处理的35.4–23.8%。时间步长缩短至1年后，并行加速比达2.8–4.2倍。

3.4.2 模拟结果一致性
晚演替树种（如红松）的模拟结果高度一致（空间重叠率70%，年龄R²
=0.90），而先锋树种（如白桦）的密度差异显著（R²
=0.46），这与并行处理削弱了顺序模拟中的空间优先效应有关。

讨论指出，该设计突破了FLMs在区域尺度应用的算力瓶颈，但存在三方面局限：1) 目前仅应用于演替模块，火灾等干扰仍为顺序处理；2) 异质景观可能导致计算负载不均衡；3) 小范围或粗分辨率模拟中并行开销可能抵消收益。未来可通过随机化干扰序列、优化负载均衡进一步提升真实性。这项发表于《Ecological Informatics》的研究，为生态模型如何适配现代计算架构提供了范式，使百万像素级的森林动态预测成为可能，对全球变化下的森林管理和保护决策具有重要价值。