森林规划优化：基于多目标析取规划模型的木材生产与碳封存协同管理研究

为解决森林管理中经济效益与生态效益难以协同优化的难题，研究人员采用广义析取规划(GDP)框架构建多目标混合整数线性规划(MILP)模型，通过Hull和Big-M两种重构方法，以阿根廷米西奥内斯地区森林为案例，首次实现木材生产净值(NPV)与CO2封存量的双目标优化。研究表明增加林分多样性比单纯扩大面积更有效提升碳汇，为可持续森林管理提供量化决策工具。

　　

在全球气候变化加剧的背景下，森林作为重要的碳汇（carbon sink）正面临前所未有的管理挑战。欧洲委员会和IPCC等机构不断强调，必须将碳封存目标纳入森林管理策略，但实际操作中却存在多重矛盾：木材工业需要稳定供应，环保组织要求保护生态，而林场主追求经济效益。更复杂的是，传统线性规划(LP)模型无法同时处理离散的采伐决策与连续的碳汇计算，空间相邻约束更让问题雪上加霜。

针对这一系列难题，来自国外研究机构的研究人员创新性地将广义析取规划(GDP)引入森林规划问题(FPP)，开发出首个能同步优化木材生产净值(NPV)和净CO₂封存量的多目标模型。该研究以阿根廷米西奥内斯地区50个林班、1123公顷实验区为对象，涵盖火炬松(Pinus taeda)和杂交松(Pinus elliottii × Pinus caribaea var. hondurensis)两种树种，通过建立混合整数线性规划(MILP)模型，系统整合了疏伐、择伐、皆伐等9种经营措施，并考虑锯材、单板原木、纸浆材等多种木材产品的工业需求。研究成果发表在《Forest Ecosystems》上，为破解"生态-经济"二元对立提供了全新范式。

研究团队运用三项关键技术：1) 基于当地校准的森林生长模拟器预测生物量与碳汇动态；2) 采用GDP框架将逻辑约束转化为Big-M和Hull两种MILP重构方案；3) 应用增强型ε-约束法生成帕累托前沿。其中空间约束采用单元限制模型(URM)和面积限制模型(ARM)双重验证，确保方案符合绿色间隔期(green-up period)要求。

主要研究结果

Pareto-optimal solutions
通过对比三个实例的帕累托前沿发现：当CO₂封存量提升10%时，NPV仅损失2.8%，证明二者并非简单线性替代。案例显示杂交松林分的碳汇效率比火炬松高17%，但后者经济价值更优。

模型性能对比
Hull重构在复杂场景下表现更稳健，求解时间比Big-M快42%；但Big-M对简单问题的内存占用降低65%。这表明算法选择需根据问题规模权衡。

经营策略验证
增加5%森林面积可使外部木材依赖度降低8.3%，但优化林分结构（如调整疏伐强度）能使碳汇提升12.7%，证实"质量优于数量"的管理哲学。

结论与意义
该研究首次实现GDP在FPP领域的应用突破，其创新点在于：1) 同步处理多产品需求与碳汇目标；2) 兼容非周期性的经营措施组合；3) 整合初始化/未初始化林分的异质性数据。实践层面证明，通过精准匹配树种特性与经营措施，可在经济损失最小化前提下实现碳汇最大化。研究为《巴黎协定》下的国家自主贡献(NDC)提供了可量化的实施工具，尤其对阿根廷等林业国家平衡经济发展与气候承诺具有战略价值。未来研究可扩展至生物多样性等第三维目标，进一步完善可持续森林管理的理论框架。