目标错位与数据不确定性对森林分层规划的影响：基于蒙特卡洛模拟的净现值与成本优化分析

本文深入探讨了森林分层规划中数据不确定性与目标错位（如战略阶段最大化净现值NPV与战术阶段最小化成本）对决策效果的交互影响。作者通过蒙特卡洛模拟构建多情景数据集，结合混合整数规划模型，量化了不同数据质量（LQ/HQ）与目标对齐程度（LA/HA）下的经济与环境绩效差异。研究结果表明，数据不确定性对目标达成的影响远超目标错位，但高度目标对齐在任何数据质量下均表现更优。该研究为森林经营企业优化多层次决策流程提供了关键理论依据与实证支持。

　　

引言

森林规划是森林所有者实现经营管理目标的核心手段，通常采用战略、战术和操作三个层次的分级体系。战略规划关注长期收益最大化与可持续性，而战术与操作规划则更注重短期成本控制，这种目标上的错位可能导致整体规划效率低下。此外，森林库存数据存在显著不确定性，包括遥感估测偏差、人工调查误差和生长模型预测不准确等问题，进一步加剧了决策复杂性。本研究旨在分析数据不确定性与目标错位在森林采伐规划中的复合效应，并探讨其对企业经济效益与生态目标达成的影响。

材料与方法

研究采用两阶段优化模型模拟 boreal 工业森林所有者的实际规划流程。战略阶段以100年为规划期，以最大化净现值（NPV）为目标，并约束采伐量非递减与环境保护要求；战术阶段则通过滚动时间窗口（5个20年周期）确定林分级别的管理措施，确保战略采伐目标的实现。

研究设计了四种规划情景（见表1），包括低质量数据（LQ）与高质量数据（HQ）、低目标对齐（LA）与高目标对齐（HA）的组合，并与假设数据完美且决策一体化的参考案例进行对比。低质量数据通过蒙特卡洛模拟生成100个误差情景，保持真实误差结构；目标错位体现为战术阶段最小化未贴现成本（模拟实际管理中常见的年度成本控制倾向），而对齐情景则保持与战略一致的NPV最大化目标。

优化模型基于混合整数规划构建，核心目标函数（公式1）整合了NPV最大化、成本最小化及约束偏离惩罚项。模型包含林分（I）、处理方案（TPs）、时期（P）、采伐区域（H）与机械系统（K）等多重集合，并引入法律约束（如瑞典森林法规定的最大采伐面积）与FSC认证标准（如阔叶树比例>10%）。求解采用CPLEX优化器，相对间隙容忍度为1%。

研究区域位于瑞典北部，面积23,952公顷，包含3,087个林分。原始数据来源多样，包括航空照片判读、野外调查与激光雷达扫描，数据质量异质性高。通过乔列斯基分解法模拟多属性（树高、胸径、立木度等）误差结构，生成100个情景数据。采伐区域根据地形成本栅格（见表3）与最短路径分析划分，以反映机械移动的实际成本。

结果

4-HQ-HA案例（高质量数据+高目标对齐）获得最高目标函数值（Z），其次为3-HQ-LA、2-LQ-HA与1-LQ-LA（见表4）。目标对齐案例在森林管理NPV与总NPV（含接入成本）上均优于错位案例，但错位案例的接入成本更低。数据不确定性导致目标函数值波动增大，其中1-LQ-LA的NPV分布范围最广（见图4）。

采伐量方面，所有案例在首20年均高于参考案例，但在20–40年间低于参考水平（见图5）。后期规划期内，不确定性案例的采伐量略高。环境指标如阔叶树比例约束（>10%）在参考案例中基本达成，但其他案例均存在显著偏离（见图6），表明数据不确定性与目标错位共同影响了生态目标的实现。

讨论

研究表明，高质量数据与目标对齐的规划体系能显著提升综合绩效，但数据不确定性的影响远大于目标错位。尽管集成规划（参考案例）在理论最优性上占优，但4-HQ-HA案例在NPV表现上反而更优，可能源于约束惩罚权重与求解间隙的交互作用。实践中，森林企业应在数据收集与目标协调间权衡，避免因战术阶段成本最小化导致“挑肥拣瘦”现象，累积未来经营成本。

本研究未涵盖生长模型不确定性等其他误差源，且目标错位仅体现为成本与NPV的权衡。若引入生物多样性或碳汇等多元目标，错位效应可能进一步放大。此外，约束惩罚值（如偏离采伐量惩罚500 SEK·m^?3）基于市场参数设定，但面积惩罚（1,000 SEK·ha^?1）的主观性可能影响结果普适性。

结论

森林分层规划中，数据不确定性与目标错位会导致显著的经济与生态绩效损失。建议决策者优先提升数据质量，若成本过高，则需强化战略与战术目标的一致性。未来研究应扩展至多目标优化与更全面的不确定性分析，以支持复杂环境下的森林可持续经营。