[发明专利]一种基于粒子群算法的林分空间结构优化模型建立方法

说明书

技术领域

本发明属于林分空间结构优化领域，涉及一种基于粒子群算法的林分空间结构优化模型建立方法。

背景技术

水源涵养林，是具有特殊意义的水土防护林种之一，其主导功能是涵养水源、净化水质、防止土壤侵蚀和湖泊淤塞及调节气候。根据系统论和结构化森林经营理论，水源涵养林的健康和稳定取决于森林结构，合理的森林结构能更好地发挥森林各项功能。相同立地的混交、异龄林其稳定性均高于纯林、同龄林，复层、异龄、混交林结构是水源涵养林在林分尺度上的理想结构，同时具有较丰富的灌草层和较高的生物多样性和生物生产力。

包含林木空间信息的森林结构称之为森林空间结构，森林空间结构是实现森林经营目标所必须测定和调控的内容。通过优化森林空间结构实现对森林生态系统的结构调整，正成为现代森林经理学和可持续经营的研究热点。目前，国内外已有众多学者对此展开了前期研究，取得了较丰硕的研究成果。然而，现有研究成果还存在一些不足：一、研究内容多集中在森林空间结构的分析、描述和模拟上，缺少森林优化经营实例的支撑；二、经营措施多以近自然经营和森林可持续发展理论为基础，但缺少明确的指标体系及量化经营目标，且难以寻找同类型的近自然模式林；三、直接以森林空间结构调优为经营目标的相关研究较为少见，对各种空间结构指数的优选、评价等问题尚未开展深入研究；四、多数研究将多目标问题转化为单目标问题，求解过程复杂，算法执行效率较低，缺少更为科学的多目标优化方法。

因此依据森林健康经营和结构化森林经营思想，以林分空间结构包括混交、竞争、空间分布格局为优化目标，建立林分层面的林分空间结构多目标优化模型，利用粒子群优化算法的空间搜索和群智能特性求解模型，确定林木空间调控单元及目标树，采取合理的经营措施调节林木空间关系，使林分结构趋于合理状态，充分发挥湿地森林的多种功能，保护湿地森林，调整森林结构，恢复其生态系统功能具有十分重要的理论和现实意义。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种基于粒子群算法的林分空间结构优化模型建立方法，利用粒子群优化算法的空间搜索和群智能特性求解模型，以林分空间结构函数包括的混交度、竞争指数、角尺度、林层指数、空间密度指数、开阔比数为优化目标，建立林分层面的森林空间结构多目标优化模型，确定林木空间需调控林木并进行调控，调整森林结构，使林分结构趋于合理状态，恢复生态系统功能。

发明的技术解决方案如下：

一种基于粒子群算法的林分空间结构优化模型建立方法，包括以下步骤：

步骤一、测量林分面积，对林分内胸径大于5厘米的属于顶极群组成树种和过渡性群落树种的林木进行测量，（在林学领域，哪些树种属于顶极群组成树种，哪些树种属于过渡性群落树种为公知常识）并获得以下参数：

每株林木空间坐标、树种、混交度、竞争指数、角尺度、林层指数、空间密度指数、开阔比数、林分内胸径大于5厘米的属于顶极群组成树种和过渡性群落树种中林木的总数N，林分内胸径大于5厘米的属于顶极群组成树种和过渡性群落树种中的距边线距离大于5米的林木总数M；

步骤二、采取粒子群算法，找出林分内需要调控的林木；

随机抽取林分内胸径大于5厘米的属于顶极群组成树种和过渡性群落树种中的距边线距离大于5米的林木总数的10%作为初始粒子群体，将其中每一株林木作为一个粒子，林木在林分内的空间坐标作为粒子在解空间中的位置，

首先计算每个粒子的适应度函数：

minimizeMi=1nΣj=1nvij]]>