12、森林规划与连续覆盖林业：现状、挑战与未来展望

森林规划与连续覆盖林业：现状、挑战与未来展望

1. 连续覆盖林业（CCF）数据需求与挑战

在森林规划中，连续覆盖林业（CCF）相较于传统轮伐林业（RF），对数据的要求更为严格。现有的实验数据集虽有价值，但无法全面代表所有的空间分布、立地条件和树种。短期内，难以获取大量具有高度代表性的数据，尤其是用于需要重复测量的生长建模的数据。因此，CCF 的森林规划需要更多的实地信息，结合遥感数据预测与当地实地数据的方法可能会带来显著益处。

2. 优化挑战

• 模拟器偏差问题 ：如果用于描述生长和产量的模拟器对 CCF 或 RF 的发展估计不准确，在优化过程中问题会进一步恶化。优化过程往往倾向于极端解决方案，即使一种方法有微小优势，也可能导致该方法的处理方案被更多地选择。
• 不确定性处理 ：需要一种能够识别随机性的优化方法，以考虑 CCF 和 RF 之间不同的不确定性，例如不同的更新风险、风害、虫害和根腐病等。若不考虑这些不同风险，规划系统可能会偏向于平均结果较好的营林系统，而忽略风险差异。

3. 现有决策支持系统中的 CCF 工具

3.1 瑞典的 Heureka 系统

Heureka 是瑞典广泛使用的森林决策支持系统，具有不同模块，可用于林分、地产、景观和国家层面的分析。它包含用于生成处理计划的模拟器和基于线性与整数规划的优化工具，能生成 CCF 的处理计划。然而，其生长函数在 CCF 方面尚未完全设计或验证，结果的确定性低于 RF。当前生长函数将年龄作为变量，可能低估了 CCF 的长期生长，导致模拟