基于模拟退火算法邻域搜索的森林抚育空间经营规划研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    31700562
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    27.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    C1608.森林信息学与森林经理学
  • 结题年份:
    2020
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2020-12-31

项目摘要

The research of forest tending were generally studied using the strategies of quantitative and qualitative comparison methods on the scale of sample plots, ignoring the potential influences of the temporal and spatial configuration of forest management actions. Therefore, the optimal forest tending actions may be not applied directly into the whole region without carefully assessing their effects of the structure and function of forest ecosystems. Thus, the overall goal of this project is to develop a spatial-explicitly multipurpose forest tending planning model for a large forest region in northeast China. The specific objectives in this project are therefore to 1) investigate the optimal forest structures characteristics and tending intensity of the main forest types within different development stages; 2) develop multipurpose forest tending planning models mainly focusing on the temporal and spatial configuration of forest tending actions, timber production, net carbon sequestration objectives; 3) improve the performances of simulated annealing in complex forest planning problems using the strategies of neighborhood search techniques; 4) establish multipurpose forest tending planning platform (FMPP) by integrating stand-level growth and yield simulation systems and multipurpose forest tending planning models into a simulated annealing search process; 5) evaluate the effects of various forest tending strategies and constraints on the structure and function of forest ecosystems. The achievements of this project can provide some insights in forming the optimal forest tending plans within this region.
传统森林抚育研究多是基于样地尺度上的对比试验展开的,未充分考虑抚育措施时空分布对整个森林生态系统所造成的潜在影响,因此能否直接将其推广到区域尺度以及其将产生何种作用和效果仍需进一步检验。为此,本项目以大兴安岭地区塔河林业局盘古林场为例,在全面分析各林型不同演替阶段的最优林分结构特征及抚育措施的基础上,采用效用函数理论建立能够兼顾森林抚育措施空间聚集、木材生产和碳储量的多目标规划模型;以此为基础,系统研究基于邻域搜索的模拟退火算法性能优化提升技术,进而建立大兴安岭不同森林多目标抚育经营空间规划模拟平台,并系统模拟、评价和比较不同抚育策略和约束条件对森林生态系统结构和功能的影响,为大兴安岭地区林场尺度森林抚育经营方案的编制提供理论依据和技术支持。

结项摘要

全球气候变化对人类生存环境造成了显著影响。因此,如何在保证人们木材需求的前提下,最大限度的发挥森林的碳汇功能一直是国内外学者研究的重点和难点。为此,本项目着重从两个层面开展了森林碳汇和木材的复合经营研究。在林分尺度上,(1)证明了合理林分结构能够显著影响兴安落叶松单木直径生长,即当角尺度、混交度和竞争指数每增加10%时,其对应的胸径生长量依次为:+3.62 cm、+4.71 cm和−0.73 cm;(2)提出了一种能够兼顾林分空间和非空间结构的调整优化模型,在落叶松天然林、阔叶红松林、蒙古栎林和次生林中的模拟结果表明:10%的抚育强度能够显著提升林分综合结构指数5~10%左右。在景观尺度上,(3)基于复杂的森林空间规划问题,系统研究了模拟退火算法的性能提升策略和参数优化方法,结果表明邻域和逆转搜索均能显著提升模拟退火算法的目标解质量,此外各种改进策略的参数值均随着林分数量呈显著的多项式或指数函数;(4)建立了以森林抚育措施为基础、能够兼顾森林碳汇和木材经营目标的规划决策模型,并定量模拟了不同空间约束、资源约束和碳价格对森林经营决策的影响,模拟结果表明适当提升碳价格或执行较为严格的采伐约束能够实现森林碳汇和木材生产目标的综合效益最大化。项目成果对提升我国森林质量具有重要的支撑作用。

项目成果

期刊论文数量(18)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(1)
不同强度的林火干扰对天然落叶松林分物种多样性及碳储量的影响
  • DOI:
    10.13759/j.cnki.dlxb.2020.09.009
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    东北林业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董灵波;刘兆刚
  • 通讯作者:
    刘兆刚
大兴安岭主要森林类型林分空间结构优化模拟
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    魏红洋;董灵波;刘兆刚
  • 通讯作者:
    刘兆刚
Estimating the Efficient Parameter Values of Different Neighborhood Search Techniques of Simulated Annealing in Forest Spatial Planning Problems
森林空间规划问题中模拟退火不同邻域搜索技术的有效参数值估计
  • DOI:
    10.1109/access.2020.3004563
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    IEEE Access
  • 影响因子:
    3.9
  • 作者:
    Lingbo Dong;Dongyuan Tian;Wei Lu;Zhaogang Liu
  • 通讯作者:
    Zhaogang Liu
基于森林空间收获问题的模拟退火算法邻域搜索技术比较
  • DOI:
    10.13332/j.1000-1522.20170095
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    北京林业大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董灵波;孙云霞;刘兆刚
  • 通讯作者:
    刘兆刚
大兴安岭次生林空间分布格局及其尺度效应
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    应用生态学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    董灵波;田栋元;刘兆刚
  • 通讯作者:
    刘兆刚

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落叶松人工林碳汇和木材生产的权衡及经营决策
  • 批准号:
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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