可持续森林经营理论为中期林业计划和收获调整提供了丰富的模型选择,其不同的方法可应用于各种特定的场合和不同经营类型。本文简要回顾了传统的森林计划方法,一种称为“多林分发展”的概念可以用于任意的经营系统,这个概念把森林看作由一系列林分组成,在每一个林分中可以预先制定多种经营措施的选项,每种选项都可以通过木材或其它产品以及消耗的资源计算出一个目标值。这种简单的概念可以应用到大量的不同森林经营场合,它为森林经营者制定切实可行的森林措施和评价森林经营计划提供方法。在本研究中,以德国北部一片包括21个小班的挪威云杉林班的一个中期计划为例,说明“多林分发展”这一经营系统在实际生产中的应用。每个小班具有不同的初始状态,每个小班预设了若干经营选项,根据小班的初始状态、生长模型为各种选项计算各时期的木材产出。在林班的水平上,经营目标方程包括两个组成部分:净现值和均衡木材收获值。用模拟退火的方法来优化总体目标方程值。优化的总体解决方案在为每个小班选定合适的经营选项的同时,在全林的水平上获得最优的经济和均衡产出组合。

根据德国北部挪威云杉林相邻林分间的特定地理关系,包括林分重心间的距离和共同边界的长度,建立了德国北部挪威云杉林经营的一个空间优化模型,该模型是一种新的空间优化方法。地理数据从GIS中获得并保存到数据库中,数据库还包括林分选项和相应的目标方程值等内容。首先使用了一个由41个林分组成的林班,每个林分21个选项,采用模拟退火的方法来分别和综合优化经济模型、均衡产出模型和空间模型,并将它们的结果方案与具最大净现值的方案进行比较。当均衡产出和空间2个组成部分逐一加入到目标方程后,它们显著地改进了结果方案,而经济目标只有中等程度的下降。

介绍了一种新颖高效的启迪式搜索方式---Tabu搜索法。以一个杉木人工林采伐量方案的优化为例,介绍了Tabu搜索法的基本原理和应用方法,并把Tabu搜索法与线性规划、模拟退火和遗传算法处理同一森林采伐量优化方案例子获得的结果进行了比较。结果表明,禁忌搜索法在解决一般森林采伐量优化问题时有快速高效的特点,尤其是在移动产生的相邻解数目有限且差异较大的情况下,可以很快获得模拟退火和遗传算法多次重复计算也较难达到的高目标方程值。禁忌周期对Tabu搜索法的影响比较小,寻找好的移动方式和排序方式是影响Tabu搜索法效率的关键。