以2011—2012年大兴安岭的44块固定样地调查数据为基础,以常用的林分空间结构参数(角尺度、大小比、混交度、林分空间结构指数和林分空间结构距离)为切入点,对大兴安岭主要森林类型的林分空间结构特征及最优树种组成进行研究. 结果表明:天然落叶松林、针叶混交林以及针阔混交林的林木水平分布格局均表现为随机分布,而白桦林则为明显的聚集分布;4种林型中树木的生长整体处于中庸状态,落叶松处于明显优势地位,其他伴生树种则处于不同程度受压状态;落叶松混交程度随着其优势程度的增加而降低,其他伴生树种则具有较高的混交度,整体上天然落叶松林、白桦林的树种空间隔离程度较低,而针叶混交林、针阔混交林的林分平均混交度相对较高;大兴安岭4种主要森林类型林分空间结构的优劣表现为针阔混交林>针叶混交林>天然落叶松林>天然白桦林;天然落叶松林最优的树种组成为8落,其次为7落.

目的 研究林分空间结构对兴安落叶松单木直径生长的影响，为大兴安岭天然落叶松次生林的有效恢复提供理论依据和技术支撑。 方法 以大兴安岭天然落叶松次生林为研究对象，基于塔河林业局盘古林场50株兴安落叶松解析木数据，采用S-Plus软件中的NLS函数对8种常用的林木生长模型进行拟合优度评价，进而确定最优基础模型；通过再参数化方法，考虑常用林分因子、单木因子、物种多样性以及林分空间结构等参数对林木直径生长的影响；最终，采用NLME函数构建兴安落叶松单木直径生长的最优混合效应模型，并系统评价不同模型的拟合优度。 结果 兴安落叶松单木直径生长的最优基础模型为Mitscherlich方程（调整系数R_a² = 0.6285），其参数a分别与林分平均树高、单木胸径、混交度和角尺度显著相关，而参数b则与林分平均胸径和竞争指数显著相关；据此，建立的兴安落叶松广义直径生长模型的R_a²值相较基础模型提升约31%（R_a² = 0.8264）；通过引入随机参数（参数a₁）、异方差函数（幂函数varPower）、时间序列函数（高斯结构corGaussian），单木水平的混合效应模型进一步将R_a²值提升约17%（R_a² = 0.9710）；五折交叉检验结果表明，混合模型的调整系数、平均绝对误差和均方根误差分别为0.9838、0.56 cm和0.72 cm，能够满足单木直径生长预测的需要。模型模拟结果表明，单木直径生长量随着单木胸径、角尺度和混交度的增加而增加，但随着林分平均胸径、平均树高和竞争指数的增加而减小；当各变量数值每增加10%时，其对应的胸径生长量依次为：+0.45 cm、+3.62 cm、+4.71 cm、−0.34 cm、−0.21 cm和−0.73 cm，但取决于不同的林分特征和生长阶段。 结论 林分角尺度、混交度和竞争水平对兴安落叶松单木直径生长具有显著作用，在后续森林经营中应通过合理的采伐来降低林木的竞争水平，并注重创建和维护林木的随机分布格局和混交程度。

目的 以森林空间收获安排问题为基础，系统探讨模拟退火算法参数（初始解数量、初始温度、降温速率和每温度下重复次数）设置对森林空间规划问题目标解质量的影响。 方法 规划模型以10个5年规划分期内的最大化木材收获为基本目标，同时满足均衡收获和最大连续采伐面积约束。模拟数据由5个假设的栅格数据组成，共产生了3 300~81 600个0-1型决策变量。 结果 表明：各规划问题目标函数值的平均变异系数仅在0.18%~14.95%间波动，说明模拟退火算法优化结果的高度稳定性；每温度下重复次数和初始温度分别与林分数量呈显著的多项式（R²=0.85）和指数（R²=0.66）关系，而降温速率则与林分数量倒数呈显著的多项式（R²=0.98）关系，初始解数量虽不受林分数量影响，但至少应维持在500次以上。同时，研究还表明规划问题规模不仅显著影响各参数的取值，同时还显著影响算法获得满意解概率（PN）和求解效率（RE），其中满意解概率随林分数量的增加而呈显著线性增加趋势（R²=0.98），但求解效率则呈显著线性下降趋势（R²=0.55）。 结论 模拟退火算法优化结果具有高度稳定性，能够适应复杂森林规划问题的需求；模拟退火算法优化结果对参数设置和林分数量具有高度的敏感性，因此森林经营决策人员在采用模拟退火算法解决具体的森林规划问题时应慎重选择各参数的取值，以确保规划结果的稳定性和可靠性。