馬尾松收獲預估專家系統設計與實現

姚世雄，羅 揚 ，張偉麗

（1.黔西南布依族苗族自治州林業局，貴州 興 義562400；2.貴州省林業科學研究院，貴州 貴 陽550005；3.貴州大秦光伏農業科技有限公司，貴州 興 義562400）

1 引言

林分生長預估模型是評價林木生長情況、林分經營效益的一種方法，可以為經營者提供最基礎的營林數據。馬尾松（Pinus massioniana Lamb.）是我國主要的用材樹種之一，在國內許多重要林場內都有大范圍經營，局部地區也有種植，在國內外木材市場具有重要地位。馬尾松的研究起步較早，成果較多［1～3］。專家系統是儲存知識的庫，是邏輯推理、專家知識、分析判斷的有機結合，能夠根據用戶的需求以及不同的經營情況，對未來林分胸徑、樹高以及蓄積量等因子作出預估。要對林分進行預估，首先需要獲得小班空間屬性，比如小班邊界、范圍、面積以及周長等，組件GIS具備ArcGIS軟件中大部分的功能控件［4］，這些控件是組成應用程序的基本部件，能夠實現地理信息大部分功能。預估結果可以通過數表輸出和制圖表達清晰的展現出來，并以其作為下一步工作的基礎數據。雖然現在地理信息軟件較多，但未能跟具體樹種相結合，所以缺乏針對性，在空間數據和預估模塊上未能形成很好的契合，往往顧此失彼，影響林分預估的準確性和程序的實用性。

本文結合預估函數設計預估功能模塊，該系統將解決小班勾繪、修改、渲染、專題圖、屬性查詢、間伐、主伐、輪伐因子以及林分屬性表格輸出等基礎問題，可為優化馬尾松經營方案，最大程度發揮林地生產潛力，提高林業生產決策的科學性，提供參考。

2 開發環境簡介

組件GIS（ArcGiS Engine）是一個與應用程序相互獨立的編程環境，是由美國ESRI公司于2004年發布的一系列可以在ArcGIS桌面版之外使用的GIS組件開發包，它可將二次開發產品嵌入到自定義軟件中去［5］。程序采用C#作為編程語言，C#是一款運行于.NET Framework之上，面向對象的現代高級程序設計語言，具有簡介易開發的特點，能夠最大限度節約開發時間和成本。

3 系統總體功能設計

馬尾松收獲預估專家系統以遙感數據、地理空間數據、屬性數據為基礎進行預估。主要包括數據錄入、專家系統數據庫、專題圖、馬尾松預估模塊等，各個模塊呈現一定的獨立狀態，主導功能不同，相互嵌入，具有聯系性。數據錄入作為獲取數據的最初來源，依靠遙感圖像、1∶10000標準圖幅地形圖以及其它形式的柵格地圖進行矢量化，是整個軟件的入口，為方便操作，用戶需要對這個模塊有最基本的認識；專家系統數據庫是幾何空間數據庫、屬性數據庫、模型知識庫的總稱，三者缺一不可。空間數據庫是地物幾何的集合，代表了小班在空間上的表現形式，在GIS中通常以Shape格式儲存，也可以存放在地理數據庫MDB當中；屬性數據庫由小班的各項影響因素組成，是許多因子的量化表現形式，是構成一個完整林分不可或缺的一部分，在本系統中屬性數據都可以用ACCESS進行建立和修改；模型知識數據庫是專家知識的積累，是由馬尾松預估模型各個子模塊構成，是經過科學試驗得出的經驗和回歸模型。各個模塊又有許多子模塊，通過這些子模塊獲得最底層的數據，它們相互協調、配合，然后反饋給用戶界面，用戶通過人機交互界面對數據進行核對、輸出等。系統總體設計如圖1所示。

3.1 組件GIS功能設計

GIS功能主要通過ArcGIS Engine 9.3平臺進行設計。主界面包括編輯工具、圖層目錄、視圖顯示工具、布局顯示工具、鷹眼以及實時坐標數據等。編輯功能主要包括輸入、修改、切割、添加節點、移動節點、刪除節點、設置線方向、長度等。專題圖方面，主要有面狀專題圖、線狀專題、點狀專題，可以完成一些簡單的圖層渲染工作，比如根據最終收獲量的不同，給預估小班圖層施以不一樣的顏色，方便把握小班的總體收獲情況。視圖工具欄里面有對地圖的瀏覽工具，包括全圖顯示、上一顯示、下一顯示、縮放、選擇、移動、鷹眼視圖以及i鍵查詢等功能；布局工具有全圖顯示布局、1∶1顯示以及移動布局等。GIS是系統的基礎，基于組件GIS將收獲預估情況以表格和圖形的形式輸出，獲得直觀的馬尾松收獲數據。圖2為矢量數據編輯工具條。

圖1 系統總體設計

3.2 預估功能設計

圖2 編輯工具條

通常情況下，林分調查的目的是獲得樹高、胸徑、郁閉度、年齡、起源、樹種等因子，這也是系統依賴的基礎數據，需要通過大量樣地調查獲得。但在本系統中，只需要獲得林分的立地指數、現實林分平均年齡以及優勢木平均高就可以完成預估，程序會根據用戶設定的間伐、主伐參數對結果進行模擬，并輸出模擬結果。立地因子是預估模型的最基本參數，它直接決定特定林分內優勢木平均高、平均胸徑以及平均樹高數據。林分會發生自然稀疏過程，它影響林分預估精度，如若不引入自然稀疏模型，預估結果將不具有代表性，無法通過回歸方程進行模擬，是不正確的。小班的各項因子不同，間伐和主伐也會根據營林方案有所不同，在特定情況下，也可以根據實際需要對它們進行統一賦值。對于普通馬尾松產區來說間伐次數主要有1次、2次、3次三種可能，系統分別對這幾種情況進行模擬，根據一定的疏伐強度計算出每一次間伐的間伐木樹高、胸徑，以及間伐后樹高、胸徑數據，有學者也研究出間伐之后樹木的生長情況，用來預估伐后林木的生長情況。幾次間伐后剩下的林木株數經過自然稀疏，則為主伐時所保留株數，再計算主伐時樹高及胸徑，根據二元材積式得出單株材積。

圖3 間伐方案設置

如圖3是間伐方案設置界面，將小班間伐劃分為幾種模式，即不間伐、一次間伐、兩次間伐以及三次間伐，每個小班只能有一種間伐方式。根據林分年齡劃分間伐次數，主要歸為四種類型：

（1）當現實林分年齡小于或者等于9年生時，林分具有四種間伐模式，需人工進行選擇，且只能選擇一種，它們分別是不間伐、1次間伐、2次間伐以及3次間伐，用戶必須做出選擇，如選擇了3次間伐模式，則在隨后的運算當中系統會自動匹配三次間伐數據，包括間伐時間、間伐強度等。

（2）當現實林分年齡等于10年生時，系統會給出三種間伐模式，它們分別是不間伐、1次間伐、2次間伐，操作方法同方法（1）。

（3）當現實林分年齡為大于10年以及小于等于18年生時，系統給出兩種間伐模式，它們分別是不間伐、1次間伐，操作方法與上述相同。

（4）當現實林分年齡為18年生以上時，系統將自動將這個小班的間伐模式設置為不間伐，這樣在后面計算主伐時系統將直接跳過間伐數據而模擬出主伐數據量。

通過上面的方法每一個小班的間伐次數、間伐時間以及間伐強度均被設置成功，系統中考慮了批量賦值的方法，即當需要對小班的間伐參數賦予同一種模式時，直接點擊批量賦值按鈕即可設置間伐因子。整體上專家系統體現出了一定合理性，隨著對軟件運行的繼續調試，也會根據新需求對間伐設置環節作出調整和變化，以獲得最佳運行和實際操作效果。間伐個因子控制主要實現代碼如下。

3.3 屬性數據庫設計

目前有多款數據庫軟件都能完成基本的屬性填寫、修改以及刪除操作，使用較為廣泛的包括ACCESS、SQL以及Oracle等，各具特色，可以根據實際情況選擇。本系統采用ACCESS數據對屬性字段等進行創建。系統屬性主要集中在“預估小班”這個圖層上面，該圖層屬性字段共計79項，包括序號、地籍號、縣＿區、鄉＿鎮、村、小班號、林地所有權、林木所有權、地類、林種、齡組、起源、森林類別、立地指數、現實平均年齡、現實公頃株數、現實優勢木平均高、現實平均胸徑、現實公頃斷面積、現實平均樹高、現實林分優勢高生長預測、現實林分株數預測、現實林分胸徑生長預測、現實林分樹高生長預測、胸徑變動系數、間伐次數、一伐因子（共14項）、二伐因子（共14項）、三伐因子（共14項）、主伐時間、主伐時優勢高、主伐時平均胸徑、主伐時平均樹高、主伐時公頃株數、主伐公頃蓄積、每平方木材價格、輪伐期公頃蓄積、輪伐期小班總蓄積、輪伐期小班木材產值、備注等。

4 應用實例分析

以青巖鎮143個馬尾松小班作為基礎數據，因中齡林、近熟林、成熟林等的經營資料與實際多有偏差，很多林分沒有造林方案，撫育采伐也比較隨意，會造成預估結果誤差。而幼齡林多是沒有經過撫育間伐，人為干擾較少，僅僅受自然稀疏因素作用，不確定因素相對較少，因此選擇的所有小班均為幼齡林，平均年齡為7年，現實林分株數在1 010株／hm2～3 265株／hm2，將全部小班的間伐次數設置為2或3次，株數間伐強度設置為30%或35%。所有小班的優勢木平均高的條件平均值為4.4 m，平均胸徑條件平均值為3.6 cm，平均樹高的條件平均值為3.9 m。對5201110050060017、5201110050050079、5201110050050081三個小班進行定向追蹤，分別計算現實林分的各項因子、5年后林分的生長情況、三次間伐時林分生長情況及間伐木蓄積量、主伐時林分收獲量以及輪伐期數據。下文僅對間伐和主伐預估數據進行詳述。

4.1 第一次間伐

表1 第一次間伐數據

從表1中可以看到，5201110050060017和5201110050050079號小班由于現實林分分別距間伐時3年和4年，因此可以明顯看出小班因子發生變化，而5201110050050081變化不多。可以看出，間伐前公頃株數明顯較上文現實林分的小，這是自然稀疏發生作用，而間伐木小于林分平均數據，是因為預估模型假設伐掉樹干干型較差、長勢較慢的林木，這樣間伐后林分平均胸徑、平均樹高則比伐前略大，三個小班間伐蓄積量分別為1.9 m3、1.9 m3、5.1 m3，從這些數據看出林分第一次間伐預估效果良好。

4.2 第二次間伐

表2 第二次間伐數據

第二次間伐如表2所示，三個追蹤小班此次間伐數據較上一次變化較大，5201110050060017、5201110050050079、5201110050050081二次間伐前因發生自然稀疏使公頃株數發生明顯變化，分別為1 540、1 538以及2 791株，株數明顯變少，間伐時間和間伐株數分別為14、20%，14、20%，14、35%，三個小班采伐蓄積差距較大，5201110050050081明顯大于其它兩個小班，但間伐木胸徑和樹高差距不大，主要原因是81號小班株數更多，幾乎是前兩者的兩倍，因株數對樹高影響較小，所以三者的平均樹高并未表現出多少差別，從整體上看預估的效果較好。

4.3 第三次間伐

表3 第三次間伐數據

依表3可知，在第三次間伐時追蹤小班只剩下兩個，因為81號小班根據間伐方案只需進行2次間伐。經過多次間伐和發生自然稀疏過程，5201110050060017和5201110050050079的公頃株數已經發生巨大變化，分別剩下1 334和1 332株，它們的間伐時間和間伐強度都為19年、20%，從數據中發現，兩個小班的間伐各項因子幾乎相同，這是因為盡管兩個小班現實林分株數相差幾十株，但經過幾乎相同的間伐措施和自然稀疏后，林分向最優密度發展，因此展現出相同的生產水平。從中可看出，此次間伐效果較好。

4.4 主伐

三次間伐過后，將對林分進行主伐，即一個輪伐期結束，開始下一個輪伐期。案例中將主伐時間設置為25年，此時馬尾松林分處于近熟林階段，樹木長勢開始呈下降趨勢，主伐將獲得大量優良木材。到主伐時前一時刻，林分保留株樹上下限為734～1 823株，主伐前小班優勢木平均高條件平均值為16.6 m，主伐時平均胸徑條件平均值為20.7 cm，平均樹高條件平均值為15.8 m，主伐時公頃蓄積條件平均值316.3 m3。

表4 主伐數據

對表4進行分析可知，5201110050060017、5201110050050079、5201110050050081三個小班主伐時前一時刻保留株樹分別為1 127、1 126、1 823，平均樹高相差無幾，但平均胸徑差距巨大，保留株數多的胸徑值明顯較小，其它則無明顯差別。

4.5 結果分析

143個小班經過一輪預估之后得出最終蓄積預估數據，通過案例中所有小班林木因子平均值的條件平均值來對預估結果作出分析，反映各個預估期林分收獲量的變化情況。對三個小班進行定向跟蹤，所得結果也令人滿意。在獲得小班基礎數據后，預估過程主要分為三個部分，現實林分計算、間伐預估以及主伐預估。現實林分計算是對現實狀況的量化，計算起來相對簡便易得，間伐則相對復雜，間伐除了要涉及間伐時間、間伐強度外還要考慮自然稀疏規律的作用，而在第一次間伐時甚至還需要考慮第一次間伐后林木的生長情況，這一直是林木預估的難點，經過對數據的觀察，三次間伐的預估效果均較好，達到預估水平；主伐是林分收獲量直接體現，從數據上看，25年時主伐的各項因子正常，預估結果合理；主伐完成標志著輪伐期結束，開始新一輪的采伐，輪伐期收獲量包括多次間伐量和主伐量，案例結果顯示，輪伐期預估數據較合理。

5 結論與討論

（1）基于ArcGiS Engine 9.3組件平臺開發的馬尾收獲預估專家系統能夠實現地理信息功能和馬尾松收獲預估模塊的有機結合。組件GIS主要負責小班繪制、視圖瀏覽以及專題圖制作，提供小班面積等基本信息，預估模塊在GIS提供可視化界面基礎上對預估小班的間伐、主伐等信息進行設計，最后得出收獲量。

（2）從預估結果看，系統所選用的馬尾松收獲預估各個模型函數精度較高，子模塊之間銜接良好，模塊完整統一，對于實際操作有一定指導和現實意義。

（3）使用幼齡林進行分析避免了因自然災害、人為因素以及其它不可抗力因素所引起的誤差，經過預估多次間伐以及多次自然稀疏獲得最后得主伐因子。結果顯示，經過2次或者3次間伐后，自然稀疏保留株樹、平均胸徑以及平均樹高數據處于合理范圍內，達到預估要求。

（4）本專家系統能實現了地理信息的基本功能，預估模塊能夠對林分小班進行準確預估，如果將幾何校正、空間分析、數據字典等模塊添加進來，程序功能將更加完整。

［1］丁貴杰.馬尾松人工林生長收獲模型系統的研究［J］.林業科技，1997，33（Sp.1）：57～66.

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［3］張連金，惠剛盈，孫長忠.馬尾松人工林首次間伐年齡的研究［J］.中南林業科技大學學報，2011（6）：22～27.

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［5］王 佳，熊妮娜，馮仲科，等.基于組件式GIS的林火工程態勢圖標繪方法［J］.北京林業大學學報，2007（S2）：139～143.