森林资源管理最优化及可持续发展

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森林资源管理最优化及可持续发展

摘 要

森林资源是一种典型的可再生资源,资源的可持续发展与树木的砍伐量和种植量密切相关。以适度砍伐为原则,建立一种合理的策略:在实现可持续发展的前提下,获得最大的经济效益。

以单株树木生长考虑,建立微分方程模型,综合考虑树木价值和

?rtw?v(t)e?p(t)贴现率,得出单株树木的价值函数 :

。转

化为最优化问题,对此函数求导,得出单株树木经济效益最大值时的最优砍伐时间t。单株树木最优砍伐的时间t为满足V’ (T)/V(T)=r时的取值t.

森林资源是一种离散分布的,而树木的年龄分布可以运用Logistic模型进行模拟。生长方程罗杰斯蒂克(Logistic)方程符合生物生长模型,研究中较为成熟的理论对树木年龄分布模拟有很大的科学性。 通过模拟及拟合出来的图像,可以很直观的观测出这种单株树木最优

?50??t,t?50,t?50砍伐时间满足:

为求解最优砍伐周期,先确定森林的砍伐方式,首先建立出森林砍伐模型(模型一),结合问题二的最优砍伐时间,得出砍伐方式:每次砍伐时都将所有年龄大于等于50的树木全部砍伐。 在此基础上,建立周期模型(模型二),运用matlab绘制砍伐周期与收益系数图像,则森林的最优砍伐周期为1年。

关键词:Logistic模型 可持续发展 最优化 收益系数

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一、问题重述

自然资源可以分为两大类,一类叫做消耗性资源,比如煤、铁、石油等矿产,随着人类的开采,它不断被消耗,贮存量越来越少,一直到被消耗完为止;另一部分叫做可更新资源,比如森林、渔场和各种野生动物等资源,在人们利用其中一部分以后,能够通过资源群的自我更新而得到恢复,从而达到多次利用的目的。例如一片森林,在砍伐其中一部分以后,它就能够经过自我更新再长起来,当然恢复的时间随树种和林型的不同而不同。

现在,考虑一片年龄很长的树种(100-200年)森林,已知森林中各年龄树木的数量分布。为了维持森林的基本管理费用,森林中的树木在一定的时间周期内要有一批被砍伐出售。设v(t)表示年龄为t的树木的价值,由于该片森林是年龄很长的树种,所以在考虑树木的价值时必须同时考虑到现金的时间贴现,称为r为贴现率,即时间t的单位现金只相当于当前的e-rt,同时也需要考虑管理成本等经济问题。

二、问题的分析

问题一:若已知各年龄树木的价值,为求解单株树木的最优砍伐时

间,在已知各年龄树木价值的情况下,仅考虑贴现率对树木价值的影响。建立微分方程,对其进行最优化求解。

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问题二:通过生物生长模型,运用模型对树木年龄分布进行模拟。已知v(ti) i=1,2,…,n及r,建立出最优砍伐的时间的函数并对其求解。 问题三:某种树木价值如下表: 年龄 i 价值vi 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 0 0 43 143 303 497 650 805 913 1000 1075 如果贴现率r=0.1,计算该种树木的最优砍伐时间

为了使这片森利不被耗尽而且每个时间周期内都有所收获,每当砍伐掉一棵树木,就在原地补种上一棵幼苗,从而使得森林中树木的总数保持不变。为求出砍伐的周期,我们先对森林确定一种合理的砍伐方式。以合理的方式砍伐,使森林获得最大的经济效益的同时能够可持续发展。建立一个砍伐周期与收益系数的关系,使收益系数最大的时候则为最佳的砍伐周期。

三、基本假设与符号说明

3.1、基本假设:

1、不考虑自然灾害对树木价值的影响;

2、每一棵幼苗都能可以生长到被收获时间,树木不会死亡; 3、贴现率不发生异常改变,没有经济危机出现;

4、不考虑树木自身繁殖,树木数量增加仅考虑砍伐后人工植树; 3.2、符号说明:

t ————树木年龄;

v ————单株树木价值;

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w————单株树木砍伐后收益;

W ————总收益;

p————单株树木林间管理费;

k————单株树木单位时间林间管理费; r————贴现率;

xiyigi———— 第i组树的棵数; ————第i组砍伐的棵数;

————每个周期中由i组成长为i+1的棵数占i组的比例

?————收益系数;

T————砍伐周期;

i ————按年龄分为i组(i=1,2,3,……) ;

S ————整个森林树木总数 ;

A ————树木生长的最大值参数,A=ymax; M————与初始值有关的参数;

U————内禀增长率(最大生长速率)参数; B————树木初始年龄; H————单位树木生长量价值; N————砍伐次数;

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四、模型建立与求解

4.1 问题一:微分方程模型。

根据单株树木所具有的价值为v(t),考虑时间贴现及林间管理费p(t)后,得到单株树木砍伐后收益w,函数关系式为:

w?v(t)e?rt?p(t)

此问题转化为对最优化问题,对w求导,令w'=0时,w得到最优解:

dw?rt?rt?v'(t)e?v(t)re?p'(t)?0dt

又题意T满足V’ (T)/V(T)=r,此时可忽略森林管理费用,则

单株树木最优砍伐的时间t为满足V’ (T)/V(T)=r时的取值。 4.2、问题二:Logistic模拟模型

森林资源是一种离散分布的,而树木的年龄分布可以运用Logistic模型进行模拟。生长方程罗杰斯蒂克(Logistic)方程符合生物生长模型,研究中较为成熟的理论对树木年龄分布模拟有很大的科学性。 罗杰斯蒂克(Logistic)方程对树木年龄分布进行模拟

y?A ?ut A,m,u>0 (5)1?me假设树木价值w(t)与树木年龄成正比,即:

5

依次类推,可得在T属于不同时间段时W的计算公式。 假设森林经营时间为50年,则讨论在50年内,以何周期砍伐得到最大收益。

由于各式中均含

g4x4项,而 g4与x4均待定,故暂不考虑,

且将v6等用v5表达,将剩余部分合为收益系数α。

① 当T<1O时,

??T(e

?rT?e?2rT???e?nT);

② 当10?T<20 时,

??10(e?rT?e?2rT???e?nrT)?(T?10)(v6/v5)(e?rT?e?2rT???e?nrT)

③ 当20?T<30 时,

??10(e?rT?e?2rT???e?nrT)

?10(v6/v5)(e?rT?e?2rT???e?nrT)?(T?20)(v7/v5)(e?rT?e?2rT???e?nrT)

……

由上述公式得出 收益系数—周期 表,如下:

收益系数—周期 表 周 期

1 2 3 4 11

5 6 7 8 9 10 收益系数 9.4448.9724 8.5043 8.066 7.6555 7.2382 6.3856 6.474 6.0976 5.7806 3 11 6.4642 22 5.5879 33 2.5337 44 1.0486 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 6.9389 7.1019 7.2428 7.2658 7.1999 6.8736 6.7284 6.5417 6.3247 5.9492 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 5.2419 4.9116 4.5972 4.0016 3.7632 3.5339 3.3142 3.1043 2.9469 2.7333 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 2.3473 2.1735 2.0115 1.8606 1.7202 1.5897 1.4685 1.3504 1.2415 1.1411 45 46 47 48 49 50 0.9633 0.8848 0.8125 0.7459 0.6847 0.6283 将其绘制为图形曲线:

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通过图形得出,当砍伐周期T等于1年的时候,收益系数最大,

即总收益最大。

则,最优砍伐周期为: T

综上,最优砍伐方案为:以一年为砍伐周期,每次将森林中年

龄大于等于50的树木砍伐。

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五、模型进一步分析与评价

5.1 模型的进一步分析

5.1误差分析

1.由自然环境因素造成的误差

由于森林自身环境情况有着不确定性以及不可预知性,有自然环境因素造成的误差不可避免,但可通过人为干预、管理,尽可能的将之减小、消除。

2.树木价值、贴现率随时间变化造成的误差

由于现有树木价值、贴现率不可能准确表示出未来树木价值的走向,随着市场经济的发展变化,其价值结构必然会与预期的产生一定的差异,可以通过定期的市场调查,对模型数据等加以改进,尽可能的减小误差。

5.2 准确度分析

一个好的模型不能由于初始数据的误差而导致结果的较大改变。此模型对于初始数据的独立性高,因此稳定性比较好,具有可操作性和可行性。

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六、模型的优缺点

6.1 模型的优点

1.模型建立基于严格的数学推导,模型可靠性高。 2.模型的理论计算与程序调试符合的很好,模型正确性高。 3.模型结果与实际情况较为符合。 4.模型的通用性强。

6.2 模型的不足之处和改进方向

1.模型中简化了一些因素,与实际有一定的误差,建议将自然灾害如火灾、虫灾对树木的影响,以及树木的自然繁衍、死亡等因素考虑到模型当中。

2.模型为追求了利润的最大化,仅仅考虑生物模型是不够的,还应

该引入经济学模型,进一步考虑管理的费用。

七、 模型的应用与推广

森林资源是人类社会发展不可或缺少的重要自然资源,为了充分利用有限的森林资源,达到永续利用的目的。此模型对于树木最优砍伐年龄以及最优森林砍伐方案,对于森林的管理、经营,均有借鉴作用。同时,其思路亦可应用、推广于畜牧业、水产养殖、果树种植、园林规划。利用森林资源模型使资源管理更具有动态化,目标化和科学化。

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本文来源:https://www.bwwdw.com/article/6ym8.html

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