林业碳汇对人工林最优轮伐期的影响——以杉木和落叶松为例

【目的】在我国禁伐天然林的背景下，人工林的碳汇功能因为减缓气候变化方面的重要作用而备受关注。分析林业碳汇对我国人工林最优轮伐期的影响，为人工林碳汇经营的管理决策提供理论基础。【方法】以我国南方林区的杉木人工林和北方林区的落叶松人工林为研究对象，基于修正的Faustmann-Hartman模型，借助林木的生长模型和林业碳汇供给的计算模型，计算并比较不同经营目标下人工林的最优轮伐期和林地期望值。【结果】(1)无论树种和立地条件，将碳汇收益纳入经营目标都会增加林地期望值；(2)在碳价为35元/t、利率为5%时，将碳汇收益纳入林地经营目标，最优轮伐期有小于1 a的延长；只考虑碳汇收益时，人工林的碳汇收益随轮伐期的延长而增大；(3)碳价格在0～125元/t范围内变动时，杉木最优轮伐期有2～3 a的变动，落叶松最优轮伐期基本没有变化，最大林地期望值的变动均不明显。【结论】开展人工林的碳汇经营有利于林地投资。现有的经营强度和碳价格下，由于碳价格远远低于木材价格，将碳汇收益纳入林地经营目标时，林地经营者考虑的最优轮伐期不会有很大变化；只考虑碳汇收益时，以不砍伐森林的收益最大。碳价格在较低水平变动时，对...     

一种求解二次模型信赖域子问题的Admas4隐式算法

基于信赖域子问题最优曲线的微分方程模型,在Hessian矩阵正定及步长固定的前提下,采用求解微分方程的Admas4隐式公式构造了一条折线,称Admas4隐式折线,用其代替最优曲线,提出求解子问题的新算法—Admas4隐式算法。数值结果表明Admas4隐式算法比R-K4算法效果好。     

共轭梯度法在弹塑性模型数值实现中的应用

基于Jacobian矩阵的奇异和不收敛特性,分析了弹塑性本构模型的组成和算法。将牛顿?最近点投影法（Newton?CPPM）隐式算法中高度非线性方程组的求解问题转化为求最小值问题,通过采用共轭梯度法求解该最小值来实现对传统隐式算法的改进。最后,以考虑软土结构性的Saniclay模型为例,在单元体分析计算的基础上,考虑不同的应变路径和初始应力状态,对传统隐式算法和改进隐式算法在计算收敛性、计算精度和计算效率方面进行对比,并通过工程算例检验传统隐式算法和改进隐式算法之间的差异。结果表明：相较于传统隐式算法,改进隐式算法能够有效提高计算效率和收敛性。     

不同碳补贴机制下杉木人工林最优轮伐期和碳汇成本分析

【目的】探讨不同碳补贴机制下最优轮伐期及碳汇成本的变动规律,为提高碳汇供给和降低碳汇成本提供理论依据。【方法】实地调研福建洋口国有林场杉木人工林经营和营林实践,推导不同碳补贴情境下杉木最优轮伐期和碳汇成本模型,分析立地条件、碳价格、贴现率对最优轮伐期和碳汇成本的影响。【结果】理想情境下,贴现率由2%上涨至7%时,优、中和劣等立地的碳汇成本分别下降了31.42%、32.03%和33.15%,最优轮伐期均缩短4 a。碳价格由20元/t增加至350元/t时,优、中和劣等立地碳汇成本上涨了19.24、19.43和19.38倍,最优轮伐期分别延长了8、9和10 a。年给付情境下,贴现率由2%上涨至7%时,优、中和劣等立地的碳汇成本分别下降了70.35%、70.66%和71.14%,最优轮伐期均缩短4 a。碳价格由20元/t增加至350元/t时,优、中和劣等立地的碳汇成本上涨了15.79、15.82和16.50倍,中等立地和优等立地最优轮伐期均延长1 a,劣等立地最优轮伐期维持不变。【结论】两种碳补贴情境下,碳汇成本和最优轮伐期均与贴现率负相关,与碳价格正相关。在理想情境下,中等立地碳汇成本对碳价格变动的敏感性最强,但在年给付情境下,劣等立地碳汇成本对碳价格变动敏感性最强。总之,在研究区,理想情境更有利于发挥森林生态功能,实现森林生态效益。     

异质双寡头R&D竞合的最优技术溢出分析

构建了一个异质双寡头R&D竞合模型,根据R&D投入与产量决策阶段的合作类型,研究了双寡头分别在利润最大化及社会福利最大化条件下四种竞合模式的最优技术溢出水平。讨论了每种模式下最优技术溢出对均衡产量、利润、消费者剩余的影响。结果表明半合作和完全合作模式下最优技术溢出为1,而完全不合作模式下最优技术溢出可以不为1。     

短轮伐期桉树林分树冠生长的阶跃函数模型

针对短轮伐期桉树人工林林分冠幅生长的特点,在现实林分调查的基础上,模拟提出了适合有变点的短轮伐期桉树U6无性系林分冠幅生长阶跃函数模型。通过求解模型参数,分析了各参数的生物学意义。对树冠与林龄的回归分析结果表明:阶跃函数模型在具有变点的桉树林分树冠生长过程中的应用效果优于一般回归拟合模型,可较好地解决分段拟合模型在变点上的不连续问题。模型优化结果表明:在所有参与模拟的树冠生长的阶跃模型中,以幂函数模型为最优。     

杨树萌芽更新及持续生产力

根据杨树萌芽更新特性生产纸浆、能源及刨花板等木材原料是一种轮伐期短、产量高、投资少的重要经营方式。笔从杨树萌条的发生形式、影响杨树萌芽更新能力的因子、影响萌条生长的因子、杨树萌芽更新林分的生产力及萌芽林分持续生产力的维护等５个方面阐述了杨树萌芽更新的技术和生产力的维护,杨树萌条的发生形式以萌芽条为主,根蘖条相对较少,且萌条大多成簇状分布;杨树萌芽更新能力与伐桩年龄、轮伐期长短１伐桩粗度、采伐季节     

基于隐式Markov方法的福建省降水预测

建立了一个基于4个隐式状态的Markov方法的降水预测模型,用以研究福建省降水规律。利用Bayes信息评价方法来确定隐式状态的数目,利用Baum-Welch算法来训练模型参数,将Viterbi算法用于隐式Markov模型的最优状态估计,确定最优隐式状态序列。分析福建省4个气象站在1981—2008年间28 a的降水数据,其中前20 a的数据用于模型学习和参数训练,后8 a的数据用于模型验证和评价。结果表明:该模型可模拟降水规律,并为突发天气预测提供了有效的方法。     

基于效用最大化的路径优化算法研究

提出了基于效用最大化的路径优化模型,并利用对偶分解理论对此模型进行了求解．这种方法降低了解的搜索空间,克服了局部最优解问题．通过仿真实验验证了算法的有效性．     

时间差价中利润最大化的数量分析

本文在给定按时间划分市场和线性需求函数的条件下,研究了时间差价中垄断厂商的利润最大化问胚,给出了利润和产量最优量的计算公式,然后根据利润最大化条件得到不同市场的价格之间的关系;最后在此基础上我们研究了实行单一价格来保持利润最大化问题,分析了实际生活中折扣率在保持利润最大化并且与线性需求函数系数的关系.     

基于高层先验语义的显著目标检测

为解决图像低级特征不能够均匀进行显著目标检测的问题,将高层先验语义和低级特征进行结合,提出一种新颖的基于高层先验语义的显著目标检测算法模型。利用深度卷积神经网络对输入图像以及显式显著性先验信息分别进行语义分割提取,得到显式显著性检测图;通过将图像中隐含的先验显著性特征与显著性值进行映射得到训练模型计算隐式显著性图;将显式显著性检测图和隐式显著性检测图进行自适应融合,形成均匀覆盖显著目标像素的精确显著检测图。为验证算法模型的有效性,将算法在具有挑战性的ECSSD和DUT-OMRON图像数据集进行实验仿真,实验结果表明,该算法的显著目标检测效果较其他方法有较为显著的提升。     

不同轮伐期巨尾桉人工林的经济效益分析

【目的】探讨不同轮伐期对人工林经济效益的影响,为从经济视角科学确定人工林的合理轮伐期提供理论依据。【方法】以短(7a)、中(13a)、长(21a)轮伐期的南亚热带巨尾桉人工林为研究对象,对不同轮伐期巨尾桉人工林的蓄积量(Stand volume,SV)、营林成本、净现值(Net present value,NPV)和内部收益率(Internal rate of return,IRR)进行分析,揭示不同轮伐期对经济效益的影响。【结果】随着轮伐期的延长,巨尾桉人工林的蓄积量持续增长,7a、13a、21a轮伐期的蓄积量分别为144.95m~3/hm~2、346.97m~3/hm~2、553.69m~3/hm~2。随着轮伐期的延长,巨尾桉人工林净现值不断增加,在12a时达到最高值(30 297.61元/hm~2),之后逐渐降低,7a、21a轮伐期的净现值分别为17 239.86元/hm~2、22 008.59元/hm~2。内部收益率在13a开始趋近峰值(53.32%),明显高于7a时的39.29%。【结论】在南亚热带,巨尾桉人工林的轮伐期确定在13a左右较为适宜,既可实现经济效益最大化,又可大幅提升蓄积量。     

基于两级信用支付和合作策略的EPQ模型

信用支付策略的设计直接影响到整个供应链的收益.基于两级信用支付,研究了供应商和零售商采取合作策略的EPQ模型,并通过分析不同情况下的收益函数,提出了使供应商和零售商总收益最大化的最优销售价格和最优信用期长度的帕累托最优解的求解算法.最后通过算例和灵敏度分析进行了验证,分析并揭示了最终需求和利息率对最优销售价格和最优信用期长度的影响.     

不同轮伐期对巨尾桉人工林碳固存的影响

【目的】深入探讨不同轮伐期对巨尾桉人工林碳固存的影响,为从应对全球气候变化的视角确定合理轮伐期提供理论依据。【方法】以轮伐期为短(7a)、中(13a)和长周期(21a)的巨尾桉人工林为研究对象,通过对不同轮伐期桉树林分生物量、碳固存、年平均固碳量的分析,揭示不同轮伐期对桉树林分碳固存的影响。【结果】巨尾桉人工林的生物量碳随着轮伐期的延长而逐渐增加,由7a轮伐期的(75.81±5.12)t·C/hm~2增至13a轮伐期的(180.11±19.97)t·C/hm~2以及21a轮伐期的(192.08±16.50)t·C/hm~2,方差分析表明,13a和21a轮伐期的总生物量碳显著高于7a轮伐期,而13a和21a轮伐期之间的差异不显著。巨尾桉人工林土壤有机碳随轮伐期延长而显著降低,由7a轮伐期的(89.99±0.35)t·C/hm~2、13a轮伐期的(85.42±0.76)t·C/hm~2下降到21a轮伐期的(74.64±0.24)t·C/hm~2。7~13a仍是巨尾桉人工林固碳能力迅速增长期,年平均总生物量碳由7a时的10.78t·C/(hm~2·a)迅速提高到13a的19.54t·C/(hm~2·a),增长81%;21a时巨尾桉人工林进入固碳能力下降期,年平均总生物量碳降至3.78t·C/(hm~2·a),固碳能力只是13a的19.34%。【结论】在南亚热带,巨尾桉人工林的最佳轮伐期确定在13a左右较为适宜,这与经济效益的最大化一致。     

双寡头企业研发投入决策

基于降低企业的生产成本来考虑双寡头企业关于研发投入的三阶段博弈模型,第一阶段双寡头企业选择率先研发或者跟进研发策略,第二阶段企业确定研发投入水平,第三阶段企业为了实现利润最大化进行产量竞争。充分考虑不同研发策略以及溢出状态下,企业的最优研发投入水平、最优产量和利润,并且分析出双寡头企业研发策略的先动优势和后动优势条件,为企业研发投入决策提供参考。     

试论合理确定森林轮伐期

轮伐期的概念;确定轮伐期的依据,主要有影响轮伐期的自然因素、经济因素和确定轮伐期的经济指标。     

短轮伐期木麻黄木屑栽培香菇技术研究

利用经各种处理的短轮伐期水培木麻黄木屑、普通木麻黄木屑和杂木木屑栽培香菇,经试验比较,结果表明:短轮伐期水培木麻黄适合作为香菇栽培原料,其产量,利润经方差分析,差异不显著;平潭气候环境适合栽培香菇食用菌;木麻黄树龄对栽培香菇的效果无明显影响;木麻黄木屑的粗细程度对香菇的栽培影响不大。试验成功结束了平潭无生产食用菌的历史,填补了国内利用木麻黄木屑栽培食用菌研究上的空白,确定了木麻黄可作为香菇栽培的新树种,对提高平潭木麻黄的经济效益具有重要意义。     

基于混合算法的多目标多式联运路径选择问题研究

针对多目标多式联运路径选择问题,在综合分析多式联运现状的基础上,集成考虑运输成本、运输时间以及物流服务质量3个方面因素,构建混合整数规划模型,其优化的目标是最小化运输成本、运输时间的同时,最大化物流服务质量;考虑到客户的不同侧重点和差异化需求,确定3个目标的权重,设计遗传算法和蚁群算法相结合的混合算法对模型进行求解.以"西安—柏林"为例进行算例分析,将所求结果与遗传算法、蚁群算法进行对比,结果表明:当客户对时间和成本重视程度较高时,混合算法、遗传算法和蚁群算法求得最优解的迭代次数分别为164次、170次和183次,最优路线为西安—郑州(铁路)—大连(铁路)—鹿特丹(水路)—柏林(铁路);当客户对时间和物流服务质量重视程度较高时,3种算法求得最优解的迭代次数分别为112次、117次和150次,最优路线为西安—重庆(公路)—柏林(铁路);当客户对成本和物流服务质量重视程度较高时,3种算法求得最优解的迭代次数分别为115次、120次和160次,最优路线为西安—郑州(铁路)—深圳(铁路)—鹿特丹(水路)—柏林(铁路).研究表明:设置不同的目标权重时,模型和混合算法均能够有效地为多目标多式联运路径选择问题提供实用性的优化方案和路线参考.     

网约车平台的动态定价策略

在现实情况下,网约车市场具有随机性,平台静态定价策略无法对系统中司机供给和乘客需求的瞬时不平衡做出反应。从政府和网约车平台双重角度出发,针对平台、司机和乘客三方面,研究了基于社会福利最大化及利润最大化的平台动态定价策略。利用排队论及生灭过程理论描述了司机在网约车平台中的流动过程,并引入乘客和司机心理预期价格曲线,构建了动态定价策略下的社会福利最大化和平台利润最大化模型;应用布劳威尔不动点定理考察模型解的存在性;基于序列二次规划法设计算法求解模型,得出实现网约车系统社会福利最大化和利润最大化的平台定价及司机分成,并进行对比。研究表明,所建立的模型不仅能计算平台的最优定价策略,还能分析基本参数（平均乘坐时间、乘客/司机心理预期价格分布等）的变化对平台定价策略的影响。     

市场细分下定价与交货延迟批量的联合决策

文章针对多周期离散时间、允许交货延迟情形,研究了拥有若干个子市场的制造商如何有效地协调定价决策与批量决策,使得企业利润最大化;建立了二次规划模型,提出了基于动态规划的精确算法,可以在多项式时间内求解出每周期各子市场的最优定价和最优生产计划.实验结果表明,联合策略优于分散策略,可以获得最大利润;与不允许交货延迟情形相比较,允许交货延迟提升了生产的柔性,可以获得更多的利润.