简介:背景:森林管理者必须处理固有的随机生态和经济过程。树木的未来成长是不确定的,所以他们的价值是不确定的。低冲击、高频率或罕见的森林增长的灾难性冲击的随机性,有着重要的意义,在塑造树种和森林景观的组合。此外,木材价格的波动影响很大的森林收入。方法:马尔可夫决策过程(MDP)模型提供了一种严谨和实用的方法,优化管理策略,给出了这些风险的来源。结果:例子说明这样的管理方针与组合生态和经济目标问题,包括树种和大小,景观多样性,古老的保存,和碳封存。结论:研究结果说明MDP方法处理森林资源管理中的风险的能力。他们认识到,未来是最好的看在概率方面。考虑到这些可能性,MDPS领带最佳自适应行为严格的决策时间的森林和木材价格的状态。该方法是理论上严谨,高效,实用的现场实施。
简介:在过去的二十年中,在美国的野火活动,损害和管理成本大幅增加。这些增加已经与一些因素,包括气候变化和燃料积累,由于一个世纪的积极的火灾扑救。一个显著的荒地城市界面前城市发展期间发生火灾的活动增加(汇)随着需求的增加对水资源的原始森林景观。这些增加的需求已经把大量的压力,对联邦机构的收费与野火管理,继续和扩大的百年旧的政策,积极的野火抑制。然而,积极的野火抑制的主要因素之一,推动增加程度,强度和损害与小数量的大野火,是无法抑制。在本文中,我们讨论了积极的反馈循环,导致需求的增加抑制响应,同时增加野火风险的未来。尽管有丰富的科学研究表明目前的管理模式压力的局限性,以维持现有的系统是根深蒂固的,并推动现有的社会制度,已经发展到我们目前的管理实践。有趣的是,美国联邦荒地火灾的政策管理者追求的一系列的管理目标而提供相当大的自由裁量权,社会期望和现有管理层的激励结构导致政策执行变形的弹性适应火是生态系统和居住在邻近的社区。
简介:背景:在风险和不确定性的情况下,森林管理的决策是不确定的,因为这一站的发展不能准确预测未来的木材价格是未知的。确定的计算可能会导致偏见的意见,最佳的森林管理。在树的生长,再生,和木材价格包括不确定性的情况下,优化连续覆盖管理的北方森林。方法:预期和自适应优化方法。的自适应方法优化的保留价格函数,而不是固定的切割年。不同木材品种未来价格进行交叉相关的自回归模型。使用一个模型,描述了交叉和不同物种和年再生结果相关模拟在生长模型的高度变化。树的增长预测与个别树模型,预测的基础上,气候变化引起的增长趋势,这是随机的预测。残差的确定性的直径增长模型进行了模拟。他们由随机树的因素和交叉和自相关时间。结果:分析因素,木材价格在一定的管理计划的净现值计算中最不确定的不确定性。生长和气候趋势不显著的风险和不确定性比树生长。随机预期优化导致更多样化的后切架结构比确定性优化获得。当风险和不确定性被包括在分析中时,切割间隔较短。结论:自适应优化和管理导致14%-6%的净现值比管理,是基于预期的优化。增加森林土地所有者的风险规避LED在成熟林早扦插。风险态度对优化结果的影响较小。