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Materials 材料
Eglin Air Force Base
这片森林中都会相对频繁地发生，在慢性和急性的影
响范围内会随机驱动生态模式与整个过程。
自 20 世纪 70 年代以来，人们正在不断地努力研发
产量增长的建模方法。传统的收益表已经受到了批评，
而同时又获得了巨大的成就，例如基于研发过程的模
型。
目前先进建模技术的投资组合是比较宽泛的，使用
的系统很复杂，以便于从实际出发，以大范围的环境
和强大的统计工具为基础，提供林分和景观未来状态 保它的真实性！
的假设迹象，例如贝叶斯模型平均法已经被用于更好 这就是为什么使用预测方法并以预测性为基础的
地评估模型预测的不确定性。 模型，其实用性较差的原因，在管理天然林和半天然
但是这些成就所能达到的精确性只是停留在假设 林的过程中，干扰因素的影响从来都不能被忽视。
层面，评估结果也不确定，这是因为基本上在建模过 虽然 “ 模型可能并不是减少未来系统行为不确定性的有
程中假设了没有其他因素会对建模周围现象造成影响， 效工具 ”，但它们可以提供带有启发性和理论性的功能，
只考虑模型本身。 同时能够勾勒出可以行动的空间。
当我们在一个模型（或者一整套模型）里鉴别哪些 尤其要指出一点，通过执行一些关键的实验目标，
变量与观察到的现象属性相关时，许多现象的本身已 推进现场管理，从而制定出有效的操作指南，这样可
经减少至一个或几个变量，甚至在模型里根本没有呈 以根据具有适应性的框架消除许多备选假设。
现出变量。所以如何能够证明 “ 这个模型就是呈现出某 鉴于这点，我们认为将假设的演绎模型与具有指导
种特定现象的模型 ” 呢？ 性的实验相结合有助于确切地了解森林生态系统的功
这是因为一系列假设而产生限制，所做出的假设 能，同时提供与具体操作环境相关的知识背景，此外，
指定了具体的模型并认可模型与现实之间的逻辑关系。 用于评估不确定性的模型假设能力对于森林管理有潜
但是没有一个假设是完整的：因为没有办法排除一些 在的作用，但是这个角度无论是从内容上还是从操作
因素会造成干扰的可能性，除了一些肯定会造成影响 上而言，在应用于天然林和半天然林的管理过程中都
的因素。 会有很大的不同，并没有像原本所说的那样可以进行
还有更为明显的一点在于目前无法在一定的环境 全面的预测并融入预期方法管理。
条件下确定有稳定的状态存在。只有当变量的列表完
整时，我们才能确定这个模型就是符合这种现象。因此， 具有适应性的森林管理方法
一个完整的假设必须隐含在模型的建设过程中：“ 没有 采用具有适应性的方法能够精确地衡量系统的低预测
任何干扰性因素可以起到作用 ”。 性，因为它能够对影响变化做出反应，同时可以根据
当然这个假设还是存在问题，因为没有办法可以确 系统反应获取有用的内容以此来提高系统的弹性。
亚洲木工业 二零一七年十一月至十二月份 47
