Reliable and fast identification method for stand-level optimal harvesting schedule

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 19K15872
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 40010:Forest science-related
• Research Institution: Kochi University
• Principal Investigator: Moriguchi Kai 高知大学, 教育研究部自然科学系農学部門, 講師 (70814979)
• Project Period (FY): 2019-04-01 – 2023-03-31
• Keywords: 森林施業体系 / 大域的最適解 / 焼きなまし法 / 高速化 / ゾーニング / GIS / 造林補助金制度 / ニューラルネットワーク

Outline of Final Research Achievements

This study investigated reliable and fast methods for identifying optimal forest management systems using forest growth models and modern parallel computing techniques. Using GPGPU and improving the optimization model, the methods to provide the optimal harvesting model in a short time were developed. Furthermore, the framework for designing forest stand selection and associated subsidization policy by using the stand-level optimal management schedules was investigated. Furthermore, a method to apply the framework under actual situations using neural networks was proposed.

Free Research Field

森林経理学・森林計画学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

最適施業体系の探索手法は、目的とする森林の機能を最大限に発揮するための方策を考案するための基盤技術であるが、得られた解が真に最適である、もしくは十分にそれに近いという信頼性は、長年曖昧なままであった。本研究ではこの信頼性を一定程度保証する解を、実用的な時間で与える手法を開発した。さらに、最適施業体系の持つ情報は、補助金制度下における木材生産林のゾーニングでとりわけ重要であることを示すとともに、無数の林分が存在する地域・国スケールでも実用可能な、ゾーニングへの現実的な応用方策を示した。