ForestSim：基于Agent的森林管理政策模拟及可持续性评估

SoftwareX 9（2019）117ForestSim：非工业森林所有者政策的基于空间显式代理的建模R. Zupko，M.Rouleau地址：Michigan Technological University，Academic Offices Building，1400 Townsend Drive，Houghton，MI 49931-1295ar t i cl e i nf o文章历史记录：收到2018年2019年1月9日收到修订版，2019年保留字：基于Agent的建模策略建模森林建模环境影响a b st ra ct本文介绍了ForestSim，基于代理的建模（ABM）平台的森林管理政策实验和生物能源可持续性评估。ForestSim集成了生物量估算、ABM、可持续性评估和森林生长建模等工具和技术，模拟数千个分散的私人森林所有者响应替代森林管理政策的收获活动，以确定对当地可持续性指标的影响。对于那些有兴趣探索非工业私人森林所有者决策，森林生长动态，森林管理政策替代方案以及针对自己的研究设计目的或特定研究区域的可持续性评估标准的更细微方面的人来说，ForestSim相对容易修改。©2019作者由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）中找到。代码元数据当前代码版本v1.0.1用于此代码版本的代码/存储库的永久链接https://github.com/ElsevierSoftwareX/SOFTX_2018_200法律代码许可证MIT许可证（MIT）使用git的代码版本控制系统使用Java、Maven编译要求，操作环境依赖性Java，Windows，Mac OS X，Linux如果可用，链接到开发人员文档/手册https://github.com/forestsim-mtu/forestsim/wiki问题支持电子邮件forestsim@mtu.edu1. 动机和意义来自木本生物质（树木和其他木本植物）的生物能源是化石燃料的重要可再生替代品，在森林丰富的地区，它也可以比其他可再生能源（如风能和太阳能）具有显着优势[1]。然而，这种替代品的可持续性在很大程度上取决于如何获得生物质原料[2]。美国的许多生物能源生产商必须从非工业私人森林所有者（NIPFO）或家庭森林所有者那里获得生物质原料，这些人拥有美国森林的50%以上。这些私人所有者通常需要激励（例如，财产税减少）来提供生物质，因为从商业木材收获中单独收获生物质*通讯作者。电子邮件地址：rzupko@mtu.edu（R. Zupko），mrouleau@mtu.edu（M.Rouleau）。https://doi.org/10.1016/j.softx.2019.01.008这往往与其他土地使用或所有权目标相冲突[3，4]。因此，实现可持续生物能源系统的关键森林管理挑战是找到一种方法来协调大量NIPFO的分散决策，以确保生物质的充足供应，同时避免对环境造成损害或与个人和社会土地使用价值发生冲突。本文介绍了ForestSim，一个基于Agent的建模（ABM）平台，用于生物能源可持续性评估和森林管理政策实验。ForestSim模拟了数千个NIPFO个体响应替代政策制度的非集中化采伐活动，以及模拟土地利用变化导致的森林生长动力学森林模拟使用地理信息系统（GIS）为基础的地块边界和土地覆盖地图嵌入NIFPO代理人的实际财产的私人森林所有者生活在真正的森林景观。ForestSim提供了说明性的NIPFO代理，其具有从现有NIPFO中提取的错误决策模式2352-7110/©2019作者。由爱思唯尔公司出版这是CC BY许可下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表SoftwareX期刊主页：www.elsevier.com/locate/softx118R. Zupko和M.Rouleau/SoftwareX 9（2019）117Fig. 1. ForestSim中关键类的UML图文献和区域森林管理调查，但主要是为了让研究人员很容易地取代自己的决策模式，为特定的研究区域。最后，ForestSim提供了一个可修改的森林经营政策实验框架。这使得研究人员可以通过调整激励参数来运行替代方案，例如给定激励或入学要求的金额和持续时间，并观察这些变化对NIPFO收获和广泛的区域可持续性标准的影响ForestSim集成了ABM模拟、可持续性评估和森林生长建模领域的工具和技术，使森林管理政策实验和生物能源可持续性评估成为可能。目前的生物量估算研究在很大程度上依赖于多标准GIS分析[6，7]，这在很大程度上取代了航空摄影分析[8]。这些技术评估森林覆盖条件与运输网络接入和其他质量指标（即，物种类型、坡度、土壤质量等）估计某一区域经济上可收获的生物量[9这种方法的问题是，它假设不在官方保护区内的森林“可供”采伐，这导致不切实际的这是一个问题在有大量NIPFO的地区，这些NIPFO更愿意维护他们的森林，不愿意商业性采伐[13]。ABM模拟可以通过将NIPFO建模为空间明确的，异构的和自适应的代理人来放松这一假设[14]，这些代理人可以与他们的环境，其他NIPFO以及新的或现有的制度结构（例如，[15-这意味着森林的可持续性可以在ABM [23，24]中被建模为一种新兴的动态现象，而不是传统评估技术中相对静态的资产负债表方法，如生命周期分析（即，[25]）。一些现有的生物能源研究已经表明，ABM方法可以产生更现实的土地覆盖变化[26，27]，但这些研究尚未调查生物能源跨越环境，社会和经济边界的更广泛的可持续性问题[5]。虽然已经有了一个强大的ABM生态系统和用于社会和自然系统的模拟工具[28]，但研究人员通常需要平衡模型开发工作与底层平台的功能，并且他们往往缺乏对环境系统的内置支持。前森林生长模型，如美国林务局的森林植被模拟器（FVS），使探索再生成为R. Zupko和M.Rouleau/SoftwareX 9（2019）117119图二. ForestSim用户界面在执行过程中显示霍顿县，密歇根州，美国与虚拟森林景观覆盖。动态响应NIPFO收获下的替代政策制度（例如，[29然而，这种收获是使用社会聚合来建模的，其中假设所有NIPFO都以相同的方式对相同的激励做出反应，这是一个非常站不住脚的假设[33]。像Envision [34]这样的集成平台在建模策略和环境方面提供了更大的灵活性ForestSim旨在减少模型开发工作，同时保留一个强大的基础平台，为生物能源可持续性提供定制的工具集，并在现实的模拟环境中进行替代森林管理政策的实验。2. 软件描述ForestSim是开源多代理仿真库MASON [35]的Java扩展，它使用GeoMASON GIS库扩展[36]。ForestSim扩展了MASON为用户提供了一个图形用户界面来控制模型运行和修改实验参数，绘制功能来跟踪关键的模拟结果，一个GIS显示来映射模拟的土地使用变化，以及一个模拟调度程序来协调代理激活。有了这些基本功能，用户可以模拟和评估成千上万的NIPFO代理人在替代森林管理政策下采伐的可持续性影响，以生产用于生物能源生产的生物质原料。ForestSim的设计围绕着两个主要类：代理人和他们相互作用的环境（见图）。①的人。ForestSim的默认版本为用户提供了代表生物质供应链中关键参与者的四种代理类型的模板和基本功能[37]：拥有和供应生物质的NIPFO，根据NIPFO的要求收获生物质的伐木公司，将生物质从NIPFO财产运输到生物能源加工设施的卡车运输公司，以及作为收获生物质最终消费者的生物能源加工商NIPFO代理是ForestSim中感兴趣的主要代理，120R. Zupko和M.Rouleau/SoftwareX 9（2019）117图三. 汇总模型输入和参数。在代理环境中进行空间建模剩余的代理类型在空间上被建模为收获、运输和购买）决定了供应链下游的可能性。这些全球参与者确保在特定年份中，只有当地伐木、卡车运输和生物能源生产能力能够支持的生物质才能被最后，环境类为用户提供了一种方法，可以在空间上明确地对森林的位置、这些林分中的树种类型以及这些树种在自然生长或NIPFO采伐时的生长和再生动态进行ParcelAgent类为用户提供了一个可修改的代理模板，该模板包括以下基本属性：财产位置、财产边界、财产大小、财产税率、财产边界内的森林、到邻近财产代理的链接以及任何可用的人口统计信息。这些代理通常代表NIPFO，但可以扩展到包括其他所有权计划。属性和所有者属性是从用户提供的地块地图中派生的，其形式为基于多边形的GIS shapefile图层。默认情况下，ForestSim为该景观中的每个现有属性分配一个代理默认的ParcelAgent类还为代理决策提供了两个可修改的方法，doPolicyOperation和doHarvestOperation（参见示例清单1和2），这使得NIPFO代理能够决定是否将其财产登记在自愿激励计划（VIP）中，以获得减税（或其他激励）来换取提供生物质（参见[38]），以及是否采伐其森林（参见[13]）。NIPFO代理人根据他们对NIPFO文献中常见的两种可能代理类型之一的分配做出这些决策：寻求最大化财务收益的经济优化者和重视森林非消费方面的多目标所有者（见[39 ， 40] ） 。 如 果 NIPFO 代 理 决 定 收 集 ， 则 向 全 局HarvesterAgent注册请求，全局HarvesterAgent使用先进先出优先级队列每年处理收集请求，直到用户指定的本地日志记录容量。这是ForestSim默认提供的基本代理功能，但目的是让用户修改这些模板中的方法，以探索更高级或特定于区域的代理决策模式。还为用户提供了接口，以便根据需要对生物质供应链的ForestSim的Environment类主要由一个Forest类组成，负责对自然或未受干扰的环境进行R. Zupko和M.Rouleau/SoftwareX 9（2019）117121图四、 收获的生物量以公吨（MT）干重计，整棵树的生物量用红色、棕色和绿色标记。茎（即，可销售的行李箱）以青色、蓝色和洋红色标记。（关于此图例中颜色的参考解释，请读者参考本文的网络版本功能do策略操作（）I f[政策活动的 =fal s e然后返回I f[英亩]<[最低限度 英亩]然后返回I f [平均袜子]< [最低限度 袜子]然后返回i f [拥有的年数][拥有的最小年数]然后返回I fcheck For Values Conflict（）然后return i f check（） 然后 返回注册端功能清单1.NIPFO代理的doPolicyOperation函数示例森林生长动态用户被要求提供一个基于栅格的土地覆盖GISshapefile图层，以识别NIPFO属性边界内现有森林的位置和物种类型，而Forest类将此信息存储在一组Stand对象中，这些对象跟踪每个森林像素的类型、当前年龄和当前胸径（DBH）。默认的Forest类还包括一个可修改的GrowthModel类，该类具有gener-icGrowth方法，该方法使用平均年龄的整个林分生长函数来增加每个林分或森林像素在每个模拟轮中的DBH，以模拟年度自然生长。ForestSim还使用户能够用自己的生长方法来替代这种通用的生长方法，这种生长方法是根据他们研究区域的森 林 生 长 动 态 量 身 最 后 ， ForestSim 提 供 了 一 个calculateInitialStands方法，该方法使用Perlin噪声[41]来生成初始树木生长水平，以模拟自然生长水平。或未受干扰的森林景观，供缺乏其研究区域内森林目前生长水平数据的用户使用模型初始化开始于ForestSim将用户提供的土地覆盖和属性边界GIS shapefile图层（以及任何其他可用图层）加载到内存中。下一篇：Envi-ronment类调用calculateInitialStands方法随机生成每个森林的初始生长水平（DBH）GIS土地覆盖层中的像素。然后为属性边界层中指定的每个地块创建NIPFO代理，并使用该层中的可用属性和所有权值进行初始化，同时按照用户在模拟控制台中指定的比例随机分配代理类型然后，基于用户在模拟控制台中指定的属性来初始化采集器代理以及任何其他供应链代理（最后，NIPFO代理被添加到模拟调度中，122R. Zupko和M.Rouleau/SoftwareX 9（2019）117功能doHarvestOperation（）I f [收获看台]<[最低限度 收获]然后返回i f [加入VIP ]，然后i f [ must harvest ] thenrequestHarvest（）investigateConsequences（）return端 I f端 I f[出价]= getBidFromLogger（）i f [ bid ][minimum acceptable ] then returnrequestHarvest（）investigateConsequences（）结束函数清单2.NIPFO代理的doHarvestOperation函数示例图五. 森林固碳量（公吨二氧化碳）。Fisher-Yates典型模型运行的主模拟循环从顺序激活ParcelAgent开始，每个ParcelAgent调用其doPolicyOperation和doHarvestOperation方 法 来 确 定 是 否 将 其 属 性 注 册 到 VIP 中 或 进 行 收 获 。 当ParcelAgent决定注册VIP时，将应用优惠并相应地修改注册状态当ParcelAgent决定收获，然后向HarvesterAgent注册请求。在激活每个ParcelAgent之后，HarvesterAgent随后被激活以处理最多用户指定的年度日志记录容量的收获请求然后，HarvesterAgent应用所请求的收获，其可能不同于重置林分胸径和在皆伐的情况下重新播种，或者移除固定百分比的树木以进行间伐操作。采伐完成后，如有必要，将激活任何其他供应链代理，随后环境部门将更新所有未采伐林分的生长水平R. Zupko和M.Rouleau/SoftwareX 9（2019）117123见图6。 公共接入面积。来模仿自然生长。最后，记分卡steppable被激活，以记录对该轮用户指定的可持续性标准的更改然后重复该主模拟循环，直到用户手动暂停或停止模拟，或者模拟达到预先指定的停止条件，例如模拟回合的最大数量。3. 说明性示例我们提供了一个ForestSim的政策实验和生物能源可持续性评估能力的演示，使用一个概念验证的例子，探索假设在美国密歇根州霍顿县引进一个生物能源设施（如图1中的屏幕截图所示）。2）的情况。图3概述了用于设置模拟的GIS输入和参数，我们的三种替代未来情景的政策细节，以及用于比较它们的可持续性标准（有关此说明性案例研究设计的更多信息，请参阅补充材料）。我们对三种未来情景中的每一种进行了200轮（或200年）的200次模拟运行，并对每种政策选择和指标的可持续性结果进行了图4显示了总收获的生物质以及收获的茎（即，树干被加工成木材）的基础上计算[43]。由于木材具有很高的经济价值，生物质工厂不太可能消耗木材，而是消耗然而，虽然采伐量随着自然森林生长的变化而波动，但在所有变坡率假设方案中，采伐量都没有产生显著差异。此外，大约150，000公吨的木质生物质是不足以满足假设的10 MW木质生物质工厂的613，000 MT年燃料需求（见[44这个数字也暴露了模型和ForestSim的一个潜在限制。在时间点零收获的生物质的初始峰值是需要模型这种行为出现在其他ABM中，例如[18]，通常可以通过丢弃相关数据点来解决。如果目标是完全避免这种行为，克服这种行为可能会带来挑战图5显示，两种VIP情景的平均森林固碳能力（基于[47]的计算）低于无VIP情景，因为这两种情景中采伐量增加我们还可以看到，与直接减税相比，最后图 6表明，集聚奖金比直接减税产生了更多的公共使用面积，特别是在第一代收获（约100轮）之后，而现状情景默认没有产生公共使用面积，因为决定使私人土地向公众开放由于VIP入组以外的原因，本演示中未建模。从这些结果，我们可以得出结论，无论是一个显着更大的财政激励或替代激励，吸引更多的多目标业主将是必要的，以增加该地区的收获或者，NIP-FO可能无法控制该县足够的生物质以满足10兆瓦生物能源设施的燃料需求，政策制定者可能需要探索替代燃料来源。124R. Zupko和M.Rouleau/SoftwareX 9（2019）1174. 影响ForestSim为研究人员和政策制定者提供了一个政策实验和可持续性评估的平台，并支持该模型更细致入微的方面（例如，NIPFO决策、森林生长动态、森林管理政策等）根据自己的研究设计目的和具体研究区域进行调整。 现有的程序，如MASON，Repast和NetLogo，要求研究人员完全从头开始构建自己的模拟，而其他具有预包装功能的现有工具，如FVS或GIS工具，用于多标准决策分析（MCDA），缺乏充分建模社会复杂性的能力，而这些复杂性是探索长期涌现模式所必需的。通过提供一个量身定制的平台，ForestSim减少了与ABM相关的学习曲线，增加了研究人员的可访问性作为一个开源平台，它通过减少共享和审查的代码量来帮助解决ABM可复制性问题（见[48虽然ForestSim被设计并目前用于生物能源政策研究，但它也是一个通用平台，有可能解决与生物能源开发，生物质激励政策，森林资源管理，林业的人类层面，社会和环境影响评估以及可持续性评估相关的研究5. 结论本文介绍了一个用于NIPFO森林经营政策试验和生物能源可持续性评估的ABM平台ForestSim。我们已经概述了一般的软件框架和基本的代理功能ForestSim提供的研究人员有兴趣探索政策的可持续性影响，用于激励NIPFO之间的生物质收获和定制这个框架的设计，以探索更先进的或区域特定的管理问题的机会 我们相信ForestSim可以成为所有生物能源决策者和研究人员的强大工具，从编程新手到专家，有兴趣使用森林管理政策来协调NIPFO高度分散的收获决策。像ForestSim这样的工具对于确保生物能源能够实现其真正的可持续发展潜力至关重要。附录A.补充数据与本文相关的补充材料可以在https://doi.org/10.1016/j.softx.2019.01.008上找到。引用[1] 所罗门BD。生物燃料和可持续性。Ann New York Acad Sci 2010;1185（1）：119-34. http://dx.doi.org/10.1111/j.1749-6632.2009.05279.x网站。[2]Schulze E-D，Körner C，Law BE，Haberl H，Luyssaert S.从森林生物质的额外收获获得的大规模生物能源既不可持续，也不温室气体中性。GCBBioenergy2012;4（6）：611-6.http://dx.doi.org/10.1111/j.1757-1707.2012.01169.x。[3] Schaaf KA，Broussard SR.私人森林政策工具：一项探索美国公众的看法和 支 持 的 全 国 性 调 查 ForestPolicyEcon2006;9 （ 4 ） ：316http://dx.doi.org/10.1016/j.forpol.2005.10.001网站。[4]York AM，Janssen MA，Carlson LA.私人林地所有者激励措施的多样性：美国 印 第 安 纳 州 项 目 评 估 。 土 地 使 用 政 策 2006;23 （ 4 ） ： 542-50.http://dx.doi.org/10.1016/j.landusepol.2005.04.001网站。[5] 放大图片作者：John M，John M，John M.沟通失败：密歇根州私人森林所 有 者 自 愿 激 励 计 划 的 效 率 低 下 。 Forests 2016;7 （ 9 ） .http://dx.doi.org/10.3390/f7090199网站。[6] Viana H，Cohen WB，Lopes D，Aranha J.森林生物量用作能源的评估。基于地理信息系统的分析，在葡萄牙的木材火力发电厂的地理可用性和应用能源2010;87（8）：2551-60.http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2010.02.007网站。[7][10]杨文，杨文，李文.区域森林管理的地理信息系统决策支持系统，以评估可再 生 能 源 生 产 的 生 物 量 环 境 模 型 软 件 2012;38 ： 203-13 。http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2012.05.016网站。[8]WengerKF，编辑。森林手册第2版约翰威利父子公司;一九八四年[9]李伟杰，李伟杰，李伟杰.加拿大安大略省西北部的atikokan发电站生物能源生产的木质生物质生产模拟。《能源》，2012年;5（12）。http://dx.doi.org/10的网站。3390/en5125065。[10] 中午CE，戴利MJ。基于GIS的生物质资源评估与BRAVO。战略效益生物质废物燃料1996;10（2 http://dx.doi。org/10.1016/0961-9534（95）00065-8。[11]黄文忠，王晓平.基于GIS的森林生物量利用空间应用能源2009;86（1）：1-8.http://dx.doi的网站。org/10.1016/j.apenergy.2008.03.017。[12]Sánchez-García S，Canga E，Tolosana E，Majada J.基于WISDOM GIS方法的木材燃料空间分析：西班牙北部的多尺度方法应用能源2015;144：193-203.http://dx.doi.org/10.1016/j.apenergy.2015的网站。一点零九分[13] Aguilar FX，Cai Z，D'Amato AW.非工业私有林所有者生物质生物能源2014;71：202-15. http://dx.doi.org/10.1016/j的网站。biombioe.2014.10.006网站。[14]Van Dyke Parunak H，Savit R，Riolo RL.基于代理的建模与基于方程的建模：案例研究和用户指南。In：Sichman JS，Conte R，Gilbert N，editors.多智能体系统和基于智能体的模拟：第一次国际研讨会，MABS 98，巴黎，法国 ， 1998 年 7 月 4 日 至 6 日 。 诉 讼 Berlin ， Heidelberg ： Springer BerlinHeidelberg; 1998，p. 10-25. http://dx.doi的网站。org/10.1007/10692956_2。[15]Manson SM，Evans T.基于代理的建模在墨西哥南部的尤卡坦森林砍伐和美国中 西 部 的 重 新 造 林 。 Proc Natl Acad Sci 2007;104 （ 52 ） ：20678http://dx.doi.org/10.1073/pnas.0705802104网站。[16] Bone C ， Dragiević S.森 林 人 类 活 动 的 时 空 复 杂 性 评 估 环 境 模 型 评 估2009;14（4）：481-96。http://dx.doi.org/10.1007/s10666-008-9151-9.[17]Guzy MR，Smith CL，Bolte JP，Hulse DW，Gregory SV.政策研究使用基于代理人的建模来评估城市扩展到农田和森林的未来影响。Ecol Soc2008;13（1）.[18]LeahyJE，Reeves EG，Bell KP，Straub CL，Wilson JS.美国缅因州小规模森林土地所有者采伐决策的基于代理的建模。 Int J For Res2013;2013：12.[19]Morgan FJ，Daigneault AJ.估算气候变化政策对土地用途：的影响：一种基于主体的建模方法。PLoS ONE 2015;10（5）.网址：//dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0127317网站。[20]Bakker MM，Alam SJ，van Dijk J，Rounsevell MDA.农地流转引起的土地利用 变 化 ： 一 个 基 于 主 体 的 模 拟 模 型 。 景 观 生 态 学 2015;30 （ 2 ） ：273http://dx.doi.org/10.1007/s10980-014-0116-x网站。[21]Bert FE，Podestá GP，Rovere SL，Menéndez ÁN，North M，Tatara E，Laciana CE，Weber E，Toranzo FR.一个基于代理的模型来模拟阿根廷潘帕斯草原农业系统的结构和土地利用变化。Ecol Model 2011;222（19）：3486-99.http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2011.08.007网站。[22]Kelley H，Evans T.基于主体的土地利用模型中土地所有者与景观异质性的相对影响。EcolEconom2011;70（6）：1075http://dx.doi.org/10.1016/j.ecolecon.2010.12.009网站。[23] 安湖在耦合的人类和自然系统中模拟人类决策：基于主体的模型综述。EcolModel2012;229：25-36.http://dx.doi的网站。org/10.1016/j.ecolmodel.2011.07.010。[24]马修斯RB，吉尔伯特NG，罗奇A，波尔希尔JG，戈特NM。基于主体的土地利 用 模 型 ： 应 用 综 述 。 景 观 生 态 2007;22 （ 10 ） ： 1447-59.http://dx.doi.org/10.1007/s10980-007-9135-1网站。[25]Heairet A，Choudhary S，Miller S，Xu M.超越生命周期分析：使用一个基于 代 理 的 方 法 来 模 拟 新 兴 的 生 物 能 源 产 业 。 2012IEEE InternationalSymposium on Sustainable Systemsand Technology （ ISSST ） ， Boston ，MA。2012年，第1比5。[26] Brown C，Bakam I，Smith P，Matthews R.基于代理的建模方法，以评估影响苏格兰东北部生物能源作物采用的因素GCB Bioenergy 2016;8（1）：226-44. http://dx.doi.org/10.1111/gcbb。 12261.[27]Gan J，Langeveld JWA，Smith CT.一种确定玉米秸秆去除率和跨界影响的基于 代 理 的 建 模 方 法 。 环 境 管 理 2014;53 （ 2 ） ： 333-42 。http://dx.doi.org/10.1007/s00267-013-0208-4网站。[28]Abar S，Theodoropoulos GK，Lemarinier P，OHare GM.基于Agent的建模和 仿 真 工 具 ： 最 先 进 软 件 的 回 顾 。 Comput Sci Rev 2017;24 ： 13-33.http://dx.doi.org/10.1016/j.cosrev.2017.03.001网站。[29]Kukovens S，Wilson DC，评估美国北部湖泊州地区可持续生物质生物能源2015;81：167-76. http://dx.doi.org/10.1016/j.biombioe.2015.06.026.R. 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