林業智能化種植與林業規劃方案TOC\o"1-2"\h\u11558第1章引言 4281181.1研究背景與意義 4121421.2國內外研究現狀 4253131.3研究目標與內容 55702第2章林業智能化種植技術概述 5121702.1智能化種植技術發展歷程 5131432.2林業智能化種植技術框架 5151842.3林業智能化種植技術發展趨勢 68885第3章林業資源調查與評估 65793.1林業資源調查方法 6100683.1.1地面調查法 677133.1.2遙感調查法 7133553.1.3激光雷達調查法 7157273.1.4模型模擬法 7203313.2林業資源評估指標體系 782753.2.1數量指標 7103563.2.2質量指標 7125973.2.3生態功能指標 7159853.2.4經濟指標 7162443.3林業資源空間分布特征分析 794013.3.1森林類型空間分布特征 7216783.3.2樹種組成空間分布特征 770253.3.3森林覆蓋率空間分布特征 885623.3.4生態功能空間分布特征 897293.3.5經濟價值空間分布特征 89298第4章樹種選擇與配置優化 8220984.1樹種選擇原則與方法 817104.1.1選擇原則 8314794.1.2選擇方法 8175844.2樹種配置模式優化 840194.2.1配置模式 887864.2.2優化方法 927984.3智能化樹種選擇與配置系統構建 9157154.3.1系統框架 9143624.3.2關鍵技術 919685第5章林業種植規劃與設計 936185.1林業種植規劃原則 9246415.1.1科學性原則：依據立地條件、氣候特點、土壤類型及生物學特性，合理選擇樹種和配置模式，保證林木生長適應性和生態效益。 9108305.1.2綜合效益原則：充分考慮生態、社會和經濟效益，實現林業資源的合理利用和最大化效益。 9176925.1.3可持續發展原則：保證林業種植規劃符合當地生態環境和經濟發展需求，有利于提高森林覆蓋率和生物多樣性。 969775.1.4系統性原則：將林業種植規劃與區域土地利用、水資源管理、環境保護等相結合，形成完整的生態系統。 10125015.2林業種植模式設計 10176655.2.1樹種選擇：根據立地條件和氣候特點，選擇適宜的喬木、灌木和草本植物，形成多樹種、多層次、多功能的人工林。 10294275.2.2造林模式：根據地形、土壤、水分等條件，采用塊狀、帶狀、網狀等造林模式，提高林分穩定性和生態功能。 10118185.2.3混交比例：合理配置不同樹種的混交比例，以提高林分抗逆性、減少病蟲害、提高生長速度。 10245925.2.4造林密度：根據樹種特性、立地條件和經營目標，確定適宜的造林密度，保證林分健康生長。 10183545.3智能化林業種植規劃系統 10248295.3.1數據采集與分析：利用遙感、地理信息系統（GIS）等技術，收集地形、土壤、氣候、植被等數據，為林業種植規劃提供科學依據。 1030605.3.2模型構建：基于生態學、林學等理論，構建適宜的林業種植規劃模型，為決策者提供種植方案。 10123475.3.3智能優化：運用遺傳算法、蟻群算法等智能優化方法，優化林業種植規劃方案，提高種植效益。 10304185.3.4系統集成：將數據采集、模型構建、智能優化等模塊集成于一體，形成一套完整的智能化林業種植規劃系統。 10245685.3.5決策支持：為企業及林業經營者提供種植規劃決策支持，實現林業種植的科學化、智能化和精準化。 1010290第6章智能化林業種植技術 10218086.1智能化育苗技術 10192386.1.1育苗基地選擇與規劃 1022136.1.2智能化播種技術 10285336.1.3智能化苗期管理 1194186.2智能化造林技術 11123966.2.1造林地塊選擇與規劃 1140556.2.2智能化造林機械 1169316.2.3造林苗木智能配送系統 11111626.3智能化撫育管理技術 1159536.3.1智能化監測技術 1183936.3.2智能化施肥技術 11292236.3.3智能化修剪與疏伐 11311956.3.4智能化病蟲害防治 1124130第7章森林災害監測與預警 11127247.1森林災害類型與特點 1271297.1.1突發性：森林災害往往發生突然，難以預測，給林業生產帶來嚴重損失。 12155287.1.2破壞性：森林災害對森林生態系統、生物多樣性及人類生活產生巨大破壞。 12221307.1.3難以恢復：森林災害發生后，生態系統恢復周期長，有的甚至難以恢復。 1216977.1.4人為因素：人類活動對森林災害的發生、發展具有顯著影響。 12263367.2森林災害監測技術 12305737.2.1地面監測：通過對森林火災、病蟲害等災害現場的調查、觀測，獲取災害信息。 12263327.2.2遙感技術：利用衛星、飛機等遙感平臺，獲取大范圍、高時空分辨率的森林災害信息。 12221407.2.3智能識別技術：通過深度學習、圖像識別等技術，對遙感影像進行自動識別，提高監測效率。 12108217.2.4無人機監測：利用無人機攜帶傳感器，對重點區域進行精細化監測。 12290847.3森林災害預警與防治策略 1249857.3.1森林火災預警與防治策略 12180277.3.2森林病蟲害預警與防治策略 1290657.3.3森林氣象災害預警與防治策略 1311425第8章林業信息化管理 13274758.1林業信息化管理平臺構建 13121268.1.1平臺架構設計 13300258.1.2數據資源整合 13302318.1.3功能模塊設計 1386838.2林業大數據分析與挖掘 14250628.2.1數據分析與挖掘方法 14115218.2.2林業大數據應用 14271968.3林業智能化決策支持系統 14224888.3.1系統框架設計 14236268.3.2模型庫與知識庫構建 14285598.3.3智能推理機制 15313948.3.4決策支持應用 1522194第9章林業生態效益評估與優化 1599449.1林業生態效益評估方法 15135309.1.1生態系統服務功能評估 15197529.1.2生態效益定量評估 15174549.1.3生態效益動態評估 15190659.2林業生態效益優化策略 15132999.2.1林業產業結構優化 1518339.2.2森林經營管理優化 1542349.2.3生態補償機制優化 1655129.3智能化林業生態監測與評估系統 16257549.3.1智能監測技術 16227719.3.2數據分析與處理 1692609.3.3評估系統構建與優化 1689329.3.4系統應用與推廣 1614852第10章林業智能化種植與規劃應用案例 162393110.1案例一：某地區林業智能化種植規劃與實施 16423010.1.1背景介紹 162234010.1.2智能化種植規劃目標 163145110.1.3技術路線與方法 16878310.1.4智能化種植實施過程 161849210.1.5效果評價與分析 161863510.2案例二：某林業企業智能化撫育管理 162317510.2.1企業背景及撫育管理需求 162759510.2.2智能化撫育管理方案設計 16884110.2.3關鍵技術應用 161762910.2.4智能化撫育管理實施成效 171425210.2.5經驗與啟示 17244810.3案例三：某森林火災監測與預警系統應用 171174310.3.1項目背景與意義 172667210.3.2監測與預警系統設計 17920310.3.3關鍵技術及創新點 172027410.3.4系統應用與運行效果 17558110.3.5存在問題與改進方向 173203810.4案例四：某林業信息化管理平臺建設與運行效果分析 17641410.4.1平臺建設背景與目標 17132910.4.2平臺架構與功能設計 17823010.4.3關鍵技術研發與應用 17521010.4.4平臺運行效果分析 173250210.4.5對林業行業的影響與推廣價值 17第1章引言1.1研究背景與意義全球氣候變化和生態環境惡化，林業在維護生態平衡、促進可持續發展方面發揮著重要作用。我國林業資源豐富，但在傳統林業種植與經營管理過程中，仍存在勞動強度大、效率低、資源利用率不高等問題。為提高林業生產效益，實現林業現代化，智能化種植與規劃技術成為必然選擇。林業智能化種植與林業規劃方案研究，旨在推動我國林業產業轉型升級，提升森林資源質量與效益，具有重要的理論意義和實踐價值。1.2國內外研究現狀國內外學者在林業智能化種植與規劃領域取得了顯著成果。國外研究主要集中在遙感技術、地理信息系統（GIS）、無人機（UAV）等先進技術在林業中的應用，實現了對森林資源的高效監測、評估與管理。國內研究則主要關注林業精準種植、智能規劃設計方法等方面，如基于大數據分析的林業資源監測、基于物聯網的智能灌溉與施肥技術等。1.3研究目標與內容本研究旨在探討林業智能化種植與林業規劃方案，具體研究目標如下：（1）分析我國林業發展現狀及存在的問題，為智能化種植與規劃提供依據。（2）研究林業智能化種植技術，包括遙感、GIS、UAV等在林業中的應用，提高森林資源監測與管理水平。（3）探討基于大數據與物聯網的林業精準種植技術，實現智能化灌溉、施肥、病蟲害防治等。（4）構建林業規劃模型，結合生態、經濟、社會等多方面因素，優化林業產業布局。（5）結合實際案例，驗證所提出的林業智能化種植與規劃方案的可行性與有效性。研究內容主要包括以下幾個方面：（1）林業發展現狀分析。（2）林業智能化種植技術研究。（3）林業精準種植技術應用。（4）林業規劃模型構建與優化。（5）案例分析及方案驗證。第2章林業智能化種植技術概述2.1智能化種植技術發展歷程智能化種植技術起源于20世紀50年代的農業領域，經歷了從機械化、自動化向信息化、智能化的發展過程。計算機技術、傳感器技術、物聯網技術和大數據技術的不斷成熟，智能化種植技術在農業領域取得了顯著成果。我國林業部門開始關注并引入智能化種植技術，以提升林業生產效率、降低勞動成本和資源消耗。2.2林業智能化種植技術框架林業智能化種植技術框架主要包括以下幾個方面：（1）數據采集與傳輸：利用各種傳感器、無人機、衛星遙感等手段，實時監測林業生產環境、生長狀況等數據，并通過無線通信技術將數據傳輸至數據處理中心。（2）數據處理與分析：采用大數據技術對采集到的數據進行存儲、清洗、分析和挖掘，為林業生產決策提供科學依據。（3）智能決策與控制：根據數據分析結果，結合專家知識庫和模型庫，制定出適合林業生產的智能化管理策略，并通過控制系統實現對林業生產的自動化、智能化調控。（4）智能裝備與設施：研發和集成適用于林業生產的智能化裝備和設施，如智能噴灌、施肥、植保等設備，提高林業生產效率。（5）林業管理與評估：通過智能化種植技術，實現對林業生產過程的實時監控和管理，評估生產效果，為持續優化生產策略提供支持。2.3林業智能化種植技術發展趨勢（1）精準化：傳感器技術、遙感技術和大數據技術的發展，林業智能化種植技術將更加注重數據的精準性和實時性，實現對林業生產環境的精確監測和調控。（2）智能化：借助人工智能技術，不斷優化專家知識庫和模型庫，提高林業生產決策的智能化水平。（3）網絡化：林業智能化種植技術將實現生產要素的全面互聯互通，促進信息共享和協同作業。（4）綠色化：遵循生態文明建設要求，發展低碳、環保的智能化種植技術，降低林業生產對環境的影響。（5）集成化：通過系統集成和融合，實現林業智能化種植技術的多功能、高效益發展，提升林業整體競爭力。第3章林業資源調查與評估3.1林業資源調查方法林業資源調查是智能化種植與規劃的基礎工作，旨在全面掌握我國林業資源的現狀與變化趨勢。本章主要介紹以下幾種林業資源調查方法：3.1.1地面調查法地面調查法是通過對林業地進行實地踏查、測量和采樣，獲取森林類型、樹種組成、林分結構、生物量等數據的方法。主要包括線路調查和樣地調查兩種方式。3.1.2遙感調查法遙感調查法是利用衛星遙感技術，對森林資源進行快速監測和評估。通過對遙感影像的解譯和處理，獲取森林覆蓋率、森林類型、植被指數等數據。3.1.3激光雷達調查法激光雷達（LiDAR）調查法通過向目標發射激光脈沖，測量激光脈沖返回時間，從而獲取森林垂直結構、樹高、葉面積指數等參數。3.1.4模型模擬法模型模擬法是通過構建數學模型，對森林生長、碳儲量、生物量等指標進行預測和評估。常用的模型包括生物量模型、碳循環模型等。3.2林業資源評估指標體系林業資源評估指標體系是衡量森林資源數量、質量和生態功能的重要依據。以下為林業資源評估的主要指標：3.2.1數量指標數量指標包括森林覆蓋率、森林蓄積量、森林面積、樹種組成等。3.2.2質量指標質量指標包括林分平均樹高、平均胸徑、生物量、碳儲量等。3.2.3生態功能指標生態功能指標包括水源涵養功能、土壤保持功能、碳匯功能、生物多樣性維護功能等。3.2.4經濟指標經濟指標包括森林資源直接價值、間接價值、生態服務價值等。3.3林業資源空間分布特征分析林業資源空間分布特征分析有助于了解我國森林資源的分布狀況，為林業規劃與種植提供科學依據。以下為林業資源空間分布特征分析的主要內容：3.3.1森林類型空間分布特征分析不同森林類型在地理空間的分布規律，包括地帶性分布、非地帶性分布等。3.3.2樹種組成空間分布特征研究不同樹種的地理分布規律，探討樹種多樣性與地理環境的相互關系。3.3.3森林覆蓋率空間分布特征分析森林覆蓋率在各個地區的差異，揭示森林覆蓋率與地形、氣候等因素的關系。3.3.4生態功能空間分布特征評估不同地區森林生態功能的空間分布規律，為林業規劃提供依據。3.3.5經濟價值空間分布特征分析森林資源經濟價值在各地的分布狀況，為森林資源合理利用與開發提供參考。第4章樹種選擇與配置優化4.1樹種選擇原則與方法4.1.1選擇原則(1)適應性原則：樹種應適應本地氣候、土壤等自然環境條件；(2)生態功能原則：樹種應具有較好的生態功能，如水土保持、防風固沙、改善生態環境等；(3)經濟效益原則：樹種應具有較高的經濟價值，以滿足林業生產需求；(4)多樣性原則：樹種選擇應充分考慮生物多樣性，提高林業生態系統的穩定性和抗風險能力。4.1.2選擇方法(1)查閱文獻資料：收集國內外關于樹種選擇的研究成果和經驗，為本地樹種選擇提供參考；(2)野外調查：對本地自然條件、植被類型、立地條件等進行實地調查，了解樹種的適應性；(3)專家咨詢：邀請林業專家對樹種選擇提供咨詢意見；(4)模型預測：利用計算機模型，結合本地氣候、土壤等數據，預測樹種的適應性。4.2樹種配置模式優化4.2.1配置模式(1)混交林模式：選擇生態位互補的樹種進行混交，提高林分穩定性和生產力；(2)純林模式：針對特定需求，選擇單一樹種進行種植；(3)復合林模式：結合多種樹種和林分結構，提高林業綜合效益。4.2.2優化方法(1)生態位理論：根據樹種的生態位特點，優化樹種配置，減少樹種間的競爭；(2)智能優化算法：運用遺傳算法、粒子群算法等，求解樹種配置的最優解；(3)模型模擬：利用計算機模型，模擬不同樹種配置模式下的林業生產效果，為優化配置提供依據。4.3智能化樹種選擇與配置系統構建4.3.1系統框架(1)數據層：收集本地氣候、土壤、樹種等數據，構建數據庫；(2)模型層：開發樹種適應性預測模型、配置優化模型等；(3)系統層：集成數據層和模型層，實現樹種選擇與配置的智能化；(4)應用層：為林業生產提供決策支持。4.3.2關鍵技術(1)數據挖掘技術：從大量數據中挖掘出影響樹種選擇與配置的關鍵因素；(2)機器學習技術：利用機器學習算法，提高樹種適應性預測的準確性；(3)智能優化技術：運用智能優化算法，實現樹種配置的優化；(4)可視化技術：將樹種選擇與配置結果以圖形、表格等形式直觀展示，便于用戶理解和應用。第5章林業種植規劃與設計5.1林業種植規劃原則林業種植規劃是保證林業資源可持續發展的重要環節，其規劃原則如下：5.1.1科學性原則：依據立地條件、氣候特點、土壤類型及生物學特性，合理選擇樹種和配置模式，保證林木生長適應性和生態效益。5.1.2綜合效益原則：充分考慮生態、社會和經濟效益，實現林業資源的合理利用和最大化效益。5.1.3可持續發展原則：保證林業種植規劃符合當地生態環境和經濟發展需求，有利于提高森林覆蓋率和生物多樣性。5.1.4系統性原則：將林業種植規劃與區域土地利用、水資源管理、環境保護等相結合，形成完整的生態系統。5.2林業種植模式設計5.2.1樹種選擇：根據立地條件和氣候特點，選擇適宜的喬木、灌木和草本植物，形成多樹種、多層次、多功能的人工林。5.2.2造林模式：根據地形、土壤、水分等條件，采用塊狀、帶狀、網狀等造林模式，提高林分穩定性和生態功能。5.2.3混交比例：合理配置不同樹種的混交比例，以提高林分抗逆性、減少病蟲害、提高生長速度。5.2.4造林密度：根據樹種特性、立地條件和經營目標，確定適宜的造林密度，保證林分健康生長。5.3智能化林業種植規劃系統5.3.1數據采集與分析：利用遙感、地理信息系統（GIS）等技術，收集地形、土壤、氣候、植被等數據，為林業種植規劃提供科學依據。5.3.2模型構建：基于生態學、林學等理論，構建適宜的林業種植規劃模型，為決策者提供種植方案。5.3.3智能優化：運用遺傳算法、蟻群算法等智能優化方法，優化林業種植規劃方案，提高種植效益。5.3.4系統集成：將數據采集、模型構建、智能優化等模塊集成于一體，形成一套完整的智能化林業種植規劃系統。5.3.5決策支持：為企業及林業經營者提供種植規劃決策支持，實現林業種植的科學化、智能化和精準化。第6章智能化林業種植技術6.1智能化育苗技術6.1.1育苗基地選擇與規劃在智能化育苗技術中，首先需對育苗基地進行合理的選擇與規劃。考慮地形、土壤、氣候等因素，利用地理信息系統（GIS）進行綜合分析與評估，保證育苗基地的適宜性。6.1.2智能化播種技術采用智能化播種機進行播種，根據苗木種類和生長特性，調整播種速度、深度及種子間距，提高播種精度和效率。6.1.3智能化苗期管理利用物聯網技術，實時監測苗床土壤濕度、溫度、光照等環境因子，通過自動灌溉、施肥、調控遮陽等措施，為苗木生長提供適宜的環境。6.2智能化造林技術6.2.1造林地塊選擇與規劃運用遙感技術、GIS等手段，對造林地塊進行詳細的調查與分析，制定合理的造林規劃方案。6.2.2智能化造林機械研發智能化造林機械，實現造林過程中的挖坑、栽植、澆水等環節的自動化，提高造林效率。6.2.3造林苗木智能配送系統根據造林地塊的立地條件和造林目標，建立苗木智能配送系統，實現苗木的精準配送和高效利用。6.3智能化撫育管理技術6.3.1智能化監測技術利用無人機、遙感衛星等設備，對森林資源進行定期監測，實時掌握森林生長狀況和病蟲害情況。6.3.2智能化施肥技術根據樹木生長需求和環境條件，采用智能化施肥設備進行精準施肥，提高肥料利用率。6.3.3智能化修剪與疏伐利用等智能化設備，對樹木進行修剪和疏伐，降低勞動力成本，提高作業安全性。6.3.4智能化病蟲害防治結合大數據分析，對病蟲害進行預測和預警，采用生物防治、化學防治等手段，實現病蟲害的智能化防治。第7章森林災害監測與預警7.1森林災害類型與特點森林災害是指由自然或人為因素引發的，對森林生態系統造成嚴重破壞的一系列事件。常見的森林災害類型包括森林火災、森林病蟲害、森林氣象災害、森林土壤侵蝕等。各類災害具有以下特點：7.1.1突發性：森林災害往往發生突然，難以預測，給林業生產帶來嚴重損失。7.1.2破壞性：森林災害對森林生態系統、生物多樣性及人類生活產生巨大破壞。7.1.3難以恢復：森林災害發生后，生態系統恢復周期長，有的甚至難以恢復。7.1.4人為因素：人類活動對森林災害的發生、發展具有顯著影響。7.2森林災害監測技術為了有效地預防和減輕森林災害，及時掌握災害發生、發展情況。以下為幾種常見的森林災害監測技術：7.2.1地面監測：通過對森林火災、病蟲害等災害現場的調查、觀測，獲取災害信息。7.2.2遙感技術：利用衛星、飛機等遙感平臺，獲取大范圍、高時空分辨率的森林災害信息。7.2.3智能識別技術：通過深度學習、圖像識別等技術，對遙感影像進行自動識別，提高監測效率。7.2.4無人機監測：利用無人機攜帶傳感器，對重點區域進行精細化監測。7.3森林災害預警與防治策略7.3.1森林火災預警與防治策略（1）火災預警：基于氣象數據、森林資源數據、歷史火災數據等多源信息，建立火災預警模型。（2）火災防治：加強火源管理，提高森林火災防控能力；開展森林火災應急預案編制和演練；加大森林防火宣傳力度。7.3.2森林病蟲害預警與防治策略（1）病蟲害預警：運用遙感、地面調查等方法，監測病蟲害發生、發展情況。（2）病蟲害防治：采用生物防治、化學防治和物理防治等多種方法，降低病蟲害發生風險。7.3.3森林氣象災害預警與防治策略（1）氣象災害預警：通過氣象部門發布的天氣預報、預警信息，及時掌握氣象災害動態。（2）氣象災害防治：優化森林結構，提高森林抗風、抗寒、抗旱等能力；開展森林氣象災害應急演練。加強森林災害監測與預警，制定針對性的防治策略，是保證林業生產安全和可持續發展的重要舉措。第8章林業信息化管理8.1林業信息化管理平臺構建信息技術的飛速發展，林業管理逐漸走向信息化已成為必然趨勢。林業信息化管理平臺作為實現林業現代化管理的重要手段，其構建顯得尤為重要。本節主要從以下幾個方面闡述林業信息化管理平臺的構建。8.1.1平臺架構設計林業信息化管理平臺采用分層架構設計，主要包括數據層、服務層、應用層和展示層。數據層負責存儲和管理各類林業數據；服務層提供數據訪問、數據處理和分析等服務；應用層實現具體的業務功能；展示層則為用戶提供友好的交互界面。8.1.2數據資源整合為實現林業信息化管理，需對各類數據進行整合。主要包括：地理空間數據、林業資源數據、氣象數據、社會經濟數據等。通過構建統一的數據標準和數據接口，實現數據的共享與交換。8.1.3功能模塊設計林業信息化管理平臺主要包括以下功能模塊：（1）林業資源管理模塊：實現對林業資源的查詢、統計、分析和可視化展示；（2）林業業務管理模塊：包括造林、營林、采伐、病蟲害防治等業務的管理；（3）林業監測預警模塊：對林業資源變化、森林火災、病蟲害等進行實時監測和預警；（4）輔助決策支持模塊：為林業政策制定、項目規劃等提供數據支持和決策依據。8.2林業大數據分析與挖掘林業大數據具有數據量大、數據類型復雜、實時性要求高等特點。本節主要介紹林業大數據分析與挖掘的方法及其在林業管理中的應用。8.2.1數據分析與挖掘方法（1）統計分析：對林業數據進行描述性統計分析，揭示數據的基本特征和規律；（2）關聯分析：發覺林業數據之間的關聯性，為林業規劃和管理提供依據；（3）聚類分析：對林業數據進行分類，以便于發覺不同類別之間的差異和特點；（4）預測分析：基于歷史數據，預測未來林業資源變化趨勢。8.2.2林業大數據應用（1）林業資源監測：通過大數據分析，實時掌握林業資源現狀和變化趨勢；（2）森林火災預警：利用大數據挖掘技術，構建森林火災預警模型；（3）病蟲害預測：分析病蟲害發生規律，為病蟲害防治提供數據支持；（4）林業政策制定：基于大數據分析，為決策提供科學依據。8.3林業智能化決策支持系統林業智能化決策支持系統旨在為林業管理者提供科學、高效的決策支持。本節主要從以下幾個方面介紹林業智能化決策支持系統的構建。8.3.1系統框架設計林業智能化決策支持系統采用模塊化設計，主要包括數據預處理模塊、模型庫模塊、知識庫模塊、推理機模塊和用戶界面模塊。8.3.2模型庫與知識庫構建（1）模型庫：收集和整理林業領域專家的經驗模型和數學模型，為決策提供定量分析工具；（2）知識庫：整合林業領域的知識，包括法律法規、政策文件、技術規范等，為決策提供依據。8.3.3智能推理機制結合專家系統、機器學習等技術，構建智能推理機制，實現林業問題的自動診斷和解決方案的。8.3.4決策支持應用林業智能化決策支持系統可應用于以下場景：（1）造林規劃：根據立地條件、樹種特性等因素，推薦適宜的造林方案；（2）森林經營：為森林經營活動提供科學的經營方案和措施；（3）災害防治：為森林火災、病蟲