基于大数据技术的森林经营应用价值研究

在当前数字化时代背景下，大数据技术凭借其强大的数据处理、分析和挖掘能力，在各领域都展现出了巨大的应用潜力，在森林经营领域也是如此。基于此，将大数据技术应用在森林经营中，有利于为森林资源的科学管理、可持续发展提供强有力支持，其应用价值不容忽视。

大数据技术在森林经营中的应用价值

1.1 提升森林生态保护的精准性与有效性

森林是重要的生态系统，其生态保护是森林经营的核心目标之一，大数据技术在该方面的应用能够呈现出显著价值，对森林生态系统各类数据进行持续采集与分析，能够精准识别生态脆弱区域和关键保护对象。大数据技术在森林碳汇管理中也具有重要作用，工作人员借助大数据技术来分析森林植被生长数据、光合作用效率、土壤碳储量等信息，能够精确测算森林的碳汇量，并预测碳汇潜力，有利于为国家制定碳达峰、碳中和目标下的森林生态补偿政策提供科学依据。

.2 提高森林资源利用的科学性与经济效益

传统森林资源的利用基本上都是依赖于经验判断，容易出现过度采伐、资源浪费等问题，而大数据技术的应用能够实现对森林资源科学合理的规划、利用与高效配置。在木材生产方面，通过整合树木生长周期、市场需求波动、运输成本等数据来构建优化模型，确定最佳采伐时间、采伐量及销售策略 [1]。而在非木质林产品开发中，大数据技术同样具有重要价值，该技术能够分析市场消费趋势、林下植物生长环境数据、加工技术水平等信息，方便精准定位具有开发潜力的菌类、药材、野果等非木质林产品。此时经营者根据数据分析结果，调整种植或采集计划，不仅能够优化现有加工工艺，而且还能够提升产品附加值，促使非木质林产品的市场竞争力和经济效益得到提升。

1.3 增强森林灾害应对的及时性与决策科学性

火灾、洪涝、风暴等森林灾害对森林资源和人民生命财产安全构成严重威胁，大数据技术的应用能够提升森林灾害应对的能力。在森林防火方面需要部署遍布森林的传感器网络，实时监测温度、湿度、烟雾浓度等数据，结合气象卫星数据和历史火灾案例来构建火灾预警模型。当监测到异常数据时，系统能迅速发出警报，并精准定位火灾隐患区域，为消防部门争取宝贵的扑救时间，大数据分析还能够为火灾扑救方案提供支持，规划最优灭火路线和资源调配方案，不仅能够提高火灾扑救效率，而且还能够减少火灾带来的一系列损失。

2 大数据技术在森林经营中的应用要点

2.1 数据采集的全面性与精准性

数据是大数据技术应用的基础 必须保证数据采集的全面和精准，对森林资源的各个方面进行采集，其中包括树木的种类、 肥力、含水率，温度、湿度、降水量、光照时长等气候因素以 为实现精准采集，可以利用多种先进技术手段，其中遥感技术能够 可以灵活的对特定区域进行详细拍摄和数据收集，地面传感器则能 候的微观数据 立统一的数据标准，促使不同来源、不同类型的数据能够得到有效的整合和共

2.2 数据存储与管理的科学性

森林数据较多，要利用科学的存储和管理方式，所以要建立专门的森林大数据平台，利用分布式存储技术来应对数据量不断增长的需求，保证数据的安全性和可靠性。同时要对数据进行有效的分类和索引，方便数据的查询、检索和使用，还要建立数据质量控制机制，定期对数据进行清洗、校验和更新，强调数据的准确性和时效性，为后续的数据分析和应用提供可靠的基础。

.3 数据分析与挖掘的深度应用

对采集到的海量数据进行深度 提取有价值的信息，为森林经营决策提供支持，并利用数据分析可以预测森林的生长趋 变化，预测未来一段时间内森林的蓄积量、生长速度等，为合理的采 ，能够及时发现病虫害的发生规律和传播路径，提前发出预警， 及时采 林的危害 [3]。对森林生态系统的各项数据进行分析，以便评估森林的固碳释氧、保持水 等生态功能，为森林生态补偿和生态保护政策的制定提供科学参考。

2.4 森林经营决策的智能化

大数据技术的应用能够实现森林经营决策的智能化，利用数据挖掘得到的规律和模型，构建森林经营决策支持系统，该系统能够根据实时的数据信息，自动生成多种经营方案，并对各种方案的经济效益、生态效益和社会效益进行评估和比较，为管理者提供最优的决策建议。尤其是在森林防火方面，系统可以根据气候数据、植被状况等信息，预测火灾发生的风险等级，自动规划出最佳的巡逻路线和防火隔离带设置方案，以此来提高森林防火的效率和效果。

2.5 森林资源动态监测与实时管理

大数据技术可以实现对森林资源的动态监测和实时管理，将实时采集的数据传输到大数据平台，管理者能够随时掌握森林的各项状况。 情况时，系统能够及时发出警报，并快速定位异常区域，为应急处理提供准确的信息，以便采取及时有效的措施，有利于减少损失 [4]。同时，实时监测还可以及时发现非法采伐、乱砍滥伐等破坏森林资源的行为，加强对森林资源的保护。

2.6 注重数据安全与隐私保护

在大数据应用过程中，数据安全和隐私保护不容忽视，森林数据中包含一些敏感信息，如珍稀动植物的具体分布位置等，一旦泄露势必会带来不良后果。因此，要建立健全数据安全管理制度，利用加密技术对数据进行保护，防止数据被非法访问、篡改和泄露，还要明确数据使用的权限和范围，规范数据的使用流程，保证数据的合法合规使用。

3 大数据技术在森林经营中的应用策略

3.1 构建多技术融合的数据采集体系

对遥感、无人机、地面传感器、物联网等多种技术进行整合，形成全方位、立体化的数据采集网络，对不同的监测需求灵活调配技术手段，比如在大面积森林资源普查时要以遥感技术为主，快速获取整体概况。在重点区域的精细化监测中，安排无人机进行低空拍摄，并配合地面传感器收集实时数据，还要建立数据采集的动态调整机制，根据森林经营的阶段性目标和实际情况，及时调整采集的内容、频率和范围，保证数据能够满足需求，避免造成资源浪费。

3.2 打造一体化的森林大数据管理平台

云计算技术在应用时可以构建集数据存储、处理、分析、共享于一体的森林大数据管理平台，该平台要具备强大的数据处理能力，能够快速处理海量的结构化和非结构化数据，并支持多种数据分析算法的运行（如图1 所示）。同时设置不同的用户权限，林业管理者、科研人员、公众等不同群体根据权限获取相应的数据和信息，实现数据的高效共享，平台还要具备良好的扩展性，能够随着技术的发展和需求的变化，不断增加新的功能模块，以此来适应森林经营的多元化需求。

3.3 建立数据驱动的精准经营模式

基于大数据分析结果，制定精准的森林经营方 根据树木生长数据、市场需求预测等，确定合理的采伐量和采伐区域， 避免过 析土壤、气候、树木生长状况等数据，精准施加肥料、 灌溉用水， 需要结合数据分析确定生态敏感区域和重点保护对象，制定限 类活动 对性的保护措施，并将精准经营模式与市场化运作结合，实现对木材市场价格波动、 ，不仅能够优化森林资源配置，而且还能够提高森林经营的经济效益。

3.4 推进决策支持系统的实战化应用

森林大数据分析模型与实际决策流程的深度融合，能够促使决策支持系统真正成为管理者的核心，在系统开发过程中充分吸收林业专家的经验和知识，将其转化为算法和模型，提高系统的决策科学性。对森林防火、病虫害防治、自然灾害应对等紧急情况进行分析，开发快速响应的决策模块，在接到警报后能够在短时间内生成应急处理方案，为应急指挥提供有力支持[5]。还要定期组织管理者进行决策支持系统的实战演练，熟悉系统的操作流程，提高利用系统进行决策的能力，在实际问题出现时能够高效运用系统，避免造成更加严重的后果。

3.5 实施分层分类的动态监测与管理

根据森林资源的重要程度、生态功能等因素，将森林划分为不同的层级和类型，实施差异化的动态监测与管理策略。对生态保护区、珍稀动植物 测设备和高频次的数据采集，实现实时监控，对一般经营区域则要使用常规的 考 建立监测数据的快速反馈机制，当监测到异常数据时自动触发预警，并将预警信息分级推送到相关负责人，方便及时启动紧急预案。

3.6 完善数据安全保障与合规体系

对数据安全管理规范进行合理的编制和实施，明确数据采集、存储、传输、使用等各个环节的安全要求，并利用数据加密、访问控制、安全审计等技术手段，构建多层次的安全防护体系，防止数据泄露、篡改和丢失。还要定期开展数据安全评估和风险排查，及时发现并修复安全漏洞，并严格遵守国家关于数据安全和个人信息保护的法律法规，对涉及国家机密、生态安全的敏感数据实行特殊的管理措施，以此来强调数据使用的合法性和合规性。

3.7 构建产学研用协同创新机制

加强林业部门、高校、科研院所、科技企业之间的合作，形成产学研用一体化的协同创新体系。林业部门提出实际需求和应用场景，高校和科研院所负责技术研发和理论研究，科技企业提供技术产品和服务支持，共同解决大数据在森林经营应用中的关键技术难题，还要建立合作共赢的利益分配机制，鼓励各方共享研究成果和知识产权，加速技术成果的转化和应用。

3.8 制定分阶段的推广应用计划

根据不同地区的森林资源状况、经济发展水平和技术基础，制定分阶段、差异化的推广应用计划，比如在技术基础较好、森林经营水平较高的地区， 开展大数据技术的全面应用试点，方便从中探索更加成熟的应用模式和经验。总结试点经验后，逐步向其他地区推广，在推广过程中要根据当地实际情况进行适当调整和优化，并加大对基层林业单位的技术培训和资金支持，促使其提高大数据的应用能力。

4 结语

基于大数据技术的森林经营在生态保护、资源利用、灾害应对和管理模式的改革以及创新等方面都具有不可替代的应用价值。随着大数据技术的不断发展与完善，其在森林经营中的应用将更加深入和广泛，不仅能够实现森林资源的可持续发展，而且还能够构建人与自然和谐共生的现代化社会。

参考文献：

[1] 高鼎淇 . 森林经营规划与森林经营探究——以辽宁省为例 [J]. 新农民 ,2024,(21):34-36.

[2] 何丹 . 大数据技术在林业生态资源保护中的应用研究 [J]. 造纸装备及材料 ,2024,53(06):142-144.

[3] 周水金 . 大数据技术在广东省乳阳林场森林防火中的应用 [J]. 南方农业 ,2023,17(10):96-98.

4] 苗鸿利 . 大数据技术在林业生态资源保护中的运用 [J]. 智慧农业导刊 ,2022,2(22):20-22.

[5] 杨立彬 . 基于“ 近自然林” 理论的科学绿化实践—— 以雄安绿博园承德林为例 [J]. 园林 ,2022,39(08):87-93.

作者简介：谢小勇（1970.12-），男，汉族，本科，高级工程师，湖南邵阳，主要从事林业技术推广等方面工作