中图分类号：S750 文献标识码：A DOI：10.7525/j.issn.1006-8023.2025.03.002

Abstract：The optimizationof stand spatial structure is akey issue inachieving sustainable forest management.Traditionaloptimizationmethodsoftenexhibitloweficiencyinhandlingcomplexspatialrelationshipsandlarge-scaledata.This study proposed a stand spatial structure optimization method basedon Graph Atention Networks （GAT）.An integrated spatial structure evaluation system was established using the entropy-weighted mater-element analysis method，and a graph neural network modelwas constructedbasedonstanddata fromthe Tanglin ForestFarmof the Xinqing Forestry bureauin northern Yichun，Heilongjiang Province.Themodel wasapplied to perform multi-objectiveoptimization analysis of stand spatial structure. Experimental results showed that at a 2 5 % harvesting intensity，the integrated spatial structure index improvedfrom4.336 to 7.256. The GAT model demonstrated superior performance incapturing complex spatial relationships andoptimizing multi-objectivetasks.This study provides aninnovativeandintellgentapproach foroptimizing standspatial structure and managing forests，contributing to the enhancementofforest ecosystem health and stability.

Keywords：Stand spatial structure；graph neural networks；mattr-element analysis；graph atention network；entropy weighting method

0 引言

森林生态系统是地球上最重要的生态系统之一，不仅为人类提供丰富的资源，还在调节气候、保持水土和防风固沙等方面发挥着重要作用1。然而，随着全球人口的增长和工业化进程的加快，森林资源正面临严重威胁，全球森林面积逐年减少，森林生态系统的稳定性和健康状况也因此受到影响[2]。在这一背景下，林分空间结构作为反映森林内部结构特征的重要指标，直接影响森林资源的利用效率与生态系统功能的稳定性，因此优化林分空间结构已成为实现森林可持续经营的关键问题之一[3]。

目前，国内外对林分空间结构优化的研究主要集中在经验公式和启发式算法的应用上。经验公式依赖于人工评估，存在主观性强、适用范围有限的问题[4]；启发式算法（如遗传算法、蚁群算法等）提高了优化效率，但在处理高维复杂数据和大规模样地时计算成本较高，且泛化能力不足。随着数据复杂度的提升，传统方法难以准确建立林分空间关系，限制了优化效果[5]。

为解决上述问题，本研究提出一种基于图注意力机制（graphattentionnetwork，GAT）的林分空间结构优化方法。GAT有强大的空间关系捕捉和多自标优化能力[6，十分适配林分空间结构优化过程中所需处理的问题。通过熵权-物元分析法建立综合空间结构评价体系，利用GAT构建图神经网络（graphneuralnetworks，GNN）模型，精准捕捉林分复杂空间关系，进行多自标优化分析。通过与其他模型和启发式算法进行对比试验，证明GAT在处理林分空间结构优化问题上拥有更好的空间关系捕捉能力、泛化能力和整体优越性。……