实现森林可持续经营的关键是拥有健康稳定优质高效的森林。本研究开展了基于林分状态的经营试验设计与经营优化研究。以R语言为载体,实现了以计算机优化为手段的林分经营试验设计、林分经营迫切性评价和林分空间结构优化经营。主要研究结论如下:(1)提出了基于林分状态的完全随机试验设计方法研究首次提出基于林分状态特征的完全随机优化设计方法,并构造了相应的目标函数。将该设计方法应用于两类完全不同的森林类型:甘肃小陇山大杆子沟天然林和北京京西侧柏林人工林,分别进行了森林经营试验设计优化研究。同时与传统方法:顺序设计法、拉丁方设计法以及随机区组设计法进行了对比分析。结果表明,新的完全随机优化设计方法完全可以保证试验地各个处理间或处理与对照间的林分状态差异小于5%,从而确保试验前处理间林分状态的一致性。而应用顺序设计、拉丁方设计与随机区组设计不论是林分基本特征还是林分空间结构参数其差异都远大于完全随机优化设计方案。(2)提出了空间结构优化的林分空间优化经营模型本文研究的空间结构优化模型以健康稳定的森林结构特征为约束条件,加入了对健康林木比例、密度(拥挤度)、格局和郁闭度、采伐量等多方面的限制,确保经营后林分的稳定性;同时,以树种优势度代替了树种大小比数,以顶级树种和主要半生树中大径木的优势度、林分格局、树种多样性和林分拥挤度等空间结构参数构建了目标函数,当目标函数达到最小值时获得最优的林分空间结构经营策略。(3)确定了采伐木优先性,构建了计算机经营规则培育健康稳定优质高效的森林是结构化森林经营的总体目标和原则,有针对性地对不符合健康稳定标准的林分状态指标进行综合评价。为了保护林分中的稀有树种,在约束条件中要求林分树种数不变。在计算机过程优化中,采用单木调节的方法,计算机判断每棵参照树在其结构单元中各项因子,将潜在的采伐对象添加采伐标记。当参照树有多个采伐原因,则其采伐标记增大,以此使计算机可以自动识别采伐优先性,有助于尽快实现优化目标。(4)用穷举法进行采伐方案选择将具有采伐标记的m株潜在的采伐林木进行组合,共得到种组合方案,每一种组合方案即为一种采伐方案,其中的n为需要采伐的树木;每次选择一种采伐方案首先检查其是否符合约束条件,如果不符合约束条件,则去除该采访方案,选择下一组;当采伐方案符合约束条件,则根据目标函数计算Q(g)值;将所有符合约束条件的采伐方案计算完毕后,比较各组Q(g)值,具有最小值的的那一组采伐方案即为模型选取的最优结构化森林经营方案。(5)进行了优化经营模拟效果分析将计算机模拟的京西侧柏人工林和甘肃小陇山天然林的模拟经营方案分别和实地经营方案比较,并进行了效果评价与分析。结果表明,计算机模拟经营的优化方案在保证所有约束条件完全满足的情况下,利用结构优化目标函数得到了具有最小值的采伐方案,通过对保留木的分析和计算发现,在侧柏人工林中的模拟经营采伐后林分中健康木比例为91%,已达到林分中健康木的要求比例。采伐前后林分的林木分布格局有轻微改变仍均匀分布。在锐齿栎次生林中,模拟经营采伐后林分健康木比例增加至92.1%,改林分林木拥挤程度降低,密度合理,使得顶级树种的优势程度由0.469提高到了0.541,优于人工经营的0.532。降低了顶级树种和主要伴生树种的竞争压力。基本达到了经营目的。