A decision support system for harvest scheduling and log processing at the Malcolm Knapp Research Forest in Maple Ridge, British Columbia
Notice bibliographique
Résumé
This essay develops prototypes of linear programming-based models to project the harvesting level, lumber production, and net revenue of a harvesting plan in order to support forest operation decision-making in the Malcolm Knapp Research Forest (MFRF) in Maple Ridge, British Columbia. Field data were collected from 3 different biogeoclimatic zones within the research forest. Growth and yield of the forest was modeled by Table Interpolation Program for Stand Yields (TIPSY) which is a stand- and forest-level model developed by the British Columbia Ministry of Forest and Range. Then, the growth and yield data were imported into a forest estate linear programming model to forecast the volume of logs harvested from the forest. A sawing pattern model was used to design the sawing pattern and generate Lumber Recovery Factors by log diameter. Subsequently, a log-to-product linear programming model was used to estimate the final lumber production, mill working hours and the net profit for the forest. The results predict that the mill can earn $3,110,141 by producing 141,229 MBF of lumber and 298,818 m³ of chips over a 60-year planning horizon. Sensitivity analysis included different sawing patterns, price fluctuations and limited mill operating hours. Some potential improvements in model structure, efficiency, availability for big diameter log, and carbon credits are also discussed. Although the forest data and the sawmill configuration used in the models are different from reality, it will not be difficult to modify the model for MKRF.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».