针对标准飞蛾扑火优化算法存在的易陷入局部最优陷阱、全局寻优能力不足的问题，借鉴混沌序列、模拟退火算法和遗传算法，提出Tent混沌和模拟退火改进的飞蛾扑火优化算法。首先，通过Tent混沌序列初始化种群，增加种群多样性；然后对当前最优解增加扰动产生新解，并与当前最优解按比例杂交相加，根据模拟退火算法中的Metropolis准则判断是否接受杂交后的新解，最终获得最优解。分别使用复杂高维基准函数和航迹规划问题测试算法性能。其中，6个复杂基准函数寻优测试结果表明，对于10维基准函数，该算法经过约0.25秒收敛到最优值；对于50维基准函数，该算法经过约0.5秒收敛到最优值。与标准飞蛾扑火优化算法和其它智能优化算法相比，该算法能够有效跳出局部最优解，寻优精度更高，收敛速度更快。航迹规划仿真表明，对有4个禁飞区和2个威胁源的空域环境，该算法经过大约100次迭代可以得到最优航迹，与标准飞蛾扑火优化算法相比精度更高，具有实际应用价值。因此，该算法具有更好的寻优性能。

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评估森林生态系统中的碳（C）隔离对于向监测，报告和验证（MRV）提供信息以减少森林砍伐和森林退化（REDD）至关重要。 森林-DNDC（FDNDC）的空间明晰版本使用来自美国爱达荷州内兹珀斯-清水国家森林（NPCNF）的基于样地的观测进行评估，并用于评估约16,000 km2的碳储量。 模型评估表明，FDNDC可用于评估该温带森林中受干扰的碳储量，具有适当的模型性能效率，并且观测和模拟之间的误差很小。 该森林的地上生物量在2010年为85.1 Mg C ha-1。在1990年至2010年的最近20年中，森林中的地上生物量平均增加了约0.6 Mg C ha-1 yr-1。空间平均树龄为98在2010年已有30年历史。生物量，净初级生产和净生态系统产品分布的空间差异很大。 固碳的空间差异主要与由于干扰引起的林分年龄的空间差异有关，其次与生态驱动因素和物种有关。 基于1981年至2013年这33年间的空间气候数据的气候变异性，气候变异性和变化会严重影响森林中的C储量。温度上升会在NPCNF中产生更多的生物量，但生物量不会随着降水的增加而增加在这个森林里。 使用1991年至2011年期间的观测

在气候变化的背景下，为森林管理目标制定计划变得更加复杂。 降水，温度和二氧化碳的可能变化会严重影响树木的生长，潜在的影响因物种和地区而异。 但是，可以使用模型来实现对这些因素的潜在森林生长响应的整合。 由于需要了解森林生长预测的范围以及不同建模方法的优势和局限性，因此我总结了25个关于未来几十年的预测森林响应研究的结果。 一些模型使用年轮与气候之间的统计关系来预测对未来气候的增长响应，一些模型使用标准林冠层的模拟净光合作用，而许多模型则使用了各种机械细节级别的树或林分生长模型。 总体而言，包含CO2响应的模型预测，美国和加拿大大部分商业林地的森林生长速度将提高2100。 对于适度的变暖，大多数模型在大多数地区均显示出增长。 在更热的情况下，许多模型和地区都显示出更大的增长增强，但预计西南地区，西部山区和加拿大西南部地区等地区将遭受干旱胁迫并增加火灾发生，尽管这些地区的预测是可变的。 预计幼林，被子植物和早期成功种表现出最积极的反应。 结果，取决于种类，商业收获年龄可能会加快几年。 美国中西部和东北部的一些模拟预测净初级生产力将增加一倍或更多，尽管其他研究表明反应较小。 不包含CO2施肥

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