随着我国国民经济的高速发展和人口急剧增加,对木材需求量日益增加,特别是对纸浆、纤维板等原料用材的需求大幅度提高,传统的林业经营模式因生产周期长且产出木材量不高,难以满足需求。短周期工业原料林具有产量高、收益早、效益高的特点,能有效解决我国木材供应不足的问题。但是,我国目前的短周期工业原料林经营仍然沿袭了旧的粗放的营林经营模式,技术管理手段落后,单位面积产量低效率差,采用传统方法制定管理决策,缺乏直观性、动态性和决策过程的可视化,给经营管理带来许多困难。　　 论文针对短周期工业原料林在经营过程中存在很多相互关联、相互影响的决策变量和信息,以及传统经营模式难以凑效这一现实问题,基于数字技术、林业持续经营理论、决策理论和决策支持系统理论、人工智能理论,从短周期工业原料林数字化经营的观点来研究智能决策支持系统在林业中的应用,以翁源研究区桉树林的调查数据为信息源,在深国商林业信息化平台上展开利用数字技术进行短周期工业原料林IDSS的试验研究。并结合短周期工业原料林的轮伐期短、高投入、高产出和高效益具体特点,分析短周期工业原料林IDSS研究的必要性,并提出了短周期工业原料林IDSS的框架体系、结构特点以及功能,根据桉树林的特点和采伐的要求,建立桉树林的采伐收获模型、运输费用和分配模型,利用模型库系统和推理机对模型进行求解分析,为决策人员提供了多种辅助方案供参考。最后利用盈亏平衡分析法对决策模型提供的决策结果进行分析,并对采伐量进行决策结果判定,即当Q＞Qo时,就可获得利润,当Q＜Qo,就会亏损。研究结果表明:运用数字技术和IDSS可以实现短周期工业原料林的采伐和分配智能辅助决策,基于深国商林业信息化平台可实现林木运输决策过程的界面显示。与传统的管理系统相比,FIDSS更有助于森林的动态经营管理,更有利于提高数字信息的处理和分析效率。