基于3階段抽樣方法的森林面積估測(cè)1)
——以北京市延慶縣為例

胡楊 彭道黎 徐雪蕾

(北京林業(yè)大學(xué)，北京，100083)

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基于3階段抽樣方法的森林面積估測(cè)1)
——以北京市延慶縣為例

胡楊 彭道黎 徐雪蕾

(北京林業(yè)大學(xué)，北京，100083)

為了優(yōu)化我國(guó)的森林資源監(jiān)測(cè)體系，以北京市延慶縣為估測(cè)對(duì)象，利用美國(guó)森林資源清查方法(3階抽樣方法)，在部分改進(jìn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)設(shè)置正六邊形抽樣框架及群團(tuán)樣地，估測(cè)延慶縣的森林面積。結(jié)果表明：估算出北京市延慶縣的森林總面積為1 202.739 km2，與延慶縣政府報(bào)告的森林總面積對(duì)比，總體精度達(dá)到94.22%。分層隨機(jī)抽樣和分層雙重抽樣下的估計(jì)精度分別為99.96%和99.94%，這種面積估測(cè)方法具有較好的總體精度和穩(wěn)定性。

森林資源綜合監(jiān)測(cè)；抽樣框架；森林總面積估計(jì)；總體精度；估計(jì)精度

抽樣調(diào)查是林業(yè)經(jīng)營(yíng)者關(guān)注的一個(gè)重要問(wèn)題，抽樣設(shè)計(jì)是抽樣調(diào)查的重中之重。世界各國(guó)在林業(yè)調(diào)查方法上不斷改進(jìn)，經(jīng)歷了全林調(diào)查法以及以統(tǒng)計(jì)學(xué)為基礎(chǔ)的簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣、系統(tǒng)抽樣、等概抽樣、分層抽樣等方法[1-2]，希望找到更準(zhǔn)確、省時(shí)、省力的森林資源調(diào)查方法。國(guó)外森林資源監(jiān)測(cè)抽樣技術(shù)[3-10]主要包括：美國(guó)森林資源清查為3階段抽樣，調(diào)查樣地為4點(diǎn)群團(tuán)樣地且有森林健康監(jiān)測(cè)；德國(guó)監(jiān)測(cè)體系分為3個(gè)層次，同心圓調(diào)查樣地且有森林健康監(jiān)測(cè)部分；瑞典的抽樣設(shè)計(jì)是方陣法，樣地由同心圓組成，且每年都進(jìn)行調(diào)查；瑞士為雙重抽樣設(shè)計(jì)，樣地為2個(gè)同心圓；法國(guó)采用3階抽樣設(shè)計(jì)，樣地為3個(gè)同心圓；日本、韓國(guó)都是在4 km×4 km的網(wǎng)格上布設(shè)同心圓樣地。很多林業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家都是用圓形樣地進(jìn)行樣地調(diào)查，全國(guó)清查統(tǒng)一協(xié)調(diào)，數(shù)據(jù)的實(shí)效性更高且更加省時(shí)省力。而我國(guó)所使用的森林資源抽樣調(diào)查技術(shù)與林業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家相比，無(wú)論從抽樣框架還是樣地設(shè)計(jì)上有許多方面有待改進(jìn)[11-14]，具體表現(xiàn)為：全國(guó)森林資源清查時(shí)間上不協(xié)調(diào)，無(wú)法在同一時(shí)間獲得全國(guó)范圍的森林資源清查數(shù)據(jù)；一類清查抽樣強(qiáng)度過(guò)大，抽樣效率較低；森林資源清查的調(diào)查因子也無(wú)法滿足我國(guó)對(duì)生態(tài)文明建設(shè)的需要；等等。

美國(guó)森林資源豐富，林業(yè)技術(shù)發(fā)達(dá)，國(guó)土面積與我國(guó)基本接近。通過(guò)對(duì)美國(guó)3階段抽樣技術(shù)的深入研究，在抽樣框架大小、調(diào)查樣地形狀大小等方面進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)，并在北京市延慶縣進(jìn)行樣地調(diào)查，對(duì)北京市延慶縣的森林總面積進(jìn)行估測(cè)，分析其總體精度、抽樣精度，說(shuō)明這種調(diào)查方式在我國(guó)森林資源清查中的可操作性，從而為我國(guó)森林資源綜合監(jiān)測(cè)的優(yōu)化提供參考。

1 研究區(qū)概況

延慶縣(N40°16′～40°47′，E115°44′～116°34′)位于北京市西北部，是北京市的重要生態(tài)屏障。該縣總面積1 993 km2，三面環(huán)山一面臨水，川區(qū)海拔500～600 m，山區(qū)海拔600～2 241 m，整個(gè)地勢(shì)自東北向西南傾斜，北部群山垂直起伏明顯；屬于大陸性季風(fēng)氣候，年均氣溫8.8 ℃，年均降水量為493 mm[15]。該縣森林森林資源豐富，2009年延慶縣森林總面積1 069 km2，2014年森林總面積1 137 km2，從2009年到2014年森林增長(zhǎng)率為6.36%。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)獲取及預(yù)處理

獲取覆蓋北京市延慶縣的2014年5月15日的Landsat8遙感影像數(shù)據(jù)。采用1∶50 000地形圖對(duì)影像進(jìn)行幾何校正，像元均方根誤差控制在1個(gè)像元內(nèi)，滿足影像分類要求。利用北京市延慶縣的行政邊界圖對(duì)校正好的Landsat8影像進(jìn)行裁剪得到研究區(qū)域的影像數(shù)據(jù)。以北京市延慶縣森林資源二類調(diào)查數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)。

2.2 抽樣設(shè)計(jì)

一階段抽樣設(shè)計(jì)：第一階段為遙感圖像樣地，設(shè)置為1 km×1 km的方形樣地。一階段抽樣的目的是估計(jì)各層面積的權(quán)重，以便提高第二階段的抽樣精度[16]。本研究利用Landsat8遙感影像進(jìn)行輔助樣地分層，通過(guò)監(jiān)督分類方法對(duì)研究區(qū)域遙感影像進(jìn)行分類，將樣地劃分為林地和非林地2大類(見(jiàn)圖1)。

圖1 延慶縣遙感影像林地和非林地劃分結(jié)果

二階段抽樣設(shè)計(jì)：第二階段為地面調(diào)查樣地。根據(jù)北京市目前森林資源一類清查體系，北京市的抽樣框設(shè)置為2 km×2 km，如圖2所示。新的方案設(shè)計(jì)中，不以國(guó)內(nèi)常用公里網(wǎng)格布設(shè)抽樣框，而是借鑒美國(guó)布設(shè)正六邊形抽樣框[10]，邊長(zhǎng)設(shè)置為3 km，與美國(guó)的正六邊形抽樣樣地大小相當(dāng)(約2 428 hm2)。延慶縣正六邊形抽樣框架布設(shè)結(jié)果如圖3所示。

圖2 延慶縣抽樣框現(xiàn)狀圖

圖3 延慶縣新抽樣框設(shè)計(jì)圖

地面調(diào)查樣地設(shè)計(jì)：先設(shè)置邊長(zhǎng)為3 km的正六邊形抽樣框，然后在每個(gè)正六邊形抽樣框內(nèi)設(shè)置群團(tuán)調(diào)查樣地，樣圓半徑為7 m，每個(gè)正六邊形抽樣框架內(nèi)設(shè)置一個(gè)群團(tuán)調(diào)查樣地。調(diào)查樣地如圖4所示。

圖4 群團(tuán)樣地示意圖

2.3 森林面積估計(jì)

對(duì)新抽樣設(shè)計(jì)下的樣地進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，統(tǒng)計(jì)各調(diào)查樣地的森林面積，并推算出北京市延慶縣的森林總面積。具體步驟主要如下：

確定屬性和感興趣區(qū)域：估算林地面積時(shí)，如果調(diào)查點(diǎn)在研究的區(qū)域中，則令δhijkd為1，否則為0。

計(jì)算層內(nèi)各分項(xiàng)面積比例：

(1)

按層計(jì)算分項(xiàng)樣地面積比例的平均數(shù)：

(2)

式中：nh為總體內(nèi)層的平均數(shù)。

計(jì)算各層平均比例：

(3)

分項(xiàng)的總體面積：

(4)

式中：Ad為分項(xiàng)總體面積估計(jì)量；AT為總體面積。

按層計(jì)算分項(xiàng)平均樣地比例的方差：

(5)

式中：nh為h層地面樣地?cái)?shù)。

分層隨機(jī)抽樣的總體方差：

(6)

式中：wh為h層面積比例，在第一階段遙感影像分層后即可獲得。

雙重分層抽樣的總體方差：

(7)

抽樣誤差：

(8)

絕對(duì)誤差限：

Δ=tsE。

(9)

式中：t值使用危險(xiǎn)率α=0.05，自由度df=n-1，查小樣本t分布表。

相對(duì)誤差限：

(10)

估計(jì)精度：

Pc=1-E。

(11)

3 結(jié)果與分析

3.1 數(shù)據(jù)處理結(jié)果

在一階段遙感影像分層的基礎(chǔ)上，二階段共布設(shè)固定樣地90個(gè)，其中林地部分共布設(shè)固定樣地52個(gè)，非林地部分共布設(shè)固定樣地38個(gè)，標(biāo)有數(shù)字“1”的樣地16個(gè)，而標(biāo)有數(shù)字“1”的樣地中，落在層A(林地)中的樣地共11個(gè)，落在層B(非林地)中的固定樣地共5個(gè)。

對(duì)分層后的固定樣地進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，用公式1計(jì)算分層后各分項(xiàng)的面積比例(見(jiàn)表1)。

表1 樣地調(diào)查數(shù)據(jù)及各分項(xiàng)面積比例

在分層后的樣地調(diào)查中，按編號(hào)對(duì)樣地進(jìn)行調(diào)查。其中非林地(B)部分固定樣地調(diào)查中不存在森林分布，說(shuō)明在第一階段分層效果較好。在林地(A)部分，對(duì)固定樣圓的樣地進(jìn)行森林調(diào)查，統(tǒng)計(jì)出固定樣地中林地部分，并依據(jù)公式(1)計(jì)算出分層后各分項(xiàng)的面積比例。

由公式(2)～(4)計(jì)算，分項(xiàng)樣地面積比例的平均數(shù)為0.877，各層平均比例為0.603，總體面積為1 202.739 km2，延慶縣政府報(bào)告森林面積為1 137.036 km2，總體精度為94.22%。

在用正六邊形大框架結(jié)合4點(diǎn)群團(tuán)樣地的方法，對(duì)北京市延慶縣森林資源進(jìn)行了抽樣實(shí)地調(diào)查，數(shù)據(jù)處理后，與延慶縣政府報(bào)告森林面積對(duì)比，總體精度達(dá)到94.22%。說(shuō)明這種方法在我國(guó)森林資源清查森林面積估測(cè)中是可行的。

表2 延慶縣森林面積估計(jì)精度表

由表2可知，在α=0.05的情況下，分層隨機(jī)抽樣和分層雙重抽樣的估計(jì)精度分別達(dá)到99.96%、99.94%，達(dá)到精度要求，同樣證明了正六邊形抽樣框架加群團(tuán)樣地調(diào)查在估測(cè)森林面積的可行性。

3.2 兩種抽樣框架對(duì)比

在2 km×2 km網(wǎng)格布點(diǎn)下，北京市延慶縣林地部分共包含375個(gè)抽樣框，每個(gè)抽樣框中設(shè)置一個(gè)正方形樣地，即延慶縣有375個(gè)地面調(diào)查樣地。

以邊長(zhǎng)3 km正六邊形布點(diǎn)，延慶縣共布設(shè)90個(gè)抽樣框，其中林地部分共包含52個(gè)抽樣框，非林地部分共包含38個(gè)抽樣框，每個(gè)抽樣框設(shè)置一個(gè)群團(tuán)樣地，即延慶縣有90個(gè)群團(tuán)樣地。新抽樣方式下的樣地?cái)?shù)量?jī)H是原抽樣方式下樣地?cái)?shù)量的1/4，而林地部分的樣地?cái)?shù)更少，僅為原樣地?cái)?shù)量的1/7，明顯減少。新抽樣框架內(nèi)所標(biāo)數(shù)字即為調(diào)查年度，對(duì)整個(gè)延慶縣布點(diǎn)圖上標(biāo)有數(shù)字“1”的框架，在第1年調(diào)查時(shí)全部完成；對(duì)標(biāo)有“2”的部分，在第2年森林資源清查時(shí)完成，以此類推，每年都調(diào)查完成延慶縣樣地的1/5，這樣每年都可以獲得延慶縣1/5的樣地調(diào)查數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)5 a，可以獲得整個(gè)延慶縣的樣地調(diào)查數(shù)據(jù)。因?yàn)檎{(diào)查區(qū)域分布均勻，這樣每1 a和每5 a都能對(duì)調(diào)查區(qū)域森林資源進(jìn)行估計(jì)。

新方案設(shè)計(jì)與之前我國(guó)的森林資源清查方案大有不同。新的設(shè)計(jì)方案在延慶縣按一定順序?qū)λ谐闃涌蚣苓M(jìn)行編號(hào)，之后篩選出林地部分，固定樣地設(shè)計(jì)為4點(diǎn)群團(tuán)樣地，按照編號(hào)每年進(jìn)行抽樣調(diào)查。這樣不僅每年能得到該抽樣框布設(shè)地區(qū)的森林資源一類清查數(shù)據(jù)，每5 a還能得到整個(gè)研究區(qū)域的全部抽樣調(diào)查數(shù)據(jù)，解決了我國(guó)目前每年只能局部地區(qū)出數(shù)的問(wèn)題。

4 結(jié)論與討論

通過(guò)對(duì)森林資源監(jiān)測(cè)三階段抽樣技術(shù)的分析，抽樣設(shè)計(jì)具有以下優(yōu)點(diǎn)：

(1)森林資源設(shè)計(jì)方案使用正六邊形布點(diǎn)，正六邊形布點(diǎn)能保證在大范圍遙感影像下布點(diǎn)時(shí)，需要拉伸或者彎曲表面時(shí)，所選擇的圖形不會(huì)被撕裂或過(guò)分的扭曲，從而保證面積和形狀等同。

(2)不同于我國(guó)常用的方形樣地設(shè)置，新設(shè)計(jì)采用4點(diǎn)群團(tuán)樣地進(jìn)行抽樣設(shè)計(jì)地面實(shí)地調(diào)查。林業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家在森林資源清查中早已開(kāi)始使用圓形樣地進(jìn)行抽樣設(shè)計(jì)?；诔闃诱{(diào)查估算面積時(shí)，圓形樣地在抽樣設(shè)計(jì)調(diào)查中具有以下兩個(gè)優(yōu)勢(shì)：①在樣地調(diào)查范圍內(nèi)，每株樹(shù)每5～10 a都需要重新調(diào)查。如果把每株樹(shù)從中心點(diǎn)定位出方位和距離，這樣更容易控制樹(shù)的位置，從而使林業(yè)調(diào)查人員在樣地復(fù)測(cè)時(shí)更加方便。②相較于其他形狀(如方形)的樣地，小型、緊湊的圓形樣地更適合陡坡地區(qū)。在地勢(shì)不平坦的地方，狹長(zhǎng)的樣地需要重復(fù)上下山坡來(lái)進(jìn)行樣地測(cè)量，而圓形樣地比較緊湊，因此，能大大節(jié)省工作時(shí)間。

(3)全國(guó)統(tǒng)一布設(shè)抽樣框架，各省之間抽樣框架設(shè)計(jì)大小不再有區(qū)別，在抽樣調(diào)查時(shí)各省均統(tǒng)一部署，協(xié)同性提高且大抽樣框架下調(diào)查樣地?cái)?shù)量減少，調(diào)查效率提高。

(4)在全國(guó)范圍內(nèi)，每年調(diào)查20%的樣地，取代原來(lái)的每年調(diào)查1/5省份的樣地，使得各省間樣地調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)間差異變小，同時(shí)獲得的年度調(diào)查數(shù)據(jù)具有代表性，進(jìn)而使調(diào)查數(shù)據(jù)更具有價(jià)值。

(5)固定樣地設(shè)置為群團(tuán)樣地，不僅固定樣地?cái)?shù)量大大減少，而且樣地緊湊易于調(diào)查，使森林資源一類清查工作效率進(jìn)一步提高。

在森林資源綜合清查方法——三階抽樣技術(shù)的基礎(chǔ)上，對(duì)抽樣框架大小、圓形樣地大小等方面進(jìn)行調(diào)整，應(yīng)用于我國(guó)森林資源綜合監(jiān)測(cè)，總體精度達(dá)到94.22%，2種抽樣方式的估計(jì)精度均達(dá)到99.9%以上。但考慮到工作量的原因，在保證一定估測(cè)精度的前提下，并沒(méi)有設(shè)置抽樣框架大小梯度與樣地大小梯度篩選出樣地最佳面積，今后應(yīng)進(jìn)一步研究?jī)?yōu)化森林資源面積估測(cè)的方法。

[1] 史京京,雷淵才,趙天忠.森林資源抽樣調(diào)查技術(shù)方法研究進(jìn)展[J].林業(yè)科學(xué)研究,2009，22(1):101-108.

[2] 閆飛.森林資源調(diào)查技術(shù)與方法研究[D].北京：北京林業(yè)大學(xué),2014.

[3] 葉榮華.年度森林資源清查:美國(guó)的經(jīng)驗(yàn)與借鑒[J].林業(yè)資源管理,2013(4):1-4.

[4] 肖興威，姚昌恬，陳雪峰，等.美國(guó)森林資源清查的基本做法和啟示[J].林業(yè)資源管理,2005(2):27-33.

[5] 劉華，陳永富，鞠洪波，等.美國(guó)森林資源監(jiān)測(cè)技術(shù)對(duì)我國(guó)森林資源：體化監(jiān)測(cè)體系建設(shè)的啟示[J].世界林業(yè)研究,2012，25(6):64-68.

[6] 聶祥永.瑞典國(guó)家森林資源清查的經(jīng)驗(yàn)與借鑒[J].林業(yè)資源管理,2004(1):65-70.[7] 哈哥倫德 B，彭茲姆 G，劉蘭，等.瑞典全國(guó)森林資源清查新方案[J].林業(yè)資源管理,1983(4):51-53.

[8] 斯欽畢力格.森林資源抽樣調(diào)查技術(shù)探討[J].內(nèi)蒙古林業(yè)調(diào)查設(shè)計(jì),2014，37(5):30-32.

[9] 張會(huì)儒,唐守正,王彥輝.德國(guó)森林資源和環(huán)境監(jiān)測(cè)技術(shù)體系及其借鑒[J].世界林業(yè)研究,2002,15(2):63-70.

[10] 葉榮華.美國(guó)國(guó)家森林資源清查體系的新設(shè)計(jì)[J].林業(yè)資源管理,2003(3):65-68.

[11] 陳新云,黨永峰,劉承芳.森林資源連續(xù)清查存在的問(wèn)題及對(duì)策措施[J].遼寧林業(yè)科技,2011(5):39-41.

[12] 何志國(guó),楊志敏.淺析我國(guó)森林資源清查體系存在的問(wèn)題與對(duì)策[J].湖南林業(yè)科技,2012,39(4):80-83.

[13] 李忠平.森林資源連續(xù)清查體系優(yōu)化問(wèn)題的思考[J].林業(yè)建設(shè),2014(6):1-3.

[14] 王彥輝,肖文發(fā),張星耀.森林健康監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)的國(guó)內(nèi)外現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢(shì)[J].林業(yè)科學(xué),2007,43(7):78-85.

[15] 張超,彭道黎.基于PCA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的森林碳儲(chǔ)量遙感反演模型研究[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2012,17(4):148-153.

[16] 劉安興.森林資源年度監(jiān)測(cè)理論與方法研究：以浙江省為例[D].南京：南京林業(yè)大學(xué),2006.

Estimating Forest Area with Three-stage Sampling——Taking Yanqing County of Beijing as An Example//

Hu Yang, Peng Daoli, Xu Xuelei

(Beijing Forestry University, Beijing 100083, P. R. China)//Journal of Northeast Forestry University，2016,44(9)：5-8,28.

We adopted the national forest inventory system of the USA (three-stage sampling) to optimize the national forest inventory system of China in Yanqing County of Beijing. According to some parts of the improvement, layout hexagonal sampling framework and circle sample area in Yanqing County of Beijing were developed. The total forest area of Yanqing County was 1 202.739 km2. Compared with the reported forest area, the overall accuracy was 94.22%. The prediction accuracies were 99.96% and 99.94% by using stratified sampling and stratified double sampling, respectively.

Forest resources comprehensive monitoring; Sampling frame; Forestland area estimation； Overall accuracy； Prediction accuracy

S757