思茅区森林生物量分层抽样调查设计

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.01.025

林业资源管理 ›› 2021, Vol. 0 ›› Issue (1): 197-202.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2021.01.025

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思茅区森林生物量分层抽样调查设计

王瑞(), 杨沁雨, 欧光龙, 胥辉()

西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室,昆明 650224

收稿日期:2020-11-05 修回日期:2021-01-06 出版日期:2021-02-28 发布日期:2021-03-30
通讯作者: 胥辉
作者简介:王瑞(1995-),女,在读硕士,研究方向:森林生物量模拟及估测。Email: 527712490@qq.com
基金资助:
国家自然科学基金项目(31770677);国家自然科学基金项目(31760206);国家自然科学基金项目(31660202);云南省唐守正院士工作站(2018IC066)

Forest Biomass Investigation Design Using Stratified Sampling in Simao District

WANG Rui(), YANG Qinyu, OU Guanglong, XU Hui()

Key Laboratory of State Forestry Administration on Biodiversity Conservation in Southwest China,Southwest Forestry University,Kunming 650224

Received:2020-11-05 Revised:2021-01-06 Online:2021-02-28 Published:2021-03-30
Contact: XU Hui

摘要/Abstract

摘要：

基于普洱市思茅区森林资源二类调查数据,以森林起源、地类、龄组、优势树种作为分层变量,在95%的可靠性下,设置95%,90%和85%的抽样设计精度分层抽样进行森林生物量估测,将抽样调查结果与系统抽样方法进行比较。结果表明:1)分层抽样具有样本数量少、抽样精度高的明显优势,在普洱市思茅区,按85%的设计精度,按优势树种的分层抽样比系统抽样的效率约提高了52%;2)采用单变量进行分层抽样,优势树种具有显著优势。按85%的设计精度,在样本数量为44个的前提下,其实际抽样精度达到87.82%。

关键词: 森林生物量, 分层抽样, 起源, 地类, 龄组, 优势树种, 抽样精度

Abstract:

Based on the second class survey data of forest resources in Simao District of Pu'er City,taking forest origin,land type,age group and dominant tree species as stratified variables,the forest biomass was estimated by stratified sampling with 95%,90% and 85% sampling design accuracy under 95% reliability.The results show that:1) stratified sampling has obvious advantages of small sample size and high sampling accuracy.In Simao District of Pu'er City,the efficiency of stratified sampling based on dominant tree species is about 52% higher than that of systematic sampling with 85% design accuracy;2) stratified sampling based on single variable has significant advantages for dominant tree species.According to the design accuracy of 85%,the actual sampling accuracy can reach 87.82% under the premise of 44 samples.

Key words: forest biomass, stratified sampling, stand origin, forestland types, age group, dominant tree species, sampling accuracy

中图分类号:

S757.2+1

王瑞, 杨沁雨, 欧光龙, 胥辉. 思茅区森林生物量分层抽样调查设计[J]. 林业资源管理, 2021, 0(1): 197-202.

WANG Rui, YANG Qinyu, OU Guanglong, XU Hui. Forest Biomass Investigation Design Using Stratified Sampling in Simao District[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2021, 0(1): 197-202.

图/表 6

表1

图1

表2

表3

表4

表5

参考文献 18

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树种	模型公式	BEF					SVD
树种	模型公式	幼龄林	中龄林	近熟林	成熟林	过熟林	乔木层
思茅松	MA=V×BEF×SVD	1.304	1.304	1.304	1.304	1.304	0.454
栎类		1.380	1.328	1.360	1.474	1.587	0.541
乔木树种平均		1.821	1.472	1.441	1.394	1.451	0.441

	组别	平均值/ (t/hm²)	标准差/ (t/hm²)	面积/ hm²
地类	纯林	5.08	2.72	50.88
	混交林	7.46	3.21	43.90
	其他林地	2.98	2.18	5.22
优势树种	思茅松	4.67	2.27	44.39
	栎类	7.64	3.35	42.85
	其他树种	4.51	2.79	12.76
起源	人工	4.22	2.55	23.12
	人工促进	6.76	2.11	7.47
	天然	6.42	3.25	69.41
龄组	龄组-Ⅰ	4.26	2.91	22.98
	龄组-Ⅱ	6.11	2.90	56.17
	龄组-Ⅲ	7.35	3.27	20.84
总体		5.73	3.16	100.00

设计精度	系统抽样		分层抽样
	系统抽样		起源		地类		龄组		优势树种
	相对误差	抽样精度	相对误差	抽样精度	相对误差	抽样精度	相对误差	抽样精度	相对误差	抽样精度
95	4.48	95.52	4.33	95.67	4.26	95.74	4.54	95.46	4.25		95.75
90	8.91	91.09	8.54	91.46	8.60	91.40	8.99	91.01	8.15		91.85
85	14.68	85.32	12.99	87.01	12.59	87.41	13.28	86.72	12.18		87.82

		平方和	自由度	均方	F	P
地类	组间	7652.62	15443	0.50	2.43	0.000
	组内	1839.91	9009	0.20
	总计	9492.53	24452
优势树种	组间	12895.05	15443	0.84	9.14	0.000
	组内	823.40	9009	0.09
	总计	13718.45	24452
起源	组间	16408.71	15443	1.06	2.15	0.000
	组内	4447.97	9009	0.49
	总计	20856.68	24452
龄组	组间	8484.67	15443	0.55	3.31	0.000
	组内	1496.46	9009	0.17
	总计	9981.13	24452

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精度 /%	抽样单元数/个
	系统抽样	分层抽样
	系统抽样	起源	地类	龄组	优势树种
95	537	452	413	443	395	2168
90	134	113	103	111	99	4336
85	60	50	46	49	44	6504