基于大樣地雙重抽樣方法的廣東省森林資源監測研究

陳振雄，熊智平，曾偉生，薛春泉，胡 覺

(1.國家林業局中南林業調查規劃設計院，長沙 410014； 2.國家林業局調查規劃設計院，北京100714；3.廣東省林業調查規劃院，廣州510520)

基于大樣地雙重抽樣方法的廣東省森林資源監測研究

陳振雄1，熊智平1，曾偉生2，薛春泉3，胡 覺1

(1.國家林業局中南林業調查規劃設計院，長沙 410014； 2.國家林業局調查規劃設計院，北京100714；3.廣東省林業調查規劃院，廣州510520)

以廣東省森林資源清查為例，采用大樣地雙重抽樣調查方法開展森林資源監測研究，探索森林資源監測的新途徑與協同不同森林資源數據的新方法。研究結果表明： 基于大樣地雙重抽樣調查方法產出的廣東省林地、森林、有林地和喬木林等主要森林資源數據具有較強的可靠性，抽樣精度均達95%以上，是一種切實可行的森林資源監測方法；該方法相比一類清查，調查樣地數量大為減少，抗人為干擾能力增強，提高了遙感數據的應用效率和資源變化的動態監測能力，不失為森林資源年度監測的新方法。

森林資源；大樣地；雙重抽樣；一類清查；遙感調查；地面調查；廣東省

森林是陸地生態系統的主體，對改善生態環境、緩解氣候變暖和促進社會可持續發展的重要作用已成為國際社會的共識?！堵摵蠂鴼夂蜃兓蚣芄s》《京都議定書》《巴厘島路線圖》和《國際森林文書》等國際公約，均要求各國在低碳減排的同時，采取多種手段保護森林資源，增加森林面積和蓄積，提升森林生態系統改善環境的能力。當前，我國林業步入了加快轉變發展方式、促進綠色增長、推動生態文明建設的新時期，保護和發展森林資源，實行低碳減排，已成為我國國家意志[1]?？茖W的開展森林資源監測，及時客觀展示我國林業和生態建設成就，全面評價我國森林資源保護與發展成效，讓社會公眾和相關國際組織了解我國森林資源與生態狀況，意義重大。

目前，我國森林資源監測主要有森林資源連續清查( 簡稱一類清查)和森林資源規劃設計調查( 簡稱二類調查)，其中國家森林資源監測以一類清查為主體，地方森林資源監測以二類調查為主體[2]。兩套監測體系經過數十年的運行，為國家、地方生態建設和社會經濟發展均發揮了重要作用，特別是我國一類調查經過三十多年的實踐和探索，日趨完善，得到了聯合國糧農組織(FAO)等國際組織的高度認可與評價，在國際上居領先地位[3-5]。但是，一類調查存在時效性不強、新技術利用不高等問題[3]，難已較好地為各級政府的政績考核服務，不能滿足年度“目標”考核的需要；二類調查存在資金投入不足、國家級監管缺失，調查質量難以得到保證等問題[2-3]；且一類清查與二類調查獨立運行，導致國家和地方監測體系不銜接，客觀上存在著不一致的兩套數據[2-3]。近年來，國家林業局森林資源管理司提出，要創新思路，不斷增強森林資源監測體系的服務能力，著力推進森林資源“年度出數”與森林資源增長指標“年度考核”方法，加快推進森林資源“一體化”監測體系建設[3]。如何進一步優化完善我國的森林資源監測體系，已成為亟待研究解決的新課題。

本研究借鑒國外森林資源清查中的相片樣地或景觀樣地設計,以及FAO開展全球森林資源評估的大樣地設計，結合2012年廣東省森林資源清查工作，開展了大樣地(2 km×2km)雙重抽樣調查研究，探索森林資源監測新方法和協同一類與二類調查數據的新途徑，以期為實現全國森林資源年度出數、森林資源約束性指標考核、國家和地方森林資源監測工作“一體化”等提供參考。

1 研究區概況

廣東省地處中國大陸最南部，位于20°13′—25°31′N和109°39′—117°19′E之間，全省陸地總面積17.69萬km2。根據2012年森林資源連續清查統計結果，全省森林覆蓋率為51.26%，林地面積占國土面積的60.90%，活立木總蓄積3.78億m3。

自1978年開始，廣東省建立了森林資源清查體系，全省按6km×8km布設667m2方形固定樣地3685個，并先后于1983年、1988年、1992年、1997年、2002年、2007年和2012年進行了七次復查。自1993年開展森林資源二類調查以來，全省建立了約130萬個地籍小班數據庫。并以此為基礎，應用“3S”技術建立變化小班(如采伐、征占、造林)臺帳數據庫和利用模型技術對自然變化的小班進行檔案更新，每年形成新的地籍小班檔案數據庫，產出全省年度森林資源狀況與變化數據。

2 研究方法

2.1 技術思路

大樣地是指面積達到數平方公里以上的樣地，它既是抽樣調查樣本，又含有區劃調查內容，是介于森林資源一類樣地調查和二類小班調查之間的中間形式[2]。大樣地雙重抽樣調查，是指采用系統抽樣方法，等間距設置一定數量的遙感樣地和地面樣地，以遙感樣地為一重樣本，地面樣地為二重樣本，采用雙重回歸估計或比估計方法產出森林資源主要數據的調查方法。其中，遙感樣地調查充分利用最新高分辨率遙感影像、航片等，結合林地保護利用規劃、最新森林資源二類調查、森林資源一類清查和各項專業調查等資料進行區劃判讀；地面樣地調查以遙感判讀樣地為基礎，在遙感樣地范圍內系統抽取部分范圍到現地進行實地區劃調查，其主要技術思路如圖1所示。

2.2 大樣地設置

以廣東省為總體，按24km×16km間距系統布設459個2km×2km遙感樣地和500m×500m地面樣地，大樣地數量占一類清查樣地的1/8，調查面積占國土面積的1.04%。為方便外業調查，本次研究結合廣東省2012年森林資源一類清查工作，將森林資源一類清查固定樣地西南角點作為遙感樣地與地面樣地中心點。大樣地設置見圖2所示。

圖1 大樣地調查雙重抽樣技術線路圖

2.3 大樣地調查

本次大樣地調查，僅開展面積監測，未作蓄積量調查，主要產出林地、有林地、喬木林地、森林覆蓋率及各類林地面積數據。調查小班最小區劃面積為667m2。地類區劃，非林地區劃至一級地類，林地區劃至二級地類，其中有林地(含喬木經濟林)與灌木林地(含特別規定灌木林地)區劃至三級地類；小班屬性因子主要調查地類、起源、優勢樹種(組)、齡組、郁閉度等級、是否非林地上森林、判讀遙感數據源類型；優勢樹種(組)按杉木、松樹、桉樹、相思、木麻黃、荷木、其他闊葉樹、針葉混、針闊混、闊葉混10類填寫；齡組按幼中、近成過2類填寫；郁閉度按疏(<0.4)、中(0.4～0.6)、密(0.7～1.0)3級填寫。

圖2 廣東省大樣地布設示意圖

1) 遙感樣地調查

使用的遙感影像有： 2011年10月至2012年3月的RapidEye(5m)和SPOT5(2.5m)融合彩色影像，覆蓋國土面積約80%；2007年至2009年林地落界時使用的SPOT5(2.5m)融合彩色影像，覆蓋國土面積約20%。調查中還充分利用Google-Earth最新高清影像、地形圖、地形地貌等信息進行輔助區劃。屬性因子判讀充分利用林地落界、森林資源二類調查、相關專項調查等成果進行綜合判斷。

2) 地面樣地調查

從2km×2km遙感樣地區劃判讀結果中抽取500m×500m地面樣地范圍內的小班區劃界線，疊加遙感影像，打印500m×500m地面樣地外業調查底圖，不提供判讀屬性數據。實地調查時，盡量站至樣地至高點，看清樣地的全貌，對所有判讀小班逐個核實，進行修正或補充區劃，現地調查屬性因子。對于面積較小或地形較為復雜的地塊，借助GPS輔助定位。對遙感成像后因造林、采伐、火災、征占用等因素導致地塊發生變化的圖斑，通過現地實測或GPS定位準確劃定分界線。對因“同譜異物”或“異物同譜”等原因造成區劃有誤或區劃不細致的，進行糾正或補充區劃。每個樣地不同類型圖斑均拍攝典型照片。

2.4 雙重回歸估計

1) 總體平均數的估計值

(1)

2) 估計值的方差

如果總體各單元在輔助因子x上的分布為正態，第二重樣本是從第一重樣本中抽取，并且1/n與1/n′相對于1而言可忽略不計時，則總體方差近似等于[6]：

(2)

在實際應用中，總體單元數N相當大，并用樣本指標代替總體指標，故(2)式改變為：

(4)

3 結果與分析

3.1 主要森林資源監測結果

以設置的2km×2km遙感區劃判讀樣地為一重樣本、500m×500m實地驗證樣地為二重樣本，采用雙重回歸估計方法產出的廣東省森林資源監測結果見表1。從表1可以看出，產出的全省林地、森林、有林地和喬木林4個主要面積數據的精度有保證，其抽樣精度均達到95%以上，從高到低的順序依次為林地97.52%、森林96.06%、有林地95.45%、喬木林95.11%；產出的疏林地、未成林地、無立木林地、宜林地等其它小成數地類數據，抽樣精度均低于80%。對于林地、森林、有林地、喬木林等大成數地類，遙感判讀與地面樣地調查得到的面積成數之間相關關系緊密，相關性顯著，r2均在0.5以上，遙感樣地可以發揮顯著作用；對于疏林地、宜林地、無立木林地等其它小成數地類，遙感判讀與地面樣地調查得到的面積成數之間相關性不顯著，r2均在0.15以下，遙感樣地發揮的作用不明顯。

3.2 監測效率分析

1) 大樣地雙重抽樣工作效率分析

仿照Cochran關于“兩個時期抽樣”中，根據建立回歸用的地面樣地數m和遙感樣地數n在不同的相關系數條件下，具有一定的比例關系。地面樣地數m與遙感樣地數n可按如下公式確定[7]：

地面樣地數：

(5)

表1 各類面積監測結果地類樣本線性回歸式(yi=a+bxi)回歸確定系數(r2)抽樣精度/%面積成數/%面積估計值/萬hm2林地y1=09080x1+ 76190084697526321111736森林y2=08290x2+11392006459606548396922有林地y3=08060x3+ 9724006179545501788685喬木林y4=07550x4+10559005809511484485627疏林地y5=01167x5+ 05087003953880721273灌木林地y6=05230x6+ 579300127785079113982未成林地y7=02135x7+ 13609002653161632881無立木林地y8=00730x8+ 09720001452891232174宜林地y9=04127x9+ 09278013457091552740

遙感樣地數：

(6)

式中，Cv為地面樣地調查得到的各地類變動系數，r為地面樣地與遙感樣地間的相關系數，Cm為地面樣地調查成本，Cn為遙感判讀調查成本。

為了分析大樣地雙重抽樣的工作效率，以產出喬木林面積為例，分析得出地面樣地為500m×500m時，其變動系數約為75%，相關系數r為0.76。設t=1.96,期望精度設為95%，即E=5%，同樣大小地面樣地調查成本Cm與遙感樣地調查成本Cn之比為，則調查地面樣地與遙感樣地數分別為：

地面樣地數為：

遙感樣地數為：

假設采用系統抽樣方法，則需調查地面樣地數

根據上述分析，采用大樣地雙重抽樣調查，相比系統抽樣調查，可節省外業工作量近50%?，F假設完成一個遙感樣地調查成本為K，如果CmCn=30，則完成同樣大小地面樣地調查成本為30K。則廣東省采用大樣地雙重回歸調查成本比采用系統抽樣方法調查節省約38%。如果按照本次研究采用的459個2 km×2 km遙感樣地和500 m×500 m地面樣地進行計算，相比系統抽樣，也可節省成本約20%。

2) 大樣地雙重抽樣與系統抽樣結果比較

采用大樣地雙重回歸估計得到的各地類結果，與采用500 m×500 m地面樣地、相應空間位置的1/8森林資源清查樣地系統抽樣得到面積成數估計結果差異見表2。從表2可以看出，采用大樣地雙重回歸估計方法得到的各類面積抽樣精度比地面樣地系統抽樣方法有一定的提高，對于林地、森林、有林地、喬木林等大成數地類，抽樣精度平均提高4.71個百分點；對于疏林地、未成林地、無立木林地、宜林地等對于小成數地類，抽樣精度平均提高33.40個百分點。相比1/8森林資源清查樣地，采用大樣地雙重回歸抽樣方法得到的大成數地類抽樣精度平均提高5.32個百分點,小成數地類抽樣精度平均提高47.96個百分點。

表2 大樣地雙重抽樣方法得到的森林資源面積與系統抽樣結果比較%系統抽樣類型項目大成數地類小成數地類林地森林有林地喬木林地疏林地灌木林地未成林地無立木林地宜林地地面樣地成數之差1．161．031．211．340．050．230．04-0．020．07精度之差4．684．554．804．8265．5710．2525．2134．2431．721/8清查樣地成數之差3．083．635．515．520．50-0．59-0．55-2．040．46精度之差4．985．005．645．67149．8828．3314．532．7244．36

3.3 監測結果與一類、二類調查結果比較

這里僅對有林地、森林覆蓋率兩個主要森林資源指標進行比較分析。采用大樣地雙重回歸得到的有林地、森林覆蓋率為50.17%和54.83%，2012年森林資源一類清查得到的有林地、森林覆蓋率為43.50%和51.26%，更新至2012年的森林資源二類調查得到的有林地、森林覆蓋率為52.68%和59.06%。大樣地調查、二類調查結果均高于一類清查。大樣地調查、2012年二類調查得到的森林覆蓋率分別比一類清查高出3.57和7.80個百分點,有林地覆蓋率高出6.67和9.18個百分點。大樣地調查結果居于一類清查與二類調查之間。如果進一步排除因大樣地面積擴大，易造成小成數地類歸入到主要優勢地類森林、有林地中等原因造成的面積增大外，大樣地調查結果將更加趨于一類清查。

4 結論與討論

1) 基于大樣地雙重抽樣調查方法開展森林資源監測科學可行。一是大樣地調查采用的是雙重回歸估計方法，具有科學的理論基礎；二是監測得到的林地、森林、有林地和喬木林地等大成數地類的抽樣精度均達到95%以上，監測結果是準確可靠的。對于疏林地、未成林地、無立木林地、宜林地等小成數地類，抽樣精度在80%以下，但抽樣精度及監測結果與一類清查也比較接近，能大體反映其變化趨勢。

2) 基于大樣地雙重抽樣調查的方法，充分利用了遙感信息，提高了工作效率。一是大樣地調查可以充分發揮遙感技術的優勢,采用大樣地調查的雙重抽樣方案，遙感樣地與地面樣地的匹配是“面對面”，可以提高遙感數據的應用效率，預期可以提高資源變化的動態監測能力；二是大樣地調查充分利用了遙感信息與各種檔案信息，地面樣地外業調查相比傳統二類調查簡單，外業調查時將遙感判讀成果疊加地形圖、遙感影像進行實地核實，只需對地類發生變化、屬性因子有錯的小班進行界線調繪、修正。由于地面樣地面積不大，區劃小班不多，每個地面實測樣地能當天調查完成，質量也相對容易控制；三是相比簡單系統抽樣方法，大樣地調查可以節省工作量38%以上，外業調查工作量可減少50%，大面積成數地類抽樣精度平均提高4.71個百分點，小成數地類抽樣精度平均提高33.40個百分點；四是大樣地擴大了監測面積，比一類清查固定樣地具有更好的抗干擾能力，能在一定程度上預防和減輕特殊對待的影響。

5 結語

本研究利用大樣地雙重抽樣方法開展了面積監測，為推進與優化我國現有森林資源監測體系進行了一次有益嘗試，下一步應深入研究大樣地調查對蓄積監測的可行性和森林資源動態變化的監測效果。大樣地調查作為獨立于現有的一、二類調查方法，充分發揮了一、二類兩種調查方法的優勢，既利用了一類清查的抽樣方法，又兼顧了二類調查的區劃內容，充分利用了遙感與現有調查基礎信息，大大減少了工作量，調查成果數據科學、客觀，具有較好的空間信息反映能力。大樣地調查方法不失為實現全國或省級年度出數，為各級政府林業“雙增”目標考核，協調一類清查與二類調查的可選方案。

[1] 李忠平.在2012年全國森林資源清查中期工作會議上的講話[R].森林資源管理工作情況交流，2012(10)：1-12.

[2] 曾偉生,程志楚,夏朝宗.一種銜接森林資源一類清查和二類調查的新方案[J].中南林業調查規劃,2012,3(31):1-4.

[3] 閆宏偉,黃國勝,曾偉生,等.全國森林資源一體化監測體建設的思考[J].林業資源管理,2011(6)：6-11.

[4] 唐守正.我國森林資源清查體系位居世界先進行列[N].中國綠色時報，2009-11-18(2).

[5] 曾偉生,閆宏偉.森林資源監測有關問題的思考[J].林業資源管理,2013(6)：15-18.

[6] 宋新民,李金民.抽樣調查技術[M].北京：中國林業出版社,2009.

[7] 關玉秀,唐宗楨,周沛村,等.大比例尺(1：10000)航空像片測樹和雙重抽樣回歸估測試驗[J].北京林學院學報,1979(1):30-39.

ForestResourcesMonitoringBasedonDoubleSamplingwithLargePlotinGuangdong

CHEN Zhenxiong1，XIONG Zhiping1，ZENG Weisheng2, XUE Chunquan3，HU Jue1

(1.Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration，Changsha 410014，Hunan,China;2.Academy of Forest Inventory and Planning, State Forestry Administration, Beijing 100714, China;3.Guangdong Forest Survey and Planning Institute, Guangzhou 510520,Guangdong,China)

In this paper, the forest resources monitoring in Guangdong province was studied based on double sampling with large plot, which was to present a new method for forest resources monitoring and coordinate continuous forest inventory (CFI) with forest management inventory (FMI).The results showed that the areaestimates of forestry land, forestedland, forest and arbor forest based on double sampling with large plot were very reliable, the sampling precisionsof the estimates were up to 95%, which indicated the method for resources monitoring was feasible. Compared with CFI, the number of sample plotswas greatly reduced, the capability for preventing human disturbance was enhanced, the ability of forest resources dynamic monitoring and the application efficiency of remote sensing data wereraised, which demonstrated it could be a new method for annualforest resources monitoring.

forest resources; large plot; double sampling; continuous forest inventory; remote sensing interpretation; field survey; Guangdong

2014 — 08 — 10

陳振雄(1979 — )，男，湖南新邵人，工程師，主要從事森林資源監測工作。

S 757.2

A

1003 — 6075(2014)03 — 0028 — 06