森林抽样调查技术教学中存在问题及对策

孟京辉

(北京林业大学省部共建森林培育与保护教育部重点实验室，北京100083)

抽样调查技术是获取总体特征估计的一种统计调查与分析方法［1］。早在19世纪末，挪威统计学家A．N．Kiaer提出了用代表性的样本对总体进行估计，但是这一理论最初得到的大都是负面评价，直到1925年该理论的科学性才得到了充分的肯定［2］。1940年，该方法被各国普遍接纳并应用到各个行业当中。比如，社会经济调查、人口调查，农作物产量调查和矿产资源调查等。中国于1976年开始建立以抽样调查为基础的全国森林资源连续清查体系。

早在50年代，中国林业院校就开设“森林抽样调查技术”这门课程，但是当70年代基于抽样理论的森林监测体系建立后，大部分院校认为没有必要继续开设该课程，相关的知识可以简化合并到“测树学”与“森林经理学”中。但是，随着森林多功能经营的信息需求，森林调查不仅仅要提供森林蓄积、面积、生长等基本信息，而且需要提供诸如生物多样性、珍贵动植物等相关的信息，而传统的抽样体系不能满足这些信息的获取。此外，随着信息技术和统计理论的发展，一些新的抽样调查方法层出不穷，比如关于稀有事件适应性抽样调查的研究［3，4］。因此，大部分林业院校正在或准备恢复“森林抽样调查技术”这门课程。笔者承担北京林业大学林学和森林资源保护与游憩本科专业的“森林抽样调查技术”课程的教学工作。在教学中发现了一些问题，该文对这些问题的成因进行了分析，并提出相关的对策，希望能对相关农林院校提供借鉴。

一、存在问题及成因分析

(一)教学安排

在教学安排方面，本课程存在课程开设对象较窄以及预备知识不足两方面的问题。目前在北京林业大学，该课程的开设对象仅仅为林学和森林资源保护与游憩本科专业学生，而对于其他生物类专业，例如草学、草业、自然保护区学、生物科学、生物技术、食品科学等专业并未开设。抽样调查作为一个方法课，不仅仅可以应用到上述广义层面的生命科学研究领域，而且可以应用到经济、社会科学各个领域，而相关本科专业并没有开设相关抽样方法的课程。此外，自然学科类研究生大部分从事实验类科学研究，而数据获取的好坏，往往决定其最终研究成果的成败。而在研究生课程中并没有介绍数据获取方法的理论课程，而大部分研究生在本科时也没有接触过抽样技术等课程。虽然，经济学院针对统计学专业开设了“抽样调查”这门课，但是这门课多侧重于抽象的基础抽样理论的推导，而且缺乏具体实践应用，并且其选择的实例没有专业针对性，不利于各个专业学生数据获取能力的培养。

此外，“森林抽样调查技术”目前开设的时间为大三上学期。该课程的先修课程为“高等数学”和“概率论与数理统计”。但是笔者发现，尽管学生在修完了这两门课程，但学习“森林抽样调查技术”的预备统计学知识仍然不足，比如对统计基本概念不清，有的还出现张冠李戴的情况(比如说标准差与标准误差，精度与准确度)，没有掌握一门统计软件，没有数据分析的实践经验等等，这些问题影响了对该课程的学习。另外，笔者还发现，学生目前普遍对统计类课程兴趣不足，有明显的抵制情绪。其原因，可能是在预备课程学习过程中学习方法不得当，没有建立起对统计学学习的兴趣。此外，“森林经理学”中森林调查这一章也是该课程的预备知识，而目前“森林经理学”则安排在大四上学期，这也对“森林抽样调查技术”教学工作带来了一定的困难。

(二)教学内容

在教学内容上主要存在的问题是教材陈旧专业针对性差。目前关于抽样调查的专业教材很多，但是大部分都是针对统计或经济学专业学生而专门编写的，内容多侧重于统计学基本原理的推导，很少涉及到具体的应用，所以专业针对性不强。笔者认为，对于非统计专业的学生，教学的侧重点应该是教会学生如何使用抽样调查这个工具，来科学地获取本专业的调查数据，而不是过多关注对抽样基本理论的推导上。而针对具体专业而编写的抽样调查教材很少。此外，该类教材内容大都比较陈旧，尤其是对最近几年相关专业产生的新理论没有及时进行更新。其原因可能是担任各专业抽样调查的授课教师，大都来自数学系或统计系，而对具体专业领域出现的新的抽样理论的关注度不够。

(三)教学方法

在教学方法上，本课程显得比较枯燥，难以调动学生的学习积极性。无论哪种抽样方法的讲授，都采取“概念的说明-公式的定义-具体应用案例研究”，这种“填鸭式”教学模式。整个过程都是教师一个人的工作，学生根本没有参与进来，师生没有任何互动。此外，教师在授课时过多关注学生对抽样理论的理解，将过多的精力放到抽样公式的推导，而抽样理论具体应用案例讲授较少;最后，由于授课教师缺乏相应的专业背景或者教师授课之前并没有考虑学生专业的特点，没有安排专业针对性的应用案例，因此无法激发学生的学习兴趣。

二、课程改进对策

(一)教学安排

教学安排上，可以从授课对象和授课教师2个方面改进。鉴于抽样调查理论在不同专业、不同培养层面都具有重要的意义。因此，该课程开设所面向的对象、及对象的层次应该扩大。比如，除了生命学科领域，可以进一步扩充到社会科学领域、工程科学领域的相关专业。对象的层次则可以由本科生扩展为硕士和博士研究生。鉴于不同专业差异性较大，如果针对所有专业开设一门抽样理论课程，这样势必导致教师上课时针对性不强，影响整体教学效果。因此，可以针对相似的专业开设抽样调查课程，例如，针对林学、森林资源保护与游憩、水土保持、自然保护区、草学等专业开设“生物类抽样调查技术”，针对法学、应用心理学等专业开设“社科类抽样调查技术”，针对木材科学与工程、林产化工、包装工程、自动化等专业开设“工程类抽样调查技术”。此外，应该尽量避免全部由数学系或统计系的教师进修授课，应该尽快发展相关专业教师，担任抽样理论的教学工作。可以从专业课老师中，挑选统计功底好的并且对抽样调查理论感兴趣的老师，并对其集中进行培训。这样更能培养学生在该专业应用抽样调查获取数据的能力。

考虑到该课程是专业基础课，学生对先修课程“高等数学”和“概率论与数理统计”学习的好坏，直接影响到该课程的教学效果。因此，有必要积极与这两门课程的相关教师进行沟通。比如，把平时学生容易混淆的概念及时向这两门课程的教师进行反映，以便这些教师及时调整与改进教学方法，实现这些课程教学质量的提升，并为学习抽样调查打下统计学基础。此外，针对大四开设的“森林经理学”中森林调查是该课程的预备知识，而“森林抽样调查”于大三上学期开设这一问题，笔者建议在大二开设“测树学”中加入森林调查的内容，或者直接在“森林抽样调查”中加入森林调查这部分内容。如果加入后，要与“森林经理学”的任课老师进行及时沟通，避免授课内容的重复。

(二)教学内容

在教学内容上，要及时关注新的林业抽样理论的出现，并及时对教材进行更新。抽样理论目前在国际上发展迅猛，一些新的抽样理论层出不穷。随着林业的主要任务以木材生产为主，向森林多功能的转变。在森林调查中，笔者不仅关注森林的蓄积量，而且会对一些稀有事件感兴趣，例如林下倒木的数量、稀有树种的数量、林下蘑菇的数量等等。而传统方法对这些稀少总体进行估计时，其估计效果往往并不理想。在这种情况下，专门针对稀少群体的适用性群团抽样调查技术得到了发展与应用。例如，朱光玉等采用了适应性群团抽样，在内蒙古对稀少总体古柽柳进行了估计［3］。史京京等采用适应性群团抽样，对海南东寨港红树林自然保护区样地内分布稀少的海桑和无瓣海桑进行了估计，并通过模拟证明适应性群团抽样效率要远高于随机抽样［4］。而这些新的抽样理论，并没有在抽样教材中得到及时的更新。

此外，随着遥感技术的发展，特别是高空间分辨率遥感影像的出现，抽样调查技术已经和遥感结合的越来越紧密，抽样调查所能解决的问题也越来越宽泛。例如，谢进金等基于分层抽样技术和蓄积量遥感估测的原理，以平南县19．5米分辨率的CBERS-02B遥感影像为基本数据源，对平南县森林蓄积量估测［5］。李春干等，以SPOT5和ALOS高空间分辨率卫星遥感数据为源数据，在GIS支持下在遥感图像上布设样地，实现了大尺度森林资源的监测。而抽样调查技术和遥感相结合的案例，至今也没有在教材中得到更新。因此，有必要对教材进行修订，及时更新前沿的抽样技术及应用案例，使学生学到的知识与时代同步。此外，建议相关教师可以翻译一些有名的著作作为学生的辅助读物，比如林业领域中的Daniel Mandallaz的“Sampling Technique for Forest Inventory”，Barry D．Shiver和Bruce E．Borders的“Sampling Technique for Forest Resource Inventory”。

(三)教学方法

“森林抽样调查”这门课的开设宗旨是使学生能够掌握合理的抽样技术，来获取林业生产与科研的数据，以便更好地进行林业决策。因此，该课程的根本目的是“使用”，所以在教学中应避免枯燥的理论公式的推导，而是应当加入抽样调查在林业中具体应用的实例。例如，如何采用回归估计来估计总体全部小班实际蓄积量;如何采用自适应性群团抽样，估计林场内枯死木的数量;如何结合抽样调查样地和遥感影像，估测林场的碳储量等相关案例。这样不仅仅是学生对抽样调查的应用一目了然，而且能够很大程度调动学生的学习积极性。

此外，在授课时尽可能采用图形材料进行形象化地教学。比如困扰大部分学生的关于偏差和准确度这两个概念，不妨举射击手打靶的例子，用图1进行解释。结果是:(a)无偏，精度高;(b)有偏，但是精度高;(c)无偏，精度不高;(d)有偏，精度不高。其中，应该重点向学生介绍(b)，因为学生在进行参数估计时往往过分信赖精度，而忽视偏度。例如学生在进行回归分析时，只重视模型的精度，模型的效率(R2)的评估，而往往忽略对模型的偏度进行评估(绘制残差图，残差均匀分布在横轴的两侧则为无偏估计)。如果用图(b)向学生展示，即使在精度很高的情况下，如果估计方法是有偏的，那么估计值也有可能距离真值很远。这种图形描述的直观形式，势必会给学生一个很深的印象，必然会起到事半功倍的教学效果。

图1 打靶试验图

(四)实践应用

抽样调查是一门方法课，因此在教学过程中一定要培养学生运用抽样技术的能力。在抽样调查讲授过程中，一般的顺序是:简单随机抽样、分层抽样、系统抽样、整群抽样、二阶抽样、回归抽样估计、比估计、成数抽样、双重抽样和不等概抽样。学生是孤立地对上述抽样方法进行学习的，并没有体会到不同抽样方法之间的相关性。而现实中所遇到的问题，需要综合上述几种抽样方法，才能够得到解决。因此，当所有抽样方法讲授完之后，教师有必要讲授一个综合案例，而这个综合案例需要综合上述大部分抽样方法才能完成，这样可以使学生将零散的抽样理论进行系统整合。当综合案例讲完之后，教师可以把学生分为若干个小组，再给定一个综合题目，让学生讨论如何通过综合不同抽样方法，来设计抽样方案，推算目标变量特征值公式以及目标特征值的方差，进而实现对目标变量的科学估计。当学生独立地解决完一个综合题目之后，学生采用抽样调查方法，分析及解决问题的能力将得到一定程度的提升。

三、结论与展望

抽样调查作为一门方法课，在多功能森林资源调查中越来越重要，因此有必要组织相关兄弟院校的老师，举行教学方法改进的研讨会，进一步提高教学质量。此外，作为抽样调查的授课教师，应该紧抓当前国际上抽样调查技术的发展动态，及时将最新的调查方法引入到林业上来，为森林多功能经营服务。另外，考虑到森林抽样调查后备人才不足，因此有必要培养森林抽样调查方向的研究生，保证未来师资的可持续性。

［1］ 宋新民，李金良．抽样调查技术［M］．北京:中国林业出版社，2007．

［2］ Annika Kangas，Matti Maltamo．Forest Inventory Methodology and Application［M］．Berlin:Springer，2009．

［3］ 朱光玉，唐守正，雷渊才．不跨越边界基于Horvitz-Thompson估计量的分层自适应群团抽样［J］．林业科学，2010，46(7):1-6．

［4］ 史京京，雷渊才，赵天忠．适应性群团抽样技术与传统简单随机抽样法的比较——以沿海红树植物木榄为例［J］．林业科学，2010，39(2):1-6．

［5］ 谢进金，林辉．基于遥感分层技术的平南县森林蓄积抽样调查方法研究［J］．林业调查规划，2011，1(3):8-11．

［6］ 李春干，陈琦，谭必增．基于卫星遥感数据空中抽样的大尺度森林资源动态监测［J］．2009(2):106-110．