基于综合监测体系的森林样地抽样方案比较研究

吴 恒,胥 辉

(1.西南林业大学,昆明 650224；2.国家林业和草原局西南调查规划院,昆明 650031)

森林蓄积量、生物量和碳储量信息是森林生态系统科学管理的前提和基础[1-2]。如何高效和准确地监测森林储量年度动态变化是自然资源调查的研究热点和技术难点。抽样调查作为资源信息调查的重要途径,应根据战略任务和实际需求的变化进行调整[3]。随着全面推行林长制和建立健全生态产品价值实现机制等一系列促进生态文明建设的制度推行,森林资源碳储量年度出数需求就尤为迫切。在满足精度与可靠性的条件下,通过改进样本抽取方法及历史资料分析,从而减少抽取样本单元,这是实现年度出数要解决的关键问题,除了减少样本单元数之外,尽可能使样本单元集中或者位置较容易寻找,从而降低调查工作成本[4],优化调查监测样本组织形式也是一种有效的方法。

截至2018年,我国共完成了9次全国森林资源清查。经过数十年的发展,不仅清查方法和技术手段与国际接轨,而且组织管理和系统运行也规范高效[3,5]。2021年,国家林业和草原局组织开展了林草生态综合监测评价工作,将固定样地均匀分为5组,每年全部调查其中1组样地,另外4组样地依据林相变化采用生长模型或回归模型进行更新,进而采用联合估计产出年度监测数据。曾伟生等[6]采用系统抽样和随机抽样方式各抽取5套样本,分别利用联合估计方法和双重回归方法,统计产出了第1个年度的森林蓄积量估计值及其精度。每年1/5的样本组织是影响调查成果精度的关键,也是森林资源调查监测体系连续和稳定的关键。科学组织每年1/5的调查样本,比较不同抽样方案间的差异,对优化综合监测地面调查样地具有现实意义。

1 研究区概况

四川省处于青藏高原生态屏障和长江重点生态区，是重要的“握手区”,地形复杂、气候多样,东部盆地,西部高原,山地和高原占比高达81.8%；属于全国第二大林区、第五大牧区,森林资源以天然林为主,主要分布在川西高原和盆周山地；动植物种类丰富,是全球34个生物多样性热点地区之一。第九次全国森林资源清查结果显示[7],四川省森林面积1 839.77万hm2,森林覆盖率38.03%；活立木蓄积197 201.77万m3,森林蓄积 186 099.00万m3。

2 研究方法

2.1 数据来源

数据来源包括四川省第六次(2002年)、第七次(2007年)、第八次(2012年)和第九次(2017年)森林资源连续清查数据,样地总数 10 098个,全为固定样地,8km×8km与4km×8km两种样地间距相间排列,样地形状为正方形、边长25.82m、面积0.066 7hm2。按照《森林资源连续清查技术规程》[8]对起源、树种(组)、龄组的划分方式,将优势树种进行归并处理,得到森林植被分起源、树种(组)、龄组的面积、蓄积量等数据。

2.2 抽样方案设计

基于国家森林资源连续清查抽样体系,将四川省森林资源连续清查样地按系统抽样、随机抽样和整群随机抽样3种样本组织方法分为5组,系统抽样按照固定的空间间隔取样,各分组样本数量分别为1983,2002,2003,1983,1992；随机抽样先产生均匀分布的随机数,然后按照随机数进行取样,各分组样本数量分别为1992,1991,2001,1989,1990；群团抽样按照分组之间变动最少的原则,以县为群团单位将全省各县均匀分为5组。

2.3 估计方法

利用调查样本,计算均值及方差。调查样本与辅助样本建立线性回归模型:

yi=α+β×xi

(1)

利用回归模型(1)计算其余样本的均值和方差[6]

(2)

方差估计值为:

(3)

根据式(2)、式(3)即可算出辅助样本的均值和误差,但未考虑辅助样本自身的误差,将这两部分相对误差分别表示为Ea和Eb,按误差传递规律,辅助样本的相对误差E2应为:

(4)

计算调查样本和辅助样本的权重:

(5)

(6)

当样本容量n较大时,基于计算的权重,采用联合估计计算整体的均值和误差:

(7)

(8)

2.4 抽样效率分析

以抽样比、抽样精度和抽样组织作为抽样效率的评价指标,进行总体估计抽样效率分析。将1/5样本抽样估计结果与后期调查数值进行相关性系数R、相对差异(RD%)指标计算,作为方案比较依据。

(9)

(10)

3 结果与分析

3.1 活立木储量总体估计

根据历次四川省森林资源连续清查报告,2007年活立木蓄积量、生物量和碳储量分别为16.88亿m3,13.00亿t和6.31亿t；2012年活立木蓄积量、生物量和碳储量分别为17.76亿m3,13.95亿t和6.77亿t；2017年活立木蓄积量、生物量和碳储量分别为19.72亿m3,15.97亿t和7.74亿t；各1/5样本组织方案在此基础上对比和分析。

3.1.1系统抽样总体估计

系统抽样各分组在95%可靠性下,以2002年分组样本估计2007年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为16.99亿m3,13.03亿t,6.32亿t,精度均值分别为94.20%,94.73%,94.72%；以2007年分组样本估计2012年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为17.85亿m3,13.95亿t,6.77亿t,精度均值分别为94.41%,94.97%,94.96%；以2012年分组样本估计2017年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为19.79亿m3,16.01亿t,7.76亿t,精度均值分别为94.49%,94.94%,94.92%。各分组的年度估计值及精度如表1所示。

表1 系统抽样活立木储量估计值及精度

3.1.2随机抽样总体估计

随机抽样各分组在95%可靠性下,以2002年分组样本估计2007年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为16.94亿m3,12.99亿t,6.30亿t,精度均值分别为94.20%,94.73%,94.72%；以2007年分组样本估计2012年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为17.85亿m3,13.94亿t,6.77亿t,精度均值分别为94.40%,94.97%,94.96%；以2012年分组样本估计2017年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为19.78 m3,15.99亿t,7.75亿t,精度均值分别为94.49%,94.93%,94.92%。各分组年度估计值及精度如表2所示。

表2 随机抽样活立木储量估计值及精度

3.1.3群团抽样总体估计

随机抽样各分组在95%可靠性下,以2002年分组样本估计2007年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为16.96亿m3,13.00亿t,6.31亿t,精度均值分别为94.18%,94.72%,94.70%；以2007年分组样本估计2012年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为17.84亿m3,13.95亿t,6.77亿t,精度均值分别为94.41%,94.98%,94.96%；以2012年分组样本估计2017年活立木蓄积量、生物量和碳储量,均值分别为19.75亿m3,15.98亿t,7.74亿t,精度均值分别为94.50%,94.94%,94.93%。各分组年度估计值及精度如表3所示。

表3 群团抽样活立木储量估计值及精度

3.2 抽样方案效率分析

3.2.1抽样比

1/5样本抽样方案中,基于国家森林资源连续清查的抽样框架,样地面积为0.066 7hm2(1亩),森林资源连续清查体系的抽样比为13.73。1/5样本分别采用系统抽样、随机抽样和群团抽样各分组全部抽样比的均为2.75,有蓄积(即有林木检尺需要到现地开展调查的样地)抽样比的均值分别为1.02,1.02和1.01。1/5样本抽样比森林资源连续清查抽样降低了10.98,调查样地数量减少了80%。

3.2.2活立木储量抽样方案精度

系统抽样、随机抽样和群团抽样活立木储量估计值与后期调查值间的相关性系数R均值分别为0.97,0.99和0.96,相对差异均值分别为-0.28,-0.14和-0.14。综合分析,1/5样本抽样方案估计优度由大到小的顺序依次为随机抽样、系统抽样和群团抽样,各1/5样本抽样方案蓄积量、生物量和碳储量估计精度分析评价如表4所示。

表4 活立木1/5样本抽样方案估计值精度分析

3.2.3抽样组织

本文1/5样本组织方案基于国家森林资源连续清查的抽样框架,固定样地按照系统抽样布设在公里格网上,系统抽样为随机抽样的一种形式,系统抽样能够克服人为随机抽样对总体的估计误差,抽样框架已经解决了系统布设的人为干扰对估计结果的影响,1/5样本组织采用完全随机抽样更能降低人为干扰对估计结果的影响。以县域内所有样地为整体的整群抽样的优点是实施方便、节省经费,在实际工作开展中更是能够有效地降低因为转场带来的各种成本,缺点是往往由于不同群之间的差异较大,由此而引起的抽样误差往往大于简单随机抽样,且样本分布面不广、样本对总体的代表性相对较差,且不完全等同于群团抽样。

4 讨论与结论

4.1 讨论

1)曾伟生等[6]采用系统抽样和随机抽样方式各抽取5套样本,按系统抽样抽取的样本其代表性要好于按随机抽样抽取的样本。这与本研究的结果存在差异,曾伟生等[6]进行系统抽样时是按样地蓄积量从大到小排序后,等间隔抽取样地,具有一定的分层抽样特征,也从侧面反映了不等概抽样潜在的估计效果。以等概率抽样为基础的森林资源连续清查体系是现行最为完备和权威的方法,森林资源连续清查体系抽样技术和估计方法的前提假设是抽样单元间是相互独立的,但随着人们对地理空间事物空间自相关性和空间变异性的深入研究发现,生境因子的异质性使森林资源碳储量一般呈现非随机的空间分布状态[9],这就导致传统的等概率抽样和估计方法在实际应用中的存在一定局限性[10]。Trangmar等[11]研究表明,在相同的抽样精度要求下,考虑抽样单元空间变异性的空间抽样方法所需要的样本容量明显少于传统抽样方法。

2)区域尺度的森林资源储量抽样调查具有复杂系统特点,退化失效和突发失效是复杂系统运行阶段的两大类失效模式,对森林资源储量抽样调查结果可靠性影响有着各自的特点。针对复杂系统具有的失效渐进性和不可逆等特点,如森林资源连续清查固定样地因为人为干扰和特殊保护等不确定性使得样地的代表性渐进性下降,导致调查抽样系统退化失效,抽样调查成果可靠性评估等将是本研究后续需要不断完善和改进的地方。

4.2 结论

四川省第八次清查(2012年)活立木蓄积量估计值的精度为94.90%,第九次清查(2017年)活立木蓄积量估计值的精度为95.49%,2012年及以前均未计算生物量和碳储量。在95%可靠性下,1/5样本采用随机抽样、系统抽样和群团抽样估计精度均低于森林资源连续清查抽样估计的精度,但都大于94.50%。1/5样本抽样方案估计优度由大到小的顺序依次为随机抽样、系统抽样和群团抽样,采用调查1/5样本后联合估计的监测体系样地数量减少了80%,1/5样本组织采用完全随机抽样更能降低人为干扰对估计结果的影响,以县为群团的类似整群抽样在实际工作开展中更是能够有效地降低因转场带来的各种成本,但由于不同群之间的差异较大,由此而引起的抽样误差往往大于随机抽样。