張先祥1，吳智敏1，劉 偉2

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回歸分析在龍泉市森林資源一類調(diào)查中的應(yīng)用

張先祥，吳智敏，劉 偉

（1. 浙江省龍泉市林業(yè)局，浙江 龍泉 323700；2. 浙江省龍泉市林科所，浙江 龍泉 323700）

2007年龍泉市森林資源調(diào)查采用回歸分析技術(shù)，在2004年全市1 010個(gè)樣地中系統(tǒng)抽取251個(gè)樣地組成成對(duì)關(guān)系，用以估算總體蓄積區(qū)間。結(jié)果表明，二套樣本相關(guān)關(guān)系密切，相關(guān)系數(shù)達(dá)0.910 6，回歸精度達(dá)94.8%，回歸方程檢驗(yàn)呈極顯著性，說明調(diào)查方法可行，調(diào)查結(jié)果可靠。用此方法減少了3/4調(diào)查工作量和經(jīng)費(fèi)開支。

回歸分析，森林調(diào)查，精度，龍泉

浙江省規(guī)定縣級(jí)森林資源一類調(diào)查一般每5 a開展一次，二類調(diào)查每10 a開展一次，二類調(diào)查的總體蓄積用樣地抽樣調(diào)查控制。由于一類調(diào)查要對(duì)每個(gè)樣地進(jìn)行實(shí)地定位調(diào)查，外業(yè)工作量極大，作業(yè)安全性低，減少外業(yè)工作量很值得研究?；貧w分析技術(shù)在林木生長(zhǎng)研究、預(yù)測(cè)預(yù)報(bào)和遙感估算已有成功的報(bào)道，在森林調(diào)查方面，趙品福、張遠(yuǎn)征在浙江金華進(jìn)行了以村為單位的二類回歸分析，蓄積回歸估計(jì)精度為89%；楊國斌在云南玉白頂林場(chǎng)進(jìn)行了以小班為單位的三類回歸分析，蓄積回歸估計(jì)精度為97.8%；而黃杏模、李文凱則對(duì)楊國斌所用方法進(jìn)行了補(bǔ)正。采用回歸分析技術(shù)控制縣級(jí)森林資源總體蓄積的研究尚未見有報(bào)道，本文對(duì)龍泉市2007年森林資源調(diào)查直線回歸技術(shù)成效進(jìn)行總結(jié)，為減少森林資源一類調(diào)查外業(yè)工作量提供經(jīng)驗(yàn)。

1 概況

龍泉市位于浙江省西南部（118° 43′ ~ 119° 26′ E，27° 42′ ~ 28° 21′ N），面積304 667 hm，海拔180 ~ 1 929 m，地形復(fù)雜，溝壑縱橫，山高坡陡，海拔1 000 m以上山峰有730余座，森林調(diào)查外業(yè)工作環(huán)境惡劣。龍泉市于1989年布設(shè)了1 014個(gè)固定樣地，1992年、1996年進(jìn)行樣地復(fù)位調(diào)查，2004年對(duì)一半固定樣地進(jìn)行移位，重新布設(shè)后固定樣地為1 010個(gè)。

2 分析方法

利用龍泉市2004年一類調(diào)查的1 010個(gè)樣地資源作為第一套系統(tǒng)樣本，根據(jù)變動(dòng)系數(shù)，相關(guān)系數(shù)等參數(shù)，確定抽取251個(gè)樣地為第二套樣本，以抽取樣本的二次調(diào)查樣地蓄積建立回歸關(guān)系，采用最小二乘法求算直線方程參數(shù)，估算總體單元平均蓄積，從而推算總體中值；利用F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)，驗(yàn)證回歸方程的顯著性水平，用t檢驗(yàn)驗(yàn)證相關(guān)系數(shù)的顯著性水平；通過回歸置信區(qū)間估算，控制2007年調(diào)查森林資源總體蓄積變動(dòng)區(qū)間，由于樣地面積相同，樣本單元數(shù)大，樣本更符合隨機(jī)、獨(dú)立、同分布性的抽樣原則。

2.1 回歸方程的求取

SS=（1）

（3）

（4）

b =（6）

a =－（7）

回歸方程為：

回歸估算中值：

=a＋b（9）

2.2 回歸關(guān)系的顯著性檢驗(yàn)（檢驗(yàn)）

2.2.1 總平方和與自由度

d=－1 （11）

2.2.2 回歸平方和與自由度

= ()（12）

d等于自變量個(gè)數(shù)，本次調(diào)查為1。

2.2.3 剩余平方和與自由度

d=－2 （14）

2.2.4值計(jì)算

以d和d查表，得[d,d]和[d,d]，比較值與標(biāo)準(zhǔn)值大小，若值大，則得顯著性結(jié)論。

2.3 回歸關(guān)系的顯著性檢驗(yàn)（檢驗(yàn)）

提出假設(shè)：由于測(cè)驗(yàn)樣本回歸方程來自無直線回歸關(guān)系總體的概率大小，所以對(duì)直線回歸的假設(shè)測(cè)驗(yàn)為：= 0對(duì)：≠0。

規(guī)定顯著水平：a = 0.05或a = 0.01。

在無效假設(shè)正確的前提下，計(jì)算值，其計(jì)算公式為：

式中s為回歸系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤，其計(jì)算公式為：

（17）

式中的s為回歸估計(jì)標(biāo)準(zhǔn)誤，其計(jì)算公式為：

推斷：計(jì)算出樣本回歸系數(shù)的值后，與值表中的相比較，以確定樣本的值在分布中出現(xiàn)的概率。值遵循=－2的分布。如果實(shí)得的|| < t，P > 0.05，則接受：= 0，即可認(rèn)為該樣本回歸方程是其來自于一無直線回歸關(guān)系的總體；如果實(shí)得的＜||＜，P＜0.05，則接受：，即認(rèn)為該回歸方程是來自于有顯著直線回歸關(guān)系的總體；如果實(shí)得的||＞，P＜0.01，則接受：，即認(rèn)為該回歸方程是來自于有極顯著直線回歸關(guān)系的總體。

2.4 相關(guān)系數(shù)的求取

2.5 相關(guān)系數(shù)的顯著性檢驗(yàn)（t檢驗(yàn)）

2.5.1 相關(guān)系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤

2.5.2值計(jì)算

（21）

以自由度－2查表，得標(biāo)準(zhǔn)值和。比較和標(biāo)準(zhǔn)值大小，若大，得顯著性結(jié)論。

2.6 精度求算

（23）

（24）

= 1－（26）

3 回歸結(jié)果

3.1 回歸方程

將兩次數(shù)據(jù)輸入Excel表格，按最小乘法進(jìn)行求算，得回歸公式如下：

2004年樣地平均蓄積= 3.245 552 m，則2007年樣地平均蓄積= 3.730 68 m，推導(dǎo)出全市活立木總蓄積中值為14 256 305 m。

3.2 方程顯著性檢驗(yàn)

F檢驗(yàn)結(jié)果見表1，表明回歸方程具有極顯著性。

表1 回歸方程檢驗(yàn)方差分析

檢驗(yàn)：經(jīng)計(jì)算，S= 1.575 388 029，S= 0.029 264 621，= 34.77，= 2.57，表明回歸方程具有極顯著性。

3.3 相關(guān)系數(shù)及檢驗(yàn)

經(jīng)計(jì)算，相關(guān)系數(shù)= 0.910 6，相關(guān)關(guān)系緊密。= 0.063 4，= 14.36，表明具有極顯著性。

3.4 精度分析

樣地平均蓄積估計(jì)區(qū)間為[3.535 77, 3.925 59]，推導(dǎo)出全市活立木蓄積控制區(qū)間為[13 511 483，15 001 129]m。

4 結(jié)果分析

4.1 回歸成效

建立的回歸方程回歸相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.9106，說明兩套樣本回歸關(guān)系緊密，相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)呈極顯著水平，說明總體存在相關(guān)關(guān)系；回歸方程的F檢驗(yàn)和t檢驗(yàn)均呈極顯著水平，說明總體存在直線回歸關(guān)系。以前一次調(diào)查樣地?cái)?shù)據(jù)來回歸估算本次調(diào)查數(shù)據(jù)是可靠的。

4.2 調(diào)查成效分析

本次調(diào)查回歸精度達(dá)到94.8%，達(dá)到了浙江省重點(diǎn)林區(qū)縣90%的精度要求。本次采用回歸分析技術(shù)，抽取樣地?cái)?shù)量為上一次的1/4，減少了3/4工作量和調(diào)查經(jīng)費(fèi)。以每個(gè)樣地3人，1.5 d完成，少做了759個(gè)樣地，相當(dāng)于減少工作日3 416 d，以每個(gè)樣地750元工資費(fèi)用計(jì)算，減少經(jīng)費(fèi)開支57萬元。在省力省錢的同時(shí)，加快了整體工作進(jìn)度，減少了外業(yè)工作風(fēng)險(xiǎn)。

4.3 應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)

運(yùn)用回歸分析方法進(jìn)行一類森林資源調(diào)查，要求兩次調(diào)查樣地成對(duì)關(guān)系是直線關(guān)系，其實(shí)質(zhì)是其變化趨勢(shì)的一致性，在森林保存較完整情況下，用回歸分析技術(shù)進(jìn)行一類森林資源調(diào)查效果較好，但兩次調(diào)查相隔時(shí)間不宜太長(zhǎng)。

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Application of Regression Analysis in Continuous Forest Inventory in Longquan

ZHANG Xian-xiang，WU Zhi-min，LIU Wei

（）

Forest resources inventory in Longquan, Zhejiang province in 2007 was conducted by regression analysis. Total growing stock was estimated by 251 germinate relation plots from 1010 ones investigated in 2004. The results showed that the correlation coefficient reached 0.9106, and regression precision 94.8%. Test of regression equation indicated evident significance, indicating a reliable result. Application of regression analysis in continuous forest inventory could reduce work and cost by 3/4.

regression analysis; forest survey; precision; Longquan

1001-3776（2010）01-0085-04

S757.2

B

2009-08-19；

2009-11-28

張先祥（1966－），男，浙江龍泉人，工程師，從事森林經(jīng)理研究。