廖順寶，許立民

（1.河南大學(xué) 環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，河南 開封 475004；2.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101）

森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)空間化的方法研究

廖順寶1,2，許立民1

（1.河南大學(xué) 環(huán)境與規(guī)劃學(xué)院，河南 開封 475004；2.中國科學(xué)院 地理科學(xué)與資源研究所，北京 100101）

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，蓄積量是森林資源調(diào)查的基本指標(biāo)之一。傳統(tǒng)的森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)一般以行政單元為記錄進(jìn)行表示，因此，難以在更細(xì)尺度上反映蓄積量的空間分布及其變化。以20世紀(jì)80年代全國森林資源清查數(shù)據(jù)為例，在國家和省區(qū)兩個(gè)尺度分別分析森林蓄積量與不同土地利用類型面積和不同土地覆被類型面積之間的關(guān)系。結(jié)果顯示：不論在國家尺度還是省區(qū)尺度，森林蓄積量與土地覆被類型的相關(guān)性（國家尺度R2=0.568 2；省區(qū)尺度R2=0.851 1）均優(yōu)于其與土地利用類型的相關(guān)性（國家尺度R2=0.528 3；省區(qū)尺度R2=0.775 4），而且分省區(qū)模型優(yōu)于全國整體模型；在此基礎(chǔ)上，基于蓄積量與不同森林類型面積之間的線性回歸模型，利用回歸計(jì)算結(jié)果與殘差修正相結(jié)合的方法，計(jì)算得到全國 1 km×1 km分辨率的森林蓄積量空間化產(chǎn)品，該產(chǎn)品既反映了公里網(wǎng)格尺度上蓄積量的空間變化，又可以利用該產(chǎn)品統(tǒng)計(jì)全國及省區(qū)、市縣的森林蓄積總量；根據(jù)本研究的空間化結(jié)果進(jìn)一步計(jì)算得到，20世紀(jì)80年代全國森林蓄積總量為1.348 6×1010m3。

森林；蓄積量；調(diào)查數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)空間化

森林是地球上最大的有機(jī)碳的貯庫，是控制陸地生物圈能量傳輸?shù)闹匾M成部分。陸地上，森林面積約占地球非冰表面的40%，而森林生物量卻占整個(gè)陸地生態(tài)系統(tǒng)生物量的90%左右，其土壤碳儲(chǔ)量約占全球土壤碳儲(chǔ)量的73%[1-2]。森林生物量不僅是森林固碳能力的重要標(biāo)志，也是評(píng)估森林碳收支的重要參數(shù)，對(duì)全球碳循環(huán)起著重要作用[3]。因此，森林生物量的定量測(cè)算是生態(tài)學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的重要研究問題，在全球氣候變化背景下開展森林生物量的數(shù)量、時(shí)空分布和動(dòng)態(tài)變化研究具有重要的理論意義及實(shí)踐價(jià)值[4]。

森林生物量是指單位面積森林內(nèi)生物群落的現(xiàn)存量，常用t/hm2表示，它包括林木的生物量（根、莖、葉、花、果、種子和凋落物等的總重量）和林下植被層的生物量。另一個(gè)反映森林資源的豐富程度、衡量森林生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的重要指標(biāo)是林木蓄積量，它是指一定森林面積上存在著的林木樹干部分的總材積。蓄積量是反映一個(gè)國家或地區(qū)森林資源總規(guī)模和水平的基本指標(biāo)之一。而且，森林生物量與林木蓄積量在一定的條件下可以通過模型進(jìn)行轉(zhuǎn)換[5]，換而言之，當(dāng)知道一個(gè)地區(qū)的林木蓄積量時(shí)，就可以推算出該地區(qū)的森林生物量。

關(guān)于森林蓄積量的估算，目前主要有兩種途徑。一是以遙感信息源為主，輔之以其他相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行蓄積量的估算。例如，基于ALOS PALSAR和森林資源二類清查固定樣地?cái)?shù)據(jù)，利用非線性回歸方法建立蓄積量與所對(duì)應(yīng)的 PALSAR像元后向散射系數(shù)之間的關(guān)系[6]；利用Landsat TM數(shù)據(jù)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法研究中紅外波段與森林蓄積量之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系[7]；以TM可提取因子（不同波段比值或線性組合）及樣地林分立地條件因子為可選變量，通過逐步回歸構(gòu)建馬尾松林分蓄積量估測(cè)模型[8]；蓄積量與平均冠幅、海拔、坡位、坡向、QuickBird Band1-4以及NDGI（歸一化綠度指數(shù)）、GI（綠度指數(shù)） 等因子之間的回歸擬合[9]；利用CBERS-02B 影像為數(shù)據(jù)源, 同時(shí)提取海拔、 坡度、坡向等GIS因子，運(yùn)用偏最小二乘法建立森林蓄積量估測(cè)模型[10]；以郁閉度、陰坡、陽坡、TM1、TM2、TM3、TM5、TM7、NDVI、TM（4-3）、TM4/3 為輸入變量，建立蓄積量估測(cè)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[11]；以 CBERS/CCD 影像和同步實(shí)測(cè)樣地?cái)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，構(gòu)建基于 NDVI、RVI及NDVI和RVI組合的人工速生林地蓄積量回歸估測(cè)模型[12]，等等。利用遙感信息進(jìn)行森林蓄積量的估算主要在林場(chǎng)或小區(qū)域尺度上開展工作，目前尚未見到利用遙感信息在大范圍內(nèi)進(jìn)行森林蓄積量估算的文獻(xiàn)。

第二種途徑是以微觀地理因子以及森林本身的參數(shù)為變量，構(gòu)建蓄積量與這些變量之間的相關(guān)關(guān)系，從而進(jìn)行蓄積量的測(cè)算。例如，以林分?jǐn)嗝娣e和平均樹高為自變量，以林分蓄積量為因變量，構(gòu)建杉木、馬尾松和闊葉樹等不同樹種的蓄積量模型[13]；利用林木采伐伐區(qū)設(shè)計(jì)資料及蓄積表，以海拔、年齡、郁閉度、坡向、坡度、坡位、林分起源等因子為解釋變量進(jìn)行多元線性回歸，建立馬尾松、 黃山松、 杉木純林等的蓄積量數(shù)學(xué)模型[14]；榿木人工林蓄積量與密度、平均高度之間的非線性相關(guān)關(guān)系模型[15]；通過建立杉木人工林廣義干曲線模型模擬不同立地、 不同密度、不同年齡杉木人工林單株材積和林分蓄積量[16]，等等。通過這類途徑進(jìn)行蓄積量的估算也主要在林場(chǎng)甚至是樣地尺度上開展，一般比利用遙感信息進(jìn)行蓄積量估算的區(qū)域范圍更小，因此仍然是局地性質(zhì)的研究。

當(dāng)前，進(jìn)行生物量空間分布估算的研究，特別是在較大范圍（如省區(qū)、全國）的研究還不多見。2004年，樸世龍等[17]利用中國草地資源清查資料，并結(jié)合同期的遙感影像，建立了基于修正的歸一化植被指數(shù)( NDVI )的我國草地植被生物量估測(cè)模型，并利用該模型研究了我國草地植被生物量及其空間分布；2011年，彭守璋等[18]根據(jù)祁連山地區(qū)野外調(diào)查資料、青海云杉林相圖和氣象資料，在GIS技術(shù)的支持下估算了祁連山地區(qū)青海云杉林的生物量和碳儲(chǔ)量及其空間分布；2012年，劉雙娜等[19]以中國第六次國家森林資源清查資料為基礎(chǔ)，同時(shí)結(jié)合1∶100萬植被分布圖及同期基于MODIS反演的NPP空間分布，定量估算了1 km分辨率下全國森林生物量的空間分布。而進(jìn)行大范圍森林蓄積量空間分布的研究，尚未見到相關(guān)研究。

本文基于全國縣級(jí)森林資源調(diào)查數(shù)據(jù)和同時(shí)期的土地利用/土地覆被數(shù)據(jù)，根據(jù)屬性數(shù)據(jù)空間化的思路和方法，將基于縣級(jí)行政單元的森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)重新分布到規(guī)則格網(wǎng)上，以實(shí)現(xiàn)森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)的空間化?？臻g化結(jié)果是進(jìn)行全國森林生態(tài)系統(tǒng)以及森林資源研究與評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)產(chǎn)品。所謂屬性數(shù)據(jù)空間化，是指將地學(xué)矢量目標(biāo)（點(diǎn)、多邊形）中的屬性要素向同要素柵格目標(biāo)轉(zhuǎn)化的過程。通過屬性數(shù)據(jù)空間化，一方面可以增加屬性要素在空間分布上的信息量，盡可能地反映該要素在空間上的實(shí)際分布狀況；另一方面，又可以改變數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)格式，即從不規(guī)則的矢量結(jié)構(gòu)（點(diǎn)、多邊形）轉(zhuǎn)變成規(guī)則網(wǎng)格，以便進(jìn)行跨學(xué)科的綜合分析[20]。從定義可以看出，屬性數(shù)據(jù)空間化不是簡(jiǎn)單的矢量數(shù)據(jù)柵格化。

最近10年以來，屬性數(shù)據(jù)空間化已經(jīng)成為地理學(xué)、生態(tài)學(xué)、環(huán)境科學(xué)、社會(huì)科學(xué)中的研究熱點(diǎn)，其主要內(nèi)容包括自然要素的空間化和社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素的空間化，如氣象觀測(cè)要素的空間化[21-25]、人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)空間化[26-29]、國民經(jīng)濟(jì)各行業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)的空間化[30]等。

1 數(shù)據(jù)資料

本研究使用的數(shù)據(jù)資料主要包括森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)、土地利用/土地覆被數(shù)據(jù)和全國縣級(jí)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)等三部分，具體情況說明如下：

（1）全國各省、自治區(qū)、直轄市分縣森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)（1980 s）：來源于各省區(qū)森林資源清查，包括除香港、澳門和臺(tái)灣以外的全國31個(gè)省級(jí)行政單元的數(shù)據(jù)，各省區(qū)調(diào)查的時(shí)間不盡相同，但基本上都集中在20世紀(jì)80年代，核心數(shù)據(jù)指標(biāo)是縣級(jí)行政單元的活立木總蓄積量。

（2）全國公里網(wǎng)格土地利用/土地覆被數(shù)據(jù)：分別來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心和國家科技基礎(chǔ)條件平臺(tái)——地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)。這兩種數(shù)據(jù)分別利用與蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)時(shí)間基本一致的全國1∶10萬土地利用數(shù)據(jù)和全國1∶25萬土地覆被數(shù)據(jù)加工形成。需要說明的是，該公里網(wǎng)格數(shù)據(jù)產(chǎn)品不是將某一柵格單元全部表示成某一種特定的土地利用/土地覆被類型，而是詳細(xì)記錄每個(gè)柵格單元中不同土地利用/土地覆被類型占整個(gè)柵格單元面積的比例，因此特別適合用作屬性數(shù)據(jù)空間化的參數(shù)。該產(chǎn)品是目前我國在國家尺度上精度最高的土地利用/土地覆被數(shù)據(jù)產(chǎn)品，已經(jīng)在國家土地資源調(diào)查、水文、生態(tài)研究中被廣泛應(yīng)用。

全國1∶10萬土地利用數(shù)據(jù)將全國土地利用類型分為耕地、林地、草地、水域、工礦居民用地和未利用土地等6個(gè)一級(jí)類25個(gè)二級(jí)類，其中，林地又分為有林地、灌木林、疏林地、其他林地等4個(gè)二級(jí)類型；全國1∶25萬土地覆被數(shù)據(jù)將全國土地覆被類型分為森林、草地、農(nóng)田、聚落、濕地水體、荒漠等6個(gè)一級(jí)類25個(gè)二級(jí)類，其中，森林又分為常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、針闊混交林和灌叢等6個(gè)二級(jí)類型。不論是土地利用數(shù)據(jù)還是土地覆被數(shù)據(jù)，本研究只用其中與森林蓄積量有關(guān)的數(shù)據(jù)，即僅分別使用土地利用中的“林地”數(shù)據(jù)和土地覆被中的“森林”數(shù)據(jù)。因?yàn)樯中罘e量?jī)H與它們相關(guān)。

（3）全國縣級(jí)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)：即與森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)和土地利用/土地覆被數(shù)據(jù)時(shí)間接近的全國縣級(jí)行政區(qū)劃數(shù)據(jù)，包括縣級(jí)行政區(qū)劃圖（邊界）、行政區(qū)名稱和行政區(qū)劃代碼。

2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

數(shù)據(jù)預(yù)處理的目的是為數(shù)據(jù)分析與建模進(jìn)行數(shù)據(jù)準(zhǔn)備，主要包括以下三項(xiàng)內(nèi)容：

（1）統(tǒng)計(jì)各市縣不同林地類型/森林類型的面積。首先，在地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS中將全國縣級(jí)行政區(qū)劃的多邊形矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)，用縣級(jí)行政區(qū)劃代碼作為柵格單元的屬性值；其次，用縣級(jí)行政區(qū)劃柵格數(shù)據(jù)對(duì)不同林地類型/森林類型的柵格圖層進(jìn)行區(qū)域統(tǒng)計(jì)，得到每個(gè)區(qū)域（市縣單元）內(nèi)不同林地類型/森林類型的面積，即得到一個(gè)包括市縣名稱、市縣代碼、不同林地類型面積（有林地、灌木林、疏林地、其他林地）、不同森林類型面積（常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、針闊混交林、灌叢）等信息的二維屬性表。

（2）對(duì)各市縣森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)與林地/森林面積數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。根據(jù)市縣名稱和市縣代碼一致的原則，將各市縣的森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)匹配到上一步形成的二維表中。由于全國縣級(jí)行政區(qū)劃的變動(dòng)（縣改市、縣改區(qū)、市縣合并與拆分等），有些名稱一致或代碼一致的市縣并不表示同一個(gè)區(qū)域，因此需要甄別每個(gè)市縣的確切含義。

首先根據(jù)名稱和代碼同時(shí)一致的原則進(jìn)行匹配；其次根據(jù)名稱一致（這種情況只包括縣，不含變?yōu)槭械目h）的原則匹配；第三，刪除名稱、代碼均不一致的記錄，特別是縣級(jí)市升格為地級(jí)市，原來的縣級(jí)市成為新的地級(jí)市的市轄區(qū)的情況。需要說明的是，這種刪除對(duì)后續(xù)的數(shù)據(jù)分析沒有影響，因?yàn)楦魇锌h的數(shù)據(jù)主要用于分析和建模，因此不需要全部市縣的數(shù)據(jù)。事實(shí)上，通過匹配和刪除不匹配的數(shù)據(jù)后，全國仍然保留了2 175條記錄。

（3）生成省級(jí)行政區(qū)劃柵格數(shù)據(jù)。對(duì)全國縣級(jí)行政區(qū)劃柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行類型歸并，生成全國省級(jí)行政區(qū)劃柵格數(shù)據(jù)，用省級(jí)行政區(qū)劃代碼作為柵格單元的屬性值。在利用分區(qū)模型計(jì)算蓄積量時(shí)，該柵格數(shù)據(jù)將作為模型選擇的控制參數(shù)。

3 數(shù)據(jù)分析與建模

3.1 數(shù)據(jù)總體分析

森林蓄積量是一定森林面積上存在的林木樹干部分的總材積，因此，有森林或林地的地方才會(huì)有森林蓄積量（也稱林木蓄積量）。森林描述的是地表土地覆被狀況，林地描述的是地表土地利用狀況，它們均與森林蓄積量有關(guān)。

以全國各市縣森林蓄積量為因變量，不同森林類型（常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、針闊混交林、灌叢）面積或不同林地類型（有林地、灌木林、疏林地、其他林地）面積為自變量，分別進(jìn)行多元線性回歸分析，令常數(shù)項(xiàng)為0，得到的線性回歸方程分別為：

式中：y 表示森林蓄積量，104m3；c1、c2、c3、c4、c5、c6分別表示不同森林類型的面積，km2；u1、u2、u3、u4分別表示不同林地類型的面積，km2。

圖1、圖2分別表示根據(jù)方程（1）和方程（2）預(yù)測(cè)的森林蓄積量與實(shí)際調(diào)查的蓄積量之間的相關(guān)關(guān)系。從圖1、圖2可以看出，蓄積量不論是與土地覆被中的不同森林類型面積還是與土地利用中不同林地類型的面積，均已達(dá)到統(tǒng)計(jì)上的顯著相關(guān)。盡管如此，利用這2個(gè)方程來預(yù)測(cè)各市縣的蓄積量仍然存在比較大的問題，因?yàn)樗鼈兊钠骄鄬?duì)誤差分別到達(dá)86.29%和86.07%。平均相對(duì)誤差的計(jì)算公式為：

式（3）中：e表示平均相對(duì)誤差（無量綱）；abs()表示求絕對(duì)值；n表示參與回歸分析的樣本（市縣）個(gè)數(shù)；a0i表示第i個(gè)樣本（市縣）的實(shí)際調(diào)查蓄積量，104m3；a1i表示通過回歸方程預(yù)測(cè)的第i個(gè)市縣的蓄積量，104m3；a0表示所有n個(gè)市縣調(diào)查蓄積量的總和，104m3。

圖1 根據(jù)不同森林類型面積預(yù)測(cè)的蓄積量與實(shí)際調(diào)查蓄積量之間的相關(guān)關(guān)系（全國統(tǒng)一模型）Fig.1 Relationship between actual and predicted total accumulation of live timber by area of different forest types (unified national model)

從圖1和圖2也可以明顯的看出，分析樣本主要集中在蓄積量比較低的區(qū)域，而且這個(gè)區(qū)域的散點(diǎn)圖非常發(fā)散。因此，在全國范圍內(nèi)構(gòu)建一個(gè)統(tǒng)一的蓄積量模型是不科學(xué)的，在實(shí)際應(yīng)用中也是不準(zhǔn)確的。分區(qū)建模是解決這一問題的有效手段。

圖2 根據(jù)不同林地類型面積預(yù)測(cè)的蓄積量與實(shí)際調(diào)查蓄積量之間的相關(guān)關(guān)系（全國統(tǒng)一模型）Fig.2 The relationship between actual and predicted total accumulation of live timber by area of different forest-land types (unified national model)

3.2 分區(qū)建模

由于地形、地貌、土壤以及水熱等自然條件的差異，在不同區(qū)域，森林蓄積量與各種土地覆被/土地利用類型面積之間的關(guān)系也不盡相同。本研究使用的蓄積量數(shù)據(jù)以行政區(qū)劃為記錄單元，因此，分區(qū)建模也以省級(jí)行政區(qū)劃界線作為分區(qū)的界線。用對(duì)全國數(shù)據(jù)進(jìn)行總體分析一樣的方法對(duì)各省區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果列于表1。從表1不難看出，按省分區(qū)以后，不論是基于森林類型（土地覆被）還是基于林地類型（土地利用）的回歸方程，相關(guān)系數(shù)和樣本的平均相對(duì)誤差都有明顯的改進(jìn)。平均相對(duì)誤差已經(jīng)從86.29%和86.07%分別下降到46.82%和50.07%，全國各市縣預(yù)測(cè)蓄積量與實(shí)際調(diào)查蓄積量的相關(guān)系數(shù)（R2）從0.568 2和0.528 3分別上升到0.851 1和0.775 4（見圖3、圖4），且絕大部分省區(qū)的相關(guān)系數(shù)明顯提高。與圖1和圖2相比較，圖3和圖4明顯地反映出了這種改進(jìn)。

根據(jù)上述分析可以得到這樣的結(jié)論，不同森林類型（土地覆被）、不同林地類型（土地利用）的面積分布情況均能較好地反映一個(gè)區(qū)域的森林蓄積量。但從相關(guān)系數(shù)、平均相對(duì)誤差（見表1）以及模型預(yù)測(cè)蓄積量與調(diào)查蓄積量之間的分布情況（見圖3、圖4）看，根據(jù)森林類型建立的蓄積量估算模型比根據(jù)林地類型建立的蓄積量估算模型的總體效果要好。因此，本文中利用前者進(jìn)行蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)的空間化。

表1 各省區(qū)森林蓄積量與土地利用/土地覆被的相關(guān)性及平均相對(duì)誤差Table 1 Correlation coefficients and average relative errors between total accumulation of live timber and landuse or landcover by province

圖3 根據(jù)不同森林類型面積預(yù)測(cè)的蓄積量與調(diào)查蓄積量之間的相關(guān)關(guān)系（分區(qū)模型）Fig.3 Relationship between actual and predicted total accumulation of live timber by area of different forest types ( provincial models)

4 蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)空間化

全國森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)的空間化由模型計(jì)算和殘差修正兩步完成。

4.1 模型計(jì)算

（1）土地覆被參數(shù)提取。全國1∶25萬土地覆被數(shù)據(jù)分為6個(gè)一級(jí)類25個(gè)二級(jí)類，因此，基于1∶25萬土地覆被數(shù)據(jù)生成的全國公里網(wǎng)格產(chǎn)品由25個(gè)柵格圖層組成，每個(gè)柵格圖層表示一種二級(jí)土地覆被類型，柵格單元的屬性值表示該二級(jí)土地覆被類型面積占整個(gè)柵格單元面積的比例。因此，理論上講，對(duì)于同一個(gè)地表柵格單元，可能會(huì)同時(shí)包括這25個(gè)土地覆被二級(jí)類型，如果將25個(gè)柵格圖層求算術(shù)和，則每個(gè)柵格單元的屬性值之和為100%。

圖4 根據(jù)不同林地類型面積預(yù)測(cè)的蓄積量與調(diào)查蓄積量之間的相關(guān)關(guān)系（分區(qū)模型）Fig.4 Relationship between actual and predicted total accumulation of live timber by area of different timberland types ( provincial models)

森林蓄積量只可能分布在有森林的地方，不可能分布在非森林的土地覆被類型中。因此，在進(jìn)行蓄積量計(jì)算時(shí)，只需從25個(gè)圖層中選擇屬于森林類型的6個(gè)二級(jí)森林類型（即常綠針葉林、常綠闊葉林、落葉針葉林、落葉闊葉林、針闊混交林和灌叢）作為輸入?yún)?shù)，而不必使用全部25個(gè)數(shù)據(jù)層。

（2）蓄積量計(jì)算。在地理信息系統(tǒng)軟件ArcGIS中，以6個(gè)二級(jí)森林類型圖層數(shù)據(jù)作為輸入?yún)?shù)，以省級(jí)行政區(qū)劃柵格數(shù)據(jù)作為模型選擇的控制參數(shù)，利用3.2節(jié)所建立的分區(qū)模型逐個(gè)柵格計(jì)算森林蓄積量。結(jié)果如圖5所示。

圖5 根據(jù)分區(qū)模型計(jì)算的全國森林蓄積量分布Fig.5 Distribution of total accumulation of live timber in China by provincial models

4.2 殘差修正

根據(jù)圖3不難發(fā)現(xiàn)，幾乎所有通過計(jì)算得到的蓄積量與實(shí)際調(diào)查的蓄積量都不相等（即不在1∶1線上，這在統(tǒng)計(jì)上也是很正常的），它們之間存在殘差。雖然各分區(qū)模型在總體上較好地反映了全國森林蓄積量與各森林類型面積之間的關(guān)系，但如果直接用這些模型的計(jì)算結(jié)果作為最終的空間化結(jié)果，則可能與實(shí)際情況有較大的出入，有些柵格上的值甚至為負(fù)數(shù)（見圖5）。因此，必須對(duì)模型的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行修正。

修正的基本思路是將模型計(jì)算結(jié)果與殘差求和。因?yàn)樵诮y(tǒng)計(jì)上，回歸方程的預(yù)測(cè)值與殘差相加正好等于樣本的實(shí)際觀測(cè)值。不過，這里存在三個(gè)問題：（1）模型計(jì)算是逐個(gè)柵格進(jìn)行的，理論上，模型計(jì)算得到的每個(gè)柵格的值都是不一樣的。而殘差針對(duì)的是每個(gè)縣級(jí)行政單元（因?yàn)槟Ｐ褪腔诳h級(jí)行政單元構(gòu)建），雖然可以把每個(gè)縣級(jí)行政單元的殘差平均分配到該縣級(jí)行政單元的每一個(gè)柵格單元上，但這種平均分配的依據(jù)并不充分，因?yàn)椴荒馨褮埐罘峙涞經(jīng)]有森林分布的柵格單元上。（2）如果將殘差平均分配到縣級(jí)行政單元的每個(gè)柵格單元上，在相鄰縣級(jí)行政單元的邊界，殘差可能會(huì)出現(xiàn)階梯狀突變；（3）在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，因行政區(qū)名稱或代碼不匹配去掉了一些行政單元，這些行政單元未能作為樣本參與建模，因此不存在殘差。

解決上述問題的方法是將殘差僅僅分配到有森林類型分布的柵格單元上，且以森林占柵格單元面積的比例為權(quán)重進(jìn)行分配。具體處理方法是：

（1）統(tǒng)計(jì)各市縣各森林總面積（Ai）；

（2）用各市縣殘差除以該市縣森林類型總面積（Ai），得到該市縣單位森林面積的殘差（Ri）；

（3）以Ri為柵格化的屬性代碼，對(duì)縣級(jí)行政區(qū)劃多邊形數(shù)據(jù)進(jìn)行柵格化，形成以市縣為單元的殘差系數(shù)柵格圖（GridRi）。因臺(tái)灣、香港、澳門無調(diào)查數(shù)據(jù)，殘差修正系數(shù)均設(shè)為0，即不進(jìn)行殘差修正。

（4）對(duì)各二級(jí)森林類型柵格圖求算術(shù)和，得到每個(gè)柵格單元上不同森林類型的總面積（GridF）；

（5）用GridRi乘以GridF，得到所有有森林分布的柵格單元上的殘差（無森林分布的柵格單元上的殘差為0），結(jié)果如圖6所示。

圖6 全國森林蓄積量殘差分布Fig.6 Distribution of residuals of total accumulation of live timber in China

將分區(qū)模型的計(jì)算結(jié)果（見圖5）與處理后的殘差（見圖6）求和，并將蓄積量為負(fù)數(shù)的柵格的值設(shè)為0。另外，根據(jù)相關(guān)資料，全國單位森林蓄積量的最高值不高于3.813×105m3/km2，因此，將計(jì)算結(jié)果大于3.813×105m3/km2的柵格單元值設(shè)為3.813×105m3/km2，得到最終的空間化結(jié)果（見圖7）。

圖7 全國公里網(wǎng)格森林蓄積量分布Fig.7 Distribution of total accumulation of live timber in China at resolution of 1 km by 1 km

4.3 空間化過程與結(jié)果分析

（1）盡管在空間化過程中進(jìn)行了殘差修正，但仍有少量柵格單元的蓄積量為負(fù)值，同時(shí)，少量柵格單元的空間化結(jié)果明顯偏高，這些都是模型計(jì)算不可避免的。進(jìn)一步分析表明，這些柵格單元的數(shù)量并不多，蓄積量為負(fù)值的柵格面積僅占全國總面積的5.90%，蓄積量大于3.813×105m3/km2的柵格面積僅占全國總面積的0.025%，因此，對(duì)這些柵格單元值的重新設(shè)定對(duì)最終結(jié)果的影響并不大。

（2）根據(jù)最終的空間化結(jié)果（見圖7）統(tǒng)計(jì)分析得到，20世紀(jì)80年代，全國森林資源的總蓄積量為1.348 6×1010m3。圖7既反映了全國森林蓄積量總量，又反映了蓄積量在1 km×1 km尺度上的空間分布狀況。而一般的森林資源蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)則不能反映這些細(xì)節(jié)，這正是森林資源蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)空間化的目的和優(yōu)勢(shì)所在。

5 小 結(jié)

本研究采用分省區(qū)建模的方法進(jìn)行全國森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)的空間化，從計(jì)算結(jié)果與實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)以及平均相對(duì)誤差看，效果明顯地要比全國使用同一個(gè)模型進(jìn)行空間化好。但同時(shí)也存在一個(gè)問題，那就是部分省區(qū)接壤處（如內(nèi)蒙與黑龍江）出現(xiàn)了一個(gè)比較明顯的界線，造成這種結(jié)果的原因是這兩個(gè)省區(qū)的調(diào)查數(shù)據(jù)口徑存在差異。雖然用全國統(tǒng)一模型不存在這個(gè)問題，且整體性比較好，但具體到每個(gè)省區(qū)卻又存在比較大的誤差。因此，相比之下，對(duì)全國森林蓄積量數(shù)據(jù)進(jìn)行空間化，省區(qū)模型仍然優(yōu)于全國統(tǒng)一模型。

雖然本研究使用的森林蓄積量調(diào)查數(shù)據(jù)的時(shí)間是20世紀(jì)80年代，當(dāng)然，所使用土地覆被數(shù)據(jù)也是同時(shí)期的。但作為一種空間化方法研究，數(shù)據(jù)的時(shí)間并無明顯影響。下一步將收集較新的數(shù)據(jù)對(duì)本研究使用的方法進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)、完善和應(yīng)用。

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Methodology for spatialization of timber volume data from forest inventory

LIAO Shun-bao1,2, XU Li-min1

(1.College of Environment and Planning, Henan University, Kaifeng 475004, Henan, China; 2. Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China)

∶ Forest is a very important part of land ecosystem. Timber volume is one of basic indicators for forest inventory. The timber volume data usually are expressed in attribute tables with administrative divisions as record units, so it is difficult to reflect spatial dynamic of the timber volume in a detail scale. In this study, 1980s’ forest inventory data of China were used to analyze the relationship between timber volume and area of various kinds of forest (by landcover) or timberland (by landuse) in national and provincial levels respectively. The results from regression analysis demonstrated that the timber volume had closer relationships with landcover (R2= 0.568 2 at national scale and 0.851 1 at provincial scale) than with landuse (R2= 0.528 3 at national scale and 0.775 7 at provincial scale) either at national scale or provincial scale, and provincial models were better that national models. Based on the analysis results, the linear regression models between timber volume and area of different forest categories at provincial level were used to calculate the national timber volume product of China at a resolution of 1km by 1 km. And the result from the models computation was rectified with residuals which came from regression analysis at a scale of 1 km by 1 km. The rectified product, which is final product, can not only reflect spatial dynamic of the timber volume at a scale of 1 km by 1 km, but also be used to count total timber volume in light of administrative divisions at national, provincial or county levels. Based on the product there were about 13.486 billion cubic meters of timber volume in China in 1980s.

∶ forest; timber volume; inventory data; spatialization of forest data

S758.5+1；S771.8

A

1673-923X(2013)11-0001-07

2013-01-28

中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng) (XDA05050000)；環(huán)保公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(201209030)

廖順寶（1966-），男，四川德陽人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要從事遙感與GIS在資源環(huán)境中的應(yīng)用研究；E-mail：liaosb@igsnrr.ac.cn

[本文編校：謝榮秀]