梁文業(yè)，賀 鵬，胡 覺

(1.西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院，拉薩 850000；2.國(guó)家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院， 長(zhǎng)沙 410014)

基于廣東省大樣地不同群團(tuán)抽樣方案的對(duì)比分析

梁文業(yè)1，賀 鵬2，胡 覺2

(1.西藏自治區(qū)林業(yè)調(diào)查規(guī)劃研究院，拉薩 850000；2.國(guó)家林業(yè)局中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院， 長(zhǎng)沙 410014)

在廣東省2012年大樣地試點(diǎn)成果的基礎(chǔ)上，采用不同群團(tuán)抽樣方案與遙感判讀相結(jié)合的方式，產(chǎn)出全省森林覆蓋率，并與2012年試點(diǎn)成果和連清結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析，結(jié)果表明大樣地群團(tuán)抽樣方法是一種可行高效的方法，且工作量顯著低于圖斑區(qū)劃判讀的工作量。

大樣地；群團(tuán)抽樣；遙感判讀；廣東省

森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，在當(dāng)前全球生態(tài)環(huán)境惡化和氣候變暖的背景下，森林的生態(tài)功能得到前所未有的關(guān)注，1992年的《聯(lián)合國(guó)氣候變化框架公約》、1997的《京都議定書》、2007年的《國(guó)際森林文書》和《巴厘路線圖》均強(qiáng)調(diào)加強(qiáng)森林保護(hù)，減少毀林。因此及時(shí)掌握森林消長(zhǎng)變化情況，特別是年度森林面積和蓄積顯得十分迫切。廣東省2012年開展了大樣地試點(diǎn)工作，探索省級(jí)森林資源年度出數(shù)方法，本文以此為基礎(chǔ)，采用群團(tuán)抽樣方法對(duì)監(jiān)測(cè)體系進(jìn)行優(yōu)化，以期探索一種操作性更強(qiáng)的省級(jí)森林資源年度出數(shù)的技術(shù)方法。

1 研究方法

1.1 群團(tuán)樣地設(shè)置方案

以2012年廣東大樣地試點(diǎn)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，在原試點(diǎn)布設(shè)的459個(gè)2 km×2 km大樣地上(大樣地布設(shè)具體情況參見文獻(xiàn)[1-2])，每個(gè)大樣地再按250 m×500 m間距布設(shè)41個(gè)666.67 m2的群團(tuán)樣地，以此為基礎(chǔ)再分12種方案抽取不同數(shù)量樣地(如圖1)：方案1抽取1個(gè)樣地，7號(hào)小樣地；方案2抽取3個(gè)樣地， 1，7和13號(hào)小樣地；方案3抽取5個(gè)樣地，4，5，7，9和10號(hào)小樣地；方案4抽取7個(gè)樣地，4，5，6，7，8，9和10號(hào)小樣地；方案5抽取9個(gè)樣地， 1，3，4，5，7，9，10，11和13號(hào)小樣地；方案6抽取12個(gè)樣地，14，15，16，17，18，19，20，21，22，23，24和25號(hào)小樣地；方案7抽取13個(gè)樣地，1，2，3，4，5，6，7，8，9，10，12和13號(hào)小樣地；方案8抽取15個(gè)樣地，1，2，3，6，7，8，11，12，13，16，17，18，21，22和23號(hào)小樣地；方案9抽取16個(gè)樣地，26，27，28，29，30，31，32，33，34，35，36，37，38，39，40和41號(hào)小樣地號(hào)；方案10抽取17個(gè)樣地，1，3，4，5，7，9，11，13，26，29，31，32，35，36，38和41號(hào)小樣地；方案11抽取25個(gè)樣地，抽取奇數(shù)行樣地；方案12抽取全部41個(gè)樣地。

1142153262728291641751830313233619720834353637219221023383940411124122513圖1 2km×2km大樣地群團(tuán)抽樣方案示意圖

1.2 數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)處理分如下兩個(gè)步驟進(jìn)行：

第一步驟，根據(jù)上述樣地布設(shè)方案生成群團(tuán)樣地矢量框，用以提取2012年廣東大樣地區(qū)劃判讀圖層屬性，按照面積優(yōu)勢(shì)法確定樣地的地類屬性，僅分森林和非森林，分不同抽樣方案產(chǎn)出全省森林面積和森林覆蓋率估計(jì)值以及變動(dòng)系數(shù)。

第二步驟，組織人員獨(dú)立完成全省459個(gè)群團(tuán)樣地(18 819個(gè)小樣地)的判讀，地類只分森林和非森林，同樣分不同抽樣方案產(chǎn)出全省森林面積和森林覆蓋率估計(jì)值以及變動(dòng)系數(shù)，判讀所采用的遙感影像均為2012年廣東試點(diǎn)所用影像，影像成像時(shí)間主要在2011年10月至2012年3月，空間分辨率為2.5～5 m。

基于以上兩個(gè)步驟的數(shù)據(jù)處理結(jié)果，進(jìn)行遙感判讀一致率統(tǒng)計(jì)，并對(duì)兩次判讀不一致的原因進(jìn)行分析。

1.3 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析

采用整群抽樣公式估計(jì)森林面積成數(shù)，計(jì)算抽樣精度和變動(dòng)系數(shù)[3]。

抽樣精度：P%=100-E%

式中，N為總體單元數(shù)，n為樣本單元數(shù)(群團(tuán)樣地個(gè)數(shù))，mi為第i個(gè)群團(tuán)樣地設(shè)置的1畝樣地個(gè)數(shù)，yi為第i個(gè)群團(tuán)樣地中地類屬于森林的樣地個(gè)數(shù)，yij為第i個(gè)群團(tuán)樣地中第j個(gè)樣地的地類屬性值(1或0)，ta為可靠性指標(biāo)，統(tǒng)一取ta=1.96。

2 結(jié)果分析

根據(jù)數(shù)據(jù)處理方法，分不同群團(tuán)方案產(chǎn)出廣東省森林面積成數(shù)、變動(dòng)系數(shù)和抽樣精度，得到第一步驟直接提取原判讀地類屬性估計(jì)計(jì)算結(jié)果和第二步驟再次判讀地類屬性估計(jì)計(jì)算結(jié)果，詳見表1和表2。廣東省2012試點(diǎn)結(jié)果詳細(xì)參見表3。

2.1 不同抽樣方案與廣東省2012試點(diǎn)結(jié)果比較分析

直接提取廣東省2012年試點(diǎn)大樣地判讀圖層的地類屬性(第一步驟數(shù)據(jù)處理)分不同方案產(chǎn)出全省的森林面積覆蓋率、變動(dòng)系數(shù)和抽樣精度(表1)與2012年廣東省試點(diǎn)結(jié)果(表3)比較：各群團(tuán)抽樣方案的森林面積覆蓋率要高于連清估計(jì)結(jié)果(差異在2%以內(nèi))，接近于大樣地系統(tǒng)抽樣估計(jì)結(jié)果，低于大樣地雙重抽樣結(jié)果(差異在2%以內(nèi))；除方案1以外，各群團(tuán)抽樣方案的變動(dòng)系數(shù)明顯低于連清抽樣的變動(dòng)系數(shù)，接近于大樣地系統(tǒng)抽樣和雙重抽樣的變動(dòng)系數(shù)；各群團(tuán)抽樣方案的抽樣精度低于連清抽樣精度和大樣地雙重抽樣精度(差異在2%以內(nèi))，除方案1外，其余的都接近于大樣地系統(tǒng)抽樣精度。

表1 直接提取原判讀地類屬性估計(jì)計(jì)算結(jié)果抽樣方案群團(tuán)樣本數(shù)量森林面積/萬hm2森林覆蓋率/%變動(dòng)系數(shù)/%成數(shù)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)差抽樣精度/%方案11920 4352 0796 050 5206970 500191 21方案23915 3051 7870 380 5177920 364493 59方案35942 0053 2967 020 5328980 357193 90方案47935 8452 9464 310 5294120 340594 12方案59949 1053 6960 880 5369160 326994 46方案612922 0352 1662 120 5216040 324094 32方案713942 6553 3359 910 5332660 319594 52方案815942 6552 8859 350 5288310 313994 60方案916923 0852 2263 020 5221950 329194 23方案1017923 0852 8161 250 5281300 323594 43方案1125932 7652 7759 600 5276690 314594 55方案1241928 9852 5560 060 5255330 315794 52

表2 再次判讀地類屬性估計(jì)計(jì)算結(jié)果抽樣方案群團(tuán)樣本數(shù)量森林面積/萬hm2森林覆蓋率/%變動(dòng)系數(shù)/%成數(shù)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)差抽樣精度/%方案11935 8452 9494 380 5294120 499791 37方案23967 9354 7667 640 5475670 370493 84方案35967 4254 7366 600 5472770 364593 94方案47963 8954 5363 880 5452850 348394 19方案59981 6255 5359 430 5553130 330094 59方案612956 3854 1062 840 5410310 340094 28方案713974 0555 1059 150 5510310 325994 62方案815968 1954 7759 830 5477120 327794 56方案916965 9254 6462 560 5464320 341994 31方案1017974 5755 1360 260 5513260 332294 52方案1125965 5754 6259 880 5462310 327194 55方案1241965 7154 6360 130 5463100 328594 53

表3 廣東省2012年試點(diǎn)估計(jì)計(jì)算結(jié)果抽樣方案樣地?cái)?shù)量森林面積/萬hm2森林覆蓋率/%變動(dòng)系數(shù)/%成數(shù)估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)差抽樣精度/%2012連清結(jié)果3685906 1351 2697 520 5126190 499996 85大樣地系統(tǒng)抽樣459924 0952 2859 430 5227650 310794 59大樣地雙重抽樣459969 2254 8359 430 5483000 325996 06

獨(dú)立組織人員對(duì)再次對(duì)廣東省群團(tuán)樣地進(jìn)行判讀，分不同方案產(chǎn)出的全省的森林面積覆蓋率、變動(dòng)系數(shù)和抽樣精度(表2)與2012年廣東省試點(diǎn)結(jié)果(表3)比較：各群團(tuán)抽樣方案的森林面積覆蓋率均高于連清抽樣估計(jì)結(jié)果(差異在4%以內(nèi))和大樣地系統(tǒng)抽樣估計(jì)結(jié)果(差異在3%以內(nèi))，接近于大樣地雙重抽樣估計(jì)結(jié)果；各群團(tuán)抽樣方案的變動(dòng)系數(shù)均明顯低于連清抽樣變動(dòng)系數(shù)(除方案1以外)，接近于大樣地系統(tǒng)抽樣和大樣地雙重抽樣的變動(dòng)系數(shù)。

2.2 不同抽樣方案之間比較分析

從表1、表2可知，各群團(tuán)抽樣方案的森林覆蓋率估計(jì)值差異較小，抽樣精度也非常接近(除方案1以外)。各群團(tuán)抽樣方案的變動(dòng)系數(shù)與群內(nèi)樣本數(shù)量的關(guān)系如圖1、圖2，可看出，變動(dòng)系數(shù)隨群內(nèi)樣本數(shù)量增加先急劇下降，當(dāng)群內(nèi)樣本數(shù)量達(dá)到10個(gè)以上時(shí)，變動(dòng)系數(shù)趨于平穩(wěn)。

圖1 第一步數(shù)據(jù)處理各群團(tuán)抽樣方案變動(dòng)系數(shù)與群內(nèi)樣本數(shù)量關(guān)系圖

圖2 第二步數(shù)據(jù)處理各群團(tuán)抽樣方案變動(dòng)系數(shù)與群內(nèi)樣本數(shù)量關(guān)系圖

2.3 遙感判讀不一致率分析

第一步驟與第二步驟遙感判讀不一致率為13.84%，不一致原因統(tǒng)計(jì)分析見表4。原區(qū)劃判讀結(jié)果有誤導(dǎo)致遙感判讀不一致所占比重為33.41%；本次判讀有誤所占比重為31.36%，這表明圖斑區(qū)劃判讀與群團(tuán)樣地判讀錯(cuò)判率差異較小，但群團(tuán)樣地判讀的工作顯著地低于圖斑區(qū)劃判讀工作量。

表4 遙感判讀不一致率統(tǒng)計(jì)分析表不一致原因圖斑區(qū)劃為森林樣地判為非森林圖斑區(qū)劃為非森林樣地判為森林合計(jì)百分比/%區(qū)劃判讀錯(cuò)誤圖斑中有小地類3612616219 61圖斑中不含小地類397511413 80樣地判讀錯(cuò)誤遙感影像森林不明顯848410 17遙感影像明顯為森林1185717521 19樣地跨兩個(gè)不同地類圖斑526411614 04模糊地類1615917521 19

3 結(jié)論與建議

本文在廣東省2012年大樣地試點(diǎn)成果的基礎(chǔ)上，采用大樣地群團(tuán)抽樣和遙感判讀方法，分不同群團(tuán)抽樣方案，產(chǎn)出全省森林覆蓋率，并與2012年試點(diǎn)成果和連清結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果分析表明，大樣地群團(tuán)樣地是一種可行高效的年度出數(shù)方法(森林覆蓋率)；當(dāng)群內(nèi)樣本數(shù)量達(dá)到10個(gè)以上時(shí)，森林面積變動(dòng)系數(shù)趨于平穩(wěn)，與大樣地圖斑區(qū)劃相比工作量顯著降低；如果采用群團(tuán)樣地方法時(shí)，建議對(duì)大樣地群團(tuán)進(jìn)行加密，保證抽樣精度滿足國(guó)家森林資源連續(xù)清查的要求和監(jiān)測(cè)結(jié)果更加客觀準(zhǔn)確。

[1] 薛春泉, 肖智慧, 汪求來, 等. 森林資源年度出數(shù)方法研究─基于大樣地區(qū)劃調(diào)查[M]. 北京：中國(guó)林業(yè)出版社, 2013.

[2] 肖智慧, 薛春泉, 熊智平, 等. 國(guó)家森林資源與生態(tài)狀況綜合監(jiān)測(cè)(2012)——廣東試點(diǎn)研究[M]. 北京：中國(guó)林業(yè)出版社, 2013.

[3] 宋新民. 抽樣技術(shù)[M]. 北京：中國(guó)林業(yè)出版社, 1995.

ComparisonAnalysisofSeveralDifferentClusterSamplingSchemesBasedonGuangdongProvinceLargePlots

LIANG Wenye1, HE Peng2, HU Jue2

(1.Forest Inventory and Planning Institute of Tibet Autonomous Region, Lhasa 850000,Tibet,China；2.Central South Forest Inventory and Planning Institute of State Forestry Administration, Changsha 410014,Hunan,China)

In this paper, we used different cluster sampling schemes and remote sensing interpretation method to output forest coverage in Guangdong province based on forest resource monitoring with large plots in 2012. Comparing with forest resource monitoring and national forest inventory, the results showed that sample cluster sampling method was an efficient and feasible method, and cluster sample interpretation workload was significantly lower than workload of map spot zoning interpretation.

large plots；cluster sampling；remote sensing interpretation；Guangdong

2016-09-28

梁文業(yè)(1978-)，男，河南許昌人，工程師，主要從事森林資源監(jiān)測(cè)工作。

S 757.2+16

B

1003-6075(2016)04-0057-04

10.16166/j.cnki.cn43-1095.2016.04.012