吳 恒 胥 輝

（1. 西南林業(yè)大學(xué)林學(xué)院，云南 昆明 650233；2. 國(guó)家林業(yè)和草原局昆明勘察設(shè)計(jì)院，云南 昆明 650031）

森林生物量是森林生態(tài)系統(tǒng)循環(huán)的能量基礎(chǔ)和物質(zhì)來源，以單位面積或時(shí)間積累的干物質(zhì)量或能量來表示，也是研究森林生態(tài)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和功能的重要指標(biāo)[1-2]。森林生態(tài)系統(tǒng)生物量信息是森林生態(tài)系統(tǒng)科學(xué)管理的前提和基礎(chǔ)[3-5]。如何高效和有效地監(jiān)測(cè)森林生物量的年度動(dòng)態(tài)變化是自然資源調(diào)查領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)和技術(shù)難點(diǎn)，受外業(yè)調(diào)查工作量巨大和對(duì)森林生態(tài)系統(tǒng)破壞性的機(jī)會(huì)成本限制，森林生物量不可能采用全林實(shí)測(cè)方法進(jìn)行調(diào)查，應(yīng)用抽樣調(diào)查和分析已有的森林生物量資料能有效地節(jié)省人力、物力和時(shí)間等成本[6]。采用全部總體中等概率抽取樣本單元的方法，按照規(guī)定的精度與可靠性確定的樣本單元數(shù)仍然相當(dāng)多。因此，在滿足精度與可靠性的條件下，通過改進(jìn)樣本抽取方法及觀察資料分析，從而減少抽取樣本單元是生物量調(diào)查要研究的問題。

當(dāng)森林生物量空間分布存在顯著差異時(shí)，采用隨機(jī)抽樣、系統(tǒng)抽樣和分層抽樣等抽樣方法現(xiàn)地調(diào)查后估計(jì)區(qū)域生物量，估計(jì)結(jié)果缺乏針對(duì)性，且可能導(dǎo)致估計(jì)偏差[7]。同時(shí)樣本單元分散，不利于實(shí)際調(diào)查工作開展，如系統(tǒng)抽樣按照一定間距布設(shè)抽樣單元，樣地間聯(lián)通性降低，增加了樣地間的路程成本，部分樣地位于懸崖陡坡只能目測(cè)或放棄等，增加了生物量調(diào)查結(jié)果的誤差來源不確定性[8]。生物量空間分布格局影響著抽樣方法的選擇，如當(dāng)調(diào)查總體呈現(xiàn)集群分布時(shí)，采用隨機(jī)抽樣可能導(dǎo)致估計(jì)精度達(dá)不到要求[9]。生物量調(diào)查抽樣技術(shù)的研究除了減少樣本單元數(shù)之外，還應(yīng)盡可能使樣本單元集中或者位置較容易尋找，如群團(tuán)抽樣等方法使樣本相對(duì)集中，從而降低調(diào)查工作成本，而基于空間分布的抽樣是一條有效路徑。

森林資源調(diào)查不僅服務(wù)于林業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)管理，更要運(yùn)用于生態(tài)保護(hù)和修復(fù)等具體工程項(xiàng)目。抽樣調(diào)查作為資源信息調(diào)查的重要途徑，應(yīng)根據(jù)戰(zhàn)略任務(wù)和實(shí)際需求的變化而不斷進(jìn)行調(diào)整[10]。新時(shí)期森林資源監(jiān)測(cè)年度出數(shù)和生態(tài)系統(tǒng)功能監(jiān)測(cè)需求尤為迫切，生物量監(jiān)測(cè)年度出數(shù)的關(guān)鍵在于抽樣方案的可靠性和可操作性，生態(tài)系統(tǒng)功能監(jiān)測(cè)的關(guān)鍵在于重要指標(biāo)的調(diào)整。木材生產(chǎn)時(shí)期，面積、蓄積量、采伐量和枯損量等是傳統(tǒng)森林資源調(diào)查的重要指標(biāo)[11]?！拔逦灰惑w”高質(zhì)量發(fā)展時(shí)期，森林生物量、碳匯潛力、生態(tài)功能、森林健康等服務(wù)于民生林業(yè)建設(shè)的指標(biāo)得到了更多的關(guān)注。為適應(yīng)調(diào)查信息需求的轉(zhuǎn)變，有必要對(duì)森林資源調(diào)查技術(shù)和方法進(jìn)行創(chuàng)新和優(yōu)化，以保證及時(shí)、準(zhǔn)確和高效地獲取森林生態(tài)系統(tǒng)生物量信息。

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

當(dāng)前國(guó)內(nèi)外生物量調(diào)查方法有抽樣估計(jì)和遙感估測(cè)等方法，主要采用機(jī)械抽樣、分層抽樣和隨機(jī)抽樣等方法進(jìn)行地面樣地布設(shè)。其中，采用遙感估測(cè)生物量可以有效地減少外業(yè)調(diào)查工作量，隨著遙感數(shù)據(jù)源的豐富成為一種快捷方法，但因精度和不確定性的限制[12-13]，采用地面機(jī)械抽樣是推算不同尺度生物量的主要方式。等概率抽樣作為經(jīng)典的調(diào)查抽樣方法，已經(jīng)得到廣泛地運(yùn)用[14]，不等概抽樣、基于遙感的抽樣調(diào)查[15]和稀疏總體分布抽樣[16]等方法運(yùn)用于生物量調(diào)查更具有針對(duì)性，普適性為基礎(chǔ)和針對(duì)性為補(bǔ)充進(jìn)行抽樣技術(shù)的優(yōu)化整合，形成系統(tǒng)化的調(diào)查監(jiān)測(cè)抽樣技術(shù)體系，是森林生態(tài)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)管理的發(fā)展趨勢(shì)。

1.1 生物量空間分布格局是影響調(diào)查精度的重要因素

針對(duì)不同的生物量空間分布格局應(yīng)采用相應(yīng)的抽樣設(shè)計(jì)[8]，從而提高抽樣方案制定的科學(xué)性和準(zhǔn)確性。隨機(jī)分布、均勻分布、聚集分布和鑲嵌分布是生物量空間分布格局的4種類型。在森林演替的初始階段可能呈現(xiàn)生物量隨機(jī)分布形式，一般情況下，生物量隨機(jī)分布較少，因?yàn)樵趨^(qū)域尺度上，土壤、海坡、坡度、坡向、光照和水源等生境因子極小概率出現(xiàn)均勻一致的情況，生境因子的異質(zhì)性使森林生物量一般呈現(xiàn)非隨機(jī)的空間分布狀態(tài)[17]。均勻分布指森林生物量均勻地分布于水平空間中，由于環(huán)境資源有限和林木競(jìng)爭(zhēng)等因素，區(qū)域尺度范圍內(nèi)生物量格局一般也不會(huì)呈現(xiàn)均勻分布。但范圍較小區(qū)域內(nèi)的特定時(shí)期，灌木化的喬木樹種和大面積的人工造林幼林時(shí)期，可能呈現(xiàn)一定程度的均勻分布。集群分布的主要特征是生物量空間分布成群團(tuán)狀地密集分布，天然林分或次生林分生物量多數(shù)呈現(xiàn)聚集分布[18]。

通過分析生物量調(diào)查的抽樣單元空間的自相關(guān)性，計(jì)算Moran"s I指數(shù)[19]得出森林生物量的空間分布狀態(tài)，空間信息可用于輔助生物量調(diào)查和監(jiān)測(cè)抽樣。毛學(xué)剛等[20]利用遙感手段，計(jì)算了全局Moran"s I指數(shù)，對(duì)大興安嶺地區(qū)3個(gè)時(shí)期的森林生物量進(jìn)行了異質(zhì)性和空間自相關(guān)性分析。樣本單元的面積、形狀和數(shù)量均會(huì)對(duì)生物量空間分布格局分析的結(jié)果產(chǎn)生影響，生物量空間分布格局非全域分析時(shí)應(yīng)科學(xué)設(shè)置樣本單元的面積、形狀和數(shù)量等。分析方法如最近個(gè)體法、最近相鄰法、隨機(jī)成對(duì)法和中心點(diǎn)-四分法等運(yùn)用于分布格局分析，有助于消除抽樣尺度產(chǎn)生的誤差。

1.2 抽樣技術(shù)是影響森林生物量調(diào)查效率的關(guān)鍵因素

抽樣效率是精度與費(fèi)用的綜合，影響生物量抽樣效率的因素包括區(qū)域生物量總體變動(dòng)幅度、樣本單元數(shù)、抽樣方式、樣本組織形式和樣本單元的形狀和大小。生物量調(diào)查總體的標(biāo)準(zhǔn)差較大，那么樣本統(tǒng)計(jì)量的估計(jì)值方差也會(huì)偏大，導(dǎo)致抽樣誤差的增大[21]。樣本單元數(shù)也影響著抽樣精度，如果抽取樣本量少對(duì)生物量總體估計(jì)量的代表性就差，抽樣精度就低[22]。抽樣方式也影響著抽樣效率，樣本單元的組織形式也會(huì)對(duì)生物量調(diào)查總體的代表性產(chǎn)生影響[23]，針對(duì)某一區(qū)域相同的抽樣單元數(shù)量，放回抽樣的估計(jì)誤差大于不放回抽樣的估計(jì)誤差。當(dāng)抽樣方式和樣本單元都一致的情況下，樣本單元的面積[24]和形狀等也會(huì)對(duì)抽樣效率造成不同程度的影響[25]，如相同測(cè)量周界，圓形樣地的面積大于正方形，正方形大于長(zhǎng)方形，從而包含的森林生物量信息存在差異。同時(shí)由于樣本單元調(diào)查引起的誤差傳導(dǎo)到區(qū)域尺度生物量估計(jì)將產(chǎn)生更大的不確定性和誤差的傳導(dǎo)[26]?；诔闃蛹夹g(shù)的敏感性分析，如樣本組織形式，樣本單元數(shù)量、形狀和大小等將有助于生物量調(diào)查效率的提高。

1.3 傳統(tǒng)等概率抽樣技術(shù)運(yùn)用于生物量調(diào)查存在局限性

簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣得到的樣本單元較為分散，不利于實(shí)際森林資源調(diào)查工作的開展[27]，且精度依賴于樣本單元的數(shù)量[28-29]。相較于隨機(jī)抽樣，系統(tǒng)抽樣的樣本組織操作簡(jiǎn)便。當(dāng)系統(tǒng)抽樣的樣本單元間生物量標(biāo)準(zhǔn)差較大，即使按照系統(tǒng)抽樣的方法組織樣本，估計(jì)結(jié)果更接近簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣，要保證抽樣調(diào)查結(jié)果的精度就需要增加樣本單元。當(dāng)前，運(yùn)用森林資源連續(xù)清查樣地調(diào)查數(shù)據(jù)估計(jì)區(qū)域尺度森林生物量是國(guó)內(nèi)學(xué)者最多采取的途徑[30]。但此方法生物量估計(jì)由單木水平匯總成樣地水平、再?gòu)臉拥厮酵扑愕絽^(qū)域總體生物量，過程中存在大量不同來源的誤差[31]和不確定性，如測(cè)量誤差、模型不確定性和未進(jìn)入檢尺范圍的幼樹等，將導(dǎo)致森林生物量數(shù)據(jù)的高估或低估[32]。森林生物量的估計(jì)誤差來源是多樣的，且彼此間存在交互作用和誤差傳導(dǎo)效應(yīng)，科學(xué)的抽樣設(shè)計(jì)就顯得尤為的重要[33]。

分層抽樣與隨機(jī)抽樣相比，分層抽樣往往具有顯著的潛在統(tǒng)計(jì)效果。分層抽樣效果一定程度上取決于先驗(yàn)信息的準(zhǔn)確性，關(guān)鍵在于根據(jù)屬性特征的類型劃分，同一層內(nèi)樣本單元間的方差應(yīng)盡可能小，不同層間樣本單元的方差應(yīng)該盡可能大。當(dāng)總體生物量標(biāo)準(zhǔn)差較大，分總體間標(biāo)準(zhǔn)差較小的情況下，運(yùn)用分層抽樣的估計(jì)精度大于簡(jiǎn)單隨機(jī)抽樣的估計(jì)精度[34]，如森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查中往往采用分層抽樣調(diào)查森林蓄積量[35]。整群抽樣將調(diào)查總體劃分為互不相交的群體，然后全面調(diào)查。通過增加相鄰樣本的調(diào)查單元數(shù)量提高精度、節(jié)省時(shí)間，有助于抽樣效率的提高，在一些群團(tuán)分布的森林資源調(diào)查中具有廣泛的運(yùn)用[36-37]。

等概率抽樣每個(gè)樣本單元的地位都相等，方法簡(jiǎn)單且容易設(shè)計(jì)，在傳統(tǒng)森林資源調(diào)查中得到了廣泛的應(yīng)用。等概率抽樣在滿足規(guī)定的精度與可靠性前提下確定的樣本單元數(shù)仍較多且分散，增加了生物量調(diào)查的難度，受調(diào)查成本等的限制大規(guī)模的組織調(diào)查工作存在一定的局限性。尤其當(dāng)生物量總體差異較大時(shí)，必然導(dǎo)致等概率抽樣的精度較差，這是就需要犧牲“簡(jiǎn)單”來提高效率。不等概率抽樣適用于抽樣單元在總體中的地位不一致或者調(diào)查的總體單元與抽樣總體的單元不一致等情況，不等概率抽樣的前提條件是樣本單元的入樣概率能由每個(gè)單元的輔助信息來確定[38]。

2 生物量調(diào)查技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

生物量外業(yè)調(diào)查工作需要考慮樣本的單元間的距離，抽樣設(shè)計(jì)應(yīng)考慮生物量存在的空間分布差異，采取不同的抽樣方案。傳統(tǒng)的森林資源調(diào)查主要以蓄積量調(diào)查為主[39]，生物量的估測(cè)主要采用與蓄積相容的生物量模型，實(shí)現(xiàn)從蓄積量到生物量的轉(zhuǎn)換，建立與蓄積相容且精度高的生物量模型是影響生物量估測(cè)準(zhǔn)確性的關(guān)鍵因素。同時(shí)，抽樣效率受區(qū)域生物量總體變動(dòng)幅度、樣本單元數(shù)、抽樣方式、樣本組織形式和樣本單元的形狀和大小的影響[40-41]，傳統(tǒng)的等概率抽樣技術(shù)需要在敏感性分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化[42-45]。適應(yīng)性抽樣技術(shù)能基于森林生物量的空間分布格局進(jìn)行不等概率抽樣，能有效提高調(diào)查效率。

2.1 基于空間分布格局分析的適應(yīng)性抽樣技術(shù)更滿足生物量調(diào)查需求

不等概率抽樣的優(yōu)點(diǎn)是提高估計(jì)精度，減少抽樣誤差，和等概率抽樣相比，不等概率抽樣編制抽樣框的過程要更加復(fù)雜。森林資源調(diào)查中的PPES（sampling with probability proportional to an estimate of size）抽 樣 和PPP（probability proportional prediction）抽樣就是不等概率抽樣理論的實(shí)際運(yùn)用。上世紀(jì)70年代，林業(yè)開始運(yùn)用不等概率進(jìn)行抽樣設(shè)計(jì)[39]，角規(guī)測(cè)樹是森林資源調(diào)查不等概率抽樣的典型運(yùn)用實(shí)例，計(jì)算計(jì)數(shù)木的胸高斷面積，根據(jù)形高法計(jì)算森林蓄積量，角規(guī)點(diǎn)抽樣與一般的矩形樣地相比簡(jiǎn)單易行且抽樣效率較高。不同的樣本組織形式和不等概抽樣結(jié)合形成了不同的抽樣設(shè)計(jì)方案[40-41]。如整群抽樣中的群團(tuán)樣本往往大小不一，規(guī)定不同大小群團(tuán)的入樣概率，利用不等概率進(jìn)行抽樣可以在較少抽樣單元的情況下，保證抽樣估計(jì)的精度[46]。不等概抽樣在抽樣框的設(shè)計(jì)和入樣概率確定比等概抽樣復(fù)雜，但能有效提高調(diào)查效率[47]，對(duì)于森林生物量估測(cè)，應(yīng)用不等概抽樣方法可能獲得更高的抽樣效率[21]。

從20世紀(jì)90年代適應(yīng)性抽樣設(shè)計(jì)的提出[48]，樣本組織形式、估計(jì)方法和實(shí)際運(yùn)用等均得到了改進(jìn)和完善。由于傳統(tǒng)抽樣方法沒有考慮生物量不同群團(tuán)間對(duì)總體估計(jì)的貢獻(xiàn)不一致，采用系統(tǒng)抽樣等傳統(tǒng)方法可能導(dǎo)致抽樣效率和估計(jì)量精度的降低[49-52]。對(duì)稀疏分布總體采用適應(yīng)性抽樣設(shè)計(jì)依賴樣本單元間的關(guān)聯(lián)程度能有效減少抽樣單元數(shù)量，提高抽樣效率[53-54]；對(duì)聚集分布總體采用傳統(tǒng)的群團(tuán)抽樣可能導(dǎo)致估計(jì)偏差[55]。生物量空間分布格局分析結(jié)果運(yùn)用于適應(yīng)性抽樣的結(jié)合點(diǎn)在于不等概率抽樣，不同的分布格局入樣概率不一樣，可以有效地減少抽樣調(diào)查的樣本量。適應(yīng)性抽樣結(jié)合不等概率抽樣能充分考慮生物量的空間分布差異和不同群團(tuán)的地位差異，進(jìn)行適應(yīng)性的不等概率入樣。

2.2 基于空間分布格局分析的適應(yīng)性抽樣關(guān)鍵技術(shù)和方法

Ripley’sK(d)分析、聚集指數(shù)分析、最近鄰體分析和空間相關(guān)性分析是目前主要的空間格局分析方法[7]。最近鄰體分析依次選取和測(cè)量每個(gè)基礎(chǔ)單元與其最近基礎(chǔ)單元之間的距離，然后計(jì)算區(qū)域內(nèi)全部基礎(chǔ)單元的最近鄰體距離平均值，再與隨機(jī)分布的期望平均值進(jìn)行比較。聚集指數(shù)是采用與相鄰樣本單元間的距離進(jìn)行指數(shù)計(jì)算和分析，描述生物量的空間分布集聚狀態(tài)。Ripley’sK(d)可以針對(duì)不同尺度的生物量分布格局進(jìn)行精確分析?？臻g相關(guān)性分析樣本單元間的空間自相關(guān)性，能夠有效減少樣本冗余，降低調(diào)查成本[14]。

一階二鄰域、一階四鄰域、一階八鄰域和分裂四鄰域是適應(yīng)性抽樣設(shè)計(jì)的四種鄰域形式，適應(yīng)性抽樣的抽樣框和樣本單元受鄰域形式的影響，進(jìn)而對(duì)抽樣效率造成影響。自適應(yīng)抽樣設(shè)計(jì)要根據(jù)樣本單元間的鄰域聚集狀態(tài)進(jìn)行不等概率抽樣參數(shù)調(diào)整，使之適應(yīng)不同的生物量空間分布格局。生物量調(diào)查適應(yīng)性抽樣根據(jù)森林生物量的分布格局先驗(yàn)信息設(shè)定原始抽樣比例，根據(jù)鄰域樣本單元的入樣概率進(jìn)行適應(yīng)性抽樣，從而提高抽樣效率。

抽樣技術(shù)優(yōu)化應(yīng)該考慮復(fù)雜系統(tǒng)退化失效和突發(fā)失效對(duì)生物量抽樣調(diào)查可靠性影響。如森林資源連續(xù)清查固定樣地因?yàn)槿藶楦蓴_和特殊保護(hù)等不確定性使得樣地的代表性逐次下降，導(dǎo)致調(diào)查抽樣系統(tǒng)退化失效[42-43]；森林資源規(guī)劃設(shè)計(jì)調(diào)查控制樣地與山脊平行，導(dǎo)致抽樣設(shè)計(jì)突發(fā)失效等假設(shè)，進(jìn)行抽樣設(shè)計(jì)的可靠性評(píng)估。

3 結(jié)語

生物量抽樣調(diào)查應(yīng)充分利用已有的空間矢量數(shù)據(jù)進(jìn)行分布格局分析，基于空間分布格局分析結(jié)果進(jìn)行抽樣設(shè)計(jì)。抽樣效率受區(qū)域生物量總體變動(dòng)幅度、樣本單元數(shù)、抽樣方式、樣本組織形式和樣本單元的形狀和大小的影響，傳統(tǒng)的等概率抽樣技術(shù)需要在敏感性分析的基礎(chǔ)上進(jìn)行優(yōu)化。適應(yīng)性抽樣技術(shù)能基于森林生物量的空間分布格局進(jìn)行不等概率抽樣，能有效提高調(diào)查效率[56-57]。生態(tài)文明建設(shè)背景下，生物量調(diào)查抽樣應(yīng)研究和設(shè)計(jì)出符合不同尺度生物量時(shí)空分布特點(diǎn)的抽樣方案，解決森林生物量年度出數(shù)和抽樣失效可靠性影響分析的關(guān)鍵科學(xué)問題。同時(shí)為監(jiān)測(cè)全國(guó)范圍宏觀性森林生物量變化和發(fā)展趨勢(shì)，以遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)為抽樣基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，輔助調(diào)查資料，運(yùn)用空中抽樣的方法，在遙感圖上布設(shè)樣地估算森林生物量[58-59]，以滿足不同區(qū)域尺度和空間分布特點(diǎn)的生物量估測(cè)的實(shí)際需要[60-61]。