白星雯,胡 晟,布日古德,陽(yáng) 帆

(1.國(guó)家林業(yè)和草原局林草調(diào)查規(guī)劃院，北京 100714；2.國(guó)家林業(yè)和草原局產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃院，北京 100010)

森林蓄積量是反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)森林資源總量和管理水平的基本指標(biāo)之一,也是衡量森林生態(tài)環(huán)境優(yōu)劣的重要依據(jù)[1-2]。我國(guó)主要采用一類調(diào)查和二類調(diào)查對(duì)大區(qū)域尺度上的森林蓄積量進(jìn)行監(jiān)測(cè)[3-4]。自1977年開(kāi)始研討一類調(diào)查體系構(gòu)建,以省級(jí)行政區(qū)為總體采取系統(tǒng)抽樣,嚴(yán)格控制抽樣精度,5年獲取一次省級(jí)行政區(qū)尺度上的森林蓄積量信息[5-7],但無(wú)法獲取縣(市、區(qū))尺度區(qū)域內(nèi)森林蓄積量信息[8]。二類調(diào)查以縣為總體,每10年獲取一次縣域尺度蓄積量信息。相比一類調(diào)查而言,二類調(diào)查的優(yōu)點(diǎn)是以圖斑為調(diào)查單元,監(jiān)測(cè)信息落實(shí)到圖斑內(nèi),能獲取縣級(jí)尺度區(qū)域內(nèi)蓄積量信息;缺點(diǎn)是多采用小班調(diào)查法獲取蓄積量信息會(huì)因?yàn)槿藶闇y(cè)量因素導(dǎo)致較大的誤差,監(jiān)測(cè)精度得不到保障[9-15]。

我國(guó)一類調(diào)查與二類調(diào)查已開(kāi)展多年,監(jiān)測(cè)成果體量大、時(shí)間跨度長(zhǎng),但是兩種監(jiān)測(cè)體系采用的監(jiān)測(cè)技術(shù)不同,因此存在森林蓄積量一個(gè)地區(qū)兩套數(shù)的問(wèn)題[16-20]。鑒于此,為提高監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)成果的科學(xué)性,保障監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)一致性,實(shí)現(xiàn)縣(市、區(qū))森林蓄積量與省級(jí)成果數(shù)據(jù)對(duì)接,本文進(jìn)行一類調(diào)查與二類調(diào)查森林蓄積量數(shù)據(jù)對(duì)接方案分析研究,以期為歷年小班監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)更新及今后實(shí)現(xiàn)“一套數(shù),一張圖”提供技術(shù)方法參考,進(jìn)而為全國(guó)森林資源評(píng)價(jià)及經(jīng)營(yíng)管理方案的制定提供更為精確詳實(shí)的蓄積量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

研究所應(yīng)用的數(shù)據(jù)(1)國(guó)家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院.森林資源一類調(diào)查、二類調(diào)查數(shù)據(jù).2016.包括河北省保定市行政區(qū)劃界限、2016年河北省一類調(diào)查數(shù)據(jù)、2016年保定市二類調(diào)查數(shù)據(jù)。

2 研究方法

以保定市2016年二類小班調(diào)查數(shù)據(jù)(2)國(guó)家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院.森林資源一類調(diào)查、二類調(diào)查數(shù)據(jù).2016.為基礎(chǔ)進(jìn)行樹(shù)種組劃分;以2016年河北省一類調(diào)查固定樣地?cái)?shù)據(jù)(3)國(guó)家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設(shè)計(jì)院.森林資源一類調(diào)查、二類調(diào)查數(shù)據(jù).2016.為建模樣本,分樹(shù)種組構(gòu)建小班蓄積量預(yù)估模型。通過(guò)所構(gòu)建的模型,將蓄積量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)更新到小班層面,并采取平差法將小班蓄積量數(shù)據(jù)進(jìn)行校正,分縣(市、區(qū))統(tǒng)計(jì)保定市森林蓄積量監(jiān)測(cè)信息,從而實(shí)現(xiàn)一類調(diào)查與二類調(diào)查蓄積量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)接。

2.1 樹(shù)種組劃分

以保定市小班調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),將保定市小班內(nèi)現(xiàn)有的主要優(yōu)勢(shì)樹(shù)種劃分成落葉松組、油松組、櫟組、樺木組、楊樹(shù)組、硬闊組、軟闊組等7個(gè)樹(shù)種組,并分別樹(shù)種組構(gòu)建蓄積量預(yù)估模型。各樹(shù)種組包含樹(shù)種信息如表1所示。

表1 樹(shù)種組劃分信息

2.2 分樹(shù)種組構(gòu)建小班蓄積量預(yù)估模型

以河北省1 550個(gè)蓄積樣地?cái)?shù)據(jù)為建模樣本,樣地蓄積量為因變量,樣地相關(guān)林分調(diào)查因子為自變量,分樹(shù)種組構(gòu)建小班蓄積量預(yù)估模型。根據(jù)文獻(xiàn)資料[21-24]可知,影響林木層蓄積量的主要變量有平均樹(shù)高、樣地平均胸徑、樣地林木株數(shù)、海拔、坡度、坡向、郁閉度、平均年齡。本文選取以上8個(gè)指標(biāo)作為基礎(chǔ)變量,其中坡度與坡向兩個(gè)定性指標(biāo)進(jìn)行組合量化。分樹(shù)種組對(duì)所選取樣地的平均樹(shù)高、樣地平均胸徑、海拔、坡度坡向聯(lián)合轉(zhuǎn)換、郁閉度、平均年齡等變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)分析,即采用IBM SPSS Statistics 27數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析軟件計(jì)算P值。只有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(P<0.05)后的自變量參與模型構(gòu)建。本文采用非線性指數(shù)形式進(jìn)行模型構(gòu)建[式(1)]。

(1)

2.3 模型評(píng)價(jià)

為保障預(yù)測(cè)目的性回歸模型的擬合效果、預(yù)估精度,蓄積量預(yù)估模型選取確定系數(shù)(R2)、估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)差(SEE)、總體相對(duì)誤差(TRE)、平均系統(tǒng)誤差(ASE)、平均預(yù)估誤差(MPE)、平均標(biāo)準(zhǔn)誤差(MPSE)等6個(gè)指標(biāo)進(jìn)行模型評(píng)價(jià)。

R2和SEE為模型評(píng)估常用指標(biāo),R2反映模型的擬合度,SEE反映因變量離差狀況;TRE和ASE,這兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量值越小,表示模型擬合效果越佳(為保證模型擬合效果,兩個(gè)統(tǒng)計(jì)量應(yīng)當(dāng)控制在±5%以內(nèi));MPE和MPSE,這兩個(gè)指標(biāo)體現(xiàn)模型的預(yù)估精度。

(2)

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

2.4 縣(市、區(qū))一體化蓄積量預(yù)估及更新

應(yīng)用所構(gòu)建的不同樹(shù)種組小班蓄積量預(yù)估模型反演保定市內(nèi)各個(gè)小班的蓄積量。分縣(市、區(qū))統(tǒng)計(jì)蓄積量,各縣(市、區(qū))累計(jì)后,估算出保定市總蓄積量。由于模型預(yù)估值與真值之間存在一定的誤差,因此保定市蓄積量累計(jì)值與一類調(diào)查監(jiān)測(cè)值之間也存在一定大小的差值。為實(shí)現(xiàn)兩個(gè)監(jiān)測(cè)體系的數(shù)據(jù)銜接,依據(jù)各縣(市、區(qū))蓄積量的權(quán)重大小對(duì)誤差值進(jìn)行逐級(jí)平差。平差調(diào)整計(jì)算如式(8)、式(9)所示。

(8)

(9)

3 研究結(jié)果

3.1 分樹(shù)種組模型構(gòu)建

3.1.1各樹(shù)種組小班蓄積量預(yù)估模型變量顯著性檢驗(yàn)

對(duì)建模選取的變量進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)分析,顯著性檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示。通過(guò)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果可知:1)平均胸徑、平均樹(shù)高兩個(gè)變量的P值都小于0.001,達(dá)到極顯著水平。因此平均胸徑、平均樹(shù)高兩個(gè)變量均進(jìn)入蓄積預(yù)估模型。2)其它自變量參數(shù)在不同樹(shù)種組模型構(gòu)建中略有差異。因此構(gòu)建模型時(shí),變量選取根據(jù)顯著性檢驗(yàn)結(jié)果分樹(shù)種組而定。

表2 各樹(shù)種組模型變量顯著性檢驗(yàn)結(jié)果

3.1.2各樹(shù)種組小班蓄積量預(yù)估模型構(gòu)建

選取通過(guò)顯著性檢驗(yàn)(P<0.05)的相關(guān)變量參與模型研建,分樹(shù)種組構(gòu)建蓄積量預(yù)估模型。小班蓄積量預(yù)估模型采用式(1)進(jìn)行擬合。采用式(2)—式(7)計(jì)算模型各項(xiàng)評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)量。模型構(gòu)建結(jié)果如表3所示,模型評(píng)價(jià)指標(biāo)如表4所示。

表3 各樹(shù)種組蓄積量預(yù)估模型

表4 各樹(shù)種組蓄積量預(yù)估模型評(píng)價(jià)指標(biāo)統(tǒng)計(jì)

從表4可知,決定系數(shù)(R2)、估計(jì)值標(biāo)準(zhǔn)差(SEE)、總體相對(duì)誤差(TRE)、平均預(yù)估誤差(MPE)、平均百分比標(biāo)準(zhǔn)誤差(MPSE)等5個(gè)指標(biāo)表現(xiàn)均較好,這表明模型具有較好的預(yù)估能力。

3.2 縣(市、區(qū))一體化蓄積量預(yù)估更新

采用分樹(shù)種組構(gòu)建的小班蓄積量預(yù)估模型,對(duì)保定市內(nèi)所有小班進(jìn)行蓄積量更新,統(tǒng)計(jì)獲取保定市各縣(市、區(qū))蓄積量模型預(yù)估值。把2016年分層抽樣獲取的保定市森林蓄積量預(yù)估值看作一類調(diào)查監(jiān)測(cè)真值,全市單位森林蓄積量真值為38.42 m3/hm2[25]。采用式(8)、式(9)對(duì)各縣(市、區(qū))的模型預(yù)估值進(jìn)行逐級(jí)平差調(diào)整,從而將二類調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行更新,最終實(shí)現(xiàn)與一類調(diào)查數(shù)據(jù)的對(duì)接。各縣(市、區(qū))模型預(yù)估值與平差調(diào)整后蓄積監(jiān)測(cè)信息如表5所示。模型預(yù)估平差調(diào)整監(jiān)測(cè)、二類調(diào)查與一類調(diào)查蓄積量監(jiān)測(cè)結(jié)果對(duì)比精度如表6所示。

表5 各縣(市、區(qū))蓄積量監(jiān)測(cè)結(jié)果

表6 各監(jiān)測(cè)方法對(duì)比精度分析統(tǒng)計(jì)

表6顯示:1)一類調(diào)查,保定市單位森林蓄積量監(jiān)測(cè)值為38.42 m3/hm2;二類調(diào)查,保定市單位森林蓄積量監(jiān)測(cè)值為54.11 m3/hm2,對(duì)比精度為70.99%。2)本文構(gòu)建的小班蓄積量預(yù)估模型[式(1)]監(jiān)測(cè)值為34.98 m3/hm2,與一類調(diào)查監(jiān)測(cè)值的對(duì)比精度為91.06%?？梢?jiàn),通過(guò)蓄積量預(yù)估更新模型將小班蓄積量進(jìn)行初步調(diào)整后,大幅度降低了二類調(diào)查與一類調(diào)查監(jiān)測(cè)值之間的相對(duì)誤差,也說(shuō)明了本文構(gòu)建的小班蓄積量預(yù)估模型[式(1)]監(jiān)測(cè)結(jié)果的可靠性。3)采用平差調(diào)整法,將蓄積量預(yù)估更新模型監(jiān)測(cè)值進(jìn)一步進(jìn)行調(diào)整。平差調(diào)整后,保定市單位森林蓄積量監(jiān)測(cè)值為38.42 m3/hm2,與一類調(diào)查蓄積量監(jiān)測(cè)值的對(duì)比精度為100%,實(shí)現(xiàn)了二類調(diào)查監(jiān)測(cè)值與一類調(diào)查監(jiān)測(cè)值的對(duì)接。通過(guò)本文的研究方案,能夠成功獲取保定市各縣(市、區(qū))尺度范圍內(nèi)的森林蓄積量,并可實(shí)現(xiàn)一類調(diào)查與二類調(diào)查成果數(shù)據(jù)的對(duì)接。

4 討論

對(duì)于一類調(diào)查監(jiān)測(cè)體系而言,通過(guò)系統(tǒng)布點(diǎn)嚴(yán)格把控抽樣精度,其監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性更高,但是只能獲取省級(jí)區(qū)域尺度內(nèi)蓄積量信息,無(wú)法監(jiān)測(cè)縣域尺度蓄積量信息。二類調(diào)查采用區(qū)劃調(diào)查方法,其監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)內(nèi)容更為詳實(shí),監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)落到圖斑內(nèi),可以獲取較小區(qū)域尺度森林蓄積量信息,但是往往因?yàn)槿藶檎{(diào)查誤差,導(dǎo)致數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性較低。因此,本文結(jié)合兩個(gè)監(jiān)測(cè)體系的優(yōu)勢(shì)開(kāi)展縣(市、區(qū))森林蓄積量數(shù)據(jù)一體化更新方案研究:以一類調(diào)查為建模樣本分樹(shù)種組建立蓄積量預(yù)估模型,從而保證模型預(yù)估數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性;用預(yù)估模型將數(shù)據(jù)落實(shí)到小班尺度上,可以更好地將小班層面詳細(xì)的監(jiān)測(cè)內(nèi)容進(jìn)行對(duì)接,從而達(dá)到一體化監(jiān)測(cè)的目的。

森林資源監(jiān)測(cè)一體化是多個(gè)森林資源監(jiān)測(cè)體系融合的研究工作,不同監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)接、各項(xiàng)監(jiān)測(cè)因子信息的傳遞都是一體化監(jiān)測(cè)的重點(diǎn)研究工作。本文僅針對(duì)蓄積信息的銜接開(kāi)展一體化監(jiān)測(cè)工作研究,后續(xù)的研究中,將從多個(gè)角度、多個(gè)層次出發(fā),開(kāi)展一體化監(jiān)測(cè)方案的研究探討。

5 結(jié)論

首先,采用本文所研建的小班蓄積量預(yù)估模型獲取的保定市蓄積監(jiān)測(cè)值與一類調(diào)查監(jiān)測(cè)值的對(duì)比精度為91.06%,表明模型具有較好的預(yù)估能力及模型預(yù)估監(jiān)測(cè)值的可靠性;其次,通過(guò)進(jìn)行平差調(diào)整將模型預(yù)估值進(jìn)一步更新調(diào)整,調(diào)整值與一類調(diào)查監(jiān)測(cè)值的對(duì)比精度為100%,實(shí)現(xiàn)了一類調(diào)查與二類調(diào)查成果數(shù)據(jù)的對(duì)接。綜上所述,表明本研究提出的一類調(diào)查與二類調(diào)查森林蓄積量數(shù)據(jù)對(duì)接方案的可行性,可為全國(guó)各省級(jí)行政區(qū)域內(nèi)小班蓄積量更新調(diào)整以及實(shí)現(xiàn)“一套數(shù)、一張圖”提供技術(shù)參考。