森林资源调查中样地布设方法的优化与验证

引言：

森林作为陆地生态系统的主体，在维持生态平衡、提供生态服务、促进经济发展等方面发挥着不可替代的作用。准确掌握森林资源的数量、质量、结构及分布状况，是实现森林资源科学经营、有效保护和可持续利用的基础。样地布设作为森林资源调查的关键环节，其合理性直接决定了调查数据的代表性和可靠性，进而影响对森林资源整体状况的评估与决策。传统的样地布设方法在面对复杂多变的森林生态系统时，逐渐暴露出诸多不足，难以满足现代森林资源调查对高精度、高效率的要求。因此，对森林资源调查中样地布设方法进行优化与验证具有重要的现实意义和科学价值。

一、传统样地布设方法概述与局限性分析

1.1 传统样地布设方法概述

在森林资源调查的长期实践中，发展出了多种样地布设方法，其中较为常用的包括简单随机抽样法、系统抽样法和分层抽样法。简单随机抽样法是在整个调查区域内，完全随机地确定样地位置，每个区域都有相同的概率被选为样地，操作相对简便，理论上能保证样本的随机性。系统抽样法则是按照一定的间隔，在调查区域内均匀布设样地，这种方法易于实施，且能在一定程度上保证样地分布的均匀性。分层抽样法是根据森林的不同特征，如林分类型、地形地貌等，将调查区域划分为若干层次，然后在每个层次内分别进行抽样，能提高样本对不同层次的代表性。

1.2 局限性分析

传统样地布设方法虽在一定程度上满足了森林资源调查的需求，但随着森林资源调查的深入和对调查精度要求的提高，其局限性也日益凸显。首先，在面对复杂地形和多样林分类型时，简单随机抽样可能导致样地分布不均，部分区域样地过于集中，而部分区域样地缺失，从而影响调查结果的准确性。系统抽样由于固定的抽样间隔，可能会与森林的某些周期性特征重合，产生抽样偏差。其次，传统方法在确定样地大小时，往往缺乏科学的依据，样地面积过大或过小都会影响调查效率和精度。样地面积过大，会增加调查工作量和成本；样地面积过小，则难以保证样地的代表性。最后，传统样地布设方法较少考虑森林资源的空间相关性和动态变化特征，无法充分利用现代信息技术提供的海量数据和分析手段，限制了调查结果的精度和应用范围。

二、样地布设方法的优化策略

2.1 基于空间信息技术的样地优化布设

随着地理信息系统（GIS）、遥感（RS）和全球定位系统（GPS）等空间信息技术的飞速发展，为样地布设方法的优化提供了新的契机。利用高分辨率遥感影像，可以对森林资源进行宏观的监测和分析，获取森林的分布范围、林分类型、植被覆盖度等信息，为样地的预选提供科学依据。通过 GIS 技术，可以对调查区域的地形、地貌、坡度、坡向等因素进行综合分析，结合森林资源的分布特征，合理规划样地的位置和布局，避免样地布设的盲目性。例如，在地形复杂的山区，可以利用 GIS 的地形分析功能，选择地势相对平坦、交通较为便利的区域布设样地，提高调查工作的可操作性。

2.2 样地大小和形状的优化确定

样地大小和形状是影响样地代表性和调查效率的重要因素。在确定样地大小时，应综合考虑森林的类型、结构、树种组成以及调查的目的和精度要求。对于林分结构复杂、树种多样性高的森林，样地面积应适当增大，以保证能够充分反映森林的特征；而对于林分结构相对简单的森林，样地面积可以适当减小，以提高调查效率。可以采用种 - 面积曲线法、最小面积法等方法来确定合理的样地大小。在样地形状的选择上，常见的有方形、圆形和矩形等。不同形状的样地在实际应用中各有优缺点，方形样地易于测量和计算，圆形样地可以减少边界效应的影响，矩形样地则在长轴方向上具有更好的代表性。应根据调查区域的特点和调查目的，选择最合适的样地形状。例如，在森林边缘或受干扰较大的区域，圆形样地可能更能准确反映森林内部的特征；而在带状分布的森林区域，矩形样地可能更合适。

2.3 抽样方法的改进与创新

为了提高样地布设的科学性和调查结果的精度，需要对抽样方法进行改进与创新。在传统抽样方法的基础上，可以引入空间分层抽样、自适应抽样、双重抽样等方法。空间分层抽样是根据森林资源的空间分布特征，将调查区域划分为若干个空间层次，然后在每个层次内进行独立抽样，能有效提高样本的空间代表性，降低抽样误差。自适应抽样则是根据前期调查的数据，自动调整抽样的位置和密度，在森林资源变化较大的区域增加样地数量，在变化较小的区域减少样地数量，提高调查效率和精度。双重抽样是先通过低成本的抽样方法获取初步信息，然后根据这些信息有针对性地进行高成本的详细抽样，既保证了调查的精度，又能控制调查成本。例如，在森林蓄积量调查中，可以先利用遥感数据进行大面积的低精度抽样，获取森林蓄积量的大致分布情况，然后在蓄积量变化较大的区域，采用地面实测的方法进行高精度的详细抽样。

三、优化后样地布设方法的验证分析

3.1 模拟验证

为了验证优化后样地布设方法的有效性，采用计算机模拟的方法进行分析。利用虚拟的森林场景数据，设置不同的森林类型、结构和分布特征，分别采用传统样地布设方法和优化后的样地布设方法进行样地布设，并对调查结果进行对比分析。在模拟过程中，通过改变样地大小、形状、抽样方法等参数，观察调查结果的精度和稳定性。例如，设置不同面积的方形样地和圆形样地，分别采用简单随机抽样和空间分层抽样方法，计算森林蓄积量的估计值与真实值之间的误差。模拟结果表明，优化后的样地布设方法在各种情况下都能显著降低调查误差，提高调查结果的精度和稳定性。

3.2 实地验证

在模拟验证的基础上，选择具有代表性的森林区域进行实地验证。在实地验证过程中，严格按照优化后的样地布设方法进行样地的设置和调查，同时与传统样地布设方法的调查结果进行对比。对调查区域内的森林面积、蓄积量、树种组成等主要指标进行详细测量和记录，并利用统计学方法对数据进行分析。在某山区森林资源调查中，采用优化后的样地布设方法设置了 50 个样地，同时采用传统方法设置了 50 个样地作为对照。通过对样地内林木的每木检尺和数据分析，发现优化后的样地布设方法估计的森林蓄积量与实际值的误差在 5% 以内，而传统方法的误差达到了 10% 以上。实地验证结果进一步证明了优化后样地布设方法的优越性和可靠性。

结论：

研究表明，传统样地布设方法难以满足复杂森林生态系统调查的高精度、高效率需求；基于空间信息技术优化样地布局、大小形状及抽样方法，可提升科学性；经验证，优化方法能显著提高精度、减少工作量，提供更可靠数据。未来可探索样地布设与生态系统服务的关联，纳入价值评估；结合大数据等技术实现样地布设智能化；加强不同森林类型和区域的针对性研究，为森林保护利用提供技术支持。

参考文献：

[1]赵开府.RTK 技术在森林资源监测中的应用分析[J].南方农业,2024,18(23):215-219.

[2]王正茂.全站仪拟合圆测立木直径方法研究[J].林业调查规划,2024,49(06):6-9+145.

作者简介：朱连武（1972），汉族，男，吉林省延吉市，大学本科，高级工程师，研究方向：林业调查规划。