林业调查规划设计质量的影响因素及其提升对策

引言：

林业作为维系生态平衡、保障国土安全、推动绿色经济发展的关键领域，其科学规划与高效管理依赖于高质量的调查规划设计工作。林业调查规划设计通过系统采集、分析林业资源数据，为森林资源保护、生态工程建设、林业产业布局等提供核心依据 。近年来，随着生态文明建设战略的推进，林业在“双碳”目标实现、生物多样性保护等领域的作用愈发凸显，对林业调查规划设计的精准性、前瞻性提出更高要求。然而，当前我国林业调查规划设计工作仍存在数据误差率高、规划方案落地性不足、新技术应用滞后等问题，严重制约林业高质量发展。深入探究影响林业调查规划设计质量的关键因素，提出系统性提升对策，成为推动林业现代化建设的迫切需求。

(-) 林业调查规划设计质量的影响因素

1. 人员因素

专业知识与技能短板：林业调查规划设计涉及森林生态学、测量学、地理信息系统（GIS）等多学科知识，对从业者的综合专业能力要求较高。但现实中，部分从业人员缺乏系统的专业教育，对森林资源分类标准、遥感影像解译等核心技术掌握不扎实。据行业调研显示，约30% 的基层林业调查人员无法熟练操作无人机进行森林资源航拍与数据处理，导致调查数据的完整性与准确性不足 。

实践经验与创新能力不足：林业调查规划设计具有较强的实践性，复杂地形、多变气候等因素对现场调查能力提出挑战。年轻技术人员因缺乏实地调查经验，在样地布设、数据采集过程中易出现方法不当、判断失误等问题；而部分资深从业者受传统思维束缚，对人工智能、大数据等新技术在林业规划中的创新应用接受度较低，难以适应行业发展新需求。

职业素养与责任意识薄弱：部分从业人员存在敷衍了事、数据记录随意等现象，甚至为追求工作效率而伪造数据。在某地区森林资源二类调查中，因调查人员未严格按规程测量树木胸径，导致单位面积蓄积量统计误差超过 15% ，直接影响后续林业资源评估与规划的科学性。

2. 技术设备因素

传统技术主导，新技术应用滞后：当前，我国部分地区林业调查仍以罗盘仪、皮尺等传统工具为主，人工绘图、手工计算等方式效率低下且误差较大。相较之下，无人机遥感、激光雷达（LiDAR）、物联网（IoT）等先进技术虽已在林业领域展现出高效、精准的优势，但因设备购置成本高、技术培训难度大等原因，推广应用进程缓慢。截至 2023 年，全国仅有约 40% 的林业调查单位实现无人机常态化作业。

设备更新维护不足，性能下降：林业调查设备多在野外复杂环境下使用，易受风沙、潮湿等因素影响，需定期维护与更新。但部分基层单位受资金限制，设备更新周期长达5 - 8 年，导致全站仪、GPS 接收机等仪器精度降低，直接影响测量数据的可靠性。

技术集成应用不足，协同性差：林业调查规划设计需整合遥感（RS）、地理信息系统（GIS）、全球定位系统（GPS）等多种技术，但实际工作中各技术模块常独立运行，数据格式不统一、接口不兼容问题突出，难以实现数据的实时共享与协同分析，降低了工作效率与规划设计精度。

3. 管理制度因素

质量管控体系不健全：多数林业调查规划设计单位尚未建立覆盖项目立项、数据采集、方案编制、成果审核等全流程的质量管控体系。在项目实施过程中，缺乏有效的过程监督与动态调整机制，导致问题发现滞后；成果审核环节标准模糊、流程不规范，无法及时拦截低质量成果。

考核激励机制不完善：现行考核制度多以项目完成数量、进度为核心指标，对成果质量、技术创新等维度重视不足，难以激发技术人员提升设计质量的积极性。同时，缺乏对违规操作、质量事故的明确追责机制，导致部分人员责任意识淡化。

行业标准执行不严：尽管我国已出台《森林资源规划设计调查技术规程》等多项国家标准，但部分单位在实际工作中存在标准执行不到位现象，如调查样地面积不足、数据记录格式不统一等，导致不同地区、不同项目间数据缺乏可比性，影响林业资源的宏观管理与决策。

4. 数据因素

数据采集规范性与准确性不足：野外调查过程中，因采样点布设不合理、测量方法不规范、记录遗漏等问题，导致原始数据存在偏差。在森林生物量调查中，部分调查人员未严格遵循“随机抽样”原则，致使样本缺乏代表性，最终估算的生物量与实际值偏差达 20% 以上。

数据更新滞后，动态监测能力弱：林业资源具有动态变化特性，但当前数据更新周期普遍较长，部分地区森林资源数据每 3 - 5 年才更新一次，难以反映森林生长、林地征占用、灾害损失等实时变化情况，导致规划设计方案与实际需求脱节。

数据共享壁垒高，利用效率低：林业调查数据分散于林业、自然资源、生态环境等多个部门，由于缺乏统一的数据标准与共享平台，各部门数据格式、坐标系、精度要求存在差异，数据共享与整合难度大，造成大量数据资源闲置浪费，无法为林业规划设计提供全面支撑。

（二）提升林业调查规划设计质量的对策

1. 强化人才队伍建设

构建分层分类培训体系：针对新入职人员，开展基础理论与实操技能培训，重点强化森林资源调查方法、测量仪器使用等基础能力；对中级技术人员，组织无人机航测、GIS 空间分析等专项技术培训；对高级技术骨干，鼓励参与国际学术交流与前沿技术研修，提升技术创新与项目管理能力。

完善实践与创新激励机制：建立“老带新”实践导师制度，通过野外实训、项目实战提升年轻人员的现场调查能力；设立技术创新奖励基金，对应用新技术、新方法提升调查效率与质量的团队或个人给予表彰与物质奖励，激发创新活力。

加强职业素养教育：定期开展职业道德培训与警示教育，强化从业人员的责任意识与诚信意识；将数据真实性、工作严谨性纳入绩效考核，对数据造假、违规操作等行为实行“一票否决”，营造严谨规范的工作氛围。

2. 推进技术设备升级与创新应用

加速新技术推广与应用：加大财政支持力度，鼓励林业调查单位购置无人机、激光雷达等先进设备，通过示范项目带动新技术普及；研发适用于林业调查的轻量化、智能化软件，降低技术应用门槛，如开发基于移动端的森林资源快速调查APP，实现数据实时采集与上传。

建立设备全生命周期管理机制：设立设备维护专项资金，制定年度更新计划，明确各类设备的使用年限与报废标准；引入设备管理信息系统，对设备采购、使用、维护、报废等环节进行数字化管理，确保设备性能稳定可靠。

深化技术集成与协同创新：制定统一的数据标准与接口规范，搭建“空 - 天 - 地”一体化林业监测平台，实现 RS、GIS、GPS、物联网等技术的深度融合；推动人工智能技术在林业数据处理中的应用，如利用深度学习算法自动识别遥感影像中的森林类型、病虫害区域，提升数据处理效率与分析精度。

3. 完善管理制度与质量管控体系

构建全流程质量管控机制：制定《林业调查规划设计质量控制手册》，明确各环节质量标准与操作规范；建立项目质量监理制度，聘请第三方机构对调查过程与成果进行全程监督；实行多级审核制度，由项目组自查、单位内审、专家外审层层把关，确保成果质量。

优化考核激励与追责机制：建立以质量为核心的绩效考核体系，将成果准确率、客户满意度、技术创新等指标纳入考核范围，加大质量指标在绩效分配中的权重；对出现质量事故的项目，严格追究相关人员责任，并建立质量问题整改台账，跟踪整改落实情况。

加强行业标准执行监督：定期开展行业标准宣贯培训，提高从业人员对标准的理解与执行能力；组织专项检查行动，对违反标准规范的单位进行通报批评、限期整改，情节严重的依法依规吊销资质，维护行业秩序。

4. 加强数据全生命周期管理

规范数据采集与质量管理：制定《林业调查数据采集操作指南》，明确采样方法、测量精度、记录格式等要求；引入数据采集终端自动校验功能，实时检测数据逻辑错误与异常值；建立数据质量追溯机制，确保数据可溯源、可验证。

建立动态数据更新机制：依托卫星遥感、无人机巡检、地面传感器网络等技术，构建林业资源动态监测体系，实现重点区域数据月度更新、一般区域年度更新；开发数据智能分析预警系统，及时发现森林资源变化趋势，为规划设计提供动态数据支持。

推进数据共享与开放：由林业主管部门牵头，联合多部门制定统一的数据共享协议与安全标准，建设林业大数据共享平台；采用区块链技术实现数据的可信共享与操作留痕，打破部门壁垒，提升数据利用效率，为林业规划设计提供多源数据融合分析支撑。

结束语：

提升林业调查规划设计质量是推动林业高质量发展、实现生态文明建设目标的关键环节。通过系统分析人员、技术设备、管理制度、数据等核心影响因素，针对性实施人才培养、技术创新、制度完善、数据优化等提升策略，能够有效破解当前林业调查规划设计工作中的质量瓶颈。未来，随着新技术的持续迭代与行业管理体系的不断完善，林业调查规划设计需进一步向智能化、精准化、协同化方向发展，为林业资源科学管理、生态环境有效保护与绿色经济可持续发展提供坚实保障。

参考文献：

[1] 国家林业和草原局 . 森林资源规划设计调查技术规程 [M]. 北京 : 中国林业出版社 ,2020.

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[3] 王强 , 刘芳 . 林业调查规划设计质量管理体系构建研究 [J]. 林业经济 , 2022, 44(4):85 -93.

[4] 陈刚 , 赵勇 . 大数据时代林业调查数据管理模式创新探索 [J]. 自然资源学报 , 2021,36(5):1345 - 1356.

[5] FAO. Forest Resources Assessment 2025: Methodology and Data Sources[R]. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations, 2024.

作者简介：杨忠心（1978.9-），男，汉族本科，中级职称，主要从事林业调查规划相关工作