易善軍，曾偉生

(1.國家林業(yè)局林產(chǎn)工業(yè)規(guī)劃設計院，北京 100013； 2.國家林業(yè)局調查規(guī)劃設計院，北京 100714)

森林資源連續(xù)清查中四種一元材積估計方法的對比分析

易善軍1，曾偉生2

(1.國家林業(yè)局林產(chǎn)工業(yè)規(guī)劃設計院，北京 100013； 2.國家林業(yè)局調查規(guī)劃設計院，北京 100714)

國家森林資源連續(xù)清查中長期使用的一元立木材積表是否存在偏估，一直是值得關注的問題。利用第八次全國森林資源清查2012年廣東省的杉木(Cunninghamialanceolata)和馬尾松(Pinusmassoniana)樣地調查數(shù)據(jù)，以二元材積估計結果為基礎，對4種一元立木材積估計方法進行了對比分析。結果表明，杉木和馬尾松現(xiàn)行一元立木材積表的相對誤差均大大超出了±3%的允許范圍，本文提出的3種一元材積估計方法都能有效消除材積估計偏差。建議各省參照本文提出的方法，對現(xiàn)行的一元立木材積表進行一次系統(tǒng)檢驗，對偏差過大者應當及時予以修正或更新。

材積估計；一元材積表；相對誤差；杉木；馬尾松；廣東

林業(yè)數(shù)表是森林資源經(jīng)營管理的重要計量工具，是森林資源調查監(jiān)測與評價工作的度量衡[1]。在林業(yè)數(shù)表中，立木材積表是最重要的基礎計量數(shù)表[2]。上世紀70年代末，我國完成了56個二元立木材積表的編制，并以林業(yè)行業(yè)標準頒布實施[3]。隨后，各省以部頒二元立木材積表為基礎導算了適用于本地的一元立木材積表[4]，并在森林資源連續(xù)清查工作中得到了廣泛應用[5]。關于長期使用固定不變的一元材積表可能存在偏估的問題，盡管早有人開展過研究[5-7]，但未能引起足夠重視。從各省森林資源連續(xù)清查體系建立至今，材積估計一直采用初查時導算的一元材積表[5]，目前其適用性如何，是否存在偏估，尚無明確結論。為了探究一元立木材積表是否存在偏估，本文將利用第八次全國森林資源清查2012年廣東省的杉木(Cunninghamialanceolata)和馬尾松(Pinusmassoniana)樣地調查數(shù)據(jù)，以二元材積估計結果為對比基礎，對現(xiàn)行一元立木材積表和3種新建的一元材積表進行對比，分析是否存在偏估，為今后改進一元立木材積估計方法提供依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)資料

本文所用數(shù)據(jù)是森林資源連續(xù)清查的固定樣地調查數(shù)據(jù)，來自第八次全國森林資源清查2012年廣東省清查項目。選擇了活立木株數(shù)30株以上杉木林和馬尾松林樣地。數(shù)據(jù)資料包括樣地因子表、樣木因子表和平均木樹高測定記錄表。表1列出了各自的樣地數(shù)量及其樣地的平均胸徑和平均樹高、平均木的胸徑和樹高及樣地全部活立木的胸徑分布范圍。

表1 樣地數(shù)據(jù)的胸徑和樹高分布范圍樹種林分平均胸徑和樹高平均木胸徑和樹高全部樣木胸徑樣地數(shù)胸徑/cm樹高/m樣木數(shù)胸徑/cm樹高/m樣木數(shù)胸徑/cm杉木1006 5～18 84 0～15 13116 4～33 83 6～17 779195 0～38 1馬尾松 807 5～24 74 1～19 02335 4～25 84 9～20 339425 0～43 9

1.2 分析方法

基于杉木和馬尾松固定樣地調查數(shù)據(jù)，根據(jù)每個樣地的平均胸徑、平均樹高和每木檢尺胸徑D，利用已建立的相對樹高曲線模型[8]，得出樣地上每株樣木的樹高H，然后基于樣木的D、H，用相應的杉木和馬尾松部頒二元立木材積模型[3]：

V杉木=0.000058777D1.969 98H0.896 46

(1)

V馬尾松=0.000062342D1.855 15H0.956 82

(2)

計算單木材積V及樣地蓄積量，并與基于一元材積公式計算的樣地蓄積量進行對比。

1.2.1 一元材積估計方法

一是采用現(xiàn)行一元立木材積表,其次是采用本次新建的3種一元材積表。

廣東省目前使用的杉木和馬尾松一元材積表，其樹高曲線模型分別為：

H杉木=32.97-1019/(D+30)

(3)

H馬尾松=33.99-1086/(D+30)

(4)

將(3)式和(4)式分別代入(1)式和(2)式，即得到杉木和馬尾松的一元立木材積公式。

本研究按以下3種方案分別建立杉木和馬尾松的樹高曲線模型：一是基于林分平均高和平均胸徑數(shù)據(jù)、二是基于平均高測定樣木的樹高和胸徑數(shù)據(jù)、三是基于全部樣木的推算樹高和胸徑數(shù)據(jù)。為了更具可比性，新建樹高曲線模型同樣采用公式(5)的形式：

H=a-b/(D+30)

(5)

式中:a，b為待估參數(shù)；D，H分別為胸徑和樹高。利用杉木和馬尾松的3種方案數(shù)據(jù)分別擬合(5)式，再分別代入(1)式和(2)式，即得到3套新的一元立木材積公式。

1.2.2 材積相對誤差計算

利用表1中提到的全部樣木，分別按新老一元材積公式計算杉木和馬尾松的材積估計值，然后以二元材積公式估計值為基礎，計算新老一元材積公式的總體相對誤差：

TRE= (V1-V2) /V2× 100%

(6)

式中:V1，V2分別指按一元和二元材積公式計算的樣木材積或樣地蓄積總和。按照相關技術規(guī)定[9]，立木材積表的估計誤差應該在±3%以內。如果按(6)式計算的總體相對誤差超出± 3%的范圍，則表明該材積式存在明顯的偏差，需要予以修正或更新。

2 結果與分析

按照前述方法，分別利用廣東杉木和馬尾松固定樣地調查數(shù)據(jù)，建立3套樹高曲線模型(以下分別稱為方案1，2和3；現(xiàn)行一元材積表方案稱為方案4)，其模型參數(shù)值及相關指數(shù)見表2。從相關指數(shù)R2大小看，方案3的最高，方案1和方案2則各有高低、不相上下。

表2 樹高曲線模型的參數(shù)值和相關指數(shù)樹種方案1方案2方案3abR2abR2abR2杉木36 0011030 638234 8810630 599631 97937 40 6944馬尾松36 5211640 648137 1811870 658731 30921 10 6646

分別用4種一元材積估計方案計算杉木和馬尾松全部樣木的材積估計值及其總和，再與二元材積估計方法得到的材積估計值進行比較，計算總體相對誤差，其結果見表3。

表3 4種一元材積估計結果的總體相對誤差樹種方案1方案2方案3方案4估計值/m3TRE/%估計值/m3TRE/%估計值/m3TRE/%估計值/m3TRE/%杉木419 101 43412 32-0 21413 700 12379 44-8 17馬尾松341 150 55345 351 78340 220 27316 65-6 67 注：杉木和馬尾松的二元材積估計結果分別為413 19m3和339 29m3。

從表3可以看出，方案1和方案2得到的一元材積估計結果的總體相對誤差出入不大，兩個樹種均在±2%以內；方案3的總體相對誤差大幅縮小至±0.3%以內；方案4的總體相對誤差則大大超出了±3%的范圍，且兩個樹種均為偏低估計。這一結果反映出，目前廣東省使用了近40年的杉木和馬尾松一元材積表，對材積估計已經(jīng)產(chǎn)生了明顯偏差；本研究提出的3種一元材積估計方法，能有效消除一元材積估計的偏差，其中方案3的效果最好(圖1)。

圖1 4種一元材積估計結果的總體相對誤差對比

3 結論與討論

本文以第八次全國森林資源清查2012年廣東省的杉木和馬尾松固定樣地調查數(shù)據(jù)為基礎，對4種一元材積估計方法進行了對比分析，可以得出以下結論。

1) 廣東省杉木和馬尾松現(xiàn)行一元立木材積表，對材積估計的誤差已經(jīng)大大超出了±3%的允許范圍；為了保證材積估計值無偏，有必要重新編制適用的一元材積表。

2) 本文提出的3種構建新的樹高曲線模型及一元立木材積表的方案，都能有效消除現(xiàn)行一元材積表存在的偏差；基于相對樹高曲線模型推算出全部樣木樹高后再建模的方案3，其總體相對誤差最小。

目前各省在森林資源連續(xù)清查中使用的一元立木材積表，還是清查體系初建時根據(jù)部頒二元立木材積表導算的。長期使用固定不變的一元立木材積表，可能會導致材積估計結果出現(xiàn)偏差。建議各省參照本文提出的方法，對現(xiàn)行的一元立木材積表(模型)進行一次系統(tǒng)檢驗。尚未建立相對樹高曲線模型的省份，可暫時利用方案1和方案2的結果作為對比基礎，以檢驗現(xiàn)行的一元立木材積表，但從長遠看，應鼓勵逐步建立主要樹種的相對樹高曲線模型[8，10-11]。對檢驗后發(fā)現(xiàn)偏差過大的一元材積表應該及時予以修正，或者按照原來的方法[4]導算新的一元材積表。以后也需對一元材積表進行定期檢驗，如每隔10年或20年檢驗一次，以確保材積估計結果無偏。

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ComparisononFourKindsofOne-variableVolumeEstimationMethodsinContinuousForestInventory

YI Shanjun1，ZENG Weisheng2

(1.Institute of Planning and Designing for Forest Products Industry,SFA,Beijing 100013,China；2.Academy of Forest Inventory and Planning,SFA,Beijing 100714,China)

Abstract:Whether one-variable tree volume tables used in national forest inventory (NFI) for long-term are biased or not has been drawn attention.Using the mensuration data of sample plots from Chinese fir(Cunninghamialanceolata) and Masson pine(Pinusmassoniana) forests in 2012 Guangdong province of the 8thNFI, four kinds of one-variable volume estimation methods were compared and analyzed, based on the volume estimate of two-variable model.The results showed that relative errors of the current one-variable tree volume tables for Chinese fir and Masson pine did exceed the allowance ±3%, and the others 3 kinds of one-variable volume estimation method spresented in this paper could effectively eliminate the bias in volume estimations.It is recommended that one-variable tree volume tables/models currently used in each province need to be systematically tested by using the methods provided here, and the significantly biased ones should be corrected or updated in time.

volume estimation；one-variable volume table；relative error；Cunninghamialanceolata；Pinusmassoniana；Guangdong

2017-09-04

易善軍(1975-)，男，安徽宣城人，博士，主要從事森林資源調查規(guī)劃和工程咨詢等工作。

S 757.2+2

A

1003-6075(2017)03-0005-03

10.16166/j.cnki.cn43-1095.2017.03.002