专利名称：森林群落点抽样调查方法
技术领域：
本发明涉及一种统计调查方法，尤其涉及一种森林群落点抽样调查方法。
技术背景在进行森林群落特征调查时，与其它研究工作一样，在大多数情况下，由于时间、经 费、人员等多种原因的限制，不可能对森林群落内的植被全体逐一进行清点，只能抽取一 部分进行研究，即所谓的抽样调查。抽样调查的目的是要通过对样例(样方、样点)的研究 去推测植被的总体。因此，样例要有代表性，要能通过尽可能少的抽样获得十分准确的有 关总体的特征，如果抽样不当，不仅不能认识总体，反而会歪曲总体，得出错误的结论。现有技术中，在进行森林群落特征调查时，有两种主要的做法， 一种做法是把物种的 个体作为抽样单位，通过这样的抽样调査来测定群落的种类组成和种在群落中的数量比例 与作用；另一种做法则是把群落的一定面积作为抽样单位，也就是说通过对一定数量的群 落代表面积的研究，了解群落的结构、种类组成以及生境的特征。上述现有技术至少存在以下缺点以种的个体作为抽样单位，由于抽样单位只是群落 地段中的个体，而不是具有一定种类组成和一定结构的群落整体，准确性较差；以一定面 积的群落作为抽样单位，工作量较大，样本和信息量较少，在野外较难掌握和认识，也不 容易做到随机抽样。发明内容本发明的目的是提供一种准确性较高、样本量和信息量大、方法简便、易于掌握和实 际操作的森林群落点抽样调查方法。本发明的目的是通过以下技术方案实现的 本发明的森林群落点抽样调査方法，包括步骤A、 在被调查的森林群落中选取多个抽样点；B、 取离所述每个抽样点最近的3 — 5株树木为参照树，并取离所述每株参照树最近的4 株树木为相邻树，并对每株参照树及其与周围的相邻树构成的结构单元的结构参数进行调 査，所述结构参数包括以下至少一个参数所述参照树的角尺度、大小比数、混交度、树种名称、胸径大小，及所述结构单元的 成层性和树种数。由上述本发明提供的技术方案可以看出，本发明所述的森林群落点抽样调査方法，由 于首先在被调査的森林群落中选取多个抽样点；然后，取离所述每个抽样点最近的3 — 5株 树木为参照树，并取离所述每株参照树最近的4株树木为相邻树，并对每株参照树及其与周 围的相邻树构成的结构单元的结构参数进行调査，如参照树的角尺度、大小比数、混交 度、树种名称、胸径大小，及所述结构单元的成层性和树种数等。不需要测量样地的面 积，调查单位与样地大小无关，也不需要测量每棵树的位置坐标，准确性较高、样本量和 信息量大、方法简便、易于掌握和实际操作。
图l为本发明森林群落点抽样调查方法的示意图。
具体实施方式
本发明的森林群落点抽样调查方法，其较佳的具体实施方式
如图l所示，首先，在被调査的森林群落中选取多个抽样点，抽样点可以取16至64个，对于天然林 来说，抽样点可以取49个，49个抽样点形成7X7的网格结构；对于人工林来说，抽样点可 以取25个，25个抽样点形成5X5的网格结构。根据需要也可以取其它的数量。然后，取离每个抽样点最近的3 — 5株树木为参照树，并取离每株参照树最近的4株树 木为相邻树，可以在每个取样点的周围取4株参照树，每个抽样点周围的参照树及相邻树与 另一个抽样点周围的参照树及相邻树可以不相重合。根据需要，抽出参照树和相邻树的数 目可以任意选择。参照树的胸径可以大于等于5厘米，也可以是其它的尺寸。之后，对每株参照树及其与周围的相邻树构成的结构单元的结构参数进行调查，所述 结构参数包括以下至少一个参数所述参照树的角尺度、大小比数、混交度、树种名称、胸径大小，及所述结构单元的 成层性和树种数。也可以包括其它的空间结构参数可时间结构参数。还可以在被调査的森林群落中选取5个角规绕测点，并进行5个点角规绕测林分断面 积。也可以选取多个角规绕测点，如4个、6个等。多个角规绕测点可以分布在所述多个抽 样点的分布范围之内，也可以分布在其它需要的区域。一个具体实施例在林分中从一个随机点开始，以机械布点的方式，每隔一定距离(以调查参照树的最近4株相邻木不重复为原则)设立一个抽样点，在林分中走蛇形线路，以激光判角器作为辅 助工具，调查距抽样点最近4株胸径大于或等于5cm树的空间结构参数，包括角尺度、大小 比数、混交度及其属性(树种名称、胸径大小等)，同时调查参照树与其4株相邻树构成的结 构单元的成层性和树种数。同时，进行5个点角规绕测林分断面积。天然林群落调查抽样点 数取49个，人工林群落特征相对的简单，抽样点数目相应减少即可达到研究目的。在上述点抽样数目的确定问题上，为了确定适当的调査点数，利用计算机软件自动生 成9块大小100mX100m、林木株数为1000株、林木呈随机分布(平均角尺度介于
之间)的样地，分别按4、 9、 16、 25、 36、 49、 64、 81、 100个抽样点等9个方案进行 1000 2000次模拟抽样，分析其格局吻合率与抽样调查点数的关系，可以利用统计分析程 序，采用数学模型对模拟抽样点数与对应林木空间分布格局吻合率的关系进行拟合，并进 行相关关系显著性检验；求解拟合方程的二阶导数，确定二阶导数开始趋近于O所对应的抽 样调查点数，综合分析确定最小抽样调査样本量。并对三块100mX100m的(l个中国吉林天 然红松阔叶林和2个厄瓜多尔热带天然林)实测样地分别按上述9个方案进行1000 2000次 模拟抽样和分析，进一步求证最小样本量的合理性和可行性。根据以上研究结果，采用49 个点(7X7的系统网格)作为天然林林木空间分布格局调査的最小样本量是合理可行的； 对于人工林，由于结构上较简单，抽样点数可以相应的减少。在判断参照树各自与其最近4株相邻木构成的结构单元的空间参数的问题上 Fuldner(1995)提出了结构四组法，只调査抽样点最近的l株树的空间结构信息，在IO 次重复抽样每次抽样点数为30个的模拟试验中证实，该方法的角尺度合格率仅为40%。而本 发明森林群落点抽样调查方法在同样的模拟验证试验中的合格率高达90%，如果增加每次的 抽样点数(如49个)其合格率将会更高(达95%以上)，可见，本发明的森林群落点抽样调 查方法更有效。结构参数包括时间结构参数和空间结构参数。时间结构参数可以用直径分布来描述， 具体方法是统计调查结构单元中参照树的胸径大小，绘制直径分布图，以此来判断林分的 时间结构特征；空间结构参数包括反映林木水平分布格局的角尺度，描述树种空间隔离程 度的混交度和树种数，体现林木竞争态势的大上比数和反映林分垂直结构的林层数。林木水平分布格局通过统计所有结构单元参照树(N)的角尺度调查的结果，根据角 尺度(Wi)的分布频率及其平均值(^)是否落在
之间，判断林分的分布格 局。角尺度及平均值计算可用下面公式(1) 、 (2)来计算其中，1,当第j个a角小于标准角 《。 (72 °)O,否则<formula>formula see original document page 6</formula>(2)统计所有被调査的参照树的混交度，用下面公式(3) 、 (4)来统计<formula>formula see original document page 6</formula>(3)其中， .fl，当参照树z'与第7株相邻木非同种时lo，否则m=—y风式中N表示所调査的林木株数; Mi表示第i株树的混交度；<formula>formula see original document page 6</formula>(4)大小比数(Ui)用来描述林木大小差异程度，用公式(5)表示为: "'=IE 、其中-、='o,如果相邻木y比参照树/小(5)i，否则依树种计算的大小比数分布的均值(^o在很大程度上反映了树种在林分中所测指标上的优势程度。可用下式(6)计算<formula>formula see original document page 6</formula>(6)式中Z为所观察的树种(sp)的参照树的数量；Ui为树种(sp)的第i个大小比数的值。林分断面积和密度的测定-在点抽样森林群落调査方法中，附加角规测量点5个可以确定林分断面积和密度。为估测每公顷断面积，以往的标准地都以既定面积作为必要条件，标准地内必然要每木调 査，而角规标准地则在林分内设一定点为中心，通过一定的视角绕测周围的林木，专门计 数超过视角的林木株数，而不测标准地面积和林木胸径。各点平均株数乘以视角对应的常 数得到每公顷胸高断面积(m2)。每公顷断面积计算公式(7)为么。"《p (7) 其中，1^1(当采用缺口为lcm，杆长为50cra角规时)，Nwzp4十数超过视角的林木株数 (等于视角的林木株数记为O. 5)。每公顷株数按下式(8) 、 (9)计算夂=华 (S) g式中，^为平均断面积，它是通过对所有被调査的参照树的断面积平均而得即h"^"lX/" (9) 40000台本发明通过对参照树与其最近相邻的4株树组成的结构单元进行调查，能够获得结构 单元的角尺度、混交度和大小比数及其属性(树种名、大小)等信息，可准确描述森林的 空间结构特征群落组成特征，不需要测量样地的面积，调査单位与样地大小无关，也不需 要测量每棵树的位置坐标，有效地避免了以单个林木进行抽样和以一定群落面积进行抽样 调査的缺点，样本量和信息量大，方法简便，易于掌握和实际操作，准确性较高。本发明把传统的森林抽样调查方法与森林空间结构调查方法相结合，通过在林分中随 机布设抽样点，调査距抽样点最近4株相邻木，将它们作为参照树，调査与其最近4株相邻 木组成的结构单元的结构参数及属性，可以对林分的时间结构特征和空间结构进行分析判 断，不需要复杂的测距即可获得森林群落大量的信息，调查方法简单、可操作性强、成本 低、效率高，符合统计学上对抽样的要求。另外，该方法还可以利用附加角规测量点，可 以获得林分的断面积和密度，不需要设立标准地，不需要进行每木检尺，与样地面积无 关。借助该方法不仅可以获得常规森林群落调查所能获得的数据，而且还可获得森林群落 大量的空间结构信息，使调查费用和时间大大縮减，而且为进行林分的格局分析、经营和 重建提供了可行的方法。以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式
，但本发明的保护范围并不局限于此，任 何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都 应涵盖在本发明的保护范围之内。
权利要求
1、一种森林群落点抽样调查方法，其特征在于，包括步骤A、在被调查的森林群落中选取多个抽样点；B、取离所述每个抽样点最近的3-5株树木为参照树，并取离所述每株参照树最近的4株树木为相邻树，并对每株参照树及其与周围的相邻树构成的结构单元的结构参数进行调查，所述结构参数包括以下至少一个参数所述参照树的角尺度、大小比数、混交度、树种名称、胸径大小，及所述结构单元的成层性和树种数。
2、 根据权利要求l所述的森林群落点抽样调查方法，其特征在于，所述的每个取样点周围的参照树取4株，所述参照树的胸径大于等于5厘米。
3、 根据权利要求1或2所述的森林群落点抽样调查方法，其特征在于，所述的抽样点 取16至64个。
4、 根据权利要求3所述的森林群落点抽样调查方法，其特征在于，所述的森林群落为 天然林，所述的抽样点取49个，所述49个抽样点形成7X7的网格结构。
5、 根据权利要求3所述的森林群落点抽样调査方法，其特征在于，所述的森林群落为 人工林，所述的抽样点取25个，所述25个抽样点形成5X5的网格结构。
6、 根据权利要求3所述的森林群落点抽样调査方法，其特征在于，所述的每个抽样点 周围的参照树及相邻树与另一个抽样点周围的参照树及相邻树不相重合。
7、 根据权利要求l所述的森林群落点抽样调查方法，其特征在于，还包括步骤C、 在被调査的森林群落中选取多个角规绕测点，并进行多个点角规绕测林分断面积。
8、 根据权利要求7所述的森林群落点抽样调查方法，其特征在于，在被调查的森林群 落中选取4一6个角规绕测点。
9、 根据权利要求8所述的森林群落点抽样调查方法，其特征在于，在被调查的森林群 落中选取5个角规绕测点。
10、 根据权利要求7、 8或9所述的森林群落点抽样调查方法，其特征在于，所述多个 角规绕测点分布在所述多个抽样点的分布范围之内。
全文摘要
本发明公开了一种森林群落点抽样调查方法，首先在被调查的森林群落中选取多个抽样点；然后，取离所述每个抽样点最近的3-5株树木为参照树，并取离所述每株参照树最近的4株树木为相邻树，并对每株参照树及其与周围的相邻树构成的结构单元的结构参数进行调查，如参照树的角尺度、大小比数、混交度、树种名称、胸径大小，及所述结构单元的成层性和树种数等。还利用附加角规测量点，进行角规绕测林分断面积。调查单位与样地大小无关，也不需要测量每棵树的位置坐标，准确性较高、样本量和信息量大、方法简便、易于掌握和实际操作。
文档编号G06F19/00GK101246521SQ200810056089
公开日2008年8月20日 申请日期2008年1月11日 优先权日2008年1月11日
发明者惠刚盈 申请人:中国林业科学研究院林业研究所