我国一元立木材积表基本现状分析与估计误差检验

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2023.02.006

林业资源管理 ›› 2023›› Issue (2): 43-49.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2023.02.006

我国一元立木材积表基本现状分析与估计误差检验

曾伟生(), 杨学云

国家林业和草原局林草调查规划院,北京 100714

收稿日期:2022-12-26 修回日期:2023-03-04 出版日期:2023-04-28 发布日期:2023-06-26
作者简介:曾伟生(1966-),男,湖南涟源人,博士,教授级高级工程师,主要从事森林资源调查监测方面的研究工作。Email:zengweisheng0928@126.com
基金资助:
国家财政专项“森林资源监测与评价”(2130207)

Analysis of General Status and Examination of Estimation Errors for One-Variable Tree Volume Tables in China

ZENG Weisheng(), YANG Xueyun

Academy of Forestry Inventory and Planning,National Forestry and Grassland Administration,Beijing 100714,China

Received:2022-12-26 Revised:2023-03-04 Online:2023-04-28 Published:2023-06-26

摘要/Abstract

摘要：

立木材积表是森林资源调查监测的重要基础数表。一元立木材积表在国家森林资源连续清查中已经应用了40多年,目前的适用性如何一直未进行过系统检验。对现行一元立木材积表的基本现状,从数量、分区、树种及材积式类型等方面进行分析,并利用138 911株测高样木数据对大部分一元立木材积表进行检验。结果表明:国家森林资源连续清查中应用的一元立木材积表总数达到707个,按省级行政区分布数量相差悬殊,从3~171个不等;有18个省级行政区划分了若干个编表总体,而其它省级行政区则是以行政区范围为总体;各省级行政区编表树种组数量也存在较大差异,最少的才3个,最多的达到31个;编表所用模型达到25个,但近九成的一元立木材积表是基于其中5个模型编制的;全部一元立木材积表约七成超出了±5%的允许误差限,31个省级行政区及四大森工集团的材积估计误差有10个超出了±10%的范围,其中负偏最大的为-14.86%,正偏最大的为23.22%。基于分析结果,建议在本次清查期末对现行的一元立木材积表进行一次全面而系统的适用性检验,并对已存在显著偏差的一元立木材积表进行统一修订,从编表总体划分、树种分组、材积式类型等方面进行优化调整,同时还应积极推进材积估计方法从一元表向二元表转变。

关键词: 一元立木材积表, 森林连续清查, 树高曲线, 材积估计误差

Abstract:

Tree volume tables are important basic tools in forest inventory and monitoring.One-variable tree volume tables have been used in continuous forest inventories (CFIs) of China for more than 40 years,but we have never systematically tested the applicability in nowadays.In this paper,the general status of currently used one-variable tree volume tables were analyzed from the aspects of quantity,zoning,tree species,and model type;and most of one-variable tree volume tables were examined by using the tree height data of 138 911 sample trees.The results showed that the total number of one-variable tree volume tables used in China's CFI reached 707,and the number of provincial volume tables varied greatly,from 3 to 171;there were 18 provincial regions divided into several modeling populations,while others were based on whole provincial regions;there were also great differences in the number of tree species groups for developing tree volume tables in each provincial region,with the least being 3 and the most being 31;a total of 25 models were used to develop tree volume tables,but nearly 90% of the tree volume tables were based on 5 models;about 70% of the one-variable tree volume tables exceeded the allowable error limit of ±5%,and 10 of 31 provincial regions and four forest industry groups exceeded the range of ±10% of the volume estimation errors,among which the maximum negative bias was -14.86% and the maximum positive bias was 23.22%.Based on the results of analysis,it is suggested that at the end of this inventory,a comprehensive and systematic applicability test should be carried out on the current one-variable tree volume tables;and unified revision should be made on the tree volume tables with significant deviation,so as to optimize and adjust the division of modeling populations,tree species grouping and the volume model type;and the change of volume estimation method from one-variable table to two-variable table should be actively promoted.

Key words: one-variable tree volume table, continuous forest inventory, tree height curve, volume estimation error

中图分类号:

S758.62

曾伟生, 杨学云. 我国一元立木材积表基本现状分析与估计误差检验[J]. 林业资源管理, 2023,(2): 43-49.

ZENG Weisheng, YANG Xueyun. Analysis of General Status and Examination of Estimation Errors for One-Variable Tree Volume Tables in China[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2023,(2): 43-49.

图/表 5

图1

图2

表1

表2

表3

参考文献 10

[1]	LY 208—77,立木材积表[S].
[2]	常昆. 导算一元立木材积表的技术方法[J]. 林业调查规划, 1977(1):1-10.
[3]	辛文荣, 林建方, 张海凤. 关于青海省立木一元材积表的使用问题[J]. 青海农林科技, 1996(4):45-47.
[4]	曾伟生. 国家森林资源连续清查中的材积估计问题探讨[J]. 中南林业调查规划, 2007, 26(2):1-3.
[5]	杜德鱼. 一元立木材积表的适用精度检验方法探讨[J]. 林业资源管理, 2017(5):35-38.
[6]	蒲莹, 曾伟生, 阳帆. 北京市树高胸径回归模型研建及一元立木材积表检验[J]. 林业资源管理, 2021(3):62-66.
[7]	LY/T 2414—2015,一元立木材积表编制技术规程[S].
[8]	GB/T 38590—2020,森林资源连续清查技术规程[S].
[9]	曾伟生, 陈雪峰. 论广西一元立木材积表的改进方法[J]. 中南林业调查规划, 2006, 25(2):1-3.
[10]	魏建祥, 曾伟生. 论北京市一元立木材积表的数式化方法[J]. 林业资源管理, 2009(6):44-45.

序号	树高曲线	涉及材积表个数/个	涉及省级行政区个数/个
1	H=a-b/(D+c)	237	11
2	H=a×(1-e^-^bD)^c	153	12
3	H=D/(a+bD)	81	3
4	H=a+bD+cD²	69	10
5	H=a+b×lnD	10	3
6	H=(a+b×e^cD)^d	9	2
7	H=aD^b	6	2
8	H=a+bD+c×logD	5	2
9	H=a+b×log(D+c)	4	2
10	H=e⁽^a⁺^b/D⁾	4	1
11	H=10⁽^a⁺^b/D⁾	4	1
12	H=aD^b+c	3	2
13	H=a×lnD/ln10+b+cD	3	1
14	H=a×log[(D+b)/c]	2	2
15	H=a+bD	2	2
16	H=a	2	1
17	H=a+bD+cD²+dD³	1	1

序号	一元材积式	涉及材积表个数/个	涉及省级行政区个数/个
1	V=aD^b	75	8
2	V=10^a+b×^log^D	15	1
3	V=a+bD+cD²	9	2
4	V=a×(b+cD)^d	7	2
5	V=(a+b×e^cD)^d	3	1
6	V=a+bD+cD²+dD³	1	1
7	V=a+bD²	1	1
8	V=D^a×(b+cD)	1	1

检验地区	总误差/%	误差范围/%	一元材积表个数/个	检验材积表个数/个	超出±5%误差材积表个数/个	样木株数/株
北京	-1.14	-36.59~23.14	13	13	11	14087
天津	-3.59	-12.91~17.69	14	6	5	917
河北	-8.13	-15.11~15.68	18	10	6	2211
山西	-11.45	-34.03~16.11	14	12	10	1953
内蒙古地方	-10.04	-43.97~29.60	20	15	10	2343
内蒙古森工	2.65	-19.43~16.03	17	15	8	2471
辽宁	5.04	-17.48~22.30	12	10	6	2372
吉林地方	6.01	-7.96~20.31	36	28	14	3985
吉林森工	2.29	-20.35~60.06	23	19	9	2328
黑龙江地方	-9.93	-46.41~13.23	82	33	29	4205
黑龙江森工	-13.06	-35.05~3.63	49	27	24	2571
黑龙江大兴安岭	1.46	-7.92~14.40	40	16	7	4205
上海	23.22	-7.40~26.11	6	4	4	1827
江苏	9.73	-3.96~51.34	10	5	4	1950
浙江	2.44	-10.53~21.84	12	12	5	3497
安徽	-10.12	-22.07~11.78	24	12	9	5013
福建	10.92	-7.03~22.98	16	16	10	4492
江西	6.92	-8.79~27.94	15	15	9	4993
山东	-6.56	-17.32~19.03	7	6	5	2468
河南	-9.32	-26.50~14.45	21	11	7	4356
湖北	-13.38	-41.07~5.59	17	13	12	6040
湖南	-7.12	-9.56~-3.56	3	3	2	5255
广东	0.13	-15.11~4.69	5	4	2	6427
广西	-2.19	-11.00~11.10	8	7	5	4384
海南	-0.66	-7.25~2.12	5	3	1	2048
重庆	-9.04	-32.63~6.90	31	10	9	2383
四川	-0.33	-17.05~20.14	38	25	15	4606
贵州	-5.64	-10.38~11.35	6	6	2	3265
云南	5.77	-34.54~33.76	34	28	21	7447
西藏	13.61	-6.37~35.02	11	9	7	1525
陕西	-3.38	-26.76~24.65	24	19	15	6935
甘肃	7.67	-17.99~37.50	30	22	18	4664
青海	16.84	-12.66~34.57	14	8	6	3812
宁夏	-14.86	-35.63~79.43	15	14	11	4770
新疆	0.72	-25.22~19.22	17	15	12	3106
合计	0.30/1.30	-14.86~23.22	707	471	330	138911

[1]	蒲莹, 曾伟生, 阳帆. 北京市树高胸径回归模型研建及一元立木材积表检验[J]. 林业资源管理, 2021, 0(3): 62-66.
[2]	陈敏, 叶金盛, 刘萍. 基于森林连续清查数据的马尾松立地质量评价[J]. 林业资源管理, 2020, 0(6): 85-89.
[3]	田意, 吴宏炜, 张伟志, 黄光灿, 庄崇洋, 江希钿. 福州市米槠林分相容性胸径生长模型和树高曲线模型研究[J]. 林业资源管理, 2020, 0(4): 44-49.
[4]	曾伟生. 总体与林分水平的树高-胸径模型对蓄积量估计的影响分析[J]. 林业资源管理, 2019, 0(6): 38-41.
[5]	覃阳平, 李华, 李永亮, 张成程, 王蒙. 云南省主要针叶树种树高曲线模型研建[J]. 林业资源管理, 2019, 0(4): 46-51.
[6]	马克西, 曾伟生, 侯晓巍. 青海省林木胸径生长量与生长率模型研究[J]. 林业资源管理, 2018, 0(4): 22-27.
[7]	曾伟生, 陈新云, 杨学云. 内蒙古主要树种组立木胸径生长率模型研建[J]. 林业资源管理, 2018, 0(2): 38-42.
[8]	朱光玉, 罗小浪. 湖南栎类天然混交林优势木树高曲线哑变量模型研究[J]. 林业资源管理, 2017, 0(4): 22-29.
[9]	许晴, 李晓莎, 许中旗, 张岩, 张菲, 程顺, 崔同祥. 塞罕坝地区樟子松立木材积表研究[J]. 林业资源管理, 2017, 0(1): 57-62.
[10]	张焱, 舒清态, 徐云栋, 李圣娇, 王永刚. 香格里拉高山松天然林最优树高曲线研究[J]. 林业资源管理, 2016, 0(1): 46-51.
[11]	吴明山, 胥辉. 模型中异方差性的强弱对加权回归权函数的影响研究——思茅松树高曲线中的异方差性[J]. 林业资源管理, 2008, 0(2): 66-70.

我国一元立木材积表基本现状分析与估计误差检验

Analysis of General Status and Examination of Estimation Errors for One-Variable Tree Volume Tables in China

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 5

参考文献 10

相关文章 11

编辑推荐

Metrics

本文评价