一元立木材积表的适用精度检验方法探讨

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.05.007

林业资源管理 ›› 2017›› Issue (5): 35-38.doi: 10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.05.007

一元立木材积表的适用精度检验方法探讨

杜德鱼()

1.西安外事学院,西安 710077
2.西北农林科技大学,陕西杨凌 712100

收稿日期:2017-09-04 修回日期:2017-09-27 出版日期:2017-10-28 发布日期:2020-09-24
作者简介:杜德鱼(1950-),男,陕西华县人,教授,研究方向:林业调查、林业生态和社会政策等。Email: 19703631@qq.com

Discussion on Test Method for Application Accuracy of One-variable Tree Volume Tables

DU Deyu()

1. Xi'an International University,Xi'an 710077,China
2. Northwest Agriculture and Forestry University,Yangling,Shaanxi 712100,China

Received:2017-09-04 Revised:2017-09-27 Online:2017-10-28 Published:2020-09-24

摘要/Abstract

摘要：

国家森林资源连续清查中长期使用的一元立木材积表,其适用精度如何,一直是值得关注的问题。以第九次全国森林资源清查2014年陕西省的栎类(Quercus spp.)样地调查数据为基础,对其采用的4个栎类一元材积表的适用精度检验方法进行探讨。利用栎类样地的466组平均胸径和平均树高数据,以及全部平均高测定样木的1 447组胸径和树高成对数据,按2套方案分别建立4个栎类的新的树高曲线,从而形成4个新的一元材积表,并与原来的材积表进行对比,计算总体相对误差。结果表明:原一元材积表有2个的估计误差在±3%以内,另外2个的估计误差超出了±5%,误差最大的达到了-10%左右。因此,长期使用固定不变的一元材积表可能会导致材积估计结果出现偏差,建议每10年或20年对一元立木材积表(模型)进行适用精度检验,对偏差过大的一元材积表应该及时予以修正。

关键词: 材积估计, 一元材积表, 相对误差, 栎类, 陕西

Abstract:

Applicable accuracy of one-variable tree volume tables used in national continuous forest inventory(NFI)for long-term perspective has been worthy of attention.Based on the mensuration data of sample plots from oak(Quercus spp.)forests in 2014 Shaanxi of the 9th NFI,the test method for applicable accuracy of 4 one-variable tree volume tables was discussed.The approach is to develop 4 tree height-diameter regression models for oak forests using two sets of data,466 pairs of mean diameter and mean tree height of oak stands and 1447 pairs of diameter and tree height of average oak trees,and obtain 4 new one-variable tree volume tables,then compare with the old tables and calculate total relative errors(TRE).The results showed that the TREs of 2 old one-variable tree volume tables did not exceed ±3%,and the TREs of other 2 volume tables exceeded ±5%,and the largest one reached about -10%.Therefore,keeping the one-variable tree volume tables constant in long-term application may cause bias in volume estimation.It is recommended that one-variable tree volume tables/models need to be tested every 10 or 20 years,and the significantly biased ones should be corrected in time.

Key words: volume estimation, one-variable volume table, relative error, Quercus spp., Shannxi

中图分类号:

S758.62

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.

DU Deyu. Discussion on Test Method for Application Accuracy of One-variable Tree Volume Tables[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2017,(5): 35-38.

图/表 6

表1

表2

表3

图1

表4

图2

参考文献 11

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材积表	林分平均胸径和树高			平均木胸径和树高			全部样木胸径
材积表	样地数	胸径/cm	树高/m	样木数	胸径/cm	树高/m	样木数	胸径/cm
1	148	8.1~36.2	4.2~17.2	479	8.0~40.0	3.2~17.5	7328	5.0~61.7
2	116	5.0~38.5	3.6~24.2	365	5.0~37.9	3.6~26.4	4994	5.0~77.2
3	141	6.0~46.8	3.9~19.9	430	5.5~58.0	3.6~21.0	6108	5.0~72.5
4	61	5.8~39.7	2.8~20.7	173	5.4~48.8	2.7~22.5	3260	5.0~81.8

材积表	模型参数值				统计指标
材积表	a	b	c	R²	MPE/%	TRE/%	ASE/%
1	16.72	0.03842	0.7261	1.0000	0.14	0.01	0.23
2	21.35	0.04194	0.8056	0.9999	0.24	-0.04	0.27
3	21.13	0.02527	0.7258	0.9995	0.58	-0.06	0.40
4	20.11	0.04526	0.7251	1.0000	0.12	0.00	0.27

材积表	方案A:基于林分平均胸径和树高				方案B:基于平均木胸径和树高
材积表	a	b	c	R²	a	b	c	R²
1	104.37	0.001237	0.6197	0.3533	52.34	0.003767	0.6121	0.3201
2	20.66	0.06271	1.2549	0.6200	20.53	0.06514	1.2909	0.6420
3	20.66	0.03339	0.7558	0.5346	21.41	0.03358	0.7800	0.5606
4	933.31	0.000071	0.6577	0.7362	27.26	0.02186	0.7390	0.7166

材积表	基于方案A材积式/%	基于方案B材积式/%
1	-1.25	-1.31
2	-0.09	-0.39
3	-9.17	-10.71
4	6.07	7.73

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