Discussion on Improvement of Sampling Design of National Forest Resources Macro-Monitoring

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2017.01.003

Abstract

Abstract:

Aim ed at sampling frame design of 20km×20km and cluster sampling design with 25 plots in national forest resources macro-monitoring,and based on results of the 1 ^st macro-monitoring in 2015,an improvement scheme was presented,which could meet the needs of sampling precision of all provinces,intensify the grid of sampling frame,and decrease the number of plots to nine in a cluster.This would provide a basis for optimizing the national forest resources macro-monitoring plan developed in 2016.

Key words: forest resources, macro-monitoring, cluster sampling

CLC Number:

S757

HUANG Guosheng, ZENG Weisheng, DANG Yongfeng, ZHI Changgui. Discussion on Improvement of Sampling Design of National Forest Resources Macro-Monitoring[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2017, (1): 7-11.

Figures/Tables 6

Tab.1

Fig.1

Tab.2

Tab.3

Tab.4

The mean variation coefficients of sampling designs with different plots in two kinds of clusters

省份	2km×2km群团							1km×1km群团
省份	1	3	5	9	12	13	25	1	3	5	9
北京市	1.28	1.00	0.91	0.88	0.84	0.81	0.82	1.31	0.95	0.88	0.85
天津市	2.98	1.77	1.59	1.32	0.95	1.29	0.99	3.16	1.84	1.45	1.18
河北省	1.94	1.41	1.29	1.15	1.00	1.18	1.03	1.84	1.42	1.25	1.14
山西省	1.90	1.34	1.25	1.15	1.10	1.11	1.06	1.96	1.42	1.38	1.21
内蒙古	1.87	1.57	1.52	1.48	1.48	1.46	1.46	1.88	1.60	1.56	1.53
辽宁省	1.22	0.93	0.89	0.85	0.85	0.83	0.83	1.22	0.96	0.92	0.89
吉林省	1.15	1.00	0.98	0.97	0.96	0.96	0.95	1.16	1.02	1.00	0.98
黑龙江	1.12	0.97	0.95	0.93	0.93	0.92	0.91	1.11	0.97	0.96	0.94
上海市	3.68	2.22	1.79	1.31	0.95	1.01	0.93	2.85	2.05	1.69	1.33
江苏省	2.98	2.05	1.81	1.62	1.47	1.54	1.43	2.94	2.04	1.81	1.62
浙江省	0.79	0.61	0.60	0.58	0.58	0.57	0.57	0.80	0.64	0.62	0.60
安徽省	1.55	1.30	1.27	1.24	1.24	1.23	1.22	1.56	1.34	1.30	1.28
福建省	0.65	0.47	0.42	0.40	0.38	0.38	0.38	0.65	0.47	0.43	0.40
江西省	0.81	0.63	0.58	0.54	0.52	0.53	0.52	0.81	0.62	0.58	0.55
山东省	2.12	1.47	1.31	1.19	1.18	1.13	1.10	2.08	1.47	1.34	1.25
河南省	1.82	1.44	1.38	1.34	1.32	1.32	1.29	1.87	1.50	1.42	1.36
湖北省	1.20	0.94	0.87	0.83	0.81	0.80	0.79	1.19	0.93	0.88	0.84
湖南省	0.94	0.65	0.60	0.55	0.55	0.53	0.52	0.96	0.68	0.63	0.59
广东省	0.94	0.70	0.65	0.61	0.60	0.60	0.58	0.95	0.71	0.66	0.63
广西区	0.83	0.56	0.52	0.48	0.48	0.47	0.46	0.83	0.60	0.55	0.52
海南省	0.83	0.60	0.54	0.53	0.49	0.52	0.50	0.82	0.59	0.55	0.53
重庆市	1.18	0.85	0.78	0.70	0.61	0.71	0.63	1.19	0.85	0.76	0.69
四川省	1.30	0.93	0.85	0.79	0.77	0.76	0.74	1.30	0.95	0.88	0.83
贵州省	1.13	0.76	0.68	0.62	0.60	0.59	0.56	1.16	0.80	0.71	0.65
云南省	0.93	0.64	0.58	0.54	0.53	0.51	0.50	0.94	0.67	0.61	0.57
西藏区	2.64	2.22	2.17	2.12	2.10	2.11	2.09	2.65	2.30	2.25	2.21
陕西省	1.12	0.85	0.80	0.76	0.76	0.74	0.73	1.12	0.87	0.82	0.78
甘肃省	2.62	2.03	1.96	1.90	1.92	1.85	1.85	2.68	2.14	2.05	1.98
青海省	4.20	3.18	3.01	2.89	2.88	2.80	2.79	4.25	3.34	3.18	3.04
宁夏区	2.47	1.54	1.35	1.21	1.30	1.09	1.11	2.54	1.66	1.48	1.33
新疆区	4.59	3.49	3.28	3.11	3.03	3.05	2.97	4.64	3.63	3.43	3.27
平均	1.77	1.29	1.20	1.12	1.07	1.08	1.04	1.76	1.32	1.23	1.15

Tab.4

Fig.2

References 9

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统计单位	大样地数	小样地数	统计单位	大样地数	小样地数
全国	23743	591501	河南省	422	10391
北京市	44	999	湖北省	474	11646
天津市	31	704	湖南省	544	13405
河北省	483	11753	广东省	459	11068
山西省	399	9842	广西区	602	14728
内蒙古	2895	71381	海南省	92	2200
辽宁省	382	9206	重庆市	219	5054
吉林省	485	11900	四川省	1246	30552
黑龙江	1155	28471	贵州省	451	10932
上海市	19	379	云南省	963	23798
江苏省	264	6452	西藏区	3041	75311
浙江省	270	6410	陕西省	522	12785
安徽省	358	8816	甘肃省	1091	26757
福建省	321	7664	青海省	1762	43406
江西省	429	10402	宁夏区	135	3250
山东省	400	9737	新疆区	4103	102102

群内不同小样地方案	个数	不同方案抽中的小样地清单
1个小样地	5	1;5;13;21;25
3个小样地	4	1,5,25;1,13,25;1,21,25;5,13,21
5个小样地	4	1,3,5,15,25;1,5,13,21,25;1,11,21,23,25;7,9,13,17,19
9个小样地	4	1,2,3,4,5,10,15,20,25;1,5,7,9,13,17,19,21,25;1,3,5,11,13,15,21,23,25;1,6,11,16,21,22,23,24,25
12个小样地	1	2,4,6,8,10,12,14,16,18,20,22,24
13个小样地	1	1,3,5,7,9,11,13,15,17,19,21,23,25
25个小样地	1	1~25

群内不同小样地方案	个数	不同方案抽中的小样地清单
1个小样地	5	1;3;7;11;13
3个小样地	4	1,3,13;1,7,13;1,11,13;3,7,11
5个小样地	3	1,3,7,11,13;1,2,3,8,13;1,6,11,12,13
9个小样地	1	1,2,3,6,7,8,11,12,13

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