基于尤溪縣一類資源調查樣地數據的回歸估計

陳秀蘭

摘 要：該文利用2008年尤溪縣一類資源調查樣地資料進行回歸分析，結果表明：建立的線性回歸方程，樣地平均胸徑對標準木胸徑的回歸方程：[y=1.594+0.905x]，樣地平均樹高對標準木樹高回歸方程：[y=0.331+0.985x]，樣地平均胸徑對標準木樹高的回歸方程：[y=2.800+1.026x]，樣地平均樹高對樣地平均胸徑的回歸方程：[y=-0.482+0.803x]，樣地平均樹高對標準木胸徑的回歸方程：[y=0.555+0.748x]，標準木樹高對標準木胸徑的回歸方程：[y=0.191+0.762x]，其方差檢驗F值分別為345.05、1 123.09、278.83、439.42、212.37和291.77，相關系數t值分別為18.589、34.065、16.695、20.942、14.590、17.091，主要調查因子間的相關性極顯著，調查資料可靠性很強；以樣地標準木的胸徑、樹高與樣地平均胸徑、平均樹高為基礎數據，建立樣地標準木胸徑與樣地標準木立木材的回歸關系，其冪函數回歸方程為V=0.00016753D2.357595639，相關系數r值為0.892 9，具有極顯著差異，可應用于杉木為優勢樹種的林分利用樣地蓄積量估算值推算林分蓄積量。

關鍵詞：杉木；標準木；胸徑；林分蓄積量；回歸估計

中圖分類號 S79 文獻標識碼 A 文章編號 1007-7731（2016）11-0105-03

開展森林資源調查和監測，掌握森林資源現狀和動態，是各級林業主管部門和森林經營單位的一項重要的基礎工作，它可以為編制森林經營方案、森林采伐限額和林業發展規劃，掌握森林生長規律、生態環境動態和森林資源變化，科學培育、嚴格保護和合理利用森林資源，以及考核森林經營管理成效等提供可靠依據。森林資源調查和監測工作任務繁重，用常規方法花費時間多、經費大，需要探索一種簡便、可靠的調查方法，以提高工作效率，降低工作成本。據尤溪縣2007年二類資源調查數據統計，人工杉木林蓄積占全縣用材林總蓄積的45.6%，總面積的36.3%，可見，人工杉木林在尤溪縣占有重要比例，在尤溪探討人工杉木林新的調查方法具有很高的價值。杉木回歸估計在生物量、胸徑與冠幅關系、葉片營養與土壤營養關系、木材力學性質與纖維形態關系、立木材積差異及其相互關系、林下植被生物量、枯枝落葉層現存量的影響因素、土壤因子對杉木生長的影響、氣象因素對杉木澀籽流行的影響等方面[1-9]的研究很多，但鮮見有杉木立木蓄積對樣地平均樣木胸徑的回歸估計的研究。為此，筆者于2008年開始對人工杉木林的蓄積量調查方法進行研究，應用一元回歸估計，提出了標準木胸徑對林分蓄積量估計的冪函數回歸方程，以供同類研究借鑒。

1 研究區域概況

尤溪縣位于福建省中部閩江西南側，戴云山脈北段西坡，地處中亞熱帶，地理坐標為28°48′～26°24′N，117°48′～118°36′E。地形屬閩贛丘陵，東、南部為戴云山系，西及西南部為玳瑁山系，松政-大埔斷裂帶沿聯合塔兜至團結溪口穿越中部，構成東西高，中間低，由東南、西南、西北向北延伸的丘陵盆谷。境內山巒蜿蜒，山峰林立，盆谷錯落，地形復雜。最高海拔為1 472m，最低海拔67m。尤溪縣為亞熱帶大陸性和海洋性兼具東南季風氣候，溫暖濕潤，水勢條件優越，年平均氣溫18.9℃，平均日照時數1 764.6h，無霜期299～332d，≥10℃的積溫4 482.7～5 974.6℃，年太陽輻射量397.7～427.1kJ/cm2，年降水量1 400～1 800mm，最高年份達2 324mm，年均蒸發量1 326mm，常年相對濕度達83%左右。受東南季風氣候的影響，高溫與多雨同期出現，對林木生長極為有利。境內的主要土壤類型由巖漿巖、沉積巖和變質巖發育而成，林地土壤主要有紅壤、黃壤和紫色土3個土類，分別占林業用地面積的73.4%、26.3%和0.3%，適宜馬尾松、杉木、毛竹、樟科、木蘭科及亞熱帶闊葉林生長。

2 材料與方法

2.1 材料 應用2008年尤溪縣一類資源調查資料，以杉木為優勢樹種的樣地26個84株為主要調查因子。

2.2 方法 采用一元線性回歸[10]和冪函數回歸估計。

3 結果與分析

3.1 一元線性回歸 利用一元線性回歸對調查因子標準木胸徑與樣地平均胸徑、標準木樹高與樣地平均樹高、標準木樹高與樣地平均胸徑、樣地平均樹高與樣地平均樹高、標準木胸徑與樣地平均樹高、標準木樹高與標準木胸徑等關系建立回歸方程，并進行方差分析和T檢驗。

3.1.1 回歸方程 經計算調查因子之間關系回歸方程為：樣地平均胸徑對標準木胸徑：[y=1.594+0.905x]；樣地平均樹高對標準木樹高：[y=0.331+0.985x]；樣地平均胸徑對標準木樹高：[y=2.800+1.026x]；樣地平均樹高對樣地平均胸徑：[y=-0.482+0.803x]；樣地平均樹高對標準木胸徑：[y=0.555+0.748x]；標準木樹高對標準木胸徑：

[y=0.191+0.762x]。

3.1.2 顯著性F檢驗 對上述6個關系回歸方程進行方差分析得方差分析表，見表1。從表1可以看出，6個回歸方程的F值均大于F0.01（1，82）臨界值，說明6種回歸極顯著。

注：**表示差異達極顯著。

3.1.3 相關系數顯著性T檢驗 對上述6個關系回歸方程進行方差分析得t檢驗表（表2）。從表2可以看出，6個回歸方程的F值均大于T0.01（1，82）臨界值，說明6對變量相關關系極顯著，關系密切。

由表3計算得出：LDV=3.741 1，LDD=1.586 8，LVV=11.062 3，b=2.357 595 639，a′=-3.775 9，a=0.000 167 53；樣地標準木立木材積（V）對樣地標準木胸徑（D）的冪函數V=0.00016753D2.357595639；r=0.892 9**，查r表得r0.05，82=0.215 0，r0.01，82=0.280 0，經r檢驗回歸關系極顯著，回歸方程可用。材積的誤差主要由測定的胸徑、樹高引起，其誤差率等于2倍的胸徑誤差率與樹高誤差率之和[11]；結合福建省杉木人工林二元立木材積表公式也可以看出，立木材積的誤差是由胸徑和樹高引起的且胸徑的影響大于樹高的影響。從實際調查中，胸徑值相對容易獲取并且取值精度較高，對胸徑的精確調查就能得到較高精度的立木材積。因此，建立立木材積對胸徑的冪函數，不僅能夠減少樹高這一取值較難的調查因子，而且能取得較高精度的立木材積估計值。

4 結論與討論

（1）利用2008年尤溪縣一類資源調查中以杉木為優勢樹種的樣地資料，分析表明，標準木胸徑、標準木樹高、樣地平均胸徑和樣地平均樹高等因子之間關系密切，資料可靠。

（2）以樣地標準木胸徑來推算樣地標準木立木材積冪函數方程V=0.00016753D2.357595639，經r檢驗回歸關系極顯著，可直接用于尤溪縣人工杉木林以樣地蓄積量估算值來推算林分蓄積量。

（3）探討利用尤溪縣一類資源調查樣地資料結合二類資源調查樣地資料，并運用此方法建立冪函數回歸方程，編制尤溪縣一元立木材積表。

參考文獻

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