國有林場伐區調查設計精度影響因素及其提升策略探究

李喜友 龍宣任

國有林場伐區調查設計精度影響因素及其提升策略探究

李喜友 龍宣任

（廣西國有高峰林場 廣西南寧 530022）

伐區調查設計是國有林場管理中最重要的工作，其精度直接影響到采伐工作成效。文章從小班區劃、數據采集、樣地布設和內業數據處理等方面，探討影響伐區調查設計精度的因素，提出了提高伐區調查設計精度的策略，以期為同行業工作人員提供參考。

伐區調查設計；國有林場；設計精度

國有林場是我國林業建設的重要組成部分，是我國生態修復和建設的重要力量，是維護國家生態安全最重要的基礎設施，能為社會提供優質的生態產品和公共服務。伐區是國有林場一年所采伐作業的區域，在開展采伐工作之前，必須由森林調查設計隊伍對采伐地段進行區劃，對伐區林分因子進行調查，據此進行森林采伐利用、更新、集材方式及伐區生產工藝設計，編制調查設計文件，作為核發林木采伐許可證和組織木材生產的依據，這就是伐區調查設計。伐區調查設計是森林經營的重要工作，是控制林木采伐，減少森林資源消耗的重要措施和手段，對保護森林資源，改善生態環境具有重要意義。

1 影響伐區調查設計精度的主要因素

1.1 小班區劃不合理

小班區劃不合理，主要體現在以下幾個方面。

第一，小班面積過大或過小。如果小班面積過大，就會導致調查難度大，數據采集不全面，從而影響伐區調查設計的精度；如果小班面積過小，就會導致數據的可靠性不高，難以反映真實的林況，從而影響伐區調查設計的精度。

第二，小班內的林況因子差異大。小班內的林況因子包括樹種組成、林齡、樹高、胸徑等，這些是影響伐區調查設計精度的重要因素[1]。如果小班內的林況因子差異大，就會導致數據的可靠性不高，影響伐區調查設計的精度。

第三，小班劃分不科學。小班的劃分不僅僅是根據面積和林況因子進行劃分，還需要考慮林木分布情況、地形地貌、自然災害、過火面積、坡向等因素。如果小班的劃分不科學，就會影響伐區調查設計的精度。

1.2 測量不規范

胸徑是伐區調查設計中非常重要的參數，在進行胸徑測量時，必須要在樹干1.3 m的位置進行測量，在進行邊界木的確定時，必須要遵循“上坡位舍棄下坡位量取”原則，以避免數據出現偏差。這是因為在林地中，樹木的分布通常呈現坡向性，同一坡面上的樹木生長環境相對穩定，而不同坡面上的樹木則受到了環境因素的影響，其林況因子的差異相對較大。實際測量中，很多技術人員忽略了“上坡位舍棄下坡位量取”的原則，進而造成數據的偏差。此外，測高儀使用不規范也是重要表現，部分技術人員在開始使用測高儀之前，沒有進行校準，沒有使用已知高度的物體進行比對，因而產生較大誤差。此外，缺乏經驗的技術人員往往在測量過程中，會受到樹冠、建筑物等遮擋物的干擾，影響測量工作質量。

1.3 樣地布設不合理

在實際工作中，樣地布設不合理可能會導致數據的不全面、誤差的增加，進而影響伐區調查設計的精度[1]。具體有以下幾種情況：一是未充分了解伐區特征，在選擇樣地的位置和規模時，未進行足夠的伐區調查，包括地形、植被類型、土壤特征等。缺乏這些基礎信息可能導致選擇的樣地不具有代表性，進而導致數據不具備代表性。二是未考慮生態差異，未充分考慮伐區內生態系統的空間變異性可能導致樣地布設不均勻，如果忽略了植被類型、樹種組成等因素，樣地可能無法反映伐區內生態系統的真實狀況，從而影響設計的精度。三是樣地尺度選擇不當，選擇樣地的尺度可能不當，過大或過小的樣地都可能導致數據的失真，尺度選擇不當可能使得樣地內的變異性被掩蓋或放大，從而影響調查結果的精度[2]。四是樣地位置隨意選取，樣地位置的選取應該基于科學的方法，而非隨意或便利，如果樣地位置選擇不合理，可能會引入系統性誤差，影響調查的可靠性。五是未考慮樣地間的相互影響，樣地之間可能存在相互影響的因素，比如空間自相關性，如果未考慮這些因素，可能會導致樣地間的相關性被低估，從而影響伐區調查的精度。

1.4 內業數據處理流程規范性不足

內業數據處理流程規范性不足的問題，主要體現在三個方面，首先是技術人員對數據收集的認知不明確，在收集調查數據時，由于作業的不規范性，導致數據過大或過小。這樣得出的數據應該重新測量或舍棄，如果技術人員繼續選用這些數據，則會造成更大的誤差。其次是系統操作流程的不規范，把數據輸入數據處理系統有一套嚴格的流程和專業的工具進行分析，當數據量過于龐大或技術人員經驗不足，在進行數據上傳和處理的過程中會出現一些錯誤，進而影響最后的調查成果。最后是數據后期的分析不明確，伐區調查數據結果以林木蓄積量為主要的認定標準，因而在工作中往往會用最終結果與實地調查情況結合的數據反推前期數據是否真實可靠。如果技術人員缺乏實際工作經驗，很難保證內業數據處理流程的規范性。

2 提高伐區調查設計精度的策略

2.1 合理劃分小班

為了提高伐區調查的精度，小班劃分應當經過精心設計和合理規劃[2]。首先，小班的面積應合理確定，一般情況下，小班的面積以5 hm2為宜，既充分考慮了數據采集的全面性，又可以有效降低調查的復雜度。最大的小班面積一般不應超過20 hm2，以避免數據的不準確。小班劃分也應與伐區的實際情況相匹配，不同地區和不同類型的森林可能需要不同的小班劃分策略。在小班劃分過程中，要充分考慮伐區內的不同生境類型[3]。使用高分辨率遙感數據，詳細分析各生境類型的分布，例如針葉林、闊葉林、濕地等，有助于確定小班劃分的精確位置。此外，利用數字高程模型（DEM）等工具，詳細記錄伐區內的地形特征，如坡度、海拔等，用于優化小班布局，確保樣本點在不同地形條件下的均勻分布。還可利用空間統計分析方法，如克里金插值法等，對伐區內的環境變量進行插值預測，有助于填補樣地之間的空白，使小班劃分更加連續。

2.2 規范使用測高儀并執行規范的測量法

為解決胸徑測量和測高儀使用不規范所帶來的問題，首先，對于胸徑測量，技術人員應嚴格按照標準操作程序進行測量。通常情況下，在樹干的1.3 m高處測量胸徑，對于邊界木的選擇和測量，技術人員牢記“上坡位舍棄下坡位量取”的原則。其次，針對測高儀的使用，應實施嚴格的校準程序，確保測高儀的精度。在測量前，使用人工標定的測高樁或其他已知高度的樹木進行比對，比對的結果可用于調整測高儀的零點。在現場測量中，要保持穩定的測量距離，減少測量誤差。使用支撐物體或腳架來固定測高儀，確保在測量過程中不會發生晃動或移動，還可以使用激光或其他輔助工具來確保測量儀器與測量目標之間的距離準確無誤。測量模式方面，測高儀有多種測量模式，如單次測量、連續測量等，單次測量模式常用于需要精準而獨立的高度測量場景[4]。這種模式下，測高儀會進行一次瞬時測量，記錄當前目標物體的高度，并在顯示屏上即時呈現結果。因此，適合測量單獨的樹木高度；連續測量模式常用于需要獲取一系列高度數據的場景，測高儀可以在短時間內連續測量多個目標，形成高度數據序列，有助于捕捉目標高度的變化趨勢，例如樹木的高程分布。技術人員應根據測量對象和環境條件選擇合適的測量模式，不同模式的選擇涉及不同的校準參數，在切換模式前，應進行相應的校準檢查。

2.3 合理布設樣地

在伐區調查中，針對樣地布設相關問題。首先，采用無人機航拍技術勾繪伐區邊界，例如，伐區的面積為1 000畝，要求精度為95%以上，則邊界勾繪的誤差不超過50畝。其次，根據生態學原理，通過劃分生態單元的方式進行樣地布設，可以確保調查結果的準確性，應用遙感技術對伐區內的植被類型進行詳盡分類，將相似植被類型被合理劃分為同一生態單元，結合高程、坡度對分區進行分析，將地形差異較小的區域歸類為同一生態單元。隨后，通過空間疊加分析，將植被類型和地形數據結合，以空間視角驗證劃分的合理性，接著，在每個生態單元內采用均勻分布方式確定樣地位置。最后，充分考慮樣地間的相互影響，應用空間統計分析技術，對伐區內樣地數據的空間自相關性進行識別、量化。可以通過計算樣地之間的距離權重矩陣，以及使用Moran'sI等統計指標來評估樣地數據的空間相關性水平，這樣的分析能夠揭示樣地之間是否存在空間集聚或分散的趨勢，為進一步的調查布局提供依據[5]。針對樣地之間的相互影響，采用適當的空間權重模型進行調整，通過引入權重矩陣，將相鄰樣地之間的關聯性納入考慮，確保樣地數據的空間結構得到更為準確反映。該步驟還能有助于優化樣地的空間分布，使其更具代表性，避免局部集聚或過于分散的情況。在具體操作中，可以用地理加權回歸（Geographically Weighted Regression，簡稱GWR）模型對樣地數據進行修正。GWR模型能夠考慮空間異質性，充分利用樣地之間的空間關系。此外，建立定期的監測機制，對樣地數據進行追蹤。通過實時監測樣地數據的變化，及時調整空間權重模型，適應伐區內生態系統的變化。

2.4 規范內業數據處理流程

首先，技術人員需要準確理解數據的收集要求和標準，確保采集到的數據符合伐區調查設計的要求[6]。對于數據收集的各步驟，如測量、記錄和存儲等，需要遵守相應的規范，以減少誤差。其次，數據的上傳和處理通常需要遵循一套明確定義的程序，這些程序包括數據的輸入、清洗、校對、計算和分析。其中，關鍵在于內業數據處理時的邏輯檢查，將采集到的數據進行整合和分析，可以獲得更加全面、準確的伐區信息。例如，某伐區的總蓄積量為10 000 m3，其中杉木的蓄積量為5 000 m3，馬尾松的蓄積量為4 000 m3，其他樹種的蓄積量為1000 m3，計算單個樹的蓄積量，則要考慮到馬尾松平均樹高，如果樹高為15 m，胸徑為36 cm，則計算該樹的蓄積量為0.75 m3。同時，考慮伐區調查精度主要因素，如標準地數據差異與小班實際林況差異合理性，數據的邏輯性、可靠性、有效性等。例如，如果某個小班的林況較差，平均胸徑只有12 cm，平均樹高只有10 m，平均株樹較少，則該小班的蓄積量和出材量相應較少。采用測算軟件計算蓄積和出材時，同樣需要考慮不同樹種、不同林齡、不同地理位置等因素的影響。例如，胸徑測量應該在1.3 m位置進行，樣地面積應該進行坡度換算，如果樣地長度為100 m，坡度為10°，則實際樣地長度為98.48 m。完成邏輯檢查后，要將前面制定的調查方案和相關信息整合起來，形成一份完整的調查設計文件。該文件應具備清晰的結構和明確的內容，以便其他人員能夠理解和執行調查任務。最后，在伐區調查設計中，林木蓄積量通常是主要的評估標準，技術人員在數據后期分析過程中，需要對這些數據有一定的敏感性，能夠識別異常或不一致的數據，并在數據反推和校核過程中進行適當的修正。

3 結語

數據的可靠性對于國有林場伐區調設計非常關鍵，本文針對小班劃分、調查測量、樣地布設、數據處理等問題進行分析，提出了合理劃分小班、規范測量標準、合理布設樣地、規范內業數據處理流程。在實際調查中，調查人員可以綜合采用上述策略，遵循調查程序，可以有效提高伐區調查設計的精度，為森林資源管理提供更準確的信息，更精準的支持，從而實現更有效的森林資源保護和利用，有助于維護生態平衡，促進林業可持續發展。

[1]王春林,孫艷春,張軍.基于GPS和GIS技術的伐區調查設計精度分析[J].林業科學,2008,44(11):97-101.

[2]陳飛,趙恒,陳發森.國有林區林分調查誤差分析及其控制[J].林業科學研究,2013,26(3):279-284.

[3]吳海烽.地理信息系統技術在伐區采伐作業調查設計中的應用[J].新農民,2021(14):27,29.

[4]閆敏.伐區調查設計精度提高的技術研究[J].農村科學實驗,2022(11):138-140.

[5]黎婆妹.森林采伐管理有關問題及建議[J].區域治理,2021(23):159-160.

[6]仇雪連,馮婭瑛,李嬌,等.基于近景攝影測量的植物裸露根系三維建模與分析[J].林業世界,2023,12(2):71-78.

S757.4

A

2095-1205(2023)11-44-03

10.3969/j.issn.2095-1205.2023.11.13

李喜友（1983—），男，壯族，廣西平果人，中級工程師，本科，研究方向為林場伐區調查設計。