縣級森林資源動態監測方法研究與實踐

葉根華 王文武 劉建宇

（1浙江省松陽縣林業局 323400；2浙江省森林資源監測中心 浙江杭州 310020）

1 研究區基本概況

松陽縣地處浙西南，位于東經 119°10′—119°42′，北緯28°14′—28°27′。東鄰麗水，南接云和、龍泉，西界遂昌，北連武義。土地 總 面積 140383.5hm2， 林 業用地113711.8hm2，占土地總面積的 81%，有林地面積 96979.7 hm2，系全山區縣，為浙江省九大林業重點縣之一。境內境內群峰起伏，山巒疊嶂，海拔相差懸殊，有海拔千米以上山峰225座，最高峰箬寮峴海拔1503m，最低海拔78m，平均海拔547m。南、西部多高山，北、東多中低山，中部有浙江南部最大的山間盆地，因其平坦寬廣亦稱松古盆地。縣內河流以松陰溪、小港為主干飛屬甌江水系。全縣林地土壤主要有紅壤、黃壤、巖性土、潮土等4大類。境內氣候屬中亞熱帶季風氣候，年平均氣溫14.2℃～17.7℃，年平均降雨量1532mm。主要植被類型有針葉林、針闊混交林、常綠闊葉林、落葉闊葉林、毛竹林和經濟林。主要優勢樹種有馬尾松（Pinus massoniana Lamb）、杉木（Cunninghamia Lanceolata）、木荷（Schima superba Gardn et Champ）、楓香（Liquidambar formosana Hance）、苦櫧（Castanopsis sclerophylla (Lindl.)Schott）、香樟（Cinnamomum camphora (L.) Presl.）、毛竹（Phyllostachys hterocycla）、櫟類、其它闊葉樹種等。

2 研究方法

本研究以隨機抽查的方式確定研究區域土地總面積的20.35%的小班進行復位調查。利用1∶10000地形圖及西安80坐標航片作為調查底圖（RS技術），對原萬分之一“北京 54坐標”地形圖小班線轉繪到“西安80坐標”圖上，并利用航片對部分小班因子進行判讀；利用《浙江省二類數據管理更新系統》對突變小班和復位調查小班進行手工更新，以省級固定樣地監測數據建立林分動態模型，對漸變小班進行模型更新，從而建立松陽縣2009年度森林資源動態監測小班數據庫，并輸出各類森林資源統計表；在ArcGIS支持下,對轉繪、掃描、配準后的小班地形圖進行矢量化，建立小班矢量化數據庫；將小班數據和小班矢量化數據進行錯誤檢查并修正后，以圖形屬性表和小班表的“村代碼+林班號+小班號”為關鍵字段，將小班的所有屬性數據表與圖形屬性表通過關鍵字段關聯起來，建立圖形庫與小班數據庫的一一對應關系。最后，利用ArcGIS的強大的歸納統計和空間分析功能,制作并輸出研究區域各類森林資源分布圖以及其空間分布等,通過圖表的分析對研究區域的森林資源現狀及變化特點進行評價及預測。

3 動態監測技術路線

3.1 技術流程圖

圖1 松陽縣森林資源動態監測技術操作流程

3.2 技術特點

（1）小班數據更新采用以檔案臺賬更新（手工更新）為主體，復位調查、漸變推算相結合的更新方法。

（2）采用以室內手工更新與實地核查相結合，傳統技術與先進技術相結合的方法。即復位調查村采用傳統調查技術，檔案室內更新以森林資源地理信息系統、森林資源二類管理系統為平臺，進行小班屬性數據更新。根據檔案資源變化情況，形成相應的造林、征占用林地專題圖。漸變推算運用科學合理的數學模型進行推算。

（3）蓄積量更新方法采用漸變推算更新、復位調查蓄積量抽樣總體控制相結合的方法。復位調查既作為現狀數據庫的一部分，又作為總體蓄積量的抽樣控制。

3.3 外業調查及內業數據處理

在本次復位調查及補充調查中，首次應用了航片判讀技術（RS技術）及衛星導航（GPS技術），確保準確判讀小班變化因子及小班歸并調整，提高了調查的準確度。

（1）復位調查。復位調查是原則上保持原有小班界線不動，對隨機抽取的村范圍內所有小（細）班按照相關規程重新調查。復位調查的小班包括突變小班、漸變小班。本次復位調查涉及81個行政村和兩個國有林場共87個林班，調查土地面積428819畝，其中有林地面積296865畝。

（2）補充調查。本次補充調查對象主要為2006—2008年的造林地、經濟林地。外業補充調查涉及全縣 157個行政村，1448個小班，面積127552畝。

（3）復位調查與外業補充調查后，即將小班數據錄入《浙江省二類數據管理更新系統》中，并進行錯誤檢查、統計制表。

3.4 建立矢量化數據庫

首先將從北京54坐標轉繪到西安80坐標的地形圖進行掃描后，導入ArcMap中，利用ArcMap中的影像校準和配準功能進行掃描圖像的配準。通過讀圖，我們知道坐標的點就是公里網格的交點，我們可以從圖中均勻的取幾個點。一般在實際中，這些點應該能夠均勻分布。使用 ArcMap 中的校正工具（Georeferncing）在掃描圖上精確到找一個控制點點擊，然后鼠標右擊輸入該點實際的坐標位置，用相同的方法，在影像上增加多個控制點，輸入它們的實際坐標。增加所有控制點后，在校準工具菜單下，點擊更新。更新后，就變成真實的坐標。然后點擊矯正（Rectify），將校準后的影像另存。通過對所有掃描后圖件糾正、柵格圖檢查后，開展點、線、面的矢量化工作。最后，在完成行政界線、行政駐地、小班線面的矢量化基礎上建立松陽縣森林資源小班的矢量化數據庫。并通過圖形屬性表的關鍵字段與《浙江省二類數據管理更新系統》中的小班數據屬性表關聯起來,建立圖形庫與小班數據庫屬性的一一對應關系，并利用ArcGIS的強大的歸納統計和空間分析功能,制作并輸出各類森林資源分布圖等圖面資料。

3.5 建立動態更新模型

（1）林分動態指數。為更準確地描述林分動態，設立林分動態指數。林分因子動態過程和動態潛變由立地質量、經營狀況、林分因子狀況綜合影響決定，現狀林分因子既是立地質量、以前的經營狀況綜合作用的結果，也對以后的林分動態產生深刻的影響。因此，把某小（細）班的林分因子與縣域內相同年齡的林分因子平均值之比，稱為林分動態指數，包括樹高指數、胸徑指數、蓄積指數，分別為：①林分平均樹高指數(ih )=t年生林分平均高(ht)/t年生縣域內林分平均高(Ht)；②林分平均胸徑指數(id) =t年生林分平均胸徑(dt)/t年生縣域內林分平均胸徑(Dt)；③林分平均蓄積指數(iv)=t年生林分每畝蓄積量(vt)/t年生縣域內林分每畝蓄積量(Vt)。

（2）林分因子平均動態過程模型。平均胸徑、平均樹高、每畝蓄積量生長過程利用省級樣地歷年監測數據經采用多種生長方程擬合林分平均動態過程，其中 Mitscherlich 、Gompertz,1825、weibull擬合性能良好，擬合圖形呈典型“S”型，規律性強。表達式分別為：

（y為林分因子，如平均胸徑、平均樹高、每畝蓄積量；x為林分平均年齡；ci（i=1，2，3）為參數）

（3）小（細）班林分因子動態估測模型。小（細）班的平均胸徑、平均樹高、每畝蓄積量3個林分因子動態估測方法是，把林分因子平均動態過程為導向曲線，以林分動態指數比例平移法為基礎，結合系數調整法。分別為：

（根據林分動態過程模型計算Ht+1為縣域林分平均樹高、Dt+1為縣域林分平均胸徑；Vt+1為縣域林分平均每畝蓄積量；ht+1為某小（細）班林分平均樹高的估測值；dt+1為某小（細）班林分平均胸徑的估測值；vt+1為某小（細）班林分每畝蓄積量的估測值；k1、k2分別為調整系數，取值0～0.1，一般情況下取0）

（4）散生木與四旁樹生長模型。散生木、四旁木接近孤立狀態，兩者建立統計單木模型。胸徑、樹高采用生長率方法估測，并根據散生木或四旁樹的胸徑、樹高、株數，采用實驗形數法可以計算蓄積。分別為：

（TDt+1、TDt分別為t+1年、t年散生木或四旁樹的平均胸徑；THt+1、THt分別為t+1年、t年散生木或四旁樹的平均樹高；PDt、PHt分別為t年散生木或四旁樹的平均胸徑、平均樹高生長率；ci（i=1，2，3）為參數）

4 動態監測結果及檢驗

本次動態監測的主要因子是地類面積、林木蓄積量。土地總面積與2005年調查數據保持不變，地類面積通過檔案手工更新、復位調查進行更新；林木蓄積量分別通過手工更新、復位調查、數學模型三種方法更新到小班。通過采用抽樣比估計計算：全縣小班數31678個，樣本小班數6640個。在95%可靠性下總體蓄積量估計值為：4509680.625立方米，精度87.7%，置信區間為：[3955867.586，5063493.664]。

通過更新結果顯示，復位調查、手工更新、模型更新與復位調查抽樣比估計推算結果相吻合。復位調查、手工更新、模型更新三種方法更新出的蓄積量之和為4277285立方米，處于抽樣比估算方法的置信區間內，因此說明復位調查、手工更新、數學模型更新的方法切實可行。

5 討 論

5.1 加強監測工作的檔案管理

目前森林資源突變小班的檔案只能通過手工對森林資源變化情況進行記錄存檔。存在檔案資料散落在各業務科室，未統一歸檔，個別檔案存在資料遺失和圖、表、卡不齊全、填寫失誤、圖面勾繪不清、張冠李戴等的現象。因此，在森林資源檔案管理上，要建立一個縣級森林資源檔案管理中心，負責縣域內的森林資源檔案管理工作。并建立一套完整、及時傳遞和收發的管理制度，進一步規范檔案管理。同時，利用檔案管理中心及時對縣域內的森林資源變化情況進行更新，以達到實時開展森林資源動態監測。

5.2 繼續完善更新模型

對于區域內自然消長的林木來說，使用模型進行更新是一種快捷高效、省時的方法。但不是所有的地方都是相同的模型，建立更新模型不僅需要專業的技術人才，而且復雜的模型系統，由于某些環節考慮不周或某個關鍵因子出現誤差，可能會導致更新數據與實際真實值相差很大。因此，對于利用數學模型更新，模型的建立要利用當地的數據進行擬合，還須利用逐年實地調查的數據進行驗證，并對模型進行修正完善。同時對模型更新的數據，要通過抽樣調查來檢驗其可靠性。

5.3 對監測工作的幾點建議

（1）培養和引進專業技術人才。目前，“3S”技術在林業上的應用還屬于起步階段，國內從事林業“3S”技術研究和應用的專業、技術隊伍相對緊缺，特別是在縣級從事的“3S”技術推廣應用的人員幾乎是鳳毛麟角。因此，要進一步加大人才培養和引進的力度，建立縣級“3S”專業技術隊伍。縣林業主管部門需要配備熟悉林業調查、森林資源數據分析技術、計算機應用技術的高素質人才，更好的將“3S”技術應用于林業生產中。

（2）擴展監測內容，拓寬“3S”技術的應用范圍。目前森林資源動態監測以林地、林木實體森林資源監測為重點，以面積變化、蓄積變化為重點，為森林資源與生態狀況綜合監測奠定良好基礎。應將擴展監測內容擴展，適時開展森林生態功能監測與評價、綠色GDP核算、林木和林地使用權流轉監測、森林災害監測、野生動物資源監測等；應將 “3S”技術的應用研究范圍拓寬林業更多領域，如應用于退耕還林遙感監測、城鄉生態環境監測、城鄉綠化調查(采用RS技術)等。同時，利用網絡技術逐步建立數據服務中心，通過網絡定時向社會提供所需的資源信息，實現資源信息共享。

（3）進一步研究“3S”技術與其它技術的集成。在建立森林資源各種數據庫及網絡系統實現資源共享的基礎上，將“3S”技術與統計分析、預計模型等技術的集成和融合，并進行林業專題模型以及預測模型的開發研究，逐步實現森林資源發展趨勢預測和決策的科學化，為決策部門提供參考。

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