安徽省國外松人工林標準表的編制

謝世寶

（安徽省林業調查規劃院，安徽 合肥 230031）

標準表是反映標準林分每公頃斷面積和蓄積量隨林分平均高變化而變化的林業數表，它是森林資源調查中用來確定林分疏密度和蓄積量的重要工具。自20 世紀50 年代始，國家林業部綜合調查隊就對主要林區的主要樹種編制了標準表，之后各省又相繼進行了改進。標準表主要應用于森林經理調查（即二類調查）。

1 基礎數據的收集與整理

以安徽省國外松栽培區域作為研究總體，依據其分布狀況和樹高級差數，在其栽培區域內布設標準地122 個，要求標準地的林分疏密度在0.7 以上，且是同等條件下生長最好的，各個樹高級均有分布。按照標準地和標準表編制的要求，將標準地大小設置為666.7 m（25.82 m×25.82 m）后進行標準地調查，記載測樹因子（林分年齡、平均胸徑、平均高、每公頃株數、斷面積和蓄積量）及立地環境因子等。

2 數據預處理

繪制斷面積與平均高的散點圖，剔除異常數據，見圖1。經過篩選共剔除4 塊標準地，剔除率為3.28%，小于5%，符合相關規定，樣本有效。最終有效標準地為118 塊，分別為：幼齡林32 個、中齡林40 個、近熟林 38 個、成熟林 8 個。

圖1 林分斷面積-平均樹高散點及擬合曲線

3 標準表的編制

3.1 編表原理

將林分蓄積量看成是樹高和總斷面積的函數，蓄積量和斷面積依樹高的變化可用直線相關表示。首先，以林分平均高為自變量，以每公頃胸高斷面積為因變量，采用數學模型進行擬合，由最佳經驗方程得到樣本平均疏密度狀態下林分總斷面積曲線；其次，得到平均曲線提升到疏密度為1.0 時的斷面積G；最后，根據形高回歸式M=GHF，計算標準蓄積量。

3.2 編表方法

在編表允許的范圍內，選擇一定數量的相同樹種的不同分布地區進行實測，要求林分疏密度0.7以上，測得的數據按照特烈其亞柯夫法進行編制標準表。

3.2.1 斷面積的確定

一是建立林分斷面積-平均高回歸模型。根據全部標準地資料，結合圖1 所示林分總斷面積與平均高散點圖的趨勢和已知實踐經驗，選擇相應的數學模型擬合林分每公頃總斷面積與平均高的關系，選用的方程有：

式中：a、a、a為待定參數；G 為林分每公頃胸高總斷面積；H 為林分平均高。

利用SPSS 數據處理軟件，根據118 塊有效標準地資料，采用加權回歸（權函數為w=1/H）求解各模型參數及評價指標，結果見表1。

由表1 可以看出，4 個初選模型的相關性及預估精度均較高且顯著，同時各模型的總相對誤差RS值均在（-3%，3%）范圍內，說明上述回歸模型均為有效模型。之后，根據各數學模型行為和殘差圖分布，可知模型④的綜合評價指標較模型①、②、③好，故可以判定模型④為林分斷面積－平均高最優回歸模型。

表1 林分斷面積－平均高回歸模型參數及評價指標一覽

二是提升系數。根據最優回歸模型，求出各林分對應平均高的總斷面積理論值，此值即是編表樣本平均疏密度時的總斷面積，編制標準表必須將平均斷面積線提升為疏密度為1.0 時的總斷面積。

最大斷面積線提升的依據，是從各樹高級別中選幾塊總斷面積最大且年齡分布均勻的標準地，求算平均提升系數（q）。

式中：G—第i 標準地的實際斷面積；G—第i標準地對應平均疏密度的理論斷面積。

將各樹高級的理論總斷面積乘以q值，則得標準林分疏密度為1.0 時的標準表斷面積（G）。

3.2.2 形高的確定

按（HF）=M/G求算各標準地的形高值，再根據經驗及形高- 平均高散點圖趨勢（圖2）選擇式HF=aH+a作為形高回歸模型。

圖2 形高-平均高散點及擬合曲線

根據118 塊有效標準地資料，求解形高回歸模型參數及評價指標，結果見表2 和圖3。

由表2 和圖3 可以看出，HF=2.088 0+0.353 68H模型回歸顯著，預估精度和相關性均較高，總相對誤差小，為有效模型；同時模型的誤差小，殘差分布較均勻，說明其擬合效果好，可以作為編制安徽省國外松斷面積蓄積量標準表的形高回歸模型。

表2 形高－平均高回歸模型參數及評價指標一覽表

圖3 形高-平均高回歸模型殘差

3.2.3 蓄積量的確定

依據林分蓄積量與形高的關系，將提升后的標準林分的斷面積乘上對應樹高的形高值，即可得到標準林分疏密度為1.0 時的標準表蓄積量，為M 標=G（HF）

把林分平均高（H）分別代入上述各模型中，求出標準林分每公頃斷面積和蓄積量，按平均高從小到大順序排列，即得到國外松人工林標準表，見表3。

表3 國外松人工林標準

3.3 適用性檢驗

為檢驗標準表的適用性，又隨機測設20 塊一般標準地，要求各種疏密度的標準地至少有一塊，按標準地調查方法與步驟進行樣地調查，并計算出各標準地的平均高、每公頃斷面積和蓄積量，與用標準表法求得的蓄積量進行比較確定其適用程度，計算平均系統誤差（REA），平均相對誤差絕對值（REAA）和預估精度（P），公式為：

結果表明，檢驗指標系統誤差REA =-0.09%，平均相對誤差絕對值REAA=0.11%，預估精度P=98.1%，表明標準表計算的蓄積量與實際測量的蓄積值沒有顯著差異，且數值間準表誤差小，精度高。因此可以得出，該標準表可以在森林資源調查設計中用來確定林分蓄積量。

4 結論

（1）用隨機測設的20 塊標準地進行標準表的適用性檢驗，檢驗指標結果為系統誤差REA=-0.09%，平均相對誤差絕對值REAA=0.11%，預估精度P=98.1。表明標準表計算的蓄積量與實際測量的蓄積量值沒有顯著差異，滿足森林蓄積量調查精度要求。

（2）標準表主要用于森林資源清查中確定林分疏密度和林分蓄積量，當用角規繞測求得林分每公頃斷面積，同時測出林分平均高后，通過查標準表可簡便快速地確定林分每公頃蓄積量，提高工作效率。

（3）標準表更適用于大面積森林資源清查，當用標準表確定某一具體林分蓄積量時，有可能會產生一定的誤差。但由于森林資源清查的面積大，林分數量多，整體上測定的正負誤差會可以互相抵消，所以總體蓄積量可以滿足精度要求。