国有林场伐区调查设计精度影响因素及其提升策略探究

李喜友 龙宣任

国有林场伐区调查设计精度影响因素及其提升策略探究

李喜友 龙宣任

（广西国有高峰林场 广西南宁 530022）

伐区调查设计是国有林场管理中最重要的工作，其精度直接影响到采伐工作成效。文章从小班区划、数据采集、样地布设和内业数据处理等方面，探讨影响伐区调查设计精度的因素，提出了提高伐区调查设计精度的策略，以期为同行业工作人员提供参考。

伐区调查设计；国有林场；设计精度

国有林场是我国林业建设的重要组成部分，是我国生态修复和建设的重要力量，是维护国家生态安全最重要的基础设施，能为社会提供优质的生态产品和公共服务。伐区是国有林场一年所采伐作业的区域，在开展采伐工作之前，必须由森林调查设计队伍对采伐地段进行区划，对伐区林分因子进行调查，据此进行森林采伐利用、更新、集材方式及伐区生产工艺设计，编制调查设计文件，作为核发林木采伐许可证和组织木材生产的依据，这就是伐区调查设计。伐区调查设计是森林经营的重要工作，是控制林木采伐，减少森林资源消耗的重要措施和手段，对保护森林资源，改善生态环境具有重要意义。

1 影响伐区调查设计精度的主要因素

1.1 小班区划不合理

小班区划不合理，主要体现在以下几个方面。

第一，小班面积过大或过小。如果小班面积过大，就会导致调查难度大，数据采集不全面，从而影响伐区调查设计的精度；如果小班面积过小，就会导致数据的可靠性不高，难以反映真实的林况，从而影响伐区调查设计的精度。

第二，小班内的林况因子差异大。小班内的林况因子包括树种组成、林龄、树高、胸径等，这些是影响伐区调查设计精度的重要因素[1]。如果小班内的林况因子差异大，就会导致数据的可靠性不高，影响伐区调查设计的精度。

第三，小班划分不科学。小班的划分不仅仅是根据面积和林况因子进行划分，还需要考虑林木分布情况、地形地貌、自然灾害、过火面积、坡向等因素。如果小班的划分不科学，就会影响伐区调查设计的精度。

1.2 测量不规范

胸径是伐区调查设计中非常重要的参数，在进行胸径测量时，必须要在树干1.3 m的位置进行测量，在进行边界木的确定时，必须要遵循“上坡位舍弃下坡位量取”原则，以避免数据出现偏差。这是因为在林地中，树木的分布通常呈现坡向性，同一坡面上的树木生长环境相对稳定，而不同坡面上的树木则受到了环境因素的影响，其林况因子的差异相对较大。实际测量中，很多技术人员忽略了“上坡位舍弃下坡位量取”的原则，进而造成数据的偏差。此外，测高仪使用不规范也是重要表现，部分技术人员在开始使用测高仪之前，没有进行校准，没有使用已知高度的物体进行比对，因而产生较大误差。此外，缺乏经验的技术人员往往在测量过程中，会受到树冠、建筑物等遮挡物的干扰，影响测量工作质量。

1.3 样地布设不合理

在实际工作中，样地布设不合理可能会导致数据的不全面、误差的增加，进而影响伐区调查设计的精度[1]。具体有以下几种情况：一是未充分了解伐区特征，在选择样地的位置和规模时，未进行足够的伐区调查，包括地形、植被类型、土壤特征等。缺乏这些基础信息可能导致选择的样地不具有代表性，进而导致数据不具备代表性。二是未考虑生态差异，未充分考虑伐区内生态系统的空间变异性可能导致样地布设不均匀，如果忽略了植被类型、树种组成等因素，样地可能无法反映伐区内生态系统的真实状况，从而影响设计的精度。三是样地尺度选择不当，选择样地的尺度可能不当，过大或过小的样地都可能导致数据的失真，尺度选择不当可能使得样地内的变异性被掩盖或放大，从而影响调查结果的精度[2]。四是样地位置随意选取，样地位置的选取应该基于科学的方法，而非随意或便利，如果样地位置选择不合理，可能会引入系统性误差，影响调查的可靠性。五是未考虑样地间的相互影响，样地之间可能存在相互影响的因素，比如空间自相关性，如果未考虑这些因素，可能会导致样地间的相关性被低估，从而影响伐区调查的精度。

1.4 内业数据处理流程规范性不足

内业数据处理流程规范性不足的问题，主要体现在三个方面，首先是技术人员对数据收集的认知不明确，在收集调查数据时，由于作业的不规范性，导致数据过大或过小。这样得出的数据应该重新测量或舍弃，如果技术人员继续选用这些数据，则会造成更大的误差。其次是系统操作流程的不规范，把数据输入数据处理系统有一套严格的流程和专业的工具进行分析，当数据量过于庞大或技术人员经验不足，在进行数据上传和处理的过程中会出现一些错误，进而影响最后的调查成果。最后是数据后期的分析不明确，伐区调查数据结果以林木蓄积量为主要的认定标准，因而在工作中往往会用最终结果与实地调查情况结合的数据反推前期数据是否真实可靠。如果技术人员缺乏实际工作经验，很难保证内业数据处理流程的规范性。

2 提高伐区调查设计精度的策略

2.1 合理划分小班

为了提高伐区调查的精度，小班划分应当经过精心设计和合理规划[2]。首先，小班的面积应合理确定，一般情况下，小班的面积以5 hm²为宜，既充分考虑了数据采集的全面性，又可以有效降低调查的复杂度。最大的小班面积一般不应超过20 hm²，以避免数据的不准确。小班划分也应与伐区的实际情况相匹配，不同地区和不同类型的森林可能需要不同的小班划分策略。在小班划分过程中，要充分考虑伐区内的不同生境类型[3]。使用高分辨率遥感数据，详细分析各生境类型的分布，例如针叶林、阔叶林、湿地等，有助于确定小班划分的精确位置。此外，利用数字高程模型（DEM）等工具，详细记录伐区内的地形特征，如坡度、海拔等，用于优化小班布局，确保样本点在不同地形条件下的均匀分布。还可利用空间统计分析方法，如克里金插值法等，对伐区内的环境变量进行插值预测，有助于填补样地之间的空白，使小班划分更加连续。

2.2 规范使用测高仪并执行规范的测量法

为解决胸径测量和测高仪使用不规范所带来的问题，首先，对于胸径测量，技术人员应严格按照标准操作程序进行测量。通常情况下，在树干的1.3 m高处测量胸径，对于边界木的选择和测量，技术人员牢记“上坡位舍弃下坡位量取”的原则。其次，针对测高仪的使用，应实施严格的校准程序，确保测高仪的精度。在测量前，使用人工标定的测高桩或其他已知高度的树木进行比对，比对的结果可用于调整测高仪的零点。在现场测量中，要保持稳定的测量距离，减少测量误差。使用支撑物体或脚架来固定测高仪，确保在测量过程中不会发生晃动或移动，还可以使用激光或其他辅助工具来确保测量仪器与测量目标之间的距离准确无误。测量模式方面，测高仪有多种测量模式，如单次测量、连续测量等，单次测量模式常用于需要精准而独立的高度测量场景[4]。这种模式下，测高仪会进行一次瞬时测量，记录当前目标物体的高度，并在显示屏上即时呈现结果。因此，适合测量单独的树木高度；连续测量模式常用于需要获取一系列高度数据的场景，测高仪可以在短时间内连续测量多个目标，形成高度数据序列，有助于捕捉目标高度的变化趋势，例如树木的高程分布。技术人员应根据测量对象和环境条件选择合适的测量模式，不同模式的选择涉及不同的校准参数，在切换模式前，应进行相应的校准检查。

2.3 合理布设样地

在伐区调查中，针对样地布设相关问题。首先，采用无人机航拍技术勾绘伐区边界，例如，伐区的面积为1 000亩，要求精度为95%以上，则边界勾绘的误差不超过50亩。其次，根据生态学原理，通过划分生态单元的方式进行样地布设，可以确保调查结果的准确性，应用遥感技术对伐区内的植被类型进行详尽分类，将相似植被类型被合理划分为同一生态单元，结合高程、坡度对分区进行分析，将地形差异较小的区域归类为同一生态单元。随后，通过空间叠加分析，将植被类型和地形数据结合，以空间视角验证划分的合理性，接着，在每个生态单元内采用均匀分布方式确定样地位置。最后，充分考虑样地间的相互影响，应用空间统计分析技术，对伐区内样地数据的空间自相关性进行识别、量化。可以通过计算样地之间的距离权重矩阵，以及使用Moran'sI等统计指标来评估样地数据的空间相关性水平，这样的分析能够揭示样地之间是否存在空间集聚或分散的趋势，为进一步的调查布局提供依据[5]。针对样地之间的相互影响，采用适当的空间权重模型进行调整，通过引入权重矩阵，将相邻样地之间的关联性纳入考虑，确保样地数据的空间结构得到更为准确反映。该步骤还能有助于优化样地的空间分布，使其更具代表性，避免局部集聚或过于分散的情况。在具体操作中，可以用地理加权回归（Geographically Weighted Regression，简称GWR）模型对样地数据进行修正。GWR模型能够考虑空间异质性，充分利用样地之间的空间关系。此外，建立定期的监测机制，对样地数据进行追踪。通过实时监测样地数据的变化，及时调整空间权重模型，适应伐区内生态系统的变化。

2.4 规范内业数据处理流程

首先，技术人员需要准确理解数据的收集要求和标准，确保采集到的数据符合伐区调查设计的要求[6]。对于数据收集的各步骤，如测量、记录和存储等，需要遵守相应的规范，以减少误差。其次，数据的上传和处理通常需要遵循一套明确定义的程序，这些程序包括数据的输入、清洗、校对、计算和分析。其中，关键在于内业数据处理时的逻辑检查，将采集到的数据进行整合和分析，可以获得更加全面、准确的伐区信息。例如，某伐区的总蓄积量为10 000 m3，其中杉木的蓄积量为5 000 m3，马尾松的蓄积量为4 000 m3，其他树种的蓄积量为1000 m3，计算单个树的蓄积量，则要考虑到马尾松平均树高，如果树高为15 m，胸径为36 cm，则计算该树的蓄积量为0.75 m3。同时，考虑伐区调查精度主要因素，如标准地数据差异与小班实际林况差异合理性，数据的逻辑性、可靠性、有效性等。例如，如果某个小班的林况较差，平均胸径只有12 cm，平均树高只有10 m，平均株树较少，则该小班的蓄积量和出材量相应较少。采用测算软件计算蓄积和出材时，同样需要考虑不同树种、不同林龄、不同地理位置等因素的影响。例如，胸径测量应该在1.3 m位置进行，样地面积应该进行坡度换算，如果样地长度为100 m，坡度为10°，则实际样地长度为98.48 m。完成逻辑检查后，要将前面制定的调查方案和相关信息整合起来，形成一份完整的调查设计文件。该文件应具备清晰的结构和明确的内容，以便其他人员能够理解和执行调查任务。最后，在伐区调查设计中，林木蓄积量通常是主要的评估标准，技术人员在数据后期分析过程中，需要对这些数据有一定的敏感性，能够识别异常或不一致的数据，并在数据反推和校核过程中进行适当的修正。

3 结语

数据的可靠性对于国有林场伐区调设计非常关键，本文针对小班划分、调查测量、样地布设、数据处理等问题进行分析，提出了合理划分小班、规范测量标准、合理布设样地、规范内业数据处理流程。在实际调查中，调查人员可以综合采用上述策略，遵循调查程序，可以有效提高伐区调查设计的精度，为森林资源管理提供更准确的信息，更精准的支持，从而实现更有效的森林资源保护和利用，有助于维护生态平衡，促进林业可持续发展。

[1]王春林,孙艳春,张军.基于GPS和GIS技术的伐区调查设计精度分析[J].林业科学,2008,44(11):97-101.

[2]陈飞,赵恒,陈发森.国有林区林分调查误差分析及其控制[J].林业科学研究,2013,26(3):279-284.

[3]吴海烽.地理信息系统技术在伐区采伐作业调查设计中的应用[J].新农民,2021(14):27,29.

[4]闫敏.伐区调查设计精度提高的技术研究[J].农村科学实验,2022(11):138-140.

[5]黎婆妹.森林采伐管理有关问题及建议[J].区域治理,2021(23):159-160.

[6]仇雪连,冯娅瑛,李娇,等.基于近景摄影测量的植物裸露根系三维建模与分析[J].林业世界,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，壮族，广西平果人，中级工程师，本科，研究方向为林场伐区调查设计。