全 文 ：© 1994-2010 China Academic Journal Electronic Publishing House. All rights reserved. http://www.cnki.net
林业科学研究　2009, 22 (4) : 482～495
Forest Research
　　文章编号 : 100121498 (2009) 0420482204
森林结构调查中最适样方面积和数量的研究 3
周红敏 1 , 惠刚盈 13 3 , 赵中华 1 , 林天喜 2 ,
张显龙 2 , 吴相菊 2 , 张秋艳 2
(1. 中国林业科学研究院林业研究所 , 国家林业局林木培育重点实验室 ,北京　100091;
2. 吉林省蛟河林业实验区管理局 , 吉林 蛟河　132517)
摘要 :以 30块 100 m ×100 m的模拟样地为研究材料 ,从林木空间分布格局吻合率关系对模拟的小样方进行研究 ,
并以 1块 100 m ×100 m的实地调查样地为例 ,验证新确定样方的合理性和可行性 ;根据实际调查样地的调查时间
来分析比较样方间的调查时间和成本 ,进而确定较优的样方面积和样方数。结果表明 : (1)空间结构参数中的角尺
度与抽取的样方面积大小和样方数量有关。随着样地面积的增大和样方数量的增加 ,所估计的林木空间结构均趋
于稳定 ; (2)从林木空间格局来看 ,样方面积为 10 m ×10 m、15 m ×15 m、20 m ×20 m、25 m ×25 m、30 m ×30 m抽样
数分别为 42、23、12、9、4时 ,均能准确的表达林分的空间分布格局 ; (3)在考虑调查时间和成本时 ,样方面积为 30 m
×30 m、抽样数为 4是林分空间结构调查时较适合样方调查面积和调查数。
关键词 :空间结构 ;角尺度 ;样方法 ;最适样方面积 ;最适样方数
中图分类号 : S757. 2 文献标识码 : A
收稿日期 : 2008211204
基金项目 : 国家自然科学基金 (30872021)
作者简介 : 周红敏 (1983—) ,女 ,山东郓城人 ,在读硕士 ,主要从事天然林经营模拟.3 参加野外调查的还有吉林省蛟河实验区管理局的吴显东、高海涛同志 ,在此一并致谢 !3 3 通讯作者
Stud ies on the Area and the Num ber of the Sam ple for Forest Structure
ZHOU Hong2m in1 , HU I Gang2ying1 , ZHAO Zhong2hua1 , L IN Tian2xi2 ,
ZHANG X ian2long2 , WU X iang2ju2 , ZHANG Q iu2yan2
(1. Research Institute of Forestry, CAF, Key Laboratory of Tree B reeding and Cultivation, State Forestry Adm inistration, Beijing　100091, China;
2. The Bureau for Adm inistering J iaohe Forestry Experimental A rea, J iaohe　132517, J ilin, China)
Abstract: This paper took 30 p lots of simulated samp les as study sites to research on each samp les with the
relationship of the coincide of tree spatial patterns. After that, one p lot was chosen to verify the rationality and
feasibility of the new samp le. The suitable samp le was ascertained by analyzing the time and cost of p lot. The results
indicated that: (1) the angle index of spatial structure had the relationship with the area and the number of the
samp les. the estimate of spatial structure went steadier while the area and the number of the samp le increased; (2)
Judging from the spatial structure, the following conditions: area 10 m ×10 m and number 42, area 15 m ×15 m and
number 23, area 20 m ×20 m and number 12, area 25 m ×25 m and number 9 , area 30 m ×30 m and numbers 4
could stand for the pattern of stand distribution; (3) considering the time and the cost, 30 m ×30 m of the samp le
area and 4 of the number are suitable for investigating the spatial structure.
Key words: spatial structure; angle index; quadrat method; the best samp le area; the best number of samp le area
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第 4期 周红敏等 :森林结构调查中最适样方面积和数量的研究
现代森林经营注重森林非空间结构和空间结构
信息的整合 ,要求必须在表达数量特征的同时 ,表达
出相应的林分空间结构信息 ,才能对林分整体做出
较为完整的描述和判断 [ 1 ]。空间结构决定树木之间
的竞争势及其空间生态位 ,在很大程度上决定林分
的稳定性、发展的可能性和经营空间的大小 [ 2 ]。分
析林分空间结构的基础是对林分空间结构的准确描
述。目前应用的基于相邻木空间关系的林分空间结
构描述方法为结构化森林经营提供了科学依据 ,其
结构参数主要有 3个 ,即体现树种空间隔离程度的
树种混交度、反映林木个体大小的大小比数以及描
述林木个体在水平地面上分布格局的角尺度 [ 3 ]。目
前 ,获取 3个结构参数所采用的方法主要是典型大
样地 (大标准地 ) [ 4 ]的每木定位数据分析方法和无
样地的点抽样 [ 5 - 6 ]的分析方法。目前还没有给出如
何用样方法正确获取森林空间结构参数的方法 ,传
统的样方法能否用于林分空间结构的调查研究 ,在
进行空间结构参数调查时采用多大的样方面积和样
方的数量还没有确定 ,因此 ,对抽取样方数量的多少
和面积的大小的研究就成为林分空间结构调查面临
的首要技术问题。样方面积的大小和样方数量的多
少是由所要求的误差和成本控制的 ,本文旨在研究
在控制误差的范围内用较小成本确定最适样方面积
和样方数。
1　研究材料
研究所用材料包括实地调查资料和模拟资料。
实地调查资料来源于吉林省蛟河林业实验区东大坡
经营区的 1 hm2 大的全面调查样地数据。利用全站
仪对林分内胸径 5 cm以上的林木进行每木定位 ,林
分密度为 796株 ·hm - 2 ,断面积为 30. 6 m2 ·hm - 2 ,
主要树种有水曲柳 ( Fraxinus m andshurica Rup r. )、
千金榆 ( Carpinus corda ta B I. )、沙冷杉 (A bies holo2
phy lla Maxim. )、春榆 (U lm us propinqua Rend. )、白牛
槭 (A cer m andshurica Maxim. )、紫椴 ( Tilia am urensis
Rup r. )、色木槭 (A. m ono Maxim. )、红松 ( P inus ko2
ra iensis Sieb. et Zucc. )、核桃楸 (Jug lans m andshurica
Maxim. )、黄菠萝 ( Phellodendron am urense Rup r. )、蒙
古栎 (Q uercus m ongolica Fisch. )等。模拟资料是利
用空间结构分析软件 W inkelmass模拟的 30块 100
m ×100 m随机分布样地 ,每块模拟样地的密度为
1 000株 ·hm - 2 , 树种为 4 种 , 各树种株数比例
为 25%。
2　研究方法
采用模拟和实地调查相结合的研究方法。首先
对模拟的 30块随机样地设计抽样方案 ,样方面积按
10 m ×10 m、15 m ×15 m、20 m ×20 m、25 m ×25 m、
30 m ×30 m进行设计。在样方面积为 10 m ×10 m
时 ,抽样样方的数量设计为 2、4、6、9、12、16、20、25、
36;样方面积为 15 m ×15 m,抽样样方的数量设计
为 2、4、6、9、12、16、20、25;样方面积为 20 m ×20 m
时 ,抽样样方的数量设计为 2、4、6、9、12、16;样方面
积为 25 m ×25 m时 ,抽样样方的数量设计为 2、4、6、
9;样方面积为 30 m ×30 m时 ,样方数量设计为 2、4。
用 W inkelmass软件按上述抽样方案分别对 30块模
拟样地进行模拟抽样 ,每个抽样方案的抽样次数是
1 000次 ,设计 VB程序对所抽取的数据进行有效性
筛选 ,分析各抽样方案是否与模拟林分格局吻合 ,分
析抽样与模拟一致的百分率 ,利用统计分析程序
STATISTICA对所模拟的抽样样方面积和数量与其
相对应的吻合率的关系进行方程拟合 ,同时进行相
关性分析 ,并对拟合方程进行二阶求导 ,确定拟合方
程的二阶导数渐近于 0时所对应的抽样样方的最小
面积和最小数量 ;然后 ,对吉林蛟河林业实验区的一
块面积为 100 m ×100 m的样地进行全面调查 ,并按
所得结果进行抽样和分析 ,以验证所确定的样方面
积和数量的合理性和可行性。格局评价指标用角尺
度 [ 7 ]。另外 ,在考虑调查时间和成本的条件下 ,以此
实际调查样地的调查时间和成本为例对新确定的样
方进行比较 ,确定较优样方面积和样方数。
3　结果与分析
3. 1　样方大小和样方数量对角尺度的影响
对各抽样方案进行统计后 (格局的吻合率 ≥
90% )各抽样方案在 30块样地中的频率见表 1。由
表 1可见 :格局吻合率 ( P) 随抽样样方数量 (N ) 增
加而增大 ,上升幅度开始较快 ,后来逐渐变缓。
从表 1可以看出 :在抽样样方面积固定时 ,抽样
样方的数量太小时 ,正确估计林分格局的可能性很
小 ;在抽样的数量固定时 ,正确估计林分格局的可能
性随着抽样面积的增大而增大。在样方面积为 10
m ×10 m、样方数为 36时 ,估计的正确率才能达到
90%以上 ;在样方面积为 15 m ×15 m、样方数为 20
时 ,估计的正确率为 96. 6% ,在样方数为 25时 ,估计
的正确率达到 100% ;在样方面积为 20 m ×20 m、在
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林 　业 　科 　学 　研 　究 第 22卷
表 1　各抽样方案的格局吻合率 %
样方面积 / (m ×m) 样方数 /个
2 4 6 9 12 16 20 25 36
10 ×10 0. 0 0. 0 0. 0 0. 0 0. 0 10. 0 43. 3 83. 3 90. 0
15 ×15 0. 0 0. 0 6. 7 30. 0 63. 3 93. 3 96. 6 100. 0
20 ×20 0. 0 6. 7 50. 0 83. 3 100. 0 100. 0
25 ×25 3. 3 63. 3 83. 3 100. 0
30 ×30 16. 7 96. 7
样方数为 12时 ,估计的正确率为 100% ;在样方面积
为 25 m ×25 m、抽样数为 9 时 ,估计的正确率为
100% ;在样方面积为 30 m ×30 m、抽样数为 4时 ,估
计的正确率为 96. 7%。因此 ,样方面积为 15 m ×15
m、抽样数为 20,样方面积为 20 m ×20 m、抽样数为
12,样方面积为 25 m ×25 m、样方数为 9,样方面积
为 30 m ×30 m、抽样数为 4,均可作为林分空间分布
格局调查的样方数。
用统计分析程序 STATISTICA和对饱和曲线模
型 [ 6, 8 - 9 ]进行模拟的方法对表 1的这种对应关系进
行计算分析 :
P = aN / (1 + bN )
　　式中 : a、b为模型中的参数 , P为吻合率 , N 为样
方数。
R0. 05 =
F0. 05
F0. 05 + n - 2
因所设计的 20 m ×20 m、25 m ×25 m、30 m ×
30 m的抽样样方数较少 ,故这里只对 10 m ×10 m、
15 m ×15 m样方的数据进行了模型的拟合求解 ,拟
合结果见表 2。
表 2　方程拟合结果
样方面积 /
(m ×m)
参数
a b
相关系数 R R0. 05
10 ×10 0. 243 875 0. 223 489 0. 874 35 0. 573 46
15 ×15 0. 489 096 0. 878 690 0. 878 69 0. 625 68
从表 2可以看出 :在样方面积为 10 m ×10 m、15
m ×15 m时 ,各相关系数 (R )均大于 R0. 05 ,说明抽样
样方数 (N )与对应林木空间分布格局的吻合率 ( P )
显著相关。
为进一步验证抽样数的合理性 ,本研究运用对
拟合方程进行二阶求导的方法 [ 10 ] ,将二阶导数为 0
(或开始趋近于 0)的样方数作为林木空间分布格局
抽样调查的最小样方数。本研究将 P″≤0. 000 1所
对应的最小抽样样方数确定为林木空间分布格局调
查的最小样方数。当抽样样方面积为 10 m ×10 m
时 ,方程式关于 N 的二阶导数为 :
P″= 0. 109 007(1 + 0. 223 489N ) 3
当 N = 42时 P″降至 0. 000 1以下 ,因此可以确
定在样方面积为 10 m ×10 m时 ,林木空间格局调查
的最小样方数为 42。在抽样样方面积为 15 m ×15
m时 ,方程式关于 N 的二阶导数为 :
P″= 0. 859 528(1 + 0. 878 69N ) 3
当 N = 23时 P″降至 0. 000 1以下 ,因此可以确
定在抽样样方面积为 15 m ×15 m时 ,样方数 23可
作为林木空间格局调查的最小样方数。
为进一步求证新确定的抽样样方数 ,以吉林
蛟河林业实验区的一块面积为 100 m ×100 m全面
调查样地为例 ,采用新确定的样方数对其进行模拟
抽样 ,表 3显示的是抽样后各抽样方案所得的角
尺度。
表 3　各抽样结果所得的角尺度
样方类型 样方面积 / (m ×m) 样方数量 /个 角尺度
A 全面调查样地 — 0. 494 4
B 10 ×10 42 0. 497 2
C 15 ×15 23 0. 494 5
D 20 ×20 12 0. 505 3
E 25 ×25 9 0. 497 9
F 30 ×30 4 0. 497 5
从表 3可以看出 :类型 A即全面调查分析的角
尺度为 0. 494 4,样地的林木格局为随机分布 [ 8 ]。抽
样样方方案类型 B、C、D、E、F均属于随机分布 , A、
B、C、D、E、F在判断林木格局的分布类型上是一致
的 ,可见将新确定的抽样样方数作为抽样调查的样
本数是合理的。
综上所述 ,在样方面积为 10 m ×10 m、15 m ×
15 m、20 m ×20 m、25 m ×25 m、30 m ×30 m时 ,最
小调查样方数分别为 42、23、12、9、4。
3. 2　各样方大小和数量所对应的调查时间
在评价样方面积和样方数量时 ,除统计学的有
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第 4期 周红敏等 :森林结构调查中最适样方面积和数量的研究
效性之外 ,还要考虑时间和成本 [ 11 ]。表 4显示的是
在吉林蛟河林业实验区的一块 100 m ×100 m全面
调查样地上采用新确定的小样方对林木进行每木调
查时各项调查所需用的时间。
表 4　调查所用时间
样方面积 /
(m ×m)
样方个数 /
个
所有小样方内的
总株树 /棵
设置一个样方所用时间 /
m in
单株木调查所用时间 /
m in
样方间移动所用时间 /
m in
10 ×10 42 361 5
15 ×15 23 931 6
20 ×20 12 419 8 2 0. 5
25 ×25 9 489 8
30 ×30 4 301 11
将不同大小样方的操作时间和调查时间联系起
来 ,以确定林分空间格局调查的总时间 ,并以此作为
衡量效率的尺度。每一样方在林地调查所用时间的
计算方法是 :样方间的移动时间 ×(调查的最小样本
量 - 1) +设置样方时间 ×调查的最小样本量 +样方
调查的所有林木 ×单株林木调查所用时间 (为方便
起见 ,以下采用的时间以小时计 )。图 1显示的是采
用新确定的抽样样方数进行抽样调查所用的时间。
图 1　样方面积 (样方数 )与调查所用时间的关系
从图 1可以看出 :调查所用时间最多的是 15 m
×15 m样地 ,其次是 25 m ×25 m, 10 m ×10 m和 20
m ×20 m样地所用的调查时间大致相同 , 30 m ×30
m所用的调查时间最少。在考虑调查时间和成本的
情况下 ,样方面积为 30 m ×30 m抽样样方数为 4时
的抽样较优。
4　结论
(1)在样方面积固定时 ,正确判断林分空间结
构的概率随着抽样样方数量的增加而增大 ;在样方
数量固定时 ,正确判断空间结构的概率随着抽样样
方面积的增加而增大。这意味着空间结构分析必须
在适宜的面积和数量上进行。
(2)在样方面积固定时 ,不同数量的样方对应
的判断林分空间格局的准确性不同 ,样地数量小时
准确性较低 ;在样方数量固定时 ,不同样方面积对应
的判断林分空间格局的准确性也不同 ,在样方面积
小时 ,这种准确性的差别更大。从林木空间格局来
看 ,样方面积为 10 m ×10 m、15 m ×15 m、20 m ×20
m、25 m ×25 m、30 m ×30 m的抽样数分别为 42、23、
12、9、4时均能准确的表达林分的空间分布格局。
这表明 ,样方的大小和数量达到合适的量时才能较
真实的反映林分的空间结构特征。
(3)在考虑调查时间和成本时 ,样方面积为 30
m ×30 m、抽样数为 4时为林分空间结构较适合的
样方调查面积和调查数。
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