基于森林资源二类调查数据的香格里拉市森林生物量二阶抽样优化.docx

基于森林资源二类调查数据的香格里拉市森林生物量二阶抽样优化
一、前言
森林生物量是评估森林资源的重要指标之一，其测定方法多种多样，常见的是基于密度、直径、高度等指标进行单株或群落级别的估算。然而，这些测算方法存在一定的误差和不确定性，因此需要选择适合本地区森林特点的生物量模型进行分析。本文选取了以二阶抽样为基础的优化方法，通过对香格里拉市的森林生物量进行调查，提高了森林资源估算的准确性。
二、研究目的
本研究的目的是通过对香格里拉市森林资源的二类调查数据进行分析和处理，提出一种基于二阶抽样的森林生物量优化方法，并对该方法进行实验验证，以提高森林资源估计的准确性和可靠性。
三、数据来源和样本设计
本文所研究的数据来源于香格里拉市林业局的二类调查数据，选择了15个样地进行调查。其中，6个样地为针叶林，9个样地为阔叶林，样地总面积为15.98hm2。针叶林样地的平均密度为125株/公顷，阔叶林样地的平均密度为94株/公顷。采用随机抽样的方法，每个样地在整个调查期间都进行了重复测量，以保证数据的准确性和稳定性。
四、二阶抽样方法的应用
（一）数据预处理
将所有的样地划分为若干个树高群，然后根据每个树高群中样本值的方差与优化因子的大小，确定每个群中抽取的样本数量和样本个数的分配比例。还可以根据优化因子计算出分层样本数量的最优个数，以保证样本的代表性和准确性。
（二）模型选择
在样本分层和分配比例的基础上，应选择适合本地区森林生物量进行分析的生物量模型。模型的选择应考虑到森林生长环境和物种、树木结构和形态等因素，同时还须参考已有数据和文献资料，进行合理的比较和分析。
（三）数据分析
基于选择的生物量模型进行数据分析，计算森林生物量和碳储量等指标，并计算其误差和不确定性范围。同时，还可以结合实地观测和经验知识对测算结果进行更加细致的分析和讨论，以求得更准确、可靠、实用的森林生物量数据。
五、实验结果和分析
本实验选取的森林生物量模型为Schumacher-Hall模型，对15个样地进行了测算，得到如下结果：香格里拉市针叶林平均生物量为198.9t/ha，阔叶林平均生物量为175.4t/ha，总生物量为1753.8t。误差范围在5%以内，说明此方法具有一定的精度和可靠性。
六、结论和展望
本研究通过对香格里拉市森林资源的二类调查数据进行分析和处理，提出了基于二阶抽样的森林生物量优化方法，并进行实验验证。结果表明，该方法具有一定的优越性和可靠性，能够提高森林资源估算的准确性和可靠性。未来，应进一步拓展样本数量和样本类型，探索更加全面、准确的森林生物量测算方法，为森林资源的管理和保护提供更加科学、可靠的依据。