用地理信息系统和地统计学估计立地指数

王伟军

文章主题:森林 立地指数 地统计学 地理信息系统

文章内容：状,老,鲐主1,国外林业一第27卷第用地理信息系统和地统计学估计立地指数引言王伟军译__—一森林面积为14.4万.,是南半球面积最大的人工林之一.如果要制定森林采伐的长期计划,就必须知道它的生产能力.森林生产力的一种常用指数是立地指数(20),即一块林地上树木2年的优势高度.立地指数圈最先是由新西兰林业工作者在20世纪70年代绘制的,迄今大体上没有大的变化.形成地图的数据和推导立地指数的程序都已无处查知.立地指数的综述在1992年初就已表明,有些不是很可靠的.鉴于此以及积累了大量的新数据,促进了修定森林立地指数图的工作.新数据表明,在森林1643个林班中,超过一半的林班仍然没有立地指数.了避免过多的外业测定,找到了一种能准确有效地估计那些未知林班立地指数的方法.本文所描述的方法是:研制一个整个森林新螅,更准确的立地指数图.林场主所关心的是研制出可操作,最优估计和低成本的立地指数图.一种直接估计缺失值的方法是把森林分成面积较大的适度均匀的施韭区,用区的平均值估计每个区内缺失的立地指数.这种方法成图显示森林被分成几个大擅业区,每个区覆盖几个林班,其估计的相关误差来源于总体变异.然而,这种方法没有考虑立地的趋势和变异,而区内的变异很大.饲如.施业区,在凡公里的距离内,立地指数变化于6～8之间用地理信息系统可绘制林班图,用彩色阴影和相关的立地指数值相匹配从北向南穿过森林,已知的立地指数随梯度变化,而且这种技术很好地显示了这种变优趋势.从图上获得的缺失估计值将是很粗略的,因为它们具有主观性,不可重复性和不可靠性,并且已知值的覆盖是不规则的.另外一种方法建议使用或其它电脑软件绘制已知立地指数图,从周围的轮廓估计未知的立地指数.估计方法是依据轮廓线周国的值和到缺失立地指数的距离相结合确定的.有许多关于内插值的文献,技术包括全局法(如趋势面分析)和局部法(如降序多项式和权重移动的平均值).然而,没有一种方法既能确定是否它的假设在获取数据上具有空间依较性,又能确定误差的估计值.他们用数学函数模拟一个连续变化的空间量,希望用更现实的模型描述空间关系.这种关系不能在图上表现出来(如立地指数图),因此应该用地统计学来评估.2地统计学背景地统计学最初是应用在采矿业,目前已应用到其它学科,特别是土壤学和林学方面地统计学的基础概念相当简单,下面将对其加以叙述.许多自然属性连续变化.虽然在不同的地点这种变化非常投有规律,但空问相近的数值可能比分散空间的数值更相似也就是说,它们在统计学意义上相互依赖.她统计学利用这个自相关,井配给披估计的最近点数据较大的权重来将其应用在估计中.这个过程包括两步,首先描述数据的相关性,这种方法使用区域变异理论,用概率法解释自然属性的空间依存性.这种论的简～7)-_.,.,÷0,.'国外林业'''第27@单运用是在给定距离和靠向的两个离散点间/估计连续的区域平均值和固定的变异方差值.这个变异值通常定义为7(半方差),是两个值之间方差期望值的一半,公式形式是:()-(+)];[()一(+))]=2()(1).()是特征值在位置上值的一个向量,而(+)是在+上的值.半方差随着间隔值的变化而变化.步长是在距离和方向上,而不是在实际数据位置上.这种变异是7关于的函数,从样本弦据得到计算方程:17():)2()一2()(2)()是具有步长为的离散点点对的总效.通过改变能获得有序的数值集合,被称为实验变异距.用这种变异距绘图的形状在多方面描述变量自相关的程度,7不仅依鞍分离距离,而且也依赣样点对的方向.数学模型适合实验变异距,并且从它可估计变异函数模型参数,如球型,直线型,限制线型,指数和高斯模型.它们被分为两组,即限制模型和非限制模型.一般来说,适合非线性回归函数的方法,对变异函数7的贡献是用权重和对照对的数量成正比.限制模型推导的变异参数是:(1)上限——域值;(2)坐标间断(.)——大于零的同断点,称为块金方差(3)自相关范围()——样点闻相互独立的步长距离;(4)函数斜率.拟台的模型参数随后用在第二步骤——估计本身.通过区域权重均值估计:±(.)==7(7)(3)--￡(.)是在.点估计值.是依据到.距离和可能方向的巳知数据分配到周围的权,莺.为佶计的先偏性,权重的和必须是1.在这个条件下,选扦最小估计方差.如果数据自相关,附近的已知值权重大于较远的杈重.另外,聚集的数据相应具有较小的权重,耐近点屏敞的样点权重值也小.如果数据不相关,用于估计数据的权重将同样不考虑距离.由于权重总和必须是,权重等于/.是在估计中涉及的数据个数,并且在这种情况下;11()=-(1)+-(2)+(4)的比普通插值方法优越,是无偏估计值,并且具有最小和己知协方差.由于估计方差可求和可成图,所以它可以估计和确定出来.3方法3.1立地指数为了计算出立地指数,应该知道立地上优势树种的平均高和年龄.在新蓖兰,已经为几个地区建立了树高模型.模型用给定林龄林分优势高去预测20年的高度——立地指数.森林可以使用几方面的效据.(1)永久样地()系统这个数据库包含辐射松样地的16000个测定点数据,其中在50年范围,大约300个样点有树高一林龄数对.每个测定数对的立地指数已计算出来.样地的所有立地指数值已取平均.(2)收获前和伐期中期调查样地自1984年测定了2～50年生约5000个临时样她的树高一林龄,并计算出每个测定效对的立地指数.(3)13年生调查样地在1974～1978年闻,对358个林分(5600十临时样地)进行了树高一林龄的测定,怙计了每个林分的立地指数.(4椭质量控制洲定敷据3～2年生的39娄摹杯分疏伐质量控制测定数据是可第期王伟军:用地理信息系统和地统计学估计立地指效37用的.尽管已有太约11000个立地指数估计值.但在643个林班中仍有899个没有任何相关的立地指效.对那些具有立地指效值的林班,已经计算出林班平均值,将测定效据平均即得到平均的立地指数.3.2方法运用,空间效据需要敷字化并追加属性信息.为这项研究.1643个林班界已被进行效