具體描述
森林清查抽樣技術 (Sampling Techniques for Forest Inventories) 圖書簡介 本書深入探討瞭森林資源清查領域中至關重要的抽樣方法與統計學原理，旨在為森林資源管理者、生態學傢、林業科研人員以及相關政策製定者提供一套全麵、係統且實用的技術指南。麵對日益增長的對森林生態係統動態監測和可持續管理的需求，準確、高效地獲取森林資産數據成為關鍵。本書的核心目標在於闡釋如何設計科學的抽樣方案，以最小的成本獲取最具代錶性的樣本信息，從而對整個森林資源進行可靠的推斷和量化。 本書的結構組織清晰，內容涵蓋瞭從抽樣理論基礎到復雜多階段抽樣設計的各個層麵。它不僅僅是一本理論教科書，更是一本操作手冊，強調將統計學概念與實際的野外工作和數據處理流程相結閤。 第一部分：抽樣基礎與林業統計學迴顧 本部分首先為讀者奠定瞭堅實的理論基礎。我們從統計推斷的基本概念入手，迴顧瞭概率論在抽樣中的核心作用，特彆是圍繞著變異性（Variance）、偏差（Bias）和精度（Precision）的討論。理解這些統計度量是設計有效抽樣的前提。 重點內容包括： 林業清查的必要性與挑戰： 討論瞭森林資源清查的曆史演變、當前麵臨的挑戰（如氣候變化、生物多樣性保護要求）以及抽樣在剋服這些挑戰中的決定性作用。 基本參數估計： 詳細講解瞭如何估計森林清查中的核心變量，例如蓄積量（材積）、生物量、株數密度、樹高、直徑分布以及林分組成。對每個變量的統計特性進行瞭深入分析。 簡單隨機抽樣（Simple Random Sampling, SRS）： 闡述瞭SRS的原理、操作步驟、方差估計公式及其在小規模或高度均質林地中的適用性。同時分析瞭其在實際應用中可能遇到的局限性。 第二部分：提高效率的經典抽樣設計 本部分是本書的精髓所在，聚焦於如何通過優化的抽樣設計來提高估計的精度，同時降低調查成本。這部分內容著重於利用空間信息和先驗知識來指導抽樣，是現代林業調查區彆於傳統方法的關鍵。 重點內容包括： 係統抽樣（Systematic Sampling）： 詳述瞭係統抽樣的執行方法，包括網格法和等距綫法。重點分析瞭係統抽樣在處理空間自相關性（Spatial Autocorrelation）時的優劣勢，並提供瞭當空間格局存在周期性時（如受乾擾帶或規律種植林）如何修正估計偏差的方法。 分層抽樣（Stratified Sampling）： 這是提高估計效率最常用的手段之一。本書詳細講解瞭分層抽樣的設計流程，包括如何利用遙感數據（如衛星圖像、航空照片）或曆史圖件來劃分林分類型、坡度帶或土壤類型等“層”。書中提供瞭最優分配（Optimal Allocation）、比例分配（Proportional Allocation）和等變異分配等多種樣本量分配方案的計算方法和應用場景對比。 集群抽樣（Cluster Sampling）： 探討瞭當組織野外工作成本高昂，但地理位置集中時，集群抽樣的優勢。分析瞭單階段和多階段集群抽樣的設計，並詳細說明瞭如何正確估計集群抽樣的方差，因為集群內的單位往往是相關的（聚類效應）。 第三部分：先進的多階段與輔助信息抽樣方法 隨著技術進步，利用輔助信息進行估計已成為提高清查效率的主流方嚮。本部分將重點介紹多階段抽樣和利用遙感數據相結閤的現代技術。 重點內容包括： 多階段抽樣（Multistage Sampling）： 詳細闡述瞭二階段抽樣和三階段抽樣的原理和實施步驟。特彆關注第一階段（如利用衛星影像劃分大區域）和第二階段（地麵調查）樣本的選擇和信息融閤。這對於大型區域資源清查項目尤為重要。 輔助變量估計技術： 這是提高清查經濟性的核心。本書詳盡地介紹瞭以下關鍵技術： 比率估計（Ratio Estimation）： 利用與目標變量高度相關的輔助變量（如航攝像片上的冠麵積或遙感反射率）來校正地麵測量值。 迴歸估計（Regression Estimation）： 建立地麵測量值與輔助變量之間的迴歸模型，用於估計未調查區域的參數。書中對綫性迴歸、局部迴歸模型在清查中的應用進行瞭深入的實例分析。 麵積比例估計（Area Frame Sampling）： 闡述瞭如何結閤地理信息係統（GIS）和遙感數據，將調查區域劃分為具有不同信息來源可靠性的單元，並進行差異化抽樣。 第四部分：樣本量確定、精度控製與數據處理 科學的樣本量確定是保障資源評估可信度的前提。本部分側重於將統計理論轉化為實際的規劃和質量控製。 重點內容包括： 樣本量確定（Sample Size Determination）： 提供瞭針對不同抽樣設計（SRS, 分層, 集群）的樣本量計算公式，並討論瞭在給定預算限製下，如何平衡成本與精度。書中還涵蓋瞭如何根據預期的變異係數（Coefficient of Variation, CV）來反推所需的樣本量。 抽樣框的建立與維護： 強調瞭建立一個長期、穩定的抽樣框（Sampling Frame）的重要性，包括地理編碼、邊界定義和單元的唯一標識。 大樣本量的統計檢驗與推斷： 涵蓋瞭在清查完成後，如何使用卡方檢驗、t檢驗等工具來驗證不同林分間的差異，以及如何對估計結果進行置信區間（Confidence Interval）的構建和解釋。 空間抽樣與地理加權模型： 探討瞭如何使用地理統計學方法（如剋裏金插值）來處理空間數據，並如何評估空間模型對傳統抽樣估計的影響。 總結與展望 本書最後部分總結瞭不同抽樣方案的優缺點，並提供瞭針對特定資源清查目標（如碳匯監測、病蟲害分布、或森林健康狀況評估）的最佳實踐建議。它強調瞭清查設計需要是靈活的、迭代的過程，必須根據最新的遙感技術和現場調查能力不斷優化。本書的深度和廣度確保瞭它能夠成為森林清查專業人員不可或缺的參考工具書。
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