森林碳储量核算样地抽样方法

在森林碳储量核算工作里，样地抽样是获取基础数据的关键环节，其方法的选择有着诸多讲究，直接决定了核算结果的准确性和可靠性。

样地抽样的首要原则是保证代表性。森林生态系统复杂多样，不同区域的森林在树种组成、林分结构、生长状况等方面存在差异，所以抽取的样地要能全面反映这些特性。若样地缺乏代表性，基于样地数据计算得出的森林碳储量就会与实际情况偏差较大，无法为森林资源管理和应对气候变化提供有效支撑。

简单随机抽样是较为基础的抽样方法。在确定抽样范围后，通过随机数表或计算机随机生成器等工具，从整个森林区域中随机抽取样地。这种方法操作简单，每个样地被抽取的概率相等，能避免人为因素干扰。但当森林存在明显的空间异质性时，简单随机抽样可能导致部分特征区域被遗漏或过度抽样，影响抽样精度。比如在一片既有高山针叶林又有低地阔叶林的森林中，简单随机抽样可能使针叶林或阔叶林样地数量失衡，无法准确反映整个森林的碳储量情况。

系统抽样则是按照一定的抽样距离，在森林中均匀设置样地。例如，先确定一个起始点，然后每隔一定距离（如 500 米）设置一个样地。这种方法能保证样地在空间上均匀分布，在一定程度上克服了简单随机抽样可能出现的空间偏差问题。不过，若森林中存在与抽样距离相关的周期性变化，系统抽样可能会产生系统性误差。比如森林中存在按一定间隔分布的采伐迹地，系统抽样可能会使样地过多或过少落入采伐迹地，影响碳储量核算准确性。

分层抽样是根据森林类型、海拔、坡度等因素将森林划分为不同层次。在每个层次内，森林的特征相对一致，即层内差异小；而不同层次之间特征差异明显，也就是层间差异大。对每个层次分别进行抽样，这样能充分考虑森林的异质性，提高抽样精度。以海拔因素为例，高海拔地区气温低、树木生长缓慢，低海拔地区则相反，通过分层抽样可以分别获取不同海拔区域的准确数据。进一步优化的分层抽样还会考虑空间相关性，如采用空间相关泊松圆盘抽样。这种方法能确保层内样点之间具有空间独立性，避免样点过于集中或分布不均，有效减少抽样误差，使抽样结果更接近真实情况。

来源：碳云管理中心

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