森林资源调查监测年度数据产出方法研究

利用2021年国家林草生态综合监测评价北京市样地数据及相关资料，基于“1/5+4/5”联合估计方案，提出回归抽样估计和回归模型预测2种基本估计方法；同时还针对部分省份存在多个副总体和加密样地等特殊情况，提出了采用分层抽样和联合估计方法产出年度数据，并以北京市森林蓄积量估计为例，以4套方案开展计算。结果显示，基于老样地估计的2套方案，全市森林蓄积量估计精度均在92%以上，其中方案2(基于回归模型预测)的总体抽样精度从方案1(基于回归抽样估计)的92.87%提高到93.87%;采用加密新样地和老样地联合估计的2套方案，全市森林蓄积量估计精度均在94%以上，其中方案4的总体抽样精度从方案3的94.24%提高到94.65%。研究表明：采用回归抽样估计和回归模型预测2种基本方法对当年未调查样地进行数据更新的方法，在实践中是完全可行的；综合利用回归抽样估计、回归模型预测、分层抽样方法和联合估计方法，可以解决存在副总体和加密样地等不同情况下的年度数据产出问题。