LY T 3183-2020 林分形高表编制技术规程.pdf
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1、ICS 65.020 B60 LY 中 华 人 民 共 和 国 林业 行 业 标 准 LY/T 3183 2020 林分形高表 编制技术规程 Technical regulations for development of stand form height table 2020 - 03 - 30 发布 2020 - 10 - 01 实施 国家林业和草原局 发布 LY/T 3183 2020 1 LY/T 3183 2020 2 目 录 前 言 . 4 1 范围 . 5 2 规范性引用文件 . 5 3 术语和定义 . 5 4 数据采集与处理 . 5 5 林分形高表编制 . 6 6 林分形高表
2、编制成果 . 10 附 录 A ( 资料性 附录) 常用形高数学模型 .11 LY/T 3183 2020 3 LY/T 3183 2020 4 前 言 本标准依据标准化工作导则 GB/T1.1 2009的规则编写。 本标准由国家林业和草原局提出 并 归口。 本标准起草单位:国家林业 和草原 局调查规划设计院 、 北华大学 林学院 。 本标准主要起草人: 翁国庆、 葛丽丽 、 刘伟 、王鹤智、 卞斐 、 马燕娥 、 栾国军 、 宋昊然 、 杨布朗、 王红春 、 张启昌 、 王梁泓 。 附录 A(资料 性附录 ) 林分形高数学模型 。 LY/T 3183 2020 5 林分形高表 编制技术规程
3、1 范围 本标准规定了 编制 林分形高表 的样本数量 , 数据采集与处理 , 形高模型的选择、建立 和 检验 ,以及 林分形高表 展开等技术要求。 本标准适用于全国范围 内 林分形高表 的编制、使用。 2 规范性引用文件 下列文件对于本文件的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件,仅所注日期的版本适用于本文 件。凡是不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改单)适用于本文件。 林业数表编制数据采集技术规程( LY/T 2416) 3 术语和定义 下列术语和定义适用于本标准。 3.1 林分 stand 内部特征相同而且与四周相邻部分有显著区别的森林地段。 3.2 林分平均高 average
4、height of stand; stand mean height 林分中林木树高的平均值。 3.3 林分形高 stand form height 林分单位面积蓄积量与其相应的胸高断面积的比值。 3.4 林分形高表 stand form height table 依据林分形高与林分平均高之间的 相关 关系编制而成的森林调查用表。 4 数据采集与处理 4.1 数据采集 按照林业数表编制数据采集技术规程的规定执行 。 LY/T 3183 2020 6 4.2 数据处理 4.2.1 异常数据确定 按照以下方法确定异常数据。 1)散点图法 在直角平面坐标系中,绘制林分形高(纵轴)与林分平均高(横轴)
5、 的散点图 ,观察样本数据在 直角平面坐标系中的分布状况。如果某一样本数据显著偏离于其它样本数据,则该样本数据可视为异常 数据。 2)三倍标准差法 以树高阶为单位,计算各树高阶的林分平均形高、标准差。以树高阶 的 平均形高 3 倍标准差为区 间,当树高阶内 某 林分形高位于该区间以外时,则该样本数据可视为异常数据。 4.2.2 异常数据剔除原则 异常数据剔除原则如下: 1)对各 异常数据进行检查,分析原因,是否错测 、 误测或记载错误, 或者 确实异常等,根据检查 结果进行处理。 2)对于错测、误测的样 本 应进行改正,无法改正的 则 予以剔除。 3)当某数据在两种方法中均显示为异常时,应予以
6、剔除。 4)对于其它异常数据,应进行详细的分析,并采取慎重原则,尽量予以保留。 4.2.3 样本有效性 样本有效性按照以下原则确定: 1)当异常数据剔除数量小于样本总数的 5%时,则样本有效,可以作为编制林分 形高 表的样本。 2)当异常数据剔除数量等于或大于样本总数的 5%时,则样本无效,不能作为编制林分 形高 表的 样本,需要补充样本数据,或重新采集数据 ,直至符合要求为止 。 5 林分 形高 表 编制 以林分形高数学模型为基础 , 编制林分形高表。 5.1 形高数学模型建立 5.1.1 形高 数学模型 构建 用林分形高(纵轴) 与 林分平均高(横轴)在直角平面坐标系中作散点图,根据散点图
7、分布趋势, 初步确定形高 数学模型 的 类型,并选择或推导与该类型一致或相近的若干数学模型作为形高数学模型。 形高数学模型通式如( 1)式表示。可选择的 常用形高数学 模型见附录 A。 LY/T 3183 2020 7 )(HfHF (1) 式中: HF 林分形高; H 林分平均高。 5.1.2 模型参数估计 应直接采用样本数据估计形高数学模型参数。不应将样本按树高阶归类整理后,以树高阶中值或树 高阶平均值作为样本数据进行参数估计。 参数估计采用最小二乘法。 估计非线性数学模型参数时,不应对数学模型做非等价变换。如对非线性数学模型做等价线性变换, 则应采用等价线性变换前的非线性数学模型计算拟合
8、优度或模型评价指标。 5.1.3 模型 拟合效果评 价指标 采用以下指标评价形高数学模型拟合效果。 1) 离差平方和 )FH-( 1 2n i HF i iSSR (2) 式中, SSR 离差平方和; HFi 第 i 林分形高实际值; FH i 第 i 林分形高估计值。 n 样本数。 2)相关 指数 )-()-( 1 1 22 /-1 n i n i FHHFFHHF iiiR (3) 式中, R 相关指数; FH 各林分形高实际值的平均值。 3) 总相对相 差 111 )-( n i i n i i n i i FHFHHFRS 100% (4) 式中: RS 总相对 误差 。 4)相对 相
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