森林資源屬性
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森林資源屬性范文第1篇
關鍵詞：中巴資源衛星；遙感；圖像處理；森林蓄積量；回歸分析
中圖分類號：S771 文獻標識碼：A
森林蓄積量是指一定面積上存在的林木樹干部分的總材積[1]，它是反映一個國家或地區森林資源總規模的基本指標之一，也是反映森林資源的豐富度、衡量森林生態環境優劣的重要依據。在眾多的蓄積量測定方法中，傳統的調查方法有目測法、點抽樣法、林分材積表法、平均木塔里夫法和單株木抽樣法。這些調查方法不僅費時、費力，而且需要大量的工作經費。
用航天遙感和地理信息為基礎，估測森林蓄積，主要目的是在保證森林資源調查精度的前提下，最大限度地減少地面調查工作量，已有專家和學者用美國陸地資源衛星的TM遙感圖像進行了分析[2，3]。本研究探索用中巴資源衛星（CBERS）遙感數據的灰度值和地理信息因子結合少量實測樣地數據建立數學模型，直接估測森林蓄積量，從而最大限度地減少森林資源調查中的外業工作量，達到精度高、成本低的目的，同時為CBERS數據在國內的推廣應用奠定基礎，間接推動我國航天工業的發展。
1 材料與方法
1.1 研究區域概況
研究區域為位于E108°31′04″～109°07′56″，N25°45′05″～26°14′02″，屬貴州省黔東南州的黎平、從江、榕江3縣，是貴州省的主要林區和木材主產區。總面積為10962.57km2，平均山地區域面積比例為75.6%，平均森林覆蓋率達到71.6%，屬中亞熱帶季風濕潤氣候區，氣候條件優越，光熱充足，年平均氣溫15～25℃，雨量充沛，適宜森林植物生長，保持著良好的生態環境。境內最高海拔1698m，位于榕江縣西北部的平陽鄉高岳山主峰，最低海拔148m，位于黎平縣東南部的地坪鄉水口河出省界處[4]。境內共轄66個鄉鎮，總人口約113.41萬。
1.2 軟硬件配置
系統硬件：計算機（2GB內存，200G硬盤）；Contex A0掃描儀；HP Designjet 500plus繪圖儀；HP激光打印機。系統軟件：MAPGIS6.7；ERDAS IMAGINE 8.7；PHOTOSHOP7.0；SSPS11.5 for Windows；OFFICE2003等。
1.3 基礎數據
貴州省黎平縣、從江縣、榕江縣的中巴衛星遙感數據（2009年12月CCD相機B1～B5波段數據）、實地調查取得的森林蓄積量、1：1萬比例尺地形圖、DEM等。
1.4 CBERS數據蓄積量估測因子的選擇
影響蓄積估測的因子很多，傳統的調查方法有郁閉度、齡組、樹高、胸徑、樹種等因子，這些因子從地形圖和遙感數據中不能直接提取，因此不考慮。只考慮能夠從遙感影像和地形圖以及DEM上可以直接提取的信息。
1.4.1 遙感信息
遙感信息包括CBERS數據各波段的灰度值及灰度比值。研究采用的是19.5m空間分辨率的CBERS-CCD遙感圖像，從CBERS-CCD波段特征及植物波譜反射特性看，可能影響蓄積估測的遙感因子包括CCD數據的所有波段。
植被指數又稱綠波指數，是由多光譜數據經線性或非線性組合構成能反映綠色植物生長狀況及分布特征的指數[5]。根據植物的波譜反射曲線，綠色植物對可見光和近紅外譜段截然不同的吸收和反射特性是植被監測的物理基礎，可用于構造植被指數。近紅外波段對植被差異和長勢反映敏感，指示植物光合作用能否正常進行；可見光波段被植被葉綠素強吸收，進行光合作用，是光合作用的代表性波段[6]。植被指數與植物長勢、生物量、覆蓋度、季相變動都有很好的相關性，在構造比值波段時，可以將植被指數作為比值波段考慮。
通過比較分析，采用歸一化植被指數、比值植被指數和環境植被指數作為蓄積量估測的因子，對CBERS-CCD數據其組合波段分別為：B（4-3）/（4+3）、B4/3、B（4-3）。
1.4.2 地理信息
植物的生長離不開水分和熱量，而水熱條件又和海拔、坡向、坡度和坡位等地理位置密切相，因此參加森林蓄積量估測模型的主要地理因子應包括海拔、坡向、坡度和坡位等。這些因子的信息可以從地形圖上或DEM獲得。
1.4.2.1 海拔
海拔對林分生長有大的影響，在山區通常溫度隨海拔升高而降低、雨量隨海拔升高而升高，因此應把海拔作為森林蓄積量估測的主要地理因子。由于研究區域海拔在148～1698m間，高差200m水熱條件將有明顯變化，按200m一個分段，分為9個梯級，并按1～9分別賦值。
1.4.2.2 坡向
植物生長離不開光和作用，光熱條件與坡向密切相關，對樹木生長有很大的作用，所以把坡向也作為森林蓄積量估測的一個因子。具體分類為2類：陰坡、陽坡。其中陰坡包括東坡、北坡、東北坡和西北坡，取值1；陽坡包括西坡、南坡、東南坡和西南坡，取值2。
1.4.2.3 坡度
土層厚度與坡度有關，森林蓄積量估測應該考慮它的影響。將坡度按0°～5°、5°～15°、15°～25°、25°～35°、35°以上劃分為5級并分別賦值1～5。
1.4.2.4 坡位
土壤養分、土層厚度與坡位有關，植物分布和生長應該考慮它的影響。將坡位按山頂、山腰、山腳、和全坡位劃分為四級并分別賦值1～4。
1.5 研究方法
1.5.1 樣地蓄積量測定
在1：1萬地形圖上隨機布設樣地，并讀取樣地坐標。根據樣地坐標，野外利用GPS定位，準確找到樣地位置，由于CBERS數據的空間分辨率是19.5m，為了和像元對應，樣地采用19.5m×19.5m的方形樣地。對樣地內林木采用每木檢尺調查，測定胸徑、樹高和樹種等數據，計算出樣地蓄積量。
1.5.2 樣地在遙感影像上的配準
根據1：1萬地形圖的坐標系，利用地形圖和遙感影像上的公共特征點，對遙感影像進行幾何精校正；在校正后的遙感影像上根據樣地坐標確定樣地對應的像元。
1.5.3 樣地遙感及地理信息的提取
在ERDAS IMAGANE8.7下，在輸入/輸出功能中，確定輸出距離后，可將整幅圖像按ASCII格式輸出，在表中即可查得每個樣地的坐標值和對應的各波段灰度值。在地形圖上和DEM上讀取各樣地對應的海拔、坡向、坡度、坡位。
1.5.4 建立蓄積量估測模型
根據研究區域的中巴衛星遙感數據和實地調查取得的森林蓄積量，以蓄積量為因變量，可能影響森林蓄積量的遙感和地理信息因子為自變量，采用多元線性回歸方法，建立蓄積量估測方程；檢查驗證森林蓄積量估測方程的有效性和準確性；方程建立之后，用實際的樣地的蓄積量和方程所計算的蓄積量進行比較，分析森林蓄積量估測方程所能達到的精度。
2 蓄積量估測模型與估測精度
2.1 回歸方程的提出
采用多元線性回歸方法，以50個野外調查樣地的蓄積量為因變量，遙感信息和地理信息為自變量，建立了基于遙感信息和地理信息的蓄積量估測模型，對回歸模型顯著性檢驗（F檢驗）、回歸參數的顯著性檢驗、模型擬和優度檢驗以及模型預報能力檢驗，得出最優的估測模型如下：
式中 ——蓄積量估測值；
、、、——CBERS-CCD一、二、三、五波段對應的像元灰度值；
——歸一化植被指數的值；
——比值植被指數；
——環境植被指數；
H、X、D、W——海拔、坡向、坡度、坡位。
2.2 模型擬和優度檢驗
表1 模型綜合分析表
調整 估計值的 變化統計量 線性
Model R R2 的R2 標準誤差 R2 F 第一自由度 第二自由度 F值顯著性概率 檢驗值
1 .774a 0.599 0.507 1.39026 0.599 6.51 11 48 0 2.098
a.Predictors： （Constant）， 坡度， B4-3/4+3， 海拔， 坡向， B3， B5， B1， B2， B4-3， B4/3。
b.Dependent Variable： 蓄積量。
通過表1可以看出，回歸模型的決定系數、修正決定系數和復相關系數分別為0.599，0.507和0.774，模型達到較好的擬和效果。
2.3 模型預報能力檢驗
利用44個檢驗樣地對模型預報能力進行檢驗，分析其預報誤差；并定義均方預報殘差MSPR：
式中 n——檢驗樣地數；
——第i個檢驗樣地實測蓄積量值；
——第i個檢驗樣地蓄積量預報值。
若模型具有較好的穩定性和預報能力，MSPR與回歸方程的均方殘差MSE偏離值應不大。
表2 模型預報檢驗結果
樣地編號 實測值
/m3 預報值
/m3 殘差
/m3 標準化殘差 樣地編號 實測值
/m3 預報值
/m3 殘差
/m3 標準化殘差
1 3.94 3.40 -0.54 -0.47 23 7.32 8.11 0.79 0.56
2 2.92 2.71 -0.21 -0.12 24 5.55 5.36 -0.19 -0.16
3 2.46 2.57 0.11 -0.08 25 1.35 2.24 0.89 0.53
4 4.23 4.70 0.47 0.31 26 4.52 4.88 0.36 0.26
5 4.72 3.85 -0.87 -0.71 27 2.45 2.85 0.40 0.15
6 3.14 3.33 0.19 -0.01 28 3.33 2.87 -0.46 -0.35
7 3.08 3.03 -0.05 -0.19 29 4.36 4.98 0.62 0.39
8 5.02 5.88 0.86 0.50 30 3.52 3.50 -0.02 -0.01
9 3.25 3.65 0.40 0.27 31 3.13 3.17 0.04 -0.12
10 4.64 5.21 0.57 0.28 32 0.61 2.41 1.80 1.23
11 3.31 2.57 -0.74 -0.72 33 2.53 2.83 0.30 0.08
12 2.55 1.69 -0.86 -0.81 34 2.87 2.97 0.10 -0.06
13 8.96 8.22 -0.74 -0.52 35 1.02 0.68 -0.34 -0.28
14 2.90 2.32 -0.58 -0.59 36 1.96 1.79 -0.17 -0.15
15 1.85 2.32 0.47 0.31 37 1.83 1.62 -0.21 -0.13
16 7.13 7.93 0.80 0.46 38 3.13 2.88 -0.25 -0.19
17 3.45 2.88 -0.57 -0.59 39 5.67 5.57 -0.10 -0.07
18 2.51 3.02 0.51 0.24 40 2.66 2.53 -0.13 -0.12
19 4.20 4.73 0.53 0.25 41 2.99 3.70 0.71 0.39
20 2.05 1.41 -0.64 -0.58 42 1.73 1.35 -0.38 -0.29
21 7.93 6.66 -1.27 -1.10 43 1.68 1.49 -0.19 -0.14
22 3.47 2.64 -0.83 -0.74 44 1.83 1.24 -0.59 -0.19
MSPR 36.47 MSPR偏差 0.36
從表2中可以看出，樣地5、12、21、32的預報殘差都比較大，但都在2倍標準殘差以內；MSPR偏差為0.36，說明模型預報均方殘差小，整體預報能力較好。
3 結論與討論
采用CBERS數據估測蓄積量，自變量選擇的遙感信息為B1、B2、B3、B5波段的灰度值和歸一化植被指數（NDVI）B（4-3）/（4+3）、比值植被指數（RVI）B4/3、環境植被指數（EVI）B（4-3）；地理信息因子應包括海拔、坡向、坡度和坡向，這些因子都可以直接從遙感數據、地形圖或DEM上獲取。
利用CBERS數據估測蓄積量的最優方程為：
通過多元線性回歸建立的方程，經檢驗，對蓄積量具有較好的預報效果。各個樣地蓄積量預報殘差均在2倍標準以內，均方預報殘差MSPR偏差為0.36，說明模型整體預報能力較好。
利用CBERS數據配合少量的地面實測樣地，采用多元回歸分析的方法，對縣一級進行森林蓄積量估測，是可行的。根據有關的規定，縣一級進行森林蓄積量估測的精度應該達到90%，而利用數據配合少量的地面實測樣地進行森林蓄積量的估測精度達到了93.32%，達到了要求的精度。采用這種方法進行蓄積量的調查，可以極大地減少外業調查的工作量，達到成本低、效率高的目的。
但目前模型的檢驗還存在著一定的問題，檢驗的次數還應提高，以后在實際應用過程中，還應加強模型的檢驗。本模型是根據貴州山地的實際情況模擬，對其它立地條件森林蓄積量的估算還未加預測，在考慮本模型的模擬時，應該考慮其他立地條件的實際情況。
參考文獻
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[5] Frederic Achard and Christine Estreguil. Forest Classification of Southeast Asia Using NOAA /AVHRR Data[J].REMOTE SENS. ENVIRON 54：198-208 （1995）.
森林資源屬性范文第2篇
1森林資源資源信息管理系統的認識
森林資源管理系統是國家林業部門通過數據信息進行森林資源管理的工作系統。它要求對森林的信息（即森林的數量及質量、森林的分布及類型、森林的林齡組成和生長狀況等動態信息），森林相關的外部信息（即林權的歸屬問題、社會經濟形式、自然許可條件及工程需求設備等），還有森林的林業生產信息（即森林的相關道路工程建設項目、改造林業、經營林業、開發項目的規劃和報告及經營效果等）進行整合管理。以方便每一個管理層更好地對森林資源合理的規劃和應用，避免和減少由于林業生產周期過長，森林資源分布較廣，消長變化太大，及影響因素眾多造成的林業管理決策上的失誤，導致短期內難以發現的錯誤和難以彌補的損失。我們的目標就是要建立一個方便查詢、便于管理、整合性更高的科學管理系統。
2縣級森林資源信息管理系統現狀
21世紀以來，我國也加強了森林資源信息管理系統的研究，在建立森林資源管理系統等相關的軟件方面花費許多精力和財力。盡管如此，很多地方的森林資源信息系統都呈現出單項開發較為深入的狀態，而忽視了系統的集成化程度；并且系統數據庫的整合性較差，導致利用率極低；也沒有可行的統一標準，沒有嚴格進行編碼，使得數據顯得很不規范，在這樣的情況下，要實現數據信息的集中和分享比較困難，也就沒有辦法建立一套標準、規范、完備的森林信息系統模型。系統應用最多的是森林的圖形及其屬性的管理查詢，還有圖象輸出等，在森林資源信息管理的應用中，比較缺乏森林空間方面的分析模型和做出決策的模型。甚至部分縣級林業管理部門還在使用圖紙對森林資源的變化進行標記注釋，盡管有把該地的森林信息輸入系統，卻幾乎很少應用，找來一些對該地林業沒有深入研究的設計和研究人員對數據進行匯總、制作圖件，真正應用的人不能很好地內化和因地制宜，造成了各方面的人力、物力、財力的浪費，所以構建一個完整方便的應用系統極其重要。
3森林資源管理系統的構建
3.1系統常用數據模型
利用GIS中的空間數據組織概念，反映出現實中的各種實體林區及相關內容之間的聯系，奠定好空間數據組織和數據庫模式的設計的基礎。無論在理論上還是在技術上都可以實現真實的地理空間與所建立的數據模型的統一。目前使用較多的GIS數據模型有3種：
（1）集成數據模型。它是一種純粹的靠數據間的關系建立的關系型模型，依托于屬性和空間以及數據庫之間各種關系數據來構建數據模型，運用的是一種有標準的具體規定的關聯機制。在這種關系型數據庫中，能很好地實現數據庫中的信息查詢、功能檢索等方面的應用，能保證數據更高的安全性和完整性。集成數據模型也有一些不足之處，用戶不能在該系統中自定義數據字段，在空間中則表現為SQL的缺乏。這些集成數據模型有IBM公司開發的GFIS及ESRT公司開發的SDE等。
（2）混合數據模型。混合數據模型的優點主要有：空間的分析能力強大、更高效的顯示能力、合理的屬性訪問機制。像這種數據模型主要有ESRT公司開發的ARC/INFO和Mapinfo公司開發的Mi-crostation等。
（3）對象數據模型。面向對象的數據模型是根據當地森林地理要素方面的層次結構建立的層次型數據模型。模型的層次性分明，并且能把現實中的地理空間最高程度地還原在抽象虛擬的數據模型中，關鍵是還能夠保持高度的一致性。這種數據模型還有便于應用開發等優點，且過渡自然，沒有復雜的數據模型的轉換，繼承性、開放性和可擴性都比較好。
3.2縣級森林資源信息數據內容建設
（1）源數據。源數據包括了該縣所轄的森林資源方面的“二類調查”的信息資料，還有補充調查中的經營資料等；以及該縣的地形圖，和該縣各個地方的林相圖，還有衛星云圖等信息。
（2）系統設計。改變以往的人們手動進行檔案的管理的基本模式，建立新的森林資源的管理監測系統。建立一個全面正確的具有支持對象屬性、空間屬性及綜合檢索還有空間拓撲分析等功能的對象模型。
（3）關鍵技術。依托ESRI的MO技術進行開發模型。在這里主要的是數據驅動模型的設計，其中具體內容包含：系統驅動功能的設計、系統數據的統計分析設計、數據屬性設計和空間數據的融合性的驅動設計。只有解決了關鍵的技術問題，才可能做好我們所需要的系統。
4系統在森林資源信息管理和經營中的應用
4.1檔案管理中的應用
縣級森林檔案管理的基本內容屬于小班水平的檔案管理。系統能幫助用戶把森林的地理數據還有即時的影像信息通過整合，集成化到林相圖上面。信息能通過森林資源信息的集成化管理，還有詳細準確地顯示小班的森林資源具體數據，而且清楚簡單易懂，方便用戶體驗。
4.2森林的動態監測
我們用森林的某個齡級或者齡組的森林消長變化數據來計算，實現對該組齡森林動態監測。比如我們常用的對于森林生長情況的預測模型公式為：Zv=VPv，其中Pv是材積生長率，反比于樹木的平均年輪的寬度。不同齡組的森林樹木有不同的生長率，且差異較大。所以做預測一定要清楚森林各種的調查資料來定點預測。
4.3林業的專題分析
我們還能采用系統提供的數據和圖像信息分析森林資源，做出管理經營的規劃。這種分析必須依托于森林資源的現狀信息、有針對的專題知識。只有做好了林業信息的準提搜集與分析，才可以在林業管理實踐中，分析造林規劃、分類經營、林地權屬，把森林病蟲害預測等項目做得更好，為管理者提供更好的決策信息，以避免做錯規劃浪費精力財力。
5結語
森林資源屬性范文第3篇
1 系統需求分析
1.1 系統目標
開發一套“非木材森林資源監測與預警系統”,系統包括非木材森林資源數據庫建立,產量、質量等的相關監測指標和預警指標、預警模型、監測數據的輸入、存儲、顯示、查詢、分析,以及預警信號和提供輔助決策等功能,最終實現非木材森林資源可持續利用的目的。
1.2 運行環境
1.2.1 硬件環境。Pentium4 1.4 GHz或更高處理器的IBM PC或兼容機,至少256 M內存,至少剩余500 M以上硬盤空間,Microsoft兼容鼠標,1 024×768或更高分辨率的監視器,1個光驅。打印機:可選。
1.2.2 軟件環境。Windows XP及其以后的視窗系列操作系統;MapObjects 2.2;Sybase公司的ASA 7.0(Adaptive Server Anywhere)。
1.3 功能需求
根據系統目標要求,系統應包含非木材森林資源數據庫維護模塊、圖形編輯和瀏覽模塊、查詢模塊、統計分析及輸出打印功能、預警模型應用和決策支持模塊及系統維護模塊。
1.4 系統總體結構
根據功能需求分析,非木材森林資源監測與預警系統包含數據維護、非木材森林資源地理分布區瀏覽、預警指標與預警模型、查詢統計與分析、系統維護等模塊,系統總體結構見圖1。
數據維護:主要是對非木材森林資源的各類數據進行管理,可以這些數據進行添加、修改、刪除等操作,包含非木材森林資源基本信息維護、非木材森林資源分類信息維護、非木材森林資源地理分布維護、非木材森林資源監測指標維護、非木材森林資源監測數據維護等5個子模塊。
非木材森林資源地理分布區瀏覽:主要用于對數字地圖進行操作,包含“放大顯示”、“縮小顯示”、“全體顯示”、“自由瀏覽”、“地圖標注”、“疊加分析”等功能。
預警指標與預警模型:主要用于設計預警指標體系和維護預警模型,包含“預警指標設計”和“預警模型維護”2個子模塊。其中,預警指標體系為部分或全部監測指標的有機組合,根據其重要性為每個指標賦予一定的權重;預警模型中定義了包含預警指標的計算公式和預警閾值,供預警分析模塊使用。
查詢、統計與分析:主要用于圖文查詢、統計及預警分析、預警信號、輔助決策等,包含“由圖查文”、“由文查圖”、“數據分析”、“預警分析”、“報表維護”等5個子模塊。其中,由圖查文提供了鼠標單擊選擇、鼠標拖畫矩形框選擇和鼠標多次點擊生成多邊形選擇等3種方式;由文查圖通過設置組合條件,在數字地圖上顯示符合條件的記錄;數據分析提供了描述性分析、方差分析和回歸分析等3種功能;預警分析通過計算預警模型中定義的公式的值,將之與預警閾值比對,如果超出安全范圍則調用預警信號模塊和輔助決策模塊;報表維護可以對系統中已定義的統計圖表進行修改、刪除等操作,也可以設計新的統計圖表。
系統維護:主要用于維護系統安全,包含系統設置、權限管理、用戶信息、數據備份、數據恢復等5個子模塊。其中,系統設置用于設置系統參數;權限管理用于設置用戶對系統各功能模塊的使用權限,可以定義到按鈕一級;用戶信息用于顯示當前用戶的信息,如用戶組、權限等,還包括更改當前用戶的登錄密碼。
2 系統實現
2.1 系統設計原則
在技術上滿足一定的先進性原則的前提下,將重點考慮以下幾項原則:即實用性原則、可靠性原則、規范化原則、可擴充性原則及用戶界面良好原則。
2.2 開發工具
采用PowerBuilder 8.0(PB)和ESRI公司的MapObjects 2.2(MO)進行集成二次開發。系統中將空間數據與屬性數據結合起來管理,PB實現應用界面設計、屬性數據庫維護等除GIS功能外的其他功能;MO作為組件嵌入PB中實現GIS相關功能,如圖層顯示、放大、縮小、漫游等。PB與MO通過COM進行通訊,建立空間數據與屬性數據之間的關聯,實現系統的各個功能模塊。
2.3 系統數據庫建立
系統數據庫分為空間數據庫和非空間數據庫。空間數據包括矢量數據庫和柵格數據庫;非空間數據包括屬性數據、統計分析后獲得的數據、其他文檔數據、元數據。根據系統建設的需要和數據規范化和標準化的要求,將所收集的圖形資料通過數字化、投影變換和坐標變換、校正處理,使它們統一到高斯-克里格投影中。屬性數據是與非木材森林資源緊密相關的非空間數據;統計分析數據是指對預警指標的統計分析,并將其存儲于數據庫中,以進一步分析,為決策提供服務;元數據記錄數據來源、精度、投影方式等,是用于對數據的說明,元數據的建立使數據共享成為可能。空間數據以多個Shape文件的形式存儲,內部屬性數據庫以對應的DBF文件的形式存儲,系統采用Sybase公司的關系型數據庫ASA 7.0(Adaptive Server Anywhere)來管理外部屬性數據,外部屬性數據庫以數據庫的形式存儲,并通過共同的字段值與空間數據內部屬性表相關聯。非木材森林資源屬性數據庫的建立,可以幫助決策者和政府部門摸清全國非木材森林資源的具體分布區域,不同類型非木材森林資源的相關產量情況,包括數量、起源、分布、可及度及今后的變化趨勢等;評估其資源優勢與生產利用情況;對非木材森林資源利用產生的社會、經濟和文化的作用與影響作出評估,對非木材森林資源的發展方向、目標與前景進行分析。非木材森林資源監測與預警系統包含的主要數據表及其用途見表1。
2.4 預警功能實現
通過分析非木材森林資源采集、利用、流通、貿易、政策、發展等方面的影響因子確定預警指標體系;通過參考歷史數據、國際通用標準和專家意見,確定安全閾值,劃分風險預警界限;通過回溯警情判定的過程,找出引起警情的警源,并據此提出解決方案供用戶選擇[10-12]。
2.4.1 預警指標設計。預警指標設計包括指標體系的輸入、編輯、刪除及賦予權重等功能。預警指標體系是預警系統的基礎,根據指標體系,才能確定需要收集哪些信息。構建指標體系必須遵循指標入選原則和指標體系的設計準則,入選原則包括指標含義的重要性、指標反映目標變動的可靠靈敏性、指標與目標變量的協調性、指標刻畫目標變動的代表性、指標的超前性、指標數據收集的及時性等。
指標體系構建一般按照以下4個步驟進行:理論準備、指標體系初選、指標體系測驗及指標體系應用,具體流程見圖2。
2.4.2 預警模型維護。預警模型維護包括模型的輸入、編輯、刪除及預警臨界值的確定、預警區間的劃分等功能。預警方法是預警系統的核心成分,指導著預警指標選擇、構成及預警模型的創建,不同的預警方法衍生出不同的預警指標體系和預警模型。
系統采用統計預警和回歸預警2種預警方法。統計預警方式是對警兆與警情的相關關系進行統計處理,然后根據警兆的警級預測警情的警度。具體過程是:首先對警兆和警情進行時差分析,確定其先導長度,相關程度,然后依據警兆變動情況,運用區間分析確定警兆的警級,結合警兆的重要性進行警級綜合,最后預報警度。因為在預警過程中,用的是統計方法確定諸多參數,所以說統計預警方法是指標預警方法合乎邏輯的精確和深化。回歸預警方式是在統計預警系統基礎上對預警的進一步分析,是對統計預警系統的一種補充,其實質是建立模型之后進行回歸預測。具體而言,可以建立以下2個模型:①直接建立預警模型Ye=F(Xe),其中X為警兆變量的警度值,Y為警情變量的警度值,該模型的建立可以采用回歸分析方法;②建立預測模型Y=F(X),其中X為警兆變量的實際值,在得到Y的預測值后,再參照Y的警限,將其轉化為警度。
2.4.3 預警分析。預警分析就是警情判定的過程。通過計算預警模型中定義的公式的值,將之與預警臨界值比較,確定所處的預警區間,如果超出安全范圍則調用預警信號模塊和輔助決策模塊。預警臨界值的確定首先要參照已有的國際、國內或地方標準,其次可采用專家評估、系統模擬仿真等方法確定。不管采取何種方法確定警度區都要注重分析其發展動態,在掌握較長時段發展動態的基礎上應用層次聚類分析法對發展動態進行歸類是一種有借鑒意義的方法。此外,警區臨界值是靜態和動態發展的統一,在一定時間段內它是一個相對穩定的值,經充分發展后需考慮根據實際情況重新確定臨界值。
2.4.4 輔助決策。輔助決策就是通過回溯警情判定的過程,找出引起警情的警源,根據專家知識庫中的相關知識提出相應的解決方案供用戶選擇,以便及時排除警情。用戶最終的解決方案反饋回專家知識庫中,以進一步完善專家知識庫,使之更加智能。
森林資源屬性范文第4篇
關鍵詞：林權；法律體系；法律性質
中圖分類號:D911.01 文獻標志碼:A 文章編號:1673-291X（2008）15-0102-03
一、林權的法律內涵
中國現行法律法規沒有明確界定林權，學理上關于林權的內涵也眾說紛紜。如高桂林等認為：“林權是源于森林資源所有權的一種他物權形式，是森林資源非所有人依法取得的，自主開發森林資源并獲取收益的民事權利。與森林資源所有權和林木所有權不同[1]。”李然、嚴立冬認為，“林權即為林業物權――從縱向上分析，林權權利人的權力包括林業資產所有權及其派生的使用權、收益權和處置權，從橫向上分析，它包括森林、林木的采伐利用權，林上、林中、林下資源的采集利用權，森林景觀的開發利用權、補償權、收益權、流轉權、抵押權、擔保權和品種權等等[2]。”黃李焰等認為，“在學理上，森林資源產權可分為所有權、用益權、擔保權”[3]。
總之，關于林權的內涵，學者們見仁見智。本文認為，在經濟上，林權是指森林資源產權；在法律上，林權是指國家、集體、自然人、法人或者其他組織對森林資源的物權。法律層面上的林權是由森林資源所有權作為上位權以及與之相應的一系列下位權組成的有機體系，不僅包括森林資源所有權和森林資源用益物權，還包括以森林資源用益物權和林木所有權為客體的擔保物權。因為這樣既體現產權特點，也符合物權理論。從產權理論來看，產權不僅是一種權利，更是一種權利的集合，是廣泛的因財產而發生的人們之間關系的權利束。它不僅包括使用權和收益權，而且還包括一切與財產有關的權利[4]。從物權理論來看，根據權利人對標的物的支配范圍之不同，物權可以分為完全物權和定限物權。定限物權又可再分為用益物權和擔保物權兩類。所有權是完全物權。
二、林權的法律體系構造
在理論上，根據不同的標準，可以構建不同的林權法律體系。欲構造合理的林權法律體系，必須首先確定構造標準。標準的選擇，又需要一定的原則做指導。
（一）林權法律體系構造的原則
構建林權法律體系，首先不能違背憲法，也不能無視現代物權和產權的基本理論，還要從實踐中去形成認識，最終要能夠指導實踐。具體應堅持以下原則。
1.不同主體的利益要協調兼顧
林權具有主體多樣性和利益多元性的特點，不同主體自然就有不同的利益需求。因此，林權法律體系的構建，應堅持協調兼顧不同主體利益的原則。否則，只承認林權為具有用益物權性質的一組權利束，難免導致國家所有權的虛化和所有權主體的缺位，不利于森林資源的生態價值實現和可持續利用；不明確森林資源使用權抵押的擔保物權地位，就不利于保障抵押權人的權益，也不利于促進對森林資源的開發利用和保護。
2.具體設定的權利要明確易行
該原則是指林權體系中具體設定的權利在客體、內容、以及與其他權利之間的關系要明確，能夠根據交易需要進行自由轉讓，還應方便登記機關的管理。第一，林權體系中具體設定的權利要具有獨立的客體和明確的權利內容。客體可以與其他客體區分開來、能夠成為獨立的交易對象。同一層次的權利不能相互涵蓋，權利范圍明確。第二，對權利類型的細化程度要視科技和法律的發展情況而定，權利的交叉和權利的排斥都不利于權利的行使，對國家的自然資源管理也造成不便。
（二）林權法律體系構造的標準
林權法律體系構造的標準，也就是設定具體林權的依據。林權的主客體是林權的基本構成要素，還存在法律規定不明晰和實踐操作中難以分辨的問題。現重點討論主體標準和客體標準。
1.主體標準
中國《憲法》和《森林法》規定森林資源屬于國家所有，由法律規定屬于集體所有的除外。并且《森林法》進一步規定，國家所有的和集體所有的森林、林木和林地，個人所有的林木和使用的林地，由縣級以上地方人民政府登記造冊，發放證書，確認所有權或者使用權。依此規定，中國林權可分為國家林權、集體林權和公民個人林權。
這種按主體標準所作的權利劃分雖有法律依據，但亦存不足。第一，易混同法律概念與政治概念，進而混淆所有權與所有制的關系，《憲法》和《森林法》關于森林資源屬于國家所有和集體所有的規定主要屬于確認森林資源公有制的規定。第二，這種主體標準遺漏了法人所有權和其他非法人組織的所有權，不利于對所有權的平等保護。第三，這種主體標準雖有力地維護了公有制經濟的主體地位，但未能順應當代物權法由所有為中心向利用為中心轉變的發展趨勢，不能為充分實現森林資源的多元價值提供理論支撐和制度保障。
2.客體標準
堅持客體標準就是主張按照權利客體來構筑權利體系。中國現行法律對客體標準雖有一定的考慮和設計，但體現得還不夠明確全面。第一，沒有明確作為林權客體的林木、林地與其他不動產物權客體的區別。例如，林木使用權與其他不動產使用權關系如何？第二，堅持客體標準是否考慮客體的主要用途和所有制性質。例如，用材林、經濟林、薪炭林、防護林、特種用途林在林權體系構建中是一體設計，還是區別對待？第三，對森林資源中的其他客體，森林法不應該回避，林權體系也不應該缺少，發生在實際生活中的各種利用森林資源的方式，如林權抵押，法律應該做出回應。
主體標準和客體標準在中國現行法律制度設計中都發揮了作用，也存有不足。未來林權法律體系的構造是擇其一種標準加以完善，還是博采眾長，就是我們要認真解決的問題。已有學者綜合多種標準對林權體系做了設計。例如，樊喜斌等提出了三元林權結構體系的構想，即分清林權體系的不同層次：第一層次的劃分是按林權客體不同的標準劃分，第二層次按權能不同劃分，以后層次按主體不同劃分[5]。
本文認為，我們應該在堅持憲法規定的前提下，遵循物權法的基本理論，綜合多種標準構建符合現代產權要求的林權體系。理由如下：
（1）依據憲法是林權法律體系構建應遵循的首要原則。憲法關于森林資源所有權的規定雖主要是從所有制上規定的，但是對林權法律體系的構建有重要指導意義。
（2）林權法律體系是一個多層次的權利集合體，在不同層次上可以適用不同標準，多種標準是可以協調統一于林權法律體系的。
（3）實踐表明各種標準在構建權利體系上都有其優越性。主體標準可以很好的明確權利歸屬，維護社會主義公有制的經濟基礎。客體標準可以區分客體的不同特點，促進森林資源的有針對性的開發利用和保護。權利內容標準可以明確權利性質，利于合法權益的維護。
（三）林權的法律體系
本文認為林權體系由森林資源所有權為權源，按照權利內容分為所有權性質的林權、用益物權性質的林權和擔保物權性質的林權。每種性質的林權再按客體標準或權利性質標準進行細分。例如，用益物權性質的林權可分為，森林資源使用權、森林資源典權和林地地役權；森林資源使用權又可依客體標準分為森林使用權、林木使用權、林地使用權和其他森林資源使用權。然后再依主體標準或法律性質的不同做有利于權利行使和效益發揮的細分。例如，林地使用權可依主體標準分為國有林地使用權和集體林地使用權，林木使用權可以法律性質分為公有林木使用權和私有林木使用權。
1.所有權性質的林權
所有權性質的林權即森林資源所有權，它具體包括森林所有權、林地所有權、林木所有權和其他森林資源所有權。鑒于對森林資源所有權存在較大分歧，本文只對此權作一探析。
《森林法》規定，森林資源，包括森林、林木、林地以及依托森林、林木、林地生存的野生動物、植物和微生物。可見，森林資源與森林是不同范疇的兩個概念。
在林權是否包含森林資源所有權上，有觀點認為，在森林資源公有的情況下，國家和集體并不能直接去經營管理森林。林權是源于森林資源的所有權，分離了所有權的使用、收益等權能而形成的一種他物權形式。主張林權包括森林資源所有權與使用權的觀點，違背了民法物權的邏輯體系。一種既包括所有權，又包括他物權的“物權”，并不是嚴格意義上的民事權利[6]。
其次，有學者指出，（1）現行的法律法規在提及林權時都是與森林、林木或者林地有關的權利，而沒有提及森林資源，森林資源作為林權客體是沒有法律依據的。（2）林權證沒有確認森林資源所有權，森林資源也就不可能成為林權的客體。（3）森林資源包括依托森林、林木、林地生存的野生動物、植物和微生物。野生動物不可能成為林權的客體，這也就決定了森林資源不可能成為林權客體[7]。
筆者認為，森林資源所有權不應當排除在林權之外。理由如下：
首先，林權是產權滲透到森林資源領域的產物。產權不僅是一種權利，更應體現為一種制度規則，是特定主體的資產權利行使方式的規則。離開森林資源所有權談林權是無源之水。國家或集體采取行政的、法律的等各種手段來配置、管理和保護森林資源，通過森林資源有償使用制度來行使收益權，通過培育林權交易市場來實現森林資源使用權的合法有序轉讓。這些不僅在實現對森林資源的所有權，而且對森林資源用益權的實現起到非常重要的作用。其次，從物權法的理論來看，物權可以分為自物權和他物權。說林權包括森林資源所有權和森林資源使用權，并不是說林權既是森林資源所有權又是森林資源使用權。只要我們能夠厘清各種權利的位階，它們是完全可以統一于林權體系之中的。再次，現行法律規定是有其時代背景和滯后性的，以法律規定來限制理論的發展和完善是不科學的。
2.用益物權性質的林權
用益物權性質的林權即森林資源用益物權，它包括森林使用權、林地使用權、林木使用權和其他森林資源使用權，還應該包含森林資源典權和林地地役權。鑒于林木使用權有不同于其他不動產使用權的特點，本文只對此項權利作出說明。
林木使用權主要表現為對林木進行利用、收益。林木使用權作為林木所有權權能的一種，可以由林木所有權人自己行使，也可以通過設定用益物權的形式由他人行使。林木使用權的利用方式包括：林木培育，林副產品的采集，林木轉讓、林木采伐，也可以用林木依法作價入股或者作為合資、合作造林、經營林木的出資、合作條件，等等。對林木的使用可以分為耗竭性利用和非耗竭性利用。
林木使用權在林木的功能和所有制性質上應有很大區分。 公有林木在使用上應突出林木的生態價值，從社會整體上考慮，對林木使用只能在法律允許的范圍內合理利用。非公有林木應突出其對權利人的經濟價值，加強對權利的保障，通過健全市場等方法，防止行政權力對非公有制林木使用權的侵擾，提升非公有林木的使用價值，實現林木資源的價值最大化。 同時貫徹森林資源分類經營理念，對于經濟林，無論是公有制實現形式，還是非公有制實現形式，都應以市場調節為主，政府通過行政的、經濟的、法律的手段進行引導、鼓勵和扶持；對于公益林，主要采用公有制實現形式，重點關注責任的落實[8]。
3.擔保物權性質的林權
擔保物權，是以確保特定債權的實現為目的、以支配和取得特定財產的交換價值為內容的定限物權。《物權法》在擔保物權制度上設立了抵押、質押、留置、權利抵押等諸多制度，并擴大了抵押擔保物的范圍。該法第180條明確規定“法律、行政法規未禁止抵押的其他財產”即可抵押；第184條又規定，禁止抵押的有“耕地、宅基地、自留地、自留山等集體所有的土地使用權”，且“法律規定可以抵押的除外”。林地使用權并沒有在禁止抵押的財產范圍之內，因此，林地使用權是可以抵押的。同時，《物權法》第180條還規定，“建筑物和其他土地附著物”可以抵押，并且允許多項財產一并抵押，所以林地使用權及附著在林地上的林木是可以抵押的。
三、林權的法律性質
1.林權是具有公法色彩的私權
公權即指公共權力，私權即指公民權利。關于公私權的劃分，主要觀點有：（1）主體說。公權是國家和公民之間的權利，私權是公民與公民之間的權利。（2）利益說。公權是關于社會公益方面的權利，私權是關于私益方面的權利。（3）法律說。公權是公法上規定的權利，私權是私法上所確定的權利。
本文認為，林權是具有公法色彩的私權。
第一，林權主體上，既可以是具有公權屬性的國家，也可以是具有私權屬性的自然人、法人、非法人組織和集體。
第二，體現的利益上，林權既追求私法意義上的經濟利益，同時也保護公法意義上的生態利益。
第三，法律規范上，林權既規定在《憲法》和《森林法》等公法規范中，也受《民法》和《物權法》等私法的調整。
實際上，國家或集體不可能以所有人的身份去實際使用森林資源，而是基于社會和公共利益，在保留森林資源所有權的情況下移轉其中的使用、收益等權利，從而解決所有和利用的矛盾，實現森林資源的價值，林權制度才具有發展的動力和契機。“林權就其本質而言，是市民利用森林而產生的權利，其主要涉及的是市民與市民之間的關系，雖然其公權的色彩比較濃，但并不能掩蓋其作為私權的本質”[9]。
2.林權是物權
物權就是對物的排他支配權[10]。因此，物權具有對物支配和效力排他兩個基本特性。物權客體為特定有體物之原則使其區別于知識產權、人格權等具有絕對權性質的權利，物權的排他性使其區別于債權等相對權，對人權。
首先，森林資源作為林權的客體，具有民法物權之“物”的基本特性，能夠為權利人所支配。森林資源的特定性“不是指實體的特定性，特定性是一個觀念上的概念；其次，特定性不是永固性，任何事物都是要變化的，人們所擁有的并不是一成不變的“物”，而是對該“物”的支配權；另外，特定性是針對經濟價值而言的，即對權利人的有用性。特定性是指：人可以通過現有的計算方法、模擬手段、資料對一定時空內的物之大概經濟價值作出評估的特性[11]。”可見，森林資源作為具有稀缺性與有用性的物，可以為權林人所支配。
其次，對物權的效力排他性應理解為在同一標的物上不允許性質上互不兩立的兩種以上物權同時存在，而不能理解為排除他人干涉的權利。其實，森林資源所具有的生態價值和社會公共品的屬性，決定了公權必須對森林資源的使用加以指導和干預，何況，所有權社會化思想已極大地沖擊了所有權絕對的觀念。
綜上，林權是一種物權，是權利主體對森林資源的排他性權利。林權又是具有公法色彩的私權。確立林權的物權屬性和私權地位，具有重要意義。一是在私法領域，法不禁止即為自由，確定林權的物權屬性和私權地位有利于林權的權利人充分自由的行使自己的權利，限制公權對私權的不當干預和侵害；二是就適用法律而言，確定林權的物權屬性和私權地位后，在適用法律解決因林權引起糾紛時，應該優先適用《民法通則》、《物權法》等民事方面的法律規定；三是物權在效力上具有對世性與排他性，在保護上具有絕對性，這些都有利于對林權人的權利保障。
參考文獻：
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[9] 閔波.林權概念之辨析[EB/OL].jxfy.省略/public/detail.php？id=17036.
森林資源屬性范文第5篇
1.林業新技術術的應用
信息技術足—門多學科交叉綜合的技術,計算機技術、通信技術和多媒體技術、網絡技術互相滲透、互相作用、互相融合,將形成以智能多媒體信息服務為特征的時空大規模信息網,是以電子計算機和現代通信為主要手段實現信息的獲取、加工、傳遞和利用等功能的技術總和。
信息技術功能概括起來有四個方面:①信息識別:包括文字識別、語音識別和圖形識別等。通常是采用—種叫做“模式識別”的方法。②信息傳遞:實現信息快速、可靠、安全的轉移。③信息處理與再生:在對信息進行處理的基礎上,還可形成一些新的更深層次的決策信息,這稱為信息的“再生”。信息的處理與再生都要依賴于現代電子計算機的超凡功能。④信息施用:是信息過程的最后環節。
2.數字林業的發展
2.1林業信息技術
隨著DBMS的發展和完善.以屬性數據管理為主的森林資源管理系統盛行時.這類系統采用數據庫技術進行組織、存儲、處理和分析,提高了數據處理的質量和速度,推動了森林經營管理水平的提高,同時也不難發現,這種單純分析屬性數據的方法,缺乏對資源空間分布特征的綜合分析,因此利用它形成的決策信息,有明顯的局限性。目前,林業信息化有了全面的擴展,形成廠以3S技術為支撐,采用Rs監測與地面調查技術相結合的雙重分層抽樣遙感監測體系。
2.2數字林業的發展
進入2l世紀,“數字林業”建設進展順利,林業信息系統已覆蓋全國,基于“3S”技術的森林資源、造林綠化和天然林保護、退耕還林、防沙治沙等林業重點工程建設的現代化林業管理理體系正在逐步建立。林業樓案數字化工程已完成,國家林業局政府網站建設進一步完善,內容不斷豐富。信息量來源不斷增加,并與新華社、國家圖書館等70多家網站建立了鏈接,林業信息化建設達到前所未有的高度。
3.現代林業管理模式
3.1網絡技術的引進
根據林業政務信息化“十一五”工作的核心內容,林業政務信息化建設圍繞國家“三網一庫”建設的要求,利用網絡技術搭建了技術先進、運行穩定、功能相對齊全的網絡平臺,建設廠國家林業局門戶網站、辦公業務網、辦公業務資源網和各類管理信息系統及專業數據庫。提出了林業信息庫建設方案,實現人員、樹種和野生動植物數據收集、存曠、傳遞、處理、分析、利用、,基本完成廠無紙化辦公。
3.2粗放到精準的管理模式
圍繞“精準林業”,各級林業部門在二類調查中利用遙感、航片、衛片、無人機、地面近景攝影、二維激光掃描,電子角規、GPS定位等技術進行數據的精確獲取.通過CIS進行屬性數據和空間數據的管理,完成森林資源樓案管理和林業專題圖的制作;在森林火災的預測預防上通過GIS的空間分析功能,實現火點位置查詢和林火蔓延模擬,并計算最佳撲火路線和撲火時間,科學合理的制定撲救方案;在造林地塊和造林方式上利用CIS將坡度圖、坡向圖、上壤圖、高程分帶圖和森林區劃圖進行疊加作為立地分析的復合因子圖,進行適地適樹的分析,使林業由粗放經營轉入精準經營。
3.3森林資源管理的優化
在發達省份的林業部門已經將GIS技術、ES技術、DSS技術、空間數據挖掘技術結合,依據森林資源管理理的基礎信息,建立了造林專家知識庫、決策支持模型庫,在數字化圖上實現造林決策、獲取造林規劃圖,并對林分和單木的區域生長量進行預測和模擬,實現森林資源管理的優化和規劃。
4.林業發展中的問題
4.1信息技術應用不夠廣泛
林業信息基礎設施和信息系統投資巨大,但目前林業信息化開發、應用不夠,造成資源的極大浪費。如遙感、地理信息系統、全球定位系統、專家系統、決策支持系統、森林資源核算系統在森林資源管理中的應用才起步,目前只限于利用計算機進行林業數據采集、處理、屬性數據管理及各類專題圖制作等研究,對于進行空間數據分析和從這些數據中進行挖掘,宏觀快速提供森林資源信息,優化森林資源管理上沒有形成規模。因此應該對這些信息資源進行整合,合理建設適合我國林業持續、快速、健康發展的網絡體系,實現資源充分共享。
4.2信息技術發展不均衡
目前,信息技術、生物技術、新材料技術等高新技術正加速滲透和武裝林、特別是“5S”(遙感、地理信息系統、全球定位系統、專家系統和決策支持系統)技術已成為科技興林的重要手段。衛星遙感、紅外監測、飛機化學滅火等高新技術使森林預測、監測、控制、病蟲火害防治、荒漠化防治、瀕危野生動植物保護等過去無法用常規技術或手段解決的問題,現在由于RS和GIS的介入開始變得相對容易。但在森林經營和管理中的應用范圍和水平,完善森林生態系統 定位監測網絡,提高森林災害發生的預測預報率,實現森林培育和管理中的減災增效,探索建立森林養分和肥料信息系統,完善林木育種軟件及豐產栽培模型,適度發展“精細林業”,精準森林資源核算的應用上還處于初級階段,沒有普及應用。因此國家林業局應宏觀調控并加快國家林業局網絡工程建設,建立并完善各類林業專業庫、各類森林資源管理信息、決策支持系統設,促進林業經營管理和決策的科學化。
