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森林资源动态监测技术及应用研究

2019-02-07张鹏

绿色科技 2019年23期
关键词:森林资源应用价值

摘要:针对楚雄州森林资源动态监测具体现状进行了全方位的分析,并简单剖析了该地区森林资源的实际情况,包括地形以及地理位置等。并在此基础上,提出了森林资源动态监测技术的实际应用,明确了应用期间的价值,以保证该地区的森林资源可以得到有效的管理,有效地提升生态环境的整体水平和质量,进而推动当地的整体发展进程。

关键词:森林资源;动态监测技术;应用价值

中图分类号:S7

文献标识码:A

文章编号:1674-9944(2019)17-0267-02

1 森林资源实际现状以及生态情况分析

楚雄州地处滇中腹地。土地总面积为28484.61km2,地势大致由西北向东南倾斜,东两最大横距1 75km.南北最大纵距247.5 km。境内多山,山地面积占总面积的90%以上,其间山峦叠嶂,诸峰环拱,谷地错落,溪河纵横。在其气候方面,属亚热带季风气候,但由于山高谷深,气候垂直变化明显,总的气候特征是冬夏季短、春秋季长;日温差大、年温差小;冬无严寒、夏无酷暑;干湿分明、雨热同季;日照充足,霜期较短;降水偏少,春夏旱重[1]。

通过对楚雄州森林资源状况的进一步分析和研究。依照2015年二类调查显示,楚雄州林业用地面积3321.45万亩,其中:有林地面积2731.09万亩,疏林地面积3.26万亩,灌木林地面积528. 96万亩,未成林造林地面积12.73万亩,苗圃地面积0.10万亩,无立木林地14.66万亩,宜林地面积30.43万亩。森林覆盖率为65.86%,林木绿化率为76.93%。

2 当前森林资源动态监测技术的应用价值分析

从宏观的角度上来看,在林业产业的实际发展过程中,森林资源动态变化可以在一定程度上将森林的整体经营管理情况反映出来。依照当前的行政区域森林资源动态变化现状分析得知,森林资源动态监测可以有效地将当地林业管理政策的实施水平以及效果体现出来,以便林业资源的利用效率可以得到有效提升[2]。森林资源动态监测,最终的目的就是针对一定区域,对森林资源的数量以及种类进行明确和了解,然后进行科学且有效的评价,依照最终的结果,制定森林资源经营管理方案,确保可以从整体的角度对森林资源经营管理水平进行提升,能够有效解决存在的问题,提升整体发展效果。

森林资源动态监测是《森林法》中规定的工作,同时也是有效促进林业整体发展的关键和基础[3]。当前形势下,由于全球大气污染程度越来越严重,而与此同时,其对森林的影响也变得越来越大。科学发展和应用森林资源动态监测技术,无沦是对促林业的整体进步,还是环境的有效优化,都有着非常大的价值和作用。

4 楚雄州森林资源动态监测应用分析

森林资源主要指标监测(森林资源年度出数)是以上一年度森林资源主要数据监测成果为基础,运用卫星遥感技术,通过影像判读、现地核实、查验森林资源管理台账等技术和管理手段,查清某个地区或单位一年来森林资源消长变化情况,核算出本年度森林资源主要监测数据,并于年底按有关规定程序向外界公布。

3S技术是RS、GPS以及GIS的总称。应用这一技术,不仅可以对信息进行获取以及处理,同时还可以对信息进行传递以及分析,对信息的精准性进行提高。因此,这一技术也被广泛的应用于森林资源动态监测中,大大提升了监测的水平以及效果[4]。通过合理地采用GPS技术,可以进行定位,明确运载平台的具体位置,精准地对其控制点坐标进行掌握,对遥感图像进行纠正,提升工作效率。应用GIS技术可以对不同来源的数据进行科学处理,以便信息能够高效使用。同时,还可以进行动态仿真与模拟,帮助森林资源的监测人员制定相对可行的计划[5]。监测期间,合理应用 3S技术,能够进一步提升森林资源监测数据的精准度,通过GIS软件,可以对各项遥感制图进行综合评价,相关人员可以从多个角度对森林资源的变化情况进行研究和分析,及时了解资源变化及成因问题,然后科学制定对策,有效提升了监测的效果。

以2018年度楚雄州森林资源主要监测指标工作为例:通过收集过往森林资源调查成果资料、2017年监测工作卫星影像、年度最新卫星影像,通过遥感监测、档案查询、现地核实等技术手段,将森林资源主要指标数据更新至2018年底,产出全州10个县(市)2018年森林面积、森林覆盖率、森林蓄积量、单位面积蓄积量和天然林面积蓄积量等5项主要监测数据。

2018年楚雄州上报的14 52个森林增加图斑,共剔除、删减达不到森林标准、不符合技术要求的森林增加图斑17个,验收后确认森林增加图斑1435个,“森林增加图斑核实”内业合格率为98.8%;楚雄州上报的1215个森林减少图斑,共增加“应减未减”森林减少图班8个,验收后确认1223个,“森林减少图斑核实”内业合格率为92.5%。

楚雄州2018年森林资源主要指标监测结果为:全州森林面积188.6997万hm2,森林覆盖率66.25%,森林蓄积量11371万m2。其中:天然林面积125.2526万hm2、天然林蓄积量7310万m3。比较2017年森林资源主要指标监测结果,2018年森林面积、森林蓄积量呈“双增长”态势,其中森林面积净增1.5378万hm2;森林覆盖率净增0.54%;森林蓄积量净增438万m3;单位面积蓄积量净增2.1 m3/hm2(表1)。

4结语

科学应用森林资源动态监测技术,可以有效提升楚雄州地区森林资源利用效率,最大程度的减少资源浪费情况。因此,为了可以从根本上推动我国林业产业发展进程,在今后的发展阶段,还应该强化对这一技术的应用和推广。

参考文献:

[1]楚雄州地方志办公室,楚雄州年鉴[M].楚雄:楚雄州地方志办公室,2019.

[2]王正茂,曲宏辉,孙中元.等.提高森林资源监测工作效率和实用性的探索[J].山东林业科技.2019.49(2):103-105.

[3]黎凤金,张海玲,李海洋,森林资源动态监测技术的应用分析[J].低碳世界,2019,19(3):326~327.

[4]咎建春,李明明.3S技术在森林资源动态监测小班更新中的应用[D].昆明:云南大学,2018.

[5]洪奕丰,陈 伟,朱 磊,等.杭州市森林资源动态监测技术研究[J].林业建设,2018(4):10~15.

[5]任春燕,吴丽华.新技术在森林资源监测中的应用[J].黑龙江科技信息.2017(17):281.

[6]岳金平,王奕,张谷.江苏省森林资源动态监测技术探讨[J].江苏林业科技,2018,39(2):40—42,53.

[7]陆元昌.森林健康状态监测技术体系综述[J].世界林业研究,2003(1).

[8]陈峥.森林资源监测与管理系统的研究与实现[D].西安:西安科技大学,201 2.

[9]李明艳.基于GIS的森林资源监测研究[D].两北农林科技大学,2006.

[10]吴 润.森林资源综合监测指标体系与评价方法研究[D].北京:北京林业大学.2009.

[11]梁涛,张丽丽,基于GPS异地考勤管理系统设计实现[J].中南民族大学学报(自然科学版).2016(2):111-115.

收稿日期:2019-10-11

作者簡介:张鹏(1981- ),男,工程师,从事林业调查规划及森林和草原资源监测工作。

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