李苑菱，陈宗铸，雷金睿，陈小花，杨琦，吴庭天

（海南省林业科学研究所，海南海口 571100）

森林资源作为陆地生态系统的构建主体，是社会经济发展的基础与根本[1]。定期进行森林资源调查，了解森林资源的增减动态变化，对森林资源的保护与发展利用具有重要意义。但因受到经济条件和时间等因素的制约，目前仍以抽样调查为主要技术手段进行[2]。随着社会经济条件发生变化，中国的森林资源调查内容的增加和调查精度要求的提高[3]，传统抽样方法的局限与缺陷也越发突出。传统抽样方法在调查中具有客观性差、工作量大、准确率低以及无法进行多方案的模拟实验和比较分析等缺点。因此，设计研制出具有严格统计学基础、低成本高效率、适应性强的抽样方法已成为林业工作者的一项重要研究内容。

空间自相关性是指在空间上一些事物或现象彼此间靠近和相似的程度。在森林资源调查中，由于受外在环境与人类活动干扰等因素及其相互作用的影响，许多森林调查因素在空间分布上并不具有独立、随机性，而是表现出高度的空间自相关性[4]。现有森林资源调查抽样方法以研究随机变量变化规律的经典统计学为理论基础，由于森林资源调查因子中大多是区域变化变量，而不是纯随机变量，具有随机性和结构性双重属性。若要有效解决森林资源调查中这种空间分布数据的双重属性问题，可应用地统计学分析和空间抽样技术等兼具考虑空间相关性的理论方法[5]。……