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1、伐桩现场勘验和林木蓄积测算方法未写标题2008-7-15 10:24:32 在乱砍滥伐林木案件调查中，由于被采伐的木材已销售到外地，给调查取证带来了困难。由此，可采取现场勘验林木伐桩、选择样木进行回归分析，从而测算被采伐林木的蓄积，给案件查处提供准确依据。调查方法如下：一、 伐桩现场勘验方法1、确认采伐范围：根据证人指证或当事人的交代，对乱砍滥伐林木的现场进行踏勘，了解和掌握被采伐林木现场的地形地貌特征，确认被采伐林木的范围，勾绘被采伐林木的位置图。2、测算采伐面积：应用GPS定位仪绕测，或应用1：10000地形图勾绘，或使用罗盘仪测量等方法，测算被采伐林木的面积。3、调查立地条件：现场调查被
2、采伐林木地段的立地区域、海拔、坡向、坡位、坡度、坡形、地形、土壤种类、母质、土厚、腐殖质层厚度等立地因子。4、确认采伐林种：根据当地林业主管部门或森林经营单位提供的森林资源调查技术资料，现场踏勘确认被采伐林木的地类、林种和二级林种。同时根据技术资料、调查访问和相邻地段林木生长状况调查了解被采伐林木的林分因子（森林类型、优势树种、林木年龄、林分郁闭度、平均树高、平均胸轻、单位面积蓄积量等）。5、量测伐桩地径：使用测树围尺分案件、分树种、分采伐时期逐一量测被采伐林木的伐桩带皮地径（单位为cm，保留1位小数），按地径从小到大的顺序登记。量测时，在伐桩的上坡地面位置处用围尺水平绕测，不得在伐桩截面上直
3、接量测。二、 样木选取方法1、选择林分类型：根据被采伐林木的立地条件和林分生长基本状况，在附近区域或县内选择立地条件相似、生长类型基本相同的林分，作为被采伐林木的对比林分调查对象。2、选择和调查样木：根据被采伐林木的树种和径级分布，在现有林分中分树种量测所选样木的胸径和地径（单位为cm，保留1位小数）。选择样木时，要根据被采伐林木各树种的地径分布和聚散度，确定相应的对比样木。被采伐林木各树种每个径级的对比样木至少量测3株，每个树种的对比样木至少量测50株。对于个别或少数被采伐径级确实难以找到样木的，应相应增加相近径级的样木株数。三、回归分析方法1、建立回归模型：分树种将预测对象“胸径”作为因变
4、量y，将主要影响因素“地径”作为自变量x，它们之间的关系用一元线性回归模型表示如下：y = a + bx 式中：a为回归常数，b为回归系数。2、计算参数：xiyi - xyib = xi2 - xxia = y b x3、相关系数检验：相关系数是描述两个变量之间的线性相关关系的密切程度的数量指标，用R表示。(yi - yi)2R 1 ( yi y )2R在-1和1之间，当R1时，变量x和y完全正相关；当R-1时，为完全负相关；当0R1时，为正相关；当-1R0时，为负相关；当R0时，变量x和y没有线性关系。所以，R的绝对值越接近接近1，表明其线性关系越好；反之，R的绝对值越接近0，表明其线性关系
5、越不好。只有当R的绝对值大到一定程度时，才能采用线性回归模型进行预测。计算出R值后，查相关系数检验表，在自由度n-2（n为样本个数）和显著性水平（一般取0.05）下，若R大于临界值，则变量x和y之间线性关系成立，否则两个变量不存在线性关系。通过回归检验，说明变量x和y之间的线性成立与否，以及它们之间的显著性。4、建立回归方程：若变量x和y之间的线性关系成立，则建立一元线性回归方程。如：y = - 0.2755 + 0.8664 x四、蓄积测算根据建立的各树种回归方程，推算该树种被采伐林木地径的相应胸径值，按各胸径值查相应的一元立木材积表，从而求得该树种被采伐林木的单株材积和总材积（即蓄积）。五
6、、实例分析现将林政稽查总队2005年4月1日在汉川市国有梅子洞林场凤凰山通过现场勘验杉木伐桩，采用回归分析测算被采伐林木蓄积的方法介绍如下 (详见：林政稽查2005013号签报)：1、现场勘验被采伐杉木伐桩：共测量伐桩997个，伐桩地径分布区间为7.0-40.0cm,地径集中分布区间为10.0-30.0cm。2、选择和调查杉木样木：在林场相似立地条件的杉木林分内，共选取杉木样木52株，样木的地径分布为6.0-32.5cm。3、建立回归模型：y = a + bx 4、计算参数：先求算xiyi、yi、xi、x2i和x、y，进而求得a = - 0.2755，b = 0.8664；然后求算(yi - yi)2、(yi - y)2，以便于下步进行相关检验。5、相关系数检验：求得R = 0.9896。在自由度(52-2)和显著性水平0.05情况下，查“相关系数临界值表”得值0.273。通过检验，相关系数R = 0.9896，大于临界值0.273，且R值接近1，说明不但杉木地径x与胸径y之间的线性关系成立，而且线性关系显著。6、建立回归方程：y = - 0.2755 + 0.8664 x。7、蓄积测算：经测算，该山场被采伐杉木蓄积为113.1197m3。8、附表1和表2。
