森林资源调查中嵌套样方协方差近似估计方法比较研究

本研究针对森林资源调查中嵌套样方(nested plots)的协方差估计难题，系统评估了三种计算方法：改进的部分依赖样本调整因子法、基于共同区域的显式子集划分法以及忽略面积差异的传统方法。通过模拟验证发现，忽略面积差异的传统方法反而获得最准确的协方差估计，为森林生物量估算提供了更简化的统计解决方案。

　　

在应对多样化环境条件的森林资源调查中，嵌套样方(nested plots)设计被广泛应用。常规处理方式通常将不同尺寸嵌套样方的数据合并为单一观测值进行估计，但在某些特殊情况下，需要先分别计算各嵌套样方的估计值，再通过加和获得最终结果——这种操作要求必须考虑嵌套样方间的协方差(covariance)对估计量方差(variance)的影响。

由于除最小样方外其他尺寸样方仅具备部分信息，研究者对比了三种协方差估计策略：采用改进版的部分依赖样本调整因子法(partially-dependent sample adjustment factor)、对嵌套样方重叠区域树木进行显式子集划分(explicit subsetting)，以及直接忽略面积基础差异的传统协方差计算。前两种方法虽显示出良好的一致性，但其估计的协方差值显著小于第三种方法。后续模拟实验证实：忽略面积差异的方法反而能得到最精确的协方差估计。这表明在进行协方差计算时，无需额外考虑嵌套样方尺寸差异带来的复杂性。