An assessment of the statistical performance of the horizontal point sampling (HPS) in an open coppice forest

215–240

Artikel aus einer Zeitschrift

200212090

Schlüsselbegriffe: Monte-Carlo-Simulation; Waldinventur; offener spärlicher Eichenwald; Zagros Wald, Stichprobenmethoden
Keywords: Monte-Carlo simulation; Forest inventory; Open sparse oak forest; Zagros forest, Sampling methods
Sampling surveys are broadly employed in forest inventories due to their efficiency in quantifying forest characteristics. To this end, selecting an appropriate sampling method is essential. This study introduces a new application of horizontal point sampling (HPS). We assess the statistical properties of HPS with variations in crown basal area factor (CBAF) and sample sizes (n). The study further conducts a comparative analysis between HPS and fixed-radius (FR) plot sampling methods. The study was done in an actual open coppice forest and in a simulated forest, using sampling simulations with a large number of repetitions. In HPS, a greater CBAF for a given sample size lead to a higher relative standard error (RSE %). Multiple regression model showed that bothn and CBAF influence RSE %. There was an inverse relationship between n and RSE%, whereas a positive relationship was found between CBAF and RSE %. A combination of HPS and crown relascope is easily applicable in forest inventories. This combined method demonstrates efficiency, when compared to the traditional FR for estimating crown cover area in open coppice forests.
Stichprobenbasierte Untersuchungen werden aufgrund ihrer Effizienz bei der Bewertung von Waldeigenschaften in Waldinventuren eingesetzt. Die Auswahl einer geeigneten Stichprobenmethode ist dabei wesentlich. Diese Studie stellt eine neue Form der Winkelzählprobe (horizontal point sampling, HPS) vor. Die Studie bewertet die statistischen Eigenschaften von HPS hinsichtlich Variationen im Kronengrundflächenfaktor (CBAF) und Stichprobengröße (n). Außerdem führen wir eine vergleichende Analyse zwischen HPS und der fixen Probekreismethode (FR) durch. Die Studie wurde in einem offenen Niederwald mittels Stichprobensimulationen einer großen Anzahl von Wiederholungen durchgeführt. Bei HPS führte ein größerer CBAF für eine gegebene Stichprobengröße zu einer höheren relativen Koeffizientenvariation (RSE %). Das multiple Regressionsmodell zeigte, dass sowohl die Stichprobengröße (n) als auch der CBAF den RSE % beeinflussen. Es zeigte sich eine umgekehrte Beziehung zwischen n und RSE %, während eine positive Beziehung zwischen CBAF und RSE % festzustellen war. Eine Kombination von HPS und Kronenrelaskop ist leicht in Waldinventuren umsetzbar. Diese kombinierte Methode zeigt eine verbesserte Effizienz im Vergleich zur weit verbreiteten FR bei der Schätzung einiger Waldeigenschaften
in offenen Niederwäldern.