点を中心とした樹木の調査: 四半期サンプリング

Tree Survey: Point-Centered Quarter Sampling Method
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Tree Survey: Point-Centered Quarter Sampling Method

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10:24 min
April 30, 2023

Overview

森林群落をサンプリングするためのメソッドの数があります。点の中心市街は、そのような方法の 1 つです。密度、周波数、および森林で生息するツリーの報道に関する情報を収集するために使用されます。この情報は、どのくらいの頻度に特定の木に発生します、どのように一般的な木は他の木とツリーのサイズと比較して個体数が発生したを推定する能力を提供します。標準的なプロット解析と比較して、四分の一の点を中心とした法が効率的です、主要な利点であります。固定領域プロット サンプリングで森林の総面積の小さい部分が調べられます。この小さなサブサンプリング、密度はカウントと各ツリーの識別によって直接決定されます。サブプロットの大きさと全体の森林のサイズの比率は、フォレスト全体の密度を決定する使用されます。

Principles

ポイント中心四半期メソッドで森のポイントが識別され、周辺の 4 つの四分の一に分かれています。四半期ごとに、最寄りのツリーで 40 cm、直径-で-胸-高さ (dbh) ≥ が識別されます。これは、「大きな木」のサンプルと見なされます。四半期ごとに、dbh の最寄りのツリーで > 2.5 cm と < 40 cm は、識別されます。これは「小さな木」のサンプルをと見なされます。Dbh は、既存グレードの上の 4 フィートで測定した木の (単位 cm) 直径です。大きな木と各象限儀の小さなツリーを識別する下層 (植生の林冠の下に任意のエクステントに貫通せず成長) に上木 (その王冠通常キャノピーを形成、森林の植生の最上層を構成するフォレスト内のツリー) を比較する機能を提供します。

これらの測定を使用して、胸高断面積と樹種ごとの重要度の値が計算されます。胸高断面積断面積 (m2) の胸の高さ (地上 4 フィート) で単一のツリーです。サイト内の種の密度を理解する種のすべての木の胸高断面積を計算できます。これは、代わりに使用面積あたりの木の数の木のサイズを考慮します。森林群落における種の相対的な優位性を理解する各種の重要度の値が計算されます。フォレスト、種の個体数の合計種が発生しますどのように一般的に基づいているし、森林面積の合計は、種によって占有されています。

Procedure

ツリーのアンケートは、森林の生物多様性を評価し、構造や森林地域の健康を解明することが重要。ポイント中心四半期サンプリング法は森林の組成を定量化するために使用する一般的な手法です。

ウッドランド重要なの天然資源、健康、人口の生活の質に影響しながら、環境を維持するため。林の組成の良い理解は、このリソースを維持するため不可欠です。森林は非常に多様、種特異的な害虫や病気の影響を最小限に抑えることができます。侵襲的な木は、下層を支配する、ネイティブの木の将来変位を可能性します。

四半期サンプリングの点の中心は森林地域社会の 1 つの一般的に使用されるメソッドです。密度、周波数、および森林で生息するツリーの報道に関する情報を収集するために使用されます。この方法で収集されたデータは木種が発生した頻度を推定する機能を提供する一般的な種が他の人とツリー、および生態系の占めるスペースの年齢の推定を与えることができる木のサイズを基準にしてどのように。

点を中心としたメソッドには、他のツリーの調査種類以上利点があります。存在のすべてのツリーの調査ではなく、森林のごく一部のみが必要なため標準的なプロット解析よりも効率的です。しかし少ない労働集約的、それ示されている同等の結果を提供するために。

このビデオは、点の中心の 4 分の 1 サンプルの実行方法、関連するツリー データを計算する方法、四半期ツリー ポイントを中心とした調査の結果を分析する方法を説明します。

点を中心とした四半期調査手法生成特定樹種の 3 つの主要な定量的な対策: 相対密度、相対度数、相対の胸高断面積。これらの 3 つの値が追加されます「相対重要度値」に変換することができます、その種「重要性値」を与えるために一緒にこの値は、フォレスト内での有病率の数値の定量化とツリーの種の豊富さを示します。

四半期メソッドの点の中心は、胸高または DBH の直径と呼ばれるツリー測定を使用します。これは既存の地上 4.5 フィートで測定されます。調査場所を選択した後潜航を設立、森、沢に沿ってポイントを選択すると、周辺が 4 つの四半期に分かれています。四半期ごとに、胸高直径 40 cm を超えると最寄りのツリーは識別されます。このコレクションは、大規模なツリーのサンプルと見なされます。

次に、四半期ごとに、2.5 cm 以上の直径を持つ最も近い木に 40 cm 以下が識別されます。これらの小さなツリーのサンプルをラベルです。大きな木と各象限儀の小さなツリーを識別する低レベルの下層成長する上木植生を形成高、キャノピーの比較が可能します。

これらの簡単な測定を使用して、胸高断面積と樹種ごとの重要度の値を計算することができます。胸高断面積は DBH で単一のツリーの断面積です。種のすべての木の胸高断面積合計を計算する種の密度を理解するより正確な方法です、木のサイズを考慮するサイトあたりの木の数の代わりに使用されます。

それぞれの種の重要性の値は、森林コミュニティの特定の種の相対的な優位性を推定する計算されます。総種の個体数および種を占める森林面積の合計は、フォレスト全体の種の生じるアカウントにかかります。

今では私たちはツリーの調査の重要性とポイントを中心とした四半期調査の原則に精通している、これらはフィールドで行われる方法を見てをみましょう。

森林サイトが識別されて、確立 150 m 森の縦断面。これは、ウッドランドのどこから開始することができますが、道路などの外部ソースからの境界線の効果を最小限にする林縁からが望ましい。

出資、沢に沿って 50 m ごとに配置します。各ステークは、サンプリング サイトに 4 つの四分の一分割 4 のコンパス方向の中心を表します。これらは、必要な場合端から端までの場所によって番号ことができます。

各四半期の距離は最も近いツリーで、任意の種、直径 40 cm を超えるに株式から測定されます。大きなツリーのカテゴリで合計 16 木が記録されますので、四半期ごとの 1 つだけの大きなツリーを測定ください。それぞれのセンチメートルの棒までの距離を記録します。

各測定の木に葉が輪生、または反対の配置、代替に配置されるかどうかは注意してください。次に、各測定木の葉サンプルを収集します。

標本紙・ ラベル コレクションのサイトによると葉のサンプルを配置し、後で識別のため工場プレスに。

フィールド測定テープを使用して、各サンプル ツリー DBH を記録します。特定の DBH テープを使用している場合は、直径を直接ご覧ください。正規の測定テープ、木の円周を測定し、計算式を使用して径。

次に、最も近いツリーの少ない 40 cm 以上、直径 2.5 cm を超える沢の各セグメントには、各作業領域のこれらの測定を繰り返します。小さな木のレッテル、別のカテゴリーでこれらを記録します。

研究室に戻ってポイントの木の平均距離、密度、およびそれぞれの種の胸高断面積を計算します。この情報は、重要度の値を生成する使用できます。最初に、ツリーの同定ガイドまたは ID キーを使用して、、各大小ツリーの両方のカテゴリで測定される木の識別します。

大小さまざまな木の全体のサンプルの平均のポイント-木の距離を計算します。集めたポイントにツリー グループの距離の平均値です。

次に、平均値を計算密度、または木大きな木と小さな木グループのような方程式を使用してヘクタール当たりの数。大きな木と小さな木グループの両方のための種によって密度を決定し、グループごとの各樹種の個体数を記録します。

すべて木の領域に直径寸法に変換します。それぞれの種の平均胸高断面積を計算するには、平均を計算します。種の胸高断面積は、その密度もその種の平均胸高断面積です。次に、それぞれの種の相対的な胸高断面積を計算します。

各グループのそれぞれの種が発生する頻度を決定します。サンプリングの 4 点のうち、その種が発生したポイントの数を比較することによって決定されます。たとえば、アメリカ エルムがすべてで見つかった場合、作業領域、周波数の 4 つのポイントの 1 に等しい。銀カエデ 4 点の 2 で見つからない場合周波数が 0.5 と等しい今、グループごとに、それぞれの種の相対頻度を決定します。

種の重要度の値を計算できます。相対頻度に加えて、相対の胸高断面積に相対的な密度を追加します。最後に、それぞれの種の相対的な重要度の値を決定します。

要約すると、増加する重要性と x 軸上の種名の順に並べられて、y 軸にそれぞれの種に対して重要度の値を表すグラフにこれらのデータを入力します。データは、大きな木の 1 つのバーと小さな木の 1 つのバーとして表示する必要があります。

種の重要度の値は、1 つだけの樹種が観察される調査で 300 の最大に達することができます。高重要度の値は限りません種は森の健康に重要です。代わりに、種は現在のフォレストの構造に支配的な徴候だけです。

ツリーの調査を使用して、科学者や重要なトピックの様々 な土地の管理者を通知します。四半期のポイント中心メソッドに様々 な情報収集のシナリオで適用できます。

コミュニティが恩恵を受けるローカル ウッドランドで死んだか病気にかかった木の高周波がある林業プログラムの必要性を決定するツリー在庫。そのような木は、他の人に下がり枝からの健康リスクや感染リスクを証明できます。森で多くの死んだか病気にかかった木を見つける環境科学者の懸念を高めるだろうし、酸性雨やオゾン汚染を含む環境劣悪の早期指標があります。

林における種の多様性を知ることは土地管理者植栽戦略を開発できます。彼らは形式を制限または一般的な多様性を維持するために新しいまたは珍しく有益な種で追加しながら植樹を排除するためのガイドラインを設定するあります。樹木調査からのデータは、大気汚染制御または炭素キャプチャ、ストレージ、これらのデータに基づいて戦略を植えるテーラーなどの特定樹種が提供するサービスの価値を計算するマネージャーも可能です。

ゼウスの四分の一の点を中心としたメソッドを使用してツリーを調査入門を見てきただけ。今木調査の重要性、ポイント中心の四半期調査を実施する方法し調査測定に基づく森林構造を計算する方法を理解する必要があります。見てくれてありがとう!

Results

点を中心とした四半期調査手法生成 3 量的: 相対密度、相対度数、相対の胸高断面積。これらの 3 つの値が追加されます一緒にその種の重要度の値を与えます。これは、相対的な重要度の値 (表 5) に変換されます。

種の重要度の値はのみ 1 つの種を見つける調査の 300 の最大に達することができます。高重要度の値は限りません種が森の中の健康に重要であります。それは単種が現在フォレスト構造 (図 2) を支配することを意味します。

木は、街の環境、健康、および生活の全体的な品質を助ける重要な天然資源です。したがって、このリソースを維持するため不可欠です、林の組成の良い理解を持っています。たとえば、フォレストは非常に多様、種特異的な昆虫または病気の影響を最小限に抑えるためやすくなります。下層には、侵襲的な木の高周波が表示されている場合彼らが引き起こしたり、ネイティブの木を転置し始めている可能性があります。

Figure 4
図 2 。Sommes 森の中で木の重要度の値の棒グラフです。

データ テーブル: 大規模なカテゴリ (dbh ≥ 40 cm)

ツリー番号 ポイント数 象限 樹種 点からの距離 Dbh
cm m cm m
1 L 1 NE アメリカのシナノキ 500 5.0 49.1 .491
2 L 1 SE 銀カエデ 12300 12.3 51.2 .512
3 L 1 NW アメリカニレ 530 5.3 72.3 .723
4 L 1 SW 銀カエデ 620 6.2 50.1 .501
5 L 2 NE 白灰 890 8.9 49.3 .493
6 L 2 SE 北の赤いカシ 560 5.6 52.2 .522
7 L 2 NW アメリカニレ 10500 10.5 63.4 .634
8 L 2 SW 白灰 12200 12.2 70.5 .705
9 L 3 NE 北の赤いカシ 750 7.5 42.2 .422
10 L 3 SE アメリカニレ 880 8.8 45.1 .451
11 L 3 NW 北の赤いカシ 13100 13.1 52.0 .520
12 L 3 SW 白灰 14000 14.0 63.5 .635
13 L 4 NE 銀カエデ 10200 10.2 70.1 .701
14 L 4 SE 銀カエデ 650 6.5 72.6 .726
15 L 4 NW 白灰 320 3.2 82.1 .821
16 L 4 SW 北の赤いカシ 12200 12.2 42.5 .425

データ テーブル: 小分類 (胸高直径 < 40 cm)

ツリー番号 ポイント数 象限 樹種 点からの距離 Dbh
cm m cm m
1 セ 1 NE サトウカエデ 750 7.5 10.3 .103
2S 1 SE 白灰 520 5.2 12.1 .121
3 S 1 NW 白灰 360 3.6 9.5 .095
4S 1 SW アムール スイカズラ 650 6.5 14.1 .141
5 S 2 NE 欧州クロウメモドキ 330 3.3 3.4 .034
6 S 2 SE 白灰 420 4.2 30.2 .302
7 S 2 NW サトウカエデ 510 5.1 22.5 .225
8S 2 SW アムール スイカズラ 660 6.6 17.2 .171
9 3 NE サトウカエデ 810 8.1 31.1 .311
10 秒 3 SE アムール スイカズラ 430 4.3 21.5 .215
11 秒 3 NW 白灰 370 3.7 18.0 .180
12 S 3 SW 欧州クロウメモドキ 470 4.7 5.6 .056
13 秒 4 NE 欧州クロウメモドキ 820 8.2 6.2 .062
14 4 SE 欧州クロウメモドキ 650 6.5 8.5 .085
15 秒 4 NW 欧州クロウメモドキ 490 4.9 9.1 .091
16S 4 SW サトウカエデ 310 3.1 13.3 .133

表 5 。代表的な結果の詳細を示す表は、点の中心木調査メソッドから収集。

Applications and Summary

ツリーのアンケートは、プライベートとパブリックの両方のステーク ホルダーのための重要な技術です。彼らは土地に基づいた意思決定管理者を許可する有用な情報を提供できます。コミュニティ林業プログラムの必要性があるかを決定するツリーのインベントリを行う必要があります。たとえば、調査は多く死んだか病気にかかった木 (図 3) を明らかにしより多くの植え付けのための必要性を示す可能性があります。調査はまた危険な木から損傷を防ぐためのメンテナンス スケジュールを設定されているコミュニティを助けるかもしれない。最後に、調査は土地経営の意思決定とのコミュニティを助けることができます。林における種の多様性を知ることと、マネージャー (図 4) を植える計画を作成できます。たとえば、設定できますガイドラインなど」より森の x % を構成する種からの木は植えては」。

ツリー調査天然資源として森林の値を見積もるときに役立ちます。炭素キャプチャのフォレスト構造によって森林、大気汚染防止などの木が提供するサービスの価値を計算するマネージャーとストレージ、およびエネルギー使用の削減。

Figure 5
図 3。可能性のある病気にかかった木と森の写真。樹木調査は、死ぬ木の存在を検出するので、管理者はフォレストのレベルを維持するために新しい木を植えることが助けることができます。

Figure 6
図 4 。健康的な多様な森林の写真。樹木調査は、(1 つのツリー型などの森林、引き継ぐことはありません) ので、レベルの特定の種番号を維持するために適切な木を植えることのための計画の開発マネージャーを助けることができます。

Transcript

Tree surveys are important to evaluate biodiversity in forests and elucidate the structure and health of woodland areas. The point-centered quarter sampling method is a common technique used to quantify woodland composition.

Woodlands are an important natural resource, and help maintain the environment, while having an impact on the health and quality of life of human populations. A good understanding of the composition of forests is essential to maintaining this resource. If a forest is very diverse, it can minimize the impact from species-specific pests or disease. If invasive trees dominate the understory, this may indicate future displacement of native trees.

Point-centered quarter sampling is one commonly used method in forest communities. It is used to gather information on the density, frequency, and coverage of tree species found in a forest. Data collected via this method provide the ability to estimate how often a tree species occurs, how common species are relative to others, and the sizes of trees, which can give an estimation of age of the tree, and the space they occupy in the ecosystem.

The point-centered method has advantages over other tree survey types. It is more efficient than standard plot analysis because it requires only a small sampling across the woodland, as opposed to surveying all present trees. Though less labor intensive, it has been shown to provide comparable results.

This video will illustrate how to carry out a point-centered quarter sample, how to calculate related tree data, and how to analyze the findings of a point-centered quarter tree survey.

The point-centered quarter tree survey method produces three major quantitative measures for a specific tree species: Relative Density, Relative Frequency, and Relative Basal Area. These three values are then added together to give an “Importance Value” of that species, which can be converted into a “Relative Importance Value.” This value gives a numerical quantification of the prevalence and abundance of a tree species within the forest.

Point-centered quarter method uses a tree measurement called Diameter at Breast Height, or DBH. This is measured at 4.5 ft above existing grade. After a survey location has been selected a transect is established, a point in the forest along that transect is chosen, and the area around it separated into four quarters. In each quarter, the nearest tree with a DBH of greater than 40 cm is identified. This collection is considered the large tree sample.

Next, in each quarter, the nearest tree with a DBH of greater than 2.5 cm, but below 40 cm is identified. These are labeled the small tree sample. Identifying a large tree and small tree in each quadrant allows comparison of the high, canopy forming overstory vegetation to the lower level understory growth.

Using these simple measurements, Basal Area and Importance Value of each tree species can be calculated. The Basal Area is the cross-sectional area of a single tree at DBH. Calculating the total basal area of all trees of a species is a more accurate way to understand species density, and is used instead of number of trees per site to take into account the size of the trees.

The Importance Value of each species is calculated to estimate the relative dominance of a particular species in a forest community. It takes into account how commonly a species occurs across the forest, total number of individuals of the species, and the total amount of forest area that the species occupies.

Now that we are familiar with the importance of tree surveys and the principles of point-centered quarter surveys, let’s take a look at how these are carried out in the field.

Once a woodland site has been identified, establish a 150 m transect in the forest. This can begin anywhere in the woodland, but should preferably be away from the forest edge to minimize border effects from external sources, such as roads.

Place a stake every 50 m along the transect. Each stake represents the center of four compass directions that divide the sampling site into four quarters. These can be numbered by location from one end if desired.

In each quarter, the distance is measured from the stake to the nearest tree, of any species, larger than 40 cm in diameter. Only one large tree per quarter should be measured, so a total of 16 trees are recorded in the large tree category. Record the distance to the stake in centimeters for each.

At each measured tree, note if the leaves are arranged in an alternate, whorled, or opposite arrangement. Next, collect a leaf sample for each of the measured trees.

Place the leaf samples on herbarium paper and label according to collection site, then place in a plant press for later identification.

For each sample tree, using field measurement tape, record the DBH. If using specific DBH tape, read the diameter directly. With regular measuring tape, measure the tree circumference, then calculate the diameter using the formula.

Next, repeat these measurements for each quadrant, at each segment of the transect for the nearest tree less than 40 cm and greater than 2.5 cm in diameter. Record these in a separate category, labeled as small trees.

Back at the laboratory, calculate the mean point-to-tree distance, density, and basal area for each species. This information can then be used to generate the Importance Value. First, using a tree identification guide or ID key, identify each of the trees measured in both the large and small tree categories.

Calculate the mean point-to-tree distance for the entire sample of large and small trees. This is the mean value for the distance of the tree group to the transect point.

Next, calculate the average density, or number of trees per hectare for both the large tree and small tree groups using the equation shown. Record the number of individuals of each tree species per group, then determine density by species for both the large tree and small tree group.

Convert the diameter measurements into areas for all trees sampled. Calculate the mean basal area for each species by calculating the average. The basal area of a species is the average basal area of that species times its density. Next, for each species, calculate the Relative Basal Area.

Determine the frequency at which each species occurs in each group. This is determined by comparing the number of points at which that species occurred out of the 4 points sampled. For example, if an American elm is found at all four points of a quadrant, frequency would equal 1. If a Silver Maple is found at 2 of 4 points, frequency would be equal to 0.5 Now, determine the relative frequency of each species, for each group.

The Importance Value of a species can now be calculated. Add the relative density to relative frequency plus relative basal area. Finally, determine the Relative Importance Value for each species.

To summarize, input these data into a graph that depicts the Importance Value for each species on the Y-axis, arranged in order of increasing importance, and the species name on the X-axis. The data should be presented as one bar for large trees and one bar for small trees.

The importance value of a species can reach a maximum of 300 in a survey where only one tree species is observed. High Importance Value does not necessarily mean a species is important to the health of the forest. Instead, it is merely an indication that the species is currently dominant in the forest structure.

Tree surveys are used to inform scientists or land managers on a variety of important topics. The point-centered quarter method may be applied in a variety of information gathering scenarios.

A community may benefit from a tree inventory to determine a need for a forestry program if there is a high frequency of dead or diseased trees in local woodland. Such trees can prove a health risk from falling branches, or an infection risk to others. Finding many dead or diseased trees in a forest would raise concerns for environmental scientists, and may be early indicators of poor environmental conditions including acid rain or ozone pollution.

Knowing species diversity in a forest can help land managers develop planting strategies. They may be informed to set guidelines to limit or eliminate planting of common trees while adding in new or uncommon beneficial species to maintain diversity. Data from a tree survey may also allow managers to calculate the worth of the services specific tree species provide, such as air pollution control or carbon capture and storage, and tailor planting strategies based upon these data.

You’ve just watched JoVE’s introduction to Tree Surveying using the point-centered quarter method. You should now understand the importance of tree surveys, how to carry out a point-centered quarter survey, and how to calculate forest structure based on your survey measurements. Thanks for watching!