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提出一种新的不跨越边界的基于Horvitz-Thompson估计量的分层自适应群团抽样方法，给出其估计量公式，并证明了其无偏性。将9种抽样方法(简单随机抽样、分层简单随机抽样、基于修正Hansen-Hurwitz估计量的ACS、基于修正Horvitz-Thompson估计量的ACS、跨越边界基于Hansen-Hurwitz估计量的ACSI、跨越边界基于Hansen-Hurwitz估计量的ACSII、不跨越边界基于修正Hansen-Hurwitz估计量的ACS、跨越边界基于修正Horvitz-Thompson估计量的ACS、不跨越边界基于修正Horvitz-Thompson估计量的ACS)应用于中国乌兰布和沙漠边缘植被花棒密度调查，并对比了9种抽样方法精度。结果表明：不跨越边界的基于Horvitz-Thompson估计量的分层自适应群团抽样的效果最佳；分层的抽样方法比不分层的抽样方法效率要高。