基于地統(tǒng)計學的森林特征空間相關性研究.pdf

1、森林在任何地理尺度下都呈現(xiàn)出一定的空間結構，基于地統(tǒng)計學方法分析不同尺度上林分的空間異質性和空間自相關性，有助于深化林分空間結構的認識以及提高估計和繪制森林資源分布圖的精度，這對于森林經營，規(guī)劃和研究有著重要的現(xiàn)實意義。本文基于汪清林業(yè)局2007年二類調查局級固定樣地數(shù)據(jù)和2010年天然蒙古櫟純林標準地復測數(shù)據(jù)，從景觀尺度對林分特征因子（森林蓄積量，森林地上生物量和樹種多樣性）進行了空間異質性和空間自相關性分析，并對樹種多樣性進行空間估

2、計和空間格局分析;從林分尺度上對林木屬性變量（樹高，胸徑，胸徑生長量和冠幅）以及各屬性變之間進行了空間異質性和空間相關性分析。
　　 (1)在二類調查局級固定樣地抽樣尺度上(1×2km)，森林調查因子蓄積量和地上生物量并沒有呈現(xiàn)出空間自相關性，可以將各個固定樣地視為獨立的樣本。無法采用地統(tǒng)計學空間估計的方法將樣地“點”上信息擴展到“面”上信息。
　　 (2)分別采用趨勢模型和泛克里格方法對全局樹種多樣性進行了空間估計，兩

3、種方法的預測精度均較高。泛克里格方法是在趨勢模型的基礎上考慮了模型殘差的空間自相關性。研究表明研究區(qū)域內樹種多樣性存在著明顯的空間格局。趨勢模型中的解釋變量已經解釋了大部分的空間信息，因此相對于趨勢模型，泛克里格方法并沒有顯著地提高預測精度。但是泛克里格方法展現(xiàn)出了潛在的優(yōu)勢——標準誤差圖能夠給出每個預測點的可信度和對模型殘差進行空間結構分析，可以以此來判斷模型中是否忽略了某些重要的環(huán)境解釋變量。
　　 (3)在林分尺度上采用地

4、統(tǒng)計學方法對蒙古櫟純林林木屬性變量的空間異質性和空間自相關性進行分析，研究結果表明林木屬性變量在空間上呈現(xiàn)出明顯的不同程度的空間自相性和各向異性現(xiàn)象。有些林木屬性之間存在著明顯的空間相關性，如林木競爭指數(shù)和胸徑生長量之間存在負的空間相關性，表現(xiàn)出胸徑生長量低的斑塊具有較高的競爭壓力。這表明林分中存在激烈的競爭現(xiàn)象?？梢钥紤]通過疏伐等措施降低林木間的競爭壓力。使林分朝著更高林分生長率的更新方向發(fā)展。為森林經營者深化了解林分空間結構，制定合