【摘要】：我國(guó)天然次生林面積在森林總面積中占據(jù)相當(dāng)大的比重,但是由于不同因素的干擾,整體上天然次生林動(dòng)態(tài)演替的穩(wěn)定性較低,同時(shí)林分枯損株數(shù)影響著森林演替的進(jìn)程,并且在森林動(dòng)態(tài)變化過(guò)程中起著至關(guān)重要的作用,因此對(duì)天然次生林枯損株數(shù)空間分布的研究有著重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本研究目基于2004年至2016年收集的帽兒山實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)2期共101塊天然次生林固定樣地?cái)?shù)據(jù),建立全局Poisson模型和4種空間尺度下(2.5km,5km,10km,15km)的地理加權(quán)泊松模型(Geographically Weighted Poisson Regression,GWPR)對(duì)帽兒山實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)天然次生林枯損株數(shù)的空間分布情況進(jìn)行探索,并分析了全局模型和不同空間尺度下的局域模型在解決空間問(wèn)題上的優(yōu)劣性。利用混合逐步選擇法建立全局Poisson模型來(lái)擬合天然次生林枯損株數(shù)與各影響因子之間的關(guān)系,最終得到海拔、坡度、林分平均胸徑、每公頃株數(shù)以及蓄積量共5個(gè)影響因子。結(jié)果顯示,對(duì)于全局Poisson模型,所有變量參數(shù)均表現(xiàn)為統(tǒng)計(jì)顯著,這表明所選的林分以及地形因子都是影響天然次生林枯損株數(shù)的重要因子,林分平均胸徑與次生林枯損株數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系,其余4個(gè)因子與次生林枯損株數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系,其中,林分平均胸徑對(duì)天然次生林枯損株數(shù)的影響最大,海拔和坡度等地形因子對(duì)天然次生林枯損株數(shù)的影響最小。建立了4種空間尺度下的局域GWPR模型,利用ArcGIS軟件繪制了4種空間尺度下局域GWPR模型各參數(shù)的空間分布圖。結(jié)果顯示,各個(gè)尺度下的GWPR模型在對(duì)天然次生林枯損株數(shù)影響的方向上與全局Poisson模型存在一致性,但是GWPR模型的估計(jì)系數(shù)不是唯一的,是連續(xù)變化的;在2.5km空間尺度下GWPR模型系數(shù)可以產(chǎn)生較好范圍內(nèi)的局域化空間分布,并且產(chǎn)生最大的變化范圍,在模型系數(shù)分級(jí)的細(xì)化程度上要好于其他尺度下的GWPR模型;在模型擬合方面,GWPR模型擁有很好的擬合效果,明顯好于全局Poisson模型,尤其在小空間尺度(GWPR_2.5km)下的AIC值明顯減小,同時(shí)產(chǎn)生了較大范圍內(nèi)的模型系數(shù),得到了較好的模型參數(shù)的局域化空間分布效果;在小尺度下的GWPR模型產(chǎn)生了較小范圍內(nèi)的模型殘差,產(chǎn)生不同觀測(cè)值少量聚類這一理想的空間分布模式。利用Moran I指數(shù)對(duì)全局模型和4種尺度下的局域模型的空間自相關(guān)性進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,在小尺度(GWPR_2.5km)下產(chǎn)生的模型可以有效地去除模型殘差的全局空間自相關(guān)性,產(chǎn)生數(shù)量最少的顯著性局域Moran I值,隨著尺度增加,顯著性局域Moran I值的數(shù)量逐漸增加。在降低模型殘差的局域空間自相關(guān)性效果上,較小尺度(2.5km和5km)下的GWPR模型要明顯好于較大尺度下的GWPR模型,但是所有局域模型總體上仍要好于全局模型,說(shuō)明局域模型在降低甚至消除空間自相關(guān)性上起到了很好的效果。利用ArcGIS軟件繪制了全局Poisson模型和4種空間尺度下局域模型的天然次生林枯損株數(shù)空間分布圖。結(jié)果表明,全局模型和4種尺度下的局域模型對(duì)于次生林枯損株數(shù)在總體范圍上的預(yù)測(cè)趨勢(shì)基本相同,即在研究區(qū)的東北部和西南部枯損株數(shù)較多,各模型在擬合偏差上存在差異,全局Poisson模型的擬合偏差在6株左右,2.5km下的GWPR模型擬合偏差在3~4株,5km下的GWPR模型擬合偏差在5株左右,10km下的GWPR模型擬合偏差在5~6株,15km下的GWPR模型擬合偏差在6株左右。
【圖文】：

然條件省東南部的東北林業(yè)大學(xué)所屬帽兒山實(shí)于尚志市帽兒山鎮(zhèn)境內(nèi)，屬該市管轄、哈爾濱市阿城區(qū)平山林場(chǎng)相接壤，北部邊界。地理坐標(biāo) 127 30'~127 34'E、個(gè)森林經(jīng)營(yíng)施業(yè)區(qū)、151 個(gè)林班[49-50]，一鎮(zhèn)一鄉(xiāng) 15 個(gè)自然屯，均以鄉(xiāng)村公路長(zhǎng) 117.26km，其中哈綏鐵路全長(zhǎng) 17.5k腹部，因此該實(shí)驗(yàn)林場(chǎng)內(nèi)交通較為展森林經(jīng)營(yíng)、護(hù)林防火、繁榮經(jīng)濟(jì)、提

基于 GWPR 模型不同尺度下枯損株數(shù)的空間分析更好地探討不同空間尺度下各參數(shù)估計(jì)值的變化情況以及各個(gè)變量參數(shù)的局域化空間分布效果。圖 3-2A~圖 3-2D 給出了 4 種空間尺度下的 GWPR 模型的海拔參數(shù)的空間分布圖，當(dāng) GWPR 模型處于 2.5km 帶寬下時(shí)，在研究區(qū)的東南部地區(qū)、南部地區(qū)以及東北部小范圍內(nèi)，海拔參數(shù)的估計(jì)值為負(fù)值，說(shuō)明在這些區(qū)域內(nèi)，，隨著海拔的逐漸增高，天然次生林枯損株數(shù)逐漸減少，而在研究區(qū)的中部地區(qū)以及西部地區(qū)，海拔參數(shù)的估計(jì)值為正值，說(shuō)明枯損株數(shù)隨著海拔高度的增加而增加，在 2.5km 空間尺度下的 GWPR 模型產(chǎn)生了較好范圍內(nèi)的局域化空間分布；當(dāng) GWPR 模型處于 5km 的帶寬下時(shí)（圖 3-2B），海拔參數(shù)只在研究區(qū)的東南部地區(qū)很小范圍內(nèi)的估計(jì)值為負(fù)值，在其他大部分地區(qū)的參數(shù)估計(jì)值均為正值，說(shuō)明當(dāng)空間尺度逐漸增加時(shí)，模型系數(shù)的局域化空間分布的范圍減��；當(dāng) GWPR 模型處于 10km 和 15km（圖 3-2C、圖 3-2D）較大帶寬時(shí)，在研究區(qū)內(nèi)的所有地區(qū)，海拔參數(shù)的估計(jì)值全部為正值，在這兩種帶寬下（10km 和 15km）的林分枯損株數(shù)會(huì)隨著海拔的逐漸增高而增加，同時(shí)模型系數(shù)局域化分布效果進(jìn)一步減弱。
【學(xué)位授予單位】：東北林業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：S757

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本文編號(hào)：2704675