【摘 要】
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目前,全球气候变暖已成为各国共同所面临的严峻问题。森林是陆地生态系统的一个重要组成部分,在缓解大气CO2浓度升高的过程中扮演重要的角色。林木作为森林的主体,其生物量的准确估计对于森林的生物量、碳储量和碳通量的定量分析、森林的经营管理,以及分析气候变化对森林生态系统的影响均起着至关重要的作用。然而,林业生长和收获数据普遍存在空间效应的问题,即数据间存在相关性,违背了最小二乘模型的回归假设,使得传统的
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目前,全球气候变暖已成为各国共同所面临的严峻问题。森林是陆地生态系统的一个重要组成部分,在缓解大气CO2浓度升高的过程中扮演重要的角色。林木作为森林的主体,其生物量的准确估计对于森林的生物量、碳储量和碳通量的定量分析、森林的经营管理,以及分析气候变化对森林生态系统的影响均起着至关重要的作用。然而,林业生长和收获数据普遍存在空间效应的问题,即数据间存在相关性,违背了最小二乘模型的回归假设,使得传统的单木生物量模型（OLS模型）不再适用。因此,探究生物量数据中空间效应的存在与否,对于选择合适的生物量建模理论具有重要的意义。此外,林木生物量空间效应的研究对于准确地把握其空间分布规律具有重要意义。基于此,本论文以云南省亚热带地区3种典型森林（思茅松天然林、思茅松人工林和桉树人工林）的皆伐样地（100m×30m）的各维量生物量（木材、树皮、树干、树枝、枝叶,树冠以及地上生物量）的实测数据为基础,以R语言为软件实现:（1）采用空间效应分析理论分析3种典型森林地上部分的生物量的空间效应变化规律;（2）在空间效应分析的基础上,考虑林木的空间位置信息,采用空间回归模型和混合效应模型建模技术,构建不同维量生物量的全局空间回归模型（空间滞后模型,SLM;空间误差模型,SEM;空间杜宾模型,SDM）、局部空间回归模型（地理加权回归模型,GWR）和混合效应模型（NMEM）,分析空间回归模型和混合效应模型在处理存在空间效应的生物量数据的能力。研究结果表明:（1）思茅松天然林、思茅松人工林和桉树人工林的地上部分生物量均存在空间效应的问题,但其空间效应的变化规律是变化的。单独来看,3种典型森林的各维量生物量随着距离尺度的增加均表现出了一定程度的空间效应问题,从空间分布格局来看,思茅松天然林的各维量生物量基本呈现出离散分布的趋势,思茅松人工林与此相似,而桉树人工林与之相反,基本呈现聚集分布的趋势;从空间聚类模式来看,思茅松天然林和人工林的各维量生物量基本呈正空间自相关性,而桉树人工林基本呈正负空间自相关性并存;从空间异质性来看,3个典型森林的各维量生物量的空间异质性基本呈现出随尺度的增加而增大的趋势,且基本于10m处趋于稳定。同一林分内,存在空间效应变化规律相似的维量生物量,如木材、树干和地上生物量,但从生物量数据随距离尺度的变化所呈现出的空间效应变化规律的先后顺序和程度来看,各维量生物量又存在差异性。对比来看,3种典型森林的相同维量生物量的空间效应变化规律同样具有相似性和差异性,从空间分布格局来看,思茅松天然林和人工林是相似的,而与桉树人工林存在明显差异;从空间聚类模式来看,桉树人工林、思茅松天然林和人工林是相对一致,如木材、树干和地上生物量;从空间异质性来看,林分间相同维量生物量的空间异质性程度的变化趋势相似,基本随着距离尺度的增加而增大,基本于10m处趋于稳定,但异质性强度各异。（2）本论文以全局Moran’s指数和组内方差来描述不同尺度下模型残差的空间效应问题。结果表明,基础模型（OLS）的残差都具有一定的空间效应问题。全局空间回归模型（空间滞后模型,SLM;空间误差模型,SEM;空间杜宾模型,SDM）基本能降低模型残差的空间自相关性,同时也具有一定的处理模型残差空间异质性的能力;地理加权回归模型（GWR）能有效地降低残差的空间异质性,也表现出了一定的降低残差空间自相关性的能力;非线性混合效应模型（NMEM）对残差的空间自相关性的处理能力较差,且基本不能降低模型残差的空间异质性。总的来说,地理加权回归模型对于模型残差的空间效应处理能力最好,全局空间回归模型次之,非线性混合效应模型最差。另一方面,非线性混合效应模型、全局空间回归模型和地理加权回归模型能极大的改善模型的拟合性能,且预测能力基本上与基础模型相近。
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