基于Landsat TM數(shù)據(jù)的大興安嶺森林景觀空間格局及其關(guān)聯(lián)性

張呂成 張一帆 董靈波

摘?要：為研究大興安嶺地區(qū)森林景觀結(jié)構(gòu)的形成和維持機制，本文以2010年Landsat TM遙感影像和同期一類調(diào)查數(shù)據(jù)為基礎，采用一階條件強度的核密度函數(shù)和二階條件強度的O-ring統(tǒng)計方法研究該地區(qū)的主要森林景觀類型（落葉松白樺混交林、天然落葉松林、天然白樺林和針闊混交林）的空間分布格局及其關(guān)聯(lián)性。結(jié)果表明：①大興安嶺的主要景觀類型為落葉松白樺混交林、天然落葉松林、天然白樺林和針闊混交林，占區(qū)域總面積72.44%;②核密度分析表明，4種主要景觀類型在空間上分布具有明顯的聚集特征，其平均斑塊密度為2.33～6.0 個/km2，空間變異系數(shù)達39.7%～49.5%;③4種景觀類型均在小尺度上呈現(xiàn)聚集分布（0～20 km），隨著尺度的增大逐漸呈現(xiàn)出隨機分布或均勻分布;④各景觀類型之間在小尺度上呈現(xiàn)出顯著的正關(guān)聯(lián)性或負關(guān)聯(lián)性，而在大尺度上則以無關(guān)聯(lián)性或負關(guān)聯(lián)性為主。本研究為該地區(qū)森林可持續(xù)經(jīng)營提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：大興安嶺;點格局分析;O-ring函數(shù);核密度函數(shù);空間關(guān)聯(lián)性

中圖分類號：S718. 54?文獻標識碼：A?文章編號：1006-8023（2021）06-0001-09

Abstract：In order to study the formation and maintenance mechanism of forest landscape structure in Daxingan Mountains， this paper studied the main forest landscape types （Larix gmelinii-Betula platyphylla mixed forest， Natural Larix gmelinii forest， Natural Betula platyphylla forest and Natural coniferous-broadleaved mixed forest） and their spatial distribution by using the first-order conditional intensity kernel density function and second-order conditional intensity O-ring statistic method based on Landsat TM remote sensing images in 2010 and a type of investigation data. The results showed that： ① The main landscape types in Daxingan Mountains?were natural Larix gmelinii-Betula platyphylla mixed forest， natural Larix gmelinii forest， natural Betula platyphylla forest and natural coniferous-broadleaved mixed forest， accounting for 72.44% of the total area. ② The results of kernel density analysis showed that spatial distribution of the four main landscape types had obvious aggressive characteristics. The mean patch density was 2.33-6.0 patch/km2，?and the coefficient of spatial variation was 39.7%-49.5%.③ The four landscape types showed aggregative distribution on small scale （0-20 km）， and with the increase of scales， they showed random distribution or even distribution.？④ The landscape types showed significant positive or negative correlation on a small scale， but on a large scale they were mostly negative or no correlation. This study is the theoretical basis for sustainable forest management in this area.

Keywords：Daxingan Mountains; point pattern analysis; O-ring function; kernel density function; spatial correlation

0?引言

景觀格局是一種空間排列，在大自然的作用下或者在外界人力干擾下產(chǎn)生出形態(tài)不同、分布迥異的景觀排布[1]。景觀格局不僅能夠體現(xiàn)出景觀上的異質(zhì)性，也體現(xiàn)在生態(tài)環(huán)境演變過程中外界環(huán)境造成不同程度上的干擾和作用。人們將沒有規(guī)則的景觀斑塊圖像進行分析處理，透過事物的表象看到事物的本質(zhì)，發(fā)現(xiàn)圖像中所隱藏的規(guī)律，得到景觀格局形成的原因，從而分析景觀格局形成的驅(qū)動因子。

隨著遙感技術(shù)和地理信息系統(tǒng)研究的不斷發(fā)展，學者們使用景觀格局分析軟件與3S技術(shù)相結(jié)合，對森林資源進行了很多的研究分析[2]。宋濤等[3]利用地理信息技術(shù)對森林景觀格局數(shù)據(jù)進行分析，得到了森林資源在水平空間層次的綜合分布。程曉燕[4]基于RS數(shù)據(jù)源，運用GIS技術(shù)得出森林資源在分布上的規(guī)律性。當前全球在對植物種群空間分布及其關(guān)聯(lián)性的研究領(lǐng)域中，較為常用的點格局分析方法是景觀格局指數(shù)法以及空間統(tǒng)計學法，其中景觀格局指數(shù)法，即函數(shù)主要是通過軟件來對各景觀要素的柵格數(shù)據(jù)進行計算得到指數(shù)，然后通過指數(shù)來分析景觀格局特點，此方法可以很大程度地簡化景觀類型的空間格局信息，高度地濃縮了景觀空間格局的信息，并且運算十分簡便，所以此方法運用較為廣泛。但景觀指數(shù)法的各指數(shù)之間具有明顯的相關(guān)性，且其生態(tài)學意義也并不明確，在指示景觀空間格局特征方面具有片面性。同時景觀空間格局及其關(guān)聯(lián)性的研究需要在多個尺度開展空間異質(zhì)性的定量化研究，具有明顯的尺度依賴性，為了解決這一問題，之后又不斷地提出了分析多尺度上景觀類型空間格局的方法。

空間點格局分析理論，通過二維空間的點狀分布圖來分析在各種尺度下變量的空間分布格局，可以用來分析各種點狀的物體在不同尺度上的空間分布格局。點格局分析方法很好地克服了景觀指數(shù)的缺陷，能很好地從多尺度上去解釋森林景觀形成和維持的內(nèi)在機制[5]。其結(jié)果可以在一定程度上分析不同景觀的空間分布格局及其關(guān)聯(lián)性[6]，但卻也存在著明顯的尺度累計效應問題，不能很好地反映出不同尺度上的景觀空間分布格局[7]。

為了解決空間點格局分析法的尺度累計效應問題，之后又進一步提出了O-ring統(tǒng)計方法，這種方法摒棄了圓的方法，改用圓環(huán)來作為統(tǒng)計工具，可以分離特定距離的等級，從而極大地提高了空間格局分析的準確度。該方法能很有效地避免尺度累積效應，更真實地反映植物種群在多尺度上的空間分布格局，因而被廣泛應用[8]。本文以黑龍江省大興安嶺的景觀格局作為研究對象，利用2010年大興安嶺森林資源的一類調(diào)查數(shù)據(jù)結(jié)果，采取核密度分析方法以及O-ring函數(shù)，探究大興安嶺森林景觀格局在空間分布上和各個物種間的關(guān)聯(lián)性[9]，以期為該地區(qū)對于森林資源的保護和可持續(xù)開發(fā)上提供科學的理論依據(jù)和技術(shù)支持。

1?研究地區(qū)與研究方法

1. 1?研究地區(qū)概況

大興安嶺地區(qū)是我國面積最大的林區(qū)，位于：121°12′～127°00′ E; 50°10′～53°33′ N，林地面積為 678.40 萬 hm2，屬于寒溫帶大陸季風氣候區(qū)，冬寒夏暖，年溫差大，夏季降水較多[10]，最低氣溫可達到-53 ℃，平均氣溫為-2.6 ℃;每年都會有180～120 d處于冰封期。因為大興安嶺地區(qū)地形和氣候的差異，形成的物種分布狀態(tài)也是不同的，其中，最具代表性的分布是興安落葉松林（Larix gmelinii）、白樺林（Betula platyphylla）等喬木林，以及杜鵑（Rhododendron simsii）、越桔（Vaccinium vitis）、杜香（Ledum palustre）等灌木。

1.2?數(shù)據(jù)收集

利用2010年大興安嶺地區(qū)的Landsat TM遙感圖像和同期的森林資源一類調(diào)查數(shù)據(jù)[11]，對大興安嶺地區(qū)的遙感影像進行分類。根據(jù)所收集的數(shù)據(jù)最終將所研究區(qū)域劃分為：針葉混交林（Natural coniferous mixed forest， NCM）、針闊混交林（Natural coniferous-broadleaved mixed forest， NCB）、樟子松林（Natural Pinus sylvestris var. mongolica forest， PSV）、落葉松白樺混交林（Larix gmelinii-Betula platyphylla mixed forest， LGP）、楊樹林（Natural Populus davidiana forest， PL）、軟闊混交林（Soft-broadleaf mixed forest， SBM）、天然落葉松林（Natural Larix gmelinii forest， NLG）、天然白樺林（Natural Betula platyphylla forest， NBP）、其他（包括道路、房屋建筑和水流等; Others， OTH）共9個景觀類型如圖1所示。

1.3?森林景觀點格局分析方法

本研究中景觀點格局分析法采用一階條件強度的核密度函數(shù)和二階條件強度的O-ring統(tǒng)計，分別用來描述大興安嶺森林景觀的點密度特征和森林景觀的空間分布格局及其關(guān)聯(lián)性[12]。

1.3.1?核密度分析法

密度分析可以將點或者線生成連續(xù)的表面，主要包括核密度分析、點密度分析和線密度分析，本研究中主要應用的是核密度分析，核密度分析是把矢量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為柵格數(shù)據(jù)的一種手段[13]，可以計算每一個輸出柵格像元四周的簡單交點要素的密度，從而顯示森林景觀空間格局分布的狀態(tài)、形式以及將來發(fā)展的動向[14]。主要工作原理是把某一個點周圍的一片區(qū)域作為該點的空間窗口，然后計算出這個窗口里每個所要研究對象的平均值，賦值給該點作為密度值，在該點處密度值最高，隨著與該點的距離不斷增大，其密度值不斷減小，在與該點的距離等于搜索半徑的位置處密度值降為零[15]。核密度分析的公式可表示為：

1.3.2?O-ring統(tǒng)計

對于森林景觀的點空間格局分析來說，多距離空間聚類分析法（Ripley s K函數(shù)）是最經(jīng)常用到的一種處理措施。該方法是進行點格局分析的最基本的一個函數(shù)，但在Ripley s K函數(shù)分析中小尺度累積效應會對大尺度分析造成很大的影響[16]。為了消除這種影響，最后演變出了O-ring統(tǒng)計，這種分析方法摒棄了圓的方法改用圓環(huán)來作為統(tǒng)計工具，可以分離特定距離的等級，從而極大地提高了空間格局分析的準確度。O-ring統(tǒng)計包括2種方法，分別是單變量統(tǒng)計和雙變量統(tǒng)計。

單變量統(tǒng)計只用來分析一個對象的景觀分布格局，為了可以得到有意義的分析結(jié)果，在采用O-ring統(tǒng)計分析分布格局及其關(guān)聯(lián)性時應該仔細地篩選零假設模型。對于單變量統(tǒng)計來說，如果所取樣點的生態(tài)學過程和格局在空間分布上呈現(xiàn)出明顯的不均勻性和復雜性，那么此時應該采用異質(zhì)性泊松過程，相反如果取樣的點屬于均勻地分布，則應該采用空間隨機零假設模型[17]。根據(jù)蒙特卡羅（Monte Carlo）模擬的結(jié)果可以得出，以水平分布格局函數(shù)（Q11（r））和上下包跡線（E11-和E11+）為縱坐標，以半徑r為橫坐標來進行作圖，則能夠很明顯地分析取樣的點的空間分布格局以及關(guān)聯(lián)性。對于O-ring的單變量統(tǒng)計來說會有以下3種情況：第1種情況是如果Q11（r）比下包跡線，那么景觀類型呈現(xiàn)明顯的均勻分布[18];如果Q11（r）比上包跡線大，那么景觀類型呈現(xiàn)明顯的聚集分布;如果Q11（r）剛好處于上下包跡線之間，那么景觀類型就會呈現(xiàn)出明顯的隨機分布[19]。單變量統(tǒng)計公式為：

1.4?數(shù)據(jù)處理

采用ENVI軟件對遙感圖像進行輻射定標和大氣校正等操作;采用ArcGIS軟件平臺中的核密度函數(shù)模塊計算景觀類型的點密度特征，搜索半徑為1 km。森林景觀類型的空間分布格局及其關(guān)聯(lián)性采用Programita軟件（2010版），空間尺度為0～40 km。圖標繪制采用EXCEL軟件。

2?結(jié)果與分析

2.1?景觀斑塊空間結(jié)構(gòu)特征

2.1.1?斑塊面積特征

表1為大興安嶺地區(qū)各景觀空間特征表，由表1可知，9種景觀類型中LGP所占面積最大，達1 478.7 ×103 hm2，約占總面積的24.11%;其次分別是NBP、NLG、NCB、PSV、PL、NCM、SBM，面積分別為1 290.6×103、1 099.0×103、575.0×103、520.8×103、358.5×103、346.9×103、337.2×103 hm2，OTH所占面積是127.5×103 hm2。

斑塊平均面積等于景觀類型的總面積與景觀類型的總斑塊數(shù)量之比，可以表示景觀的破碎化程度。破碎化程度會隨著斑塊平均面積值的不斷增加而減小，與之成反比例。由表1可知各個景觀類型斑塊的平均面積從大到小排序為：NLG、OTH、NBP、LGP、NCM、PSV、NCB、PL、SBM， NLG的破碎化的程度最小，SBM的破碎化程度最大。

2.1.2?斑塊的周長特征

斑塊的周長情況可以表現(xiàn)出該林型里的物種、能量等向外流出的可能性。大興安嶺地區(qū)LGP的斑塊周長是最長的，占斑塊總周長的25.62%;OTH的斑塊周長最小，僅占斑塊總周長的1.16%（表1）。

2.1.3?斑塊的數(shù)量特征

各個類型的斑塊數(shù)量差距比較大，如圖2所示。其數(shù)量從少到多的順序依次為：OTH、NLG、PSV、NCM、NBP、PL、SBM、LGP、NCB。其中，斑塊數(shù)量最多的景觀類型是NCB，占總數(shù)量的6.43%，其次是LGP，占總數(shù)量的2.47%，最少的是OTH，僅占總斑塊數(shù)量的0.40%。

從大興安嶺地區(qū)的景觀分布來看，包括以下幾種情況：第1種是斑塊的面積、周長及數(shù)量都大的景觀類型，包括LGP、NLG、NBP和NCB;第2種是斑塊的面積和周長較小而斑塊的數(shù)量卻大的景觀類型，如SBM;第3種是斑塊的面積、周長數(shù)量都小的景觀類型，如NCM。

2.2?景觀斑塊的空間點密度特征

LGP、NBP、NLG及NCB這4種林型在空間上的分布均是不均勻的，如圖3所示。LGP的平均斑塊密度（MPD）為5.78 個/km2，空間變異系數(shù)為49.5%，由圖3（a）可以看出，其主要分布在大興安嶺的南部和北部，在西北部以及東南部都有少量的分布;NBP的MPD為4.7 個/km2，空間變異系數(shù)為42%，由圖3（b）可以看出，其主要分布在大興安嶺的東南部，在西北部及南部均有少量分布;NLG的MPD為2.33 個/km2，空間變異系數(shù)為44.5%，由圖3（c）可以看出，其主要分布在大興安嶺的南部和北部，西北部與東南部均有少量分布;NCB的MPD為6.0 個/km2，空間變異系數(shù)為39.7%，由圖3（d）可以看出，其主要分布在大興安嶺的西北部和東部，而在南部僅有少量分布。綜上所述，可以得到這4種景觀類型在空間上都表現(xiàn)出非常明顯的聚集分布，且在空間上分布不連續(xù)，所以這4種景觀類型均可以用異質(zhì)性泊松過程來進行分析。

2.3?景觀斑塊的空間格局

由圖4可知，NLG在0～36 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的聚集分布，在36～40 km的尺度上則表現(xiàn)出隨機分布;NBP在0～32 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的聚集分布，而在32～40 km的尺度上則表現(xiàn)出明顯的隨機分布;NCB在0～20 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的聚集分布，在20～23 km的尺度上表現(xiàn)出輕微的隨機分布，在23～40 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的均勻分布;LGP在0～33 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的聚集分布，在33～40 km的尺度上表現(xiàn)出隨機分布。綜上所得，大興安嶺地區(qū)的4種主要景觀類型在空間上都基本表現(xiàn)出在小尺度上呈聚集分布，隨著尺度的增大，逐漸變?yōu)殡S機分布的這種規(guī)律。

2.4?景觀斑塊的空間關(guān)聯(lián)性

由圖5可以看出，LGP與NLG在0～36 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的正關(guān)聯(lián)性，而在36～40 km的尺度上表現(xiàn)出無關(guān)聯(lián)性;LGP與NCB在0～23 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的正關(guān)聯(lián)性，在23～32 km的尺度上表現(xiàn)出無關(guān)聯(lián)性，之后在32～40 km的尺度上則表現(xiàn)為明顯的負關(guān)聯(lián)性;LGP與NBP在0～32 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的正關(guān)聯(lián)性，而在32～40 km的尺度上則表現(xiàn)出無關(guān)聯(lián)性;NBP與NCB在0～4 km的尺度上呈負關(guān)聯(lián)性，在4～8 km的尺度上表現(xiàn)出無關(guān)聯(lián)性，在8～15 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的正關(guān)聯(lián)性，在隨后的15～40 km的尺度上表現(xiàn)出無關(guān)聯(lián)性;NBP與NLG在0～35 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的正關(guān)聯(lián)性，而在35～40 km的尺度上則表現(xiàn)出無關(guān)聯(lián)性;NLG與NCB在0～3 km的尺度上表現(xiàn)出無關(guān)聯(lián)性，在3～27 km的尺度上表現(xiàn)出明顯的正關(guān)聯(lián)性，在27～33 km的尺度上表現(xiàn)出無關(guān)聯(lián)性，在之后的尺度上則表現(xiàn)出明顯的負關(guān)聯(lián)性。綜上可得，這4種景觀之間均在小尺度上表現(xiàn)為正關(guān)聯(lián)性或負關(guān)聯(lián)性，而在更大尺度上則呈現(xiàn)無關(guān)聯(lián)性或負相關(guān)性。正關(guān)聯(lián)性表明此時不同的景觀斑塊之間鑲嵌分布可以促進生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定發(fā)展;無關(guān)聯(lián)性表明在大尺度上各個景觀類型之間互不影響;負關(guān)聯(lián)性表明各景觀類型與其他景觀類型相互排斥，進而生成了適合其生存的局部生活環(huán)境，但也有可能是森林火災及采伐所引起。

3?結(jié)論與討論

對于景觀格局來說，地理空間各個點的值都會影響到相鄰其他點的值，從而產(chǎn)生空間依賴性，同時不同的空間尺度下的空間分布格局不一樣，影響因子也不一樣，從小尺度來看，在森林景觀空間格局的形成方面，如共生、寄生、捕食和競爭等過程起著十分重要的作用;從大尺度來看，地形、水、溫度、陽光和空氣等非生物因素對空間格局的形成起著非常重要的作用[21-22]。

森林景觀的形成、發(fā)展是各種自然干擾（如林火、病蟲害等）和人為干擾（如森林采伐、道路網(wǎng)等）共同作用的結(jié)果，這種干擾不僅會影響森林物種的正常生長和演替，而且也會改變森林景觀的物種組成和結(jié)構(gòu)，進而影響森林各種生態(tài)功能的持續(xù)發(fā)揮。森林作為大興安嶺地區(qū)景觀的基質(zhì)，林地面積占絕對優(yōu)勢，景觀多樣性相對較低，因此任何的自然干擾和人為干擾都會嚴重影響景觀斑塊的大小、形狀和連接度，促使森林景觀向破碎化方向發(fā)展，這種變化在本研究得到證實。森林景觀格局的變化會對區(qū)域生態(tài)環(huán)境和社會產(chǎn)生顯著影響，但具體的響應機制有待于進一步研究。

不同景觀類型間的空間關(guān)聯(lián)性有所不同，并與空間尺度密切相關(guān)。正關(guān)聯(lián)性表明此時不同的景觀斑塊之間鑲嵌分布可以促進生態(tài)環(huán)境穩(wěn)定發(fā)展;無關(guān)聯(lián)性表明在大尺度上各個景觀類型之間互不影響;負關(guān)聯(lián)性表明各景觀類型與其他景觀類型相互排斥，進而生成了適合其生存的局部生活環(huán)境，但也有可能是森林火災及采伐所引起。

在本研究中大興安嶺地區(qū)的4種主要森林景觀類型LGP、NBP、NLG、NCB呈現(xiàn)以下特點：

（1）大興安嶺地區(qū)主要的景觀是LGP、NBP、NLG和NCB，面積分別為1 478.7×103、1 290.6×103、1 099.0×103、575.0×103 hm2。這是大興安嶺地區(qū)的基質(zhì)景觀，共占總面積72.44%，對于該地區(qū)的穩(wěn)定發(fā)展起著極大的作用[23]。同時相對于OTH，NLG、NBP、LGP的斑塊平均面積較大，因此這4種主要景觀破碎化的程度較小。

（2）大興安嶺地區(qū)的4種主要景觀類型在空間上分布均不連續(xù)，且都呈面狀分布，具有明顯的聚集特征， 其MPD分布具有很明顯的差異，從大到小依次為：NCB（6.0 個/km2）、LGP（5.78 個/km2）、NBP（4.7 個/km2）、NLG（2.33 個/km2）。這進一步說明各森林景觀的樣點并非空間隨機分布，而是在一定尺度范圍內(nèi)呈現(xiàn)出顯著的聚集分布。聚集分布有利于抵御不良外界環(huán)境，維持景觀的正常持續(xù)發(fā)展，發(fā)揮功能的整體效應，因此被認為是自然界最常見的一種分布形式[24]。

（3）大興安嶺地區(qū)的4種主要景觀類型在空間上都基本表現(xiàn)出在小尺度上呈聚集分布，隨著尺度的增大，逐漸變?yōu)殡S機分布的這種規(guī)律，因為聚集分布可以很好地應對外界不良環(huán)境做造成的影響，進而促進生態(tài)系統(tǒng)健康穩(wěn)定的發(fā)展。

（4）森林景觀各個類型之間的空間關(guān)聯(lián)性方面有所差異，這4種景觀在小尺度上表現(xiàn)為正關(guān)聯(lián)性或負關(guān)聯(lián)性，而在更大尺度上則呈現(xiàn)無關(guān)聯(lián)性或負相關(guān)性。植物群落學研究中不同景觀之間在小尺度上會呈現(xiàn)出正關(guān)聯(lián)性或者負關(guān)聯(lián)性，且隨著尺度的增大這種關(guān)聯(lián)性減弱并慢慢趨近于無關(guān)聯(lián)性，本研究所得的結(jié)論與此結(jié)論基本一致。

【參?考?文?獻】

[1]孫志鵬.基于均勻度理論的龍池國家森林公園森林景觀空間格局研究[D].雅安：四川農(nóng)業(yè)大學，2016.

SUN Z P. Research on spatial pattern of forest landscape in Longchi national forest park based on the theory of uniformity[D]. Yaan： Sichuan Agricultural University， 2016.

[2]陳士銀.湛江市城市景觀生態(tài)空間格局優(yōu)化研究[D].武漢：華中農(nóng)業(yè)大學，2003.

CHEN S Y. Study on optimizing spatial pattern of urban landscape ecology in Zhanjiang city[D]. Wuhan： Huazhong Agricultural University， 2003.

[3]宋濤，陳端呂，肖化順，等.基于GIS的西洞庭湖區(qū)森林景觀空間格局綜合評價[J].中南林業(yè)調(diào)查規(guī)劃，2008，27（2）：50-54.

SONG T， CHEN D L， XIAO H S， et al. Integrated evaluation of the forest landscape patterns in west Dongting Lake region based on GIS[J]. Central South Forest Inventory and Planning， 2008， 27（2）： 50-54.

[4]程曉燕.北京山區(qū)森林景觀格局分析[D].北京：北京林業(yè)大學，2009.

CHENG X Y. Analysis of the forest landscape pattern in Beijing mountain area[D]. Beijing： Beijing Forestry University， 2009.

[5]羅君，孫振亓，張學斌.基于ripley sK函數(shù)的綠洲景觀格局演變分析：以張掖市甘州區(qū)為例[J].水土保持研究，2019，26（4）：224-231.

LUO J， SUN Z Q， ZHANG X B. Analysis of the characteristics and changes of landscape pattern of oasis in Ganzhou district of Zhangye city based on ripley s K function[J]. Research of Soil and Water Conservation， 2019， 26（4）： 224-231.

[6]王平，李芳，楊清培，等.基于ripley sK函數(shù)和Taylor冪法則的江西省豚草種群空間分布的點格局分析[J].植物保護學報，2019，46（1）：130-135.

WANG P， LI F， YANG Q P， et al. Point pattern analysis of spatial distribution of ragweed population in Jiangxi Province based on Ripley s K function and Taylor s power law[J]. Journal of Plant Protection， 2019， 46（1）： 130-135.

[7]李艷麗，楊華，鄧華鋒.蒙古櫟-糠椴天然混交林空間格局研究[J].北京林業(yè)大學學報，2019，41（3）：33-41.

LI Y L， YANG H， DENG H F. Spatial distribution patterns of Quercus mongolica and Tilia mandshurica natural mixed forests[J]. Journal of Beijing Forestry University， 2019， 41（3）： 33-41.

[8]郭垚鑫，胡有寧，李剛，等.太白山紅樺種群不同發(fā)育階段的空間格局與關(guān)聯(lián)性[J].林業(yè)科學，2014，50（1）：9-14.

GUO Y X， HU Y N， LI G， et al. Spatial pattern and spatial association of Betula albosinensis at different developmental stages at Taibai mountain[J]. Scientia Silvae Sinicae， 2014， 50（1）： 9-14.

[9]解伏菊，肖篤寧，李秀珍，等.大興安嶺北坡火燒跡地森林景觀恢復及其影響因子：以郁閉度指標為例[J].應用生態(tài)學報，2005，16（9）：1711-1718.

XIE F J， XIAO D N， LI X Z， et al. Forest landscape restoration and its affecting factors in burned area of northern Great Xing an Mountains - Taking forest coverage as an example[J]. Chinese Journal of Applied Ecology， 2005， 16（9）： 1711-1718.

[10]宮阿都，李靜.1987年大興安嶺森林火災對陸地植被影響數(shù)據(jù)集[J].全球變化數(shù)據(jù)學報（中英文），2018，2（1）：59-66.

GONG A D， LI J. Dataset of forest fire and its impacts on the terrestrial vegetation in the Greater Khingan range， China， 1987[J]. Journal of Global Change Data & Discovery， 2018， 2（1）： 59-66.

[11]HAO Z Q， ZHANG J， SONG B， et al. Vertical structure and spatial associations of dominant tree species in an old-growth temperate forest[J]. Forest Ecology and Management， 2007， 252（1-3）： 1-11.

[12]王媛.慈溪市匡堰鎮(zhèn)景觀格局與生態(tài)系統(tǒng)服務價值評估分析[D].杭州：浙江農(nóng)林大學，2013.

WANG Y. Analysis of ecological system service value assessment and landscape pattern in Kuangyan Cixi[D]. Hangzhou： Zhejiang A & F University， 2013.

[13]董靈波，劉兆剛，李鳳日.大興安嶺盤古林場森林景觀的空間分布格局及其關(guān)聯(lián)性[J].林業(yè)科學，2015，51（7）：28-36.

DONG L B， LIU Z G， LI F R. Spatial point patterns and associations of forest landscapes in Pangu forest farm in Daxing an mountains[J]. Scientia Silvae Sinicae， 2015， 51（7）： 28-36.

[14]彭闖.基于GIS的縣域游憩機會譜（ROS）研究：以炎陵縣為例[D].長沙：中南林業(yè)科技大學，2016.

PENG C. A research on county recreation opportunity spectrum （ROS） based on GIS-A case study of Yanling County[D]. Changsha： Central South University of Forestry & Technology， 2016.

[15]王鶴超，徐浩.基于POI及核密度分析的上海城鄉(xiāng)交錯帶分布研究[J].上海交通大學學報（農(nóng)業(yè)科學版），2019，37（1）：1-5.

WANG H C， XU H. Shanghai urban-rural ecotone distribution research based on the POI and kernel density analysis[J]. Journal of Shanghai Jiao Tong University （Agricultural Science）， 2019， 37（1）： 1-5.

[16]陳利頂，劉洋，呂一河，等.景觀生態(tài)學中的格局分析：現(xiàn)狀、困境與未來[J].生態(tài)學報，2008，28（11）：5521-5531.

CHEN L D， LIU Y， LV Y H， et al. Landscape pattern analysis in landscape ecology： current， challenges and future[J]. Acta Ecologica Sinica， 2008， 28（11）： 5521-5531.

[17]朱康文.基于GIS的山地城市制造業(yè)的地理集中度測算及時空演變研究[D].重慶：重慶師范大學，2016.

ZHU K W. Research on the geographic concentration measurement and spatial temporal evolution of the manufacturing industry in the mountainous city based on GIS[D]. Chongqing： Chongqing Normal University， 2016.

[18]袁子成.黃土丘陵溝壑區(qū)白羊草群落種多度格局及優(yōu)勢種空間點格局分析[D].楊凌：西北農(nóng)林科技大學，2012.

YUAN Z C. The study on species abundance distribution and main species spatial point patterns of Bothriochloa ischaemun community in the loess hilly and gully region， China[D]. Yangling： Northwest A & F University， 2012.

[19]龍成.熱帶常綠季雨矮林優(yōu)勢種群和主要伴生種群結(jié)構(gòu)、動態(tài)、空間分布格局及種間聯(lián)結(jié)性研究[D].海口：海南大學，2013.

LONG C. Research on structure， dynamic， spatial distribution pattern and interspecific association of dominant and associated populations in tropical evergreen monsoon elfin forest[D]. Haikou： Hainan University， 2013.

[20] LYDERSEN J M， NORTH M P， KNAPP E E， et al. Quantifying spatial patterns of tree groups and gaps in mixed-conifer forests： Reference conditions and long-term changes following fire suppression and logging[J]. Forest Ecology and Management， 2013， 304： 370-382.

[21]FAJARDO A， GOODBURN J M， GRAHAM J. Spatial patterns of regeneration in managed uneven-aged ponderosa pine/Douglas-fir forests of Western Montana， USA[J]. Forest Ecology and Management， 2006， 223（1-3）： 255-266.

[22]李鑫，翁衛(wèi)松，李明詩. 太平洋西北部地區(qū)天然林景觀動態(tài)及破碎化驅(qū)動力分析[J]. 南京林業(yè)大學學報（自然科學版）， 2021， 45（3）： 174-182.

LI X， WENG W S， LI M S. Assessing natural forest fragmentation process dynamics and its drivers in the Pacific northwest region， USA[J].Journal of Nanjing Forestry University （Natural Science Edition）， 2021， 45（3）： 174-182.

[23]張穎.基于高分辨率遙感和極化雷達數(shù)據(jù)的大興安嶺地區(qū)森林地上生物量估測[D].北京：北京林業(yè)大學，2016.

ZHANG Y. Aboveground biomass estimation of Daxinganling based on high resolution and SAR data[D]. Beijing： Beijing Forestry University， 2016.

[24]韓路，王海珍，彭杰，等.塔里木河上游天然胡楊林種群空間分布格局與動態(tài)研究[J].西北植物學報，2007，27（8）：1668-1673.

HAN L， WANG H Z， PENG J， et al. Spatial distribution patterns and dynamics of major population in Populus euphratica forest in upper reaches of Tarim river[J]. Acta Botanica Boreali-Occidentalia Sinica， 2007， 27（8）： 1668-1673.