基于Moran's I的林分空间结构量化指标自相关分析

doi:10.13466/j.cnki.lyzygl.2022.01.002

摘要/Abstract

摘要：

为了研究林分空间单元中对象木与相邻木之间在空间结构指标上的自相关性,分析对象林木与相邻木之间在空间中的逻辑关系。在大围山自然保护区、乌云界自然保护区及芦头林场等区域中设置了25块20m×20m的样地,构建了基于Voronoi图的林木空间单元,确定了每株对象林木的相邻木,并选取混交度、开阔比数、胸径大小比及竞争指数作为林木空间结构量化指标,计算了各指标的值,最后结合全局Moran's I的基本原理构建了林分空间结构单元指标自相关性分析方案,对研究样地中的林分进行分析。结果表明,研究区域的林分为中度混交混交林,该区域的林木之间处于呈中拥挤状态,研究区域内的对象木和其空间单元内的相邻木胸径大小分布差异性较大,林木之间的竞争相对较强。从空间关系上看,研究区域内林木的混交度、开阔比数与其相邻木在空间上呈正相关,在逻辑上表现为聚集;林木的胸径大小比、竞争指数与其相邻木在空间上呈负相关,在逻辑上表现为离散。此外,调研区域中的林木在空间上与其相邻木的关系主要表现为竞争,林分中林木的混交度和竞争指数可能是导致其与周围相邻木存在负相关的主要空间指标。

关键词: 林分空间结构, 林分空间关系, Moran's I, 空间结构量化, 自相关性

Abstract:

In order to study the autocorrelation of spatial structure indexes between object trees and adjacent trees in stand spatial unit,the spatial logical relationship between object trees and adjacent trees was analyzed.Twenty five 20m×20m sample plots were set up in Daweishan Nature Reserve,Wuyunjie Nature Reserve and Lutou Forest Farm,the forest spatial unit based on Voronoi diagram was constructed,the adjacent trees of each object forest were determined,and the mixing degree,open ratio,DBH size ratio and competition index were selected as the quantitative indexes of forest spatial structure,and the values of each index were calculated. Finally,combined with the basic principle of global Moran's I index,the autocorrelation analysis scheme of stand spatial structure unit index was constructed to analyze the stand in the study sample plot.The results showed that the stand in the study area was a medium mixed forest,and the trees in this area were in a medium crowded state. There were great differences in DBH distribution between the object trees in the study area and the adjacent trees in its spatial unit,and the competition between trees was relatively obvious.From the perspective of spatial relationship,the mixing degree and open ratio of trees in the study area were positively correlated with their adjacent trees in space,and logically showed aggregation;The DBH size ratio and competition index of trees were negatively correlated with their adjacent trees in space,which was logically discrete. In addition,the spatial relationship between the trees in the survey area and their adjacent trees was mainly competition. The mixing degree and competition index of the trees in the stand may be the main spatial indicators leading to the heterogeneity between them and the surrounding adjacent trees.

Key words: stand spatial structure, stand spatial relationship, Moran's I index, spatial structure quantification, autocorrelation

中图分类号:

S750

卿东升, 彭进香, 李建军, 邓巧玲, 刘帅. 基于Moran's I的林分空间结构量化指标自相关分析[J]. 林业资源管理, 2022, 0(1): 8-17.

QING Dongsheng, PENG Jinxiang, LI Jianjun, DENG Qiaoling, LIU Shuai. Autocorrelation Analysis of Quantitative Index of Stand Spatial Structure Based on Moran's I[J]. FOREST RESOURCES WANAGEMENT, 2022, 0(1): 8-17.

图/表 11

表1

表2

图1

表3

林分空间结构自相关性评价标准

Moran's I的值	意义
大于0( $I$ >0)	表示调研样地林分中对象林木与其相邻木的属性值在空间上呈正相关,在逻辑上表现为聚集分布,且 $I$ 的值越接近1、 $Z$ 的值越大及P的值越小,表明对象林木的值与其相邻的单元值的相似程度越高。
小于0( $I$ <0)	表示调研样地林分中对象林木与其相邻木的属性值在空间上呈负相关,在逻辑上表现为离散分布,且 $I$ 的值越接近-1、 $Z$ 的值越大及P的值越小,表明对象单元值与其相邻的单元值的相似程度越低。
等于0( $I$ =0)	表示调研样地林分中对象林木与其相邻木在其空间结构对应的属性上呈随机分布。

表3

表4

图2

图3

图4

图5

表5

图6

参考文献 32

[1]	Pretzsch H. Analysis and modeling of spatial stand structures.Methodological considerations based on mixed beech-larch stands in Lower Saxony[J]. Forest ecology and Management, 1997,97(3):237-253. doi: 10.1016/S0378-1127(97)00069-8
[2]	惠刚盈. 基于相邻木关系的林分空间结构参数应用研究[J]. 北京林业大学学报, 2013,35(4):1-8.
[3]	汤孟平. 森林空间结构研究现状与发展趋势[J]. 林业科学, 2010,46(1):117-122.
[4]	Pommerening A. Approaches to quantifying forest structures[J]. Forestry:An International Journal of Forest Research, 2002,75(3):305-324. doi: 10.1093/forestry/75.3.305
[5]	张向龙, 王冰, 张秋良. 内蒙古大兴安岭白桦次生林空间结构特征[J]. 林业资源管理, 2021(5):80-86.
[6]	魏红洋, 董灵波, 刘兆刚. 大兴安岭主要森林类型林分空间结构优化模拟[J]. 应用生态学报, 2019,30(11):3824-3832.
[7]	林富成, 王维芳, 门秀莉, 等. 兴安落叶松人工林空间结构优化[J]. 北京林业大学学报, 2021,43(4):68-76.
[8]	汤孟平. 森林空间结构分析与优化经营模型研究[D]. 北京:北京林业大学, 2003.
[9]	万盼, 刘文桢, 刘瑞红, 等. 结构化经营对栎松混交林林分空间结构及稳定性的影响[J]. 林业科学, 2020,56(4):35-45.
[10]	Lee J, Li S. Extending moran's index for measuring spatiotemporal clustering of geographic events[J]. Geographical Analysis, 2017,49(1):36-57. doi: 10.1111/gean.2017.49.issue-1
[11]	Tepanosyan G, Sahakyan L, Zhang Chaosheng, et al. The application of Local Moran's I to identify spatial clusters and hot spots of Pb,Mo and Ti in urban soils of Yerevan[J]. Applied Geochemistry, 2019,104:116-123. doi: 10.1016/j.apgeochem.2019.03.022
[12]	Xiong Y, Bingham D, Braun W J, et al. Moran's I statistic-based nonparametric test with spatio-temporal observations[J]. Journal of Nonparametric Statistics, 2019,31(1):244-267. doi: 10.1080/10485252.2018.1550197
[13]	Assuncao R M, Reis E A. A new proposal to adjust Moran's I for population density[J]. Statistics in medicine, 1999,18(16):2147-2162. doi: 10.1002/(ISSN)1097-0258
[14]	赵静漪, 魏江生, 周梅, 等. 大兴安岭中段针阔混交林林分空间结构研究[J]. 林业资源管理, 2016(4):59-64.
[15]	曹小玉, 李际平, 封尧, 等. 杉木生态公益林林分空间结构分析及评价[J]. 林业科学, 2015,51(7):37-48.
[16]	秦舟, 韩有志, 张梦弢, 等. 华北落叶松林分空间格局及种间关联性研究[J]. 林业资源管理, 2019(4):80-85.
[17]	张江. 森林健康经营空间途径与评价系统研究[D]. 长沙:中南林业科技大学, 2014.
[18]	李建军, 李际平, 刘素青, 等. 基于Hegyi改进模型的红树林空间结构竞争分析[J]. 中南林业科技大学学报, 2010,30(12):23-27.
[19]	曹小玉, 李际平, 封尧, 等. 杉木生态公益林林分空间结构分析及评价[J]. 林业科学, 2015,51(7):37-48.
[20]	李建军, 李际平, 刘素青, 等. 红树林空间结构均质性指数[J]. 林业科学, 2010,46(6):6-14.
[21]	张会儒, 武纪成, 杨洪波, 等. 长白落叶松-云杉-冷杉混交林林分空间结构分析[J]. 浙江林学院学报, 2009,26(3):319-325.
[22]	汤孟平, 唐守正, 雷相东, 等. 林分择伐空间结构优化模型研究[J]. 林业科学, 2004(5):25-31.
[23]	方景, 孙玉军, 郭孝玉, 等. 基于Voronoi图和Delaunay三角网的杉木游憩林空间结构[J]. 林业科学, 2014,50(12):1-6.
[24]	赵春燕, 李际平, 李建军. 基于Voronoi图和Delaunay三角网的林分空间结构量化分析[J]. 林业科学, 2010,46(6):78-84.
[25]	刘志川, 王建国, 梁书维, 等. 吉林省1990—2018年土地利用空间分布及其变化[J]. 水土保持通报, 2020,40(6):288-296.
[26]	李颉, 郑步云, 王劲峰. 2008—2018年中国手足口病时空分异特征[J]. 地球信息科学学报, 2021,23(3):419-430. doi: 10.12082/dqxxkx.2021.190778
[27]	刘益凡, 李蕊超, 林慧龙. 基于空间自相关性探究我国各省食物需求时空差异[J]. 草地学报, 2016,24(6):1176-1183.
[28]	杨永侠, 王旭, 孟丹, 等. 基于空间自相关的耕地等别指数检验方法研究[J]. 农业机械学报, 2016,47(5):328-335.
[29]	孙一可, 宫辉力, 陈蓓蓓, 等. 综合莫兰指数和交叉小波的不均匀沉降量化分析[J]. 国土资源遥感, 2020,32(2):186-195.
[30]	刘昭玥, 费杨, 师华定, 等. 基于UNMIX模型和莫兰指数的湖南省汝城县土壤重金属源解析[J]. 环境科学研究, 2021,34(10):2446-2458.
[31]	委霞, 曹小玉, 李际平, 等. 福寿林场天然次生林空间结构分析与评价[J]. 西北林学院学报, 2021,36(5):146-151.
[32]	薛卫星, 郭秋菊, 艾训儒, 等. 鄂西南天然林主要乔木树种物种组成及林分空间结构动态变化研究[J]. 西北植物学报, 2021,41(6):1051-1061.

样地区域	主要树种
大围山(D1-D5)	马尾松(Pinus massoniana Lamb)、青冈栎(Cyclobalanopsis glauca(Thunb.)Oerst.)、香樟(Cinnamomum camphora(Linn)Presl)、杉木(Cunninghamia lanceolata,Taxodiaceae)、及黄山松(Pinus taiwanensis Hayata)等
龙虎山(L1-L5)	苦槠(Castanopsis sclerophylla)、构树(Broussonetia papyrifera, Moraceae)、杉木(Cunninghamia lanceolata,Taxodiaceae)、香樟(Cinnamomum camphora(Linn)Presl)、马尾松(Pinus massoniana Lamb)等
芦头林场(LT1-LT5)	杉木(Cunninghamia lanceolata,Taxodiaceae)、马尾松(Pinus massoniana Lamb)、甜槠(Castanopsis eyrei(Champ.Ex Benth.)Tutch)及青冈栎(Cyclobalanopsis glauca(Thunberg)Oersted)等
青石岗林场(Q1-Q5)	木荷(Schima superba Gardn.et Champ,Theaceae Mirb.)、杉木(Cunninghamia lanceolata,Taxodiaceae)及马尾松(Pinus massoniana Lamb)等
乌云界(W1-W5)	甜槠(Castanopsis eyrei(Champ.ex Benth.))、杉木(Cunninghamia lanceolata,Taxodiaceae)、青冈栎(Cyclobalanopsis glauca(Thunb.)Oerst.)及香樟(Cinnamomum camphora(Linn)Presl)等

样地区域	样地编号	样地名称	样地株数/株	平均胸径/m	平均树高/m
大围山	1	D1	50	0.36	14.06
	2	D2	47	0.41	13.98
	3	D3	39	0.35	12.94
	4	D4	44	0.36	13.75
	5	D5	57	0.33	13.02
龙虎山	6	L1	65	0.24	10.83
	7	L2	63	0.28	11.04
	8	L3	56	0.37	13.64
	9	L4	59	0.32	12.28
	10	L5	49	0.29	10.83
芦头林场	11	LT1	50	0.21	12.14
	12	LT2	51	0.23	14.22
	13	LT3	40	0.21	10.09
	14	LT4	45	0.30	11.02
	15	LT5	58	0.33	12.16
青石岗	16	Q1	50	0.33	13.16
	17	Q2	49	0.41	14.32
	18	Q3	38	0.36	12.17
	19	Q4	44	0.33	13.28
	20	Q5	57	0.34	13.19
乌云界	21	W1	50	0.22	11.24
	22	W2	54	0.30	12.17
	23	W3	40	0.42	14.27
	24	W4	51	0.23	12.34
	25	W5	57	0.27	10.04

样地区域	样地编号		样地名称		混交度				开阔比数				大小比数				竞争指数				综合评价指标
样地区域	样地编号		样地名称		均值		方差		均值		方差		均值		方差		均值		方差		均值		方差
大围山	1	D1		0.68		0.07		0.46		0.12		1.50		0.63		0.34		0.05		0.60		0.07
	2	D2		0.75		0.05		0.47		0.12		3.09		21.70		0.47		0.06		0.39		0.06
	3	D3		0.72		0.06		0.45		0.11		1.93		1.84		0.56		0.10		0.53		0.04
	4	D4		0.62		0.06		0.47		0.11		1.85		1.63		0.28		0.03		0.75		0.05
	5	D5		0.69		0.04		0.46		0.13		1.70		1.00		0.34		0.06		0.57		0.02
龙虎山	6	L1		0.41		0.07		0.49		0.12		1.38		0.20		0.77		0.05		0.54		0.07
	7	L2		0.52		0.06		0.49		0.12		1.39		0.34		0.66		0.08		0.56		0.06
	8	L3		0.63		0.10		0.49		0.12		1.81		2.49		0.19		0.03		0.73		0.08
	9	L4		0.73		0.05		0.49		0.11		1.92		2.52		0.44		0.06		0.48		0.03
	10	L5		0.79		0.03		0.50		0.12		1.94		1.13		0.64		0.03		0.51		0.04
芦头林场	11	LT1		0.73		0.11		0.51		0.12		1.72		1.06		0.40		0.04		0.60		0.10
	12	LT2		0.58		0.09		0.49		0.11		2.27		6.03		0.35		0.07		0.49		0.06
	13	LT3		0.81		0.03		0.47		0.12		1.99		1.99		0.51		0.09		0.61		0.02
	14	LT4		0.71		0.07		0.50		0.13		2.03		1.67		0.21		0.03		0.67		0.05
	15	LT5		0.58		0.07		0.46		0.12		1.75		1.27		0.31		0.05		0.74		0.06
青石岗	16	Q1		0.40		0.12		0.47		0.12		1.71		1.38		0.39		0.08		0.56		0.14
	17	Q2		0.45		0.10		0.47		0.11		2.13		2.57		0.43		0.06		0.60		0.12
	18	Q3		0.65		0.10		0.45		0.11		1.91		1.48		0.46		0.08		0.61		0.11
	19	Q4		0.70		0.08		0.50		0.12		2.05		2.33		0.26		0.04		0.54		0.08
	20	Q5		0.72		0.06		0.46		0.12		1.70		1.12		0.37		0.06		0.68		0.04
乌云界	21	W1		0.66		0.06		0.51		0.12		1.50		0.60		0.47		0.08		0.85		0.07
	22	W2		0.67		0.06		0.50		0.11		2.40		5.11		0.29		0.03		0.53		0.04
	23	W3		0.58		0.09		0.46		0.11		2.33		3.24		0.55		0.09		0.53		0.08
	24	W4		0.63		0.08		0.45		0.10		1.94		1.58		0.36		0.06		0.54		0.09
	25	W5		0.64		0.10		0.45		0.12		1.66		0.72		0.34		0.06		0.77		0.11

样地编号	样地区域	样地名称	综合指数
样地编号	样地区域	样地名称	I-value	p-value	z-value
1	大围山	D1	-0.08	0.02	-2.74
2		D2	-0.24	0.00	-2.29
3		D3	-0.20	0.02	-1.82
4		D4	-0.25	0.00	-2.59
5		D5	-0.14	0.05	-1.51
6	龙虎山	L1	-0.09	0.08	-0.94
7		L2	-0.21	0.00	-2.34
8		L3	-0.19	0.01	-2.05
9		L4	-0.15	0.03	-1.78
10		L5	-0.26	0.00	-2.76
11	芦头林场	LT1	-0.07	0.05	-1.50
12		LT2	-0.08	0.05	-0.69
13		LT3	-0.33	0.00	-3.11
14		LT4	-0.23	0.00	-2.30
15		LT5	-0.11	0.05	-1.02
16	青石岗	Q1	-0.10	0.18	-0.91
17		Q2	-0.16	0.05	-1.57
18		Q3	-0.23	0.00	-2.29
19		Q4	-0.09	0.03	-0.76
20		Q5	-0.07	0.06	-0.66
21	乌云界	W1	-0.15	0.05	-1.50
22		W2	-0.15	0.04	-1.55
23		W3	-0.20	0.02	-1.79
24		W4	-0.11	0.17	-0.99
25		W5	-0.03	0.16	-0.15