基于GWR模型的涼水自然保護區(qū)森林生物量空間分布研究.pdf

1、隨著工業(yè)的發(fā)展，人類活動對生態(tài)環(huán)境的影響越來越大，特別是大氣中C02等溫室氣體濃度在逐年增加，從而導致全球溫度不斷升高。通過植被的光合作用，可將大氣中二氧化碳固定成有機物質，而森林是陸地生態(tài)系統(tǒng)的主體，因此森林生物量的研究已經成為研究熱點。由于生物量分布存在空間非平穩(wěn)性，因此及時準確地獲取森林生物量的空間分布信息對精確預估生物量具有重要意義。本文的研究內容是利用2009年收集的黑龍江省涼水自然保護區(qū)圓形樣地和方形樣地數據及保護區(qū)內的地形

2、數據，分析森林生物量的空間分布模式，并結合林分因子和地形因子，建立GWR模型和OLS模型，評價模型預估效果。
　　首先，本文選取涼水自然保護區(qū)作為研究區(qū)，采用地理信息系統(tǒng)(GIS)空間分析方法進行定量分析。本文采用了探索性空間數據分析(ESDA)方法，探索森林生物量空間分布的空間數據結構以及空間變化趨勢，結果表明涼水自然保護區(qū)森林生物量數據不符合正態(tài)性，且在東西方向上呈現沿二次曲線的變化趨勢，在南北方向上呈現直線上升的變化趨勢;本

3、文進一步采用應用Moran'sⅠ統(tǒng)計量進行空間自相關分析，結果表明涼水自然保護區(qū)森林生物量呈現出一定程度的空間集聚，研究區(qū)域的西部、北部及東部出現“熱點”現象，研究區(qū)域的中下部為生物量的“冷點”，同時，一定范圍內的森林生物量呈現隨機分布。
　　其次，以森林生物量為因變量，以林分平均胸徑(AVG-DBH)、每公頃株數(TPH)，海拔(Elevation)、坡度(Slope)及作為自變量，構建最小二乘模型，通過變量選擇，最終選擇對生物

4、量有顯著影響的平均胸徑(AVG-DBH)和海拔(Elevation)，建立線性最小二乘模型，并對線性回歸模型進行檢驗和殘差分析;然后使用GWR4.0統(tǒng)計軟件建立地理加權回歸模型。用Moran'sⅠ統(tǒng)計量來描述模型殘差的空間自相關性;結果表明，森林生物量在黑龍江省的分布具有空間效應。海拔、胸徑都影響著森林生物量的空間分布。
　　最后，通過模型之間比較發(fā)現，無論是模型擬合還是預估，地理加權回歸模型都要明顯好于全局模型（最小二乘模型）。