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基于GIS的森林调查因子地统计学分析
  • ISSN号:1000-2006
  • 期刊名称:南京林业大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:66-70
  • 分类:S757.2[农业科学—森林经理学;农业科学—林学]
  • 作者机构:[1]南京林业大学森林资源与环境学院,江苏南京210037
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(30972298)
  • 相关项目:基于GIS的森林资源调查空间平衡抽样理论与方法研究
中文摘要:

空间自相关性是地理学第一定律,基于GIS的地统计学分析为研究森林调查因子的空间相关性和依赖性现象提供了科学方法。紫金山国家森林公园2002年森林资源二类调查主要因子地统计学分析案例研究表明:在100~1 000 m的空间尺度上,10个调查因子存在着较为普遍的空间相关性,并且随着抽样间距的增大,空间自相关MoranI系数逐渐降低。由空间差异引起的结构方差在系统方差中占主导地位,其中海拔、坡度、坡位等立地因子结构方差的比例超过90%,其他因子超过60%。3个立地因子的空间自相关幅度较小(1 950 m),而林龄、胸径、郁闭度等测树因子的空间自相关阈值较大(〉3 000 m)。不同半方差理论模型单位面积蓄积量内插精度分析表明:在线性、高斯、指数、圆形、球体5个半方差模型当中,指数模型决定系数最高(0.918),相关系数最高(0.954),剩余标准差(21.438)和平均相对误差(20.591%)最低。在5个半方差理论模型中,指数模型在拟合精度、预测精度两个方面综合性能最好,与研究地区的斑块状森林景观结构存在着密切的关系。

英文摘要:

Spatial autocorrelation is the first law of geography. GIS-based geostatistical analysis provides a scientific method to study the phenomenon of spatial autocorrelation and dependence. Geostatistical analysis of the major forest inventory factors in case study area of Zijinshan National Forest Park in 2002 showed that, at the spatial scale from 100 m to 1 000 m, there existed a common spatial correlation for the 10 investigated factors. With the increase of sample spacing, spatial autocorrelation coefficients of Moran 1 tended to decrease. Structural variance caused by space difference played a primary role in system variance, in which the proportions of structural variance of site factors( elevation, slope, aspect) to system variance were more than 90 % and other factors over 60 %. Spatial autocorrelation ranges of the three site factors were just 1 950 m, while the ranges of forest measuring factors of age, DBH, tree canopy density were bigger than 3 000 m. Interpolation accuracy analysis of stock volume per unit area of different theoretical models of semi-variance showed that, among the five semi-variance models of the linear, Gaussian, exponential, circular and sphere, the determination coefficient of exponential model was the highest (0. 918 ), the correlation coefficient was the highest (0. 954), the residual standard deviation(21. 438 ) and the average relative error(20. 591% ) were the lowest. Evaluated from two aspects of the fitting accuracy and prediction precision, the exponential model outperformed all others, which was closely related with the patched forest landscape structure in the study area.

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期刊信息
  • 《南京林业大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:江苏省教育厅
  • 主办单位:南京林业大学
  • 主编:曹福亮
  • 地址:南京市龙蟠路159号南京林业大学学报编辑部
  • 邮编:210037
  • 邮箱:xuebao@njfu.edu.cn
  • 电话:025-85428247 85427076
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-2006
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1161/S
  • 邮发代号:28-16
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀学术期刊一等奖、江苏省自然科学学报...
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21690