地统计学在生态学中的应用-论文.pdf

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1、现代农业科技2014年第13期资源与环境科学地统计学在生态学中的应用李秀梅周时学罗胜军李昌周z刘力萍：(湖北生态工程职业技术学院林业生态学院，湖北武汉430200；。麻城市林业局)摘要自然现象存在空间变异性和空间自相关性。地统计学作为研究变量空间分布规律的理论与方法．成为定量分析自然现象空间特征的有效手段，并逐渐引入生态学研究中。在介绍地统计学基本理论与方法的基础上，论述了地统计学在生态学中的应用。关键词地统计学；生态学；尺度；时空特征；应用中图分类号S153文献标识码A文章编号1007—573

2、9(2014)13—0245—01ApplicationofGeostatisticsinEcologyLIXiu—ineiZHOUShi-xueLUoSheng-jufiLIChang-zhouLIULi-ping’(ForestryEcdogyDepartment，HubeiEcologyVocationalCollege，WuhanHubei430200；MachengForestryBureau)AbstractNaturalphenomenahasspatialvariabilitya

3、ndautocorrelationcharacteristics．Asthetheoryandmethodsinresearchingspacedistribution，goestatisticsbecameaneffectivemethodforquantitativeanalysisofspatialcharacteristics，andgraduallyintroducedtoecology．Basedonthebasictheoryandmethod．thepaperintroduced

4、theapplicationofgeostatisticsineeology．Keywordsgeostatistics；ecology；scale；temporalandspatialcharacteristics；application地统计学起源于2O世纪60年代，是以区域化变量为一种最优、无偏的估值方法，在生态学中的应用最广泛，可理论基础．以半变异函数和插值分析为主要工具的一种地以给出每一估计样点的不确定性(即产生误差的几率和大质统计学方法；是通过分析空间数据探索空间过程的信息小)，并利

5、用多种附属信息填补采样不足的缺陷。这种在误分析技术Ⅲ。与传统生态学方法相比，地统计学变异函数中差允许范围内的空间差值既节省工作量。又弥补因资料不的变程(n)包含了距离和方向2种含义，即量化的空间尺度足带来的困难[61。信息，比依靠经验直接确定空间取样尺度更合理；比通过尺1．4空间模拟度推绎方式间接获得目标现象的特征更精确；修正了传统空间模拟方法是当今地统计领域中由已知推断未知的景观格局研究方法中小尺度生态学现象在区域内均质性的最活跃的一种方法。由于Kriging方法具有平滑作用，不适不合理假设。

6、一宜用于获取变量极值的空间分布，例如通过重金属含量的由于该理论充分考虑了样点的位置、方向和彼此间距极值来寻找湖泊水体污染源；而空间模拟方法即能模拟变量的空间变化趋势又能保留变量的极值；此外，空间模拟通离等空间结构信息，为实现参数的离散化与空间化提供了一种有效工具，可以定量化区域变量的空间特征，进而对未过多种实现(realization)系统的表现，进行各种情况下的模拟，具有较好的统计效用【1】。知样点进行无偏最优估值，以直接反映自然现象的随机性2地统计学在生态学中的应用和结构性，广泛用于地理学、

7、环境科学、土壤学等诸多研究地统计学检验、模拟和估计空间特征的作用，对认识不领域。揭示了经典统计方法难以发现的规律。有利于融合同尺度生态学功能与过程具有重要意义【7]。20世纪80年代格局、尺度、过程关系，完善生态学理论与方法。初，引起生态学者关注，广泛应用于描述生态因子的空间自1地统计学的基本理论与方法相关性、绘制生态因子分布图以及设计抽样方案，分析自然1．1区域化变量理论因子普遍存在的空间相关程度、距离和方向等。利用其对可地统计学处理的对象为区域化变量，区域化变量的两信程度和误差的评价，解决了

8、定量地测度空间尺度和更精大特点是随机性和结构性。基于此，地统计学弓1入随机函数确地绘制自然因子的空间分布旧。生态现象所涉及的任何属及其概率分布模型为理论基础，对区域化变量加以研究。性．如植被类型、生物量、土壤化学元素含量、污染物浓度1．2变异函数等，均可以作为地统计模型的变量。变异函数是地统计学方法的基础．根据已知样本点来地统计学方法可以用于研究离散现象的空间特征(群确定变量在空间上的变化规律，推算未知点的属性。其优点落、种群的格局分布)，在处理具有空间连续性特征的变量在于根据已知样本点计算某未