[发明专利]一种基于随机区块法的空间点格局分析方法

说明书

技术领域

本发明属于空间点格局分析方法的技术领域，尤其涉及一种基于随机区块法的空间点格局分析方法。

背景技术

空间格局分析作为一种定性或定量地描述格局分布特征，进一步认识格局形成的过程或机制的必不可少的工具及手段，越来越受到生态学者的重视和青睐。格局分析的一个重要内容是确定物种空间分布类型(大体可分为随机分布、聚集分布和均匀分布)。最简单的分布模型是由泊松概率分布描述的随机性假设模型，但大量研究案例表明，绝大多数物种的空间分布拒绝随机性零假设，因此随机性零假设本身不再具有意义，但在格局分析过程中必须首先拒绝随机性零假设，才能进一步描述和量化非随机性格局的类型。

格局分析方法大体上可分为两类：一类是以调查单元(分散或连续)小样方为基础的样方统计法。在统计小样方内个体数目的基础上，大量的扩散性指标和方法被提出。方差均值比是一种较早的用来分析格局偏离泊松期望程度的指标，包括格林指数、聚集频度指标、平均拥挤度指数、Morisita指数等在内，这些指标既可以用于分散样方，也可以应用于连续样方数据。而缺项(lacunarity)分析和区组分析等则是基于连续样方，并且与前述简单指标相比，可以分析一系列尺度上的空间格局。另一类则是以空间点距离为基础的格局分析法，典型代表是最近邻体法和RipleyK函数。这种类型的分析方法需要定位植株在样地中位置坐标，工作量大、费时费力，但却可以反映出空间点在任一空间尺度上的分布类型，提供更加详细的空间信息，尤其是RipleyK函数，已经成为当前比较流行的格局研究方法。为了进一步确定物种间相互作用所发生的空间或时间尺度，Fortin等在其专著中介绍了多物种点格局分析的方法及理论：Condit等也建议使用RipleyK的变形函数来分析多物种点格局；Schluster则提出根据方差比率量化多物种间空间关联性。但到目前为止，多物种空间点格局分析的方法及理论仍处于探索性阶段，实际应用的例子还不多。目前，传统的空间点格局分析方法存在工作量大、费时费力、应用效果差的问题。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于随机区块法的空间点格局分析方法，旨在解决传统的空间点格局分析方法存在工作量大、费时费力、应用效果差的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于随机区块法的空间点格局分析方法，该分析方法步骤包括收集数据、计算聚集性指标、确定区块数、建立置信区间、计算机编程实现分析过程、分析结果并得出结论；

所述的收集数据是指在研究地点进行数据的采集，研究地点位于中国科学院长白山森林生态系统定位站附近原始红松阔叶林内，海拔高度为784m，地理位置为N42°20.211'，E128°05.705'。属于受季风影响的温带大陆性山地气候，年平均气温为3.3℃，最热月8月份平均温度20.5℃，最冷月1月份平均温度-165℃，极端最高温度323℃，极端最低气温-37.6℃，年平均降水量在600～900mm之间，土壤为山地暗棕色森林土，土层厚度20～100cm，地势平坦，地形影响较小，选择典型红松阔叶林建立固定样地1hm2(100m×100m)，植被调查时以20m×20m样方为基本单位。记录样地内的所有DBH≥1cm的乔木种名、胸径、树高、冠幅(东西冠幅长、南北冠幅长)、枝下高及其位置坐标，本发明分析了春榆、怀槐、花楷槭、糠椴、蒙古栎、拧劲槭、青楷槭、色木槭、山荆子、水曲柳、紫椴、红松的空间分布，以及红松、蒙古栎、紫椴、水曲柳、色木槭5个优势种之间的空间关系；

所述的计算聚集性指标是指用ICS来确定点的空间格局，统计落到分散或连续样方中点的个数，并计算所有样方中点数的均值及方差，假设n为样方数，x_i为第i个样方中的点数，均值为方差为则聚集性指标可利用下式计算：当空间点服从完全随机分布时，ICS的期望值为0；ICS>0时为聚集分布；ICS<0时为均匀分布；通常ICS仅能分析某个指定尺度下的空间格局，本发明以ICS指数为基础，提出一种随机区块法来描述不同尺度下空间点格局，计算步骤如下：(1)在给定的研究区域内随机产生n个彼此相互独立的边长为t的正方形区块；(2)单变量分析，统计落到每个区块内观察个体数目x_(t)i，双变量及多变量分析，统计落到每个区块内所有观察个体所属的种类数x_(t)i；(3)计算所有区块中物种个体数种类数的均值及方差(4)计算空间尺度t下聚集性指标显然ICS(t)仅在给定空间尺度t下有意义，实际应用中通过改变t的大小来分析不同尺度上的空间格局；