基于地理加权回归模型的凉水自然保护区红松空间分布分析OA北大核心CSTPCD

依据凉水国家级自然保护区的671块随机样地的标准地调查数据及landsat9遥感影像,分别建立以最小二乘为基础的泊松回归(Poisson)模型、逻辑斯蒂回归(Logistic)模型和高斯回归(Gaussian)模型3种全局模型,以及以地理加权回归模型(GWR)为基础的地理加权泊松(GWPR)模型、地理加权逻辑斯蒂(GWLR)模型和地理加权高斯(GWGR)模型3种局部模型来预测凉水国家级自然保护区的天然红松分布情况。结果显示,对该地区天然红松分布影响最为显著的因子为坡度和海拔;通过对比全局模型和GWR模型的残差空间相关性发现,GWR模型能够产生更为理想的模型残差,模型残差的空间相关性明显小于全局模型,因此,可以使用GWR模型来解决样地间存在的空间异质性问题,有利于提高红松分布的预测精度;全局模型和GWR模型均有不错的拟合效果,但GWR模型的各个评价指标要优于全局模型,拟合结果更好;天然红松在凉水国家级自然保护区的北部分布最多,在中间条状带区域分布最少。研究结果可为大区域森林经营中的天然红松分布估测提供理论依据。