全 文 ：植物生态学报 2015, 39 (7): 726–735 doi: 10.17521/cjpe.2015.0069
Chinese Journal of Plant Ecology http://www.plant-ecology.com
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收稿日期Received: 2014-10-19 接受日期Accepted: 2015-05-29
* 通讯作者Author for correspondence (E-mail: 506969278@qq.com)
天然毛竹林竞争空间关系分析
陈永刚1,2* 汤孟平1,2 杨春菊1,2 马天午1,2 王 礼3
1浙江农林大学环境与资源学院, 浙江临安 311300; 2浙江省森林生态系统碳循环与固碳减排重点实验室, 浙江临安 311300; 3浙江农林大学信息工程
学院, 浙江临安 311300
摘 要 以浙江天目山天然毛竹(Phyllostachys edulis)林为研究对象, 在毛竹林样地测量和调查的基础上, 利用地理信息系统
和空间分析方法, 从天然毛竹林生存竞争的微观视角, 研究毛竹林生存竞争的空间自相关分布特征、竞争强度与毛竹密度和
年龄的关系、竞争强度各向异性及与其所在样地坡向间的关系。研究结果发现: 毛竹林竞争呈现出空间自相关的特征, 竞争
强度呈现出高与高、低与低集聚生长的特点; 天然毛竹林的空间分布密度与竞争强度呈现出正相关的趋势, 高强度竞争区域
的毛竹密度显著大于低强度竞争区域的密度; 年龄在不同竞争强度区域的分布具有差异, 分布在低强度竞争区域上的毛竹年
龄显著低于中、高强度竞争区域的年龄; 生长在中、高强度竞争区域上的毛竹年龄之间没有显著差异; 天然毛竹林竞争强度
呈现出各向异性的特点且与其所在坡向相互垂直, 垂直于坡向方向上的竞争强度高于平行于坡向方向的竞争强度。通过研究
表明, 空间分析方法能够有效地应用于研究天然毛竹林的生长规律, 为毛竹的合理经营与采伐提供指导意义。
关键词 各向异性, 竞争指数, 空间自相关, 半方差图, 标准差椭圆, 毛竹
引用格式: 陈永刚, 汤孟平, 杨春菊, 马天午, 王礼 (2015). 天然毛竹林竞争空间关系分析. 植物生态学报, 39, 726–735. doi: 10.17521/cjpe.2015.0069
Spatial analysis of competition in natural Phyllostachys edulis community
CHEN Yong-Gang1,2*, TANG Meng-Ping1,2, YANG Chun-Ju1,2, MA Tian-Wu1,2 and WANG Li3
1School of Environmental and Resource Sciences, Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin’an, Zhejiang 311300, China; 2Zhejiang Provincial Key
Laboratory of Carbon Cycling in Forest Ecosystems and Carbon Sequestration, Lin’an, Zhejiang 311300, China; and 3School of Information Engineering,
Zhejiang Agriculture and Forestry University, Lin’an, Zhejiang 311300, China
Abstract
Aims Spatial analysis of competition is an effective method to understand trend, variability and distribution pat-
terns of plant communities. The objective of this study was to improve our understanding of autocorrelation dis-
tribution, the relationship between competition intensity and density and age of Phyllostachys edulis, and the rela-
tionship between competition intensity anisotropy and the aspect of sample plots.
Methods Based on data collected from natural P. edulis forest plots located in Tianmu Mountain of Zhejiang
Province, we calculated Hegyi competition index in Geographic Information System (GIS). ESDA (exploratory
spatial data analysis) was used to analyze the spatial distribution of the Hegyi competition index to identify the
spatial distribution. Spatial semivariogram and standard deviation ellipse were used to study regionalized spatial
variability of variables.
Important findings The results showed that the spatial densities and the competition intensity of natural P.
edulis forest was autocorrelated: Phyllostachys edulis density was higher in area of high competition intensity.
The age of P. edulis was also different between areas of different competition intensities: Phyllostachys edulis was
younger in plots of low competition intensity than in plots of high competition intensity. The anisotropy of the
competition intensity was higher in the vertical direction than in the horizontal direction.
Key words anisotropy, Hegyi index, spatial autocorrelation, semivariogram, standard deviation ellipse, Phyl-
lostachys edulis
Citation: Chen YG, Tang MP, Yang CJ, Ma TW, Wang L (2015). Spatial analysis of competition in natural Phyllostachys edulis
community. Chinese Journal of Plant Ecology, 39, 726–735. doi: 10.17521/cjpe. 2015.0069
竞争是植物种内和种间关系的主要形式之一
(邹春静等, 2001; 刘彤等, 2007)。植物群落内部的竞
争主要发生在相邻植物个体之间。竞争作用是影响
植物个体的生长、形态和存活的主要因素之一。植
陈永刚等: 天然毛竹林竞争空间关系分析 727

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物种内、种间竞争一直是植物生长和种群动态研究
的核心问题, 学者们对此展开了广泛的研究(Béland
et al., 2003; 王政权等, 2000)。首先, Gause (1934)提
出了植物种内、种间竞争的概念。Hegyi (1974)提出
竞争指数用于量化植物竞争现象。随后, 研究人员
对竞争指数模型进行了改进和应用 (汤孟平等 ,
2007, 2011; 李帅锋等, 2013; 项小燕等, 2015)。
空间分析方法是研究空间趋势、空间变异和空
间分布格局的有效方法, 将空间分析方法与各领域
研究联系起来, 可以有效地分析解释空间信息对其
过程与功能的影响。自1855年英国学者Snow (1855)
利用空间分析技术分析出一个饮水井污染是英国伦
敦市霍乱频发的主因以来, 空间分析广泛应用于环
境与健康评估(Croner et al., 1996)、土地利用(Wear
& Bolstad, 1998)、城市管理规划(Jerrett et al., 2005)、
考古(Hodder & Orton, 1976)和森林群落研究(Beatty,
1984; Franklin et al., 1985; Haase, 1995; 王晓春等,
2002; 潘文斌等, 2003)等方面。Baldocchi等(2001)
对种群进化过程及植物入侵和空间竞争进行了总
结。Klausmeier和Tilman (2002)建立了充分考虑植物
与环境间相互作用的局部性质的空间竞争模型。
Purves和Law (2002)运用空间协方差函数量化不同
尺度草原群落结构的竞争程度。周隽和国喜庆
(2007)利用地统计学方法分析了林木竞争指数的空
间格局。汤孟平等(2007)提出了基于Vononi图的
V_Hegyi竞争指数。Berger等(2008)总结了前人提出
的植物竞争建模方法, 并提出了不足及研究前景。
虽然空间分析方法已广泛应用于植物竞争研究, 但
是对毛竹竞争空间结构特点的研究还比较少。
本文运用空间数据探索分析技术、核密度估计、
半变异函数等空间分析方法, 定量地分析天然毛竹
林竞争指数的空间分布结构特征, 以及竞争与天然
毛竹林的密度、年龄以及地形坡向间的关系, 探讨
毛竹竞争强度各向异性的特点, 深入分析毛竹内部
竞争的结构和特点。
1 研究区概况和方法
1.1 研究区域概况
浙江省天目山位于浙江省西北部浙皖两省交界
处 , 其主体由东、西山组成。地理坐标119.40°–
119.47° E, 30.31°–30.42° N。年降水量1 390–1 870
mm; 年平均气温8.8–14.8 ℃。受海洋暖湿气候影
响, 森林植被丰茂。植被分布呈垂直带状分布, 自山
麓到山顶垂直带谱为: 海拔870 m以下为常绿阔叶
林和毛竹林; 870–1 100 m为常绿落叶阔叶混交林;
1 100–1 380 m为落叶阔叶林; 1 380–1 506 m为落叶
矮林。选择在没有人为破坏的天然毛竹林内设置样
地, 样地平均海拔约为810 m, 坡向为北偏东约为
20°。
1.2 样地调查和数据来源
样地大小布设为100 m × 100 m。采用自定义的
独立平面直角坐标。采用相邻网格调查方法, 把样
地划分为100个10 m × 10 m的调查单元。在每个调
查单元内, 用全站仪测量每株毛竹的坐标, 根据每
年对新竹的年龄标记记录毛竹年龄, 用围尺测定每
株毛竹的胸径、竹高等指标。对采集到的数据进行
质量检验, 剔除记录信息不全和有粗差的样本, 有
效毛竹样本5 417株。
1.3 数据分析方法
1.3.1 基于Voronoi图的竞争指数V_Hegyi
Hegyi竞争指数是国外应用最多的竞争指数
(Hegyi, 1974; 邹春静等, 2001; Rivas et al., 2005; 张
池等, 2006; 刘彤等, 2007; 汤孟平等, 2007; 赵春燕
等, 2010)。但汤孟平等(2007)的研究认为Hegyi竞争
指数存在两个缺点: 第一, 圆半径有多种尺寸, 如
3.05 m、5 m、6 m、7.62 m、8 m, 尺度不统一, 结
果不便比较; 第二, 植物个体主要与直接邻体竞
争。采用固定半径圆可能把非直接竞争者选为竞争
木, 而把某方向上的直接竞争者排除在竞争单元之
外。汤孟平等 (2007) 提出了基于 Voronoi 图的
V_Hegyi竞争指数。Liao等(2013)详细阐述了Voronoi
图的原理 , 并应用于物种多样性维持的研究。
Voronoi多边形是将在平面上有区别的点, 按照最邻
近原则划分的多边形平面, 每个点与它的最近邻区
域相关联。Voronoi多边形可以根据所邻近植株的数
目和距离计算出每个植株所占面积, 面积越大, 生
存资源越多, 在一定程度上可以表示植株竞争强度
的大小(Liao et al., 2013)。V_Hegyi竞争指数既克服
了用固定半径圆确定竞争单元的尺度不统一的缺
点, 又可进行种内、种间竞争分析, 并保持竞争排序
的稳定性, 因此是优于Hegyi指数和生存面积指数
(APA)的更合适的竞争指数(汤孟平等, 2007)。
Hegyi和V_Hegyi竞争指数的计算公式相同, 计
算公式(汤孟平等, 2007)为:
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式中: CIi是指目标个体i的竞争指数; Lij是指目标个
体i与竞争者j之间的距离; di是指目标个体i的胸径;
dj是指竞争者j的胸径; ni是指目标个体i的最近邻体
个数。
计算竞争指数V_Hegyi的关键是找到每株毛竹
的相邻毛竹。首先, 在ArcGIS 9.3中以野外调查的毛
竹坐标点生成Voronoi图。此时, 每个Voronoi图仅包
含一株毛竹。然后, 利用Voronoi图多边形之间的空
间Touch拓扑关系找到每株毛竹所在多边形的相邻
多边形。最后, 根据找到的相邻多边形提取其所包
含的毛竹。
1.3.2 空间自相关分析
为进一步识别天然毛竹林竞争的空间分布特
征, 使用空间数据探索分析(ESDA)技术分析天然
毛竹林竞争指数的空间分布特征。ESDA是一般数
据探索分析的扩展, 具有一些针对空间数据特性的
工具 , 目的在于探测数据的空间属性 (孟斌等 ,
2005)。ESDA提供对全局和局部空间自相关的测度,
帮助描述数据的空间分布并加以可视化, 以识别空
间集聚与空间分异(孟斌等, 2005)。总体而言, 有两
类空间数据探索分析方法: 一类为全局统计, 主要
探索某一属性在整个区域中的分布特性; 另一类为
局域统计, 通过对子区域中信息分别分析, 探查子
区域信息的变化 (孟斌等 , 2005)。Moran’s I和
Getis-Ord General G指数用于全局衡量位置接近性
和属性相似的数量指标(Mitchell, 2005; Wong &
Lee, 2005)。本文用Getis-Ord General G指数和
Moran’s I指数分析空间分布特征。Getis-Ord General
G指数和Moran’s I指数可以计算出高值或低值要素
在空间上发生聚类的位置, 能够很好地表示总体空
间趋势 , 对空间自相关进行全局评估 (Mitchell,
2005; Wong & Lee, 2005)。在ArcGIS 9.3下的Spatial
Statistics Tools工具箱计算Getis-Ord General G和
Moran’s I指数, 测定毛竹林竞争指数的全局空间自
相关状况并进行显著性检验。
1.3.3 空间核密度估计
空间核密度估计最初的目的是根据观测值获得
单变量或多变量概率密度的平滑估计值, 在没有任
何先验密度假设的情况下, 只要给定一个合适的带
宽, 核心估计就能得出一个质量高的概率密度估计
值(吕安民等, 2003)。它采用一定方法对窗口内不同
位置的空间点进行加权, 计算得到的加权平均值即
为空间点的分布密度, 这也是目前应用广泛的一种
空间点模式分析方法(郭芳等, 2008; 梁飞豹和张惠
榕, 2009)。空间核密度估计公式为:

式中: k为核函数, τ为核半径, S为待估计空间点的位
置, Sj为落在以S为圆心、τ为半径的圆形范围内的第
j个空间点的位置(曹志冬等, 2008)。
1.3.4 空间半变异函数和标准差椭圆
半变异函数是地统计学中用于空间相关分析的
最常用的工具, 是研究区域化变量空间变异性的关
键函数, 它既能描述区域化变量的结构性变化, 又
能描述其随机性变化(王军等, 2000)。变异函数的离
散计算公式为:
∑
=
+−=
)(
1
2)]()([
)(2
1)(
hN
i
ii hxZxZhN
hγ (3)
式中: γ (h)为半变异函数, Z(x)为区域化变量, h为两
样点空间距离, N(h)是间隔距离为h的样点数, Z(xi)
与Z(xi + h)分别是Z(x)在空间位置xi和xi + h处的观
测值(i = 1, 2, …N(h))。
半变异函数一般用变异曲线来表示(图1), 它有
3个主要参数: 块金值(C0)、变程(a)和基台值(C0 +
C)。其中, 块金值代表一种由非采样间距所造成的
变异; 变程反映了空间变异特性, 在变程以外具有
空间独立性, 而在变程以内则是空间非独立的; 基
台值是指在不同采样间距中存在的半变异极大值
(李晓燕等, 2004; 龚建周等, 2006)。




图1 半变异函数曲线图。γ(h), 半变异函数; a, 变程; c, 拱
高; C0, 块金值; C0 + C, 基台值; h, 距离。
Fig. 1 The curve of semivariograms. γ(h), semivariance; a,
range; c, sagitta; C0, nugget; C0 + C, sill; h, distance.
陈永刚等: 天然毛竹林竞争空间关系分析 729

doi: 10.17521/cjpe.2015.0069
地理现象的空间分布在各个方向上的离散度
有时是明显不同的 , 即所谓的各向异性 (Ebdon,
1988; Mitchell, 2005)。标准差椭圆可以测定地理现
象的各向异性, 标准差椭圆由旋转角θ、长轴方向的
标准差和短轴方向的标准差3个元素确定。如果空间
离散点的分布是各向异性的, 则其必然有一个最大
离散度的方向, 将其定义为长轴a, 而与其垂直的最
小离散度方向, 定义为短轴b。为体现每个点位的权
重不同, 可加入相应的权重计算标准差椭圆(Ebdon,
1988; Mitchell, 2005; Wong & Lee, 2005)。标准差椭
圆可表示为:

其中, (SDEx, SDEy)表示椭圆的中心坐标; xi和yi是毛
竹的坐标; {X, Y}表示所有样点的平均中心; n是毛
竹总数。
旋转角的计算公式如下,

其中, θ是椭圆的旋转角度, 即毛竹竞争最强的方
向; xi和yi是毛竹坐标与平均中心的偏差。
2 结果和分析
2.1 基于Voronoi图的天然毛竹林竞争指数V_
Hegyi计算结果
在ArcGIS 9.3下, 根据野外测量的X、Y坐标值,
利用Python调用ArcGIS 9.3中Georocessing模块实现
V_Hegyi竞争指数的计算。计算结果统计见表1。
2.2 天然毛竹林竞争空间自相关特征分析
结合表 1 计算出的 V_Hegyi 竞争指数 , 在
ArcGIS 9.3下计算Getis-Ord General G和Moran’s I指
数(表2), 并进行显著性检验。
Getis-Ord General G指数和Moran’s I指数都表
明天然毛竹林竞争指数的空间分布呈现出全局空间
正向相关的特性。概率p值为0.000表明Getis-Ord
General G和Moran’s I指数统计显著性极为明显(表
2)。说明天然毛竹林的竞争指数呈现出高值与高值
相邻, 低值与低值相邻的状况, 也即天然毛竹林的
竞争剧烈程度呈现出集聚现象。
基于表1计算出的V_Hegyi竞争指数分别利用
Getis-Ord Gi*热点分析方法和核密度估计方法, 绘
制天然毛竹林V_Hegyi竞争指数的竞争状况分布图
(图2)。图2A和2B表现一致, 从中均可以直观得出天
然毛竹林生存竞争剧烈的区域和分布状况。深色部
分为毛竹竞争剧烈的区域, 也说明天然毛竹林的竞
争剧烈程度呈现出集聚的现象。
2.3 天然毛竹林竞争强度与密度和年龄关系分析
采用Natural Breaks (Jenks)分类方法, 对用核密
度估计方法生成的天然毛竹林V_Hegyi竞争指数格



表1 天然毛竹林V_Hegyi竞争指数统计表
Table 1 The V_Hegyi competition index of natural Phyllostachys edulis


径级
Diameter class (cm)
株数
Number
百分比
Percentage (%)
平均值
Average
中位数
Median
最大值
Maximum value
最小值
Minimum value
2–4 2 0.04 14.23 14.23 17.13 11.34
4–6 8 0.15 10.29 8.39 23.84 5.53
6–8 197 3.69 8.340 7.71 29.08 2.71
8–10 1 277 23.95 6.93 6.27 43.06 2.34
10–12 2 616 49.06 5.89 5.35 40.20 2.11
12–14 1 123 21.06 5.39 4.97 24.68 1.88
14–16 107 2.01 4.51 4.31 8.13 1.34
16–18 0 0 0 0 0 0
18–20 0 0 0 0 0 0
20–22 2 0.04 2.76 2.76 3.62 1.90
730 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2015, 39 (7): 726–735

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表2 天然毛竹林V_Hegyi指数空间自相关分析及显著性检验表
Table 2 Spatial autocorrelation and significance test of V_Hegyi index of
Phyllostachys edulis community
方法
Method
参数
Parameter
数值
Value
指标值 Index value 0.001 351
方差 Variance 0.000 000
Z值 Z value 51.894 764
Getis-Ord General G
概率p Probability 0.000 000
指标值 Index value 0.332 195
方差 Variance 0.000 041
Z值 Z value 51.894 764
Moran’s I
概率p Probability 0.000 000

网数据进行分级 , 依次按取值范围0.000–2.492、
2.492–5.109和5.109–15.950划分为低、中、高三个竞
争强度等级。分别统计每个竞争强度区域中的毛竹
株数 , 并计算出每个区域的毛竹空间分布密度
(表3)。

表3 天然毛竹林在不同强度竞争区域空间分布密度
Table 3 The spatial distribution density of natural Phyllostachys edulis
community in various areas with different competition intensity
竞争强度
Competition intensity
株数
Plant number
面积
Area (m2)
密度
Density (ind.·m–2)
低 Low 1 117 4 218.909 0.265
中 Medium 2 618 4 268.221 0.613
高 High 1 681 1 512.870 1.111
从表3可以得出, 天然毛竹林在不同竞争强度
的区域, 毛竹的空间密度分布具有明显差异。竞争
强度与毛竹空间分布密度表现出很强的一致性。
统计每个竞争强度区域中毛竹的平均年龄, 并
用双样本t检验方法两两比较不同竞争强度区域内
天然毛竹林的年龄差异(表4)。
从表4可得出, 低等级和中、高等级的双样本t
检验的统计显著性概率p为0.000, 表明分布在低等
级的竞争区域上的毛竹年龄显著低于中、高等级区
域的年龄; 中、高等级区域的双样本t检验的统计显
著性概率p为0.341, 表明分布在中、高等级区域的毛
竹年龄差异不显著。
2.4 天然毛竹林竞争空间异向性分析
对表1中的天然毛竹林V_Hegyi竞争指数数据,
利用ArcGIS 9.3中的Geostatistical Analyst半变异函
数工具, 从0°到360°以45°为间隔制作半变异函数图
(图3)。
从图3每个方向上半变异函数图提取变程值。同
时, 利用其变程值数据制作风玫瑰图(图4)。图中实
线8个方向距中心的距离各不相同, 说明天然毛竹
林V_Hegyi竞争指数是各向异性的, 在90°–135°方
向区间上偏离风向图中心的距离最远, 说明在该区



图2 V_Hegyi生存竞争竞争指数的Getis-Ord Gi*热点分析(A)和核密度估计(B)。
Fig. 2 Getis-Ord Gi* hot spot analysis (A) and Kernel density estimation (B) of V_Hegyi competition index.


表4 天然毛竹林在不同强度竞争区域年龄分布差异性双样本t检验
Table 4 The 2-samples t test of natural Phyllostachys edulis community age distribution in areas with different natural P. edulis competition intensities
竞争强度 Competition intensity 平均值 Average (a) 对比 Comparison t统计量 t statistic 概率 Probability
低 Low 7.11 低-中 Low-medium –3.88 0.000
中 Medium 7.62 中-高 Medium-high –0.95 0.341
高 High 7.72 低-高 Low-high –4.33 0.000
陈永刚等: 天然毛竹林竞争空间关系分析 731

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图3 生存竞争各向异性半变异函数图。
Fig. 3 Semivariogram diagram of anisotropy of natural Phyllostachys edulis competition.
732 植物生态学报 Chinese Journal of Plant Ecology 2015, 39 (7): 726–735

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图4 V_Hegyi指数风玫瑰图。
Fig. 4 The wind rose diagram of V_Hegyi index.

间天然毛竹的竞争程度强烈。竞争程度最为强烈的
方位角约为112.5°。
根据Fulley等(Mitchell, 2005)提出的标准差椭
圆法, 利用ArcGIS 9.3软件的Spatial Statistics Tools
工具箱, 以表1中的数据计算天然毛竹V_Hegyi竞争
指数的标准差椭圆 , 得出椭圆的θ 角为117.141°,
可知天然毛竹林在约为117.141°方向上竞争最为强
烈。可以发现半变异函数图方法和标准差椭圆方法
得出的结论极为相近, 天然毛竹林竞争程度在空间
上具有各向异性, 在约为112.5°方向上竞争最为强
烈。由于本文所用毛竹调查数据的生长样地的坡向
北偏东约为20°, 而天然毛竹竞争最强烈方向约为
112.5°, 二者近似相互垂直。据此可以发现, 毛竹沿
山坡水平方向的竞争激烈程度大于毛竹沿上下坡的
竞争强度(图5)。


图5 野生毛竹竞争剧烈程度与坡向关系示意图。
Fig. 5 The relationship between natural Phyllostachys edulis’s
competition intensity and its aspect.

3 结论和讨论
本文从“微观”视角研究天然毛竹林竞争的空间
自相关特征, 天然毛竹林竞争强度呈现出高高低低
集聚生长的特点。在生存空间狭小的区域, 为了在
有限的空间内获得在短时间生长所需的资源(光照、
营养物质、空间等), 毛竹个体必然进行争夺性竞争,
以取得资源分配上的优势。年龄在不同竞争强度区
域的分布具有差异性, 年龄小的毛竹由于个体偏小,
自身对养料需求小于其他年龄段的毛竹, 因此毛竹
之间的竞争弱。同时, 也只有在低竞争的区域, 年龄
小的毛竹才有机会获得阳光和养料, 以保证其在短
时间内快速生长。毛竹借助于竹鞭的扩散繁殖而成,
竹鞭向四周蔓延生长, 有的芽长成新鞭在土壤中蔓
延生长, 有的芽露出地表发育成笋, 然后逐渐发展
成新竹。由于毛竹的竹鞭繁殖和丛生性, 使得毛竹
有逐片生长、逐片死亡的特点。因此竞争强度呈现
出高高低低集聚的空间分布特点, 其空间分布密度
与竞争强度也相应呈现出正向相关的态势。同时,
毛竹栽培生产实践也证明了这种特性(江西省林业
厅造林处, 1992; 陈兴福, 1996;李志生, 2012)。
光合作用是生物赖以生存的基础, 毛竹竹冠是
毛竹接受阳光进行光合作用的重要部位。由于上下
坡的毛竹竹冠相互错开, 因此, 上下坡毛竹对阳光
的竞争强度小于生长在同一水平高度且竹冠相互遮
挡的毛竹。因此, 毛竹的竞争强度表现出各向异性
的特点, 并且与地形地势相关, 沿坡向垂直方向毛
竹间竞争强度大于沿坡向上下方向的竞争强度。这
也侧面证明了毛竹林竞争强度与其所处的地理环境
密切联系(陈兴福, 1996; 郑兰英等, 2012)。
毛竹是我国南方重要的森林资源与经济作物,
生长速度快, 可以隔年连续采伐及永续利用, 研究
其空间竞争分布格局有益于对其生长规律进行分
析、预测、估算(时培建等, 2010; Song et al., 2011;
金佳鑫等, 2013)。运用空间分析方法研究天然毛竹
林竞争强度的空间分布特征, 从微观视角解析毛竹
的生存竞争现象, 对理解毛竹群落内部竞争具有一
定的理论和应用价值, 对毛竹的合理经营与采伐有
一定的指导意义。
基金项目 国家自然科学基金 (41201408 和
31170595)、浙江省公益项目(2014C32119)和国家林
业局林业公益性行业科研专项(20150430303)。
陈永刚等: 天然毛竹林竞争空间关系分析 733

doi: 10.17521/cjpe.2015.0069
参考文献
Afforestation Department of Forestry Department of Jiangxi
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责任编委: 李镇清 责任编辑: 李 敏