全 文 ：第 51 卷 第 7 期
2 0 1 5 年 7 月
林 业 科 学
SCIENTIA SILVAE SINICAE
Vol. 51，No. 7
Jul．，2 0 1 5
doi:10．11707 / j．1001-7488．20150704
收稿日期: 2014 － 03 － 28; 修回日期: 2014 － 04 － 29。
基金项目: 国家“十二五”科技支撑计划课题“黑龙江大兴安岭过伐林的多功能优化经营技术研究与示范”(2012BAD22B0202) ; 国家“十
二五”科技支撑计划课题“东北碳汇林优化培育关键技术与示范”(2011BAD37B02) ; 中央高校基本科研业务费项目(2572014AA28)。
* 刘兆刚为通讯作者。感谢德国赫姆霍茨环境研究中心 Wiegand Thorsten 博士提供 Programita 软件 (2010 版)并在数据处理方面提供
协助。
大兴安岭盘古林场森林景观的空间
分布格局及其关联性*
董灵波 刘兆刚 李凤日
(东北林业大学林学院 哈尔滨 150040)
摘 要: 【目的】分析大兴安岭地区主要森林景观类型的空间分布格局及其关联性，以期阐明该地区森林景观形
成和维持的内在机制，为该地区森林景观的健康经营提供理论依据。【方法】基于塔河林业局盘古林场 2008 年森
林资源二类调查数据，采用 ArcMap10. 0 软件中的核密度分析和 Programita 软件(2010 版)中的O-ring统计方法研究
该地区主要森林景观类型(天然落叶松林、天然白桦林、针叶混交林和针阔混交林)的空间分布格局及其关联性。
【结果】核密度分析结果表明，该地区各主要森林景观类型在空间上呈明显聚集分布，其平均斑块密度为 0. 73 ～
1. 57 km － 2，空间变异系数高达 99. 75%～ 119. 67% ; 点格局 O-ring 分析结果表明，4 种景观类型均在小尺度上呈现
显著聚集分布，之后随研究尺度的增大逐渐呈随机分布的趋势; 各景观类型之间均在小尺度上显著负关联，在中等
尺度上呈现出无关联性，而在大尺度上又有显著的正关联性; 森林采伐、林火干扰以及道路网等因素是森林景观格
局变化的主要驱动因素。【结论】大兴安岭地区由于极端的气候条件以及长期的采伐和林火干扰等因素，森林景
观已经呈现出明显的破碎化趋势。为此，对于森林植被的恢复，可在小尺度上采取连片造林方式，而在大尺度上采
用随机造林模式; 对树种的选择，应优先选择乡土树种，并注重各树种的合理空间配置; 而对于森林采伐，则应采
取以择伐和间伐为主的方式; 同时，严格控制人类自身活动(如采伐方式、道路安排等)对森林景观的影响，进而从
景观水平上创建健康、稳定的森林生态系统。
关键词: 森林景观; 空间点格局; 空间关联性; O-ring 函数; 核密度函数
中图分类号: S718. 54 文献标识码: A 文章编号: 1001 － 7488(2015)07 － 0028 － 09
Spatial Point Patterns and Associations of Forest Landscapes in
Pangu Forest Farm in Daxing’an Mountains
Dong Lingbo Liu Zhaogang Li Fengri
( School of Forestry，Northeast Forestry University Harbin 150040)
Abstract: 【Objective】The research of multi-scale spatial distribution pattern and associations of forest landscapes has
become a hotspot in landscape ecology． The purpose of this paper was to analyze the spatial distribution pattern and
associations of the main forest landscapes in Daxing’an Mountains，which can contribute to clarify the formation and
maintenance mechanism of forest landscapes in this area and also can provide some insights for healthy management of the
forest landscapes． 【Method】Based on the data of forest resource inventory in Pangu forest farm in Daxing’an Mountains in
northeastern China，the spatial distribution pattern and associations of the main forest landscape types ( natural Larix
gmelinii forest，natural Betula platyphylla forest，natural coniferous mixed forest and natural mixed broadleaf-conifer
forest) were characterized by using the O-ring statistics within Programita software and kernel density function within
ArcMap software． 【Ｒesult】The result of kernel density function indicated that the mean patch density for each forest type
were 0. 73 － 1. 57 km － 2，and the spatial variation coefficient were up to 99. 75% － 119. 67%，which both illustrated the
distribution of the four forest landscapes were significantly clumped in spatial dimensions． The O-ring statistics showed that
the main forest landscape types were significantly clumped at small scale，and tended to be in random distribution with the
第 7 期 董灵波等: 大兴安岭盘古林场森林景观的空间分布格局及其关联性
increase of scale． Spatial associations showed that there were negative correlations at small scale，non-correlations at
medium scale，and positive correlations at large scale among different forest landscapes． Forest cutting and forest fire are
the major driving forces for the change of forest landscape in the study area． 【Conclusion】Our assessment indicated that
the forest landscapes in this area have presented the trends of fragmentation during the recent 100 years，due to the long
term forest harvest，forest fires and other interference factors． Therefore，in order to establish and maintain a healthy and
stable forest ecsystem from the level of landscape，we suggested that the following four measures should be adopted: 1)
For restoring the forest vegetation，the continuous forestation mode and random forestation mode should be employed in
small and large scales，respectively; 2) For selection of tree species，native species should be given priority，and spatial
configuration of these species should also be given attention; 3) For forest harvesting，selective cutting and intermediate
cutting should be used; 4) Finally，more attentions need to be paid to the effects of human activities ( e． g．，forest
harvest，silviculture and roads construction) on the forest landscapes．
Key words: forest landscape; spatial point pattern; spatial association; O-ring function; kernel density function
景观格局一般是指景观的空间结构特征，即大小
和形状各异的景观要素在空间上的排列和组合，通常
包括景观组成单元的类型、数目以及空间分布与配置
(邬建国，2000)。景观空间格局不仅是景观异质性
的外在表现，而且也是各种生态过程在不同空间尺度
上相互作用的结果(傅伯杰，1995)。因此，对不同景
观类型分布格局及其关联性进行研究，对于深入认识
景观形成、维持机制及指导森林景观健康经营具有更
深刻的意义。目前，景观格局的研究方法主要有景观
格局指数法和空间统计学法(邬建国，2000)，其中景
观格局指数法不仅能够高度浓缩景观空间格局信息，
反映其组成单元空间配置特征，而且还能够通过专门
的计算机软件(如 FＲAGSTATS)来实现，因此在景观
生态学研究中被广泛应用(傅伯杰，1995; 曾涛等，
2010; 洪奕丰等，2012)。但由于众多指数间的相关性
及其指示景观格局特征的片面性和在指示生态学过程
方面的不足，近年来景观格局分析已步入困境(李秀珍
等，2004)。
景观空间格局及其关联性具有明显的尺度依赖
性，因此在多个尺度开展空间异质性的定量化研究
被认为是认识景观格局与生态过程的第 1 步(Wu，
2004)。近年来，学者们提出了一系列能够探究多
空间尺度景观格局的分析方法，如半方差分析
( semi-variance analysis )、小 波 分 析 法 ( wavelet
analysis)和空间自相关分析 ( spatial auto-correlation
analysis)等(邬建国，2000; 陈利顶等，2008)。空
间点格局分析可最大限度地利用空间点信息，其不
仅弥补了传统景观指数只能进行单一空间尺度分布
格局分析的缺陷，更重要的是能够分析一系列连续
尺度上点状物体的空间格局及其关联性，因而在植
物种群空间分布及其关联性研究中得到广泛应用
(Fajardo et al．，2006; Jamie et al．，2013; 张金屯，
1998; 郭垚鑫等，2014)。但现阶段，空间点格局分
析方法在国内外景观格局研究中还鲜有报道，现有
研究中仅高凯等(2010)、王金亮等(2013)和冯玉婷
等(2012)利用 Ｒipley K 函数对我国典型森林和城
市景观的空间特征进行了分析，这些研究虽然在一
定程度上揭示了不同景观类型格局及其关联性，但
由于 Ｒipley K 函数具有明显的尺度积累效应(郭垚
鑫等，2014)，因此其并不能有效反映不同尺度的空
间格局，同时现有研究的景观类型也主要集中在较
大的粒度上，而未涉及较小的粒度 (如由林型组成
的景观斑块)。
近年来，O-ring 统计方法因其能避免尺度累积
效应，更真实地反映植物种群任意尺度的空间分布
格局而得到广泛应用(郭垚鑫等，2014; Hao et al．，
2007; Miao et al．，2014)，但在景观格局中的应用还
未见报道。鉴于此，本文以大兴安岭地区塔河林业
局盘古林场为研究对象，采用 O-ring 统计方法研究
该地区主要森林景观类型的空间格局及其关联性，
以期为该地区森林资源的可持续发展及景观管理提
供理论依据和技术支持。
1 研究区概况与研究方法
1. 1 研究区概况
盘古林场 (52°41 57. 1 ″N，123°51 56. 5 ″E)区
地势呈东北—西南走向，海拔 230 ～ 1 397 m，属典
型的低山丘陵地貌。气候属大陆性季风气候，区
内年均温度 － 5 ℃，年均降雨量 428 mm，相对湿度
高达 70%以上; 林内积雪深度 30 ～ 50 cm，积雪期
5 个月。全区总施业面积 15. 2 万 hm2，总蓄积
844 万 m3，森林覆盖率 88. 86%，其中天然林面积
11. 9 万 hm2，蓄积 839 万 m3。地带性植被属寒温
带针叶林，以兴安落叶松( Larix gmelinii)林为主要
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林 业 科 学 51 卷
地带 性 植 被，其 他 主 要 林 型 还 包 括 天 然 白 桦
(Betula platyphylla)林、天然樟子松( Pinus sylvestris
var． mongolica) 林、针叶混交林以及针阔混交林
等，此外还有少量的人工落叶松和樟子松林(图
1)。
1. 2 数据收集
所用数据为研究区域 2008 年森林资源二类调
查数据及其相关数字林相图( shp 格式)。根据各小
班属性信息按地类、起源和优势树种进行合并，最终
将研究区域森林划分为 11 种景观类型(图 1)，各林
型的基本林分特征见表 1。分类结果显示: 研究区
域 天 然 落 叶 松 林 ( 30. 67% )、天 然 白 桦 林
(14. 39% )、针叶混交林(17. 40% )和针阔混交林
(27. 96% )为当地主要的森林景观，占该地区景观
斑块总数量的 90. 42%，因此本文只对这 4 种森林
景观类型进行点格局分析。根据分类结果，在属性
表中自动提取每个森林景观斑块的质心坐标，得到
研究区域森林景观点的样点数据。
1. 3 景观点格局分析
景观点格局分析通常采用空间条件强度来描述
样点的空间分布，其可分为一阶条件强度和二阶条
件强度(Diggle，2003)。本研究采用一阶条件强度
的核密度函数来描述森林景观的点密度特征，用二
阶条件强度的 O-ring 统计来描述森林景观的格局及
其空间关联性。
图 1 研究区域森林景观分类
Fig． 1 Distribution maps of forest landscape
types in Pangu forest farm
NLG: 天然落叶松林 Natural Larix gmelinii forest; NBP: 天然
白桦林 Natural Betula platyphylla forest; NPS: 天然樟子松林
Natural Pinus sylvestris var． mongolica forest; NPD: 天然山杨
林 Natural Populus davidiana forest; NPK: 天然红皮云杉林
Natural Picea koraiensis forest; NCM: 针叶混交林 Natural
coniferous mixed forest; NCB: 针阔混交林 Natural coniferous-
broadleaved mixed forest; NBM: 阔 叶 混 交 林 Natural
broadleaved mixed forest; LGP: 人工落叶松林 Larix gmelinii
plantation; PSP: 人工樟子松林 Pinus sylvestris var． mongolica
plantation; OTH: 其他 Others．
表 1 研究区域各森林类型基本统计特征［平均值(标准差) ］
Tab． 1 Statistic values of forest factors for the forest types in Pangu forest farm［Mean(Std．)］
森林类型
Forest type
样本数
Number
林龄
Age / a
郁闭度
Crown density
平均胸径
Mean
DBH /cm
平均树高
Mean tree
height /m
每公顷蓄积
Volume /
(m3·hm － 2 )
天然落叶松林 Natural Larix gmelinii forest (NLG) 1 946 80. 19(18. 67) 0. 49(0. 09) 14. 69(2. 99) 14. 87(2. 84) 73. 01(18. 31)
天然白桦林 Natural Betula platyphylla forest (NBP) 837 40. 67(9. 59) 0. 57(0. 09) 11. 42(2. 65) 12. 04(2. 59) 77. 44(25. 63)
天然樟子松林 Natural Pinus sylvestris var． mongolica forest (NPS) 97 73. 68(22. 66) 0. 58(0. 10) 17. 00(4. 77) 16. 76(3. 31) 104. 77(38. 37)
天然山杨林 Natural Populus davidiana forest (NPD) 16 37. 13(14. 92) 0. 61(0. 13) 11. 00(4. 97) 12. 19(4. 59) 69. 38(33. 24)
天然红皮云杉林 Natural Picea koraiensis forest (NPK) 6 66. 80(28. 80) 0. 60(0. 13) 14. 17(5. 04) 13. 50(4. 18) 54. 30(28. 30)
针叶混交林 Natural coniferous mixed forest (NCM) 1 110 75. 04(16. 82) 0. 55(0. 08) 15. 29(3. 24) 15. 53(2. 95) 84. 97(20. 20)
针阔混交林 Natural coniferous-broadleaved mixed forest (NCB) 1 784 57. 15(16. 85) 0. 55(0. 08) 13. 09(2. 46) 13. 36(2. 31) 84. 93(20. 20)
阔叶混交林 Natural broadleaved mixed forest (NBM) 114 38. 64(12. 11) 0. 54(0. 08) 11. 11(3. 42) 11. 72(3. 45) 75. 42(31. 16)
人工落叶松林 Larix gmelinii plantation (LGP) 23 16. 74(3. 76) 0. 57(0. 11) 7. 00(1. 86) 7. 09(1. 95) 30. 52(20. 67)
人工樟子松林 Pinus sylvestris var． mongolica plantation (PSP) 3 16. 67(2. 89) 0. 47(0. 25) 7. 00(1. 73) 6. 33(1. 53) 25. 33(10. 02)
平均 Mean 65. 42(22. 38) 0. 53(0. 09) 13. 79(3. 25) 14. 07(3. 02) 79. 80(23. 08)
1. 3. 1 景观点密度特征 核密度分析方法可用于
显示森林景观空间分布态势与趋势，其将空间中任
意点周围的区域作为空间窗口，将窗口内研究对象
的平均值作为该点的密度值，密度分布在该点中心
处最高，向外不断降低，当距离中心达到一定阈值时
密度减小为 0，以此减小研究对象的密度特征对空
间尺度的依赖变异，可用公式 (Bailey et al．，1995;
Diggle，2003; 刘志华等，2011)表示为:
λ b( s) =
1
Cb( s)∑
n
i = 1
Kib( s － xi)。 (1)
式中: λ b( s) 表示空间点位置 s 处的密度值; b 表示
空间窗口的大小; Kib(u) 表示核函数，其满足
03
第 7 期 董灵波等: 大兴安岭盘古林场森林景观的空间分布格局及其关联性
∫
+∞
－∞
K(u)du = 1 且对任意 u 存在 K(u) ≥ 0 ; Cb 表
示边界校正因子; ( s － xi) 表示估计点 s 到样本点 i
处的空间距离。
1. 3. 2 景观点格局分析 Ｒipley K 函数是植被空间
点格局分析中最常用的方法，但其存在明显的尺度累
积效应，即大尺度格局分析易受小尺度累积效应的影
响(郭垚鑫等，2014)。为此，Weigand 等通过用圆环
来代替 Ｒipley K 函数中圆的方法提出了 O-ring 统计，
该方法因分离了特定距离的等级，进而可有效地消除
Ｒipley K函数中尺度的积累效应(Wiegand et al．，2006;
Wiegand，2010)。根据 Weigand 等的定义，双变量
O-ring统计的计算公式(Wiegand et al．，2004; Wiegand，
2010; 王磊等，2010)为:
Ow12( r) =
1
n1∑
n i
i = 1
Points2［Ｒ
w
1，i( r)］
1
n1∑
n i
i = 1
Area［Ｒw1，i( r)］
; (2)
Points2［Ｒ
w
1，i( r)］ =
∑
x
∑
y
S( x，y)P2( x，y) I
w
r ( xi，yi，x，y); (3)
Area［(Ｒw1，i( r)］ =
z2∑
all x
∑
all y
S( x，y) Iwr ( xi，yi，x，y); (4)
Iwr (xi，yi，x，y) =
1，当 r － w2 ≤
(x － xi)
2 + (y － yi)槡
2 ≤ r + w2
0，
{
其他
。
(5)
式中: Ow12( r) 为在点 i 处，半径为 r、圆环宽度为 w
时对象 1 与对象 2 的空间关联值; n1 为双变量统计
中对象 1 的点数量; Ｒw1，i( r) 是对象 1 中以 i 点为圆
心、r 为半径、w 为宽度的圆环; Points2(X) 计算区
域 X 内对象 2 的点数量; Area(X) 为区域 X 的面
积; ( xi，yi) 为对象 1 中 i点的坐标; S( x，y) 为二分
类变量，如果坐标 ( x，y) 在研究区域 X 内，则
S( x，y) = 1，反之 S( x，y) = 0 ; z2 表示一个单元格
的面积大小; Iwr ( xi，yi，x，y) 是随对象 1 中以 i 点为
中心、r 为半径的圆而变化的变量; P2( x，y) 表示分
布在单元格内对象 2 的点数量。对单变量的 O-ring
统计可通过设定对象 1 等于对象 2 来计算。
在采用 O-ring 统计进行分析时，应仔细筛选零
假设模型以获得有效分析结果 (Weigand et al．，
2006; Weigand，2010; 王鑫厅等，2012)，具体筛选
过程如下: 1) 对单点变量格局分析，如果样点分布
呈明显的空间异质性(如聚集分布等)，则采用异质
性泊松过程(heterogeneous Poisson process，HPP)，否
则采 用 空 间 随 机 零 假 设 模 型 ( complete spatial
randomness，CSＲ); 2) 对双变量点格局分析，如果
样点分布明显受环境因素影响，则采用随机标签零
假设模型( random labeling，ＲL)，否则应采用独立零
假设模型。根据 Monte Carlo 模拟结果，用空间尺度
r 作为横坐标，Oii( r)值［或 O12( r)值］以及上下包迹
线为纵坐标绘图，可直观判断样点的空间分布格局
及其关联性。O-ring 统计的结果可分为以下 3 种情
况: 1) 若 Oii( r)值［或 O12 ( r)值］介于上下包迹线
之内，则表明样点呈显著随机分布 (或空间上无关
联性); 2) 若大于上包迹线，则表明样点呈显著聚
集分布(或空间上正关联); 3) 若小于下包迹线，则
表明样点呈显著均匀分布(或空间上负关联)。
1. 4 数据处理
采用 ArcGIS10. 0 软件平台中的核密度函数
(kernel density function)模块计算景观类型的点密
度特征，搜索半径为 1 km; 森林景观类型的空间分
布格局及其关联性分析采用 Programita 软件(2010
版)完成，空间尺度为 0 ～ 25 km，步长为 0. 5 km，经
19 次 Monte Carlo 模 拟 得 到 95% 的 置 信 区 间
(Wiegand，2010)。图标绘制采用 EXCEL 完成。
2 结果与分析
2. 1 森林景观点密度特征
从研究区域 4 种森林景观的空间点密度图(图
2)可看出，各森林景观样点在空间分布上不均匀，
其中研究区域天然落叶松林的平均斑块密度(mean
patch density，MPD)为 1. 57 km － 2，空间变异系数为
99. 75%，MPD 图呈现南部区域高而其他区域较低
的变化趋势(图 2A)，与研究区域的路网图叠置分
析发现其具有高度的空间相关性; 天然白桦林的
MPD 值为 0. 73 km － 2，空间变异系数为 119. 67%，主
要表现为西北区域的 MPD 值较大，该地区经历过
1987 年森林“五·六”大火，原始森林资源被严重破
坏，进而退化形成天然白桦次生林，同时在东部和其
他小部分区域的 MPD 值也较高，可能是由于高强度
的木材采伐引起的(图 2B); 针叶混交林的 MPD 值
为 0. 88 km － 2，空间变异系数为 107. 85%，在研究区
域呈明显的非连续、面状分布(图 2C); 针阔混交林
的 MPD 值为 1. 42 km － 2，空间变异系数为 80. 80%，
也呈现出明显的非连续、面状分布趋势，但主要集中
在南部区域(图 2D)。综上分析，说明各森林景观
的样点在空间上呈明显的聚集特征，因此所研究的
景观空间分布格局可采用异质性泊松过程来拟合。
13
林 业 科 学 51 卷
图 2 研究区域 4 种主要森林景观类型的点密度特征
Fig． 2 Kernel density of the four main forest landscape types in Pangu forest farm
A．天然落叶松林 Natural Larix gmelinii forest (NLG) ; B． 天然白桦林 Natural Betula platyphylla forest (NBP) ; C． 针叶混交林
Natural coniferous mixed forest (NCM) ; D．针阔混交林 Natural coniferous-broadleaved mixed forest (NCB) ．
2. 2 森林景观空间格局
运用 O-ring 单变量统计中的异质性泊松过程，
在研究区整体上设定不同空间距离(空间尺度 0 ～
25 km，步长 0. 5 km)来分析 4 种森林景观类型的空
间分布格局。从图 3 可以看出，天然落叶松林在
0. 5 ～ 1. 0 km 尺度上呈显著的聚集分布，之后则随
着尺度的增大呈显著的随机分布; 天然白桦林在
0. 5 ～ 1. 5 km 尺度上呈显著的聚集分布，在 6. 0 ～
13. 0 km 尺度上呈轻微的均匀分布，其余尺度上则
呈显著的随机分布; 针叶混交林在 0. 5 ～ 2. 5 km 尺
度上呈显著的聚集分布，在 5. 5 ～ 11. 5 km 尺度上呈
显著的均匀分布，而其余尺度上则呈显著的随机分
布; 针阔混交林在 0. 5 ～ 1. 0 km 尺度上呈显著的聚
集分布，在 4. 0 ～ 7. 5 km 尺度上呈轻微的均匀分布，
其余尺度上则呈显著的随机分布。以上结果说明，4
种森林景观类型在空间上基本呈现相似的分布规
律，即随着分析尺度的增大各景观类型的空间聚集
性逐渐减弱，最终趋于随机分布。
2. 3 森林景观类型间的空间关联性
运用 O-ring 双变量统计中的随机标签零假设模
型对该地区 4 种主要森林景观类型间的空间关联性
进行分析。由图 4 可以看出，针阔混交林与针叶混
交林在 0 ～ 15. 5 km 尺度上呈显著的负关联性，在
18. 5 ～ 21. 5 km 尺度上呈显著的无关联性，之后则
过渡为显著的正关联性; 与天然白桦林在 0 ～ 22. 0
km 尺度上呈显著的负关联性，之后则呈轻微的无关
联性; 与天然落叶松林在 0 ～ 6. 5 km 尺度上呈显著
的负相关性，在 7. 0 ～ 11. 5 km 尺度上呈显著的无关
23
第 7 期 董灵波等: 大兴安岭盘古林场森林景观的空间分布格局及其关联性
图 3 研究区域 4 种主要森林景观类型的空间分布格局
Fig． 3 Spatial distribution patterns of the four main forest landscape types in Pangu forest farm
A．天然落叶松林 Natural Larix gmelinii forest (NLG) ; B．天然白桦林 Natural Betula platyphylla forest (NBP) ; C．针叶混交林
Natural coniferous mixed forest (NCM) ; D． 针阔混交林 Natural coniferous-broadleaved mixed forest (NCB) ．
联性，而其余尺度上则呈显著的正关联性。针叶混
交林与天然白桦林在 0 ～ 7. 5 km 尺度上呈显著的负
关联性，而在其余尺度上则呈现出较弱的无关联性
或正关联性; 与天然落叶松林在 0 ～ 15. 5 km 尺度
上呈显著的负关联性，在 16. 0 ～ 17. 0 km 尺度上呈
显著的无关联性，之后则呈显著的正关联性。天然
白桦林与天然落叶松林在 0 ～ 16. 0 km 尺度上呈显
著的负关联性，在 16. 5 ～ 23. 0 km 尺度上呈显著的
无关联性，而其余尺度上则呈较弱的正关联性。以
上结果表明，研究区域 4 种主要森林景观类型间的
空间关联性也呈现出相似性的变化趋势，即均在小
尺度上呈现出显著的负关联性，说明各景观类型斑
块排斥其他景观类型斑块的存在而形成了适合其生
存的局部生境，但同时也可能受当地的森林采伐以
及局部区域的森林火灾影响; 而在中等尺度上则均
呈现出不相关性，说明在这一尺度范围内各景观类
型的空间格局不受彼此影响; 在更大尺度上则呈现
出正关联的趋势，说明此时不同景观类型斑块的镶
嵌有利于维持区域森林生态系统的稳定性。但各景
观类型间的空间关联性在某些尺度范围内均存在 2
种关联性的胶着状态(如天然白桦林与针叶混交林
在 8. 0 ～ 25. 0 km 尺度上)，这有可能是森林景观长
期演替的自然结果，但也可能是人为长期活动干扰
的结果，因此森林景观空间关联的这些复杂性及其
形成机制还有待于进一步研究。
3 结论与讨论
景观格局具有空间尺度依赖性，不同空间尺度
下往往呈现出不同的空间分布格局。本研究结果表
明，大兴安岭盘古林场 4 种主要森林景观类型在空
间上均呈明显的非连续、面状分布趋势(图 1)，其平
均斑块密度(MPD)值分布差异明显，依次为天然落
叶松林(1. 57 km － 2 ) ＞ 针阔混交林(1. 42 km － 2 ) ＞
针 叶 混 交 林 ( 0. 88 km － 2 ) ＞ 天 然 白 桦 林
(0. 73 km － 2)，空间变异系数高达 90%以上; 同时，
景观空间点格局分析表明，4 种主要森林景观类型
均在小尺度上呈显著的聚集分布，之后则随着尺度
的增大呈明显的随机分布(图 3)，进一步说明各森
林景观的样点并非空间随机分布，而是在一定尺度
范围内呈现出显著的聚集分布。聚集分布有利于抵
御不良外界环境，维持景观的正常持续发展，发挥功
能的整体效应，因此被认为是自然界最常见的一种
分布形式(韩路等，2007)。天然落叶松林作为该地
区的顶级群落植被理应表现出明显的聚集分布特征
33
林 业 科 学 51 卷
图 4 研究区域 4 种主要森林景观类型间的空间关联性
Fig． 4 Spatial associations among the four main forest landscape types in Pangu forest farm
A．天然落叶松林与天然白桦林 Natural Larix gmelinii forest and natural Betula platyphylla forest (NLG-NBP) ; B． 天然
落叶松林与针叶混交林 Natural Larix gmelinii forest and natural coniferous mixed forest (NLG-NCM) ; C． 天然落叶松
林与针阔混交林 Natural Larix gmelinii forest and natural coniferous-broadleaved mixed forest (NLG-NCB) ; D． 天然白
桦林与针叶混交林 Natural Betula platyphylla forest and natural coniferous mixed forest (NBP-NCM) ; E． 天然白桦林
与针阔混交林 Natural Betula platyphylla forest and natural coniferous-broadleaved mixed forest (NBP-NCB) ; F． 针叶混
交林与针阔混交林 Natural coniferous mixed forest and natural coniferous-broadleaved mixed forest (NCM-NCB) ．
(杨珍珍等，2010)，但由于长期的森林采伐和林火
干扰等因素，森林资源发生严重退化进而在局部地
区形成其他次生植被，同时也破坏了天然落叶松林
原始的景观格局; 而随着空间尺度的增大，地形、气
候、土壤等环境异质性逐渐增强，空间干扰过程(如
林火、采伐等)一般为随机过程，因此天然白桦林、
针叶混交林和针阔混交林则随机镶嵌分布于天然落
叶松林中。冯玉婷等 (2012)对大兴安岭呼中林业
局景观格局研究结果表明，次生植被(阔叶林、灌木
和草甸)在小尺度上也呈明显的聚集分布特征，这
与本研究结论一致。
不同景观类型间的空间关联性有所不同，并与
空间尺度密切相关。本研究中 4 种主要森林景观类
型均在小尺度上表现为负关联性，在中等尺度上均
呈现出不相关性，而在更大尺度上则呈现出较明显
的正相关趋势。而冯玉婷等 (2012)采用 Ｒipley K
函数研究大兴安岭呼中林区各景观类型 (针叶林、
阔叶林、灌木和草甸)的空间关联性后，认为各景观
43
第 7 期 董灵波等: 大兴安岭盘古林场森林景观的空间分布格局及其关联性
类型在相对较大尺度上呈无关联性，这与本研究的
结论不一致，可能是由于本文所研究的景观粒度较
小(由林型组成的景观斑块)，同时 O-ring 统计能够
消除尺度的积累效应(郭垚鑫等，2014)所致，但更
深层原因还有待于进一步研究。同时，本文对森林
景观类型空间关联性的研究结果与植物群落学研究
中普遍认为的不同树种间的正关联性或负关联性主
要发生在小尺度范围上且随着尺度的增大而减弱并
趋于不关联的结论(刘振国等，2005)也不一致，这
可能是由于不同景观类型在大尺度上的随机镶嵌分
布有利于维持区域森林生态系统的稳定，但这一推
论的合理性有待于进一步研究。
森林景观的形成、发展是各种自然干扰 (如林
火、病虫害等)和人为干扰(如森林采伐、道路网等)
共同作用的结果，这种干扰不仅会影响森林物种的
正常生长和演替，而且也会改变森林景观的物种组
成和结构，进而影响森林各种生态功能的持续发挥
(公霞等，2006)。有研究表明，森林作为大兴安岭
地区景观的基质，林地面积占绝对优势，景观多样性
相对较低，因此任何的自然干扰和人为干扰都会严
重影响景观斑块的大小、形状和连接度，促使森林景
观向破碎化方向发展 (段春霞等，2004; 公霞等，
2006; 李月辉等，2012)，这种变化在本研究得到证
实。景观的这种变化趋势在其他一些地区的研究中
也有体现，如对武汉市景观格局研究表明，在
1987—2007 年间林地和城乡建设用地空间聚集度
降低，而耕地、水体以及草地的分布变得更加不均匀
(高凯等，2010); 三峡库区生态屏障区林地景观在
1997—2005 年间空间聚集分布特征在减弱，而灌木
林的分布则更趋于聚集(王金亮等，2013)。显然，
森林景观格局的变化会对区域生态环境和社会产生
显著影响，但其具体的响应机制有待于进一步研究。
森林多功能价值的输出依赖于景观水平的管
理，因此景观格局的研究可为区域森林景观的健康
经营提供理论依据(杨学军等，1997)。根据研究结
果，大兴安岭地区森林资源应该形成以天然落叶松
林为主体、其他林分以斑块形式镶嵌其中的景观格
局。在小尺度上，植被的恢复可以采用连片的造林
方式，而在大尺度上则应采取因地制宜、因林制宜的
随机造林模式(苏杰南等，2008); 树种的选择上应
根据各景观类型空间格局、关联性及其生态学习性，
选择乡土树种并进行合理配置; 而森林采伐则应该
以择伐、间伐为主，维护森林景观的异质性; 此外，
人类自身及其活动在林区的景观管理中也是不可忽
略的，如采伐方式、道路安排等都会严重影响景观质
量(公霞等，2006; 李月辉等，2012)。因此只有将
景观格局研究与应用实践相结合，才能更有效地维
护森林生态系统的健康和稳定。
参 考 文 献
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