原创《植被分布方式空间点过程分析》：这是一篇与植被论文范文相关的免费优秀学术论文范文资料,为你的论文写作提供参考。
【摘 要】本文的主要工作分为两块：1.植被空间分布形式也即空间点过程种类的识别：2.植被分布模式的空间点过程拟合.研究客体源于美国密西根州克林顿县某地区一个林木分布数据,并且,我们的所有计算工作都是通过R包spatstat实现.在第1项工作中,主要通过K-方程、L-方程等工具对点过程类型进行识别：第2项工作通过对强度函数构建泊松模型,拟合出空间点过程,模型的筛选采取AIC准则,模型的检验采用蒙特卡洛包络拟合方法.最终本文得到了一个聚类的点过程拟合模型.
【关键词】空间点过程 K-方程 AIC准则
1概述
生态破坏后的一项重要工作就是植被重新种植,但是仅靠经验的指导往往导致很低的成活率,所以,为了更好的恢复生态,有必要对植被原有的空间分布情况进行分析,空间点过程分析方法就是一个有效的工具[1].
目前,关于空间点过程方面的研究,已有刘志华、杨健等人在黑龙江大兴安岭呼中林区火烧点格局分析及影响因素[9]方面的探索,该研究运用点过程方法对林火发生事件影响因素进行过相关讨论；陈佳等人在白冠破碎[10]分布模式识别方面,也应用了空间点过程方法,在白冠破碎研究方面算是一种创新.本文,我们要探讨的是：任意良好生态下生长的植株到底是一种怎样的空间分布形式,如何构建一种合适空间点过程模型用以刻画这种空间分布形式.
空间点过程方法的研究最早可以追溯到上世纪60年代在地理学领域的研究[2].后来,研究者们又将这种空间点过程方法推广到其他领域[3].Ripley在1977年第一次提出空间点过程分析理沦[4],之后又有Diggle、Baddeley、Stoyan和Moller等科学家的不断完.21以来,已经在地震学、生态学以及森林学等各个领域获得过成功的应用[5].
2空间点过程方法理论
2.1空间点过程
空间中随机分布的点就是点过程[6],它的实现结果是一个点格局,在相同條件下可以重复试验,实验的结果也即每次观测到的点格局不同[8].以二维平面点过程为例,假设观测区域为W,则W内任意的随机子集X就是一个空间点过程.假如X在W内进行实现一次,也即对X进行一次取样即得到x,则x称为空间点过程X的观测模式.对于任意的区域AW,N（A）为A中包含X点的个数,并定义强度函数为单位面积内含有X点的个数
其中E[N（XnA）]表示区域A内含点个数的均值,are（A）表示A的面积[7].
点过程主要分为三类：齐次泊松点过程、Cox点过程和Gibbs点过程.齐次泊松点过程具有空间完全随机性（complete spatialRandomness, CSR）,该过程在任意等面积区域内事件发生次数服从泊松分布,且均值为相同常数,即其强度不随区域位置改变而改变.Cox点过程,简单来讲,就是点和点之间具有相互作用关系,常常表现为一种聚类现象.此方法最早由Cox提出,故由此得名,该方法还有许多细分种类,具体可以参考[7].Gibbs点过程是一种规则的分布过程,其点和点之间是规则分布的.
2.2常用推断工具介绍
2.2.1点过程类型识别
点过程类型的统计推断的实质是由观测点格局来推断点过程的类型.常用的点过程类型识别工具有K-方程、L-方程.K-方程最早由
2.2.3拟合变量的选择
通过R包spatstat中的ppm函数求解模型参数,用AIC准则选择模型中的白变量,AIC越小拟合模型越好.
2.2.4拟合模型的检验
按照以上规则拟合出一个最恰当的模型,接下来就是检验该拟合模型是否和样本点格局相匹配,我们采用的方法是蒙特卡洛包络线拟合检验f8]；判断的依据是样本点格局的K-方程估计曲线是否在拟合模型K-方程估计曲线的包络线内,一个好的拟合模型的包络曲线必然将包络在内,反之,则拟合模型不恰当.
3密西根州兰辛林木分布模式统计推断示例
3.1点格局分布图
为兰辛观测点格局的图像,该数据来源于美国密西根州克林顿县兰辛地区的一个924*924英尺范围内的林木点格局数据,包含2251棵植株5个物种.本文,我们针对物种之一的hickory做点过程分析,图1为该物种的点格局图像.
3.2点过程类型判别及模型推断
图2给也了hickorv点格局的L-方程检验图像,图中虚线Ltheo（r）为CSR理论L-方程,浅色实线Lhi（r）、Llo（r）分别代表模拟1000次CSR模式所产生的估计值的上下界,中间为包络线,表示由样本点格局估计的L-方程.从L-方程可以看到在之上,且超出包络线,所以我们认为hickory点格局存在聚类现象,即不是CSR过程的样本.
4结论
本文通过K-方程、L-方程对hickory的点格局样本数据的识别结果是：该点格局存在聚类现象；紧接着,在已识别模型的基础上,我们构建的非齐次泊松点过程模型,在AIC准则下得到了一个二阶指数形式的泊松点过程拟合模型；最后,运用蒙特卡洛包络拟合检验方法对该拟合模型检验,拟合模型通过检验.通过整篇文章的分析,我们最终得到了hickory物种的空间分布信息.
文章的不足之处在于本文的T作只是初步阶段的点过程分析,对数据的利用不够充分,比如,lansing数据包含5个物种的点格局数据,但只利用到其中一个物种的点格局信息,更好的处理方法可以考虑建立一个标记点过程.
植被论文参考资料：
结论：植被分布方式空间点过程分析为关于植被方面的的相关大学硕士和相关本科毕业论文以及相关植被混凝土论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料下载。
