乔木林丧失的时空变化及驱动力分析

【目的】乔木林是森林生态系统的主体,对调节气候、保持水土等生态功能起着决定性作用。本研究的主要目的是了解乔木林丧失时空变化趋势,并探索乔木林丧失驱动因子。【方法】以我国30省市自治区为研究对象,基于Sen+Mann-Kendall显著性检验法和标准差椭圆法(SDE),从时间和空间两个维度分析2005—2018年乔木林丧失的动态变化;借助探索性回归分析法筛选乔木林(树高>5 m)丧失的主要驱动因子,在此基础上,利用地理加权回归(GWR)模型探讨乔木林丧失驱动因子作用的时空分异格局。【结果】①2005—2018年全国乔木林丧失面积呈现上升趋势,丧失量年均增加412.451 km²;②2005—2018年乔木林丧失重心迁移路径不规则变化且丧失严重区域向南部集聚;③乔木林丧失率与人均GDP主要呈负相关关系;与城镇居民人均可支配收入正相关区域明显扩大但影响降低;与城镇化率主要表现为正相关关系且影响程度有所下降;与道路密度则主要表现为负相关关系,其对乔木林丧失的负面影响并不明显。【结论】在我国森林资源整体持续向好的背景下,乔木林的丧失存在明显的区域差异特征,东北林区及三北防护林工程实施区域的乔木丧失量较小并呈现显著减弱趋势,而东南林区,如湖南、江西、广东、广西等省区的乔木林丧失量较大且仍然呈现较显著增加的趋势。     

生态绩效增长视角下的林业生产要素优化

【目的】在林业经营中优化利用已有的生产要素(包括林地、技术、劳动力、资金),实现林业生态绩效增长。【方法】将林木“轮伐期”作为生产要素投入与林业生态绩效增长的中间变量,分析生产要素优化对林业生态绩效增长的作用机理,并以福建省沙县林业生产为例进行实证研究。【结果】人工经营林地的生态绩效与生产要素投入关系为:生产要素优化可提高林业生态绩效,如国有林场因林地经营面积大、资金成本较低且营林技术更先进,其生态绩效好于其他经营方式的林地;生态绩效与林地经营规模间存在“门槛”效应,当林地经营面积超过“门槛”规模后,林木轮伐期才可能延长并进一步提高生态绩效。不同林业经营方式其生产要素优化面临不同问题:国有林场需更多林地投入以应对用材林林地减少而年度用材林采伐量却增加的困境;村集体林场面临林地与资本短缺;经营型小农户面临技术、资本与劳动力投入的全面短缺。【结论】生态绩效增长的关键在于林地收益最大化前提下的林木轮伐期延长,而轮伐期延长可通过采用更先进生产技术(按高标准森林经营技术规程进行营造林)、投入更多资本且降低资金成本、投入更多林地等要素优化路径实现,其中林地经营面积大于“门槛”规模是轮伐期延长的必要条件。     

河南西峡县森林地上生物量时空动态分析

【目的】森林生物量大小与森林生产力水平的高低密切相关,是反映森林生态系统功能的基本数据。【方法】以河南省西峡县为研究区域,以研究区1993—2013年5期森林资源连续清查固定样地数据,1993年、1998年、2003年、2008年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感图像为主要信息源,通过建立4种遥感估测模型,对研究区域1993—2013年的森林地上部分生物量进行时空动态分析。【结果】①随机森林遥感估测模型综合性能最高,k最邻近算法与装袋算法居中,多元线性回归最低; ②海拔、坡度、亮度指数、湿度指数、垂直植被指数和有效叶面积指数这6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量大小的重要环境因子; ③1993—2013年期间,研究区域单位面积森林生物量经历了先从1993年34.68 Mg/hm²下降到2003年32.59 Mg/hm²、然后上升到2013年44.65 Mg/hm²的复杂变化历程; ④1993—2013年期间,表征空间自相关程度的全局Moran'I 指数不断降低,表明研究区域森林地上部分生物量的空间聚集性呈持续下降趋势。【结论】乱砍滥伐、毁林开荒行为,退耕还林、天然林保护政策,以及生态廊道、村镇绿化工程建设,是研究区森林地上生物量发生时空变化的主要驱动因素。     

河南西峡县森林地上生物量时空动态分析（英文）

【目的】森林生物量大小与森林生产力水平的高低密切相关,是反映森林生态系统功能的基本数据。【方法】以河南省西峡县为研究区域,以研究区1993—2013年5期森林资源连续清查固定样地数据,1993年、1998年、2003年、2008年、2013年Landsat TM/ETM+/OLI遥感图像为主要信息源,通过建立4种遥感估测模型,对研究区域1993—2013年的森林地上部分生物量进行时空动态分析。【结果】(1)随机森林遥感估测模型综合性能最高,k最邻近算法与装袋算法居中,多元线性回归最低;(2)海拔、坡度、亮度指数、湿度指数、垂直植被指数和有效叶面积指数这6个因子是影响研究区域森林地上部分生物量大小的重要环境因子;(3)1993—2013年期间,研究区域单位面积森林生物量经历了先从1993年34.68 Mg/hm2下降到2003年32.59 Mg/hm2、然后上升到2013年44.65 Mg/hm2的复杂变化历程;(4)1993—2013年期间,表征空间自相关程度的全局Moran’I指数不断降低,表明研究区域森林地上部分生物量的空间聚集性呈持续下降趋势。【结论】乱砍滥伐、毁林开荒行为,退耕还林、天然林保护政策,以及生态廊道、村镇绿化工程建设,是研究区森林地上生物量发生时空变化的主要驱动因素。     

大湄公河次区域植被覆盖时空变化特征及其与气象因子的关系

【目的】分析大湄公河次区域植被覆盖的时空分布变化规律及其与气象因子之间的关系,为全球变暖环境下大湄公河次区域植被保护及生态环境修复提供理论依据。【方法】以大湄公河次区域为研究区,使用MOD13Q1-NDVI数据,借助Google Earth Engine(GEE)平台反演区域2005—2019年植被覆盖,采用线性回归分析、马尔科夫模型等分析区域植被覆盖的时空分布规律,并利用偏相关分析法探究植被覆盖与气象因子之间的关系。【结果】大湄公河次区域高植被覆盖的面积占总面积的61.9%,空间上呈现北低南高、东高西低的特点;2005—2016年,区域植被以改善为主,主要是中高植被向高植被类型转化;2016—2019年,区域植被发生明显退化,以高覆盖植被类型退化为主;15年来,呈改善趋势的面积占总面积12.7%,呈退化趋势的面积占总面积3.0%,基于Hurst指数分析发现,区域植被未来显著改善面积大于显著退化,南部地区未来会发生退化;年际变化趋势上,归一化植被指数(NDVI)与气温呈显著正相关,相关系数为0.61,与降水相关性较弱;空间上,区域植被NDVI变化受到气温和降水影响,北部与降水显著负相关,南部与气温显著负相关。【结论】大湄公河次区域植被覆盖整体较好,改善趋势大于退化趋势。综合来看,大湄公河次区域植被变化与气温和降水有一定关系,尤其是北部和南部。     

基于土地利用变化的江苏盐城湿地自然保护区生境质量评估

【目的】研究江苏盐城湿地自然保护区的土地利用格局、生境质量变化情况,为提升生物多样性保护水平、改善区域生态环境质量提供依据。【方法】基于2000—2018年5期盐城湿地珍禽国家级自然保护区(简称盐城自然保护区)土地利用数据,运用土地利用转移矩阵和InVEST模型,研究盐城自然保护区土地利用时空演变格局以及生境质量的动态变化,对盐城自然保护区的生境退化程度和生境质量进行评估。【结果】2000—2018年盐城自然保护区土地利用类型转变明显,主要是其他建设用地向水库坑塘的转变;研究期内盐城自然保护区生境退化程度不断加深,而且保护区内中度退化和高度退化的区域面积持续增加;生境质量指数总体呈现上升的趋势,且高生境质量的区域面积增加。【结论】盐城自然保护区土地利用类型频繁变化导致生境退化程度加深,但总体上保护区的生境状况逐渐改善,因此进一步优化盐城自然保护区的功能区划、遏制土地利用类型的频繁转变,成为提升盐城自然保护区生境质量和生物多样性保护成效的有效途径。     

气候变暖对黑龙江省五大连池兴安落叶松径向生长的影响

【目的】龙门石寨熔岩台地是五大连池火山群演替顶极群落兴安落叶松天然林的主要分布地。探讨近51年(1968—2018年)龙门石寨兴安落叶松树木径向生长对气候变暖的响应特征,进而为了解气候变暖背景下五大连池火山群植被演替趋势提供科学依据。【方法】采用Mann-Kendall检验方法确定研究区近51年气温变化的趋势和可能发生气温突变的年份,运用树轮气候学方法分析1968—1981年和1982—2018年两个时间段兴安落叶松径向生长对气候变化的响应特征。【结果】五大连池近44年(1975—2018年)平均气温呈增加趋势,且1981年为研究区年均气温升高的突变点。气候变暖后兴安落叶松年轮指数和胸高断面积增量都下降,年轮指数呈上升的趋势,而胸高断面积增量处于下降趋势,但均不显著。树木径向生长对于气温升高的响应出现了“分离效应”。水热条件共同控制兴安落叶松树木生长,但气温是径向生长的主要影响因子,气候变暖显著改变了兴安落叶松径向生长与气候因子的响应模式,树木径向生长对年平均气温、年平均最低气温和寒冷指数的响应敏感性显著增强。研究期上一年11月的降水以及当年2、3月和生长季前(4—5月)的平均最低气温是决定兴安落叶松年轮宽度的主要因素。【结论】1981年后五大连池气候显著变暖,气候变暖未显著改变兴安落叶松的径向生长,升温造成的干旱胁迫可能是树木径向生长对气温变化响应的“分离效应”及气候变暖后树木径向生长与气候因子的响应显著改变的重要原因。     

基于连清数据的湖南森林碳密度估计及变化特征分析

【目的】通过碳密度时空分析、驱动因素分析,探索科学适用的基于森林资源连续清查资料的大区域森林碳汇功能监测方法。【方法】以湖南省1999—2014年4期6 615块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,采用Pearson相关系数,在5种理论半方差模型精度比较分析基础上,选取预测性能最高的模型进行森林碳密度克里金内插、时空分析、驱动因素分析。【结果】5种理论半方差模型预测精度按照从高到低排序为:球体模型>指数模型>圆形模型>线性模型>高斯模型。1999、2004、2009、2014年湖南省森林碳密度分别为17.156、17.938、18.491、20.489 t/hm²,标准差分别为13.309、15.499、16.211、17.141 t/hm²。1999—2014年,湖南省森林碳密度呈稳步上升趋势,空间聚集性减弱、破碎化趋势增强; 1999—2014年,湖南省森林碳密度在空间分布上整体呈现出西部、南部、东部较高(>20 t/hm²),北部、中部较低(5～20 t/hm²)的空间分布格局。1999—2014年,森林碳密度与植被覆盖度、坡度、土壤厚度始终保持正相关关系,与灯光亮度的相关性在1999、2004年为负相关,在2009、2014年则为正相关。【结论】湖南省碳密度的时空变化受林业政策调整和社会经济条件变化的双重影响,应加强退耕还林、公益林生态效益补偿的力度,巩固集体林权制度改革成果。     

贵州喀斯特峰丛洼地森林生态承载力评价-以平塘县为例

以贵州喀斯特峰丛洼地平塘县为研究对象,基于2017年平塘县林地变更数据与社会经济发展相关数据,综合采用理论分析法及专家咨询法构建评价指标体系,运用综合指数法对平塘县森林承载力进行了评价。研究结果表明：(1)林龄结构、GDP增长率和森林覆盖率是限制该区域森林生态的主要指标;(2)研究区的森林结构需求指数(0.5946)>经济需求指数(0.3359)>森林功能需求指数(0.2267)>社会发展需求指数(0.2260);(3)研究区森林生态承载力值为1.3832,处于强承载力。     

南水北调中线工程水源地土壤有机碳密度空间分异及驱动因素研究

【目的】通过分析中国南水北调中线工程水源地较大空间尺度土壤有机碳密度(SOCD)的空间分布及驱动因素,为该区域的土地资源合理利用及土壤有机碳(SOC)管理提供科学依据。【方法】在考虑海拔、土壤类型、土地利用等空间因素的基础上布设样地,通过野外取样和室内分析,借助GIS研究区域土壤有机碳密度空间分布格局,利用地理探测器模型分析各影响因子对土壤有机碳密度的解释力及各因子之间相互作用程度的差异,判定影响研究区SOCD空间分布的主要驱动因子,揭示其空间差异及随海拔、土壤类型、土地利用及森林类型的变化规律。【结果】①南水北调中线工程水源地0~20 cm与≥20~40 cm土层的SOCD分别为4.18和2.67 kg/m²,其中0~20 cm土层SOCD比全国平均水平(2.67 kg/m²)高出56.55%。②SOCD呈现南北林区高、中间农田和草地低的格局,SOCD大于10 kg/m²的集中在海拔≥1 000~2 000 m的林地,小于1 kg/m²的集中在海拔<500 m的草地。在海拔上,SOCD随海拔梯度升高先增大后减小,0~20 cm与≥20~40 cm土层SOCD均在海拔≥1 500~2 000 m出现峰值(7.32 kg/m²,4.94 kg/m²);在土壤类型上,SOCD最大的是石灰(岩)土,最小的是褐土,黄棕壤和棕壤在0~20 cm土层SOC储量最高,分别为2.005 Pg和0.815 Pg,二者占总储量的72.83%;在土地利用类型上,林地和农田是主要的土地利用方式,0~20 cm与≥20~40 cm林地土层SOCD分别为4.87 kg/m²和3.05 kg/m²,农田分别为2.75 kg/m²和2.00 kg/m²(比林地分别下降77.09%和52.50%);林地碳储量占87.48%,农田占12.02%。③对SOCD空间分布解释力较大的是海拔(0.25)和土地利用(0.20),其次是土壤黏粒(0.11)。不同驱动因子在交互作用下的解释力明显高于单因素的解释力。【结论】海拔和土地利用是影响南水北调中线工程水源地SOCD空间格局的主导因子,不同驱动因子交互后呈现双因子协同增强效应。农田SOCD明显低于林地,因此,应加强生态工程建设,进行林地保护和植被恢复,提高该区域土壤碳固存能力。     

太平洋西北部地区天然林景观动态及破碎化驱动力分析

【目的】准确量化森林破碎化程度以及破碎化过程,对于理解森林的生境变化导致的生态服务功能变化具有重要作用。本研究旨在量化美国西北部天然林破碎化空间过程,探究其社会经济驱动因素,为构建合理的森林经营方案提供参考,并为提高中国东北地区天然林的管理水平提供借鉴。【方法】利用美国国家土地覆盖3期数据(NLCD2008、2013及2016),先对太平洋西北部地区天然林进行景观格局分析,然后采用森林破碎化过程模型描述和量化了4种破碎化过程,据此刻画了研究区内天然林景观动态变化及破碎化的时空模式。结合社会经济统计资料,分析导致这些变化的社会经济驱动因素及其管理含义。【结果】①2008—2016年,天然林面积总体呈现出缓慢的上升趋势,森林损失面积持续低于森林恢复面积,森林斑块面积逐渐增大,而斑块数量逐渐减少,森林连接性逐渐提高。②森林破碎化现象广泛存在,且随着时间推移逐步得到改善,收缩和破碎化过程在森林破碎化成分中占主导地位,4种破碎化过程呈现出“破碎化—收缩—穿孔—消失”的前后关联。③社会经济因素是森林破碎化的重要预测因子, 表现形式为:人口增加、居民点建设、农业开垦种植和区域经济发展对森林资源的依赖等。【结论】近10年内太平洋西北部森林破碎化程度逐渐降低,受人为干扰影响较大,森林景观在研究阶段内未发生明显变化,既满足了木材工业发展的需要,又符合生态保护的要求。     

林业有害生物防治压力区域差异及影响因素分析

【目的】林业有害生物防治面临区域差异化的压力,加重了森林资源的经济与生态损失。测度我国林业有害生物防治压力及其影响因素,探索防治压力的区域分布特征,从而针对性地提出优化措施。【方法】分析林业有害生物防治压力现状,利用聚类分析法将各省份防治压力分成3类,结合面板校正标准误模型评价产生防治压力的原因及影响因素,并与防治率及无公害防治率一同呈现于地图,进行区域差异特征比较。【结果】我国林业有害生物危害的总体防治压力较重,减灾机制只能在一半程度上缓解灾害暴发的扩散趋势,投入资金的使用效率严重不足,从业人员及机构数量尚不能满足区域化防治压力需求,且管理机制存在一定的“马太效应”,“胡线”西部生态化防治意识较弱,目前采取的措施不足以缓解较大的防治压力。【结论】针对区域发展需求完善基础设施建设,提高从业人员专业化水平,调动社会力量构建社会化防治组织,缓解区域差异及政府防治压力,保障森林资源和国家生态安全。     

我国森林生态效率测算及时空演变分析

【目的】测算了森林生态效率,分析其时空演变规律,为维护森林生态系统健康及拟定区域“碳达峰、碳中和”实现方案提供参考。【方法】基于数据包络分析(Data Envelopment Analysis, DEA)的BCC模型和Global Malmquist模型,从时间和空间二维视角,对2009—2018年全国31个省级行政区(未包含港澳台地区)森林生态效率的动态变化进行测度。【结果】观测期内我国森林生态效率非DEA有效省份显著多于DEA有效省份,全国整体纯技术效率较高,但存在投入冗余与产出不足问题,区域规模效率出现下降趋势;技术效率变化指数与技术进步指数变动态势相反,造成森林生态效率的Global Malmquist指数波动幅度较大;较高、高森林生态效率地区由东北、西南地区向中西部地区扩展演化。【结论】我国森林生态效率总体呈上升趋势,综合效率水平不高但纯技术效率较高;多数省份处于效率改善阶段,省域森林生态效率差异较大但呈现逐步均衡化倾向。     

基于森林资源清查数据的林地利用效率变化研究

【目的】定量分析我国重要林区林地利用效率变化差异及对其生态经济的影响,为制定森林资源管理措施提供参考。【方法】从森林资源变动角度,结合森林面积、蓄积量、生物量和碳储量等4个属性,利用1989—2018年森林资源清查数据,从林区和省级两个尺度上量化分析我国南方林区和西南林区的林地利用效率变化。【结果】研究期间,南方林区碳储量增加1.17 Pg,森林面积、蓄积密度、生物量转换比和碳储量的年变化率分别为1.91%、2.07%、0.40%和4.38%;西南林区碳储量增加0.95 Pg,森林面积、蓄积密度、生物量转换比和碳储量的年变化率分别为1.79%、0.07%、-0.05%和1.81%。各省(市、区)森林蓄积量均增加,其中上海、江苏、贵州和西藏林区面积相对贡献最高,而福建和海南林区面积及蓄积密度(即单位面积蓄积)增长速度不均衡将影响后期发展,云南和西藏蓄积密度下降导致蓄积量增长缓慢。各省森林均发挥碳汇作用,南方林区固碳能力优势突出,上海和江苏最为显著,西南林区三省(自治区)林区碳汇均处于缓慢发展水平。【结论】为提高林地利用效率,西南林区应继续提升退耕还林力度,提高补偿标准和年限;对于林龄结构不合理的天然林,应进行可持续经营管理,人为促进更新过熟林以提高其更新能力。南方林区应积极发展造林再造林项目和重点地区速生林工程,发挥人工林生长迅速、在较长时间内维持碳汇能力稳定上升的优势。     

结合冠层密度的森林净初级生产力遥感估测

【目的】 森林冠层密度与林分年龄、植被生长状况有关,在区域森林净初级生产力遥感估测中,结合森林冠层密度以期提高估测精度。【方法】 以广东省韶关市为研究对象,选用2017年Landsat-8 OLI影像、2017年357块森林资源连续清查固定样地数据为主要信息源,分别采用随机森林、多元线性回归、人工神经网络和K最近邻分类法等4种模型,结合森林冠层密度制图器(FCD)进行区域森林净初级生产力特征变量的选取、参数建模、模型精度评价和森林净初级生产力空间制图。【结果】 特征变量中,红光波段(B4)、归一化植被指数(NDVI)、比值植被指数(RVI)、叶面积指数(LAI)、缨帽变换土壤植被因子、纹理特征和地形特征在森林净初级生产力反演中有重要作用。将森林冠层密度因子加入反演模型后,4种遥感估测模型精度均有大幅度提高。对4种遥感估测模型进行性能比较,随机森林模型精度最高,其次是多元线性回归模型、人工神经网络模型,K-最近邻分类模型精度最低。研究区内森林净初级生产力平均值为10.689 t/(hm²·a),高森林净初级生产力 [≥18 t/(hm²·a)]林分面积仅占研究区的19.61%,主要分布在海拔较高的西北部。【结论】 结合冠层密度进行森林净初级生产力的建模,可有效提高模型估测精度。     

森林健康评价及其多尺度转换方法

【目的】森林生态系统具有明显的层级结构,如何将样本点或样本区健康评价结果推广到区域尺度上是一个亟待解决的关键问题。为此,本研究尝试采用统计学方法实现森林健康评价结果在单木、林分和区域尺度间的转换,为森林健康经营提供理论依据和技术支撑。【方法】以大兴安岭地区盘古林场51块样地和森林资源二类调查数据为基础,采用熵值-AHP法构造单木尺度健康评价模型,并汇总得到林分尺度健康评价结果,即平均值(H_m)、标准差(H_sd)、变异系数(H_cv)、偏度(H_pd)和峰度(H_fd),进而采用度量误差模型建立林分尺度健康综合评价模型。最后,借助所建模型和森林资源二类调查数据以及DEM数据进行区域尺度森林健康得分空间分布制图,并分析其空间分布规律。【结果】所建林分尺度健康综合评价模型的预估精度相对较高,H_m、H_sd、H_cv、H_pd和H_fd预测模型的确定系数R²分别达到0.464 3、0.305 6、0.909 6、0.298 1和0.448 5,能够基本满足森林健康评价的需求;单木、林分和区域尺度评价结果均表明该地区森林整体处于亚健康水平,其中林分因子(树高、优势高、树种数量、株树密度、断面积和单位蓄积)与地形因子(海拔、坡度、坡位)共同影响林分健康得分及其分布情况;盘古林场森林健康得分平均值(H_m)为0.623 4,整体处于亚健康水平;各评价指标均具有明显的空间分布趋势,其中H_m、H_cv、H_pd和H_fd较大的区域主要集中在林场北部且靠近居民点和交通便利的地区,而在南部偏远地区则普遍较低,但H_sd的空间分布格局则完全相反,表明适当的森林经营有助于提升森林的健康水平。【结论】统计学方法能够实现森林健康评价结果从单木、林分到区域尺度的有效转换。     

利用多树种立地形指数对林地质量进行综合评价

目的 采用青海省湟水规模化林场3种常见乔木树种桦木、杨树和青海云杉的立地形指数,通过分析其与生长域的地貌、坡向、坡度、土壤类型、土壤厚度以及年平均气温、年降雨量、年日照辐射等因子的关系,对规模化林场进行立地质量评价,构建林地质量评价综合数据库,指导林场科学造林和科学营林,发挥林地生产力和生态服务价值的目标。方法 根据建模区域范围内的一类清查数据,获取每个样地的优势高,求出该样地的立地形指数。分析立地形指数与地貌、坡向、坡度、土壤类型、土壤厚度以及年平均气温、年降雨量、年日照辐射等因子的关系,利用因子分析法选择影响立地形指数的主导因子,并建立回归模型;根据计算出的3个常见树种的立地形指数的平均值,进行聚类分析,把林地分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ、Ⅴ5个等级,并作出林地质量分布图;最后,根据分类结果进行了验证,并提出了相应的经营措施。结果 Ⅰ级林地3 409.37 hm²,占整个林地面积的1.39%;Ⅱ级林地38 765.07 hm²,占15.77%;Ⅲ级林地78 989.17 hm²,占32.14%;Ⅳ级林地77 102.74 hm²,占31.38%;Ⅴ级林地47 477.50 hm²,占19.32%。从整个分类结果来看,规模化林场林地质量等级较低,以Ⅲ、Ⅳ级林地为主;现场验证质量等级正确率为88%,正确率较高。结论 通过一类清查数据中的标准木、样木库、样地库获取优势高的方法可行;评价因子选择了地形因子、土壤因子、气象因子,多因子的引入使评价的结果更为客观,提高了评价的准确性;采用多树种立地指数进行综合评价,特别是对非林地的立地质量进行评价是一种更为有效的方法。     

南京北部郊野森林群落物种多样性及其环境解释

【目的】了解南京北部郊野森林植物群落的结构特征、物种多样性及其与生态环境影响因子的关系,为该地区森林植被群落的保护和植物资源的可持续利用提供参考。【方法】采用典型样方法在南京北部(长江以北)的8个自然山体中划定72个面积10 m×10 m的样方,在群落调查的基础上,应用多元回归树(MRT)和典范对应分析(CCA)方法对群落进行分类,分析群落的结构组成、物种多样性以及群落类型与环境因子之间的关系。【结果】①样地中共有维管植物79科203属270种;乔木层以朴树、麻栎的重要值最高,是群落的建群种。②朴树、麻栎等优势物种的数量和分布的均匀性决定了群落的物种多样性,群落表现出物种分布集中、优势明显的特征。③运用MRT分类法将72个样方划分为5个群落:群落Ⅰ主体由栓皮栎(Quercus variabilis)+桑(Morus alba)构成,包含16个样方;群落Ⅱ主体由马尾松(Pinus massoniana)+刺槐(Robinia pseudoacacia)构成,包含15个样方;群落Ⅲ主体由麻栎(Quercus acutissima)+构树(Broussonetia papyrifera)构成,包含13个样方;群落Ⅳ主体黄连木(Pistacia chinensis)+枫香(Liquidambar formosana)构成,包含18个样方;群落Ⅴ主体由朴树(Celtis sinensis)+黄檀(Dalbergia hupeana)构成,包含10个样方。④CCA二维排序将群落分为5组,与MRT分类结果一致,可相互验证。同时,应用CCA排序分析环境因子与群落结构、优势树种的相关性,结果表明海拔、坡度是影响群落物种分布的主要环境因子。【结论】南京北部的郊野森林是维系与提高该区域内植物多样性的重要区域。该区域群落物种多样性丰富,朴树、麻栎等优势树种分布集中、优势明显。除人为干扰外,海拔、坡度、土壤含水率等环境因子对群落结构、植物生长具有明显影响,其中海拔影响最大,土壤含水率、营养元素等对植物的生长也有一定的作用。