张 博 欧光龙 孙雪莲 徐婷婷 胥 辉（西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室，云南昆明650224）



空间效应及其回归模型在林业中的应用

张 博 欧光龙 孙雪莲 徐婷婷 胥 辉
（西南林业大学西南地区生物多样性保育国家林业局重点实验室，云南昆明650224）

摘要：介绍了空间自相关及空间异质性，综述了空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）、混合效应模型（MEM）和地理加权回归模型（GWR）等空间回归模型在林业中的应用，分析了空间回归模型在不同尺度的林业问题中的应用情况，并针对空间回归模型在林业研究中应用所存在的问题进行探讨。

关键词：空间效应；回归模型；林业；尺度；应用

空间效应广泛存在于事物之间，包括“空间依赖性”（或称空间自相关）和“空间异质性”，空间回归模型可以描述并解释空间效应带来的空间影响，因此被广泛应用于相关研究中［1-3］。森林植被在生长过程中会与周围树木相互竞争、相互促进、相互影响，使其生长不再是一个独立的过程，这种相互关联、相互影响的表现即是空间效应［4-5］。这种具有空间属性的林业数据由于受到空间相互作用和空间扩散的影响缺乏独立性，因此违背了经典统计学的样本独立不相关假设［6-7］，所以经典统计学模型对其的估计是有偏的［8-11］。为了研究空间效应在林业数据中的影响，可以运用空间计量经济学模型的理论与方法［1，3］。通过空间相关性分析和空间回归模型的建立能解决一般回归分析中空间效应的相关问题，提高模型的拟合和预估精度并增强模型的适应性［10，12-14］。……