（1.福建省林業(yè)科學(xué)研究院，福建 福州 350012；2.福建泉州灣濕地生態(tài)系統(tǒng)定位觀測(cè)研究站，福建 泉州 362000）

森林經(jīng)營是人類按既定目標(biāo)調(diào)整森林結(jié)構(gòu)的林業(yè)活動(dòng)，森林結(jié)構(gòu)體現(xiàn)林木個(gè)體及其屬性的連接方式，由空間結(jié)構(gòu)和非空間結(jié)構(gòu)組成[1]，反映森林群落物種的空間關(guān)系[2]，是對(duì)林分發(fā)展過程如更新方式、競(jìng)爭(zhēng)、自然稀疏和所經(jīng)歷的干擾活動(dòng)的綜合反映[3]。林分空間結(jié)構(gòu)指林木空間位置分布形態(tài)及其屬性在空間上的排列方式，它決定了樹木的生態(tài)位和競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，林木空間分布格局是種群生物學(xué)特性、種內(nèi)與種間關(guān)系以及環(huán)境條件綜合作用的結(jié)果[4]，將影響著林分生長、發(fā)育和穩(wěn)定性[5]，制約森林復(fù)雜系統(tǒng)多種功能發(fā)揮的關(guān)鍵因素[6]。傳統(tǒng)森林經(jīng)理學(xué)認(rèn)為林分空間結(jié)構(gòu)由對(duì)象木和周邊的競(jìng)爭(zhēng)木組成，可用混交度、大小比數(shù)、角尺度等表征，混交度反映樹種空間隔離程度[7]，大小比數(shù)反映林木個(gè)體大小對(duì)比[8]，角尺度反映林木在水平空間上分布格局[9]?；镜牧址挚臻g結(jié)構(gòu)單元通常由1 株對(duì)象木和鄰近的n株競(jìng)爭(zhēng)木構(gòu)成，然而競(jìng)爭(zhēng)木的數(shù)量以及位置確定一直以來存在爭(zhēng)議。有專家指定研究區(qū)域的半徑，以對(duì)象木為圓心，以一定的半徑包圍的樹木作為最鄰近木進(jìn)行分析，惠剛盈等[1]研究認(rèn)為n=4 可以滿足混交林中空間結(jié)構(gòu)分析的要求，這一理論被廣泛地應(yīng)用到林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的計(jì)算中。然而，一些研究表明這種四株樹法可能導(dǎo)致林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的有偏估計(jì)[10]，鑒于森林中林木個(gè)體之間陽光養(yǎng)分的競(jìng)爭(zhēng)主要存在于鄰近木之間，而泰森多邊形在二維平面中具有最近性和鄰接性特點(diǎn)。因此，筆者嘗試?yán)锰┥噙呅蝸硌芯苛址挚臻g結(jié)構(gòu)。近些年，國內(nèi)學(xué)者利用泰森多邊形來劃分森林的林分空間結(jié)構(gòu)單元。湯孟平等[11]利用泰森多邊形確定最鄰近木，利用大小比數(shù)分析了天目山優(yōu)勢(shì)樹種種內(nèi)種間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。趙春燕等[12]利用泰森多邊形確定最近鄰木和各最近鄰木之間的夾角，對(duì)湛江紅樹林的空間結(jié)構(gòu)進(jìn)行量化分析研究。劉帥等[13]利用泰森多邊形研究了森林空間結(jié)構(gòu)分析的樣地邊緣的校正問題。

紅樹林生態(tài)系統(tǒng)在生物多樣性與減災(zāi)防災(zāi)功能上具有極其重要的作用[14]。紅樹林保護(hù)與可持續(xù)發(fā)展，不僅要從數(shù)量上對(duì)紅樹林資源進(jìn)行保護(hù)和恢復(fù)，更重要的是通過空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化，保證紅樹林生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定健康和功能完善。李建軍等[15]提出紅樹林林分空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)化目標(biāo)以及描述林分內(nèi)每木林木空間結(jié)構(gòu)特征的量化指標(biāo)參數(shù)。付春風(fēng)[16]利用混交度、角尺度與大小比數(shù)等3 個(gè)參數(shù)，研究了雷州半島紅樹林的空間結(jié)構(gòu)。張宏偉等[17]研究了廣東省湛江市廉江高橋紅樹林保護(hù)區(qū)不同潮位紅樹林林分空間結(jié)構(gòu)均質(zhì)性。景觀生態(tài)學(xué)和天然林空間結(jié)構(gòu)現(xiàn)有的研究成果，為紅樹林空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化目標(biāo)確立、指標(biāo)參數(shù)量化及空間結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系構(gòu)建提供了理論基礎(chǔ)。以漳江口天然紅樹林為研究對(duì)象，根據(jù)泰森多邊形法和四株樹法的兩種方法確定對(duì)象木的競(jìng)爭(zhēng)木的編號(hào)和株數(shù)，進(jìn)而計(jì)算調(diào)查樣地的混交度、大小比數(shù)、角尺度，對(duì)比分析兩種方法的林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)，探討利用泰森多邊形量化天然紅樹林林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的可行性。

1 研究區(qū)概況

研究區(qū)位于福建省云霄縣漳江河口，坐標(biāo)為117°23′～117°32′E，23°53′～23°58′N。屬南亞熱帶海洋性季風(fēng)氣候，年平均降水量1 714.50 mm。河口水溫，2月最低14.9℃，8月最高25.6℃；河口水域鹽度范圍為12‰～26‰；潮汐屬不規(guī)則半日潮，最大潮差4.67 m，最小潮差0.43 m，平均潮差2.32 m，最高潮位2.80 m，最低潮位-2.00 m，平均海平面0.46 m（黃海基準(zhǔn)面），平均漲潮歷時(shí)6.62 h，平均落潮歷時(shí)5.25 h；紅樹林區(qū)沉積物呈弱酸性，pH 值為5.25～7.00，平均值為6.34；沉積物有機(jī)質(zhì)豐富，含量為8.56%～16.41%。調(diào)查樣地位于河口中潮位，森林類型為天然紅樹林，調(diào)查林分為秋茄Kandelia candel-木欖Bruguiera gymnorrhiz-白骨壤Avicennia marina混交林。

圖1 調(diào)查樣地位置示意Fig.1 Site of investigation sample

2 研究方法

2.1 樣地設(shè)置和數(shù)據(jù)測(cè)量

樣地大小為20 m×20 m。對(duì)樣地內(nèi)樹木進(jìn)行每木調(diào)查，記錄樹種、樹高、胸徑等林分因子，起測(cè)胸徑3 cm。為了消除邊緣的影響，對(duì)樣地邊界外2 m 內(nèi)最接近邊界線的樹木也納入調(diào)查。調(diào)查時(shí)先用GPS 測(cè)量樣地西南角的地理坐標(biāo)，再以該點(diǎn)為坐標(biāo)原點(diǎn)，用鋼尺測(cè)量每株樹木在樣地內(nèi)的坐標(biāo)（x,y），在樣木位置圖上標(biāo)記調(diào)查木的編號(hào)，內(nèi)業(yè)分析中通過ArcGIS 軟件轉(zhuǎn)換為地理坐標(biāo)值。

2.2 林分空間指數(shù)和計(jì)算方法

2.2.1 混交度

混交度是量化林分中樹種空間隔離程度的指標(biāo)，用公式表示為：

式中：Mi表示對(duì)象木i的混交度，n為最鄰近木株數(shù)，當(dāng)對(duì)象木i與競(jìng)爭(zhēng)木j樹種相同時(shí)Vij值為0，否則值為1。

2.2.2 大小比數(shù)

大小比數(shù)是量化林分中樹木大小分化程度的指標(biāo)，用公式表示為：

式中：ui表示對(duì)象木i的大小比數(shù)，當(dāng)對(duì)象木i比競(jìng)爭(zhēng)木j大時(shí)，kij=1，反之，kij=0。

2.2.3 角尺度

角尺度（wi）是反映樹木分布格局的一種空間指標(biāo)：

式中：zij為角尺度取值變量，它是離散型的，當(dāng)a小于標(biāo)準(zhǔn)角a0=360°/(n+1)時(shí)，zij=1，反之，zij=0。值越大說明林木的空間分布越不勻稱，周邊的競(jìng)爭(zhēng)木越接近隨機(jī)分布。

2.2.4 最鄰近四株樹法

根據(jù)平面歐氏距離取對(duì)象木最鄰近的4 株樹作為競(jìng)爭(zhēng)木。

2.2.5 泰森多邊形法

泰森多邊形也被稱為Voronoi 圖，是二維平面空間鄰近關(guān)系的一種基礎(chǔ)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)[18]，它具有最近性和鄰接性特點(diǎn)。N 個(gè)平面上不同位置的點(diǎn)，根據(jù)最鄰近原則劃分平面；每點(diǎn)和它的最鄰近多邊形相關(guān)聯(lián)。

所有點(diǎn)對(duì)象的泰森多邊形的集合構(gòu)成點(diǎn)集P的泰森多邊形：PV把平面劃分為n個(gè)多邊形，每個(gè)多邊形有且只有包含一個(gè)點(diǎn)pi。

由泰森多邊形確定的林分空間結(jié)構(gòu)單元是由1 株對(duì)象木和若干株與之最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木組成。任一泰森多邊形內(nèi)有且僅有1 株樹木，對(duì)象木所在的泰森多邊形的鄰接多邊形內(nèi)的樹木就是它的競(jìng)爭(zhēng)木。對(duì)象木的鄰接多邊形的個(gè)數(shù)就是對(duì)象木的競(jìng)爭(zhēng)木株數(shù)，如圖2所示。

3 結(jié)果與分析

以漳江口低、中、高潮位各取1 個(gè)紅樹林調(diào)查樣地為例，共調(diào)查了林木1 163 株，其中秋茄717 株、木欖158 株、白骨壤287 株和桐花樹1 株，其中根據(jù)邊緣效應(yīng)將離樣地4 個(gè)邊界2 m 內(nèi)最近的林木89 株納入調(diào)查。因此，樣地內(nèi)共有對(duì)象木1 074 株，包括秋茄678 株、木欖154 株、白骨壤242 株。

圖2 泰森多邊形林分空間結(jié)構(gòu)單元Fig.2 Forest stand spatial structure unit of Tyson polygon

3.1 兩種方法確定的林分空間結(jié)構(gòu)單元

傳統(tǒng)四株樹法確定的林分空間單元是由對(duì)象木和離它歐氏距離最近的4 株競(jìng)爭(zhēng)木構(gòu)成。泰森多邊形法確定的林分空間單元由1 株對(duì)象木和3～12 株競(jìng)爭(zhēng)木構(gòu)成，如圖3所示，最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木株數(shù)集中于4～8，約占全體的94.23%，最多的6 株，占29.98%。由表1和圖4可知，泰森多邊形法確定的最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木大部分包含四株樹法確定的競(jìng)爭(zhēng)木，其中4 株全部落入泰森多邊形確定的最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木集合的目標(biāo)樹有396 株，占總數(shù)的36.87%，3 株落入集合有528 株，占49.16%，2 株落入集合有145 株，占13.50%，1 株落入集合僅5 株，占0.47%。

對(duì)比分析泰森多邊形法和四株樹法確定的每一個(gè)林分空間結(jié)構(gòu)單元中對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間的最小距離、最大距離和平均距離，如圖5可知，兩種方法的對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間最小距離之差均為0，沒有差異，說明四株樹法確定的離對(duì)象木最近的那株競(jìng)爭(zhēng)木也同樣被泰森多邊形法劃為最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木；因?yàn)樘┥噙呅畏ù_定的競(jìng)爭(zhēng)木的數(shù)量不全為4 株，故對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間最大的距離一般與四株樹法有差別，其中差值小于0.25 的共有185 株，占總數(shù)的17.22%，差值0.25～0.5的 有193 株，占17.97%，差值0.5～1.0 的 有339 株，占31.56%，差值超過1.0 的有357 株，占33.24%；泰森多邊形法確定的林分空間結(jié)構(gòu)單元中對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間的平均距離一般比四株樹法略大一些，其中差值小于0.25 的共有412株，占38.36%，差值0.25～0.5 的有379 株，占35.29%，差值0.5～1.0 的有259 株，占24.12%，差值超過1.0 的有24 株，占2.23%。

表1 4 株樹法與泰森多邊形法確定競(jìng)爭(zhēng)木編號(hào)及數(shù)量Table 1 The sequence number & quantity of competitive trees based on four trees algorithms and Tyson polygon method

圖3 泰森多邊形確定的競(jìng)爭(zhēng)木不同株數(shù)數(shù)量統(tǒng)計(jì)Fig.3 Amount of competitive trees based on Tyson polygon method

圖4 泰森多邊形確定的競(jìng)爭(zhēng)木包含四株樹法確定的數(shù)量統(tǒng)計(jì)Fig.4 The statistic of the same competitive trees based on four trees algorithms and Tyson polygon method

圖5 泰森多邊形法與四株樹法確定的對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間距離差異統(tǒng)計(jì)Fig.5 Distance difference between objective tree and competitive tree based on Tyson polygon method and four trees algorithms

3.2 兩種方法計(jì)算混交度、大小比數(shù)、角尺度

最鄰近四株數(shù)法的混交度、大小比數(shù)和角尺度的取值范圍為{0，0.25，0.5，0.75，1}，由于泰森多邊形法確定的最鄰近木的數(shù)量3～12 株，混交度、大小比數(shù)和角尺度的取值可能超出上述集合的5 個(gè)元素，為了便于兩種方法對(duì)比分析，將泰森多邊形法計(jì)算的混交度、大小比數(shù)和角尺度進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即[0,0.125)賦值0，[0.125,0.375)賦值0.25，[0.375，0.625）賦值0.5，[0.625，0.875）賦值0.75，[0.875，1]賦值1.0。由ArcGIS 軟件分析對(duì)象木與最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木，將兩種方法計(jì)算林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)進(jìn)行配對(duì)分析，如表2所示：

表2 泰森多邊形法與四株樹法計(jì)算的林分空間指數(shù)?Table 2 Forest stand spatial structure indexes based on Tyson polygon method and four trees algorithms

1）基于泰森多邊形法計(jì)算的混交度、大小比數(shù)與四株樹法的計(jì)算結(jié)果有較高的相關(guān)性和一致性（圖6），這與湯孟平等[11]、趙春燕等[12]、郝月蘭等[20]的研究結(jié)果基本吻合。兩種方法差異較小，從單株上看，混交度計(jì)算相等的共有950 株，占總數(shù)的88.4%，相差0.25 的108 株，占10.1%，相差0.5的16 株，占1.5%；大小比數(shù)計(jì)算相同的共有664株，占數(shù)的61.8%，相差0.25 的有385 株，占35.8%，相差0.5 的有25 株，占2.4%。從整個(gè)調(diào)查樣地上看，基于泰森多邊形法與四株樹法計(jì)算結(jié)果相關(guān)分析得到，混交度的相關(guān)系數(shù)為0.828，大小比數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.881，檢驗(yàn)結(jié)果表明兩種方法的計(jì)算結(jié)果具有顯著的相關(guān)性。

2）泰森多邊形法與四株樹法的角尺度計(jì)算差異較大。從單株上看，兩種方法計(jì)算結(jié)果一致的共有430株，占總數(shù)的40.0%，相差0.25的有464株，占43.2%，相差0.5 的有146 株，占13.5%，相差0.75 的有34 株，占3.3%。將兩種方法計(jì)算進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)為0.225，兩者間的差異較大，泰森多邊形確定鄰近競(jìng)爭(zhēng)木時(shí)各個(gè)方向納入考慮，對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間形成的夾角較為均勻，而傳統(tǒng)的最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木取4 株的方法，只從水平距離最近來考慮，競(jìng)爭(zhēng)木數(shù)量發(fā)生變化，幾何位置變動(dòng)，角尺度的計(jì)算值產(chǎn)生差異。

圖6 基于泰森多邊形法與四株樹法的林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)差異統(tǒng)計(jì)Fig.6 The difference of forest stand spatial structure index based on Tyson polygon method and four trees algorithms

3）不同潮位不同樹種的林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)分析。由表3可知，除了低潮位散生的4 株秋茄以外，兩種方法計(jì)算的不同樹種個(gè)體的混交度和大小比數(shù)的平均值非常接近，混交度最大差值0.05，大小比數(shù)最大差值0.02，其中泰森多邊形法與四株樹法相比，混交度略大，大小比數(shù)略小；兩種方法計(jì)算的不同樹種個(gè)體的角尺度平均值差異較大，最大差值達(dá)0.11。調(diào)查樣地中，低潮位的4 株秋茄散生于白骨壤林中，它們的周邊的競(jìng)爭(zhēng)木是白骨壤，因此，混交度值大于0.6，高潮位是秋茄純林，混交度為0，中潮位的各樹種的混交度小于0.25，林分處于弱混交格局，白骨壤的混交度比木欖和秋茄的略大，說明其周邊分布其它樹種的概率大些。各個(gè)潮位3 個(gè)樹種的大小比數(shù)和角尺度相差不大，說明林分中各樹種的林木個(gè)體的胸徑大小差別不大，林木的空間分布格局也較為一致。

表3 泰森多邊形法與四株樹法計(jì)算的不同樹種的林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)Table 3 Forest stand spatial structure indexes based on Tyson polygon method and four trees algorithms

4 結(jié)論與討論

利用泰森多邊形法和傳統(tǒng)四株樹法分別對(duì)漳江口高、中、低潮位的紅樹林樣地進(jìn)行研究。從林分空間結(jié)構(gòu)單元?jiǎng)澐謥砜?，泰森多邊形法確定的最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木數(shù)量大多超過4 株，最多的為6株，這與趙春燕等[5]基于Voronoi 圖紅樹林最鄰近木數(shù)取值和張弓喬等[19]關(guān)于Voronoi 多邊形的邊數(shù)分布規(guī)律的結(jié)論基本一致，并且這些競(jìng)爭(zhēng)木大多包含由四株樹法確定的競(jìng)爭(zhēng)木，其中包含3 株以上的占了86.03%，說明泰森多邊形法與傳統(tǒng)四株樹法在確定對(duì)象木的周邊競(jìng)爭(zhēng)木時(shí)具有一致性，能夠反映樹木個(gè)體之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。研究?jī)煞N方法確定的林分空間結(jié)構(gòu)單元當(dāng)中對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間的距離發(fā)現(xiàn)，最小距離完全一致，說明兩種方法都將離對(duì)象木最近的那株樹列入競(jìng)爭(zhēng)木系列。由于四株樹法僅取離對(duì)象木最近的4 株樹作為其競(jìng)爭(zhēng)木，而泰森多邊形法確定的競(jìng)爭(zhēng)木的數(shù)量一般大于4 株，必然有比離其最近4 株樹的其他林木被列入競(jìng)爭(zhēng)木，很顯然其對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間的最大距離和平均距離均會(huì)略大于傳統(tǒng)四株樹法。無論從單株還是從整個(gè)調(diào)查林分來看，基于泰森多邊形法計(jì)算的混交度和大小比數(shù)與傳統(tǒng)四株樹法的計(jì)算結(jié)果差異小，兩種方法有較高的相關(guān)性和一致性，但其中泰森多邊形法與四株樹法相比，混交度略大，大小比數(shù)略??；而對(duì)于角尺度，兩種方法的計(jì)算結(jié)果有較大的差異，相關(guān)系數(shù)僅為0.207，并且泰森多邊形法的計(jì)算結(jié)果值小于四株樹法。這與趙春燕等[12]在廣東湛江紅樹林和郝月蘭等[20]在吉林省汪清林業(yè)局金溝嶺林場(chǎng)天然云冷杉林的研究結(jié)果基本一致。究其原因，從混交度、大小比數(shù)和角尺度的定義和計(jì)算公式入手，假設(shè)林分空間結(jié)構(gòu)單元競(jìng)爭(zhēng)木數(shù)量為n株，傳統(tǒng)四株樹法的取值有5 種可能，而泰森多邊形的取值為n+1 種可能，對(duì)于混交度來說，對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木的樹種不同即加1，競(jìng)爭(zhēng)木與對(duì)象木角色互換時(shí)均增加1。因此，n越大，分子和分母都增大時(shí)，計(jì)算的結(jié)果會(huì)更大；大小比數(shù)兩者不一樣則必然有大小，一方加1，另一方則不加，n越大，分母越大，其值則會(huì)變小；角尺度是對(duì)象木與最鄰近的競(jìng)爭(zhēng)木連線的夾角a角大于標(biāo)準(zhǔn)角a0的個(gè)數(shù)占n個(gè)夾角的比例，泰森多邊形確定最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木時(shí)各個(gè)方向都有選取，各個(gè)競(jìng)爭(zhēng)木連線構(gòu)成凸多邊形，對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木順次連線及凸多邊形邊構(gòu)成的三角形具有最小角最大化原則[21]，對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間連線形成的夾角較為均勻，夾角a大于標(biāo)準(zhǔn)角a0的概率增加，故角尺度的計(jì)算值就越小。另外，由于n值變動(dòng)引起角尺度值的波動(dòng)也造成泰森多邊形法與四株樹法的結(jié)果存在較大差異，數(shù)值的趨勢(shì)波動(dòng)，導(dǎo)致兩種方法的計(jì)算結(jié)果相關(guān)系數(shù)較低。

從林木空間分布來看，傳統(tǒng)四株樹法是對(duì)林木周邊競(jìng)爭(zhēng)空間的一種簡(jiǎn)化，從生物個(gè)體競(jìng)爭(zhēng)上看，離對(duì)象木較近的周邊樹木均可能對(duì)其產(chǎn)生競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，只考慮最近的4 株樹，難以準(zhǔn)確描述樹木之間的競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系，尤其是林木隨機(jī)分布的林分，而泰森多邊形法通過最鄰近原則將平面空間進(jìn)行劃分，不重不漏，更加全面地反映在林分空間結(jié)構(gòu)單元中對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間對(duì)陽光、水分、養(yǎng)分等因素的競(jìng)爭(zhēng)結(jié)果。通過對(duì)比分析，基于泰森多邊形法計(jì)算天然紅樹林空間結(jié)構(gòu)具有合理性和有效性。此外，外業(yè)調(diào)查時(shí)只需記錄林木個(gè)體的位置和屬性，不用判斷對(duì)象木的四株最鄰近競(jìng)爭(zhēng)木以及距離量算和角度測(cè)量，林分空間結(jié)構(gòu)單元的劃分、對(duì)象木與競(jìng)爭(zhēng)木之間的距離和角度的計(jì)算均可利用ArcGIS 軟件和VBA 編程實(shí)現(xiàn)，能夠大量減少外業(yè)調(diào)查的工作量，提高工作效率。以漳江河口紅樹林為例探討泰森多邊形和四株樹法在林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)的計(jì)算研究，尚未在其他區(qū)域的紅樹林林分進(jìn)行分析，同時(shí)僅從混交度、大小比數(shù)和角尺度3 個(gè)林分空間結(jié)構(gòu)指數(shù)來分析，研究還不夠全面深入。下一步將其他區(qū)域的天然紅樹林納入調(diào)查，同時(shí)將聚集指數(shù)、林木健康指數(shù)等參數(shù)納入林分空間結(jié)構(gòu)研究，為紅樹林的健康經(jīng)營管理提供參考。