杉木为我国南方山地主要造林树种,其分布范围广,造林种子需求量大,而涩籽是造成其种子发芽率低的重要原因之一。杉木不同分布区,山地环境条件差异较大,杉木种子涩籽的空间差异也较大。采用空间自相关、空间关联和分形理论等方法对福建省杉木种子涩籽的空间特征进行了分析,结果表明杉木种子涩籽空间异质性较大,其自相关系数和半方差函数变化与空间尺度密切相关;地理位置是影响杉木种子涩籽的重要因素之一,在杉木种子园的建立及种子调拨过程中应考虑杉木种子涩籽空间特征。杉木的不同分布区,其所处的地理位置及气候等生态环境存在显著差异, 形成了杉木种子涩籽在空间分布上存在明显的差异,构成了区域特征,这就是杉木种子在尺度上的空间异质性。

有关专家对杉木种子涩籽的形成、流行病理学、预测与防治等都进行了大量研究,但对杉木种子涩籽的空间变化特征及其统计分析的研究鲜见报道。地学变量区别于数学上随机变量的显著特征在于其在空间分布上的相关性,它们既有随机性,又有规律性。用传统的数理统计方法对其进行研究,由于其不完全满足随机条件而可能产生偏差,由此产生了空间统计学,从而对空间分布变量及其分布结构进行定量研究。空间自相关分析是认识空间分布特征、选择适宜的空间尺度以完成空间分析的最常用的方法,其研究的是空间实体与其相邻的空间实体之间相似的程度;空间关联研究的是空间上属性之间关联的程度，它与空间自相关一样,研究的都是一个多边形或一个点与它最接近的多边形或点的关系。

空间自相关、空间关联和分形理论作为空间统计分析的主要方法,在地学变量的空间结构分析中得到广泛应用，只要变量在空间上表现出一定的规律性,即不是随机分布的,则存在空间自相关。空间自相关是指同一变量在不同空间位置上的相关性,某一位置变量值高,其附近位置上该量值也高,这是正相关; 反之,为负相关。随着空间尺度的变化,杉木种子涩籽空间变化的自相关系数存在较大的差异。在小尺度范围内,空间自相关多为正值,说明在小尺度下,杉木种子涩籽率相似,这是因为小尺度下,杉木林经营措施基本一致,更主要的是所处的生态环境很相似。当尺度增大时,自相关系数逐渐变为负值,这是因为在大尺度下,杉木林群落结构和生态环境如温度、湿度等均发生了显著的变化,这必然影响杉木种子的生殖生育, 从而影响其种子涩籽率。

进一步对自相关系数I值进行显著性检验,表明仅在小尺度范围下,杉木种子涩籽空间自相关较明显,随着尺度的进一步增大,其自相关系数的差异变得不显著,而在0值附近摆,说明在中、大尺度下杉木种子涩籽存在空间自相关但不强。杉木林是我国南方山地森林的主要人工用材林培育类型,由于山地自然地理条件的复杂性,形成了杉木林生态环境的空间异质性,从而对杉木种子涩籽形成过程的生殖生育产生一定的胁迫,造成其涩籽分布存在一定的空间变化格局。中国粮油仪器网  http://www.grainyq.com/