Ripley’s K函数方法修正与估计方法比较

深入研究空间点格局分析方法,探讨Ripley’s K函数应用问题,梳理其边界效应改正的定义,综合考虑随机模拟动态性、参数定义合意性和算法可靠性,详细分析各种边界改正算法的优缺点,避免函数的误用。以中国云南省某柑橘种植园为例,采用Ripley’s K函数修正的各种方法,对柑橘植株营养分布的空间点格局进行估计与比较。研究发现,蒙特卡洛模拟次数越多,空间点格局估计结果越准确,建议模拟次数大于2 000次;受困于动态性难题,基于商业软件的算法会导致空间点格局分析结论具有一定的不确定性,建议先构建一组虚拟的空间点格局,再做蒙特卡洛模拟;推荐使用基于GIS技术的边界效应改正算法,可将一般的矩形研究区推广至任意多边形,能够提高Ripley’s K函数估计结果的可靠性。