森林生物量是森林固碳能力的重要指标，其空间异质性受自然条件和人为因素等多种因子的影响。地理加权回归模型（GWR）作为研究空间变异性的有效工具，探究空间异质性的影响因素对揭示森林生物量空间分异规律至关重要。同时，分析驱动因子对森林生物量的影响及贡献率可以进一步理解森林生物量分配的潜在影响机制。马尾松（Pinus massoniana）作为贵州省的主要造林树种和用材树种，迫切需要系统的分析贵州省马尾松林生物量的空间分布特征及驱动因子，来为马尾松林生物量相关研究提供基础数据。本文以贵州省第七次森林资源连续清查数据为研究对象，利用Moran’ s I、热点分析（Getis-Ord Gi*）和半变异函数等地统计方法来研究马尾松林生物量的空间格局，通过层次划分分析法分析生物和非生物因子对马尾松林生物量的相对贡献性，使用结构方程模型（SEM）来分析驱动因子对马尾松林生物量的直接和间接影响。驱动因子与马尾松林生物量的空间建模通过GWR模型进行。论文主要结论如下： （1）全局 Moran’ s I 表明，全省的马尾松林生物量的分布在空间上表现为正相关性。并且随着距离的增大而减小，当距离范围大于200 km后，马尾松林生物量的空间相关性很弱（P＞0.05）。局域Moran’ s I表明，高值集聚点位于贵阳市、遵义市南部和黔南州南部地区，低值集聚点主要位于黔南州南部和铜仁市东北部地区。热点分析表明热点主要位于贵阳市和遵义市南部，冷点主要位于黔南州南部地区和铜仁市东北部地区。 （2）马尾松林生物量具有很强的空间异质性，半变异函数中的指数模型具有最好的拟合效果（R2=0.673）。以指数模型参数作为克里格插值方法的参考，插值结果表明贵阳市地区、遵义市南部、安顺东北部和黔东南地区的马尾松林生物量较高。高生物量值分布区面积较小，呈斑块零星分布。马尾松林生物量大的地区主要集中在黔东南和黔南，黔西南州和六盘水地区的马尾松林生物量总量最小。 （3）以逐步回归方法为主，结合方差膨胀因子（VIF）检验和Pearson相关分析，筛选出与马尾松林生物量有显著关系的因子有样地平均胸径、林分密度、Shannon-Wiener指数、海拔、基岩裸露率、林龄、灌木覆盖度、郁闭度和林分起源。具体而言，基岩裸露率与马尾松林生物量成负相关关系，林龄、平均胸径、林分密度、郁闭度、灌木覆盖度、海拔和Shannon指数与马尾松林生物量表现出正相关关系。天然林的马尾松生物量高于人工林。 （4）层次划分分析法表明，林分密度对马尾松林生物量的影响最大，其相对贡献率为61.13%，其次是平均胸径为29.5%，林龄为2.84%、郁闭度2.33%、Shannon指数1.88%、林分起源1.26%、灌木覆盖度0.54%、海拔0.28%、基岩裸露率0.24%。结构方程模型中这些因子能够解释马尾松林生物量72%的变化。林分密度对马尾松林生物量有最强的直接效应，其次是平均胸径。林分起源、基岩裸露率、郁闭度和海拔对马尾松林生物量有显著的直接负效应。Shannon指数受到了郁闭度、林龄、林分密度、林分起源和灌木覆盖度的直接影响。灌木覆盖度受到了林龄的强直接影响。郁闭度受到了林龄的强直接影响。平均胸径间接通过林分密度来影响马尾松林生物量，而林龄、海拔和林分起源间接通过林分密度作用于马尾松林生物量。 （5）利用GWR模型来构建马尾松林生物量的空间模型。GWR模型考虑到了空间的自相关和异质性，结果显示GWR模型的残差平方和低于OLS模型，GWR模型的拟合效果优于OLS模型，GWR模型可有效降低模型残差的空间自相关性。对马尾松林生物量的变量系数进行了可视化，结果显示出林分密度的系数影响强度主要分布在遵义市西部和毕节市北部地区。平均胸径由贵州省西南部向东北部地区递减。林龄以中心向西北和东南方向辐射递减。Shannon指数的系数高值区域较广，主要分布于遵义市、铜仁市、贵阳市和黔东南大部分地区。灌木覆盖度和郁闭度系数分布相似，影响强度表现为由贵州省西南部地区向东北部递减。海拔和基岩裸露率对马尾松林生物量的影响表现为由东北向西南递增。局域 R2的分布由西北部向东南部递减， GWR 模型的拟合效果较好（局域R2＞0.5）。
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