2013年～2015年冬季,作者在黑龙江省长白山地的张广才岭地区和大兴安岭地区对紫貂(Martes zibellina)进行了调查研究,基于野外收集的冬季紫貂生境数据,运用Kolmogorov-Smirnov Test的检验方法、资源选择函数模型及最大熵生境评价模型等数据处理方法对我国长白山地和大兴安岭的紫貂冬季生境选择和生境适宜性进行比较研究,获得如下主要结果：1、通过长白山地和大兴安岭紫貂冬季对海拔、坡度、坡向、距水源距离、距道路距离、距针叶林距离、距阔叶林距离、距混交林距离、距灌木距离、距沼泽距离、距居民点距离、隐蔽级、郁闭度、雪深、植被类型、优势乔木等16种生境因子的选择差异比较,结果显示：海拔、距水源距离和距道路距离均为影响两地紫貂生境选择的主要因子；而距阔叶林距离、隐蔽级仅为影响长白山地紫貂生境选择的主要因子；距混交林距离、距居民点距离和郁闭度仅为影响大兴安岭紫貂生境选泽的主要因子。2、通过对生境因子进行逻辑斯蒂回归筛选,建立紫貂生境选择的资源选择函数模型为：长白山地大海林林区：P=ez/(1+ez),其中z=1.041+1.313×海拔+0.907×距道路距离-1.003×距水源距离-2.040×距阔叶林距离+0.553×隐蔽级；大兴安岭新林林区：P=ez/(1+ez),其中z=2.041+1.040×海拔+1.907×距道路距离-1.303×距水源距离；大兴安岭双河国家级自然保护区：P=ez/(1+ez),其中z=0.265-1.305×距水源距离+0.927×距混交林距离+1.060×距沼泽距离-0.061×雪深。在资源选择函数的变量选取上,只有距水源距离是3个研究地点共有的生境因子,其余被筛选进资源选择函数模型的生境因子均不相同。3、运用最大熵(MAXENT)模型对影响紫貂分布的海拔、坡度、坡向、距河流距离、距道路距离、距居民点距离、距针叶林距离、距针阔混交林距离、距阔叶林距离,距灌丛距离及距沼泽距离11个生境变量的重要性进行分析：长白山地大海林林区距阔叶林距离(46.62%)、海拔(18.16%)、距河流距离(12.82%)、坡向(11.94%)这4个环境变量的累积贡献率达90.0%。大兴安岭新林林区距道路距离(46.87%)、距河流距离(13.27%)、距针叶林距离(11.13%)、坡度(5.48%)这5个生境变量的累积贡献率达76.8%。大兴安岭双河自然保护区距河流的距离(20.46%)、距沼泽的距离(16.73%)、距道路的距离(15.85%)、距针阔混交林的距离(13.01%)、距针叶林距离(10.01%)这5个生境变量的累积贡献率达82%。4、运用MAXENT模型评价长白山地和大兴安岭紫貂的生境适宜性;概率切断点的概率值由模型敏感性(Sensitivity)和特异性(Specificity)值的和最大时确定。长白山地大海林林区的适宜生境呈现连续性分布,主要分布在中部和西南部,适宜生境的面积为107.1km2,约占林区总面积的33.7%；不适宜生境面积为210.9km2,约占林区面积的66.3%。大兴安岭新林林区的适宜生境呈现聚集分布,并有一定的连续性,适宜生境面积为326.8km2,约占林区总面积的25.6%；不适宜生境面积为950.5km2,约占林区域总面积的74.4%。大兴安岭双河国家级保护区的适宜生境呈现斑块分布,并有一定的连续性,适宜生境的面积为227.8km2,约占保护区总面积的26.2%；不适宜生境面积为641.7 km2,约占保护区面积的73.8%。5、长白山地和大兴安岭地区紫貂的生境适宜性均呈现出随着距阔叶林距离的增加,或随着距针叶林距离和距水源距离的减少而增加趋势。这表明紫貂回避阔叶林并偏爱在针叶林中和距水源较近的地区生活。此外,由于长白山地张广才岭林区海拔起伏相对较大,海拔因子成为该地紫貂生境适宜性评价特有的因子;因大兴安岭部分地区山地崎岖陡峭,坡度为紫貂生境适宜性评价特有的因子。这两个特有因子分别对长白山地和大兴安岭的紫貂的生境适宜性产生较大影响。