本论文以吉林蛟河500m×600m老龄阔叶红松林监测样地为对象,分析了树木种群的空间分布格局、胸径大小分布的空间特征；利用mISAR模型研究了局域多样性的形成机制；基于种子传播限制导致的生境空间自相关和物种空间聚集分布的假设前提,确定了物种分布与生境之间的关联性。应用AEM和PCNM特征函数构建空间解释变量,利用方差分解模型在不同尺度上探讨了土壤变量和空间变量对群落结构(物种多样性、林分密度、大小分化、物种组成)的影响。主要研究结果如下：1.利用g(r)函数和L(r)函数分析30个树种的空间分布格局,几乎所有树种在研究尺度内均呈聚集分布。将老龄林在垂直方向分为上、中、下三层,L(r)函数分析显示三个垂直层内树木在全部分析尺度上均呈聚集分布；而g(r)函数分析显示,上层、中层和下层树木的空间分布格局在绝大多数研究尺度上为聚集分布。不同垂直层间空间关联分析表明,上层-下层、中层-下层个体之间在全部研究尺度上呈显著负相关；上层-中层个体之间在大尺度上表现为空间独立,而小尺度上则呈空间负相关。2.在修正单物种-面积关系模型(mISAR)框架基础上,评价了单个树种对局域范围物种多样性起何种作用。多样性促进种主要出现在<25m尺度上,相反多样性排除种和中性种则出现于>25m尺度上。同质性零模型和异质性零模型中多样性促进种比例最高,且差异不大；多样性排除种比例则很低。在0-20m空间尺度,异质性零模型显示93%的物种可以显著促进局域多样性；仅有17%的物种能够显著降低局域多样性。绝大多样性物种表现为多样性促进种表明,老龄阔叶红松林群落局域多样性由正种间作用支配。3.研究区域内37个研究树种的点格局在全部空间尺度上均呈现聚集分布。利用马克相关分析检验树木胸径分布偏离期望的程度,当采用完全随机零模型(65%)和异质性泊松零模型(68%)时,绝大多数树种结合其位置的胸径分布表现出显著的聚集现象,尤其在较小的尺度上。大多数表现出胸径聚集现象的树种都对光照条件有较强的需求。因此,相似径级的树木存在空间聚集结构的合理解释为：林窗形成后,空地迅速被喜光先锋树种占领,既包括林冠层和灌木层树种。当采用完全随机零模型进行检验时,胸径大小分布呈显著空间聚集的物种比例在3m空间尺度上达到峰值；采用异质性泊松零模型时,比例最大值出现在4m空间尺度上。树木胸径大小分布的空间特征与地形和土壤化学性质密切相关。然而,目前还缺乏对此结果的明确解释,在很大程度上胸径大小的聚集分布是前期林窗格局和喜光树种在小林窗中更新共同作用导致的。4.利用多元回归树(MRT)将实验区划分为四种生境类型。指示物种分析发现48个研究物种中,有10个是多元回归树得到的生境类型的显著指示物种。生境随机分布法显示在192个潜在的物种与生境关联中,有127个表现出显著的正相关或负相关。物种随机分布法则确定了87个显著相关关联。单独生境并不是一个封闭系统,表现为物种源或者物种汇。总而言之,随机过程所产生的偏差,即高度的物种空间混合可能是由于不同生境间长期的物种迁移导致的。5.土壤变量对物种丰富度、林分密度和物种组成具有一定的解释能力,解释量分别为5.53%、6.41%和3.19%。土壤变量对树木大小分化的解释量不足2%。空间变量AEM和PCNM对物种丰富度、林分密度、树木大小分化和物种组成都表现出较强的解释能力,其中AEM模型的解释量分别为54.9%、37.5%、75.9%、41.2%,PCNM模型的解释量分别为36.3%、37.9%、74.5%和50.6%。比较AEM模型和PCNM模型,发现AEM模型对群落结构空间变异的总解释量更高、解释能力更强,更加适合用于分析老龄阔叶红松林群落结构的空间变异。土壤变量和空间变量对群落结构特征的影响主要体现在大尺度上。