作者：张波等
期刊：安徽农业科学,44（26）：-
摘要：
［目的］研究哈尔滨市城市森林树木生长状况及各生长指标的相关关系，为指导城市树木管理、优化城市森林结构提供理论依据。
［方法］在哈尔滨市建成区随机调查单位附属林、道路林、景观游憩林和生态公益林4种林分共块样地，每块样地中分别取4～10株树木测量其树高、枝下高、冠幅和胸径周长等指标。
［结果］哈尔滨市城市森林树木树高小于10m近70%左右，枝下高绝大部分小于4m，冠幅小于50m2的占总量的69%，胸径周长小于cm的树木约占80%，冠幅和胸径周长虽存有较大树木(冠幅～m2、胸径周长～cm)，但数量不到所调查树木总量的5%，且冠幅大小分布较离散。树高、枝下高、冠幅、胸径周长平均值分别为8．57m、2．20m、47．93m2、66．30cm。4种指标之间呈显著正相关(P＜0．05)。对比4种林分发现，生态公益林树木的树高较其他3种林型高3m左右，胸径周长长20cm左右，道路林的冠幅小于其他3种林分6～11m2。
［结论］哈尔滨市城市森林整体长势偏小，小冠幅树木居多，且林型间差别较大，今后应加强保护大树和抚育管理幼树
目前研究主要致力于城市森林的生态效应、景观效应、经济效应以及社会效应等个案分析，而对全城范围内，细致区分不同林分种类，进行树木生长状态，包括树高、枝下高、胸径周长、冠幅投影面积大小的系统研究较少。
笔者通过对哈尔滨市城市森林随机抽样调查，通过箱线图(Boxplot)分析，了解哈尔滨城市森林植株大小、长势分布状况及其之间的相关关系，
采用JMP10．0软件绘制树高、枝下高、冠幅和胸径周长的离群值箱线图及其之间的相关关系图。利用SPSS17．0方差分析和Duncan多重比较分析4种林型间树高、枝下高、冠幅和胸径周长的差异。箱线图(Boxplot)包括5个统计量:最小值、下四分位数(Q1)、中位数(Q2)、上四分位数(Q3)与最大值，反映数据分布的中心位置和散布范围。第三四分位数与第一四分位数的差距又称四分位间距(InterQuartileＲange，IQＲ)。箱线图的上下限(异常值截断点)分别在比Q1低1．5倍IQＲ和比Q3高1．5倍IQＲ的位置上，上下限以外的数据认为是异常值，用“·”表示
箱形图(Box-plot)又称为盒须图、盒式图或箱线图，是一种用作显示一组数据分散情况资料的统计图。因形状如箱子而得名。它主要用于反映原始数据分布的特征，还可以进行多组数据分布特征的比较。箱线图的绘制方法是:先找出一组数据的最大值、最小值、中位数和两个四分位数;然后，连接两个四分位数画出箱子;再将最大值和最小值与箱子相连接，中位数在箱子中间。
要包含六个数据节点，将一组数据从大到小排列，分别计算出他的上边缘，上四分位数Q3，中位数，下四分位数Q1，下边缘，还有一个异常值。
箱形图提供了一种只用5个点对数据集做简单总结的方式。这5个点包括中点、Q1、Q3、分部状态的高位和低位。箱形图很形象的分为中心、延伸以及分布状态的全部范围。
箱形图中最重要的是对相关统计点的计算,相关统计点都可以通过百分位计算方法进行实现。
箱形图的绘制步骤:
1、画数轴，度量单位大小和数据批的单位一致，起点比最小值稍小，长度比该数据批的全距稍长。
2、画一个矩形盒，两端边的位置分别对应数据批的上下四分位数(Q3和Q1)。在矩形盒内部中位数(Xm)位置画一条线段为中位线。
3、在Q3+1.5IQR和Q1-1.5IQR处画两条与中位线一样的线段，这两条线段为异常值截断点，称其为内限;
在Q3+3IQR和Q1-3IQR处画两条线段，称其为外限。处于内限以外位置的点表示的数据都是异常值，其中在内限与外限之间的异常值为温和的异常值(mildoutliers)，在外限以外的为极端的异常值(extremeoutliers)。四分位距IQR=Q3-Q1。.
4、从矩形盒两端边向外各画一条线段直到不是异常值的最远点，表示该批数据正常值的分布区间。
5、用"〇"标出温和的异常值，用"*"标出极端的异常值。相同值的数据点并列标出在同一数据线位置上，不同值的数据点标在不同数据线位置上。至此一批数据的箱形图便绘出了。统计软件绘制的箱形图一般没有标出内限和外限。
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