农林生态环境与人们的生活质量、农产品安全密切相关。对农林生态环境信息的准确获取、动态监测及其质量状况的科学评估,是实现农、林业管理数字化和精准化的前提,也是对农林生态环境进行科学规划、有效监控的重要一环。农林生态环境具有明显的空间异质性,涉及因素多,数据来源形式各异。借助3S技术获取的不同尺度区域的图像、图形等本底数据量大,空间分辨率高,但相关因子采样点有限。从有限点的采样数据,结合图像图形,分析不同尺度区域的农林生态环境状况信息,是进行科学合理的农林生态环境监测和制定有效控制方式的基础。地统计分析方法能利用已知采样点的数据估计未知点的数据变化情况,以实现从点到面的数据转化。集成了空间分析、地统计方法和空间数据库的GIS是分析不同尺度农林生态环境因子的有效工具,也是目前可视化表达相关评价结果的最好平台。本文借助先进的空间数据库及网络化GIS工作空间,基于地统计插值和空间分析的基本原理,分别对三个尺度下的农林生态环境进行空间分析和相关应用研究。由于生态环境因子众多、变化频繁,必须结合空间要素进行分析,故将具有容纳和处理海量数据能力的空间数据库作为核心,用来进行大量数据的处理、转换、分析和存储。数据的处理和分析借助网络化GIS工作空间实现,以方便不同分析软件获取数据。研究根据对象的特点,分别采用不同的插值方法进行插值处理:大致趋势已知的因子用反距离加权法(IDW);变异性复杂的因子用因子泛克里金(UFK);同时受非空间因素影响和空间因素影响的因子采用回归泛克里金法(URK)。在小尺度上,以上海星火农场为例,对重金属及农药污染现状进行分析。由于重金属污染源固定而分散,采用IDW法对其空间分布进行估计,并借助空间数据库与Web-GIS结合的方法实现插值运算和可视化表达。结果能形象地表现工业区对农产品安全产生的影响;而基于农事操作的农药环境残留估计能准确地呈现农药污染的空间分布。在中尺度上,以崇明岛为例,分析地理因素和长期人类活动对土壤营养元素含量的影响。先在数据库中进行对数变换、标准化变换,通过探索性空间数据分析进行基本统计量观察,去除统计离群值和空间离群值,同时得到基本空间变异信息。采用UFK对多尺度空间变异现象进行分析,基于“最小块金效应原则”,先确定插值尺度,再根据精度,确定最佳的插值模型,最终得到精确的养分分布状况。并以此为依据,采用隶属度函数法进行单项肥力评价,内梅罗指数法进行综合肥力评价,最后针对几种作物进行基于变权函数的种植适宜性评价。评价结果总体上与相关资料提供的当地情况一致,但多尺度插值结果可更精确地反应全局的趋势性和局部的差异性,可为指导合理、科学的施肥提供更可靠的科学依据。在大尺度上,以欧洲大陆为例,生态环境的变化对植物叶片生化指标的影响,故采用URK对叶片元素含量进行统计分析和插值估计,并分析了造成其空间异质性的成因分析。除了通常被采用的气象数据以外,研究中还引入了景观因子,城市辐射效应(UR)和森林屏蔽效应(FS),结果表明这些变量的引入能提高对元素含量估计的准确性,并且有利于残差变异性的分离。研究中提出了叶片元素积累的一级反应动力学假设和对数正态分布假设并进行验证。数据依次通过对数变换、标准化、线性化、正交化、回归分析和残差插值,结果表明该精确插值法能较真实地反应叶片元素空间变化的实际情况,其变化趋势和状况与已有的相关研究基本一致。但本研究结果能更直观、细致地反应元素变化与主要环境因素间的关系,比如氮沉降对中欧北部叶片氮磷含量的影响和高山多雨环境对磷钾淋溶作用的影响显而易见,而这些结果通过常规的统计方法不能直观并准确地表现出来。总之,基于GIS和地统计分析,针对不同尺度区域的农林生态环境进行的空间变异分析和最佳地统计插值模型的研究和应用分析,效果良好,精度明显提高且可获得更为精确细微的信息。如果能获得有效的验证数据,可进行更深入细致的讨论和分析。在有关的空间因子分析过程中,获得更多的相关因子数据并使之参与分析是增强研究结果说服力和准确性的关键。