基于广东黑石顶自然保护区的数字植被分布图，在样地调查的基础上，采用ArcInfo的2种三维模型（TIN模型和Lattice模型）估算了该区的总生物量，并与二维尺度的分析结果进行了比较。结果表明纯针叶林的单位面积生物量一般低于200MgPhm2，成熟阔叶林的单位面积生物量则高达460MgPhm2。在森林的总生物蓄积量估算方面，2种三维模型的计算结果非常接近，约为810×103Mg，其中占保护区总覆盖面积10%的纯针叶林，生物蓄积量约占总生物蓄积量的7%，占总面积50%的针阔混交林，生物蓄积量约占38%，而占总面积仅33%的阔叶林，生物蓄积量则占55%。二维尺度的计算结果较三维模型估算的约低12%。海拔梯度变化的分析结果表明，生物蓄积量主要分布于海拔300～700m范围内，而单位面积生物量在海拔400～800m处较高。

通过对Levins复合种群动态模型的参数域、倍周期分岔和混沌的分析，结果表明该模型的参数域为c≥e≥c-2√c且c>4；当c≥e>c-1时，模型的不动点为0；c-l>e>c-3时，不动点是c-e-1 c；2-周期解的稳定域为c-3>e>c-1-√6。模型在参数域的局部范围会出现混沌行为。

排序与聚类分析法是近代最为常用的植被数量分析方法。原理上，排序较之于聚类法，一般具有较为严格的数学基础。在植被研究的应用方面，排序比聚类法能更好反映植被的连续性。同时，在反映植被分类结果上，排序图不仅象聚类树形图一样，使全部实体之间的划分关系得以反映。而且两两实体间的关系可以通过排序图上彼此间的距离比较而得以较好的反映。然而常规的排序方法主要适用于具有线性结构的数据分析，在2-3维排序图上常难以充分反映这些实体的生态学关系，造成大量生态学数据信息的损失。非度量多维测度（Non-metric multidimensional scaling）是近期发展起来的适用于非线性数据结构分析的一种复杂的迭代排序方法。它的基本思想是通过排序，n个实体在尽可能低维（f<n）排序空间上之间的距离与实体之间的实际相异性一致。本文在较为详尽介绍这一多元分析方法的同时，以海南岛霸王岭热带山地植被的群落分类为例，说明非度量多维测度技术在植被生态学研究中的应用。结果显示，其排序结果明显优于其它分析方法。同时，非度量多维测度具有能处理较大量的数据且常能以低维排序图反映结果的优点，是一种具有广泛应用前景的排序技术。

3S（地理信息系统GIS、遥感RS、全球定位系统GPS）及其相关技术的发展，使得植被信息系统的构建和应用成为可能。早期的植被图没有涉及到高度维和时间维，其应用受到很大的限制。因此有必要建立一种基于时空的多维植被信息系统，它的组成包括地理信息系统GIS、数据处理模块DPM、数据存取模块DAM、植被分析模块VAM和交互显示模块IDM，可用于植被的时空分析、三维景观显示、植被-地形-气候关系研究以及植被综合管理等方面，特别适合于山地植被的研究。多维植被信息系统具备立体直观的用户友好界面和强大的时空数据处理能力，并可通过数据库和网络进行资源共享，使植被研究和管理自动化、无纸化，其应用前景广阔。