本文基于粒度计算理论,以结构聚类和聚类融合为主要研究对象,探讨基于模糊邻近关系的结构聚类分析方法及其应用.具体工作如下：在第一章中,简要介绍国内外粒度计算、聚类分析、信息融合和物种分布预测的研究进展,以及本文的主要工作和创新点.在第二章中,首先介绍结构聚类的表示、生成算法；然后给出结构聚类的优化原则：最后提出聚类融合的方法.在第三章中,从数据挖掘的角度,应用基于模糊邻近关系的结构聚类和聚类融合等方法,对1981-1990年东北地区主要森林物种分布区内气候数据进行聚类结构分析,提取出气候数据的内在信息,得到关于森林物种生长期的结论.在第四章中,由第三章得到的结论,提取气候因子指标.基于严格的统计分析和数据处理的理论和方法,建立森林树种关于气候变化的随机数学模型,给出分布预测的算法,进行未来气候变化下东北地区主要森林物种的单树种分布区预测研究.在第五章中,由第三章和第四章的研究基础上,引入物种的分布的Gauss竞争排斥原理,进行未来气候变化下东北地区主要森林物种的竞争分布区预测研究.在第六章中,对整个研究工作进行总结和汇报,并指出进一步研究的思路和想法.