森林生态系统健康评价研究是林业和生态保护研究中的新兴领域,对提高森林可持续经营水平有重要的指导作用。近年来,利用复杂网络技术对森林生态系统的复杂性和自组织性的研究开始起步,将复杂网络技术运用到森林健康评价中是从现实的物理模型到抽象的逻辑模型的升华,把大尺度的森林生态系统划分成多级网络来进行评价及预警,能够更加客观、全面地认识到森林生态系统健康状况的发展规律,为森林可持续经营提供科学依据。本文以复杂网络理论为指导,综合运用系统生态学、植被生态学、图论、数理统计、数据库技术、地理信息系统等学科领域知识,对森林生态系统进行健康评价及预警。具体研究工作和结果如下：(1)经过因子分析法定量筛选和指标可操作性定性筛选,构建了基于小班水平的森林健康评价指标体系,包括完整性、稳定性和可持续性三个方面,共8个指标。利用主成分分析法确定了各指标的权重,根据相关标准和公式将指标标准化,采用综合指数法对小班进行健康评价,并根据评价结果提出相应的森林经营措施。(2)通过复杂网络拓扑特性分析和拓扑参数之间的关系分析,结合景观边缘效应,构建了基于小班网络的景观斑块健康指数计算模型和基于景观斑块网络的区域森林健康指数计算模型。(3)把优势树种组龄组(YSSZ LZ)相同的相邻小班融合,得到森林景观斑块。在景观斑块内,根据小班的邻接关系,构建小班网络,并利用小班网络对森林景观斑块进行健康评价。(4)计算出不同景观类型间边缘效应强度,构建了基于边缘效应的景观斑块网络,利用景观斑块网络对区域进行森林健康评价,提出了基于景观斑块网络的森林生态系统健康预警模型。(5)以广州市大岭山林场为例进行森林健康评价及预警,将评价落实到小班、景观斑块和区域三个尺度。评价结果为：小班尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态小班分别是139个、44个、20个、11个、2个；景观斑块尺度,优质、健康、亚健康、不健康、病态景观斑块分别占总面积的75.57%、10.68%、10.13%、2.86%、0.76%；区域尺度,区域的森林健康指数为78.62,森林健康等级为健康。研究区森林生态系统健康预警结果：89.14%的区域是绿色警戒,10.10%的区域是蓝色警戒,0.76%的区域是黄色警戒,橙色警戒和红色警戒的景观斑块为0个,也就是说研究区没有重警和巨警区域。用边缘效应强度作为景观斑块网络边的权重,构建了景观斑块网络拓扑图,为进一步研究景观斑块网络演化及动力学复杂性奠定了基础。根据网络拓扑特性分析、拓扑参数之间的关系分析和景观边缘效应,构建了基于复杂网络的健康指数计算模型,为多尺度定量评价森林健康提供一种新思路,新方法。