依据凉水国家级自然保护区的671块随机样地的标准地调查数据及landsat9遥感影像，分别建立以最小二乘为基础的泊松回归(Poisson)模型、逻辑斯蒂回归(Logistic)模型和高斯回归(Gaussian)模型3种全局模型，以及以地理加权回归模型(GWR)为基础的地理加权泊松(GWPR)模型、地理加权逻辑斯蒂(GWLR)模型和地理加权高斯(GWGR)模型3种局部模型来预测凉水国家级自然保护区的天然红松分布情况。结果显示，对该地区天然红松分布影响最为显著的因子为坡度和海拔；通过对比全局模型和GWR模型的残差空间相关性发现，GWR模型能够产生更为理想的模型残差，模型残差的空间相关性明显小于全局模型，因此，可以使用GWR模型来解决样地间存在的空间异质性问题，有利于提高红松分布的预测精度；全局模型和GWR模型均有不错的拟合效果，但GWR模型的各个评价指标要优于全局模型，拟合结果更好；天然红松在凉水国家级自然保护区的北部分布最多，在中间条状带区域分布最少。研究结果可为大区域森林经营中的天然红松分布估测提供理论依据。