基于亚像元估测的城市硬化地表景观格局分析

城市硬化地表不仅是影响城市生态环境质量重要因子,也是定量描述城市地表物理特征,进行城市景观分类的基础.基于多种分辨率遥感影像亚象元分类提取硬化地表成为近年来的研究热点.利用TM/ETM＋和Quickbird不同分辨率遥感数据,以北京市中心城区为研究区域,对比分析回归树法和多元回归法的估测精度,选出预测硬化地表指数（Impervious surface index,简称为ISI）最优估测模型,并进行景观分类与城市景观格局分析.结果表明：（1）回归树亚象元估测法是提取硬化地表信息的一种有效的方法（最大相关系数＝0.94）,不同季节遥感影像可以挖掘地物在不同时期光谱差异,提高分类精度.（2）根据硬化地表指数划分城市用地类型,提供了量化分类的依据;（3）北京城市硬化地表景观格局表现出极强的空间梯度性,从北京市中心到郊区,ISI逐渐降低：城市二环以内,ISI平均值为67.32%,集中分布在高于60%范围;二环-四环分布比较相似,平均值分别为65.91%、66.13%;四环-五环区域ISI下降迅速（ISI=46.42%）,存在两个高峰,分别是低于＜20%和＞70%;六环以外区域,非硬化地表成为主要类型（ISI=9.32%）;（4）北京市景观格局在不同区域差异巨大：从市中心到市郊,景观破碎化程度加强,平均斑块面积逐渐增加,高密度城市用地比例逐步下降,自然地表平均面积呈现U形分布;中等密度城市用地斑块密度最高,破碎度最高;城市用地形状比自然地表复杂,低密度城市用地形状最为复杂.（5）运用回归树亚象元估测法提取出北京中心城区硬化地表信息,为城市地表景观特征提取与高精度量化分类提供了新的研究方法与研究思路,在此基础上进行了景观分类及景观格局分析,进一步推广并论证了硬化地表在景观生态学研究中的应用价值.     

城市绿地和建筑格局影响热环境的模拟研究

景观类型和格局能够影响城市热环境,但是在不同小区域背景下,它们的贡献差异尚缺少定量研究。将实地监测与数值模拟技术相结合,对北京市典型景观的风速场与温度场进行模拟研究,分析天空开阔度、绿地面积与风速、地表温度之间的关系。在此基础上,探讨绿地形态与绿地温度及地表温度的关系,同时设计多种典型的城市绿地、建筑格局在计算机中进行模拟,揭示不同绿地、建筑景观配置下热环境的影响因素。结果表明：（1）天空开阔度和风速是影响城市小区域热环境的重要因素,天空开阔度与地表温度显著负相关,高风速会明显降低地表温度;（2）绿地面积和形态是影响区域地表温度与气温的重要因素,占比10%-50%的绿地降温强度为1.4-2.2℃,面积越大、形态越复杂,降温效应越明显,分散的绿地降温效应优于集中式绿地;（3）迎风向呈两端低中间高的建筑分布可显著改善热环境,较其它格局气温约低1.6℃。研究结果对于指导城市景观设计改善城市热环境具有一定的参考价值。     

基于类型和要素的城市多等级景观分类方法

城市区域的景观格局具有高度的异质性和复杂性,因而单一等级的景观分类方法难以揭示其复杂的多等级景观特征。基于等级斑块动态范式,探讨了针对城市区域基于景观类型和要素的多等级景观分类方法。以北京市为研究区,首先根据其景观类型和景观要素的特征,将城市区域划分为"城市"、"农田"和"森林"3种景观类型,同时确定"植被"、"裸地"、"水体"和"不透水表面"4类景观要素。然后,应用自上而下的分类思路和面向对象的分类方法对研究区进行了景观类型和要素的分类,其总体精度分别为93.36%和87.89%。相比单一等级的景观分类结果,多等级的分类结果不仅体现了城市生态系统不同等级的景观组成,还能揭示多级景观间的隶属关系,因而能更完整的描述城市景观格局,进而为认识城市生态系统的结构和功能提供新的视角。     

北京平原造林后景观格局与热场环境的耦合分析

在人类积极的土地利用调控下(植树造林),研究景观格局变化对城乡热场环境的影响,可为今后的城市造林工程建设与优化提供参考,并为未来景观格局与热场环境的相关研究提供新视角.本研究以北京平原区百万亩造林项目为背景,运用遥感技术和地理信息系统,利用矩阵转移及耦合分析,评估平原造林对城市热场环境的实际作用,探究因城市造林工程引起的景观格局变化与城市地表温度变化的相关关系.结果表明: 北京平原造林工程后,森林和公园的面积比例分别增加了7.6%和0.5%;平原区有19.2%区域热场强度降低,其中,城郊有23.3%区域的热场强度减弱,但仍有23.5%的城市区域存在热场增强的情况;在城乡尺度上,森林和公园面积比例、森林和湿地的平均斑块面积(MPS)与地表亮温(LST)变化呈显著负相关;在城市市区,森林的面积加权平均形状指数(AWMSI)与LST变化呈显著正相关;在城郊区域,森林的MPS和AWMST与LST变化均呈显著负相关,而公园则相反.北京实施平原造林工程后,增加的城市森林和公园对城市热场的缓解有一定作用,但范围有限,主要集中在城郊区的造林点周围,且森林与湿地越集中,越有利于热场的缓解;受研究粒度、时相、地形、人类活动等因素影响,土地利用结构调控引起的景观格局变化与地表温度变化之间存在非线性相关.     

景观格局指数间相关关系对植被覆盖度等级分类数的响应

运用景观指数进行景观格局分析已成为景观生态学的主要研究方法。但是,由于景观本身的复杂性以及景观格局指数之间的相关性,其应用与发展受到制约。选用面积/周长/密度、形状和蔓延度等3类共28个指数,以广州市中心城区为研究区域,以TM遥感影像为数据源形成植被覆盖度等级图,在景观类型水平上探讨各类型内指数之间的相关性及其对景观分类数的敏感程度。相关性分析表明:景观格局指数间都存在一定的相关性,但是相关程度差异较大,其中面积/周长/密度类指数间的相关性最强,蔓延度类指数其次,形状类指数间独立性相对较强。敏感性分析结果显示:117个指数对的相关关系都随景观分类数发生变化,根据其变化类型和程度,可以分为简单型、分段型、复杂型等3种指数关系响应的类型,分别包括12、31和74对指数;敏感曲线还表明4或5是指数对之间相关关系最敏感的分类数;不仅如此,分类数对景观格局指数之间相关关系的影响程度因景观格局指数所属的类别而异,面积/周长/密度类型指数不敏感,其次是蔓延度类指数,最敏感的是形状类指数;最后,研究结果表明景观格局指数间的相关性对分类数的敏感性存在较大的空间变异。     

不同空间尺度景观特征对南流江水质的影响差异

流域景观特征决定了非点源污染物来源与地表景观削减消纳能力,但尚缺乏全流域不同空间尺度对二者关联性的认识。以广西北部湾南流江为例,分别在子流域、河岸缓冲带以及监测点圆形缓冲区三种尺度上,基于2020年Landsat 8 OLI遥感影像解译的土地利用类型特征,结合水质监测数据,运用数理统计和GIS空间分析方法,探讨了流域景观特征在不同空间尺度上对河流水质的影响。结果表明：(1)在子流域尺度,土地利用类型以林地为主,而在河岸缓冲带与监测点圆形缓冲区均以耕地为主;(2)水质指标高锰酸盐指数、生化需氧量与景观特征相关性最为显著,耕地、建设用地、其他用地和园地与其呈正相关,是南流江水质污染负荷的重要来源区;景观格局指数中,斑块密度、蔓延度指数、多样性指数、均匀度指数是引起河流水质指标变化的主要景观因子;(3)受流域内或不同子流域间景观特征差异,景观组成面积占比和景观格局指数均在河岸缓冲带尺度对水质状况影响最大,分别可解释57.0%和64.7%的水质指标变化;子流域尺度次之,圆形缓冲区尺度最小,且景观格局指数对水质状况的影响大于景观组成面积占比。建议在河岸带50 m范围内严格控制耕地面积,建设河岸缓...     

江苏太湖流域景观格局特征分析

为更好地理解城市的景观生态学意义, 研究计算了江苏太湖流域景观类型多样性的空间聚类特征。结果表明: (1)局部空间自相关系数Getis-ord Gi*显示研究区土地利用景观类型多样性存在高值聚类区, 其形状与研究区城镇建设用地分布格局相似。(2)城镇建设用地主要与农村建设用地和水域景观毗邻, 其两侧300 m 缓冲区内主要景观类型为水域和林地, 其景观破碎度小。(3)经济的快速发展对研究区的土地利用景观格局影响较大, 其对江苏太湖流域的景观多样性起着重要的作用, 因此, 需进一步提高城镇建设用地周边自然景观, 如林地、草地等的连通度, 保持周边景观多样性。     

城市热岛“源-汇”景观识别及降温效率

快速城市化背景下,不同景观降温效率的差异是深入理解景观格局对城市热岛效应影响机理的基础。现有城市热岛研究多以土地利用或土地覆被替代热岛效应的源与汇,往往忽略景观的热特征与相邻景观的热关系,造成信息偏差。需要从景观热特征的视角,探讨面向城市热岛效应的景观分类方法,并分析不同特征景观的降温效率差异。基于"源-汇"景观理论,以深圳市西部为研究区,构建面向城市热岛的景观分类方法,通过2010年TM遥感影像提取NDVI、NDMI及ISA等地表特征及地表温度特性,叠加划分16类城市景观,分析不同地表特征的景观等距离梯度下的温度变化关系,识别城市热岛的"源-汇"景观。在此基础上,分析"源-汇"景观的结构特征,构建以面积和温度为影响因素的景观降温效率指数,结合景观格局指数,分析不同面积与形状的"汇"景观降温效率。结果表明,在16类景观中,5类景观被识别为城市热岛汇景观,面积约533 km~2,占研究区总面积的45.5%。降温效率结果表明,"汇"景观的降温效率为1.54,其中绿色空间及阴影景观的降温效率贡献率较高。通过面积与形状的景观格局分析发现,降温效果随两个指数的增加,均呈先升后降的趋势。研究结果为城市规划与城市绿色基础设施建设决策中降温景观的形状和面积设定提供依据,增加景观水平的缓解热岛效应的效率。     

白洋淀区域景观格局动态变化及趋势分析

湿地景观格局的动态变化研究是构建区域生态安全格局的重要基础。利用1980、1990、2000、2010、2017年等5期土地利用数据,分析了白洋淀区域景观类型的时空变化过程及其主要驱动因素,并结合相关规划探讨了白洋淀未来景观格局变化及影响。结果表明,白洋淀区域景观规模和结构在1980-2000年期间变化不显著。2000-2017年期间,滩地向耕地、建设用地和湖泊大面积转换,湿地景观面积占比从78%下降到60%。2017-2030年期间,耕地和建设用地向湖泊转换,湿地景观面积占比将会达到90%;1980-2017年期间,滩地景观优势度最大,分布集中,但形状也最为复杂,各景观连通性走势较为平稳。景观尺度的破碎度不断升高,连通性和丰富度分别在1990年和2017年达到最大值。未来2030年,湖泊会成为优势景观类型,斑块分布集中且连通性增强,但复杂性增大。区域景观尺度的连通性变小,空间分布不均匀,丰富度降低;白洋淀景观格局历史演变主要受社会经济因素的影响,主成分分析结果表示其解释度为62.00%。未来气候条件下,白洋淀湿地生态系统存在退化的风险,但规划实施的环境治理和生态修复措施会对白洋淀的景观格局变化起主导作用。研究成果可为白洋淀湿地的规划管理和雄安新区的生态安全格局构建提供参考。     

城市景观格局演变的生态环境效应研究进展

快速城市化过程剧烈影响着下垫面变化,直接带来了交通拥挤、资源短缺、环境污染、生态恶化等诸多问题,所有这些问题的出现均与景观格局演变密切相关,研究城市景观格局演变及其生态环境效应正在成为全社会关注的热点.系统总结了城市化过程对景观格局演变的影响,分析了城市景观格局演变的热环境效应、水环境效应、生态服务效应,以及城市生态用地与生态安全格局设计等方面的研究进展.指出了目前城市景观演变与生态环境效应研究中存在的问题与不足:(1)现有研究侧重于景观格局演变的量化分析和景观格局指数的计算,较少关注景观格局演变对生态环境及其区域生态安全的影响;(2)城市景观格局演变与热岛效应研究多局限于两者数理统计关系的分析,对于城市热环境形成的机理缺乏深入研究;(3)城市景观格局演变与大气环境效应方面更多研究关注绿地及其空间布局在吸收和降解大气污染物、固体颗粒物方面的作用,对城市景观格局演变的大气环境综合效应以及大气灰霾效应影响机理重视不够;(4)如何通过合理设置生态用地,有效提高城市生态服务功能和保障城市生态安全,目前仍缺乏深入而又系统的研究.下一步的研究中,需要综合多尺度的景观信息来揭示城市景观的演变机理和环境效应,构建基于城市空间扩展和生态服务效应评价的城市生态空间优化决策模型,探讨城市生态空间优化模式与安全格局.     

城市扩张过程中不透水面空间格局演变及其对地表温度的影响——以乌鲁木齐市为例

伴随着城市热岛问题的日益显现,关于不透水面与地表温度的关系研究成为热点。在遥感技术的支持下,以乌鲁木齐市主城区为研究对象,从不透水面出发,分别对不透水面类型、变化强度进行研究,探讨不透水面的时空变化特征。引入景观生态学理论,分析不透水面景观类型的空间格局及规律。以反演的地表温度为基础,分析了不透水面相关变量与地表温度的关系。结论如下:(1)研究区不透水面指数主要集中在0.3—0.7之间,占总面积的90%以上;(2) 2000年以来,15.89%的区域不透水面指数连年下降,分布在主城区,20.07%的区域不透水面指数连年上升,分布在城市的郊区,增长区域的幅度主要集中在10%以下;(3)不透水面的景观类型多样性减弱,以中、高覆盖区为主,其中高覆盖区的聚集指数最高,高达87.71,不透水面类型斑块形状由复杂向规则化推移;(4)研究区地表温度,增温明显,2000年地表温度均值25.94℃,2016年地表温度的平均值高达35.51℃;(5)不透水面对地表温度影响,存在阶段性、正负相关的交替性特征,整体表现为"M"形状;(6)不透水面类型面积百分比、不透水面类型景观指数对地表温度的影响相对复杂、差异明显,不能从单一的不透水面覆盖分析对地表温度的影响。     

我国城市大气环境与周边区域二维和三维景观格局关系

城市内部的大气环境受到周边区域景观格局的剧烈影响,小尺度上大气污染状况与周边区域景观格局的关系研究对从城市建设角度减缓城市大气污染有着重要现实意义。本研究以2017年中国30个省会城市的266个大气污染监测站点的NO₂、SO₂、PM_2.5和PM₁₀年均浓度为因变量,选择监测站点周边3 km区域内的10个二维和三维景观格局指数(建筑物数量、建筑物聚集度、建筑物密度、不透水面比例、餐饮数量密度、建筑占地面积、建筑高层比、容积率、建筑面积和建筑物类型Shannon多样性指数)为自变量,利用增强回归树模型研究景观格局对4种大气污染物浓度的影响。结果表明: 4种大气污染物浓度在空间分布上总体呈现出中部和北部城市明显高于东南沿海城市和西南部城市。NO₂、SO₂、PM_2.5和PM₁₀浓度的最大影响因素均为不透水面比例,其相对影响贡献率分别为40.7%、36.3%、51.0%和51.8%。不同区域大气污染浓度最主要影响因子识别结果表明,华东和华中地区为不透水面比例;华南地区为建筑物数量和建筑物密度;华北地区是不透水面比例和建筑物类型多样性;东北地区是不透水面比例和建筑物数量;西南地区是建筑物类型多样性;西北地区是建筑物密度。各区域的主要影响因子差异是气候、地形、城市规划等因素所致。     

滦河流域景观格局变化对水沙过程的影响

以滦河流域为研究区域,基于SWAT模型模拟1976—2012年滦河流域的水沙过程,分析2000年京津风沙源治理项目实施前后流域产水产沙时空格局变化;研究1980—2010年流域景观格局变化特征,揭示景观格局变化的水沙响应;应用Spearman相关分析法分析流域景观格局变化对水沙过程的影响。结果表明:与20世纪80年代相比,2010年流域林地和建设用地增加,其他用地类型减小;流域景观集中程度提高、连通性变优、优势斑块显著、形状趋于规则、多样性减少、破碎化程度降低、景观类型向非均衡方向发展;流域年均地表径流减少9mm,产水量增加5.44mm,产沙减小1.59t/hm~2;地表径流减少区域占全流域89.32%,产水量增加区域占76.71%,产沙量减少区域占93.89%;地表径流、产水、产沙与林地面积呈负相关,产水与草地面积呈正相关,地表径流、产沙与农业用地面积呈正相关;地表径流、产水、产沙与景观形状、Shannon′s均匀度、景观分离度呈正相关,与蔓延度、最大斑块指数呈负相关;产水、产沙与斑块密度和Shannon′s多样性指数呈正相关;工程治理后,流域年均径流量与产沙量显著下降,产水产沙高值区显著缩小,产沙关键区域仍需治理。     

基于高分辨率卫星图的川中丘陵区村级景观格局特征研究

以Erle C.Ellis 建立的村级景观分类和景观制图方法,利用IKONOS高分辨率（1 m）卫星遥感图,进行典型抽样和地形→土地利用→土地覆被→生态立地的景观分类和分层制图,研究了四川盆地中部丘陵地区村级景观的构成和格局特征,并就有关方法作了讨论.结果表明,川中盆地丘陵村级景观类型多样,其多样性指数从地形、土地覆被、土地利用到生态立地变化在1.08～2.26之间,丰富度除土地覆被较高,达到85%以外,其余都较低,在42.22%～58.62%之间.分布普遍的生态立地类型为12.5%,其余88.5%的类型都以较大差异分布在各村级景观内.景观破碎化指数较高,不同村级景观之间为2.93～4.27,地形到生态立地的破碎度为2.86～5.63.村级景观构成中,人口密度、道路面积和农家院落面积与景观格局指数存在较大程度的线性相关关系,但以农家院落面积与景观分形指数、景观破碎度的线性相关显著,分别为0.957*和0.991**.运用景观4级分类和制图方法研究村级景观,多数景观格局指标都表现出显著的统计学差异,表明运用高分辨率卫星遥感图研究村级景观,以多级景观单元分类研究比单一分类的更能够反映相关信息,增加对村级景观格局的认识和理解.     

城市化对北京市景观格局的影响

利用1997年与2002年北京地区遥感资料,对北京六环以内的景观进行分类.用Fragstats3.3计算的景观水平上的各种指数对5年来北京市区的景观格局变化进行分析.结果表明,1997～2002年间北京市区斑块数量增加106.6%,斑块平均大小下降51.6%,分离度指数增加93.3%,景观多样性指数增加17.8%.景观呈破碎化趋势并且景观类型变得多样化.北京市区景观格局变化的驱动力为人口的快速增加和生活水平的提高所带来的房地产用地和城市基础设施用地的快速建设.本文进一步讨论了北京市区景观格局变化对城市生态系统物质流和能量流变化的影响,并结合北京城市规划,为北京市城市发展规划提供一些景观尺度建议.     

森林城市景观格局与热环境的关系——以龙泉市为例

景观格局分异特征在相当程度上影响着城市热环境.本研究以国家森林城市龙泉市为对象,通过地温反演和空间分析反映9类景观温度特征,运用景观格局分析方法从1～3.5 km 6个尺度探索格局指数与热环境的相关性.结果表明: 龙泉市高温区及次高温区主要分布于东北至西南一带,以城乡居民地为主,低温区和次低温区主要分布于西北、东南区域,以公益林为主;对海拔700 m以下区域各景观类型地表温度的统计发现,针叶林地、阔叶林地、针阔混交林地、竹林地、水域的地温均值相对较低,灌木林地、其他林地、耕地、建设用地的地温均值相对较高;对景观格局与热环境的分析发现,类型水平格局指数较景观水平格局指数更具实际意义,建设用地与热环境的相关系数可达0.835,针叶林地、阔叶林地、针阔混交林地、水域次之,在-0.5～-0.4,不同林地类型的降温效果在空间尺度上的表达不同,阔叶林地、针阔混交林地更利于在大尺度上降温;林地的面积和蓄积量越大,越易出现地表温度低值.     

长沙市热力景观空间格局演变分析

城市热环境是城市生态环境效应研究的热点之一,其演变规律的研究为缓解城市热岛带来的负效应、促进城市可持续发展提供依据。以2004年和2010年Landsat7 ETM+遥感影像数据和土地利用现状数据为数据源,在地表亮度温度反演的基础上,运用景观指数并结合GIS空间分析技术,采用移动窗口和梯度分析结合的方法,分析2004—2010年长沙市中心城区热环境的空间格局动态变化,通过分区统计法分析了不同热力景观等级下不同城市景观的空间格局变化,从景观尺度上阐明城市景观类型组成和空间格局与地表温度空间分异之间的关系。研究结果表明:2010年热岛区域扩大且更加分散,面积比2004年增加15.01km2,新增区域主要分布在金霞、岳麓和星沙的新兴工业园区;中心城区热力景观格局在景观水平上具有明显的空间分异特征,在从中心位置到偏北、偏东和偏南方向上,热力景观从市区向周边郊区呈现破碎化、多样性递增、形状复杂化,而从中心位置到偏西方向上与之相反;景观类型组成和空间布局对地表热环境产生不同影响,耕地、林地在热力景观内的优势度越大、分布越集中,地表降温效果越显著;反之,建设用地斑块越大、凝聚程度越高、形状越规整,地表温度越高,热岛效应显著。     

高寒草甸草原景观格局动态演变及其驱动机制

高寒草甸是高寒地区重要的生态屏障和畜牧业基地,脆弱的生态环境极易受到自然和人类活动的影响。为了探究高寒草甸景观格局变化及其驱动力,以多期遥感影像和统计数据为基础数据,在遥感和GIS技术支持下,在利用景观格局指数模型来分析研究区景观格局动态演变的基础上,运用Logistic回归模型从空间角度分析了研究区重要景观演变的驱动力。结果表明：（1）研究区植被覆盖面积所占比例始终维持在80%以上,各景观类型结构变化较为明显;（2）2000-2016年高寒草甸景观类型面积变化较大,其他草甸、旱地和建设用地的面积持续增加,并且年变化速率加快,灌木林地、灌丛草甸和水域面积持续减少;各类景观面积年变化率增大,2000-2009年高寒草甸景观面积年变化率为1.118%,2009-2016年景观面积年变化率为2.067%,每年发生类型转化的景观面积约为0.691×10⁴ hm²,5大类景观转移变化面积不大,但各小类景观的转换现象很明显。（3）景观水平上的景观指数变化反映出2000-2009年景观破碎化程度较强,2009-2016年景观状态得到优化,整体趋向于整合;斑块水平上的景观指数变化反映出不同斑块类型格局差异性较大,变化特征明显。（4）海拔与坡度因子对一级分类草地景观及其二级分类灌丛草甸和其他草甸演变的影响较为显著,植被覆盖度因子对草地景观演变存在显著影响,而距离因子对灌丛草甸和其他草甸演变的影响较为显著。人文驱动因素对草原生态及景观演替起到了加速推动作用,其中,政策因素在保护和修复高寒草甸生态系统上起到了至关重要作用。     

基于QuickBird卫星影像的贵港市城市景观格局分析

以QuickBird卫星影像解译的贵港市城市建成区景观类型图为基础,选取合适的格局指数对该区域的景观格局进行了分析。结果表明,整个景观区为一个较典型的居住、公共市政和工业用地城市景观镶嵌体;整个景观的多样性指数和景观破碎度比自然景观高5.1%~64.7%;各种不同类型城市景观的斑块面积及形状复杂程度和破碎度差异明显。     

北京城市潜在林木树冠覆盖的区域分布、动态变化与评价研究

城市林木树冠覆盖(urban tree canopy,UTC)既是衡量一个城市生态状况的标志性指标,也是衡量森林城市建设成就的关键指标,其中的潜在林木树冠覆盖(possible urban tree canopy,简称PUTC)又与城市森林建设目标的科学制定息息相关。在国外文献与实践案例研究的基础上,以北京市六环外1km以内范围为研究对象,利用2002和2013年的0.5m分辨率航、卫片影像,通过其解译的地表覆盖数据,对其两个年度的潜在林木树冠覆盖的区域分布和动态变化进行分析,并利用人口密度、道路密度和现实林木树冠覆盖率等指标,以村(社区)为单元对其潜在林木树冠覆盖的优先度进行了分析评价。结果显示,11年间,研究区域的PUTC从40882.18hm^2减少到了18845.82hm^2,空间分布也呈现出沿环路越是靠近城市中心区域,其分布也越少的格局,从其类型上看,随着时间的推移,其类型的丰富度也越来越低,到2013年,则呈现出荒草地类型绝对占优的格局。PUTC的斑块数量从109892个减少为7793个,但斑块平均面积从2002年的0.37hm^2增加到了2013年的2.36hm^2,斑块大小格局也从2002年的小斑块占绝对优势演变为各种类型"平分秋色"的状况。以PUTC为核心的村(社区)区域潜力评价结果显示,整个研究区域在2002年时低潜力和中潜力区域范围最大,分别占到了研究区域的32.39%和28.83%,2013年时潜力格局改变为极低潜力和低潜力区域面积最大,分别占研究区域总面积的25.83%和50.94%。极高优先度和高优先度区域应该是北京城市未来重点发展城市森林的区域,目前的潜在优先度评价结果表明,其面积占比分别达到了研究区域面积的13.11%和41.79%,其中极高优先度区域主要分布在构成城市核心区的东城区和西城区,因此北京城区未来的林木树冠发展策略应该走植被潜在斑块与不透水地表潜在斑块共同开发之路。