粒度变化对城市热岛空间格局分析的影响

尺度是景观格局和生态过程研究中的关键问题。综合目前城市热岛效应研究来看,景观格局指数的引入极大推进了热岛格局的定量研究,然而其尺度效应仍未得到重视。由于热岛空间格局与形成过程的复杂性和人类认识的局限性,对其尺度问题有待深入讨论。基于Landsat TM影像反演地表温度,采用均值-标准差分类方法划分热力等级,对珠三角城市热岛格局特征的粒度效应进行了研究。结果显示:随粒度增加,弱势热力斑块类型下降,向相邻斑块转移;景观指数在类型水平和景观水平均受空间粒度影响明显,"临界粒度"现象明显;总体而言,粒度150 m是城市热岛格局特征的临界粒度,对热岛格局进行景观指数计算的适宜粒度范围为30—150 m;不同景观指数粒度效应曲线有所差异,其中斑块密度和平均分维数在两个水平指数上都有较强的规律性;根据各景观指数变化特征,研究区尺度域主要在(30 m,150 m),表明在该尺度范围内构建的热岛效应预测模型可经简单推绎后使用。分析热岛格局随空间粒度变化特征对了解热岛格局的形成机制及进行尺度推绎具有重要意义。     

城市景观空间自相关与自相似的尺度特征研究

在RS与GIS技术支持下,以上海市外环以内城市中心区为区域背景,研究城市景观格局空间自相关与分形结构在不同粒度下的变化特征,揭示其对粒度的响应特征和敏感程度。结果表明,城市景观格局的空间自相关性和自相似性依赖于粒度的选择,MoranⅠ与各种景观类型的分维数均存在尺度效应;城市景观格局空间自相关性与自相似性在一定尺度范围内具有尺度依赖性,但二者对尺度的依赖程度不同。空间自相关性具有较高的尺度依赖性;而不同景观类型的自相似性随尺度的变化没有统一规律;城市景观格局的空间自相关性和自相似性对尺度变化的敏感点不同。居住景观的MoranⅠ对尺度变化的敏感点为50m,其他景观类型无明显的敏感点;分维数对尺度的敏感点因景观类型不同而异。     

黄土丘陵小流域景观格局指数的粒度效应

采用基于GIS的景观格局分析法,研究了1975-2007年黄土丘陵沟壑区大南沟小流域景观格局指数在1～50 m粒度范围内的粒度效应.结果表明：研究区小流域景观格局指数的粒度效应明显,不同年份之间的差异显著;该区景观格局指数的粒度效应可分为5种类型,即稳定不变型、平稳降低型、波动降低型、波幅增强型和不规则变化型.研究区景观的斑块丰富度属于稳定不变型,即随着粒度增大保持不变;边界长度、边界密度、景观形状指数、聚合度指数和蔓延度指数属于平衡降低型,即随着粒度增大呈显著的线性降低趋势;分维数随粒度增大呈波动递减趋势,属于波动降低型粒度效应;景观总面积、Shannon多样性指数和Shannon均匀度指数的波幅呈显著增大趋势,属于波幅增强型粒度效应;不规则变化型粒度效应的景观格局指数包括斑块数、斑块密度、平均斑块面积、最大斑块指数、破碎度指数和景观分离度指数.1975年研究区上述景观格局指数的粒度效应与其他年份之间的差异显著,甚至截然相反.     

粒度变化对上海市景观格局分析的影响

采用1989年上海市1∶50 000彩红外航空遥感影像解译的土地利用数据,系统分析了粒度变化对中心城区、郊区和城郊结合部3类景观格局分析的影响.结果表明:景观格局指数对粒度具有尺度依赖性,随粒度的变粗,格局指数的变化可归为单调下降、阶梯上升或单峰变化以及不规则变化3类;景观格局指数随粒度变化的曲线存在多个拐点,并对应于合适的景观格局分析尺度,上海城市景观格局分析的合适尺度为10～20 m;不同城市景观类型对景观格局指数的粒度效应具有较大影响,景观格局指数在城郊结合部表现出与城区和郊区不同的变化趋势.     

空间粒度变化对合肥市景观格局指数的影响

基于合肥市2002年土地利用图,利用ArcView软件和景观格局分析程序Fragstats 3.3,选择22个景观格局指数,探讨了合肥市景观格局指数随不同粒度的变化特征,并对部分景观指数的拟合函数和变异系数进行了分析.结果表明：在10～100 m粒度范围内,各景观格局指数随粒度增加表现出不同的变化趋势,说明空间粒度变化对景观格局指数具有明显的影响;所选用的22个景观格局指数的粒度效应可划分为总体上升、总体下降、变化不大、无变化规律4种情况;部分景观指数随粒度变化的响应曲线可分别用二次函数、三次函数、幂函数、线性函数进行拟合;对于合肥市1∶50000土地利用图而言,进行景观格局指数分析的适宜粒度范围在15～35 m.     

黔中喀斯特山地城市景观格局指数粒度效应——以安顺市为例

景观格局对生态过程的影响具有强烈的尺度依赖性,尺度的合理确定是决定景观格局与生态过程研究的关键。以黔中喀斯特典型山地城市安顺市为对象,在GIS与RS技术的支持下,从类型和景观两个层次分析景观格局的空间粒度效应,揭示不同景观格局指数随粒度变粗的变化特征,进而探明喀斯特山地城市景观生态研究的适宜空间粒度。结果表明:除SIDI、SIEI、TA外其余景观格局指数受空间粒度的影响显著,随粒度变粗,各指数随粒度变粗的响应可分为单调递减、单调递增、先上升后下降及基本稳定类型;大部分景观格局指数在20或100 m粒度下出现明显跃变,存在"临界阈"现象;对于安顺市中心规划区而言,进行景观格局分析的最佳尺度范围为5~20 m,适宜粒度为20 m;山体绿地在喀斯特山地城市绿地系统中占主导地位,其CA、TE、DE等7个景观格局指数的粒度响应曲线相似。综上,基于高分辨率影像的黔中喀斯特山地城市景观生态研究的适宜粒度为20 m。     

空间粒度变化对景观格局分析的影响

认识空间异质性的多尺度依赖性和景观格局特征对尺度效应关系的影响是进行空间尺度推绎的基础。以2种真实景观(中国广东粤北植被景观与美国凤凰城城市景观)和SIMMAP景观中性模型产生的27种模拟景观为对象。利用景观格局分析软件FRAGSTATS对18种常用景观指数的尺度效应进行了系统的分析。根据这些指数对空间粒度变化的响应曲线和尺度效应关系,18种景观指数可分为3类。第1类指数随空间粒度的增大单调减小。具有比较明确的尺度效应关系(幂函数下降),尺度效应关系受景观空间格局特征的影响较小;这类指数包括缀块数、缀块密度、边界总长、边界密度、景观形状指数、缀块面积变异系数、面积加权平均缀块形状指数、平均缀块分维数和面积加权平均缀块分维数。第2类指数随空间粒度的增大将最终下降。但不是单调下降的;尺度效应关系比较多样,可表现为幂函数下降、直线下降或阶梯形下降。主要受缀块空间分布方式和缀块类优势度的交互影响;这类指数有5种：平均缀块形状指数、双对数回归分维数、缀块丰度、缀块丰度密度和Shannon多样性指数。第3类指数随空间粒度的变粗而增加。随缀块类优势度均等性的增加。尺度效应关系由阶梯形增加、对数函数增加、直线增加向幂函数增加过渡。尺度效应关系主要受缀块类优势度的影响;此类指数包括平均缀块面积、缀块面积标准差、最大缀块指数与聚集度。景观指数随空间粒度变化是一种1临界现象,当粒度大于或小于1临界值时,景观指数对空间粒度变化非常敏感。变化速率非常大。绝大部分情况下。真实景观粒度效应关系和曲线形状与模拟景观所得分析结果相似。说明模拟景观具有很好的代表性。文中也讨论了本研究结果与前人研究的异同。分析了造成差异的原因。景观指数的粒度效应关系与指数本身所反映的景观格局信息有一定关系,总体上来说。随粒度增加。缀块数、边界长度、缀块形状的复杂性、多样性将减小,而平均缀块面积和聚集度将增加。一系列的尺度效应图和不同景观指数的尺度效应关系可作为景观格局分析时指数选择、分析结果的解释和进行空间尺度推绎的参考。     

快速城市化地区土地覆盖景观特征的粒度效应

土地覆盖及其变化研究一直是全球变化研究的焦点,而土地覆盖作为生态系统的重要组成成分,具有明显的空间尺度（包括空间粒度和幅度）属性,不仅如此,尺度问题还成为景观空间研究的关键环节之一.因此,研究了解土地覆盖的尺度效应具有重要的理论意义与实际意义.基于高分辨率SPOT遥感数据,对广州市土地覆盖的景观特征进行类型及景观水平的粒度效应研究.结果表明,粒度增加对优势的景观类型有加强作用;粒度效应在类型和景观水平上都存在“临界阈”现象,粒度10、32和128是“临界阈”粒度.不同土地覆盖类型、不同特征指数的粒度响应存在差异：绿地和水域是对粒度响应最敏感的两种土地覆盖类型,而园地的斑块密度和面积百分比对粒度变化不敏感.景观水平上,斑块密度和平均形状指数的粒度响应最强烈,多样性指数则最弱,反映不同粒度形成的景观的异质性不同.     

不同斑块类型的景观指数粒度效应响应——以无锡市为例

斑块类型与景观格局粒度效应响应关系密切。以无锡市为研究区域,针对地区社会经济活动频繁、人为干扰强烈和生态脆弱等特性,以土地利用类型、热力等级和生态贡献为斑块类型划分依据,构建出对应的3种不同景观格局。在相同粒度变化情况下,选用了19个景观水平指数和Moran's I指数,分析了不同景观格局粒度效应的响应情况。结果表明,随粒度变粗:1)土地利用类型、热力等级和生态贡献斑块的部分景观指数响应曲线变化剧烈程度依次减弱;2)3类斑块的Moran's I指数均存在尺度效应。其中,土地利用类型和生态贡献斑块的Moran's I指数存在负相关,热力等级斑块没有。生态贡献斑块响应曲线在正相关区域内变化相对平缓,土地利用类型与热力等级斑块响应曲线变化趋势相反;3)指数反映的第一临界粒度基本一致,但景观指数响应曲线的临界现象更为明显。总体上,不同类型斑块在同一研究区构成的景观格局、指数响应曲线变化趋势和第一临界粒度都较为相似;斑块类型对景观指数粒度效应响应存在影响,但还有待深入探讨。     

遥感影像空间分辨率及粒度变化对城市景观格局分析的影响

尺度是景观生态学和遥感领域的重要问题,已有研究主要考虑景观的粒度效应,很少涉及遥感影像空间分辨率对景观格局,尤其是对城市景观格局的影响.基于2000年和2002年分别由ETM 和IRS-PAN影像解译得到的土地利用图,从景观和类型两个层次分析了不同粒度下上海市一城市化样带的景观格局.结果表明,城市景观有明显的尺度效应,空间分辨率和粒度变化都会影响城市景观格局,而道路等线性廊道对尺度变化的敏感则是造成这一影响的主要原因.斑块密度、边界密度、平均斑块分维度、景观聚集度和最大斑块指数的粒度效应比较明显,而景观比例、Shannon多样性指数对粒度变化并不敏感.高分辨率影像适用于城市景观格局,尤其是破碎度的分析,其用于分析的合适粒度是5～10m.     

三峡库区典型流域“源”“汇”景观格局时空变化对侵蚀产沙的影响

以三峡库区王家桥流域为研究对象,基于五期遥感影像(1995、2000、2005、2010和2015)提取流域景观格局,采用马尔科夫模型研究"源""汇"景观格局时空变化,并结合野外多年实测数据建立景观格局指数与产沙量之间的关系,分析景观格局对流域侵蚀产沙的影响。结果表明:1995—2015年,王家桥流域景观格局时空变化明显,呈破碎化发展趋势。"源"景观面积持续下降,"汇"景观面积持续增长。在降雨量时序曲线相似的条件下,斑块类型尺度的景观指数对侵蚀产沙量的解释能力高于景观尺度。斑块类型尺度,"源""汇"景观指数与径流输沙量的复相关系数分别为0.946和0.903,均显著相关。对于"源"景观而言,相似邻近百分比(PLADJ)与斑块结合度(COHESION)是影响流域侵蚀产沙的重要指标。径流输沙量与PLADJ和COHESION指数呈正相关关系,输沙量随指数的增大而增大。对于"汇"景观而言,斑块密度(PD)、边界密度(ED)、景观形状指数(LSI)是影响流域侵蚀产沙的重要指标,径流输沙量与PD和LSI呈负相关关系,输沙量随着指数的增大而减小。斑块类型尺度上,流域景观格局时空变化对泥沙输出影响显著。研究结果可为建立其他流域景观格局变化与土壤侵蚀响应关系提供参考。     

三峡库区低山丘陵区多尺度景观指数响应及适宜粒度

景观格局具有典型的空间异质性和尺度依赖性。在对景观格局进行分析研究时需跨越多个尺度,空间粒度大小在尺度聚合分析中至关重要。三峡库区低山丘陵区斑块破碎、景观格复杂性显著、景观格局特征及尺度变异规律仍待明确,本文以三峡库区秭归县为研究区,设定1—400m内23个粒度梯度水平,定量评估县域、乡镇以及小流域不同幅度上的景观格局指数以及拟合函数,探讨多空间幅度景观格局指数随粒度大小的变化特征。基于景观指数的粒度效应特征和拟合函数的曲线特征(最大曲率点、极值点),明确适宜不同幅度的山地景观格局指数研究的粒度阈值,以揭示库区低山丘陵区景观结构的复杂性和变异性。结果表明：不同景观指数对空间粒度变化和空间幅度变化的响应存在差异,不同景观指数的空间粒度响应主要呈现增加、降低、波动和无明显规律变化的趋势,其中斑块密度、最大斑块面积等指数对斑块形状和大小的变化敏感,而多样性指数的粒度变化敏感度较低;部分指数如斑块密度、边缘密度、周长面积分维数等对空间幅度的变化并不敏感,而最大斑块面积、景观形状指数、散布与并列指数、分离度等指数对空间幅度的变化敏感,适合进行不同幅度适宜粒度阈值的推定;边缘密度、平均斑块大小、景...     

The spatial pattern of grassland aboveground biomass on Xizang Plateau and its climatic controls

Aims Grassland is the most widely distributed vegetation type on the Xizang Plateau. Accurate remote sensing estimation of the grassland aboveground biomass (AGB) in this region is influenced by the types of vegetation indexes (VIs) used, the grain size (resolution) of the remote sensing data and the targeted ecosystem features. This study attempts to answer the following questions: (i) Which VI can most accurately reflect the grassland AGB distribution on the Xizang Plateau? (ii) How does the grain size of remote sensing imagery affect AGB reflection? (iii) What is the spatial distribution pattern of the grassland AGB on the plateau and its relationship with the climate?Methods We investigated 90 sample sites and measured site-specific AGBs using the harvest method for three grassland types (alpine meadow, alpine steppe and desert steppe). For each sample site, four VIs, namely, Normalized Difference VI (NDVI), Enhanced VI, Normalized Difference Water Index (NDWI) and Modified Soil-Adjusted VI (MSAVI) were extracted from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) products with grain sizes of 250 m and 1 km. Linear regression models were employed to identify the best estimator of the AGB for the entire grassland and the three individual grassland types. Paired Wilcoxon tests were applied to assess the grain size effect on the AGB estimation. General linear models were used to quantify the relationships between the spatial distribution of the grassland AGB and climatic factors.Important findings The results showed that the best estimator for the entire grassland AGB on the Xizang Plateau was MSAVI at a 250 m grain size (MSAVI 250 m). For each individual grassland type, the best estimator was MSAVI at a grain size of 250 m for alpine meadow, NDWI at a grain size of 1 km for alpine steppe and NDVI at a grain size of 1 km for desert steppe. The explanation ability of each VI for the grassland AGB did not significantly differ for the two grain sizes. Based on the best fit model (AGB =^-10.80 + 139.13 MSAVI 250 m), the spatial pattern of the grassland AGB on the plateau was characterized. The AGB varied from 1 to 136g m ?2. Approximately 59% of total spatial variation in the AGB for the entire grassland was explained by the combination of the mean annual precipitation (MAP) and mean annual temperature. The explanatory power of MAP was weaker for each individual grassland type than that for the entire grassland. This study illustrated the high efficiency of the VIs derived from MODIS data in the grassland AGB estimation on the Xizang Plateau due to the vegetation homogeneity within a 1×1 km pixel in this region. Furthermore, MAP is a primary driver on the spatial variation of AGB at a regional scale.     

基于无人机航测的漯河市土地利用景观格局尺度效应

景观格局的尺度效应一直是景观生态学研究的核心内容,对于揭示景观空间格局变化规律及其生态过程具有重要意义。以漯河市中心城区为研究对象,基于景观生态学原理,采用无人机航测技术获取空间分辨率为0.09 m的无人机影像,结合GIS空间分析法,量化分析了漯河市土地利用景观格局的尺度效应。结果表明:(1)漯河市中心城区土地利用景观格局具有明显的粒度和幅度效应。(2)粒度越小,景观格局指数随空间粒度的变化趋势越稳定,其表达的生态过程越真实;景观水平上景观格局的粒度效应是由建筑、道路和绿地景观在景观优势度、破碎度和聚集度等方面的变化导致的;35 m和3 m分别为研究粒度效应的临界阈值和最佳粒度。(3)景观优势度、破碎度和蔓延度随空间幅度的增加而降低,景观复杂程度和聚集度随空间幅度的增加而增加;景观格局具有明显的空间梯度分布特征——从市中心往外由不透水地面向透水地面过渡;建筑和道路在城市中心区聚集度较高,而绿地景观在城市内部破碎度较高,进而主导了整体景观格局的梯度变化;景观组分的稳定与城市规模有关。(4)无人机航测技术可以更快速、准确地获取城市尺度上的景观生态信息,揭示景观格局对尺度效应的响应特征,可为景观格局优化和城乡景观规划提供科学依据。     

内蒙古托克托地区景观格局特征分析

内蒙古托克拖地区位于我国农牧交错带黄河中游,农业历史悠久、应用遥感影像,结合地面调查,绘制了研究区植被类型现状图,在GIS支持下,选取多种景观指数,分别从斑块数、斑块面积、班块周长和多样性指数等方面对研究区景观结构特征和多样性进行分析,结果表明,整个研究区景观是一个显著的农林牧景观嵌体,农田面积281.72km^2,占研究区总面积的34.64%,林地景观占22.0%,草地景观占6.65%。研究区东北部景观基底为农田景观,在该基底上,基本上以居民点为中心较密集与规律地分布着杨树＋榆树林班块,共89块,斑块密度达2.568个·km^-2,斑块平均面积仅为0.39km^2,基底与斑块2种景观单元在该区域十分典型。杨树＋榆树林和丘陵沟壑景观类型边界密度值较大,说明杨树＋榆树林景观类型的破碎化程度较大,而丘陵沟壑边界切割破碎,可以认为,该地区在人类活动的影响下,景观结构呈现较明显的人类干扰特征。