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。     

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.     

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...     

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.     

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.     

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.     

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。     

景观指数耦合景观格局与土壤侵蚀的有效性

景观格局分析是景观生态学中揭示景观变化及其生态效应的主要方法,而景观指数是景观格局分析中广泛使用的工具。土壤侵蚀是土壤物质在景观中的迁移和再分配过程,受地形、植被和人类活动及其空间格局的调控。运用景观格局分析揭示景观格局变化特别是土地利用/覆被格局变化对土壤侵蚀的影响是土壤侵蚀研究中应用景观生态学原理和方法的典型。在当前的研究中,斑块-廊道-基质范式下建立的景观指数对侵蚀过程的解释能力不断受到质疑,建立筛选适用的景观指数的原则和方法十分必要。以延河流域碾庄沟小流域为例,利用WATEM/SEDEM模型模拟多个年份流域侵蚀产沙和输沙量;基于土地利用/覆被数据,利用Fragstat4.2软件,计算了相应年份流域斑块、边界密度、形状、集聚与分散和斑块类型多样性4个方面的代表性景观指数。在此基础上,分析了景观指数与流域侵蚀产沙和输沙之间的关系,讨论了景观指数在土壤侵蚀研究中的有效性,在景观和斑块类型水平上分析了景观指数表达"源"、"汇"两大类景观类型的空间格局与侵蚀产沙和输沙之间的关系的一致性。结果表明:斑块-廊道-基底范式下发展的景观指数在指示景观格局的土壤侵蚀效应时存在局限。相对而言,斑块类型尺度的景观指数更能有效表达景观格局与土壤侵蚀的关系。基于景观类型在土壤侵蚀过程中的"源"、"汇"功能,提出了在土壤侵蚀研究中筛选适用的景观指数的原则:(1)对"源"、"汇"两类景观类型,景观指数与土壤侵蚀状况表征变量的相关系数符号相反;(2)对同为"源"或"汇"景观类型的多个景观类型,景观指数与土壤侵蚀表征变量的相关系数应具有符号一致性。尽管景观指数在斑块类型水平上具有一定的有效性,但用其预测景观格局变化的侵蚀效应有很大的不确定性。因此,基于土壤侵蚀过程与景观格局的作用机制发展新型的景观指数是增强景观格局分析预测土壤侵蚀过程的能力的途径。     

汶川县生态系统服务对景观格局及其变化的响应

景观格局及其变化是影响生态系统服务供应与维持的主要原因之一,也是生态系统服务管理与景观空间配置优化的基础。基于30 m分辨率土地利用数据,统计汶川县2000—2015年多种景观格局指数和碳固定、水源涵养、土壤保持3种生态系统服务的变化,划分等级探究生态系统服务对景观格局及其变化的响应。研究结果表明:1)汶川县整体景观趋于破碎化、斑块形状复杂化,斑块异质性增加,且主要是在林地、草地和耕地之间转换;2)对于生态系统服务,碳固定在全域内有所减少,而大部分区域水源涵养和土壤保持呈增长趋势;3)不同生态系统服务对景观格局的响应存在差异,不仅表现在指标上,也体现在程度上,如碳固定对斑块形状指数(Landscape Shape Index,LSI)响应较为明显,而对蔓延度指数(Contagion Index,CONTAG)敏感性较差;4)并非所有景观格局变化均会引起生态系统服务变化,尺度也会对结果造成影响。本研究通过生态系统服务对景观格局的响应分析,可为区域景观管理的相关评估提供借鉴。     

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.     

Mediterranean drylands: The effect of grain size and domain of scale on landscape metrics

This study first sought to isolate a select group of landscape metrics particularly well-suited for describing dryland Mediterranean landscapes in Jordan. We examined the response of 50 landscape metrics to a large range of imagery grain sizes. Most of the metrics exhibited an expected behavior, similar to what has been previously reported in literature such as (a) a predictable (linear or power law) response to changing grain size, and (b) an unpredictable (staircase-like or erratic) response to changing grain size. Some metrics, however, exhibited a domain of scale effect, in particular the core area metrics. Using correlation analysis, the original 50 metrics were placed into 19 groups such that all metrics within a group were strongly correlated with each other, and were represented by a single representative metric. Using these representative metrics in the context of principal components analysis, we then found that six factors explained 95.35% of the total variation found in the landscape pattern. The highest loadings for these six factors, in order, were the number of patches (NP), mean proximity index (PROX_MN), largest patch index (LPI), patch cohesion index (COHESION), total core area (TCA), and the proximity index coefficient of variation (PROX_CV). It was concluded that east Mediterranean landscapes with a long history of anthropogenic-driven change showed a domain of scale for core area metrics. We also recommend that the majority of the pattern in dry Mediterranean landscapes, particularly those in Jordan, can be described with six metrics. We suggest that our procedure for landscape metric selection can be utilized in other regions of study as well.     

Scale dependence of landscape metrics and their indicatory value for nutrient and organic matter losses from catchments

We investigated scale dependence of landscape metrics and the relationship between land use parameters and FRAGSTATS-based landscape metrics (edge density (ED), patch density (PD), mean shape index (SHAPE_MN), mean euclidean nearest neighbor index (ENN_MN), contagion (CONTAG), patch richness density (PRD), and Shannon's diversity index (SHDI)) and nutrient/organic-matter-based water quality indicators (BOD₇ and COD_KMnO4 values, total-N and total-P concentrations in water) in 24 catchments with various land use patterns in Estonia. We used the Basic Map of Estonia (1:10,000), the Base Map of Estonia (1:50,000) and the CORINE Land Cover Map (1:100,000). In scale analysis, we calculated landscape metrics on artificial and real landscapes. Scale analysis showed that responses of landscape metrics to changing grain size vary among landscapes and metrics. Analysis of artificial landscapes showed that mean euclidean nearest neighbor distance and contagion are directly dependent on grain size and should therefore be used carefully. When finding relationships between landscape metrics and water quality indicators, significant differences between the relationships derived from the Base Map and the CORINE Land Cover Map were found. In the case of the Base Map, landscape metrics correlated strongly with land use and showed no expected relationships with water quality data. This underlines the importance of land use classification in such kind of analysis. Correlation between the landscape metrics calculated on the basis of the CORINE Land Cover Map and water quality data was stronger than in the case of the Base Map. The COD_KMnO4 value significantly correlated with all land use types. For instance, the COD_KMnO4 values are higher when fens and natural areas form a higher proportion of the catchments’ land use. Except for the BOD₇ value, all the water quality indicators showed significant correlation with urban land use proportions. Strong relationship between the patch density and the COD_KMnO4 value is most likely caused by the fact that both parameters were significantly correlated with the proportion of natural areas. As the landscape metrics depend on pixel size, topographic scale, and land use classification, and as the effect of land use on water quality in catchments is the most significant of the factors, it was impossible to separate the influence of land use pattern from the influence of FRAGSTATS-based landscape metrics.     

传统景观格局指数在城市热岛效应评价中的适用性

以北京部分城区为研究对象,以QuickBird影像制作景观类型图,基于同年4个季节的Landsat ETM+数据反演地表温度;将120 m×120 m作为固定窗口,计算其中的景观格局指数,探寻传统景观格局指数解释地表温度的适用性.结果表明：在景观水平计算的24个景观格局指数中,只有景观组成百分比(PLAND)、斑块密度（PD）、最大斑块指数(LPI)、欧氏距离变异系数（ENN_CV）和分离度(DIVISION)与3月、5月、11月的地表温度具有稳定的显著相关.在类型水平计算的24个景观格局指数中,PLAND、LPI、DIVISION、相似邻接百分比、分散与并列指数与4个时相(3月、5月、7月和12月)的温度显著相关,且与7月温度的相关性最强;斑块密度、边界密度、聚簇度、凝聚度、有效MESH大小、分裂度、聚合度、归一化景观形状指数依据不同景观类型而与地表温度呈现相关性.传统景观格局指数可能并不适合评估河流对地表温度的影响.一些景观格局指数可以用来表征城市地表温度,辅助分析城市地表热岛效应,但需要对其进行筛选和甄别.     

Fragmentation in the Legal Amazon,Brazil: Can landscape metrics indicate agricultural policy differences?

Large-scale land conversion for agriculture in Brazilian Amazonia is occurring at persistently high rates. Basin-wide net land use and land cover changes imply substantially different situations between distinct regions and states due to different agricultural policies. This research used eight landscape metrics to quantify and investigate the spatial patterns of cattle pasture and cropland throughout the states of Pará, Mato Grosso, Rondônia, and Amazonas. These metrics were patch density (DEN), mean patch size (MPS), largest patch index (LPI), mean edge density (MED), mean twist number (TWI), corrected perimeter-to-area ratio (CPA), fractal dimension (FDI), and fragmentation index (FRG). A total of 1852 patches were analyzed, originating from 86 samples in 71 different plots, covering a total of 177,500 km² throughout all four states.Principal component analysis showed a partial overlap in the spatial pattern of agricultural patches between all states. The largest percentage of variance was explained by patch area metrics, which can be related to the different approaches in agricultural policies, but no clear division between the states was identified in this dimension. The metrics quantifying patch shape were de facto independent of deforestation area, and related to the second principal component axis. Although some overlap in this dimension was present as well, these metrics proved a possible measure for discerning the patterns of agriculture attached to a certain state. Different land use policies are hypothesized to lead to more heterogeneity in landscape patterns in an early stage, yet the increasing influence of both cropland and pasture agriculture eventually leads to more uniform landscapes in which spatial differences gradually disappear.     

气候、植被和地形对大兴安岭林火烈度空间格局的影响

在北方森林中火干扰是森林景观变化的主导因素。林火烈度作为衡量林火动态的重要指标,较为直观地反映了火干扰对森林生态系统的破坏程度,其空间格局深刻地影响着森林景观中的多种生态过程(如树种组成、种子扩散以及植被的恢复)。解释林火烈度空间格局有助于揭示林火干扰后森林景观格局的形成机制,对预测未来林火烈度空间格局以及制定科学合理林火管理策略均有重要意义。基于LandsatTM/ETM遥感影像,将2000—2016年大兴安岭呼中林区的36场火的林火烈度划分为未过火、轻度、中度、重度4个等级。采用FRAGSTAT景观格局分析软件从类型水平上计算了斑块所占景观面积比、面积加权平均斑块面积、面积加权平均斑块分维数、面积加权边缘面积比、斑块密度5个景观指数,以对林火烈度空间格局进行了定量化描述。并且采用随机森林模型,分析了气候、地形、植被对林火烈度空间格局的影响及其边际效应。通过研究得出以下结果:(1)相对于未过火、轻度、以及中度火烧斑块,重度火烧斑块的面积更大、形状更简单;(2)海拔对重度火烧斑块的空间格局起着至关重要的作用,其次是坡向、坡度、植被覆盖度、相对湿度、温度等;(3)随着海拔的升高,面积加权平均斑块面积和面积加权平均斑块分维数的边际效应曲线呈上升趋势,而面积加权边缘面积比和斑块密度呈下降趋势;除了面积加权平均斑块面积外,都受到火前植被覆盖度的影响,且植被覆盖度为0.2—0.3范围内,重度火烧斑块在景观中所占比例最大。总的来看,2000—2016年大兴安岭呼中森林景观中重度火烧斑块与未过火、轻度以及中度火烧斑块存在显著差异性。相对于气候,地形和植被对于塑造重度火烧斑块空间格局具有重要作用。因此,应针对重度火烧区域进行可燃物处理,从景观层面上合理配置森林斑块,从而降低高烈度森林大火发生的风险。     

Landscape composition and configuration in the central highlands of Ethiopia

Landscape dynamics are common phenomenon in the human‐dominated environments whereby it can be observed that the composition and configuration between landscape elements change over time. This dynamism brings about habitat loss and fragmentation that can greatly alter ecosystem services at patch, class, and landscape levels. We conducted a study to examine composition and configuration of forested landscape in the central highlands of Ethiopia using satellite images of over a period of four decades, and FRAGSTAT raster dataset was used to analyze fragmentation. Our result showed five land use/land cover (LULC) types in the study area. Cultivated land and settlement land increased at the expense of forestland, shrubland, and grassland. Fragmentation analysis showed the number of patches increased for all LULC types, indicating the level of fragmentation and interspersion. Juxtaposition increased for shrubland, grassland, and cultivated lands and decreased for settlement and forestland resulting in the fragmentation and isolation of patches. The study of LULC along with fragmentation at the landscape level can help improve our understanding of the pace at which conversion of landscape elements is happening and the impacts on ecosystem services as studies of LULC are courser in nature and would not show how each land use is reducing in size, proximity and shape among other things that determine ecosystem services. Such type of studies in rural landscapes are very vital to consider appropriate land management policies for the landscape level by taking into account the interaction between each element for sustainable development. We recommend land managers, conservationists, and land owners for observing the roles of each patch in the matrix to maximize the benefits than focusing on a single element.     

基于移动窗口法的肃州绿洲化与景观破碎化时空变化

以甘肃省酒泉市肃州绿洲为例,以1990、1999和2010年3期Landsat TM/ETM同月相数据为数据源,基于Arc GIS与Fragstats软件,采用移动窗口法、转移矩阵和景观指数等开展绿洲化与景观破碎化的时空变化研究。结果表明:(1)肃州绿洲化过程主要表现为绿洲面积变化和内部土地利用类型之间的转化。绿洲面积变化以耕地、草地和城市建设用地等的增加为主;绿洲土地利用类型转换主要表现为耕地内部变化、草地与未利用地,城市建设用地与未利用地之间的转换等。(2)景观破碎化程度整体上呈减缓趋势,其剧变区多集中于绿洲边缘的银达镇、三墩镇、黄泥堡乡和下河清乡等,景观破碎化在空间上表现为由绿洲内部向边缘区转移。(3)以草地为主的绿洲荒漠过渡带是绿洲扩张和景观破碎化的多发区,更是维持绿洲稳定和可持续发展的关键子区。研究可为绿洲景观管理和可持续发展提供科学依据。     

北京市景观格局演变及其对多种生态系统服务的影响

景观格局是人与自然共同作用的结果,深刻影响着区域的生态系统服务及可持续发展。以高度城市化地区——北京市为案例,选取了粮食生产、水质净化、空气净化、气体调节、生境质量以及休闲娱乐6项重要生态系统服务,采用InVEST （Integrated Valuation of Ecosystem Services and Tradeoffs）、ROS （Recreation Opportunity Spectrum）等模型定量评估了1980-2018年生态系统服务时空分布。通过对北京市景观组成与景观配置指数进行定量分析,进一步探索了景观格局演变对生态系统服务的影响。结果表明：（1）北京市1980-2018年建设用地扩张了120%,建设用地扩张是耕地面积减少的主要原因。景观格局总体上趋于破碎化,斑块形状复杂化,斑块异质性增加;（2）时间上,北京市1980-2018年粮食生产、水质净化、气体调节、生境质量、休闲娱乐5项生态系统服务均呈现下降趋势;空间上,粮食生产呈现东南部较高,西北部较低的分布特征,其余生态系统服务均呈现西北部较高,东南部较低,市中心最低的分布特征;（3）景观水平上,林地、建设用地等景观组成变化对生态系统服务影响最为显著。破碎化指数、多样性指数等景观配置指数对生态系统服务影响最为显著;类型水平上,平均斑块面积、斑块聚集度对生态系统服务影响相对最为显著。总体来讲,通过分析景观格局演变如何影响生态系统服务,为如何通过设计和优化景观格局来提升生态系统服务提供了定量依据,从而为促进区域的景观可持续规划提供理论依据和案例参考。