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。     

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.     

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。     

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.     

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。     

高精度遥感影像下农牧交错带小流域景观特征的粒度效应

在GIS和RS技术支持下,以农牧交错带六道沟小流域2010年的WV-1高精度遥感影像为基础,编制了小流域景观类型图,选取经典景观指数,在类型和整体景观的水平上,探讨了农牧交错带小流域景观格局指数随粒度变化的基本规律,并分析了各景观格局指数间的相关性。结果表明：在1-50 m粒度范围内,农牧交错带六道沟小流域景观格局指数的“临界粒度”现象明显,总体而言,在0.5 m分辨率下六道沟小流域的景观格局指数的“临界粒度”为10 m,适宜计算的粒度范围为5-10 m,所以在利用高精度影像对小流域景观进行预测、对比和评价等研究时,需注意粒度的影响并进行一定的粒度转换。农牧交错带小流域景观形态具有分形特征,各类景观斑块的分维数对粒度变化的响应不同,分维数随粒度的增大呈非线性下降趋势,表明景观类型边界趋于简单化。相关性分析一方面定量反映了所选景观指数受粒度变化影响的相关性程度,另一方面可为后续农牧交错带小流域因“退耕还林（草）”工程引起的景观格局变化研究提供参考。     

广州市城市化过程的景观动态格局及尺度效应

城市化过程直接改变了城市区域的景观结构,引起了景观格局的变化.该文以四期Landsat TM 遥感影像为数据源,运用景观格局指数分析了1990-2005 年广州市景观格局的动态变化特征,并利用空隙度指数对广州市景观格局的尺度效应进行了研究.研究结果表明:广州市在快速城市化的进程中,城市景观结构的变化主要表现为耕地、林地、草地等自然或半自然景观向城镇、农村居民点用地等人文景观转变;耕地大面积被城镇用地和工矿建设用地侵占,斑块数量增多,空隙度指数增大;城镇用地的空隙度指数一直呈现出下降的趋势,表明城镇用地景观中较小的斑块被合并,空间分布趋向集中.因此,综合运用景观格局指数和空间尺度分析,可以获得对城市景观动态过程较为全面的认识.     

上海城市土地利用格局的景观生态学分析

在RS(遥感)与GIS(地理信息系统)技术支持下,本文以上海市外环以内的城市中心区为研究区域,利用景观生态学方法研究了在不同粒度下城市景观镶嵌结构的空间特征,并结合半变异函数,对不同研究幅度下的城市景观空间格局进行分析研究。结果显示:不同粒度下所得的景观指数有明显差异。就本研究区域而言,在20 m粒度下,具有明显的城市景观特征;不同幅度下的景观指数空间格局总体相似,但较小的研究幅度对于小尺度的格局变化比较敏感,而较大尺度下的空间格局变化更易从较大幅度的图中表现出来;不同的景观指数对尺度变化响应不同;各景观指数受不同过程影响的大小不同,从而使得不同景观指数的空间格局表现不同;从总体上看,该区域范围内N45°E和E0°方向上景观空间变异明显。     

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.     

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.     

城市边缘区景观生态规划的人工神经网络模型

景观生态规划是景观生态学的一个重要应用领域,本文在地理信息系统的辅助下引入了人工神经网络这一新兴应用技术,建立了城市边缘区景观生态规划的BP神经网络模型,模型以区域的高程、高程离差、坡度、坡度离差、地貌分区、离黄河距离、居民点数七个要素作为输入变量,选取斑块密度、分维数、Shannon多样性指数和聚集度指数作为输出变量,精心采集了20个样本对网络进行训练,结果表明网络收敛效果理想,泛化能力强,为景观生态规划提供了一个新的模拟分析手段。     

东江流域景观格局对氮、磷输出的影响

基于实地采样水质数据与遥感解译所得土地利用数据,采用相关分析和冗余分析,从时间和空间两个尺度,探讨东江流域景观格局与氮、磷输出的关系。结果表明：（1）城镇和水域面积占比与河流氮磷含量正相关,林地和草地面积占比与河流氮磷含量负相关。（2）景观分裂指数（DIVISION）、香浓多样性指数（SHDI）、散布与并列指数（IJI）、边缘密度（ED）和斑块密度（PD）等景观指数与河流氮磷含量呈正相关关系,最大斑块指数（LPI）、蔓延度指数（CONTAG）和相似邻近比例（PLADJ）与河流总氮总磷含量负相关。（3）平水期河流水质与景观格局的相关性强于丰水期;从空间尺度来看,集水区尺度与河流水质的相关性好于缓冲区尺度;此外,总氮对于景观格局的响应比总磷更敏感。     

Effects of Urban Landscape Pattern on PM2.5 Pollution—A Beijing Case Study

PM_2.5 refers to particulate matter (PM) in air that is less than 2.5μm in aerodynamic diameter, which has negative effects on air quality and human health. PM_2.5 is the main pollutant source in haze occurring in Beijing, and it also has caused many problems in other cities. Previous studies have focused mostly on the relationship between land use and air quality, but less research has specifically explored the effects of urban landscape patterns on PM_2.5. This study considered the rapidly growing and heavily polluted Beijing, China. To better understand the impact of urban landscape pattern on PM_2.5 pollution, five landscape metrics including PLAND, PD, ED, SHEI, and CONTAG were applied in the study. Further, other data, such as street networks, population density, and elevation considered as factors influencing PM_2.5, were obtained through RS and GIS. By means of correlation analysis and stepwise multiple regression, the effects of landscape pattern on PM_2.5 concentration was explored. The results showed that (1) at class-level, vegetation and water were significant landscape components in reducing PM_2.5 concentration, while cropland played a special role in PM_2.5 concentration; (2) landscape configuration (ED and PD) features at class-level had obvious effects on particulate matter; and (3) at the landscape-level, the evenness (SHEI) and fragmentation (CONTAG) of the whole landscape related closely with PM_2.5 concentration. Results of this study could expand our understanding of the role of urban landscape pattern on PM_2.5 and provide useful information for urban planning.     

广州市主城区树冠覆盖景观格局梯度

城市树冠覆盖是城市森林在小尺度上的景观表达,是衡量城市森林生态功能服务质量的重要指标.通过在ArcGIS9.2中对广州市中心城区的高分辨率航片进行目视解译,对形成的树冠覆盖专题图分析并生成栅格数据,利用Fragstats3.3软件分别选择标准方法和移动窗口方法分析研究区景观格局特征.其中基于移动窗口法形成了一系列基于所选择格局特征的连续栅格表面,每一个栅格单元代表的是设定的移动窗口半径尺度下景观类型的格局特征.分析表明,研究区景观格局呈现明显的空间异质性梯度特征.基于样带区尺度效应分析的结果表明,粒度3-5m和移动窗口半径400-600m可适合于研究区的景观格局梯度分析,选择的景观指数能够形成较为平滑的栅格表面.基于移动窗口的分析结果以连续变量图的形式对景观格局空间异质性进行可视化表达,能够为小尺度上的城市森林景观格局优化提供重要的参考.     

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.     

基于移动窗口法的岷江干旱河谷景观格局梯度分析

以岷江干旱河谷为研究区,基于GIS技术和移动窗口法对其景观格局梯度变化进行分析,以期为区域的景观格局优化和管理提供支持。根据研究区的形状特征,分别沿干流和支流设置4条样带;选取景观水平下的景观指数,利用FRAGSTATS3.3软件分别采取标准法和移动窗口法获得不同尺度下的景观指数值;综合利用景观指数粒度效应分析、区域面积信息守恒评价方法和景观指数幅度效应评价曲线确定研究区景观格局梯度分析移动窗口尺寸,并计算了此窗口尺度下4条样带上的景观指数,得到沿样带方向的景观梯度格局。结果表明:岷江干旱河谷的景观基质是灌木林地,面积占73.82%。有林地和草地的景观异质性低,居民地和耕地斑块破碎化程度较大。确定了50m的栅格大小,250m的移动窗口尺寸为研究区景观格局梯度分析的窗口尺度;4条样带上各景观指数均随景观类型变化出现不同幅度的上下波动特征,梯度特征明显。处于景观类型过渡地带的区域,景观多样性和异质性增加,破碎化程度高;干旱河谷景观格局梯度变化主要受地形、水热因子,以及堤坝建设和土地开发利用影响。研究作为一种有益的尝试,更精细地分析了研究区的景观格局,能够为河谷地区景观格局量化分析提供参考,但也存在一定不足,需要在今后工作中继续深入研究。     

东北黑土区小流域农业景观结构与土壤侵蚀的关系

以黑土侵蚀区的拜泉县双阳河流域为案例,提取地形和土壤类型相对接近的30个上游子流域作为分析样本。以遥感、GIS和FRAGSTATS软件为平台获得景观格局指数,运用基于GIS的RUSLE模拟土壤侵蚀,通过相关性分析和多元回归研究景观指数与侵蚀模数的呼应关系。从而探讨土地利用调整和流域综合治理下的景观结构特征对土壤侵蚀的影响,为当地或同类地区土地利用规划和侵蚀治理提供科学参考。结果表明：顺坡垄农田面积百分比、景观聚集度与土壤侵蚀模数显著正相关,灌木林地、草地面积百分比、香农多样性指数与土壤侵蚀模数显著负相关。9个结构因子与土壤侵蚀模数的复相关系数（R=0．931）大于单因子相关系数,多个景观结构因子综合地影响了土壤侵蚀,且达到高度相关。研究区侵蚀强度较轻,但大于东北黑土区土壤容许流失量标准。农田是土壤水蚀的主要景观要素,同时也是水土保持的主战场。增加灌草地斑块、实施农田保护性耕作等将是该流域继续控制土壤侵蚀的有效办法之一。     

基于土地利用/覆被变化的流域景观格局与水沙响应关系研究

以黄河流域的2个典型流域为研究对象,借助GIS和Fragstats平台与长系列水沙数据,分析流域景观格局和水沙变化特征,并探讨景观指数与径流输沙的关系。结果表明:(1)两个流域优势景观类型为草地,1985—2010年间变化最大的景观类型分别为未利用土地(25a变幅为453.94 km~2)和耕地(25a变幅为52.85 km~2);(2)秃尾河流域景观均向规则、高连通和高度聚集的方向发展。孤山川控制流域内景观多样性和聚集度逐渐增加,整体向好。秃尾河流域景观稳定性指数高于孤山川流域,两流域草地和未利用土地地稳定性均呈增加趋势,而城乡工矿用地则相反。(3)流域年径流量和泥沙量均呈现逐年同步减小的趋势。秃尾河年径流量明显高于孤山川,但孤山川流域泥沙量与秃尾河流域相近。两流域径流泥沙相关关系显著,秃尾河流域相关系数(0.48)明显低于孤山川流域(0.85)。(4)景观指数与径流量、泥沙量呈显著线性相关,其中景观多样性相关的指数SHDI、SIDI、SHEI和SIEI均与径流呈极显著正相关,而泥沙仅与CONTAG、COHESION呈显著负相关。