上海市湿地景观格局时空演变与驱动机制的量化研究

基于1980-2018年上海市历史遥感数据,定量研究上海市湿地景观格局变化及其驱动机制。为此,采用Fragstats 4.2.1计算了景观格局指数,并在数据处理系统软件平台使用灰色关联系统分析了湿地景观格局与社会、经济以及自然环境之间的灰色关联度。结果表明：（1）自1980以来,上海市湿地面积持续缩减,尤其水田损失最多。截至到2018年,上海市共损失了21.06×10⁴hm²的湿地,现存湿地面积为38.22×10⁴hm²,其中人工湿地占85%,自然湿地占15%。人工湿地以水田为主,自然湿地以河流湿地为主。水田和河流斑块平均面积总体上呈波动缩小趋势。河流湿地的形状复杂性最高,其总面积在年际间缓慢缩减,平均分形维度指数年际间波动持平。水田平均分形维度指数年际间波动上升,景观形状向复杂化趋势发展。（2）1980-2010年间,湿地景观破碎化程度总体加剧,最大斑块指数呈波动下降趋势。2010年后,景观破碎化局势向好,最大斑块面积扩大。1980-2015年间,蔓延度指数呈波动下降趋势,香农多样性指数呈波动上升趋势。2015年是蔓延度指数和香农多样性指数变化的转折点。水库坑塘斑块形状较简单,年际间变化小,而且具有结构的自相似性。（3）湿地景观格局受自然、人为双重因素影响。城市扩张导致人工湿地面积减少。自然湿地的演变则主要受气温和降雨的影响。自然因素往往在较大的时空尺度上控制着湿地的景观格局变化。但随着经济的迅速发展,在较短的时间尺度上,国家政策等人为因素对景观格局的影响力逐渐增强。未来,国家对城市湿地保护政策的实施可以使湿地景观格局向好的方向演化。     

上海市城乡梯度景观格局分析

利用 2 0 0 0年的土地利用数据 ,在 GIS的支持下 ,结合景观格局指数和梯度分析方法 ,研究了上海市景观结构及其在城市化梯度上的空间特征。结果表明 ,上海市的景观结构中 ,农田为优势景观 ,占整个景观比例的 6 0 %左右 ,而反映城市化的工业、居住和基础设施景观则占 2 2 % ,表明上海的城市化程度已经很高 ;郊区居住用地比例过大 (12 .6 9% ) ,城乡交错带居住区与工业区的高度混合显示上海市的景观结构需要优化 ,以提高土地利用率。样带上类型水平的景观格局指数分析表明各种景观类型表现出独特的空间特征 ,明显反映了城市化的梯度和前沿 ;而景观水平的格局分析则表明城市化导致景观的破碎化程度增大 ,景观异质性增高 ;景观格局指数曲线在城市化梯度上呈双峰型 ,是上海中心城区和浦东新区城市化区域的具体表现。研究结果表明景观格局指数和梯度分析相结合 ,是检测城市化和城市形态的有力工具。     

基于GIS的上海市景观格局梯度分析

 定量分析景观格局及其变化对于监测和评价城市化的生态后果十分重要。该研究应用基于GIS的梯度分析与景观指数相结合的方法定量分析了上海市城市化的空间格局。沿一条自西向东64 km长6 km宽和另一条自南向北66 km长6 km宽的样带,应用移动窗口计算了一系列景观指数。结果表明,城市化的空间格局可以用梯度分析与景观指数来定量,不同的土地利用类型沿景观格局梯度确实表现出明显的“空间特征”。多项景观指数可准确地、定量地指示上海地区东西和南北发展轴线上城市化的前沿和城市景观梯度分异的特征。城市化的总体格局是随着城市化程度增加,景观在组分上更多样化,形状上更为复杂以及生态学上更破碎化。此外,该文显示的上海市城市化景观格局比较符合同心圆论的城市发展理论,研究结果支持斑块密度随城市化程度而增加,斑块大小和景观连接度则下降的假说,但与随人类干预程度增强,斑块形状变得更规则的假说不相符和,因此,需要进一步研究来证实该发现。     

上海市景观格局梯度分析的空间幅度效应

基于2002年上海市土地利用图,利用梯度分析方法,探讨了空间幅度变化对城市景观格局分析的影响。结果表明,景观指数随着空间幅度变化表现出不同的变化规律。当幅度较大(≥5km)时,景观指数沿土地利用样带变化平缓,表现出一定的梯度规律。而当幅度较小(≤3km)时,景观指数沿土地利用样带变化波动较大,规律性不明显。不同景观指数沿样带的表现也有差异,景观比例、斑块密度和景观形状指数的梯度变化规律比较明显,而最大斑块指数、平均斑块分维度、Shannon多样性指数和景观聚集度指数的变化规律不明显。因此,5km的幅度是城市景观格局梯度分析比较合理的尺度。     

基于RS和GIS技术的湿地景观格局变化研究进展

湿地是自然界最富生物多样性的生态景观,具有独特的生态结构与功能,蕴含的丰富资源为人类生存与发展提供了物质保证.湿地景观格局是各种生态过程综合作用的结果,湿地景观格局研究是湿地生态学领域研究的热点问题,目前RS和GIS技术的结合已成为湿地景观格局变化研究的重要途径和手段.本文从RS和GIS技术支持下的湿地景观格局研究方法、湿地景观格局指数和湿地景观格局演变驱动力等方面综述了国内外湿地景观格局变化的研究进展,探讨了RS和GIS技术相结合在湿地景观格局变化监测研究、湿地景观格局指数选取与应用以及自然和人为共同作用的驱动机制问题中的应用,指出目前研究中存在的不足,并对未来的研究进行了展望.     

基于GIS-Logistic耦合模型的下辽河平原景观格局变化驱动机制分析

以东北三省开发强度最大的辽河中下游地区—下辽河平原为研究对象,从自然因素和人文因素两个方面,构建下辽河平原景观格局演变的驱动机制指标体系,其中自然驱动力包括气候因素、DEM提取值;人文驱动力主要包括人口状况、经济发展、人民生活水平和科学技术进步四大方面。利用美国地质勘探局(USGS)长时间序列的遥感影像数据,获取了下辽河平原1980—2010年地表景观格局的分布特征,提取下辽河平原近30年来各景观类型的空间分布信息,根据各景观类型面积增长和消退的演变规律,利用Logistic回归模型分析不同时间段下景观格局演变的驱动机制,结果表明:1耕地面积的先增后减,林地、草地面积的先减后增,以及建设用地面积的持续增加是研究区景观格局演变的主要特征;2Logistic回归模型分析的结果表明,不同时期内景观类型变化的驱动因子及其影响力存在一定的差异,但是总体来讲,在中小尺度下,自然驱动因素相对于人文驱动因素的影响较弱,人口、经济发展、城市化水平、技术等因子对于下辽河平原各景观类型的变化具有较强的驱动作用。     

京津冀城市群景观格局变化机制与预测

"城市群"是我国新型城镇化的主体形态,对推进国民经济发展具有重大意义,但其聚集连片的快速扩张模式对资源环境的压力持续增加,已经成为制约未来可持续的瓶颈。以我国经济发展最为活跃,但生态环境问题十分突出的京津冀城市群为例,基于CLUE-S模型,模拟分析了1990—2010年京津冀城市群景观格局的变化特征及其驱动机制,并预测了未来景观格局的变化趋势。结果表明,(1)1990—2010年京津冀城市群景观格局变化显著。其中,人工表面持续增加,耕地明显下降,林地和草地格局的变化也存在明显的时序差异;(2)京津冀城市群景观格局的变化主要受自然和社会经济要素的综合影响,且不同景观类型之间的驱动机制存在明显差异。其中,林地更易在地势较高、坡度较大的西部地区分布,而河流、人工表面等更易在平坦低洼的区域分布;此外,不同景观类型变化的驱动机制存在显著的时序差异,例如,人工表面受地形的影响程度逐步降低,呈现更加离散的分布,且其分布特征由较早时期的向市中心集聚分布发展为逐渐远离市中心并向铁路、高速路周边集聚的趋势;(3)经检验,CLUE-S模型能够较好地动态模拟京津冀城市群的土地覆盖格局的变化特征,模型的Kappa指数达0.84。模拟预测结果显示,未来(2020年)景观格局演变的显著特征是人工表面将持续增加,耕地将继续显著减少。北京、天津、唐山和石家庄等核心城市的景观格局变化将最为显著。     

上海浦东新区城市化过程景观格局变化分析

利用1994和2000年航空遥感影像资料解译的土地利用与覆盖数据,在GIS支持下,采用景观格局指数和梯度方法分析了上海市浦东新区城市化过程中景观格局的变化.结果表明,随着城市化程度的推进,浦东新区由原来以农业为主的格局逐渐转变成以居民地、公共设施和工厂为主的城市景观格局,农田占地比例由1994年的71.45%下降到2000年的41.32%,居民地、公共设施和工厂总占地由1994年的18.2%上升到2000年的41.9%.整体景观格局的破碎化程度和异质性都有所增加,斑块个数由1994年的4.08个·km^-2上升至2000年28.65个·km^-2,面积平均加权由24.43 km²减少到1.75 km²,聚集度由98.31下降为95.09,多样性和均匀性指数分别由0.4697和0.5284增至0.7509和0.8343.在样带梯度分析中,景观格局指数能检测出城市化梯度及城市化程度不断向郊区递减的趋势,城市化水平较高地区以人工景观为主,表现出斑块个数多且面积小、斑块形状简单和景观多样性高等景观特征.景观格局动态变化分析是了解城市化过程中城市形态、结构及生态过程的基础.     

上海市城市绿地景观空间格局研究

以上海市为研究区域,以遥感与地理信息系统为技术手段,基于2003年航空影像,分别按照景观类型和斑块大小两方面对城市绿地景观进行了类型划分,建立了城市绿地景观空间数据库;并将研究区域划分为8个空间单元,运用景观生态学以及空间分析方法,分别从斑块水平、类型水平、景观镶嵌结构等方面研究了上海市城市绿地景观格局的总体布局特征;选择斑块数量、斑块面积标准差、面积均值、周长均值、分维数等若干景观生态学指数来研究城市绿地景观镶嵌结构的数量特征,探讨了城市绿地景观在城市扩展与城市景观格局演变过程中所呈现的时空规律,旨在为城市规划与发展提供决策依据。     

城市景观格局的空间尺度分析

景观生态学研究的核心内容是景观格局与生态过程。因为景观格局与生态过程中都存在的尺度多样性问题,导致尺度成为理解景观格局和生态过程相互作用的关键,但是由于理论和方法的限制,目前对景观生态学的尺度研究还不够深入,特别是景观格局对尺度变化的响应特征。目前GIS与RS技术的发展为不同尺度下的空间格局特征和空间异质性研究提供了有效的工具。论文以上海市为背景,用景观生态学方法研究了不同粒度下景观格局特征,同时用半变异函数分析了不同幅度下景观多样性的格局特征。结果显示:(1)不同的指数对粒度的响应不同;(2)空间多样性在小幅度内变化较复杂;(3)不论粒度还是幅度都揭示出景观格局具有尺度依赖性规律。     

An artificial neural network model of the landscape pattern in Shanghai metropolitan region,China

To characterize the urbanization pattern quantitatively,a study on the mechanisms of the landscape pattern formation could facilitate the understanding on urban landscape patterns and processes,the ecological and socioeconomic consequences of urbanization,as well as the establishment of more effective strategies for landscape management.In this study,we integrated a Geographic Information System (GIS)-based analysis on landscape pattern with an artificial neural network (ANN) to quantitatively characterize the urbanization pattern of the metropolitan area of Shanghai,China,and to establish an ANN model that could preferably simulate the responses of urban landscape pattern to the natural and socioeconomic factors such as residence area,road density,population density,urban development history and the Huangpu River as an element of economic change.Our results showed that the ANN model seems appropriate for studying the nonlinear relationship among the forcing factors of urbanization and the urban landscape patterns,which provided an effective and practical approach for further understanding the mechanisms of the landscape formation pattern and the reciprocal relationship between landscape spatial pattern and ecological process.     

An artificial neural network model of the landscape pattern in Shanghai metropolitan region, China

To characterize the urbanization pattern quantitatively, a study on the mechanisms of the landscape pattern formation could facilitate the understanding on urban landscape patterns and processes, the ecological and socioeconomic consequences of urbanization, as well as the establishment of more effective strategies for landscape management. In this study, we integrated a Geographic Information System (GIS)-based analysis on landscape pattern with an artificial neural network (ANN) to quantitatively characterize the urbanization pattern of the metropolitan area of Shanghai, China, and to establish an ANN model that could preferably simulate the responses of urban landscape pattern to the natural and socioeconomic factors such as residence area, road density, population density, urban development history and the Huangpu River as an element of economic change. Our results showed that the ANN model seems appropriate for studying the nonlinear relationship among the forcing factors of urbanization and the urban landscape patterns, which provided an effective and practical approach for further understanding the mechanisms of the landscape formation pattern and the reciprocal relationship between landscape spatial pattern and ecological process. __________ Translated from Acta Ecologica Sinica, 2005, 25(5): 958–964 [译自: 生态学报, 2005, 25(5): 958–964]     

上海市城市土地利用景观的空间尺度效应

在RS与GIS技术支持下,基于2002年上海市5m分辨率的SPOT遥感影像和上海城市土地利用的景观类型,定量分析了几种常用景观格局指数随尺度的变化规律．结果表明：上海市土地利用景观格局指数对粒度和幅度变化都很敏感,景观格局具有明显的尺度依赖性,不同指数对尺度的响应特征不同;40m分辨率是上海城市土地利用景观的本征观测尺度,小于这个尺度范围往往表现出随机性特征;24km的幅度是一个特征操作尺度,与上海市建成区与非建成区边界的范围相吻合,说明对于上海城市景观而言,距离城市中心12km的幅度可能是一个本征的操作尺度;上海市城市结构的复杂性和城市空间扩展的不对称性,说明上海城市景观格局的本征操作尺度并不是一个规则的形状,24km的正方形范围仅是一个近似的操作尺度．     

南京市城市景观的特征尺度

在RS技术支持下,采用分辨率为10m的SPOT-5遥感影像为数据源,分别应用Haar、Morlet、Mexican Hat 3种基小波,对南京市江北城郊、主城区和东南城郊3种不同景观类型进行了特征尺度研究。结果表明,Modet基小波最适于进行城市景观的特征尺度检测,Mexican Hat基小波对粒级嵌套结构检测效果稍差,而Haar基小波不适于对连续型数据源的景观进行特征尺度检测。Morlet基小波的一维小波分析结果表明,南京市江北城郊和东南城郊都存在1个对应于各自农田斑块平均粒径的特征尺度,分别为362m和446m,而主城区则检测出存在3个特征尺度,即：292、835m和2200m,分别对应于建筑小区、小型街区和大型街区的平均粒径,显示主城区存在具有等级结构特征的“建筑小区-小型街区-大型街区”的粒级嵌套结构,揭示了城区具有比城郊复杂得多的粒级结构特征。     

快速城市化阶段上海海岸带景观格局的时空动态

海岸带景观动态是海岸带综合管理的重要方面.本文利用多时相遥感影像解译的土地利用数据研究了1994-2005年快速城市化阶段上海海岸带的景观动态变化特征.结果表明:人类干扰导致了海岸带景观的破碎化程度增加,斑块隔离程度加大,景观多样性增大;海岸带基质景观(即农田)的面积持续减少,优势度明显降低,破碎化加大,反映城市化的人工景观类型(如工业用地、交通用地、公共设施用地、居住用地)面积不断增加,成为第二大景观类型,其他用地(主要是在建用地)的面积不断增加,显示出海岸带仍在经历快速城市化过程;导致海岸带景观变化的驱动力主要是国家政策、地方政府的决策、上海市的快速城市化,以及沿海大型开发项目(如浦东国际机场、洋山国际深水港、上海化学工业区等).在分析海岸带城市化带来的生态环境后果的基础上,建议实施综合海岸带管理以实现海岸带的可持续发展.

Abstract：

Coastal zone's landscape dynamics is recognized as one of the important aspects of in-tegrated coastal management. In this paper, the land use datasets derived from time series aerial images were employed to study the coastal landscape dynamics of Shanghai from 1994 to 2005, the period of rapid urbanization. During this period, human disturbances caused landscape frag-mentation and isolation, and increased landscape diversity. The area of main landscape (agricul-tural land) continued to decrease, its dominance declined, and became more fragmentation; while the areas of artificial landscapes reflecting urbanization (e.g.,lands for industry, traffic, public facility, and residence) increased, becoming the second dominant landscape type. The increasing area of other land uses (mainly constructing sites) implied that this coastal zone was still undergoing rapid urbanization. Central government policies, local government decision-mak-ing, rapid urbanization of Shanghai, and coastal big-scale development programs such as Pudong International Airport, Yangshan International Harbor, and Shanghai Chemical Industry Park were the main driving forces for these coastal landscape changes. Based on the analysis of the ecologi-cal consequences of this rapid urbanization, some suggestions for integrated management were made to promote the sustainable development of Shanghai coastal zone.     

泾河流域平凉市城市化影响下景观格局梯度分析

基于GIS的梯度分析与景观格局定量分析相结合的方法,研究了平凉市城市化的空间格局。采用以TM为基础的1∶10 0000土地利用遥感制图,以城市中心为原点分别在东西和南北方向上布设1条30 km长3、km宽的生态样带,通过移动窗口取样并利用Fragstas软件分别在景观水平和类型水平上选取一系列景观指数进行计算分析。结果表明,在城市化的影响下,平凉市与市郊的过渡地带,景观在组分上表现出多样化,斑块形状比较复杂,破碎化程度较高。不同的土地利用类型随梯度变化的空间格局并不唯一,人类活动对平凉市景观的影响依赖于土地利用格局和土地的利用类型。     

京津冀城市群生态网络构建与优化

生态安全是人类生活的基本保障,快速城镇化致使大型生态源地破碎化、岛屿化,生态环境问题日益严重。构建生态网络不仅能加强生态源地间的连通性,完善生态功能,还能提高生态系统的综合能力,改善恶化的生态环境问题。以京津冀为研究区,基于地理空间分析技术确定京津冀生态源地,对研究区内的林地、湿地、草地,结合生态红线等进行区域叠加从而完成源地提取;基于最小成本路径方法,考虑土地利用及高程影响因子,提取京津冀城市群生态廊道,分析统计廊道分布情况;结合重力模型与重要生态源地连通性筛选出京津冀重要生态廊道,叠加现有国道、河流构建生态网络,对重要生态节点进行分析。研究结果表明,生态源地面积占研究区总面积比例为21.76%,林地、湿地、草地面积占总生态源地面积分别为82.78%,11.05%,6.17%;不同地貌区域生态源地类型不同,林地主要分布在山区,湿地主要分布在平原区域,草地主要分布在研究区西北部;景观成本值平原区域高于草原和山区,北京、天津、石家庄城区及周边景观成本值最高;采用最小成本路径模型提取廊道579条,其中张家口、承德区域生态网络较好,平原区域生态源地及生态节点缺失较为严重。最后,对北京、天津、白洋淀、衡水湖等重点生态区域提出修复和保护意见,为京津冀城市群发展提供参考。此外,本研究对其他地区生态网络的构建提供理论依据与技术支持。