基于CA-Markov模型的三川流域景观格局分析及动态预测

以济南南部山区三川流域为研究对象,在ArcGIS和IDRISI平台的支持下,结合景观生态学原理,运用景观指数并引入Kappa系数对三川流域1990-2010年景观格局、动态度进行分析,最后运用CA-Markov模型对流域景观格局进行动态趋势预测.景观格局指数分析表明:三川流域景观类型以耕地、林地、建设用地和草地为主;受人类活动影响,1990-2010年三川流域耕地、林地面积减少,其余各景观面积均呈增加趋势;流域整体景观破碎度增加,斑块复杂度提高,各景观类型的分布渐趋均衡.景观格局变化前10年比后10年明显,人类活动对当地生态环境的影响较显著.Kappa系数表明:景观变化由各景观数量比例变化逐渐转变为各景观数量保持相对稳定下的景观空间位置上的变化.随着2000年后政策的引导,景观整体的变化渐趋稳定,人类活动对生态环境影响有所下降.CA-Markov模型预测结果表明,2010-2020年流域内各景观优势度下降,景观破碎度降低,均衡性持续提高;景观间的转入转出幅度不大,仅占总面积的3.08％,景观类型的转变主要发生在斑块交界处.总的来看,三川流域景观格局变化主要是耕地、林地面积减少,建设用地面积增加,生态环境更趋脆弱.     

基于CA-Markov模型的呼图壁县土地利用景观格局预测研究

以2002、2009、2016年三期遥感影像数据为基础, 运用GIS技术及景观生态学理论, 对呼图壁县近14年的土地利用景观格局变化特征及其各景观类型空间转化特点进行了分析。并结合CA-Markov模型对土地利用类型特征参数、景观格局指数等进行模拟, 预测和分析未来7年土地利用和景观格局演变特征。结果表明: 从时间尺度分析, 研究区内景观格局有较大变化, 主要表现为耕地与建设用地的增加; 从景观类型转移分析可知, 耕地与建设用地的交替变化最为显著, 其主要集中于中部地区; 景观类型水平指数分析得到, 林草地、水域及耕地整体破碎化程度低, 未利用地则表现相反; 从景观水平分析可知, 研究区内景观整体破碎度与复杂度增高, 同时斑块逐渐趋于离散分布, 景观结构不稳定性增加。研究结果可为该区域提供更为科学有效的生态环境保护措施, 以期为制定相关土地利用政策和合理配置土地资源提供参考。     

基于3DLP指数的景观格局演变及预测分析

采用1987、1999、2009和2017年四期Landsat TM/OLI数据,结合GIS和RS技术,从类型和景观层面计算安化县四个年度的3DLP指数,分析安化县近30年来景观格局的动态演变并利用CA-Markov模型对2025年景观格局演变进行模拟和预测,为推动该县今后生态环境的进一步恢复和改善提供指导。结果表明:(1)林地是安化县的优势景观,对安化县景观的主控作用强。(2)从不同景观类型来看,1987—2017年期间安化县各景观破碎化情况均有所缓解,其中建设用地、林地面积增加,草地、水域、农地面积减少;林地、水域边界形状趋于简单化,建设用地、草地边界形状趋向复杂化,农地边界形状受人类活动影响较小。(3)从整体景观来看,安化县景观格局的演变主要是受到人为因素的影响,1999年整体边界形状变得更为规则,同时破碎化程度、景观异构性以及多样性有所提高。1999—2017年各类景观类型的面积比例差异增大,破碎化程度以及景观异质程度降低,优势景观类型份额增加。(4)根据预测结果来看,安化县整体趋向均衡化发展,边界形状趋向规则化,景观异质性程度降低,各类景观类型的面积比例差异减小,林地出现被其他景观蚕食分割的趋势,因此需要进一步提高对林地的重视和保护,限制其他景观类型对林地的干扰。     

基于生命周期的乡村景观格局演变的预测方法——以湖南省金井镇为例

以洞庭湖区金井镇为案例,运用生命周期理论分析了乡村景观格局演变过程,模拟了乡村景观格局演变周期曲线,预测出乡村景观格局演变周期,并与CA-Markov模型相耦合,建立了一套符合乡村景观格局演变规律的预测模拟方法. 预测结果表明： 2020年金井镇乡村景观格局中聚落景观和水田景观变化最大,聚落景观将增加至1194.01 hm²,水田景观将减少至3090.24 hm²,模型预测结果的数量精度和空间精度分别达到99.3%和96.4%,明显优于单一的CA-Markov模型.本文提出的乡村景观格局演变周期的预测方法可以为未来乡村景观规划提供参考.     

天津湿地景观格局动态变化

以天津1999、2003、2007年的3期TM影像为数据源,获得天津湿地类型转移概率矩阵,然后利用CA-Markov模型模拟预测天津湿地景观格局动态变化.结果表明:天津湿地总面积先增加后减少,总面积从1999年的3120.89 km2增加到2007年的3281.34 km2;2015年增加到3297.43 km2;从2015年到2023年减少到3285.78 km2.自然湿地所占比重一直减少,从2007年的33.0％减少到2023年的30.2％,人工湿地比重则增加到69.9％.选取20个变量指标归纳为两大类建立驱动因素指标体系,对湿地景观变化的驱动力分析表明:第一主成分主要与GDP、人均GDP、全市财政收入、第二产业产值比例、总人口、非农业人口、货物周转量、客运周转量、港口吞吐量有较大正相关性,与第一产业产值比例、第三产业产值比例、耕地面积等有较大负相关性.     

基于CA-Markov和InVEST模型的城市景观格局与生境质量时空演变及预测

由人类活动引起的城市景观格局变化是影响陆地生态系统的重要因素之一,城市景观格局分布对区域生物多样性服务功能的影响极大.为研究城市景观格局和生境质量演化及其变化原因,以武汉市作为典型区,基于武汉市2005、2010和2015年3期景观类型信息,使用马尔柯夫模型分析其景观格局时空变化特征;采用CA-Markov模型模拟预测武汉市2020年自然增长情景下的景观格局发展方向;使用Logistic回归模型分析景观变化的驱动力;结合InVEST模型评价3期景观格局分布下的生境质量分布和变化,以及2020年模拟情景下的生境质量分布特征,探究景观格局变化与人类活动之间的关系.结果表明: 2005—2015年间,研究区景观类型变化以耕地和人工表面为主.耕地面积呈现逐年减少的趋势,主要转变为人工表面.人工表面面积不断增多,主要由水田和旱地转变而来.研究区整体景观生境质量级别下降,大量高生境质量级别的景观向低生境质量级别转化.整体景观生境质量指数减少,生物多样性服务功能降低,生境质量发生退化.2015—2020年间,武汉市景观格局和生境质量继续保持2005—2015年的变化趋势,表现为人工表面增加、景观生境质量指数减少、生物多样性服务功能降低、生境质量退化.研究区景观格局变化的主要驱动因子是国内生产总值变化和地区财政收入变化.人类社会经济活动是影响研究区景观格局变化和生境质量下降的重要驱动力,城镇化扩张和填湖造地是武汉市生态景观变化的主要原因.     

基于CA-Markov模型和多目标优化的大连市土地利用格局

运用马尔科夫转移矩阵、多准则评估以及元胞自动机耦合的CA-Markov模型,基于1990、2000、2010年土地利用图、地形因子和地理要素等,模拟大连市未来土地利用景观格局变化趋势.基于大连市土地利用结构、经济社会、自然环境等特点,结合大连市城市总体规划和土地利用规划,建立经济、社会、环境3个目标导向的模糊多目标优化模型,优化配置了大连市未来土地利用格局.结果表明:1990-2010年,大连的快速发展呈现出建设用地持续扩张而耕地、林地面积缩小的特点,以现有城市化速度发展,到2020年大连市景观格局土地覆盖将发生很大变化,景观破碎化程度将加剧.优化调整土地利用数量结构,能满足未来大连可持续发展的要求.     

黄土丘陵沟壑区景观格局演变特征——以陕西省延安市为例

以陕西省延安市1985年、2000年和2008年三期1∶25万景观单元类型图,1∶5万地形图等生成的数字高程模型(DEM)为数据源,基于ArcGIS 9.3软件,采用多距离空间聚类、景观单元类型转移矩阵、空间数据叠加分析等方法分析了延安市景观格局的演变特征。结果表明:延安市的景观是由林地、灌木、草地和农田等基本景观单元构成的复合景观;研究期间农地面积急剧减少,流失的农地主要转变为林地、草地、灌木和聚落,除农地和裸地外,其他景观单元类型面积均有不同程度的增加;1985—2008年,林地、灌木和草地聚集的最大尺度减小,而农田聚集的最大尺度变大,农田和草地的空间聚集强度明显小于林地和灌木;延安市主要景观单元类型演变主要发生在海拔1100—1500 m之间的区域和坡度范围7—21°之间的区域,但农田向聚落的演变主要发生在海拔较低(900—1300 m)、坡度较缓(7°)的平川缓丘地带。1999年之前,经济的迅速发展是延安市景观格局演变的主要驱动因素;而1999年之后,国家推行的退耕还林(还草)等一系列生态重建措施成为延安市景观格局变化的主要驱动因素。     

基于模型的景观格局与生态过程研究

景观格局与生态过程关系的研究是景观生态学的主要特色和理论核心之一。模型可以充分利用实验和观测数据并综合不同时间和空间尺度上的信息提炼规律或揭示内在机制,模拟景观格局与生态过程的动态与相互关系,成为景观生态学研究的有力工具。结合研究实例,总结了基于模型的景观格局研究、生态过程研究和格局-过程关系研究的发展现状和薄弱环节,同时探讨了通过构建耦合模型研究格局-过程相互关系的途径。总结了景观模型研究亟待发展的领域与发展趋势。     

基于遥感数据的塔南策勒荒漠-绿洲景观格局定量分析

以新疆塔克拉玛干沙漠南缘中部的策勒绿洲为例,利用SOPT4卫星遥感数据,借助ERDAS image和Arc/View软件,对其荒漠－绿洲景观类型进行分类并形成研究区栅格景观分类图,一共分为14类景观类型。在栅格分类图的基础上生成矢量化的分类图,进而使用ARC／INFO与FRAGSTATS景观格局分析软件计算9种类型的景观参数,并从斑块、类型和景观3个水平上详细列出近70几种相应的参数和景观指数,定量化地揭示了策勒绿洲的景观分布格局与类型特征。     

基于景观生态风险评价的涪江流域景观格局优化

以流域为尺度进行景观生态风险评价以及景观格局优化,有利于为流域生态系统服务的提高和人类活动管控提供科学依据。以涪江流域为研究区域,从"自然-社会-景观格局"3个维度选取10个评价因子建立评价指标体系,采取空间主成分分析法（SPCA）对流域景观生态风险进行综合评价,再基于生态风险评价的结果和生态源地利用最小累积阻力模型（MCR）和网络分析等方法实现流域景观格局优化。研究结果表明：①涪江流域景观生态风险等级在空间分布上呈西北部高于东南部地区,主要是受自然和景观格局因子影响较大。②涪江流域所面临的生态风险问题较为严重,生态风险等级为中度及以上的区域面积总和为25596.51 km²,占研究区总面积比例的65.35%。③生态源地以林地和水域为主,面积为11194.28 km²,占流域总面积比例为25.58%。④构建生态廊道共41条,总长度为5229.04 km,其中原有廊道29条,新添廊道12条,提取生态节点53个;利用网络分析形成了以主廊道为"中轴",构建的生态廊道为"辅助",提取的生态节点为"枢纽"的较为完整的网络生态结构。对研究区景观格局优化前后的连通度进行对比,优化后的整体景观格局连通度得到较大幅度提升。     

二维与三维景观格局指数在山区县域景观格局分析中的应用

景观格局指数是景观格局分析中常用的定量分析工具,而传统二维景观格局指数却忽略了地形对景观的影响,在定量描述山区景观格局时可能存在一定局限.本文以典型山地丘陵区山东栖霞市为研究区,在地形结构分析的基础上,选择面积/密度(类型面积、平均斑块大小)、边缘/形状(边缘密度、景观形状指数、平均斑块分维数)、多样性(香农多样性指数、香农均匀度指数)、聚散性(聚集度)4个方面的8个景观格局指数,比较分析传统二维景观格局指数与三维景观格局指数对山区景观格局及其动态变化定量描述的差异.结果表明:三维类型面积、平均斑块大小和边缘密度与其相应二维指数差异显著,三维景观形状指数、平均斑块分维数、香农多样性指数和香农均匀度指数与其相应二维指数差异不显著,三维聚集度与二维聚集度无差别.由于采用斑块表面面积和表面周长计算三维景观格局指数,采用各斑块的投影面积和投影周长计算二维景观格局指数,所以在描述山区景观面积、密度、边界等指标时三维景观格局指数相对精确,但在测定景观形状、多样性和聚散性等指数时,则与传统的二维景观格局指数差异不显著.三维景观格局指数引入了地形特征,对景观格局及其动态变化的反映相对精确.     

空间幅度变化对景观格局分析的影响

景观格局指数是量化描述景观格局特征的主要方法之一,各种格局指数的尺度依赖性使比较分析景观格局特征和尺度推绎复杂化,分析不同指数随空间幅度变化的一般行为有助于景观格局分析结果的解释和降低空间尺度推绎的复杂性。研究以2种真实景观和27种模拟景观为分析对象,考查了16种常用的景观水平格局指数随空间幅度变化行为。根据这些指数因幅度变化行为可预测性把它们分为两类：第1类随幅度变化可预测性强,指数与幅度之间的关系可用简单的函数关系来表达;这类指数包括缀块数、边界总长、景观形状指数和缀块丰度密度;前两者随幅度增加呈幂函数形式增加,而缀块丰度密度随幅度增加呈幂函数下降,景观形状指数随幅度增加呈直线增加。第2类指数随幅度变化的可预测性较差,指数随幅度的变化存在多种可能(不同形式的增加、减小或保持不变),不可用一种或多种简单的函数关系来描述所有的情况。这类指数包括缀块丰度、缀块密度、边界密度、最大缀块指数、平均缀块面积、缀块面积标准差、缀块面积变异系数、平均缀块形状指数、面积加权平均缀块形状指数、双对数回归分维数、聚集度指数与Shannon多样性指数。第2类指数随幅度的变化行为受景观格局特征和指数本身算法的影响。总体上来说,第2类格局指数随幅度变化呈折线增加或减小;但当景观的缀块类型较多、各类型优势度比较均等、空间分布格局比较随机时,它们随幅度变化形为的可预测性增加,随幅度增加的函数关系主要有3种：幂函数减小、对数函数增加或直线增加,因指数和格局特征不同而异。研究的结果在揭示了常用景观指数随幅度变化的一般关系外,也启示我们在进行景观格局的比较分析,比较景观的幅度应相同或采用尺度效应图(scalograms)更有效。     

荒漠景观下柠条豆象的空间分布及其对景观斑块格局的反应

柠条豆象Kytorhinus immixtus Motschulsky是危害柠条种子的主要种实害虫之一。本文应用了多个聚集度指标和回归分析方法,研究探讨了柠条豆象卵、幼虫在宁夏盐池、灵武、银川等荒漠景观中11个生境斑块中的空间分布型及种群对景观斑块格局的反应情况。结果表明:在11个景观样地中,柠条豆象卵和幼虫在各种生境斑块中均呈聚集型的负二项分布;卵和幼虫空间分布的Iwao回归方程分别为m*=2.23695+1.64742m(r=0.8273)和m*=2.24418+1.42084m(r=0.8889)、Taylor幂模型分别为logS2=0.51292+1.41118logm(r=0.9344)和logS2=0.59645+1.14736logm(r=0.9786),种群分布的基本成分为个体群,个体间相互吸引,有密度依赖性,聚集主要由环境因素和种间竞争引起的,聚集强度随种群密度的升高而增加。在荒漠景观下,柠条豆象的种群发生与寄主植物的种类、在斑块内的分布格局有着密切的关系,与斑块面积相关性较低(R2=0.1995)。主成分分析显示柠条林生长的土壤类型、生长方式是影响柠条豆象寄生的主要因素。     

太湖流域景观空间格局动态演变

基于2000、2010和2015年的土地利用数据集,利用景观格局指数、动态变化模型、景观转移矩阵及CLUE-S模型预测的研究方法,对太湖流域景观空间格局动态演变进行分析.结果表明: 2000—2015年间,流域景观类型始终以耕地、建设用地为主,景观破碎化程度加强,分布呈现均匀趋势.从动态转移变化来看,耕地和建设用地变化显著,分别以2.1%和8.4%的速度减少和增加了6761和6615.33 km²;由景观转移可见,耕地减少部分主要转变为建设用地,有7866.30 km²的耕地转变成建设用地,占耕地变化量的91.6%,对建设用地增加的贡献率达到96.5%.各县市的耕地、建设用地变化趋势与整个太湖流域相同,其中,上海市中心城区、浦东新区、临安市、宝山区、闵行区、嘉定区和常州市的耕地和建设用地面积变化尤为突出.结合总量变化与CLUE-S模型模拟2030年景观格局动态演变表明,自然发展情景下耕地和建设用地的变化幅度最大;在生态保护情景下草地面积猛增,动态度达到54.5%;在耕地保护情景下耕地和建设用地的变化幅度骤减.     

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。     

闽南三市绿地景观格局与地表温度的空间关系

深入探索绿地景观格局对热环境的影响机制,对于改善城市生态环境具有重要意义。基于厦门、漳州、泉州三市的Landsat遥感数据,应用景观生态学与空间自相关理论,探讨了绿地景观与地表温度的空间分布特征,并用双变量空间自相关与空间自回归模型分析两者之间的空间关系。结果表明:闽南三市绿地与地表温度均具有显著的空间自相关性;内陆的高海拔地区,绿地分布密集,地表温度较低,而城区、乡镇及大片的耕地,绿地分布较少,地表温度较高;漳州、泉州绿地景观格局对地表温度的影响更显著,厦门最弱;绿地的景观类型比例、最大斑块指数、聚集度指数、平均斑块面积与地表温度呈负相关,斑块密度与地表温度呈正相关;边缘密度、平均形状指数与地表温度的关系存在不确定性;空间滞后模型与空间误差模型能更好地解释绿地景观格局与地表温度的空间关系。