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。     

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。     

基于GIS的北京市城乡景观格局梯度时空变化研究

利用遥感和GIS的技术手段,对1990年和2000年北京市的土地利用数据进行了景观格局指数计算及景观梯度分析和时空变化分析,从而得出了北京市10年间城市化过程中土地利用景观结构变化特征和城乡景观的梯度变化的时空特点.结果表明,1990年和2000年北京市景观以林地和耕地为主,城镇用地总面积大量增加,2000年其总面积和农村居民点景观面积差别很小,北京的城市化水平已经达到较高程度.城镇用地景观沿样带分布呈典型的"凸"字形,城镇用地比例随距离市中心距离的增大而逐渐减小,城市化过程在10年间继续向郊区推进,向北扩张强度大于向南.城区范围不断扩大,中心城区聚集性大幅度增大,城乡交错带的景观斑块密度增大,景观破碎程度加剧,是景观格局变化最剧烈的区域.利用景观格局指数在样带上的梯度分布和其随时间的变化来分析城市发展特点、模式是一种研究城市化过程的重要手段.     

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。     

基于缓冲带的贵港市城市景观格局梯度分析

运用景观格局指数与城市建成区缓冲带划分相结合的方法,分析了广西贵港市近20a来城市建成区整体景观与主要城市景观类型（公共设施用地、工业用地、居住用地及农田）的圈层梯度变化特征.分析结果表明：贵港市城市建成区可以看作是居住用地与公共设施用地的镶嵌景观,但这种镶嵌景观随着城市化的发展,存在日趋不明显的特征;整个景观层面的指数20a来在31个梯度带内,表现出相似的变化趋势,斑块面积指数显示出贵港市城市建成区存在两个较为明显的商业金融中心;各梯度带内景观的平均面积增大,景观的形状日臻规则,景观多样性随景观类型及均匀度的增加显著上升.2004年主要城市景观类型在缓冲区中间各带能够很好的反映出格局的变化特征,其中工业用地和农田用地的斑块数和斑块密度随缓冲区梯度表现出较为一致的变化特征,而公共设施用地和居住用地的梯度变化趋势相似.各个梯度带中工业用地形状最为复杂,所占比重最低,平均斑块面积最大;公共设施和居住用地形状较为简单,在各带中所占比重较高,平均斑块面积较小;农田景观在各带中所占比例变化不大,近似连续分布,对城市生态环境的调节起到一定作用.     

惠州市景观格局空间分异特征的梯度分析

本文将景观指数、梯度分析和移动窗口法相结合,分析了惠州市景观格局的空间分异特征.以中心城区为起点,向外等距设置辐射状梯度带;同时结合研究区的特点,设置了4个不同方向的样带.综合运用景观指数粒度效应分析和土地面积变化评价指数模型,确定适合研究区的分析粒度;考虑到景观格局的各向异性,计算不同方向的半变异函数和相应的块基比,...     

亚太发展中国家三大城市景观格局梯度动态与城乡融合区特征

以亚太地区3个大城市中国上海、菲律宾大马尼拉和越南河内为对象,在3S（GIS,GPS,RS）技术支持下,选取了近20年的遥感资料,采用基于斑块密度等6种景观指数的景观格局梯度分析的手段,研究了这3座城市城市化的景观格局动态及与之相关的城乡融合区特征。结果表明：在城市化过程中,这3座城市城市化区域景观格局都有显著变化,斑块密度升高,破碎化加强;在样带上,斑块密度、Shannon多样性等指数与到市中心的绝对距离有较强的相关性,景观指数能检测出城市化的梯度和城市化的推进方向;3座城市的城乡融合区有着不同的发展特征,城市化呈现出不同的发展阶段特点。大马尼拉市城市化阶段最高,郊区城市化也最早,城乡融合区明显,上海市城市化阶段较高,郊区城市化和城乡融合区也较为明显,而河内的城市化阶段较低,郊区城市化和城乡融合区不明显。需要对城市融合区的生态环境加以保护。     

基于GIS的广州市萝岗区景观格局梯度分析

基于GIS的梯度分析与景观格局定量分析相结合的方法,研究了广州市萝岗区景观在城市化梯度上的空间特征。结果表明:①萝岗区的景观结构中,林地为优势景观,占整个景观比例53%左右,而占2.57%的推平未利用地则表明萝岗区的景观结构并不稳定;②类型水平上的景观格局指数分析表明各种景观类型沿着梯度区表现出独特的空间特征,明显反映了城市化的梯度和前沿;③景观水平的格局分析表明城市化导致景观的破碎化程度增大,异质性增高,并且景观形状越来越复杂,景观向多样化和均匀化发展。     

基于TM 影像的沈阳市城市景观格局变化分析

利用1992 年和2013 年Landsat TM 数据, 在遥感与GIS 平台支持下, 采用景观格局和梯度分析相结合的方法来分析沈阳市城市化进程中景观格局变化。研究结果表明, 1992-2013 年, 沈阳市城市景观格局总体变化明显, 城镇用地增长10.97%, 农业用地减少9.95%, 水体、道路、绿地变化幅度较小。整体景观格局破碎化程度有所下降, 斑块密度、边界密度、Shannon 多样性均有所下降, 蔓延度升高。在样带梯度分析中, 以斑块密度为基础的几种景观指数能检测出城市化梯度和程度不断向郊区递减, 在空间上, 呈现出农村-城乡交错带-城市-城乡交错带-农村的变化特征,在时间上, 中心城区的景观破碎化降低, 城乡交错带景观破碎化升高。景观格局变化分析为了解城市化过程中城市形态、结构和生态过程提供依据和参考。     

上海市景观格局的人工神经网络(ANN)模型

定量分析城市景观的空间格局,深入研究景观格局的形成机制,将有助于理解城市景观的格局与过程,分析城市化的社会、经济和生态学后果以及制定更有效的景观管理策略。研究以城市景观生态学途径,应用基于GIS的景观格局分析与人工神经网络(ANN)相结合的方法定量分析上海市城市景观格局(1994年)及其变化规律,建立了能够较好地模拟上海市景观格局对居住区用地、道路密度、人口密度、城市发展历史与黄浦江等自然、社会、经济因素响应的人工神经网络。结果表明,人工神经网络方法适于研究城市化驱动因素与城市景观格局的非线性对应关系,为景观格局形成机制和景观空间结构与生态学过程相互关系的深入研究提供了一条有效、实用的研究途径。     

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]     

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.     

景观生态学中的格局分析：现状、困境与未来

作为景观格局分析的重要手段,景观格局指数的提出与发展极大地推动了景观生态学的发展,但是由于众多景观格局指数在指示生态学过程方面的不足,近年来景观格局分析已经走入困境。在总结近年来国内外相关研究的基础上,对景观格局分析的现状、困境及未来发展方向进行了综述。景观格局分析仍然是景观生态学的重要方面,景观格局指数仍然是景观格局分析的主要手段。但是如何建立具有生态学意义的景观格局指数和分析方法,如何将景观格局与生态过程联系起来,以及如何将＂基质—斑块—廊道＂的景观生态学理论应用到实际中是目前景观格局分析面临的主要困境。基于对景观格局分析现状及困境的认识,提出了景观格局分析未来的5个发展方向：（1）景观格局分析应该从目前的静态格局描述发展到对动态格局的刻画,只有找到刻画动态格局的方法,才能将格局和过程有机地联系在一起;（2）通过对多种景观格局指数的联合应用,发掘景观格局指数集合体对生态过程的解释能力;（3）发展基于生态过程的景观格局指数和分析方法;（4）通过多维景观格局分析,定量研究景观格局演变与生态过程之间的关系;（5）多尺度景观格局分析,将为解决格局与过程的关系提出有效手段。     

南京市城乡梯度上景观变化的空间与数量稳定性

为揭示城市化过程中景观稳定性及其区位分异,本文在多时相Landsat TM遥感影像的支持下,应用Kappa指数方法对1988—2008年间南京市城乡梯度上景观要素(除丘陵山地及大规模水体外)的空间位置变化与数量变化进行了研究。结果表明:耕地的数量稳定性较高,但空间位置稳定性较低;而聚落用地空间位置稳定性较高,但数量稳定性却较低;水体的空间位置和数量稳定性都比较高;林地和其他用地的数量以及空间位置稳定性都比较低。在城乡梯度上,随着城市化程度增加,景观的空间位置稳定性呈上升趋势,而数量稳定性则表现出下降趋势。对于已完成城市化的中心城区,景观的数量稳定性迅速上升,其景观要素的组成和空间分布特征均趋于稳定。聚落用地和耕地的空间位置和数量稳定性在不同城乡梯度带间变化较大,而水体和林地的空间与数量稳定性受城市化过程影响较小。     

上海城市森林草本植物多样性的城乡分布格局

林下草本植物是城市森林生物多样性重要的保育层,敏感度高,可塑性强,能有效反映城市植被对城市化的响应策略。本研究在上海市范围内沿中心城区—近郊—远郊的城乡梯度,共选取16块林地共398个样方,分析了上海市森林草本群落区系特征和多样性格局沿城乡梯度的变化规律。结果表明:上海城市森林生态系统中共有草本植物144种,隶属47科118属;多年生草本74种,占半数以上(51.39%);属和种分别涵盖18和12个分布区类型和亚型,以热带和温带成分为主;外来植物28种,占比接近20%;物种丰富度和群落多样性指数均沿中心城区—近郊—远郊梯度先下降后上升,近郊最低,远郊最高;中心城区物种构成与远郊相似,与近郊差异最大。本研究揭示了城市森林生态系统中草本植物的分布格局以及多样性沿城乡梯度的变化规律,为深入开展城市化与城市植被的互作研究提供了理论支撑,为管理部门制定相关政策提供了科学依据。